“한국은 제조업 기반이 갖춰져 있기 때문에 현장에서 양질의 데이터를 확보할 수 있다는 강점이 있다. 산업 현장에서 시작해 확장하는 전략이 필요하다.”
장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 25일 ‘제36회 KOSA 런앤그로우 포럼’ 강연에서 피지컬 AI 시대를 대비한 한국의 전략 방향에 대해 이 같이 말했다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 ‘한국 피지컬 AI의 현황과 미래’를 주제로 마련한 이번 포럼에는 국내 AI·소프트웨어 기업 관계자 100여명이 참석했다.
장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수 / 정종길 기자
먼저 장 교수는 “AI 기술의 변화 방향이 기존과 달라지고 있다”고 짚었다. 그는 “지각·사고·행동이 하나의 사이클로 돌아야 하는데, 현재의 AI는 지각과 사고 중심에 머물러 있다”며 “에이전틱 AI가 등장하면서 이 사이클이 컴퓨터 안에서 일부 구현됐고, 이 구조가 물리적 환경으로 확장되면 피지컬 AI가 된다”고 말했다.
AI는 입력에 대한 판단을 수행하는 ‘판단형 AI’와 콘텐츠를 생성하는 ‘생성형 AI’를 거쳐, 최근에는 목표 설정과 실행까지 수행하는 ‘에이전틱 AI’로 확장됐다. 여기서 더욱 발전한 것이 ‘피지컬 AI’다. 장병탁 교수는 “판단, 생성, 행동 기능이 결합되는 단계가 피지컬 AI”라고 설명했다.
이러한 변화가 중요한 이유는 ‘행동’ 때문이다. 기존 AI는 결과를 생성하는 데 그쳤지만, 에이전틱 AI는 목표를 설정하고 ‘실행’까지 가능하다. 여기에 AI가 로봇과 결합할 경우, 물리적 환경에서 실제 작업을 수행하는 수준으로까지 확장되는 것이다.
그리고 마침내 이 지점에서 산업 구조가 본격적으로 변화한다. 기존 AI가 데이터 분석과 업무 자동화 중심이었다면, 피지컬 AI에서는 제조·물류·건설 등 물리적 산업으로 적용 범위가 넓어진다.
장병탁 교수는 “한국은 이 변화에 대응할 수 있는 조건을 갖추고 있다”고 말했다. 제조업 기반과 함께 ICT 인프라, 반도체, 배터리 산업 경쟁력 등이 결합돼 있기 때문이다.
그러면서 이를 위한 핵심 자원으로 ‘데이터’를 꼽았다. 장 교수는 “피지컬 AI는 아직 학습 데이터가 부족한 상태”라며 “데이터는 현장에서 만들어지기 때문에 제조업 기반이 있는 국가가 유리하다”고 말했다.
이런 이유에서 장병탁 교수는 결국 한국의 피지컬 AI 전략의 출발점이 제조 현장에 있다고 본다. 그는 “한국은 제조 현장에서 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 AI를 학습시키는 구조를 만들어야 한다”며 “산업 현장에서 시작해 확장하는 접근이 필요하다”고 말했다.
마지막으로 장 교수는 피지컬 AI가 화두가 되면서 AI 경쟁의 기준이 바뀌고 있다고 짚었다. 그는 “지금은 디지털 환경 중심의 AI에서 물리적 환경 중심의 AI로 확장되는 단계”라며 “앞으로는 실제 환경에서 얼마나 안정적으로 행동을 수행하느냐가 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 말했다.
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