들어가며: AI의 미래는 어디로 가는가?
안녕하세요! 오늘은 메타 AI 연구 책임자 얀 르쿤 박사님이 비바텍(VivaTech) 컨퍼런스에서 발표한 내용을 쉽고 재미있게 풀어보려고 해요. AI 기술이 눈부시게 발전하고 있는 요즘, 메타가 어떤 방향으로 AI를 개발하고 있는지, 그리고 앞으로 우리가 어떤 AI와 함께 살아가게 될지 궁금하지 않으신가요? 오늘은 발표 내용을 중심으로 AI가 나아갈 미래상을 함께 알아볼게요.
1. 메타가 개발한 VJ2 모델은 어떤 AI일까요?
메타가 최근 발표한 VJ2 모델은 AI 기술 발전의 새로운 방향을 보여주는 흥미로운 사례입니다. 이 모델은 단순히 데이터를 처리하는 기존 AI 방식에서 벗어나, AI가 물리적인 세계를 이해하고 스스로 추론하며 미래를 계획하고 실행하는 능력을 목표로 개발되었습니다.
VJ2는 비디오 데이터를 활용해 학습을 진행하는데요, 비디오의 일부를 보여주고 비어 있는 부분을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이는 AI가 상황의 변화를 이해하고 다음 장면을 스스로 예측하는 능력을 키우는 데 큰 도움이 됩니다. 중요한 점은 VJ2가 비디오의 모든 픽셀을 그대로 예측하는 것이 아니라, 중요한 정보를 추상화해서 학습한다는 것입니다. 덕분에 학습의 효율성이 높아지고 불필요한 세부 정보에 매몰되지 않게 되지요.
이러한 방식은 자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)의 일종으로, 최근 대규모 AI 모델들이 성공을 거두는 핵심 원리이기도 합니다. 비디오는 텍스트보다 예측이 훨씬 까다로운데요, 변화가 많고 다양한 움직임이 있기 때문입니다. VJ2는 이러한 난관을 극복하기 위해 추상적인 표현 학습 방식을 택했고, 이는 AI가 더욱 깊이 있는 이해를 가능하게 해주는 중요한 접근법입니다.
2. 왜 로봇 데이터를 활용할까요?
VJ2가 또 하나 눈길을 끄는 이유는 바로 로봇 데이터를 학습에 적극적으로 활용한다는 점입니다. 왜 로봇 데이터를 쓸까요? 그 이유는 AI가 단순한 디지털 정보 처리를 넘어, 실제 물리적 세계에서 동작할 수 있는 능력을 갖추기 위해서입니다.
로봇은 3차원 공간에서 움직이며 다양한 물체와 상호작용합니다. 이런 데이터를 학습하면 AI가 인간처럼 현실 세계를 더 잘 이해하게 됩니다. 예를 들어, 로봇 팔이 컵을 집으려 할 때, 어떤 동작이 필요한지, 그 결과로 어떤 변화가 일어날지 AI가 예측할 수 있어야 합니다.
이 과정에서 중요한 개념이 바로 ‘월드 모델(World Model)’입니다. 월드 모델은 로봇의 행동이 환경에 어떤 영향을 미칠지를 예측하는 능력을 의미하는데요, 로봇이 시행착오를 거치지 않고도 최적의 행동을 계획할 수 있도록 도와줍니다.
실제로 메타는 VJ2를 활용해 로봇 팔이 물체를 잡거나 문을 여는 등의 행동을 계획하는 모습을 시연했어요. 흥미로운 점은, 별도의 지도 학습 없이 월드 모델만으로 이런 행동 계획이 가능했다는 것입니다. 이는 AI가 단순히 명령을 수행하는 수준을 넘어, 스스로 사고하고 계획할 수 있다는 가능성을 보여주는 중요한 사례라고 할 수 있습니다.
3. AI가 스스로 계획을 세운다는 것의 의미
AI가 스스로 계획을 세운다는 것은 단순한 기술적 성취 이상의 의미를 지닙니다. 인간은 복잡한 작업을 할 때 무의식중에 큰 목표를 세우고, 이를 단계적으로 나누어 실행합니다. 예를 들어 해외여행을 준비한다고 생각해볼까요? 단순히 비행기 티켓을 예약하는 것이 아니라 “비자 발급”, “숙소 예약”, “짐 꾸리기” 등 다양한 작은 목표들이 연계되어 있지요.
AI가 이러한 계층적 계획 능력을 가지게 되면, 복잡한 미션도 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 특히 로봇에게 이러한 능력을 가르치면 더욱 실감나는 성과가 기대됩니다. 예를 들어, 가정용 로봇이 청소를 할 때 단순히 방 전체를 무작정 돌아다니는 것이 아니라, “장애물 제거 → 먼지 많은 구역 우선 청소 → 고정된 가구 주변 정리”와 같은 단계적 계획을 세울 수 있습니다.
VJ2 모델은 이와 같은 계층적 계획 능력을 AI에 가르치기 위한 실험적 연구의 일환으로 개발되고 있습니다. 지금까지 많은 AI 시스템들은 단기적이고 단편적인 목표 달성에는 뛰어난 성능을 보여줬지만, 장기적이고 복합적인 계획 수립에는 취약한 경우가 많았는데요. 사람과 협업하거나 실제 물리 세계에서 작동하는 AI라면 반드시 이 계층적 계획 능력이 필요합니다. 현재 VJ2는 이 방향으로 연구가 빠르게 진행되고 있으며, 향후 몇 년 안에 더욱 강력한 계층적 계획 능력을 갖춘 AI가 등장할 것으로 기대되고 있습니다.
