인공지능(AI)은 이제 단순한 소프트웨어를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 단계, 이른바 “피지컬 AI” 시대로 접어들고 있다(zdnet.co.kr.재인용).
2025년초CES기조연설에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 피지컬 AI를 “인지하고 계획하며 행동하는 AI”로 정의하면서, 이는 생성형 AI 열풍을 넘어 산업 자동화의 새로운 표준이 될 것이라고 강조했다. 이러한 메시지는 제조, 물류, 자동차 등 다양한 산업 분야에 전환점을 마련했고, 각국 기업들이 앞다투어 로봇, 자율주행 등 피지컬 AI기술 개발에 뛰어들게 했다.
이제 이러한 피지컬 AI가 우리의 삶과 노동시장, 윤리 및 사회 구조에 어떤 영향을 미치게 될지 정말 궁금하지 않을 수 없다.
피지컬 AI(Physical AI)란, AI 알고리즘과 물리적 시스템을 결합하여, 로봇이나 자율주행차, 스마트 공장 설비와 같은 자율 시스템이 현실 세계를 인지하고 이해하며 그에 따라 복잡한 행동을 수행하는 기술을 말한다(brunch.co.krv.daum.net.재인용)
즉, 현실 환경의 다양한 센서 데이터를 바탕으로 AI가 주변 상황을 실시간으로 파악하고 의사결정을 내린 후, 기계를 제어하여 실제 물리적 행동까지 수행하는 엔드투엔드(self-contained) 자율 시스템이 피지컬 AI의 핵심이다.
피지컬 AI 시스템을 구현하려면 하드웨어와 소프트웨어 요소가 유기적으로 통합되어야 하는데, 아래의 표에서 각 요소들이 상호작용하여 피지컬 AI 시스템이 구현된다. 센서가 수집한 현실 데이터는 제어 시스템에서 AI 모델을 통해 해석되고, 그 결과에 따라 액추에이터를 제어함으로써 실제 세계에 행동을 반영한다.
| 구성 요소 | 역할 및 설명 |
|---|---|
| 센서(Sensors) | 카메라, LiDAR, 초음파, 온도계 등 각종 센서를 통해 주변의 물리적 환경 정보를 수집. 예를 들어, 카메라와 LiDAR로 물체와 사람을 인식하고 거리와 위치를 파악하며, 힘 센서로 접촉 힘을 감지. 센서는 실세계 데이터를 디지털 신호로 변환하여 AI에 눈과 귀 역할을 제공. |
| 액추에이터(Actuators) | 모터, 로봇 관절, 그리퍼(gripper) 등 구동 장치로서, AI의 결정에 따라 물리적 움직임이나 작업을 실행. 예를 들어 로봇 팔의 모터가 회전하여 부품을 집거나, 자율주행차의 엔진과 조향장치가 동작하여 차량을 이동시키는 등, 센서 입력에 대응해 실제 환경에 영향을 주는 출력을 만듦. |
| 제어 시스템 및 엣지 컴퓨팅 | 로봇 내부의 마이크로컨트롤러나 고성능 엣지 프로세서가 센서 데이터를 실시간 처리하고 액추에이터를 제어. 이 구성요소는 인간의 두뇌에 해당하며, 제어 알고리즘과 AI 모델이 동작하는 하드웨어 플랫폼. 네트워크를 통해 클라우드나 IoT와 연계되기도 하며, 산업 현장에선 PLC(Programmable Logic Controller) 등 제어 장치와 통신 모듈이 사용. |
| AI 알고리즘/모델 | 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습, 경로 계획 알고리즘 등 다양한 AI 소프트웨어가 포함. 이들은 센서로부터 입력된 데이터를 이해하고, 주어진 목표를 달성하기 위한 의사결정과 계획 수립을 수행. 예를 들어, 비전 모델은 장애물을 인지하고, 강화 학습 기반 제어 모델은 로봇의 움직임 패턴을 학습. 이러한 AI 모델은 제어 시스템상에서 실행되며, 물리 세계의 불확실성에 대응하는 핵심 두뇌 역할. |
예를 들어, 주변 온도와 사람 반응 데이터를 센서로 파악한 AI 에이전트가 “더움”을 인지하면, 스마트 에어컨을 가동하거나 로봇이 선풍기 스위치를 눌러 환경을 변화시키는 식이다(brunch.co.kr.재인용) 이처럼 디지털 판단을 물리적 행동으로 연결하는 것이 피지컬 AI의 본질인 것이다.
