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[IT뉴스]"챗GPT? 제정신이면 안 쓸것"…'세상 똑똑한' AI가 온다

온카뱅크관리자

2025-12-11 05:07:29

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 ■ 경제+
 「 우리가 주로 쓰는 AI는 거대언어모델(LLM)인데, 이게 정말 AI의 전부일까? “지금은 AI 버블이 아니라 LLM 버블이다.” 허깅페이스 공동 대표인 클레멘트 델랑그 CEO는 지난달 18일 악시오스 포럼에서 일반 이용자들이 쓰는 챗봇의 핵심인 LLM이 과대평가됐다고 말했다. 최근 거세지고 있는 AI 버블 논란 문제는 ‘AI 전체’가 아니라 ‘LLM 중심 AI’에 대한 의구심이라는 것. AI 업계에선 진작부터 이런 LLM의 한계를 극복하려는 움직임이 있어 왔다. 언어 예측 중심 LLM 대신 세계를 모델링하는 AI, 즉 월드모델(World Model)이 주인공이다. 월드 모델은 AI 버블의 구원투수가 될 수 있을까. 」
 ◆단어(Words)에서 세계(Worlds)로=LLM이 세상을 뒤흔든 지 3년, AI 업계 안에선 초기와 사뭇 다른 분위기가 감지되고 있다. 텍스트·이미지로 답을 생성하는 능력만으로는 현실 세계 복잡한 문제를 풀 수 없다는 한계가 명확해졌기 때문이다. 스스로 생각하는 듯 보이지만 사실은 패턴을 재조합하는 수준에 그친다는 문제 의식이 크다. 얀 르쿤 전 메타 최고 AI 과학자는 지난 10월 매사추세츠공과대학교에서 열린 심포지엄에서 “3~5년 안에 월드모델이 주요 모델이 될 것이고, 제정신인 사람이라면 오늘날 우리가 가지고 있는 유형의 LLM을 사용하는 사람은 아무도 없을 것”이라고 단언하기도. 
 LLM은 몇 년 사이 업무에서 인간의 조력자가 됐지만, 정작 현실 세계에서 벌어지는 상황을 예측하거나, 물리적 결과를 추론하는 문제에선 한계를 드러낸다. 예컨대 “테이블 끝에 놓인 컵을 누가 건드리면 어떻게 될까?” 같은 단순한 물리 시나리오조차 정확한 결과를 판단하지 못한다. 또 사람이 길을 걸을 때 다른 보행자와 충돌하지 않는 방식으로 경로를 조정하는 사회적 규칙도 이해하지 못한다. 
 LLM의 한계를 극복하기 위해 사진·이미지·소리 등을 처리할 수 있는 멀티모달 모델도 나왔지만 여전히 한계가 있다. 예를 들어 멀티모달 AI는 이미지를 보고 해당 물체가 지금 어디 있는지 인식할 수 있지만, 다음에 어떻게 움직일지까지 예측할 수는 없다. 페이페이 리 스탠퍼드대 교수는 자신이 운영하는 뉴스레터에서 “현재의 AI는 데이터의 읽기, 쓰기, 연구, 패턴 인식에 탁월하지만 물리적 세계를 표현하거나 상호작용하기에는 근본적인 한계가 있다”고 말했다. 
 문제는 현실 세계에서 일어나는 일의 대부분은 정적인 정보가 아니라는 점이다. 이런 흐름을 이해하지 못하면 로봇·자율주행·물류·게임·시뮬레이션 등 실제 환경이 필요한 영역에서 AI가 제대로 작동할 수 없다. 이 한계를 정면으로 해결하려는 접근이 바로 ‘월드모델’이다. 월드모델은 단순히 입력을 읽는 모델이 아니라 세계 자체를 내부에서 돌려보는 모델, 즉 ‘지금 상태 → 다음 상태’의 연속을 스스로 예측하는 모델이다. 기존의 LLM이 단어의 다음 순서를 맞히는 기술이었다면, 월드모델은 세상의 다음 순간을 맞히는 기술로 진화한 셈. 
 ◆공장에서 수백번 시뮬레이션, 블루칼라도 위협?=월드모델이 본격화되면 AI 활용 범위는 지식 처리에서 벗어나 ‘세계 자체를 다루는 기술’로 확장된다. 제조업은 공장을 멈출 필요 없이 전체 라인의 배치를 재설계하고, 물류센터는 동선을 바꾸기 전에 수많은 경로를 시뮬레이션하며, 병원은 환자 동선을 가상 환경에서 먼저 검증한 뒤 실제 프로세스에 반영하는 식이다 김승환 LG AI연구원 Applied AI Research 그룹장은 이 흐름을 두고 “지식 처리 중심의 AI가 실제 세계의 변화를 예측하고 행동 전략까지 계획하는 단계로 이동하는 전환점”이라고 설명했다. 
 월드모델로 인한 변화는 로봇과 자율주행처럼 물리 세계를 직접 다루는 분야에서 더 극적으로 나타난다. 월드모델 기반 로봇은 움직이기 전에 내부에서 수십 개의 미래를 시뮬레이션해 가장 안전한 행동을 선택할 수 있다. 1X, 피규어AI 등 미국의 휴머노이드 로봇 스타트업들이 모두 월드모델을 개발하는 이유다. 이렇게 되면 로봇은 단순한 자동화 기계가 아니라 상황을 이해하고 계획을 세우는 행동 주체에 가까워진다. 자체 LLM을 개발하는 AI 스타트업 트릴리언랩스 신재민 대표는 “로봇의 판단과 계획 기능이 점점 모델 기업의 기술로 이동하면서 기존의 하드웨어 중심 구조가 지능 중심 구조로 재편될 것”이라고 말했다. 
