얀 르쿤 “5년 내 LLM 한계… AI의 다음 혁명은 ‘월드 모델’”
메타 AI 수석과학자, “언어만으로는 세상을 이해할 수 없다”

LLM의 시대, 곧 한계에 다다를 것

“현재의 거대언어모델(LLM)은 앞으로 3~5년 안에 한계에 부딪힐 것이다.”
AI의 ‘3대 거장’ 중 한 명으로 불리는 얀 르쿤(Yann LeCun) 메타(Meta) AI 수석과학자가 최근 인터뷰에서 던진 말이다. 챗GPT 이후 AI의 중심으로 자리 잡은 LLM 패러다임이 머지않아 진화의 막다른 길에 다다를 것이란 경고다.

르쿤은 “LLM은 텍스트를 예측하는 데 탁월하지만, 세계를 이해하지는 못한다”며 “단어 사이의 확률을 계산하는 것만으로는 현실 세계를 학습할 수 없다”고 지적했다. 그는 ‘LLM 시대는 일시적 과도기’에 불과하며, AI의 진짜 혁명은 전혀 다른 방향에서 올 것이라고 말했다.

“세계가 어떻게 작동하는지를 아는 AI가 필요하다”

르쿤이 제시한 해답은 바로 ‘월드 모델(World Model)’이다.
그의 설명에 따르면 월드 모델은 단순히 언어 데이터를 학습하는 대신, 현실 세계가 어떻게 움직이는지를 스스로 모델링하는 인공지능이다. 즉, AI가 ‘세계의 물리법칙’을 내재적으로 이해해 예측하고 계획을 세우며, 스스로 행동할 수 있게 만드는 개념이다.

그는 “아이들이 공을 던지고 받으면서 중력과 운동을 배우듯, AI도 언어가 아니라 경험을 통해 세상을 배워야 한다”고 강조했다. 이런 접근은 자율주행, 로봇공학, AR·VR 등 물리적 환경과 상호작용하는 기술의 핵심이 될 것으로 전망된다.

르쿤이 지적한 LLM의 세 가지 한계

그가 꼽은 LLM의 한계는 명확하다.
첫째, 물리세계에 대한 이해 부족이다. 텍스트 데이터만으로는 인과관계나 공간적 맥락을 배울 수 없다.
둘째, 기억과 계획 능력의 결여다. LLM은 단기적인 문맥 예측에는 강하지만, 장기적으로 계획을 세우거나 상황을 누적해 판단하는 능력은 부족하다.
셋째, 스케일링의 한계다. 모델 크기를 키우고 데이터를 늘릴수록 성능은 향상되지만, 그 속도는 점점 느려지고 있다. 데이터와 연산 비용이 기하급수적으로 증가하면서 효율성이 떨어지는 것이다.

르쿤은 이러한 문제를 해결하려면 “언어를 넘어선 세계 이해”가 필요하며, 그 출발점이 월드 모델이라고 말했다.

“AI 혁명, 물리세계로 이동한다”

현재의 LLM이 ‘언어의 세상’을 다뤘다면, 르쿤은 다음 AI가 ‘현실 세계의 세상’을 다룰 것이라 본다.
AI가 영상을 보고, 소리를 듣고, 공간 속에서 물체와 상호작용하며 ‘세계의 규칙’을 스스로 학습하는 방향으로 진화할 것이라는 예측이다. 그는 “5년 안에 LLM 위주의 접근은 점차 구식이 될 것”이라며, “AI 연구의 중심은 곧 세계를 모델링하는 새로운 패러다임으로 이동할 것”이라고 말했다.

이 같은 르쿤의 전망은 메타가 최근 공개한 JEPA(Vision Joint Embedding Predictive Architecture) 연구 흐름과도 맞닿아 있다. 이는 AI가 실제 세계의 영상을 스스로 예측하고 이해하려는 시도로, 언어 중심의 AI를 넘어선 실험적 전환이다.

다음 혁명은 ‘세계 이해하는 AI’

르쿤의 메시지는 명확하다.
“AI의 다음 혁명은 더 큰 언어모델이 아니라, 세상을 이해하는 모델에서 시작된다.”

그의 발언은 단순한 기술 전망을 넘어, AI가 인간과 같은 직관과 상식, 인과적 사고를 갖추기 위한 방향성을 제시한다. LLM의 시대를 이끌어온 르쿤이 이제 “언어 너머의 세계로 가자”고 선언한 셈이다.