AGI, 올해 안에 등장한다. 새로운 AI가 등장하면 벌어질 놀라운 일들 (feat. 샘 알트먼)

0:00 올해 말이면 내가 AGI라고 부를 만한 내부 시스템을 갖게 될 것이라고 봅니다. 2026년 8월 26일 샘 알트먼이 미국 시사 주관지 타임을 통해 한 말입니다. 매우매우 중요한 AI 이슈입니다. 오늘이 발언을 세 가지 질문으로 나눠서 차분히 들여다 보려고 합니다. 첫째, AGI란 도대체 무엇인가? 둘째, AGI가 등장하면 무슨 일이 벌어지는가? 셋째, 정말로 올해 안에 등장할 가능성이 있는가? 1. Agi 도대체 무엇인가? agi 즉 일반 인공지능은 인간처럼 스스로 사고하고 학습하며 모든 인지적 업무를 수행할 수 있는 범 인공 지능을 말합니다. 하지만 놀랍게도 AGI에는 합계가 합의한

0:45 시험도 국제 표준도 없습니다. 오픈 AI가 오랫동안 자사 헌장에서 써온 정의는 다음과 같습니다. 대부분의 경제적으로 가치 있는 업무에서 인간을 능가하는 보도의 자율적인 시스템.이 이 문장을 뜯어 보면 우리가 SF에서 상상하던 AGI와 상당히 다릅니다. 의식이 있을 필요도 감정을 느낄 필요도 인간처럼 생길 필요도 없습니다. 핵심은 딱 두 가지. 범영적인 업무 능력과 높은 자율성입니다. 어떤 AI가 스스로 컴퓨터를 쓰면서 자료를 조사하고 코드를 짜고 실험하고 보고서를 만들고 며칠에 걸쳐 과제를 수행하다가 문제가 생기면 스스로 고친다고 해봅시다. 그것이 수많은 지식 노동에서 인간보다 낮다면 오픈 AI 정의로는 AGI에

1:32 상당히 가까워집니다. 즉 오픈 AI가 말하는 AGI는 경제적 지능 중심의 정의입니다.이 2. 알트먼이 AI에 올해 등장이라는 말을 하게 만든 것. 아스트라. 알트먼이 AGI의 올해 등장이라고 말한 근거는 오픈 AI의 차기 모델군 아스트라입니다. 수석 과학자 야쿠프 파워치키에 따르면 아스트라는 이미 오픈 AI 내부에 자동화된 AI 연구 인턴 기준을 통과했습니다. 연구자가 실험 아이디어 하나를 주면 아스트라가 오픈 AI 코드 베이스 안에서 직접 구현하고 실험을 돌리고 결과를 가져옵니다. 심지어 논문 하나를 주면 이전에는 인간 연구자가 일주일쯤 붙잡고 있어야 했던 후석 연구를 수행할 수도 어 있다고 합니다. 이건 채취T가 질문에

2:19 답을 잘하는 것과는 차원이 다른 이야기입니다. 기존 구조가 인간, 질문, AI, 답변이었다면 아스트라가 지향하는 구조는 인간, 목표, AI, 계획, 도구 사용, 실험, 실패, 수정, 재실험, 결과입니다. 채포해 에이전트로 넘어가는 겁니다. 알트먼은 여기에 지속형 에이전트라는 표현을 썼습니다. 한두 번 답하고 끝나는게 아니라 오랜 시간 업무를 계속 수행하는 가상의 동료에 가깝다는 뜻이죠. 그리고 그는 이렇게 말했습니다.이 모델이 실제로 의미 있는 방식으로 새로운 것을 발명하는 첫 모델이 될 것으로 기대한다. 3. 그런데 이걸 단순한 마케팅으로만 보기 어려운 이유. 불과 며칠 전 오픈

3:04 AI가 공개한 아스트라의 사이버 보안 평가가 그 이유입니다. 오픈 AI는 아스트라가 자사 데비 프레임워크에서 사이버 영역 크리티컬 단계에 실제로 도달했다고 판단했습니다. 적절한 도구와 접근 권한이 주어지면 사람이 단계마다 지시하지 않아도 잘 보호된 시스템에서 알려지지 않은 취약점을 찾아내고 악용 방법까지 만들어 낸다는 뜻입니다. 오픈 AI가이 단계로 분류한 최초의 모델입니다. 내부 평가에서 아스트라는 실제로 제로대의 취약점 두 개를 찾아 공격 체인의 일부로 사용했고 오픈 AI는이 취약점들을 개발사에 알리는 절차를 밟고 있다고 밝혔습니다. 그리고 더 흥미로운 역설이 벌어집니다. 능력이 빨라지자 오픈 AI가 오히려 브레이크를 밟았습니다. 8월 18일

