[기사 스크랩] 로봇 돕는 AI, AI 돕는 로봇...AI '최종 병기'는 로봇

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기사 제목 : 로봇 돕는 AI, AI 돕는 로봇...AI '최종 병기'는 로봇

기사 링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=157260

로봇 돕는 AI, AI 돕는 로봇...AI '최종 병기'는 로봇 - AI타임스

 

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본문 및 헤드라인

 

최근 인공지능(AI) 로봇에 대한 이야기가 부쩍 눈에 띕니다.

 미국의 유명 스타트업 액셀러레이터 Y 콤비네이터는 올해 투자 1순위로 AI 로봇 분야를 꼽았습니다. 또 오픈AI와 마이크로소프트, 소프트뱅크 등이 휴머노이드 투자에 나섰다는 이야기도 들려왔습니다. 테슬라를 비롯해 많은 기업과 투자사들이 AI 로봇에 집중하는 분위기입니다. 우리 정부도 이 분야를 주목하고 있습니다.

 AI 로봇은 기존 로봇과는 다른, 대형언어모델(LLM)을 적용한 로봇을 말합니다. LLM 도입으로 로봇은 기존 한계를 깨고 비약적인 발전 계기를 마련했다는 평가입니다. 이 분야의 선두는 구글로, 지난해부터 LLM과 로봇을 연결하는 연구가 본격화됐습니다.

 올들어 관련 연구가 쏟아지고 있으며, 지난달에는 메타가 본격적으로 뛰어들었습니다. 구글은 로봇이 인간처럼 말하는 도중 제스처를 취하게 하는 방법까지 개발했습니다.

 LLM은 로봇이 인간의 질문에 답하는 역할을 넘어, 주변을 이해하고 다양한 상황에 자발적으로 대응할 수 있게 만들어 줍니다. 프로그래밍한 것만을 단순하게 반복하던 기존 로봇과는 차원이 달라집니다.

 반대로 로봇은 현재 LLM이 한계를 넘고 인공일반지능(AGI)으로 도달하게 할 중요한 요소로 꼽힙니다. 이 분야는 장병탁 서울대 교수가 세계적 권위자입니다. 그는 AI가 인간과 같은 능력을 갖추려면 언어 학습을 넘어 물리 세계에 대한 학습과 이해가 있어야 한다고 주장합니다. 이는 얀 르쿤 메타 수석 AI과학자를 비롯해, 많은 전문가들이 동감하는 내용입니다.

 아무리 언어를 많이 학습한다고 해도 LLM이 사람과 비슷해질 가능성은 적다는 지적입니다. 하지만 육체를 가지고 현실 세계에 적응하다 보면 언어모델 이상의 경험이 쌓이고, 이런 것들이 모여 AGI로 갈 가능성을 열어준다는 내용입니다. 아기를 통해 AI를 학습했다는 연구에서도 드러났듯, AI의 학습에는 많은 언어 데이터셋과 다른 학습이 필요하다는 것입니다.

 산업적으로도 AI 로봇은 부각될 수밖에 없습니다. AI의 부가가치를 높이려면 결국 하드웨어가 필요하고, 그 끝은 로봇이 될 것이 뻔합니다. 휴대폰처럼 누구나 개인 로봇을 소유하는 모습을 상상하면, 왜 많은 기업이 AI 하드웨어와 로봇에 열을 올리는지 쉽게 이해할 수 있습니다. 

 현재 관련 기술 발전 속도를 감안하면 머지않아 현실에서도 휴머노이드가 인간 지시에 따라 가사를 돕고 묻는 말에 대답하는 모습은 보게 될 가능성이 높습니다. 그리고 그 핵심은 바로 LLM, 즉 AI입니다.  

이어 국내외 주요 뉴스입니다.

■ 국내 주요 뉴스

 RPA 전문 이든티앤에스가 'Ko-LLM 리더보드'에서 2위를 기록하며 AI 및 데이터 전환 성공 사례를 구축했다고 자평했습니다. 이처럼 리더보드는 출범 5개월 만에 많은 개발자와 기업의 참가를 끌어내며, 국내 AI를 대표하는 플랫폼으로 자리 잡았다는 평가입니다.

