지능에서 영향으로의 전환: 범용 의사결정(Artificial General Decision Making, AGD) 수용

인공지능을 둘러싼 서사는 급격히 변하고 있습니다. 수년간 업계의 성배는 범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)이었습니다 — 인간이 할 수 있는 모든 지적 과제를 이해하고 학습할 수 있는 기계적 사고를 추구하는 것. 그러나 2026년에는 보다 실용적이고 잠재적으로 더 깊은 패러다임이 떠오르고 있습니다: 범용 의사결정(Artificial General Decision Making, AGD)입니다.

최근 논의는 Forbes의 Chuck Brooks를 포함한 업계 사상가들이 강조한 바와 같이, AI의 진정한 가치는 인간의 의식을 복제하는 데 있지 않고 인간의 판단을 보강하는 데 있다는 점을 시사합니다. Creati.ai에서는 이 전환을 "AI가 무엇을 할 수 있는가"에서 "AI가 우리가 선택하도록 어떻게 도울 수 있는가"로의 이동으로 관찰합니다. 이러한 인간 중심 접근법은 협업 지능(Collaborative Intelligence)을 우선시하여 알고리즘이 더욱 정교해지더라도 인간의 의도와 윤리적 감독에 확실히 연결되도록 보장합니다.

범용 의사결정(AGD) 정의

범용 의사결정은 자율적 초지능을 추구하는 것과 근본적으로 다릅니다. AGI가 폭넓고 자급자족하는 인지 능력을 목표로 하는 반면, AGD는 복잡하고 다변량인 의사결정 환경에 AI를 기능적으로 적용하는 것에 초점을 맞춥니다. AGD는 방대한 데이터셋을 처리해 최적의 행동 방침을 제안하도록 설계되며, 최종 심판은 인간에게 남깁니다.

이 구분은 매우 중요합니다. AGD 프레임워크에서 AI는 배의 "선장"이 아니라 궁극의 항로 탐색자입니다. 폭풍을 예측하고 연료 효율을 계산하며 경로를 지도화하지만, 어디로 향할지는 인간 선장이 결정합니다. 이는 의료, 금융, 국방과 같이 리스크가 큰 산업에서 표준이 되어가는 사람 개입 방식, 즉 사람 개입 루프(사람이 개입하는 루프 Human-in-the-Loop, HITL)와 사람 감시 루프(사람이 감시하는 루프 Human-on-the-Loop, HOTL) 방법론과 일치합니다.

AGD의 등장은 "블랙 박스" AI 모델에 대한 피로감을 해소합니다. 기업은 더 이상 생성된 텍스트나 이미지에만 만족하지 않으며, 규제 심사와 전략 분석을 견딜 수 있는 실행 가능한 통찰을 요구합니다. AGD 시스템은 설명 가능성을 핵심으로 설계되어 단순한 추천뿐만 아니라 그 추천으로 이어진 "추론"의 흔적을 제공합니다.

공생 관계: 인간과 기계

**Human-Centric AI**의 핵심 철학은 기술이 인간의 잠재력을 확장해야지 그것을 무용지물로 만들어서는 안 된다는 것입니다. 대체에 대한 두려움은 점차 시너지에 대한 인식으로 대체되고 있습니다. AGD 모델에서는 인간 인지의 약점 — 인지 편향, 피로, 제한된 데이터 처리 능력 — 이 AI의 강점으로 보완됩니다. 반대로 AI의 약점 — 직관 부족, 도덕적 추론 부족, 맥락적 뉘앙스 부족 — 은 인간의 감독으로 완화됩니다.

주요 협업 영역

1. 전략적 기업 계획: AI 모델은 수천 개의 시장 시나리오를 시뮬레이션하여 경영진이 낮은 확률이지만 큰 영향을 미칠 이벤트에 대해 전략을 스트레스 테스트할 수 있게 합니다.
2. 의료 진단: AGD 시스템은 환자 병력, 게놈 정보, 전 세계 연구를 분석해 감별 진단을 제안하고, 의사는 임상 경험과 환자 가치에 따라 이를 검증합니다.
3. 창의 산업: AI 도구는 완성된 예술을 생성하기보다 구성 변형이나 줄거리 반전을 제안하며 인간 창작자의 브레인스토밍 파트너 역할을 합니다.

