오픈AI vs 구글 딥마인드 AGI 개발 전략과 전망 완벽 비교
인공지능(AI) 기술이 우리 삶의 모든 영역에 스며들면서 우리는 이제 인간의 지능을 넘어서는 궁극적인 목표, 즉 범용 인공지능(AGI)의 개발이라는 거대한 여정에 주목하지 않을 수 없습니다. 여러분은 혹시 영화 속에서만 존재하던 상상 속의 인공지능이 현실이 되는 날을 상상해 보신 적이 있으신가요? 이는 단순히 영화 속 이야기가 아닙니다. 현재 인류는 AGI 개발이라는 미지의 영역을 탐험하는 흥미진진한 경주를 벌이고 있으며, 이 경주의 선두에는 오픈AI(OpenAI)와 구글 딥마인드(Google DeepMind)라는 두 거대한 인공지능 연구 기업이 자리하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 AGI가 무엇인지에 대한 근본적인 이해부터 시작하여, 오픈AI와 구글 딥마인드가 AGI 개발을 위해 어떤 전략을 구사하고 있으며 현재 어떤 단계에 와 있는지를 극도로 상세하게 살펴보겠습니다. 이들의 접근 방식과 현재 진행 상황을 비교하며, 우리가 AGI 시대에 대비해야 할 중요한 통찰력을 함께 얻어갈 것입니다.
범용 인공지능(AGI)이란 무엇인가
범용 인공지능(AGI)은 인공지능 연구의 궁극적인 목표이자 가장 야심찬 지향점이라고 할 수 있습니다. 그렇다면 AGI는 정확히 무엇을 의미할까요? AGI는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 이해하고 학습하며 수행할 수 있는 가상의 기계 지능을 말합니다. 쉽게 말해, 특정 작업에만 특화된 오늘날의 인공지능(좁은 인공지능, Narrow AI)과는 달리, 인간처럼 다양한 분야에서 유연하게 사고하고 학습하며 문제를 해결하는 능력을 갖춘 인공지능이라는 것입니다. 여러분이 만약 로봇에게 "오늘 저녁 메뉴를 추천해줘"라고 물었을 때, 단순히 레시피를 나열하는 것을 넘어, 여러분의 건강 상태, 냉장고 재료, 심지어는 여러분의 기분까지 고려하여 최적의 메뉴를 제안하고, 필요하다면 직접 요리법을 배우거나 식료품을 주문하는 것까지 해낼 수 있다면, 이것이 바로 AGI에 가까운 능력이라고 이해하시면 됩니다.
현재 우리가 접하는 대부분의 인공지능은 좁은 인공지능(Narrow AI)의 범주에 속합니다. 예를 들어, 얼굴 인식 소프트웨어는 얼굴 인식이라는 특정 작업에만 특화되어 있으며, 이미지 생성 모델은 이미지를 만드는 데만 능숙할 뿐 웹사이트를 구축하거나 복잡한 수학 문제를 푸는 데는 한계가 명확합니다. 하지만 AGI는 이러한 특정 작업의 경계를 넘어 스스로 학습하고 새로운 상황에 적응하며 해결하지 못했던 문제까지도 능동적으로 해결하는 능력을 목표로 합니다. 마치 어린아이가 세상의 다양한 지식을 스스로 습득하고 적용하며 성장하는 것처럼, AGI 역시 처음부터 특정 임무에 대해 훈련받지 않았더라도 스스로 지식을 일반화하고 추론하며 적응하는 능력을 갖추게 되는 것이지요. 이처럼 AGI는 단순히 데이터를 처리하는 기계를 넘어 인간의 인지 능력 전반을 인공적으로 구현하려는 시도라는 점에서 인류에게 혁명적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.
AGI 개발을 향한 두 거인의 발걸음: 오픈AI와 구글 딥마인드
인류의 미래를 바꿀 수 있는 AGI 개발이라는 거대한 목표를 향해 현재 가장 치열하게 경쟁하고 있는 두 주체는 바로 오픈AI와 구글 딥마인드입니다. 이 두 기업은 막대한 자원과 최고의 인재를 투입하며 AGI 개발의 최전선에서 고군분투하고 있습니다. 하지만 이들의 접근 방식과 현재의 판단에는 미묘한 차이가 존재하며, 이러한 차이는 AGI 개발의 방향성과 속도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그렇다면 이 두 기업은 각각 어떤 길을 걷고 있을까요? 이 질문에 답하기 위해, 먼저 오픈AI의 AGI 개발 전략부터 자세히 살펴보겠습니다.
