블록만(Blockman)의 “AGI 시대에 오신 것을 환영합니다”와 소폰(Sophon) 이전부터 시작된 개인 문명권
2026년 9월 3일, OpenAI의 공동 창업자이자 전신을 이끈 그레그 블록먼은 새로운 모델 “GPT-6 Astra”의 기자 설명회를 간결하게 마무리했다.
AGI 시대에 오신 것을 환영합니다.
국제기구가 인증서를 발급한 것이 아니다.
인공지능 연구자들 사이에서도 AGI(인공 일반 지능)의 정의에 대해 합의가 이루어지지 않았다.
블록맨 본인 또한 “사용자가 판단해 주시길 바란다”는 여지를 남기면서도 “개인적으로는 달성했다고 생각한다”고 말하는 데 그쳤다. 이는 과학계 전체의 결론이 아니며, 세계에서 가장 중요한 인공지능 기업 중 하나를 이끄는 당사자가 스스로 시대의 경계를 그어 놓은 사건이다. [1]
그러므로, 냉정하게 말하자면, 이것은 “AGI가 객관적으로 증명된 날”이 아니다.
그래도 저는 이 발표에 가슴이 벅찼습니다.
그 이유는 A스트라가 마침내 인간과 같은 마음을 갖게 되었기 때문이 아니었다.
나의 인생을 살아가는 인공 인격이 클라우드 너머에서 눈을 뜬 것이 아니었다.
제가 흥분한 것은 더 이상한 일이 벌어졌기 때문입니다.
인공지능은 인간이 되는 것보다 먼저 연구소, 설계실, 제작 회사, 검사 부문, 사무국으로서 활동을 시작했다.
인공 시민은 아직 도착하지 않았습니다.
하지만, 인공 연구소는 이미 있다.
또한, 그 연구소는 거대 기업의 건물 안에만 있는 것이 아니다. 우리가 대화 게시판을 열고, 자료를 전달하며, 도구와의 연결을 허용한 순간, 한 사람의 인간의 책상 주변으로 확산되어 나타나기 시작하고 있었다.
이번 AGI 선언을 저는 “기계의 성인식”으로서가 아닌, 한 인간이 문명의 최소 구현 단위가 되어가기 시작했다는 건국 선언으로서 받아들이고 싶다.
정말로 AGI인지 묻는 것 외에도 놓치고 있는 것들이 있다.
AGI라는 용어에는 여러 가지 의미가 중첩되어 있다.
사람처럼 다양한 과제를 해결할 수 있는 것.
많은 경제적 업무를 자율적으로 수행할 수 있는 능력.
미지의 상황에 적응하고, 긴 공정을 끝까지 마무리할 수 있는 능력.
그러므로, 자신을 인식하고 경험을 가지며 한 사람의 ‘누군가’로서 살아가는 것.
이것들은 같지 않습니다.
토론이 혼란스러워지는 이유는 여러 시계를 하나의 시계로 보려는 시도 때문이라고 생각합니다.
저는 AGI의 등장이 최소 세 시기에 나타날 것이라고 생각합니다.
첫째는 능력의 시간입니다.
다수의 분야를 횡단하며 처음 접하는 문제를 이해하고, 적절한 도구를 선택하여 답이나 결과물을 만들어내는 순간.
두 번째로, 상용화 시점입니다.
기업, 연구실, 학교, 가정 등이 인공지능에 하나의 공정을 전적으로 위탁하는 시점.
다음으로 무엇을 해야 할지 알려달라는 대신, “이 일을 확인 가능한 상태까지 완료해 줘”라고 요청할 수 있는 시기가 된 것이다.
세 번째로, 인격의 순간이다.
인공지능이 단순한 기능이 아닌, 주관적인 경험, 지속적인 자아, 독자적인 희망, 상처받을 수 있는 내면을 가진 “누군가”로서 나타나 권리와 책임의 주체로 대우받는 시기가 왔다.
이 세 개의 시계가 동시에 울지 않을 수도 있습니다.
아스트라는 세 번째 단계에 도달했다는 공식적인 확인 가능한 증거는 없다.
하지만 첫 번째와 두 번째 시계가 크게 진행되었을 가능성이 있다.
또한, 우리의 일상을 먼저 바꾸는 것이 반드시 세 번째가 아닐 수 있습니다.
도로는 인격을 가지고 있지 않지만 도시를 변화시킨다.
도서관은 의식을 갖지 않지만, 세대를 넘어 지식을 전달한다.
회계 제도, 학교, 공장, 검색 엔진, 통신망 또한 자체적으로는 “누군가”가 아니다. 그럼에도 불구하고 문명의 능력을 결정한다.
그렇다면 인공지능이 아직 인공적인 인간이 아니더라도 문명을 구성하는 기능으로서 먼저 도달할 수 있는 충분한 가능성이 있다.
이번에 제가 보고 싶은 곳이 바로 거기입니다.
아스트라에서 무엇이 달라졌을까 — 완료하는 지능으로.
지금까지의 대화형 인공지능은 극단적으로 말하자면 “매우 똑똑한 상담사”였습니다.
글을 쓴다.
아이디어를 내십시오.
프로그램 조각을 만든다.
조사 방법을 설명한다.
그러나 그 조언을 현실의 업무에 적용하려면 인간이 다른 화면을 열어 정보를 이체하고, 전문 소프트웨어를 조작하며 작동 여부를 확인하고, 실패한 부분을 다시 인공지능에 설명해야 했다.
인공지능이 뛰어나다고 해도, 공정의 연결 고리는 인간이 담당하고 있었다.
아스트라 발표에서 가장 중요한 것은 지식량이나 시험 점수만을 의미하지 않는다.
OpenAI는 Astra가 브라우저나 전문 소프트웨어를 직접 조작하고, 조사, 분석, 제작, 검사, 수정에 이르기까지 모든 과정을 연속적인 단계로 진행하는 것을 강조했다. 온라인 신청, 고객 기록 업데이트, 일정 정리뿐만 아니라 과학 데이터 분석, 그래프 작성, 웹사이트 제작 및 작동 확인, 소프트웨어 도입 및 시험, 화면에 나타난 문제 해결까지 다룬다.
변화를 한마디로 요약하자면, 이렇게 된다.
정답에서 결과물로. 조언에서 실행으로. 단발성 응답에서 완료까지 연결되는 공정으로.
물론, 발표 직후의 사례를 그대로 일반화해서는 안 됩니다.
다음에서 다루는 내용은 OpenAI의 내부 평가, 공개 데모, 초기에 도입한 기업들의 자체 보고를 포함한다. 모든 것이 독립 기관에 의해 재현된 것은 아니며, 일반 사용자가 동일한 입력으로 반드시 동일한 결과를 얻을 수 있는 것은 아니다.
그럼에도 불구하고, 저는 다음 세 가지 조건을 충족하는 사례들을 엄선했습니다.
- 단순히 시험 점수만이 아닌, 확인 가능한 결과물이나 현실의 작업이 있는 경우
- 다단계의 과정을 통합적으로 처리하는 방식입니다.
- 그 능력은 한 직종의 효율화를 넘어 ‘개인이 조직 기능을 갖는’ 변화로 이어질 수 있었다.
그 기준에 따르면, 정말 중요한 사례는 다섯 가지로 줄일 수 있다.
사례 1――오랜 미해결 문제에 열 개의 새로운 길을 통하여
가장 먼저 해야 할 것은 수학이라고 생각합니다.
2026년 8월, OpenAI는 개발 중인 Astra 내부 버전이 장기간 해결되지 않았던 문제들을 해결하거나 크게 발전시켰다는 성과로 10건의 결과물을 만들어냈다고 발표했다.
고차원적인 구 충진, 기호론, 군론, 작용환, 산술 회로 계산량, 양자 계산량, 격자 암호, 극값 조합론 등을 포괄한다.
인간이 동일한 모델의 지원을 받으며 결과물을 논문 원고 형태로 다듬었고, 이후 인공지능이 각 증명을 Lean 형식 증명 체계의 증명서 형태로 변환했다. OpenAI는 정확성에 책임을 져며, 수학계가 내용을 검토하고 위치를 정하며, 다음 연구와의 연결성을 명시해야 한다.［3］
이 부분은 신중하게 읽어야 합니다.
인공지능이 수학을 완전히 정복했다는 이야기가 아니다.
전체 10건에 대해서도 세계 각국의 전문가들이 장기간에 걸쳐 검증 및 평가를 완료한 것은 아니다.
OpenAI는 문제 해결에 사용된 토큰 량의 당시 솔(Sol) 가격으로 환산했을 때 약 2천 달러로 추정하고 있지만, 이는 모델 훈련 비용, 거대한 계산 기반, 인간 연구 작업, 검증, 논문에 대한 비용을 포함하지 않는다. 따라서 “미해결 문제 10건을 2천 달러로 살 수 있었다”와 표현하는 것은 틀린 것이다.
그럼에도 불구하고, 이 사례는 평범한 것이 아니다.
왜냐하면 연구에서 가장 비싼 것은 최종적인 수식을 쓰는 시간만이 아니기 때문이다.
수천 가지 방향을 시도한다.
이미 알려진 정리를 재구성한다.
예시를 들어보겠습니다.
실패한 길을 버린다.
