왜 LLM만으로는 인간다운 로봇이 탄생할 수 없는가

월드 모델(World Model) 시대의 개막과 기업·개인이 준비해야 할 전략

인간 지능의 본질은 ‘언어’가 아니라 ‘세계 이해’다

요즘 AI는 놀라울 정도로 말을 잘합니다. 그러나 “말을 잘한다 = 이해한다”는 뜻은 아닙니다. 인간은 단순히 문장을 조합하는 존재가 아니라 세계의 물리·인과 구조를 통째로 모델링하는 존재입니다. 아이가 컵을 떨어뜨리면 깨진다는 걸 보기만 해도 압니다. 공을 던지면 어디로 날아가고 언제 떨어질지 감각적으로 예측합니다. 사람의 표정, 거리, 공간, 시간 흐름이 모두 뇌 속에서 실시간으로 통합됩니다.

반면 LLM은 문자만 보고 세계를 추론합니다. 즉, "언어 패턴 생성기"는 될 수 있지만, 세계의 작동 원리를 체험하고 학습하는 능력은 없습니다. 그래서 얀 르쿤이 강조하는 것이 바로 월드 모델(World Model)입니다.
언어가 아니라 세상 자체를 이해하는 AI, 이것이 인공지능의 다음 진화 단계입니다.


월드 모델이란 무엇인가?

월드 모델은 말 그대로 세상이 어떻게 움직이는지를 예측하기 위한 뇌 구조입니다. 시각·청각·촉각·동작·공간 데이터를 동시에 처리, 환경의 변화를 예측(prediction)
,원인과 결과를 모델링(causality), 보이지 않는 것을 추론(inference), 실패를 통해 강화(reinforcement)합니다.
즉, “로봇이 넘어지면 왜 넘어졌는지를 스스로 이해하는 구조”가 월드 모델입니다. 이 기술이 완성되면, 로봇은 더 이상 지시된 대로만 움직이지 않고 세상과 상호작용하며 배우는 존재가 됩니다.


인간다운 로봇을 만들기 위해 필요한 5가지 핵심 기술


1) 멀티모달 센서 융합(Sensor Fusion)
언어가 아닌 현실의 감각 데이터를 넣어줘야 세계를 배울 수 있읍니다.
카메라(vision),마이크(audio), 촉각(tactile), 관절·자세 정보(proprioception)
→ 이 모든 신호를 통합하여 “지금 세계가 어떤 상태인지” 실시간으로 인지해야 한다.


2) 예측 기반 학습(Predictive Learning)
인간의 뇌도 “다음에 무엇이 일어날지” 계속 예측하는 구조입니다. 로봇도, 다음 프레임, 다음 충돌, 다음 사건, 다음 사람의 행동을 스스로 예측하게 해야 한다.
예측이 틀리면 수정하고, 수정이 반복되면서 세계의 물리 법칙을 내재화합니다.


3) 인과추론(Causal Reasoning)
언어 모델은 통계적으로 “어울리는 말”을 고릅니다. 그러나 인간다운 로봇은 왜? 어떻게? 결과는?를 알아야 합니다. “물이 쏟아진 이유”, “문이 안 열리는 이유”, “사람이 넘어질 위험이 있는 상황” 등을 이해해야 합니다.


4) 자율 행동 정책(Policy) + 강화학습(RL)
로봇이 “어떻게 움직여야 하는지” 스스로 최적화해야 합니다. 잡는 힘 조절, 균형 유지, 장애물 회피, 복잡한 작업 조립 → 경험을 통해 스스로 행동 전략을 발전시키는 구조가 필요합니다.


5) 에이전트 AI + 피지컬 AI 통합
LLM은 의사결정·계획·언어적 지시 처리에 강합니다. 월드 모델은 현실 세계의 물리 처리에 강합니다. 결국 미래의 로봇은 LLM(뇌의 언어 영역) + 월드 모델(뇌의 감각·운동 영역)이 통합된 형태로 진화해야 합다.


월드 모델이 열어줄 ‘현실 세계의 GPT 순간’
월드 모델이 완성되면 로봇은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다. 넘어지지 않는 균형 감각, 사람의 행동을 직관적으로 이해, 복잡한 제조·물류 작업 자동 수행, 집안에서 유연하게 움직이며 보조, 감정·표정·상황을 읽고 대응, 인간과 자연스럽게 협력
즉, 말만 잘하는 AI → 세상을 이해하고 움직이는 AI
로의 진화가 시작됩니다. 이것이 바로 인간다운 로봇의 핵심이며, 기업·정부·개인이 지금 준비해야 할 다음 패러다임이다.