과학기술정신부	보도참고자료

보도시점	2025. 1. 24.(금) 15:00 (2025. 1. 25.(토) 조간)	배포	2025. 1. 24.(금) 13:30

미래 AI 판도를 흔들
범용인공지능(AGI) 핵심원천기술 확보 도전

범용인공지능(AGI) 핵심원천기술개발 사업(R&D) 예비타당성조사 착수

요구안 기준, 총 7년 간(`26~`32년) 9,313억원 투입 목표  ※ 예타 중 변동가능

과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 과기정통부)는 차세대 AI로 불리우는 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) 핵심원천기술 개발·확보 도전을 위해 예비타당성 조사(이하 예타)에 착수한다.

예타 요구안 기준, 총 7년(`26~`32년) 간 총사업비 9,313억원(국고 8,875억원, 민자 438억원)을 투입하여, 범용인공지능(AGI) 핵심원천기술 개발·확보에 도전하고, 이를 통해 대한민국의 차세대 AI 기술경쟁력 제고, 글로벌 AI 기술패권 경쟁에서의 주도적 역할을 적극 뒷받침한다는 방침이다.

※ ｢AI-반도체 이니셔티브｣(`24.4.), ｢국가 AI전략 정책방향｣(`24.9.) 등 통해 추진방향 제시

범용인공지능(AGI)은 특정 분야·목적에만 뛰어난 성능을 보여 활용이 제한 되는 오늘날의 AI(ANI, Artificial Narrow Intelligence)와 달리, 다양한 분야 에서 인간 수준 또는 그 이상의 범용적 지능을 갖는 AI로서, 합의된 정의가 없는 미지의 영역이자 미래 AI 판도를 흔들 기술로 다수 전문가가 전망하고 있다.

※ 美 의회는 연방정부의 AGI 개발 집중투자 등을 포함한 AI 맨해튼 프로젝트 촉구(`24.12.)

금번 예타 대상 사업에서는 AGI Level 2(ICLR* 기준) 수준의 원천기술 확보를 목표로, 그 기초가 되는 ➊인간 수준의 실세계 이해와 적용 능력(인지·표현 AI), ➋기억과 자율적 지식 축적 및 성장 능력(기억·성장 AI), ➌실세계 상호작용·행동을 위한 적응 및 수행능력(체화·연결 AI) 구현을 가능케 하는 핵심원천기술 개발에 도전할 계획이다.

* ICLR(International Conference on Learning Representations) : AI 분야에서 가장 권위있는 학회 중 하나

		< AGI 특성에 따른 3단계 구분 >		↱ 목표
카테고리	특성		Level 1		Level 2	Level 3
일반 General	▸ 특정 영역에서 인간을 능가하는 성능		✓		✓	✓
	▸ 실제 시나리오에서 인간을 능가하는 성능		✗		✓	✓
	▸ 사람의 개입 없이 스스로 진화		✗		✗	✓
모델 Internal	▸ 사람의 개입을 최소화하면서 새로운 상황에 적응		✗		✓	✓
	▸ 여러 영역에 걸쳐 지식을 일반화		✗		✓	✓
	▸ 창의성과 혁신성을 발휘		✗		✗	✓
	▸ 복잡한 의사 결정 프로세스에 참여		✗		✗	✓
상호작용 Interface	▸ 사람 및 다른 AI 시스템과 원활하게 협업하기		✗		✓	✓
	▸ 새로운 도구를 자율적으로 만드는 방법 배우기		✗		✓	✓
	▸ 자가 학습과 적응을 통해 지속적으로 향상 공감		✗		✗	✓
	▸ 감성 지능 및 사회 지능		✗		✗	✓
시스템 System	▸ 매우 안정적이고 지연 시간이 짧으며 처리량이 많은 서빙 지원		✓		✓	✓
	▸ 데이터, 전력 및 컴퓨팅 효율성으로 구축		✗		✓	✓
	▸ 자동 학습, 조정, 협업 및 배포 지원		✗		✗	✓
윤리·안전 Alignment	▸ 사람의 지시를 정확하게 따르기		✓		✓	✓
	▸ 특정 사용자의 선호도를 정확하게 따르기		✗		✓	✓
	▸ 사용자 수준과 사회 수준의 인간 가치 및 목표에 모두 부합		✗		✗	✓
※ 출처 : ‘How far are we from AGI?’,(ICLR, `24.5.) * 전세계적으로 오늘날의 AI 기술은 Level 1 수준에 머물러 있다고 판단 ** 구글 딥마인드의 AGI Level 분류(0∼5)는, Level2부터 정확한 정의가 부재하여 본사업 기획에 활용X

