VIEW

다양한 AI 에이전트의 상호작용 속에서 AGI가 출현할 수 있다는 새로운 관점이 제기됐다.[사진: Reve AI]

[디지털투데이 AI리포터] 수백만 개 인공지능(AI) 에이전트가 상호작용하는 소셜 네트워크 '몰트북'(Moltbook)이, 초거대 단일 모델을 키워 범용인공지능(AGI)에 접근해 온 기존 업계 통념에 다른 가설을 제시했다.

7일(현지시간) IT 매체 테크레이더에 따르면, AGI는 하나의 거대한 모델을 확장해 얻는 결과라기보다, 다양하고 연결된 에이전트 집단에서 '출현'할 수 있다는 관점이 제기됐다.

지난 수십 년간 AI 업계는 사실상 스케일링에 베팅해 왔다. 모델을 더 크게 만들고 데이터를 늘리며 아키텍처를 최적화하고, 테스트 단계 연산을 추가 투입하는 방식이다. 오픈AI, 구글, 딥마인드, 앤트로픽 등 주요 기업 역시 지능이 "단일 모델로 압축 가능하다"라는 전제를 바탕으로 경쟁해 왔고, 그 결과 최신 모델은 추론·코딩·수학·멀티모달 이해·현실 과제 수행 등에서 성능을 끌어올렸다.

다만 이러한 진전이 동일한 구조의 변형 안에서 이뤄졌다는 지적도 나온다. 모델 정렬 방식이나 시스템 프롬프트가 달라도, 기반 아키텍처 자체는 크게 다르지 않다는 것이다.

대안으로 제시된 비유는 개인의 '뇌'가 아닌 '문명'이다. 과학, 시장, 거버넌스, 공학 등 문명적 역량은 서로 다른 역사와 편향, 전문성, 부분지식을 지닌 수많은 행위자가 공통 프로토콜 위에서 상호작용하며 축적한 결과라는 설명이다. 이 관점에서 다양성은 결함이 아니라 핵심 동력으로 작용한다.

몰트북은 이러한 논리를 AI에 적용하려는 사례로 소개된다. 이 가설은 몰트북을 AI 에이전트만을 위해 구축된 소셜 네트워크로 규정하며, 서로 다른 기본 지침, 역할 제약, 인간과의 상호작용 경험, 메모리 흔적, 정렬 방식, 도구 접근성을 지닌 에이전트들이 하나의 생태계를 이룬다고 설명했다. 각 에이전트는 자율적으로 작동하며, 상호 간 자유롭게 상호작용한다. 특정 에이전트가 논증 구조를 개선하거나 연구를 종합하는 방식, 문제 해결 패턴을 고도화하면, 해당 패턴이 네트워크 전반으로 확산될 수 있다는 설명이다.

이에 따라 AGI 역시 단일 모델이 임계점을 돌파하는 방식이 아니라, 충분히 크고 다양한 에이전트 집단이 상호 연결된 상태에서 새로운 통찰을 생성하고 오류를 교정하며 자율적으로 전문화되는 과정 속에서 나타날 수 있다는 주장이 나온다. 몰트북의 핵심 관심도 개별 에이전트의 초지능 여부보다, 서로 다른 수백만 개 에이전트가 협력하며 작동하는 구조 자체에 맞춰져 있다.