또한 최근 피지컬 AI 개발에서는 시뮬레이션과 디지털 트윈 기술도 중요한 구성요소로 부상하고 있다. 고정밀 가상환경에서 AI 로봇을 학습시키고 테스트하여, 현실에 투입하기 전 충분한 검증을 거치는 전략이 쓰이고 있다.
예컨대 3D 시뮬레이터에서 수천 번의 시행착오를 거쳐 로봇의 동작을 최적화한 후 현실 세계에 적용하면, 위험을 줄이고 개발 속도를 높일 수 있는데, 이렇게 가상-현실 연계를 통해 학습된 피지컬 AI는 시행착오를 가속하고 현실 적응력을 높여주며, AI 모델의 신뢰성과 안전성을 강화한다.
위에서의 말처럼 피지컬 AI는 각각의 다양한 형태의 자율 지능형 기계로 구현되어 우리 주변에 등장하고 있다. 특히 휴머노이드 로봇, 자율주행 차량, 산업·물류 로봇 분야에서 활발한 개발이 이뤄지고 있다.
대표적 사례들과 현황을 살펴보면 우선, 휴머노이드 로봇의 경우 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)가 물류창고 환경에서 상자를 들어 올리는 작업을 시연하는 모습을 볼 수 있었다. 이렇듯 인간과 유사한 형태(두 팔, 두 다리)를 갖춘 휴머노이드 로봇은 물리 세계에서의 범용적인 작업 수행을 목표로 개발되고 있다(v.daum.net 재인용)
휴머노이드 로봇은 사람의 노동력을 대체하거나 협업하도록 설계되는 가운데, 최근 여러 글로벌 기업들이 휴머노이드 개발에 뛰어들어 시범 생산 및 시험 단계에 있다.
한편, 테슬라는 인간형 로봇 “옵티머스(Optimus)”를 개발하여 2025년부터 시험 생산에 들어갔으며, 2026년경 상용 판매를 목표로 하고 있다. 옵티머스는 공장 조립라인의 반복 작업 혹은 물류 이송 작업 등에 투입되어 인간 노동을 보조/대체하는 용도로 개발되고 있다. 삼성전자 역시 국내 로봇기업 레인보우로보틱스에 전략 투자하고 사내에 미래로봇TF를 신설하여 지능형 휴머노이드 개발을 가속화하고 있다.
이처럼 다양한 플레이어들이 휴머노이드 분야에 뛰어들면서, Figure AI(테슬라·보스턴다이내믹스 출신들이 창업한 스타트업)의 Figure-02, 폭스콘과 엔비디아의 협력 휴머노이드 등 신생 로봇들도 속속 공개되고 있다.
이러한 휴머노이드는 인간과 유사한 환경 적응력과 범용 작업 능력을 갖춘 궁극의 로봇으로 기대되지만, 아직은 걷기나 균형 유지, 사람과의 안전한 상호작용 등 해결해야 할 기술 과제들이 남아있어 연구개발이 활발히 진행되고 있다.
다음으로 자율주행 자동차는 이미 여러 도로 환경에서 스스로 주행하는 피지컬 AI의 대표 사례이다. 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 달고 AI로 차량을 제어함으로써 운전자 없이도 주행 및 교통상황 대응이 가능하게 시스템화되어 있다.
구글 웨이모(Waymo)와 GM의 크루즈(Cruise) 등은 일부 도시에서 로보택시 시범 서비스를 운영하며 고도 자율주행 기술을 현실화하고 있고, 테슬라 역시 자율주행 소프트웨어 FSD를 발전시켜 소비자 차량에 단계적으로 적용하고 있다.
다만 완전 자율주행(레벨 5) 기술은 생각보다 더딘 진전을 보이는 가운데, 한때 2020년까지 1천만 대의 자율주행차가 보급될 것이라는 예측도 있었으나, 2025년 현재까지도 완전자율주행차는 미국의 경우 도로 주행이 약 수천 대 수준에 불과하며 이 역시 대다수는 안전요원이 탑승한 시험 운행 형태이다. (boozallen.com / boozallen.com.재인용)
이는 아직 도심의 복잡한 도로 상황과 예외적인 돌발 변수들에 AI가 대응하는데 한계가 있기 때문인데, 그럼에도 불구하고 최근 생성형 AI와 강화 학습 기법을 활용해 자율주행 인지·판단 능력을 향상시키고 있으며, 시뮬레이션 훈련을 통해 폭우·폭설 등 극한 상황까지 대비하려는 노력이 진행 중이다. 가까운 미래에는 차량뿐 아니라 자율주행 트럭, 무인 배송 로봇, 도심 항공 모빌리티(UAM) 등으로 자율주행 기술이 확대되어 우리 생활에 큰 변화를 가져올 것으로 예상되고 있다.
