AGI는 목표가 아니다. 지능 분배가 목표다.

Source: Dev.to

AGI에 대한 집착은 실제 전환점을 놓치고 있다

AGI는 연구상의 이정표일 뿐이다.
지능 배포는 사회·경제적 변혁이다.

AI가 실제로 미치는 영향 대부분은 모든 일을 할 수 있는 단일 시스템에서 나오지 않는다:

• 더 빠르게 배포하는 주니어 개발자
• 작은 팀이 대규모 팀처럼 운영되는 경우
• 적은 정보로 더 나은 결정을 내리는 창업자
• 워크플로 전반의 마찰을 줄이는 기업

이 모든 것이 AGI를 필요로 하는 것이 아니다. 의사결정이 이루어지는 바로 그곳에 지능을 배치하는 것이 필요하다.

지능은 사용할 수 있는 곳에서만 의미가 있다

실험실이나 API 뒤에만 존재하는 원시 지능은 가치가 제한적이다.
가치는 지능이 다음과 같이 적용될 때 창출된다:

• 워크플로에 내재화
• 행동 시점에 접근 가능
• 맥락과 의도에 맞춤
• 판단과 규칙에 의해 제한

다시 말해, 지능은 개발만이 아니라 배포가 필요하다. 그래서 같은 모델이 한 제품에서는 혁신적으로 느껴지고 다른 제품에서는 쓸모없게 보일 수 있다. 차이는 지능이 아니라 배치에 있다.

배포가 권력의 단위를 바꾼다

AI 이전 시대에 레버리지는 다음으로부터 나왔다:

• 자본
• 인력
• 인프라
• 정보 접근성

AI가 활성화된 현재는 레버리지가 점점 다음으로 이동한다:

• 누가 가장 빠르게 지능을 배포할 수 있느냐
• 누가 의사결정에 통합할 수 있느냐
• 누가 시스템 전반에 지능을 복합시킬 수 있느냐

그렇기 때문에 작은 팀이 큰 팀을 앞서는 것이다—더 좋은 모델 때문이 아니라, 더 짧은 지능‑배포 루프를 가지고 있기 때문이다.

AGI가 잘못된 기준인 이유

• AGI는 진행을 결승선으로 본다.
• 배포는 진행을 경사면으로 본다.

결승선은 기다리게 만들고, 경사면은 만들게 만든다. 사람들이 “이게 AGI인가?”를 논의하는 동안, 우리는 “다음에 지능을 어디에 두어야 할까?”를 물어야 한다. 두 번째 질문이 모멘텀을 만든다.

진짜 갈림길은 인간 대 기계가 아니다

다가올 갈림길은 인간과 AI 사이가 아니라:

• 지능을 효과적으로 배포할 수 있는 사람
• 배포하지 못하는 사람

AI를 중앙 집중식 역량으로만 보는 조직은 느리게 움직인다. AI를 팀·도구·워크플로 전반에 걸친 분산 레이어로 보는 조직은 더 빠르고, 더 날렵하며, 더 적응력이 높다.

지능 배포가 실제로 어떤 모습인가

실제로 지능 배포는 다음을 의미한다:

• 대시보드가 아니라 도구에 내재된 의사결정 지원
• 작업 후가 아니라 작업 중 AI 지원
• 일반적인 비서가 아니라 맥락 인식 시스템
• 자율성 위에 가드레일
• 교체보다 보강

이는 AGI만큼 극적이지 않지만 훨씬 강력하다.

대부분의 사람들이 놓치는 점

가장 중요한 통찰은 다음이다:

우리는 모든 일을 할 수 있는 기계가 필요하지 않다. 우리는 인간이 올바른 일을 더 자주 할 수 있도록 돕는 시스템이 필요하다.

이는 설계와 배포 문제이며, 연구 문제가 아니다.

앞으로의 방향

모델이 계속 개선됨에 따라 병목 현상은 다음에서 배포·통합·신뢰로 이동한다:

• 지능
• 컴퓨팅 파워
• 데이터

승자는 지능을 다음에 배치할 수 있는 사람이다:

• 의사결정 가장자리에
• 실제 워크플로 내부에
• 사람들이 실제로 사용하는 방식으로

AGI가 언젠가 도착할 수도 있지만, 미래는 이미 더 즉각적이고 실용적인 무언가에 의해 형성되고 있다.

핵심 요점

오늘 AI로 무언가를 만든다면 가장 중요한 질문은 “AGI에 얼마나 가까워졌는가?”가 아니다.

그 대신: “다음에 지능을 어디에 배포해야 할까?”

진보는 단일 돌파구에 의해 정의되지 않는다; 지능이 얼마나 널리, 그리고 현명하게 적용되는가에 의해 정의된다. 그 변화는 이미 진행 중이다.