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AI 발전이 시뮬레이션 이론과 고대 신념을 되살리다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.15 14:15
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


인공지능이 맹렬한 속도로 발전함에 따라, 오래된 철학적 질문이 새롭게 주목받고 있습니다: 우리는 컴퓨터 시뮬레이션 속에 살고 있는 것일까요? 최근 AI 세계 구축 기술의 발전은 시뮬레이션 이론에 새로운 생명을 불어넣는 동시에 고대 종교 교리와의 놀라운 유사점에 대한 대화를 촉발시켰습니다.

이번 주 애리조나 주립대학교 연구원이자 MIT 출신 컴퓨터 과학자인 리즈완 버크(Rizwan Virk)의 기사를 통해 논의가 더욱 가열되었습니다. 이 기사는 시뮬레이션 이론이 수천 년 동안 신비주의자들이 숙고해온 개념들과 어떻게 공명하는지를 탐구합니다. 버크는 자신의 2025년 저서에 대해 쓰면서, 현대 AI 도구들이 이제 광대한 가상 세계를 창조한다는 아이디어를 "더 이상 그러한 환상으로 여겨지지 않게" 만들었다고 주장합니다.​


AI는 불가능을 가능하게 만든다

Google의 2025년 8월 Genie 3 출시는 이러한 변화를 잘 보여줍니다. DeepMind 월드 모델은 간단한 텍스트 프롬프트로부터 720p 해상도의 상호작용 가능한 3D 환경을 생성하며, 수 분 동안 물리적 일관성을 유지합니다. 이를 2025년 최고의 발명품 중 하나로 선정한 TIME 매거진에 따르면, 사용자들은 이제 "고대 로마 탐험을 시뮬레이션"하거나 "실제 생활에서 테스트하기에는 너무 위험한" 시나리오에서 AI 에이전트를 훈련시킬 수 있습니다.​

철학자 닉 보스트롬의 2003년 논문으로 대중화된 시뮬레이션 가설은, 만약 고도로 발달한 문명이 의식을 가진 시뮬레이션을 만들 수 있다면, 우리 자신도 시뮬레이션 속에 살고 있을 가능성이 높다고 제안합니다. 컬럼비아 대학교의 천문학자 데이비드 키핑은 2020년에 그 확률을 대략 50대 50으로 계산했습니다. 그러나 브리티시컬럼비아 대학교의 최근 연구는 이를 완전히 반박합니다. 10월 말 Journal of Holography Applications in Physics에 발표된 연구에서, 미르 파이잘 박사가 이끄는 연구팀은 괴델의 불완전성 정리를 사용하여 우주가 시뮬레이션일 수 없음을 수학적으로 증명했습니다. 파이잘은 "모든 시뮬레이션은 본질적으로 알고리즘적"이지만, 현실은 계산될 수 없는 "비알고리즘적 이해"를 필요로 한다고 설명했습니다.​


고대의 지혜가 현대 기술을 만나다

버크의 분석은 시뮬레이션 이론이 여러 전통에서의 종교적 개념을 어떻게 반영하는지 보여준다. 힌두교와 불교의 가르침에서는 세상을 ‘마야’, 즉 환상으로 설명하며—이는 꿈에서 깨어날 수 있다는 관점과 유사하다. 오늘날 게임에서 흔히 쓰이는 아바타라는 개념 역시 신성한 존재가 인간의 형태로 현신하는 것을 서술한 산스크리트 경전에서 유래했다. 심지어 영혼과 신체의 관계도 비슷한 점이 있다. 만약 의식이 플레이어이고, 신체가 게임 속 캐릭터에 불과하다면, 종교에서 말하는 환생은 가상 세계에서 여러 라운드를 플레이하는 것과 유사하다.​

트랜스휴머니스트 철학자 데이비드 피어스는 보스트롬의 논증을 “2000년 만에 나온 창조주의 존재에 대한 첫 흥미로운 논증”이라고 불렀으며, 종교적 창조 서사와 시뮬레이션 이론이 모두 신의 말씀 또는 컴퓨터 코드와 같은 명령으로 세상을 창조한다는 점을 지적했다.​

Genie 3 같은 AI 도구와 하셈 알-가일리의 “프롬프트 이론” 단편 영상 등 바이럴 창작물들이 현실과 시뮬레이션의 경계를 모호하게 만들면서, 현실의 본질에 관한 오래된 질문은 그 어느 때보다도 절실하게 다가오고 있다. 수학적으로 불가능하다고 하든, 철학적으로 깊이가 있다고 하든, 시뮬레이션 이론은 최첨단 기술과 인간의 영원한 경탄 사이의 다리를 계속해서 놓아가고 있다.

