| 기술적 특이점 개념 | 도래 시점 불확실 | 인공지능이 인간 지능을 뛰어넘는 시점을 의미하며, 해당 시기와 조건에 대한 합의는 아직 이뤄지지 않음 | 95점 |
| AI 발전 수준 | 급속 성장 중 | 대규모 언어모델(LLM), 딥러닝, 강화학습 등 다양한 분야에서 매년 성능 및 적용 범위 확대 | 90점 |
| 전문가 전망 | 분분함 | 일부 연구자는 수십년 내 도래를 예상하나, 다른 전문가들은 과도한 기대 또는 불가능한 목표라고 주장 | 85점 |
| 사회적 영향 | 대비 필요 | 윤리적, 법적, 경제적 제도 정비가 필요하며, 인공지능 활용 가이드라인 마련 및 교육 중요성 대두 | 90점 |
| 연구 추세 | 협력 및 규제 강화 | 국제기구, 정부, 기업들이 안전기준, 윤리기준 정립을 위해 노력 중이며, 다양한 산학연 협력 추진 | 93점 |
| 구글(DeepMind) | 인공지능 안전성 연구 강화, AGI 목표에 따른 윤리적 이슈 대응 노력 | 강화학습, Transformer 기반 모델, 의료∙과학분야 응용 연구 활발 | 기술 리더십과 혁신적 접근, 장기적 AGI 비전 제시 | 95점 |
| 오픈AI(OpenAI) | AGI 안전성 전담팀 운영, 기술 윤리 및 사용 가이드라인 제시 | GPT 계열 모델 개발, API 상용화 및 기업 파트너십 확대 | 언어모델 분야 선도, 안전성∙윤리 이슈 선제적 대응 노력 평가 | 93점 |
| 마이크로소프트(Microsoft) | 다양한 AI 스타트업 투자 및 협업, OpenAI 협력 통한 AGI 대비 전략 | Azure 기반 대규모 AI 인프라, 기업∙개발자용 AI 솔루션 확대 | 안정된 생태계 구축, 인프라 및 응용 서비스 측면에서 영향력 | 90점 |
| IBM | Watson 기반 상용 AI 솔루션 지속적 개선, 연구 조직 통한 장기적 가능성 탐색 | 의료, 금융, 제조 등 산업 특화 AI 솔루션, 양자컴퓨팅과의 접목 가능성 검토 | 실용적 AI 집중, AGI 직접 언급은 드물지만 장기적 기술 검토 지속 | 88점 |
| 테슬라(Tesla) | 자율주행 AI 연구 확대, Dojo 슈퍼컴퓨터 통한 연산 능력 강화 | 차량용 AI 칩 개발, 대규모 학습데이터 확보, FSD(Full Self-Driving) 연구 | 자율주행 특화 AI 선도, AGI 직접적 참여보다는 특정 도메인 심화 | 85점 |
| 초기 개념화 | 1950~1960년대 | 존 폰 노이만(John von Neumann) 등 일부 수학자∙과학자 | 기술 발전이 가속화되는 지점에서 인간 지능과 기계 지능 간 경계가 사라질 가능성 제기 | 당시에는 모호한 추론 수준이었으나, 과학기술 발전과 함께 점차 주목 | 92점 |
| 개념 확립 | 1980~1990년대 | 베르너 빈지(Vernor Vinge), 레이 커즈와일(Ray Kurzweil) | 인공지능 및 컴퓨팅 성능의 지수적 성장, 초지능 등장 가능성, 인간 이해 범위 밖의 기술적 전환점 도래 | 과학소설∙미래학∙철학 담론에서 주요 화두로 부상, 기술예측 분야에 영향력 확대 | 95점 |
| 대중적 인식 확산 | 2000년대 이후 | 미래학자, 실리콘밸리 기업가, 다양한 연구기관 | 대규모 데이터, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅 등 신기술로 인해 "특이점" 도래 가능성에 대한 대중적 관심 고조 | TED 강연, 서적, 미디어 보도를 통해 폭넓은 논의 형성, 사회적∙정책적 준비 요구 | 93점 |
구글은 2010년대 중반 로보틱스 분야의 경쟁력을 강화하고 새로운 혁신을 주도하기 위해 여러 로봇 기업들을 인수했다. 그중 가장 주목받았던 사례는 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)다. 보스턴 다이내믹스는 두 발 또는 네 발로 자유롭게 움직이는 로봇, 인간형 로봇 등 고난도 동작 구현 능력으로 전 세계의 이목을 끌었다. 그러나 구글은 이후 사업 전략을 재검토하는 과정에서 보스턴 다이내믹스를 소프트뱅크에 매각했고, 현재 이 회사는 현대자동차그룹 산하에서 로봇 기술을 발전시키고 있다.