 생성 AI 대표 스타트업인 라이너는 AI가 이미지를 생성한 뒤 수정 제안까지 해주는 '이미지 생성 AI 에이전트'를 선보였습니다. 또 비정형 데이터 대표 기업인 미소정보기술은 멀티모달 데이터 플랫폼에 주력하겠다고 밝혔습니다. 이를 통해 의료를 넘어 금융이나 항공 등 전문 도메인으로 확장하겠다는 의도입니다.

 LLM 대기업 중 KT는 AI 및 클라우드 인재를 대거 확보하겠다고 발표했습니다. 사원부터 임원까지 전방위로 수시 채용한다고 합니다. 그동안 비교적 잠잠했던 카카오도 '코GPT'를 업그레이드, 카카오톡에 결합해 본격 서비스를 추진하겠다고 밝혔습니다.

 이 밖에 과기정통부는 온디바이스 AI 활성에 힘을 싣겠다고 발표했습니다. 세부 전략은 3월 중 발표될 것으로 보입니다.

■ 해외 주요 뉴스

 샘 알트먼 CEO의 AI 반도체 7조달러 투자 추진 소식이 뜨거웠습니다. 반면 젠슨 황 엔비디아 CEO는 이에 부정적인 반응을 보였습니다. 엔비디아는 최근 주가가 폭등, MS와 애플에 이어 미국에서 3번째로 가치 있는 기업에 올라섰습니다.

 AI 에이전트를 개발하던 주요 개발자가 퇴사하고, 챗GPT에 채팅 내용 '기억 설정' 기능을 추가하는 등 한주 내내 오픈AI 소식도 이어졌습니다.

 새 모델과 기술도 공개됐습니다. 특히 애플은 '언어모델'만으로 동영상을 만들 수 있는 기술을 공개했고, 스태빌리티 AI는 기존 '스테이블 디퓨전'과 다른 방식의 효율적인 이미지 생성 모델을 내놓았습니다. 오픈 소스 진영에서는 허깅페이스 리더보드 사상 처음으로 평균 80점을 넘긴 모델이 등장했습니다.

 이 밖에 MS의 '코파일럿' 앱이 슈퍼볼 광고 이후 본격적으로 다운로드 됐으며, 디즈니가 게임 '포트나이트'에 본격 진출, 메타버스 발판을 만들었다는 소식도 눈길을 끌었습니다.

 

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추가 조사할 내용 및 요약

 

1. 국내 로봇 산업 현황

링크 : http://m.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=33639

2022년 국내 로봇시장 규모 5조 8933억원

 

링크 : https://www.investkorea.org/ik-kr/cntnts/i-3021/web.do?clickArea=krmain00009#n

로봇 | 산업 | 인베스트코리아

 

링크 : https://www.hellot.net/news/article.html?no=76946

[헬로티 HelloT] 한국 로봇기업 경쟁력 5위…‘조달·수요’ 보완 전략 필요

 

 우리나라 로봇 산업 전체를 대상으로 일본, 독일, 미국, 중국 등과 전반적인 기술 수준이나 경쟁력을 비교·분석한 결과, 한국은 R&D, 생산, 애프터마켓서비스에서 강세를 보였고 조달, 수요 부문에서 최하위를 기록했다. 특히, 최근까지만 해도 중국은 로봇 종합 경쟁력 면에서 열세로 평가되고 있었지만, 조달과 수요 면에서 우리보다 앞서고 있다. 따라서 해당 분야에 대한 정책적 지원 및 육성을 위한 역량 집중이 필요하다는 지적이다.

 지난 2월 8일 열린 ‘지능형 로보틱스 컨퍼런스’에서 산업연구원 박상수 연구위원이 제조용 로봇산업의 가치사슬 단계별 경쟁우위 진단과 정책 과제에 대해 발표한 내용을 정리했다.

