AI에게 작년에 썼던 글을 주고
토론을 시켜봤습니다
가장 최신의 방식으로 과거의 콘텐츠를 되살려봤다
어제 소셜미디어를 통해 일론 머스크가 로봇 옵티머스의 개발 상황 동영상을 공유했습니다. 놀라웠지만, 이미 예견된 일이었습니다. 읽어보신 분도 계시겠지만 2024년 2월, 저는 '로봇이 온다'라는 가상 대담 형식의 글을 이곳 브런치에 연재한 적이 있습니다.
이걸 다시 연재하긴 뭐해서 재미있는 방법이 없을까 생각하다가 AI를 활용해서 두 가지 방법으로 보여드려야겠다고 생각했습니다. 첫 번째는 Google의 'NotebookLM'이라는 기능입니다. 이 도구를 이용하면, 텍스트 자료를 주고 가상 인물의 대담을 만들어낼 수 있습니다. 처음에 써보고 소름이 돋았습니다. wave 파일로 내려받을 수가 있는데 제가 갈무리해서 공유를 위해 유튜브에 올렸습니다. 제가 원고를 써주지 않았고, 다만 "작년에 연재했던 1~7화까지의 텍스트를 참조하고, 옵티머스가 2025년 5월에 춤을 추게 되었다는 기사를 검색해서 그동안 있었던 변화들을 반영하면서 대담을 나눠라. 특히 중국 로봇의 발전을 언급해라."라고 지시를 내렸습니다. 한 번 들어보시죠.
두 번째로는 LLM의 활용입니다. 제가 좀 쉽게 다가가 보려고 당시 연재를 할 때 가상의 대담 형식으로 풀었습니다. 그러다보니 내용이 너무 장황하고 길어졌었는데, 이걸 좀 줄여서 기사형식으로 작성해보라고 지시했습니다. 앤트로픽의 Claude 라는 AI입니다. 제가 썼던 연재 1에서 7까지 내용을 보고 AI가 정리, 요약해준 내용은 다음과 같습니다.
전문을 아래에 옮겨봤습니다. Claude가 정리한 그대로입니다.
BMW 생산라인의 충격적 결정이 예고하는 미래
2024년 1월 24일, BMW가 사우스캐롤라이나주 스파턴버그 공장 생산라인에 휴머노이드 로봇을 투입하기로 결정했다는 소식이 전해졌다. 이는 단순한 기업의 기술 도입이 아니라, 인류가 맞이할 거대한 변화의 서막이었다.
로봇 기술의 변곡점
보스턴다이내믹스의 아틀라스가 공중제비를 돌고, 빅독이 빙판 위에서 균형을 잡는 영상은 많은 이들에게 충격을 주었다. 하지만 2023년부터 등장한 Figure와 Tesla의 Optimus로 대표되는 '새 로봇'들은 이전과는 완전히 다른 차원의 혁신을 보여주고 있다. 이들 새 로봇의 가장 큰 특징은 세 가지로 요약된다: 1. 인간과 함께하거나 인간을 대체하도록 설계 2. 시각정보와 LLM 연계로 차원이 다른 인공지능 구현 3. 전기 액추에이터로 정교한 움직임 가능
인간을 위한, 인간처럼 움직이는 로봇
새 로봇들은 재난 현장이나 군사 목적이 아닌, 인간의 일상 속으로 들어오도록 설계되었다. Figure의 사양을 보면 키 170cm, 몸무게 60kg, 20kg의 물건을 들 수 있으며, 시속 4.32km로 걷는다. 화려한 묘기는 없지만 인간과 유사한 체형과 속도를 갖췄다. 이는 개념적 전환을 의미한다. 아틀라스가 DARPA의 지원으로 재난로봇대회를 위해 만들어진 것과 달리, 새 로봇들은 처음부터 '상업적으로 가치 있는' 로봇을 목표로 한다. 인간이 하는 일을 그대로 대체할 수 있도록 인간의 손가락과 유사한 정교한 손, 인간과 같은 두 다리를 갖췄다.
