## 🤖 AI 지능 정체기 속, 진짜 돌파구는 어디에?

컴퓨팅 자원과 비용에만 집중하는 현재 AI 산업에서, 진정한 지능의 도약은 어디서 일어나고 있을까요? 💡 이번 영상은 두 가지 중요한 AI 이야기를 다룹니다. 첫째는 LLM(대규모 언어 모델)이 주도한 실제 과학적 발견(CS2-Scale) 이고, 둘째는 AGI(일반 인공지능)를 향한 핵심 과제인 '지속학습(Continual Learning)'의 현실적 장벽입니다. 계산력 경쟁 너머, AI의 본질적 진보를 살펴봅니다.

## 🔬 Part 1: LLM의 과학적 발견, CS2-Scale

C2S(Citation-Scale-Synergy)란?

구글의 Gemma 모델을 활용한 이 프로젝트는 기존 과학 논문 데이터를 LLM이 분석해 새로운 과학적 가설을 생성하는 방법론입니다. 단순히 정보를 요약하는 수준을 넘어, 실제 발견(Discovery)으로 이어질 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

왜 중요한가?

• AI의 역할 변화: AI가 도구(Tool)를 넘어 공동 연구자(Collaborator) 로 진화할 수 있는 신호탄입니다.
• 비용 대비 효율: 막대한 컴퓨팅 파워 없이도 기존 지식의 재조합을 통한 혁신이 가능함을 입증했습니다.

## 🧠 Part 2: AGI 정의와 지속학습의 난제

AGI 정의 논문의 핵심

'AGIdefinition.ai'에서 발표한 논문은 AGI를 정의하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 핵심은 단일 작업 성능이 아닌, 다양한 영역에서 학습하고 적응하는 일반화 능력을 강조한다는 점입니다.

지속학습(Continual Learning)의 문제

OpenAI 연구자 제리 트보렉(Jerry Tworek)은 인터뷰에서 현재 AI의 가장 큰 한계로 'Catastrophic Forgetting' (파괴적 망각)을 지목했습니다. 이는 새로운 것을 배울 때 이전에 배운 것을 잊어버리는 현상으로, 진정한 AGI 달성을 가로막는 핵심 장애물입니다.

Sora 2의 수학 문제 해결 능력

텍스트-비디오 생성 모델인 Sora 2가 수학 문제를 푸는 모습을 보여주는 연구가 소개됩니다. 이는 멀티모달 AI가 추론 능력을 갖추고 있음을 시사합니다.

주제	핵심 내용	의의
CS2-Scale	LLM(Gemma)을 이용한 과학 논문 분석 및 가설 생성	AI의 과학적 발견 참여 가능성 증명
AGI 정의	일반화 능력과 적응성을 중심으로 한 새로운 정의 제시	AGI 논의의 방향성 제시
지속학습	'파괴적 망각' 문제로 인한 진화 한계	AGI 실현의 핵심 과제 도출
Sora 2	비디오 생성 모델의 수학적 추론 능력 시연	멀티모달 AI의 진화 가능성

## 💎 결론: AI의 다음 진화는 '지능' 그 자체에 대한 탐구로

현재 AI 산업은 규모(Scale)와 컴퓨팅(Compute) 에 집중되어 있습니다. 그러나 이번에 소개된 두 이야기는 '지능의 질(Intelligence Quality)'과 '학습의 메커니즘(Learning Mechanism)' 에 대한 근본적인 탐구가 동반되어야 지속 가능한 진보가 가능함을 보여줍니다. 🚀

요약:

1. LLM은 도구를 넘어 과학적 공동 연구자 역할의 가능성을 열었습니다.
2. AGI는 단순한 성능이 아닌 지속적 학습과 적응 능력으로 정의되어야 합니다.
3. '파괴적 망각' 문제 해결은 AGI 달성을 위한 가장 시급한 과제 중 하나입니다.

AI의 미래는 더 큰 모델이 아니라, 더 똑똑하게 학습하는 모델을 만드는 데 있을 것입니다.