인공지능 분야의 최고 전문가들은 이제 기계가 주요 작업에서 인간의 지능에 필적한다고 말합니다

선도적인 인공지능 전문가들은 기계가 인간 수준의 성능을 보이고 있으며, 일부 인지 영역에서는 인간을 능가하고 있다고 주장합니다. 이는 런던에서 열린 2025 미래 인공지능 서밋에 참석한 주요 기술 경영진들의 의견입니다

젠슨 황(엔비디아), 얀 르쿤(메타), 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오, 페이페이 리, 빌 댈리가 이번 주 올해의 엘리자베스 여왕 공학상 수상자로 선정되었습니다. 수상 소감에서 이들은 기계가 특정 분야에서 이미 인간과 유사한 수준의 지능에 도달했다고 밝혔습니다.

황은 "인공지능이 처음으로 인간의 능력을 향상시키고, 노동 문제를 해결하며, 일을 처리하는 지능이 되었습니다. 우리는 앞으로 수년 안에 이 기술을 사회에 유용한 수많은 응용 분야로 전환할 수 있을 만큼 충분한 일반 지능을 보유하고 있으며, 이미 오늘날 그 작업을 진행하고 있습니다."라고 말했습니다

이러한 움직임은 HSBC 홀딩스의 최고경영자 조르주 엘헤데리가 기업들의 급증하는 투자 . 그는 투자 규모가 기업들이 단기적으로 의미 있는 수익을 창출할 수 있는 능력을 앞지르고 있다고 말했습니다.

벤지오는 기계가 거의 모든 분야에서 인간의 작업을 수행할 것으로 예상합니다

인공지능이 인간 수준의 성능을 발휘할 수 있는 "인공 일반 지능"을 언제, 그리고 과연 구현할 수 있을지는 이 분야 하나가 되었습니다 defi의 핵심 쟁점

2025년 초 기업들의 인공 일반 지능(AGI) 관련 논의는 2024년 대비 53% 증가했는데, 이는 AGI의 미래 영향에 대한 관심이 높아지고 있음을 보여주는 고무적인 신호입니다. 이 주제에 대해 가장 열정적인 목소리를 내는 사람들은 2년 안에 AGI가 실현될 것으로 예상하는 반면, 회의론자들은 수 세대가 걸릴 것이라고 예측합니다.

이 분야에서 가장 영향력 있는 인사들의 의견에 따르면, 인공 일반 지능(AGI)은 한꺼번에 나타나는 것이 아니라 점진적으로 발전할 것입니다. 메타(Meta)의 르쿤(LeCun)은 "다양한 영역에서 기능이 점진적으로 확장될 것이기 때문에 AGI는 갑작스러운 사건이 되지 않을 것"이라고 언급했습니다

황은 또한 그들이 이미 그 문턱을 넘었다고 시사했지만, 논쟁 자체는 대체로 학술적인 것이라고 강조했습니다.

하지만 이러한 주요 인공지능 전문가들은 인공지능이 궁극적으로 모든 분야에서 인간의 능력을 능가할 것인지에 대한 질문에 대해 의견이 분분합니다.

월드랩의 CEO인 페이페이 리에 따르면, 인공지능 시스템은 특정 측면에서 이미 인간의 능력을 뛰어넘었다고 합니다. 그녀는 기계가 수천 개의 사물을 구별할 수 있는 이미지 인식과 약 100개 언어를 처리할 수 있는 번역을 예로 들었습니다.

지난해 존 홉필드와 함께 기계 학습 분야에 지대한 공헌을 한 공로로 노벨 물리학상을 수상한 제프리 힌튼은 "기계와 토론을 했을 때 기계가 항상 이기는 날이 얼마나 남았을까?"라고 말하며, 이러한 상황이 향후 20년 안에 실현될 수 있을 것이라고 예상했다.

캐나다의 인공지능 분야 선구자인 요슈아 벤지오는 원칙적으로 기계가 언젠가는 인간이 할 수 있는 거의 모든 일을 수행할 수 있게 될 것이라고 믿는다고 말했습니다.

하지만 그는 인공지능이 아직 그 단계에 이르지 못했다고 인정했습니다. 그는 인공지능의 미래에 대한 지나친 자신감을 경계하며, 이러한 시스템의 잠재적 결과가 매우 다양하기 때문에 객관적인 관찰이 중요하다고 강조했습니다.

찰스 왕세자는 인공지능 업계의 "악의적인 행위자들"에 대해 경고했다

수상자들에게 연설하면서 찰스 왕세자는 악의적인 행위자들의matic 과 다양한 기술의 급속한 발전에 대해 언급했습니다. 리 교수는 언론에 왕세자와의 대화에서 기술이 선한 목적으로 사용되도록 하는 동시에 그에 따른 위험성도 고려해야 한다는 점에 초점을 맞췄다고 밝혔습니다. 

그녀는 AI가 강력한 도구이지만, 모든 강력한 기술과 마찬가지로 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 모두 가지고 있다고 말했습니다. 리 교수는 AI가 의료, 교육 및 제조업에 상당한 이점을 가져다줄 수 있다고 언급했습니다.

"하지만 이는 실업 증가와 다양한 산업 분야에 걸친 파급 효과, 그리고 딥페이크 기술의 확산이나 의사 결정이 대규모로 기계에 맡겨지는 등의 잠재적 위험을 야기합니다."라고 그녀는 덧붙였다.