단어 예측을 넘어 세계를 이해하는 AI, 월드 모델

AI 요약

필자는 AI가 아직 인간의 감독 없이 사고·행동하는 단계에 이르지 못했으며, 많은 사상가들이 물리적 세계 전체로부터 학습해 공간과 물리 법칙을 이해하는 월드 모델을 AI의 다음 중대한 패러다임 전환으로 본다고 설명합니다. 메타의 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤은 이를 지지하며 회사를 떠나 월드 모델을 발전시키려 했고 3~5년 안에 월드 모델이 AI 아키텍처의 지배적 형태가 될 것이라고 말한 반면, 대규모 언어 모델은 언어와 이미지에 제한되고 더 많은 연산·데이터와 증가하는 비용에도 성능 향상에 한계가 있다고 지적합니다. 월드 모델은 인지·예측·계획의 세 모듈로 구성돼 자기 학습, 공간 인식, 인과 추론과 장기 계획, 다중모달 입출력을 가능하게 해 AGI에 필요한 일반적 추론 능력과 적응성을 제공할 잠재력이 있다고 보고 JEPA·플래닛·드리머 V3·마블 등 사례들이 이러한 접근을 보여준다고 합니다.