🧠 얀 르쿤, 40년간 AI를 이끌어온 거장이 말하는 “LLM은 막다른 길”

전 세계 기술 산업이 초거대 언어모델(LLM) 경쟁에 몰입한 지금, AI 연구의 근본적 방향을 다시 묻는 목소리가 나타나고 있다. 그 중심에는 40년 동안 인공지능 연구의 한 축을 이끌어온 얀 르쿤(Yann LeCun) 이 있다.

그는 딥러닝의 기반을 만든 인물이며, 신경망 혁신의 역사 자체라 해도 과언이 아니다. 하지만 현재의 AI 열풍 속에서 그는 오히려 주류와 다른 길을 걷고 있다.

 

메타가 Llama를 중심으로 초거대 AI 전략을 강화하는 가운데, 르쿤은 “LLM은 인간지능을 향한 지름길이 아니다”라는 입장을 고수한다. 더 나아가 **‘세계모델(World Models)’**이라는 새로운 패러다임이 차세대 인공지능의 기반이 될 것이라 주장하며, 학계·산업계·정책결정자들 모두가 다시 생각해야 할 질문을 던진다.

 

이 글은 르쿤이 왜 LLM에 의문을 제기하는지, 세계모델이 무엇인지, 그리고 그의 철학이 산업·조직·기술 전략에 어떤 의미를 갖는지 깊이 있게 살펴보기 위해 작성되었다.

지금 AI는 과거 어떤 시기보다 빠르게 성장하고 있지만, 그 속도가 반드시 올바른 방향을 향한다고 말할 수는 없다. 바로 이 지점에서 르쿤의 메시지는 중요한 경고이자 새로운 비전이 된다.

 

 

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🚀 거장의 문제의식: “LLM은 인간지능을 향한 답이 아니다”

Meta의 최고 AI 과학자이자 ‘딥러닝의 3대 창시자’ 중 한 명인 얀 르쿤(Yann LeCun) 은 최근 AI 업계의 주류 흐름과 다른 시각을 제시하고 있다.

전 세계 빅테크가 초거대 언어모델(LLM)에 투자하는 상황에서도 그는 LLM 기반 접근법이 ‘지능’이라는 본질적 목표에 도달할 수 없는 구조적 한계를 갖고 있다고 주장한다. 그는 지금의 LLM을 “고양이 수준보다도 덜 똑똑하다”며, 언어만으로 세계를 이해하려는 방식은 근본적 벽에 부딪힐 것이라고 강조한다.

 

얀 르쿤은 현재 AI 업계가 초거대 언어모델(LLM)에 집중하는 흐름을 ‘잘못된 방향으로의 집단적 쏠림’ 으로 보고 있다.
그가 제기하는 가장 근본적인 문제는 LLM의 구조적 한계다.

 

첫째, LLM은 텍스트 통계 기반의 예측 모델이라는 점이다.
LLM은 인간이 남긴 방대한 양의 텍스트를 분석하고 다음 단어를 예측하는 방식으로 동작한다. 표면적으로는 매우 지능적이고 자연스러운 언어를 생성하지만, 실제로는 세계에 대한 이해 없이 언어 패턴을 확률적으로 이어붙이는 시스템이라는 것이 르쿤의 판단이다.

 

둘째, 실세계에서의 상식과 물리적 인과 구조가 없다는 점을 그는 반복적으로 강조한다.
고양이는 물체의 무게 중심, 거리, 움직임 속도 등 물리적 정보를 바탕으로 행동하지만, LLM은 언어 외적 세계를 경험하지 못하기 때문에 정확한 추론·계획·예측 능력이 제한된다.
그의 비유는 명확하다.

“현대의 LLM이 고양이보다 똑똑하다고 생각하는 사람은, 고양이가 얼마나 똑똑한지 모르는 것이다.”

 

셋째, 스케일링의 한계다.
많은 기업들이 ‘데이터 × 컴퓨팅 × 파라미터 수’를 늘리면 지능 또한 무한히 증가할 것이라고 믿지만, 르쿤은 이 구조가 결국 비용 대비 성능의 한계 곡선에서 멈출 것이라고 본다.

