비디오 게임 데이터, 인공 일반 지능(AGI)의 다음 돌파구가 될 수 있을까?
Published Jul 9, 2026
오늘날 우리는 AI를 통해 놀라운 경험을 하고 있습니다. 챗GPT 같은 거대 언어 모델(LLM)은 텍스트를 생성하고, 번역하고, 요약하는 데 탁월한 능력을 보여주죠. 마치 똑똑한 비서가 생긴 것처럼 느껴질 때도 많습니다. 하지만 솔직히 말해서, 이 친구들이 정말로 세상을 ‘이해’하고 있는 걸까요? 우리가 책을 읽고 지식을 얻는 것처럼, 그저 방대한 양의 텍스트를 학습해서 패턴을 찾아낸 것에 불과하다는 회의적인 시각도 존재합니다. 냉정하게 말하면, 현재의 AI는 물리적인 공간에서 사물이 어떻게 움직이고 상호작용하는지에 대한 근본적인 ‘직관’이 부족합니다. 어린아이가 블록을 쌓거나 공을 던지면서 배우는 세상을 움직이는 법칙 같은 것 말이죠. 이 부족한 부분을 메우지 못한다면, 인공 일반 지능(AGI), 즉 인간처럼 다방면으로 사고하고 문제를 해결하는 진정한 지능은 요원할지도 모릅니다. 그런데 최근, 이 난제를 해결할 의외의 열쇠가 바로 ‘비디오 게임 데이터’에 있다는 파격적인 주장이 제기되어 업계의 이목이 집중되고 있습니다.
LLM의 한계: 왜 ‘텍스트’만으로는 부족할까요?
현재 우리가 접하는 대다수의 혁신적인 AI, 특히 LLM은 인터넷상의 텍스트 데이터를 학습해왔습니다. 웹페이지, 소설, 기사, 채팅 기록 등 상상할 수 있는 모든 텍스트 정보가 이들의 지식이 됩니다. 그 결과, LLM은 언어의 맥락을 파악하고, 복잡한 질문에 답변하며, 창의적인 글쓰기까지 가능하게 됐죠. 하지만 여기에는 치명적인 한계가 존재합니다. 바로 물리적인 세계에 대한 이해 부족입니다. 예를 들어, AI에게 ‘컵을 테이블 위에 놓으세요’라고 명령했을 때, AI는 그 문장의 의미는 이해할 수 있습니다. 하지만 실제로 컵이 어떤 모양이고, 어떤 무게를 가지며, 어떻게 움직여야 테이블 위에 안전하게 놓일 수 있는지에 대한 ‘직접적인 경험’은 없습니다. 그저 텍스트로 된 수많은 예시에서 ‘컵을 테이블 위에 놓는 행위’에 대한 설명을 패턴으로 학습했을 뿐입니다.
이것은 마치 피아노 악보를 완벽하게 읽고 이해하지만, 단 한 번도 피아노 건반을 눌러본 적 없는 사람과 같습니다. 이론적으로는 모든 것을 알지만, 실제 세상에서의 ‘수행 능력’은 제로에 가깝다는 말입니다. 인공 일반 지능(AGI)을 향한 여정에서, 이러한 ‘세상을 움직이는 물리적인 법칙’에 대한 직관적 이해는 필수적입니다. 단순히 텍스트만으로는 세상의 모든 물리적 상호작용, 공간과 시간의 개념, 인과관계를 완벽하게 학습하기란 사실상 불가능합니다. 이것이 바로 현존하는 AI가 아무리 똑똑해 보여도, 여전히 ‘지능’보다는 ‘패턴 인식 기계’에 가깝다고 평가받는 이유입니다. 그런데 이 지점을 파고든 대담한 스타트업이 등장했습니다. 바로 제너럴 인튜이션(General Intuition)입니다.
게임 데이터, AGI의 숨겨진 보물창고?
제너럴 인튜이션의 CEO, 핌 드 위트(Pim de Witte)는 이 간극을 메울 해답이 비디오 게임 데이터에 있다고 확신합니다. 솔직히 말해서 처음 들었을 때는 고개를 갸웃할 수도 있습니다. ‘게임이? 정말?’ 하고 말이죠. 하지만 조금만 생각해보면 그의 주장이 얼마나 혁신적이고 설득력 있는지 깨닫게 될 겁니다. 비디오 게임은 가상세계이긴 하지만, 실제 세계의 물리 법칙을 정교하게 모방하고 있습니다. 중력, 충돌, 움직임, 시간의 흐름, 객체 간의 상호작용 등 수많은 물리적 현상이 디지털 환경 안에서 끊임없이 발생합니다. 플레이어는 이 가상세계에서 아바타를 조작하며 다양한 환경과 상호작용하고, 특정 목표를 달성하기 위해 전략을 세우고, 결과를 예측합니다. 이 모든 과정이 데이터로 기록될 수 있다는 겁니다.
텍스트 데이터와 비교했을 때 게임 데이터의 강점은 명확합니다.
- 물리적 상호작용: 게임 내 모든 객체는 특정 물리 법칙에 따라 움직이고 반응합니다. 예를 들어, 캐릭터가 점프하면 중력의 영향을 받고, 물체를 밀면 관성에 따라 움직입니다. 이러한 상호작용은 텍스트로는 표현하기 어려운 방대한 양의 ‘물리적 지식’을 내포합니다.
