대규모언어모델(LLM)을 로보틱스와 접목해 실제 존재하는 물리적 세계로 적용하기 위한 행보가 빨라지고 있다. 생성형AI 생태계가 확장되고 있지만 현재까지는 디지털 공간 내에서 생산되는 것이 대부분이다. 하지만 언어모델을 로봇에 적용할 수 있다면, 자연어 명령만으로 로봇을 조종하거나 창작활동을 하는 것이 가능해질 수 있다. 특히 이러한 흐름은 올들어 인공지능(AI)모델이 급격하게 발전한 덕분에 기술 개발 속도에 탄력이 붙은 상황이다.

지난 3월 마이크로소프트(MS)의 ‘자율시스템·로보틱스’ 연구팀은 챗봇 ‘챗GPT’를 활용해 로봇을 제어하는 기술을 선보였다. 오픈AI는 상반기 노르웨이 기반의 로봇 회사 ‘1X’ 투자라운드에 참여했다. 2014년 노르웨이에서 설립된 1X는 휴머노이드 로봇을 제작하는 회사다. 구글은 스스로 프로그래밍할 수 있는 로봇을 테스트중이다.

최근 로봇 분야에서는 인공지능(AI)와 융합해 궁극적으로 인간의 개입을 필요로 하지 않는 ‘무인화’를 표방하며 기술 개발이 빠르게 이뤄지는 추세다. 실제로 로봇을 둘러싼 경제강국들의 공격적인 투자는 각국의 ‘제조업 부흥 정책’을 빼놓고 설명하기 어렵다. 코로나19 팬데믹 이후 비대면과 자동화가 일반화되면서 국방, 제조, 모빌리티,물류, 정보통신 등 산업 곳곳에서 로봇 활용이 빠르게 확산됐다.이러한 가운데 성장이 멈춘 선진국들이 고령화·저출산에 따른 일손 부족, 인건비 상승 흐름 속에서 로봇을 제조업을 혁신시킬 핵심 기술로 주목하고 있는 것이다.

궁극적으로 AI와 같은 기반기술의 발전은 물리세계에서 스스로 활동할 수 있는 ‘휴머노이드 로봇’의 출현으로 이어질 수 있다. 로봇 연구에서 앞서가는 미국 등 학계에서는 최근 ‘생성형AI’를 탑재한 로봇이 인간의 명령을 수행하는 프로젝트가 연구자들의 주된 관심사로 떠올랐다.

AI로봇의 발전은 인류를 어떤 미래로 안내할 것인가. 과연 휴머노이드는 인간을 대체할까? 이번주 <더테크웨이브>에서는 현재 로봇의 기술 단계와 앞으로의 미래에 대해 루카 칼론 매사추세츠공과대학교(MIT)교수와 나눈 대화를 소개한다. 그는 MIT에서 학부생들에게 로봇에 입문하는 과정을 가르치고 있다. 다음은 그와의 일문일답.

-실생활 침투 측면에서 로봇의 미래를 어떻게 전망하나.

=개인용 컴퓨터, 스마트폰, 인터넷이 우리 사회에 혁명을 일으켰듯이 로봇은 운송, 제조, 공급망 물류, 항공, 노인 돌봄 등 다양한 영역에서 우리 삶의 많은 측면에 깊은 영향을 미칠 것이다. 로봇은 반복적이고 위험하거나 인간의 노동력이 부족한 작업, 즉 로봇의 ‘4D’ 작업, 즉 인간이 하기에는 너무 위험하고(Dangerous), 더럽고(Dirty), 지루하고(Dull), 멍청한(Dumb) 작업을 수행할 수 있도록 사람들을 돕고 있다. 예컨대 자율주행차는 이미 많은 도시에 배치되어 있고, 서비스 로봇은 창고에서 물건을 옮긴다. 로봇 청소기는 아파트 바닥을 청소하고, 수색·구조 로봇은 재난 대응에 사용된다. 또 우주 로봇은 다른 행성을 탐사하는 데 사용되는 잠재력이 가시화하고 있다. 아직까지는 이러한 로봇이 비교적 단순한 작업을 수행하거나 인간의 광범위한 감독을 필요로 한다. 차세대 로봇은 인간과 상호 작용하며 집안 정리부터 노인 돌보기, 신제품 설계 및 제작에 이르기까지 복잡한 작업을 수행할 수 있게 될 것이다.

-로봇은 여러 기술의 퓨전으로 발전하고 있다. 머신러닝, 5G, 빅데이터와 같은 기술들이 새로운 로봇 등장에 어떤 영향을 줄까.

