불과 수십 년 전만 해도 공상과학영화의 소재였던 AI는 이제 우리의 일상 곳곳에서 그 존재감을 드러내고 있다. 음성 비서가 개인의 스케줄을 관리해주고, 자율주행 기술은 운전자의 부담을 덜어주며, 최신 생성형 AI는 수준 높은 글이나 이미지를 손쉽게 만들어낸다. 이러한 흐름을 넘어 전문가와 기업들은 한 단계 더 진화한 AI의 등장을 예견하고 있다.
바로 ‘초인공지능(Artificial Super Intelligence, ASI)’이다. 2025년 1월, 오픈AI는 GPT-o3를 대중에게 공개했다. 이는 초인공지능 시대의 본격적 시작을 알리는 중요한 출발점이 될 것이다.
아침에 일어나면 ASI가 나의 건강 상태를 측정하고, 필요한 영양소를 추천해준다.
“오늘은 혈압이 안정적입니다. 산책 후 섬유질이 풍부한 샐러드를 추천합니다.”
미팅을 위해 차를 타고 이동하는 동안 초인공지능 기반 자율주행 자동차가 일정과 교통 상황을 실시간으로 반영해 가장 빠르고 편리한 경로를 선택한다. 이동 중에는 ASI가 미팅 내용을 요약해주고, 이메일 초안 작성도 도와준다. 지난 여행 때 찍은 사진과 영상도 ASI가 자동으로 편집해준다.
“지난 여행의 하이라이트 영상을 편집했습니다. 친구들과 공유하시겠습니까?”
초인공지능 덕분에 편리해진 일상, 미래의 모습은 또 어떻게 달라질까?
ANI에서 AGI 그리고 ASI까지
오픈AI가 발표한 GPT-o3 모델은 인공지능 분야가 또다시 큰 도약을 준비하고 있음을 보여준다. GPT-o3는 이전 모델보다 창의적이고 자연스러운 응답 수준이 한층 높아졌다는 평을 받고 있다. 이러한 변화는 단순히 ‘컴퓨터가 글을 잘 쓴다’는 것을 넘어 인공지능이 인간의 인지능력 전반을 어떻게 흉내 내고 스스로 생각하는 영역으로 확장할 수 있는지에 대한 중요한 시사점을 던진다.
초인공지능의 의미를 본격적으로 살펴보기 전에 인공지능의 발전 단계를 간단히 짚어볼 필요가 있다. 먼저 특정 업무에 특화된 ‘좁은 인공지능(Artificial Narrow Intelligence, ANI)’ 단계다. 이는 이미 일상화된 수준으로 바둑이나 장기만 뛰어나게 두는 AI, 특정 이미지를 분류하는 AI 등이 대표적 예다. 한편 인간과 거의 유사한 수준의 지능을 가진 ‘범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)’은 실현 단계에 이르렀다는 의견과 그렇지 못하다는 의견이 엇갈린다. 그러나 GPT 계열의 대규모 언어 모델이 제시하는 가능성을 보면 우리가 AGI로 가는 단계에 이미 발을 들여놓았다는 전망이 점차 설득력을 얻고 있다.
그렇다면 AGI가 자연스럽게 ASI로 이어질 수 있을까? 이를 낙관하는 연구자들은 “AI가 자기 자신을 재설계하며 기하급수적으로 발전하면 결국 인간의 지능을 뛰어넘는 초인공지능에 도달할 것”이라고 말한다. 반면 이를 위해서는 단순히 모델의 크기를 키우고 데이터양을 늘리는 것만으로는 부족하다는 회의적 시각도 존재한다. 뇌과학이나 신경과학, 인지심리학, 언어학 등에서 획기적인 융합적 접근이 더해져야 비로소 ‘인간이 상상조차 못 할 방식으로 사고하고, 창의적 발상을 일으키는 진정한 초인공지능’이 완성될 것이라는 주장이다.
초인공지능 구현의 열쇠와 GPI-o3의 함의
초인공지능을 현실화하기 위해서는 방대한 양의 데이터와 이를 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 컴퓨팅 자원이 필수적이다. 이미 대규모 데이터 세트를 학습하기 위해 막대한 전력과 연산 자원이 투입되고 있지만, 규모가 커질수록 비용과 환경 및 인프라 부담은 기하급수적으로 늘어난다. 동시에 알고리즘 자체의 혁신도 중요한 과제다. 기존 딥 러닝 방식에서 벗어나 사람처럼 유연한 통찰과 전혀 무관해 보이는 지식을 창의적으로 결합하는 능력을 AI에게 부여하는 일은 여전히 인류가 풀어야 할 숙제로 남아 있다.
그럼에도 GPT-o3의 등장은 초인공지능 구현에 한 걸음 더 다가섰다는 상징적 사건으로 평가받는다. 현존하는 AGI 모델들과 비교한 벤치마크 점수에서 GPT-o3가 월등한 성능을 보였기 때문이다. 예를 들어 추론 AI의 첫 버전인 GPT-o1이 48.9점에 그쳤다면 GPT-o3는 71.7점을 달성했으며, 인간 평균 점수가 85점인 테스트에서도 무려 87.5점을 받았다. 이는 GPT-o3가 단순히 언어 처리 능력만 향상된 것이 아니라, 데이터를 토대로 스스로 추론하고 어려운 문제를 해결함으로써 실제 초인공지능을 구현하는 것이 머지않았다는 가능성을 시사한다는 점에서 더욱 주목할 만하다.