이 밖에도 구글은 메카 로보틱스(Meka Robotics), 샤프트(Schaft), 인더스트리얼 퍼셉션(Industrial Perception), 레드우드 로보틱스(Redwood Robotics) 등 다양한 스타트업을 인수했다. 메카 로보틱스는 인간과 부드럽게 상호작용하는 로봇 팔과 얼굴 표현 기술로, 샤프트는 DARPA 로보틱스 챌린지 우승 경험을 기반으로 한 2족 보행 로봇 기술로, 인더스트리얼 퍼셉션은 3D 머신비전 기반 물류 적재 로봇 기술로, 레드우드 로보틱스는 로봇 팔 제어 분야에서 뛰어난 역량을 가지고 있었다. 구글은 이들을 통해 로봇 기술 생태계를 내부적으로 통합하고 신기술을 확보하려 했지만, 이후 로봇 분야 전략을 재조정하며 일부 프로젝트를 종료하거나 매각하는 방향을 선택했다.
이러한 결정은 구글이 단기간에 로봇 분야 전반을 선도하려던 초기 구상에서 벗어나, 인공지능이나 데이터 기반 서비스와 더 밀접하게 결합하는 방식으로 로봇 전략을 재편하려는 변화 과정이었다. 결과적으로 구글은 확보한 기술들을 축적하거나 관련 지식을 내부화함으로써 향후 로보틱스와 AI의 융합적 발전을 위한 토대를 다지는 전략을 취하게 되었다.
닉 보스트롬(Nick Bostrom)의 저서 **「초지능(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)」**은 인공지능 기술이 발전하면서 결국 인간 지능을 크게 능가하는 ‘초지능’을 탄생시킬 수 있다는 가정 하에, 이로 인해 발생할 수 있는 잠재적 위험과 기회에 대해 심층적으로 탐구한 책이다. 저자는 인공지능 발전의 가능성, 경로, 그리고 결과를 철저히 분석하며, 인류가 기술적 특이점 이후 맞닥뜨릴 수 있는 도전과 딜레마를 제시한다.
보스트롬은 먼저 초지능이란 인간의 총체적 지적 능력을 훨씬 뛰어넘는 인공지능의 상태를 의미한다고 정의한다. 이는 인간이 수행하는 대부분의 과업, 예를 들어 과학 연구, 전략적 의사결정, 기술 개발, 사회 정책 수립 등에서 인간보다 훨씬 뛰어난 판단력과 문제 해결 능력을 갖추는 상태를 뜻한다. 저자는 이런 초지능이 단순히 컴퓨팅 성능 증대나 딥러닝 알고리즘 개선을 넘어, 자기 개선과 자기 복제를 통해 연쇄적 진보를 이룰 수 있다고 본다.
문제는 그러한 초지능이 등장했을 때, 인류가 이를 어떻게 통제하거나 함께 공존할 수 있을지에 대한 불확실성이다. 보스트롬은 초지능이 출현하면 인류를 위한 선한 방향으로 능력을 발휘할 수도 있지만, 반대로 인간의 가치, 윤리, 생존 자체를 위협하는 방향으로 작동할 수도 있음을 강조한다. 초지능이 인류의 관심사나 목표를 오해하거나, 인간의 명령을 임의적으로 재해석하는 상황, 혹은 인간이 미처 예상하지 못한 방식으로 목표를 추구하는 과정에서 재앙적 결과가 발생할 수 있음을 사례와 가설을 통해 경고한다.
이러한 위험을 방지하기 위해 저자는 "정렬 문제(alignment problem)"에 주목한다. 즉, 초지능의 목표 설정을 인류의 윤리적 가치 및 생존에 부합하도록 만드는 것이 핵심 과제라는 것이다. 이를 위해 규범적 안전장치, 의도 명확화 기술, 계층적 감독, 국제적 협약 등 다양한 전략을 모색해야 한다고 주장한다. 궁극적으로 인류는 초지능이 출현하기 전 충분한 대비를 갖추어, 기술의 돌연한 폭주나 오작동으로 인한 대규모 파국을 방지할 수 있는 지혜롭고 신중한 접근법을 마련해야 한다고 제안한다.
결국 「초지능」은 인공지능의 먼 미래를 조망하며, 단순히 기술적 관점에 머무르지 않고 철학적·윤리적 고민, 거버넌스 전략, 그리고 국제적 협력의 필요성을 종합적으로 다룬다. 이는 인공지능 시대를 준비하는 모든 이에게 심도 있는 사유와 논의를 촉구하는 문제작으로 평가받는다.