=로봇은 정의상 현실 세계에서 물리적 동작을 수행할 수 있는 지능형 기계를 말한다. 로봇이 하드웨어와 결합된 알고리즘과 AI에 의존해 세상과 상호작용하고 움직일 수 있다는 의미다. 심층 신경망과 대규모 언어 모델을 포함한 최근의 AI 물결은 기계의 지능을 향상시킬 수 있는 새로운 도구를 제공한다. 이제 로봇은 머신러닝을 통해 물체를 식별하고 고급 조작 작업을 수행하는 방법을 학습한다. 가령 매핑을 위해 개발된 획기적인 알고리즘을 사용하면 복잡한 계획을 수행하고 주변 환경의 장애물을 매핑할 수 있다. 동시에 모터와 센서의 성능은 향상되고 가격은 낮아지면서 새로운 알고리즘과 AI의 영향력이 커지고 있다. 5G 기술은 수백만 개의 디바이스를 연결하고 고대역폭과 초저지연으로 통신할 수 있는 기회를 만든다. 로봇이 인간 혹은 다른 로봇과 더 많은 정보를 공유할 수 있는 기회를 창출한다는 뜻이다. 한 가지가 아닌 이러한 모든 측면이 결합되어 차세대 로봇이 탄생할 것으로 본다. 앞으로의 도전과제도 많다.

-로보틱스를 AI와 함께 키워야 할 이유는?

-AI는 이미지와 인터넷 데이터에서 사물과 얼굴을 식별하고, 인간과 유창하게 대화하고(ChatGPT) 게임을 플레이하는 데(알파고) 매우 성공적이었다. 하지만 로보틱스에 있어 일반적인 AI 애플리케이션을 넘어서는 새로운 과제가 있다. 예를 들어 일반적인 AI 애플리케이션과 달리 로봇은 대규모 데이터 세트의 이점을 누릴 수 없는 경우가 많다. 로봇이 학습할 수 있는(비지도 방식으로) 새로운 AI 방법을 설계하는 것이 필요하다. 무엇보다 다른 인터넷 애플리케이션과 달리 AI 알고리즘의 실패는 사람의 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 안전을 보장할 수 있는 방법을 반드시 설계해야 한다. 이러한 과제를 해결하기 위해서는 AI에 대해 다시 생각해보고 AI 알고리즘이 로봇에 어떻게 구현되어야 하는지부터 살펴봐야 한다.

-팬데믹 이후 각 분야에서 로봇의 쓰임새가 크게 늘었다. 어떤 종류의 로봇이 가장 빠르게 실생활에 침투하고 있다고 보는가.

=여러 분야에서 로봇 공학 그리고 자동화가 빠르게 발전하고 있다. 코로나19는 분명 로봇 공학의 잠재력에 대해 확실히 눈을 뜨게 해 줬다.이러한 분야 중 상당수는 이미 빠른 속도로 발전하고 있다. 예를 들어 미국에서는 이미 아마존과 같은 기업들이 물류창고에 로봇을 배치하고 있다. 첨단 AI 기반 로봇은 이미 수백만 개의 제품을 처리하고 있으며 행성 로봇은 이미 우주에 대한 우리의 이해를 넓히고 있다. 또 전 세계적으로 식량 수요가 빠르게 증가하고 있다. 식량 생산을 보다 효율적이고 지속 가능하게 만들기 위해서는 로봇 공학이 필요합니다. 버단트 로보틱스와 같은 대기업과 스타트업은 차세대 농업용 로봇을 개발하고 있는데, 증가하는 식량 수요에 대처하는 데 기여할 것으로 기대된다. 마지막으로 최근 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 투자와 새로운 AI 연구소를 설립 그리고 일론 머스크의 옵티머스 로봇에서 볼 수 있듯이 다양한 가정용서비스 애플리케이션에서 작동할 수 있는 휴머노이드 로봇의 개발이 최근의 추세로 보인다.

-로보틱스는 우리의 일자리를 뺏어갈 나쁜 기술일까?

=사회적으로 로봇공학이 우리 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력해야 한다. 과거에는 자동화가 일자리를 빼앗는 것이 아니라 새로운 기회를 창출하는 경우가 많았다. 일례로, 은행 거래를 자동으로 처리하는 ATM이 도입되었을 때 많은 사람들이 이 기계가 은행원의 일자리를 빼앗을 것이라고 우려했다. 하지만 이 기계는 더 많은 일자리, 특히 현금을 건네는 것과 같이 기계적인 업무가 아닌 고객과의 상호작용에 관한 일자리를 창출했다. 즉, 기술이 일자리를 빼앗을 것이라는 우려에도 불구하고 기술은 결국 더 많은 더 나은 일자리를 창출한 것이다. 로봇 공학이 노동력 부족에 대처하는 데 도움이 될 수 있는 응용 분야도 많다. 예컨대 현재 미국에서는 트럭 운전사가 부족한 상황인데 자율주행 트럭은 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 기술로 여겨지고 있다. 동시에 자동화가 도움이 될 수 있는 위험한 작업도 많이 있다. 기름 탱크 청소부터 교량 점검, 지하 채굴에 이르기까지 로봇이 인간의 위험을 줄이고 작업 환경을 개선하는 데 사용되는 것을 보는 것은 흥미로울 것이다.

