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AI에게 시험지를 만들게 한 구글 딥마인드, 왜 지금 AGI 채점표를 꺼냈을까요

🧪 AI 업계에는 늘 “AGI가 언제 오느냐”는 질문이 따라붙습니다. 그런데 막상 그 질문에 답하려고 하면 의외로 난감합니다. 왜냐하면 다들 AGI를 이야기하지만, 무엇을 기준으로 얼마나 가까워졌는지 측정하는 공통 채점표가 부족했기 때문입니다. 2026년 3월 구글 딥마인드가 내놓은 새 프레임워크는 바로 이 애매한 지점을 정면으로 건드렸습니다. 📚 딥마인드는 “Measuring progress toward AGI: A cognitive framework”라는 글과 함께, 인지과학을 바탕으로 AI의 일반지능 진전을 평가하는 구조를 제안했습니다. 말 그대로 AI에게 성적표를 주기 위한 기준표를 꺼낸 셈입니다. 더 흥미로운 건 이걸 논문 한 편으로 끝내지 않고, Kaggle 해커톤까지 열어 전 세계 연구자..

🐬 AI가 사람 말을 더 잘 알아듣는 수준을 넘어서, 이제는 돌고래 소리의 패턴까지 읽어 보려는 단계로 가고 있습니다. 최근 다시 주목받는 사례가 Google의 DolphinGemma입니다. 이름부터 꽤 귀엽지만, 내용은 생각보다 진지합니다. 이 모델은 돌고래의 클릭, 휘파람, 버스트 펄스 같은 소리를 분석해 다음에 어떤 소리가 이어질 가능성이 높은지 예측하는 방식으로 작동합니다. 사람 언어 모델이 다음 단어를 예측하듯, 돌고래 소리의 구조를 읽어 보겠다는 접근인 셈입니다. 🌊 이 이야기가 유독 흥미로운 이유는, AI가 단순히 인간 편의를 위한 도구를 넘어 ‘다른 종의 의사소통’을 이해하는 실험에도 투입되고 있기 때문입니다. 지금까지 우리는 돌고래가 똑똑하다는 사실은 익숙하게 들어 왔지만, 그들의 소..

🎮 요즘 AI 이야기를 들으면 이미지 생성이나 챗봇을 먼저 떠올리기 쉽습니다. 그런데 최근에는 한 단계 더 나아가, 텍스트와 이미지 몇 장만으로 ‘직접 걸어 다닐 수 있는 세계’를 만드는 흐름이 눈에 띄게 커지고 있습니다. 그 대표적인 사례가 바로 Google DeepMind의 Project Genie입니다. 이 기술은 단순히 배경 이미지를 한 장 뽑아주는 수준이 아니라, 사용자가 이동하는 순간 그 앞의 길과 공간을 계속 만들어 주는 방식이라서 꽤 인상적입니다. 쉽게 말해, AI가 정지된 그림이 아니라 ‘탐험 가능한 장면’을 실시간으로 이어 붙이는 시대가 열리고 있다는 뜻입니다. ✨ 그래서 이 소식이 더 재미있게 느껴집니다. 예전에는 게임 세계를 만들려면 콘셉트 아트, 맵 설계, 물리 규칙, 캐릭터 이..