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'AI 4대 천왕' 얀 르쿤, 메타 떠난다…스타트업 설립 계획

페이스북의 모회사 메타의 수석 인공지능(AI) 과학자가 회사를 떠나 자신만의 스타트업을 설립한다. 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자가 가까운 시일 내에 회사를 떠날 예정이라고 파이낸셜타임스를 비롯한 외신들이 11일(현지시간) 정통한 소식통을 인용 보도했다. 튜링상 수상자인 르쿤은 새로운 벤처 설립을 위해 초기 자금 조달 논의도 진행 중인 것으로 알려졌다. 메타의 핵심 인력이 회사를 떠나는 것은 이번이 처음이 아니다. 지난 5월에는 조엘 피노 AI 연구 부문 부사장이 회사를 떠나 캐나다의 AI 스타트업 코히어에 합류했다. 하지만 얀 르쿤은 'AI 4대 천왕'으로 꼽힐 정도로 저명한 인물이라 퇴사할 경우 큰 충격이 예상된다. 이번 퇴사는 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 경쟁사인 오픈AI 구글 등에 맞서기 위해 AI 전략을 대대적으로 재편하는 과정에서 이뤄졌다는 평가다. 메타는 2013년부터 르쿤이 이끌어온 '기초 AI 연구소'를 중심으로 장기 연구를 진행해왔으나 더욱 빠른 속도로 AI 제품을 시장에 출시하는 방식으로 전략을 선회했다. 또 저커버그 CEO는 'TBD 랩'이라는 독점적인 내부 팀을 직접 구성해 차세대 초거대언어모델(LLM) 개발을 주도하도록 했다. 그 결과 르쿤은 기존의 최고제품책임자에게 보고하던 체계를 벗어나 현재는 알렉산더 왕에게 직접 보고하는 구조로 변경됐다. 여기에 르쿤은 저커버그 CEO가 핵심 전략으로 삼은 LLM이 “유용하기는 하지만 인간처럼 추론하고 계획할 수는 없다”고 계속해서 주장해왔다. 그러면서 르쿤이 이끄는 페어 연구소는 '월드 모델'이라고 부리는 차세대 AI 시스템 개발에 집중해왔다. 이 시스템은 언어 모델 뿐만 아니라 영상과 공간 정보를 학습해 물리적인 세계를 이해하도록 설계됐다. 르쿤은 이 구조의 완전한 형태를 구현하는데 약 10년이 걸릴 것으로 전망했다. 르쿤의 차기 프로젝트도 '월드 모델' 연구를 발전시키는데 초점을 맞출 것으로 예상된다.

2025.11.12 09:18박서린

얀 르쿤 "5년 내 LLM 한계…AI의 다음 혁명은 월드 모델"

