AMI Labs의 알렉상드르 르브룬이 자신의 AI를 ‘AGI’나 ‘초지능’이라고 부르지 않는 이유

다른 AI 기업들이 자사의 기술을 서둘러 “AGI”나 “초지능”이라고 칭하는 반면, 얀 르쿤(Yann LeCun)이 설립한 세계 모델 스타트업 AMI Labs의 CEO 알렉상드르 르브룬(Alexandre LeBrun)은 이러한 용어를 아예 사용하지 않는다. 테크크런치와의 인터뷰에서 르브룬은 회사가 “AGI”나 “초지능” 같은 단어를 절대 사용하지 않는다고 말했다.

“우리는 AGI라는 단어를 한 번도 사용한 적이 없습니다. 그리고 이제 아무도 그 단어를 쓰지 않고, ‘초지능’으로 바꿨다는 것을 알아차렸습니다,”라고 그는 말했다. “다음 번에는 또 다른 용어로 바꿀 겁니다.” 그는 새로운 용어에도 확신을 갖지 못하고 있다. “명확한 정의가 없어요. 초지능이 뭐죠? 저도 모르겠어요. 별로 유용한 단어는 아니에요.”

이는 AI 분야의 최신 경쟁 구도 한가운데 서 있는 창업자로서 보여준 날카로운 입장이다.

테크크런치는 지난주 ‘국제 기계학습 컨퍼런스(International Conference on Machine Learning)’ 참석을 위해 서울을 방문한 르브룬과 인터뷰를 진행했다. 그는 이곳에서 현지 산업 파트너, 글로벌 기업, 연구자들을 물색하고 있었다. AMI 랩스는 아직 제품 출시 전 단계이지만, 이미 로봇 공학, 제조, 전자 분야 기업들과 협력 관계를 모색하고 있다. 르브룬은 물리학을 접목해 현실 세계를 예측하고 상호작용하는 ‘월드 모델’이 실험실 밖에서 그 가치를 입증해야 한다고 설명했다.

월드 모델이 큰 영향을 미칠 것으로 기대되는 분야 중 하나는 로봇공학이다. 르브룬은 현재 로봇들은 고정된 루틴만 실행할 뿐 “완전히 정적”이며, AI는 여전히 “물리적 세계에서는 정말 어리석다”고 말했다.

AI가 로봇으로 하여금 “상황을 인식하게” 만드는 것만으로도 “세상에 매우 큰 변화를 가져올 것”이라고 그는 덧붙였다. 예를 들어, 공개 행사에서 춤을 추고 쿵푸를 시연하던 로봇이 어린이에게 다가가 발로 차는 것을 막는 데에도 이러한 상황 인식형 AI가 유용했을 것이다. “하드웨어는 매우 발전했습니다. 지난 몇 달간의 하드웨어 발전은 놀라울 정도지만, ‘두뇌’가 없습니다.”

대규모 언어 모델(LLM)은 다음 단어나 텍스트를 예측하는 반면, 세계 모델은 다음 상태를 예측한다. 테이블 위에서 유리잔을 살짝 밀면, 잔이 기울어져 내용물이 쏟아질 것임을 이미 알 수 있다. 이것이 바로 세계 모델이 포착하도록 설계된 직관, 즉 세계의 다음 상태를 예측하는 것이라고 르브룬은 설명했다.

그는 월드 모델이 LLM보다 낫다고 주장하는 것은 아니며, 물리적 세계를 이해하는 AI 시스템에 있어 두 모델은 “상호 보완적이지, 대체 가능한 것은 아니다”라고 르브룬은 말했다. 인간의 뇌에서 언어 기능과 추론 기능이 서로 구분되는 점과 비유하며, 그는 LLM이 언어 처리에 있어 여전히 가장 효율적인 도구로 남을 것이며, 월드 모델은 맥락과 현실 세계에 대한 이해를 제공할 것이라고 덧붙였다.

르브룬은 “실제 세계와 접점을 갖는” 거의 모든 산업이 결국 월드 모델을 기반으로 한 로봇 기술을 활용하게 될 것이라고 말하며, 물리적 환경이야말로 LLM이 가장 취약한 영역이라고 주장했다.

