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[IT뉴스]‘AI 석학’ 얀 르쿤 “LLM 5년 내 구식될 것…‘월드모델’이 다음 승부처”
온카뱅크관리자
조회:
0
2025-10-27 15:47:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘AI 프론티어 국제 심포지엄’서 얀 르쿤·최예진 교수 기조연설</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FoCp5uhDCD"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f5c3b3cc763465bdd722d51c79c9910437ac7e1a7ed2b1ab4fcb788e09fc0e8a" dmcf-pid="3ghU17lwvE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="얀 르쿤 미국 뉴욕대 쿠란트수학연구소 교수 겸 메타 수석AI과학자가 27일 오전 서울 용산 드래곤시티에서 개최한 ‘AI 프론티어 국제 심포지엄’에서 기조연설하고 있다. IITP 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/27/dt/20251027154116212mpoq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1zJ97VHllr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/27/dt/20251027154116212mpoq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 얀 르쿤 미국 뉴욕대 쿠란트수학연구소 교수 겸 메타 수석AI과학자가 27일 오전 서울 용산 드래곤시티에서 개최한 ‘AI 프론티어 국제 심포지엄’에서 기조연설하고 있다. IITP 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="b4528880e17f3b6386ea2971f3d55e63db6b78381e0fa9e1fa3aa079cc409f19" dmcf-pid="0alutzSrvk" dmcf-ptype="general"><br> 챗GPT로 상징되는 생성형 인공지능(AI)이 폭발적인 성장을 이어가는 상황에서 AI 분야의 세계적 석학 얀 르쿤 교수가 한국을 찾아 “지금의 AI 구조는 인간 수준의 지능에 한참 못 미친다”고 직격했다. 그는 “대규모언어모델(LLM)은 혁신이지만, 진짜 혁명은 아직 오지 않았다”며 새로운 패러다임 ‘월드(세계) 모델 기반 AI’가 대세 기술로 자리잡을 것이라고 전망했다.</p> <p contents-hash="c4685b39ac3f48123987fd7294e184affb22987d114b4a397766d9b2df1122b3" dmcf-pid="pNS7FqvmTc" dmcf-ptype="general">르쿤 교수는 뉴욕대 쿠란트수학연구소 교수 겸 메타 수석AI과학자다. 딥러닝 연구로 2018년 ‘컴퓨터과학계 노벨상’으로 꼽히는 튜링상을 공동 수상했다. 그는 뉴욕 소재 한미 AI 공동연구 거점인 글로벌 AI 프론티어랩을 조경현 뉴욕대 교수와 함께 공동소장으로 이끌고 있다.</p> <p contents-hash="c3757b2679eaf959b89a9d80b37b4ff0cebd10e83871d6eea1bed358265f21a3" dmcf-pid="Ujvz3BTsCA" dmcf-ptype="general">르쿤 교수는 27일 오전 서울 용산 드래곤시티에서 개최된 ‘AI 프론티어 국제 심포지엄 2025’에서 ‘월드 모델 학습’을 주제로 기조연설을 했다. 그는 “지금의 LLM은 5년 안에 구식 기술이 될 것”이라고 잘라 말했다. 챗GPT 등으로 대표되는 LLM 중심의 AI 개발 방식이 기술적 한계에 도달하며, 물리 세계에 대한 이해와 계획 능력을 갖춘 차세대 AI로 전환이 필요하다는 주장이다.</p> <p contents-hash="3a2899dff45145e285736cd3025080d31f4aa8100d357a2bfa3209edde234c3d" dmcf-pid="uy7dPiztSj" dmcf-ptype="general">그는 ‘모라벡 역설’을 언급하면서 현재 AI의 한계를 짚었다. 가령 AI가 변호사 시험을 통과하고 수학 문제를 풀어도 정작 물건을 안정적으로 집거나 상황을 파악하는 능력은 여전히 부족하다는 지적이다. 모라벡 역설은 1980년대 AI 연구자 한스 모라벡이 제시한 개념이다. 컴퓨터는 인간에게 어려운 과제는 잘하지만, 인간에게 쉬운 과제는 못한다는 역설을 뜻한다.</p> <p contents-hash="3fc310f47983539abcbf86280ccc08aed633805fc28d4cb46515cbde2e789acc" dmcf-pid="7WzJQnqFhN" dmcf-ptype="general">르쿤 교수는 “현재의 LLM은 인터넷 텍스트 예측에 치우쳐 현실 이해가 거의 없다”며 “AI는 고양이만큼도 물리 세계를 이해하지 못한다”고 말했다. 이어 “이 때문에 완전 자율주행이나 가정용 로봇이 아직 상용화되지 못했다”고 분석했다.</p> <p contents-hash="9e5e3d013d8074e7366919b036f23861ba032f516e032785046d328cfefb20a3" dmcf-pid="zYqixLB3Ta" dmcf-ptype="general">르쿤 교수는 세계 이해형 AI, 이른바 월드 모델 기반 기술의 개발이 필요하다고 주장했다. 