OpenAI의 5단계 AI 로드맵, "AI 도입 3단계와 자율기업 6단계 전략"

지난 2024년 7월, OpenAI는 AGI(범용 인공지능)에 대한 강조를 줄이고, 아래 그림과 같이 5단계의 AI 로드맵을 제시한 바 있다.

이번 글에서는 5단계의 배경과 의미를 설명하고, 왜 OpenAI가 AGI 중심 프레임워크에서 벗어나려 하는지, 또 이 접근이 기업 관리자나 조직에 어떤 유익이 있는지 정리하고자 한다.

1. 전통적인 ANI-AGI-ASI 프레임워크와 그 한계

a) ANI, AGI, ASI란 무엇인가

전통적으로 AI 발전을 설명할 때 자주 언급되는 프레임워크는 ANI (Artificial Narrow Intelligence: 특정 분야 전문 AI), AGI (Artificial General Intelligence: 범용 인공지능), ASI (Artificial Super Intelligence: 초지능 AI)이다. 이 모델에서는 AGI가 인간 수준 지능을 가진 중요한 전환점이며, 이후 AGI가 스스로 더 발전해 ASI가 된다는 흐름이 가정된다.

즉, ANI → AGI → ASI 순으로 기술적 돌파가 발생하며, AGI 이후의 모든 발전은 AGI가 스스로 해 나간다는 시나리오다.

b) AGI 정의에 대한 혼란

하지만 AGI가 정확히 무엇을 의미하는지에 대해서는 학계나 산업계에서도 다양한 의견이 존재한다. 예컨대, AGI가 의식(consciousness)을 가져야 한다고 보는 시각도 있고, 단지 광범위한 문제 해결 능력만으로 충분하다고 보는 견해도 있다. 이로 인해 AGI를 명확히 정의하기가 어렵다.

이런 불확실성은 조직 내부에서 전략을 세우거나 기술 개발 방향을 잡을 때 갈등과 혼선의 원인이 된다.

c) 비즈니스 관점에서의 문제

기업이나 조직의 관리자 입장에서 보면, AGI 중심 프레임워크는 다음과 같은 문제를 낳는다:

• 새로운 AI 제품이나 서비스가 나올 때마다 “이게 AGI인가?”라는 질문이 따라붙으면서 기대감과 실망이 반복된다.

• AGI를 목표로 삼으면, 실제 제품 출시나 고객 가치 제공보다는 AGI 달성 여부 자체에 초점이 맞춰질 수 있다.

• 조직 내 구성원들이 AGI에 대해 서로 다르게 정의할 경우, 전략 방향이나 목표를 공유하기 어렵다.

이런 이유로, 비즈니스 맥락에서는 AGI 중심 접근보다 AI를 도입하고 활용하는 방식에 초점을 맞춘 프레임워크가 더 유익하다고 할 수 있다. “3 Levels of AI Adoption (AI 도입의 3단계)” 개념을 살펴보자.

2. AI 도입의 3단계 (3 Levels of AI Adoption)

AI가 조직이나 산업에 도입되는 과정을 크게 세 단계로 나눈다. 이는 OpenAI의 5단계 로드맵 중 일부와 대응 관계가 있다.

Level 1: AI는 보조 역할 (인간 주도)

이 단계에서 인간이 비즈니스 역할을 여전히 수행하고, AI는 도구로서 인간의 작업을 보조하거나 지원하는 역할을 한다. 즉, AI가 인간의 역할을 대체하는 것이 아니라, 인간이 중심이 된 상태에서 AI가 도움을 주는 구조다.

Level 2: AI가 역할을 맡다 (AI 중심)

이 단계에서는 AI가 실제 비즈니스 기능을 담당하는 쪽으로 역할이 넘어간다. 즉, AI 에이전트나 AI로봇처럼, 인간 역할을 대신할 가능성이 있는 수준이다. 이런 상태가 극단화되면 “0인(無인) 직원 구조” 같은 개념도 성립할 수 있다.

그러나 현재의 LLM(대형 언어 모델) 기반 시스템은 오류(hallucination)나 추론 한계가 있어, 대부분의 비즈니스 업무를 완전히 대체하기에는 아직 불충분하다. 이를 극복하기 위한 기술적 돌파구가 필요하다.

Level 3: AI가 조직을 운영한다

이 단계에서는 AI가 기업 전체를 운영할 정도로 기능이 확장된다. 즉, AI가 경영·의사결정·조직 관리 등 기업 운영 전반을 책임지는 단계다. 이 상태를 이상적으로 보면 “AI CEO” 또는 “AI 회사” 구조라 할 수 있다.

