[인터뷰] ‘로봇 석학’ 켄 골드버그 UC버클리 교수 “韓, 피지컬 AI 시대 맞아 제조·의료 로보틱스 강점 활용 가능”

작성일 09-07

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “삼성, 현대차, LG 등 제조·자동화 역량 뛰어난 기업 다수” “비서 같은 만능 로봇, 아직은 공상과학… 최소 20년 더 필요” “거대언어모델은 10만년치 데이터 학습… 로봇 관련 데이터는 1만년치 불과” “로봇이 사람처럼 생기면 인간들이 불편… 디자인 신경 써야” 
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 <img alt="켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장이 지난달 27일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2025' 직후 조선비즈와 인터뷰를 하고 있다./조선비즈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/chosunbiz/20250907060152159egum.jpg" data-org-width="3648" dmcf-mid="z3xCCdsdAF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/chosunbiz/20250907060152159egum.jpg" width="658">
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 켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장이 지난달 27일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2025' 직후 조선비즈와 인터뷰를 하고 있다./조선비즈
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 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 올해 초 인공지능(AI) 경쟁의 다음 전장으로 ‘피지컬 AI’를 지목했다. AI가 글·이미지·영상을 생성하는 단계를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI 시대로 접어들 것이란 전망이다. 휴머노이드 로봇과 완전 무인 자율주행차가 피지컬 AI의 대표적인 예다. 그는 “피지컬 AI는 산업 패러다임을 바꿀 차세대 기술로, 향후 50조달러(약 7경원) 규모로 성장할 것”이라며 “로봇 분야에서도 챗GPT의 등장처럼 혁신적인 순간이 올 것”이라고 했다.
 이런 흐름에 발맞춰 한국 정부는 로봇, 자동차, 조선, 가전, 반도체 등 주요 제조업을 중심으로 피지컬 AI 선도국가로 도약한다는 목표를 세웠다. 피지컬 AI 중심의 ‘AI 대전환’을 추진해 글로벌 AI 혁신을 주도하고 있는 미국과 중국을 따라잡고, 저출산·고령화로 인한 노동력 부족 문제를 극복한다는 구상이다. 전문가들은 챗GPT와 같은 생성형 AI는 데이터·자본 격차로 한국이 불리하지만, 피지컬 AI는 아직 초기 단계라 기회가 있다고 보고 있다. 후발 주자인 한국이 피지컬 AI 분야에서 강점을 살려 ‘AI 3대 강국’으로 도약하고 제조업 경쟁력을 유지할 수 있을까.
 켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장은 지난달 27일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2025′ 직후 조선비즈와의 인터뷰에서 “다가올 피지컬 AI 시대를 맞아 한국이 제조와 의료 로보틱스 분야에서 강점을 살릴 수 있을 것”이라고 말했다. 그는 “한국은 우수한 로보틱스 연구 인력과 삼성, 현대차, LG 등 제조·자동화 역량이 뛰어난 기업을 다수 보유하고 있다”며 “현재 미국과 중국이 핵심 AI 연구에서는 앞서고 있지만, 한국이 피지컬 AI의 현장 적용과 확산에 주력한다면 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라고 평가했다.
 로보틱스 분야 석학인 골드버그 교수는 미 펜실베니아대에서 전자공학과 경제학을 복수 전공하고 카네기멜론대에서 컴퓨터공학 석·박사를 받았다. 로보틱스를 주제로 300편 이상의 논문을 썼고 미국 특허 9건을 보유하고 있다. 그는 로봇을 연구하는 데 그치지 않고 AI 로봇 스타트업 암비 로보틱스와 자코비 로보틱스를 박사과정 학생들과 공동 창업해 산업 현장에 적용할 수 있는 로봇 기술을 개발하는 일에도 힘쓰고 있다. 골드버그 교수는 아마존, 엔비디아 등 휴머노이드 로봇을 차세대 성장 동력으로 삼고 투자를 아끼지 않는 빅테크 기업들과도 협력하고 있다.
