AI(Artificial intelligence), 2001년 스티븐 스필버그의 영화가 상영될 때까지도 AI가 어떻게 삶에 들어올지 몰랐다. 2016년 3월, 이세돌 선수가 알파고에게 패배했을 때 우리는 AI 시대가 다가오고 있음을 예견했다. 그러나 인공지능이 삶 속으로 얼마나 빠르게 들어와 일상이 될지는 미처 알지 못했다. 2022년 11월 30일 챗GPT가 공개되면서 AI 시대는 본격적으로 열렸다. 알파고가 인간을 넘어선 특별한 기계처럼 보였다면, 챗GPT는 글을 쓰고 번역하며 정보를 찾고 생각을 정리하는 일상 도구가 되었다. 2016년에 충격으로 마주했던 미래가 불과 6년 만에 우리의 생활 속으로 들어온 것이다.
참고로 2016년 3월, 이세돌 9단은 <알파고>와 벌인 다섯 차례 대국에서 1승 4패를 기록했다. 비록 전체 대결에서는 패했지만, 제4국에서 거둔 단 한 번의 승리는 인간이 알파고를 꺾은 기념비적인 기록으로 남았다. 그로부터 10년이 지난 지금, ‘신공지능’이라 불리는 세계 최강 신진서 9단조차 다른 바둑 AI <카타고>를 상대로 두 점을 먼저 놓고 대결한다. 대국을 준비하기 전에는 두 점 접바둑으로 한 번도 이기지 못했고, 세 점을 놓아야 안정되게 이길 수 있었다고 한다. 10년 사이에 AI는 인간 최고수를 이기는 수준을 넘어, 인간 최고수가 접바둑으로 도전해야 하는 존재가 되었다.
AI는 사람이 미리 세운 논리 규칙에 따라 문제를 하나씩 풀기보다, 방대한 자료에서 반복되는 유형과 확률 관계를 찾아 답을 산출한다. 모든 AI가 논리를 사용하지 않는 것은 아니지만, 오늘날 AI 혁명을 이끄는 핵심은 규칙 중심 방식보다 통계와 학습을 바탕으로 한 방식이다. 이러한 접근은 이제 거의 모든 영역으로 퍼지고 있다.
대표 사례가 대규모 언어 모델(LLM)을 바탕으로 한 챗GPT다. 챗GPT는 문장의 뜻을 사람처럼 이해하고 논리 규칙만으로 답을 만드는 것이 아니라, 방대한 언어 자료를 학습하여 다음에 올 말과 가장 적절한 답을 확률로 예측한다. 그런데 그 결과가 단순한 문장 완성을 넘어 번역·요약·분석·추론·글쓰기까지 확장되고 있다.
AI는 언어와 지식의 영역을 넘어 인간의 몸이 하던 일에도 진입하고 있다. 이를 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라고 부른다. 직립보행, 계단 오르기, 물건 옮기기, 험한 산길 걷기처럼 인간만이 능숙하게 할 수 있다고 여겼던 동작을 로봇이 학습한다. AI가 챗GPT를 통해 인간의 언어 세계에 들어왔다면, 피지컬 AI는 로봇의 몸을 입고 인간의 생활 공간과 노동 현장으로 들어오고 있다.
2001년 스티븐 스필버그 감독의 영화 <A.I>에 등장하는 인간형 로봇 데이비드는, 오늘날의 개념으로 보면 대규모 언어 모델과 피지컬 AI가 결합한 존재라고 할 수 있다. 그는 인간의 말을 이해하고 대화를 나눌 뿐 아니라, 보고 듣고 걸으며 주변 환경에 대응한다. 여기에 인간의 감정까지 인식하고 사랑을 표현하도록 설계되었다. 챗GPT와 같은 언어 AI가 로봇의 몸을 입고 감각과 운동 능력까지 갖춘 모습인 셈이다. 제품의 성능에 따라서 가격이 결정될 수 있는 것으로도 보인다.
