【 청년일보 】 인공지능은 오랫동안 화면 안에서 작동하는 기술로 여겨졌다. 글을 쓰고, 이미지를 만들고, 질문에 답하는 방식이 대표적이다. 그러나 최근 AI의 관심은 점점 화면 밖으로 향하고 있다. 컴퓨터 안에서 정보를 처리하는 것을 넘어, 실제 공간을 보고 판단하고 움직이는 인공지능이 등장하고 있기 때문이다. 이러한 흐름을 피지컬 AI라고 부른다.

피지컬 AI는 쉽게 말해 현실 세계에서 행동하는 AI다. 일반적인 AI가 텍스트나 이미지를 분석하는 데 그친다면, 피지컬 AI는 카메라, 센서, 로봇 팔, 바퀴, 모터 등을 통해 주변 환경과 직접 상호작용한다. 학계에서는 이와 비슷한 개념을 embodied AI, 즉 몸을 가진 인공지능으로 설명한다. 최근 연구들은 이러한 AI가 단순히 정보를 처리하는 존재가 아니라, 환경을 인식하고 배우고 행동하는 시스템이라고 본다.

피지컬 AI가 주목받는 배경에는 기존 AI의 한계가 있다. 지금까지의 생성형 AI는 글이나 이미지처럼 디지털 데이터 안에서는 뛰어난 성능을 보였다. 하지만 현실 세계는 훨씬 복잡하다. 컵 하나를 잡는 일도 사람에게는 쉽지만 로봇에게는 어렵다. 컵의 위치, 무게, 재질, 미끄러움, 손잡이 방향, 주변 장애물까지 모두 고려해야 하기 때문이다. 즉 현실에서 행동하려면 단순한 지식이 아니라 상황 판단 능력이 필요하다.

피지컬 AI의 기본 원리는 크게 세 단계로 볼 수 있다. 첫째, 인식이다. AI는 카메라, 거리 센서, 압력 센서 등을 통해 주변 정보를 받아들인다. 둘째, 판단이다. 받아들인 정보를 바탕으로 물체가 어디에 있는지, 어떤 행동이 가능한지, 어떤 위험이 있는지 계산한다. 셋째, 행동이다. 판단 결과를 바탕으로 로봇 팔을 움직이거나, 이동 방향을 바꾸거나, 물체를 잡는 식으로 현실에 영향을 준다.

여기서 중요한 개념이 월드 모델이다. 월드 모델은 AI가 현실 세계의 변화를 머릿속으로 예측하는 능력이다. 예를 들어 로봇이 상자를 밀면 상자가 어느 방향으로 움직일지, 너무 세게 잡으면 물체가 망가질지, 사람이 갑자기 지나가면 멈춰야 하는지를 미리 예상하는 것이다. 최근 연구들은 월드 모델이 피지컬 AI의 판단과 계획 능력에 핵심적인 역할을 한다고 설명한다.

또 하나의 중요한 방법은 시뮬레이션 학습이다. 현실에서 로봇이 수없이 실패하며 배우는 것은 위험하고 비용도 많이 든다. 그래서 먼저 가상 환경에서 다양한 상황을 연습시킨 뒤, 그 결과를 실제 로봇에 적용하려는 방식이 사용된다. 이때 현실 공간을 디지털로 복제한 디지털 트윈도 활용될 수 있다. 디지털 트윈은 실제 장비나 환경을 가상 공간에 재현해 실험, 예측, 점검에 사용하는 기술이다.

피지컬 AI가 중요한 이유는 적용 범위가 넓기 때문이다. 공장에서는 부품을 조립하거나 불량을 확인하는 로봇이 더 똑똑해질 수 있다. 물류센터에서는 물건의 모양과 위치가 달라져도 스스로 판단해 옮길 수 있다. 병원, 재난 현장, 농업, 돌봄 서비스에서도 사람을 보조하는 형태로 활용될 가능성이 있다.

하지만 피지컬 AI가 곧바로 사람처럼 모든 일을 할 수 있는 것은 아니다. 현실은 예측하기 어렵고, 작은 판단 오류가 사고로 이어질 수 있다. 그래서 피지컬 AI에서는 성능만큼이나 안전성, 신뢰성, 책임 문제가 중요하다. 최근 논의에서도 피지컬 AI는 단순한 AI 모델 문제가 아니라 센서, 하드웨어, 제어, 안전 기준이 함께 맞물리는 시스템 문제로 다뤄져야 한다고 강조된다.

결국 피지컬 AI는 인공지능의 활동 무대가 바뀌고 있음을 보여준다. 과거의 AI가 화면 속에서 정보를 다루는 기술이었다면, 피지컬 AI는 현실 세계에서 직접 행동하는 기술이다. 앞으로 AI의 기준은 단순히 '얼마나 말을 잘하는가'가 아니라 '현실에서 얼마나 안전하고 정확하게 움직일 수 있는가'로 바뀔 가능성이 크다. 피지컬 AI는 인공지능이 실제 세계와 만나는 출발점이라고 할 수 있다.
 

【 청년서포터즈 9기 김성준 】