멀티모달 범용 AI 향한 여정: '일반 수준'과 '범용 벤치마크' 달성을 위한 과제¶
원제목: LGM3A'25 Keynote Talk--On Path to Multimodal Generalist: General-Level and General-Bench
핵심 요약
- 진정한 범용 멀티모달 AI 달성에는 여전히 격차가 존재함.
- 다양한 데이터 형태를 이해하고 생성하는 AI 시스템 개발이 중요해짐.
- AI의 '일반 수준' 도달을 위한 새로운 벤치마크 설정 및 평가 기준 마련이 필요함.
상세 내용¶
LGM3A'25 기조연설에서는 현재 인공지능(AI) 기술의 발전 현황과 함께, 특히 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI의 '범용성' 확보를 위한 도전 과제들이 심도 있게 논의되었습니다. 현재의 AI 기술은 특정 작업이나 데이터 유형에 특화된 성능을 보여주는 경우가 많지만, 인간처럼 다양한 종류의 정보를 유기적으로 연결하고 추론하는 진정한 의미의 범용 AI, 즉 AGI(Artificial General Intelligence)에 도달하기까지는 상당한 격차가 존재한다는 점이 강조되었습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해서는 AI 시스템이 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 양식의 데이터를 더욱 유연하고 자연스럽게 통합하여 이해하고, 또한 생성할 수 있도록 만드는 방향으로 연구 개발이 나아가야 할 것입니다. 이는 곧 AI가 단순히 주어진 명령을 수행하는 것을 넘어, 복잡하고 새로운 상황에서도 인간과 유사한 수준의 이해력과 문제 해결 능력을 발휘하게 되는 것을 의미합니다. 특히, 이러한 범용 AI의 발전을 측정하고 평가하기 위한 새로운 기준, 즉 '범용 벤치마크'의 중요성이 부각되었습니다. 기존의 벤치마크들이 단일 작업이나 특정 분야에 치중되어 있다면, 앞으로는 AI의 진정한 일반화 능력과 다양한 영역에서의 성능을 포괄적으로 평가할 수 있는 새로운 방법론이 요구된다는 것입니다. 이러한 벤치마크들은 AI 연구 개발의 방향을 제시하고, 성과를 객관적으로 측정하며, 궁극적으로는 더욱 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이번 논의는 AI 기술이 한 단계 더 도약하기 위해 넘어야 할 현실적인 장애물과 미래 발전 방향을 명확히 제시했다는 점에서 의의가 깊습니다. 연구자들은 물론, AI 기술의 미래에 관심을 가진 모든 이들에게 중요한 통찰을 제공하는 자리였습니다.
편집자 노트¶
이번 LGM3A'25 기조연설은 우리 일상에 이미 깊숙이 스며들고 있는 AI 기술이 앞으로 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 중요한 질문을 던집니다. 우리가 흔히 접하는 AI 서비스들은 특정 기능을 매우 잘 수행하지만, 정작 인간처럼 다양한 상황과 정보를 유연하게 다루는 '범용성'은 아직 부족합니다. 이번 연설은 바로 이 지점을 짚으며, AI가 다양한 데이터(글, 그림, 소리 등)를 마치 사람처럼 자연스럽게 이해하고 처리하는 '멀티모달 범용 AI'로 발전해야 한다고 강조하고 있습니다. 마치 우리가 글을 읽다가 그림을 보고, 대화를 나누면서도 주변 상황을 파악하는 것처럼 말입니다. 이는 단순히 기술 발전을 넘어, AI가 더욱 복잡한 문제를 해결하고, 창의적인 작업을 수행하며, 우리 삶의 더 많은 영역에서 인간을 효과적으로 도울 수 있음을 의미합니다. 하지만 이러한 목표를 달성하기 위해서는 '어떻게 평가할 것인가'가 중요한 과제가 됩니다. 마치 학생들의 학습 능력을 평가하기 위해 다양한 시험을 치르는 것처럼, AI의 진짜 '범용적인' 능력을 제대로 측정할 수 있는 새로운 기준, 즉 '범용 벤치마크'가 필요하다는 것입니다. 이러한 벤치마크 마련은 AI 개발자들이 나아가야 할 명확한 로드맵을 제시하고, 기술의 신뢰성을 높이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 앞으로 AI는 특정 분야의 전문가를 넘어, 다양한 영역을 넘나들며 인간과 협력하는 '만능 도구'로서의 역할을 하게 될 것으로 예상됩니다.