현재의 접근 방식은

• 더 많은 GPU
• 더 큰 모델
• 더 비싼 학습
  을 필요로 하는데, 이는 산업적으로 지속 가능하지 않으며 ‘인간 수준 지능’을 얻기에는 지나치게 비효율적이라는 분석이다.

넷째, LLM은 실시간 적응(online learning) 능력이 부족하다.
어린아이는 주변 세계를 경험하며 즉시 학습하지만, LLM은 이미 학습된 정적 모델에 가깝다. 새로운 지식을 습득하려면 다시 대규모 재학습을 해야 하는 구조적 한계가 존재한다.

 

이 모든 이유로 르쿤은 **“LLM 중심의 AI 개발은 본질적 지능에 도달하기 어려운 우회로”**라고 평가하며, 지금의 열광이 미래에는 한계로 돌아올 것이라고 단언한다.

그에게 중요한 것은 언어 능력이 아니라 세계의 구조를 이해하고, 예측하고, 계획할 수 있는 능력, 즉 ‘지능의 메커니즘’이다.

그는 LLM이 이 조건을 충족하지 못하는 이상, 비즈니스와 학계 모두 다음 단계로의 전환을 준비해야 한다고 강하게 주장한다.

 

 

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🧩 르쿤이 제시하는 대안: ‘세계모델(World Models)’

LLM과 반대되는 접근법으로 르쿤이 집중하는 기술은 세계모델이다.

 

세계모델은 텍스트의 확률을 예측하는 언어모델과 달리,
– 시각적 경험
– 물리적 세계의 변화를 통한 학습
– 장기적 추론 구조
를 기반으로 아기나 동물처럼 ‘세상을 직접 경험하며 배우는 AI’ 를 구현하는 방향이다.

그는 이 접근이 3~5년 안에 AI의 주류가 될 것이며, 미래의 AI 아키텍처는 오늘날의 LLM과 완전히 달라질 것이라고 확신한다.

 

르쿤이 주장하는 세계모델(World Models) 은 기존 LLM 패러다임과 완전히 다른 방향을 제시한다.
핵심은 “AI가 세상을 직접 경험하며 학습하는 구조” 를 만드는 것이다.

 

첫째, 세계모델은 시각·행동·물리적 세계에 대한 지속적 관찰을 기반으로 한다.
아이들이 말을 배우기 훨씬 이전에 세상의 패턴을 이해하듯, 세계모델은

• 사물의 위치와 움직임
• 원인과 결과의 변화
• 시간에 따른 상태 전환
  을 파악하며, 실제 세계의 규칙을 스스로 학습한다. 이를 통해 LLM이 갖지 못한 세계에 대한 내재적 모델(internal world representation) 을 구축할 수 있다.

둘째, 세계모델은 예측(Prediction) 과 계획(Planning) 능력을 중심에 둔다.
단순히 문장을 예측하는 것이 아니라,

• “이 행동을 하면 무엇이 일어나는가?”
• “환경이 변하면 내 전략은 어떻게 조정해야 하는가?”
  와 같은 동적 추론 구조를 갖출 수 있다.
  이 점에서 세계모델은 로보틱스, 자율주행, 산업 자동화, 시뮬레이션 기반 의사결정 등 다양한 영역에서 기존 LLM을 대체할 잠재력을 가진다.

셋째, 세계모델은 효율성과 범용성 측면에서도 유리하다.
LLM은 방대한 텍스트 학습에 의존하지만, 세계모델은 비교적 적은 외부 데이터로도

• 실험
• 관찰
• 시뮬레이션
  을 반복하여 스스로 학습을 확장할 수 있다.
  르쿤은 이 구조가 결국 AGI(범용지능) 에 가까운 형태로 진화할 유일한 경로가 될 것이라고 강조한다.

그가 스타트업 설립을 검토하면서까지 이 방향에 집중하는 이유는 단순한 이론적 흥미가 아니라, AI 패러다임의 다음 세대가 열리는 지점이 바로 세계모델이라고 확신하기 때문이다.

 

 

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🏛️ 40년 경력: 딥러닝 시대를 연 선구자

르쿤의 견해가 주목받는 이유는 단순한 비판 때문이 아니다. 그는 지난 40년간 AI 기술의 핵심 흐름을 만들었던 인물이다.

