“물병 집기도 버거운 첨단 로봇…LLM 넘어 ‘월드모델’ 구축 필요” [서울포럼 2026] 작성일 05-28 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">■세션1 ‘산업의 재설계’-다니엘 리 코넬대 교수<br>AI, 고난도 영역선 인간 넘었지만<br>쉬운건 못해 ‘모라벡의 역설’ 직면<br>텍스트 기반 LLM 학습만으론 한계<br>연산과정 규명 ‘화이트박스’가 대안<br>韓, 양적개발보다 효율적 AI 집중<br>실제 데이터 수집 비용도 낮춰야</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4QsR1saehC"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="38f4a8e1f8b272016b85c5bc845409bb7e3da633348afc462ff252eb7881738a" dmcf-pid="8xOetONdWI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="다니엘 리 미국 코넬대 공대 교수가 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 강연하고 있다. 성형주 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175705280ukkp.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="2G3lmdV7TS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175705280ukkp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 다니엘 리 미국 코넬대 공대 교수가 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 강연하고 있다. 성형주 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="270e7403399f0aec405a3e6971dcd6d6b542dfbb96f005874da2ca55d651676e" dmcf-pid="6MIdFIjJCO" dmcf-ptype="general">“인공지능(AI)이 고난도 영역에서는 인간보다 훨씬 뛰어날지 몰라도 인간이 식은 죽 먹기처럼 하는 일상적인 작업에서는 터무니없이 어리석은 모습을 보일 수 있습니다.”</p> <p contents-hash="8aa7b6f1b85f69a869e06b436634719717658142a28211b5101d5f8451c71a6d" dmcf-pid="PRCJ3CAiWs" dmcf-ptype="general">AI 로보틱스의 세계적 권위자인 다니엘 리 미국 코넬대 공대 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 ‘지능을 넘어, 산업의 새 엔진으로’를 주제로 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 피지컬 AI 분야의 시급한 극복 과제를 설파했다. 피지컬 AI를 구현한 휴머노이드 로봇이 이른바 ‘모라벡의 역설’에 부딪히고 있다는 얘기다.</p> <p contents-hash="372f0abf7f463932a73ddfb9c8cda7715e032c2c8808740b61d9e5df419b9e09" dmcf-pid="Qehi0hcnWm" dmcf-ptype="general">로보틱스, 기계 학습, 신경 과학을 포함하는 AI 분야를 연구해온 그는 구체적인 상황을 묘사하며 현재 로봇 기술의 한계를 자인했다. 그는 “혹자는 AI 기술이 초지능에 가까워지고 있다고 언급하지만 로봇이 소주병을 집어 들어 잔에 술을 따르고 사람에게 건네는 작업조차 까다로운 게 현실”이라며 “인간이라면 쉬운 일이지만 로봇이 이를 현실에서 해내려면 병의 마찰계수가 어떠한지, 만약 병을 잡았을 때 미끄러질 경우 술을 상대방에게 쏟지 않고 바닥에 쏟아지도록 하려면 어떻게 해야 할지 등을 이해하고 있어야 한다”고 지적했다.</p> <p contents-hash="62e5b39f6ba8ef1c0a4b407295d754dfd70a738078592b1dd62c42f8e7cc5d4e" dmcf-pid="xbN2vNMVhr" dmcf-ptype="general">이 때문에 현실 세계의 역학을 이해하는 신경망인 ‘월드 모델’이 피지컬 AI 상용화를 위한 대안으로 급부상하고 있다. 리 교수는 “대규모언어모델(LLM)은 텍스트에 기반하기 때문에 물리적 현실을 이해하는 데 한계가 있다”면서 “로봇은 정밀성 등 하드웨어 성능을 개선하는 것을 넘어 월드 모델을 통해 외부 세계를 이해하는 학습이 중요해지고 있다”고 언급했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6bbd3cc2aa0f98e6273e0baa978ea8da9acfb9b1cae86d3ba0b1587378f20239" dmcf-pid="yr0OP0WIWw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="다니엘 리 미국 코넬대 공대 교수가 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 강연하고 있다. 성형주 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175705588ugss.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="V4tCwR9USl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175705588ugss.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 다니엘 리 미국 코넬대 공대 교수가 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 강연하고 있다. 