AI 모델 발전의 새로운 패러다임: 월드 모델의 부상과 추론 능력의 중요성

최근 AI 모델들의 발전 속도가 둔화된 것처럼 보이지만, 이는 인간 수준의 지능에 도달하기 전의 일시적인 현상일 수 있습니다. 현재 대규모 언어 모델(LLM)들이 한계에 도달한 가운데, '월드 모델(World Models)'이라는 새로운 패러다임이 AI의 미래를 열어갈 가능성이 높아지고 있습니다. 이 글에서는 AI 모델의 현재 상황과 월드 모델이 가져올 변화에 대해 살펴보겠습니다.

The AI Revolution Hiding in Obscure Research

The AI Revolution Hiding in Obscure Research

 

현재 AI 모델의 발전 현황과 한계

최신 AI 모델들은 여전히 인상적인 성능을 보여주고 있지만, 그 발전 속도가 둔화되고 있는 것으로 보입니다. GPT-4.5는 현재 가장 높은 정확도(74.7%)를 보이며 다양한 추론 작업에서 우수한 성능을 보이고 있습니다^1. 그러나 여전히 많은 한계점을 가지고 있으며, 획기적인 발전이라고 보기는 어렵습니다.

대형 언어 모델들은 다음과 같은 한계에 직면해 있습니다:

1. 추론 능력의 제한: 대부분의 LLM은 논리적, 수학적, 공간적 추론에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. GPT-4.5조차도 공간적, 시간적 추론 작업에서는 60% 이하의 정확도를 보이고 있습니다^1.
2. 성능 향상의 둔화: 모델 크기를 증가시키는 것만으로는 더 이상 큰 성능 향상을 기대하기 어렵습니다. 연구에 따르면 Llama 3.1 405B와 같은 더 큰 모델이 항상 더 작은 모델보다 우수한 내부 추론을 보여주는 것은 아닙니다^1.
3. 실제 활용성의 한계: 많은 AI 스타트업 창업자들이 현재 모델들의 실제 활용에 있어 실망감을 표현하고 있으며, 공개적으로 보고되는 성과가 실제 경제적 유용성을 반영하지 못하고 있다는 지적이 있습니다.

현재 AI 모델의 한계와 실망감

월드 모델: AI 발전의 새로운 패러다임

이러한 한계를 극복하기 위해 '월드 모델'이라는 새로운 접근 방식이 주목받고 있습니다. 월드 모델은 AI가 실제 세계와 상호작용하며 학습하는 방식으로, 단순한 텍스트 생성을 넘어 물리적 환경을 이해하고 예측하는 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.

월드 모델의 핵심 특징은 다음과 같습니다:

1. 환경 시뮬레이션: 월드 모델은 현재 세계 상태에 대한 정보를 추정하고 환경의 미래 상태를 예측하는 두 가지 주요 기능을 수행합니다^12. 이를 통해 AI는 잠재적인 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 전략을 조정할 수 있습니다.
2. 잠재 공간 모델링: 고차원 감각 입력 시나리오에서 월드 모델은 관찰된 정보를 추상적으로 표현하는 잠재 동적 모델을 활용하여 잠재 상태 공간 내에서 예측을 수행합니다^12.
3. 물리법칙 인식: 현실 세계의 물리법칙을 이해하고 이를 시뮬레이션에 반영함으로써 보다 사실적인 환경을 생성할 수 있습니다^26.

주목할 만한 월드 모델 사례

1. DeepMind의 Genie

Genie는 비지도 학습 방식으로 인터넷 비디오에서 훈련된 최초의 생성형 인터랙티브 환경입니다^7. 11B 파라미터를 가진 이 모델은 다음과 같은 특징을 갖고 있습니다:

• 텍스트, 합성 이미지, 사진, 심지어 스케치를 통해 묘사된 다양한 가상 세계를 생성할 수 있습니다^7.
• 시공간 비디오 토크나이저, 자기회귀 다이나믹스 모델, 단순하고 확장 가능한 잠재 행동 모델로 구성되어 있습니다^7.
• 사용자가 프레임별로 생성된 환경에서 행동할 수 있도록 합니다^7.