• 1980년대, 머신러닝이 비주류일 때 연구 시작
• 벨랩(Bell Labs)에서 손글씨 인식 시스템 개발 → 은행권 표준 기술로 확산
• NYU 데이터사이언스센터 설립
• 페이스북(현 Meta)의 AI 연구 그룹 FAIR 창립
• 2018년, 힌턴·벤지오와 함께 튜링상(Turing Award) 수상

기술적 영향력뿐 아니라 연구 철학과 산업적 판단에서도 AI 분야의 가장 중요한 의견 리더 중 한 명이다.

 

얀 르쿤은 AI 역사에서 가장 긴 궤적과 깊은 영향을 가진 인물 중 한 명이다.
그의 커리어는 곧 AI 기술 진화의 타임라인과 겹친다.

 

첫째, 그는 머신러닝이 비주류이던 1980년대부터 신경망 연구에 몰두했다.
당시 주변에서 연구 주제조차 찾기 어려울 만큼 생소했지만, 르쿤은 신경망 기반 학습이 결국 컴퓨터가 세계를 이해하는 방식으로 이어질 것이라고 확신했다.

 

둘째, 벨랩(Bell Labs) 시절의 업적은 실용적 혁신의 상징이다.
그가 개발에 참여한 손글씨 숫자 인식 기술(LeNet) 은 은행권의 자동 수표 판독 시스템에 도입되며 딥러닝의 가능성을 산업적으로 증명한 초기 사례가 되었다.
또한 디지털 문서 배포 시스템 등 당시로서는 파격적인 실험적 연구에도 참여하며 기술의 미래 가능성을 넓혔다.

 

셋째, 그는 NYU에서 학계 영향력을 확고히 다졌다.
2003년부터 컴퓨터과학 교수로 활동하며 연구자와 학생들을 모아 NYU Data Science Center를 설립해 AI 인재 생태계를 구축했다.
이 과정에서 많은 후배 연구자들이 딥러닝과 컴퓨터 비전 연구의 중심 인물로 성장했다.

 

넷째, 페이스북(현 Meta) 합류 이후 그는 세계 최고 연구기관 중 하나인 FAIR(Fundamental AI Research) 를 창설했다.
딥러닝, 컴퓨터 비전, 강화학습 등 여러 분야에서 업계 표준이 된 연구를 이끌며, ‘산업과 기초연구의 다리’ 역할을 했다.

 

마지막으로, 그는 힌턴, 벤지오와 함께 2018년 튜링상을 수상하며 딥러닝 시대를 연 공헌을 공식적으로 인정받았다.
이 세 사람은 흔히 “딥러닝의 성부(聖父)”라고 불리며 현대 AI 모델의 근간을 만든 인물들이다.

 

르쿤의 견해가 업계에 주목받는 이유는 단순한 발언 때문이 아니다.
그가 지난 40년 동안 기술의 흐름을 선도해왔고, 그의 연구방향은 결국 다음 세대를 결정해온 전례가 있기 때문이다.

 

 

 

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🧭 메타 내부에서의 ‘고독한 길’

Meta는 최근 Llama를 중심으로 ‘슈퍼인텔리전스’를 목표로 하는 초거대 투자 전략을 가속하고 있다.
하지만 르쿤은 조직 내에서 점점 연구 중심의 역할로 물러났고, 메타의 새로운 AI 조직은 젊은 리더들과 스타급 연구자 중심으로 재편되었다.

• 메타의 새로운 최고 AI 책임자(CAIO): 알렉산더 왕(28세)
• 최고 과학자: Shengjia Zhao(OpenAI ChatGPT 초기 개발자)

이러한 변화로 FAIR가 상대적으로 예전만큼의 영향력을 갖지 못한다는 내부 인식도 커지고 있다.

그럼에도 르쿤은 자신의 신념을 유지하며 학회·컨퍼런스에서 세계모델의 가능성을 설파하고 있고, 최근에는 독자적 스타트업 설립을 준비하고 있다는 소식도 있다.

 

얀 르쿤은 메타 내부에서 누구보다 오래, 그리고 누구보다 깊게 AI 연구의 방향성을 고민해온 인물이다. 그러나 최근 메타가 본격적으로 초거대 LLM 중심 전략으로 방향을 틀면서, 르쿤은 조직의 핵심축에서 점점 벗어나는 상황에 놓였다.

