최전선 논쟁: 언어, 비전, 그리고 세계의 경계

"실리콘밸리는 LLM에 최면당했습니다. 완전히 최면에 걸렸습니다."

-- Saining Xie

이것은 "지능"에 대한 서로 경쟁하는 두 가지 정의를 둘러싼 근본적인 논쟁에 대한 기술적 판단이며, 이 논쟁이 앞으로 10년간 AI 연구의 방향을 결정하고 있습니다.

이 강의는 결론을 내리는 대신, 네 개의 논쟁 각각에서 양쪽의 가장 날카로운 주장을 펼쳐놓은 뒤, 각 아키텍처가 무엇에 베팅하고 있는지와 철학적 후기까지 이어가며, 질문에 대한 답은 여러분의 몫으로 남겨둡니다.

• 논쟁 1과 2("언어라는 아편과 Bitter Lesson" 참고): 언어는 도구일까요, 아니면 "아편"일까요? Bitter Lesson은 실제로 무엇을 말했으며, LLM은 그것을 따랐을까요 아니면 어겼을까요?
• 논쟁 3("월드모델과 LLM의 분업과 수렴" 참고): 월드모델과 LLM은 경쟁 관계일까요, 아니면 상호 보완적일까요? WAM은 무엇에 베팅하고 있고, JEPA는 무엇에 베팅하고 있을까요? 두 갈래 길은 결국 수렴하게 될까요?
• 논쟁 4("데이터는 어디서 오는가" 참고): "인류를 다운로드하는" 시대에, 물리 세계의 데이터는 어디서 올까요?
• 아키텍처별 베팅과 마무리 질문("각 노선의 핵심 베팅과 마무리 질문" 참고): 아홉 가지 아키텍처 계열의 핵심 베팅, CWM 사례 연구, 그리고 앞으로 이어갈 세 가지 질문을 다룹니다.
• 철학적 후기("행화 인지와 월드모델이 아직 놓치고 있는 것" 참고): Rafiee와 Sutton의 2025년 논문을 월드모델의 관점에서 평가합니다. 수동적 표상이 다다르지 못하는 지점, 그리고 행화 인지가 요구하는 것은 무엇인지를 다룹니다.