2025년 AI 한계와 가능성: 데이터부터 AGI·감정까지 발전 현황 총정리

최근 몇 년 동안 인공지능은 일상 곳곳에 스며들었습니다. 스마트폰, 자동차, 이메일 작성 등에서 쉽게 접할 수 있을 만큼 기술이 고도화되었습니다. 과거에 "AI가 여기까지는 못 한다"라고 단언하던 부분들이 실제로 시장과 연구 현장에서 빠르게 재현되고 있다는 점이 인상적입니다. 그동안 다수의 한계로 여기던 영역을 뛰어넘어 왔다는 사실은 주요한 변화입니다.

데이터, 정보, 지식, 그리고 지혜의 구조

먼저 데이터와 정보, 지식, 지혜의 관계를 살펴보겠습니다. 데이터는 맥락 없는 순수한 사실입니다. 예를 들어 "10, 6, 42, 8"이라는 숫자만으로는 의미를 알 수 없습니다. 여기에 맥락이 추가되면 정보가 됩니다. 만약 이 숫자가 "방안에 있는 사람들의 나이"임을 알게 된다면 이해의 폭이 넓어집니다. 정보를 해석해 패턴이나 규칙을 찾아내는 것이 지식입니다. 예를 들면 해당 인원이 대부분 21세 미만이라는 사실이죠. 지식을 응용해 결정이나 행동의 기준을 정하는 단계가 바로 지혜입니다. 예를 들어 해당 인원에 맞는 활동을 선택하는 의사결정 등이 해당됩니다.

이러한 맥락에서 볼 때, AI는 주로 정보와 지식의 영역에서 강점을 발휘하고 있습니다. 지혜에 해당하는 최종 판단과 응용은 아직 인간의 영역으로 남아 있습니다.

AI가 뛰어넘은 과거의 한계들

복잡한 추론과 문제해결

1970~1990년대만 해도 AI가 복잡한 추론이나 문제 해결을 할 수 있다는 믿음은 거의 없었습니다. IBM이 개발한 Deep Blue가 세계 최강 체스 선수인 가리 카스파로프를 이긴 1997년은 역사적인 순간이었습니다. 체스처럼 전략적 사고와 판단력이 필요한 분야에서 인간을 앞선다는 것은 중요한 분기점이었습니다.

자연어 이해와 인간적 소통

자연어 처리 역시 오랫동안 넘을 수 없는 벽으로 인식되었습니다. 1965년 개발된 챗봇 엘리자는 단순한 대화만 반복할 수 있었습니다. 이후 IBM 왓슨이 2011년 '제퍼디!' 퀴즈쇼에서 인간 챔피언들을 이긴 사건은 자연어와 언어적 장난, 비유까지 일부 소화할 수 있음을 보여주었습니다. 2020년대에 이르러서는 챗GPT, 구글 바드 등 최신 챗봇들이 맥락·뉘앙스·농담·감정에 대한 이해력을 갖추는 데 성공하며, 실제 사람과 소통하는 것과 비슷한 경험을 줄 수 있게 되었습니다.

창의성과 예술적 영역의 진입

"컴퓨터는 창의적일 수 없다"는 관점 역시 현실에서 바뀌고 있습니다. 생성형 AI를 통해 그림, 음악, 글 등 다양한 예술 작품이 제작되고 있습니다. 물론 기존 작품의 영향을 받지만, 인간 아티스트 역시 과거의 영향에서 영감을 얻는다는 점에서 본질적인 차이가 있다고 볼 수 없습니다. 생성형 AI도 새로운 조합과 변형으로 독자적인 결과물을 만들어냅니다.

실시간 인지와 자동화

실제 환경을 빠르게 파악하여 자동화하는 것도 일상화되고 있습니다. 자율주행 차량이나 물리적인 로봇은 주변 상황을 실시간으로 파악하고 판단을 내릴 수 있음을 입증했습니다. 환경 인지 및 대응 기술의 발전은 과거에는 가능하지 않다고 여겨졌던 영역일 뿐 아니라 산업 현장에서 효율성을 크게 높이고 있습니다.