 

첫째, 조직 구조의 세대 교체가 진행되었다.
메타는 2024~2025년 사이 Llama 프로젝트를 대폭 확장하면서 젊은 탤런트와 스타 연구자를 전면 배치했다.

• CAIO로 임명된 28세 창업자 알렉산더 왕
• 최고과학자로 합류한 ChatGPT 공동 개발자 셩지아 자오(Shengjia Zhao)
  이들은 빠른 제품화, LLM의 경쟁력 강화, 상업화 우선 전략을 강조했다.

반면 르쿤이 오랜 기간 이끌어온 FAIR(기초 연구 조직)는

• 인력 감축
• 연구비 축소
• 전략적 우선순위 하락
  등을 겪으며 이전 같은 영향력을 유지하기 어려운 조직으로 변화했다.

둘째, 메타 내부 신호는 분명하다.
FAIR는 혁신적 아이디어를 발굴하던 ‘미래연구소’에 가까웠지만, 이제 메타는
“당장 시장에서 ChatGPT와 경쟁할 제품이 필요하다”
는 명확한 방향으로 움직이고 있다.
즉, 연구 중심 조직보다 제품 중심·속도 중심의 실행 조직을 선호하는 분위기가 강화되었다.

 

셋째, 이런 변화는 르쿤의 철학과 정면으로 충돌한다.
르쿤은 LLM이 근본적으로 지능에 도달하기 어렵다고 믿기 때문에, 메타의 전략적 방향과 철학적으로 어긋나기 시작했다.
조직 안에서 그의 연구는 여전히 존중받지만, 경영전략의 중심에서 벗어난 고독한 연구자의 길을 걷고 있다는 평가가 많다.

그는 그래도 자신의 신념을 굽히지 않은 채

• 각종 학회와 글로벌 무대에서 세계모델 이론을 설파하고
• 독립적 스타트업 설립을 검토하며
• AI 연구의 ‘다음 시대’를 준비하는
  독자적인 행보를 이어가고 있다.

‘메타 내부의 고독한 길’은 곧 기술철학의 충돌과 시대적 전환기의 상징이 되고 있다.

 

 

 

 

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🔎 “Ph.D. 학생이라면 LLM 연구를 선택하지 말라”

르쿤의 메시지는 매우 단호하다.
그는 LLM은 현재의 방식으로는 “절대로 인간 수준의 AI에 도달할 수 없다”고 말하며, 차세대 AI 연구자들에게 다음과 같은 조언을 전한다.

1. LLM 중심 연구는 곧 기술적 한계에 닿을 것이다.
2. 시각·세계 이해·예측 기반 구조로의 전환이 필요하다.
3. AI는 자연지능의 메커니즘을 더 닮아야 한다.

그가 강조하는 요지는 하나다.
“언어만으로 지능을 만들 수 없다.”

 

르쿤이 최근 가장 강하게 강조하는 메시지는 바로 **“LLM 연구는 장기적으로 막다른 길”**이라는 주장이다. 이 발언은 단순한 도발이 아니라, 40년간 AI 연구를 이끌어온 연구자가 후배 세대에게 보내는 실질적인 경고에 가깝다.

 

첫째, 그는 LLM 중심 연구 트랙이 미래 경쟁력을 잃을 수 있다고 본다.
LLM은 이미 경쟁이 극도로 심화된 시장이며,

• 구글
• 오픈AI
• 메타
• 앤트로픽
  과 같은 초대형 조직이 막대한 자본과 GPU를 기반으로 “규모의 싸움”을 벌이고 있다.
  대학원생이나 연구 초기 단계 연구자가 이 시장에 진입해 차별화된 성과를 내기에는 구조적으로 불리하다는 것이다.

둘째, LLM 연구는 혁신 여지가 점점 좁아지고 있다는 평가다.
현재 LLM 성능 향상의 대부분은

• 더 큰 데이터
• 더 큰 모델
• 더 많은 컴퓨팅
  이라는 단순한 스케일링 방식에 의존한다.
  이는 연구자로서 새로운 알고리즘적 성과를 내기보다, 대규모 자원에 접근 가능한 대형 조직이 유리한 구조다.

셋째, 그는 세계모델이 앞으로 진짜 혁신이 일어날 분야라고 확신한다.
그 이유는 다음과 같다.

