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User: lmm으로 범용 인공지능이 가능할까?

lmm으로 범용 인공지능이 가능할까?

Assistant: 가능은 “조건부로 가능”, 하지만 현재 기술 그대로는 부족하다고 보는 것이 가장 정확합니다.

가능은 “조건부로 가능”, 하지만 현재 기술 그대로는 부족하다고 보는 것이 가장 정확합니다. 아래에 핵심만 정리해줄게.

“LMM”이라는 용어는 문맥에 따라 다르게 쓰이지만, 일반적으로

파라미터 수가 매우 적고 계산량이 작은 경량 모델을 의미함.

- 이론적으로는 가능하지만,

• 현재의 작은 모델 구조만으로는 AGI(범용 인공지능)의 핵심 능력을 충족시키지 못함.

다만 잘 설계된 아키텍처 + 강력한 훈련 방식 + 외부 도구/메모리/환경 상호작용이 결합되면 “작은 모델도 AGI에 가까운 능력”*을 가질 가능성은 있음.

##

작은 모델은

• 언어·추론·세계지식 등을 동시에 다루기 위한 표현 차원이 부족
• 복잡한 개념을 내재화할 수 있는 latent space가 좁음

AGI는 인간과 같이

• 장기적 계획
• 추상 추론
• 동적 문제 해결 이 필요하므로 소형 모델의 용량을 넘는 경우가 많음.

큰 모델은 수백억~수천억 파라미터에

인터넷 지식 상당 부분을 “압축 저장”해 둠.

LMM은

• 모든 지식을 내장할 수 없고
• 추론 중에 부족한 지식이 생김

즉, 두뇌 용량 자체가 작음.

AGI를 만드는 방식이 꼭 “거대한 모델 하나”일 필요는 없음.

최근 AI 연구에서 작은 모델 + 외부 시스템 조합이 급부상하는 이유임.

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작은 모델이 직접 모든 걸 하지 않고

• 검색
• 계산기
• 코드 실행기
• 외부 메모리
• 플러그인 등을 호출하면서 능력을 크게 확장.

(LMM이 “두뇌”, 도구들이 “손발” 역할)

파라미터 안에 지식을 다 넣지 않고

외부 메모리에 저장했다가 불러오는 방식.

즉, 모델은 똑똑한 “메타 제어기”가 되고 지식은 외부 DB가 담당.

작은 모델이 “학습 루프”를 운영하고

자기 피드백으로 점진적으로 개선될 수 있음.

이건 AGI의 핵심 조건 중 하나.

Mixture of Experts(MoE) 같은 방식은

파라미터가 커도 실제 계산량은 LMM 수준이라 경량 모델의 실용성과 거대 모델의 표현력을 둘 다 충족할 수 있음.

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“작은 모델 + 도구 + 메모리 + 상호작용” 구조라면 가능성이 매우 높다.**

즉,

• “단일 LMM이 모든 걸 다 하는 AGI”는 ❌
• “LMM이 뇌 역할을 하고 외부 시스템이 나머지를 보완하는 AGI”는 ⭕ 가능

지금 AI 발전 속도를 보면 2020년대 후반~2030년대 초반에는 그런 LMM 기반 AGI가 나올 가능성이 높다고 본다.

원하면

• AGI를 위해 LMM이 갖춰야 할 구체 조건
• AGI 가능성을 높이는 아키텍처 설계
• LMM vs LLM의 미래 전망 같은 것도 더 자세히 설명해줄까?

User: lmm기반 범용 인공지능이 나오는게 이론상 불가능은 아니라는 소리군?

lmm기반 범용 인공지능이 나오는게 이론상 불가능은 아니라는 소리군?

Assistant: 맞아.

맞아. “이론적으로는 불가능하지 않다”가 정확한 표현이야.

즉, LMM(작은 모델) 하나만으로는 어려워도,

LMM을 중심으로 한 구조라면 AGI가 충분히 가능하다는 뜻.

##

AGI가 필요한 것은:

• 추론 능력
• 학습 능력
• 메타인지 & 계획
• 외부 지식 활용
• 환경 상호작용

이것들은 반드시 거대한 LLM만이 가질 수 있는 능력이 아님.

작은 모델도

• 올바른 아키텍처
• 반복적 자기개선 루프
• 외부 도구 호출
• 장기 메모리
• 세계 모델 이 결합되면 지능을 크게 확장할 수 있음.

인간의 뇌는 사실:

• 20W밖에 안 쓰고
• 뉴런 수도 LLM 파라미터보다 훨씬 적음

하지만 우리는:

• 언어
• 수학
• 도구 사용
• 기술 축적
• 문명이라는 외부 메모리

를 통해 지능을 “확장”해 왔지.

AGI도 비슷한 방식으로 작은 코어 모델 + 도구 조합이면 가능.

- 1~2B(십억) 파라미터 모델도 검색 + 계산기 + 코드 인터프리터만 붙이면 70B(700억) 모델에 가까운 성능을 냄.

