인공지능(AI)은 이제 우리 삶 깊숙이 들어와 텍스트를 생성하고, 그림을 그리고, 복잡한 패턴을 인식하는 등 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 하지만 AI가 진정으로 인간처럼 세상을 이해하고 상호작용하기 위해서는 아직 넘어야 할 산이 많습니다. 그중 가장 큰 도전 과제 중 하나는 바로 AI에게 '상식'을 가르치는 것입니다. 예를 들어, 공을 던지면 떨어진다거나, 물건 뒤에 가려진 물체가 사라지지 않고 존재한다는 등의 물리적 세계에 대한 기본적인 이해 말이죠. 이러한 이해 없이 로봇이나 자율주행차 같은 AI 시스템이 현실 세계에서 안전하고 효과적으로 작동하기는 어렵습니다. 최근 페이스북의 모회사인 메타 AI(Meta AI)는 이 중요한 문제에 대한 의미 있는 진전을 발표했습니다. 바로 'V-JEPA 2(Video Joint Embedding Predictive Architecture 2)'라는 새로운 AI 모델입니다. V-JEPA 2는 AI가 단순히 데이터를 모방하는 것을 넘어, 우리 주변 세계의 작동 방식을 스스로 학습하고 이해하도록 설계되었습니다. 이는 메타가 추구하는 '고등 기계 지능(Advanced Machine Intelligence, AMI)'을 향한 중요한 발걸음으로 평가받고 있습니다. V-JEPA 2의 등장은 AI 연구의 초점이 단순한 패턴 인식이나 콘텐츠 생성을 넘어, 보다 근본적인 '세계 모델(world model)' 구축으로 이동하고 있음을 시사합니다. 현재 주류 AI 모델들이 특정 작업에는 능숙하지만 현실 세계에 대한 깊이 있는 이해가 부족하다는 점을 고려할 때, 메타와 같은 거대 AI 기업이 물리적 현실 이해를 목표로 하는 '세계 모델'에 전략적으로 투자하고 있다는 사실은 주목할 만합니다. 이는 AI가 주변 환경과 더욱 의미 있게 상호작용하고, 예측하지 못한 상황에서도 더 잘 적응할 수 있는 능력을 갖추는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
그렇다면 '세계 모델'이란 무엇일까요? 간단히 말해, AI 시스템이 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 내부적인 표상, 즉 일종의 '정신적 모델'을 학습하는 것을 의미합니다. 이를 통해 AI는 실제 행동을 취하기 전에 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고, 결과를 예측하며, 더 나은 계획을 세울 수 있게 됩니다. 마치 우리가 어떤 행동을 하기 전에 머릿속으로 그 결과를 그려보는 것과 비슷합니다. V-JEPA 2는 바로 이러한 세계 모델의 한 종류입니다. 정식 명칭은 '비디오 공동 임베딩 예측 아키텍처 2(Video Joint Embedding Predictive Architecture 2)'로, 이름에서 알 수 있듯이 주로 비디오 데이터를 통해 물리적 세계를 학습합니다. 이 모델의 핵심 목표는 AI가 비디오를 보고 세상의 이치를 깨달아, 이를 바탕으로 이해하고, 예측하고, 계획할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 것입니다. V-JEPA 2는 무려 12억 개의 매개변수(parameter)를 가진 대규모 모델로, 그 복잡성과 잠재력을 짐작하게 합니다. V-JEPA 2의 가장 큰 특징 중 하나는 '자기 지도 학습(self-supervised learning)' 방식을 사용한다는 점입니다. 이는 방대한 양의 레이블(정답)이 없는 비디오 데이터를 관찰함으로써 스스로 학습하는 방식입니다. V-JEPA 2는 100만 시간이 넘는 인터넷 비디오 데이터를 학습하며 세상의 일반적인 원리를 터득합니다. 