월드 모델(World Models)은 인공지능의 다음 혁명을 연다

인공지능 분야의 지형이 우리 발밑에서 변화하고 있다. 지난 몇 년간 주목받아 온 것은 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)과 확산 기반 이미지 생성기들로, 이들은 시를 쓰고 코드를 디버그하며 초현실적 이미지를 만들어내는 능력으로 세상을 놀라게 했다. 그러나 이들의 탁월함에도 불구하고, 이 모델들은 근본적인 결함을 공유한다. 그것은 그들이 작동하는 물리적 현실을 진정으로 이해하지 못한다는 점이다. 이들은 통계적 모방자일 뿐, 현실에 기반한 관찰자는 아니다.

이 간극을 메우기 위해 새로운 패러다임이 떠오르고 있다. 월드 모델은 최첨단 AI 연구의 중심으로 빠르게 부상하고 있으며, 현재 생성 시스템을 괴롭히는 일관성 문제, 환각(hallucination), 물리적 논리의 결여를 해결할 것을 약속한다. 공간, 시간, 원인과 결과에 대한 내부적 이해를 기계에 부여함으로써, 월드 모델은 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 추구하는 데 있어 다음 결정적 혁명을 대표한다.

현실의 "환각"

월드 모델의 필요성을 이해하려면 먼저 현재의 생성형 AI(Generative AI)의 한계를 인식해야 한다. 텍스트-투-비디오 모델을 사용해본 적이 있다면, 아마도 "변형(morphing)" 현상을 목격했을 것이다: 등장인이 문을 통과하는데 갑자기 옷이 바뀌거나, 고양이가 탁자에서 뛰어내리는데 중력을 무시하고 떠 있는 것처럼 보이는 경우이다.

이러한 오류는 전통적 생성 모델이 비디오 생성을 2D 이미지의 연속 예측으로 처리하기 때문에 발생한다. 이들은 이전 픽셀을 기반으로 다음 픽을 예측하는데, 이는 마치 대형 언어 모델이 이전 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하는 것과 같다. 이들에는 3D 장면의 일관된 "정신 지도(mental map)"가 없다. 고양이에게 질량이 있고, 중력이 아래 방향으로 작용하며, 카메라가 멀어져도 탁자가 계속 존재한다는 것을 "알지" 못한다.

월드 모델은 환경의 내부 시뮬레이션을 구축함으로써 이를 해결한다. "다음에 어떤 픽셀이 올까?"라고 묻는 대신, 월드 모델은 "이 물리적 공간에서 다음에 무슨 일이 일어날까?"라고 묻는다.

월드 모델의 정의

본질적으로 월드 모델은 외부 세계의 압축된 내부 표현을 구성하는 AI 시스템이다. 이 개념은 제어 이론과 인지 과학에 깊이 뿌리내려 있으며, 지능형 에이전트(인간이나 기계)는 효과적인 결정을 내리기 위해 미래를 시뮬레이션할 필요가 있다는 것을 시사한다.

현대 AI 맥락에서 이 기술은 "공간 지능(Spatial Intelligence)"을 열어준다. AI 선구자 Fei-Fei Li가 주장한 이 용어는, 그녀의 신생 기업인 World Labs가 이 분야 개발을 주도하고 있다. 텍스트 기반 지능과 달리, 공간 지능은 시스템이 기하학을 인지하고, 3D 관계를 이해하며, 객체들이 시간에 따라 어떻게 상호작용하는지를 예측할 것을 요구한다.

월드 모델의 주요 능력은 다음을 포함한다:

• 객체 영속성 (Object Permanence): 물체가 가려져 있을 때에도 존재한다는 이해.
• 물리 시뮬레이션 (Physics Simulation): 명시적 프로그래밍 없이도 궤적, 충돌, 중력을 예측.
• 시간적 일관성 (Temporal Consistency): 긴 비디오 시퀀스 동안 등장인물의 정체성과 환경의 안정성 유지.
• 반사실적 추론 (Counterfactual Reasoning): 실행 전에 행동을 계획하기 위해 "만약 ~라면" 시나리오를 시뮬레이션.

비교 관점: LLMs vs. 월드 모델

현재 세대의 AI와 이 신흥 전선의 차이를 명확히 하기 위해 이들의 근본 작동 원리를 비교해볼 수 있다.

