20세기 후반, AI는 지능이 아닌 자동화의 이름으로 불렸습니다. 명시적인 규칙을 따르고, 통계에 기반한 분류기를 학습시키며, 단순한 패턴을 찾아내는 도구에 가까웠죠. 하지만 2010년대 중반, 딥러닝의 부상과 함께 머신러닝의 지평이 열리며, 인공지능은 급격히 진화하기 시작했습니다.

그리고 지금, 우리는 초지능(AI Superintelligence)이라는 문턱 앞에 서 있습니다.

GPT, Gemini, Claude, LLaMA 등 이름만 들어도 무게감 있는 LLM들이 등장했고, 사람처럼 사고하고 협업하는 Multi-Agent System까지 구현되고 있습니다.

. . .

그렇다면 우리는 지금 정확히 어디쯤 와 있는 걸까요?                         
AI는 어떻게 단순 분류기에서 지식을 연결하는 지능으로 진화했으며, 현재의 기술은 어떤 형태로 초지능의 길목에 서 있을까요?

이 글에서는 LLM, Knowledge Graph, Multi-Agent System, Orchestrator, 글로벌 기업의 전략까지 연결하며 초지능 AI의 진화 곡선을 입체적으로 짚어보겠습니다.

1. 지식 추론의 패러다임이 변화 – LLM과 Knowledge Graph의 결합

과거의 AI는 수학적 모델과 지식 온톨로지에 기반한 구조였습니다. 예를 들어 트럼프는 미국 대통령이다'라는 사실을 알기 위해서는 정치 체계, 인물 개요, 직위 분류 등의 구조를 설계하고 이를 일일이 연결해야 했습니다.

하지만 지금은 다릅니다.                        
대규모 언어모델(LLM)은 자연어 문장을 통해 복잡한 개념 간 관계를 암묵적으로 이해합니다. 여기에 Knowledge Graph가 결합되면, 모델은 단지 문장 구조 이해를 넘어서 의미론적 관계 추론까지 수행하게 됩니다.

예를 들면,

트럼프라는 키워드를 입력하면

LLM은 이 인물이 정치인, 미국 대통령 등이라는 정보를 학습 기반으로 추론하지만

Knowledge Graph는 이를 시각적으로 연결하여, 정당-국가-정책까지 확장된 네트워크로 시각화됩니다.

이처럼 AI는 복잡한 추론을 자연어 기반으로 자동화하며, 비전문가도 고차원적 분석을 수행할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다.

2. 그럴듯한 오답을 피하라 – RAG와 Graph RAG의 탄생

LLM의 가장 큰 약점은 할루시네이션(hallucination)입니다.                        
예를 들어, 2024년 노벨 평화상 수상자는 누구야?라는 질문에, GPT는 존재하지 않는 인물을 말할 수도 있습니다. 이는 모델이 사실 기반 검색이 아닌 확률적 패턴 생성으로 동작하기 때문입니다.

이때 이를 보완하기 위해 나온 구조가 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.                        
이것은 몰라도 네가 가진 DB에서 찾아보고 답해라는 방식이죠.                        
 

하지만 여기에 또 하나의 진화가 더해졌습니다.                        
바로 Graph RAG입니다. 이는 단순히 문서를 검색하는 것이 아니라, 문서 간 관계를 그래프로 구성해 LLM이 더 정밀하게 연결하고 추론할 수 있게 만드는 기술입니다.

예를 들면 트랜스포머 논문의 공동 저자가 창업한 회사가 뭐야?라고 물어본다면

기존 RAG에서는 논문 정보와 창업 정보가 문서로 따로 존재하면 연결이 불가했지만

Graph RAG에서는 논문 저자 → 인물 노드 → 창업 정보 노드로 이어져 정확한 답 추출 가능합니다.

실제로 Microsoft, Amazon, Alibaba 등은 이미 검색 서비스에 적용하고 있습니다.