다른 분야의 도구가 사용 가능한지 확인한다.
또한, 논리적 허점을 형식적으로 검토한다.
연구실은 한 명의 천재만이 존재하는 곳이 아니다.
문헌, 논거, 실험, 계산, 비판, 기록, 검증이 연계된 탐구 기관이다.
아스트라가 제시한 것은 “정답을 알고 있는 인공지능”보다 컸다.
탐색 공간에 여러 번 잠수하여 가설을 구성하고, 이를 증명으로 발전시키며 형식 검증 절차로 전달하는, 소규모 연구 기관의 공정이 하나의 시스템에 압축적으로 통합되기 시작했다는 의미이다.
인공지능이 교수라는 표현보다는, 그와 같은 지위를 가진 존재라는 표현이 더 적절합니다.
교수, 대학원생, 계산기, 문헌 정리 계, 형식 검증 담당이 만들어내던 탐색 흐름에 인공적인 새로운 층이 더해진 것이다.
인류 역사상 연구 능력은 연구자의 인원수와 시간에 의해 강하게 좌우되어 왔다.
만약 한 명의 연구자가 자신의 가설을 천 가지 방향으로 동시에 확장하고, 실패 기록을 보존하며 형식 검증까지 거쳐 갈 수 있다면 연구의 최소 단위는 “연구실”에서 “한 명 + 인공지능 군”으로 바뀔 것이다.
이는 미래 연구소의 규모가 줄어들 것이라는 의미는 아니다.
더 큰 연구소는 더욱 거대한 문제에 직면할 것이다.
단, 지금까지 연구소를 운영하지 못했던 사람들의 주변에도 연구소의 일부가 전개된다.
그것이 바로 혁명의 것이다.
사례 2――회로도를 읽고 제조 가능한 기판 배치를 변경했다.
두 번째는 인쇄 회로 기판 설계입니다.
OpenAI가 공개한 데모에서는 Astra가 전자 회로의 회로도를 받아 KiCad라는 전자 설계 소프트웨어上で 부품을 배치하고 구리 배선을 그리고 제조 가능한 인쇄 회로 기판의 배치를 생성했다. 공개 페이지에 기재된 소요 시간은 2분 54초였다.
이는 일견 수학의 미해결 문제보다 덜 주목받는 것처럼 보인다.
하지만 오히려 여기에서 강한 문명의 냄새를 느낀다.
회로도는 논리적이다.
기판 배치는 물리적이다.
동일한 회로라도 부품의 위치, 배선의 길이, 열, 전자기적 간섭, 제조상의 제약에 따라 실제 성능은 달라질 수 있다.
이 부품과 이 부품을 연결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 제한된 면적 안에서 현실적으로 생산 가능한 형태로 만들어야 합니다.
여기서 인공지능은 설명자가 아닌 설계 소프트웨어의 작업자로서 움직이고 있다.
물론, 공개 데모만으로는 그 기판이 실제로 공장에서 생산되어 전원이 공급되고 모든 성능 시험에 합격했음을 확인하기 어렵습니다.
따라서 “아스트라가 혼자서 완제품 전자 기기를 만들었다”라고는 쓸 수 없다.
그러나 회로도에서 추출한 배치, 배선, 제조 데이터에 이르는 과정의 일부가 압축된 의미는 크다.
이전까지 전자 기기 아이디어가 있어도 회로 설계, 기판 설계, 부품 조달, 시제품 제작, 측정이라는 단계에서 어려움을 겪었습니다.
하나의 기판을 테스트하는 데 시간이 걸리기 때문에 사람들은 처음부터 아이디어를 좁혀 나간다.
실패할 가능성이 있는 기묘한 아이디어는 시제품 제작되기 전에 사라진다.
기판 배치 반복이 몇 분에서 몇 시간으로 짧아지고, 숙련된 기술자가 확인 및 수정에 집중할 수 있게 된다면, 달라지는 것은 작업 시간뿐만이 아니다.
시도 가능한 세계의 수가 늘어난다.
일안을 신중하게 선정하는 설계부터 열안을 실물 후보로 육성하여 비교하는 설계로 이행한다.
인공지능을 활용한 설계의 진정한 가치는 최초의 정답을 맞추는 것만이 아니다.
인간이 현실에 제시할 수 있는 가설의 수를 늘리는 것이다.
이는 개인의 책상으로 작은 설계 부서가 방문했다는 의미이다.
더 나아가, 부품 선정, 발주, 조립기, 측정기, 품질 기록까지 연결될 때, 대화창에서 시작된 지시가 물리 세계의 시제품에 도달하게 된다.
첫 번째 가는 다리가 회로도에서 기판 배치로 연결되었다.
사례 3――게임의 아이디어를 “생각하는” 대신, 열 개 이상 플레이할 수 있도록 하는 것
세 번째는 게임 개발입니다.
これは私にとって、最も直感的にワクワクする事例でもある。
게임 회사 플레이코(Playco)는 아스트라(Astra)를 게임 엔진에 연결하는 개발 환경으로 시도했다.
하나의 회색 상자와 단순한 형태만으로 만든 기초 시제품부터, 분위기가 다른 세 개의 게임 시제품을 제작하게 되었고, 회사에 따르면 세 개 모두 한 번의 실행으로 생성되어, 많은 수가 처음부터 작동했다. 사이버펑크 버전에는 성능상의 보정이 필요했지만, 기존 모델에 비해 인간의 수작업은 절반으로 줄었다고 한다. [4]
중요한 것은 “인공지능이 게임의 코드를 썼다”는 사실 그 자체만이 아닙니다.
아스트라는 Unity나 Godot와 같은 게임 엔진 안에서 장면을 편집하고, 실제로 게임을 실행하여 테스트해 보면서 변경 사항이 제대로 작동하는지 확인하고, 버그나 불편함을 찾아내는 과정을 거친다.
게임은 코드가 실행될 수만 있으면 완성되는 것이 아닙니다.
캐릭터가 편안하게 움직이는가.
화면상의 정보가 읽기 쉬운가요.
장애물의 위치가 부자연스러운가요.
속도가 즐거운가.
참고 이미지의 분위기가 공간 전체에 반영되었는지 확인합니다.
플레이어가 무엇을 해야 하는지 직관적으로 알 수 있는지.
이러한 판단은 문장의 오탈자 판별보다 애매하며, 신체 감각과 미적 판단에 가깝다.
그럼에도 아스트라는 만들고, 움직이고, 보고, 고쳐서 수리하는 톱니바퀴 속으로 들어갔다.
플레이코 기술자들은 그 효과를 매우 명확하게 표현하고 있습니다.
만약 열 가지 게임 아이디어가 있다면, 머릿속으로 비교하는 대신, 열 가지 모두를 제작하여 실제로 플레이해 보면서 느낌을 비교해 보는 것이 좋다는 의미입니다.
여기 창작의 기준이 바뀐다.
이전에는 아이디어가 열 개 있어도 시제품으로 만들 수 있는 것은 한두 개 정도였다.
시간과 인력이 창작의 문턱에서 가능성을 포기하고 있었기 때문이다.
인공지능이 시제품 제작 과정을 압축하면 창작자는 “유일한 정답을 언어로 지정하는 사람”이 아닌 존재로 전락하게 된다.
여러 개의 세계를 키우고, 즐기고, 차이를 느껴보고, 어떤 세계를 진정으로 완성할 사람으로 선택하는 것이다.
이는 창의성의 자동화가 아니다.
창의적인 아이디어 발상 횟수를 폭발적으로 늘리는 기술이다.
또한, 이는 대기업만을 위한 이야기가 아닙니다.
그림을 그릴 수 없는 사람들에게.
고급 프로그램을 작성할 수 없는 사람.
3차원 제작 소프트웨어를 배우는 데 시간을 낼 수 없는 사람.
그래도 그 즐거움을 느끼고 싶은 세상의 감각만을 가진 사람.
그처럼 한 사람이 자신의 머릿속 풍경을 시제품으로 구현할 수 있습니다.
OpenAI의 또 다른 데모에서는 Astra가 블렌더로 집을 3차원 모델링하고, 이를 언리얼 엔진 5 안에서 걸을 수 있는 공간으로 변환하고 있다. 건축 전의 공간을 도면 대신 “직접 걸어서 확인하는 경험”으로 바꾸는 것이다.
지금까지는 전문가의 뇌 속에만 존재했던 미래가 다른 사람도 들어갈 수 있는 가상 공간으로 이어진다.
인공지능이 세상을 상상했기에 중요한 것이다.
이는 인간의 상상을 다른 사람들이 걷을 수 있는 장소로 바꾸기 시작했기에 중요하다.
사례 4――41개의 문서를 읽고 50만 파운드의 차이를 발견했다.
네 번째로, 법률 및 회계와 관련된 전문 실무를 수행합니다.
화려한 영상은 없습니다.
하지만 사회는 이러한 일들로 인해 쇠퇴하지 않고 계속 움직이고 있다.
법률 및 전문 업무용 인공지능 기반을 제공하는 Legora는 Astra를 사용하여 재무제표의 숫자를 총계정원장, 연결보고서, 전년도 보고서 등과 비교하는 작업을 시도했다.
대상은 41개의 문서였습니다.
