중국 유니트리 로보틱스의 CES 2026 전시부스에서 휴머노이드 로봇 G1이 격투를 벌이는 모습/라스베이거스=전병수 기자


‘딥러닝의 대부’로 불리는 얀 르쿤 전 메타 수석 과학자가 “대형 언어 모델(LLM)을 아무리 키워도 인간 수준의 지능에는 도달할 수 없다”며, 물리적 세계를 이해하는 ‘월드 모델(World Model)’ 기반 AI가 차세대 지능의 핵심이라고 밝혔다.
29일 미 매사추세츠공과대(MIT)가 발간하는 MIT 테크놀로지 리뷰는 이 같은 내용의 얀 르쿤 교수 인터뷰를 공개했다 바다이야기pc버전다운 . 얀 르쿤은 2018년 컴퓨터 과학계 노벨상으로 불리는 튜링상 공동 수상자이자 메타의 AI 연구 조직 ‘페어(FAIR)’를 이끌어왔다. 작년 말 메타를 떠나 파리에 신생 연구 기업 ‘어드밴스드 머신 인텔리전스(AMI)’를 설립했다.
얀 르쿤은 그간 LLM의 한계를 지적해왔다. 지금의 AI가 현실 세계를 제대로 이해하지 못한다는 지적이다. 릴게임신천지 인터넷에 있는 수많은 글을 학습해 사람처럼 말할 수는 있지만, 물건이 왜 떨어지고 사람이 왜 이렇게 반응하는지 같은 기본적인 세상 원리를 알지는 못한다는 것이다. 글을 잘 쓰는 AI를 계속 키운다고 해서, 이 AI가 사람처럼 생각하게 되지 않는 것과 같다. 그는 대신 기술적 대안으로 ‘월드 모델’과 ‘JEPA(Joint Embedding Predictiv 오션파라다이스사이트 e Architecture)’를 제시해 왔다. 로봇 팔의 위치 정보, (레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형태를 3차원으로 측정한) 라이다(LiDAR) 데이터, 음향 신호 등의 데이터를 학습한다. 모든 데이터의 디테일을 학습하는 기존의 LLM과 달리 중요한 흐름만 파악하는 방식으로 예측과 추론이 가능하도록 하는 모델이다. 그러면서 “LLM은 앞으로 여러 야마토게임하기 AI 구성 요소를 조율하는 ‘오케스트레이터’ 역할에 머물 것”이라고 분석했다.



세계적인 인공지능(AI) 석학인 얀 르쿤 뉴욕대 교수 / 연합뉴스


이 때문에 최근 주목받은 중국 휴머노이드 로봇 열풍에도 회의적이다. 얀 무료릴게임 르쿤은 “로봇이 쿵후를 하거나 춤을 추는 장면은 대부분 동작이 사전에 정밀하게 계획돼 있다”며 “그러나 그런 로봇을 실제로 유용할 만큼 똑똑하게 만드는 방법을 아는 사람은 아직 없다”고 지적했다. 겉으로는 화려하고 똑똑해 보이지만, 실제로는 미리 정해진 동작을 반복하는 경우가 많고, 환경이 조금만 바뀌어도 제대로 움직이지 못하는 한계가 있는 것이다.
현재 미·중 중심으로 재편된 글로벌 AI 질서에 대해서는 ‘제3의 대안’을 표방했다. 얀 르쿤은 현재 AI 생태계가 두 극단으로 갈라지고 있다고 진단했다. 하나는 오픈AI·앤트로픽 등 미국 기업이 주도하는 폐쇄형 상업 모델, 다른 하나는 중국이 주도하는 오픈소스 모델이다. 그 결과 “주요 오픈소스 AI 플랫폼 상당수가 중국에서 나오고 있다”며 폐쇄적 전략이 ‘전락적 실수’라고 설명했다. 그러면서 “나는 AI가 결국 하나의 플랫폼이 될 것이라고 믿는다. 대부분의 플랫폼은 시간이 지나면 오픈소스로 발전하는 경향이 있다”고 했다.
이날 인터뷰에서 그는 최근 설립한 회사 AMI의 비전을 조금 더 구체적으로 공개했다. AMI는 이미 구글 딥마인드, 오픈AI, xAI 등 경쟁사들로부터 핵심 인재들을 대거 영입하며 전열을 가다듬었다고 한다. 뉴욕대학교와 구글 딥마인드에서 활동한 저명한 연구원 셰이닝 셰(Saining Xie)의 합류 여부에 대해서는 “큰 존경심을 갖고 있다”며 말을 아꼈다. AMI는 파리 본사 외에도 북미 지역에 사무실을 준비 중이다. 싱가포르 등 아시아 지역과, 뉴욕 등도 후보지로 언급됐다. 얀 르쿤 교수는 “오는 2월 중 구체적인 투자 상황과 수석 과학자 등 핵심 인력 리스트를 공개할 예정”이라고 밝혔다.