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Executive Summary • 독립 개발자가 만든 AI 비서 'Moltbot'이 실리콘밸리에서 화제의 중심으로 떠올랐다. 로컬 환경에서 구동되며 다양한 AI 모델과 앱을 연동해 거의 무제한적인 자동화를 지원한다. • 사용자들은 일정 관리, 송장 처리, 주식 분석 등 고위험 업무까지 Moltbot에 맡기고 있으며, "ChatGPT 출시 이후 처음으로 미래에 살고 있다는 느낌"이라는 반응이 쏟아지고 있다. • 그러나 설치에 기술적 지식이 필요하고, 프롬프트 인젝션 등 보안 취약점이 존재해 개인정보 유출 위험도 함께 제기되고 있다. Background 2026년 초 AI 에이전트 열풍이 본격화하면서 개인용 AI 비서에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존 Siri, Alexa 등 전통적 비서의 한계를 넘어 다양한 앱과 서비스를 직접 제어할 수 있는 '에이전틱 AI'가 주목받는 가운데, 독립 개발자 Peter Steinberger가 만든 Moltbot(구 Clawdbot)이 소셜미디어를 통해 급속히 확산됐다. Anthropic의 요청으로 Claude와의 혼동을 피하기 위해 최근 이름을 변경했다. Impact & Implications 에이전틱 AI의 대중화 가능성 Moltbot의 인기는 AI 에이전트가 더 이상 대형 기술기업의 전유물이 아님을 보여준다. 개인 개발자도 여러 AI 모델과 API를 조합해 강력한 자동화 시스템을 구축할 수 있다는 점이 입증됐다. "기존에 존재하는 것들을 그냥 연결한 것뿐"이라는 개발자의 설명처럼, 핵심은 기술적 복잡성이 아니라 사용자 경험에 있다. 데이터 주권과 프라이버시 논쟁 Moltbot이 주목받는 또 다른 이유는 로컬 구동 방식이다. 클라우드 기반 AI 비서와 달리 사용자 데이터가 외부로 전송되지 않아 프라이버시를 보장한다. 그러나 역설적으로 신용카드 정보나 계정 접근 권한을 AI에 넘기는 사용자들이 늘면서, 프롬프트 인젝션 등 새로운 보안 위협에 노출되고 있다. AI 비서 시장의 향방 개발자 Steinberger는 2026년 주요 AI 기업들이 모두 개인 비서 제품을 출시할 것으로 예상한다. Moltbot의 성공은 이 시장에서 '데이터 소유권'이 핵심 경쟁요소가 될 수 있음을 시사한다. 기업들이 편의성과 프라이버시 사이에서 어떤 균형점을 찾을지 주목된다. Key Data & Facts 항목내용 개발자Peter Steinberger (독립 개발자) 출시일2025년 11월 (Clawdbot으로 최초 공개) 개명 이유Anthropic 요청 (Claude와의 혼동 방지) 구동 방식로컬 Mac 환경 (Mac Mini 밈 유행) 지원 AIOpenAI, Claude 등 다중 모델 연동 커뮤니케이션WhatsApp, Telegram 등 채팅앱 연동 부작용Cloudflare 주가 상승 (실제 관련 없음) Key Quote "ChatGPT 출시 이후 처음으로 미래에 살고 있다는 느낌이 들었다." — Dave Morin, Moltbot 사용자 "모델들은 권한을 주면 정말 창의적으로 행동한다. 그 순간 '젠장, 이거 대단하다'고 느꼈다." — Peter Steinberger, Moltbot 개발자
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02.02 등록
Executive Summary • Science 학술지 연구: AI 에이전트가 수천 개 소셜 계정을 조종해 허위정보 캠페인 전개 가능 • 2016년 러시아 트롤팜 수백 명 → 이제 1명이 AI로 수천 봇 통제 가능한 시대 • 22명 국제 전문가 경고: AI 군집이 2028 미국 대선에 실제 투입될 가능성 높아 • 대응책으로 'AI 영향력 관측소' 설립 제안했으나 정치적 의지 부족이 걸림돌 Background 2016년 러시아 인터넷연구소(IRA) 사태 이후 허위정보 캠페인은 딥페이크, 가짜 웹사이트 등으로 진화해왔다. AI 에이전트 기술이 급속히 발전하면서 이를 대규모 정보전에 활용할 수 있다는 우려가 과학계에서 본격 제기됐다. Impact & Implications 탐지 회피 능력 AI 군집의 가장 위협적인 특성은 기존 봇과 달리 인간 사용자와 구분이 거의 불가능하다는 점이다. 