# GPT-6 “Astra”는 ARC-AGI-3에서 99.9%를 달성… AI는 드디어 “미지의 세계”를 이해하기 시작한 것일까?

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-15T12:40:27.954Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/310250888/rectangle_large_type_2_c5cd9ac7433337bafccdc96f907c4355.png?width=1280)

처음 보는 게임을 설명 없이 AI에게 넘겨보면 어떻게 될까?

그 질문에 도전하고 있는 것이 바로 ARC Prize가 개발한 “ARC-AGI-3”이다.

기존의 AI 벤치마크에서는 문제와 정답이 미리 제공되었고, AI는 그것을 바탕으로 정답을 도출했다. 하지만 ARC-AGI-3에서는 AI에게 미지의 환경이 던져진다. 무엇을 해야 할지, 어떤 규칙이 존재하는지 알려주지 않는다. AI 스스로 시행착오를 겪으면서 세계의 규칙을 발견하고, 상황을 이해하며, 다음 행동을 계획해야 한다.

또한 이번에는 OpenAI의 GPT-6 “Astra”가 ARC-AGI-3에서 놀라운 결과를 보였다.

ARC Prize의 공식 평가에서는 일반적인 평가 환경에서 62.7%, Astra를 위한 컨텍스트 관리 기구를 활용한 환경에서 99.9%라는 점수를 달성했다.

더욱 흥미로운 점은 단순히 ‘정답을 맞춘’ 것만이 아니었다. 아스트라는 미지의 게임을 즐기면서 환경의 상태와 규칙을 자신만의 기호 체계로 정리하고, 필요에 따라 특수한 프로그램을 직접 만들어 탐색과 계획을 수행했다.

이는 AI가 방대한 양의 지식을 기억하고 답하는 기존 방식과는 다소 차이가 있다.

모르는 것을 보았을 때, 그것을 이해하고, 모델로 만들고, 행동하며 학습한다.

그 능력이 현재 어디까지 AI에게 구현되고 있는가.

ARC Prize의 기사 “Astra”는 이 변화를 고찰하는 데 매우 유용한 자료이다.

하지만 “99.9%＝AGI”라고 단순하게 결론짓는 이야기도 아니다. 오히려 정말 흥미로운 것은 왜 Astra가 미지의 환경을 이렇게 효율적으로 해결했는가에 대한 그 내부에 있다.

이 기사는 ARC Prize에서 발표한 “OpenAI의 GPT-6 Astra를 ARC-AGI-3에서”라는 내용을 일본어로 정리한 것입니다. 단순한 “99.9% 성공”이라는 뉴스 기사가 아닌, Astra가 미지의 환경을 어떻게 이해하고 어떤 실행 계획을 세우는지에 대한 내용이 이 기사의 핵심입니다. (ARC Prize)

## **제목: 독서 기록: ‘너, 별처럼’ 독후감 및 고찰**

지난해, 드디어 완독한 작품이 바로 블랙오우 사오리의 ‘너, 별처럼’입니다.
이 작품은 주인공 ‘나’가 돌아가신 연인 ‘그’와 특정한 방법으로 다시 만나는 이야기입니다.
‘그’와의 만남은 마치 꿈결처럼 환상적이고, 어딘가 현실과 동떨어진 분위기를 자아냅니다.

이야기의 배경은 교토의 오래된 골목길입니다.
아름다운 풍경 묘사가 독자를 이야기 속으로 끌어들입니다.
특히 ‘그’와 ‘나’가 함께하는 카페와 정원은 마치 그림 같은 아름다움으로, 평온한 공간으로 묘사되어 있습니다.

‘그’는 돌아가신 사실을 아직 완전히 받아들이지 못하고 있습니다.
그는 자신의 존재를 부정하려는 듯 다양한 행동을 하지만, ‘나’는 그의 마음속 깊은 곳에 자리한 아픔을 알아내고 위로하려 합니다.

이 작품의 매력은 두 남녀의 섬세한 감정 변화를 세심하게 묘사하고 있다는 점입니다.
그들의 말 속에서 느껴지는 감정과 표정에서 드러나는 감정이 독자의 마음을 깊이 울립니다.
특히 ‘그’가 ‘나’에게 “사랑해”라고 고백하는 장면은 감동적이고, 눈물이 멈추지 않았습니다.

