인간 수준의 AI를 향한 여정: 얀 르쿤이 AI Action Summit 2025에서 제시한 비전

얀 르쿤(Yann LeCun) 메타 AI 수석 과학자가 2025년 2월 파리에서 열린 AI Action Summit에서 인간 수준의 인공지능 개발에 관한 획기적인 비전을 제시했습니다. 튜링상 수상자이자 딥러닝의 선구자로 알려진 르쿤은 현재의 AI 기술 한계와 함께 미래 발전 방향에 대한 통찰력 있는 관점을 공유했습니다.

 

The Shape of AI to Come! Yann LeCun at AI Action Summit 2025

인간 수준 AI의 필요성

르쿤에 따르면, 인간 수준의 AI 개발은 단순한 과학적 호기심을 넘어 실질적인 필요성에서 비롯됩니다. "우리는 인간 수준의 AI가 필요합니다. 이는 단지 흥미로운 과학적 질문이어서가 아니라 제품적 필요성 때문입니다"라고 그는 설명했습니다6.

미래에는 스마트 안경과 같은 기기를 통해 디지털 세계와 상호작용하게 될 것이며, 이러한 기기들은 우리와 항상 함께하며 디지털 세계와의 모든 상호작용을 중재할 것입니다6. 이러한 환경에서 AI 시스템은 세계의 모든 언어를 이해하고, 다양한 문화와 가치 체계를 수용할 수 있어야 합니다.

현재 AI 시스템의 한계

AI Action Summit에서 르쿤은 현재의 AI 모델이 인간 수준의 지능에 미치지 못한다고 강조했습니다. 그는 LLM(대규모 언어 모델)과 같은 자기회귀 방식의 현재 모델들이 텍스트 생성을 잘 수행하지만, 인간과 같은 수준의 추론과 계획을 수행할 수 없다고 지적했습니다2.

르쿤에 따르면, 현재의 AI 모델들은 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다:

1. 물리적 세계 이해 부족: 훈련 데이터에 크게 의존하기 때문에 논리와 물리적 세계에 대한 이해가 제한적입니다2.
2. 자기회귀 모델의 한계: 현재 널리 사용되는 자기회귀 모델은 과거 데이터를 기반으로 순차적으로 예측하지만, 오류가 발생하면 복구하기 어렵습니다7.
3. AGI 개념의 모호성: 르쿤은 AGI(범용 인공지능)라는 용어 자체가 모호하다고 지적하며, 인간의 지능이 매우 전문화되어 있어 일반 지능이라고 보기 어렵다고 주장했습니다7.

새로운 AI 아키텍처: JEPA

르쿤은 현재의 한계를 극복하기 위한 새로운 아키텍처로 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)를 제안했습니다. JEPA는 관찰값과 다음 관찰값을 모두 인코더에 투입하여 추상적인 표현을 통해 예측하는 새로운 접근 방식입니다3.

이 아키텍처의 주요 장점은 다음과 같습니다:

1. 효율적인 예측: 세부 사항을 모두 생성하는 대신 핵심적인 관계와 패턴만 예측함으로써 계산 효율성을 높입니다6.
2. 세계 모델링 접근법: AI 시스템이 세상을 보다 종합적으로 이해하고, 결과를 시뮬레이션하며, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다2.
3. 에너지 기반 모델 통합: JEPA는 에너지 기반 모델과 결합하여 관찰 결과와 출력 간의 호환성을 측정하는 더 효율적인 방식을 제공합니다5.

오픈 소스 AI의 중요성

AI Action Summit에서 르쿤은 오픈 소스 AI의 중요성을 강조했습니다. "오픈 소스 AI 플랫폼은 필수적입니다. 유럽이나 다른 지역에서 정치적 경쟁으로 인해 오픈소스 모델 출시를 불법화하는 것은 큰 실수가 될 것입니다"라고 그는 경고했습니다61.

그는 "비밀리에 연구를 진행하면 뒤처지게 됩니다. 이는 불가피합니다. 나머지 세계가 오픈 소스로 나아가면 결국 앞서게 될 것입니다"라고 덧붙였습니다6. 이는 다보스 포럼에서도 언급한 내용으로, "오픈 소스 AI의 중요성, 메타의 오픈 연구와 오픈 소스 기술이 전 세계 AI 생태계를 가능하게 하는 방법"을 강조했습니다9.

안전성과 미래 연구 방향

르쿤은 AI 시스템의 안전성에 관한 문제도 다뤘습니다. 그는 현재의 AI 모델들이 "본질적으로 안전하지 않다"고 주장하며, 이는 모델들이 때때로 부정확한 응답을 생성하거나 잘못된 결정을 내릴 수 있기 때문이라고 설명했습니다2.

미래 연구 방향에 관해 르쿤은 다음과 같은 권고 사항을 제시했습니다:

1. 생성적 모델에서 예측 모델로의 전환: 생성적 모델보다 JEPA와 같은 예측 중심 아키텍처를 활용해야 합니다6.
2. 강화 학습의 최소화: 강화 학습은 마지막 수단으로만 사용해야 합니다.
3. 물리적 세계를 이해하는 AI: 르쿤은 AI의 미래가 물리적 세계를 이해하는 시스템에 있다고 강조했습니다7.
4. 계층적 계획 수립: 다음 5-6년 내에 "물리적 세계를 이해하고, 지속적인 메모리를 가지며, 추론하고, 계층적으로 계획할 수 있는 시스템"이 등장할 것으로 전망했습니다9.

