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② '육각형 기업' 다 잘해야 성공한다. (보러 가기)
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④ 지구는 좁다. 이제는 우주로 간다. (보러 가기)
⑤ 모빌리티계의 아이폰은 누가 될까? (보러 가기)
⑥ 로보틱스, 생성형 AI와 만나 더 똑똑해진다. (오늘의 이야기)
⑦ 지속가능성과 공존, 선택이 아닌 필수
AI의 궁극적인 목표
ChatGPT의 등장 이후, AI에 대한 관심이 줄어들기는커녕 지속적으로 증가하고 있습니다. 이제 AI는 단순히 기술과 성능을 과시하는 단계를 넘어, 실제 제품과 서비스에 통합되어 일상생활 속으로 스며들고 있는 중요한 시점인데요. 이 대목에서 AI가 추구하는 최종 목표에 대해 상기해 볼 필요가 있을 것 같습니다.
인공지능(Artificial Intelligence, AI)이란 본질적으로 인간의 두뇌를 모방하여 만들어진 것으로, 인간의 경험과 지식을 바탕으로 판단을 내리는 것처럼 AI도 상황을 이해하고 판단한 뒤에 스스로 명령을 수행하는 것을 목표로 하고 있습니다.
이 관점에서 볼 때, AI가 가장 필요한 영역은 로보틱스 분야라 할 수 있습니다. 보는 관점에 따라 로봇의 정의는 달라질 수 있지만, 통상적으로 "사람과 유사한 모습과 기능을 가진 기계, 또는 무엇인가 스스로 작업하는 능력을 가진 기계"를 뜻합니다. 이를 조금 더 구체적으로 나누어보면, 전자의 설명은 '휴머노이드', 후자의 설명은 '산업용 로봇'정도로 분류할 수 있는데요. 생성형 AI는 두 분야 모두에서 획기적인 혁신을 불러일으킬 수 있는 기술이 될 것으로 기대됩니다.
최근 기술의 발전으로 로봇의 물리적 형태를 목적에 맞게 제작하는 데에는 큰 문제가 없었으나, 실제 동작을 수행하는 데에는 인간의 개입이 필수적이었습니다. 바꿔 말해, 로봇은 인간의 명령에 따라 한정된 동작만 수행할 수 있었고, 그 범위에도 많은 제한이 있었다는 뜻인데요. 진정한 의미의 로봇으로 발전하기 위해서는 스스로 판단하여 동작을 수행하는 능력이 절대적으로 필요하며, 생성형 AI는 이러한 가능성을 실현할 수 있는 주요 기술로 간주되고 있습니다.
로봇 발전의 변곡점
앞서 언급한 바와 같이, 로봇이 주로 맡은 역할은 반복적인 업무를 대신한다거나, 제한된 시나리오를 적용하여 매뉴얼대로 행동하는 것이 대부분이었습니다. 그러나 생성형 AI를 활용한 로봇은 이러한 한계를 넘어서 창의적인 문제 해결 능력을 갖출 것으로 기대됩니다. 방대한 데이터 세트를 학습하여 명시적으로 프로그래밍되지 않은 새로운 콘텐츠나 해결책을 생성할 수 있는 기술 덕분에 로봇은 인간과 유사한 방식으로 환경을 이해하고 상호작용할 수 있게 됩니다.
이러한 기술적 진보는 로봇이 활용될 수 있는 분야를 대폭 확장시킬 것으로 보입니다. 특히 전통적으로 많이 활용되던 제조현장을 넘어서 실제 인간과 교류할 수 있는 분야로의 확대가 예상되는데요. 대표적으로 높은 정밀도를 바탕으로 의료 분야에서 간단한 치료나 수술을 직접 도맡아 할 수 있게 되며, 아이나 노인을 케어하는 것을 포함한 다양한 역할을 맡을 수 있을 것입니다.
