LLM의 다음 진화: 피지컬 AI는 어떻게 ‘현실 세계’를 학습하는가?
[피지컬 AI 최전선] 앤디 정 제너럴리스트 공동창업자
엔비디아·베조스 투자 받은 AI 스타트업… K-이노베이션 나이트 기조연설
‘프로그램된 완벽함’의 허상과 인간의 ‘직관적 물리학’
27만 시간, 46년의 경험... ‘스케일링 법칙’ 로봇에 적용하다
실수를 스스로 수정하는 로봇… “마법 같은 일”
더밀크의 시각: 원샷 어셈블리… 피지컬 AI 혁명 온다
2022년 11월 30일, 오픈AI가 챗GPT를 공개했을 때 전 세계는 대규모 언어 모델(LLM)이 보여준 유창함과 추론 능력에 압도됐다. AI가 시를 쓰고, 코딩을 하며 인간의 언어로 복잡한 철학적 난제를 논할 수 있게 됐기 때문이다.
‘지식’의 영역에서 AI는 인간을 넘어서거나 대등한 수준에 도달한 것처럼 보였다. 그러나 디지털 세계를 벗어나면 여전히 풀리지 않는 문제가 자리 잡고 있었다. ‘물리적 현실 세계(Physical World)’라는 장벽이었다.
디지털 세계에서 박사급 인재처럼 보이는 AI가 왜 현실 세계에서는 유치원 아이보다 못한 존재가 되는걸까? 왜 AI는 어린이도 하는 식기세척기에 그릇을 넣거나 흐트러진 빨래를 개는 단순한 작업을 수행하지 못하는 이유는 뭘까.
이 오래된 난제, 즉 ‘모라벡의 역설(Moravec's paradox)’은 로봇 공학이 수십 년간 넘지 못한 거대한 산이었다. 텍스트와 이미지 데이터는 인터넷상에 무한히 존재하지만, 로봇이 현실과 부딪히며 배우는 ‘행동 데이터’가 턱없이 부족하기 때문이라는 게 전문가들의 진단이다.
이러한 상황에서 2024년 샌프란시스코에 설립된 로봇 AI 스타트업 ‘제너럴리스트 AI(Generalist AI, Inc.)’가 새로운 돌파구를 마련, 업계의 주목을 받고 있다. 언어 모델을 넘어 물리 법칙을 이해하며 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동할 수 있는 ‘피지컬 AI(Physical AI, 물리적 AI)’ 특화 파운데이션(foundation, 기초) 모델 ‘GEN-0’를 선보인 것이다.
일찌감치 피지컬 AI의 가능성을 알아본 엔비디아와 제프 베조스 아마존 창업자의 투자 회사 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions) 등이 제너럴리스트의 초기 투자자로 참여해 이들의 혁신을 지원하고 있다.
제너럴리스트 공동창업자이자 최고과학책임자(Chief Scientist)인 앤디 정(Andy Zeng)은 기존의 로봇 공학이 간과해왔던 미지의 영역에 답이 있다고 주장한다. 로봇이 통제된 실험실을 벗어나 실제 현실 세계에서 가치를 창출하려면 단순한 지능을 넘어 인간이 본능적으로 지닌 ‘물리적 상식(Physical Commonsense)’을 갖춰야 한다는 것이다.