 AI 발 일자리 위협 양상에도 변화가 있을 예정이다. 지금까지 AI의 자동화는 문서 요약, 코딩, 고객 응대 같은 화이트칼라 업무에 국한된 것처럼 보였다. 하지만 월드모델이 현실 환경을 이해하고 예측하는 능력을 갖게 되면 이야기가 달라질 수 있다. 로봇이 단순 반복작업을 넘어 트럭 운전, 배관 수리, 고령자 돌봄처럼 실제 공간에서 판단과 행동이 필요한 직종까지 수행 가능해지기 때문이다. 월스트리트저널(WSJ)은 “월드모델이 성숙하면 트럭기사·배관공·돌봄노동까지 AI가 지원 가능한 직군 목록에 올라간다”며 “월드모델 기반 로봇은 단순히 팔 하나 움직이는 수준이 아니라 실제 현장에서 직업을 가진 주체가 될 가능성이 열려 있다”고 말했다. 
 ◆빅테크도 월드모델 경쟁 시작=“우리는 지금 제미나이를 단순한 언어 모델을 넘어 세계의 일부를 시뮬레이션하고 미래 행동을 계획할 수 있는 월드모델로 확장하고 있다.” 올해 5월 구글 I/O(연례 개발자 행사)에서 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 이렇게 선언했다. 구글 딥마인드는 텍스트만으로 실시간 탐험이 가능한 3차원(D) 세계를 생성할 수 있는 ‘Genie 3’를 공개했다. 장기 계획, 물리 시뮬레이션을 목표로 한다. 빅테크 중 가장 적극적인 건 엔비디아다. 엔비디아는 올해 초 월드모델 코스모스(Cosmos)를 발표했다. 월드모델이 화두가 되자 오픈AI도 “소라를 기반으로 비디오 모델을 세계 시뮬레이터로 확장할 수 있다”고 밝히기도. 중국의 바이두·텐센트 등 기업과 UAE 대학인 무함마드 빈 자이드 AI 대학(MBZUAI)도 월드모델 경쟁에 참전했다. 
 AI 경쟁의 양상도 바뀔 수 있다. 월드 모델 시대는 ‘세계 시뮬레이션 플랫폼’을 누가 선점하느냐의 싸움으로 바뀐다. 이유는 간단하다. 현실을 시뮬레이션할 수 있는 플랫폼을 가진 기업이 로봇·자율주행·디지털트윈·XR 등 물리 세계 기반 산업의 표준을 사실상 통제할 수 있기 때문이다. 빅테크는 월드모델을 통해 특정 산업을 독점하는 것이 아니라 산업 전체의 시뮬레이션 환경을 제공하는 플랫폼으로 진화하려고 한다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “월드모델이야말로 로봇·자율주행 같은 피지컬 AI를 여는 열쇠”라고 강조했다. 물리 세계를 재현하는 플랫폼을 가진 기업이 차세대 산업의 표준을 사실상 장악한다는 의미다. 
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 <img alt="신재민 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/11/joongang/20251211050154878wazd.jpg" data-org-width="559" dmcf-mid="HTHL85jJWX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/11/joongang/20251211050154878wazd.jpg" width="658">
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 신재민 기자
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 투자 자금을 앞세운 스타트업도 뛰어들고 있다. 페이페이 리 교수가 창업한 월드랩스(World Labs)는 텍스트·사진·비디오만으로 편집 가능한 3D 세계를 만드는 월드모델 마블(Marble)을 공개하며 시장에 가장 먼저 상업 제품을 내놨다. 얀 르쿤도 직접 월드모델 스타트업을 창업할 계획이라고 밝혔다. 
 ◆아직은 넘어야 할 산 많아=그러나 월드모델이 조만간 마치 오픈AI가 새로운 모델을 내놓듯 우리 앞에 번쩍 나타날 수 있는 건 아니다. 월드모델 발전에서 가장 큰 난관으로 꼽히는 것은 역시 데이터다. 세계를 이해하려면 시간 흐름, 물리적 상호작용, 3D 구조가 얽힌 대규모 데이터로 학습해야 한다. 문제는 인터넷 데이터를 긁어 학습한 LLM과 달리 이런 데이터는 인터넷에 쌓여 있지 않고, 형식도 제각각이며 수집 자체가 어렵고 비용이 많이 든다는 점이다. 실제 세계의 물리 법칙을 배우려면 수십억 단위의 고품질 멀티모달 데이터가 필요한데, 지금은 그 양과 질 모두 턱없이 부족하다. 악시오스는 “초대규모의 고품질 멀티모달 데이터가 필요하지만, 현재 공개된 데이터셋은 시작점에 불과하다”고 밝혔다. 
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 권유진 기자
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