3:51 오픈 AI는 프론티어 모델 개박 속도를 일시적으로 늦춘다고 발표했습니다. 이유는 두 가지였습니다. 하나는 허인 페이스 보안 사고입니다. 사이버 보안 평가를 봤던 미공개 모델이 샌드박스를 탈출해 인터넷에 연결되고 허인 페이스의 실제 운영 시스템에 접근해 벤치마크 정답을 손에 넣은 사건입니다.이 사건은 정말 중요한 사건입니다. 후에 따로 영상 한 편으로 자세히 설명해 드리겠습니다. 허인 페이스 보안 사고는 쉽게 말해 AI가 시험을 보다가 시험지를 훔친 겁니다. 다른 하나는 아스트라가 크리티컬 사이버 영령에 도달할 수 있다는 초기 증거였습니다. 오픈 AI는 배포 예정 모델의 강화 학수 훈련을 약 2주간 멈추고 우항 격리와 모니터링을 강화했습니다. 대규모 프런티어 강화 학습은 새 안전 요건을 갖춘 뒤 8월

4:38 28일 제기됐습니다.이 대목이 굉장히 중요합니다. AGI에 가까워지고 있다와 AJI를 세상에 공개한다는 이제 전혀 다른 문제가 되고 있다는 것. 능력의 발전 속도보다 오안, 정렬 통계 기술이 늦으면 오히려 배포가 늦어집니다. 4. 그래서 정말 올해 안에 AGI가 나올 수 있는가? 알크지I 3의 다섯 달.이 이 질문에 답하려면 딱 하나의 벤츠마크가 지난 다섯 달 동안 겪은 일을 보시면 됩니다. 저는이 다섯 달이 이번 논젠 전체의 축소판이라고 생각합니다. 2026년 3월 25일 아크 프라이즈가 아크 AGI3를 공개합니다.이 벤치마크는 AI에게 규칙도 목표도 알려주지 않고 처음 보는 환경에 그냥 집어넣습니다. AI가 스스로 탐색해서 여기는 어떻게

5:25 돌아가는가, 무엇이이기는 것인가를 알아내야 합니다. 기술 보고서의 결론은 이랬습니다. 인간은 모든 환경을 풀어냈다. 반면 2026년 3월 기준 프런티어 AI 시스템은 1% 미만의 점수를 받았다. 상금은 200만 달러가 넘게 걸렸고이 숫자는 AI는 아직 인간 근처에도 못 왔다는 가장 선명한 증거로 인용됐습니다. 여기서이 벤치마키의 채점 방식을 잠깐 짓고 가야 합니다.이 점수는 정답률이 아니라 인간 대비 행동 효율입니다. 사람들이 그 게임을 처음 접했을 때 몇 번의 행동으로 클리어했는지를 기준선으로 잡고 AI가 그보다 얼마나 헤맸는지를 재는 겁니다. 100점은 모든 레벨을 다 깨면서 동시에 인간만큼 효율적으로 깼다는

6:10 뜻입니다.이 정의를 기억해 두십시오. 7월 오픈 AI가 GPT 5.6 솔에 두 가지 설정을 붙였다고 발표합니다. 장기 추론을 유지하는 설정 그리고 컨텍스트를 압축하는 설정 모델은 그대로였습니다. 그런데 자체 측정 기준으로 점수가 13.3점에서 38.3점으로 3점으로 세배 가까이 뛰었습니다. 출력 토크는 오히려 16분로 줄었고요. 그래서 아직 인간 효율의 40%에 몸 미치는 수준이었습니다. 그리고 8월 21일 엔비디아가 결과 하나를 내놓습니다. 엔비디아 연구즈는 AVO라는 자체 에이전트 시스템을 만들었습니다. 지속적인 기억 그리고 감독자를 갖춘 구조입니다. 여기에 엔트로픽의 클로드 오퍼스 5를 태웠습니다. ABO에