"지금의 대규모언어모델(LLM) 중심 인공지능(AI)은 향후 5년 내 한계에 도달할 것이다. AI 기술 주도권은 월드 모델 아키텍처가 대체하게 될 것이다" 얀 르쿤 뉴욕대 교수는 27일 서울 용산 드래곤시티에서 열린 'AI 프론티어 국제 심포지엄 2025'에서 기조강연을 통해 "생성형 모델은 세계를 이해하지 못한 채 언어적 패턴을 모사하는 데 머물러 있다"며 "AI가 인간 수준의 지능에 도달하기 위해서는 물리적 세계를 학습하고 예측하는 새로운 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 기존 생성형 모델의 한계를 극복할 개념으로 '공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)'를 제시했다. 얀 르쿤 교수는 뉴욕대 쿠란트수학연구소 교수 겸 메타 수석 AI 과학자다. 딥러닝 연구로 2018년 '컴퓨터과학계의 노벨상'으로 불리는 튜링상을 공동 수상했다 그는 "현재의 대규모언어모델(LLM)은 단어의 연속을 예측할 뿐, 실제 세계의 인과관계나 물리적 원리를 이해하지 못한다"고 지적했다. 이어 "AI가 진화하기 위해서는 단순한 텍스트 예측을 넘어 '관찰(Observation)·예측(Prediction)·추론(Reasoning)'이 결합된 월드 모델(World Model) 기반 학습이 필요하다"고 설명했다. 르쿤 교수는 인간의 학습 과정을 예로 들며 "아이들은 수개월 동안 시각과 청각, 촉각을 통해 세상을 관찰하고, 물체가 떨어지는 이유나 움직이는 방향을 스스로 깨닫는다"며 "이러한 자기지도학습(Self-supervised Learning) 과정을 통해 세상의 규칙을 내면화한다"고 말했다. 그는 "AI도 마찬가지로 텍스트만 읽는 것이 아니라, 영상·음성·물리 환경을 함께 경험하며 세상을 예측할 수 있는 모델로 발전해야 한다"며 "텍스트 기반의 학습만으로는 진정한 지능, 즉 세계를 이해하는 능력에 도달할 수 없다"고 강조했다. 이어 "지금의 생성형 모델은 픽셀이나 문장을 세세히 예측하려 하지만, 이는 본질적으로 불가능한 접근"이라며 "예를 들어 영상의 다음 장면을 정확히 예측하려 해도, 현실은 무수한 변수를 가진다. 이 때문에 AI는 모호하고 흐릿한 결과만을 만들어내기 쉽다"고 설명했다. 그는 이를 해결하기 위한 접근으로 '공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)'를 제시했다. JEPA는 얀 르쿤 교수가 제안한 차세대 인공지능 학습 구조로, 기존 생성형(Generative) 모델의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근법이다. 이 구조의 핵심은 AI가 데이터를 단순히 생성하거나 복원하는 데 그치지 않고, 데이터 간의 의미적 관계와 맥락을 학습하는 것에 있다. 이를 통해 AI는 규칙을 예측하고 스스로 판단할 수 있는 지적 시스템으로 진화할 수 있다는 설명이다. 그는 "AI는 모든 세부 정보를 계산하려 하기보다, 추상화된 표현 공간(Representation Space)에서 정보를 학습하고 예측해야 한다"며 "이 표현 공간은 우리가 과학에서 사용하는 '모형화(Modeling)'와 유사하다"고 설명했다. 또한 "과학자들이 복잡한 자연 현상을 양자역학이나 열역학 같은 단순한 법칙으로 모델링하듯, AI도 세상의 복잡성을 추상화하고 단순화해 이해해야 한다"며 "이 과정이 바로 진정한 지능의 핵심이며, 인간이 사고를 확장해온 방식과 동일하다"고 강조했다. 그는 "AI가 이러한 구조를 갖춘다면, 단순히 언어를 모사하는 생성형 모델을 넘어 실제 세계를 '이해하고 예측하는 존재'로 진화할 것"이라고 덧붙였다. 이번 심포지엄은 전 세계 AI 연구 네트워크를 강화하고, 한국이 글로벌 AI 협력의 중심국가로 도약하기 위한 교류의 장으로 마련됐다. 과학기술정보통신부는 AI 기초연구부터 산업 적용까지 폭넓은 논의를 위해 주요 해외 연구기관과 국내 산학연 전문가를 초청해 국제 협력의 기반을 다졌다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 개회사에서 "AI가 과학, 기술, 산업, 사회 전반의 패러다임을 바꾸는 중대한 전환점에 서 있다"며 "정부는 GPU 확보, 초고성능 네트워크와 고품질 데이터 인프라 구축을 통해 국가 차원의 AI 혁신 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다. 또한 "국가 AI 연구망 구축과 미국 내 글로벌 AI 프론티어 연구소 설립을 통해 세계 연구자들과 협력하고, 대한민국의 AI 기술 경쟁력을 강화하겠다"고 강조했다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 최형두 국민의힘 의원은 축사에서 "대한민국은 2010년 이세돌 9단과 알파고의 대국을 통해 AI의 가능성을 가장 먼저 목격했지만, 당시 기회를 살리지 못했다"며 "이제는 여야를 막론하고 AI의 중요성에 대해 초당적인 공감대가 형성됐다"고 말했다. 그는 "내년도 예산에서 AI 분야 투자가 가장 큰 폭으로 증액될 예정"이라며 "오늘 논의된 의제들을 국회 정책과 입법에 적극 반영해 대한민국이 다시 한 번 문명사적 전환기를 선도하도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2025.10.27 18:18남혁우

얀 르쿤 "AI 발전 위해선 글로벌 협력·오픈소스 필수"

