🧐AGI를 향하는 정도(正道)는 LLM이 될 것 인가?

최근 한-미 공동 ‘글로벌AI프론티어랩’ 개소식을 통해, 얀 르쿤 교수가 한국의 AI 인프라에 대한 이야기를 다루었습니다. 그중에서 로보틱스 기술이 AI 시스템의 핵심적인 역할을 할 것이기에, 한국이 보유한 AI 스펙트럼을 긍정적으로 평가하였습니다.

얀 르쿤 교수는 이전부터 LLM 모델의 한계에 대해 꾸준히 지적해왔습니다. AGI의 형태로 향하기 위해서는 모델이 물리적인 개념을 이해하는게 필수적이며, 세상을 관찰하며 상호작용이 가능한 AI 시스템이 필요하다는 입장입니다. 로보틱스 기술에 대해 긍정적인 평가를 남긴 것도 이러한 배경을 고려할 수 있습니다.

물론 현재 시장을 주도하고 있는 AI 모델의 핵심은 LLM이라고 할 수 있습니다. 그리고 '추론' 개념을 다룬 o1 모델이 발표되어, AGI에 대한 기대치를 높이고 있기도 합니다. 하지만 르쿤 교수를 영입한 메타의 발표들을 보면, AGI에 대한 다른 관점을 생각하게 됩니다.

META는 객체와 이미지 종류에 상관없이 분할을 시도한 SAM(SegmentAnything)모델에 이어, SAM2 모델을 발표하며 동영상 객체 분할 및 추적 기능을 선보였습니다. 해당 모델은 유저가 지정한 프롬프트(포인트, 박스, 텍스트)로 객체를 동영상 속에서 찾고 분할하며, 추적하는 과정을 거칩니다. 이러한 기능들은 단순히 영상 처리의 편의성을 위한 것이 아니라, 결국 르쿤이 주장한 물리적 모델 연구의 일환이지 않나 싶습니다.

AI 그룹의 리더들이 각자의 방식으로 AGI 모델에 대한 가능성을 시사한 지금, 아직까지 AGI를 향한 정도는 정해지지 않았다는 생각이 듭니다.

https://m.news.nate.com/view/20240925n08120