산업 및 물류 로봇의 경우에는, 제조 공장과 물류 창고 등 산업 현장에서 이미 오래전부터 로봇이 활용되어 왔으며, 피지컬 AI의 도입으로 로봇의 지능과 활용 범위가 한층 확대되고 있다. 기존의 산업용 로봇이 주로 같은 동작을 반복하는 고정 자동화에 머물렀다면, AI를 탑재한 최신 로봇들은 비정형적 상황에 실시간 대응하며 더욱 융통성 있는 자동화를 구현하고 있다.
예를 들어, 협동 로봇(Cobot)은 사람과 같은 작업 공간에서 함께 일할 수 있도록 설계된 로봇으로, 비전 카메라와 힘 센서를 통해 인간 작업자의 존재를 인식하고 충돌을 피하면서 조립이나 운반 작업을 보조한다.
아마존은 물류창고에 100만 대 이상의 로봇을 도입하여 인간 직원과 함께 작업하고 있다. 로봇들은 선반 사이를 이동하며 상품을 운반하거나 분류하는 반복 업무를 담당하고, 인간은 로봇이 가져온 상품을 포장하거나 예외 상황을 처리하는 식으로 역할을 분담한다(etnews.com.재인용) 이러한 인간-로봇 협업을 통해 아마존은 배송 속도를 25% 단축하고 운영 효율을 크게 향상시켰다고 한다. 특히 아마존의 Proteus라는 이동 로봇은 복도에서 사람을 감지하면 멈추고 양보하는 등 사회적 신호를 해석하여 직원과 안전하게 협업할 수 있는 자율 이동 기술을 선보이기도 했다.
앞서의 사례들처럼 산업 현장의 로봇들은 점점 더 똑똑해지고 자율화되어 생산성 향상과 작업자 안전에 기여하고 있으며, 제조를 넘어 건설, 농업 등 분야까지 피지컬 AI 로봇의 적용이 확산되고 있다(zdnet.co.kr 재인용)
예상하건대 무엇보다 중요한 것은 인간과 피지컬 AI의 상호작용 방식에서, 피지컬AI의 등장은 인간과 기계의 관계에 큰 변화를 가져오게 될 것이라는 점이다. 즉 AI 로봇이 실제 일터와 생활 공간에 들어오면서, 인간과는 경쟁자이자 협력자, 또는 도구로서 상호작용하게 된다.
피지컬 AI가 확산되면서 가장 논쟁적인 이슈 중 하나는 인간의 일자리에 미칠영향인데, 이는 대체(replacement)와 창출(creation)의 두 측면을 모두 가지고 있다. 즉, AI 로봇이 일부 일자리를 없앨지라도 새로운 직무와 산업을 만들어내는 효과도 있다는 것이다.
세계경제포럼(WEF) 보고에 따르면, 첨단 로봇을 도입한 어떤 물류센터 사례에서 현장 숙련 일자리가 30% 증가한 것으로 나타났다. 로봇 덕분에 단순 작업이 효율화되면서 오히려 관리·유지보수 등 숙련직 수요가 늘어난 경우인데, 실제 아마존은 로봇 도입 이후에도 인력을 지속 충원하고 있으며, 로봇과 함께 일하는 직원들의 업무 만족도가 높아졌다고 한다.
이처럼 피지컬 AI 도입으로 인한 생산성 향상은 신규 고용 창출과 업무 재편의 기회를 가져올 수 있고, 위험하고 힘든 일은 로봇이 맡고 인간은 보다 부가가치 높은 일에 집중할 수 있는 긍정적 효과도 있다(etnews.cometnews.com.재인용). 중요한 것은 노동 전환에 대한 사회적 대비로서, 재교육(reskilling)과 직업 전환 지원 정책을 통해 AI 시대에 맞는 새로운 일자리로의 연착륙을 도모하는 것이다.
피지컬 AI는 인간의 일 일부를 대체할 뿐만 아니라, 인간을 보조하는 도구로서의 역할이 크다. 현재 많은 경우 AI 로봇은 인간이 하기 힘들거나 위험한 작업을 대신 수행함으로써 보조자로 기능을 수행한다.