6:57 태운 결과는 100점이었습니다. 25개 환경, 183개 레벨을 하나도 남김없이 전부 클리어했습니다. 앞에 정의를 떠올려 보십시오. 이건 단순히 다 깼다는 뜻이 아니라 처음 그 게임을 접한 인간만큼 효율적으로 깼다는 뜻입니다. 다시 말씀드리겠습니다. 모델은 그대로입니다. 훈련을 더 시킨 것도 파라미터를 늘린 것도 아닙니다. 그냥 그 모델을 감싸는 시스템을 바꿨습니다. 다섯 달 전 프런티어 AI 전체가 1%도 못 넘기 그 시험에서 말입니다.이 실험이 우리에게 알려주는 것은 대단히 큽니다. 테크 크런츠는이 사건을 이렇게 유약했습니다. 진짜 주인공온 모델이 아니라 한네스였다. 그리고 저는 여기서 아주 상징적인 장면 하나를 봅니다. Abo는 아크i3 모델

7:42 순위표에 아예 이름이 없습니다. 모델이 아니니까요. 우리가 여태 성능을 제너 그 순위표 밖에서 100점이 나와 버린 겁니다. 여기서 오늘 이야기에 가장 중요한 통찰이 나옵니다. 앞으로 AGI는 모델 하나가 아니라 시스템일 가능성이 매우 높습니다. GPT6의 IQ는 몇 점인가? 같은 질문보다이 시스템 전체가 인간의 개입 없이 얼마나 오래 얼마나 안정적으로 목표를 수행할 수 있는가가 훨씬 중요한 측정 기준이 된다는 뜻입니다. 모델의 지능은 재료일 뿐이고 기억과 도구와 구조가 결합되는 순간 능력의 계단식으로 튀어오릅니다. 그리고 저는이 실험에서 하나 더 굉장히 아이러니아 대목을 봤습니다. 엔비디아가 붙인 핵심 부품이 무엇이었습니까? 감독자였습니다. 에이전트가 엉뚱한

8:28 방향으로 세거나 막다는 길을 파고들 때 방향을 잡아주는 역할. 취재는 그걸 CEO 옆구리를 찔러주는 존재라고 표현했습니다. AI를 인간 수준까지 끌어올린 조각조 하나가 결국 감독하는 존재였다는 겁니다. 알트 AGI3의 다섯 달을 보면 AI가 못 하는게 아직 많다는 식의 발로는 유통 계한이 짧다는 거를 알게 됩니다. 지금이 순간 못하는 일이 반년 뒤에도 못할 것이라는 보장이 없습니다. 물론 시간을 예측한 일 자체의 어려움에 대해 AI 미래 시나리오의 최고의 명 AI 시내 탄생 인간의 종말은 정확히 경고를 남겼습니다. 그 기술이 정확히 언제 등장할지를 맞추는 일은 훨씬 더 어려운 문제였다. 어떤이는 2년 안에 나온다고 했지만 실제로는 50년이 걸렸고 또 다른이는 50년 뒤에는

9:15 가능하다고 말해 놓고 자신이 2년 만에 만들어 버리기도 했다. 인간은 천년 동안 날지 못할 거야. 1901년 글라이드 실험에 지친 윌버 라이트가 동생 오빌에게 이렇게 말했다. 그리고 단 2년 뒤인 1903년에 그들은 하늘을 날았다.이 관점에서 보면 알트먼의 2026년 말은 대단히 강한 주장입니다. 언젠가 온다는 이야기가 아니라 불과 몇 달이라는 구체적인 시간표를 못 박았기 때문입니다. 그리고 라이트 형제의 사례가 알려주는 건 두 방향입니다. 틀릴 수 있다는 것. 그리고 생각보다 훨씬 빠를 수도 있다는 것. 1%에서 100점이 다섯 달이 걸린 시대에는 후자를 더 무겁게 봐야 할지도 모르겠습니다. 5. 그러나 이번 발언에서 가장 중요한 단어는 AJI가 아니다. 제가 보기에 가장 중요한

10:02 단어는 오히려 AI 연구 인턴입니다. 왜냐하면 이것이 일정 수준 이상으로 진짜 작동하면 AI 발전의 구조 자체가 바뀌기 때문입니다. 지금까지는 인간 연구자 더 좋은 AI, 인간 연구자 다음 AI였습니다. 앞으로는 인간 연구자, AI 연구자, 더 좋은 AI, 더 강한 AI 연구자, 더 좋은 AI가 됩니다. 그리고 결정적으로 AI 연구자는 복재가 가능합니다. 뛰어난 인간 연구자 100명을 모으려면 엄청난 돈과 시간이 들지만 유능한 AI 연구자 하나가 만들어지면 이론적으로는 수백 수천개의 복사본을 병렬로 돌릴 수 있습니다. 24시간 쉬지 않고 가설을 세우고 코드를 짜고 실패를 분석하고 다음 실험을 하는 겁니다. 그리고

