세계 모델: AGI에 대한 환상과 현실

인공지능 연구, 특히 '인공 일반 지능'(AGI)을 추구하는 연구소에서 최근 가장 주목받는 것은 '세계 모델'이다. 이것은 AI가 컴퓨팅 눈덩이처럼 내부에 간직하는 환경의 표현이다. Yann LeCun, Demis Hassabis, Yoshua Bengio 등 딥러닝의 선구자들은 진정으로 똑똑하고, 과학적이며, 안전한 AI 시스템을 구축하려면 세계 모델이 필수적이라고 믿는다. 하지만 세계 모델의 세부 사항에 대해서는 논쟁이 있다. 선천적인 것인가, 후천적으로 학습된 것인가? 그리고 그 존재를 어떻게 감지하는가? 이 기사는 이 개념의 기원과 발전을 추적하며, 현재의 생성형 AI는 완벽한 세계 모델에 기반하지 않고, 수많은 단편적인 휴리스틱 규칙에 의존할 가능성을 시사한다. 이러한 규칙은 특정 작업에는 효과적이지만, 견고성이 부족하다. 따라서 완벽한 세계 모델의 구축은 여전히 AI 연구의 핵심 과제이며, AI 환각 해소, 신뢰할 수 있는 추론 능력 향상, AI 시스템의 해석성 향상으로 이어져 궁극적으로 AGI 발전을 촉진할 것이다.