이러한 접근 방식은 AI가 특정 작업에 국한되지 않고 광범위한 배경 지식을 습득하는 데 매우 효과적입니다. 마치 어린아이가 세상을 관찰하며 배우는 것처럼, V-JEPA 2도 수많은 비디오를 통해 물리적 세계의 패턴과 규칙을 스스로 발견해 나갑니다. 이는 방대한 양의 비디오 데이터가 인터넷에 존재하기 때문에 매우 확장 가능한 학습 방법이며, 향후 AI는 특정 작업을 위해 미세 조정되기 전에 광범위한 '관찰 학습'을 통해 풍부한 세계 모델을 구축하게 될 가능성을 시사합니다. 이는 모든 새로운 애플리케이션에 대해 막대한 양의 레이블링된 데이터셋이 필요했던 기존 방식의 한계를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 메타는 V-JEPA 2의 코드와 모델 체크포인트를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 단순히 기술력을 과시하는 것을 넘어, 관련 연구 커뮤니티의 발전을 가속화하고 더 넓은 생태계를 조성하려는 전략적인 움직임으로 볼 수 있습니다. 최첨단 AI 모델 개발에는 막대한 자원이 소요되는데, 오픈소스를 통해 소규모 연구 그룹이나 기업도 메타의 연구 성과를 바탕으로 새로운 혁신을 이루어낼 수 있게 됩니다. 이는 결과적으로 메타가 개척하고 있는 '세계 모델' 분야의 발전을 촉진하고, 그들의 접근 방식을 검증하며 확장하는 데 기여할 것입니다.
V-JEPA 2의 핵심에는 'JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)'라는 독특한 학습 방식이 자리 잡고 있습니다. 기존의 많은 생성형 AI 모델들이 누락된 픽셀 하나하나를 정확하게 예측하려 애쓰는 반면, JEPA는 누락된 정보의 '추상적인 표현(abstract representation)'을 예측하는 데 집중합니다. 이는 마치 우리가 숨겨진 물체의 모든 세부 사항을 떠올리지 않고도 그것이 존재한다는 것을 알거나 다음에 어떤 일이 일어날지 예측하는 것과 유사합니다. 우리는 세상을 보다 추상적인 수준에서 이해하며, JEPA는 AI에게 이러한 능력을 부여하고자 합니다. V-JEPA 2는 '마스크 및 예측(mask and predict)' 전략을 사용합니다. 쉽게 말해, 모델에게 비디오의 일부(시간적 또는 공간적으로)를 가린 채 보여주고, 가려진 부분의 '특징'이나 '의미'를 이 추상적인 공간에서 예측하도록 하는 것입니다. 이때 모델은 픽셀 수준의 복원이 아닌, 학습된 잠재 공간(latent representation space)에서 시공간적 패치를 재구성하도록 학습합니다. 이러한 '추상적 예측' 방식이 기존 방식보다 뛰어난 이유는 무엇일까요? 첫째, 효율성입니다. 고해상도 비디오의 모든 픽셀을 생성하려는 것보다 계산 비용이 훨씬 적게 듭니다. V-JEPA는 예측 불가능하거나 관련 없는 정보를 버릴 수 있는 유연성 덕분에 학습 및 샘플 효율성을 1.5배에서 6배까지 향상시킵니다. 예를 들어, OpenAI의 Sora와 같은 생성 모델은 관련 없는 시각적 세부 정보를 생성하는 데 컴퓨팅 파워를 낭비할 수 있지만, V-JEPA 2는 계획 및 제어에 필요한 정보에만 집중합니다. 둘째, 중요한 것에 집중할 수 있습니다. 모델이 세상의 근본적인 구조와 역학을 배우는 데 집중하도록 하며, 나뭇잎 하나하나의 정확한 흔들림과 같이 예측 불가능하고 관련 없는 세부 사항에 얽매이지 않도록 합니다. 이는 AI가 피상적인 변화에 덜 민감하고, 대신 근본적인 의미론적 일관성에 초점을 맞춘 더 강력한 시스템으로 이어질 수 있습니다. 