세계 모델이란 무엇일까? 20억 원 손실을 막는 AI의 조건

이제 누구나 일상적으로 AI를 사용하는 시대입니다. 출퇴근길 지하철에서, 업무 중 책상 앞에서, 집에서 저녁을 먹으며 우리는 자연스럽게 AI에게 질문하고 답을 얻습니다. 이렇게 현재 많은 분들이 사용하는 AI는 언어 기반 AI, 바로 LLM(대규모 언어 모델)입니다. 

그런데 AI가 도입된 이후부터 세상이 급속도로 빠르게 변화하고 있습니다. 불과 2~3년 전만 해도 상상하지 못했던 일들이 지금은 일상이 되었죠. 즉 현 시점에서는 LLM이 주류지만, AI 전문가들은 벌써 그 다음 단계까지 예측하고 있습니다. 지금 가장 주목받고 있는 AI는 바로 '세계 모델(World Model)'입니다.

“3~5년 안에 LLM이 아닌, ‘월드 모델’이 AI 아키텍처의 주요 모델이 될 것입니다.”

“그 때는 상식이 있는 사람이라면 오늘날 우리가 사용하는 유형의 LLM을 사용하지 않을 것입니다.” - 얀 르쿤

딥러닝의 선구자인 얀 르쿤도 단언할 정도로, 세계 모델은 AI의 판도를 뒤집을 기술로 평가받고 있습니다. 빠르게 변화하는 세상, 따라가기 참 벅차죠. 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀이 쉽고 빠르게 안내해드리겠습니다. 

또한 제조 현장의 로봇 오작동, 자율주행 시스템의 예측 불가능한 판단, 품질 관리 AI의 신뢰도 문제로 고민 중이신가요? AI의 오작동을 막고 수십억 원의 손실을 예방할 '대체 불가능한 월드 모델 구축'의 3가지 핵심 전략을 공개합니다.

세계 모델(World Model)이란?

세계 모델은 현실 세계의 법칙을 학습하여, 행동하기 전에 그 결과를 예측하는 AI 모델입니다.  '정신적 시뮬레이터(Mental Simulator)'의 역할을 하는 것이죠. 사람의 뇌가 추론하고 계획하는 방식과 유사합니다.

집안일을 도와주는 로봇이 월드 모델을 탑재했다고 상상해 보세요. 로봇은 설거지를 하기 전, 미리 결과를 예측하는 시뮬레이션을 통해 아래와 같이 생각하고 행동합니다.

• 인지(Perception): 로봇 속 시각, 센서 데이터를 통해 주방의 현재 상태를 파악합니다. 평소보다 설거지가 산더미라는 걸 확인합니다.
  
  
• 예측(Prediction): 그런데 이렇게 설거지 거리가 많으면 자칫 잘못된 위치에 놓았을 때 그릇이 무너져서 깨질 수도 있겠죠. 이런 원인과 결과, 물리적 법칙을 미리 학습한 덕분에, 위험 상황을 예측하고 조심해야겠다고 생각합니다.
  
  
• 계획(Planning): '나는 큰 그릇부터 아래에 놓고, 작은 그릇은 위에 놓아야겠다'라고 목표를 정한 후 순서에 맞게 일을 합니다.
  

언어모델(LLM)과 세계 모델의 차이점은 무엇일까?

LLM 다음의 주류 AI가 월드 모델이라는 전망이 나오는 이유가 무엇일까요? 우리 인간은 언어로만 존재하지 않기 때문입니다. 

물건을 집어 들고, 길을 걸으며, 주변 환경을 관찰하고 판단합니다. 그 과정에서 머릿속에서는 아주 빠른 속도로 추론하고, 예측하고, 계획을 세우죠. LLM도 충분히 좋지만, 이런 과정까지 도움을 받기 위해서는 월드 모델이 필요합니다.

그렇다면 LLM과 월드 모델의 차이점을 알아볼까요? 각각 강점이 다릅니다. 

LLM은 방대한 텍스트 데이터의 ‘통계적’ 상관관계를 학습하여 그 다음에 올 단어, 문장을 예측하고 만들어냅니다. 이것이 LLM의 원리입니다. 

월드 모델의 장점은?

세계 모델은 우리에게 어떤 도움을 줄까요? 가장 핵심적인 장점은 바로 기업의 수십억 원대 손실을 예방한다는 점입니다. 특히 로봇, 자율주행 등 피지컬 AI를 활용하는 업종에서 그 가치는 더욱 두드러집니다.

그중 제조 현장 사례를 통해 구체적으로 알아보겠습니다. 작업 효율성 향상을 위해 새로운 조립 로봇을 도입한 한 기업을 예로 들어보겠습니다.