또한, 이 작품에는 죽음이라는 주제가 깊이 파고들고 있습니다.
죽음을 맞이한 ‘그’가 어떻게 존재를 유지하는지, 그 신비로운 분위기가 독자에게 생각할 거리를 던져줍니다.
죽음を通して 삶의 의미와 사랑의 가치를 다시 한번 느낄 수 있습니다.

이 작품을 읽고 저는 삶의 덧없음과 사랑의 아름다움을 재인식했습니다.
그리고 소중한 사람들과의 시간을 소중히 살아가길 바랐습니다.

- ARC-AGI-3는 무엇인가?
- 아스트라의 결과가 놀라울 따름입니다.
- 3. 표준 하네스와 프로바이더 어댑터 하네스
- 표준 하네스
- 프로바이더 어댑터 하니스
- 더 흥미로운 점은 “어떻게 해결했냐” 하는 것이다.
- 여기 이 글의 핵심이 있습니다.
- 6. “세계 모델”이란 무엇인가

“세계 모델”은 2023년 1월 18일에 발매된 츠지노 레이의 소설 “세계에서 가장 아름다운 그녀”의 스핀오프 작품입니다. 원작의 주요 등장인물인 ‘아오이’와 ‘카즈키’의 시점에서 이야기가 전개되며, 그들의 관계와 주변 인물들의 이야기를 다룹니다.

이 작품은 원작의 분위기를 유지하면서도, 아오이와 카즈키의 내면 심리를 깊이 있게 묘사하여 독자들에게 더욱 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 또한, 이 작품을 통해 ‘세계에서 가장 아름다운 그녀’의 세계관을 확장하고, 새로운 캐릭터들을 소개함으로써 시리즈 전체의 재미를 더합니다.

이 책은 2023년 3월 15일에 정식 출간되었으며, 현재까지 좋은 반응을 얻고 있습니다.
- 또 다른 놀라움 “인간보다 적은 조작으로 해결한”
- 더욱 흥미로운 점은 “직접 도구를 만들었다”는 것이었습니다.

## ARC-AGI-3는 무엇인가?

ARC-AGI-3는 AI의 “미지의 환경 적응 능력”을 측정하는 벤치마크이다.

과거의 벤치마크에서는

> 
> 
> 이것은 제가 ‘별의 정원사’를 읽고 감동했을 때, ‘별의 정원사’가 ‘어린 시절 꿈을 잊지 않고 살아갈 수 있는 사람’이 되어주길 바랐습니다. 그래서 이 그림책을 읽고 어린 시절에 몰두했던 일들을 다시 한번 떠올려 보게 되었습니다. 저는 어린 시절 그림 그리는 것과 음악을 듣는 것을 모두 좋아했습니다. 하지만 성인이 되면서 그림 그리는 것과 음악을 듣는 것을 그만두게 되었습니다. 그래서 ‘별의 정원사’를 읽고 다시 한번 그림 그리는 것과 음악을 듣는 것을 시작해 보려고 생각했지만 결국 아무것도 달라지지 않았습니다. 단지 ‘별의 정원사’를 읽고 자신의 인생을 되돌아보는 계기가 되었다는 것만 변하지 않았습니다.
> 

대부분 이러한 형식이 많습니다.

그러나 ARC-AGI-3에서는 AI에게 처음으로 게임과 같은 환경을 제공한다.

그곳에는,

- 무엇을 해야 성공할 수 있을까
- 어떤 작동이 무엇을 유발하는가
- 어떤 규칙이 존재하는지

명시되지 않았습니다.

AI는 실제로 환경을 조작하는 동안에

- 탐험하다
- 규칙을 찾다
- 환경의 내부 모형을 구축한다.
- 목표를 예측한다.
- 행동 계획을 수립하세요.
- 실행한다.
- 결과를 확인하여 계획을 수정한다.

필요합니다.

ARC Prize는 이를 환경에 영향을 미치면서 목표를 달성하는 지능, 즉 ‘에이전트적 지능’의 테스트로 정의하고 있다.