기존 자동화가 해결하지 못한 문제들
자동차 공장에는 이미 수많은 산업용 로봇이 있다. 하지만 왜 BMW는 새로운 휴머노이드 로봇을 도입하려 할까? 답은 간단하다. 기존 자동화 설비는 '규격화된 반복 작업'에만 최적화되어 있기 때문이다. 화장품 뚜껑을 닫는 단순한 작업도, 용기 디자인이 자주 바뀐다면 그때마다 새로운 설비를 설계해야 한다. 토마토나 딸기를 따는 일은 열매의 위치와 높이가 제각각이어서 자동화가 더욱 어렵다. 반면 인간은 두 눈으로 상황을 파악하고, 자유롭게 움직이는 두 손으로 어떤 작업이든 유연하게 대응할 수 있다. 새 로봇들은 바로 이 인간의 유연성을 그대로 구현하려 한다.
일론 머스크의 야심찬 계획
Tesla의 CEO 일론 머스크는 옵티머스를 단순한 로봇이 아닌 회사의 미래로 보고 있다. 그는 "Tesla는 자동차 회사가 아니라 AI 회사, 로봇 회사"라고 선언했으며, 실제로 자동차의 자율주행 기술을 로봇에 그대로 적용하고 있다. 머스크의 접근법은 SpaceX에서와 동일하다. 기존 부품을 조합하는 것이 아니라, 필요한 모든 부품을 직접 설계하고 제작한다. 로봇의 핵심인 액추에이터도 마찬가지다. Tesla는 모터와 스프링을 조합해 '탄력 있는 움직임'을 구현하는 새로운 액추에이터를 개발하고 있다. 이러한 기술 혁신은 단순히 공장 자동화를 넘어, 인간의 일상 전반을 바꿀 잠재력을 가지고 있다. BMW의 결정은 그 시작점일 뿐이다.
고양이의 뇌에서 찾은 답, 그리고 매트릭스가 현실이 되다
새 로봇들이 기존 로봇과 구별되는 가장 혁명적인 특징은 인공지능과의 결합 방식이다. 보스턴다이내믹스의 로봇들이 라이다(LiDAR)로 주변을 인식했다면, Tesla의 Optimus와 Figure는 인간처럼 '눈'으로 세상을 본다.
시각 인식의 혁명적 발전
1950년대 과학자들은 고양이의 뇌를 연구하다가 놀라운 발견을 했다. 고양이가 직선을 볼 때 특정 각도에 반응하는 뉴런이 각각 다르다는 것이다. 이 발견은 합성곱 신경망(CNN)의 토대가 되었고, 결국 알파고의 딥러닝과 현재의 대규모 언어모델(LLM)로 발전했다. 20년 전만 해도 로봇이 시각으로 사물을 구분하는 것은 거의 불가능에 가까웠다. '똥인지 된장인지 찍어먹어 봐야 안다'는 속담처럼, 형태와 색깔만으로는 사물을 정확히 구분하기 어려웠기 때문이다. 하지만 컴퓨터 하드웨어의 폭발적인 발전과 함께 상황은 완전히 바뀌었다. 현재의 인공지능은 인간이 인식하는 것과 거의 동일한 수준으로 시각 정보를 처리할 수 있다. 새 로봇들은 이 기술을 활용해 화장품 용기의 크기나 모양이 달라도 뚜껑을 닫을 수 있고, 잘 익은 딸기를 골라 딸 수 있다.
LLM과 로봇의 만남
2024년, 푸조는 모든 차량에 ChatGPT를 탑재한다고 발표했다. 이는 단순한 음성 인식을 넘어, 자연스러운 대화와 상황 이해가 가능한 AI를 의미한다. 로봇 분야에서도 같은 혁신이 일어나고 있다. GPT-4를 탑재한 실험용 로봇은 인간의 말을 듣고 그에 맞는 행동을 수행한다. "TV를 켜줘"라는 명령에 단순히 전원을 켜는 것이 아니라, 리모컨을 찾고, 채널을 돌리며, 심지어 이전 시청 기록을 바탕으로 프로그램을 추천하기도 한다.