• 세계 모델이 없던 과거: 수천, 수만 번의 실제 조립을 통한 시행착오를 거친 학습이 필수였습니다. 이 과정에서 부품 파손, 시간 지연, 생산 라인 중단이 발생하며, 막대한 손실로 이어졌습니다. 로봇 기술 특성상 손실 규모는 무려 최소 수억 원 이상이며, 대기업에게도 치명적인 타격을 줄 수 있는 규모죠.
  
  
• 세계 모델이 개발된 현재: 월드 모델은 이러한 손실을 획기적으로 줄여줍니다. 월드 모델을 탑재한 로봇은 가상 시뮬레이션 환경에서 '이렇게 집으면 부품이 떨어진다', '이 각도로 끼우면 파손된다' 등 물리적 법칙을 미리 학습합니다. 이로써 실제 현장에 투입되기 전부터 안전하고 최적화된 방식으로 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

20억 원의 손실을 막는 세계 모델의 3가지 조건

향후 월드 모델은 더 이상 특별한 기술이 아닐 것입니다. 그 때가 되면 여러분의 경쟁사도 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 완성했을지도 모릅니다.

대체 불가능한 세계 모델을 구축하기 위한 방향은 크게 두 가지입니다. 

1. AI 모델 자체를 개선
2. 데이터의 품질 개선

이 글을 작성하는 저희는 ‘데이터 품질 관리 전문가’의 그룹 페블러스입니다. 페블러스는 귀사의 AI가 진정한 '대체 불가능한 모델'이 될 수 있도록, 이 부분에 초점을 맞춘 세 가지 핵심 인사이트를 공유합니다. 참고로 오늘 말씀드리는 내용들은 페블러스가 보유한 ‘특허 기술’을 기반으로 말씀드리는 내용입니다. 

이 3가지 조건은 다음과 같습니다.

1. '인과 관계'와 '물리적 정합성'이라는 기본에 매우 충실해야 합니다.

2. 현실에서 일어나기 힘든 위험 상황까지 대비해야 합니다.

3. ISO/IEC 42001 국제표준을 적용해야 합니다.

1. '인과 관계'와 '물리적 정합성'이라는 기본에 매우 충실해야 합니다. 

LLM 시대에는 Data First 접근이 주류였습니다. '데이터가 많을수록 좋다'는 것이죠. LLM은 통계 기반 답변을 내놓습니다. 통계가 정확하려면 방대한 텍스트를 학습시켜야 하고요.

그러나 세계 모델은 인과 관계, 물리적 법칙이 중요하다고 말씀드렸죠. 그 부분을 구체적으로 어떤 방향으로 구현해야 하는지를 말씀드리겠습니다.

1) 인과 관계

제조 현장을 예로 들어보겠습니다. 

• Data First 방식: ‘부품 A와 B를 조립하면 완성품이 나온다’를 기본적인 내용은 수천 번 학습합니다. 그러나 '부품 A가 기울어져 있으면 조립 실패'라는 인과관계는 알지 못하는 것이죠.
  
• Logic First 방식: ‘부품 각도가 5도 이상 기울면 → 조립 실패’, ‘온도가 50도 넘으면 → 접착력 저하’라는 인과 관계를 학습합니다.

이 인과 관계, 논리 관계가 피지컬 AI, 세계 모델에 있어서 특히 중요합니다. Data First가 '창의성(Creativity)'을 위한 접근이라면, Logic First는 '신뢰성(Reliability)'을 위한 접근입니다.

• 창의성: 기존의 정보들을 새롭게 조합하여 창의적인 결과물이 나옵니다. 그런데 데이터의 양만 고려했을 때는 이 과정에서 약간의 오류나 부정확함이 나올 수 있습니다. 이 부정확함은 창의성을 위해서라면 어느 정도 용납할 수 있습니다.
  
  
• 신뢰성: 하지만 월드 모델이 필요한 제조 현장, 자율주행차 등은 부정확함이 절대 용납되지 않습니다. 설령 실수라고 할지라도 큰 사고로 이어질 수 있으니까요. 반드시 논리적인 원칙이 필요합니다.

페블러스는 Logic First라는 원칙을 준수합니다. 데이터 간의 관계가 논리적으로 타당한지 검증하는 것이죠. 이 밑바탕이 있어야 현실에서 안전하게 작동하는 피지컬 AI가 개발됩니다.

2) 물리적 정합성

그런데 여기서 끝이 아닙니다. 여러분은 데이터 품질 관리를 할 때 어떤 점을 가장 중요하게 보고 계신가요? 보통 많은 분들이 데이터의 이상치, 결측치 등을 위주로 점검한다고 말씀하실 것입니다.

