기반 모델 시대의 인간 중심 지능: 서베이

초록

인간 중심 지능은 기반 모델 시대에 접어들면서 규모, 전이 가능성, 범용 모델링에 대한 중요성이 커지며 진화하고 있다. 그러나 인간 중심 지능은 아직 기반 모델과 완전히 통합되어 기반 모델에서 관찰되는 수준의 비약적 발전을 달성하지 못하고 있다. 더욱 중요하게는, 이 광범위한 연구 영역 전반에 걸친 최근의 진전들이 과업, 양식, 연구 공동체 간에 분절된 채로 남아 있어, 그 내재적 개념적·방법론적 연관성이 불명확하다. 이러한 분절을 해소하고 기반 모델 시대의 인간 중심 지능을 재고하기 위해, 우리는 인간을 시각적 외관과 공간 기하학을 통한 관찰 가능한 주체, 운동학적 역학과 상호작용 모델링을 통한 역동적 행위자, 세계 시뮬레이션과 구현된 행위주체성을 통한 상황적 에이전트로 바라보는 여섯 가지 상호연결된 수준을 통합하는 전 스펙트럼 인간 맥락 분류 체계를 제안한다. 다음으로, 우리는 인간 중심 데이터군, 계산 아키텍처 패러다임, 대표적인 훈련 및 추론 최적화 전략을涵盖하는 이 분야의 방법론적 토대를 제시한다. 그런 다음 이러한 수준들에 걸친 대표적 방법들을 체계적으로 검토하고 관련 데이터셋, 벤치마크, 평가 지표를 정리한다. 또한 확장 가능하고 신뢰할 수 있으며 물리적으로 근거하고 배포 가능한 인간 중심 지능을 향한 공개 과제와 유망한 연구 방향을 논의하여, 이 분야의 발전을 위한 일관된 프레임워크와 실용적 참조 자료를 제공하고자 한다. 마지막으로, 우리는 프로젝트 페이지에서 체계적으로 정리되고 지속적으로 갱신되는 인간 중심 AI 문헌 및 자원 모음을 제공한다.

English

Human-centric intelligence is evolving in the foundation-model era, with growing emphasis on scale, transferability, and general-purpose modeling. Yet it has not fully integrated with foundation models to achieve the comparable progress seen in them. More importantly, recent advances across this broad landscape remain fragmented across tasks, modalities, and research communities, leaving their intrinsic conceptual and methodological connections unclear. To bridge these divides and rethink human-centric intelligence in the foundation-model era, we introduce a full-spectrum human context taxonomy that integrates six interconnected levels by viewing humans as observable subjects through visual appearance and spatial geometry, as dynamic actors through kinematic dynamics and interaction modeling, and as situated agents through world simulation and embodied agency. We next present the methodological foundations of the field, covering human-centric data families, computational architecture paradigms, and representative training and inference optimization strategies. We then systematically review representative methods across these levels and organize the associated datasets, benchmarks, and evaluation metrics. We further discuss open challenges and promising research directions toward human-centric intelligence that is scalable, trustworthy, physically grounded, and deployable, aiming to provide a coherent framework and practical reference for advancing the field. Finally, we provide a systematically organized and continuously updated collection of human-centric AI literature and resources on our project page.