Table: Generative AI vs. World Models

"공간 지능"을 향한 경쟁

업계가 월드 모델로 방향을 전환하고 있음은 주요 연구소와 스타트업의 최근 움직임에서 분명히 드러난다.

World Labs와 Marble 모델
ImageNet 작업으로 유명한 Fei-Fei Li는 최근 World Labs를 공개했다. 이 회사의 데뷔 모델인 Marble은 "대형 월드 모델(large world model, LWM)"로 설명된다. 평면 비디오 클립을 생성하는 도구와 달리, Marble은 탐색하고 다양한 각도에서 볼 수 있으며 상호작용할 수 있는 일관된 3D 환경을 생성한다. "픽셀을 생성하는 것"에서 "세계를 생성하는 것"으로의 이 전환은 제작자가 프롬프트만으로 게임 및 가상현실용 인터랙티브 자산을 구축할 수 있게 한다.

Google DeepMind와 Genie
Google DeepMind도 인터넷 비디오로 훈련된 Genie로 중요한 진전을 이뤘다. Genie는 단일 이미지나 텍스트 프롬프트를 받아 무한히 플레이 가능한 2D 플랫포머 게임을 생성할 수 있다. 이 모델은 비디오를 단순히 관찰함으로써 캐릭터 움직임과 플랫폼 충돌의 메커닉을 학습했으며, AI가 명시적으로 코딩되지 않아도 "게임의 규칙"(물리와 조작)을 추론할 수 있음을 보여주었다.

Meta의 JEPA 아키텍처
Meta의 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 LLM이 AGI로 가는 길이라는 것에 대해 오래전부터 비판적이었다. 그는 모든 세부사항을 예측하기보다는 세계의 추상적 표현을 학습하는 유형의 월드 모델인 **Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA)**를 옹호한다. LeCun은 AI가 진정으로 지능적이려면 계획하고 추론할 수 있을 정도로 기반 현실을 잘 이해해야 하며, 통계적 텍스트 예측만으로는 이를 달성할 수 없다고 주장한다.

AI의 미래에 대한 함의

월드 모델로의 전환은 단순한 기술적 업그레이드가 아니다. 이는 이전에는 생성형 AI로는 불가능했던 응용을 가능하게 한다.

1. 신뢰할 수 있는 자율 에이전트
혼란스러운 가정 환경에서 로봇이 작동하려면 환각을 해서는 안 된다. 유리 컵을 떨어뜨렸을 때와 플라스틱 공을 떨어뜨렸을 때의 결과를 시뮬레이션할 수 있는 월드 모델이 필요하다. 월드 모델은 구현된 AI의 "두뇌"로서, 로봇이 현실에서 시도하기 전에 정신적 시뮬레이션으로 작업을 연습할 수 있게 한다.

2. 비디오에서 '언캐니 밸리'의 종말
창작 산업에서는 월드 모델이 완벽한 연속성을 제공하는 비디오 생성 도구를 약속한다. 영화 제작자는 장면을 생성하고 카메라를 이동시키며 조명을 바꿔도 배우와 세트가 촬영 내내 일관되게 유지될 것이라고 신뢰할 수 있게 된다.

3. 가속화된 과학적 발견
단백질 접힘에서 날씨 패턴에 이르기까지 복잡한 물리 시스템을 시뮬레이션함으로써, 월드 모델은 가상 실험실로서 작동하여 과학자들이 실세계 물리에 높은 충실도로 수백만 건의 실험을 인실리코(in silico)로 실행할 수 있게 할 수 있다.

결론

우리가 2026년의 벼랑 끝에 서 있는 지금, AI 서사는 진화하고 있다. "챗봇"의 시대가 물러나고 "시뮬레이터"의 시대가 자리잡고 있다. 월드 모델은 인공지능의 성숙을 대표한다—세상에 대해 이야기할 수 있는 시스템에서, 그 세계를 진정으로 이해하고 그 안에 거주할 수 있는 시스템으로의 이동이다. 개발자, 창작자, 연구자에게 이 새로운 공간적·시간적 추론 차원을 숙달하는 것은 다가오는 10년의 정의적 도전이자 기회가 될 것이다.