[8월24일] 중국 로봇, 1년 만에100m 기록 절반으로 단축…“두뇌는 아직 ‘GPT-2’ 수준”

지난 주말 중국 베이징에서는 로봇 관련 대형 행사가 잇따라 열렸습니다. 하나는 세계로봇컨퍼런스(World Robot Conference)였고, 다른 하나는 세계휴머노이드로봇체육대회(World Humanoid Robot Games)였습니다. 두 행사는 서로 다른 모습을 보여줬습니다. 로봇 체육대회에서는 휴머노이드의 신체 능력이 1년 사이 얼마나 빠르게 발전했는지가 드러났고, 로봇 컨퍼런스에서는 이 하드웨어를 실제로 움직이게 할 ‘두뇌’가 언제쯤 획기적으로 발전할지를 놓고 전망이 나왔습니다. 먼저 눈에 띄는 것은 하드웨어의 발전입니다. 올해 대회에서 중국 베이징휴머노이드로봇혁신센터의 ‘톈궁 울트라’는 100m를 9.39초에 달렸습니다. 우사인 볼트가 2009년 세운 인간 세계기록 9.58초보다 0.19초 빠른 기록입니다. 1년 전과 비교하면 더 놀랍습니다. 지난해 처음 열린 대회에서 100m 우승 기록은 21.50초였습니다. 불과 1년 만에 기록을 절반 가까이 줄인 것입니다. 지난해에는 달리기 도중 넘어지는 로봇도 잇따랐습니다. 달리기만이 아닙니다. 중국의 한 휴머노이드는 제자리에서 2.88m를 뛰어올라 인간 세계기록 2.45m를 넘어섰습니다. 이번 대회에는 2000대가 넘는 로봇이 참가했고, 달리기·축구·탁구 등 스포츠뿐 아니라 공장, 물류, 식당, 재난 현장을 가정한 작업도 진행됐습니다. 숫자만 보면 휴머노이드의 신체 능력은 이미 인간을 따라잡는 수준을 넘어 일부 영역에서는 앞서기 시작했습니다. 그런데 여기서 문제가 생깁니다. 로봇이 인간보다 빨리 달리는 것과 인간처럼 일을 하는 것은 전혀 다른 문제라는 것입니다. 로이터는 이번 대회를 소개하며 “로봇은 인간보다 빨리 달릴 수 있지만, 케이블을 꽂을 수 있을까”라는 질문을 던졌습니다. 실제 산업 현장에서 필요한 것은 100m를 얼마나 빨리 달리느냐가 아닙니다. 케이블을 정확하게 연결하고, 물건을 집어 옮기고, 창고에서 물체를 찾아내고, 전기차 충전기를 연결하는 것처럼 사람에게는 너무 평범한 일을 얼마나 안정적으로 수행하느냐가 중요합니다. 문제는 이런 작업이 로봇에게는 생각보다 어렵다는 것입니다. 케이블이 정확한 위치에 있지 않을 수도 있고, 물건이 예상보다 멀리 있을 수도 있습니다. 손이 물체를 제대로 잡지 못하면 다시 시도해야 하고, 작업 도중 예상하지 못한 상황이 발생하면 행동을 수정해야 합니다. 즉 단순한 근력이나 균형감각이 아니라 세상을 보고, 상황을 이해하고, 다음 행동을 예측하고, 실제로 움직인 뒤 결과를 확인해 다시 행동하는 능력이 필요합니다. 이번 대회에서 30개 스포츠 종목 외에 21개 종목을 공장·식당·재난 현장 등 실제 환경을 가정한 과제로 구성한 것도 이 때문입니다. 전체 경기의 40% 이상은 완전 자율 수행을 요구했습니다. 결국 중국 로봇이 지난 1년 동안 보여준 것은 몸의 급격한 발전이고, 앞으로 넘어야 할 벽은 그 몸을 제대로 사용할 수 있는 두뇌입니다.

