AGI와 초지능? '쓸모없는 말'이라는 거물급 AI 스타트업 CEO의 날카로운 일침

수십억 달러의 투자금이 쏟아지고, 매일같이 ‘인공일반지능(AGI)’ 또는 ‘초지능(Superintelligence)’이라는 단어가 뉴스 헤드라인을 장식하는 시대입니다. AI 기술의 다음 단계를 논할 때 이 용어들은 마치 성배처럼 여겨지죠. 하지만 여기, 이러한 업계의 광풍을 정면으로 반박하며 “쓸모없는 말”이라고 일갈하는 인물이 있습니다. 바로 튜링상 수상자인 얀 르쿤(Yann LeCun)이 공동 창립한 월드 모델 스타트업 AMI 랩스(AMI Labs)의 CEO 알렉산드르 르브룬(Alexandre LeBrun)입니다. 그는 모두가 좇는 허상 대신, 우리가 발 딛고 선 물리적 현실 세계를 이해하는 AI에 집중해야 한다고 주장합니다. 과연 그는 왜 모두가 열광하는 ‘AGI’와 ‘초지능’에 대해 이토록 회의적인 시각을 보이는 걸까요? 그리고 그가 제시하는 AI의 미래는 어떤 모습일까요?

모호한 환상 vs. 현실 세계의 이해: AGI와 월드 모델의 대립

AI 산업은 현재 ‘AGI’와 ‘초지능’이라는 거대한 개념을 향해 질주하고 있는 듯 보입니다. 구글, OpenAI, 마이크로소프트 등 주요 플레이어들이 앞다투어 자사의 AI를 AGI로 규정하려 하거나, 최소한 그 방향으로 나아가고 있다고 홍보하는 모습은 이제 익숙합니다. 그러나 르브룬 CEO는 이러한 용어 사용 자체에 강한 비판을 제기합니다. 그는 “우리는 ‘AGI’라는 단어를 한 번도 사용한 적이 없다. 그리고 아무도 더 이상 그 단어를 쓰지 않는 것을 목격했고, 이제 ‘초지능’으로 바뀌었더라. 다음번에는 또 다른 용어로 바뀔 것”이라며 업계의 허상을 꼬집습니다. 더 나아가 “초지능이 무엇인가? 좋은 정의가 없다. 그다지 유용한 단어가 아니다”라고 단언하죠.

솔직히 말해서, 그의 지적은 뼈아프게 와닿습니다. 우리가 AI 기술 발전의 속도에 감탄하면서도, 그 실체가 추상적인 용어들 뒤에 숨겨져 있지 않은가 하는 의문을 품었던 순간들이 분명 있을 겁니다. 마치 새로운 유행어를 좇듯 개념을 소비하는 AI 업계의 현주소를 비판하는 그의 목소리는 기술의 본질에 집중하자는 강력한 메시지인 셈이죠.

그렇다면 르브룬 CEO와 AMI 랩스가 추구하는 AI는 무엇일까요? 바로 **월드 모델(World Model)**입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 다음 단어 또는 텍스트를 예측하는 데 특화되어 있다면, 월드 모델은 **다음 상태(next state)**를 예측합니다. 아주 단순한 예로, 테이블 위에서 컵을 밀었을 때 컵이 기울어지고 내용물이 쏟아질 것을 우리는 직관적으로 압니다. 이처럼 물리적인 세계의 다음 상태를 예측하고 이해하는 것이 월드 모델의 핵심 기능입니다. 이는 인간의 뇌가 언어 기능과 추론 기능을 별도로 가지듯, LLM과 월드 모델이 상호 보완적인 관계에 있다고 그는 설명합니다. LLM이 언어를 처리하는 가장 효율적인 도구로 남을 것이라면, 월드 모델은 물리적 세계에 대한 맥락과 이해를 제공한다는 것이죠.

물리적 AI의 딜레마: ‘똑똑한 뇌’와 ‘어리석은 로봇’의 간극

현재 AI는 텍스트나 이미지와 같은 디지털 환경에서는 놀라운 성능을 발휘하지만, 물리적 세계에서는 여전히 “정말 어리석다”고 르브룬은 지적합니다. 로봇이 여전히 고정된 루틴만을 반복하는 “완전히 정적인” 상태라는 겁니다. 공공 행사에서 춤을 추던 로봇이 아이에게 다가가 발차기를 하는 사고를 예로 들며, 맥락을 인식하는 AI의 부재가 얼마나 위험한지 강조합니다. 하드웨어의 발전은 눈부시지만, 이를 조작할 “뇌”가 없는 것이죠.

AMI 랩스가 추구하는 월드 모델은 바로 이 간극을 메우는 데 초점을 맞춥니다. 로봇이 자신의 주변 환경을 이해하고 안전하게 작동하는 능력은 현재로서는 거의 전무한 실정입니다. “현재 로봇은 안전하지 않다. 오늘날 이에 대한 해결책은 없다”는 그의 말은 섬뜩하기까지 합니다. 공장 내에서 동일한 동작을 반복하는 로봇은 잘 작동하지만, 가정이나 거리와 같은 개방된 환경으로 나가는 순간 수많은 변수에 직면하게 됩니다. 월드 모델은 이러한 실시간 상황 변화를 예측하고 대응하며 로봇에게 **‘상황 인식’**이라는 지능을 부여합니다.

