인공지능의 진짜 지능은 어디에? 얀 르쿤이 말하는 '월드 모델'의 미래

얀 르쿤이 말하는 '월드 모델'의 미래

 

현재 AI의 한계: 인간 지능과의 4가지 차이점

 

2025년 2월, 파리에서 열린 'AI 액션 서밋'에서 메타의 수석 AI 과학자 얀 르쿤은 현재의 대형 언어 모델(LLM)이 인간 수준의 지능에 도달하지 못한 이유를 네 가지로 설명했습니다.

1. 물리적 세계에 대한 이해 부족
2. 지속 가능한 기억의 부재
3. 논리적 추론 능력의 한계
4. 계층적인 행동 계획 수립 능력의 부족

르쿤은 이러한 요소들이 인간과 동물의 지능적 행동의 핵심이며, 현재의 AI는 이를 제대로 구현하지 못하고 있다고 지적했습니다.

 

 

'월드 모델'의 필요성

현재의 AI 모델은 시각 시스템이나 검색 증강 생성(RAG)과 같은 모듈을 추가하여 기능을 보완하려 하지만, 르쿤은 이를 '편법'에 불과하다고 평가했습니다.

 

그는 현실 세계를 모델링할 수 있는 '월드 모델'이 진정한 대안이라고 강조했습니다.

 

월드 모델은 특정 시점에서의 현실 세계 상태를 파악하고, 특정 행동을 상상하며, 그 행동이 일어난 뒤 세계 상태가 어떻게 변할지를 예측하는 능력을 갖추고 있습니다.

 

이는 인간이 세계를 이해하는 방식과 유사하며, AI가 진정한 지능을 갖추기 위해 필수적인 요소입니다.

 

 

추상화의 중요성

 

세계는 무한하고 예측 불가능한 방식으로 진화하기 때문에, 이를 제대로 예측하려면 '추상화' 능력이 필요합니다.

 

르쿤은 화학에서 물질을 구성하는 계층 구조를 예로 들며, AI도 이러한 추상화를 통해 복잡한 세상을 단순화하고 이해할 수 있어야 한다고 설명했습니다.

 

 

V-JEPA: 월드 모델의 실험적 구현

 

르쿤은 이러한 개념을 실현하기 위해 'V-JEPA'라는 비생성(non-generative) 모델을 개발했습니다.

 

이 모델은 영상의 뒷부분을 숨기고 나머지 정보를 바탕으로 이를 예측하는 방식으로 학습합니다.

 

기존 동영상 모델처럼 픽셀 수준에서 예측하는 것이 아니라, 추상적 표현을 떠올리고 그 안에서 표현을 출력하도록 설계되었습니다.

 

이러한 접근 방식은 예측할 수 없는 세부 사항을 제거하고, 계층적 추상화를 통해 중요한 정보에 집중할 수 있게 합니다.

 

이는 AI가 복잡한 세계를 이해하고 예측하는 데 큰 도움이 됩니다.

 

 

미래의 AI: 월드 모델을 향하여

 

르쿤은 단순히 더 많은 데이터와 연산 자원을 투입한다고 해서 더 똑똑한 AI가 되는 것은 아니라고 강조했습니다.

 

진정으로 '똑똑한' AI는 세계를 이해하고, 기억하며, 추론하고, 계획할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

 

이를 위해서는 월드 모델과 같은 새로운 접근 방식이 필요합니다.

 

 

맺음말

 

AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 진정한 지능을 갖추기 위해서는 새로운 방향이 필요합니다.

 

얀 르쿤이 제시한 월드 모델과 추상화의 개념은 AI가 인간 수준의 지능에 도달하기 위한 중요한 이정표가 될 것입니다.

 

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