여러분이 지금까지 관리해온대로, '지금까지는' 깨끗하고 과한 중복이 없는 데이터면 충분했습니다. 그런데 세계 모델 시대에서는 충분하지 않습니다.

예를 들어, 로봇 팔 학습 데이터를 살펴본다고 해보겠습니다. 통계적으로 별 문제가 없습니다. 결측치, 이상치가 없습니다. 그런데 로봇 팔의 움직임은 비정상적입니다.

• 공장 로봇 팔의 가동 범위가 180도인데, 이를 넘어 200도로 회전하려 합니다. 
• 플라스틱 부품이 철제 부품보다 무거운 것으로 기록합니다. 
  

데이터 자체가 통계적으로는 정상으로 나오지만, 물리적으로는 불가능한 행동을 시도하려는 것입니다. 피지컬 AI를 개발하고 싶은 분이라면, 앞서 계속 강조해왔던 '물리적 법칙'에 위배되진 않는지를 진단하셔야 합니다.

데이터를 분석할 때, 단순히 숫자의 패턴만 보는 게 아니라 물리적 타당성을 검증하기 위해 AI 개발 과정에서 이와 같은 질문을 스스로에게 던지고, 답변을 내려보세요. 

• 이 속도로 이 질량을 움직일 수 있는가?
• 이 재질은 이런 힘을 견딜 수 있는가?
• 이 각도는 물리적으로 가능한가?

만약 이 질문들에 대해 명확한 답을 내놓기 어려우시다면, 여러분의 AI는 현장에서 위험합니다. 

• 페블러스는 이 모든 질문에 대해 오답 없이 정답을 만들기 위해 기술을 개발해왔습니다. 페블러스는 데이터의 '통계적 분포'와 '물리적 맥락'을 통합하는 뉴로 - 심볼릭(Neuro-Symbolic) 아키텍처를 완성했습니다.
  
  
• 데이터 그린하우스의 온톨로지 레이어에 '물리 법칙 라이브러리(Physics-Informed Logic)'를 내재화했습니다. 생성되는 모든 데이터가 중력과 관성 같은 물리적 제약을 준수하는지 실시간으로 추론하는 것이죠. 한 마디로 데이터 그린하우스는 물리적으로 완벽한 데이터를 생산하는 강력한 엔진입니다. 
  
  
• 데이터 그린하우스로 데이터를 생산했다면, 이제 화룡점정을 찍을 차례입니다. 데이터 렌즈, 페블로스코프로 무결한 데이터를 투명하게 확인하는 것이죠. 이른바 '신뢰의 창(Window of Trust)'입니다. 복잡한 검증 과정을 직관적으로 시각화하면, 사용자 입장에서는 데이터의 가치를 확신하고 안심하고 사용할 수 있습니다.

2. 현실에서 일어나기 힘든 위험 상황까지 대비해야 합니다. 

건설업계, 제조 현장 등에서 인명 피해가 발생했다는 뉴스. TV, 유튜브, 기사에서 종종 볼 수 있습니다. 이런 뉴스들은 모두 공통점이 있습니다. 일반적인 사람들에게 일생에서 경험해본적 없는 상황이라는 점이죠.  

AI가 아무리 고도화되어도, 한 번도 경험하거나 학습하지 못한 '처음 보는 상황(Edge Case)'에서는 대형 사고를 막을 수 없습니다. 처음 보는 상황이 초래하는 사고의 파장은 매우 큽니다.

• 인명 피해가 발생하면 기업의 이미지에도 큰 손실이 발생합니다. ‘사람을 홀대하는 기업’이라는 부정적인 이미지가 생기는 것이죠.
     
• 처음 보는 상황을 데이터로 다루지 않는다면, 인명 피해까지는 아니라도 작업 전반의 품질이 떨어집니다. 기계가 오작동하게 되어 작업의 부품을 떨어뜨리거나, 잘못된 위치에 조립하거나, 심지어 기계를 파손시키는 것이죠. 

엣지 케이스 데이터, 어떻게 구현해야 할까요?

페블러스는 이처럼 '처음 보는 상황'이 초래하는 막대한 리스크에서 인사이트를 얻고, 이를 데이터 품질 개선 기술에 적용하고 있습니다. 

• 사실 이런 엣지 케이스 데이터는 수집 자체가 어렵습니다. 현실에서 의도적으로 사고를 만들기는 어렵습니다.
  
• 평범한 상황보다 사고 상황의 수 자체가 현저히 적기 때문에, 실제로 수집하더라도 데이터의 양적 측면에서 한계가 있습니다. 

완벽한 AI를 만들기 위해서는 부족한 데이터를 채워주는 기술, ‘합성데이터 생성 기술’이 필수입니다. 페블러스는 이 과정을 '뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 하이브리드 듀얼 타기팅'이라는 독자적인 기술로 해결합니다. 

