세계 모델(World Models): AI의 다음 진화 단계

AI 업계에서는 세계 모델(World Models), 혹은 세계 시뮬레이터(World Simulators)가 AI의 다음 큰 혁신으로 주목받고 있습니다. OpenAI, DeepMind, Fei-Fei Li의 World Labs 등 주요 AI 연구 기관들은 이 기술의 가능성에 큰 관심을 기울이고 있습니다. 특히, World Labs는 2억 3천만 달러를 모금해 대형 세계 모델 구축에 나섰고, DeepMind는 OpenAI의 동영상 생성 모델 Sora의 공동 제작자를 영입해 세계 시뮬레이터 개발을 강화하고 있습니다.

그렇다면 세계 모델이란 무엇이며, 왜 주목받고 있는 걸까요?

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📌 세계 모델이란?

세계 모델은 인간이 자연스럽게 형성하는 "세계에 대한 정신적 모델"을 모방한 AI 시스템입니다. 인간의 뇌는 감각 정보를 통해 추상적인 현실을 구체적인 형태로 이해하고, 이를 바탕으로 세상을 예측합니다. 이 예측 능력은 우리의 의사결정과 행동을 빠르게 만드는 중요한 요소입니다.

AI 연구자 David Ha와 Jürgen Schmidhuber는 이를 야구 선수의 배팅에 비유합니다. 야구 타자는 공이 시속 100마일로 날아올 때 시각 신호가 뇌에 도달하기 전, 본능적으로 공의 궤적을 예측해 배트를 휘두릅니다. 세계 모델은 이러한 인간의 무의식적 사고를 모방해 AI가 더 정교한 예측과 계획을 세울 수 있도록 합니다.

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🎥 세계 모델의 주요 응용 분야

1. 생성형 비디오 제작

기존의 AI 비디오 생성은 종종 불완전하고 어색한 결과를 보여줍니다. 예를 들어, 물리적 움직임이 비현실적으로 보이거나, 사람의 신체가 비정상적으로 뒤틀리는 문제 등이 있습니다.
세계 모델은 물리 법칙과 객체 상호작용을 이해해, 자연스럽고 일관된 비디오를 생성할 수 있습니다.
Snap의 전 AI 책임자인 Alex Mashrabov는 "세계 모델은 창작자가 모든 객체의 움직임을 정의하지 않아도 AI가 이를 자동으로 이해하고 생성할 수 있다"고 강조합니다.

 

2. 목표 지향적 계획과 시뮬레이션

Meta의 Yann LeCun은 세계 모델이 디지털 및 물리적 영역에서 복잡한 목표를 달성하기 위한 계획을 세울 수 있다고 말합니다.
예를 들어, AI가 지저분한 방(현 상태)의 비디오를 보고, 이를 청소된 방(목표 상태)으로 만들기 위해 어떤 작업(청소, 설거지, 쓰레기 비우기 등)이 필요한지 파악하고 실행 계획을 생성할 수 있습니다.

3. 3D 가상 세계 생성

World Labs의 공동 창립자인 Justin Johnson은 세계 모델을 통해 게임, 가상 사진, 영화 제작을 위한 3D 세계를 자동 생성할 수 있다고 말합니다.
현재 가상 세계 제작은 수백만 달러의 비용과 오랜 개발 시간이 소요되지만, 세계 모델은 이를 획기적으로 단축할 수 있습니다.

4. 로봇 공학과 AI 의사결정

로봇은 현재 환경이나 자신의 상태를 충분히 인지하지 못해 동작에 한계가 있습니다.
Mashrabov는 "고급 세계 모델을 통해 로봇이 환경을 더 깊이 이해하고, 그 안에서 실행 가능한 해결책을 스스로 찾아낼 수 있다"고 말합니다.

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🛠 기술적 과제와 한계

세계 모델의 가능성은 매우 매력적이지만, 여러 기술적 도전 과제가 남아 있습니다.

1. 높은 연산 자원 요구

세계 모델은 대규모 학습 데이터를 처리하며 막대한 컴퓨팅 자원을 소모합니다.
OpenAI의 Sora 모델은 훈련과 실행에 수천 개의 GPU를 요구하며, 이는 일반 생성형 모델에 비해 훨씬 높은 비용과 시간이 소요됩니다.

2. 데이터 편향

AI 모델이 편향된 데이터로 학습하면, 특정 환경이나 문화적 맥락을 잘못 이해할 가능성이 큽니다.
예를 들어, 유럽 도시의 햇빛 아래 동영상을 주로 학습한 세계 모델이 한국의 눈 오는 겨울 풍경을 제대로 이해하거나 표현하지 못할 수 있습니다.

3. 환경 내 객체의 일관성 부족

AI가 환경 내 인간과 동물의 행동이나 상호작용을 정확히 묘사하지 못하는 경우도 많습니다.
Runway의 CEO Cristóbal Valenzuela는 "환경의 맵과 객체의 상호작용을 일관성 있게 생성하려면 더 정교한 데이터와 엔지니어링 기술이 필요하다"고 지적합니다.

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🌟 세계 모델의 미래 가능성

모든 도전 과제가 해결된다면, 세계 모델은 AI와 현실 간의 간극을 줄이며 다양한 분야에서 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.

• 게임 및 영화 산업: 실시간으로 생성되는 인터랙티브 3D 세계.
• 로봇 공학: 인간과 같은 직관적 의사결정과 환경 적응 능력을 갖춘 로봇.
• 디지털 콘텐츠 제작: 비용 효율적으로 제작되는 고품질의 비디오 및 3D 콘텐츠.
• 과학적 발견: 복잡한 시뮬레이션과 예측을 통해 새로운 기술과 치료법 개발.

LeCun은 "세계 모델이 직관, 상식, 그리고 인간 수준의 계획 능력을 갖춘 기계를 만들어낼 수 있다"고 말하며, 향후 10년 안에 이 기술이 성숙할 것으로 전망했습니다.

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💡 결론

세계 모델은 AI 기술 발전의 새로운 장을 열며, 물리 법칙과 환경 이해를 통해 AI를 더 인간처럼 행동하게 만들 가능성을 제공합니다. 기술적 과제가 남아 있지만, 이 혁신적인 AI 연구 방향은 가상 세계, 로봇 공학, 그리고 데이터 기반 의사결정에 중요한 변화를 가져올 것입니다. AI와 현실의 경계를 허무는 세계 모델의 미래가 주목됩니다.