요즘 모델 성능이 빠르게 올라가고 있지만, 실제로는 “지속적으로 배우는 구조”가 아니라는 점이 인상적으로 느껴졌습니다. 장기 계획이나 일관성 유지 문제는 에이전트를 설계할 때도 체감되는 부분이라 공감이 됩니다. 특정 벤치마크에서는 뛰어나지만 예상치 못한 곳에서 실수하는 모습은 아직 시스템적 한계가 있다는 신호로 보입니다. 결국 AGI 논의는 단순 모델 크기 경쟁이 아니라, 학습 구조와 추론 메커니즘의 통합 문제로 넘어가고 있는 것 같습니다.
요즘 모델 성능이 빠르게 올라가고 있지만, 실제로는 “지속적으로 배우는 구조”가 아니라는 점이 인상적으로 느껴졌습니다. 장기 계획이나 일관성 유지 문제는 에이전트를 설계할 때도 체감되는 부분이라 공감이 됩니다. 특정 벤치마크에서는 뛰어나지만 예상치 못한 곳에서 실수하는 모습은 아직 시스템적 한계가 있다는 신호로 보입니다. 결국 AGI 논의는 단순 모델 크기 경쟁이 아니라, 학습 구조와 추론 메커니즘의 통합 문제로 넘어가고 있는 것 같습니다.