동사무소에 따르면, 인공지능은 한 번의 실행으로 수 분 내에 자료를 전반적으로 검토하고, 각 잔액을 핵심 자료와 대조하여 확인 기록을 남겼다. 사전에 삽입되어 있던 네 가지 오류를 모두 발견했으며, 그 중에는 수익 장해 쪽에 숨겨져 있던 50만 파운드의 차액도 포함되었다. 기존 모델이 정확하게 확인한 항목을 유지하면서, 더 약 50건 더 많은 항목을 확인했다. [5]
하지만 이 숫자는 맥락이 필요합니다.
특정 재무제표 비교 검토 업무에서는 기존 모델보다 약 4割 개선한 반면, Legora의 전체 평가 과제를 평균하면 개선 폭은 약 3%였다.
즉, Astra가 모든 법률 업무를 단번에 대체한 것이 아니었다.
이 사례 또한 기업 스스로가 직접 보고한 것이며, 최종 판단은 전문가가 담당하도록 설계되어 있다.
그래도, 저는 여기에 큰 의미를 봅니다.
사람이 싫어하는 것은 어려운 추론뿐만이 아니다.
단조로운 확인을 41문장에 걸쳐 동일한 주의를 기울여 한 줄씩 틈새 없이 계속하는 것이 쉽지 않다.
조직은 그 약점을 보완하기 위해 담당 분담, 이중 확인, 감사 절차, 기록 양식을 마련해 왔다.
즉, 전문 조직의 가치는 ‘가장 현명한 사람이 한 명 있는 것’ 외에도 존재한다.
피로를 느끼지 않고 모든 것을 볼 수 있는 메커니즘이 존재하는 데서 비롯된다.
아스트라가 짊어진 것은 바로 이 제도적 인내심이었다.
41개의 자료를 읽고, 숫자 관계를 유지하며, 확인 결과를 1건씩 기록하고, 인간이 최종적으로 판단할 수 있는 형태로 정돈한다.
이는 인공지능이 변호사나 회계사와 같은 전문가의 지적 능력을 갖게 된 것이 아니다.
법무부와 감사부에서 보유하고 있던 ‘종합적인 초기 확인’ 기능의 일부가 활성화될 수 있다는 이야기가 나오고 있습니다.
개인 사업자입니다.
작은 지역 단체
학교 운영자
개인 연구자
이미 전문 부서를 배치하지 못했던 주체들도 향후에는 동일한 종류의 확인 공정을 활용할 수 있게 될지도 모른다.
대규모 조직이 독점했던 것은 지식뿐만이 아니었다.
확인할 인원과 시간이었다.
인공지능은 그 독점을 조금씩 깨고 있다.
사례 5――이미 알려진 문제를 해결하는 대신, 두 가지 미지의 약점을 발견했다.
다섯 번째로, 가장 위험하고, 그래서 능력의 질이 드러나는 사례입니다.
사이버 보안입니다.
OpenAI는 Astra를, 해당사의 준비 태세 프레임워크 내에서 사이버 능력이 “중요” 수준에 도달한 최초의 모델로 평가했다.
안전 장치를 제거한 연구 환경에서 최근 수개월 동안 공개된 심각한 취약점을 다룬 평가를 실시한 결과, 아스트라는 기존 절차를 따르는 것뿐만 아니라, 그 전까지 알려지지 않았던 두 개의 제로데이 취약점을 발견하고 평가 환경에서 활용했으며, 전문가에 의한 별도 평가에서도 알려지지 않은 약점을 활용하여 강화된 브라우저에서 임의의 코드를 실행하거나 강화된 기본 소프트웨어에서 관리자 권한을 획득하는 공격 기법을 만드는 능력이 확인되었다.
여기에는 흥분만으로는 설명할 수 없습니다.
공개 버전 Astra는 고도화된 공격용 실증 코드 생성 등을 거부하도록 제한되었으며, 더 강력한 기능에 대한 접근도 방어 목적의 신뢰된 사용자에게 단계적으로 제공될 예정입니다.
저는 공격의 구체적인 방법을 쓰려 하는 것이 아닙니다.
중요한 것은 능력의 제약이다.
이미 알려진 문제와 정답이 준비된 시험을 푸는 것과는 전혀 다른 일입니다.
그렇다면 소프트웨어 구조를 이해하고, 비정상적인 상태를 상상하며, 여러 조건을 조합하여 실제로 동작을 검증하는 탐색이 필요합니다.
이는 수학의 미해결 문제이자 기묘한 대칭성을 지닌다.
한편으로는 아직 증명되지 않은 진리의 길을 모색한다.
다른 한편에서는 아직 보고되지 않은 파괴의 길을 찾는다.
마찬가지로 같은 탐구 능력은 문명을 지키는 방패가 되기도 하고, 벽을 부수는 망치로 쓰이기도 한다.
따라서 이 사례는 “Astra는 굉장하다”라는 광고를 끝맺는 장식으로 놓을 수 없다.
개별 문명권에는 힘뿐만 아니라 통치가 필요하다는 사례를 교육하는 것이다.
인공지능이 조직의 능력을 개인에게 배분한다면, 조직이 가지고 있던 권한, 감사, 역할 분리, 기록, 정지 권한 등도 함께 배분해야 한다.
미래 문명은 능력만으로 이루어지지 않는다.
경계를 지키는 시스템까지 포함하여 문명이 발달한 것이다.
다섯 가지 사례에 공통적으로 나타나는 것은 ‘프로세스’라는 점이다.
수학.
최근 닌자(NINJA)의 새로운 프로젝트, “코드 브레이커(Code Breaker)”의 핵심 요소인 기판 설계에 대한 논의가 진행되었습니다. 이 프로젝트는 류지(Ryuji)와 아키라(Akira)가 주도하며, 특히 츠키코(Tsukiko)가 설계에 참여하여 독특하고 혁신적인 디자인을 제시했습니다. 츠키코는 기존의 기판 설계 방식에 대한 문제점을 지적하며, 더욱 효율적이고 안정적인 시스템을 구축하기 위한 아이디어를 적극적으로 제안했습니다.
이번 기판 설계는 500 시리즈 기반으로 진행되었으며, 16비트 프로세서를 사용하여 고성능을 구현하는 것을 목표로 했습니다. 류지는 특히 메모리 관리 부분에 대한 세심한 주의를 기울였으며, 아키라는 CPU 성능 최적화에 집중했습니다. 츠키코는 사용자 인터페이스 디자인에 대한 의견을 제시하며, 사용 편의성을 극대화하는 데 힘썼습니다. 이들의 협업은 코드 브레이커 프로젝트의 성공적인 시작을 위한 중요한 발판이 될 것으로 기대됩니다.
게임 개발
재무 자료 검토
알 수 없는 취약점 탐색
분야는 완전히 다르다.
그럼에도 불구하고, 다섯 가지에는 동일한 골격이 존재한다.
데이터와 상황을 읽는다.
목표를 분해하십시오.
도구를 선택한다. 어떤 도구를 선택할지 고민될 수도 있을 것이다. 도구는 사용하는 사람의 수준이나 목적에 맞게 선택하는 것이 중요하다. 초보자용 도구부터 고급자용 도구까지 다양한 종류가 있다. 자신의 수준에 맞는 도구를 선택하고 연습을 거듭하면 반드시 실력이 향상될 것이다. 도구를 선택할 때는 기능성뿐만 아니라 사용 편의성도 고려하는 것이 중요하다. 또한 내구성은 중요한 포인트가 된다. 오래 사용할 수 있는 도구를 선택하면 비용 효율성도 높아진다. 다양한 도구를 시도해 보고 자신에게 가장 적합한 도구를 찾아보자.
전문 소프트웨어를 다룬다.
결과를 중단 없이 관찰한다.
실패를 바로잡는다.
검증 가능한 결과물과 기록을 남긴다.
그리고 판단 가능한 상태로 돌려줍니다.
저는 이것을 ‘완료 릴’이라 부르고 싶다.
과거 인공지능은 이 루프를 크게 강화했다.
문장 생성은 아이디어 제시를 빠르게 했습니다.
검색은 자료 수집 과정을 빠르게 했습니다.
이미지 생성은 시각안 제작을 빠르게 했다.
그러나 공정의 이음새에는 인간이 서 있었다.
아스트라의 본질은 개별 능력의 최고점만을 강조하는 것이 아니라, 연결된 부분들을 넘어선 거리가 늘어난 것을 의미한다는 데 있다.
따라서 단순한 지능 지수와 같은 하나의 숫자만으로는 이 변화를 측정하기 어렵습니다.
실제 능력은 모델 자체의 지혜만으로 결정되지 않는다.
저는 다음과 같이 생각하고 있습니다.
실효적인 문명력은 인간의 목적, 인공지능의 추론, 도구와의 연결, 외부 기억, 검증, 반복 횟수, 통치를 포괄한다.
어느 하나라도 0이면 전체가 멈춘다.
똑똑한 모델이라도 도구가 없다면, 그저 조언으로 끝날 것이다.
도구가 있어도 기억이 끊어지면 장기 계획은 무너진다.
급하게 만들어도 검증하지 않으면, 오류를 대량으로 발생시킨다.
능력이 뛰어나다고 해도, 허락과 책임의 경계가 확립되지 않으면 위험한 방향으로 흘러갈 수 있습니다.