CES2024에서 소개된 볼리 (출처 : 삼성전자 뉴스룸)
관련해서 삼성전자가 CES 2024에서 선보인 '볼리'는 생성형 AI와 로보틱스가 결합된 미래 생활의 모습을 가늠해 볼 수 있는 흥미로운 사례입니다. AI 컴패니언이라 불리는 볼리는 공 모양의 자율 주행 비서로봇으로 집 안 곳곳을 인식하여 이동하며 가전을 연동해 관리할 수 있습니다. 또한 어린이와 노인, 반려동물의 건강 상태를 모니터링하고 외부에 있는 가족에게 영상을 보내 소통을 돕기도 합니다. 더 나아가 사용자를 따라다니며 음악을 틀어주거나 업무를 도와주는 등 비서 역할도 수행할 수 있습니다.
산업용 로봇의 발전으로는 구글 딥마인드의 사례를 확인해 볼 수 있습니다. 구글은 로봇이 다양한 환경과 목표에 맞추어 명령을 자연스럽게 수행할 수 있도록 하는 기술인 'AutoRT'와 'RT-Trajectory'를 발표했는데요. LLM(대규모 언어 모델)과 LVM(비전 언어 모델)과 로봇 제어 모델을 결합해 사전에 설정되지 않은 환경을 스스로 분석하고 주어진 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 방법을 도출하고 실행합니다.
딥마인드 로보틱스 (출처 : 딥마인드)
예를 들어, "책상 위의 캔을 들어라"와 같은 명령이 주어졌을 때, 주변 환경을 스캔한 후 모든 객체에 따른 정보를 텍스트 데이터화한 뒤, LLM 모델은 책상과 캔에 관한 데이터를 분석하여 해당 명령을 실행하기 위한 작업 프로세스를 생성합니다. 이 과정에서 로봇은 단순히 정해진 매뉴얼대로 행동하는 것이 아니라, 주변 환경을 고려하여 다양한 방식으로 동작하며, 부적절한 접근 방식과 실제 업무에 필요한 작업을 구분합니다. 최종적으로 유효하다고 판단된 작업 프로세스만이 로봇에 적용되어 실행되는 방식입니다.
볼리와 딥마인드의 모델이 이렇게 똑똑해질 수 있었던 데에는 생성형 AI를 포함한 AI 기술의 발전이 자리 잡고 있습니다.
대세로 떠오를 휴머노이드
지금까지 로봇의 큰 부분을 산업용 로봇이 차지하고 있었다면, 미래에는 휴머노이드 기술이 대세로 떠오를 전망입니다. 특히 생성형 AI의 선두주자인 OpenAI와 Microsoft 역시 최근 로봇 스타트업인 'Figure AI(피규어AI)'에 투자하는 방안을 협의하는 등 이 분야에 관심이 많은 상황인데요. OpenAI는 이미 노르웨이 AI 로봇 스타트업인 1X 테크놀로지스에 투자를 한 전력이 있으며, 이를 통해 생성형 AI 기술 발전 이후의 스텝은 휴머노이드와의 결합이라는 것을 쉽게 예상해 볼 수 있습니다.
휴머노이드 로봇 시장 전망 (출처 : 테크내비오)
이와 관련하여 'Technavio(테크내비오)'는 전 세계 휴머노이드 로봇 시장이 2027년 160억 5천만 달러 규모로 성장할 것이라는 전망을 내놓기도 했는데요. 이처럼 로봇이 단순한 도구가 아니라 사회적 역할을 수행하는 존재로서 사회에 점차 통합됨에 따라 우리는 복잡한 윤리적, 사회적 문제에 직면할 전망입니다. 이러한 통합은 로봇의 권리와 책임, 그리고 이들이 사회의 법적 구조 내에서 어떻게 위치하는지에 고려해야 하는 과제가 생긴다는 의미인데요. 프라이버시, 보안, 로봇의 자율적 의사결정 가능성과 같은 문제는, 이러한 지능형 시스템이 긍정적인 영향을 미치고 책임감 있게 활용될 수 있도록 윤리적 기준을 새롭게 정립해야 할 필요성을 시사합니다.
미래에는 로봇을 잘 다루는 것뿐만 아니라 잘 협업할 수 있는 능력.
즉, *로보레이션(Roboration, Robot+Collaboration) 능력이 필수가 되는 시대가 곧 도래할 것 같습니다.
*로보레이션이라는 말은 제가 만든 합성어입니다.
*위 글은 'Tech잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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