꿀벌의 급감은 생태계 전반과 식량 공급 자체에 위협을 주는 중대한 문제입니다. 이런 위기를 대중에게 보다 감성적으로 전하기 위해 Fondation de France는 AI 기반 가상 인플루언서 ‘Bee_nfluencer’를 탄생시켰어요. 일상과 꿀벌 보호 메시지를 자연스럽게 결합한 그의 콘텐츠는 팔로우 그 자체를 기부로 연결하는 선순환 구조를 만들어냈죠. 팔로워가 증가할수록 브랜드 협업 기회가 확대되고, 이를 통해 모인 기금은 BeeFund를 통해 실제 꿀벌 보호 프로젝트에 쓰였습니다. 이로써 Bee_nfluencer는 단순한 캐릭터를 넘어서 ‘사회적 행동 촉진자’로 자리매김했어요. 인스타그램을 중심으로 활동한 이 가상 인플루언서는 여행, 요리, 패션 등의 일상 콘텐츠에 꿀벌 보호 메시지를 자연스럽게 녹여냈는데요. 여기에 가장 큰 특징은 ‘팔로우 자체가 기부로 이어진다’는 모델이었어요. 팔로워 수가 증가할수록 더 많은 브랜드와의 협업이 가능해지고, 그 수익이 곧 꿀벌 보호 기금(BEEFUND)으로 이어지는 구조는 대중의 자발적 참여를 유도하는 데 강력한 동력이 됐죠. 실제 이 계정은 2년간 약 60만 명의 팔로워를 모았고, 413만 건의 인게이지먼트와 4,060만 건의 임프레션을 기록했습니다. 참여자들은 단순히 콘텐츠를 소비하는 데서 그치지 않고, 팔로우라는 작지만 명확한 행동으로 캠페인에 기여하게 된 거예요.

브랜드 협업도 중요한 축이었어요. Bee_nfluencer는 Ricola, Airbnb, Guerlain 등 총 13개 글로벌 브랜드와 협업을 진행했는데요. 각 브랜드는 비 인플루언서를 캠페인의 뮤즈로 삼거나, 꿀벌 보호와 연계된 메시지를 자신의 브랜드 철학과 연결해 전달했어요. 이는 브랜드 입장에서도 ESG 가치 실현의 새로운 방식이 되었고, Bee_nfluencer 측에도 기금 확대라는 실질적 성과로 이어졌습니다. 결과적으로, 이 캠페인을 통해 약 15만 유로(약 2억 원)의 기부금이 조성됐고, 꿀벌 서식지 복원, 농업 전환 지원, 독립적 농약 검사 연구 등 4개의 실제 프로젝트에 자금이 전달됐어요. 단순히 온라인 콘텐츠에 머무르지 않고, 현실 세계에 긍정적 영향을 미친 거죠.

캠페인의 결말은 극적이었습니다. Bee_nfluencer는 ‘사망’ 이벤트를 연출하며 계정을 종료했고, 파리 애완동물 묘지에 무덤을 세우는 퍼포먼스를 통해 꿀벌 위기를 심화된 감정으로 각인시켰어요. 그런데 놀랍게도, Bee_nfluencer는 죽은 뒤에도 다시 등장했습니다. 바로 Carrefour와 함께 메타버스 기반 NFBEE 프로젝트를 진행하며 말이죠. 이 프로젝트에서는 The Sandbox 플랫폼에 ‘NFBEE Supermarket’을 열고, 과일이나 채소에 꿀벌이 합쳐진 아기자기한 NFT 캐릭터들을 선보였어요. 이 NFBEEs는 “과일과 그것을 수분하는 꿀벌의 결합”이라는 기발한 콘셉트로 탄생했으며, 판매된 수익은 전액 BeeFund에 기부되었습니다. 또한 이 NFT 프로젝트는 단순 수익 창출을 넘어, 메타버스 안에서 사회적 메시지를 내포한 공감의 매개체로 기능하며 대중의 행동을 이끌었어요. 사용자가 Sandbox 안에서 퀘스트를 수행하고, NFBEE 캐릭터를 구하며, 미션을 통해 생태 위기의 중요성을 체감하도록 설계된 거예요. 특히 Bee_nfluencer 계정은 이 프로젝트를 알리기 위해 부활하듯 “다시 돌아온 존재”로 등장함으로써, 디지털 스토리텔링의 완결성과 캠페인의 확장성을 강조했습니다.