Genie 2는 이를 더욱 발전시켜 단일 이미지에서 동적 세계를 생성하여 사용자 입력에 반응하고, 행동, 물리학 및 객체 상호작용을 시뮬레이션합니다^25.

 

Genie 2: A large-scale foundation world model

 

2. NVIDIA의 Cosmos 플랫폼

NVIDIA는 Cosmos World Foundation Models(WFM)라는 월드 모델 플랫폼을 개발했습니다^24. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Cosmos Predict: 텍스트나 비디오 프롬프트에서 세계 상태를 생성하고 주어진 시작 및 종료 프레임 사이의 프레임을 예측하여 연속적인 모션을 합성합니다^24.
• Cosmos Transfer: 분할 맵, 깊이 신호, LiDAR 스캔 등의 입력을 기반으로 사실적인 세계 장면을 생성합니다^24.
• Cosmos Reason: 시각-언어 미세 조정 및 강화 학습을 사용하여 훈련된 다중 모달 추론 모델로, 사고의 연결고리를 통해 응답을 계획합니다^24.

이 플랫폼은 "물리학을 인식하는" 비디오를 예측하고 생성할 수 있는 모델 가족을 공개적으로 제공한다고 발표했습니다^26.

 

NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델

 

AI의 미래: 추론 능력의 체계적 업그레이드

AI의 미래 발전은 단순히 훈련량을 증가시키는 것이 아니라 추론 능력의 체계적인 업그레이드에 달려 있습니다. 이를 위한 주요 방향성은 다음과 같습니다:

1. 강화학습의 중요성: 강화학습은 AI 시스템이 시행착오를 통해 학습할 수 있게 하여 다단계 논리적 추론과 적응력을 강화합니다^13. 이는 DeepSeek-R1과 같은 모델의 성공에서 확인할 수 있으며, 그룹 상대 정책 최적화(GRPO)와 같은 효율적인 RL 접근 방식이 수학, 과학, 코딩과 같은 복잡한 영역에서 뛰어난 성능을 보이는 데 중요한 역할을 합니다^6.
2. 멀티모달 추론 개선: 다양한 양식을 통합하고 추론할 수 있는 AI 모델을 구축하여 학제 간 창의성을 위한 새로운 길을 열어야 합니다^17.
3. 자율적 문제 형성: 강화학습과 메타러닝 기술을 통합하여 AI가 단순히 주어진 제약 조건 내에서 최적화하는 것이 아니라 문제 공간을 재정의할 수 있도록 해야 합니다^17.
4. 추론과 적응의 융합: 메타러닝을 활용하여 AI 모델이 추론 및 적응 능력을 향상시키는 방향으로 발전해야 합니다^13.

결론

AI 모델의 발전이 일시적으로 둔화된 것처럼 보이지만, 이는 새로운 패러다임으로의 전환기를 의미할 수 있습니다. 월드 모델은 AI가 실제 세계와 상호작용하며 학습하는 방식으로, 추론 능력을 향상시키는 중요한 접근법이 될 것입니다. DeepMind의 Genie나 NVIDIA의 Cosmos와 같은 모델들이 이러한 새로운 방향성을 보여주고 있으며, 향후 AI 발전은 단순한 훈련량 증가가 아닌 추론 능력의 체계적인 업그레이드에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다.

현재의 대형 언어 모델은 한계에 도달했을 수 있지만, 월드 모델과 같은 새로운 패러다임은 AI가 인간 수준의 지능에 한 걸음 더 가까워지는 길을 열어줄 것입니다.

The New Paradigm in AI Model Development: The Rise of World Models and the Importance of Reasoning Ability

While the pace of AI model development appears to have slowed recently, this may be a temporary phenomenon before AI reaches human-level intelligence. As current large language models (LLMs) reach their limits, a new paradigm called "World Models" is increasingly likely to open the future of AI. This article examines the current state of AI models and the changes that world models will bring.

Current State and Limitations of AI Models

Recent AI models continue to show impressive performance, but their rate of improvement appears to be slowing. GPT-4.5 currently shows the highest accuracy (74.7%) and performs well across various reasoning tasks^1. However, it still has many limitations and is difficult to consider a breakthrough development.