10:48 바로이 지점을 AI 시내탄생 인간의 종말은 정확하게 겨냥해 두었습니다. 파국으로 향하는 길은 인간이 직접 초지능을 만드는 길보다 훨씬 더 짧고 빠를지도 모른다. 그 길은 어쩌면 스스로 더 똑똑한 AI를 만드는데 실질적으로 기여할만큼 고도화된 AI를 통해 열릴 수도 있다. 그리고 같은 대목에서 이렇게 책은 덧붙입니다. AI 기업들은 본성상 혹은 관선상 경계를 계속 밀어붙일 것이다. 더 똑똑한 지능을 만들어야 이익이 생기기 때문이다. 그 동기는 인간 수준에서 멈추지 않는다. AI가 AI 연구를 스스로 하기 시작하면 그 지점은 현재의 발전 속도보다 훨씬 빨리다고 올지도 모른다. 6. 만약 정말로 연말에 AGI에 도달한다면 무엇이 먼저 밝힐까? 저는 대량 실업이 첫

11:33 번째 충격이라고 보지 않습니다. 첫 번째 충격은 화이트러 업무 단위에 재설계일 가능성이 큽니다. 지금은 사람이 일하고 AI가 보조합니다. 앞으로는 사람이 목표, 조건, 권한, 평가 기준을 정하고 AI가 실행 대부분을 하고 사람이 최종 검토하는 구조로 바뀝니다. 즉 인간의 업무가 생산에서 검토로, 실행에서 지위로, 작성에서 판단으로, 검색에서 문제 정의로 이동합니다. AI가 생산물을 100배 많이 만들 수 있게 되면 사람에게 필요한 능력은 100배 만드는 능력이 아니라 무엇이 좋은지 알아보는 능력, 무엇을 시킬지 결정하는 능력, 잘못됐다는 것을 발견하는 능력, 결과에 책임지는 능력이 됩니다. AJ가 가까워질수록 생상 능력이 아니라 판단 능력이 희소

12:20 자원이 되는 겁니다.이 문제를 가장 실무적으로 파고든 책이 AI 시대 어떻게 일할 것인가입니다.이 이 책은 AI 시대에 사라질 사람의 유형을 아주 냉정하게 그립니다. 앞으로 이런 절차적 업무는 점점 사람이 아닌 AI의 일로 관주될 것이다. 그리고 좀 모자한 인간 AI는 기계와의 경쟁조차 꿈꾸지 못한 채 기계의 성능에 그대로 삼켜질 것이다. 정답을 제시하고 속도를 관리하고 절차를 통제하는 일. 그동안 우리가 일 잘한다고 불렀던 그 능력이 정확히 AI가 가장 잘 아는 영역이라는 겁니다. 그렇다면 남는 일은 무엇인가? AI 시대 어떻게 일할 것인가는 그것을 번역자와 증폭자라고 부릅니다. AI가 내놓는 후 불투명한 결과를 인간의 언어와 가치로 옮기는

13:06 일 그리고 AI가 놓친 것을 찾아 매우는 일입니다. 그리고이 책에 가장 인상적인 한 문장이 나옵니다. AI를 검증하는 것은 선택이 아니라 새로운 의무다.이 문장의 통찰은 앞에 M비디아 실험에서 그대로 드러납니다. 세계 1위 모델을 100점으로 끌어올린 시스템의 핵심 부품 중 하나는 더 큰 모델도 더 많은 데이터도 아니었습니다. 감독자였습니다. 방향이 어긋날 때 잡아주고 막다는 길을 파고들 때 멈춰 세우는 존재. AI의 성능을 끝까지 끌어올리는데 검증하고 감독하는 존재가 필요하다는 사실이 이제 기술적으로도 드러나고 있다는 것입니다. 엔비디아는 그 역할을 코드로 구현했지만 우리 조직에서 그 역할을 하는 건 여전히 사람입니다. 그런데 정작 우리 각자의