인공지능(AI) 4대 석학으로 꼽히는 얀 르쿤 교수가 AI의 실질적 발전을 위해서는 국제 협력과 오픈소스 중요성을 강조했다. 얀르쿤 뉴욕대 교수는 11일 서울 여의도 페어몬트앰배서더호텔에서 열린 포럼에 참석해 "미래의 AI 시스템은 세계의 모든 언어를 말할 수 있어야 하고, 모든 문화와 가치 체계를 이해해야 한다"고 말했다. 이어, "미국 서부 해안의 한 기관이 이러한 모델들을 훈련시키는 것은 불가능하다"고 덧붙였다. 인간의 지식과 문화를 축적하고 보편적 가치 체계를 통합한 AI 개발을 위해서는 어느 한 나라만 잘한다고 되는 것이 아니라 글로벌 차원의 협력이 필요하다는 뜻이다. 이와 함께 오픈소스를 통해 AI 발전을 보편화해야 한다는 주장도 내놨다. 얀르쿤 교수는 "전체 인터넷이 리눅스, PHP, SQL, HTML 등 오픈소스 소프트웨어로 운영되는 것처럼, AI도 플랫폼이 될 것이고 오픈소스가 될 것"이라고 내다봤다. 이에 따라 ▲오픈소스 AI 플랫폼 배포를 위험하게 만드는 법률을 제정하지 말 것 ▲이를 위한 컴퓨팅 자원을 할당할 것 ▲자국의 언어와 문화에 관한 모든 공공 데이터를 수집해 미래의 AI 시스템이 각국의 사람들을 이해할 수 있도록 할 것 등을 제안했다. 현재 단계의 AI 기술 수준은 10살짜리 아이에도 못 미친다고 바라본 점은 이목을 끈다. 그는 "현재의 대규모언어모델(LLM)에서는 언어는 다룰 수 있지만, 실제 세계는 고차원적이고 연속적이어서 이를 다루기가 훨씬 더 어렵다"고 진단했다. 이어, "챗GPT, 메타 AI 라마, 제미니 등 현재의 AI 시스템은 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 메모리를 가지며, 추론하고 계획할 수 있는 능력이 부족하다"며 "10살짜리 아이도 처음 부탁받았을 때 할 수 있는 일, 즉 저녁 식사 테이블을 치우고 식기세척기를 채우는 것을 한 번에 배울 수 있는 가정용 로봇이 없다"고 평가했다. 이같은 한계 극복을 위해 제파(JEPA) 아키텍처를 소개하며 "단순히 신경망 층을 통과시켜 직접 출력을 계산하는 대신, 입력과 가장 호환되는 출력을 찾는 최적화 방식이 본질적으로 더 강력한 추론 절차"라고 설명했다. 그는 또 "다가오는 10년은 로봇 공학의 10년이 될 것이다. 진정한 AI 혁명은 아직 오지 않았다"며 "이는 학계와 과학계 수준에서, 이론적 수준에서, 알고리즘 수준에서, 그리고 산업계의 기초 연구와 AI 연구에서도 많은 연구가 필요하다는 것을 의미한다"고 말했다.

2024.12.11 15:17최지연

얀 르쿤 "현존하는 AI 뛰어넘는 새 모델 연구 중"

세계 4대 인공지능(AI) 학자로 꼽히는 얀 르쿤 메타 AI최고과학자가 오픈AI의 GPT 등 현존하는 AI를 능가하는 새 모델을 개발 중이라고 밝혔다. 23일 얀 르쿤 AI최고과학자는 파이낸셜타임스(FT)와 인터뷰에서 이같은 행보를 알렸다. 르쿤은 "앞으로 생성형 AI는 사람처럼 생각하고 추론하는 능력을 갖추지 못할 것"이라며 "대신 현존하는 AI에 '기계적 초지능'을 부여하는 것은 가능하다"며 연구 배경을 설명했다. 생성형 AI가 인간을 능가할 수 없는 이유도 알렸다. 그는 "거대언어모델(LLM)은 매우 제한된 논리적 이해를 갖춘 상태"라며 "물리적 세계에 대한 지식도 없고, 기억력을 지속적으로 가질 수 없다"고 설명했다. 그는 "사람보다 높은 수준으로 추론할 수도 없고 체계적인 계획도 만들 수 없다"고 덧붙였다. 예를 들어, 공이 바닥에 떨어지는 순간 사람은 이 공이 다시 튕겨 오를 것이라고 추론한다. 반면 LLM은 이조차도 데이터 훈련을 통해 알 수 있다는 것이다. 자연스런 추론과 물리적 세계에 대해 이해할 수 없기 때문이다. 르쿤은 현재 GPT를 능가하는 AI 개발 기간을 10년으로 봤다. 르쿤은 "인간 기능과 최대한 비슷한 AI를 개발하기 위해 연구 중"이라고 했다. 르쿤에 따르면 현재 메타는 이 연구에 수십억 달러를 투자하고 있다. 마이크로소프트와 오픈AI, 구글, 애플 등 생성형 AI 경쟁에서 우위를 선점하기 위한 노력이다. 그는 "메타 연구가 인간 수준의 지능을 달성하기 위해 다양한 실험을 테스트 중"이라며 "수많은 불확실성이 있기 때문에 어떤 방식이 채택될지 미지수"라고 했다.

2024.05.23 17:29김미정

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