인공지능 다음 도전…언어 넘어 현실 세계로

인간 수준 AI는 왜 몸을 필요로 하는가

한 사람이 식탁 위의 유리컵을 집어 싱크대로 옮긴다. 특별할 것 없는 일상적인 행동이다. 그러나 이 짧은 동작에는 놀라울 만큼 많은 계산이 숨어 있다. 손은 컵의 무게와 재질을 추정하고, 미끄러지지 않을 만큼만 힘을 가하며, 움직이는 동안 균형을 유지한다. 만약 컵 안에 물이 담겨 있다면 흔들림까지 고려해야 한다.

인간에게는 거의 무의식적인 이 과정이 오늘날 인공지능(AI)에게는 가장 어려운 과제 가운데 하나다.

지난 몇 년 동안 생성형 AI는 언어 이해와 추론 능력에서 비약적인 발전을 이루었다. 대규모 언어모델은 시험 문제를 풀고, 논문을 요약하며, 프로그래밍을 수행한다. 그러나 이러한 성과는 대부분 디지털 공간 안에서 이뤄진다. 현실 세계는 전혀 다른 문제를 제시한다. 물체는 예상과 다른 무게를 지니고, 사람은 예측하지 못한 방식으로 움직이며, 환경은 끊임없이 변한다. 텍스트로 학습한 지식만으로는 이러한 복잡성을 충분히 다룰 수 없다.

최근 발표된 두 연구는 이 지점을 서로 다른 방향에서 조명한다. 하나는 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 물체와 상호작용하는 능력을 정량적으로 평가하는 새로운 기준을 제안했고, 다른 하나는 인간 수준 AI를 정의하는 핵심 요소가 언어 능력이 아니라 현실 세계에서의 적응과 행동일 수 있다고 주장한다. 두 연구를 함께 읽으면 하나의 질문이 떠오른다.

언어가 해결하지 못하는 문제

오늘날 가장 뛰어난 언어모델은 방대한 양의 텍스트를 바탕으로 세상의 규칙을 학습한다. 그러나 텍스트는 물리적 세계의 일부만을 설명한다.

예를 들어 ‘유리컵은 깨지기 쉽다’는 사실을 아는 것과 실제로 컵을 안전하게 들어 옮기는 것은 전혀 다른 문제다. 실제 행동에는 손가락 끝의 압력 조절, 마찰력의 변화, 무게중심의 이동, 예상치 못한 충격에 대한 즉각적인 보정이 포함된다. 이러한 정보는 언어가 아니라 감각과 운동을 통해 획득된다.

인지과학에서는 오래전부터 인간의 사고가 뇌만이 아니라 신체와 환경의 상호작용 속에서 형성된다는 ‘체화된 인지(embodied cognition)’ 개념을 제시해 왔다. 인간은 세상을 바라보는 동시에 만지고, 움직이며, 실패를 경험하는 과정에서 지식을 축적한다. 이러한 관점은 최근 AI 연구에서도 다시 주목받고 있다.

움직임보다 중요한 것은 접촉이다

휴머노이드 로봇 연구는 오랫동안 사람의 동작을 얼마나 정확하게 모방하는지에 초점을 맞춰 왔다. 관절의 움직임이나 보행 안정성은 꾸준히 향상됐지만, 실제 환경에서는 다른 문제가 드러났다.

같은 동작이라도 물체의 재질과 무게가 달라지면 필요한 힘은 크게 달라진다. 문을 여는 것과 냉장고 문을 여는 것은 다른 작업이며, 종이컵과 도자기 컵을 집는 방식도 달라야 한다. 사람과 악수할 때에도 지나치게 강한 힘이나 약한 힘은 모두 부자연스럽다.

최근 연구진이 제안한 새로운 평가 체계는 바로 이 ‘힘의 조절’에 주목했다. 연구진은 사람의 전신 움직임뿐 아니라 손과 팔이 실제 환경에 가하는 힘까지 함께 기록하고, 로봇이 동일한 작업을 수행할 때 얼마나 적절한 물리적 상호작용을 구현하는지를 측정했다.

흥미롭게도 기존 평가에서는 거의 차이가 없던 여러 제어 알고리즘이 이러한 기준에서는 뚜렷한 성능 차이를 보였다. 이는 현실 환경에서의 성공 여부가 단순한 동작 재현이 아니라 물리적 상호작용의 질에 의해 좌우될 수 있음을 시사한다.

다시 말해 로봇은 이제 어떻게 움직이는가보다 어떻게 접촉하는가로 평가받기 시작한 것이다.

인간 수준 AI의 기준은 바뀌고 있다

이러한 변화는 인간 수준 AI를 바라보는 시각에도 영향을 미친다.

최근 일부 AI 연구자들은 언어 능력만으로 인간 수준 AI를 정의하는 것은 불완전하다고 지적한다. 인간의 지능은 언어, 기억, 추론뿐 아니라 감각, 운동, 사회적 상호작용, 환경 적응이 하나의 시스템으로 통합된 결과이기 때문이다.

실제로 인간은 새로운 공간에서도 특별한 설명 없이 물체를 다루고, 예상치 못한 상황에 대응하며, 경험을 통해 행동을 수정한다. 이러한 능력은 단순히 정보를 많이 알고 있어서가 아니라 몸을 통해 세상을 지속적으로 학습하기 때문에 가능하다.

이 관점에서 보면 휴머노이드 로봇은 단순한 하드웨어가 아니라 AI가 현실을 경험하기 위한 실험 플랫폼이라고 할 수 있다. 언어모델이 디지털 세계의 패턴을 학습했다면, 체화된 AI는 물리 세계의 규칙을 직접 경험하며 새로운 지식을 형성하게 된다.

다음 경쟁은 ‘현실 적응 능력’

이러한 흐름은 AI 산업 전반에도 영향을 미치고 있다. 세계 주요 기술 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 경쟁적으로 투자하는 이유도 단순히 인간형 기계를 만들기 위해서가 아니다. 현실 세계에서 안전하게 작업하고 사람과 협력하며 새로운 환경에 스스로 적응하는 능력이 차세대 AI의 핵심 경쟁력이 될 가능성이 커지고 있기 때문이다.

물론 넘어야 할 과제는 여전히 많다. 현실 환경은 실험실보다 훨씬 복잡하며, 작은 오차도 안전 문제로 이어질 수 있다. 또한 방대한 물리 경험을 어떻게 효율적으로 학습할 것인지, 다양한 감각 정보를 어떻게 통합할 것인지도 아직 해결되지 않은 연구 주제다.

그럼에도 최근 연구들은 AI 발전의 방향이 점차 분명해지고 있음을 보여준다. 언어모델이 디지털 세계에서 축적한 지능은 이제 현실 세계에서 검증받는 단계로 넘어가고 있다.

체스에서 인간을 이긴 AI는 사고 능력을 증명했다. 언어모델은 지식과 추론 능력을 보여주었다. 그러나 인간 수준 AI의 마지막 시험은 다른 곳에 있을지 모른다.

그 시험은 사람과 함께 같은 공간에서 일하고, 물체를 안전하게 다루며, 예기치 않은 상황에서도 유연하게 적응하는 능력이다.

AI가 진정으로 인간 수준의 지능에 가까워졌는지를 판단하는 기준은 앞으로 “얼마나 사람처럼 말하는가”가 아니라, “얼마나 자연스럽게 세상 속에서 행동하는가”가 될 가능성이 점점 커지고 있다.