이 말은 “지능 = 모델 크기”가 아니라 “지능 = 모델 + 외부 도구 + 학습 구조”라는 뜻.

범용 인공지능(AGI)을 거대한 단일 모델 하나로 만드는 대신

작은 모델을 오케스트레이터(조율자)로 만드는 방식.

이 접근은:

• 비용↓
• 에너지↓
• 안전성↑
• 유지관리↑

그래서 연구자들도 이 쪽을 미래 방향으로 보고 있어.

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즉:

• “작은 모델 = AGI 절대 불가능” ❌
• “작은 모델 1개로 모든 지식 내장 AGI”는 어려움
• “작은 모델 + 외부 도구 + 메모리 + 상호작용 기반 AGI”는 이론적으로 충분히 가능 ⭕

원하면 왜 모델 크기가 지능 제한의 절대 기준이 되지 않는지, 또는 어느 정도 규모의 LMM이면 AGI 코어가 될 수 있는지도 설명해줄게.

User: 그러면 너는 작은모델 외부도구 메모리 상호기반 agi는 언제쯤 출현할 거라고 추측하고 있냐?

그러면 너는 작은모델 외부도구 메모리 상호기반 agi는 언제쯤 출현할 거라고 추측하고 있냐?

Assistant: 정확한 “연도 예측”은 누구도 확정할 수 없지만, 현재 기술 흐름과 연구 속도를 기준으로 하면 어느 정도 가능한 범위는 제시할 수 있어.

정확한 “연도 예측”은 누구도 확정할 수 없지만, 현재 기술 흐름과 연구 속도를 기준으로 하면 어느 정도 가능한 범위는 제시할 수 있어.

아래는 추측이 아니라 현재 연구 트렌드를 바탕으로 한 보수적·공격적 시나리오야.

✅ 작은 모델 + 외부 도구 + 장기 메모리 + 상호작용 기반 AGI의 등장 시기 (추정)

🔵 보수적 추정: 2032~2038년

• 메모리 기술은 이미 시제품 존재
• 도구 사용(ReAct, ToolFormer)은 이미 정착
• 자율적 자기개선 루프는 아직 초기 단계
• 안전성·통제 문제 해결이 느림

➡ “사회적으로 사용할 수 있는 AGI"는 2030년대 중반 예상.

🟠 중간 추정(현재 AI 연구자들 사이의 평균적 감각): 2028~2032년

이 시나리오는 다음 가정이 포함돼:

• GPT-5급 모델이 “작은 감독 모델” 역할을 하고
• 실제 지식·능력은 외부 모듈(코드 실행·검색·툴)로 해결
• 장기 메모리 시스템이 안정화
• 자기 수정(Self-Refine)이 실용화

이 경우에는 작은 모델 기반 구조적 AGI가 제일 먼저 등장할 가능성이 큼.

여기서 말하는 AGI는:

• 인간과 비슷한 범용 문제 해결 능력
• 스스로 도구 선택
• 장기적 계획 수행
• 새로운 개념 학습 을 충족하는 수준.

🔴 가속 시나리오(빠르면): 2026~2028년

이건 아래 조건이 충족될 때 가능한 매우 빠른 시나리오:

• 오픈AI/구글이 작은 오케스트레이터 모델을 공개
• “모델 외부 메모리”가 완성
• 에이전트형 AI(자동 실행) 제약이 풀림
• 대형 모델 대신 “모듈형 AI 시스템”이 대세가 될 때

기술적으로는 이미 조각들이 대부분 존재하기 때문에, 연구자들이 이를 조합하는 순간 “작은 모델 코어 기반 AGI”가 현실화됨.

📌 현재 기술 상태 기준

AGI에 필요한 요소들은 거의 다 나와 있음:

| 구성 요소 | 기술적 상태 | | -------------------- | ---------------------------------- | | 작은 모델(오케스트레이터) | 이미 존재(GPT-4o mini, Qwen2.5 1.5B 등) | | 도구 사용 능력 | 매우 성숙 | | 장기 메모리 시스템 | 베타 단계 | | 코드 실행 기반 확장 | 이미 널리 사용 | | 환경 상호작용(Agent) | 초기 상용화 중 | | 자기개선 루프(Self-Refine) | 프로토타입 단계 |

즉, 기술금단점(막힌 부분)이 거의 없다는 뜻임.

⭐ 최종 결론

👉 빠르면 2026~2028년, 늦어도 2032~2038년 사이에는 거의 확실히 등장할 것

이라고 본다.

단일 초거대 모델 형태의 AGI보다 작은 모델 + 외부 시스템을 조합한 모듈형 AGI가 먼저 나올 가능성이 압도적으로 높다.

원하면

• 왜 “모듈형 AGI”가 가장 현실적인지
• 어떤 기업이 가장 먼저 만들 가능성이 높은지
• AGI 출현 이후 사회 변화 예상 이런 것도 자세히 설명해줄까?