얀 르쿤 메타 수석 AI과학자 “LLM은 구식…‘월드 모델’로 나아가야”

▲27일 서울 용산 드래곤시티에서 열린 'AI 프론티어 국제 심포지엄 2025'에서 얀 르쿤 교수가 기조연설하고 있다. yeonjin@ (김연진)

“인공지능(AI)이 인간처럼 생각하려면 세상을 읽는 게 아니라 예측해야 한다.”

세계적인 인공지능(AI) 석학 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수는 27일 오전 서울 용산구 드래곤시티에서 열린 ‘인공지능(AI) 프론티어 국제 심포지엄 2025’에 참석해 이같이 밝혔다. 르쿤 교수는 “지난 50년 동안 AI 분야에서 여러 번의 혁명을 경험했지만 ‘진정한 지능형 기계’에 이르기까지는 몇 번의 혁명이 더 필요하다”며 포스트 LLM 패러다임으로서 ‘월드 모델’ 개념을 소개했다.

월드 모델은 AI가 세상의 작동 원리를 이해해 인간처럼 미래 상황을 예측할 수 있는 모델이다. 태어난 지 몇 달 안 된 아기가 세상을 관찰하고 상호작용하면서 스스로 학습하는 과정과 비슷하다. 르쿤 교수에 따르면 LLM은 사람이 모두 읽는 데 50만 년이 걸리는 30조개의 토큰(3×10¹³)을 학습하지만, 아기는 생후 4년(약 1만6000시간) 동안의 ‘감각적 경험’을 통해 10¹⁴바이트 수준의 시각·청각·촉각 데이터를 받아들인다.

르쿤 교수는 “AI가 텍스트만으로는 결코 인간 수준의 지능에 도달할 수 없다”며 “단순한 텍스트 학습을 넘어 시각·청각 등의 다중 감각 입력을 통해 물리적 세계를 이해해야 한다”고 말했다. 그는 지금의 AI가 인간 수준의 물리적 직관을 가지지 못하는 이유로 복잡한 계산은 인간보다 잘하지만, 인간에게 쉬운 감각·운동 과제는 AI가 어려워하는 ‘모라벡의 역설’을 들었다.

이어서 자신이 10여 년간 연구해온 ‘공동 임베딩 예측 구조(Joint Embedding Predictive Architecture·JEPA)’를 제안하며 미래를 픽셀 단위가 아닌 표현 공간에서 예측해야 한다고 설명했다. 특히 그는 이미지와 비디오를 함께 다루는 통합형 구조(V-JEPA)를 통해 AI가 물리적 불가능성을 스스로 판단하는 ‘상식’을 습득하기 시작했다고 말했다.

예를 들어 물체가 갑자기 사라지거나 형태가 순간적으로 바뀌는 등의 장면을 보여주면 AI가 ‘물리적으로 불가능한 상황’임을 인지하고 ‘예측 오류’가 폭발적으로 증가한다는 것이다. 지난 6월 메타는 물리적 세계의 법칙을 이해하고 예측할 수 있는 월드 모델 ‘V-JEPA 2’를 공개한 바 있다.

최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 2030년에 일반 인공지능(AGI)이 등장할 수 있다는 전망도 나온다. 하지만 르쿤 교수는 “인간의 지능은 전혀 범용적이지 않고 전문화돼 있기 때문에 AGI 개념은 허상”이라며 “우리가 말해야 할 것은 ‘고도화된 기계지능(Advanced Machine Intelligence)’”이라고 강조했다.

제프리 힌튼 토론토대 교수, 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수, 앤드루 응 스탠퍼드대 교수와 함께 AI 분야 4대 석학으로 꼽히는 르쿤 교수는 2018년 ‘컴퓨터과학계 노벨상’으로 불리는 튜링상을 받았다. 그는 한미 AI 공동연구 거점으로 지난해 9월 뉴욕대에 출범한 ‘글로벌 AI 프론티어랩’의 공동 소장을 맡고 있다.

한편 이번 심포지엄은 국가적 AI 연구역량을 결집한 ‘국가AI연구거점’과 글로벌 협력 거점인 ‘글로벌AI프론티어랩’이 공동 주최하는 첫 번째 국제행사다. 이날 행사에는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 비롯해 최형두 국민의힘 의원, 홍진배 정보통신기획평가원장, 최예진 스탠포드대 교수, 조경현 뉴욕대 교수, 김기응 KAIST 교수 등이 참석했다.