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얀 르쿤 "AI 종말론은 공상과학…다음 혁명인 실세계 '피지컬 AI'에 韓 기회"
뉴스보이
2026.10.12. 15:41
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2026.10.12. 15:41
제조 현장 데이터 자산화와 기술 주권 확보를 위한 글로벌 공동개발 제언
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얀 르쿤 AMI랩스 회장이 12일 서울 간담회에서 AI의 인류 위협 종말론을 일축하고 차세대 혁명으로 피지컬 AI를 제시함.
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현재 거대언어모델은 물리 세계 이해에 한계가 있다며 대안으로 환경 변화를 예측하는 JEPA 기반 월드모델을 제시함.
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글로벌 AI 리더들은 한국이 축적한 반도체·조선 등 제조 현장 데이터가 피지컬 AI 학습의 핵심 자산이라고 평가함.
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미국 빅테크의 거대 인프라 구축을 단순 모방하기보다 제조 현장에 AI를 조기 도입해 실행 속도를 높여야 한다고 조언함.
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이어 데이터 주권을 지키며 공동 기반모델을 구축하는 '프로젝트 태피스트리' 등 국제 협력 참여를 제안함.
물리 세계로 향하는 AI와 한국 제조업이 마주한 기회
언어모델의 한계와 피지컬 AI의 등장
한국 공장과 조선소가 주목받는 이유
데이터 주권을 지키는 글로벌 공동개발 모델
언어모델의 한계와 피지컬 AI의 등장
•
현재의 거대언어모델은 문서 형태의 지식을 처리하는 데 뛰어나지만 물리적 현실과 인과관계를 이해하는 능력이 부족하기 때문입니다. 이에 따라 실제 세계의 물리 법칙을 이해하고 행동 결과를 예측할 수 있는 피지컬 AI가 다음 혁신 분야로 떠올랐습니다.
•
얀 르쿤 회장은 인공지능이 인간의 통제를 벗어나 세계를 장악한다는 종말론은 공상과학에 불과하다고 선을 그었습니다. 그는 비행기 엔진을 안전하게 설계하듯 정해진 규칙과 목적에 따라 통제할 수 있는 목표 기반 시스템을 구축하면 위험을 관리할 수 있다고 설명했습니다.
•
그는 현행 생성형 방식의 한계를 넘어설 대안으로 화면의 불필요한 세부 요소 대신 핵심 특징을 추출해 환경 변화를 예측하는 JEPA 구조를 제시했습니다. 현재 그가 설립한 에이엠아이랩스는 이러한 원리를 바탕으로 행동 결과를 스스로 판단하고 계획하는 월드모델을 개발하고 있습니다.
한국 공장과 조선소가 주목받는 이유
•
한국의 반도체와 자동차, 조선 등 첨단 생산 현장에 수십 년간 쌓인 정밀 공정 데이터가 피지컬 AI의 핵심 학습 자산이기 때문입니다. 글로벌 리더들은 복잡한 물리적 작업이 이루어지는 국내 공장과 조선소가 인공지능을 현실 환경에서 훈련할 수 있는 살아 있는 실험실이라고 평가했습니다.
•
이들은 아시아 제조국이 미국 빅테크의 초대형 인프라 구축 방식을 그대로 모방하는 것은 막대한 자원 낭비가 될 수 있다고 지적했습니다. 완벽한 조건을 기다리며 결정을 미루기보다 작은 규모라도 현장에 인공지능을 조기에 도입해 실행 속도를 높여야 한다고 조언했습니다.
데이터 주권을 지키는 글로벌 공동개발 모델
•
핵심 기술 데이터를 외부에 넘기지 않고 학습 결과만 나누는 국제 공동개발 연합과 공동 연구 거점이 실질적인 대안으로 꼽힙니다. 이를 통해 독자 개발에 드는 막대한 비용 부담을 줄이면서도 특정 빅테크 기업에 기술이 종속되는 위험을 피할 수 있습니다.