4. 메타가 꿈꾸는 AI: AGI가 아닌 ASI와 AMI
우리가 흔히 이야기하는 AGI(Artificial General Intelligence), 즉 범용 인공지능이라는 개념 대신 메타는 조금 다른 방향을 제시하고 있습니다. 얀 르쿤 박사님은 인간 지능이 생각보다 일반적이지 않기 때문에 AGI라는 용어보다는 더 정확하고 명확한 개념을 쓰고 싶다고 설명하셨어요.
그래서 메타가 사용하는 개념이 바로 ASI(Artificial Super Intelligence)와 AMI(Artificial Meta Intelligence)입니다.
ASI는 이름 그대로 인간 수준을 뛰어넘는 초지능 시스템을 의미합니다. 단순한 분야별 능력 초월을 넘어, 종합적인 사고 능력과 문제 해결 능력을 갖춘 AI를 지향하고 있습니다.
AMI는 인간과 함께 협력하며 삶을 지원하는 동반자형 AI입니다. 앞으로 스마트 글래스나 웨어러블 기기에 탑재되어 우리의 삶을 더욱 편리하게 해줄 것으로 기대되고 있어요. 메타는 AMI가 마치 개인 비서 팀처럼 우리 일상 곳곳에서 도움을 줄 수 있는 AI로 자리잡기를 바라고 있습니다.
5. JEPA 아키텍처와 메타 AI 연구의 차별점
메타 AI 연구의 가장 큰 차별점 중 하나는 바로 ‘JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)’라는 독창적인 연구 방향입니다. 얀 르쿤 박사님은 이미 몇 년 전부터 JEPA와 같은 예측 아키텍처가 AI 연구의 미래가 될 것이라고 예측하며 꾸준히 연구를 진행해 왔습니다.
JEPA는 기존의 생성형 AI와는 다릅니다. 생성형 AI가 학습 데이터를 그대로 재구성하거나 예측하는 반면, JEPA는 추상적 표현 공간에서 예측을 수행합니다. 이는 AI가 더 깊이 있는 의미를 학습하고, 보다 유연하게 사고할 수 있도록 돕는 방식이에요.
물론 메타는 LLM(거대 언어 모델)의 유용성도 인정하며 연구를 계속하고 있습니다. 하지만 FAIR 팀은 언제나 더 장기적이고 새로운 패러다임을 탐구하는 데 집중하고 있다는 점이 차별점입니다.
또 하나 주목할 점은 ‘오픈 리서치’입니다. 메타는 AI 개발이 한 회사의 힘만으로 이뤄질 수 없는 과학적 도전이라는 인식 아래 연구 결과와 코드를 오픈소스로 공개하고 있어요. VJ2 역시 오픈소스로 공개되었습니다. 이런 개방적인 연구 태도 덕분에 전 세계 연구자들이 함께 AI 발전에 기여할 수 있는 생태계를 만들고 있습니다.
6. 메타 AI가 그리고 있는 미래의 AI 제품들
그렇다면 메타는 앞으로 어떤 AI 제품을 만들고 싶어 할까요? 발표에서는 여러 흥미로운 방향이 제시되었습니다.
첫째는 ‘에이전트 시스템’입니다. 이는 사용자를 대신해 디지털 세계에서 다양한 작업을 수행하는 AI입니다. 예를 들어 웹사이트에서 정보를 찾거나 온라인 예약을 자동으로 처리하는 AI 비서가 될 수 있겠지요.
둘째는 ‘사용자 맞춤형 이해 시스템’입니다. AI가 대화 상대방이 무엇을 알고 있고 무엇을 모르는지 파악하여, 상황에 맞는 정보를 제공하고 쉽게 설명해주는 AI입니다. 복잡한 작업도 사용자에 맞춰 단계별로 안내해주는 똑똑한 비서가 될 것입니다.
셋째는 ‘물리 세계에서 작동하는 로봇 AI’입니다. 메타는 집안일을 돕는 가정용 로봇부터 산업 현장에서 활용할 수 있는 로봇까지 다양한 형태의 AI 로봇 개발을 계획하고 있어요.
마지막으로 ‘차세대 코드 작성 AI’도 연구 중입니다. 기존 LLM 기반 코드 작성 AI는 아직 단순 반복 작업에 강점을 보이고 있지만, 메타는 AI가 새로운 알고리즘을 스스로 설계하고 복잡한 문제 해결을 위한 코드를 작성할 수 있도록 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
이러한 기술들은 앞으로 메타의 다양한 제품과 서비스에 반영되어, 우리 일상에 조금씩 스며들게 될 거예요.
마치며: AI가 바꿀 우리의 미래
오늘 소개해드린 VJ2 모델과 메타 AI 연구의 방향을 보면, AI 기술이 단순한 텍스트 생성기에서 벗어나 점점 더 인간과 유사한 사고 능력과 물리 세계 이해 능력을 갖춰가고 있다는 점을 알 수 있어요.
메타는 VJ2를 시작으로 로봇 데이터 활용, JEPA 아키텍처 개발, ASI 및 AMI 같은 미래형 AI를 지향하며 새로운 AI 제품을 만들기 위해 연구에 박차를 가하고 있습니다.
또한 AI가 스스로 계획을 세우고, 복잡한 과제를 유연하게 해결할 수 있는 능력을 키워가고 있다는 점에서도 앞으로의 발전이 매우 기대됩니다.
앞으로 메타가 어떤 AI 기술을 선보이고, 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지 정말 기대가 됩니다. 앞으로도 관련 소식이 나오는 대로 여러분께 쉽고 재미있게 소개해 드릴게요. 오늘도 끝까지 읽어주셔서 감사합니다!
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