월드 모델은 AI가 주변 환경의 구조·인과관계를 파악해 스스로 예측하는 기술이다. 예를 들어 어린 아이가 공을 놓으면 떨어지는 것을 몸으로 배우는 과정에서 직관적인 물리 법칙을 내재화하는데 AI도 이와 유사한 능력을 갖추도록 만드는 것이 목표다. 이를 구현하기 위해한 방법으로는 추상화된 세계의 표현을 예측하는 방식인 ‘JEPA’(공동 임베딩 예측 아키텍처를 제시했다.</p> <p contents-hash="989e82feb42d07acc3bcc0cba3e14216abbd1855209f9a13731466880f14db62" dmcf-pid="qGBnMob0yg" dmcf-ptype="general">또한 그는 범용 인공지능(AGI) 개념에 대해서도 인간을 기준으로 한 지능 개념을 경계했다. 르쿤 교수는 “우리가 추구해야 할 것은 인간과 동일한 지능이 아니라 특정 영역에서 인간을 능가할 수 있는 고도 기계지능(AMI)”이라고 언급했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="222de150d6ee8a89fb380704ced1b2f90b8da32ba76b640a63a7aafbeeb4b3a7" dmcf-pid="BHbLRgKplo" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최예진 미국 스탠퍼드대 교수가 27일 오전 서울 용산 드래곤시티에서 개최한 ‘AI 프론티어 국제 심포지엄 2025’에서 기조연설하고 있다. IIPT 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/27/dt/20251027154117671zyky.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="tbiCwlnQSw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/27/dt/20251027154117671zyky.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최예진 미국 스탠퍼드대 교수가 27일 오전 서울 용산 드래곤시티에서 개최한 ‘AI 프론티어 국제 심포지엄 2025’에서 기조연설하고 있다. IIPT 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e5c02a045fc827b966fab074222906e8960eaeffe68c09ff1d059fc4265890b2" dmcf-pid="bXKoea9USL" dmcf-ptype="general"><br> 르쿤 교수에 이어 기조연설한 최예진 스탠퍼드대 교수 또한 “챗GPT에만 의존하면 안된다”며 “우리 스스로 만드는 AI가 필요하다”며 독자 AI 역량의 중요성을 역설했다.</p> <p contents-hash="492f2ca3e256069825a0dc6808e8b30064b52133b5ebcff1cdf2005600dd2221" dmcf-pid="KZ9gdN2uSn" dmcf-ptype="general">최 교수는 스탠퍼드대의 인간중심 AI연구소(HAI)에서 활동하는 학자다. 최근 미국 시사주간지 타임이 꼽은 ‘올해 영향력 있는 AI 인사’ 100인에 꼽혔다.</p> <p contents-hash="40a0d8e72f5da3f767293e67bb1699014218c5e84efe976aa5e9d1dbc3ca9e98" dmcf-pid="952aJjV7Ti" dmcf-ptype="general">최 교수는 현재의 AI 발전 방식이 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 등 자원 경쟁으로 흐르며 주도권이 소수 기업에 집중되고 있다고 지적했다. 그는 “누구나 거대 GPU 팜을 보유할 수는 없다”며 ‘비전통적 데이터·알고리즘·협업’ 전략을 제시했다.</p> <p contents-hash="3369032afea0295e3c3b463608edd8745ee58fc8697824c0917e3803591412b6" dmcf-pid="21VNiAfzTJ" dmcf-ptype="general">최 교수는 “인터넷 데이터는 이미 고갈되고 있다”며 “새로운 형태의 데이터를 창출하거나 스스로 사고·탐색하며 학습하는 방식으로 전환해야 한다”고 강조했다. 이에 대한 예시로 기존 모델이 생성한 데이터를 다양성 중심으로 선별하는 ‘합성 데이터’ 전략을 통해 인터넷 기반 데이터만 학습한 모델을 압도하는 결과를 얻었다고 소개했다.</p> <p contents-hash="75eb662090b00181b4a1a0d3e1e200ade0b26c5e499da2cca487218c32f7fd48" dmcf-pid="Vtfjnc4qvd" dmcf-ptype="general">AI 기술의 집중화가 가져올 위험성도 경고했다. 최 교수는 “AI는 인간의 것, 인간에 의해, 인간을 위해 존재해야 한다”며 “소수 기업과 국가만이 지배하는 AI는 바람직하지 않은 만큼 소형 모델을 포함한 민주적 AI 생태계 조성이 필요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="a6b61c0a37aef835be67b10035088479bc1d363602c104d899a3eb816546c58f" dmcf-pid="fF4ALk8BCe" dmcf-ptype="general">김나인 기자 silkni@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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