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[IT뉴스]AMI랩스 공동창업자 “피지컬 AI 아직 미해결 영역…LLM은 한계 뚜렷”

온카뱅크관리자

2026-07-08 08:47:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">파스칼 펑 AMI 랩스 최고연구·혁신책임자 <br>한국서 열린 ICML 학회서 키노트 발표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="WCaKsGfzWt">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5a116a86e1589da580c86a5fe11bcede20a6e565e15fdd6d62ec49112561eec3" dmcf-pid="YhN9OH4qv1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="파스칼 펑 AMI 랩스 공동창업자 겸 최고연구·혁신책임자가 7일 오전 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회(ICML) 2026 기조연설에서 발표하고 있다. [사진 = 정호준 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708083902646vcnb.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="xbYNpfkLW3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708083902646vcnb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            파스칼 펑 AMI 랩스 공동창업자 겸 최고연구·혁신책임자가 7일 오전 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회(ICML) 2026 기조연설에서 발표하고 있다. [사진 = 정호준 기자]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="bc673cd4213df953717479de684dc528042d8f3da68c17083d4227780e2bd29f" dmcf-pid="G0vLtKNdl5" dmcf-ptype="general">
           “거대언어모델(LLM)은 인간이 써뒀던 텍스트를 통해 세상을 이해한다. 현실 세계에서 동작하는 AI 에이전트를 위해서는 월드 모델이 필요하다.”
          </div>
          <p contents-hash="124d98b4b614a745149f9567d4b59ac30677993e4074898d6c3a44798e6aa0ee" dmcf-pid="HpToF9jJSZ" dmcf-ptype="general">월드 모델을 연구하는 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 AMI 랩스의 파스칼 펑 공동창업자 겸 최고연구·혁신책임자(CRIO)는 지난 7일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회(ICML) 2026 기조연설에서 이같이 월드 모델의 중요성을 설명했다.</p>
          <p contents-hash="a92672467e871dcd9ee4be877136b7c0b11cd905295a26bfcb5f051233059851" dmcf-pid="XUyg32AiWX" dmcf-ptype="general">AI 기술의 관심사는 이제 현실 속 물리 세계에서 동작하는 AI로 옮겨가고 있다. 월드 모델은 텍스트를 이해하는 것을 넘어 세계를 이해하는 AI를 일컫는 표현이다.</p>
          <p contents-hash="44088ea172c8f4dc79efb694293c9e21adb09be525ef7d1ee0819eb1ff715f66" dmcf-pid="ZuWa0VcnlH" dmcf-ptype="general">펑 CRIO는 “축구 경기를 보면 선수는 물체(공)와 상대의 공간 관계, 물리적인 행동과 결과의 인과관계들을 순간에 읽어내고, 팀의 목표와 동료 선수와의 소통, 감정까지 파악한다”며 “이 선수처럼 물리적인 세계와 함께 정신적인(mental) 세계를 읽어내는 것이 진정한 월드 모델”이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="1305caa3fb79bfbd5869437d91c75865c1745c3a4507f03e649167c9bd415573" dmcf-pid="57YNpfkLWG" dmcf-ptype="general">AMI 랩스는 메타의 수석 AI 과학자 출신인 글로벌 AI 석학 중 한 명으로 꼽히는 얀 르쿤 뉴욕대 교수가 지난해 말 창업한 스타트업이다. 올해 시드 투자로만 10억달러(약 1조5300억원)를 유치했다. 르쿤 교수는 LLM만으로는 AI를 현실로 확장하는 데 한계가 명확하다는 점을 꾸준히 주장하면서, 물리적인 세계를 이해하는 월드 모델 개발을 목표로 하고 있다.</p>
          <p contents-hash="a87b2b27494117e1ed61010f45e8df3436b7f679acfa1652d2ff3a1649067916" dmcf-pid="1zGjU4EoyY" dmcf-ptype="general">이날 펑 CRIO의 발표 또한 르쿤 교수의 지향점과 같은 선상에서 이뤄졌다.</p>
          <p contents-hash="17441587c27769e8c714b14a4dd1d16a7f8d1edd6c81f307fa2bb4f5e52ba768" dmcf-pid="tqHAu8DgCW" dmcf-ptype="general">펑 CRIO는 “LLM은 인간이 세상을 이해하기 위해 적어둔 텍스트를 기반으로 학습하는데, 이는 현실 세계를 간접적으로 배우게 되는 것”이라며 “물리 교과서를 이해한다고 해서 물리적인 세계를 이해하는 것은 아니다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="0d66cfcc25cc54046c4372ed5156f9b3d969416f20cee30e74ad84daf0fe18fa" dmcf-pid="FBXc76waTy" dmcf-ptype="general">근본적으로는 LLM의 학습 목표 또한 어긋나 있다. 펑 CRIO는 “LLM의 방향성은 세계를 이해하는 것이 아닌 유창한 대화와 언어적 표현을 목적으로 하기에 현실 세계의 물리적인 인과 관계 등을 파악하기에는 무리가 있다”고 지적했다. 