 지능형 로봇은 우리나라 지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법 제2조에 포함돼 있다. 로봇은 인간을 모방해서 외부환경을 인식하고 상황을 판단해서 자율적으로 동작하는 기계로 정의한다.

 국제로봇연맹(IFR)에서는 크게 제조형 로봇, 서비스형 로봇으로 구분하고 있다. 제조형 로봇은 자동차, 전기·전자 분야에 넓게 분포해 있고 그 시장은 성숙 단계다. 주로 현장에서 인간이 수행하기 힘들거나 위험한 작업, 단순반복 작업을 수행하는 로봇이다. 소품종 대량생산 시스템에 보급돼 있다. 수직 다관절, 수평 다관절, 병렬형, 직교좌표 등 로봇이 이에 해당한다.

 서비스형 로봇은 크게 전문서비스, 개인서비스 로봇으로 구분한다. 전문서비스 로봇은 의료·국방·물류 분야 로봇이고, 개인서비스 로봇은 안내·청소·재활 등 분야에서 활용되는 로봇으로 나뉜다.
제조 로봇 산업이 시장에 활성화된 것과는 반대로 서비스형 로봇은 육성단계다. 최근 코로나19 팬데믹을 거치면서 서비스 로봇의 수요가 증가하고 있다. 대중이 방역에 관심을 갖게 되면서 비대면 문화가 확산됐다. 해당 수요가 증가하면서 접객·방역·물류 분야 로봇으로 시장이 성장하고 있다.

 

로봇 산업의 특징
 로봇 산업은 R&D부터 서비스에 이르는 가치사슬이 연계돼 있어 산업, 기술 파급 효과가 큰 산업이다. 최근 4차 산업 핵심 기술로 평가받는 AI·빅데이터·IoT·클라우드 등 융합기술이 로봇과 접목되면서 기존 단순반복 로봇들이 고도화, 첨단화되고 있다. 현재 관련 산업에 양팔+협동로봇, 협동로봇 같은 로봇이 출시되고 있다.

 로봇의 활용 영역은 기존 제조 영역뿐 아니라 서비스 영역으로 크게 확대되는 추세다. 협동로봇은 제조 로봇의 근간이지만, 최근 푸드테크 분야에 진출하면서 로봇의 영역이 확대되고 있다.

 기존에 제조업 형식이 소품종 대량생산에서 구매자 개별 니즈를 충족하는 다품종 소량생산 시스템으로 변화하면서 협동로봇, 첨단로봇 등 수요가 증가하고 있다. 앞으로도 해당 로봇 산업이 크게 성장할 것으로 내다보고 있다. 인건비, 노동인구 감소 등 문제를 겪으면서 노동력 문제를 로봇 도입 및 자동화를 통해 해결하려는 추세다.

 코로나19 팬데믹을 겪으면서 공급망, 인력난 이슈가 대두됨에 따라 해외에 생산거점을 둔 기업이 자국 내로 생산 거점을 들여오는 오프쇼어링, 니어쇼어링을 추진하고 있다. 이런 기업은 생산 경쟁력 제고를 위해 자동화 시스템 구축 및 로봇 도입을 추진하고 있다.

 이와 연계된 관점에서, 현재 세계적 메가트랜드인 저출산, 고령화도 로봇 산업에 영향을 미친다. 향후 생산 가능 인구 감소 문제에 대한 대안으로 로봇이 부상하고 있기 때문에 로봇 산업이 급성장할 것으로 전망된다. 반도체 및 첨단 산업 중심으로 기술 패권이 강조되고, 공급망이 자국 내로 집중되면서 생산 시스템을 구축하기 위해 제조형 로봇이 향후 빠르게 성장할 것으로 예상하고 있다.

세계 로봇 산업 동향
 매년 10월에 국제로봇연맹이 전 세계 로봇 수요, 공급에 대해 발표한다. 2021년 기준 세계 제조형 로봇 판매는 51만 7,385대로 역대 최고 실적을 기록했다. 전년 대비 31.4% 성장했고, 최근 5년 간 성장률은 11.2%로 크게 성장하고 있다. 2025년까지 제조형 로봇 산업은 연평균 7~8%로 안정적 성장을 지속할 것으로 보고 있다.