예를 들어, 의료 분야에서는 수술용 로봇이 의사의 손 떨림을 보정해 주고 미세한 수술을 가능케 하여 의료진의 능력을 확장시킨다. 외과의사는 로봇팔을 원격 조작해 복잡한 수술을 집도함으로써, 더 작은 절개와 정밀한 봉합이 가능해지고 환자 회복도 빨라진다. 이는 로봇이 의사를 대체했다기보다 의사의 기술을 보조한 사례이다. 또 재활치료 로봇이나 간병 로봇은 거동이 불편한 노약자의 이동을 돕거나 식사를 보조하고, 말벗 로봇은 독거노인의 정서 관리를 도와주는 등 인간의 돌봄 역할을 함께 수행하고 있다. 이러한 서비스 로봇들은 인간 돌봄 인력의 부족을 해소하고 삶의 질을 향상시키는 긍정적 보조자 역할로 평가받는다.
물론 인간-로봇 협업이 원활하려면 신뢰 구축과 역할 분담의 명확화가 필요할 것이다. 사람들은 로봇이 안전하게 동작하고 예측 가능한 행동을 할 것이라는 신뢰가 있어야 로봇과 함께 일하는 것을 받아들이게 된다. 이를 위해 로봇의 행동을 투명하게 설명하거나, 비상시 즉각 정지 버튼 등을 통해 인간이 통제권을 가질 수 있는 설계가 중요하다. 또한 어떤 일을 로봇이 하고 어떤 일을 사람이 할지 책임과 역할을 명시해야 혼선이 없다. 이러한 조건들이 충족된다면, 인간과 AI 로봇이 한 팀으로 서로 배우고 적응하면서 일하는 미래의 하이브리드 작업환경이 충분히 실현될 것이다.
그렇다면, 이 피지컬 AI가 가져올 사회 전반의 영향은 어떻게 펼쳐질지 알아보았다.
피지컬 AI는 우리 일상생활의 편의성과 안전성을 크게 향상시킬 잠재력을 지니고 있다. 예를 들어 자율주행차의 보급은 교통사고 감소와 이동 약자의 이동권 증진으로 이어질 수 있다. 인간 운전자의 부주의나 판단 실수로 인한 사고가 줄고, 스스로 움직이는 차량을 통해 노인이나 장애인도 쉽게 이동할 수 있는 포용적 교통 환경이 조성될 것이다.
또한 가정에서는 서비스 로봇이 청소, 요리, 택배 수령 등 허드렛일을 도맡아줌으로써 가사 부담을 경감시켜 줄 수 있다. 이미 로봇 청소기나 자동 잔디깎이 등이 보급되어 작은 변화가 시작되었고, 향후에는 음식 조리 로봇, 세탁 개입 로봇, 심지어 아이 돌봄 로봇까지 등장하여 일상의 풍경을 바꿀 것이다.
이른바 스마트 홈과 스마트 시티에서도 피지컬 AI의 영향이 나타난다. 건물 내 설치된 IoT 센서와 제어장치들은 AI와 연동되어 자동으로 조명을 켜고 끄거나 엘리베이터를 호출하며, 긴급 상황 시 소방 로봇이나 드론이 즉각 출동해 초기 대응을 할 수 있는 환경인 것이다. 나아가 도시 전체로 보면, 교차로의 AI 카메라가 교통흐름을 감시·예측하여 신호체계를 실시간 최적화하고, 공공안전을 위해 순찰 로봇이 위험을 감지해 경보를 발령하는 등 생활 환경의 지능화가 진행되고 있다. (nvidia.com.재인용)
이러한 기술은 우리의 생활을 편리하고 안전하게 만드는 한편, 24시간 돌아가는 사회 인프라를 가능하게 한다. 그러나 피지컬 AI의 일상화가 가져올 사회적 변화에는 양면성도 있다.
우선, 인간이 하던 많은 일이 자동화됨에 따라 인간 간의 직접적인 접촉 기회가 줄어들 수 있다. 예를 들어 무인 매장이나 로봇 카페가 늘어나면 종업원과 손님의 대화가 사라지고, 노인 돌봄을 로봇에 의존하면 가족이나 요양사의 역할이 축소될 수 있다. 이는 편의성 향상의 이면에 사회적 고립이나 인간관계의 약화라는 문제를 초래할 수 있다.