그는 이어 “LLM은 막대한 연산을 통해 다음 토큰을 생성하는 방식으로 작동하기에, 세계를 이해할 때도 인간보다 훨씬 느리고 막대한 비용을 유발한다”고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="88be14c9659f79b1cf9c2e0834abee554dd7009ebd0bf52a558857b5fc97e4af" dmcf-pid="3J9WRAXSWT" dmcf-ptype="general">LLM의 할루시네이션(환각) 또한 LLM을 현실 세계로 확장하는 데 한계로 꼽힌다. 펑 CRIO는 “텍스트 단위에서 발생하는 환각은 무해할 수 있지만, 로봇에서 환각이 발생한다면 이는 충돌로 이어질 수 있다”고 경고했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="13615ea43c4c0c100d3e585d69ffba543bdbea09fe0008f599d2e38be11ff097" dmcf-pid="0i2YecZvWv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="파스칼 펑 AMI 랩스 공동창업자 겸 최고연구·혁신책임자가 7일 오전 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회(ICML) 2026 기조연설에서 발표하고 있다. [사진 = 정호준 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708083903957zytu.png" data-org-width="700" dmcf-mid="yIJukSB3hF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708083903957zytu.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            파스칼 펑 AMI 랩스 공동창업자 겸 최고연구·혁신책임자가 7일 오전 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회(ICML) 2026 기조연설에서 발표하고 있다. [사진 = 정호준 기자]
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          <div contents-hash="68a25bde917724e3d4bfedc684e596e829b7024037ed6bbde7a220261f91d6d9" dmcf-pid="pnVGdk5TTS" dmcf-ptype="general">
           실제로 오픈AI의 GPT, 앤트로픽의 클로드 등 전 세계 최고의 모델들도 물리적 세계를 이해하는 영역에서는 인간보다 저조한 성능을 보인다. 모델들의 물리적인 추론 성능을 평가하는 벤치마크인 ‘딥파이(DeepPhy)’에서는 인간이 64.7%의 정답률을 기록한 반면, AI 모델 중 최고 점수는 41.2%에 불과했다.
          </div>
          <p contents-hash="7def4c9f483ddebc9a265c16220a85fcfbebcc188e9a7ae8940b4a8a03e4ba64" dmcf-pid="ULfHJE1yWl" dmcf-ptype="general">펑 CRIO는 현실 세계에서 작동하기 위한 AI 에이전트의 필수 요소로 지각, 예측, 계획, 기억의 네 가지 요소를 제시했다.</p>
          <p contents-hash="a49f31f4b019be9dd243e607cd18f2b8bd3dfc2b5857dec91246fb7ba4f78214" dmcf-pid="uo4XiDtWCh" dmcf-ptype="general">또한 현재의 비전·언어·행동(VLA) 모델들의 한계를 지적하면서 “대부분 모방학습에 의존하다 보니 학습 데이터 분포를 벗어나면 취약해진다”며 “특정 행동에 종속되지 않는(agnostic) 월드 모델이 필요하다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="378cde90c9ea3f5121073b847b428d29d216d2a1f1385bec231af4a870d23daa" dmcf-pid="7g8ZnwFYTC" dmcf-ptype="general">AMI 랩스는 이같은 문제의식에서 출발해 르쿤 교수가 메타 시절부터 연구한 기술인 제파(JEPA) 등을 기반으로 하는 월드 모델을 연구하고 있다. 제파는 LLM처럼 다음 픽셀을 생성하는 방식이 아닌, 다음에 올 상황을 예측하는 방식으로 세계를 이해하는 데 초점을 두고 있다.</p>
          <p contents-hash="b3955b312328d753adb2d6c7de8b03bb4f2139d241c8c6cdc1069d463bb6d33d" dmcf-pid="za65Lr3GWI" dmcf-ptype="general">또 다른 월드 모델 개발 기업인 엔비디아의 ‘코스모스’나 구글 딥마인드의 ‘지니’와는 다른 접근법이기도 하다. 이들은 월드 모델을 영상 생성 AI의 연결선상에서 보고 기술을 개발하고 있다.</p>
          <p contents-hash="592919dc40a5d7f2ae9b2a6c869c385bde1185e64fc878c6daa7ff05779ead4a" dmcf-pid="qNP1om0HyO" dmcf-ptype="general">펑 CRIO는 “피지컬 AI는 아직 많은 것들이 해결되지 않은 도메인”이라며 “우리는 데이터가 훨씬 적은 환경에서도 제로샷(학습하지 않은 새로운 과제도 수행하는 기계학습 기법)으로 학습하는 로봇 에이전트가 필요하다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e50f3f3aa8fa5b41daec88c344de2ebdd2c5443dc7a4dbeaee22717c83cc8f1d" dmcf-pid="BjQtgspXTs" dmcf-ptype="general">한편 펑 CRIO 외에도 사이닝 시에 AMI 랩스 최고과학책임자(CSO) 등이 ICML 2026 기간 한국을 찾은 것으로 알려졌다. AMI 랩스는 학회 기간 SBVA(옛 소프트뱅크벤처스)와 공동행사를 열고 글로벌 연구자들을 대상으로 AMI 랩스의 연구 방향을 공유하는 시간도 가질 예정이다.</p>
         </section> 
        </div> 
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