Google Genie 3가 AI로 3D 세계에 생동감을 불어넣습니다.

2025년 8월 5일, Google DeepMind는 Genie 모델의 최신 버전인 Genie 3를 출시했습니다. 이 새로운 AI 모델은 사용자의 텍스트 프롬프트를 역동적이고 상호작용 가능한 환경으로 변환할 수 있습니다.

이러한 환경, 즉 AI 세계를 통해 사용자는 비디오 게임처럼 실시간으로 이동하고 상호작용할 수 있습니다. 또한 사용자는 추가 텍스트 프롬프트를 입력해 환경을 확장하거나 수정할 수 있으므로, 시뮬레이션을 다시 시작하지 않고도 즉시 변경할 수 있습니다.

최신 Genie Google 모델이 특히 중요한 이유는 AI 에이전트 학습에 사용할 수 있기 때문입니다. 여기에는 데이터와 피드백을 사용해 AI 에이전트가 의사결정을 내리거나 작업을 수행하도록 가르치는 과정이 포함됩니다. 실제 세계 대신 시뮬레이션된 3D 환경을 사용하면 연구자는 실제 환경에서 학습할 때 발생하는 여러 어려움, 비용, 위험을 피할 수 있습니다.

Google Genie 3는 악천후 속에서 주행하는 자율주행차나 산악 지형을 활공하는 윙슈트 비행과 같은 복잡한 시나리오도 시뮬레이션할 수 있습니다.

이 글에서는 Google Genie 3와 그 기능을 살펴보겠습니다.

그림 1. 윙슈트 활공을 보여주는 Genie 3 시뮬레이션 프레임. (출처)

Google Genie 모델의 간략한 역사#

Google DeepMind의 Genie 모델을 살펴보기 전에 월드 모델이 무엇인지 알아두면 좋습니다.

월드 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 움직임 데이터셋에서 물리 법칙, 움직임, 공간 관계와 같은 현실 세계의 규칙을 학습하는 AI 시스템입니다. 이를 통해 현실적인 장면을 만들고 장면이 어떻게 변화하는지 예측할 수 있습니다. Genie 모델은 이러한 시스템의 사례입니다.

다음은 Genie 3의 기반을 마련한 초기 Google Genie 모델을 간략히 살펴본 내용입니다.

• Genie 1: 흔히 Google Genie라고만 불리는 Genie 1은 상호작용형 가상 환경을 생성할 수 있는 Google DeepMind의 첫 AI 월드 모델이었습니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 사진, 심지어 스케치로 세계를 설명할 수 있었고, Genie는 이를 생성해 사용자가 장면 내 동작을 제어할 수 있도록 했습니다. Genie는 동영상 데이터를 시간의 흐름에 따라 처리하고, 다음 프레임을 예측하며, 사용자 입력을 세계 내 동작으로 변환하도록 설계되었습니다.
• Genie 2: Google Genie의 기능을 확장한 Genie 2는 다양하고 세밀한 상호작용형 3D 세계를 생성할 수 있었습니다. 월드 모델로서 가상 환경을 시뮬레이션하고 점프, 수영, 물체 이동과 같은 동작에 현실적으로 반응했습니다. 방대한 동영상 모음으로 훈련되어 사실적인 물체 상호작용과 실제와 같은 캐릭터 움직임을 구현했습니다.

Genie 3란 무엇인가요? Google의 새로운 AI 모델#

이전 Genie 모델을 기반으로 개발된 Genie 3는 시리즈 중 가장 최신이자 가장 발전된 모델입니다. 새로운 가상 환경을 생성할 수 있었던 Genie 2와 Google DeepMind의 최신 동영상 생성 모델인 Veo 3의 기능을 특히 발전시켰습니다. Veo 3는 물리 법칙과 현실 세계에서 물체가 상호작용하는 방식에 대한 깊은 이해를 보여줍니다.

Google Genie 3는 자기 지도 학습이라는 방법을 사용해 물리 법칙을 스스로 학습합니다. 이는 AI 모델이 자체 학습 신호를 생성해 레이블이 없는 데이터에서 패턴과 관계를 학습하는 AI 학습 기법입니다.

Google Genie 3의 자기 지도 학습 기능은 AI 에이전트나 AI 로봇과 같은 AI 시스템이 다양한 작업을 수행하도록 훈련하는 데 매우 중요합니다. 실제로 Google DeepMind 연구자들은 Genie 3를 인공 일반 지능(AGI) 개발을 향한 중요한 단계로 보고 있습니다.