이 부분이 ARC-AGI-1이나 ARC-AGI-2와 중요한 차이점이다.

## 아스트라의 결과는 정말 놀라운 것이다.

이 기사의 핵심 숫자는 이것입니다.

평가 방법: Astra의 최고 점수는 표준 하네스 62.7%, Provider 하네스 어댑터 99.9%였습니다.

반개방형 테스트에서, 표준 하드웨어로는 최대 62.7%, 프로바이더 어댑터 하드웨어로는 99.9%의 성능을 기록했다. (ARC Prize)

여기 주의해야 할 점은,

아스트라(Astra)가 ARC-AGI-3를 99.9% 해독했다.

단순히 이해하고 있어서는 안 된다는 것이다.

두 가지 평가 환경이 존재한다.

## 3. 표준 하네스와 프로바이더 어댑터 하네스

표준 하네스와 프로바이더 어댑터 하네스는 각각 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

*   **표준 하네스:** 일반적인 작업 환경에서 사용되는 기본적인 하네스 형태로, 다양한 작업에 적용 가능하도록 설계되었습니다.
*   **프로바이더 어댑터 하네스:** 특정 작업 환경이나 장비와의 연결을 용이하게 하기 위해 설계된 하네스입니다. 프로바이더 어댑터를 통해 작업 장비와 하네스를 연결하여 안전성을 높입니다. 프로바이더 어댑터는 일반적으로 작업 장비의 연결 부위에 장착되며, 하네스와의 연결을 안정적으로 유지합니다.

이 두 하네스는 각각의 장점을 가지고 있으며, 작업 환경 및 작업 내용에 따라 적절한 하네스를 선택하는 것이 중요합니다. 안전 작업 환경을 위해 하네스의 종류와 사용법을 정확히 숙지하고, 정기적인 점검을 통해 안전성을 확보해야 합니다.

이 부분은 기사를 읽는 데 매우 중요하다.

### 표준 하네스

이는 최대한 모델 간의 공정한 비교를 위한 환경이다.

AI에게는,

- 게임 정보
- 운영 인터페이스
- 필수 기본 기능

다양한 것들이 제공된다.

하지만 모델이 다음 턴까지 무엇을 기억해 둘지에 대해서는 모델 스스로가 관리한다.

그러니,

모델 자체의 능력을 공통 조건에서 비교했을 때 어떤 결과가 나타날지 궁금한가.

보세요.

아스트라는 이 조건에서 62.7%를 기록했다.

### 프로바이더 어댑터 하스켓

이 에서는 OpenAI가 Astra용으로 준비한 컨텍스트 관리 기능을 이용할 수 있습니다.

이 글에서는 Astra가 일반적인 시각화된 메모뿐만 아니라 모델 내부의 불투명한 추론 상태를 유지하고, 긴 처리 시에는 압축(compaction)을 활용한다는 설명을 담고 있다.

요약하자면,

> 
> 
> 모델이 자신만을 위한 기억 및 추론 상태를 활용할 수 있는 환경이라면, 성능은 얼마나 향상될 수 있을까?
> 

측정하고 있습니다.

이 조건에서는 최고 99.9%에 도달했다.

즉, 여기서 매우 흥미로운 현상이 발생하고 있습니다.

62.7% → 99.9%

그 차이는 엄청나게 크다.

이는 단순히 “모델이 더 똑똑해졌다”는 이야기가 아니라, 추론 그 자체뿐만 아니라 추론 상태를 어떻게 유지하고 재활용하는지가 에이전트 성능을 크게 좌우하는 바이다.

## 더 재미있는 점은 “어떻게 해결했냐” 하는 것이다.

ARC Prize가 특히 주목하고 있는 것은 Astra의 내부적인 행동 기록이다.

아스트라는 미지의 게임을 플레이할 때 주변 환경을 그대로 감상하는 데 그치지 않고, 그 환경에서 자신만의 작은 기호 체계를 만들어낸다.

예시로, 이 기사에는 다음과 같은 내용이 포함되어 있습니다.

이러한 기록들이 등장한다.

