인공일반지능(AGI) 달성에 있어 대규모 언어모델(LLM)의 한계가 지적되는 가운데, 비디오 게임 데이터가 새로운 해결책으로 주목받고 있습니다. 챗GPT(ChatGPT)나 클로드(Claude) 같은 LLM은 텍스트 처리에는 뛰어나지만, 물리적 세계에서 사물이 공간과 시간을 통해 어떻게 움직이는지에 대한 이해는 부족합니다. 이러한 간극을 메우기 위해 게임 데이터가 더 효과적인 훈련 자료가 될 수 있다는 것이 업계의 새로운 시각입니다.
이러한 비전을 현실로 만들고 있는 스타트업이 바로 제너럴 인튜이션(General Intuition)입니다. 이 회사는 최근 코튜(Coatue), 에릭 슈미트(Eric Schmidt), MIT 및 구글 딥마인드(Google DeepMind) 연구원들로부터 3.2억 달러(약 4,400억 원) 규모의 투자를 유치하며 23억 달러(약 3.2조 원)의 기업 가치를 인정받았습니다. 제너럴 인튜이션은 게임 플랫폼 메달 TV(Medal TV)에서 스핀아웃(spin-out)한 기업으로, 비디오 게임 데이터를 활용해 물리적 AI(physical AI)의 핵심인 '월드 모델(world model)'을 훈련시키는 데 집중하고 있습니다. 이 모델은 현실 세계의 복잡한 물리 법칙과 상호작용을 학습하여, AI가 단순히 언어를 넘어 실제 환경을 이해하고 예측하는 능력을 갖추도록 돕습니다.
비디오 게임 데이터는 현실 세계의 다양한 시나리오와 물리적 상호작용을 풍부하게 담고 있어, AI가 공간적, 시간적 추론 능력을 기르는 데 이상적인 환경을 제공합니다. 이는 로봇공학(robotics)과 같은 물리적 AI 분야에서 큰 진전을 가져올 수 있으며, AI가 실제 환경에서 더 효과적으로 작동하고 학습할 수 있는 기반을 마련합니다. 제너럴 인튜이션의 접근 방식은 AGI를 향한 중요한 발걸음으로 평가되며, AI가 단순히 가상 공간을 넘어 현실 세계의 복잡성을 이해하고 대응하는 능력을 갖추는 데 기여할 것으로 기대됩니다.