Large language models face the following limitations:

1. Limited Reasoning Abilities: Most LLMs still struggle with logical, mathematical, and spatial reasoning. Even GPT-4.5 shows less than 60% accuracy in spatial and temporal reasoning tasks^1.
2. Diminishing Returns on Scaling: Simply increasing model size no longer yields significant performance improvements. Research shows that larger models like Llama 3.1 405B don't always demonstrate superior internal reasoning compared to smaller models^1.
3. Practical Utility Constraints: Many AI startup founders express disappointment with the practical applications of current models, noting that publicly reported results don't reflect actual economic utility.

World Models: A New Paradigm in AI Development

To overcome these limitations, a new approach called "World Models" is gaining attention. World models are a method where AI learns by interacting with the real world, aiming to develop abilities that go beyond simple text generation to understand and predict physical environments.

Key features of world models include:

1. Environment Simulation: World models perform two main functions: estimating information about the current world state and predicting future states of the environment^12. This allows AI to simulate potential future scenarios and adjust strategies accordingly.
2. Latent Space Modeling: In high-dimensional sensory input scenarios, world models utilize latent dynamical models to abstractly represent observed information, enabling predictions within a latent state space^12.
3. Physics Awareness: By understanding and reflecting real-world physics laws in simulations, more realistic environments can be generated^26.

Notable World Model Examples

1. DeepMind's Genie

Genie is the first generative interactive environment trained in an unsupervised manner from unlabeled internet videos^7. This 11B parameter model has the following features:

• It can generate a variety of virtual worlds described through text, synthetic images, photographs, and even sketches^7.
• It comprises a spatiotemporal video tokenizer, an autoregressive dynamics model, and a simple and scalable latent action model^7.
• It enables users to act in the generated environments on a frame-by-frame basis^7.

Genie 2 further develops this by generating a dynamic world from a single image that responds to user input, simulating actions, physics, and object interactions^25.

2. NVIDIA's Cosmos Platform

NVIDIA has developed a world model platform called Cosmos World Foundation Models (WFM)^24. Key components include:

• Cosmos Predict: Generates world states from text or video prompts and synthesizes continuous motion by predicting frames between given start and end frames^24.
• Cosmos Transfer: Creates realistic world scenes based on inputs such as segmentation maps, depth signals, LiDAR scans, etc.^24.
• Cosmos Reason: A multimodal reasoning model trained using visual-language fine-tuning and reinforcement learning that plans responses through chains of thought^24.

The platform announced the public availability of a family of models that can predict and generate "physics-aware" videos^26.

The Future of AI: Systematic Upgrade of Reasoning Abilities

The future development of AI depends not simply on increasing training volume but on systematically upgrading reasoning abilities. Key directions include:

1. Importance of Reinforcement Learning: Reinforcement learning enables AI systems to learn through trial and error, strengthening multi-step logical reasoning and adaptability^13. This can be seen in the success of models like DeepSeek-R1, where efficient RL approaches like Group Relative Policy Optimization (GRPO) play a crucial role in achieving excellent performance in complex domains such as mathematics, science, and coding^6.
2. Improving Multimodal Reasoning: Building AI models capable of integrating and reasoning across diverse modalities opens new avenues for interdisciplinary creativity^17.
3. Autonomous Problem Formulation: Integrating reinforcement learning and meta-learning techniques to enable AI to redefine problem spaces rather than merely optimizing within predefined constraints^17.
4. Integration of Reasoning and Adaptation: Developing in a direction that enhances AI models' reasoning and adaptation capabilities by leveraging meta-learning^13.

Conclusion

While AI model development appears to have temporarily slowed, this may signify a transition to a new paradigm. World models represent an important approach to improving reasoning abilities by allowing AI to learn through interaction with the real world. Models like DeepMind's Genie and NVIDIA's Cosmos demonstrate this new direction, and future AI development is expected to focus on systematically upgrading reasoning abilities rather than simply increasing training volume.

Current large language models may have reached their limits, but new paradigms like world models will open the way for AI to take one step closer to human-level intelligence.

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