GPT-6 Astra가 로봇 제어 작업에서 95%를 기록했으며, Fable 5.1의 40%에서 크게 향상됐다. 출력 토큰은 6.2배 적게 사용하면서 비용은 2.3배 낮았다. 정밀성이 요구되는 더 어려운 작업에서는 Astra가 Fable 5.1과 동일한 성공률(20개 중 2개)을 기록했지만, 출력 토큰을 3.9배 적게 사용하고 비용은 1.6배 저렴했다. 이러한 추세가 유지된다면 LLM이 빠르면 올해 말, 늦어도 2029년까지 로봇 팔을 실시간으로 제어할 수 있을 것이다. 범용 로봇이 향후 2년 안에 등장할 경우 그 파급 효과를 연구 커뮤니티가 살펴볼 것을 촉구한다. 최신 SOTA LLM은 로보틱스 분야에서 놀라운 일반화 능력을 보여주고 있으며 지연 시간도 빠르게 개선되고 있다. - RobotCurve에서 로봇 벤치마킹을 수행하는 Jay Chooi

단순히 컴퓨터를 제어하는 디지털 AI에 그치지 않고, 인지 능력이 인간과 동일해 인간이 할 수 있는 거의 모든 입출력을 수행할 수 있는 미래 모델을 상상해 보라. 그렇다면 로봇, 드론, 자동차, 전투기 등을 제어할 수 있다. 필자의 AGI 정의는 수십 년간 영화와 SF에서 그려져 온 것과 유사하다. 예컨대 Jarvis나 Friday는 Stark Industries 전체를 운영했을 뿐 아니라 과학 실험과 시뮬레이션을 수행하고, Tony의 집 전체를 운영·제어했으며, 컴퓨터 작업도 대신 수행하고, 마지막으로 로봇 슈트와 연동해 이를 제어하는 능력까지 갖췄다. ASTRA는 이러한 모습의 아주 작은 초기 징후를 보여주고 있다.

하지만 어떤 시스템이 진정 AGI가 되려면 미래의 Astra/GPT-6에게 다음을 지시할 수 있어야 한다. 라이브 영상을 활용해 이 IKEA 가구 조립을 도와달라, 내 드론에 연결해 나를 따라오게 하라. 자동차 운전은 특정 성능 지표에 도달하면 충분하다. 인간의 비경찰 신고 경미 사고 발생률인 약 2만5천 마일 무사고 주행이나, 경찰 신고 기준 50만 마일, 인간의 사망 사고 간 백만 마일 기록을 뛰어넘을 필요는 없으며 잘 운전만 하면 된다. 따라서 벤치마크는 개입 없이 50시간 또는 100시간 주행하는 수준으로 설정할 수 있다. 시뮬레이터에서 비행기나 제트를 이륙시키고 비행한 뒤 착륙시키는 것도 마찬가지다. Astra는 컴퓨터 사용(Computer Use)과 공간 추론 분야에서 분명히 큰 진전을 이뤘다. 하지만 모든 입출력의 지연 시간을 실시간 수준으로 끌어올리고 공간 추론을 인간의 시공간 지각 능력에 맞추기 위해서는 아직 해야 할 일이 많다.

AGI의 정의는 그동안 어떤 지적 작업이나 도메인에서든 인간의 인지 능력에 필적하거나 능가하는 AI 시스템이었다. 여기서 주목할 점은 인간의 성능에 필적하는 것도, 이를 초월하는 것도 아니라는 사실이다. 예를 들어 지구 70억 명 중 Steph Curry만큼 정확하게 슛을 넣을 수 있는 사람은 단 한 명뿐이다. 중요한 것은 인간의 인지 능력과의 일치다. 인간 수준의 공간 추론과 모든 것에 대한 실시간 입출력, 이 두 가지가 실현되는 순간 우리는 공식적으로 AGI를 갖게 되는 것이다.