휴머노이드 로봇의 현실과 환상 사이

전원이 꺼진 휴머노이드 로봇이 바닥에 누워있는 모습을 보는 것만큼 처량한 광경도 없다. 전기가 공급되지 않으면 이 200파운드짜리 기계들은 스스로 일어설 수 없어 바닥에 널브러진 채 천장을 바라보며 무력하게 누워있을 뿐이다.

MIT 연구실에서 만난 아틀라스 로봇이 바로 그랬다. 유튜브에서 백 번도 넘게 봤던 그 로봇, 장애물을 뛰어넘고 백플립을 하던 그 로봇이 연구실 바닥에 그냥 누워있었다. 이 대조는 충격적이다. 특히 휴머노이드 로봇들이 예전보다 훨씬 더 능력 있고 보편화된 지금에는 더욱 그렇다.

AI가 가져온 변화의 물결

보스턴 다이내믹스에서는 새로운 버전의 아틀라스가 단순히 걷는 것을 넘어 물건을 떨어뜨리고 본능적으로 다시 집어 올리는 법을 배웠다. 이 모든 것이 로봇의 움직임을 제어하는 단일 AI 모델 덕분이다. 이런 차세대 아틀라스 로봇들은 곧 공장 현장에서 일하게 될 예정이며, 더 나아가 다른 영역으로도 진출할 것이다.

MIT의 러스 테드레이크 교수는 "선전에서는 이미 가끔 로봇들이 거리를 걸어 다니는 모습을 볼 수 있다"며 "당신의 일상에서도 지루하고, 더럽고, 위험한 곳에서 로봇들을 보게 될 것"이라고 말했다.

미국에서 로봇 스타트업에 대한 벤처캐피털 투자는 2020년 4,260만 달러에서 2025년 거의 28억 달러로 급증했다. 모건스탠리는 2030년까지 전 세계 휴머노이드 누적 판매량이 90만 대에 이르고, 2050년에는 10억 대를 넘을 것으로 예측한다고 발표했다.

현실과 약속 사이의 간극

하지만 현실은 어떨까? X1 테크놀로지스는 2만 달러짜리 가정용 로봇 네오의 사전 주문을 받기 시작했다. 옷을 입고, 설거지를 하고, 냉장고에서 간식을 가져다주는 로봇이다. 피겨 AI도 집안일을 하는 피겨 03 휴머노이드 로봇을 선보였다.

그러나 지금까지 우리가 본 것은 대부분 데모와 약속뿐이다. X1 네오 같은 가정용 로봇 데모는 여전히 인간 조작자에 의존하고 있어, 실제로는 꼭두각시에 가깝다. 피겨 AI와 앱트로닉 같은 회사들도 제조 현장에 1-2대의 로봇만 배치해 단순 작업을 수행하는 수준이다.

CSAIL 디렉터인 다니엘라 루스 교수는 "앞으로 몇 년 안에 우리와 나란히 일할 로봇을 찾고 있다면, 휴머노이드는 아닐 것"이라며 "휴머노이드는 정말 복잡하고, 더 나아지려면 AI를 더 발전시켜야 한다"고 지적했다.

머스크의 약속과 현실

2021년테슬라 AI 데이에서 로봇 복장을 한 사람이 무대에서 춤을 추던 장면은 여전히 민망하다. 일론 머스크는 그때 "로봇 회사"인 테슬라가 이듬해 범용 휴머노이드 로봇 옵티머스의 프로토타입을 선보이겠다고 발표했다. 하지만 몇 년이 지난 지금도 테슬라는 완전히 기능하는 옵티머스를 내놓지 못했다.

UC 버클리의 켄 골드버그 교수는 "사람들이 그를 진지하게 받아들인 이유는 그가 훌륭한 실적을 가지고 있었기 때문"이라고 설명했다.

머스크는 옵티머스 로봇으로 빈곤을 없애고 주주들에게 "무한한" 수익을 제공하겠다고 약속했다. 테슬라의 자율주행차 기술을 공장이나 가정에서 일할 수 있는 자율 로봇에 적용할 수 있다는 비전이었다.

하지만 현실은 다르다. 옵티머스는 여전히 원격 조작이 필요한 경우가 많고, 정교함과 정밀성에서 어려움을 겪고 있다. 1X 네오 역시 냉장고 문을 열 때 인간의 도움이 필요했고, 작년 뉴욕타임스 기자 앞에서 시연 중 바닥에 쓰러지기도 했다.

학습하는 로봇의 가능성

그럼에도 희망적인 연구 결과들이 나오고 있다. 2023년 테드레이크 교수가 공동 저술한 획기적인 논문은 로봇이 인간처럼 움직이도록 훈련시키는 새로운 방법을 제시했다. 센서가 달린 장갑을 끼고 작업을 수행하는 인간의 데이터를 AI 모델에 전송해, 로봇이 그 작업을 수행하는 방법을 알아내도록 하는 것이다.

CSAIL의 학생들이 루디라는 휴머노이드 로봇에게 레모네이드 만드는 법을 가르치는 실험이 좋은 예다. 설탕을 붓는 것 같은 섬세한 움직임과 물통을 드는 것 같은 강한 움직임을 모두 포함하는 복잡한 작업이다. 루비는 한 방울도 흘리지 않고 이 작업을 해냈다. 프로그래밍된 것이 아니라 학습한 것이다.

물리학이라는 난제

하지만 여전히 큰 도전이 남아있다. 아이로봇 공동창립자인 로드니 브룩스는 "물리학은 마스터하기 어려운 과제"라며 "물리학에 약한 로봇이 사람들 근처에 있으면 좋지 않은 일이 벌어진다"고 경고했다.

배터리도 주요 병목이다. 대부분의 휴머노이드는 2-4시간밖에 작동하지 못한다. 처리 능력도 문제다. 휴머노이드를 더 인간답게 만드는 AI 모델은 막대한 연산 능력을 필요로 한다. 클라우드에서 처리하면 지연 시간 때문에 실시간 반응이 어렵고, 결국 AI가 아직 충분히 좋지 않다는 근본적인 문제로 귀결된다.

진짜 혁명은 어디서 일어나고 있나

사실 세상을 변화시킬 체화된 AI는 이미 우리 주변에 있다. 웨이모는 미국 6개 도시에서 로보택시 서비스를 운영하고 있고, 실제로 도로를 더 안전하게 만들고 있다고 주장한다.

룸바 같은 로봇들도 있다. 한 가지 일을 하도록 설계되어 점점 더 나아지고 있는 로봇들이다. 2027년까지 아마존은 60만 개 이상의 일자리를 로봇으로 대체할 예정이다. 지루한 로봇들이겠지만, 안전하고 효과적이다.