오늘날 AI 발전을 크게 언어 모델과 피지컬 AI로 나누어 볼 수 있다. 대규모 언어 모델(LLM)은 이미 문자로 축적된 방대한 자료를 학습하고, 대규모 연산 시설을 확충하면서 성능을 높여 왔다. 언어는 문장과 단어로 분절하여 저장하고 복제하며 대량으로 처리할 수 있다. 따라서 LLM은 하나의 모델을 수많은 사용자에게 동시에 제공하는 규모화가 비교적 쉽다.
피지컬 AI는 사정이 다르다. 로봇이 걷고, 계단을 오르며, 물건을 집고, 사람과 함께 일하려면 인간의 행동 자료를 꾸준히 수집해야 한다. 그러나 인간 행동은 언어처럼 단순하게 기록하고 평균화하기 어렵다. 같은 문을 여는 동작도 문의 무게와 손잡이 모양, 사람의 키와 힘, 서 있는 자세, 주변 장애물에 따라 달라진다. 행동은 몸과 환경이 만나는 순간에 일어나므로, 동작만 기록해서는 그 안에 담긴 힘과 균형, 감각과 판단을 모두 포착할 수 없다.
미국은 거대 언어 모델과 연산 기반 시설에서 앞서가고 있으며, 중국은 방대한 제조업 기반과 로봇 생산 능력을 바탕으로 피지컬 AI를 빠르게 확장하고 있다. 물론 미국에도 강한 로봇 기업이 있고 중국도 언어 모델을 개발하므로, 두 나라를 완전히 나눌 수는 없다. 다만 미국이 언어와 연산을 중심으로 AI를 규모화한다면, 중국은 공장과 생활 현장에서 로봇을 생산하고 배치하면서 AI에 몸을 입히는 데 강점을 보인다고 말할 수 있다.
성공 가능성과 확장 속도만 보면 LLM이 앞서갈 것으로 보인다. 언어 자료는 이미 디지털 세계에 대량으로 축적되어 있지만, 인간 행동은 매번 다른 몸과 환경 속에서 새롭게 나타나기 때문이다. 행동을 하나의 평균값으로 만들면 예외 상황에 대응하기 어렵고, 지나치게 규범화하면 인간 행동이 지닌 유연성을 잃는다. 그럼에도 피지컬 AI는 예상보다 빠르게 공장과 물류창고를 넘어 가정과 일상으로 들어오고 있다. AI가 언어를 통해 인간의 생각 가까이 왔다면, 이제는 로봇의 몸을 입고 인간의 생활 공간으로 들어오고 있는 것이다.
언어 모델은 컴퓨터·스마트폰·안경 같은 매체를 거쳐 인간과 만난다. 잘못된 답을 하더라도 대체로 화면과 언어 안에 머문다. 그러나 피지컬 AI는 인간과 같은 공간에서 움직이며 사람의 몸과 재산, 생명에 직접 영향을 준다. 로봇이 한 걸음 잘못 내딛거나 물건을 잘못 잡고, 자율주행차가 순간 판단을 그르치면 곧바로 사고로 이어질 수 있다. 따라서 피지컬 AI에서는 성능보다 먼저 안전을 물어야 하며, 정확성뿐 아니라 멈춤, 회피, 통제, 책임 소재까지 설계해야 한다.
자율주행차는 피지컬 AI가 일상으로 들어오는 대표 사례다. 미국에서는 웨이모가 이미 여러 도시에서 운전자 없는 유료 로보택시를 운행하고 있다. 다만 이는 지정된 지역과 조건에서 이루어지는 상용 서비스이며, 어디서나 달리는 완전자율주행 자동차가 일반 소비자에게 보급된 단계는 아니다. 한국은 아직 실증과 제도 정비를 거쳐 상용화로 나아가는 과정에 있다.
이제 인간은 인간이나 자연이 아닌 기계와 교감(?)하는 시대가 올 것인가? 둘째 인간 생활은 어떻게 바뀔 것인가? 결국 문제있는 인간이 필요없는 세상일 것인데, 문제업는 인간이 있을까?
고경태 목사(형람서원 대표, 주님의교회)
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