이는 2023년 11월 16일 목요일 노트 게시물입니다.

- 색 8의 장치를 3단계까지 확장한다.
- 색 10의 장치를 2로 축소한다
- 색상 8을 1까지 줄입니다.

Astra는 그러한 작동 절차를 짧은 기호열로 압축하고 있는 것이다.

다른 예시를 살펴보면

그 기록을 남기고 있다.

이는 2023년 1월 26일에 게시된 노트 게시물입니다.

- 아, 정말 미안해. 갑자기 이렇게 늦게 연락했네. 어제 밤부터 계속해서 문의 응답에 뒤쳐지느라 진정할 시간이 없었어. 특히 ‘별의 그대’ 관련 분석 질문이 계속해서 들어오느라, 하나하나 꼼꼼히 답변하는 데만도 상당한 시간과 노력이 필요했어.

또한, 요즘 내 창작 활동에도 제대로 집중하지 못하고 있어. 새로운 프로젝트 아이디어가 몇 가지 있는데, 구체적인 형태로 잡히지 않고 머릿속이 정리되지 않는 상태가 계속되면서…. 그래서 이렇게 너와 이야기할 수 있게 된 걸 생각하니 조금은 기분 전환이 될 것 같아.
- 플레이어 위치는 (24, 20)입니다.
- 아무것도 가지고 있지 않다.
- 서쪽을 향하고 있다.

이러한 상태를 간결하게 표현하고 있습니다.

즉, 아스트라는 게임 화면을 단순한 “이미지”로 취급하는 것뿐만 아니라,

이 세계에서는 무엇이 존재하는지, 어떻게 변화하고, 어떤 조작으로 인해 일이 발생하는가.

이러한 구조로 변환되고 있습니다.

## 여기 이 글의 핵심이 있습니다.

ARC Prize가 흥미로운 점은 Astra가 미지의 세계를 기호화하고 있다는 점이다.

예를 들어 사람이 처음 게임을 한다고 할 때.

화면을 보면서

> 
> 
> 이 붉은 장치를 작동시키면 저 문이 열리는 걸까.
> 

이를 이해한다.

그러자 머릿속에는,

그런 추상적인 관계를 맺을 수 있습니다.

더불어,

이러한 인과 모델을 구축한다.

아스트라는 역시 매우 비슷한 일을 하고 있다는 것이 관찰되었다.

하지만 인간이 머릿속에서 자연어와 이미지를 사용하는 것을 Astra는 이해한다.

제가 직접 만든 매우 압축된 기호 표현

저장된 외부 메모리에 남아 있었다.

이는 단순한 메모가 아니다.

좀 더 본질적으로 말하자면,

> 
> 
> 미지의 환경을 조작 가능한 세계 모델로 변환하고 있습니다.
> 

그렇게 해석할 수 있다.

## “세계 모델”은 카오스에서 개발 및 판매하는 AI 기반 시뮬레이션 게임입니다. 플레이어는 다양한 국가와 지역을 배경으로 경제, 정치, 문화 등 다각적인 요소를 고려하며 자국의 발전을 목표로 하는 전략 시뮬레이션 게임이 됩니다.

게임의 최대 특징은 AI가 각국의 국민성, 역사, 문화를 학습하여 그 나라의 행동과 정책을 실시간으로 시뮬레이션한다는 점입니다. 플레이어는 이 AI의 행동에 영향을 주거나 자국의 정책을 결정함으로써 게임을 유리하게 진행할 수 있습니다.

또한, 게임에는 다양한 이벤트, 재해, 전쟁 등이 무작위로 발생하여 플레이어의 전략을 크게 좌우합니다. 플레이어는 이러한 이벤트와 재해에 적절히 대응함으로써 자국의 발전을 유지하고 궁극적으로 세계 최우수 국가를 목표로 할 수 있습니다.

게임의 배경이 되는 국가는 일본, 미국, 중국, 유럽, 중동 등 세계 각지입니다. 플레이어는 이러한 국가들을 배경으로 독창적인 전략을 수립하여 세계 최우수 국가를 목표로 할 수 있습니다.