 골드버그 교수는 “피지컬 AI가 제조, 물류, 의료, 모빌리티 등 전 산업의 자동화를 촉진하고 생산성을 높여 우리가 일하는 방식을 완전히 바꿀 것”이라면서도 AI를 접목한 휴머노이드 로봇 분야는 아직 걸음마 단계로, 스타워즈 같은 인기 공상과학(SF) 영화에 나오는 비서 같은 만능 휴머노이드 로봇이 등장하려면 최소 20년은 기다려야 한다고 했다. 그 이유로 ’10만년의 데이터 격차(100,000-year data gap)’를 꼽았다. 골드버그 교수는 “제미나이, 챗GPT 등 거대언어모델(LLM)의 경우 지금까지 출판된 모든 책, 기사, 웹사이트 등 10만년치 데이터를 기반으로 학습을 하고 있는 반면, 로봇 관련 데이터는 1만년치에 불과하다”며 “이 격차를 좁히려면 아마존 물류센터에서 소포 분류 작업을 하는 로봇이나 웨이모의 자율주행 택시처럼 산업 현장에서 로봇을 활용해 데이터를 빠르게 축적해 나가야 한다”고 했다.
 그는 로봇 산업이 ‘챗GPT 순간’과 같은 전환점을 맞이하려면 고품질 데이터 확보에 이어 ‘불쾌한 골짜기(uncanny valley·로봇이 인간을 어설프게 닮을수록 오히려 불쾌함이 증가한다는 일본 로봇 공학자 모리 마사히로의 이론)’ 문제를 해결해야 한다고 했다. 골드버그 교수는 “로봇이 너무 사람처럼 생기면 사람들이 불편해하는데 현재 학계와 업계에서는 로봇의 디자인을 고려하지 않는 경향이 있다”며 “한국은 산업 디자인에서도 강점이 있는 만큼 앞으로 로봇 디자인도 눈여겨보면 좋을 것 같다”고 했다. 다음은 골드버그 교수와의 일문일답.
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 <img alt="켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장이 지난달 27일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2025'에서 조선비즈와 인터뷰를 가졌다./조선비즈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/chosunbiz/20250907060153475xydu.jpg" data-org-width="2432" dmcf-mid="qYSYYNTNct" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/07/chosunbiz/20250907060153475xydu.jpg" width="658">
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 켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장이 지난달 27일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2025'에서 조선비즈와 인터뷰를 가졌다./조선비즈
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 —앞으로 AI를 접목한 로봇이 가장 폭넓게 적용될 분야는.
 “제조와 물류는 이미 산업용 로봇을 도입해 큰 성과를 내고 있고, 향후 적용이 확대될 것이다. 고령화 흐름과 맞물려 의료와 헬스케어 분야에서도 로봇 도입이 늘어날 전망이다. 청소 로봇처럼 고령층의 집안일을 도와주는 특화 로봇에 대한 수요가 증가할 것으로 예상한다. 인간 집사처럼 자유자재로 움직이고 집안일을 척척 해내는 로봇이 보편화되려면 멀었지만, 집안을 돌아다니면서 바닥에 어질러진 물건을 집어 올릴 수 있는 로봇은 머지않아 상용화될 가능성이 높다. 아마존, 1X 같은 기업들은 걷고, 물건을 집어 올리고, 제한된 환경에서 복잡한 피킹·적재 작업을 수행할 수 있는 로봇을 개발하고 있다."
 —아마존 등 빅테크 외 로보틱스 분야에서 두각을 나타내고 있는 기업은.
 “현재 주목하고 있는 기업은 중국 항저우에 기반을 둔 유니트리 로보틱스(Unitree Robotics)다. 상장을 앞두고 있는데 매우 흥미로운 회사다. 몇 년간 꾸준히 첨단 로봇을 선보이고 있다. 사족보행 강아지 로봇으로 시작해 지금은 휴머노이드 로봇도 내놓고 있다. 앞으로도 빠르게 혁신을 이어갈 것으로 보인다.”
 —피지컬 AI 시대를 앞두고 한국이 경쟁력을 확보하려면 어떻게 대응해야 할까. 
 “한국은 로보틱스 분야에서 뛰어난 연구 인재를 보유하고 있고, 제조업에 강점을 지니고 있다. 삼성, 현대차, LG 등 유수 기업들은 이미 다양한 로봇 시스템을 제조에 활용해왔다. 현대차는 보스턴다이내믹스를 인수하는 등 AI와 로보틱스에 적극 투자하고 있다. 의료 로보틱스 분야에서도 흥미로운 연구가 많다. 핵심 AI 연구에서는 미국과 중국이 앞서고 있고 산업용 로봇 분야에서는 일본이 화낙과 도요타를 중심으로 선두 자리를 지키고 있지만, 한국이 로봇의 산업 현장 적용과 확산에 집중한다면 글로벌 시장에서 핵심 플레이어로 자리매김할 수 있을 것이다.”