1. Knowledge Graph의 장점                  
 

① 질문 의도에 대한 정확한 이해                      
단순 키워드 검색은 일치하는 문장을 찾는 데 그치지만, Knowledge Graph는 개체 간 의미 관계를 반영해 질문자의 의도에 맞는 정밀한 답변을 도출할 수 있습니다. 예를 들어, “삼성 창업자의 손자는 누구야?”라는 질문에 단순 검색은 어려움을 겪지만, Knowledge Graph는 가족 관계라는 의미적 연결을 기반으로 정확한 답을 제시합니다.

 

② 도메인 지식에 특화된 검색 가능                      
의료, 법률, 금융 등 전문 용어와 관계가 밀집된 분야에서 Knowledge Graph는 뛰어난 성능을 발휘합니다. 일반 LLM 기반 검색이 놓칠 수 있는 깊이 있는 관계를  Knowledge Graph가 보완해 줍니다.

 

③ 숨은 관계 및 정보의 발견        
단순히 연결된 정보뿐 아니라, 다양한 개체 간 연계 관계를 분석함으로써 기존에 드러나지 않았던 통찰을 발견할 수 있습니다. 

 

④ 구조적 데이터 분석에 최적화                      
그래프 데이터는 일반 테이블 구조로는 파악하기 어려운 복합 관계, 네트워크 패턴, 영향력 분석 등에서 강점을 가집니다. 소셜 네트워크 분석(SNA), 추천 시스템, 이상 탐지 등에서 많이 활용됩니다.

 

 

2. Knowledge Graph의 단점

 

① 초기 구축 난이도 매우 높음                      
Knowledge Graph를 만들기 위해서는 ‘무엇을 노드로, 무엇을 엣지로 삼을 것인가’에 대한 온톨로지 설계가 선행되어야 하며, 이 작업은 고도의 전문성과 시간이 요구됩니다.

 

② 데이터 추출의 기술적 난이도                      
문서에서 지식을 추출하려면 개체명 인식(NER), 관계 추출(RE) 등 고도화된 NLP 기술이 필요합니다. 특히 새로운 형식의 문서나 도메인에서는 자동화 정확도가 떨어질 수 있습니다.

 

③ 온톨로지의 확장성과 유지보수 문제                      
새로운 데이터 타입, 개체, 관계가 등장할 때 기존 온톨로지를 수정하거나 확장하는 데 많은 리소스가 듭니다. 따라서 일반적으로 특정 도메인에 한정된 그래프 구성이 많습니다.

 

④ 동적 업데이트의 어려움                   
한 번 구축된 Knowledge Graph는 구조가 고정되는 경우가 많아, 실시간 업데이트나 새로운 지식 반영이 어렵고 비용이 큽니다. 이는 특히 빠르게 변하는 산업 (예: 스타트업 생태계, 기술 특허 분야 등)에서는 큰 제약이 됩니다.

3. AI도 협업이 필요하다 – Multi-Agent System의 부상                        
초지능 AI를 단일 모델로 구현하는 데에는 한계가 있습니다.                        
예를 들어, 제품 기획, 시장분석, 가격 전략 수립, 법적 검토 같은 복잡한 비즈니스 과제는 하나의 LLM이 해결하기 어렵습니다.

그래서 최근 각광받는 것이 Multi-Agent System입니다.                        
이 시스템에서는 여러 AI가 각자의 역할을 맡고, 이를 하나의 지휘자가 조율하는 구조를 가집니다.

이때 이 지휘자가 바로 Orchestrator입니다.

Orchestrator 구조 구성           

플래너: 사용자의 요청을 세부 Task로 분해 (예: 신제품 기획해 줘 → 시장 조사, 경쟁사 분석, 가격 정책 등)

라우터: 분해된 작업을 해당 전문 에이전트에게 전달

모니터: 각 에이전트의 진행 상태와 결과를 점검

 

[예시]

AutoGen (Microsoft): 다양한 구성의 에이전트 조합 지원

ChatGPT + 툴 연동:  “서울 날씨와 내일 주식 시세 알려줘” → getWeather + getStockPrice 자동 호출

4. 글로벌 기업들은 어떻게 준비하고 있을까?   

