얀 르쿤의 경고: AGI는 환상이다... AI의 미래는 '물리적 세계 이해'에 있다!
이번 주 미국 네바다주 라스베이가스에서 열리는 CES 2025. 삼성전자나 LG전자 등 주요 하드웨어 사업자의 발표 엔비디아 CEO 젠슨 황의 발표나 스피어에서 진행된 델타항공 CEO의 기조연설 등에 모두 주목하지만 다양한 콘퍼런스 세션이 열리는 행사기도 합니다. 어제 본지는 X CEO의 기조연설 내용을 전해드린데 이어, AI의 거장 얀 르쿤의 세션을
이번 주 미국 네바다주 라스베이가스에서 열리는 CES 2025.
삼성전자나 LG전자 등 주요 하드웨어 사업자의 발표
엔비디아 CEO 젠슨 황의 발표나
스피어에서 진행된 델타항공 CEO의 기조연설 등에 모두 주목하지만
다양한 콘퍼런스 세션이 열리는 행사기도 합니다.
어제 본지는 X CEO의 기조연설 내용을 전해드린데 이어, AI의 거장 얀 르쿤의 세션을 전해드리고자 합니다.
현재 메타의 수석 과학자이자 튜링 상 수상 경력에 빛나는 얀 르쿤은 30분간 진행된 세션에서 AI에 대한 본인의 견해를 밝혔는데요.
특히 최근 오픈AI의 CEO 샘 알트만이 AGI(범용 인공 지능)을 구축하는 방법을 오픈AI는 알고 있으며, 초인공지능으로 나아가기 시작했다는 발언 이후 열린 세션인 만큼 세간의 주목을 받았습니다.
본지는 약 30분간 진행된 이 날 세션을 아래와 같이 정리했는데요.
1. AI의 한계: AGI 개념의 모호성과 물리적 세계 이해의 부재
2. AI 발전의 새로운 패러다임: JEPA와 목표 지향적 AI 시스템
3. AI 에이전트와 규제의 균형: 오픈소스 생태계의 미래와 과제
이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.
1. AI의 한계: AGI 개념의 모호성과 물리적 세계 이해의 부재
2022년 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지를 3차례 연속으로 참석하면서, 저희는 가까이서 보게된 얀 르쿤의 특징 중 하나를 발견한 것이 있습니다. 얀 르쿤 교수는 흥분하거나 반박하면 마치 프랑스어로 말하듯, 영어가 매우 빨라진다는 점입니다.
얀 르쿤 교수는 이날 매우 흥분한 어투로 샘 알트만 주장을 반박하기 시작했습니다.
그는 우선 AGI라는 용어 자체의 모호성을 지적했습니다.
AGI가 인간 수준의 지능을 지칭하는 데 사용되고 있지만,
인간의 지능 자체가 매우 전문화되어 있어 일반 지능이라고 보기 어렵다고 주장했습니다.
그러면서 그는 AGI라는 용어 자체는 의미가 없다고 평가했습니다.
여기에 더해 얀 르쿤 교수는 AGI 구현 여부에 대한 평가 기준을 지적했습니다.
그는 변호사 시험이나 대학 입학시험 통과 능력을 인간 수준의 지능으로 할 수 있는지에 대해서 이의를 제기했는데요.
문제는 이를 측정할 수 없다는 점입니다. 우리가 만들 수 있는 모든 과제나 벤치마크에 대해, 그 특정 벤치마크를 통과하는 전문화된 시스템을 만들 수 있기 때문입니다.
시간이 지나면서 이러한 시스템들을 조합하여 많은 일을 할 수 있는 시스템을 만들 수 있겠지만, 그렇다고 해서 그것이 인간 수준의 지능을 가졌다거나 계획을 세우고, 추론하며, 물리적 세계를 이해하는 능력을 가졌다고 할 수는 없습니다
그러면서 현재 AI 개발의 주류인
대규모 언어 모델(LLM) 기반의 자기 회귀 방식에도 한계가 있다고 단언했는데요.
그는 이 방식을 따를 경우 인간 수준의 지능을 달성하기는 어렵다고 보았습니다.
참고로 여기서 얀 르쿤 교수가 밝힌 자기 회귀 방식이란,
AI가 이전에 입력받은 단어나 문장을 바탕으로
다음에 나올 내용을 예측하면서 글을 만들어가는 방식을 의미합니다.
쉽게 말해, 문장의 앞부분을 보고 그다음에 어떤 말이 자연스럽게 이어질지를 계속해서 추측하는 것입니다. 그러면서 그는 현재 메타의 인공지능 연구소인 FAIR에서 진행 중인
범용 인공지능(AGI) 개발에 대해서도 신중한 입장을 보였습니다.
모든 조건이 완벽하게 맞아떨어진다고 해도, 앞으로 5-6년은 걸릴 것이라고 전망했습니다.
그러면서 그는 AI의 가장 큰 약점으로 ‘실제 세계에 대한 이해 능력’을 꼽았습니다.
얀 르쿤 교수는 배관공의 업무를 예로 들며
실제 물건을 만지고 다루는 작업은 인공지능이 하기 매우 어렵다고 설명했습니다.
그는 현재 AI 수준이 개나 고양이가 가진 현실 인식보다도 떨어진다고 덧붙였습니다.
그러면서 그는 AI 발전을 위한 새로운 패러다임을 제시했는데요.
다음 부분에서는 이 내용을 살펴보겠습니다.
2. AI 발전의 새로운 패러다임: JEPA와 목표 지향적 AI 시스템
얀 르쿤 교수는 AI 발전의 새로운 방향으로는 '목표 지향적 AI'를 제시했습니다.