기술 용어 없이 읽는 현재와 미래의 기록
말도 하고, 추론도 하고, 회사 일도 잘하는데 그다음은 무엇일까요? 더 큰 모델? 아닙니다. 다음 전장은 '행동하는 AI'입니다.
지금까지의 AI는 "이 상황에 대해 사람이라면 뭐라고 말할까?"를 풀었습니다. 다음 단계의 AI는 "이 상황에서 어떤 행동을 하면 세상이 어떻게 바뀔까?"를 풀어야 합니다. 이를 위해 필요한 것이 세계 모델(World Model)입니다. 행동과 결과의 관계를 내부에 가지고 있는 모델이지요. 이 버튼을 누르면 무엇이 바뀌는지, 이 물체를 밀면 어디로 가는지 예측할 수 있어야 합니다.
하지만 현실 세계는 규칙이 불완전하고, 정보는 부족하며, 실패는 되돌릴 수 없습니다. 체스판에서는 다시 시도하면 되지만, 현실에서는 한 번의 행동이 돌이킬 수 없는 결과를 낳기도 합니다. 말은 틀리면 수정하면 되지만, 행동(자율주행, 로봇 제어)은 사고로 이어질 수 있습니다. 그래서 이 길은 기술적으로도 느리고, 사회적으로도 조심스럽습니다. 르쿤이나 하사비스 같은 연구자들이 "이건 오래 걸린다"고 말하는 이유입니다. 인터넷 데이터만으로는 배울 수 없고, 실제 세계에서 경험을 쌓아야 하기 때문입니다.
LLM 이후의 AI는 같은 게임의 연장이 아니라, 전혀 다른 게임입니다. 데이터가 아니라 경험, 정답이 아니라 결과, 설명이 아니라 책임을 다룹니다. 하지만 이 벽을 넘지 않으면 진정한 의미의 '이해'나 '도움'은 완성되지 않을 것입니다.