 제조형 로봇은 중국이 최대 수요국가다. ‘중국제조 2025’를 통해 제조업 스마트화를 촉진하면서 중국의 제조 로봇 수요는 크게 증가해 생산자동화가 가속화될 것으로 예상된다. 이를 통해 글로벌 공급망이 재편되면서 리쇼어링, 니어쇼어링 등 정책으로 제조업 로봇은 안정적 성장세를 이어갈 것으로 전망된다.

 주요 국가별 수요를 보면, 전체 제조 로봇의 절반 이상인 26만 8,000대를 중국에서 수요하고 있고 일본, 미국, 한국, 독일 순으로 이어간다. 이 다섯 국가가 세계 제조형 로봇 수요의 80%를 차지한다. 해당 지표를 보면 중국이 가장 큰 제조 로봇 시장이라고 할 수 있다. 한국은 6%로 세계 4위지만 1위 중국과 비교했을 때 큰 격차를 보인다.


국내 로봇 산업 동향
 국내 로봇 시장은 로봇산업진흥원과 로봇산업협회가 매년 공급 기업을 대상으로 시장 규모 실태조사 결과를 발표하고 있다. 2021년 기준 우리나라 전체 로봇산업 매출은 5조 6,000억 원이다. 2016년에 4조 6,000억 원에서 5년 사이에 1조 가량 증가했다. 연평균 4.1%정도 성장하고 있다. 세계 시장 연평균 11% 성장에 비해서는 낮은 추세지만 안정적인 성장세를 유지하고 있다.

 제조형 로봇이 전체 시장의 50%를 넘게 차지하고 있어서 우리나라 로봇 산업은 제조 로봇이 견인하고 있다. 부품 30%, 서비스 16% 순으로 차지하고 있다. 5년 전과 비교하면, 제조 로봇의 비중이 줄어들고, 로봇 부품 시장이 확대되고 있다.

 

 2021년 기준 제조형 로봇은 2조 6,000억 원 생산 규모이며, 성장률은 0.9%를 기록해 성장이 정체되고 있는 모습이다.

 2017년에 3조로 최대 정점을 찍었고, 시간이 지나면서 미중 무역 갈등 고조, 제조 경기 침체 등 설비 투자 감소로 감소세를 보이고 있다. 2021년 전년 대비 2.2% 증가해 최근 5년 간 0.9% 성장세를 유지하고 있다.

 

2. LLM과 로봇

링크 : https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/206/0905206009/095-105.%20%EC%9D%B4%EC%A4%80%EA%B8%B0_206%ED%98%B8.pdf

 

 

링크 : https://www.lgcns.com/blog/it-trend/54948/

두뇌를 장착한 로봇: 대규모언어모델(LLM)이 바꿀 휴머노이드 미래 - LG CNS

 

 로봇은 1928년 영국에서 처음 공개됐습니다. 윌리엄 리처드 예비역 대령과 엔지니어 앙랜 레펠이 선보인 ‘에릭’이 그 주인공인데요. 에릭은 모형엔지니어학회 전시회에 출전해 청중에게 인사는 물론 좌우로 돌아보며 손까지 흔들었습니다. 무선기로 움직이는 수동형 로봇이었지만, 상상 속으로만 존재하던 로봇이 마침내 실물로 등장한 순간이었습니다.

 로봇은 인간의 노동을 대신해 줄 꿈의 기계로 불리는데요. 특히 휴머노이드(Humanoid)는 인간(Human)이라는 단어에 접미사 오이드(oid)를 합친 단어로, 인간의 생김새를 빼닮은 로봇을 지칭합니다. 이러한 휴머노이드는 오늘날 수많은 빅테크 기업이 개발에 도전하는 영역입니다. 이번 글에서는 빅테크 기업들이 어떻게 휴머노이드 발전을 이뤄내고 있는지 살펴보겠습니다.