이 협업적 다이내믹은 인간과 기계 간의 "인수인계"가 매끄러워지는 새로운 워크플로를 촉진합니다. 더 이상 인간이 데이터베이스에 질의만 하는 것이 아니라, AI가 문제의 진화하는 맥락에 기반해 적극적으로 통찰을 제공하는 지속적 대화가 이루어집니다.

비교 분석: AGI 대 AGD

기업 AI의 당면한 미래로서 AGD가 왜 주목받는지 더 잘 이해하려면 이 두 패러다임의 이론적 목표를 대비해 보는 것이 도움이 됩니다. 다음 표는 이 두 패러다임의 우선순위 차이를 정리한 것입니다.

Table 1: AGI vs. AGD Strategic Focus

협업 지능의 비즈니스 논거

2026년 디지털 경제의 복잡성을 항해하는 조직에게 인간 중심 AI 전략을 채택하는 것은 단순한 윤리적 선택이 아니라 경쟁적 필수 조건입니다. AGD 시스템을 배포하는 기업은 이해관계자들 사이에서 더 높은 신뢰 수준을 보고합니다. 의사결정을 인간이 검증한 AI 추천으로 추적할 수 있을 때 책임 소재가 명확해지고 규제 준수를 증명하기가 쉬워집니다.

더욱이, 협업 지능은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 관련된 "환각(hallucination)" 위험을 상당히 줄입니다. AI 출력물을 의사결정 지원 프레임워크에 기반하도록 함으로써 시스템은 특정 매개변수와 목표로 제한되어 무관하거나 사실과 다른 생성이 발생할 가능성을 줄입니다. 초점은 "무엇이든 생성하기"에서 "이 특정 문제를 해결하기"로 좁혀집니다.

우리는 이러한 협업을 촉진하는 도구들의 급증을 목격하고 있습니다. 대시보드는 정적 데이터 디스플레이에서 AI 에이전트가 확률을 제시하고 인간이 실시간으로 변수를 조정하는 인터랙티브한 "워룸"으로 진화하고 있습니다. 이 상호작용성은 AGD 시대의 특징입니다.

윤리적 안전장치와 향후 전망

이 새로운 패러다임을 수용함에 따라 루프 안의 "인간"에게 부여되는 책임은 더 무거워집니다. AI가 데이터를 제공한다면, 인간은 양심을 제공합니다. AGD의 부상은 기술에 능숙할 뿐만 아니라 비판적 사고와 윤리에 깊이 훈련된 인력을 필요로 합니다.

위험은 "자동화 편향(automation bias)"에 있습니다 — 인간이 검토 없이 AI 추천을 수동적으로 받아들이는 경향입니다. 이를 막기 위해 휴먼 중심 AI 시스템은 고위험 조치를 실행하기 전에 인간 검토를 강제하는 의도적 지연점("마찰" 포인트)을 설계하고 있습니다.

앞을 내다보면 "사용자"와 "개발자"의 구분이 모호해질 것으로 예상합니다. AGD 환경에서는 인간이 내리는 모든 결정이 모델을 학습시키며 향후 시나리오를 위해 그 매개변수를 미세 조정합니다. 이 지속적인 피드백 루프는 AI가 조직의 가치와 시장 현실에 보조를 맞추어 진화하도록 보장합니다.

결론

범용 의사결정이라는 개념은 인공지능에 대한 성숙하고 현실적이며 낙관적인 진로를 제시합니다. **의사결정 지원(Decision Support)**에 초점을 맞춤으로써 우리는 감각 있는 기계에 대한 존재론적 공포에서 벗어나 인간의 역량을 강화하는 미래로 나아갑니다.

Creati.ai에서는 최고의 AI는 당신이 하는 일을 더 잘하게 만드는 것이라고 믿습니다. 미래는 AI가 우리를 대신해 결정하는 것이 아니라, 우리가 가능한 최선의 결정을 내리도록 돕는 데 있습니다. 이러한 시스템을 워크플로에 통합할 때 기술이 인간의 이익에 봉사하고 우리의 행위 능력을 보존하면서 역량을 확장하도록 지속적으로 주의를 기울여야 합니다.