AGI 정의 비교 (프론티어 랩별)

각 AI 연구소는 자신의 미션을 반영한 서로 다른 AGI 정의를 사용한다.

랩별 정의

조직	AGI 정의	핵심 지표
OpenAI	모든 valuable한 직업에서 해당 분야 전문가 평균치를 AI가 수행 가능할 때	경제적 가치 창출 범위
일론 머스크 / xAI	팀(회사)이 순수 AI로 운영될 수 있을 때	기업 대체 가능성 (→ Macro-Hard-프로젝트)
Thinking-Machines-Lab	AI-인간 협업이 충분히 실현되어 인간이 AI를 통해 더 나은 삶을 살 때	협업 품질, 인간 역량 증강

현재 AI 역량 평가 (김성식 관점)

강점 — 이미 사람 이상:

• 논리적 추론 (광범위한 컨텍스트, 기억력)
• 기존에 학습된 도메인에서의 few-shot learning

약점 — 아직 사람 이하:

• 전혀 새로운 환경 빠른 적응 (사람은 몇 번만 봐도 빠르게 배움)
• Continual Learning: 대화하며 지속적으로 학습하는 능력 (현재는 재학습 필요)
• Short-term memory와 장기 각인 경험의 경계 문제

AGI 도래 시나리오

• 현재 AI는 “생산성 부스터” 단계 — 개발자를 늘릴수록 생산성 증가
• 직업 전체 소멸까지는 생각보다 오래 걸릴 것
• 핵심 생존 전략: 한 기술 심화 + AI와 협업 방식 + 빠른 어댑테이션

관련 개념

• Macro-Hard-프로젝트
• 풀-듀플렉스-AI-시스템

출처

• yt-dZ_vT4XxFUY-xAI-엔지니어-김성식-인터뷰 — xAI 내부자 관점