생성형 AI의 지능 테스트 결과, 1등은?

생성형 AI의 지능 결과?  지능이 높으면 일도 잘할까?

어떤 연예인이 IQ가 높다더라, 그 사람이 멘사 회원이라더라.  이런 기사가 뜨면 사람들은 호기심과 함께 그 사람에 대해서도 한번쯤 관심을 갖게 된다. IQ가 높다면 일단 뭔가 부럽고 좋아 보이기 때문일지도. ^^ 그런데 사람의 지능을 테스트하는 것으로도 모자라, 생성형 AI의 지능을 테스트해서 1등을 가려냈다고 한다.  'AI면 무조건 똑똑한 거 아니었어?' 라는 생각과 '그래서 누가 제일 머리가 좋대?'라는 궁금증이 일었다.  이런 걸 AI에게 직접 물어보면 얘네도 상처받을까?   

 

 

Q. 생성형 AI 지능 검사를 했다던데, 결과를 알려줘.

A. 

주요 연구 결과:

• 구글의 Gemini 2.5 Pro: 2025년 4월, 구글의 Gemini 2.5 Pro는 멘사 노르웨이 테스트에서 IQ 130점을 기록하며 현재까지 공개된 AI 모델 중 가장 높은 지능 점수를 기록했습니다. 이는 인간의 '매우 우수한' 지능 수준으로 평가됩니다.
• 오픈AI의 o1 모델: 2024년 9월, 오픈AI가 공개한 새로운 생성형 AI 모델인 'o1'이 멘사 IQ 테스트에서 120점을 기록하며 인간의 평균 IQ를 뛰어넘는 수준을 보였습니다. 이는 기존 AI 모델들을 압도하는 수준이며, 대학원 박사 과정 학생 수준의 역량을 보이는 결과입니다.
• 기타 모델: 앤트로픽의 Claude 3 모델은 100점 내외의 IQ 점수를 기록했으며, 다른 대부분의 생성형 AI 모델은 80~95점 사이의 IQ 점수를 보이는 것으로 평가되었습니다.

지능 평가 방법:

생성형 AI의 지능을 평가하는 방법은 다양하지만, 주로 인간의 지능 검사와 유사한 방식을 사용합니다.

• IQ 테스트: 멘사 IQ 테스트와 같은 표준화된 지능 검사를 AI 모델에 적용하여 언어 추론, 논리적 사고, 문제 해결 능력 등을 측정합니다.
• 표준화된 시험: SAT와 같은 표준화된 시험 문제를 AI 모델에 풀게 하여 인간 대학생 수준의 추론 능력을 평가하기도 합니다.
• 전문 분야 시험: 국제 수학 올림피아드, 대학원 박사 과정 시험 등 특정 분야의 전문 지식을 평가하는 시험을 통해 AI 모델의 전문성을 측정합니다.

결론적으로, 현재 생성형 AI는 특정 작업에서는 인간을 능가하는 지능 수준을 보이기도 하지만, 전반적인 지능 수준은 아직 인간에 미치지 못하는 것으로 평가됩니다. 하지만 기술 발전 속도를 고려할 때, 앞으로 생성형 AI의 지능은 더욱 향상될 것으로 예상됩니다.

 

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Q. 생성형 AI는 지능이 높을 수록 사용자가 쓰기 좋다는 의미인가?

A.  생성형 AI의 지능 검사 결과는 흥미로운 주제이지만, 몇 가지 중요한 포인트를 명확히 해야 합니다.

1. 생성형 AI의 '지능'은 인간의 지능과는 다릅니다.

• 특정 작업 능력: 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하여 텍스트 생성, 번역, 코드 작성, 이미지 생성 등 특정 작업에서 뛰어난 능력을 보여줍니다. 이러한 능력은 인간의 특정 지능 영역과 유사해 보일 수 있습니다.
• 일반적인 지능 부족: 하지만 현재의 생성형 AI는 인간이 가진 상식, 추론 능력, 문제 해결 능력, 감정 이해 능력 등 일반적인 지능은 부족합니다. 즉, 특정 분야에서는 매우 뛰어나지만, 다양한 상황에 유연하게 대처하는 능력은 아직 인간에 미치지 못합니다.

2. 생성형 AI 지능 검사 결과의 의미:

• 성능 비교 지표: 생성형 AI에 대한 지능 검사는 주로 다양한 모델의 성능을 특정 작업에서 비교하기 위한 지표로 사용됩니다. 예를 들어, 특정 유형의 텍스트 생성 능력, 번역 품질, 코드 생성 정확도 등을 측정하여 어떤 모델이 더 뛰어난 성능을 보이는지 평가하는 데 활용될 수 있습니다.
• 기술 발전 추이 파악: 시간이 지남에 따라 생성형 AI 모델의 지능 검사 점수가 향상되는 추이를 통해 기술 발전 속도를 파악할 수 있습니다.
• 인간 지능과의 비교 연구: 일부 연구에서는 생성형 AI의 특정 능력과 인간의 특정 지능 영역을 비교하여 유사점과 차이점을 분석하기도 합니다.

3. 지능이 높을수록 사용자가 쓰기 좋다는 의미일까?

생성형 AI의 지능 검사 결과가 높다는 것이 반드시 사용자가 쓰기 좋다는 의미로 직결되는 것은 아닙니다. 사용 편의성은 다음과 같은 다양한 요인에 의해 결정됩니다.

• 사용자 인터페이스 (UI) 및 사용자 경험 (UX): 아무리 성능이 뛰어난 AI라도 사용하기 어렵다면 사용자는 불편함을 느낄 것입니다. 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스가 중요합니다.
• 안정성 및 신뢰성: AI가 생성하는 결과가 일관성이 있고 신뢰할 수 있어야 사용자는 안심하고 사용할 수 있습니다. 오류가 잦거나 예측 불가능한 결과를 내놓는 AI는 사용하기 어렵습니다.
• 응답 속도: 사용자의 입력에 얼마나 빠르게 응답하는지도 사용 편의성에 큰 영향을 미칩니다.
• 사용 목적에 따른 적합성: 특정 작업에 특화된 AI의 경우, 해당 목적에 얼마나 잘 부합하는 결과물을 생성하는지가 중요합니다. 지능 검사 결과가 높더라도 사용 목적과 맞지 않으면 사용하기 어려울 수 있습니다.
• 사용자 맞춤 설정 기능: 사용자의 요구사항에 맞춰 AI의 작동 방식이나 결과물의 스타일 등을 설정할 수 있는 기능은 사용 편의성을 높입니다.
• 가격 및 접근성: 사용 비용이 비싸거나 접근성이 떨어진다면 아무리 성능이 좋아도 많은 사용자가 이용하기 어려울 수 있습니다.

결론:

생성형 AI의 지능 검사 결과는 특정 작업에서의 성능을 비교하고 기술 발전을 측정하는 데 유용한 지표입니다. 하지만 높은 지능 검사 점수가 곧 사용 편의성을 보장하는 것은 아닙니다. 사용자가 생성형 AI를 쓰기 좋다고 느끼는 것은 사용자 인터페이스, 안정성, 응답 속도, 사용 목적 적합성, 사용자 맞춤 설정 기능, 가격 및 접근성 등 다양한 요인에 의해 결정됩니다.

따라서 생성형 AI를 선택할 때는 지능 검사 결과뿐만 아니라 실제 사용 후기, 인터페이스, 지원 기능 등을 종합적으로 고려하여 자신에게 가장 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.