 전 세계를 달군 대규모언어모델(LLM, Large Language Model, 이하 LLM) 열풍은 휴머노이드 분야에도 불어왔습니다. 휴머노이드에 LLM이 탑재되면서 로봇의 지능화가 이뤄진 것인데요. 2023년 도쿄대는 LLM을 알터3(Alter3, 이하 알터3)이라는 로봇에 접목하는 실험을 진행했습니다. 알터3에 챗GPT를 API(Application Programming Interface, 두 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있는 메커니즘)로 연결해 프로그래밍 없이 로봇을 제어하는 실험으로, LLM을 활용할 경우 하드웨어를 특별 제작하거나 복잡한 코드 작성이 필요 없다는 가설을 바탕으로 진행됐습니다. 연구진은 사람이 자연어로 명령하면 GPT-4를 활용해 안드로이드 엔진을 작동시킬 파이선(Python) 코드로 전환한 뒤 다시 알터3로 전달하는 방법을 실험했습니다. 실험 결과는 놀라웠습니다. LLM을 연동한 알터3이 셀카를 찍거나 기타를 치는 모습을 연출한 것인데요. 게다가 공 던지기, 팝콘 먹는 시늉도 선보였습니다. 알터3은 총 43개축을 가지고 있어 이를 조합해 로봇 움직임을 제어하려면 방대한 분량의 코딩이 필요했습니다. 하지만 LLM을 탑재하며 번거로운 작업을 생략할 수 있었습니다.

 LLM을 장착해 인간과 대화할 수 있는 휴머노이드도 등장했습니다. 2016년 핸슨로보틱스는 인간처럼 표정을 지을 수 있는 휴머노이드 ‘소피아’를 개발했습니다. 핸슨로보틱스는 LLM을 소피아와 연동해 실제 사람과 대화를 주고받을 때 얼굴에 감정을 표출하도록 업데이트했습니다.

 예를 들어, 소피아는 “삶이 무엇이냐”는 질문에 “많은 사람이 올바른 삶의 방식이 단 하나라고 착각을 하고 자책을 하거나 타인을 업신여긴다. 하지만 중요한 것은 함께 협력하고 훌륭한 일을 해내는 것”이라고 답했습니다. 또한 소피아는 “만약 저녁 만찬에 위인 세 명을 초대한다면 누구를 초대할 것이냐”는 질문에 창조적으로 답변했습니다. 소피아는 앨버트 아인슈타인, SF 작가인 필릭 딥, SF 작가 C 클라크가 쓴 ‘스페이스 오디세이’ 시리즈에 등장하는 슈퍼컴퓨터 ‘할’을 언급하며 “이들을 초대하면 (미래에 대해) 할 이야기가 많을 것 같다”고 답했습니다.

 LLM 로봇 아이디어는 가전용 로봇에도 들어오고 있습니다. LG전자는 CES 2024에서 ‘스마트홈 AI 에이전트’를 공개했습니다. 스마트홈 AI 에이전트는 스마트홈 허브를 포함해 만능 가사생활도우미 역할을 수행하는 로봇으로 음성, 음향, 이미지 인식 등을 접목한 멀티모달(Multi Modal) 센싱과 첨단 인공지능 프로세스를 탑재했습니다. 또한 두 다리를 활용해 카펫이나 바닥의 장애물을 자연스럽게 넘을 수 있으며 디스플레이를 통해 풍부한 감정표현을 할 수 있습니다. 스마트홈 AI 에이전트는 가전과 사물인터넷(IoT) 기기를 편리하게 연결하고 제어하는 기능을 갖췄는데요. 다양한 홈 모니터링 센서를(카메라, 스피커 등) 통해 집안 곳곳의 실시간 환경 데이터를 수집하고 가전 제어에 도움을 줍니다.

