LLM은 언어와 숫자, 기호·상징의 세계를 총체적으로 학습해 재현하는 능력을 가졌지만, 야구 방망이로 유리창을 쳤을 때 파편이 어떤 각도로 날아갈지 같은 물리적 결과는 데이터가 없어도 추론할 수 있어야 한다. 이런 능력을 월드 모델이라 부르며, 이것이 갖춰져야 제너럴 인텔리전스에 더 가까워질 수 있다는 논문을 봤고 상당히 설득적이라고 평가했다.
AI가 못 뺏을 줄 알았던 일자리 로봇 시대, 숙련 노동자가 마주한 잔인한 딜레마 | 투자Insight (홍기빈 소장 #1)
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AI가 언어·기호 세계를 넘어 물리 세계로 확장하는 피지컬 AI 단계로 가고 있으며, 그 핵심 병목은 숙련 노동자의 암묵지 동작 데이터 확보다. 노동자의 협조를 이끌어내려면 데이터 커먼스 같은 새로운 사회 협약이 필요하고, 이런 합의를 빨리 이루지 못하면 제조업 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 논의가 오갔다.
홍기빈
LLM은 언어·기호 세계를 학습해 재현하는 데 성공했지만, 물리 법칙을 추론하는 월드 모델이 갖춰져야 AGI에 가까워진다. 피지컬 AI로 가기 위한 핵심 병목은 숙련 노동자의 암묵지 동작 데이터 확보이며, 노동자가 협조할 유인이 없어 노동조합·국가·자본 간 새로운 사회 협약이 필요하다. 중국식으로 밀어붙이는 방식도 일장일단이 있지만, 장기적으로는 합의를 통한 조정이 더 효율적일 수 있다.
조건 · 노동자 협조가 전제될 때 데이터 수집 비용과 시간이 크게 줄어든다는 조건이 붙는다.
오독 주의 · 중국식 강행 방식이 비효율적이라고 단정한 것이 아니라, 영역과 시간 규모에 따라 효율적인 방식이 다르다는 취지다.
증시각도기
AI가 지적 노동을 쉽게 대체하면서 청소·설거지 같은 육체 노동의 가치가 오히려 올라가는 주객전도 현상이 나타나고 있다. 로봇 도입을 둘러싼 사회적 합의가 늦어지면 유럽 자동차 시장이 중국에 잠식된 것처럼 한국 제조업도 시장을 뺏길 수 있다.
조건 · 사회적 합의를 빨리 이루어 로봇·AI 전환에 진전이 있을 때만 경쟁력을 유지할 수 있다는 조건이다.
오독 주의 · 특정 기업의 투자 가치를 평가한 발언이 아니라, 산업 전환 속도와 사회적 합의의 필요성을 지적한 것이다.