그는 오늘날 같은 동작을 반복하는 공장용 로봇은 충분히 잘 작동한다고 말했다. 문제는 “로봇을 실외의 더 개방된 환경, 가정 내, 또는 거리로 데려갈 때” 시작되는데, 이때 로봇은 주변 환경을 이해하고 안전하게 작동해야 하기 때문이다. “현재로서는 로봇이 안전하지 않다”고 그는 말했다. “현재로서는 이에 대한 해결책이 없다.”

의료 분야는 르브룬에게 더 직접적인 예시를 제공한다. 그는 이전에 AI 헬스케어 스타트업인 나블라(Nabla)를 운영한 바 있다. 그는 오늘날의 AI 시스템을 교과서만으로 훈련받고 레지던트 과정을 거치지 않은 의사에 비유했다. 그는 LLM이 의학 분야에서 유용할 수는 있겠지만, “의료 분야의 1%만을 다루고 있을 뿐”이라고 말했다. 나머지는 실제 현장 경험에 달려 있다.

하지만 르브룬은 세계 모델(world model)은 실험실 안에서만 구축될 수 없다고 말했다. 이 CEO에 따르면, 현실을 기반으로 훈련하기 위해 AMI는 실제 환경과 긴밀한 파트너가 필요하다. “우리는 현실 세계에 접근할 수 있어야 하며,” “파트너와 함께라면 이를 더 쉽게 이룰 수 있다.” 이것이 바로 로봇, 반도체, 공장이 실제로 존재하는 아시아로 그를 이끄는 이유 중 하나다.

르브룬은 아직 구체적인 아시아 전략을 밝히지 않았다. “아직 시기상조”라고 그는 말했다. 하지만 한국으로의 매력은 두 가지로 요약된다. 첫째, 한국은 로봇공학, 반도체, 제조업 분야에서 선진 산업을 보유하고 있는데, 이는 초기 AI 물결이 거의 미치지 못했던 하드웨어 중심 분야들이다.

두 번째 매력은 속도다. 르브룬은 인공지능에 자금을 대거 투입하려는 한국의 국가 계획과 조기 도입국으로서의 실적을 꼽았다. “한국은 25년 전 인터넷을 가장 빠르게 도입한 나라였습니다,”라고 그는 말했다. 탄탄한 산업 기반과 AI를 신속하게 수용하려는 의지가 결합된 바로 그 점이 그가 “독특하다”고 평가하는 부분이며, “우리가 첫날부터 이곳에 자리 잡고 싶어 하는” 이유이기도 하다.

“알렉스와 팀원들에게 한국에 오라고 계속 말해왔습니다,”라고 SBVA의 CEO이자 AMI의 아시아 투자자 중 한 명인 JP 리가 테크크런치에 전했다.

이 CEO는 정부가 국내 자체 개발 대규모 언어 모델(LLM)에 자금을 지원하는 데 “엄청난 성과를 냈다”고 평가했으며, 이러한 모델들은 이미 범용 작업에 “충분히 잘” 작동하고 있지만, 한국이 물리적 AI 분야에도 계속 투자할 것을 촉구하고 있다. 그는 서울시가 6월에 발표한, 칩, AI 데이터 센터, 물리적 AI에 약 8,800억 달러를 투입하겠다는 계획을 세 가지 핵심 축 중 하나로 꼽으며, “이들 분야는 공존해야 한다”고 강조했다.

이 대표는 한국이 외국 기업들에게 주는 가치가 하드웨어에만 국한되지 않는다고 주장했다. 현지 개발자들은 새로운 도구를 빠르게 도입하고 적용하는 데 능숙하며, 이러한 경향 덕분에 네이버와 카카오 같은 국내 인터넷 기업들이 탄생할 수 있었다.

스타급 인력과 10억 달러 규모의 투자금을 확보했음에도 불구하고, AMI는 아직 판매할 제품이 없다. 튜링상 수상자인 얀 르쿤(Yann LeCun)이 메타(Meta)를 떠난 후 공동 설립한 이 스타트업은 지난 3월, 투자 전 기업 가치 35억 달러를 기준으로 10억 3천만 달러를 조달했다. 아직 제품은 없으며, 르브룬은 구체적인 출시 일정도 밝히지 않았다. 르브룬은 “준비가 되면 깜짝 발표를 할 것”이라고 말했다.