금번 AGI 핵심원천기술 개발·확보 도전은 대한민국의 AI 기술경쟁력을 한 층 더 강화하고, 자주적 AI 기술 주권 확보와 차세대 글로벌 AI 리더십 확장을 뒷받침하는 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다.

향후 예타를 통해 본 사업의 상세한 규모와 범위 등이 구체화될 전망이며, 과기정통부는 불확실한 미지의 영역인 AGI의 특성, AGI 핵심원천기술 개발·확보의 필요성·도전성 등을 중점 고려하여, 전략적 관점에서 도전적·체계적 연구개발이 이루어질 수 있도록 예타에 적극 임할 계획이다.

담당 부서	인공지능기반정책관 인터넷진흥과	책임자	과 장	장기철	(044-202-6360)
		담당자	사무관	이현우	(044-202-6361)

참고		AGI 핵심원천기술개발 추진방향 및 주요내용

□ AI 발전방향 전망

ㅇ AI는 규칙기반 시스템과 도메인 학습에서 출발하여 진화(오늘날 AI)

ㅇ 인간과 상호작용하고 자율 성장·이해·적응하며, 궁극적으로 인간 지능을 초월하는 Singularity 단계에 이르는 방향으로 발전 전망(AGI)

□ AGI 핵심원천기술개발 필요성

□ AGI 특성에 따른 3단계 구분(ICLR)

ㅇ 오늘날 AI : Level 1 수준 → AGI Level 2 수준 원천기술개발 목표

카테고리	특성	Level 1	Level 2	Level 3
일반 General	▸ 특정 영역에서 인간을 능가하는 성능	✓	✓	✓
	▸ 실제 시나리오에서 인간을 능가하는 성능	✗	✓	✓
	▸ 사람의 개입 없이 스스로 진화	✗	✗	✓
모델 Internal	▸ 사람의 개입을 최소화하면서 새로운 상황에 적응	✗	✓	✓
	▸ 여러 영역에 걸쳐 지식을 일반화	✗	✓	✓
	▸ 창의성과 혁신성을 발휘	✗	✗	✓
	▸ 복잡한 의사 결정 프로세스에 참여	✗	✗	✓
상호작용 Interface	▸ 사람 및 다른 AI 시스템과 원활하게 협업하기	✗	✓	✓
	▸ 새로운 도구를 자율적으로 만드는 방법 배우기	✗	✓	✓
	▸ 자가 학습과 적응을 통해 지속적으로 향상 공감	✗	✗	✓
	▸ 감성 지능 및 사회 지능	✗	✗	✓
시스템 System	▸ 매우 안정적이고 지연 시간이 짧으며 처리량이 많은 서빙 지원	✓	✓	✓
	▸ 데이터, 전력 및 컴퓨팅 효율성으로 구축	✗	✓	✓
	▸ 자동 학습, 조정, 협업 및 배포 지원	✗	✗	✓
윤리·안전 Alignment	▸ 사람의 지시를 정확하게 따르기	✓	✓	✓
	▸ 특정 사용자의 선호도를 정확하게 따르기	✗	✓	✓
	▸ 사용자 수준과 사회 수준의 인간 가치 및 목표에 모두 부합	✗	✗	✓
※ 출처 : ‘How far are we from AGI?’,(ICLR, `24.5.)

