[커버스토리]인공지능의 눈이 열린다… 현실을 예측하는 ‘월드모델 혁명’

2025년 11월 02일 김도윤 기자

— 언어의 한계를 넘어, 세계를 시뮬레이션하는 AI의 시대

변화의 장면 “AI가 세계를 보기 시작했다”

2025년, 인공지능 연구의 중심축이 ‘언어’에서 ‘세계’로 이동하고 있다.
OpenAI는 올해 초 ‘World Model Research’라는 새로운 기술 로드맵을 공개하며,
AI가 단순 텍스트를 처리하는 도구가 아니라 현실의 동적 구조를 예측하는 지능체계로 진화하고 있음을 밝혔다.
이전의 GPT·Gemini·Claude와 같은 언어모델은 문장 내 패턴을 학습하는 수준에 머물렀지만,
새로운 세대의 AI는 현실 속 사건·사물·인과관계를 내부 시뮬레이션으로 재현한다.

이 기술의 핵심은 ‘세계 모델(World Model)’이다.
AI가 외부 데이터를 받아 ‘세상이 어떻게 움직이는지’를 스스로 모형화함으로써,
미래의 변화를 확률적으로 예측하는 것이다.
이는 자율주행, 로봇, 기후예측, 물류 최적화, 의료 진단 등
‘실시간 현실 대응’이 필요한 모든 산업의 기반이 된다.

MIT CSAIL 연구진은 올해 보고서에서
“월드모델은 인공지능이 언어를 넘어 세상의 동역학(dynamics)을 학습하도록 하는 핵심 구조”라고 설명했다.
즉, 인공지능은 텍스트로 세상을 이해하던 단계에서
이제는 ‘세계 자체를 학습하는 단계’로 진입한 것이다.

이 전환은 단순한 기술적 진보가 아니라,
인간이 ‘현실’을 정의해온 인식 체계가 다시 설계되는 사건으로 평가된다.

—주석:
• 월드모델(World Model): 인공지능이 외부 세계의 상태·변화를 내부 시뮬레이션으로 모사하는 예측 시스템을 의미함.
• 동역학(Dynamics): 시간에 따른 물리적 변화의 규칙을 수학적으로 표현하는 개념.
• 시뮬레이션 학습(Simulation Learning): 실제 환경을 모사해 AI가 행동·예측을 훈련하는 기법.

심리의 전환 “언어에서 세계로, 예측으로 사고하는 지능”

AI의 인식 구조가 변하면 인간의 사고 패턴도 바뀐다.
언어모델은 인간의 언어를 모방했지만,
세계모델은 인간의 ‘예측 뇌(predictive brain)’를 모사한다.
케임브리지 행동인지연구소(Cambridge Behavioral Research, 2024)는
“인간의 두뇌는 외부 자극을 그대로 인식하지 않고, 끊임없이 미래를 예측하며 그 오차를 수정한다”고 밝혔다.
AI의 월드모델 역시 같은 원리로, 세상을 확률적 예측의 총합으로 구성한다.

즉, 인간의 이해는 언어로 세계를 설명하려 하지만,
AI의 이해는 수학으로 세계를 ‘예측’하려 한다.
이 지점에서 ‘지능의 정의’가 다시 쓰이고 있다.

언어 기반 인공지능이 문장 속 확률을 계산했다면,
세계모델은 실제 공간과 시간의 변화를 확률로 계산한다.
자율주행 차량은 도로 위 차량의 궤적을 예측하고,
물류 AI는 도시 내 물품 이동을 시뮬레이션한다.
이 모든 것은 “세상을 계산 가능한 모형으로 바라보는 시선”의 확장이다.

OECD 인공지능 거버넌스센터는 2025년 리포트에서
“AI의 인식 전환은 인간 사회의 인지구조를 반영하며,
예측 중심의 사고가 경제·행정·소비 패턴을 재구성하고 있다”고 분석했다.
즉, 인간의 심리와 AI의 인식이 서로 닮아가는 중이다.

—주석:
• 예측 뇌(Predictive Brain): 인간 두뇌가 끊임없이 환경 변화를 예측하고 오차를 최소화하며 학습하는 신경 인지 모델.
• 인지 부채(Cognitive Debt): 복잡한 정보 환경에서 인간이 처리할 수 있는 인지 용량을 초과할 때 발생하는 이해의 지연 현상.
• 확률적 사고(Probabilistic Thinking): 불확실한 미래를 확률로 추정하며 판단하는 사고 방식.

구조의 진화 “현실을 재현하는 알고리즘”

기술적 구조의 변화는 산업구조를 재편하고 있다.
NVIDIA의 ‘Cosmos’, DeepMind의 ‘Gato’, Tesla의 ‘Full Self-Driving’ 시스템은
모두 세계모델 구조를 기반으로 한다.
Cosmos는 복잡한 환경에서 물리적 법칙을 학습하며,
Gato는 언어·이미지·행동을 통합 처리하는 범용 시뮬레이션 모델로 발전했다.
이제 AI는 문장·이미지·소리를 구분하지 않는다.
모든 데이터가 ‘세계의 상태(state)’로 통합된다.