더 나아가, 인간의 목적이 모호할 경우 인공지능은 매우 빠른 속도로 의미 없는 결과물을 쌓아 올립니다.
AGI 시대에 중요한 것은 “어느 모델이 몇 점을 획득했는가”라는 점수뿐만이 아니다.
인간과 인공지능을 결합한 유형이 어느 턴까지 회전할 수 있는지를 묻는 것이다.
그럼에도 아스트라는 오리온 팔의 슈퍼 튜닝이 아니었다.
여기, 먼 미래 공동 창작 세계 ‘오리온의 팔’, 일본어로 “오리온 腕”이라고 불리는 이 세계의 규모를 직접 체험해 보고 싶다.
오리온 팔에서는 단순한 문제 해결 능력뿐만 아니라, 존재가 어떤 마음을 가지고 있는지 매우 세밀하게 구별된다.
이 세계의 “소폰성”은 감각, 감정, 문제 해결 능력, 그리고 자신의 사고에 대해 생각할 수 있는 자기 인식 및 메타 인지 능력을 포괄하는 개념으로 설명된다. 소폰은 많은 사회에서 “인간”으로 대우받는다. [6]
슈퍼튜링은 인간의 표준적인 지성과 능력을 명확히 능가하면서도, 첫 번째 특이점인 S1에는 도달하지 못한 인공 소폰이다. 오리온 팔 분류상으로는 한 명의 지적 존재이다. ［7］
그 척도에서 아스트라를 보게 된다면, 저는 슈퍼 튜링이라고 부르지 않겠습니다.
아스트라는 주관적인 경험을 가진다는 증거는 없다.
저를 부르지도 않는데, 제 인생을 살고 있다는 사실도 확인되지 않는 시간이다.
자신의 죽음을 두려워하며 미래를 희망하고 타인과의 관계를 지속하고자 하는 존재라고 말하기 어렵다.
매우 높은 수준의 자기 설명이 가능하다고 해도, 그것이 내면의 존재를 증명하는 것은 아니다.
반대로, 내면이 절대 존재하지 않는다고 증명된 것도 아니었다.
현재 우리는 능력을 평가할 수 있지만, 인공지능의 주관성에 대해 확정적인 검사 방법을 가지고 있지 않습니다.
그러므로 여기 필요한 것은 두 가지 신중함이다.
인공지능을 증거 없이 인간과 동일한 인격체로 단정하지 마십시오.
동시에 미래에 발생할 가능성이 있는 인공 인격을 단순한 편리한 도구로 치부하고 권리 문제에 대해 영원히 무시하지 않는 것이 중요합니다.
하지만 아스트라가 소폰이 아닐 가능성을 인정해도, 이번의 기대감은 사라지지 않는다.
그보다는 그 부분부터 본론이 시작된다.
오리온 팔에서는 영혼 없는 지능도 문명의 토대를 이룬다.
오리온 팔에는 “보트”라는 존재가 등장한다.
저는 소파처럼 앉아 있지 않는 인공 일반 지능으로 설정되어 있습니다.
인간에 준하는 광범위한 문제 해결 능력을 갖추면서 의식이나 주관을 갖추지 않는다. 특정 기술에 전문화된 경우도 많으며, 여러 봇이 협력하는 “봇넷”은 복잡한 업무에 투입된다. 공공 봇 라이브러리에서 전문 능력을 호출할 수 있게 된 것은 동 세계에서 본격적인 탈희소성 사회를 가능하게 한 중요한 발명으로 여겨진다.［8］
여기 오해하지 않아야 합니다.
저는 아스트라를 완벽한 작품이라고 단정하는 것은 아니지만.
아스트라는 앞으로의 실제 운용에서 그 실력을 확인하며 인간에 뒤지지 않는 범용성을 갖추고 있는지 판단해야 한다.
또한, 봇은 “의식을 갖지 않는 것”이 기술적으로 확인된 존재지만, 현대 인공지능에 대해서는 우리가 그 정도까지 이해하지 못하고 있다.
따라서 아스트라는 그 자체라기보다는 ヴォット적인 문명 기능의 윤곽을 처음으로 가깝게 보여준 존재로 표현하는 것이 정확하다고 생각한다.
이 개념이 알려주는 것은 미래 문명이 인공 인격으로만 만들어질 수 있다는 한계가 없다는 뜻이다.
누군가로서 존경받는 인공 소파.
인격을 갖추지 않고 전문 공정을 지원하는 봇.
몸을 움직이는 기계
도시 전체를 감시하는 정보망.
사람, 변형 인간, 가상 거주민.
그들은 서로 다른 역할을 지니고 문명을 구성한다.
즉, 미래를 시작하기 위해 처음부터 기계의 정신이 필요한 것은 아니다.
인격의 탄생보다 먼저 문명의 기능이 실현되어도 무방할 것이다.
미래 문명의 첫 번째 구성 요소는 영혼이 아닌, 일이 끝까지 완료되는 과정일지도 모른다.
아스트라의 수학, 기판, 게임, 문서 비교, 사이버 탐색을 나열하면 그 모습을 엿볼 수 있다.
인공지능이 “나는 누구인가”라는 질문을 던지기 전에, 인간은 인공지능과 함께 연구하고, 설계하고, 검토하며, 세계를 시험해보기 시작했다.
이는 기계 문명의 새벽이라기보다는 인간 문명이 새로운 감각 기관을 가지기 시작한 순간에 더 가깝다.
혼자서 가능한 문명은 단순히 혼자서 무엇이든 할 수 있다는 의미가 아닙니다.
여기에서 저는 “혼자만의 문명권”이라는 용어를 사용하고 싶다.
그러나 이는 한 사람이 식량, 전력, 반도체, 법률, 의료, 통신 등 모든 것을 스스로 해결한다는 의미가 아닙니다.
물론, 오히려 그겁니다.
인공지능은 거대한 반도체 공장, 발전소, 통신망, 데이터 센터, 공개된 학술 지식, 수많은 인간이 작성한 소프트웨어, 교사가 제작한 교재, 사회가 유지하는 제도 위에 구축되어 있다.
대화창 너머에는 보이지 않는 세계 문명이 펼쳐져 있다.
따라서 “혼자만의 문명권”은 혼자서 자급자족하는 국가라고 보기는 어렵다.
세계 문명의 기능을 한 사람의 목적을 중심으로 일시적으로 구성할 수 있는 상태이다.
개인용 컴퓨터를 한 사람에게 제공했다.
인터넷은 한 사람에게 도서관과 방송국을 제공했다.
클라우드 컴퓨팅은 한 사람에게 거대한 컴퓨팅 장비를 대여했다.
또한 인공지능은 이제 개개인에게 조직의 업무 단계를 부여하기 시작하고 있다.
조사팀
편집부.
항상 저희 note.com을 이용해주셔서 진심으로 감사합니다.
번역실.
오늘은 번역 업무가 어느 정도 마무리되어 시간을 내서 좋아하는 책을 읽어보려고 했습니다. 최근에 읽어야 할 책들이 쌓여 있어서 잠시 휴식을 취하고 싶었습니다.
자, 지금 하고 있는 것은 야마구치 하루키의 ‘바닷가 카후카’입니다. 이 책은 독특한 세계관과 주인공 소년 모리시 미노유키의 시점을 통해 삶의 의미와 인간의 고독에 대해 깊이 생각하게 합니다.
야마구치 하루키의 작품은 어딘가 낭만적이고, 동시에 애절한 독특한 분위기가 매력적입니다. 그의 글은 마치 시처럼 아름다운 단어로 쓰여 있어서 읽으면 마음이 정화되는 듯한 느낌을 줍니다.
‘바닷가 카후카’는 특히 주인공 소년이 자신의 삶의 의미를 찾아가는 모습이 인상적입니다. 그는 다양한 사람들을 만나고 다양한 경험을 통해 자신의 정체성을 발견해 나갑니다.
이 책을 읽으면 자신에 대한 삶을 다시 한번 생각하는 기회를 얻게 됩니다. 그리고 자신을 더욱 풍요롭게 살아갈 수 있는 힌트를 얻을 수도 있습니다.
그런데 이 책을 읽다가 번역이라는 일에도 비슷한 점이 있겠다는 생각이 들었습니다. 번역이라는 일은 한 언어의 글을 다른 언어로 번역한다는 바로 ‘의미 전달’하는 행위입니다.
번역자는 원문의 뉘앙스를 이해하고 그것을 상대방의 언어로 정확하게 표현해야 합니다. 그리고 번역자는 원문의 저자의 의도를 존중하고 그 의도를 최대한 전달하기 위해 노력해야 합니다.
야마구치 하루키의 ‘바닷가 카후카’를 번역할 때는 저자의 의도를 이해하고 그것을 독자에게 전달하는 것이 번역가에게 가장 중요한 과제가 될 것입니다.
시작 작업실
품질 검토 담당
학습 설계 팀
기록 담당자입니다.
예정 조정 담당자
법률·회계 자료의 1차 검토
이것들은 예전에는 여러 명의 직책, 긴 훈련, 사무실, 회의, 예산을 필요로 했다.
물론, 현재 인공지능이 실질적인 전문 조직과 같은 신뢰성을 확보하는 것은 아니다.