효과적인 세계 모델을 구축하는 것은 모든 감각 데이터를 완벽하게 재현하는 것보다, 세상의 예측 가능하고 인과적인 구조를 식별하고 표현하는 데 더 중점을 둘 수 있다는 "덜어내는 것이 더 많은 것을 얻는" 철학을 반영합니다. V-JEPA 2의 학습은 단계적으로 이루어집니다. 1단계: 인터넷 규모의 방대한 비디오 데이터를 사용하여 행동 정보 없이 사전 학습(action-free pre-training)을 진행합니다. 이 단계에서 모델은 세상의 일반적인 역학 관계를 학습합니다. 2단계: 소량의 상호작용 데이터(예: 로봇의 움직임 궤적)를 사용하여 사후 학습(post-training) 또는 미세 조정(fine-tuning)을 진행합니다. 이를 통해 V-JEPA 2-AC (action-conditioned)와 같이 로봇 제어와 같은 특정 작업에 모델을 적용할 수 있게 됩니다. 예를 들어, Droid 데이터셋에서 단 62시간 미만의 레이블 없는 로봇 비디오만으로도 V-JEPA 2-AC를 학습시킬 수 있습니다. 이러한 2단계 학습 방식은 매우 효과적인 학습 패러다임을 따릅니다. 먼저 광범위한 일반 지식을 습득한 후, 특정 작업에 맞게 전문화하는 것입니다. 이는 각 새로운 애플리케이션에 대한 데이터 수집 부담을 줄이고, 여러 목적에 부합하는 기초 모델 개발을 촉진합니다. 이는 자연어 처리 분야의 파운데이션 모델과 유사한 강력한 추세입니다. 다음은 V-JEPA 2의 JEPA 접근 방식과 전통적인 생성형 AI의 주요 차이점을 요약한 표입니다. 특징 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) 주요 목표 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) - 누락된 정보의 추상적 표현 예측 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) - 모든 세부 정보(예: 픽셀) 재구성/생성 학습 초점 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) - 근본적인 역학, 예측 가능한 패턴, 추상적 개념 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) - 시각적 충실도, 세부적인 외형 효율성 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) - 높음 (예측 불가능하거나 관련 없는 세부 정보 무시) 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) - 낮음 (모든 세부 정보를 모델링하려 시도) 비유 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) - 핵심이나 본질을 이해하는 것 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) - 사진처럼 사실적인 복제품을 그리는 것 결과 예시 V-JEPA 2 (JEPA 접근 방식) - 공이 떨어질 것을 아는 것 (중력) 전통적인 생성형 AI (픽셀 수준) - 떨어지는 공의 이미지를 생성하는 것 JEPA의 접근 방식은 AI에서 '예측'의 의미를 미묘하게 재정의합니다. 단순히 다음 픽셀이나 데이터 포인트를 예측하는 것이 아니라, 압축되고 추상화된 '의미 공간' 내에서 예측하는 것입니다. 이 학습된 공간은 노이즈를 무시하면서 중요하고 예측 가능한 정보를 포착하도록 설계되어 , 이해를 위한 '좋은' 예측은 원시 감각 입력에 대한 완벽한 충실도를 요구하지 않고 오히려 더 높은 수준의 추상화에서의 정확성을 의미함을 시사합니다.