이처럼 Bee_nfluencer 캠페인은 단지 소셜 미디어 콘텐츠에 머무르지 않고, 메타버스 NFT 프로젝트와 연결되며 공익 메시지를 새로운 채널로 확장했습니다. “팔로우가 꿀벌을 구한다”는 슬로건은, 가상의 존재를 통한 실제 행동 유도와 디지털 자산을 통한 기금 조성의 결합을 통해 현실과 가상을 잇는 혁신적 모델로 완성되었어요.

Bee_nfluencer는 AI 기반 인플루언서가 단순한 유희를 넘어서 사회적 메시지를 전달하고, 대중의 행동까지 유도할 수 있음을 증명한 사례예요. 이처럼 가상 인물이 공익 캠페인의 주체로 나서며, 브랜드·NGO·대중이 협력하는 새로운 마케팅 모델이 가능하다는 점은 국내 마케터들에게도 큰 시사점을 제공합니다. 현실과 가상을 잇는 연결고리로서 AI 인플루언서는 이제 실험이 아닌, 실천의 도구가 되고 있어요.

ChatGPT 출시 직후만 해도 AI 모델 간의 성능 격차는 명확했습니다. 압도적인 1등이 존재했고, 이어진 순위 간의 격차도 까마득했죠. 그러나 지금은 상황이 달라요. 경쟁자가 늘어났을 뿐 아니라, 출시되는 모델마다 벤치마크를 근거로 자사의 성능이 최고라고 주장하는데요. 정작 일반 사용자들은 그 차이를 체감하기조차 어려운 지경이 됐어요. 이를 상향 평준화로 보는 시각도 있지만, 냉정히 보면 성능 향상의 임계점에 도달했다는 신호일 수 있습니다. 데이터를 늘리고 파라미터를 키우는 스케일링 법칙은 여전히 유효하지만, 이것만으로는 더 이상 드라마틱한 성능 개선을 기대하기 어려워졌다는 의미예요. 빠른 기술 발전 덕분에 AGI(범용 인공지능)가 한때 손에 잡힐 듯 가까워 보였지만, 이제는 회의론도 만만치 않게 제기되고 있습니다. 지금 이 방식으로는 그곳에 도달할 수 없다고요.

현재 AI의 한계를 가장 잘 보여주는 사례가 바로 자율주행입니다. 인간은 약 20시간의 연수만 받아도 도로에 나갈 수 있어요. 숙련도의 차이는 있을지언정, 최소한의 주행을 하고 돌발 상황이 닥치면 본능적으로 브레이크를 밟죠. 반면 AI는 수십억 km의 주행 데이터를 학습하고도, 학습하지 않은 상황을 만났을 때 대응력이 급격히 떨어져요. 사실 인간이 20시간의 연수만 받은 것처럼 이야기했지만, 그 이면에는 이미 훨씬 방대한 양의 정보를 학습한 결과입니다. 숫자로 비교해 보면 꽤 충격적이에요. 'AI 4대 천왕'이라 불리는 얀 르쿤 교수에 따르면 LLM이 학습한 텍스트 데이터의 양은 약 10의 14승 바이트라고 하는데요. 꽤 큰 수치 같아 보이지만, 이는 고작 4살짜리 아이가 보고 자란 데이터의 양과 비슷한 수치라고 합니다. 즉, 인간이 현실 세계에서 받아들이는 정보량은 그 크기가 압도적으로 높을 뿐만 아니라, 학습의 방식 역시 근본적으로 달라요. 현재 생성형 AI가 아무리 똑똑한들 그대로 현실 세계로 나오기 어려운 이유죠.