• ‘세계에 대한 내부표상’(internal representation) 연구는 아직 미개척 영역이다.
• 물리적 세계 이해, 행동 계획, 장기 추론 같은 지능의 본질적 문제가 여전히 해결되지 않았다.
• 자율주행·로보틱스·시뮬레이션 기반 도메인 등 산업 적용 범위가 LLM보다 넓다.

그래서 르쿤은 젊은 연구자들에게

“LLM의 시대는 서서히 한계에 다다르고 있다. 다음 시대의 핵심은 세계모델이다.”
라고 조언한다.

 

그가 던지는 이 메시지는 AI 연구 생태계 전반에 연구 패러다임 전환의 필요성을 강하게 시사하고 있다.

 

 

 

 

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🧩 결론: LLM 시대의 다음 흐름을 예고하는 신호

르쿤의 비판은 AI 업계의 기술 경쟁 속에서 ‘다음 패러다임’을 다시 생각하게 한다.
오늘의 LLM 혁신이 곧장 인공지능의 완성으로 이어지지는 않을 수 있으며, 더 근본적인 구조 변화가 앞으로 필요할 가능성이 있다는 점을 시사한다.

 

그의 시각은 단순한 반대 의견이 아니라 기술의 미래에 대한 방향 제시에 가깝다.
앞으로 몇 년, 세계모델과 LLM의 경합이 어떤 새로운 결과를 낳을지 AI 업계는 면밀히 지켜보게 될 것이다.

 

얀 르쿤의 최근 발언과 행보는 단순한 비판이나 이론적 주장에 그치지 않는다. 이는 AI 산업 전체가 직면한 근본적 질문을 다시 꺼내는 작업에 가깝다. 지금 세계는 LLM을 중심으로 폭발적 혁신을 경험하고 있지만, 르쿤은 “이 속도가 결국 벽에 부딪힐 것”이라는 기술적·철학적 문제의식을 제기한다.

 

첫째, 그는 AI가 세계를 이해하지 못한다면 지능에 근접할 수 없다고 본다.
실제 물리적 환경과 상식·인과관계를 내재화하지 못하는 LLM은 언어적 유창성을 갖출 수는 있지만,

• 계획 능력
• 장기 추론
• 행동 기반 의사결정
  과 같은 ‘지능의 핵심 기능’에서는 근본적 한계를 가진다는 판단이다.

둘째, 그는 세계모델이 AI의 구조적 한계를 넘어서는 새로운 패러다임이 될 수 있다고 전망한다.
시각·물리·행동 기반의 학습을 통해 AI가 ‘세계 자체’를 표현할 수 있게 되면, 지금과는 완전히 다른

• 범용성
• 효율성
• 실시간 적응성
  이 가능해지고, 이는 궁극적으로 AGI(범용지능)에 가까운 성과로 이어질 수 있다.

셋째, 메타 내부에서의 고독한 길은 AI 연구 생태계의 단면을 보여준다.
대형 기업은 즉각적인 경쟁력과 시장 점유율을 우선하며 LLM을 계속 확장하고 있지만, 기초 연구자들은 **‘다음 세대 AI의 본질’**을 고민하고 있다.

이 간극이 앞으로 기술혁신의 방향을 결정하는 중요한 변수가 될 것이다.

 

마지막으로, 르쿤이 던진 조언—“Ph.D. 학생이라면 LLM 연구를 선택하지 말라”—은 앞으로 10년간 AI 패러다임이 어떻게 재편될지를 암시한다.
즉, 그의 메시지는 미래의 연구자와 산업 전략가들에게 다음과 같은 질문을 남긴다.

• AI의 진짜 지능은 어디에서 오는가?
• LLM의 스케일링은 어디까지 지속 가능한가?
• 세계모델은 어떤 산업에서 가장 먼저 경쟁력을 발휘할까?
• 우리는 지금 ‘과대성장한 LLM 시대’의 끝을 보고 있는가?

AI는 여전히 발전 중이며, 패러다임 전환은 과거에도 반복되어 왔다.
르쿤의 주장은 지금의 방향을 부정하기 위한 것이 아니라, 앞으로의 AI가 더 깊고, 더 넓고, 더 지능적인 방향으로 진화할 수 있도록 던지는 중대한 안내표지라 할 수 있다.