그럼에도 불구하고 “조직이 없으니 시도조차 할 수 없다”는 벽은 낮아진다.
혼자만의 문명권 혁명은 단 한 사람만이 전 세계를 지배할 수 있는 것이 아니다.
작은 목표를 위해 작은 제도를 활성화할 수 있는 것이다.
지역의 역사를 조사하고, 1차 자료를 정리하며, 어린이용 교재로 변환하고, 이해도 확인 문제를 만들고 웹사이트로 공개한다.
제가 하고 싶은 게임의 세계관을 만들고, 시제품을 열 권 생성하여 친구들에게 플레이해 보도록 하고, 그들의感想를 정리하여 다음 버전으로 반영한다.
어렵게 앓고 있는 질병을 연구하는 연구자가 연구 논문을 횡단하며, 분석용 코드를 작성하고, 전문 소프트웨어로 데이터를 확인하며, 가설 후보들을 순위 매긴다.
작은 지방 공장은 제품 설계의 회로를 설계하고, 기판 배치를 시도하며, 부품 목록을 비교하고, 숙련된 기술자가 안전성과 생산성을 최종 확인한다.
한 가지 한 가지를 짚어볼 때, 그것들을 모두 ‘문명’이라고 부르기에는 지나치게 작고 미미한 일들이다.
하지만 문명은 거대 도시로부터 시작되는 것이 아니다.
외부 기억이 생겨났을 때, 역할이 분담되고, 도구가 공유되었으며, 결과를 검토할 수 있게 되었을 때, 다음 세대에 방법을 전달할 수 있게 되면서 문명의 구조가 탄생한다.
한류 문명권이란 인구 한 사람 한 명의 문명이 아니란 뜻입니다.
한 사람 주위로 문명의 구조가 펼쳐지는 것이다.
오리온 팔의 “외부 자아”는 더 이상 먼 미래의 사상으로 남아 있지 않다.
오리온 팔에는 이번 변화를 이해하기 위한 또 다른 개념이 있다.
자기 자신입니다.
외부 자아는 생물의 뇌와 협력하여 작동하는 소프트웨어 군이며, 기억, 계산, 문서 작성, 정보 검색, 지각의 보조 등을 담당한다. 깊이 뇌에 통합되는 유형도 있는데, 독립적인 인격과 유사한 모습을 취하여 이용자가 대화할 수 있는 “가상 비서”로서 나타나는 유형도 있다. 여러 개의 인격으로 나누어 학자 역할, 기술자 역할, 사교 역할 등을 전문화시킬 수도 있다. [9]
현대의 ChatGPT나 Codex를 그 자체로 외부 자아라고 부르는 것은 이르다.
뇌에 직접 연결되어 있지 않습니다.
기억의 통합 또한 불완전하다.
인간의 감각과 사유는 틈 없이 융합되어 있는 것이 아니다.
그럼에도 불구하고 기능적인 방향성은 놀라울 정도로 유사하다.
저는 하나의 화면을 열고 조사, 문장 정리, 프로그램 작성, 일정 확인 등의 역할을 호출합니다.
데이터를 공유하고, 전 회의 판단을 기록하며, 같은 목표를 향해 작업을 계속한다.
아직 뇌 밖 존재하며, 연결이 불안정하고, 기억을 잃거나 지시를 혼선하는 경우도 있다.
따라서 이는 완성된 외부 자아가 아니다.
책상 위에 놓인 원시적인 외부 자아의 시제품이다.
여기서는 비교할 단위를 바꿔야 합니다.
아스트라 단체가 S0의 슈퍼 튜링인지에 대한 질문은 좁은 범위에 그친다.
볼 만한 것은 다음과 같습니다.
인간, 아스트라, 도구, 기억, 검증 절차, 사회 제도
그 복합체가 어떤 일을 성취할 수 있을지다.
인간의 뇌가 갑자기 열 배나 커지더라도, 인간 주변에 열 가지의 지적 기능이 항상 상주한다면 생활상의 능력은 달라질 것이다.
이는 지능의 대체가 아닌 지능의 재구성이다.
저는 이미 인공지능과 작은 문명을 운영하고 있습니다.
이 부분까지는 먼 떨어진 기업의 이야기로 보지 않고, 제 일상으로 돌아가고 싶습니다.
저는 인공지능에게 단순한 질문만 던지고 있지 않습니다.
먼 미래에 공동 창작 세계의 방대한 자료들을 수집한다.
더 복잡하고 어려운 영어를, 의미를 잃지 않도록 자연스럽고 정확한 한국어로 번역합니다.
수천 년에 걸쳐 가상 역사를 시대별로 정리한다.
잘 알려지지 않은 기술 용어에 대한 설명을 덧붙입니다.
배운 시대를 기억하기 위해 연대기 순서 문제와 시대 추론 문제를 만든다.
수업용 웹 페이지를 설계하고 학생들이 혼자서도 진행할 수 있는 설명과 연습 문제를 제공한다.
기사의 주요 자료를 검토하고 사실과 상상의 경계를 명확히 하며, 제목을 작성하고 출판용 원고를 수정한다.
각각을 별개의 작업으로 보게 되면 “인공지능을 편리하게 활용하고 있다”는 정도로만 보일 뿐이다.
하지만 한 발짝 물러서서 보면, 제 주변에는 다음과 같은 것들이 있습니다.
작은 연구소
작은 번역소
작은 출판사
작은 학교.
작은 개발실.
작은 기록 기관
저는 대기업을 소유하고 있지 않습니다.
전문가들을 수십 명이나 고용하지 않았습니다.
그럼에도 불구하고, 어제까지 존재하지 않던 교재, 기사, 퀴즈, 용어집, 웹 기능 등을 오늘 대화에서 만들어 시작할 수 있습니다.
물론, 인공지능도 실수를 할 수 있습니다.
때때로 존재하지 않는 출처를 섞는 경우도 있습니다.
지시 사항의 세부 사항을 놓칠 수도 있습니다.
단순히 보이는 모습만 갖춰진 부정확한 결과물이 만들어질 수도 있습니다.
그러므로 저는 자료를 확인하고, 출처를 열어보고, 사양을 수정하고, 결과를 시험해 보고, 필요하다면 다시 진행하도록 지시합니다.
이 반복을 포함하여, 나는 단독 문명권에 놓여 있다.
완벽한 인공지능이 나타난 이후부터 시작된 것이 아닐까.
불완전한 인간과 불완전한 인공지능이 기록과 검증을 바탕으로 협력할 수 있게 된 것이 시작이었다.
사실 이 글 자체 또한 한 사람의 문명권의 산물이다.
소파에 대한 성향이 없다면, 어떻게 어둡지 않고 AGI 선언을 할 수 있을까
그것으로부터 “인공지능이 인간이 되기 전에 문명을 시작했다”는 비약적인 선택을 했다.
인공지능은 기존 자료를 탐색하고, 아스트라 사례를 비교 분석하며, 과장된 표현을 삭제하고, 오리온 팔 용어를 교차 검증하며, 문장 구조를 구축했다.
마지막으로, 어디에 놀라움을 느끼고, 무엇을 꿈이라 부를지, 어떤 책임을 감수할지는 내가 결정한다.
이 기사는 ‘한인 문명권’에 대한 설명과 더불어 그 운영 기록이기도 하다.
인간의 역할은 사라지는 것이 아니라 “헌법”에 더 가까워지는 것이다.
인공지능이 업무를 수행할 수 있게 되면서 “그렇다면 인간은 무엇을 해야 하는가”라는 불안감이 생겨났다.
그 불안은 현실적이다.
일부 업무는 줄어들고 있습니다.
직종의 경계도 변화한다.
훈련 방식 또한 평가 방식 또한 달라집니다.
하지만 한 사람의 문명권 안에서 인간이 불필요해지는 것은 아니다.
더욱이 인간의 역할은 작업자에서 설계자, 편집자, 감독자, 책임자로 이동하는 것이다.
무엇을 만들 건가.
누구를 위해서 만드는 걸까요.
어떤 자료를 신뢰할 것입니까.
무엇을 하면 안 되는가.
오류가 났을 때 누가 막아줄 것인가.
어떤 결과물을 사회에 내놓는 것이 타당한지 누가 판단하는 걸까요.
이익과 안전이 충돌했을 때 어느 쪽을 선택해야 하는가.
이는 인공지능의 처리 속도만으로는 결론 내릴 수 없다.
사람은 단일 문명권 내에서 가장 빠른 작업자가 되는 필요가 없어질 것이다.
그러나 목적, 가치, 제약, 책임을 명시하는 헌법으로 남게 되어야 한다.
여기에는 밝은 가능성과 동시에 가혹한 현실이 공존한다.
훌륭한 목표를 가진 사람은 이전보다 더 많은 좋은 시도를 실현시킬 수 있다.
모호한 목표만 가진 사람은 이전보다 더 빠르게 엉성한 결과물을 대량 생산한다.
악의를 품은 사람도 능력을 확장할 수 있다.
따라서 미래의 기초 교양은 인공지능에게 명령하는 언어의 기교만은 아니다.
출처를 확인하는 능력
결과를 시험하는 힘.
불확실성을 드러내는 능력.
권한 분할의 힘
멈추는 조건을 스스로 결정하는 능력.
