얀 르쿤의 경고, LLM 스케일링은 AGI로 이어지지 않는다… ‘자기 지도 학습’이 향후 10년의 핵심 전장
얀 르쿤, AGI, 자기 지도 학습, 월드 모델, 에너지 기반 모델. 메타의 수석 과학자이자 딥러닝의 창시자로 평가받는 얀 르쿤이 다시 한번 현재 AI 산업의 주류 접근법에 정면으로 문제를 제기했다. 그는 지도 학습과 강화 학습, 그리고 이를 결합한 대형언어모델 중심의 스케일링 전략으로는 인공일반지능에 “절대 도달할 수 없다”고 단언하며, 자기 지도 학습과 월드 모델 중심의 패러다임 전환을 촉구했다. 이 발언은 단순한 학술적 주장이라기보다, 향후 AI 연구 투자 방향과 기업 전략에 직접적인 영향을 줄 수 있는 신호로 해석된다.기술 핵심 분석: 왜 SL·RL·LLM은 AGI의 해답이 아닌가르쿤의 비판은 현재 LLM 개발의 세 축인 지도 학습, 강화 학습, 스케일링 가설을 구조적으로 해부하는 데서 출발한다...
2025. 12. 24.
