https://arxiv.org/abs/2510.18212
초록: 범용 인공지능(AGI)에 대한 구체적인 정의의 부재는 오늘날의 특화된 AI와 인간 수준의 인지 사이의 격차를 모호하게 만듭니다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 정량화 가능한 프레임워크를 도입하며, AGI를 고등 교육을 받은 성인의 인지적 다재다능성과 숙련도에 부합하는 것으로 정의합니다. 이를 조작화하기 위해, 본 연구는 인간 인지에 대해 경험적으로 가장 많이 검증된 모델인 카텔-혼-캐롤(Cattell-Horn-Carroll) 이론에 방법론적 기반을 둡니다. 이 프레임워크는 일반 지능을 추론, 기억, 지각을 포함한 10개의 핵심 인지 영역으로 분류하고, 확립된 인간 심리측정 도구(psychometric batteries)를 AI 시스템 평가에 맞게 조정하여 적용합니다. 이 프레임워크를 적용한 결과, 최신 AI 모델들은 매우 “들쭉날쭉한(jagged)” 인지 프로파일을 보였습니다. 현 AI 시스템들은 지식 집약적 영역에서는 능숙하지만, 기초적인 인지 메커니즘(foundational cognitive machinery), 특히 장기 기억 저장 능력에 있어 심각한 결함을 보입니다. 그 결과로 산출된 AGI 점수(예: GPT-4 27%, GPT-5 57%)는 빠른 발전과 AGI에 도달하기까지 여전히 남아있는 상당한 격차를 구체적으로 정량화하여 보여줍니다.
주제: 인공지능(cs.AI); 기계 학습(cs.LG)
바로: AGI는 ‘인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)’의 줄임말로, 인간과 같이 거의 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 의미한다. 그리고 이 논문은 그런 범용 인공지능에 대한 평가 모델에 대해서 어떻게 평가할지 고민한다. 이 논문에서는 “고등 교육을 받은 성인의 인지적 다재다능성과 숙련도”를 기준으로 놓았는데…인지 영역으로 한정되어있다. 그런데 이미 기본적인 지적능력을 가지고 있는 상황에서 자율적으로 문제를 세팅하고 처리하는 영역에 대한 평가는…어렵지…또한 인간의 지능을 훨씬 뛰어넘는 AI인 ASI(Artificial Super Intelligence, 초인공지능)은 어떻게 평가해야 할까?