구글 딥마인드의 톰 자하비(Tom Zahavy)는 언어 모델이 귀납과 연역은 잘 수행하지만, 완전히 새로운 가설을 만들어내는 '가추(Abduction)' 능력이 부족하다고 지적합니다. 특히 그는 수학적 계산이 아닌 신체적 감각을 기반으로 한 사고의 도약이 필요하며, 이는 언어 모델의 한계를 넘어 '세계 모델(World models)'만이 달성할 수 있다고 주장합니다.
제프 베조스 등의 투자를 받은 스타트업 '제너럴 인튜이션'은 게임 데이터가 범용 인공지능(AGI)을 구현하는 핵심이라고 주장합니다. 기존 LLM은 텍스트 처리에 뛰어나지만 물리적 시공간을 이해하지 못해 이를 극복하기 위해 게임 데이터 기반의 세계 모델을 연구하며 AI로 인한 일자리 대체 문제에 대해서도 대비하고 있습니다.
알리바바 큐원(Qwen) 연구팀이 에이전트의 추론 및 계획 능력을 향상시키기 위해 7개 주요 도메인의 환경을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 언어 기반 세계 모델인 '큐원 에이전트월드(Qwen-AgentWorld)'를 공개했습니다. 이 모델은 기존 최고 수준의 모델들을 능가하는 성능을 보여주며, 방대한 실제 상호작용 데이터와 강화학습(RL)을 통해 탄생했습니다. 이는 단순히 성능이 좋은 모델을 넘어, 가상 환경 시뮬레이터 및 사전 학습 도구로 활용되어 범용 인공지능 에이전트의 학습 효율과 성공률을 획기적으로 끌어올린다는 점에서 중요합니다.