- 공간 및 시간 이해: 게임은 3D 공간과 시간 개념을 기본으로 합니다. 캐릭터의 위치, 움직임 궤적, 이벤트 발생 시점 등 모든 것이 명확한 시공간적 정보를 가집니다. 이는 AI가 실제 세계의 공간지각 능력과 시간 흐름을 이해하는 데 결정적인 학습 데이터를 제공할 수 있습니다.
- 원인과 결과의 명확성: 게임 내 액션은 즉각적인 결과를 가져옵니다. 플레이어가 버튼을 누르면 캐릭터가 공격하고, 특정 아이템을 사용하면 능력이 변하는 식이죠. 이러한 명확한 인과관계는 AI가 복잡한 시나리오에서 ‘무엇을 하면 어떤 결과가 나올까?‘를 예측하는 데 도움을 줍니다.
- 능동적 학습 환경: 플레이어의 행동 하나하나가 곧 학습 데이터가 됩니다. AI는 단순히 수동적으로 텍스트를 읽는 것이 아니라, 마치 가상 환경에서 직접 경험하고 실험하는 것처럼 데이터를 얻을 수 있습니다.
제너럴 인튜이션은 바로 이러한 게임 데이터를 활용하여 **‘세계 모델(world models)‘**을 훈련합니다. 세계 모델이란 AI가 세상을 시뮬레이션하고, 미래를 예측하며, 다양한 상황에서 어떻게 행동해야 할지 학습하는 내부적인 표현 방식을 말합니다. 마치 인간이 세상을 이해하는 방식과 비슷하죠. 이 회사는 사실 게임 플랫폼인 메달 TV(Medal TV)에서 분사되어 나왔다는 점도 흥미롭습니다. 메달 TV에서 축적된 방대한 게이머들의 플레이 데이터와 노하우가 AGI 연구의 핵심 자산이 된 셈입니다. 이 부분에서 개인적으로는 굉장히 탁월한 전략이라고 생각합니다. 기존의 거대 기술 기업들이 쉽게 접근하기 어려웠던, 그러면서도 AGI에 필수적인 데이터를 그들만의 방식으로 확보한 것이니까요.
2.3조 원의 가치, 그리고 윤리적 딜레마
제너럴 인튜이션의 비전에 대한 업계의 기대는 가히 폭발적입니다. 이 스타트업은 이미 23억 달러(한화 약 3조 2천억 원)의 기업 가치를 평가받으며, 최근에는 3억 2천만 달러(약 4천 4백억 원)의 투자 유치에 성공했습니다. 투자자 목록을 보면 더욱 놀랍습니다. 아마존 창업자 제프 베이조스(Jeff Bezos)의 지원은 물론, 실리콘밸리 최고의 벤처캐피털 중 하나인 코튜(Coatue), 전 구글 CEO 에릭 슈미트(Eric Schmidt), 심지어 MIT와 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 연구원들까지 합류했습니다. 이들은 모두 AI 분야에서 가장 통찰력 있는 시각을 가진 인물들이거나, 최고 수준의 기술력을 자랑하는 기관들입니다. 이들의 참여는 게임 데이터를 활용한 ‘물리적 AI’ 접근법이 단순한 아이디어를 넘어, 실제 AGI 구현의 유력한 경로로 인정받고 있음을 시사합니다.
하지만 이런 혁신적인 기술이 항상 장밋빛 미래만을 약속하는 것은 아닙니다. 핌 드 위트 CEO는 이번 테크크런치(TechCrunch)의 ‘에쿼티(Equity)’ 팟캐스트에서, 자신들의 모델이 국방 분야에 사용될 수 있는 윤리적 레드라인에 대해서도 언급했습니다. ▶️ 관련 영상 보기 이건 사실 우리 모두가 진지하게 고민해야 할 문제입니다. 가상세계에서 실제 세계의 물리법칙을 학습하고 예측하는 AI가 개발된다면, 그 응용 범위는 무궁무진할 것입니다. 로봇 공학, 자율주행, 복잡한 시스템 제어 등 인류에게 엄청난 이점을 가져다줄 수 있죠. 하지만 동시에 강력한 ‘물리적 지능’을 가진 AI는 감시, 무기 시스템, 그리고 예측할 수 없는 방식으로 악용될 가능성도 분명 존재합니다.
업계 흐름을 보면, 초거대 AI 개발 경쟁이 가속화되면서 이러한 ‘이중 용도(dual-use)’ 기술에 대한 윤리적 논의는 더욱 중요해지고 있습니다. 개인적으로는 제너럴 인튜이션과 같은 선두 주자들이 기술 개발 단계부터 이러한 윤리적 경계를 명확히 설정하고, 사회적 합의를 위한 노력을 병행해야 한다고 생각합니다. 단순히 기술적 진보에만 매몰될 것이 아니라, 그 기술이 인류 사회에 미칠 광범위한 영향을 심사숙고하는 자세가 필요하다는 것이죠. 비디오 게임에서 시작된 이 혁신적인 아이디어가 인류에게 어떤 미래를 가져다줄지, 우리는 흥미롭게 지켜봐야 할 것입니다. 하지만 그 과정에서 우리가 잃지 말아야 할 가치에 대한 질문도 잊지 말아야 할 것입니다.
출처
- 원문 제목: Why this CEO thinks video games make better training data than the internet
- 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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