AI 분야에서 ‘월드 모델(World Model)’은 가상 세계를 이해하고 시뮬레이션하여 실제 환경에서 더 똑똑하게 행동할 수 있게 만드는 기술을 말합니다. 최근 이 월드 모델을 기반으로 한 AI 시스템은 자율성을 크게 높이며 다양한 산업에서 혁신을 일으키고 있는데요, 이번 글에서는 그 다섯 가지 대표 사례를 소개해 드리겠습니다.
목차
- 월드모델 기반 AI, 무엇인가?
- 1. 구글 딥마인드 ‘지니(Genie)’ – 자율적 가상 세계 학습
- 2. Meta의 영상 자기지도학습 월드 모델 – 로봇 자율성 강화
- 3. 월드모델과 LLM 결합 ‘웹 에이전트’ – 장기 과제 해결
- 4. MaskGWM – 자율주행의 장기 예측과 다중 시점 판단
- 5. LLM 기반 월드 모델과 다중모달 통합 – 현실 인터랙션 강화
월드모델 기반 AI, 무엇인가?
월드 모델은 AI가 환경을 스스로 압축해서 이해하고, 미래의 여러 시나리오를 가상으로 시뮬레이션해 최적의 행동을 계산하도록 돕습니다.
쉽게 말해, AI가 실제로 행동하기 전에 머릿속으로 여러 경우의 수를 시뮬레이션하는 ‘내비게이션 시스템’ 역할을 하는 셈입니다.
이 기술 덕분에 AI 시스템은 미리 시행착오를 겪어본 것처럼 보다 정교하고 효율적으로 학습하며, 결과적으로 높은 자율성을 갖출 수 있습니다.
1. 구글 딥마인드 ‘지니(Genie)’ – 자율적 가상 세계 학습
구글 딥마인드가 개발한 ‘지니’는 월드 모델의 대표적인 혁신 사례입니다.
이 AI 시스템은 단순히 환경 영상을 생성하는 것을 넘어서, 시뮬레이션 내에서 환경 규칙을 이해하고 다양한 상호작용을 스스로 학습합니다.
핵심 기술인 V-JEPA 2(Video Joint Embedding Predictive Architecture 2)는 영상 일부를 가린 뒤, 주어진 행동에 따른 결과를 예측하도록 AI를 훈련시킵니다.
이를 통해 지니는 실제 환경에서 발생할 다양한 가능성을 미리 예측하며 자율성을 크게 증대시켰습니다.
2. Meta의 영상 자기지도학습 월드 모델 – 로봇 자율성 강화
Meta가 공개한 월드 모델은 로봇이 자신이 본 오브젝트가 사라져도 그 오브젝트가 계속 존재한다는 사실을 이해하도록 돕는 데 집중했습니다.
즉, “보이지 않아도 존재한다”는 개념을 학습해 로봇 제어 및 판단 능력을 크게 높였습니다.
이런 자기지도학습 기반 월드 모델은 로봇이 복잡한 환경에서도 잔실수를 줄이고, 더 유연하게 자율 행동을 수행할 수 있도록 지원합니다.
3. 월드모델과 LLM 결합 ‘웹 에이전트’ – 장기 과제 해결
월드 모델과 대형언어모델(LLM)을 결합한 웹 기반 AI 에이전트는 미래의 결과를 자연어로 시뮬레이션하면서 장기적인 목표를 향해 실수를 최소화할 수 있습니다.
이러한 방식은 ‘전이 중심의 추상화(Transition-Focused Abstraction)’ 기법을 도입하여 정책(Policy)을 효율적으로 개선하고, 복잡한 과제에서도 자율성을 확장하는 데 크게 기여합니다.
4. MaskGWM – 자율주행의 장기 예측과 다중 시점 판단
MaskGWM는 자율주행 기술에 쓰이는 월드 모델로, 비디오 생성 기술과 특징 수준 컨텍스트 학습을 결합해 성능을 높였습니다.
특히, 장기 예측과 다중 시점 예측이 가능해 과거와 미래 상황을 종합적으로 판단합니다.
이로 인해 차량이 복잡한 도로 상황에서도 더 높은 자율 주행 능력을 갖추게 되었습니다.
5. LLM 기반 월드 모델과 다중모달 통합 – 현실 인터랙션 강화
최근 연구에서는 LLM(대형언어모델)에 물리 센서, 로봇, IoT 등 다양한 데이터(멀티모달)를 통합해 현실과 더욱 밀접한 시뮬레이션이 가능하도록 확장하고 있습니다.
이를 통해 AI는 현실 세계에서 상황을 더욱 정밀하게 이해하고, 예측과 계획을 고도화하여 현장형 자율시스템의 실용성을 크게 올렸습니다.
다만, 멀티모달 통합 시 연산 비용이 늘어나고 완전한 비언어 정보 이해에는 아직 한계가 있어, 윤리적 검증과 안정성 확보가 병행되어야 합니다.
관련 유튜브 영상 – 메타 AI 월드 모델 소개
월드모델 기반 AI, 왜 앞으로 주목해야 할까요?
월드 모델은 AI가 실제 환경을 더 잘 이해하고, 예측 오류를 줄이면서 자율성을 키우는 핵심 기술입니다.
특히, 현실과 동일한 규칙과 상황을 가상으로 체험하며 학습하는 점이 인간 사고방식과 닮아 있어 AI 발전의 혁신적인 전환점으로 평가받고 있습니다.
산업 현장에서는 자율주행, 로봇 공학, 스마트 시티, 게임 AI 등 여러 영역에서 월드 모델이 적용되면서 성능과 효율이 눈에 띄게 올라가고 있습니다.