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LLM과 성공 방정식 달라. 데이터 특성 이해,막탄 카지노 후기 자산화를 위한 가치 증명 중요

[디지털데일리 이건한기자] 정부는 최근 AI 시대에 한국이 경쟁력을 확보할 수 있는 특화 분야로 '제조'를 지목하고 관련 AI 산업 육성에 힘을 싣고 있다.반도체,막탄 카지노 후기배터리,조선 등 세계적인 제조업 클러스터를 보유한 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 '제조 AX(인공지능 전환)' 분야만큼은 확실한 우위를 점할 수 있다는 판단에서다.

특히 일상부터 스마트팩토리까지 아우르는 다양한 로봇과 그에 지능을 부여하는 AI가 결합된 '피지컬 AI' 육성은 2025년에 가장 중요한 화두였다.이는 지난 9월 출범한 대통령 직속 국가인공지능전략위원회가 공개한 'AI 행동계획' 중 기술혁신인프라 분과는 '제조 AI 2030 글로벌 전략' 수립을 통한 피지컬 AI 역량 강화를 주요 과제로 제시한 점에서도 확인된다.또한 전략위는 현재의 AI 기술 트렌드가 기존의 대형언어모델(LLM)을 넘어 피지컬 AI와 에이전트(Agent)가 주도하는 '2단계(Phase 2)'에 진입했다고 판단,그에 대한 구체적인 대응 전략을 마련할 계획이다.

이 가운데 전문가들은 피지컬 AI가 기존 LLM 기반 AI 산업과 다른 성공 방정식을 요구한다고 말한다.텍스트 기반의 LLM이 인터넷에 널린 방대한 디지털 데이터를 먹고 자랐다면,로봇과 물리 세계를 다루는 피지컬 AI는 데이터의 성격부터 수집,학습 방식까지 차원이 다른 접근이 요구되는 까닭이다.

◆ '디지털 희토류' 피지컬 AI의 데이터 장벽

현재 피지컬 AI 산업이 직면한 근본적인 도전 과제는 바로 '데이터' 확보다.AI 학습용 데이터는 모든 AI 분야에서 핵심 자원으로 꼽히지만,막탄 카지노 후기피지컬 AI 분야에 필요한 데이터는 남다르다.'디지털 희토류(Digital Rare Earth,희소광물)'에 비유될 만큼 희귀하며 정제도 쉽지 않은 까닭이다.

이는 데이터의 원천이 가상공간이 아니라 물리적 현실인 점에 기인한다.피지컬 AI는 기본적으로 카메라 센서를 이용해 현실세계를 인지하며 인간과 같은 물리 법칙으로 주변 물체와 상호작용해야 한다.따라서 물리법칙이 '글'로만 설명됐던 텍스트 기반 전통 AI의 학습 데이터는 피지컬 AI 모델에게 큰 효용을 갖기 어렵다.예컨대 '농구공을 바닥에 던지면 튕긴다'는 텍스트 형태의 물리 법칙 데이터가 있다고 가정하자.이는 현실에서 '어떤 바닥에 던지는지','어느 정도 힘으로 던지면 얼마나 튀어 오르는지'처럼 글로 정의하기 어려운 무수한 현실 변수의 영향을 받기 때문이다.

또한 로봇 AI 학습에 필요한 인간의 행동 데이터는 '휘발성'도 강하다.인터넷에 글을 남기면 디지털 기록으로 영구 보존되는 것과 달리,공장이나 주방에서 사람이 수행하는 작업 동작(Motion)은 한 번 행해지면 디지털 기록 없이 허공으로 사라진다.이를 체계적으로 포착하고 디지털 자산으로 전환하는 것 자체가 피지컬 AI 기업들의 최대 난제로 꼽힌다.

이러한 한계를 극복하기 위해 산업계에서는 다양한 고육지책을 시도하고 있다.첫째는 텔레오퍼레이션(Teleoperation),즉 인간이 원격으로 로봇을 조종하며 학습 데이터를 생성하는 방식이다.두번째로 작업자가 직접 웨어러블 카메라 등을 착용하고 직접 도구를 다루는 모습을 촬영해 데이터로 활용하는 방식도 있다.조금 더 경제적인 방식은 현실과 유사한 가상환경을 구축해 인공적으로 물리 데이터를 생성하는 시뮬레이션이다.다만 복잡한 환경이나 동작에 대한 물리 데이터를 온전히 구현하기 어렵다는 단점이 있다.그 외에 유튜브 등에서 영상을 수집하는 방식도 있지만 규모 대비 품질이 낮고 정제가 어렵다는 단점이 따른다.