 —생성형 AI는 2022년 챗GPT의 등장을 기점으로 폭발적으로 성장했다. 로봇 산업에서 ‘챗GPT 모먼트’는 언제 올 것이라고 전망하는가.
 “기대하는 것보다 훨씬 오래 걸릴 것이다. 앞으로 1~5년 안은 당연히 아니고 빨라야 10년, 현실적으로는 최소 20년은 걸리지 않을까 싶다. AI나 로보틱스 기술은 기하급수적으로 성장하지 않고 하나의 돌파구가 나오면 10년간 해당 기술을 다듬고 개선하는 정체기(plateau)가 이어진다. 그러다가 또 다른 전환점을 맞이한 뒤 다시 정체기를 겪는 식으로 발전한다. 지금은 챗GPT라는 돌파구 이후 긴 정체기에 들어와 있다. 특히 생성형 AI와 로봇은 무려 10만년치의 데이터 격차가 있어 시간이 걸릴 수밖에 없다. 오픈AI의 챗GPT, 구글 제미나이 등 LLM은 인터넷에 존재하는 모든 도서, 기사, 웹사이트를 기반으로 학습을 하는데 이 모든 텍스트를 다 읽는 데 10만년이 걸린다고 추정한다. 그러나 로봇 학습에 필요한 3D 동작을 담은 데이터는 인터넷에서 찾기 어려워 1만년치에 불과하다.”
 —데이터 격차는 어떻게 극복할 수 있을까.
 “총 4가지 방법이 있다. 첫째는 로봇의 움직임을 가상으로 시뮬레이션(simulation)하는 거다. 이 방법은 걷거나 뛰거나 하늘을 나는 로봇에는 적합하지만, 과일을 까거나 상자를 열어서 물건을 꺼내는 것과 같은 세심한 동작은 시뮬레이션으로 구현하기가 어렵다는 한계가 있다. 둘째는 유튜브 등 영상을 활용하는 방법이다. 유튜브에는 요리, 뜨개질 등 다양한 영상 데이터가 넘쳐나지만, 2D라는 게 단점이다. 로봇 학습에 필요한 동작 데이터는 3D인데, 이를 영상에서 뽑아내는 기술이 아직 미흡하다. 셋째는 사람이 꼭두각시처럼 로봇을 조종해서 데이터를 쌓는 방법인데, 막대한 시간과 노동력이 요구된다. 1000명이 매일 해도 수십년이 걸린다.
 마지막은 물류·청소 등 특정 작업에 특화된 로봇을 현장에 투입해서 데이터를 수집하는 방법인데 이 역시 시간이 걸리지만 가장 투자 대비 성과가 좋은 방법이다. 구글의 웨이모(Waymo)는 AI를 탑재한 자율주행 무인택시를 로스앤젤레스에서 운행하고 있다. 무인택시를 실제 도로에 내보내 달리게 하면서 점점 데이터를 쌓고 성능을 개선해왔다. 아마존 물류창고 로봇도 마찬가지다. 상품을 옮기고 정리하면서 관련 데이터를 계속 모으고 있다."
 —휴머노이드 로봇이나 피지컬 AI 시장에 대한 관심이 그 어느 때보다 높은데, 시장이나 업계에서 놓쳐서는 안되지만 간과하는 부분이 있다면.
 “로봇에 대한 호감도를 낮추는 이른바 ‘불쾌한 골짜기’ 문제다. 로봇이 사람을 너무 닮으면 오히려 불쾌감이 증가한다는 이론인데, 업계에서 휴머노이드 로봇이나 ‘로봇 강아지’를 디자인할 때 이를 충분히 고려하지 않는 듯 하다. 그래서 자꾸 집에 들이고 싶지 않은 로봇을 만들고 있다. 한국은 디자인에서 강점을 보유한 나라 중 하나인데, 앞으로 로봇 디자인도 눈여겨보면 좋을 것 같다.”
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