엔비디아와 월드 모델: Ai의 미래

엔비디아와 월드 모델: AI의 미래

지난주 엔비디아의 최대 연례 행사인 GTC가 있었습니다. 예전이라면 젠슨 황의 한마디에 열광하고 시장이 뜨겁게 반응하며 주가가 상승하곤 했는데, 최근에는 그렇지 않은 모습입니다. 이번 GTC 이후에도 엔비디아 주가는 큰 변화 없이 횡보 중이죠.

이미지넷과 슈퍼비전의 등장

2006년, 스탠퍼드 대학교의 페이리가 천만 건이 넘는 이미지 데이터를 무료로 제공하며 이미지넷 프로젝트를 시작했습니다. 단순히 데이터를 제공하는 것뿐 아니라, 이미지를 얼마나 잘 분류하는지를 겨루는 대회를 운영했죠.

2012년 이미지넷 대회에서 제프리 힌턴의 슈퍼비전 팀이 놀라운 성과를 보여주며 주목받았습니다. 다른 팀들이 20~30%의 오답률을 기록할 때, 슈퍼비전 팀은 15.3%라는 놀라운 성과를 거둔 것이었죠. 이들은 딥러닝 방식을 사용했고, 엔비디아의 GPU와 CUDA 생태계를 활용했습니다.

AI의 대부와 빅테크 기업들

슈퍼비전 팀의 성공 이후, 구글은 이들을 영입하여 AI 연구를 강화했습니다. 뒤늦게 페이스북도 얀 르쿤을 모셔와 연구소 FAIR를 설립했고, AI 연구에서 경쟁이 치열해졌습니다.

제프리 힌턴, 얀 르쿤, 요슈아 벤지오는 2018년 컴퓨터 과학계의 노벨상이라 불리는 튜링상을 공동 수상하게 되죠. 하지만 AI의 발전 속도가 빨라지면서 이들 사이에서도 입장 차이가 생겨나기 시작했습니다.

AI에 대한 우려와 월드 모델

제프리 힌턴은 2023년 구글을 퇴사하면서 AI 연구에 대한 후회를 언급하며, AI의 발전 속도에 대한 우려를 표했습니다. 반면 얀 르쿤은 AI가 인간 수준에 도달하기 위해서는 언어 모델을 넘어 세상을 이해하는 월드 모델이 필요하다고 주장합니다.

기존 AI 모델과 월드 모델 비교

특징	기존 AI 모델 (LLM)	월드 모델
학습 데이터	주로 텍스트 기반	텍스트 + 이미지 + 시뮬레이션
학습 방식	언어 패턴 학습	세상의 작동 방식 학습
적용 분야	텍스트 생성, 번역, 문서 분석 등	자율주행, 로봇 공학, AR/VR 등
한계	비언어적 지식 부족	데이터 수집의 어려움, 저작권 문제

엔비디아의 코스모스와 월드 모델 플랫폼

엔비디아는 월드 모델 플랫폼 '코스모스'를 발표했습니다. 사용자는 문장이나 이미지를 넣어 가상의 세계를 만들어내고, 물리 법칙이 적용된 환경에서 다양한 시뮬레이션을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 다양한 상황을 학습할 수 있게 됩니다.

데이터 저작권 논란과 향후 과제

월드 모델의 발전 과정에서 가장 큰 논란은 학습 데이터의 저작권 문제입니다. 유튜브, 넷플릭스 영상 등을 무단으로 크롤링했다는 의혹이 있으며, 이에 대해 집단 소송도 진행 중입니다.

또한, 막대한 데이터를 처리하는 데 필요한 에너지 문제도 지적되고 있습니다. 월드 모델이 상용화되기까지는 5년 이상이 걸릴 것으로 보이며, 그 사이 제도와 시스템을 구축하는 것이 필요합니다.

맺음말

엔비디아가 꿈꾸는 미래는 단순히 텍스트 기반의 AI를 넘어, 시뮬레이션을 통한 월드 모델을 구축하는 것입니다. AI의 발전이 인간에게 어떤 영향을 미칠지, 그리고 그 과정에서 어떤 문제가 발생할지 우리는 계속해서 지켜봐야 할 것입니다.

감사합니다.