□ AGI 핵심원천기술개발 주요내용	※ 예타 통해 조정 가능

➊ (범용 인지·표현 AI) 뇌과학 등 기반으로 AI 학습·추론을 효율화하고, 사람 수준으로 AI 인지·추론 지능을 확대·고도화하는 원천기술 개발

➊-1	실세계 이해	∙ 실세계에 존재하고 사라지는 지식·논리를 배우고 이해하며, 실세계에서 인간과 함께 혹은 인간을 대체하여 빠르게 추론, 새로운 지식을 확산·발견하는 AI 기술
➊-2	공동체 이해	∙ AI가 자아와 타인의 관점을 동시 인식하고, 이를 조율하여 상황을 동적 이해·판단 함으로써, 다양한 환경에서 타인 혹은 다른 AI와의 성공적 협업을 가능케 하는 기술
➊-3	심층추론	∙ 실세계·인간·AI와의 협업 과정에 정확한 임무와 상황을 파악하고, 다양한 임무와 지식을 스스로 인지하며, 현실 세계에서 복잡한 임무 해결까지 추론 가능한 AI 기술
➊-4	뇌모사 인지	∙ 뇌의 효율적 정보처리·문제해결 능력과 변화하는 환경에 빠르게 적응하고, 사용자의 감정·윤리 개념 인지 파라다임에 기반한 의사결정·상호작용이 가능한 AI 기술

➋ (자율 기억·성장 AI) 경험과 상호작용으로 학습·성장하는 사람처럼, AI가 시간·범위축에서 동시 성장하는 Life-Deep 학습* 기술개발

* Life-Deep Learning : AI가 사람처럼 지속 학습·성장하는 능력을 갖추도록 하는 기술

➋-1	평생학습	∙ 신규 지식과 환경 변화에 대응하여 AI 모델이 이전에 획득한 지식을 잃지 않고 새로운 데이터에 지속적으로 적응하고 학습하여 모델의 일반화 성능 향상 기술
➋-2	복합성장	∙ 인간 개입 없이 스스로 학습하며, 학습 목표·가이드를 도출하고 성장하는 모델 기술
➋-3	기억매커니즘	∙ 장단기 기억을 저장, 복원, 공고화하는 뉴럴 메모리 모델을 개발하고, 이를 기반 으로 새로운 상황과 태스크에 효율적이고 유연하게 대응할 수 있는 기술

➌ (물리 체화·연결 AI) 열린 실세계의 물리적인 상황·특성을 이해하고, 절차를 수립하며, 행동으로 옮길 수 있는 Embodied체화형 AI 기술개발

※ 휴머노이드 로봇처럼 인간 수준의 실행 능력을 갖춘 AI SW 기술개발 목표

➌-1	자기반성	∙ 주변 환경에 바로 적응하기 위한 자기반성(스스로 문제를 찾고 해결을 모색)과 이전 기억(장기기억 메모리)을 더듬어 경험적 기억 생성에 활용하는 기술
➌-2	교감형 인터렉션	∙ 3인칭 시점의 모달리티 교감 방식에서 벗어나 1인칭 시점의 물리/공간/행동지능을 포함하는 교감능력 향상기술과 이를 바탕으로 상황변화 대응, 주도적 환경 적응 기술
➌-3	체화형 모델 경량화	∙ 체화형 엣지 디바이스의 제한된 컴퓨팅 자원으로도 실시간 동작할 수 있도록 하는 경량모델 학습기술Lightweight Learning, 기훈련된 모델의 추론효율 제고기술Efficient Inference
➌-4	체화형 에이전트	∙ 일상과 업무를 이해하고 상황에 맞게 적응하며, 자율적 문제해결과 지식창출을 통해 인간과 자연스럽게 협력하는 체화형 에이전트 기술
➌-5	AGI 시스템	∙ 개인화된 디바이스에서 연속적 학습을 위한 시스템 구조 연구 및 상황 인식과 문제해결에 적합한 모델 탐색 및 배포를 위한 시스템 기술