오픈AI의 AGI 개발 전략과 현재 진행 상황
오픈AI는 AGI 개발을 통해 궁극적으로 인류 전체에 이익을 가져다주겠다는 명확한 사명(mission)을 가지고 있습니다. 이들은 "인간의 경제적 가치 있는 대부분의 작업을 능가하는 고도로 자율적인 시스템"을 AGI로 정의하며, AGI의 배치가 모든 인류에게 이익이 되고 해를 끼치거나 권력을 과도하게 집중시키는 용도를 피할 것을 약속합니다. 이는 단순히 기술 개발을 넘어 인류의 복지와 안전이라는 철학적 기반 위에 AGI를 구축하겠다는 강력한 의지를 보여주는 것입니다.
오픈AI는 AGI에 도달하기 위한 명확한 단계별 접근 방식을 제시하고 있습니다. 이들은 AI의 능력을 다섯 가지 레벨로 분류하는 '5단계 분류 시스템'이라는 로드맵을 발표했습니다. 현재 AI는 챗봇 기능에 해당하는 '레벨 1'에 머물러 있다고 평가하며, 이후 다음과 같은 단계들을 거쳐 AGI에 도달하겠다는 구상입니다:
레벨 2: 박사 학위 수준의 인지 능력 (Doctorate-Level Cognitive Abilities): 오픈AI는 이 단계에서 AI 시스템이 박사 학위 소지자와 유사한 수준의 인지 능력을 보여주기를 목표로 합니다. 이는 단순히 복잡한 주제를 이해하는 것을 넘어, 전문가 수준의 문제를 해결하기 위해 이 지식을 적용할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다. 이 수준에 도달하려면 AI 학습 알고리즘과 데이터 처리 능력에 상당한 발전이 필수적입니다. 여러분이 복잡한 의학 논문을 읽고 새로운 치료법을 제안하거나, 최신 물리학 이론을 바탕으로 혁신적인 신소재를 설계하는 AI를 상상해 보세요. 이것이 바로 레벨 2가 지향하는 바입니다.
레벨 3: 에이전트 (Agent): 이 단계의 AI는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어 능동적으로 행동을 취할 수 있는 시스템을 의미합니다. 이는 마치 여러분의 개인 비서가 단순히 지시를 받는 것을 넘어, 스스로 상황을 판단하고 필요한 작업을 계획하며 실행에 옮기는 것과 같은 능력입니다. 예를 들어, "해외여행 계획을 세워줘"라는 지시에 대해 비행기 예약, 숙소 검색, 현지 교통편 조사, 심지어 예상치 못한 문제 발생 시 대체 계획 수립까지 자율적으로 처리하는 AI를 상상할 수 있습니다.
레벨 4: 혁신가 (Innovator): 혁신가 단계의 AI는 인간의 발명을 돕거나 스스로 새로운 것을 창조하는 능력을 갖게 됩니다. 이는 기존 지식을 조합하거나 새로운 아이디어를 생성하여 과학, 공학, 예술 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하는 AI를 의미합니다. 여러분이 새로운 약물을 설계하거나, 전에 없던 음악 장르를 창조하거나, 복잡한 공학 문제를 해결하는 창의적인 AI를 만날 수 있다면 그것은 레벨 4의 AI일 가능성이 매우 높습니다.
레벨 5: 조직자 (Organizer): 가장 높은 레벨인 '조직자'는 조직적인 업무를 수행할 수 있는 AI를 뜻합니다. 이는 단순히 개별 작업을 처리하는 것을 넘어, 대규모 프로젝트를 기획하고 관리하며 여러 에이전트를 조율하는 등 복잡한 시스템을 운영하는 능력을 의미합니다. 한 기업의 운영을 총괄하거나, 글로벌 공급망을 최적화하거나, 심지어는 도시의 교통 시스템 전체를 효율적으로 관리하는 AI를 상상해 볼 수 있습니다. 이 단계는 초지능(Superintelligence)의 개념과도 연결될 수 있는데, 이는 인간의 지능을 훨씬 뛰어넘는 수준의 지능을 의미합니다.
오픈AI는 이러한 5단계 로드맵을 통해 AGI 개발의 각 단계를 측정 가능하고 책임감 있는 방식으로 진행하려 합니다. 물론, 이러한 5단계 전략에 대해서는 업계 내에서 모호한 명칭과 정의, 논리적으로 혼란스러운 계층 구조라는 비판도 제기되고 있습니다. 일부 전문가들은 이를 단순히 투자자들을 위한 마케팅 전략으로 보기도 합니다. 하지만 오픈AI는 최신 모델인 GPT-5를 통해 박사 학위 수준의 성능을 입증했다고 주장하며, 이는 글쓰기와 코딩 분야에서 특히 두드러진다고 말합니다. GPT-5의 출시와 함께 'Pro'와 같은 유료 계층을 도입하여 연구 수준의 AI 기능을 제공하고, 이를 통해 AGI 개발에 필요한 막대한 자본을 확보하려는 전략을 구사하는 것으로 알려져 있습니다.