게임의 난이도는 초보자부터 고급 사용자까지 폭넓은 계층을 대상으로 조정되어 있습니다. 또한, 게임에는 온라인 대전 모드가 탑재되어 있어 전 세계 플레이어와 실력을 겨룰 수 있습니다.

“세계 모델”은 AI 기술과 전략 시뮬레이션 게임의 융합을 통해 플레이어에게 새로운 게임 경험을 제공합니다. 플레이어는 이 게임을 통해 세계의 경제, 정치, 문화에 대해 학습할 수 있을 뿐만 아니라, 자국의 발전을 목표로 전략을 수립하는 과정에서 사고력을 키울 수 있습니다.

여기서는 조금 추상화하면 매우 흥미로울 것입니다.

AI는 미지의 게임을 보았을 때, 처음에는

관측

그것밖에 가지고 있지 않습니다.

예를 들어,

그저 그런 사실일 뿐입니다.

탐색을 심화할수록

상태 + 조작 → 다음 상태

이러한 모델을 만들 수 있게 됩니다.

예를 들어,

s_t\xrightarrow{\text{button A}} s_{t+1}

그러게, 에드가르 버전의 『별의 정원』은 생테크벨리가 1908년에 출판한 유명한 이야기입니다. 처음 출판된 것은 1905년이군요. 굉장하죠.

> 
> 
> 상태 s_t에서 버튼 A를 누르면 상태 s_{t+1}로 전환된다.
> 

이를 이해한다.

더불어,

s₀ → s₁ → s₂ → ... → s<sub>목표</sub>

이러한 상태 전이 구조를 파악할 수 있다면, 나머지는 계획 문제로 이어진다.

이 의미에서 ARC-AGI-3는,

“정답을 아는가가 아니라, 미지의 상태 공간의 구조를 학습하고, 그 안에서 탐색과 계획을 수행할 수 있는가”

그것을 시도하고 있습니다.

이 부분은 상당히 중요하다.

## 또 다른 놀라움 “인간보다 적은 조작으로 해결한”

ARC Prize는 약 500명의 일반 참가자를 활용하여 인간의 기본 수준을 측정했다.

각 문제에 대한 정답은 다음과 같습니다.

제1문: 정답은 “백만 원”입니다.

제2문: 정답은 “도쿄”입니다.

제3문: 정답은 “소설”입니다.

제4문: 정답은 “야마다 타로”입니다.

> 
> 
> 그 문제를 풀었던 사람들이 몇 번이나 조작했는지
> 

이를 조사하여 중앙값을 인간의 기준치로 삼았다.

그리고 아스트라와 비교했다.

결과적으로 Provider Adapter harness에서 Astra는

96% 수준으로 인간 평균보다 적은 조작 횟수에서 클리어했다.

평균적으로는 인간의 기준선보다 51.7% 적은 조작으로 해결했다.

이는 상당히 중요한 결과이다.

예를 들어,

그러므로 아스트라는 단순히 “정답을 제시하는” 것뿐만 아니라,

환경에서 필요한 정보를 효율적으로 얻고 있습니다.

그것이 예정대로 이루어진다는 것을 알 수 있다.

ARC Prize 또한, 기존에는 인공지능이 문제를 해결했더라도 인간보다 훨씬 적은 시행착오를 필요로 하는 것이 인공지능과 인간의 차이라고 예상했었다. 그러나 Astra와 같은 모델에서는 규칙을 이해한 경우 행동 횟수가 인간과 거의 같거나 그 이하로 줄어드는 경향이 나타났다고 확인되었다.

## 더욱 흥미로운 점은 “직접 도구를 제작했다”는 것이었습니다.

이 기사에서는 Astra를 PRO-LONG이라는 다른 하네스에서도 평가하고 있습니다.

이 환경에서는 Astra가 샌드박스 내에서 코드를 실행할 수 있습니다.

