“물리 인공지능(물리 AI)의 ‘챗GPT 순간’이 이미 도래했다.” 일전 엔비디아회사 최고경영자 황인훈이 국제소비전자전시회 주제강연에서 이같이 말했다.  그가 보건대 현실세계를 리해하고 추리함과 동시에 행동을 계획하는 AI 모델이 지금 조용히 많은 업종에 혜택을 주고 개변시켜가고 있다.

물리 AI는 기술승격일 뿐더러 더우기는 수많은 업종에 전례없이 깊은 영향을 줄 것이다. 중국과학기술대학 인공지능및데이터과학학원 특임 교수이며 박사생 지도교수인 왕상은  “물리 AI가 선참으로 지능과학 발견, 지능공업제조 등 씨나리오에서 착지 응용될 수 있다.”고 표했다.

물리 AI란 무엇이고 어떻게 미래를 재부각하며 또 어떠한 도전에 직면했는가?

◆‘말’에서 ‘일’ 을 할줄 아는 데로

2025년 3월 황인훈은 엔비디아 GPU기술대회에서 생성형 AI는 이미 지나가고 미래는 ‘대리 AI’와 ‘물리 AI’의 세상일 것이라고 단언했다. 반년후 그는 제3회 중국국제공급사슬박람회에서 처음으로 이 개념을 체계적으로 천명했다. 물리 AI는 현실세계를 리해하고 또 상호 작용할 수 있는 AI 모델을 가리키며 일종의 “자률기계(로보트, 자률주행차량 등)가 진실한 물리세계에서 감지하고 리해하며 복잡한 작업을 수행하도록 하는”기술이라고 했다.

황인훈은 AI의 변화를 감지 AI, 생성 AI, 대리 AI, 물리 AI의 4개 단계로 나누었다.  그는 물리 AI의 핵심은 ‘AI와 물리세계의 융합’에 있으며 그 관건은 AI가 중력, 마찰, 재료특성 등 물리법칙을 체계적으로 리해하고 응용하게 함으로써 가상 지능에서 실제 운용으로의 도약을 실현하는 데 있다고 했다.

◆관련 산업 전경 재구성

AI의 촉각이 가상세계에서 물리 차원으로 연장되고 물리세계를 진정으로 리해하면 그 응용씨나리오는 별처럼 바다처럼 펼쳐진다. 제조업에서 의료까지, 교통에서 가정봉사까지 물리 AI는 각 업종에 전례없이 심층 융합되며 에너지를 부여한다.  황인훈이 여러차례 강조한 것처럼 물리 AI와 로보트기술은 새로운 한차례 산업혁명을 일으킬 것이다.

왕상은 물리 AI의 가장 직접적인 영향은 자동화를 ‘고정 과정’에서 ‘동태 일반화’로 내민 것이라고 지적했다. 지능제조에서 물리 AI는 유연성 생산의 새로운 모식을 부각시키고 있다. 전통 생산라인은 고정 시스템에 의존하며 변경시에는 정지시키고 조절한다. 물리 AI를 탑재한 생산라인은 재료 위치를 실시간으로 감지하고 결함을 검사해내며 절주를 동태적으로 개선할 수 있다.

더우기 여러대의 자률이동 로보트가 작업장에서 협동작업을 할 수 있으며 정적인 장애물을 피해가기도 하고 로동자의 작업경로를 미리 판단해 주동적으로 피할 수도 있어 진정으로 사람과 기계의 포용을 실현한다.  “앞으로 10년후에 공장은 AI가 조절하는 로보트팀이 운영할 것이다.” 황인훈의 예언이다.

◆여전히 높은 산 정복해야

드넓은 전망이긴 하지만 물리 AI의 대규모 착지는 여전히 여러가지 도전에 직면해있다.

가장 큰 도전은 원가 문제이다. 왕상은 “진실 상호작용 데이터는 비싸고 희소하며 반영이 늦다. 효률성이 낮으나 영향력이 큰 부분들은 피복하기 어려워 물리 AI의 학습과 갱신원가를 내리우기 어렵다." 고 털어놓았다.

물리 AI는 개방된 환경에서 미지의 정경, 실시간 간섭에 대응해야 하고 모방과 현실의 편차 가운데서 견고성과 통제성을 유지해야 한다. 가상에서 현실로의 도약에서  물리 AI는 동력학, 소음 감지 등 다중 장벽에도 직면한다.

륜리와 책임문제 역시 홀시할 수 없다. 물리 AI가 구동하는 무인차에 사고가 난다면 책임은 응당 개발자, 운영자가 져야 할가? 아니면  AI 자체가 져야 하는가?

사람과 기계의 신뢰의 격차도 여전히 존재한다. 많은 사람들은 AI에 대체될가봐 걱정하거나 기계의 결책에 신심이 없어 한다. 오직 투명한 설계, 점진적인 배치, 지속적인 소통을 해야만이 사회의 수용을 얻을 수 있다.

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