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[IT뉴스]말이 아니라, 세계를 쓴다

온카뱅크관리자

2026-01-05 07:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pr83eAPKrA">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f3571f031ea36bce3acee8472e6396f4e138183f86eabb6b151c025bbae3eda1" dmcf-pid="Um60dcQ9wj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070644049iage.jpg" data-org-width="739" dmcf-mid="3noJS1OcOk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070644049iage.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="f97539751ad67992d0430739937d66727e4e21127bbb749084d9e6bd880f46e4" dmcf-pid="usPpJkx2IN" dmcf-ptype="general"> 챗지피티 이후 질문은 하나로 수렴했다. “그래서 다음은 무엇인가?” 늘 돌아오는 답은 똑같다. 더 매끄러운 대화, 더 똑똑한 비서, 더 빠른 추론. 하지만 이 질문은 이미 한 박자 늦었다. 인공지능의 다음 목적지는 ‘말(Language)’이 아니라 ‘세계(World)’이기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="9d919c74d82d9b99ed4eadde2affa3aeb3f0a5cc524d5517fae7b24661c7b2ba" dmcf-pid="7OQUiEMVOa" dmcf-ptype="general">지금 우리가 환호하는 생성형 인공지능은 본질적으로 ‘언어 기술자’다. 수많은 문장을 학습해 다음에 올 단어를 확률적으로 가장 그럴듯하게 배치한다. 그래서 유창하다. 하지만 이 유창함 속에 ‘이해’는 없다. 인공지능은 사과가 왜 떨어지는지 모른다. 그저 기록된 문장으로 세계를 흉내 낼 뿐이다.</p>
          <p contents-hash="73c52720139afb1f3a108e2867e5d38f0d364201331c89e98439d640a8c680f5" dmcf-pid="zIxunDRfsg" dmcf-ptype="general">이 한계를 가장 집요하게 파고든 사람이 메타의 최고 인공지능 과학자를 지낸 얀 르쿤이다. 그는 끈질기게 “언어 모델은 세계를 모른다”고 지적해왔다. 진짜 지능이라면 단어의 확률이 아니라, 현실의 작동 방식을 내부에 품고 있어야 한다는 것이다. 물리학 법칙이 지배하는 이 세계가 어떻게 돌아가는지 아는 것, 바로 ‘세계 모델’이다.</p>
          <p contents-hash="b44bdd2db411665d5d3a587d0f089df9608649350304d79d2c6e5987e608e310" dmcf-pid="qCM7Lwe4so" dmcf-ptype="general">철학적 논쟁처럼 들리지만, 이 개념은 이미 현실에서 증명됐다. 구글 딥마인드의 ‘알파폴드’가 그 증거다. 단백질 구조 예측은 지난 50년간 생물학계의 난제였다. 데이터가 부족해서가 아니었다. 가능한 구조의 경우의 수가 사실상 계산 불가능한 규모였기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="7fd4dac0a365ac0d3bc2aafee05aa91e47e8fcf3af3d1cab807b9955773059da" dmcf-pid="BhRzord8IL" dmcf-ptype="general">그런데 알파폴드가 이 문제를 풀었다. 기출문제를 달달 외워서가 아니다. 단백질이라는 물질이 이 물리적 세계에서 가질 수 있는 ‘존재 가능한 형태’의 법칙을 깨우쳤기 때문이다. 불가능한 경우의 수를 자연법칙의 계산으로 소거해버린 것이다.</p>
          <p contents-hash="5fab004e54198e5da1fb49c060a7d97a72ace4140d1dcbcd0a82a7f092aba808" dmcf-pid="bleqgmJ6On" dmcf-ptype="general">이 지점에서 인공지능의 역할은 정답을 검색하는 도구에서, 현실을 시뮬레이션하는 존재로 근본적으로 바뀐다. 이것은 누가 더 많은 문장을 읽었느냐의 싸움이 아니다. 누가 더 정교하게 현실을 모사할 수 있느냐의 싸움이다.</p>
          <p contents-hash="8a52a6a4f665d2754fc6a24edca9d1e627fe1c508e41e2fc8b19727a1b50c744" dmcf-pid="K0wehZmjwi" dmcf-ptype="general">구글 딥마인드 공동창업자로 알파폴드 프로젝트를 이끈 데미스 허사비스가 정의하는 지능의 핵심도 바로 이 지점에 닿아 있다. 그는 뇌과학적 관점에서 지능을 "세계를 모델링하고, 행동하기 전에 그 결과를 시뮬레이션하는 능력"으로 정의한다. 인간은 늘 머릿속에서 먼저 세계를 살아본 뒤 몸을 움직인다. 이제 인공지능도 그 영역에 발을 들였다.</p>
          <p contents-hash="ff084f1bcab044bd50ac6438820b650ab9c18e53ce4bc94960bd1f3ba585451b" dmcf-pid="9prdl5sArJ" dmcf-ptype="general">그러니 “챗지피티 다음은 무엇인가”라는 질문은 틀렸다. 우리가 물어야 할 진짜 질문은 이것이다. “인공지능은 언제부터 세계를 미리 살아보기 시작했는가?”</p>
          <p contents-hash="001233e324d2e57b84be01b76d565e0d4255a8f0310b18e60b849630e2b53126" dmcf-pid="2UmJS1OcDd" dmcf-ptype="general">그 답은 아직 대중에게 널리 공유되지 않았다. 사람들에게 알파폴드는 여전히 어려운 과학 뉴스이고, 세계모델은 먼 미래의 이야기다. 하지만 훗날 이 시기를 복기할 때, 인공지능이 비로소 물리적 현실을 다루기 시작한 분기점이 바로 지금이었다고 역사는 기록할 것이다. </p>
          <p contents-hash="508a6ce872594ffbc76eb133ae77864b40481f023a33b1bbb689f553ac648896" dmcf-pid="VusivtIkIe" dmcf-ptype="general">그 거대한 전환은 이미 시작됐다.</p>
          <p contents-hash="60af26c858895c073e62276b0598efb7df61cd696d30a2e43b6b84344abbcfd3" dmcf-pid="f7OnTFCErR" dmcf-ptype="general">전 빅웨이브 대표</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f46f6f1da9998b1429f40eca3d056c8ee0870548e7fcd4e2552e384475746a20" dmcf-pid="4zILy3hDrM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070645397jzuf.jpg" data-org-width="970" dmcf-mid="0pILy3hDrc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070645397jzuf.jpg" width="658"></p>
          </figure>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 한겨레신문사 All Rights Reserved. 무단 전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지</p>

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