또한 일상을 데이터화 하는 과정에서 프라이버시 침해 우려도 존재한다. 곳곳에 설치된 카메라와 센서들이 개인의 움직임과 생활 패턴을 모니터링하게 되므로, 수집된 데이터의 관리와 사생활 보호에 대한 사회적 합의가 필요하며, 더 나아가 인간의 정체성에 대한 질문도 제기된다.
가령 가정용 돌봄 로봇이나 반려 로봇이 보편화되면, 인간과 로봇의 관계를 어디까지 사회가 받아들일지 고민해야 한다. 로봇을 단순한 기계로 볼지, 어느 정도 감정적 교류의 대상으로 인정할지에 따라 사회 문화가 영향을 받을 것이다.
현재로서는 로봇을 권리나 의무의 주체로 보지는 않지만, 인간과 유사한 외형과 행동을 지닌 로봇이 등장할수록 로봇에 대한 도덕적 고려 (예: 로봇 학대 금지 등)나 로봇으로 인한 사고 시 피해보상 혹은 새로운 에티켓이 논의될 수 있을 것이다. 이런 논의들은 일상생활에서 피지컬 AI가 차지하는 위상이 높아질수록 심화될 것으로 보인다.
노동시장과 고용 구조 변화에서도 피지컬 AI는 노동의 형태와 고용 구조에 상당한 변화를 가져올 것이다. 단순 반복 노동이나 위험 작업은 로봇이 맡고, 인간 노동자는 보다 창의적이고 의사결정이 필요한 업무로 이동하는 직무 재편(restricturing)이 본격화될 것으로 예상된다. 이러한 환경이 가속화될수록 인간 근로자와 로봇이 함께 일하는 현장에서는 작업장의 안전 수칙과 표준이 새롭게 정립되어야 할 것이며, 근로자들의 업무 강도나 근무 형태는 유연해질 수 있을 것이다.
로봇이 24시간 가동될 수 있으므로 사람은 교대 근무로 로봇을 감독하거나, 원격으로 여러 로봇을 관리하는 새로운 업무 방식으로 재편될 것인데, 관리자/감독자로 비중이 높아지고, 반복 작업자로서의 비중은 줄어는 환경이 되면서 피지컬 AI는 노동생산성 향상과 작업환경 개선을 이루게 하지만, 사회안전망 보완과 노동법 개정 등 제도적 대응이 함께 따라가야 노동시장의 부정적 충격을 완화할 수 있을 것이다.
이처럼 피지컬 AI의 발전은 기술적 문제뿐 아니라 다양한 윤리적이고 사회 구조적인 이슈를 동반한다.
먼저, 가장 중요한 것은 안전과 책임의 문제가 최우선이다. 지능화된 기계가 물리 세계에서 행동을 할 때 예기치 못한 오작동이나 실수가 발생하면 인명 피해나 재산 피해로 직결될 수 있기 때문에 실제 도로 위의 자율주행차 한 대의 오류가 대형 사고로 이어질 수 있고, 공장의 로봇 팔이 오동작하면 작업자가 다칠 위험이 있다. 이러한 물리적 AI 시스템의 오작동에 대비하여, 개발자와 운영자는 거의 100%에 가까운 안전성을 추구해야 한다(boozallen.com 재인용) 미연에 결함을 발견하기 위한 검증 절차(Verification & Validation)를 철저히 하고, 돌발 상황 시 즉각적으로 시스템을 중지시키거나 안전모드로 전환하는 Failsafe 장치를 갖추는 것이 필수이다. 또한 만약 사고가 발생했을 때 법적 책임을 누구에게 물을지도 사회적 합의가 필요하다.
둘째, 윤리적인 의사결정 문제이다. AI가 자율적으로 내리는 결정이 인간의 생명이나 권리에 영향을 줄 때 윤리 기준을 어떻게 설계할지 고민해야 한다. 만약 의료 로봇이 수술 중 예상치 못한 상황을 만나거나, 돌봄 로봇이 환자의 고통을 볼 때 어느 선까지 개입할 것인지 등 윤리 가이드라인이 필요하다. 일부 국가에서는 AI 윤리 위원회를 통해 이러한 쟁점을 다루고 있고, IEEE 등 국제기구에서도 로봇 윤리에 관한 원칙을 제정하고 있다.
