인간이 수행하는 폭넓은 지적 과업을 새로운 상황에서도 학습·일반화해 수행하는 인공지능을 가리키는 개념이자 연구 목표. 1956년 다트머스 회의의 범용적 기계 지능 구상에서 출발해 1997년 용어의 초기 용례와 2000년대 독립 연구 분야 형성을 거쳤으나, 인간 수준의 능력·경제적 업무 수행·학습 효율·자율성 가운데 무엇을 판정 기준으로 삼을지는 합의되지 않음.
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인공 일반 지능(AGI)은 한정된 과제에 최적화된 좁은 인공지능과 달리, 서로 다른 영역의 문제를 이해하고 지식을 전이하며 새로운 과제를 배워 수행하는 능력을 목표로 함. 일반적으로 추론·계획·언어 이해·도구 사용·학습과 적응을 함께 다루며, 인간을 광범위하게 능가하는 인공 초지능과도 구별됨.
정의와 판정 기준은 기관마다 다름. OpenAI는 헌장에서 ‘경제적으로 가치 있는 대부분의 업무에서 인간을 능가하는 고도로 자율적인 시스템’으로 정의했고, ARC-AGI는 새로운 과제의 기술 습득 효율과 일반화를, 구글 딥마인드 연구진은 성능의 깊이·능력의 폭·자율성 수준을 함께 분류하는 접근을 제안함.
단일 벤치마크 점수만으로 AGI를 판정하기는 어려움. 평가 데이터의 공개 범위, 추론 비용과 효율, 전용 어댑터·도구 사용 여부, 실제 환경에서의 신뢰성과 자율성이 결과 해석을 크게 바꾸기 때문임. ARC Prize도 폐쇄형 정답 과제의 포화가 곧 현실 세계의 일반 지능을 뜻하지 않는다고 경고함.
AGI 판정은 기술적 논쟁을 넘어 기업 지배구조와 계약에도 영향을 미침. 2025년 Microsoft와 OpenAI는 OpenAI의 AGI 선언을 독립 전문가 패널이 검증하도록 합의했고, 2026년 GPT‑6 Astra 공개 때 그렉 브록먼은 ‘AGI 시대’ 진입을 주장함. 다만 Astra의 사이버보안 임계점 도달과 특정 벤치마크 성적은 영역별 성과이며, 학계·산업 전반의 합의된 AGI 인증은 아님.
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