이런 상황에서 세계로봇대회에서는 흥미로운 발언들이 나왔습니다. 왕싱싱 유니트리 창립자는 휴머노이드 로봇이 곧 ‘챗GPT 순간’을 맞을 수 있다고 전망했습니다. 그가 말하는 챗GPT 순간은 단순히 로봇이 말을 알아듣는 수준이 아닙니다. 사람이 로봇을 낯선 환경에 데려다 놓고 음성이나 텍스트로 지시했을 때, 별도의 프로그래밍 없이 대부분의 작업을 스스로 수행할 수 있는 수준입니다. 왕 CEO는 이런 수준에 도달하는 시점을 빠르면 2~3년, 길게는 5~10년으로 내다봤습니다. 왕사오강 ACE 로보틱스 회장은 조금 더 구체적인 시점을 제시했습니다. 그는 2027년 말까지 로봇의 ‘ChatGPT 순간’이 올 것으로 예상했습니다. 그는 “우리는 월드모델과 환경 데이터 수집을 통해 내년 말까지 임바디드 인텔리전스의 ‘챗GPT 순간’에 도달할 것으로 예상한다”고 말했습니다. 이에 따라 현재 로봇 AI의 수준이 ‘GPT-2’에 가깝다는 분석도 등장했습니다. 모리츠 바이엘-렌츠 라이트스피드 벤처 파트너스의 파트너는 “대형언어모델과 비교하자면, GPT-2와 같은 수준”이라고 밝혔습니다. 스타트업 로보커브(Robocurve) 의 제이 추이 창립자도 “일반화의 징후가 나타나고 모델들이 점점 더 나아지는 변곡점에 서 있다. 머지않아 챗GPT와 같은 순간이 올 것”이라고 말했습니다. 2019년 등장한 GPT-2는 생성 AI 발전에서 중요한 이정표였지만, 지금과 같은 챗봇 시대가 열린 것은 3년 뒤인 2022년 11월 챗GPT가 등장하면서부터입니다. 기술적 돌파구와 대중적 서비스 사이에는 그만큼 시간 차가 있었습니다. 로봇도 비슷한 과정을 거칠 가능성이 있습니다. 지금 당장 대중적인 로봇 시대가 열린 것이 아니라, GPT-2처럼 이후 폭발적인 발전을 위한 기술적 기반이 만들어지는 단계에 가깝다는 의미입니다. 따라서 왕싱싱이 말한 챗GPT 순간이 2~3년 뒤에 온다고 하더라도, 그것이 곧바로 대중적인 휴머노이드 로봇의 보급을 의미하는 것은 아닙니다. 왕샤오강 회장도 기술적 돌파구가 나타난 뒤 광범위한 상용화까지는 다시 4~5년이 걸릴 수 있다고 전망했습니다. 이처럼 지난 주말 중국의 두 행사를 종합하면 휴머노이드 산업의 현재 위치가 뚜렷하게 드러납니다. 로봇의 몸은 생각보다 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 그 몸을 제대로 움직일 두뇌는 아직 GPT-2 단계에 가깝습니다. 문제는 데이터입니다. 인터넷에 축적된 방대한 텍스트를 쉽게 활용할 수 있는 LLM과 달리 로봇은 현실 세계에서 직접 움직이며 데이터를 확보해야 합니다. 어떤 물체를 보고 어떻게 잡았는지, 실패했을 때 어떻게 수정했는지까지 모두 학습해야 합니다. 결국 로봇의 ‘챗GPT 순간’이 2~3년 뒤 찾아오더라도 그것이 곧 대중적인 상용화를 의미하지는 않습니다. GPT-2에서 챗GPT까지도 3년이 걸렸고, 로봇 업계에서는 기술적 돌파구 이후 광범위한 상용화까지 다시 4~5년이 걸릴 수 있다는 전망이 나옵니다. 로봇이 인간보다 빨리 달리는 시대는 이미 시작됐습니다. 하지만 로봇이 인간처럼 일하려면, 아직 케이블 하나를 제대로 꽂는 법부터 배워야 합니다.

“솔라 프로 4로 코드 리뷰 가능”…업스테이지, ‘코드 솔라’ 공개

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앤트로픽서 유행하는 클로드 코드 ‘/eli5’ 스킬…”코드를 그림으로 설명”

앤트로픽에서 ‘/eli5’ 스킬이 유행한다는 것은 AI가 코드를 빠르게 만들어낼수록 개발자가 이를 일일이 읽고 파악하는 부담도 커졌다는 것을 말합니다. 코딩 AI의 역할도 ‘코드를 설명하고 검토하는 것’까지 넓어지고 있다는 의미입니다.

메타, ‘뮤즈 스파크 1.2’ 오픈라우터에 현존 최저가로 할인

메타가 내놓은 오픈라우터의 ‘뮤즈 스파크 1.2’ 가격은 현존 최저가 수준으로 상당히 파격적입니다. 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 스페이스XAI 등도 비슷한 흐름이라, 기업과 개발자를 확보하기 위한 AI 업계의 가격 전쟁은 당분간 계속될 전망입니다.

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