그림 2. Google Genie 3를 사용해 로봇 로버 제어를 시뮬레이션하는 예시입니다. (출처)

AGI는 인간과 유사하게 모든 작업이나 주제를 이해하고 학습하며, 그 지식을 다양한 상황에 적용할 수 있는 이론적 형태의 AI입니다. 특정 작업을 수행하도록 구축되어 새로운 문제에 기술을 적용하는 데 어려움을 겪는 오늘날의 인공지능 모델과 달리, AGI는 폭넓은 맥락에 적응하고 학습할 수 있습니다.

AI 세계 구축과 관련된 Google Genie 3의 주요 기능#

Genie 3가 지원하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 텍스트 기반 3D 세계 생성: 간단한 텍스트 프롬프트(예: “길을 걷는 로봇”)를 기본 이동 제어 기능이 있는 플레이 가능한 3D 유사 환경으로 변환할 수 있습니다.
• 프롬프트로 제어하는 세계 이벤트: 사용자는 새 명령어(예: 거리에 비를 추가)를 입력해 환경을 동적으로 변경할 수 있습니다.
• 시각적 기억: Genie 3는 환경에 남겨둔 물체를 기억하고 나중에 다시 찾아볼 수 있도록 하며, 기억은 약 1분 동안 유지됩니다.
• 부드럽고 일관된 동영상 출력: 720p 해상도에서 24 fps(초당 프레임 수)의 동영상 출력을 유지할 수 있으며, Genie 2보다 더 오랫동안 상호작용할 수 있습니다.

그림 3. Google Genie 3는 Genie 2가 생성한 결과보다 더 오래 지속되는 출력을 생성할 수 있습니다. (출처)

교육부터 게임까지: Google DeepMind Genie 3의 응용 분야#

Google Genie 3는 학습, 연구, 훈련을 더욱 몰입감 있고 흥미롭게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 교실에서 학생들이 고대 도시를 탐험하거나 우주를 여행하게 해 역사, 과학, 지리를 생생하게 체험하도록 할 수 있습니다. 마찬가지로 인공지능 개발자에게는 전략을 연습하고, 난관을 헤쳐 나가며, 의사 결정 능력을 향상할 수 있는 사실적인 가상 세계를 제공합니다.

과학자들은 이 기술을 활용해 아이디어를 검증하고, 생태계를 연구하거나, 물체의 행동을 관찰하기 위한 통제된 시뮬레이션을 만들 수도 있습니다. 또 다른 흥미로운 응용 분야는 비디오 게임 개발입니다. 게임 개발자는 텍스트 프롬프트를 세밀한 게임 세계로 변환해 개발 속도를 높이고 대규모 팀의 필요성을 줄일 수 있습니다.

그림 4. Genie 3를 사용하면 재미있고 다채로운 상호작용형 게임을 설계할 수 있습니다. (출처)

월드 모델로서 Google Genie 3의 한계#

Google Genie 3는 다양한 기능과 이점을 제공하지만, 단점도 고려해야 합니다.

고려해야 할 몇 가지 한계는 다음과 같습니다.

• 제한적인 동작 범위: 가상 세계에서 여러 이벤트를 발생시킬 수 있지만, 에이전트가 직접 수행하는 이벤트는 일부에 불과합니다. 에이전트가 직접 수행할 수 있는 동작에는 여전히 한계가 있습니다.
• 다른 에이전트와의 상호작용: 동일한 환경에 있는 여러 독립 에이전트 간의 사실적인 상호작용을 구현하는 기능은 아직 개발 중입니다.
• 현실 세계 재현 정확도: Google Genie 3는 아직 현실 세계의 장소를 완벽한 지리적 정밀도로 재현할 수 없습니다.

핵심 요점#

Google Genie 3는 AI로 사실적이고 상호작용형인 3D 세계를 만드는 데 있어 중요한 진전을 보여줍니다. 간단한 텍스트 프롬프트에서 아이디어를 현실로 구현하고, 물리 법칙을 시뮬레이션하며, 안전한 가상 공간에서 AI 시스템을 훈련할 수도 있습니다.

아직 한계는 있지만, 연구, 게임, AI 개발을 위한 다양한 가능성을 열어줍니다. 또한 인간처럼 사고하고 학습할 수 있는 AGI 시스템을 향한 중요한 단계이기도 합니다.

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