AGI의 정의

초록

인공일반지능(AGI)에 대한 명확한 정의의 부재는 현재의 전문화된 인공지능과 인간 수준 인지 능력 간의 격차를 모호하게 만듭니다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 AGI를 학력이 높은 성인과 동등한 인지적 다양성과 숙련도를 갖춘 상태로 정의하는 정량적 프레임워크를 제안합니다. 이를 구현하기 위해 우리는 인간 인지에 대한 경험적으로 가장 검증된 모델인 Cattell-Horn-Carroll 이론에 방법론을 근거합니다. 이 프레임워크는 일반 지능을 추론, 기억, 지각 등 10가지 핵심 인지 영역으로 세분화하고, 확립된 인간 심리측정 배터리를 인공지능 시스템 평가에 적용합니다. 이 프레임워크를 적용한 결과 현대 모델들이 매우 '불균일한' 인지 프로필을 보임을 확인했습니다. 지식 집약적 영역에서는 숙련된 반면, 현재의 인공지능 시스템은 특히 장기 기억 저장과 같은 기초적인 인지 메커니즘에 심각한 결함을 가지고 있습니다. 이를 통해 도출된 AGI 점수(GPT-4 27%, GPT-5 58%)는 AGI 달성까지 남은 상당한 격차와 함께 빠른 진전을 구체적으로 수치화합니다.

English

The lack of a concrete definition for Artificial General Intelligence (AGI) obscures the gap between today's specialized AI and human-level cognition. This paper introduces a quantifiable framework to address this, defining AGI as matching the cognitive versatility and proficiency of a well-educated adult. To operationalize this, we ground our methodology in Cattell-Horn-Carroll theory, the most empirically validated model of human cognition. The framework dissects general intelligence into ten core cognitive domains-including reasoning, memory, and perception-and adapts established human psychometric batteries to evaluate AI systems. Application of this framework reveals a highly "jagged" cognitive profile in contemporary models. While proficient in knowledge-intensive domains, current AI systems have critical deficits in foundational cognitive machinery, particularly long-term memory storage. The resulting AGI scores (e.g., GPT-4 at 27%, GPT-5 at 58%) concretely quantify both rapid progress and the substantial gap remaining before AGI.

AGI의 정의

A Definition of AGI

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