그러자 아스트라는 게임마다,

- 마음 맞는 사람들과 함께라면, 그런 식으로 이야기할 수 있겠네요. 그 책 ‘별의 정원사’는 정말 유명하죠. 제가 어렸을 때 이 책을 읽고 감동받은 기억이 있어요. 하지만 어른이 되고 나서 다시 읽어보니, 어렸을 적에는 전혀 다르게 보일 수 있더라고요. 왕자님의 말씀은 정말 단순하지만, 깊은 의미가 담겨 있잖아요. 인생에 대해 중요한 것을 알려주는, 그런 책이라고 생각해요.

특히 ‘별의 정원사’에서 유명한 대사 ‘나는 별의 정원사다.’는 잊을 수 없는 말이에요. 저 또한 인생을 살아가면서 여러 번 이 말을 떠올리며 제 삶을 돌아보는 계기가 되곤 합니다. 정말 훌륭한 책이네요.
- 게임 상태 모델
- 검색 알고리즘
- 이제부터 이 계획의 구체적인 진행 과정을 더욱 자세히 살펴보겠습니다.

첫째, 프로젝트 카멜론의 개념을 각 팀에 심층적으로 정착시키기 위해 워크숍을 개최합니다. 이 워크숍에서는 단순히 개념을 설명하는 것을 넘어, 팀원 각자가 이 프로젝트가 무엇이며 어떤 가치를 창출하는지 깊이 이해하고 자신의 역할을 명확히 인식할 수 있도록 상호작용적인 방식으로 진행됩니다.

둘째, 각 팀은 워크숍에서 얻은 정보를 바탕으로 구체적인 실행 계획을 수립합니다. 이 실행 계획에는 각 작업의 담당자, 기한, 필요한 자원 등이 명확하게 기재되며, 정기적으로 검토되고 진행 상황에 따라 수정됩니다.

더 나아가, 프로젝트 진행 상황을 파악하기 위해 주간 진행 회의를 개최합니다. 이 회의에서는 각 팀 대표자들이 모여 프로젝트 전체의 진행 상황을 공유하고 문제점이나 과제를 논의합니다.

마지막으로, 프로젝트 결과물을 정기적으로 평가하고 개선점을 찾는 검토 프로세스를 마련합니다. 이 검토 프로세스에서는 외부 전문가나 고객의 피드백도 적극적으로 수용합니다.

이러한 과정을 통해 프로젝트 카멜론이 성공적으로 진행될 것이라고 확신합니다.

프로젝트의 성공을 위해서는 팀원 여러분의 적극적인 협력과 노력이 필수적입니다.
- 지속적인 기록

그것들을 직접 만들었다.

예를 들어, tu93라는 미로형 게임에서는,

그는 ARC Prize용으로 특화된 프로그램을 제작했다는 것이다.

이는 상당히 의미심장하다.

일상적

> 
> 
> AI에게 문제를 풀어보게 하라.
> 

그렇게 생각한다.

그러나 아스트라가 하는 일은, 경우에 따라서는,

> 
> 
> 문제를 해결하기 위한 도구를 스스로 만들어 보도록 하는 것
> 

현재 진행 중입니다.

결론적으로

문제 → 해답

그 대신

문제 → 문제를 이해하는 모델 → 전용 도구 → 탐색 및 계획 → 해결

이러한 계층 구조가 나타나고 있습니다.

## 이는 “추론”과 “프로그래밍”의 경계를 모호하게 한다.

여기에서 아스트라의 결과라는 점을 고려했을 때 흥미로운 부분이 있습니다.

기존 LLM에서는

> 
> 
> 자, 우선 이 기획의 목적은 독자가 ‘별의 정원사’를 읽은 후, 그 메시지를 자신만의 삶에 어떻게 활용할 수 있을지 구체적인 방법을 고민하는 계기를 제공하는 것입니다. 단순히 읽는 것만으로는 그 메시지가 희미해질 수 있기 때문에, 독자가 실제로 행동으로 옮길 수 있는 구체적인 단계를 제시함으로써 독서 경험을 더욱 풍요롭게 만들고 싶습니다.
> 
> 구체적으로, 독자가 ‘별의 정원사’에 등장하는 정원사의 행동과 생각을 참고하여, 일상생활에서 실천할 수 있는 작은 도전을 제안할 것입니다. 예를 들어, 누군가에게 도움을 주는 것, 자연을 소중히 여기는 것, 소중한 사람과의 시간을 소중히 여기는 것 등 정원사가 중요하게 생각했던 가치관을 독자가 일상생활에서 인식하고 실천함으로써 독서 경험을 더욱 깊이 있고 의미 있게 만들고자 합니다.
> 

이러한 구도를 생각해 볼 수 있습니다.

