AGI 다음 단계를 그 개념을 만든 사람들이 처음으로 공식 지도화했습니다. DeepMind는 2026년 6월 10일 57쪽 논문 'From AGI to ASI'를 공개했습니다. 셰인 레그(DeepMind 공동창업자)와 마커스 후터(AIXI 창시자)가 이끌었고, AGI에서 초지능(ASI)으로 가는 4가지 경로를 제시합니다. 다만 ASI조차 물리와 계산의 근본 한계에 묶인다고 봅니다. ASAP은 이 로드맵을 1차 출처 기준으로 정리합니다.

AGI 개념의 창시자들이 썼다

'From AGI to ASI'는 AGI 개념을 정의한 연구자들이 직접 쓴 57쪽 논문입니다. DeepMind는 2026년 6월 10일 이 논문을 공개했고, 셰인 레그(DeepMind 공동창업자이자 Chief AGI Scientist)와 그의 박사 지도교수 마커스 후터(AIXI 창시자)가 이끌었습니다. 분야가 한 단계 앞을 내다보려는 시도입니다.

ASI로 가는 4가지 경로

논문은 AGI에서 ASI로 가는 경로를 네 가지로 정리합니다. 유효 연산의 지속 확장(저자 추정 연 약 10배), 아키텍처의 비선형 패러다임 전환, 재귀적 자기개선, 다중 에이전트 집합입니다. 네 경로는 서로 배타적이지 않고 겹쳐 작동할 수 있습니다.

ASI를 '조직보다 똑똑한'으로 정의한다

논문은 ASI를 한 사람이나 한 팀이 아니라 거대 조직보다 더 똑똑한 시스템으로 정의합니다. 분업, 전문성, 집단 기억을 갖춘 조직 전체를 능가하는 인지 능력을 뜻합니다. 개인 천재가 아니라 조직 단위의 지능을 기준으로 삼은 점이 특징입니다.

그래도 한계는 있다

논문은 ASI조차 근본적인 물리와 계산 한계에 묶인다고 봅니다. 빛의 속도, 연산의 열역학적 한계, 복잡도 이론, 괴델의 불완전성 정리가 그 예입니다. 무한히 똑똑해지는 게 아니라 넘을 수 없는 벽이 존재한다는 겁니다.

의미: 'AGI 다음'이 의제가 됐다

논문은 업계의 관심이 AGI 달성에서 그 이후로 옮겨가고 있음을 보여줍니다. AGI를 정의한 사람들이 ASI 경로를 지도화했다는 것은 논의의 무게중심이 이동했다는 신호입니다. 동시에 한계를 명시해 과열된 초지능 담론에 균형추를 답니다.

정리

DeepMind의 'From AGI to ASI'는 AGI 개념의 창시자들이 그 다음 단계를 그린 57쪽 로드맵입니다. 4가지 경로인 확장, 패러다임 전환, 재귀적 자기개선, 다중 에이전트와 근본 한계가 핵심입니다. 'AGI 다음'이 처음으로 공식 의제가 됐습니다.

출처: DeepMind 'From AGI to ASI'(arXiv 2606.12683, 2026년 6월 10일; 셰인 레그와 마커스 후터, 57쪽, ASI로 가는 4경로, 물리와 계산 한계) 기반 ASAP 정리.