성형주 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ebf6bab6b49516c2bbc98e812f20a441208b68e4614a78f9b5167741d257bfb9" dmcf-pid="WmpIQpYCCD" dmcf-ptype="general">로봇이 마치 사람처럼 미리 배우지 않아도 직관적으로 현실을 이해하는 기술이 필요하다는 설명이다. 현재 AI 기술 수준을 ‘블랙박스’라고 규정한 리 교수는 AI의 복잡한 연산 과정을 규명하는 ‘화이트박스’ 이론을 해결책으로 제시했다. 화이트박스는 결과로 원인을 추론하는 블랙박스와 반대로 입력이 어떻게 처리돼 결론에 도달했는지 설명하는 개념이다.</p> <p contents-hash="c70c5bc4ed7586d9a955efbf091e5b642a091229ce340871a79b62d9981de331" dmcf-pid="YsUCxUGhWE" dmcf-ptype="general">리 교수는 “AI의 블랙박스를 열어 AI가 데이터 구조를 어떻게 특정 작업으로 변환하는지 살펴야 한다”면서 “AI 시스템 연산 작용의 기하학적 특징을 관찰하면 AI 모델을 고도화하는 데 기여할 수 있다”고 설명했다. 이어 “AI 내부에서 일어난 일들을 이해하고 해석하는 것이 실제 물리적 환경에서 AI의 안전성·성능을 보장할 것”이라고 부연했다.</p> <p contents-hash="1a4a8a54a8e4c0be3b322256e3b3f21e0302e23de0936e20df4fe3c866241924" dmcf-pid="GOuhMuHlTk" dmcf-ptype="general">특히 한국에서는 양적인 AI 개발보다는 효율에 집중해야 한다는 조언이 이어졌다. 리 교수는 “한국은 인구가 더 이상 늘어나지 않아 데이터량에서 한계점이 도달하고 있다”면서 “단순히 스케일업에 몰두할 게 아니라 AI의 지능적 구축이 필요하다”고 강조했다. 그러면서 “한국은 미국이나 중국에 비해 규모의 경제 측면에서 밀리지만 기술 인재 수준이 높다는 점이 경쟁력”이라고 덧붙였다. 전 세계 AI 모델 경쟁에서 한국은 인재를 강점으로 앞세워 효율적인 AI 완성에 속도를 내야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="90fc58ac8ab599ca79a2dda99f8ca4a63b9edc9f00284d7e9436389f058d3f52" dmcf-pid="HI7lR7XSvc" dmcf-ptype="general">다른 패널들도 이번 세션에서 토론을 통해 현실 데이터 위주의 학습 방식을 보완하기 위한 대안을 제시했다. 국내 휴머노이드 로봇 개발 스타트업인 홀리데이로보틱스의 송기영 대표는 “휴머노이드 로봇이 제조업 현장에 투입되려면 작업 정확성이 99.9% 수준을 확보해야 하지만 아직까지 이를 구현할 수 있는 AI 기술은 나오지 않았다”면서 “특히 데이터 수집 비용이 크다 보니 실제 데이터보다는 가상 데이터를 접목해 시뮬레이션하는 강화 학습 쪽에 집중하고 있다”고 소개했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b28c02ea3d8651871ca7c1d009eca11eea948bf6cdb2da2ed4170ebdb59dedf" dmcf-pid="XCzSezZvSA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 홍성수(왼쪽부터) 서울대 교수, 마이클 페리 페르소나AI 상업 전략 부문 대표, 다니엘 리 코넬대 공대 교수, 송기영 홀리데이로보틱스 대표, 장한용 엔씨에이아이 실장, 고훈건 현대차 로보틱스랩 책임연구원이 토론하고 있다. 성형주 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175707119yucy.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="fd5DV5lwSh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/28/seouleconomy/20260528175707119yucy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘서울포럼 2026’의 ‘산업의 재설계: 로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’ 세션에서 홍성수(왼쪽부터) 서울대 교수, 마이클 페리 페르소나AI 상업 전략 부문 대표, 다니엘 리 코넬대 공대 교수, 송기영 홀리데이로보틱스 대표, 장한용 엔씨에이아이 실장, 고훈건 현대차 로보틱스랩 책임연구원이 토론하고 있다. 성형주 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="5e9ea79f32a2d8cee19ae45683d252827c9d7c0ded6e1632883794f5d5838ce2" dmcf-pid="Zhqvdq5Thj" dmcf-ptype="general">이미지·동영상 등 시각적 데이터를 처리하는 비전언어모델(VLM) 기술이 휴머노이드 산업 발전에 기여할 수 있다는 진단도 나왔다. 홍성수 서울대 교수는 “자율주행 분야에서는 2023년 자동차의 주변 감지(센싱)부터 제어까지 도맡는 엔드 투 엔드 기술이 등장했고 이후 2년 만에 보편화하면서 자종차 사고의 원인을 구체적으로 파악할 수 있게 됐다”면서 “자율주행 기술의 2년간 발전상이 과거 60년에 비견되는데 휴머노이드 로봇도 이와 비슷한 경로를 밟을 것”이라고 내다봤다.</p> <p contents-hash="8f1176effba326877a690b58454cdcca40fb2a4b0004a7f9d163c609ec0e597d" dmcf-pid="5UizOi4qyN" dmcf-ptype="general">김기혁 기자 coldmetal@sedaily.com김성태 기자 kim@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘4만7000명’ 찾은 SPOEX 2026… 비즈니스 성과도 빛났다 05-28 다음 내 몸에 맞는 암 치료법, 인공지능이 알려준다 [서울포럼 2026] 05-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