초인공지능이 가져올 상상 이상의 변화
초인공지능이 실현되면 우리는 상상 이상의 변화와 마주하게 될 것이다. 예컨대 오늘날 개인 비서 수준에 머무른 에이전트 AI는 단순한 업무 보조를 넘어 스스로 목표와 계획을 세워 창의적 방법으로 문제를 해결하는 ‘자율적 파트너’가 될 수 있다.
자율주행차 역시 지금은 돌발 상황에서 인간 운전자가 개입해야 하지만, 초인공지능이 운전 시스템 전반을 제어할 경우 완전 무인 운행이 가능해져 교통사고를 대폭 줄이고, 물류·교통 인프라 자체를 재편할 잠재력을 지니게 된다. 교육 분야에서는 학생마다 다른 학습 수준과 관심사를 실시간으로 파악해 개인별 맞춤형 커리큘럼을 설계하고, 효과적인 학습 전략을 제시함으로써 교육 효율성을 혁신적으로 높일 수 있다.
금융권에서는 초인공지능이 대규모 금융 데이터를 분석해 시장 흐름을 예측하거나, 위험 요소를 최소화하도록 투자 전략을 세워 보다 안정적이면서도 수익성 높은 금융 시스템을 구축할 수 있다.
또 도시 인프라와 에너지 관리 부문에서도 교통량·기상·인구 분포 등 복합 데이터를 통합적으로 처리해 사람 중심의 스마트 도시를 구현하고, 에너지 사용을 최적화할 수 있다. 의료 분야에서는 신약 개발과 질병 진단에 초인공지능을 투입해 방대한 생체 데이터를 정교하게 분석하고 최적의 치료법을 탐색함으로써 암이나 희귀병 같은 난치성 질환에 획기적 돌파구를 제시할 수도 있다. 이처럼 초인공지능은 다양한 영역에서 인류가 미처 발견하지 못한 가능성을 열어줄 뿐 아니라, 우리 삶 전반을 한 차원 높은 수준으로 끌어올리는 수단이 될 것이다.
초인공지능에 대한 우려와 전망
초인공지능은 인간의 편의와 가치를 극대화한다는 점에서 매력적이지만, 그 과정에서 발생하는 윤리적·사회적 문제도 결코 가볍지 않음을 인식해야 한다. 초인공지능이 가져올 가장 큰 우려는 통제 가능성의 문제다. 인간의 지능을 능가하는 AI가 ‘자기 보존’이나 ‘목표 달성’을 위해 행동할 때 과연 그 방향을 우리가 예측하거나 제어할 수 있을지가 명확하지 않기 때문이다. 또 이런 기술을 개발하고 소유하는 소수의 기업이나 특정 국가가 막대한 권력을 독점하게 되면 사회경제적 불평등이 심화하고, 결국 기술 격차가 새로운 계급을 만들어낼 것이라는 부정적 시나리오도 제기된다.
그럼에도 많은 전문가는 인간이 새로운 기술과의 공존 방식과 활용법을 찾아내며 더 나은 사회를 만들어갈 것이라고 믿고 있다. 기존에는 상상하지 못한 방대한 업무를 AI가 대신 처리해준다면 인간은 보다 창의적이고 의미 있는 영역에 집중할 수 있다는 낙관론이다. 물론 이를 위해서는 국제사회가 함께 논의할 제도적·윤리적·법적 장치가 마련되어야 한다. AI가 내놓은 결정을 맹신하지 않고, 인간이 책임감 있게 감시하면서도 유연하게 활용하는 균형 잡힌 구조가 필요하다.
기존에는 상상하지 못한 방대한 업무를 AI가 대신 처리해준다면,
인간은 보다 창의적이고 의미 있는 영역에 집중할 수 있다는 낙관론이다.
물론 이를 위해서는 국제사회가 함께 논의할 제도적·윤리적·법적 장치가 마련되어야 한다.
결국 초인공지능 시대의 핵심은 기술 자체가 아니라, 그것을 어떻게 다루고 관리할 것인지에 달려 있다. 궁극적으로는 규범과 가치 그리고 인류가 걸어온 역사적 교훈을 AI에 반영해 ‘인간 중심의 미래’를 만들어가는 일이 무엇보다 중요하다.
우리가 초인공지능을 단순히 두려워하기보다 인간 고유의 창의성과 윤리의식을 바탕으로 함께 공존하기 위해 노력한다면 AI는 더욱 안전하고 풍요로운 세상을 열어줄 것이다. 누구보다 빠르게 변화의 길에 들어설 수 있는 출발점은 지금 우리가 마주하는 GPT-o3 같은 AI 혁신의 순간을 어떻게 수용하고 활용하는지에 달려있다.
출처 https://magazine.securities.miraeasset.com/
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