그럼에도 불구하고 오픈AI의 CEO 샘 올트먼(Sam Altman)은 현재의 모델들이 진정한 AGI에는 미치지 못한다고 분명히 선을 긋습니다. 그는 GPT-5가 상당한 발전을 이루었지만, 독립적으로 학습하는 능력과 같은 중요한 요소들이 여전히 부족하다고 지적했습니다. 이는 현재의 AI가 아무리 뛰어나도 인간과 같은 유연한 사고와 자율적인 학습 능력에는 도달하지 못했다는 솔직한 인정이라고 할 수 있습니다.
구글 딥마인드의 AGI 개발 전략과 현재 진행 상황
구글 딥마인드 역시 오픈AI와 마찬가지로 AGI 개발을 인류에게 이로운 방향으로 이끌겠다는 확고한 사명을 가지고 있습니다. 이들은 "대부분의 인지 작업에서 인간의 능력과 같거나 그 이상인 시스템"을 AGI로 정의하며, 오용 방지 및 오정렬 방지에 핵심적인 초점을 맞추고 있습니다. 오용 방지는 강력한 AI가 악의적인 행위자에게 사용되는 것을 막는 것을 의미하며, 오정렬 방지는 AI 시스템이 인간의 의도와 다르게 행동하지 않도록 하는 것을 뜻합니다. 이는 AGI가 가져올 수 있는 잠재적 위험에 대한 깊은 인식을 바탕으로 한 책임감 있는 개발 태도를 보여줍니다.
구글 딥마인드는 AGI 도달 시점에 대해 오픈AI와 유사한 견해를 보입니다. 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 AGI가 향후 5년에서 10년 이내에 도래할 수 있다고 예측하지만, 현재의 AI 모델은 여전히 세계에 대한 진정한 이해가 부족하고 수동적이라는 점을 강조합니다. 그는 현재 AI 시스템이 '들쭉날쭉한 지능(jagged intelligence)'을 보여준다고 표현하는데요. 이는 어떤 분야에서는 세계 최고 수준의 성능을 발휘하지만, 동시에 매우 기본적인 실수도 저지르는 불균형한 특성을 의미합니다. 예를 들어, 구글의 최신 제미나이(Gemini) 모델은 국제 수학 올림피아드에서 금메달 수준의 성과를 낼 수 있음에도 불구하고, 고등학교 수준의 간단한 수학 문제에서는 실수를 저지를 수 있다는 것이죠. 이처럼 특정 영역에서의 뛰어난 능력과 다른 영역에서의 취약성이 공존하는 현상은 현재 AI가 가진 '일관성 부족'이라는 치명적인 약점을 여실히 보여줍니다.
구글 딥마인드는 이러한 한계를 극복하기 위해 몇 가지 중요한 방향에 집중하고 있습니다. 그들은 단순히 데이터와 컴퓨팅 파워를 확장하는 것만으로는 AGI에 도달할 수 없다고 판단하며, 추론(reasoning), 계획(planning), 기억(memory)과 같은 핵심적인 누락된 능력들을 해결해야 한다고 주장합니다. 이를 위해 딥마인드는 '월드 모델(World Models)'이라는 개념에 주목하고 있습니다. 최근 공개된 '지니 3(Genie 3)'는 바로 이 월드 모델의 대표적인 사례입니다.
지니 3는 방대한 양의 인터랙티브 3D 환경을 생성할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이 모델은 가상 세계에서 AI 에이전트를 훈련시켜 실제 세계 시나리오를 탐색하게 함으로써 AGI로 나아가는 핵심적인 발판이 될 것으로 기대됩니다. 마치 인간이 가상 현실 속에서 다양한 경험을 통해 학습하고 성장하는 것처럼, 지니 3는 무한한 가상 환경을 제공하여 AI가 현실 세계의 복잡성을 이해하고 적응하는 능력을 훈련하도록 돕는다는 것입니다. 여러분이 자전거를 타고 산길을 달리거나, 화산 지형을 운전하거나, 알프스 상공을 윙슈트 비행하는 등의 경험을 모두 가상으로 시뮬레이션하여 AI를 훈련시킬 수 있다는 것은 상상을 초월하는 혁명적인 발전이라고 할 수 있습니다. 이러한 월드 모델은 GPT-5와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 텍스트나 코드를 생성하는 것과 달리, 실제와 같은 가상 세계를 생성하여 물리적 에이전트를 훈련시키는 데 중점을 둡니다.
