피지컬 AI: 육체적 노동도 이젠 인공지능의 영역으로.

 AI의 종착점은 휴머노이드 로봇

 세계적인 대기업 NVIDIA의 CEO인 젠슨 황이 세상에 던진 메시지. 인공지능이 디지털 영역에서 실제 물리적 세계로 나오려 한다. 흔히 휴머노이드 로봇이라고 불리는 피지컬 AI의 시대가 곧 열린다.

 

당신은 인공지능하면 무엇이 떠오르는가

  우리가 사용하는 Gemini나 ChatGPT? 혹은 터미네이터? 그 무엇이 되었든 이것들 모두 인공지능이다. 하지만, 이 둘의 차이는 분명하다. 이 둘은 사이버 공간 vs. 실제 물리적 공간의 대립 구도에 있다. 우리가 사용하고 있는 현재의 인공지능은 전자에 속한다. 물리적인 몸이나 실체는 없지만, 그 지능은 디지털 공간에 존재한다.

 

 하지만, 우리는 이제 피지컬 AI 시대로 흐르고 있다. 이 피지컬 AI는 센서와 대규모 AI 모델을 통해 물리적 환경을 인식하고, 상황에 맞춰 Agentic AI처럼 계획을 수정하며, 유연하게 육체적 노동 작업을 수행한다. 기존 산업용 로봇이 정해진 동작만 반복했다면, 피지컬 AI는 공장, 물류 창조뿐만 아니라 우리 생활에도 들어올 수 있게 된다.

 

 무작위적이고 예측 불가능한 실제 세상에서도 상호작용할 수 있는 인공지능이 등장한다는 의미다.

 

 

학습은 디지털에서, 동작은 실제에서

 

 최근 피지컬 AI는 시뮬레이션 환경 혹은 가상 환경을 통해 스스로 학습하며 실시간으로 복잡한 환경에 대응한다. 흔히 말하는 물리엔진이 시뮬레이션 환경을 의미한다면, 최근 부상하는 World Model이라는 AI는 후자에 속한다. 피지컬 AI의 지능은 디지털 영역에 속하기 때문에, 실제 환경에서 학습할 필요 없다는 것이 장점이다. 무한히 다양한 행동과 다양성을 제공하는 디지털 환경에서 실제 세상을 배우기 때문에, 학습 비용을 획기적으로 낮출 수 있다. 이렇게 학습된 피지컬 AI의 지능은 실제 로봇에 탑재되어 실제 세상에서 동작하게 된다.

 

 

적용 분야는?

 피지컬 AI는 세상과 상호작용할 수 있는 인공지능이다. 이론적으로는 사실상 못하는 것이 없다가 정답이지만, 현실적으로는 그 분야가 제한된다.

1. 제조 및 물류: 현재에도 이미 로봇들이 위치한 분야 모두에 피지컬 AI를 도입할 수 있다. 또한 테슬라의 옵티머스와 같은 휴머노이드는 이미 인간을 위해 설계된 작업장에 추가적인 인프라 변경 없이 투입이 될 수 있기에 이직률과 위험성을 가진 노동 집약적 업무를 자동화하여 인건비를 절감할 수 있다.
2. 자율주행: 피지컬 AI라고 하면 휴머노이드를 생각하기 쉽지만, 피지컬 AI는 세상과 상호작용할 수 있는 인공지능이다. 자율주행은 다양한 센서를 사용하여 세상을 볼 수 있고 모터를 통해 상호작용한다. 자율주행에 있어 피지컬 AI는 핵심적인 두뇌 역할을 수행하며, 어떤 시점에 어떤 동작을 수행해야 할 지 등을 결정한다.

 

아직도 문제가 많다

무한 속에 유한

 디지털 공간에서 학습된 피지컬 AI는 어디까지나 디지털 공간에서 설정된 변수들의 무한 공간에서만 동작한다. 마찰력을 변수로 설정하면, 무한한 범위의 마찰력에 대해 인공지능은 대응할 능력이 생기지만, 마찰력이라는 유한 공간에서만 유요한다. 항력, 토크 등의 변수를 인간이 설정하지 않으면 피지컬 AI는 그런 변수들을 학습할 수 없게 된다.

 

정밀성의 한계

 피지컬 AI 자체가 잘 학습이 되었더라도, 이는 어디까지나 디지털 세상에서의 이야기다. 현실의 로봇에게는 물리적인 한계가 존재하며, 정밀성은 그중 하나의 예시일 것이다. 아무리 똑똑한 외과 의사라도, 정밀한 손 없이는 정밀한 수술을 진행할 수 없다.

 

윤리적 및 법적 제약

 필자는 윤리와 법이 사실상 피지컬 AI의 가장 큰 걸림돌이자 해결해야 할 주요 문제라고 생각한다. 피지컬 AI는 세상과 상호작용해 한다. 목표를 수행하는데 있어 가장 안전한 방법을 선택하도록 제약해야 하는데, 인공지능의 행동은 확률적인 것이기에 무언가를 제햑하는 것이 힘들다. 수많은 데이터를 수집하여 인공지능의 행동을 막아야 하며, 피지컬 AI를 만드는 데 있어 배보다 배꼽이 커진다.