비디오 언어 모델: LLM과 AI 에이전트 이후의 새로운 지평

우리는 지난 몇 년간 AI에게 읽기, 쓰기, 그리고 복잡한 문제에 대한 추론까지 가르쳐왔습니다. 하지만 한 가지 사실이 있습니다. 이 모든 것이 디지털 영역에서 일어난다는 점입니다. ChatGPT는 숲속을 걷는 것에 대한 시를 써줄 수 있지만, 쓰러진 통나무를 넘거나 낮은 가지 아래로 몸을 숙이는 것이 실제로 어떤 느낌인지는 전혀 모릅니다.

월드 모델은 이것을 바꾸기 위해 등장했습니다.

비디오 언어 모델이란 무엇인가요?

이를 비전-언어 모델의 진화로 생각하시되, 결정적인 추가 요소가 있습니다. 바로 시간적 이해입니다. 표준 VLM이 단일 이미지를 보고 그에 대한 질문에 답하는 반면, 비디오 언어 모델은 시퀀스가 펼쳐지는 것을 관찰하고 물리적 현실을 지배하는 규칙을 학습합니다.

이것은 단순한 학문적 호기심이 아닙니다. 실용적 함의가 놀라울 정도입니다.

로봇이 커피잔을 집어야 할 때, 이미지에서 "컵"을 인식하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다음을 이해해야 합니다:

• ✓물체가 밀리거나 들어 올려질 때 어떻게 행동하는지
• ✓액체가 출렁일 때 무슨 일이 일어나는지
• ✓자신의 움직임이 장면에 어떤 영향을 미치는지
• ✓어떤 행동이 물리적으로 가능하고 어떤 것이 불가능한지

이것이 바로 월드 모델이 필요한 이유입니다.

시뮬레이션에서 행동으로

개념은 우아합니다. 물리 법칙을 하드코딩하는 대신, 세상이 실제로 어떻게 작동하는지 보여주는 수백만 시간의 비디오로 AI를 훈련시킵니다. 모델은 중력, 마찰, 물체 영속성, 인과관계를 방정식이 아닌 관찰을 통해 학습합니다.

NVIDIA의 Cosmos는 이 분야에서 가장 야심 찬 시도 중 하나입니다. 그들의 독자적인 월드 모델은 로보틱스 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며, 여기서 물리적 현실의 이해는 생존의 필수 요소입니다.

Google DeepMind의 Genie 3는 다른 접근 방식을 취하며, 모델을 비디오 게임 환경처럼 "플레이"할 수 있는 인터랙티브 월드 생성에 집중합니다.

PAN 실험

모하메드 빈 자이드 대학교의 연구자들은 최근 통제된 시뮬레이션에서 "사고 실험"을 수행하는 범용 월드 모델인 PAN을 공개했습니다.

핵심 혁신은 월드 모델링을 생성적 비디오 문제로 다루는 것입니다. 물리를 명시적으로 프로그래밍하는 대신, 모델은 물리 법칙을 존중하는 비디오 연속을 생성하는 법을 배웁니다. 시작 장면과 제안된 행동이 주어지면, 다음에 무슨 일이 일어날지 "상상"할 수 있습니다.

이는 로보틱스에 심오한 함의를 가집니다. 휴머노이드 로봇이 그 커피잔에 손을 뻗기 전에, 수백 번의 시뮬레이션된 시도를 실행하여 어떤 접근 각도가 효과적이고 어떤 것이 커피를 바닥에 쏟는 결과를 초래하는지 학습할 수 있습니다.

10억 로봇의 미래

이것들은 극적인 효과를 위해 임의로 가져온 숫자가 아닙니다. 업계 전망은 정말로 휴머노이드 로봇이 스마트폰만큼 보편화되는 미래를 가리키고 있습니다. 그리고 그들 모두가 인간과 함께 안전하게 기능하기 위해 월드 모델이 필요할 것입니다.

응용 분야는 휴머노이드 로봇을 넘어 확장됩니다:

비디오 생성과 세계 이해가 만나는 곳

AI 비디오 생성을 따라오셨다면, 여기서 약간의 중복을 발견하실 수 있습니다. Sora 2와 Veo 3 같은 도구들은 이미 놀랍도록 사실적인 비디오를 생성합니다. 그것들도 월드 모델이 아닐까요?

맞기도 하고, 틀리기도 합니다.