-로보틱스가 스마트폰의 등장과 같은 ‘테크쇼크’가 될 수 있을까. 기술 퀀텀점프가 일어날 시점은 언제가 될까.

=그렇다. 빌 게이츠를 비롯한 많은 사람들이 로봇 공학의 잠재력을 파악하고 개인용 컴퓨터와 마찬가지로 모든 가정에 로봇이 있는 미래를 상상했다. 2010년경부터 지금까지 자율 주행 분야에서 인상적인 발전이 이루어지고 있는 등 우리는 많은 분야에서 이미 ‘도약’을 경험했다. 그러나 전반적인 기술이 어떻게 발전할지 예측하는 것은 여전히 어렵다. ‘아마라의 법칙’에 따르면 우리는 기술의 효과를 단기적으로는 과대평가하고 장기적으로는 과소평가하는 경향이 있다. 이는 새로운 아이디어가 얼마나 쉽게 과대포장되는 반면 그 심오하고 장기적인 영향력은 과소평가하는 것을 의미한다. 개인적으로 로봇 공학이 ‘퀀텀 점프’를 이루기보다는 점진적으로 우리 사회에 스며들 것이라고 생각한다. 가령 자율주행차의 경우, 사람이 운전하는 일이 갑자기 사라지는 것이 아니라 점점 더 많은 첨단 로봇 기능이 사람의 운전을 돕는 데 사용되고 특정 영역에서 완전 자율주행 기술이 점점 더 많이 보급될 것이다.

-로보틱스를 전략 자산으로 인식하고 이를 키우기 위한 미중 경쟁이 벌어지고 있다. 한국도 적극적이다. 로봇 생태계 육성을 위해 국가는 무엇을 해야하나.

=모든 전략 기술과 마찬가지로 로봇공학의 잠재력을 인식하고 이 기술의 개발을 육성하는 것이 중요하다. 미국에서는 국립과학재단의 새로운 프로그램을 통해 로봇 공학 및 사이버 물리 시스템의 기초 연구 개발을 촉진하고 있다. 연구원들은 종종 미국 국가 로봇 로드맵과 같은 로봇 개발을 위한 ‘로드맵’의 윤곽을 잡기 위해 함께 모인다. 마찬가지로 이러한 기술을 스타트업과 실제 제품으로 전환하기 위한 상당한 투자가 이뤄지고 있다. 한국에서도 서울대 캠퍼스타운 프로젝트와 같이 스타트업을 육성하기 위한 노력이 병행되고 있는 것으로 알고 있다. 이러한 노력이 로봇 기술의 발전을 가속화하고 우리 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 하는 데 매우 중요할 것으로 생각한다.

-로봇의 의한 ‘완전 자동화’ 시점은 언제로 볼 수 있을까?

=새로운 기술의 개발과 로봇공학의 광범위한 도입은 새로운 로봇의 제조 및 배치 비용을 절감할 것이다. 예를 들어보면 지난 수십 년 동안 제어·전기 모터의 발전으로 산업용 조작기는 초인적인 견고성, 정확성, 효율성을 갖춘 용접 및 조립 작업을 수행할 수 있게 됐다. 또 다른 예로는 AI와 의사결정 알고리즘의 발전으로 체스나 바둑과 같은 보드 게임에서 인간 전문가를 능가하는 소프트웨어(딥 블루, 알파고)가 탄생했다. 저는 컴퓨팅, 감지 및 인식 알고리즘의 발전이 인간과 나란히 일할 수 있고 어떤 작업에서든 인간을 도울 수 있는 기계로 이어질 것이라고 주장하고 있다. 그 시기가 언제가 될지는 아직 미지수지만, 앞으로 몇 년 안에 흥미로운 일들을 보게 될 것이라고 확신한다. 저는 두 딸이 있다. 차세대 로봇이 딸들을 위해 더 나은, 더 지속 가능하고 안전한 미래를 만드는 데 기여하는 것을 보고 싶다.

출처: 매일 경제 황순민 기자