현재도 남아있는 한계와 과제

감정지능(EQ)과 인간적 공감 능력

최근의 챗봇, 대화형 서비스는 사용자의 기분이나 감정 상태를 어느 정도 파악하고 그에 맞춰 반응할 수 있습니다. 하지만 진정한 감정지능이 완벽히 구현되었다고 보기에는 아직 이른 단계입니다. 일부 사용자는 AI 챗봇과 감정적 유대감을 느끼기도 하지만, 실제 감정을 가진 존재로 볼 수는 없습니다.

환각(Hallucination) 문제

생성형 AI가 등장하면서 잘못된 정보를 사실인 듯 제시하는 환각 현상도 주요 과제로 남아있습니다. 모델이 자신감 있게 사실 무근의 답을 내놓는 현상은 단순 오답 이상으로 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 최근에는 "검색 기반 답변", "모델 조합(Expert Mixture)", "체인 메커니즘" 등 여러 기술을 활용하여 잘못된 답변 확률을 줄이는 노력이 이어지고 있습니다. 완전히 해결된 것은 아니나 꾸준히 개선되고 있습니다.

범용 인공지능(AGI)과 초지능

현재의 AI는 특정 분야에서만 높은 성능을 보이며, 완전한 범용 지능이나 초지능까지는 도달하지 못한 상태입니다. 실시간 감지, 신체 동작, 다양한 영역 통합 등은 아직 별도의 시스템에서만 구현되고 있고, 한 시스템이 다양한 인간적 능력을 모두 담는 과정은 진행 중에 있습니다. 초지능 역시 현실에서는 아직 실현되지 않았습니다.

지속 가능성: 에너지와 자원 문제

초대형 모델들은 막대한 전력을 소모하며, 비용과 환경 부담이 큽니다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 방식보다는, 적정 크기의 모델을 선택해 효율성과 비용을 조절하는 전략이 앞으로 중요한 방향이 될 전망입니다.

자기 인식 및 이해력

자기 존재를 인식하거나 진정한 '의미'를 깨우치는 것은 컴퓨터 공학뿐 아니라 철학적 난제에 해당합니다. AI가 실제로 의미를 이해하는지, 단순히 패턴을 흉내 내는 것인지에 대한 논의가 지속되고 있습니다.

판단과 윤리적 의사결정, 상식

궁극적으로 지혜에 해당하는 '판단'과 '상식'은 AI가 아직 완전히 소화하지 못하는 부분입니다. 윤리적으로 옳고 그름을 구별하거나, 주관적 평가(예를 들어 음악적 취향)를 내리는 것은 인간의 개인차에 크게 좌우됩니다. AI가 일부 자동화는 가능하지만, 문화·상황·개인의 사정까지 고려한 종합적 판단은 미흡합니다.

목표 설정 및 감각·감정

목표 설정 역시 소규모 과업(마이크로 목표)에서는 진행되고 있지만, 거대 목표(왜 이 일을 해야 하는가)에 대한 통찰이나 자기 목적 설정은 여전히 제한적입니다. 시각·청각·미각 등 다양한 감각 데이터를 받아들이는 기술은 점차 발전하고 있지만, 심층적 감정, 즉 진정한 '느낌'과 '희로애락'을 체험하는 능력은 오늘날에도 한계가 있습니다.

인간과 AI의 역할 분담: 무엇을, 왜, 그리고 어떻게

인간은 궁극적으로 '무엇을 추구할 것인가', '왜 이것을 하려는가'라는 근본적 목표와 의미에 집중하는 것이 적합합니다. AI는 이미 '어떻게 하면 될까'를 빠른 속도로 자동화하고 있습니다. 즉, 직관·목적·방향을 설정하는 것은 사람, 실행과 과정 최적화는 AI가 각각 맡는 것이 현실적입니다.