이론적으로, AI가 조직을 완전히 책임지는 단계는 AI가 모든 핵심 역할을 수행하는 것이며, 인간이 거의 개입하지 않는 조직이 된다.

3. 조직 자율성의 6단계와 2가지 ‘조력자(Enabler)’ 개념

AI가 점점 더 조직 내부 기능을 담당하게 될수록, 조직이 얼마나 자율적으로 운영될 수 있는지 평가할 수 있는 기준이 필요하다. 이를 위해 “6 Levels of Autonomous Companies (자율 조직의 6단계)”라는 개념을 제시한다.

이 프레임워크는 자율 주행 차의 단계 개념(SAE의 수준)과 유사한 방식으로, 점진적 자율의 단계를 보여주는 구조다. 그리고 중요한 기준이 되는 요소가 “자동화된 혁신 능력 (automated innovation)” 이다.

• 상위 단계로 갈수록 인간 개입 없이 조직이 스스로 기능을 수행하는 비율이 높아진다.

• 최종 단계에서는 조직이 스스로 혁신을 창출할 수 있는 능력까지 확보하게 된다.

• 혁신을 스스로 해내는 능력은 조직 자율성에 있어서 매우 중요한 분기점이다.

이 혁신 능력이 바로 두 번째 Enabler (Enabler 2)의 역할을 한다고 본다. 이를 통해 조직이 단순히 운영만 자동화된 단계를 넘어, 독자적인 발전과 적응까지 할 수 있게 된다.

4. OpenAI의 5단계 로드맵과 위 개념들의 대응관계

이제 앞서 본 AI 도입의 3단계와 자율 조직의 6단계, 두 가지 Enabler 개념을 바탕으로, OpenAI가 제시한 5단계 로드맵의 의도와 배경을 살펴보자.

OpenAI의 5단계 구조는 다음과 같이 대응된다:

• Stage 1, Stage 3, Stage 5는 AI 도입의 세 단계를 반영한 단계들이고,

• Stage 2, Stage 4는 두 개의 Enabler (기술 돌파 요소)를 나타내는 단계다.

  
  

즉,

• Stage 1: 단순 언어 기반 AI → Level 1 AI Adoption

• Stage 2: Reasoners 단계 (추론 능력 개선) → Enabler 1

• Stage 3: 에이전트 단계 → Level 2 AI Adoption

• Stage 4: Innovator 단계 (혁신 보조) → Enabler 2

• Stage 5: 조직 단계 → Level 3 AI Adoption / 완전 자율 조직

  
  

이런 구조는 OpenAI 내부 연구자들에게는 명확한 기술 로드맵을 제시하면서, 외부 사용자나 사업체 입장에서는 AI 도입 변화의 흐름을 보여주는 유용한 구조가 된다.

5. 핵심내용과 조직이 참고할 점

기업 및 관리자 관점에서 배울 점

• 새로운 AI 제품이 “Reasoner 수준”에 도달했다는 발표가 나올 경우, 이는 Level 2 AI Adoption (AI 중심 역할)로 넘어갈 수 있는 전조로 해석할 수 있다.

• “자동화된 혁신 (automated innovation)” 발표가 나오면, 이는 자율 조직의 최종 단계에 가까워짐을 의미한다.

• 전통적으로 “AGI가 언제 도달할까?”라는 질문보다는, “우리 조직이 Level 2 AI Adoption까지 나아가려면 무엇이 필요한가?” 혹은 “우리 경쟁자는 AI를 도입해 얼마나 변화하고 있는가?”라는 질문이 더 실제적인 전략 질문이 될 것이다.

  
  

AI 개발자나 연구자 관점에서 배울 점

• AGI 중심 프레임워크는 내부 연구자에게는 흥미롭고 도전적인 목표가 될 수 있지만, 외부 사용자나 고객에게는 다소 먼 개념이 될 수 있다.

• 기술 개발자는 내부 연구자와 외부 사용자 양쪽의 기대를 조율해야 한다.

• 내부적으로는 Enabler가 될 기술 돌파점을 명확히 정의해야 하며, 외부에게는 향후 발표될 AI 단계가 무엇인지 명확히 커뮤니케이션할 필요가 있다.

맺음말

OpenAI가 제시한 5단계 AI 로드맵은, 전통적인 AGI 중심 접근에서 벗어나 AI의 도입 방식과 조직 자율성 진화를 중심으로 본 새로운 관점을 제시한 것이다.이 접근은 기술 진보의 흐름을 더 명료하게 보여줄 뿐만 아니라, 기업이나 조직 입장에서 AI 전략을 수립하거나 내부 커뮤니케이션을 할 때 유용한 틀이 될 수 있다.