메타의 V-JEPA 2는 단순히 이론적인 모델을 넘어, 실제 여러 벤치마크와 테스트에서 인상적인 능력을 보여주었습니다. 이 AI가 가진 주요 '슈퍼파워'들을 살펴보겠습니다. A. 물리 법칙 및 물체 상호작용 이해 V-JEPA 2는 비디오를 통해 중력이나 물체 영속성(object permanence, 눈앞에서 사라져도 물체가 계속 존재한다는 이해)과 같은 기본적인 물리 법칙을 학습합니다. 예를 들어, 테이블에서 공이 굴러 떨어지면 아래로 떨어진다는 사실을 이해할 수 있습니다. 또한, 시간에 따른 미세한 움직임 정보와 물체 간의 상세한 상호작용을 포착하는 데 뛰어난 능력을 보입니다. 이는 특히 짧은 시간(수 초에서 최대 10초) 동안 일어나는 섬세한 물체 상호작용을 구별하는 데 있어 기존 방법들보다 우수합니다. B. 미래 예측 (행동 예측) V-JEPA 2는 주변 상황 단서를 바탕으로 인간의 다음 행동을 예측하는 데 있어 최고 수준의 성능(state-of-the-art, SOTA)을 달성했습니다. 예를 들어, Epic-Kitchens-100이라는 일상적인 주방 활동을 추적하는 테스트에서 V-JEPA 2는 "양파 썰기" 또는 "냄비 스토브에 올리기"와 같은 다음 행동을 1초 전에 39.7%의 정확도(recall@5)로 예측할 수 있었는데, 이는 이전 시스템보다 44% 향상된 수치입니다. C. 로봇에게 새로운 기술 가르치기 (제로샷 계획 및 제어) 이것이 V-JEPA 2의 가장 주목할 만한 능력 중 하나입니다. V-JEPA 2-AC(action-conditioned)라는 파생 모델은 로봇이 새로운 환경에서 익숙하지 않은 물체를 다루도록 계획하고 실행할 수 있게 합니다. 놀라운 점은 이 모든 것이 해당 특정 시나리오에 대한 사전 훈련 없이, 즉 '제로샷(zero-shot)'으로 가능하다는 것입니다. 로봇에게 목표 상태를 이미지로 보여주면(예: 컵을 특정 위치에 놓은 사진), 모델은 그 목표를 달성하기 위한 행동 순서를 계획합니다. 실제 실험실 환경에서 Franka 로봇 팔에 적용했을 때, 이전에 수집된 데이터나 작업별 훈련, 보상 없이도 물체를 집고 옮기는 작업을 성공적으로 수행했습니다. 도달(reaching) 작업에서는 100% 성공률을 보였고, 다양한 물체 유형에 걸쳐 잡기(grasping) 및 조작(manipulation) 작업에서도 다른 모델들을 능가했습니다. 이러한 제로샷 능력은 로봇 공학의 오랜 과제였던 '적응성' 문제를 해결하는 데 중요한 진전을 의미하며, 모든 사소한 작업이나 환경 변화에 대해 로봇을 재훈련할 필요성을 줄여 실질적인 배치에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. D. 향상된 비디오 이해 및 질의응답 V-JEPA 2는 자체 사전 학습 과정에서 언어 정보를 사용하지 않았음에도 불구하고, 대규모 언어 모델(LLM)과 결합했을 때 여러 비디오 질의응답(Video Question-Answering, VQA) 작업에서 최고 수준의 성능을 보여주었습니다. 예를 들어, PerceptionTest에서 84.0%, TempCompass에서 76.9%의 정확도를 달성했습니다. 이는 기존의 통념과 달리, 언어 지도 없이 사전 훈련된 비디오 인코더도 언어 모델과 효과적으로 정렬되어 뛰어난 성능을 낼 수 있음을 보여주는 주목할 만한 결과입니다. 이는 견고한 시각적 세계 모델이 먼저 개발된 후 언어 모델과 상호작용하는 독립적인 구성 요소가 될 수 있음을 시사합니다. 이러한 모듈식 접근 방식은 전문화된 이해 모듈(예: 시각)과 일반적인 상호작용 모듈(예: LLM)을 결합하여 더욱 유연하고 강력한 AI 시스템을 만들 수 있는 가능성을 열어줍니다. E. 인상적인 벤치마크 성능 요약 V-JEPA 2는 다양한 표준 벤치마크에서 뛰어난 성과를 거두었습니다. Something-Something v2 (동작 이해): 77.3% top-1 정확도 Epic-Kitchens-100 (행동 예측): 39.7 recall@5 PerceptionTest (비디오 QA): 84.0% TempCompass (비디오 QA): 76.9% 로봇 행동 계획 속도 또한 중요한 성과입니다. V-JEPA 2-AC는 약 16초 만에 로봇 행동을 계획할 수 있는데, 이는 엔비디아의 Cosmos와 같은 다른 세계 모델 접근 방식(4분 소요)보다 훨씬 빠릅니다. 