그는 헬스케어 분야를 들어 LLM의 한계를 더욱 명확히 설명합니다. LLM 기반 AI 시스템을 교과서로만 훈련받은 의사에 비유하며, 임상 경험이 없는 의사가 환자를 제대로 치료할 수 없듯, LLM은 “헬스케어의 1%만을 커버한다”고 말합니다. 나머지 99%는 실제 경험에 달려있다는 거죠. 이 부분에서 주목할 점은, 르브룬 CEO가 이전에 AI 헬스 스타트업인 나블라(Nabla)를 설립했던 경험이 있다는 사실입니다. 그의 실제 경험에서 우러나온 통찰은 AGI라는 추상적 목표보다는, 현실 세계의 문제를 해결하는 AI의 필요성을 더욱 강력하게 뒷받침합니다.

아시아, 그리고 한국: 물리적 AI의 새로운 허브?

르브룬 CEO는 월드 모델이 “실험실 안에서 구축될 수 없다”고 강조합니다. 현실 세계를 학습하기 위해서는 실제 환경과 긴밀한 파트너십이 필수적이라는 의미입니다. 그가 아시아, 특히 한국을 주목하는 이유가 바로 여기에 있습니다. “우리는 현실 세계에 대한 접근이 필요하며, 파트너들과 함께하는 것이 더 쉽다”는 그의 말은 한국의 산업적 강점과 맞닿아 있습니다.

그가 한국에 이끌리는 이유는 크게 두 가지입니다. 첫째, 한국은 로봇 공학, 반도체, 제조업 등 첨단 산업이 발달해 있다는 점입니다. 이는 AI의 초기 물결이 미처 닿지 못했던 하드웨어 중심의 산업 분야입니다. 둘째, 바로 속도입니다. 르브룬은 한국이 AI에 막대한 투자를 쏟아붓는 국가 계획과 더불어, 25년 전 인터넷의 가장 빠른 채택국이었다는 역사를 지적합니다. “깊은 산업 기반과 AI를 빠르게 수용하려는 의지의 조합”이 바로 한국의 “독특함”이며, AMI 랩스가 “첫날부터 이곳에 있기를 원하는” 이유라고 그는 말합니다.

AMI 랩스의 아시아 투자자인 SBVA의 JP 리 CEO 또한 “한국 정부가 자국 LLM 모델에 자금을 지원하는 데 엄청난 일을 해냈고, 일반적인 용도에는 충분히 잘 작동한다”고 인정하면서도, 한국이 물리적 AI에도 계속 투자해야 한다고 강조합니다. 그는 서울이 칩, AI 데이터 센터, 그리고 물리적 AI에 8천8백억 달러를 동원하려는 6월 계획을 언급하며 “이들은 공존해야 한다”고 주장합니다. 리 CEO는 한국의 가치가 하드웨어에만 있는 것이 아니라고 덧붙입니다. 네이버와 카카오 같은 국내 인터넷 기업을 탄생시킨, 새로운 도구를 빠르게 채택하고 적응하는 현지 개발자들의 능력 또한 한국의 큰 강점이라는 분석이죠.

필자의 분석: 실용주의가 이끄는 AI의 다음 물결

개인적으로는 알렉산드르 르브룬 CEO의 이러한 실용주의적 접근 방식이 현재 AI 산업에 필요한 강력한 비판이자 중요한 방향 전환점이 될 것이라고 생각합니다. 막대한 자본과 언론의 스포트라이트가 ‘AGI’와 ‘초지능’이라는 모호한 목표에 집중되는 동안, AI 기술이 실제 세계와 상호작용하며 겪는 근본적인 문제점들은 상대적으로 간과되어 왔습니다. 인간처럼 언어를 구사하는 AI의 발전은 놀랍지만, 눈앞의 컵이 쓰러질 것을 예측하지 못하고, 보행자의 움직임을 이해하지 못하는 로봇은 아직 먼 미래의 이야기입니다.

AMI 랩스의 행보는 AI 기술이 추상적인 지능을 좇기보다, 물리적 현실에 기반한 지능을 구축하는 방향으로 나아가야 한다는 명확한 메시지를 던집니다. 이는 당장의 시선을 끌기 어려운 길일 수 있습니다. AMI 랩스는 튜링상 수상자가 공동 창립하고 이미 10억 3천만 달러의 투자를 유치했음에도 불구하고, 아직 시장에 내놓을 제품이 없다고 밝히고 있습니다. “준비가 되면 놀라움을 선사할 것”이라는 그의 말은 단순한 자신감을 넘어, 기초 연구와 장기적인 비전에 대한 강한 확신을 보여줍니다. 업계 흐름을 보면, 이처럼 물리적 세계의 이해를 목표로 하는 AI 연구는 로봇 공학, 자율주행, 스마트 제조 등 현실 산업 전반에 혁신을 가져올 핵심 동력이 될 가능성이 높습니다. 한국이 이 파트너십의 중심에 설 수 있다면, 차세대 AI 혁명의 중요한 축을 담당하게 될 것이 분명합니다. AI가 진정으로 ‘초지능’에 가까워지기 위해서는, 먼저 우리 눈앞의 현실을 정확히 이해하는 법부터 배워야 하지 않을까요?

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출처

• 원문 제목: Why AMI Labs’ Alexandre LeBrun won’t call his AI ‘AGI’ or ‘superintelligence’
• 출처: AI News & Artificial Intelligence | TechCrunch
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