◆ LLM과 다른 세상.피지컬 AI의 현실적 제약

데이터 수집 문제 외에도 피지컬 AI는 LLM보다 다양한 제약을 안고 있다.첫째는 '실시간 추론'의 압박이다.LLM은 답변 생성에 수 초가 걸려도 사용자가 기다릴 수 있다.오히려 추론에 시간을 들인 만큼 더 정확한 답을 얻을 수 있기도 하다.반면 AI 로봇은 상황이 다르다.센서 데이터를 입력받고 10초 뒤에 행동을 결정한다면 물리적 환경은 이미 변해버린다.가상보다 복잡한 현실에서 오히려 더욱 즉각적인 판단과 행동,정확성까지 삼박자를 모두 만족해야 한다는 의미다.

둘째는 '하드웨어 종속성'이다.피지컬 AI는 로봇 팔,손,막탄 카지노 후기센서 등 다양한 하드웨어와 결합해 작동한다.그러나 제조 현장만 해도 공장마다,공정마다 각기 다른 도구를 사용하는 것은 단일한 범용 피지컬 AI 플랫폼으로 모든 문제를 해결하기 어렵게 만든다.

마지막으로 높은 '실패 비용'이다.챗GPT가 엉뚱한 답변을 내놓는 환각 현상은 경우에 따라 웃어넘길 수 있다.반면 로봇의 오작동은 고가의 장비 파손이나 인명 사고로 직결될 수 있다.따라서 피지컬 AI는 LLM보다 훨씬 엄격한 수준의 신뢰성과 안정성을 담보해야 한다.궁극적으로 이를 위해 신뢰할 수 있는 고품질 피지컬 AI 학습 데이터 확보,안전한 작동 기준 마련은 더욱 중요한 과제로 돌아온다.

◆ 제조 AI 데이터 "수집만큼 '쓰임새 증명'도 중요"

이 가운데 중국의 정치적 특수성을 제외하면 한국은 제조 분야에서 전세계 최상위 수준의 경쟁력,데이터,인프라를 보유한 국가로 꼽힌다.우리 정부도 선택과 집중을 위해 제조 AX 육성에 공을 들이는 이유다.실제로 엔비디아 등 현지 제조산업이 약한 국가의 빅테크 기업들이 한국의 풍부한 제조 데이터를 부러워한다는 업계의 분석도 따른다.무엇보다 이는 정부의 피지컬 AI 산업 육성 행보가 '디지털 희토류 전략화' 차원 등에서 한층 정교해질 필요로도 이어진다.



이와 관련해 피지컬 AI 전문기업 카본식스의 서형주 CTO는 데이터의 가치 증명이 최우선 과제라고 제언한다.카본식스는 국내 최초로 제조업 분야에서 인간 모방학습 기반의 로봇손 표준 폼 '시그마키트' 상용화에 성공한 피지컬 AI 기업이다.서 CTO는 현재 제조 대기업들은 이미 자사 데이터의 유일성과 영향력을 이해하며 핵심 자산으로 통제 중이라고 봤다.그만큼 정부도 이에 발맞춰 한국이 보유한 제조 데이터의 가치를 올바르게 이해하고 대응할 필요가 있다는 것이다.

그는 "피지컬 AI 데이터를 배터리의 핵심 소재이자 희토류인 '리튬'에 비유해보자.배터리가 발명되기 전까지 리튬의 가치는 아무도 몰랐다"며 "피지컬 AI 학습에 필요한 데이터도 결국 공장 자동화나 장비 수명 연장 등,실제 가치로 가공될 때 제 가치를 찾을 것"이라고 말했다.이어 "그만큼 데이터를 단순히 모으고 통제하는 것보다 제조 AI 기술에 대한 R&D를 제1과제로 적극 지원할 이유가 있다.그 과정에서 우리 데이터의 진정한 쓸모를 입증하고 수집 전략도 더 정교해질 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

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