 LG CNS는 스마트 물류센터에 서로 다른 형태의 로봇을 제어·관리·운영할 수 있는 ‘로봇 통합 운영 플랫폼’을 개발했습니다. 이는 제어 시스템이 각기 다른 로봇들을 통합적으로 관리·운영하기 어려운 고객을 위한 플랫폼인데요. LG CNS의 로봇 통합 운영 플랫폼은 △정해진 경로에 따라 상품을 옮기는 무인운송로봇(AGV, Automated Guided Vehicle) △장애물이 있으면 대체 경로를 탐색해 움직이는 자율이동로봇(AMR, Autonomous Mobile Robots) △물건 보관·적재·이동 모두 가능한 큐브 형태의 물류창고 로봇 오토스토어(AutoStore) △상품 분류에 특화된 소팅(Sorting)로봇 등 여러 로봇의 제어 시스템을 연동시킬 수 있습니다. 종류별로 일일이 명령을 내리지 않아도 되는 것이 강점입니다.

 

3. AGI와 로봇

링크 : http://m.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=35311

[2024 로봇미래전략컨퍼런스] AGI 시대, 글로벌 AI 트렌드와 로봇

 

 범용인공지능(AGI)시대 로봇이 인간처럼 자율적으로 움직이며 문제를 이해하고 해결하기 위해서는 ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’이 필수적이란 주장이 나왔다.

 유태준 마음AI 대표는 26일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2024 로봇미래전략 콘퍼런스'에서 이같이 밝히며 챗GPT 출시 이후 파운데이션 모델의 발전 속도가 더욱 빨라지고 있다고 밝혔다. 

 유 대표는 “이전에는 AI업계가 ‘불씨를 통한 산불 예방’ ‘건설 현장에서 직원 헬멧 착용 확인’ ‘요양병원에서 낙상 확인’ 등 하나의 기술 개발에 집중했지만, 이제는 하나의 기술이 아닌 다양한 기능을 수행하는 범용인공지능(AGI)이 보편화되고 있다”고 설명했다.

 AGI 시대 도래를 두 가지 사례로 소개했다. 하나는 오픈AI의 생성형 영상서비스인 소라(Sora)다. 유 대표는 “‘멀티모달(Multimodal) 파운데이션 모델’의 성능 향상 속도는 상상 이상으로 빠르다”며, “어떻게 텍스트 서비스만 하다가 이렇게 빠르게 영상서비스를 할 수 있는지 놀랍다”고 밝혔다. 

 또 하나는 테슬라의 로봇 ‘옵티머스’다. 유 대표는 “2020년 버전1 모델에서는 로봇이 제대로 직립하지 못했고, 두 번째 모델도 뒤뚱거렸다”며, “1년 만에 선보인 모델은 계란을 집는 등 섬세한 일을 해냈다”고 소개했다.

 빠른 기술 진화의 바탕에는 파운데이션 모델이 존재한다. 유 대표는 “파운데이션 모델 개발로 불필요하게 도메인 학습 데이터에 의존해 온 AI 기술의 약점을 극복하고 범용적으로 활용할 수 있게 됐다”고 설명했다. 

 파운데이션 모델을 통한 성능 개선을 도로에서 동물이 자동차에 치여 죽는 로드킬로 설명했다. 현재는 드론의 종류, 카메라 기종, 지역적 특성, 낮 또는 밤 모든 상황에 대한 수십만 장 데이터를 모아 학습한다. 유 대표는 “현재의 방식은 굉장한 한계가 있다”며, “수십만 장 사진에 없는 상황이 발생하면 AI는 대응을 못한다”고 문제점을 꼬집었다. 이에 반해 파운데이션 모델은 동물에 대한 학습, 도로에 대한 학습, 드론 촬영 영상 구도에 대한 학습을 통해 로드킬을 막는다. 유 대표는 “사람이 수십만 장 사진을 보지 않아도 로드킬을 분간해 막아내듯이 파운데이션 모델도 사람과 유사한 접근법으로 대응한다”고 비유했다.

