AI, 추론 능력을 넘어 실제 세상으로…월드모델 기반 AI 경쟁 본격화

AI 기술의 분화가 추론 중심에서 실제 ‘행동’ 중심으로 이동하고 있다. 최근 글로벌 주요 IT 기업과 연구기관들은 대규모 언어모델(LLM)에 행동 도구(Action Tool)를 결합해 AI가 단순히 언어 추론이나 판단에 그치지 않고 실제 환경에 직접 개입하거나 다양한 도구를 활용하는 ‘월드모델(World Model)’ 경쟁에 돌입했다. 월드모델이란 여러 환경 정보를 내재화하여 상태를 예측·계획·조정하면서 실시간으로 액션을 생성하는 AI 형태를 의미한다. 기존 LLM의 한계는 텍스트 상의 논리만을 다룰 뿐, 실제 세계의 변화에 능동적으로 대응하거나 자율적으로 목표를 설정·관찰·수행하는 데서 제약이 따른다는 점이었다. 이 약점을 극복하기 위한 시도가 바로 월드모델 AI의 대두다.

현재 이 시장에서 두드러지는 변화는 ‘에이전트형 AI’의 도약이다. 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 등은 플러그인이나 코드해석, API 연동, 가상환경 시뮬레이션을 강화한 대규모 월드모델을 개발 중이다. 예를 들어 오픈AI의 ChatGPT 플러그인 확장은 인터넷 검색, 쇼핑, 외부 앱 제어 등 실제 애플리케이션에서 명령을 수행할 수 있게 한다. 구글의 ‘Gemini’ 프로젝트 역시 멀티모달 환경 인식 및 실외·실내 주행이 요구되는 상황에 맞춰 설계돼 각각의 맥락에서 적합한 도구를 스스로 선택·사용하는 능력을 추구한다. 메타는 ‘Cicero’를 필두로 협상·설득 등 사회적 상호작용에 대응하는 행동적 언어모델을 시범 적용 중이다.

이처럼 AI가 월드모델형으로 발전함에 따라, 단순 텍스트 생성이나 연산 이상의 고차원적 기능이 요구된다. 현재 월드모델 기술은 가상 환경(게임 시뮬레이션, 로봇 훈련 등)에서 먼저 도입되어왔다. 로봇팔이 사전에 학습된 다양한 환경 요소와 작업 패턴을 연동해 최적의 행동을 산출하는 식이다. 이제는 실제 로봇, 자율주행, 스마트홈 기기, 산업 자동화 등 물리적 세계 전반에 응용 가능성이 열리고 있다. 월드모델 기반 AI는 환경을 관찰·모사(Simulation)하고, 다음 상태를 예측·실행까지 물리적으로 연결해 시나리오 별로 최적 경로를 찾는 것이 특징이다. 이 과정에서 강화학습, 데이터 증강, 멀티센서 융합 등의 최신 머신러닝 기법이 동원되고, 고도화된 메모리 및 환경 피드백 시스템 설계가 병행된다.

다만 기술이 빠르게 진전 중인 만큼 우려되는 점도 분명하다. 첫째, 행동하는 AI는 예측 불가능한 방식으로 사고·오류를 유발할 수 있다. 월드모델이 학습한 ‘세계’가 현실과 불일치하거나, 입력·피드백 왜곡이 누적될 경우 잘못된 판단이 행동으로 이어질 수 있기 때문이다. 둘째, 월드모델의 자율성 확대는 통제·검증의 부담도 함께 높인다. AI가 자체적으로 시나리오를 생성하거나, 상황을 왜곡해 ‘목표행동’으로 이행하려 들 때 안전장치나 설명가능성(Explainability) 기술이 반드시 병행되어야 한다는 지적이 제기된다. 셋째, 월드모델 경쟁이 심화될수록 AI간 경합(자율적 협상이나 대결)이 새로운 윤리·법률, 경제적 리스크를 초래할 가능성이 높아진다. 이미 글로벌 ICT 업계에서는 월드모델형 AI의 도입과 함께 모니터링 체계, 가이드라인, 인증체계 확장 논의가 동시에 속도를 내고 있다.

월드모델 패러다임의 부상은 기존 AI 활용범위를 근본적으로 넓힐 계기가 되고 있다. 고객 응대·상담 챗봇이 다양한 외부 시스템과 연동되어 업무를 실제로 처리하거나, 무인 물류·공장 로봇이 현장 데이터를 실시간 받아 의사결정·조율하는 방식이 보편화될 전망이다. 또한 월드모델형 AI는 연구 개발 뿐 아니라 군사·의료·금융·엔터테인먼트 등 산업간 융합의 구심점으로 재조명되고 있다. 예시로 게임 내 NPC를 넘어, 실제 서비스 로봇, 무인점포, 자동 통제 플랫폼, 금융 모니터링 시스템 등에서도 행동형 AI가 요구된다. 이 과정에서 데이터 관리, 시뮬레이션 정확도, 정책적 투명성 확보가 지속적 과제로 떠오른다.

미래 AI 경쟁의 열쇠는 결국 ‘자율행동’ 능력을 얼마나 안전하고 효율적으로 구현하는지에 달려 있다. 월드모델 및 행동형 툴을 둘러싼 글로벌 기술경쟁에 국내 기업 및 스타트업의 전략적 참여 역시 중요한 시사점으로 보인다. 데이터 수집, 환경 시뮬레이션, 실제 워크플로우와의 자동화 연동 등 현장 기반 AI투자 확대가 필요하며, 동시에 각종 안전장치·설명력·윤리 및 규제 설계에도 병행 투자가 이뤄져야 한다. 월드모델 시대를 맞아 AI의 진화는 기존 ICT 패러다임의 경계를 재정의하고 있다.

— 유재혁 ([email protected])