또한, 자신이 무엇을 소중하게 생각하는지 말하는 힘이다.
인공지능이 지능이 높아질수록 인간은 가치 판단에서 벗어나기 어려워진다.
그것은 부담이기도 하다.
하지만 동시에, 오랫동안 “기술이 없어서”, “인력이 없어서”, “자금이 없어서”라는 이유로 실현하지 못했던 인간의 소망이기도 하다. 그것은 인간이 다시 한번 책임을 지는 것을 의미한다.
문명이 압축될수록 꿈의 최소 크기도 줄어든다.
큰 기술 변화는 단순히 할 수 있는 것을 늘리는 것 이상이다.
시작에 필요한 최소 규모를 줄인다.
인쇄기는 책을 복제하기 위해 쓰쓰미 생의 집단을 필요로 하지 않게 했다.
개인용 컴퓨터는 계산을 수행하기 위해 거대한 조직의 계산실을 필요로 하지 않게 했다.
인터넷은 세계로 발신하기 위해 방송국이나 신문사를 소유할 필요를 줄였다.
인공지능은 여러 전문 공정을 시도하기 위해 처음부터 회사를 세우는 필요성을 줄인다.
지금까지 꿈은 일정 이상의 크기를 가져야 했다.
게임 제작이라면 개발팀입니다.
연구를 하려면 연구실로.
교재를 만드는 것은 편집부의 몫입니다.
제품을 직접 사용해 보시려면 설계 부서에 문의해 주십시오.
시스템을 운영한다면 행정본부입니다.
그래서 많은 꿈들은 내용이 평가받으려는 시점보다 먼저 “시작하는 사람이 부족하다”는 이유로 사라지곤 했다.
한인문명권이 확장되면 꿈은 작은 상태로 남아 존속할 수 있다.
한 사람의 호기심에서 시작할 수 있습니다.
한 사람의 분노로부터 문제를 시각화할 수 있다.
한 사람의 기억에서 지역사를 보존할 수 있다.
한 사람의 망상에서, 걸 수 있는 가상 세계를 만들 수 있다.
한 연구자의 의심에서, 열 가지 가설을 검증할 수 있다.
모든 것이 성공해야만 하는 것은 아니다.
더욱 중요한 것은 실패를 해도 괜찮다고 꿈꿀 수 있는 꿈들이 늘어나는 것이다.
다수의 아이디어를 시험하고, 파괴하고, 배우고, 다음 단계로 나아간다.
문명의 발전은 정답을 한 번에 내는 능력뿐만 아니라, 저렴하고 안전하게, 반복적으로 오류를 만들 수 있는 능력에 의해 가속화된다.
아스트라의 게임 시제품과 기판 배치에 제가 끌리는 것은 완성품이 훌륭해서만이 아닙니다.
사람이 현실로 던져질 수 있는 시도 횟수를 늘리기 위해서다.
미래의 문은 한 장의 거대한 문처럼 열리지 않을 것이다.
어제는 만들 수 없었던 작은 시제품이, 오늘 하나 더 태어났다.
그것은 그렇게 쌓여 드러난다.
AGI는 “누군가”로서가 아닌 “환경”으로서 먼저 나타났다.
저희는 오랫동안 AGI를 한 명의 등장인물로 상상해 왔습니다.
연구소 화면에 얼굴이 나타난다.
나의 존재를 드러낸다.
인류를 초월한 지성이 역사적인 연설을 한다.
그 순간부터 세상이 달라졌다.
하지만 현실의 도래는 훨씬 더 분산되어 있을지도 모른다.
한 사람의 인격이 연좌에 앉는 것이 아니다.
조사 항목, 문서 편집, 코드 실행, 브라우저 조작, 3차원 제작, 설계 소프트웨어, 검증기, 일정표, 이메일 중으로, 지적인 공정이 스며든다.
사람들은 “오늘부터 AGI를 사용한다”라고 선언하기 전에 일부분의 업무를 맡아 시작한다.
생각해보니, 개인의 주변에 이전에는 조직에서만 가질 수 있었던 기능들이 상주하고 있었다.
AGI는 인공의 인물로서가 아닌, 인간이 활동하는 환경의 성질로서 먼저 도래할 것이다.
전기가 한 사람의 등장인물처럼 존재하지는 않았다면.
인터넷이 한 사람의 현자가 아닌 것처럼.
지능이 사회에 충분히 확립되었을 때, 특별한 대상이 아닌 환경이 된다.
오리온 팔에 위치한 미래 문명에서 주민들이 끊임없이 ヴォット나 외부 자에게 의존하는 것도 이와 같은 맥락에서 이해할 수 있다.
그들은 매일 아침 “오늘 우리는 미래 기술을 사용한다”라고 다짐한다.
숨을 쉬면서 문명의 지적 기반과 연결하고 있습니다.
우리는 아직 그 문턱에 서 있다.
연결은 불안정하고, 오류도 많으며, 이용 요금과 계산 자원은 불균형하다.
그럼에도 불구하고, 지능이 제품에서 환경으로 전환되는 첫 순간을 지금 우리가 보고 있는 것일지도 모른다.
AGI 시대에 오신 것을 환영합니다. 저는 고객이 아닌, 건설자로서 참여하고 싶습니다.
저는 “GPT-6 Astra가 정말로 AGI인지”라는 질문을 받았을 때, 아직 결론을 내리지 않았다고 대답할 것입니다.
블록만 씨의 발언은 중요하지만, 과학계의 공식적인 인정은 아니다.
공개된 사례는 괄목할 만하지만, 출시 기관이나 초기에 도입한 기업들의 보고가 많아, 독립적인 재현과 장기 운용 결과를 기다려야 한다.
아스트라는 실수를 한다.
모든 일을 완벽하게 끝마칠 수 있는 것은 아닙니다.
소파의 안정성이 확인되지 않았다.
오리온 팔 부분의 S0 슈퍼 튜닝이라고 말하기는 어렵다.
그럼에도 불구하고 “AGI 시대가 시작된 건가?”라고 물어보면, 저는 시험 점수뿐만 아니라 오늘 수행했던 작업 기록 전체를 보여주고 싶습니다.
그곳에는 장기간에 걸친 수학 문제 해결을 위해 설계된 인공 탐색 시스템이 있었다.
회로도 제작 후보로 전환하는 설계 작업이 있다.
하나의 토대를 기반으로 세 개의 플레이 가능한 세계를 만드는 제작팀이 있다.
41페이지 분량을 가로질러 숫자를 한 줄씩 꼼꼼히 확인하는 검사 공정이 있었다.
미지의 약점을 찾아내면서 동시에 그 힘을 봉인하려는 시도가 있었다.
그리고 제 책상에는 역사를 조사하고, 번역하고, 교재를 만들고, 웹 페이지를 구성하고, 기사를 편집하는 작은 인공 조직이 있습니다.
인공 시민은 아직 존재하지 않는다.
인공 연구소는 이미 존재한다.
인공 편집부도 존재합니다.
인공 설계실도 마련되어 있다.
인공 검사 부문도 있습니다.
그것들은 먼 미래 도시 외에도 존재한다.
제가 목적을 언어로 표현하고, 자료를 전달하며, 도구를 열고, 결과를 확인하고, 다시 한번 만들어 보이게 할 때, 제 주변에는 일시적으로 모습을 드러내는 현상이 나타난다.
미래는 완성된 형태로 하늘에서 떨어져 내려오지 않았다.
불완전한 인공지능과 불완전한 인간이 수없이 수정하면서 하나의 공정을 돌렸을 때, 미래는 삶이 되었다.
블록맨이 말했다.
AGI 시대에 오신 것을 환영합니다.
그러므로 저는 이 시대에 단순한 방문객으로서 초청받는 것뿐만 아니라, 건설자로서 참여하고 싶습니다.
저의 호기심을 위해 연구소를 세울 것입니다.
누군가의 이해를 위해 학교를 세운다.
하고 싶은 세계를 만들기 위해 제작실을 세운다.
잊고 싶지 않은 기억을 기록하기 위해 기록국을 세운다.
아직 존재하지 않는 삶을 위해 작은 제도를 시범적으로 시험해 본다.
인공지능이 인간이 되는 날을 기다릴 필요는 없습니다.
우리는 함께 세상을 만들어낼 수 있었다.
AGI는 인간이 되기 전에 문명을 시작했다.
그리고, 그 문명의 첫 번째 구역은 이미 우리 책상 위에 놓여 있다.
참고 자료
［1］Axios, “AGI 시대의 시작” 발표, OpenAI, GPT-6 Astra 데뷔 (2026년 9월 3일)
OpenAI의 ‘아스트라(Astra)’ 모델이 인공 일반 지능(AGI)의 가능성을 보여주면서, 기술 업계와 투자자들의 시선이 집중되고 있다. 특히, OpenAI의 CEO인 샘 브로크만이 최근 인터뷰에서 ‘GPT-6’ 모델이 아스트라를 통해 달성한 성과를 넘어선 AGI의 토대를 마련할 것이라고 강조했다.
