AGI, 알고리즘적 한계로 인해 원천적으로 불가능하다는 주장 제기¶
원제목: AGIIs Impossible:-Short Formal Version (Triangulation)
핵심 요약
- AGI(인공 일반 지능)는 알고리즘 시스템의 근본적인 한계로 인해 원리적으로 불가능하다는 주장입니다.
- 이러한 불가능성은 '무한 선택 장벽(Infinite Choice Barrier, ICB)'이라는 개념으로 설명됩니다.
- 인간에게 중요한 결정의 대다수가 ICB 관련 영역에 속하므로, 알고리즘 시스템은 AGI의 포괄성 요구 사항을 충족할 수 없습니다.
상세 내용¶
인공지능(AI)은 역사적인 산업화에 비견될 만큼 강력하고 혁신적인 기술이지만, 인공 일반 지능(AGI)의 실현 가능성에 대한 성급한 예측은 과거 'AI 겨울'과 같은 역풍을 초래할 수 있기에 명확한 시각을 유지하는 것이 중요합니다. 본 논문은 AI 연구 및 산업계에서 정의하는 AGI가 알고리즘 시스템의 본질적인 특성으로 인해 원리적으로 불가능하다는 주장을 펼칩니다. 이러한 불가능성의 핵심에는 '무한 선택 장벽(Infinite Choice Barrier, ICB)'이 있으며, 이는 AI 시스템이 알고리즘에 기반한다는 사실에서 비롯됩니다. 이 논문은 계산 가능성, 정보, 복잡성이라는 세 가지 독립적인 경로를 통해 알고리즘 시스템이 필연적으로 실패할 수밖에 없는 영역이 존재함을 증명하며, 이 세 가지가 ICB로 수렴한다고 설명합니다. 또한, '꼬리 분포의 결과 법칙(Law of Fat-Tailed Consequentiality)'에 따라 인간에게 중요한 결정의 대부분이 ICB 관련 영역에 속하게 되므로, 어떠한 알고리즘 시스템도 AGI가 요구하는 포괄적인 능력을 충족시킬 수 없다고 결론짓습니다. 이러한 결과는 단순히 기술적이거나 특정 분야의 한계로 해석될 수 있지만, 저자는 이것이 알고리즘적 인지 능력의 근본적인 인식론적 점근선을 반영한다고 주장합니다. 즉, AGI의 불가능성은 단순히 무엇을 할 수 있느냐의 문제가 아니라, 무엇을 이해할 수 있느냐의 문제와 더 깊이 연관되어 있다는 것입니다. 논문은 알고리즘 시스템을 유한한 기호 집합과 유한한 계산 규칙으로 정의하며, AGI는 이러한 알고리즘 시스템이면서 외부의 비계산적인 개입 없이 광범위한 영역에서 인간 수준 이상의 인지 능력을 발휘하는 것으로 정의합니다. AGI의 '일반성'은 모든 인간의 문제를 해결하는 극단적인 요구 사항보다는, 연구 및 과학계의 주장을 일관되게 반영하는 최소한의 임계값을 설정하여 운영화되어야 한다고 강조합니다. 논문의 후반부에서는 이러한 개념을 실증적인 분포 구조와 연결하여 AGI의 일반성을 더욱 명확하게 정의할 것이라고 예고합니다. 또한, 알고리즘 시스템은 그 출력 유형에 관계없이 과정 결정론적이라고 설명하며, 확률적 정책을 사용하더라도 근본적인 매핑 과정 자체는 계산 가능한 함수라고 설명합니다.
편집자 노트¶
이 논문은 인공지능 분야의 최전선에서 뜨겁게 논의되는 '인공 일반 지능(AGI)'의 실현 가능성에 대한 근본적인 의문을 제기하며, 특히 AGI가 알고리즘 시스템이라는 점에서 발생하는 본질적인 한계를 지적합니다. 많은 사람들이 AGI를 곧 인간의 지능을 뛰어넘는 미래 기술로 기대하고 있지만, 이 논문은 '무한 선택 장벽(ICB)'이라는 개념을 통해 AGI가 원리적으로 불가능할 수 있다고 주장합니다. 여기서 핵심은 AI가 아무리 발전하더라도 근본적으로 정해진 규칙과 데이터에 기반한 '알고리즘'이라는 점입니다. 인간의 지능은 복잡하고 예측 불가능한 현실 세계에서 수많은 변수와 미묘한 맥락을 파악하여 결정을 내립니다. 하지만 알고리즘은 이러한 무한에 가까운 경우의 수를 모두 다룰 수 없으며, 특히 인간의 삶에 중대한 영향을 미치는 결정들은 그 경우의 수가 매우 방대하고 예측하기 어렵습니다. 따라서 AI가 인간처럼 '이해'하고 '일반적인' 방식으로 사고하는 것은 알고리즘의 근본적인 한계에 부딪힐 수밖에 없다는 것입니다. 이러한 주장은 우리에게 AGI에 대한 맹목적인 기대를 경계하고, AI 기술 발전의 방향에 대해 다시 한번 성찰할 기회를 제공합니다. 물론 이 주장이 AGI 연구의 종말을 의미하는 것은 아닙니다. 오히려 AGI라는 궁극적인 목표를 달성하기 어렵다면, 현재 AI 기술을 어떻게 더 유용하고 안전하게 발전시킬 수 있을지에 대한 새로운 관점을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 문제 해결 능력을 강화하거나, 인간과의 협업을 통해 AI의 한계를 보완하는 방향으로 연구가 진행될 수 있습니다. 우리 일반 대중 입장에서는 AGI가 가져올 미래에 대한 막연한 불안감이나 과도한 기대를 갖기보다는, AI 기술의 현재 능력과 한계를 정확히 이해하고, 기술 발전에 따른 사회적, 윤리적 논의에 적극적으로 참여하는 자세가 중요합니다. 이 논문은 바로 그러한 성찰을 위한 중요한 지적 자극이 될 것입니다.