현실이 사라질 때
Source: Dev.to
Introduction
2024년 12월, 페이‑페이 리는 낡은 엽서를 스탠포드 강당에 가득 찬 청중 앞에 들고 나섰습니다—반 고흐의 별이 빛나는 밤은 세월에 물들어 색이 바래고 주름이 잡혀 있었습니다. 그녀는 그 엽서를 스캐너에 넣었습니다. 몇 초가 흐른 뒤, 그녀 뒤에 있는 거대한 스크린에 그 그림이 3차원으로 피어올랐습니다. 관객들은 세계 연구소(World Labs)의 인공지능이 단 하나의 이미지를 완전한 탐험 가능한 환경으로 변환하는 모습을 보고 숨을 쉬었습니다. 반 고흐의 걸작인 소용돌이치는 파란색과 노란색이 걸어다닐 수 있는 세계가 되었고, 그림 속 사이프러스 나무는 가상 햇빛에 따라 그림자를 움직였으며, 아래 마을은 화가가 상상하지 못한 각도에서 탐험할 수 있게 되었습니다.
이는 단순한 기술 시연이 아니었습니다. 인간과 현실 자체와의 관계에 있어 임계점이 된 순간이었습니다. 우리 종의 역사상 처음으로 이미지와 세계, 표현과 경험 사이의 장벽이 투명해졌습니다. 사진—현실을 포착한 가장 기본적인 단위—가 이제 전체 우주를 탄생시킬 수 있게 된 것입니다.
그 파장은 실리콘밸리 회의실을 훨씬 넘어 퍼졌습니다. 몇 주 만에 부동산 중개인들은 단일 부동산 사진을 가상 투어로 바꾸기 시작했고, 영화 스튜디오는 컨셉 아트에서 전체 세트를 생성하기 시작했습니다. 게임 개발자들은 수년간의 세계 구축이 몇 분 안에 압축되는 모습을 목격했습니다. 그러나 흥분 뒤에는 더 깊은 질문이 숨어 있었습니다: 어떤 이미지든 세계가 될 수 있고, 어떤 세계든 상상으로부터 합성될 수 있다면, 우리는 어떻게 진짜와 인공을 구분할 수 있을까요? 현실이 무한히 복제되고 수정될 수 있다면, “진짜” 경험이라는 개념은 과연 의미가 있을까요?
The Architecture of Artificial Worlds
리의 시연에서 이러한 마법이 어떻게 가능한지를 이해하려면 현대 AI의 정교한 기계 장치를 들여다볼 필요가 있습니다. 픽셀을 장소로 변환하는 기술은 수십 년에 걸친 컴퓨터 비전 및 머신러닝 연구 위에 구축된 여러 AI 돌파구가 결합된 결과입니다. 이 혁명의 핵심에는 연구자들이 Large World Models (LWMs) 라고 부르는 새로운 종류의 모델이 있습니다—이미지 속 객체를 인식할 뿐 아니라 3차원 공간을 지배하는 공간 관계, 물리법칙, 암묵적 규칙을 이해하는 신경망입니다.
NVIDIA의 Edify 플랫폼은 SIGGRAPH 2024에서 공개되었으며, 이 새로운 패러다임을 구현한 대표적인 사례입니다. 이 시스템은 텍스트 설명이나 단일 이미지에서 완전한 3D 메쉬를 생성할 수 있으며, 정적인 환경뿐 아니라 일관된 조명, 현실적인 물리, 탐색 가능한 기하학을 갖춘 공간을 만들어냅니다. 실시간 시연에서 NVIDIA 연구원들은 5분 이내에 상세한 사막 풍경을 구축하고 편집했으며, 여기에는 풍화된 암석, 움직이는 모래언덕, 가상 바람 패턴에 맞게 반응하는 대기 흐림이 포함되었습니다.
이 즉시 생성되는 세계 뒤에 숨은 기술적 정교함은 여러 AI 시스템이 협력하면서 이루어집니다:
- Depth‑estimation 알고리즘은 입력 이미지를 분석해 2차원 픽셀에서 3차원 구조를 추론합니다. 수백만 개의 실제 장면으로 학습된 이 알고리즘은 그림자 방향, 원근 변화, 거리와 함께 변하는 텍스처와 같은 미세한 단서를 인식합니다.
- Generative models는 장면의 보이지 않는 부분을 채워 넣으며, 프레임 가장자리 너머에 무엇이 존재해야 하는지를 수많은 유사 환경에 대한 맥락적 이해를 바탕으로 외삽합니다.
아마도 가장 놀라운 점은, 이 시스템들이 단순히 정적인 디오라마를 만드는 것이 아니라는 것입니다. Google DeepMind의 Genie 2는 2024년 말에 공개되었으며, 실시간으로 사용자 입력에 반응하는 인터랙티브 세계를 생성합니다. 단일 이미지만 제공하면, 공간뿐 아니라 물리 법칙을 따르고, 재질이 그 특성에 맞게 행동하며, 행동에 결과가 따르는 반응형 환경을 만들어냅니다—나무 상자는 충격을 받으면 부서지고, 물은 흔들리면 파문이 일며, 물체가 움직이면 그림자가 이동합니다.