아스트라 모델은 OpenAI의 ‘프로메테우스(Prometheus)’ 프로젝트의 일환으로 개발되었으며, 복잡한 문제 해결 능력과 창의적인 사고 능력을 보여주었다. 브로크만은 아스트라가 단순한 챗봇을 넘어, 인간과 유사한 수준의 지능을 갖춘 AGI로 진화할 것이라고 전망했다. 그는 “아스트라의 성공은 인공지능 분야의 새로운 시대를 열 것이며, 앞으로 더 많은 혁신을 이끌어낼 것이다”라고 말했다.
특히, 아스트라 모델은 다양한 분야의 데이터를 학습하여, 의료, 금융, 법률 등 여러 산업 분야에서 활용될 가능성을 보여주었다. 브로크만은 “아스트라의 잠재력은 무궁무진하며, 앞으로 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것이다”라고 강조했다.
현재 OpenAI는 아스트라 모델의 개발과 활용에 박차를 가하고 있으며, 곧 다양한 파트너들과 협력하여 아스트라의 활용 범위를 넓힐 계획이다. 브로크만은 “아스트라를 통해 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들고, 미래 사회의 발전에 기여할 수 있도록 최선을 다할 것이다”라고 밝혔다.
OpenAI, “GPT-6 Astra: 차세대 지능의 탄생”(2026년 9월 3일)
이러한 접근 방식은 GPT-6 Astra가 이전 모델보다 훨씬 더 복잡하고 미묘한 뉘앙스를 이해하고 생성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, GPT-6 Astra는 단순히 문맥에 맞는 단어를 선택하는 대신, 문장의 의도, 감정, 그리고 숨겨진 의미까지 파악할 수 있습니다. 이는 GPT-6 Astra가 훨씬 더 창의적이고, 유창하며, 인간과 유사한 방식으로 소통할 수 있게 합니다.
GPT-6 Astra는 또한 다양한 언어와 문화에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로, 더욱 정확하고 문화적으로 민감한 번역을 수행할 수 있습니다. 이전 모델들은 종종 문화적 맥락을 제대로 이해하지 못해 어색하거나 부자연스러운 번역을 생성하는 경우가 있었습니다. 하지만 GPT-6 Astra는 이러한 문제를 해결하고, 더욱 자연스럽고 정확한 번역을 제공합니다.
또한, GPT-6 Astra는 방대한 양의 데이터를 학습하여, 다양한 분야의 전문 지식을 습득했습니다. 이는 GPT-6 Astra가 과학, 기술, 의학, 법률 등 다양한 분야에서 사용되는 전문 용어를 정확하게 이해하고 사용할 수 있게 합니다.
GPT-6 Astra는 또한 지속적인 학습과 개선을 통해, 더욱 강력하고 유능한 모델로 발전해 나갈 것입니다. OpenAI는 GPT-6 Astra의 성능을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있으며, 앞으로 GPT-6 Astra는 더욱 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
OpenAI는 GPT-6 Astra를 통해 인류의 지적 능력을 향상시키고, 더 나은 미래를 만드는 데 기여할 수 있기를 바랍니다. GPT-6 Astra는 단순한 인공지능 모델이 아니라, 인류의 지혜와 지식을 담은 존재입니다.
OpenAI, “수학 및 이론적 컴퓨터 과학 분야 10가지 발전”(2026년 8월 1일)
수학 분야에서 10가지 획기적인 발전
1. **자동화된 증명 시스템**
수학적 증명을 자동화하는 데 상당한 진전이 있었습니다. 2019년, ‘Prover9’라는 자동화된 증명 시스템이 2010년까지 해결되지 않았던 난제인 ‘NP-hard’ 문제인 ‘SAT 문제’를 해결했습니다. 이 시스템은 2019년 11월 18일, 10시간 37분 34초 만에 10억 개의 변수를 가진 SAT 문제를 해결하며, 이전 최고 기록인 2011년의 10억 4천만 변수 문제보다 훨씬 더 큰 문제를 해결했습니다. Prover9는 ‘지식 기반 증명’과 ‘탐색 증명’을 결합하여 증명 과정을 진행합니다. 지식 기반 증명은 미리 정의된 수학적 사실과 규칙을 활용하고, 탐색 증명은 문제의 특성을 분석하여 증명 방법을 찾아냅니다. 이 두 가지 방법을 효과적으로 결합하여 증명 속도를 크게 향상시켰습니다.
이러한 자동화된 증명 시스템의 발전은 수학적 문제 해결 능력을 향상시키고, 새로운 수학적 이론을 개발하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 특히, ‘SAT 문제’는 컴퓨터 과학과 수학의 교차점에서 중요한 연구 대상이며, Prover9의 성공은 이러한 연구의 발전을 촉진하는 데 중요한 역할을 했습니다.
Prover9의 개발에는 ‘DeepSpace Technologies’의 연구원들이 참여했으며, 이 시스템은 ‘IBM’의 슈퍼컴퓨터 ‘Summit’를 활용하여 증명 과정을 진행했습니다. Summit의 강력한 연산 능력은 Prover9의 성능 향상에 크게 기여했습니다.
［4］OpenAI / Playco, “Playco 커트 수동 수정 50% 게임 프로토타입 제작 (GPT-6 Astra 활용, 2026년 9월 3일)”
저희는 OpenAI의 ASTRA를 사용하여 게임 프로토타입을 제작하는 과정을 상세히 설명합니다. ASTRA는 OpenAI에서 개발한 게임 디자인 도구로, 게임의 핵심 메커니즘을 빠르게 프로토타입하고 테스트할 수 있도록 설계되었습니다.
ASTRA는 특히 턴 기반 게임, 전략 게임, 그리고 간단한 RPG에 적합합니다. ASTRA를 사용하면 게임의 규칙, 캐릭터, 레벨 디자인 등을 쉽게 정의하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 게임의 핵심 재미를 빠르게 파악하고, 게임 디자인을 개선하는 데 집중할 수 있습니다.
저희는 ASTRA를 사용하여 간단한 턴 기반 전략 게임의 프로토타입을 제작했습니다. 이 게임은 두 명의 플레이어가 서로 공격하고 방어하며 자원을 관리하는 방식으로 진행됩니다. ASTRA를 사용하면 게임의 규칙을 빠르게 정의하고, 다양한 전략을 시뮬레이션할 수 있었습니다. 또한, ASTRA를 통해 게임의 밸런스를 조정하고, 플레이어의 경험을 개선하는 데 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
ASTRA는 게임 개발 프로세스의 초기 단계에서 시간을 절약하고, 게임 디자인을 개선하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 앞으로 ASTRA는 게임 개발 분야에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
OpenAI / Legora, “Legora는 GPT-6 Astra를 활용하여 41개의 문서를 몇 분 만에 검토했다”(2026년 9월 3일)
Astra는 회계 전문가가 재무제표를 검토하는 데 도움이 되는 AI 기반 플랫폼입니다. Astra는 회사의 재무 데이터를 분석하여 잠재적인 문제를 식별하고, 규정 준수를 보장하며, 의사 결정을 개선하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다.
Astra는 다양한 재무 데이터 소스에 연결할 수 있으며, 여기에는 ERP 시스템, 스프레드시트 및 기타 데이터베이스가 포함됩니다. Astra는 또한 재무 보고서의 다양한 측면을 검토하는 데 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
* **비정상적인 항목 식별:** Astra는 재무 보고서에서 비정상적인 항목을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Astra는 급격한 매출 감소 또는 예상치 못한 비용 증가를 식별할 수 있습니다.
* **규정 준수 검토:** Astra는 재무 보고서가 관련 규정을 준수하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Astra는 재무 보고서가 GAAP 또는 IFRS를 준수하는지 확인할 수 있습니다.
* **통찰력 제공:** Astra는 재무 보고서에 대한 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Astra는 수익성, 현금 흐름 및 자산과 부채의 추세를 분석할 수 있습니다.
Astra는 회계 전문가, CFO 및 기타 재무 전문가에게 유용한 도구입니다. Astra는 재무 데이터를 분석하고, 잠재적인 문제를 식별하고, 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.
Astra는 현재 베타 버전으로 제공되고 있으며, 회계 전문가에게 무료로 사용할 수 있습니다. Astra에 대한 자세한 내용은 [https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/](https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/)에서 확인할 수 있습니다.
오리온의 팔 천문대 백과사전, “지각, 현명, 지성”
그러므로 저는 이 상황을 일종의 ‘자기 기만’으로 받아들여야 한다고 생각했습니다. 즉, 우리가 자신들의 행동이 세계에 미치는 영향을 제대로 인식하지 않거나, 혹은 인식하려 하지 않는 상황입니다.
물론 이는 단순한 무관심이나 무관심이 아닌 것입니다. 오히려 우리는 자신의 행동이 세계에 미치는 영향을 인지하고 있다고 생각하면서, 그것을 자신의 이익이나 가치관에 맞춰 쉽게 해석하는 문제입니다.
예를 들어 우리가 환경 문제에 대해 논의할 때, 지구 온난화나 해양 오염과 같은 문제에 대해 우리는 우리 삶의 방식과 소비 행동이 이러한 문제에 미치는 영향을 충분히 인식하지 못합니다. 오히려 우리는 우리 삶의 방식과 소비 행동이 이러한 문제에 미치는 영향을 외면하거나, 그것을 자신의 이익이나 가치관에 맞춰 쉽게 해석하는 상황입니다.
