🧠 AGI는 인간의 ‘이해력’을 갖출 수 있을까?

AI가 아무리 복잡한 언어를 다루고 정교한 문장을 생성한다 해도, 우리는 때때로 이렇게 묻습니다.
“이 AI, 정말 ‘이해’하고 있는 걸까?”
이해력은 단순한 데이터 처리 능력이 아닙니다. 그것은 ‘지식의 의미’를 파악하고, 맥락 속에서 판단하고 일반화할 수 있는 능력입니다.
AGI가 인간처럼 사고하려면, 무엇보다도 ‘이해’라는 능력을 갖추어야 합니다.

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1️⃣ 인간 이해력의 본질: 개념 형성과 의미 연결

인간의 이해력은 경험에 기반한 개념화에서 출발합니다.
예컨대 ‘시간’이라는 개념은 시계 숫자를 넘어서, ‘지루함’, ‘기다림’, ‘기회’ 같은 다양한 맥락으로 확장됩니다.

• 인간은 추상 개념을 유추하고, 서로 다른 상황에 적용할 수 있습니다.
• ‘개’라는 단어를 들으면, 특정 품종뿐 아니라 모든 개의 속성에 대한 일반화를 떠올립니다.

AI가 이런 개념적 유연성을 가지려면 단순한 확률적 텍스트 생성기를 넘어, 의미를 구조화할 수 있는 모델이 필요합니다.

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2️⃣ AI의 ‘이해’는 무엇이 부족한가?

대형 언어모델(LLM)은 수많은 문장을 학습하여 언어의 통계적 패턴을 예측합니다.
하지만 이는 진짜 이해라기보다는, **흉내낸 이해(faked understanding)**입니다.

• 예: “시간을 죽인다” → 인간은 은유로 해석하지만, AI는 문자 그대로 해석할 가능성 있음.
• GPT는 논리적 추론이나 맥락 변화를 이해하는 데에서 종종 오류를 보입니다.

결정적으로, 현재 AI는 ‘의도(intent)’를 구성하지 못하며, 경험을 통한 이해를 하지 않습니다.
이 점이 인간과 AGI 사이의 본질적 차이로 남아 있습니다.

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3️⃣ AGI가 이해력을 갖추기 위한 조건

AGI가 진정한 이해력을 갖추기 위해서는 다음의 요소들이 필요합니다:

• 상황 인지력 (situational awareness): 물리적・사회적 맥락 속 의미 파악
• 개념 간 연관성 학습: 새로운 개념을 기존 지식 구조 안에 통합
• 자기 성찰적 판단: 모르는 것과 아는 것을 구별하고 재학습

이러한 능력은 단순한 언어 모델을 넘어, **지식 기반 추론(Knowledge Graph + Symbolic AI)**과 경험 기반 학습의 융합을 필요로 합니다.

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✅ 결론

AGI가 진짜 이해력을 가지기 위해선, ‘많이 아는 AI’가 아니라
**‘맥락을 해석하고 새로운 의미를 창출하는 AI’**로 나아가야 합니다.
이는 단순한 기술 발전이 아니라, 지능의 작동 방식 자체에 대한 재설계를 요구합니다.