이러한 기반 기술은 여러 AI 아키텍처를 정교하게 조화시킵니다:
- Generative Adversarial Networks (GANs) 은 끊임없이 경쟁하는 위조자와 예술 비평가 역할을 하며, 하나는 점점 더 설득력 있는 합성 콘텐츠를 만들고 다른 하나는 가짜를 탐지하는 능력을 연마합니다.
- Variational Autoencoders (VAEs) 은 복잡한 장면을 수학적 표현으로 압축하고 이를 조작·재구성할 수 있게 학습합니다.
- Diffusion models 은 최근 AI 돌파구의 핵심 기술로, 무작위 잡음에서 시작해 반복적으로 정제해 일관된 3차원 구조를 만들어냅니다.
World Labs는 2억 3천만 달러를 투자받아 기업 가치를 10억 파운드로 끌어올렸으며, Andreessen Horowitz와 NEA 등 투자자들의 지원을 받고 있습니다. AI 선구자 페이‑페이 리가 공동 설립한 이 회사는 “AI의 대모”라 불리며 ImageNet 구축에 핵심적인 역할을 했습니다. 이들은 컴퓨터 비전, 그래픽스, 머신러닝 분야의 전문성을 결합했습니다. 그들의 목표는 단순한 기술 성과를 넘어 “공간적으로 지능적인 AI”를 만드는 것으로, 인간처럼 3차원 공간을 직관적으로 이해하도록 하는 것입니다.
진보 속도는 업계 내부인조차 놀라게 했습니다. 2024년 초에는 이미지를 통해 간단한 3D 모델을 생성하는 데 몇 시간이 걸렸고, 결과물은 종종 왜곡되고 비현실적이었습니다. 연말이 되자 Luma의 Genie 같은 시스템은 서술형 설명을 1분 이내에 3차원 모델로 변환할 수 있게 되었고, Meshy AI는 이미지를 몇 초 만에 상세한 3D 자산으로 만들었습니다. 이러한 기하급수적 개선 곡선은 아직 정체될 기미가 보이지 않습니다.
이 혁신은 실리콘밸리만의 이야기가 아닙니다. 2024년 아시아 AI 투자 130억 파운드 중 70% 이상을 차지하는 중국은 생성 AI 분야에서 강력한 존재감을 드러냈습니다. 중국은 55개의 AI 유니콘 기업을 보유하고 있으며, DeepSeek의 효율적인 대형 언어 모델 아키텍처 등으로 서구 모델과의 성능 격차를 좁혔습니다. 일본과 한국은 다른 전략을 추구합니다—소프트뱅크의 30억 파운드 규모 OpenAI와의 합작 투자와 카카오의 파트너십 계약은 국내 개발과 국제 협업을 결합한 하이브리드 접근법을 시사합니다. NVIDIA CEO Jensen Huang이 제시한 “주권 AI” 개념은 각국이 자국의 문화적 가치와 역사가 시민이 체험할 가상 세계에 반영되도록 보장하려는 구호가 되었습니다.
The Philosophy of Synthetic Experience
기술적 경이로움 뒤에는 존재에 대한 근본적인 가정에 대한 깊은 도전이 놓여 있습니다. 단일 사진에서 생성된 세계에 발을 들여놓을 때 우리는 플라톤의 동굴 비유 이후 철학자들을 괴롭혀 온 질문들과 마주합니다. 진정한 경험이란 무엇인가? 우리의 감각이 현실과 합성을 구별하지 못한다면, 그 구분은 의미가 있는가? 이러한 질문은 단순한 학문적 연습이 아니라, 의식, 정체성, 현실 자체의 본질을 이해하는 핵심에 닿아 있습니다.
시뮬레이션 이론에 관한 최근 철학 연구는 AI가 만든 세계가 포착된 현실과 구별되지 않을 때 새로운 긴박성을 띱니다. 최근 논문들은 의식과 주관적 경험을 탐구하면서, 시뮬레이션과 현실 사이에 형이상학적 차이는 존재하지만, 실제 경험의 관점에서는 그 구분이 근본적으로 무의미할 수 있다고 주장합니다. 시뮬레이션된 일몰이 실제 일몰과 동일한 신경화학적 반응을 일으키고, 가상 대화가 물리적 만남과 같은 감정적 만족을 제공한다면, 우리는 어떤 근거로 하나를 다른 것보다 우선시할 수 있을까요?
“의식의 어려운 문제”라는 용어를 만든 철학자 David Chalmers는, 가상 세계가 물리적 세계와 동등한 현상학적 상태를 생성한다면, 그것을 덜 현실적이라고 간주할 필요는 없다고 강력히 주장합니다. 이 관점은 “자연” 경험을 “합성” 경험보다 우위에 두는 전통적 위계를 뒤흔들며, 몰입형 디지털 환경의 창조와 소비를 규율하는 윤리적 프레임워크의 재평가를 촉구합니다.