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AI 연구

얀 르쿤 "차세대 AI는 물리세계 이해해야"

ZDNet Korea·2026-10-12

요약

얀 르쿤 AMI랩스 창업자는 12일 서울에서 열린 간담회에서 AI 발전이 언어 학습을 넘어 물리적 세계를 이해하는 방향으로 나아가야 한다고 말했다. 그는 로봇과 자율주행 분야에서 방대한 데이터를 활용한 모방학습만으로는 충분한 신뢰성을 확보하기 어렵다며, 행동 결과를 예측하고 계획을 세우는 '월드 모델'과 이를 구현하는 '공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)'를 대안으로 제시했다. 그는 한국 정부와 뉴욕대가 설립한 '글로벌 AI 프런티어' 연구소의 공동 책임자로서 한국과의 연구 협력을 확대하고 있다고 밝혔다. 행사에서는 한국의 제조 데이터와 현장 노하우를 글로벌 AI 기술과 결합해 피지컬 AI 전환을 주도해야 한다는 제언도 나왔다.

큐레이터 노트

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모방학습 기반 로봇·자율주행의 신뢰성 한계를 월드 모델로 넘어서려는 연구 방향 제시이며, 한국의 제조 데이터와 현장 노하우가 국제 협력의 자산으로 거론된 점이 특징이다.

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이 일이 어디서 왔나

같은 날 한국에서는 모빌테크의 국방 무인차량 가상시험 플랫폼, AWS의 피지컬 AI 오픈소스 툴체인, 현대차그룹의 '피지컬 AI 솔루션 기업' 전환 등 모방학습·시뮬레이션 기반 피지컬 AI 사업화 소식이 잇따라 나왔다. 르쿤의 발언은 이런 흐름과 달리 모방학습의 신뢰성 한계를 지적하며 월드 모델이라는 다른 연구 방향을 제시한 것이다. 그는 한국 정부·뉴욕대 합작 연구소의 공동 책임자로서 이 발언을 내놓았다.

짚어야 할 점

  • 같은 날 보도된 모빌테크·AWS·현대차그룹 사례는 모두 모방학습·시뮬레이션 기반 피지컬 AI를 상용화하는 쪽에 가까워, 르쿤이 한계로 지목한 접근과 업계 실제 투자 방향 사이에 간극이 있다.
  • 한국의 제조 데이터와 현장 노하우를 결합하자는 제언이 구체적으로 누구와, 어떤 방식으로 추진될지는 이번 발언만으로는 알 수 없다.
  • 국내에서는 반도체대전, 중진공 제조AI 교육과정, 호남 반도체 메가프로젝트 등 피지컬 AI를 뒷받침하는 인프라·인력 투자가 동시에 진행 중이며, 월드 모델 연구가 이 흐름에 어떻게 연결될지는 지켜볼 지점이다.

아직 확인되지 않은 것

  • 월드 모델·JEPA가 실제 로봇이나 자율주행에서 모방학습보다 더 신뢰할 수 있다는 것을 보여준 구체적 성과나 수치는 제시되지 않았다.
  • '글로벌 AI 프런티어' 연구소가 한국과 어떤 규모·일정으로 연구를 진행하고 있는지는 확인되지 않았다.
  • 한국 제조 데이터를 실제로 어느 기업·기관이 어떤 조건으로 공유하거나 결합할지에 대한 구체안은 나오지 않았다.

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임베딩
텍스트, 이미지 같은 데이터를 의미적으로 비슷할수록 벡터 공간에서 가까운 위치에 놓이도록 고정된 길이의 숫자 벡터로 변환한 것을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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