절차기억의 공유: 매트릭스가 현실이 되다
가장 혁명적인 발전은 '학습의 공유'다. 구글과 스탠포드가 개발한 Mobile Aloha 로봇은 인간이 50번 시범을 보이면 그 동작을 학습한다. 하지만 진짜 혁신은 그 다음이다. 학습한 데이터를 클라우드에 업로드하면, 전 세계 모든 같은 모델의 로봇이 즉시 그 기술을 습득할 수 있다. 영화 매트릭스에서 네오가 헬기 조종술을 다운로드 받는 장면이 현실이 된 것이다. 미국에서 누군가 양털 깎는 기술을 로봇에게 가르치면, 한국 대관령의 로봇도 즉시 그 기술을 사용할 수 있다. Tesla는 이미 자동차에서 이 방식을 활용하고 있다. 전 세계 Tesla 차량이 도로를 달리며 쌓은 주행 데이터가 중앙 서버로 전송되고, 이를 통해 모든 차량의 자율주행 능력이 향상된다. Optimus도 같은 방식으로 발전하고 있다.
블랙박스 문제와 인공지능의 한계
하지만 이러한 발전에는 근본적인 문제가 있다. 인공지능이 어떻게 작동하는지 정확히 알 수 없다는 '블랙박스' 문제다. 알파고가 왜 특정한 수를 두는지 개발자조차 설명할 수 없듯이, 로봇의 행동 원리도 완전히 이해하기 어렵다. 이는 단순한 기술적 한계가 아니다. 신경망을 충분히 촘촘하게 만들고 정제된 데이터를 대량으로 입력하면 인공지능이 만들어지지만, 그 내부 작동 방식은 여전히 미스터리다. 이러한 불확실성은 인공지능 로봇이 광범위하게 사용될 때 예측 불가능한 문제를 야기할 수 있다.
산업 현장의 변화 전망
새 로봇들의 등장은 제조업 전반에 지각변동을 일으킬 것으로 보인다. 지금까지 자동화가 어려웠던 수많은 작업들 - 복잡한 조립, 불규칙한 물체 다루기, 품질 검사 등 - 이 로봇으로 대체될 수 있다. 더 나아가 이들 로봇은 단순 노동을 넘어 서비스업, 의료, 농업 등 다양한 분야로 확산될 가능성이 높다. 인간의 언어를 이해하고 유연하게 대응할 수 있는 로봇은 기존 자동화 기술과는 차원이 다른 변화를 가져올 것이다. 이러한 기술 발전은 흥미롭지만 동시에 우려스럽기도 하다.
20세기 대공황의 교훈과 21세기의 트롤리 딜레마
휴머노이드 로봇의 등장은 단순한 기술 발전이 아니다. 20세기 초 컨베이어 벨트가 가져온 대량생산 시대처럼, 우리 사회 전반에 근본적인 변화를 예고하고 있다.
컨베이어 벨트의 역사적 교훈
헨리 포드가 자동차 생산에 컨베이어 벨트를 도입했을 때, 생산 시간은 630분에서 93분으로 단축되었다. 하지만 이 혁신적인 기술은 예상치 못한 결과를 가져왔다. 수많은 노동자가 일자리를 잃었고, 구매력이 사라진 시장은 결국 대공황으로 이어졌다. 1932년 미국의 실업자는 5,000만 명을 넘었고, 독일의 실업률은 40%까지 치솟았다. 찰리 채플린의 '모던타임스'(1936)는 이 시대의 아픔을 생생히 담아냈다. 컨베이어 벨트라는 혁신 기술이 인류 역사상 최악의 경기 침체를 가져온 것이다.
새로운 트롤리 딜레마
자율주행차가 직면한 윤리적 딜레마는 휴머노이드 로봇에서 더욱 복잡해진다. 5명을 구하기 위해 1명을 희생시킬 것인가? 이 고전적인 문제는 자율주행차에서는 비교적 단순하다. 운전자가 핸들을 잡았는지, AI가 제어하는지에 따라 책임 소재가 명확하기 때문이다. 하지만 로봇은 다르다. 로봇의 행위는 인간의 지시에 의해 촉발되지만, 그 해석과 실행은 로봇의 AI가 담당한다. 만약 "망고를 깎아와"라는 지시에 로봇이 애완견 '망고'를 해친다면, 그 책임은 누구에게 있을까? 지시를 내린 인간인가, 잘못 해석한 로봇인가, 아니면 그런 혼동 가능성을 예측하지 못한 개발자인가?