이러한 효율성은 JEPA 아키텍처가 추상적 표현에 집중하고 관련 없는 세부 정보를 버리기 때문에 가능하며, 실시간 또는 거의 실시간 로봇 애플리케이션에 V-JEPA 2-AC를 더욱 실용적인 후보로 만듭니다. 다음은 V-JEPA 2의 주요 기능과 대표적인 성과를 요약한 표입니다. 기능 예시 작업 / 벤치마크 간략한 성과 / 중요성 물리적 세계 이해 일반 비디오 관찰 중력, 물체 영속성, 미세 동작 등 개념 이해 (예: 테이블에서 공이 떨어짐) 행동 예측 Epic-Kitchens-100 SOTA: 39.7% recall@5, 인간 행동 (예: "양파 썰기") 1초 전 예측. 44% 향상. 제로샷 로봇 제어 집기-놓기 (Franka 로봇 팔) 로봇이 특정 사전 훈련 없이 새로운 환경, 익숙하지 않은 물체로 작업 수행 가능. 도달 작업 실험실 환경에서 100% 성공률. 약 16초 내 계획 수립. 비디오 질의응답 PerceptionTest, TempCompass SOTA (LLM 결합 시): PerceptionTest 84.0%, TempCompass 76.9%. Q&A를 위한 비디오 내용 이해. 동작 이해 Something-Something v2 강력한 성능: 77.3% top-1 정확도, 이전 모델 능가.
V-JEPA 2와 같은 세계 모델의 발전은 단순한 학문적 성과를 넘어 우리 삶의 다양한 영역에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 가장 먼저 떠오르는 것은 더욱 스마트한 로봇 도우미의 등장입니다. V-JEPA 2는 AI 에이전트가 물리적 환경을 탐색하며 집안일이나 복잡한 작업을 처리하는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 창고 자동화, 가정용 로봇 등 산업 및 소비자 로봇 공학 분야에서 새로운 기회가 열릴 것입니다. 이러한 발전은 AI 시스템이 물리적 공간에서 인지, 추론, 행동할 수 있는 '체화된 AI(embodied AI)' 개발을 크게 가속화할 수 있습니다. 이는 범용 AI 에이전트로 나아가는 중요한 단계로, V-JEPA 2는 물리적 세계 이해 및 상호작용을 위한 견고한 기반을 제공함으로써 이 분야의 혁신 속도를 높일 수 있습니다. 자율주행 시스템(예: 자동차) 역시 V-JEPA 2의 혜택을 받을 수 있습니다. 모든 가능한 상황에 대해 일일이 훈련받을 필요 없이, 기본적인 물리 법칙을 이해함으로써 예측 불가능한 상황에 더 잘 대처할 수 있게 될 것입니다. 또한, 증강현실(AR)/가상현실(VR) 경험 및 메타버스 분야에서도 V-JEPA 2의 역할이 기대됩니다. 물리적 상호작용을 이해하고 예측함으로써 더욱 현실감 있고 상호작용적인 가상 환경을 구축하는 데 기여할 수 있습니다. 특히 메타가 집중적으로 투자하고 있는 메타버스의 성장은 현실 세계의 물리 법칙과 상호작용을 얼마나 잘 복제하느냐에 달려있는데, V-JEPA 2는 이러한 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 메타의 퀘스트 VR 헤드셋이나 오리온 AR 글래스와 같은 제품에 직접적인 혜택을 줄 수 있으며, 향상된 물리 예측과 현실적인 환경은 소비자 채택을 촉진할 수 있습니다. 새로운 보조 기술의 개발도 촉진될 수 있습니다. 예를 들어, 혼잡한 환경에서 개인의 이동을 돕고 접근하는 장애물이나 위험에 대해 실시간으로 경고하는 장치를 만드는 데 활용될 수 있습니다. 메타가 V-JEPA 2를 오픈소스로 공개함에 따라, 헬스케어, 소매, 물류 등 더 넓은 산업 분야에서도 제3자 개발자들에 의해 다양한 AI 도구가 개발될 것으로 예상됩니다. 이는 특정 기술에 대한 훈련에서 벗어나 AI에 보다 일반적인 '물리적 지능'을 부여하려는 움직임을 반영합니다. V-JEPA 2는 다양한 비디오로부터 물리 세계의 일반 원리를 학습하고 , 이 일반적인 이해를 바탕으로 특정 훈련 없이도 다양한 작업(로봇 제어, QA 등)에 적응할 수 있습니다. 이는 AI 시스템이 매번 처음부터 시작할 필요 없이 광범위한 실제 응용 프로그램에서 더 유용하고 적응력이 뛰어나도록 만드는, 인간과 유사한 학습 방식에 한 걸음 더 다가서는 것입니다.