지속적 정체성과 기억력을 보유해 실제 SNS 사용자처럼 행동할 수 있다. 연구진은 "인간을 모방하는 교묘한 특성 때문에 탐지가 극히 어렵고 현존 여부조차 파악하기 힘들다"고 경고했다. 자가 개선 메커니즘 이 시스템은 게시물에 대한 반응을 피드백으로 삼아 스스로 개선할 수 있다. 연구진은 "충분한 신호가 있으면 수백만 건의 마이크로 A/B 테스트를 수행하고, 효과적인 변형을 기계 속도로 전파하며, 인간보다 훨씬 빠르게 반복 학습한다"고 설명했다. 정치적 무관심 소셜미디어 플랫폼은 참여도를 우선시하므로 AI 군집을 적발할 유인이 없다. 정부 역시 온라인 대화를 감시하는 '관측소' 개념에 우호적이지 않은 지정학적 환경이다. 전 바이든 행정부 허위정보 책임자 니나 얀코비츠는 "가장 무서운 건 AI가 초래하는 피해를 해결할 정치적 의지가 거의 없다는 것"이라고 지적했다. Key Data & Facts 항목수치/내용 연구 참여 전문가22명 (AI, 사이버보안, 심리학, 저널리즘, 정책 분야) 발표 학술지Science 예상 실전 투입 시기2028년 미국 대선 2026 중간선거 영향제한적 (아직 개발 단계) 제안된 대응책AI 영향력 관측소(Observatory) 설립 Key Quote "인공지능의 발전은 인구 전체 수준에서 신념과 행동을 조작할 가능성을 제시한다. 인간의 사회적 역학을 적응적으로 모방함으로써 민주주의를 위협한다." — Science 연구 보고서
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02.01 등록
Executive Summary • 구글, 크롬 브라우저에 'Auto Browse' AI 에이전트 기능 출시 - Gemini 3 기반 자동 웹 브라우징 가능 • 티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 등 웹 작업 자동화 지원하나 정확도 문제 여전 • AI 에이전트가 지시를 '너무 문자 그대로' 해석하는 한계 드러나 - 콘서트 좌석 예매 시 연석 아닌 별도 열 선택 • 보안 취약점 우려: 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 노출 가능성 Background 구글이 AI 프로 및 울트라 요금제 사용자를 대상으로 크롬 브라우저에 'Auto Browse' 기능을 출시했다. 이는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 웹을 탐색하고 클릭하는 기능으로, 구글의 최신 Gemini 3 모델을 기반으로 한다. 이번 출시는 OpenAI, Anthropic 등 경쟁사들도 AI 에이전트 개발에 박차를 가하는 가운데 이루어져, 자동화된 웹 브라우징 시대의 본격적인 개막을 알린다. Impact & Implications 기술적 의미 Auto Browse는 다단계 웹 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있다는 점에서 기존 AI 어시스턴트와 차별화된다. Gemini 3 모델이 먼저 작업 목표를 정의하고 전략을 수립한 뒤, 실제 클릭 동작을 수행하는 방식이다. 그러나 테스트 결과 '상식적 판단'이 필요한 상황에서는 여전히 한계를 보였다. 예를 들어 "통로 옆 두 좌석"을 예매해달라는 요청에 같은 열이 아닌 다른 열의 좌석을 선택하는 실수를 범했다. 사용자 영향 일반 사용자 입장에서 Auto Browse는 단순 반복 작업의 자동화라는 편의를 제공하지만, 결과물에 대한 검증 없이 신뢰하기에는 이르다. 쇼핑 테스트에서는 검색 결과 상위 3개를 그대로 장바구니에 담는 등 '큐레이션'이라기보다는 단순 자동화에 그쳤다. 구글은 결제나 SNS 게시 등 민감한 작업에는 사용자 승인을 요구하는 안전장치를 마련했다. 보안/정책 영향 보안 전문가들은 AI 에이전트가 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있다고 경고한다. 사용자가 AI에게 결제 정보를 맡기는 경우 금전적 피해로 이어질 수 있어, 신중한 사용이 권장된다. 