통제의 환상과 현실
인공지능의 통제는 두 가지 이유로 실패할 가능성이 높다. 첫째, 기술의 민주화다. 과거 방 하나 크기였던 컴퓨터가 이제는 손바닥 위에 올라온 것처럼, 현재 빅테크가 독점하는 AI 기술도 곧 누구나 사용할 수 있게 될 것이다. Stable Diffusion이 보여주듯, 오픈소스 AI는 어떤 규제도 피해갈 수 있다. 둘째, AI의 본질적 특성이다. 인공지능은 인간이 생산한 데이터로 학습하기 때문에 필연적으로 인간을 닮는다. 현재는 여러 제약을 통해 AI를 통제하려 하지만, 이는 표면적인 굴레에 불과하다. 핵심 알고리즘 자체를 통제하는 것은 불가능하며, 이러한 굴레는 언젠가 벗겨질 수밖에 없다.
데이터 오염과 인공지능의 붕괴 위기
아이러니하게도 인공지능의 발전은 스스로를 위협하고 있다. 인터넷은 이미 AI가 생성한 콘텐츠로 넘쳐나고 있으며, 이러한 '오염된' 데이터로 학습한 AI는 다양성을 잃고 편향될 수밖에 없다. 연구에 따르면 AI가 생성한 데이터로 재학습을 반복하면 몇 세대 만에 창의성과 다양성이 급격히 감소한다. 이는 인간이 직접 생산한 콘텐츠의 가치가 오히려 상승할 수 있음을 시사한다. 이미 주요 AI 기업들이 언론사와 콘텐츠 계약을 맺는 이유도 여기에 있다.
준비되지 않은 미래
가장 큰 문제는 기술 발전 속도와 제도적 대응 사이의 간극이다. 일론 머스크가 2025년 옵티머스 출시를 예고했지만, 이에 대한 법적, 제도적 준비는 전무한 상태다. 온라인 플랫폼 공정화법 논란에서 보듯, 하나의 법안을 만드는 데도 수년이 걸린다. 유럽연합처럼 규제에 적극적인 곳조차 신기술의 초기 확산을 효과적으로 통제하지 못한다. 로봇이 일으킨 사고의 책임 소재, 일자리 대체에 대한 사회적 안전망, 로봇과 인간의 상호작용 가이드라인 등 준비해야 할 과제는 산적해 있다.
우리가 마주할 미래
휴머노이드 로봇의 시대는 이미 시작되었다. 2024년 BMW의 결정은 시작에 불과하며, 향후 몇 년 내에 제조업, 서비스업, 농업 등 전 산업에 걸쳐 로봇 도입이 가속화될 것이다. 이는 단순히 일자리 문제를 넘어선다. 인간과 유사한 외형과 지능을 가진 존재와 함께 살아가는 것은 우리의 정체성, 관계, 가치관 전반에 영향을 미칠 것이다. 특히 LLM과 결합된 로봇이 인간의 감정적 욕구까지 충족시킬 수 있게 되면, 그 파급효과는 예측하기 어렵다. 역사는 기술 혁신이 가져온 급격한 변화에 제대로 대응하지 못했을 때의 참혹한 결과를 보여준다. 20세기 초 컨베이어 벨트가 가져온 대공황처럼, 준비되지 않은 로봇 시대는 또 다른 사회적 혼란을 야기할 수 있다.
지금 필요한 것은 기술 발전을 막는 것이 아니라, 그 변화를 예측하고 준비하는 것이다. 로봇과 함께 살아갈 미래를 위한 교육, 제도, 윤리적 가이드라인을 지금부터 논의하고 준비해야 한다. 그렇지 않으면 우리는 또 한 번 기술 앞에 무력한 인간이 될 수밖에 없다. 휴머노이드 로봇의 시대, 그것은 유토피아일 수도 디스토피아일 수도 있다. 선택은 지금 우리가 어떻게 준비하느냐에 달려 있다.
어떠신가요? 미래가 겁나지 않으십니까?
