제프 베조스 등의 투자를 받은 AI 스타트업 '제너럴 인튜이션'은 인공지능(AGI) 구현을 위해 기존 텍스트 대신 비디오 게임 데이터로 '세계 모델'을 학습시키고 있습니다. CEO 핌 드 위트는 게임 데이터가 공간과 시간에 대한 물리적 이해도를 높여 로봇 공학 등 실제 세계에 적용되는 물리적 AI의 핵심을 채워줄 것으로 봅니다. 본문은 기업의 분리 배경부터 향후 국방 분야 적용 시 직면할 윤리적 쟁점까지 다루는 TechCrunch 팟캐스트 에피소드를 소개합니다.
샌프란시스코의 비영리단체 '프로젝트 오픈 핸드'는 의학적 맞춤 식사를 제공하기 위해 로봇 자원봉사자를 도입했습니다. 코로나19 팬데믹 이후 기업 자원봉사자가 크게 줄어 인력난을 겪으면서, 식재료 배치 작업을 돕는 AI 로봇을 구독 형태로 임대해 업무 효율을 높인 것입니다. 이는 비영리 단체에서도 혁신 기술을 적극 수용해 운영의 한계를 극복할 수 있음을 보여줍니다.
최근 공개된 휴머노이드 로봇의 행동이 사람의 원격 조종(Teleoperation)이 아니라 자율적인 판단에 의한 것이라는 주장이 제기되었습니다. 저자는 2010년대 로봇 기술과 달리 현재 기술은 실시간으로 시각 정보를 처리하고 행동을 생성하는 '물리적 AI(Physical AI)'의 탄생을 의미한다고 강조합니다. 이는 단순한 텍스트 기반 지능을 넘어 실제 세계에서 작동하는 AI의 중요한 진전으로 평가됩니다.
미국의 연구진들은 AI의 발전이 텍스트를 넘어 물리적 환경을 이해하는 '세계 모델(World Models)'로 확장되고 있으나, 정책 입안자들은 그 심각성을 인지하지 못하고 있다고 경고합니다. 차세대 로봇 공학과 자율주행 등 '물리적 AI'를 주도하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 파워와 견고한 공급망이 필수적인데, 미국은 중국의 빠른 추격 속에 하드웨어 공급망 병목 현상과 국가 안보 및 사생활 침해 등 새로운 사회적 위험에 직면해 있습니다.
로봇 개발자들을 위한 시뮬레이션 도구를 구축하는 스타트업 안티오크(Antioch)가 850만 달러(약 113억 원)의 시드 투자를 유치했습니다. 이 회사는 자율주행차와 같은 물리적 AI 에이전트를 가상 환경에서 훈련할 때 발생하는 '시뮬레이션-현실 간극(sim-to-real gap)'을 줄이는 솔루션을 제공합니다. 개발자들이 대규모 자본 없이도 AI 코딩 툴인 커서(Cursor)처럼 로봇을 가상으로 테스트하고 훈련시킬 수 있는 환경을 조성하는 것이 핵심입니다.