르쿤 "AI와 인간 지능은 4가지 차이...월드 모델의 '추상화' 능력이 이를 메울 것"얀 르쿤 메타 수석 과학자가 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능(AI)의 핵심 조건을 밝히며, 현재의 대형언어모델(LLM)은 이 기준에 도달하지 못했다고 지적했다. 인공일반지능(AGI) 달성을 위해서는 월드 모델(WM) 개발이 왜 필수적인지를 자세하게 설명했다.비즈니스 인사이더에 따르면, 르쿤 수석은 올해 초 프랑스 파리에서 열린 'AI 액션 서밋'의 세션에 등장, '지능'이라는 개념에 대해 설명했다.그는 “모든 동물, 특히 인간이 보여주는 지능적 행동에는 네가지 핵심 요소가 있다”라고 말했다. 이는 ▲물리적 세계에 대한 이해 ▲지속www.aitimes.com

얀 르쿤 메타 수석 과학자가 인간 수준의 지능을 갖춘 인공지능(AI)의 핵심 조건을 밝히며, 현재의 대형언어모델(LLM)은 이 기준에 도달하지 못했다고 지적했다. 인공일반지능(AGI) 달성을 위해서는 월드 모델(WM) 개발이 왜 필수적인지를 자세하게 설명했다.

그는 “모든 동물, 특히 인간이 보여주는 지능적 행동에는 네가지 핵심 요소가 있다”라고 말했다. 이는 ▲물리적 세계에 대한 이해 ▲지속 가능한 기억 ▲논리적 추론 ▲계층적인 행동 계획 수립 능력 등이다.

현재의 LLM은 이 네가지 요소를 제대로 구현하지 못하고 있다고 지적했다. 예를 들어, 인간의 시각을 흉내 내기 위해 비전 모델을 덧붙이거나, 기억을 보완하기 위해 검색 증강 생성(RAG)이나 연상 기억 시스템을 탑재한다는 것이다. RAG는 메타가 개발한 기술이다.

하지만 “이런 방식은 결국 ‘편법(hack)’에 불과하다”라고 말했다. 그리고 현실 세계를 모델링할 수 있는 ‘월드 모델(WM)’이 진정한 대안이라고 강조했다.

그리고 왜 WM이 대안인지를 설명했다. 그는 “WM은 특정 시점에서의 현실 세계 상태를 파악하고, 특정 행동을 상상할 수 있다는 것이 핵심"이라며 "그 행동이 일어난 뒤 세계 상태가 어떻게 변할지를 예측한다”라고 밝혔다.

또 세계는 무한하고 예측 불가능한 방식으로 진화하기 때문에, 이를 제대로 예측하려면 '추상화(abstraction)' 능력이라고 전했다.


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