•
글로벌 비영리 단체 AI 얼라이언스가 추진하는 프로젝트 태피스트리는 원본 데이터를 자체 전산망에 둔 채 모델 매개변수만 교환하는 연합 학습 방식을 채택했습니다. 참여 기업은 고유 제조 데이터의 소유권을 지키면서 공통 기반모델을 함께 만들고, 이를 바탕으로 자사 공정에 특화된 자체 모델을 구축할 수 있습니다.
•
정부 역시 주력 산업 현장에 인공지능을 적용하는 자율제조 선도 프로젝트를 추진하며 산업계의 체질 개선을 서두르고 있습니다. 동시에 뉴욕대와 공동 설립한 글로벌 AI 프론티어랩을 통해 피지컬 AI와 체화형 지능 연구 등 차세대 원천기술 협력을 이어가고 있습니다.
언어모델의 한계와 피지컬 AI의 등장
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현재의 거대언어모델은 문서 형태의 지식을 처리하는 데 뛰어나지만 물리적 현실과 인과관계를 이해하는 능력이 부족하기 때문입니다. 이에 따라 실제 세계의 물리 법칙을 이해하고 행동 결과를 예측할 수 있는 피지컬 AI가 다음 혁신 분야로 떠올랐습니다.
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얀 르쿤 회장은 인공지능이 인간의 통제를 벗어나 세계를 장악한다는 종말론은 공상과학에 불과하다고 선을 그었습니다. 그는 비행기 엔진을 안전하게 설계하듯 정해진 규칙과 목적에 따라 통제할 수 있는 목표 기반 시스템을 구축하면 위험을 관리할 수 있다고 설명했습니다.
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그는 현행 생성형 방식의 한계를 넘어설 대안으로 화면의 불필요한 세부 요소 대신 핵심 특징을 추출해 환경 변화를 예측하는 JEPA 구조를 제시했습니다. 현재 그가 설립한 에이엠아이랩스는 이러한 원리를 바탕으로 행동 결과를 스스로 판단하고 계획하는 월드모델을 개발하고 있습니다.
한국 공장과 조선소가 주목받는 이유
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한국의 반도체와 자동차, 조선 등 첨단 생산 현장에 수십 년간 쌓인 정밀 공정 데이터가 피지컬 AI의 핵심 학습 자산이기 때문입니다. 글로벌 리더들은 복잡한 물리적 작업이 이루어지는 국내 공장과 조선소가 인공지능을 현실 환경에서 훈련할 수 있는 살아 있는 실험실이라고 평가했습니다.
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이들은 아시아 제조국이 미국 빅테크의 초대형 인프라 구축 방식을 그대로 모방하는 것은 막대한 자원 낭비가 될 수 있다고 지적했습니다. 완벽한 조건을 기다리며 결정을 미루기보다 작은 규모라도 현장에 인공지능을 조기에 도입해 실행 속도를 높여야 한다고 조언했습니다.
데이터 주권을 지키는 글로벌 공동개발 모델
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핵심 기술 데이터를 외부에 넘기지 않고 학습 결과만 나누는 국제 공동개발 연합과 공동 연구 거점이 실질적인 대안으로 꼽힙니다. 이를 통해 독자 개발에 드는 막대한 비용 부담을 줄이면서도 특정 빅테크 기업에 기술이 종속되는 위험을 피할 수 있습니다.
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글로벌 비영리 단체 AI 얼라이언스가 추진하는 프로젝트 태피스트리는 원본 데이터를 자체 전산망에 둔 채 모델 매개변수만 교환하는 연합 학습 방식을 채택했습니다. 참여 기업은 고유 제조 데이터의 소유권을 지키면서 공통 기반모델을 함께 만들고, 이를 바탕으로 자사 공정에 특화된 자체 모델을 구축할 수 있습니다.
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정부 역시 주력 산업 현장에 인공지능을 적용하는 자율제조 선도 프로젝트를 추진하며 산업계의 체질 개선을 서두르고 있습니다. 동시에 뉴욕대와 공동 설립한 글로벌 AI 프론티어랩을 통해 피지컬 AI와 체화형 지능 연구 등 차세대 원천기술 협력을 이어가고 있습니다.
#얀 르쿤
#피지컬 AI
#AMI랩스
#대한민국
#프로젝트 태피스트리
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
• 이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다.
• AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
