휴머노이드 로봇에 적용되는 AI가 발전해도 당분간 일반인의 일상을 바꾸기는 어렵다는 분석이 나왔다. MIT 테크놀로지 리뷰는 10월 8일 로봇 기술의 진전과 상용화 전망을 다룬 현재 AI가 물리 세계의 복잡성을 다루기에는 한계가 있다고 짚었다.
휴머노이드 로봇의 기대와 현실
테슬라(Tesla)의 최고경영자(CEO) 일론 머스크(Elon Musk)는 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)가 공장과 가정에서 사람의 노동을 대신할 수 있으며, 대당 2만달러에 판매될 수 있다고 주장해왔다. 머스크는 2027년 말 일반 판매를 예상했고, 7월에는 옵티머스가 인간을 넘어서는 손재주를 갖추게 될 것이라고 주주들에게 말했다. 엔비디아(Nvidia)의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO도 1월 휴머노이드 로봇이 그해 인간 수준의 능력에 도달할 것이라고 전망했다.
시장 전망도 낙관적이다. 모건스탠리(Morgan Stanley)는 사람과 닮고 사람처럼 행동하는 로봇이 2050년까지 약 10억대에 이를 수 있으며, 시장 규모가 5조달러를 넘어설 것으로 예상했다. 그러나 로봇 연구자들은 챗GPT(OpenAI)나 클로드(Claude)를 가능하게 한 AI의 발전이 곧바로 사람과 같은 움직임으로 이어진다는 가정에 회의적이다. 언어와 이미지에 기반한 AI가 변수가 무한한 물리 환경을 이해하고 대응하는 일은 별개의 과제라는 지적이다.
로봇의 형태보다 어려운 움직임
AI 연구자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 1월 다보스에서 휴머노이드 로봇을 만드는 기업들이 로봇을 유용할 만큼 똑똑하게 만드는 방법을 모른다고 말했다. 애질리티 로보틱스(Agility Robotics) 공동창업자이자 최고로봇책임자인 조너선 허스트(Jonathan Hurst)도 사람처럼 보이는 로봇을 만드는 것과 사람처럼 역동적이고 물리적으로 움직이게 하는 것은 난도가 크게 다르다고 설명했다. 기사에 따르면 사람을 닮은 외형과 여러 작업을 익히는 범용 능력은 같은 개념이 아니다.
구글 딥마인드(Google DeepMind)의 로봇 연구에는 사람 형태가 아닌 장비도 쓰인다. ALOHA 2는 양팔과 집게, 카메라로 구성된 저비용 원격조작 시스템으로, 연구자들이 로봇 AI를 시험하는 데 활용한다. 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)를 적용한 장비는 학습 사례를 바탕으로 식빵을 봉투에 넣고 포도를 용기에 담은 뒤 도시락통에 정리하는 작업을 수행했다. 기사에서는 이런 작업이 3년 전과 비교해 진전이라고 평가하면서도, 완성된 도시락을 만드는 능력과 실제 환경에서 범용적으로 쓸 수 있는 로봇 사이에는 간극이 있음을 보여준다.
AI 발전만으로는 해결되지 않는 과제
기사의 핵심 쟁점은 챗봇을 발전시킨 방법과 도구만으로 로봇의 물리적 직관과 유연한 동작까지 구현할 수 있느냐는 것이다. 로봇 정책은 기계가 주변을 파악하고, 이동 계획을 세우며, 작업을 수행하는 방식을 정한다. ALOHA 2를 원격으로 조작해 얻은 사람의 동작 데이터도 구글 딥마인드 모델의 학습에 쓰인다. 로봇 연구자들은 이런 진전을 인정하면서도, 언어·이미지 AI가 물리 세계의 다양한 상황을 다룰 수 있는지는 별도로 입증해야 한다고 본다.
머스크와 벤처투자자 마크 안드리슨(Marc Andreessen) 등은 로봇 산업이 크게 성장할 것으로 내다봤지만, 기사에 등장한 연구자들은 상용화 시점을 둘러싼 낙관론이 연구 현장의 어려움을 가릴 수 있다고 지적했다. 로봇 분야에서도 AI의 큰 도약이 가능하다는 기대는 있지만, 그것이 언제 실현될지와 현재의 AI 방식만으로 충분할지는 연구자들 사이에서도 결론이 나지 않았다. 따라서 대량 보급이나 가정 내 활용이 임박했다고 단정하기보다, 실제 작업 능력이 넓어지는 과정을 지켜봐야 한다는 게 기사의 분석이다.