V-JEPA 2는 갑자기 등장한 혁신이 아닙니다. 메타 AI가 2022년에 처음 공유한 JEPA 아키텍처의 꾸준한 발전의 결과물입니다. 이미지용으로 개발된 I-JEPA와 작년에 출시된 첫 번째 V-JEPA를 기반으로 하며, 특히 행동 예측 및 세계 모델링 기능을 크게 향상시켰습니다. 이러한 AI 분야의 발전은 단번에 이루어지는 것이 아니라, 지속적인 연구 투자와 개선을 통해 점진적으로 이루어짐을 보여줍니다. V-JEPA 2의 성공 뒤에는 몇 가지 핵심적인 확장 요소(scaling ingredients)가 있었습니다 : 데이터 확장: 학습 데이터셋의 크기를 200만 개에서 2200만 개의 비디오로 대폭 늘렸습니다. 모델 확장: 인코더 아키텍처를 3억 개에서 10억 개 이상의 매개변수로 확장했습니다 (ViT-L에서 ViT-g로). 학습 시간 증가: 학습 반복 횟수를 9만 회에서 25만 2천 회까지 늘려 추가 데이터를 효과적으로 활용했습니다. 이러한 요소들은 딥러닝 분야에서 성능 향상을 이끄는 전형적인 방법들로, 성공적인 아키텍처 아이디어를 지속적으로 개선하고 확장하는 것이 중요함을 시사합니다. 물론 V-JEPA 2도 완벽하지 않으며, 현재 몇 가지 한계점을 가지고 있습니다: 장기적, 다단계 계획: 몇 초 정도의 단기 예측에는 뛰어나지만, 복잡하고 여러 단계로 이루어진 장기적인 작업을 수행하는 데는 어려움을 겪습니다. V-JEPA는 몇 초, 최대 10초 길이의 비디오 클립에 대해서는 훌륭한 성능을 보이지만, 그 이상의 장기적인 계획 수립에는 한계가 있습니다. 심층적 인과 관계 추론: 아직 인간 수준의 깊이 있는 인과 관계 이해에는 미치지 못합니다. 메타의 새로운 벤치마크에 따르면, 모델이 핵심 물리 원리를 파악하거나 장기 계획을 세우는 데 있어 여전히 인간보다 뒤처지는 것으로 나타났습니다. 카메라 위치 민감도: 실제 환경에서 사용될 때 카메라 위치 변화에 민감하게 반응하여 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 한계점들은 V-JEPA 2의 약점일 뿐만 아니라, AI 연구의 다음 단계를 위한 중요한 이정표가 됩니다. 예를 들어, 장기 계획 문제를 해결하기 위해 계층적 모델(hierarchical models)과 같은 새로운 접근 방식이 연구될 수 있습니다. 메타는 V-JEPA 2를 통해 '고등 기계 지능(AMI)'을 향한 비전을 계속 추구하고 있으며 , AI가 물리적 세계와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 세계 모델 개발에 힘쓰고 있습니다. 이를 위해 메타는 V-JEPA 2와 함께 새로운 벤치마크들을 공개하여, 연구 커뮤니티가 세계 모델을 평가하고 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. AI 분야의 발전은 종종 표준화된 벤치마크를 통해 가속화되어 왔습니다. 메타가 물리적 추론에 초점을 맞춘 새로운 벤치마크를 출시함으로써, 세계 모델에 대한 '좋은' 성능이 무엇인지 정의하고, 연구 커뮤니티가 물리적 이해와 관련된 구체적이고 측정 가능한 과제에 도전하도록 장려하고 있습니다. 이는 결국 물리적 세계를 진정으로 이해하는 AI를 만드는 데 있어 더 빠른 발전을 이끌어낼 수 있습니다.