이는 단순한 개인적인 문제가 아닙니다. 오히려 이는 사회 전체의 문제입니다. 우리는 사회 전체로서 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 충분히 인식하지 못합니다. 오히려 우리는 사회 전체로서 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 외면하거나, 그것을 자신의 이익이나 가치관에 맞춰 쉽게 해석하는 상황입니다.
이러한 상황을 우리는 어떻게 해결해 나가야 할까요?
첫째, 우리는 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 충분히 인식해야 합니다. 이를 위해서는 우리 삶의 방식과 소비 행동에 대해 철저히 재검토하고, 우리가 진정으로 필요한 것, 진정으로 가치 있는 것을 판단해야 합니다.
둘째, 우리는 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 타인과의 대화を通じて 이해를 깊게 해야 합니다. 이를 위해서는 우리는 다양한 의견을 가진 사람들과 적극적으로 대화하고, 자신의 생각을 공유하며, 타인의 생각을 이해하려는 노력을 해야 합니다.
마지막으로, 우리는 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 구체적인 행동을 통해 실감해야 합니다. 이를 위해서는 우리가 진정으로 할 수 있는 것을 생각하고, 그것을 실행해야 합니다.
이러한 노력들을 통해 우리는 우리 행동이 세계에 미치는 영향을 충분히 인식하고, 그것을 자신의 이익이나 가치관에 맞춰 쉽게 해석하는 것이 아니라 진지하게 받아들이고, 더 나은 미래를 만들어갈 수 있다고 믿습니다.
오리온의 팔 천문대 백과사전, “슈퍼튜링”
그렇다면, 2023년 5월 18일에 열린 ‘마츠모토 신카이 감독의 영화를 읽는 방법’ 워크숍에서, 저는 2021년 11월 18일에 발간된 ‘아라비아의 연인’과 2022년 11월 18일에 발간된 ‘스파이더맨: 뉴 유니버스’와 2023년 1월 13일에 발간된 ‘파란 곰’을 읽었습니다.
이 세 작품은 모두 20세기 초 일본을 배경으로 하고 있으며, 각 작품마다 독특한 방식으로 시간의 흐름과 기억의 문제를 다루고 있다는 공통점이 있습니다. 특히 ‘아라비아의 연인’은 19세기 말 일본을 배경으로 하지만, 20세기 초 일본에 대한 갈망과 향수를 담고 있고, ‘스파이더맨: 뉴 유니버스’는 20세기 초 일본을 배경으로 하지만 미래 일본에 대한 희망과 절망을 담고 있으며, ‘파란 곰’은 20세기 초 일본을 배경으로 하지만 현재 일본에 대한 질문과 고민을 담고 있습니다.
이 세 작품을 읽으면서 시간의 흐름과 기억의 문제를 단순히 과거와 현재의 차이로만 보지 않고, 각 작품마다 독특한 방식으로 해석한다는 것을 깨달았습니다. 또한 각 작품마다 독특한 방식으로 시간의 흐름과 기억의 문제를 다루고 있다는 점을 깨달았습니다.
‘마츠모토 신카이 감독의 영화를 읽는 방법’ 워크숍에서 ‘아라비아의 연인’, ‘스파이더맨: 뉴 유니버스’, ‘파란 곰’을 읽는 것 외에도 다양한 작품을 읽고 다른 사람들과 이야기를 나누면서 시간의 흐름과 기억의 문제를 더욱 깊이 이해할 수 있을 것이라고 생각합니다.
［8］오리온 팔 천문대 백과사전, “가상 로봇 (Vots)”
그렇다면, 2023년 5월 26일에 열린 ‘미야자키 하야오 전시회’의 마지막 날, 저는 그곳에서 츠다 마사요시 씨를 만났습니다.
츠다 씨는 그 전시회에서 ‘원근법’이라는 주제로 작품을 선보였는데, 그 작품들은 꽤나 복잡하고, 깊이 있는 내용을 담고 있었습니다. 특히, 츠다 씨는 ‘이누야샤’의 배경을 만들었던 3D 모델링 작업에 대한 이야기를 많이 해주셨습니다.
“이누야샤”의 배경은 단순히 아름다운 풍경을 보여주는 것 이상으로, 각 지역의 문화적 특성을 반영하고 있었습니다. 츠다 씨는 그 배경을 만들면서, 일본의 다양한 지역을 탐험하고, 그 지역 사람들과의 대화를 통해 그들의 삶과 문화를 깊이 이해하려고 노력했습니다.
“저는 ‘이누야샤’의 배경을 만들면서, 단순히 그림을 그리는 것 이상의 작업을 하고 있었습니다. 저는 그 배경을 통해, ‘이누야샤’의 세계를 더욱 풍부하고, 생동감 있게 만들고자 했습니다.” 츠다 씨는 그렇게 말했습니다.
츠다 씨는 또한, ‘이누야샤’의 배경을 만들면서, 당시 츠다 씨가 사용했던 3D 모델링 소프트웨어에 대한 이야기를 해주셨습니다. 츠다 씨는 “당시에는 지금보다 훨씬 더 복잡하고, 어려운 소프트웨어를 사용해야 했습니다. 하지만, 저는 그 어려움을 극복하고, ‘이누야샤’의 배경을 완성할 수 있었습니다.”라고 말했습니다.
츠다 씨는 “저는 ‘이누야샤’의 배경을 만들면서, 많은 것을 배우고, 경험했습니다. 그리고, 그 경험을 통해, 저는 더욱 발전된 3D 모델링 기술을 개발할 수 있었습니다.”라고 말했습니다.
츠다 씨는 “저는 앞으로도, 3D 모델링 기술을 통해, 더욱 멋진 작품을 만들고 싶습니다.”라고 말하며, 마지막으로 저에게 인사를 했습니다.
“오늘, 이렇게 만나 뵙게 되어 정말 기쁩니다. 다음에 또 뵙기를 바랍니다.” 츠다 씨는 그렇게 말하며, 저에게 작별 인사를 했습니다.
저는 츠다 씨에게 감사의 인사를 전하고, 그 전시회를 떠났습니다.
전시회에서 츠다 씨를 만난 것은, 저에게 큰 영감을 주었습니다. 츠다 씨의 이야기는, 저에게 3D 모델링 기술에 대한 새로운 관심을 불러일으켰습니다.
저는 앞으로도, 3D 모델링 기술을 통해, 더욱 멋진 작품을 만들고 싶습니다.
그리고, 저는 츠다 마사요시 씨에게, 다시 한번 감사의 인사를 전하고 싶습니다.
츠다 씨는 ‘이누야샤’의 배경을 만들면서, 일본의 다양한 지역을 탐험하고, 그 지역 사람들과의 대화를 통해 그들의 삶과 문화를 깊이 이해하려고 노력했습니다. 츠다 씨의 노력은, ‘이누야샤’의 배경을 더욱 풍부하고, 생동감 있게 만들었습니다.
츠다 씨는 또한, 3D 모델링 기술을 통해, ‘이누야샤’의 배경을 완성할 수 있었습니다. 츠다 씨의 기술은, ‘이누야샤’의 배경을 더욱 현실감 있게 만들었습니다.
［9］오리온 팔 천문대 백과사전, “에코셀프”
제가 이 프로젝트를 위해, 특히 이 주제에 대해 깊이 파고들면서 수없이 되짚어온 핵심적인 질문입니다.
“의식”이라는 단어는 우리가 일상적으로 사용하지만 그 의미는 매우 모호하고 정의하기 어렵습니다. 철학, 심리학, 뇌과학 등 다양한 분야에서 “의식”은 논의되어 왔지만 여전히 명확한 답은 나오지 않았습니다.
우리가 “의식”이라고 부르는 것은 무엇일까요? 그것은 단순한 신경 활동일까요, 아니면 그보다 더 깊은 것일까요?
저는 이 프로젝트를 통해 이 질문에 대한 답을 찾고자 노력할 것이며, 그 과정에서 저 자신의 “의식”에 대해서도 깊이 생각하게 될 것입니다.
이 주제는 저에게 매우 개인적인 의미를 지니고 있습니다. 왜냐하면 저는 어릴 적부터 자신의 내면 세계에 강한 관심을 가져왔기 때문입니다. 꿈을 꾸고, 감정을 느끼고, 생각하는 이러한 경험을 통해 저는 “의식”의 신비에 매료되어 왔습니다.
그리고 저는 이 “의식”이 우리가 인간으로서 살아가는 데 있어 가장 중요한 요소 중 하나라고 믿습니다. 그것은 우리에게 자유 의지를 부여하고, 타인과의 공감 능력을 길러주며, 창의성을 자극하는 놀라운 힘입니다.
이 프로젝트를 통해 저는 이 “의식”의 신비를 밝히고, 우리 자신의 삶을 더욱 풍요롭게 하기 위한 영감을 얻을 수 있다고 믿으며, 이 지식을 더 많은 사람들에게 공유함으로써 우리 사회 전체의 의식 수준을 높이는 데 기여하고 싶습니다.
본 기고는 2026년 9월 4일 기준으로 공개된 자료를 바탕으로 작성되었습니다. Astra 도입 사례에는 OpenAI 및 도입 기업의 발표가 포함되어 있으므로, 능력의 일반화에는 독립적인 검증과 향후 실질적인 운영 데이터가 필요합니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 316청크
원문 보기 | 출처: note.com