구글 딥마인드는 2023년 4월 구글 AI의 '구글 브레인(Google Brain)' 부문과 합병하여 '구글 딥마인드'로 새롭게 출범했습니다. 이는 오픈AI의 ChatGPT 등장에 대한 대응이자 AI 연구 속도를 가속화하기 위한 전략적 결정이었습니다. 이 합병을 통해 딥마인드는 제미나이(Gemini) 대규모 언어 모델 제품군을 비롯해 이미지 생성 모델 이마젠(Imagen), 비디오 생성 모델 베오(Veo), 그리고 로봇 제어 모델 로보캣(RoboCat) 등 다양한 첨단 AI 도구 개발을 담당하게 되었습니다. 특히 제미나이 2.5와 같이 응답 전에 '생각하는' 추론 모델을 출시하며, 향후 모든 모델에 추론 능력을 통합하겠다는 계획을 밝히기도 했습니다.
AGI 개발의 공통된 난관과 미래 전망
오픈AI와 구글 딥마인드는 AGI 개발이라는 동일한 목표를 향해 나아가고 있지만, 이들이 직면한 난관은 공통적입니다. 이 두 거대 기업의 리더들은 현재의 AI 모델이 진정한 AGI에는 미치지 못한다는 데 의견을 같이 합니다. 단순히 더 많은 데이터와 컴퓨팅 파워를 투입하는 것만으로는 해결할 수 없는 근본적인 한계가 존재한다는 것입니다.
가장 큰 공통된 난관은 바로 '들쭉날쭉한 지능'의 문제입니다. 앞서 언급했듯이, 현재의 AI는 어떤 특정 작업에서는 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주지만, 다른 기본적인 작업에서는 어이없는 실수를 저지르곤 합니다. 데미스 하사비스는 이러한 현상을 '인공 들쭉날쭉한 지능(AJI: Artificial Jagged Intelligence)'이라고 명명하기도 했습니다. 이는 AI가 전반적인 지능의 일관성을 갖추지 못했음을 의미하며, AGI로 나아가기 위해서는 추론, 계획, 그리고 기억과 같은 인지 능력의 획기적인 발전이 필수적입니다. 단순히 복잡한 계산을 잘하는 것을 넘어, 인간처럼 다양한 상황에서 유연하게 사고하고 문제를 해결하며 학습하는 능력을 갖춰야 한다는 것이지요.
또한, 두 회사 모두 AGI의 안전성 문제에 대해 깊은 우려를 표하며, 책임감 있는 개발을 강조합니다. 오픈AI는 AGI 배치가 인류에게 이롭도록 영향력을 행사하고 해를 끼치거나 권력을 집중시키는 용도를 피할 것을 약속하며, 구글 딥마인드 역시 오용 방지와 오정렬 방지에 주력하고 있습니다. 이는 AGI가 가져올 잠재적인 사회적, 윤리적 문제에 대한 선제적인 대응이 얼마나 중요한지를 보여주는 단적인 예시입니다. 마치 강력한 신기술이 세상에 나오기 전에 그 기술이 가져올 수 있는 부작용을 예측하고 최소화하려는 노력과 같다고 이해할 수 있습니다.
