인공지능 진화의 분기점: AGI 우선 vs. DCI 우선

본 기사는 인공지능 진화의 새로운 패러다임으로 '지능 순서'의 중요성을 강조하는 논문을 소개합니다. AGI와 DCI의 출현 순서에 따라 미래가 무한 경쟁 또는 무한 협력으로 이어질 수 있으며, 이는 인류의 미래와 직결되는 중대한 문제임을 시사합니다.

인공지능 진화의 새로운 패러다임: 지능 순서의 중요성

기존의 인공지능 연구는 주로 AGI(Artificial General Intelligence, 인공 일반 지능)의 출현과 그에 따른 인간 가치와의 조화에 초점을 맞춰왔습니다. 하지만 Andy E. Williams의 논문, "Intelligence Sequencing and the Path-Dependence of Intelligence Evolution: AGI-First vs. DCI-First as Irreversible Attractors"는 이러한 관점에 도전장을 내밉니다. 논문은 지능 순서, 즉 AGI와 DCI(Decentralized Collective Intelligence, 분산 집단 지능) 중 어떤 것이 먼저 등장하는지가 장기적인 지능의 궤적을 결정짓는 핵심 요소임을 주장합니다.

두 갈림길: AGI 우선 vs. DCI 우선

논문은 동역학 시스템, 진화 게임 이론, 네트워크 모델을 활용하여 AGI 우선 시나리오와 DCI 우선 시나리오를 분석합니다. AGI가 먼저 등장하는 경우, 중앙 집중화된 시스템이 자리 잡으면서 자원 독점과 계층적 지배 구조가 형성되어 존재적 위험이 고착될 수 있습니다. 반면, DCI가 먼저 발전하는 경우, 분산된 협력적 평형 상태가 구축되어 지능이 안정적으로 발전할 가능성이 높아집니다.

흥미롭게도, 논문은 지능 자체가 자기 모델링 방식에 따라 특정한 경로(AGI 또는 DCI)를 선호할 수 있다고 제시합니다. 외부에서 부여된 공리에 기반한 모델링은 AGI를, 반복적인 내부 시각화에 기반한 모델링은 DCI를 각각 더 선호할 수 있다는 것입니다.

검증과 미래

이러한 가설을 검증하기 위해 논문은 시뮬레이션, 역사적 사례 연구, 지능 네트워크 분석 등 다양한 방법론을 제안합니다. 연구 결과는 지능 순서가 문명의 전환점이 될 수 있음을 시사합니다. 즉, 지능 순서에 따라 미래가 무한 경쟁 또는 무한 협력으로 이어질 수 있다는 것입니다. 이는 단순한 기술적 문제를 넘어, 인류의 미래와 직결되는 중대한 질문을 던집니다.

핵심 내용:

• 지능 순서의 중요성: AGI와 DCI의 출현 순서가 지능 진화의 궤적을 결정
• 비가역성: AGI 우선 또는 DCI 우선 시나리오는 각각 독점 또는 협력으로 이어지는 비가역적인 결과를 초래
• 자기 모델링의 영향: 지능의 자기 모델링 방식이 AGI 또는 DCI 경향성에 영향
• 검증 방법: 시뮬레이션, 역사적 사례 연구, 지능 네트워크 분석 등 제안