 '뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 하이브리드 듀얼 타기팅' 기술이란? 데이터의 '빈틈'을 찾아내는 눈(Neural) + 빈틈을 물리적으로 채워 넣는 손(Symbolic)을 결합한 기술입니다.

• 원리는 이렇습니다. 먼저 뉴럴(Neural) 엔진이 AI가 학습한 데이터를 거대한 지도처럼 펼쳐 놓습니다. 이렇게 보면 '정상 주행' 데이터는 빽빽하게 모여 있지만, '센서 오류'나 '갑작스런 사고' 같은 위험한 상황은 데이터가 없어 텅 비어 있는 '공백(Void)'이 드러납니다.
  
  
• 페블러스는 바로 이 빈 공간을 심볼릭(Symbolic) 엔진과 연동하여 이중으로 타기팅(Dual Targeting)합니다. 뉴럴 엔진이 찾아낸 공백의 좌표를 물리 시뮬레이션 값(파라미터)으로 정교하게 변환하여, 결핍된 상황만을 정밀 타격해 채워 넣는 것입니다.
  

페블러스는 '그림'이 아니라 '물리적 현상'을 생성합니다.

페블러스는 중력과 마찰력 같은 물리 법칙과 인과 관계를 완벽히 계산한 심볼릭 시뮬레이션을 통해, 그럴듯해 보이지만 가짜인 '환각(Hallucination)'이 없는 무결점 데이터를 생성합니다. 

3. ISO/IEC 42001 국제표준을 적용해야 합니다. 

피지컬 AI와 세계 모델을 개발하는 기업들은 자율주행 자동차 회사, 건설 회사, 제조 기업 등 업종이 다양하지만, 모두 공통적으로 가장 피하고 싶은 문제가 있습니다. 바로 사고로 인한 기업의 손실과 법적 책임이죠.

특히 법적 책임에 민감하실 것이라 생각합니다. 단 한 번의 오작동이 인명 피해로 이어질 수 있고, 그 결과는 수십억 원 이상의 배상과 기업 신뢰도 추락으로 돌아오니까요. 그리고 이 사고를 만들어내는 근본 원인이 바로 '낮은 데이터 품질'입니다.

ISO/IEC 42001에 따라 이 3가지를 평가하고 개선할 수 있습니다.

• 설명 가능성(Explainability): AI가 왜 그렇게 판단했는지 말할 수 있나요?
• 추적 가능성(Traceability): 데이터가 바뀌면 영향 범위를 알 수 있나요?
• 감사 가능성(Auditability): 언제든 검증하고 증명할 수 있나요?

특히 글로벌 진출을 노리는 기업이라면 이 ISO 42001 표준을 주목하셔야 합니다. 2025년 기준, 미국 기업의 28%가 공급업체에 ISO/IEC 42001 인증을 요구하고 있기 때문입니다. 2024년에는 1%였으니, 불과 1년 만에 28배나 증가한 것입니다.

• 글로벌 기업들의 필수 요구사항이 되고 있는 만큼, 페블러스의 데이터 품질 관리 솔루션 데이터클리닉은 ISO/IEC 42001을 적용하고 있습니다. 데이터클리닉은 국제 표준이 요구하는 방식으로 데이터 품질을 관리하고 기록합니다.
  
  
• 또한 AI가 어떤 판단을 내렸는지, 어떤 데이터를 기반으로 했는지, 그 과정이 표준에 부합하는지를 모두 추적하고 증명할 수 있습니다. 

이제 하나의 질문을 드리며 마무리하려 합니다. 

월드 모델 시대, 귀사의 핵심 리스크를 방어할 AI를 준비하셨나요?

이를 준비하는 데 어려움을 겪고 계시다면, Agentic AI(자율형 AI)를 만나 완전히 새로워진 페블러스 데이터클리닉 2.0으로 도움을 드리겠습니다.

단순히 문제만 진단하는 것이 아닙니다. 페블러스는 '데이터 그린하우스(Data Greenhouse)'라는 운영 체계 위에서, 페블로심(PebbloSim)이 부족한 데이터를 스스로 생산하여 빈틈을 메워줍니다.

아직 확신이 서지 않으신다면, 페블러스 블로그의 다른 칼럼들을 먼저 읽어보시길 권합니다. 실제 안전 사고 예방을 위한 합성데이터 생성 사례, 피지컬 AI를 위한 데이터 구축 노하우 등 정보를 상세히 공유해두었습니다.

'바로 여기다'라는 확신이 드실 때, 그때 도입 문의를 주세요. 데이터 그린하우스라는 통합된 솔루션으로 귀사가 미래에 겪을 수 있는 수십, 수백억 단위의 손실을 방어해드리겠습니다.