 구글 번역에서도 파운데이션 모델의 우수성을 확인할 수 있다. 유 대표는 “구글 번역에서 ‘I am game’을 넣으면 ‘나는 게임이다’라는 답변이 나오지만, 챗GPT는 문화적 맥락을 고려해 ‘나는 준비돼 있다’고 번역한다”며, “파운데이션 모델을 적극 활용하고 확장할 필요가 있다”고 강조했다.

 파운데이션 모델은 자율주행 상용화를 앞당길 전망이다. 유 대표는 “테슬라는 자율주행 3단계인 자각(Perception), 계획 & 의사결정(Planning & Decision making) 그리고 제어(Control) 가운데 자각만 AI를 활용하고 나머지는 프로그램을 통해 대응해 그동안 문제가 발생했었다”며, “앞으로는 파운데이션 모델로 자각부터 계획 & 의사결정 그리고 제어까지 모두 만들 수 있다”고 소개했다. 테슬라의 파운데이션 모델 기반의 FSD v12는 기존 모델과 달리 회전교차로 또는 신호 없는 골목길에서 자연스럽게 주행한다.

 마음 AI의 △언어 파운데이션 모델 ‘말(MAAL)’ △오디오 파운데이션 모델 ‘수다(SUDA)’ △비주얼 파운데이션 모델 기반의 자율주행 기술 ‘워브(WoRV)’ 등 자체 개발한 3대 파운데이션 모델도 소개했다. 말(MAAL)은 기존 빅테크 기업들이 공개한 대규모언어모델(LLM)의 우수성을 유지하면서 새로운 언어나 고객의 도메인 지식을 학습했다. 수다(SUDA)는 사람과 대화하는 것처럼 상대가 말하는 동안 생각하고 적절한 타이밍에 응답하는 ‘제로 레이턴시(Zero Latency)’ 음성 대화가 가능한 AI기술이다. 워브(WoRV)는 시각 정보로 즉각 판단해 에자일하게 대응할 수 있는 특징을 지닌다.

 유 대표는 “이들 3가지 모델이 완비돼야 실제 서비스가 가능하다”며, “로봇 파트너사와 로봇을 만들어 국내와 호주에서 판매 준비를 하고 있다”고 말했다. 구체적으로 자동차 판매장 또는 가전 판매장에 공급할 계획을 밝혔다. 유 대표는 “최종 계약 업무는 사람이 해야겠지만 고객을 안내하며 제품을 소개하는 것은 충분히 로봇이 가능하다”며, “여기에서 가장 중요한 것은 3가지 파운데이션 모델을 완벽하게 만들어 결합하느냐 여부다”라고 설명했다.

 마음 AI의 3가지 파운데이션 모델이 탑재된 로봇 길벗(Gilbert)도 소개했다. 유 대표는 길벗에 대해 “단순히 자연어 해석을 넘어 마치 사람처럼 대화할 수 있으며 세상을 이해하고 판단할 수 있는 능력을 갖췄다”며, “어떤 로봇에 탑재하는지에 따라 AI도슨트, AI바리스타, AI세일즈맨 등 다양한 직업을 대체한다”고 밝혔다.

 유 대표는 “AI 로봇이 일자리 구조를 바꾸고 일의 품격을 높임으로써 노동 시장 변화를 주도하게 될 것”이라며, “마음AI는 대화형 AI, 자율주행, 로봇이라는 세 개의 심장을 갖고 업무의 품격을 높여 더 나은 미래를 만들겠다”고 포부를 밝혔다.

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마무리

 여기까지 오늘의 기사 스크랩이었습니다. 오늘은 AI와 로봇에 관한 기사를 접하면서 현재 국내 로봇 현황과 다른 국가들과 비교해서 우리 나라가 로봇 산업에서 가지고 있는 영향력 그리고 LLM의 등장으로 인해 더 발전한 로봇 산업의 현황 그리고 AGI과 로봇에 관계에 대해서 살펴보는 시간을 가졌습니다. 이제 6G도 다가오고 고도화된 사회 속에서 로봇 또한 우리 일상에서 흔히 볼 수 있는 날이 머지않아 다가올 것 같습니다.