결론: AI의 미래 형태

AI Action Summit 2025에서 얀 르쿤이 제시한 비전은 현재의 자기회귀 모델을 넘어, 물리적 세계를 이해하고 효율적으로 학습하며 계획을 세울 수 있는 새로운 AI 아키텍처로의 전환을 강조합니다. JEPA와 같은 접근 방식은 현재 LLM의 한계를 극복하고 보다 인간적인 지능을 가진 AI 시스템을 개발하는 데 핵심 역할을 할 것으로 기대됩니다.

르쿤의 말을 빌리자면, "다음 AI 혁명은 LLM을 넘어, 단순히 다음 토큰을 예측하는 시스템이 아닌 추론하고, 계획하고, 적응할 수 있는 구조화된 세계 모델에 달려 있습니다"6.

이러한 비전이 실현된다면, AI는 단순한 데이터 처리 도구를 넘어 인간과 함께 문제를 해결하고 세상을 이해하는 진정한 파트너가 될 수 있을 것입니다. 앞으로 AI 연구와 개발이 이러한 방향으로 발전해 나갈지 지켜보는 것이 흥미로울 것입니다.

여러분은 어떻게 생각하시나요? 인간 수준의 AI가 우리 삶에 어떤 영향을 미칠 것이라고 예상하시나요?

 

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The Journey Toward Human-Level AI: Yann LeCun's Vision at AI Action Summit 2025

Yann LeCun, Meta's Chief AI Scientist, presented a groundbreaking vision for human-level artificial intelligence development at the AI Action Summit held in Paris in February 2025. Known as a Turing Award winner and deep learning pioneer, LeCun shared insightful perspectives on the current limitations of AI technology along with directions for future development.

The Necessity of Human-Level AI

According to LeCun, developing human-level AI stems from practical necessity beyond mere scientific curiosity. "We need human-level AI. It's not just because it's an interesting scientific question, but also a product need," he explained6.

In the future, we will interact with the digital world through devices like smart glasses, which will be with us at all times and mediate all our interactions with the digital world6. In such an environment, AI systems must understand all the world's languages and accommodate diverse cultures and value systems.

Limitations of Current AI Systems

At the AI Action Summit, LeCun emphasized that current AI models fall short of human-level intelligence. He pointed out that current models like LLMs (Large Language Models) using autoregressive methods perform well in text generation but cannot achieve human-level reasoning and planning2.

According to LeCun, current AI models have the following limitations:

1. Lack of physical world understanding: They have limited understanding of logic and the physical world because they heavily depend on training data2.
2. Limitations of autoregressive models: Widely used autoregressive models predict sequentially based on past data, but are difficult to recover when errors occur7.
3. Ambiguity of the AGI concept: LeCun pointed out that the term AGI (Artificial General Intelligence) itself is ambiguous, arguing that human intelligence is highly specialized and difficult to consider as general intelligence7.

New AI Architecture: JEPA

LeCun proposed JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) as a new architecture to overcome current limitations. JEPA is a new approach that inputs both observations and subsequent observations into an encoder to predict through abstract representations3.

The main advantages of this architecture include:

1. Efficient prediction: It increases computational efficiency by predicting only key relationships and patterns instead of generating all details6.
2. World modeling approach: It allows AI systems to understand the world more comprehensively, simulate results, and make informed decisions2.
3. Integration with energy-based models: JEPA combines with energy-based models to provide a more efficient way to measure compatibility between observations and outputs5.

The Importance of Open Source AI

At the AI Action Summit, LeCun emphasized the importance of open source AI. "Open source AI platforms are necessary. It would be a huge mistake for Europe or other regions to make the release of open source models illegal due to political competition," he warned61.

He added, "When you do research in secret, you fall behind. That's inevitable. When the rest of the world moves toward open source, they will eventually get ahead"6. This was also mentioned at the Davos Forum, emphasizing "the importance of Open Source AI, how Meta's open research and open source technology enables the AI ecosystem worldwide"9.

Safety and Future Research Directions

LeCun also addressed safety issues in AI systems. He argued that current AI models are "inherently unsafe," explaining that this is because models can sometimes generate inaccurate responses or make wrong decisions2.

Regarding future research directions, LeCun presented the following recommendations:

1. Shift from generative models to predictive models: We should utilize prediction-centered architectures like JEPA rather than generative models6.
2. Minimize reinforcement learning: Reinforcement learning should only be used as a last resort.
3. AI that understands the physical world: LeCun emphasized that the future of AI lies in systems that understand the physical world7.
4. Hierarchical planning: He projected that within the next 5-6 years, "systems that understand the physical world, have persistent memory, can reason, and plan hierarchically" will emerge9.

Conclusion: The Future Shape of AI

The vision Yann LeCun presented at the AI Action Summit 2025 emphasizes a transition to new AI architectures that understand the physical world, learn efficiently, and can plan, beyond current autoregressive models. Approaches like JEPA are expected to play a key role in overcoming the limitations of current LLMs and developing AI systems with more human-like intelligence.

In LeCun's words, "The next AI revolution depends on world models that are structured and can reason, plan, and adapt, beyond LLMs that simply predict the next token"6.

If this vision is realized, AI could become a true partner that understands the world and solves problems together with humans, beyond being a simple data processing tool. It will be interesting to see if AI research and development progresses in this direction in the future.

What do you think? How do you expect human-level AI to impact our lives?

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