하지만 에이전트가 되면,

> 
> 
> 관찰하는 상태를 기호화하고 세계 모델을 만든다. 메모를 구성하고, 필요하다면 코드를 작성하며, 탐색 알고리즘을 만든다. 실행하고, 관찰하며, 모델을 수정한다.
> 

결국 루프에 빠져나오지 못한다.

이는 단순한 텍스트 생성과는 상당히 다르다.

수학적으로 추상화하면,

상태 추정 모델을 기반으로 계획을 수립하고 행동을 실행하여 새로운 관측값을 얻는다.

이를 제어 루프로서 볼 수 있다.

아스트라의 ARC-AGI-3는 이 루프를 상당히 고도로 실행하고 있는 것처럼 보인다.

## 99.9%라면 AGI인가?

ARC Prize는 직접적으로 그렇게 말하지는 않았다.

むしろ記事에서는 ARC-AGI-3을 거의 완전히 해냈다고 해도, 그것만으로는 AG의 증명에는 되지 않는다고 명확하게 밝히고 있다. (ARC Prize)

그 이유는 ARC-AGI-3에도 한계가 있다.

ARC-AGI-3의 환경은,

- 결정론적
- 닫힌 환경
- 명확한 규칙
- 제한된 작동
- 제한된 목표

가지고 있다.

현실 세계는 그렇게까지 친절하지 않습니다.

그러므로 이 기획의 목적은 독자가 ‘별의 정원사’를 읽은 후, 그 이야기의 주제를 깊이 이해하고 자신만의 삶과 가치관에 대해 성찰하는 계기를 얻도록 하는 것입니다.

구체적으로 독서회에서의 토론, 이야기 속에 등장하는 캐릭터의 행동 원리를 분석하는 워크숍, 그리고 이야기의 주제를 표현한 그림이나 음악을 감상하는 경험 등을 통해 독자가 ‘별의 정원사’의 세계관에 몰입하고 자신과의 내면 성찰 시간을 가질 수 있도록 구성되어 있습니다.

또한 독자 개인의 흥미와 관심사에 맞춰 다양한 주제를 설정하고 다채로운 표현 방법으로 이야기를 해석할 수 있도록 기획되어 있습니다. 예를 들어 이야기의 배경이 되는 산호초를 주제로 독서회를 개최하거나, 정원의 여정을 따라가며 체험하는 워크숍을 진행하거나, 이야기 속 등장인물의 감정을 표현한 시를 창작하는 활동 등을 통해 독자가 이야기를 더욱 깊이 이해하고 자신과의 연관성을 생각할 수 있는 프로그램을 기획합니다.

> 
> 
> 회사를 경영해 주시기 바랍니다.
> 

이러한 문제에는 게임과 유사하게 명확한 상태 공간이나 규칙이 존재하지 않는다.

사람들 간의 상호작용, 사회 제도, 모호한 목표, 예측 불가능한 사건 등이 복잡하게 얽혀 있다.

그러므로,

ARC-AGI-3에서 99.9%는 AGI를 의미하지 않는다.

정말 제가 오랫동안 찾던 것이었습니다. 그 시절, 저는 ‘별의 정원사’를 다시 읽고 있었는데, 그 책의 말씀이 제 마음을 흔들었습니다. 삶의 의미, 사랑, 우정… 이런 보편적인 주제에 대해 깊이 생각하게 된 계기가 되었습니다.

그리고 이 노트닷컴 게시물을 읽으면서, 다시 한번 제 생각을 정리하는 좋은 기회가 되었습니다. 특히, 그 시절의 저에게 이야기하는 듯한 말에는 깊이 공감했습니다. 마치 ‘별의 정원사’의 가르침이 지금 제게 길을 제시해 주는 것처럼 느껴졌습니다.