| 구분 | 오픈AI (OpenAI) | 구글 딥마인드 (Google DeepMind) |
|---|---|---|
| AGI 정의 | 경제적 가치 있는 대부분의 작업을 능가하는 고도로 자율적인 시스템 | 대부분의 인지 작업에서 인간 능력과 같거나 그 이상인 시스템 |
| 최종 목표 | AGI가 인류 전체에 이익이 되도록 보장 | AI를 책임감 있게 구축하여 인류에게 이익 제공 |
| 예상 시점 | 샘 올트먼: 2029년 이전 개발 가능성 언급 (하지만 현재 모델은 AGI 아님) | 데미스 하사비스: 향후 5~10년 이내 가능성 언급 (하지만 현재 모델은 AGI 아님) / 2030년까지 강력한 AI 시스템 출현 가능성 (불확실성 높음) |
| 주요 전략 | 5단계 분류 시스템 (챗봇, 박사 수준, 에이전트, 혁신가, 조직자) 통한 단계별 접근 / GPT-5 'Pro' 티어 통해 AGI 개발 자금 확보 / 안전성 및 협력 강조 | '들쭉날쭉한 지능' 극복 위해 추론, 계획, 기억 능력 강화 / '월드 모델' (Genie 3) 통한 가상 환경 훈련 / 오용 및 오정렬 방지 |
| 현재 모델 평가 | GPT-5는 상당한 발전이지만 진정한 AGI는 아님, 독립 학습 능력 부족 | 제미나이 등은 '들쭉날쭉한 지능' (Jagged Intelligence) 상태, 일관성, 추론, 계획, 기억 능력 부족 |
| 핵심 과제 | 모호한 5단계 정의 비판, 초지능 개념의 불분명함 | 일관성 부족, 새로운 벤치마크 필요, 추론/계획/기억 능력 강화 |
| 주요 제품/기술 | GPT 시리즈 (GPT-5 등) | 제미나이(Gemini) 제품군, 이마젠(Imagen), 베오(Veo), 로보캣(RoboCat), 지니 3(Genie 3) |
| 미래는 아직 불확실하지만, 이 두 선도 기업의 노력은 인류가 AGI에 한 걸음 더 다가설 수 있도록 이끌고 있습니다. 전문가들은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어 새롭고 더 어려운 벤치마크를 개발하여 AI의 강점과 약점을 정확히 파악하고, 일관된 성능을 확보하는 것이 매우 중요하다고 강조합니다. AGI는 단순히 기술적인 돌파구를 넘어 사회 전반에 걸쳐 엄청난 영향을 미칠 것이므로, 우리는 혁신과 동시에 책임감 있는 개발, 그리고 사회적 합의 형성을 위한 노력을 게을리해서는 절대로 안 됩니다. |
결론적으로, 오픈AI와 구글 딥마인드는 AGI 개발이라는 인류의 거대한 꿈을 실현하기 위해 각자의 전략과 강점을 활용하며 치열하게 경쟁하고 있습니다. 오픈AI는 단계별 로드맵과 수익 모델을 통해 AGI 개발에 박차를 가하고 있으며, 구글 딥마인드는 월드 모델과 같은 혁신적인 접근 방식으로 AI의 한계를 극복하려 합니다. 두 회사 모두 현재의 AI가 아직 진정한 AGI가 아님을 인정하며, 일관성 부족과 추론, 계획, 기억과 같은 핵심 능력의 부재를 공통된 과제로 인식하고 있습니다. AGI가 언제 도래할지는 아무도 정확히 예측할 수 없지만, 이들의 노력은 분명 인류의 미래를 형성할 가장 중요한 동력 중 하나가 될 것입니다. 우리는 이러한 기술의 발전 과정을 주의 깊게 관찰하고, AGI가 인류에게 가져올 긍정적인 잠재력을 극대화하면서도 잠재적인 위험을 최소화할 수 있는 방안을 끊임없이 모색해야만 합니다. 이것이 바로 지능의 새로운 시대를 현명하게 맞이하는 우리의 자세가 될 것입니다.
참고문헌
AGI when? Google DeepMind CEO says AI still makes simple mistakes despite big wins in elite math - India Today. (2025-08-13)
The CEO of Google DeepMind says one flaw is holding AI back from reaching full AGI - Business Insider. (2025-08-12)
Fear of super intelligent AI is driving Harvard and MIT students to drop out - Forbes Australia. (2025-08-06)
Google's DeepMind CEO exposes the shocking flaw holding AI back from full AGI - here are the details - The Economic Times. (2025-08-12)
Google DeepMind Unveils Genie 3, a Real-Time Virtual World Model for Advancing A.I. - Observer. (2025-08-08)
OpenAI Charter - OpenAI.
OpenAI's Strategic Journey Towards Artificial General Intelligence (AGI) - HulkApps.
OpenAI's Five-Level AGI Strategy Faces Industry Criticism: Fluff or Visionary Insight?
OpenAI's GPT-5 Strategy: A Tiered Model to Fund AGI - AI Buzz. (2025-08-07)
Planning for AGI and beyond | OpenAI. (2023-02-24)
Google DeepMind's AGI Plan: What Marketers Need to Know - Search Engine Journal. (2025-04-02)
Google Deepmind says AGI might outthink humans by 2030, and it's planning for the risks. (2025-04-02)
The Race to AGI – Google DeepMind to Develop AI that Can Simulate Real Life. (2025-01-09)
Taking a responsible path to AGI - Google DeepMind. (2025-04-02)
Google DeepMind - Wikipedia.
What is Artificial General Intelligence (AGI)? - IBM. (2024-09-17)
What is AGI? - Artificial General Intelligence Explained - AWS.
What is Artificial General Intelligence (AGI)? | McKinsey. (2024-03-21)
What is artificial general intelligence (AGI)? - Google Cloud.
What Is Artificial General Intelligence (AGI)? | Built In. (2025-07-21)