얀 르쿤, '더 유연한 AI'를 향한 새로운 도전

딥러닝의 선구자이자 튜링상 수상자인 얀 르쿤(Yann LeCun)이 현재의 대규모 언어모델(LLM) 패러다임을 넘어서는, 더 유연하고 적응력 있는 AI 시스템 개발에 매진하고 있다고 BBC가 보도했다. 그는 텍스트 예측 중심의 현행 접근법으로는 인간 수준의 지능에 도달할 수 없다는 소신을 꾸준히 밝혀온 인물이다.

르쿤은 오랫동안 메타(Meta)의 수석 AI 과학자로 재직하며 컨볼루션 신경망(CNN) 등 현대 딥러닝의 기초를 닦았다. 그러나 그는 챗봇 열풍의 근간인 LLM에 대해 "물리 세계에 대한 이해, 지속적인 기억, 추론과 계획 능력이 근본적으로 부족하다"고 비판해왔다. 그가 대안으로 제시하는 것은 '세계 모델(world model)' 기반의 접근법이다. 영상 등 감각 데이터를 통해 세상의 작동 방식을 스스로 학습하고, 행동의 결과를 예측하며 계획을 세울 수 있는 AI를 만들겠다는 구상으로, JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 계열 연구가 그 핵심에 있다.

이러한 행보는 AI 업계의 방향성에 적지 않은 파장을 던진다. 업계 대부분이 모델 규모와 데이터를 키우는 '스케일링' 경쟁에 집중하는 상황에서, 딥러닝의 대부 중 한 명이 정면으로 다른 길을 제시하고 있기 때문이다. 만약 세계 모델 접근법이 성과를 낸다면 로보틱스, 자율주행, 물리 세계와 상호작용하는 에이전트 등 현재 LLM이 취약한 영역에서 돌파구가 열릴 수 있다. 반대로 스케일링 진영이 계속 성과를 내면 르쿤의 비판론은 힘을 잃을 수도 있다.

향후 주목할 지점은 세계 모델 기반 시스템이 실제 벤치마크와 응용에서 LLM 대비 우위를 입증할 수 있을지, 그리고 르쿤의 연구가 학계와 산업계의 투자 흐름을 얼마나 바꿔놓을지다. '다음 세대 AI'를 둘러싼 패러다임 경쟁은 이제 본격적으로 시작되고 있다.

출처 - https://news.google.com/rss/articles/CBMiWkFVX3lxTE9KUjhVS0NLS2IwTEdxVFJUWmUtal9UcEVjTGVOdlFUR1lhM1RJQl9tZUNpajlKV0tiQWx2Z3pSMVRQdWJNeThfZ1VQWUlqb3pIWUhja1JpUjRYUQ?oc=5