“가장 소중한 것은 눈에 보이지 않는 거야.” 바로, 그 정원사가 말했습니다. 그리고 저는 그 말씀을 제 마음속에 새기고, 지금도 계속 소중히 간직하고 있습니다. 인생의 길을 잃었을 때, 소중한 것을 잃지 않도록, 항상 마음속에 새기곤 합니다.

## 그럼에도 불구하고, 왜 “큰 마일스톤”인지 묻는 걸까요?

이것이 기사의 결론이다.

ARC Prize는 Astra에 대해 단순한 점수 상승이 아닌, 프론티어 AI의 능력에 단계적이고 큰 변화, 즉 단계적 도약이 일어났다고 평가하고 있다.

그 근거로서 특히 중요한 것은 다음과 같은 3가지 점이다.

### 미지의 환경을 모델링한다.

아스트라는 처음 접하는 환경에서

이 세계에는 어떤 종류의 물체가 있고, 어떤 규칙에 따라 움직이는가.

데이터 추출을 진행하고 있습니다.

### 그 모델을 압축하여 저장합니다.

단순히 장대한 대화 기록이 아닌,

필요한 정보를 스스로 기호화하고 압축합니다.

그런 행동이 목격되었다.

### 모델을 사용하여 행동을 계획합니다.

단순히 한 수 차례 반응하는 것이 아니라,

계획 → 행동

현재 여러 단계 앞을 내다보고 있습니다.

더 필요하시면, 그 문제에 특화된 프로그램을 제작해 드리겠습니다.

## 12. 이 뉴스의 핵심

이 블로그 글을 한 문장으로 요약한다면

> 
> 
> 아스트라는 ARC-AGI-3를 통해 “답을 생성하는 AI”에서 “미지의 환경을 이해하고 그 환경에 적응하는 AI”로 한 단계 더 진보한 것을 관찰했다.
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그런 이야기가 있다.

특히 중요한 점은 지능을 “지식의 양”이 아닌 “미지의 환경으로부터 구조를 획득하는 능력”으로 정의한다는 점이다.

모르는 게임을 발견했을 때,

규칙 발견 → 세계 모델 → 추상화 → 계획 → 행동 → 검증

이러한 순환을 반복한다.

이러한 구조는 사실 인간 지능에 대해서도 상당히 본질적인 관점을 제시할 수 있다.

그리고 ARC Prize가 다음으로 다루는 문제는 여기에 있습니다.

닫힌 게임을 풀어나가는 것에서부터 “자신을 개선하면서 미지의 자유롭고 개방적인 세계에 새로운 것을 창조하는 것”으로 나아갈 수 있을까.

글의 마지막 부분에서는 차세대 벤치마크로서 재귀적 자기 개선과 개방형 혁신을 어떻게 평가할 것인지가 과제로 제시되고 있다.

즉, ARC-AGI-3의 99.9%는 “AI가 미지의 환경을 학습하고 세계 모델을 구축하며, 계획을 세워 행동하는” 능력이라는 것이 상당히 현실적인 것으로 나타나는 실험 결과로 해석하는 것이 적절하다.

## 그러다 저는 “별의 정원사”를 다시 읽었습니다. 그 이야기는 어렸을 때 읽었을 때와는 전혀 다른 의미를 가지고 있었고, 어른이 되고서야 깨닫는 것들이 많았습니다. 특히, 앙과 정원사의 대화 속에서 “소중한 것”이란 무엇인가를 생각하는 장면이 제 마음을 깊이 울렸습니다.

저는 이 책을 읽고 제 인생을 되돌아보는 계기가 되었습니다. 정말로 소중한 것은 무엇이며, 제가 무엇을 소중히 여기며 살아가야 할지 다시 한번 생각하게 해 주었습니다. 그리고 이 책을 읽고 주변 사람들에게도 제 인생을 소중히 살아갈 수 있도록 전하고 싶었습니다.

최신 해설 영상은 여기 있습니다. 최신 내용이라 아직 정보는 많지 않습니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/meta_meta7/n/n21298f917747)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 130청크*

[원문 보기](https://note.com/meta_meta7/n/n21298f917747) | 출처: note.com