이러한 기술적 통합은 정책 구조에도 변화를 촉발한다.
한국정보화진흥원(NIA)은 2025년 「지능형 사회 시뮬레이션 보고서」에서
“세계모델 기반 AI는 도시, 교통, 에너지 관리 등 정책 시뮬레이션의 핵심 엔진이 될 것”이라고 전망했다.
정부는 데이터를 실험실 삼아 정책 결과를 예측하고,
기업은 시장을 시뮬레이션해 리스크를 최소화한다.

맥킨지(McKinsey, 2025)는
“세계모델 기술은 생산성 향상뿐 아니라, 불확실성의 비용을 줄이는 구조적 혁신”이라며
2030년까지 전 세계 GDP의 약 7%를 이 기술이 창출할 것으로 추산했다.
이는 언어모델이 창조한 ‘정보혁명’ 이후,
현실모델이 주도하는 ‘예측혁명(Prediction Economy)’이 도래하고 있음을 의미한다.

—주석:
• 상태(state): 시스템이 주어진 시점에서 가지는 내부 변수의 조합을 의미함.
• 시뮬레이션 경제(Simulation Economy): 현실의 모든 의사결정을 모형화해 예측 가능하게 만드는 경제 구조.
• 리스크 완화(Risk Mitigation): 불확실한 요소를 사전 예측·조정해 손실을 줄이는 관리 전략.

세계의 시선 “AI 경쟁의 새로운 축”

AI 경쟁의 중심은 데이터에서 모델로,
이제는 ‘현실의 재현 능력*으로 옮겨가고 있다.
미국의 DeepMind와 OpenAI, 유럽의 Stability AI,
중국의 Tsinghua AI Lab은 모두 월드모델 연구에 투자하고 있다.
2025년 기준, 각국 정부의 AI R&D 예산 중 22~30%가
‘시뮬레이션 기반 학습’ 영역에 집중되고 있다(OECD Science Outlook, 2025).

특히 중국은 국가 차원에서 ‘디지털 트윈 시티’를
세계모델 실험장으로 삼고 있다.
실제 도로·상점·인구 데이터를 실시간으로 반영해
‘가상의 도시’를 구축하고, 정책 효과를 사전에 검증한다.
유럽연합은 반대로 개인정보 보호 규제를 강화하며
‘윤리적 월드모델’ 표준을 논의 중이다.
AI 윤리위원회는 보고서에서
“시뮬레이션이 정책 판단의 기준이 될 때,
현실의 인간 경험이 데이터에 종속될 위험이 있다”고 경고했다.

이 경쟁은 단순한 기술경쟁이 아니라
‘현실 해석의 권력’을 둘러싼 문명 경쟁으로 확장되고 있다.
어떤 국가가 ‘세계를 더 정밀하게 모사할 수 있는가’의 문제가
경제력과 안보의 핵심 변수로 부상하고 있다.

—주석:
• 디지털 트윈(Digital Twin): 현실의 물리적 시스템을 가상공간에 동일하게 구현한 모형.
• 시뮬레이션 기반 학습(Simulation-Based Learning): 실제 환경 대신 가상환경에서 AI를 반복 훈련시키는 방식.
• 현실 해석권(Interpretive Sovereignty): 사회가 세계를 정의하고 해석할 수 있는 주체적 권한을 의미함.

“세계의 이해가 이동하는 순간”

AI는 세상을 ‘이해’하기 위해 만들어졌다.
그러나 이제는, AI의 이해가 인간의 이해를 대신하고 있다.
우리가 세계를 해석하기도 전에,
AI는 그 세계를 수학적으로 예측해 보여준다.
인간의 사유는 그 예측의 그림자 속에서 따라 움직인다.

월드모델은 단순한 지능의 고도화가 아니라,
이해의 주권이 이동하는 사건이다.
세계의 복잡성을 인간의 감각이 아니라
기계의 연산으로 포착하는 순간,
‘현실’의 의미는 다시 쓰인다.

AI는 경험을 예측으로 바꾸고,
시간을 연산으로 바꾸며,
세계의 중심을 인간의 눈에서 알고리즘으로 옮긴다.
이것은 산업혁명 이후 가장 거대한 ‘인지 혁명(Cognitive Revolution)’이다.

코페르니쿠스가 지구의 중심을 무너뜨렸던 것처럼,
AI는 인간 인식의 중심을 해체한다.
세계를 관찰하던 인간은 이제
세계의 시뮬레이션을 관찰하는 존재가 된다.
AI의 눈이 열린 시대, 인간은 무엇으로 세상을 볼 것인가.

—주석:
• 인지 혁명(Cognitive Revolution): 인간의 사고 체계나 지식 구조가 근본적으로 재편되는 문명적 전환을 의미함.
• 예측 패러다임(Predictive Paradigm): 데이터를 기반으로 미래 상태를 추정·결정하는 새로운 지적 구조.

참고자료 (References)

OECD (2025), Science, Technology and Innovation Outlook 2025
MIT CSAIL (2024), Toward Predictive World Models in Artificial Intelligence
McKinsey Global Institute (2025), The Simulation Economy: Modeling the Real World
Cambridge Behavioral Research (2024), Predictive Cognition and the Future of Intelligence
한국정보화진흥원(NIA) (2025), 지능형 사회 시뮬레이션 보고서