고급머신지능(AMI) 시대 도래: AI의 물리적 세계 이해가 핵심
최근 GTC 2025에서 메타(Meta)의 수석 AI 과학자 겸 뉴욕대 교수인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 AI의 미래에 대해 흥미로운 전망을 제시했다. 그는 범용 인공지능(AGI)보다는 고급머신지능(AMI, Advanced Machine Intelligence)이 더 현실적인 미래라고 강조했다.
AMI: 현실적인 AI의 미래
얀 르쿤 교수는 AGI에 대해 회의적인 입장을 보이며, 인간의 지능이 매우 특화되어 있기 때문에 ‘일반적’이라는 표현은 적합하지 않다고 지적했다. 대신, AMI는 특정 분야에서 초인간적 능력을 발휘하며 인간을 보조하는 AI로 정의할 수 있다. 그는 “우리가 초지능 스태프의 보스가 되는 셈”이라며, AI가 인간을 대체하기보다 생산성을 높이는 도구로 자리잡을 것이라고 전망했다.
물리적 세계 이해의 중요성
AI가 세상을 이해하려면 언어 너머 물리적 세계를 파악해야 한다는 점을 강조했다. 르쿤 교수는 “4살 아이가 1만 6000시간의 시각 데이터로 세상을 배우는데 비해, LLM은 40만 년 분량의 텍스트를 학습해도 한계가 뚜렷하다”고 말했다. 이는 AI가 물리적 세계를 이해하고 추상적 정신 모델을 통해 추론과 계획을 세워야 함을 의미한다.
월드 모델(World Model)의 개념
르쿤 교수는 월드 모델이라는 개념을 소개했다. 이 모델은 AI가 세상의 물리적 법칙과 인과관계를 이해하고 이를 바탕으로 예측과 계획을 세울 수 있게 한다. 그는 “인간처럼 다중 모달 데이터를 학습하는 시스템”이라고 설명하며, 이러한 모델이 AMI 시대를 열기 위한 핵심이라고 강조했다.
추상적 추론을 위한 JePA 모델
메타 팀은 추상적 추론을 위한 JePA(Joint Embedding Predictive Architecture)라는 새로운 모델을 개발 중이다. 이 모델은 세상에 대한 추상적 표현을 학습하고, 이를 조작해 추론하며 행동을 계획할 수 있는 시스템이다. 르쿤 교수는 “단 16프레임 영상만으로도 물리적 가능성을 판단할 만큼 초기 성과를 보이고 있다”고 밝혔다.
컴퓨팅 자원의 필요성
추상적 추론을 구현하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 르쿤 교수는 “그래픽처리장치(GPU) 성능이 지난 10년간 5000~1만 배 증가했지만 JePA 같은 모델을 실현하려면 더 많은 연산력이 필수”라며, 뉴로모픽(neuromorphic)이나 양자 컴퓨팅 같은 대안 기술에 대해 회의적인 입장을 보였다.
글로벌 협력의 중요성
르쿤 교수는 AMI 시대를 열기 위해선 글로벌 협력이 필수라고 강조했다. 그는 “AI 발전은 특정 기업의 비밀 프로젝트가 아니라, 전 세계 연구자의 개방적 노력으로 이뤄진다”며, 메타의 오픈소스 모델 ‘라마’가 10억 회 이상 사용된 사례를 언급했다. 그는 “우리는 모두 AI의 매니저가 될 것”이라고 전망했다.
결론
고급머신지능(AMI) 시대는 점진적으로 다가오고 있으며, AI가 물리적 세계를 이해하고 추상적 추론을 통해 인간을 보조하는 도구로 자리잡을 것으로 보인다. 이를 위해선 월드 모델과 같은 새로운 개념과 기술이 필요하며, 글로벌 협력이 필수적이다. AI의 미래는 단순한 기술 발전을 넘어, 인간과 기계의 협력으로 이루어질 것이다.