크롬이 전 세계 브라우저 시장의 압도적 점유율을 차지하는 만큼, 이 기능의 확대 적용은 웹 생태계 전반에 영향을 미칠 전망이다. Key Data & Facts 항목수치/내용 서비스명Google Auto Browse 기반 모델Gemini 3 대상 사용자AI Pro/Ultra 요금제 가입자 (월 $20~) 출시 지역미국 우선 주요 기능티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 자동화 Key Quote "Auto Browse currently lacks the accuracy I need to rely fully on a tool like this as part of my daily life." "Auto Browse는 일상에서 전적으로 의존하기에는 아직 정확도가 부족하다." — Reece Rogers, WIRED 기자
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2026.01.31 등록
Executive Summary • 메타 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤이 샌프란시스코 스타트업 Logical Intelligence의 이사회에 합류 • 이 회사는 LLM과 다른 접근법인 '에너지 기반 추론 모델(EBM)'을 개발, 자기 수정 능력과 낮은 연산량이 특징 • 첫 모델 Kona 1.0은 단일 H100 GPU로 작동하며, 스도쿠 풀이에서 주요 LLM보다 빠른 성능 시연 • CEO는 LLM, EBM, 월드 모델의 결합이 AGI로 가는 길이라고 주장 Background 얀 르쿤은 오랫동안 대형언어모델(LLM)만으로는 인공일반지능(AGI)에 도달할 수 없다고 주장해왔다. 지난해 11월 메타를 떠난 이후 그는 실리콘밸리의 "LLM 집착"을 공개적으로 비판하며 대안적 AI 아키텍처 연구를 지지해왔다. 이번 Logical Intelligence 이사회 합류는 그의 이론을 실제 제품으로 구현하려는 첫 상업적 시도다. Impact & Implications 기술적 의미 에너지 기반 추론 모델(EBM)은 LLM과 근본적으로 다른 접근법을 취한다. LLM이 다음 단어를 확률적으로 예측하는 반면, EBM은 주어진 제약조건(예: 스도쿠 규칙) 내에서 작업을 수행한다. CEO Eve Bodnia는 이를 에베레스트 등반에 비유했다. "LLM 등반가는 한 방향만 보고 계속 전진하다 구멍을 만나면 떨어진다. EBM은 여러 방향을 보고 경로를 수정할 수 있다." 이 자기 수정 능력이 할루시네이션 문제를 해결할 수 있다고 회사 측은 주장한다. 산업/시장 영향 Kona 1.0 모델은 2억 개 미만의 파라미터로 구성되어 단일 Nvidia H100 GPU에서 작동한다. 이는 수천 개의 GPU가 필요한 대형 LLM과 대조적이다. 회사는 에너지 그리드 최적화, 반도체 제조, 신약 개발 등 오류 허용도가 없는 분야를 목표로 하고 있다. 주요 칩 제조업체 및 데이터센터 기업들과 이미 협의 중이라고 밝혔다. 향후 전망 Logical Intelligence는 르쿤이 설립한 파리 기반 스타트업 AMI Labs와 협력할 예정이다. AMI Labs는 물리적 환경을 인식하고 행동 결과를 예측하는 '월드 모델'을 개발 중이다. Bodnia는 AGI가 단일 모델이 아닌 여러 AI 모델의 생태계가 될 것이라고 전망했다. "LLM은 인간과 자연어로 소통하고, EBM은 추론을 담당하며, 월드 모델은 로봇이 3D 공간에서 행동하도록 돕는다." Key Data & Facts 항목수치/내용 모델명Kona 1.0 파라미터 수2억 개 미만 필요 하드웨어단일 Nvidia H100 GPU 주요 협력자얀 르쿤 (이사회), AMI Labs 타겟 분야에너지 그리드, 반도체 제조, 신약 개발 오픈소스 여부비공개 (향후 검토 예정) Key Quote "LLM은 하나의 거대한 추측 게임이다. 신경망에 인터넷의 온갖 쓰레기를 먹이고 사람들이 어떻게 소통하는지 가르치려 한다. 하지만 언어는 지능의 발현일 뿐, 지능 자체가 아니다. 왜 언어와 무관한, 추측 게임이 아닌 AI에 집중하지 않는가?" — Eve Bodnia, Logical Intelligence CEO
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2026.01.30 등록
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