Microsoft : 검색엔진 Bing에 그래프 RAG 적용, Copilot을 통해 Office 전반에 LLM 통합

Google DeepMind : Gemini 시리즈를 중심으로 멀티모달 초지능을 구현 중. 안전성 시뮬레이션에 집중

Meta : Llama 시리즈의 오픈소스화와 AI 연구 윤리 위원회 설립

OpenAI : GPT 시리즈 고도화와 동시에 AI Alignment 팀에 가장 많은 자원 배정

Amazon : 기업용 AI 에이전트 Q를 중심으로 RAG 기반 검색 강화

이러한 흐름은 단순한 기술 경쟁이 아닌, AI를 어떻게 인간 중심적으로 설계할 것인가에 대한 철학적 접근으로 이어지고 있습니다.

또한 최근 메타(Meta)는 인간을 뛰어넘는 AI, 즉 초지능(Superintelligence) 개발을 위한 전용 AI 연구소 설립을 준비 중에 있다고 발표하였습니다.

이렇듯 초지능 AI는 단순한 기술 혁신을 넘어, 사회의 구조와 인간의 역할 자체를 재편할 수 있는 혁신적이고도 위험한 전환점이 될 수 있습니다.

인간을 능가하는 지능을 가진 AI는 과학 이론 정립, 복잡한 문제 해결, 경제 전략 수립 등 기존에 오직 인간만이 수행할 수 있었던 고차원적 사고를 대신하게 됩니다. 이는 기업 경영, 공공 정책, 의료, 교육, 예술 등 거의 모든 분야에 걸쳐 AI의 영향력이 급격히 확장될 것을 의미합니다.         
 

예를 들어, 초지능 AI는 자율적으로 새로운 과학 이론을 창출하거나, 복잡한 사회 문제에 대해 인간보다 빠르고 정교한 해법을 제시할 수 있습니다. 기업 전략 수립이나 국가 단위의 정책 결정 역시 AI 에이전트에 위임되는 구조로 변화할 가능성이 높습니다.

5. 윤리와 규제, 이제는 기술의 속도보다 더 중요하다     

초지능 AI의 기술은 급격히 진화하고 있지만, 이와 동시에 안정성, 윤리, 규제 기준의 정립은 반드시 병행되어야 합니다.

EU AI Act는 AI 위험도를 등급별로 나눠 법적 규제를 시행하고 있으며, OECD는 AI의 신뢰성 원칙을 제안했습니다. 실제로 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등은 자체적인 AI 안전 연구소를 설립해, 할루시네이션 완화, 인류 안전성 확보, 시뮬레이션 기반 테스트 등에 막대한 투자를 하고 있습니다.

따라서 초지능 AI를 설계할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 기술적 완성도가 아니라 통제 가능한 설계입니다.

6. 끝으로, 초지능 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까?                    
초지능 AI는 아직 완전히 도달하지 않은 영역입니다. 하지만 그 가능성은 이미 수많은 기업과 연구기관을 움직이고 있으며, 의료, 기후, 과학, 교육 등 인류가 직면한 난제를 해결할 새로운 도구의 탄생으로 주목받고 있습니다.

그러나 이러한 기술의 진보에는 반드시 함께 따라야 할 질문들이 존재합니다.

인간보다 더 똑똑한 AI는 누가 통제할 것인가?

AI가 내린 결정의 윤리적 책임은 어디에 있는가?

인간의 역할은 어디까지 유지되며, 어떤 방향으로 재정의되어야 하는가?

이렇듯 기술을 개발하는 것만큼이나, 그 기술이 인간에게 어떤 영향을 미치는지를 고민하고 설계하는 일이 중요해진 시대입니다.

 출처 : SIS 2025: MOVEMENT 발표 내용 일부 참고 

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