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모두의공원

어쩌면 자율주행이 급진적으로 빨리올수도.. 7

4
2026-09-16 22:16:26 수정일 : 2026-09-16 22:32:42 114.♡.154.99
macman

1000018870.jpg

이번에 Jev라는 좀 특이한 AI가 새로 나왔습니다.

(openai에서 gpt개발한 사람이 나와서 만들었습니다)


GPT나 클로드처럼 글을 만들어내는 AI가 아니라

상황을 보고 판단만 하는 AI입니다.


쉽게 말하면


엄청 똑똑한 if문을 AI로 만든 느낌입니다.


예를 들어


"앞에 사람 있음"

"옆 차선 비어 있음"

"뒤에서 차 접근 중"


이런 정보를 주면


"브레이크 85%"

"차선변경 10%"

"그대로 진행 5%"


이런 식으로 프로그램이 바로 사용할 수 있는 결과를 내놓습니다.


문장을 길게 생성할 필요가 없으니 빠르고 싸다는 게 장점이고요.


이게 재밌는 게 자율주행이나 로봇 같은 데 꽤 잘 맞을 수도 있습니다.


자율주행이라면


센서 → 상황 인식 → Jev가 판단 → 차량 제어


이런 구조로


멈출지, 갈지, 양보할지, 차선을 바꿀지 같은 작은 판단을 계속 시키는 거죠.


로봇도 마찬가지입니다.


컵에 물이 들어있고, 사람이 근처에 있고, 테이블 끝에 놓여 있으면


지금 잡을지 / 기다릴지 / 다른 방향으로 잡을지


같은 걸 빠르게 판단시키는 식입니다.


물론 현재 Jev가 카메라 영상을 직접 보고 자동차를 운전하는 모델이라는 뜻은 아닙니다.


공개된 DOOM 데모도 화면을 직접 보는 게 아니라 게임 상태를 데이터로 받아 행동을 결정하는 방식입니다.


그래서 이 모델의 재미있는 점은


AI가 꼭 말을 잘할 필요가 있냐는 거죠.


GPT가 사람하고 대화하는 AI라면

Jev는 아예


사람하고 대화하지 말고 기계 안에서 판단이나 많이 해라


쪽에 가깝습니다.


앞으로 자율주행, 로봇, 게임 NPC, AI 에이전트 등이 복잡해지면


AI 하나가 오래 생각하는 것보다

작은 판단을 1초에 수십 번 싸게 하는 게 더 중요해질 수도 있겠다


싶네요.


아직 Early Access라 실제 성능은 좀 더 봐야겠지만 방향 자체는 꽤 재밌어 보입니다.


GPT가 두뇌+입이라면

Jev는 입을 떼고 판단하는 부분만 남긴 AI


정도로 보면 될 듯합니다.


사람만큼 빠르게 반응이 가능합니다.

운전도 로봇의 움직임 반응도 게임도 컴퓨터유즈도

...


쉽게얘기해

llm이 사고하고 추론한 후 움직이는 쪽이라면

jev는 직관적으로 반응한다는것에 가깝다고 보면 될 것 같네요. 연산비용 절감은 말할것도 없습니다.







macman 님의 게시글 댓글
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댓글 • [7]
SIMCGA
IP 124.♡.137.209
09-16 2026-09-16 22:34:30
·
이런 AI가 많이 나와야 하죠. 무조건 거대 LLM만 미친듯한 물량 학습에 메달리지 말구요.
알리앙
IP 124.♡.110.9
09-16 2026-09-16 22:58:24
·
jev도 llm의 한 분야라고 보는게 맞을 것 같고,
확률형 분류 자체는 2018년의 버트가 있었기 때문에 그 형태 자체를 새롭게 표현하면 틀릴 것 같습니다.
물론 더 발전한 형태라고 말하고 있긴 하지만..

아무튼 빠르면 내일부터 사람들의 후기가 올라올테니 기다려보면 될 것 같습니다.
다만 멀티모달 지원을 하지 않기 때문에 당장은 llm과의 궁합이 좋겠고요.
주노얌
IP 147.♡.48.156
09-16 2026-09-16 23:16:18
·
개인적으로 FSD lite와 업무에 아스트라 프로를 적극 활용하지만 블랙박스가 있는 E2E 방식은 정말 위험한 듯 합니다.

가장 쉬운 예로 FSD lite에서 운전자가 내리는 명령이 AI의 판단에 따라 취소되는데 처음에는 그런가보다 했는데 자세히 생각해보면 매우 위험한 접근 방식인거 같습니다. 최종 명령권자인 운전자보다 AI의 판단이 우선되는게 과연 정당한가?
그렇다면 AI 판단이 더 우수하다는 근거가 운전자에게 설명이 되어야 하는데 블랙박스이다 보니 설명을 못합니다. 그렇다고 운전자가 요청한 판단이 잘못되었거나 어려운 판단이었냐? 아뇨. 너무 쉬운 5차선에서 차선 변경 판단에서도 그럽니다.

개인적으로는 요즘 AI의 헤드들이 이야기하는 속도 조절이 필요한 단계가 아닌가 싶습니다. 인간이 이해하지 못하는 기술이 인간에게서 변종처럼 개발되었을 때 과연 인간이 그 기술을 제어할수 있을 것인가 아니면 기술에 먹힐 것인가 하는 시점에 다와 가는 것 같습니다.
NORAD
IP 59.♡.106.13
09-16 2026-09-16 23:20:57
·
자율주행은 기술의 문제라기보다는 법과 제도의 문제가 더 큽니다.
동그리a
IP 211.♡.167.200
09-17 2026-09-17 21:15:45 / 수정일: 2026-09-17 21:18:40
·
이미 상황을 보고 판단해서 (llm)액션 커맨드(tool)을 뱉고

그 툴에 대해서 harness(react loop)가 동작을 하는건데
그 LLM들도 action command를 이상하게 출력해서 문제가 있는거잖아요

그리고 상황인식 + 판단을 Jev가 하나 LLM이 하나 차이가 뭐죠..?

thinking effort가 없는 구형모델들은 바로 즉 tool call을 시킬수도 있습니다 글을 이해하고 액션을 하는거죠

근데 그 글(상황)의 이해도를 높이기 위해 추론을 하는거구요

세차장문제마냥 세차하러 가는데 차로가면 30분 걸어서 가면 5분 뭐할까 하면 단순히 greedy 하게 생각하면 5분 걸리는 걷는 경로가 가장 좋지만 목적이 “세차”인걸 망각하면 안되는것 처럼요
macman
IP 114.♡.154.99
09-17 2026-09-17 21:18:38
·
@동그리a님

차이는 반응속도인데
llm보다 200빠르고 연산비용은 400배 쌉니다.

llm이 고심끝에 결정해서 주행이라고 한다면

jev는 직관주행이라고 볼 수 있겠습니다.
동그리a
IP 211.♡.167.200
09-17 2026-09-17 21:19:57
·
macman님// 코맨트를 더 달았는데

세차장 문제 처럼 직관만 따르면 오류가 나기에 생각을 주입하는거죠

세차장가는데 걸어서 5분 차타고 30분 걸림 어떤 경로가 좋니를 판단에 맡기면 걸어가라고 할 확률이 아주 높을겁니다
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