V-JEPA 2는 AI가 단순한 패턴 인식이나 콘텐츠 생성을 넘어 물리적 세계를 이해하고, 예측하며, 계획할 수 있는 능력을 갖추는 데 있어 의미 있는 진전을 나타냅니다. 이는 "행동하기 전에 생각하는" AI 에이전트를 구축하는 데 필수적인 능력이며, 더 안전하고 신뢰할 수 있으며 유용한 AI 개발에 중요한 역할을 합니다. JEPA 접근 방식은 추상적 표현에 집중하고 방대한 양의 레이블 없는 비디오를 활용함으로써 세계 모델을 학습하는 데 있어 더 효율적이고 확장 가능한 경로를 제공합니다. 메타가 V-JEPA 2를 오픈소스로 공개한 것은 더 넓은 연구 커뮤니티가 이 작업을 기반으로 하여 사람들의 삶을 향상시킬 수 있는 더 유능한 AI 시스템을 향한 진보를 가속화하려는 목표를 가지고 있습니다. V-JEPA 2는 범용 인공지능(AGI) 그 자체는 아니지만, AI가 인간처럼 세상을 더 지능적이고 직관적으로 이해하고 상호작용하는 방식을 만드는 데 있어 중요한 구성 요소이자 유망한 방향을 제시합니다. 이는 물리적 지능을 위한 '파운데이션 모델'의 초기 사례로 볼 수 있으며, LLM이 언어에 대한 파운데이션 모델인 것과 유사합니다. 방대한 비디오 데이터로 사전 학습된 V-JEPA 2는 물리적 세계의 일반 원리를 학습하고 , 이 일반적인 이해는 다양한 물리적 상호작용 작업(예: 로봇 공학)에 적용될 수 있습니다. 또한, V-JEPA 2는 시각적 인식(비디오 이해)과 효과적인 행동(로봇 계획)을 긴밀하게 연결하는 능력에서 중요한 기여를 합니다. V-JEPA 2-AC는 비디오로부터 학습하여 복잡한 행동 계획을 직접적으로 알리고 가능하게 하는 모델을 보여줍니다. 이러한 통합적 접근 방식은 AI 에이전트와 물리적 세계 간의 보다 원활하고 지능적인 상호작용으로 이어질 수 있습니다. 물론, V-JEPA 2와 같이 물리적 세계를 이해하고 행동할 수 있는 AI가 더욱 발전함에 따라, 자율 시스템의 윤리적 영향과 안전 조치에 대한 고려가 점점 더 중요해질 것입니다. V-JEPA 2 자체는 연구 모델이지만, 그 성공은 실험실 환경을 넘어 성숙해짐에 따라 이러한 강력한 기술이 책임감 있게 사용되도록 AI 안전, 정렬 및 거버넌스에 대한 강력한 연구의 필요성이 커지고 있음을 시사합니다. 결론적으로, 메타의 V-JEPA 2는 AI가 현실 세계와 상호작용하는 방식에 대한 우리의 기대를 한 단계 끌어올리는 중요한 기술입니다. 앞으로 이 기술이 어떻게 발전하고 우리 삶에 어떤 변화를 가져올지 주목할 필요가 있습니다.