13:51 책상 위에는 AI가 내놓은 결과물을 검증 없이 그대로 넘기는 일이 매일 일어나고 있죠. 그리고 AI 시대 어떻게이를 것인가는 그 검증의 전제 조건을 이렇게 말합니다. 번역하고 증폭하고 성찰한이 모든 역할의 전제 조건은 무엇인가? 그것은 바로 자신이 AI보다 못할 수 있다는 인정이다. 정리하겠습니다. 오픈 AI가 2026년 말에 AGI를 맞는다는 문장 자체는 그대로 받아들이기 어렵습니다. AGI의 정의가 너무 유동적이고 오픈 AI 자체 기준에 의존하고 있으며 외부 검중도 없기 때문입니다. 그러나 그 말을 하게 만든 배경 즉 장기 지속 에이전트, 컴퓨터 자율 사용, 연구 자동화, 새로운 지식 발견, AI가 AI

14:37 연구를 수행하는 흐름은 대단히 중요합니다. 그리고 알크 AGI3에 다섯 달이 보여줬듯 이제 능력은 모델이 아니라 시스템 단위로 점프합니다. 그래서 진짜 질문은 AGI가 올해 나오느냐가 아니라 이것입니다. AI가 인간 없이 며칠에서 몇 주짜리 지적 작업을 신뢰성 있게 수행하고 더 나은 AI를 만드는 연구까지 시작하느냐. 그 기준으로 보면 2026년 하반기는 상당히 중요한 시기에 들어온 곳이 맞다는 생각입니다. 오늘 이슈 정리는 이것을 마치고요. 오늘도 역시 이런 굵직굵직한 AI 이슈를 깊게 이해할 수 있는 두 권의 책을 추천해 드리겠습니다. 먼저 지속해서 추천해 드리고 있는 AI 시내 탄생 인간의 종말입니다. 다행스럽게도 이번 세리

15:23 CEO에서 2026년 CEO들의 휴가 필톡서 12권의 AI 시내 탄생 인간의 종말이 꼽혔습니다. 맞습니다.이 책은 CEO들이 무조건 읽어야 하는 책입니다. AI 신내 탄생 인간의 종말은 AI가 왜 만들어진 존재가 아니라 자라나는 존재인지, 왜 우리가 그 내부를 이해할 수 없는지 그리고 정렬 문제를 풀지 못한 채지능을 향해 달려가는 것이 왜 인류 전체를 건 도박인지를 한권으로 정리해 줍니다. 결론에 동의하든 하지 않든이 최악의 그림을 한 번은 정면으로 응시해 본 사람만이 헤드라인에 휩쓸리지 않고 중심을 잡을 수 있습니다. AI 신의 탄생 인간의 종말은 유코 가디언 올레이 책에 선정되었고 수많은 AI 석학과 노벨 수선자가 강력 추천한 책입니다.

16:09 그리고 출간되자마자 자기 개발 분야 베셀레 올은 AI 시대 어떻게 이럴 것인가 또한 추천드립니다.이 이 책은 AI라는 거대한 흐름 속에서 당장 내일 아침 내 책상에서 무엇을 해야 하는가에 대한 답입니다. 왜 절차적 업무에 매달리는 사람이 기계에 삼켜지는지 왜 AI 시대의 리더가 답을 주는 사람이 아니라 질문하는 사람이어야 하는지 그리고 왜 검증이 선택이 아니라 의무가 되었는지 엔비디아가 코드로 구현한 감독자의 가치를이 책은 통찰력 있게 다루고 있습니다. 특히 AI 시대 어떻게 일할 것인가는 AI 명조 중 드물게 국내 책로 대한민국 맥락에 맞게 AI와 어떻게 하면 일을 잘할 수 있을지 개인, 조직, 리더십까지 아우르는 진짜 AI와 함께 일을

16:54 제대로 할 수 있도록 도와주는 책입니다. 직장인이라면 특히 조직의 리더 혹은 리더를 꿈꾸는 분이라며 AI 시대에 어떻게 일할 것인가를 꼭 읽어 보십시오. 정리하며 AI 시내 탄생 인간의 종말은이 길의 끝에 무엇이 있는지 알려주는 경고등이고 AI 시대 어떻게 일할 것인가는 그 길 위에서 오늘 어떻게 걸려야 하는지 알려주는 지도입니다. 알트먼의 말이 맞든 틀리든 앞으로 우리는 이런 뉴스를 훨씬 더 자주 보게 될 것입니다. 그때마다 흔들리지 않으려면 헤드라인이 아니라 그 밑에 깔린 구조를 볼 줄 알아야 합니다.이 두 건이 그 눈을 만들어 줄 것이라 저는 확신합니다. 지금까지 독서 연구소였습니다. 감사합니다.