얀 르쿤이 메타의 수석 과학자 직함에 만족하지 않고 직접 스타트업을 설립한 배경도 여기에 있어요. 현재 AI가 가지고 있는 근본적인 문제를 해결하기 위해 '월드 모델'을 만들기 위해서인데요. 여기서 말하는 월드 모델이란, 세상의 표면적인 텍스트나 픽셀을 흉내 내는 것이 아니라, 그 이면에 숨겨진 '작동 원리'를 이해하는 시스템이에요. 특히 그는 현재 비디오 생성 AI(Sora 등)가 사용하는 '픽셀 생성' 방식을 비효율적이라고 지적합니다. "물리학자는 방 안의 모든 기체 분자 움직임을 일일이 계산하지 않는다. 대신 '온도'와 '압력'이라는 추상적 상태만 계산한다"는 비유로 설명하는데요. 이것이 바로 그가 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 방식을 제안하는 이유예요. 이 방식을 적용하면, 바람에 흔들리는 나뭇잎 하나하나를 전부 그리는 대신 '나무가 흔들린다'는 핵심 상태와 결과만 예측합니다. 불필요한 노이즈는 버리고 본질만 파악하는 것. 얀 르쿤은 이것이 진짜 지능이라고 정의해요.

ChatGPT를 제치고 제미나이를 최고의 AI로 이끈 데미스 허사비스 역시 최근 비슷한 맥락의 인터뷰를 진행했습니다. 허사비스는 현재 AI의 상태를 들쭉날쭉한 지능이라고 평가했는데요. 수학 올림피아드에서 금메달을 따는 AI가, 정작 평범한 고등학생 수준의 논리 문제에서는 엉뚱한 답을 내놓는다는 거예요. 인터넷의 방대한 지식을 압축해 놓아 아는 건 많지만, 일관성이 없고 스스로 검증할 줄 모르기 때문이죠. 허사비스는 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 알파고의 유산을 다시 꺼내 들었습니다. 답을 내놓기 전에 생각하고 계획하는 과정을 통해 자신의 불확실성을 점검해야 한다고 말하는데요. 이때 얀 르쿤과 마찬가지로 월드 모델의 능력이 필요하다고 역설해요. 계획을 세우려면, 자신이 행동했을 때 결과를 미리 예측해 볼 수 있는 시뮬레이터가 필수이기 때문입니다. 알파고가 바둑을 잘 둘 수 있었던 이유는 '바둑판'이라는 완벽한 통제 환경 안에서 수만 번의 수를 미리 둬볼 수 있었기 때문이에요. 그러나 현실 세계는 바둑판처럼 단순하지 않죠. 핵융합로의 플라스마를 제어하거나 새로운 배터리 신소재를 발견하려면, 단순히 텍스트로 된 논문을 많이 읽는 것만으로 부족해요. 가상의 실험실(월드 모델) 안에서 물리적 결과를 시뮬레이션하고, 수없이 실패해 보며 검증하는 과정이 있어야 하는 것입니다.

2025년은 '에이전틱 AI의 해'였어요. 그리고 많은 이들이 2026년은 '피지컬 AI의 해'가 될 것이라 전망하는데요. 2025년 끝자락에 진행된 두 거장의 인터뷰를 통해 그 비전이 더욱 선명해졌습니다. 얀 르쿤과 데미스 허사비스가 공통적으로 강조한 것은 명확해요. 이제 AI는 단순히 데이터를 더 많이 학습하는 방향이 아니라, 세상이 어떻게 작동하는지를 근본적으로 이해하는 방향으로 진화해야 한다는 거예요. 표면을 흉내 내는 것이 아니라, 원리를 파악하고 예측하며 검증할 수 있어야 해요. 월드 모델은 단순한 기술적 개선이 아닙니다. AI가 현실 세계로 나아가기 위한 필수 관문이자, AGI로 가는 새로운 경로예요. LLM 경쟁이 한계에 부딪힌 지금, AI 업계의 다음 전장은 '세상을 얼마나 정확히 이해하는가'로 옮겨가고 있습니다. 게임의 규칙이 바뀐 만큼, 구글이나 OpenAI가 아닌 새로운 주인공이 탄생할 수도 있다는 점. 이것이 우리가 다가올 2026년을 흥미롭게 지켜봐야 할 이유예요.

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