OpenAI는 Sora를 세계 시뮬레이션 능력을 가진 것으로 명시적으로 포지셔닝했습니다. 모델이 물리에 대해 무언가를 이해하고 있는 것은 분명합니다. Sora의 어떤 생성물을 보더라도 사실적인 조명, 그럴듯한 움직임, 대부분 올바르게 행동하는 물체를 볼 수 있습니다.

하지만 그럴듯해 보이는 비디오를 생성하는 것과 물리적 인과관계를 진정으로 이해하는 것 사이에는 결정적인 차이가 있습니다. 현재의 비디오 생성기는 시각적 사실성을 위해 최적화되어 있습니다. 월드 모델은 예측 정확도를 위해 최적화되어 있습니다.

환각 문제

불편한 진실이 있습니다. 월드 모델은 LLM을 괴롭히는 것과 동일한 환각 문제를 겪습니다.

ChatGPT가 거짓 사실을 자신있게 말할 때, 그것은 성가신 일입니다. 월드 모델이 로봇이 벽을 통과할 수 있다고 자신있게 예측할 때, 그것은 위험한 일입니다.

현재 시스템은 더 긴 시퀀스에서 성능이 저하되며, 미래로 더 멀리 투영할수록 일관성을 잃습니다. 이는 근본적인 긴장을 만들어냅니다. 가장 유용한 예측은 장기적인 것이지만, 그것들이 또한 가장 신뢰할 수 없기도 합니다.

연구자들은 여러 각도에서 이 문제를 공략하고 있습니다. 일부는 더 나은 훈련 데이터에 집중합니다. 다른 이들은 장면 일관성을 유지하는 아키텍처 혁신을 연구합니다. 또 다른 이들은 학습된 월드 모델과 명시적 물리적 제약을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 옹호합니다.

Qwen 3-VL 돌파구

비전-언어 측면에서, 알리바바의 Qwen 3-VL은 오픈소스 모델의 현재 최첨단을 대표합니다.

Qwen 3-VL을 특히 흥미롭게 만드는 것은 "에이전틱" 능력입니다. 이 모델은 그래픽 인터페이스를 조작하고, UI 요소를 인식하고, 그 기능을 이해하며, 도구 호출을 통해 실제 작업을 수행할 수 있습니다.

이것이 월드 모델이 필요로 하는 이해와 행동 사이의 다리입니다.

크리에이터에게 이것이 중요한 이유

비디오 크리에이터, 영화 제작자, 또는 애니메이터라면, 월드 모델이 일상 업무와 거리가 멀어 보일 수 있습니다. 하지만 그 함의는 생각보다 가깝습니다.

현재의 AI 비디오 도구는 물리적 일관성에 어려움을 겪습니다. 물체가 서로를 통과합니다. 중력이 일관되지 않게 작동합니다. 원인과 결과가 뒤섞입니다. 이 모든 것은 사실적인 픽셀을 생성할 수 있지만 묘사하는 것의 기저에 있는 물리적 규칙을 진정으로 이해하지 못하는 모델의 증상입니다.

대규모 비디오 데이터셋으로 훈련된 월드 모델은 결국 비디오 생성에 피드백되어, 본질적으로 물리 법칙을 존중하는 AI 도구를 생산할 수 있습니다. 모델이 이미 현실이 어떻게 작동하는지 알고 있기 때문에 "사실적인 물리"를 프롬프트할 필요가 없는 비디오 생성기를 상상해 보세요.

앞으로의 길

월드 모델은 AI에서 아마도 가장 야심 찬 목표를 대표합니다. 기계에게 인간이 하는 방식으로 물리적 현실을 이해하도록 가르치는 것입니다. 명시적 프로그래밍을 통해서가 아니라, 관찰, 추론, 상상을 통해서입니다.

우리는 아직 초기 단계에 있습니다. 현재 시스템은 인상적인 시연이지, 생산 준비가 된 솔루션은 아닙니다. 하지만 궤적은 명확합니다.

이 분야에 대규모 투자를 하고 있는 기업들, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI, 그리고 수많은 스타트업들은 물리적 지능이 디지털 지능 이후의 다음 프론티어라는 데 베팅하고 있습니다.

LLM이 텍스트 기반 작업에 얼마나 혁신적이었는지를 고려할 때, AI가 물리적 세계를 똑같이 유창하게 이해하고 상호작용할 수 있게 되었을 때의 영향을 상상해 보세요.

그것이 비디오 언어 모델의 약속입니다. 이 프론티어가 중요한 이유입니다.