셋째, 보안과 악용의 문제이다. 피지컬 AI 기기가 해킹되거나 악용될 경우 공격 수단으로 돌변할 위험이 있다. 예컨대 자율주행차나 드론이 사이버 공격을 받으면 통제가 불가능해져 시민을 위협할 수 있고, 산업용 로봇을 의도적으로 오작동시켜 생산라인을 마비시킬 수도 있다. 또한 살상용 무기 로봇 개발에 대한 윤리 논쟁도 중요하다. 이는 전쟁 윤리를 뒤흔드는 문제여서 UN 차원의 국제 규제 협의가 진행 중이다.
마지막으로, 이러한 이슈들에 대응하기 위한 규제와 제도의 정비가 필요한 가운데, 유럽연합(EU)은 2023년 세계 최초로 AI 종합 규제법(AI Act)을 마련하여, 위험 수준에 따라 AI 사용을 제한/금지하는 등 윤리적 AI 활용을 법제화했다(v.daum.net.재인용) 이 법은 사람에게 위해를 가하거나 차별을 초래할 가능성이 높은 AI(예: 신용평가, 안면 인식 등)를 고위험군으로 규정하고 강력히 통제하는 내용을 담고 있다. 미국 역시 2022년 “AI 권리장전”을 발표하여, AI 기술이 시민의 권리를 침해하지 않도록 투명성, 공정성, 프라이버시 보호 등의 원칙을 제시했다. 한국도 2024년 「AI 기본법」이 제정되어 2025년 시행을 하고 있다.
피지컬 AI는 인공지능 기술의 다음 단계로서, 앞으로 수년 내에 우리 사회 곳곳에 깊이 스며들 것이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO의 말대로, 머지않아 공장 전체가 로봇으로 가동되고 로봇이 로봇을 만들어내는 시대(v.daum.net재인용)가 올지도 모른다. 이는 곧 AI가 디지털 영역을 넘어 현실 세계를 직접 구축하고 운영하는 새로운 산업혁명의 도래를 의미한다. 이러한 변화는 제조업의 생산성 혁명, 물류의 무인화, 도시 관리의 스마트화 등을 이끌며, 인간의 삶을 더욱 풍요롭고 편리하게 만들 잠재력을 가지고 있다.
하지만 동시에, 우리는 피지컬 AI의 리스크를 책임 있게 관리해야 한다. 기술의 혜택이 사회 전체에 공정하게 돌아가도록 하고, 부작용은 최소화해야 하는 것이다. 이를 위해 윤리적 설계(Ethical by Design)를 모든 AI 로봇에 적용하고, 인간의 가치와 존엄성을 최우선으로 고려하는 원칙을 지켜야 할 것이다.
또한 교육 개혁을 통해 미래 세대가 AI와 협업하며 창의성을 발휘할 수 있도록 준비시키고, 실직이나 격차로 어려움을 겪는 계층에 대한 사회 안전망 강화도 병행되어야 한다.
특히, 피지컬 AI가 사람의 생명과 안전에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 만큼, 이를 규제하고 보호하기 위한 입법 기반이 시급하다. 이에 따라 “피지컬 인공지능 시스템의 안전성과 편향 방지를 위한 기본법(가칭)”과 같은 제도는 기술의 오작동, 편향된 판단, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하고 피해자를 보호하는 실질적 안전장치가 될 수 있다. 이 법안은 편향 감지 시스템 내장, Failsafe 설계, 로그 기록 의무화, 사전 인증제 등 핵심 안전 요소들을 포함해야 하며, 피지컬 AI가 인간을 중심으로 안전하고 공정하게 작동하도록 하는 제도적 기반이 될 것이다.
요약하면, 피지컬 AI는 인간에게 경쟁과 보완의 두 얼굴을 보이며, 일자리에 영향을 주고 협업 모델을 만들어내고 있다. 궁극적으로 사회 전반에 걸쳐 편익을 제공하는 동시에 윤리·안전·고용 등의 새로운 과제를 안겨주고 있다.
결국 AI는 인간이 만든 거울이다. 그 거울 속에서는 인간의 언어가 다시 반사되어 돌아온다. 하지만 그 언어는 의미를 ‘느끼는’ 언어가 아니라, 의미를 ‘계산하는’ 언어다. 즉 AI는 감정이 없다. 언어의 데이터에 의한 계산만 있을 뿐이다.
인간의 언어는 ‘말’이라는 소리를 통해 의사를 전달한다. 이때의 말은 단순한 소리의 조합이 아닌 경험과 감정, 그리고 시간의 층위를 품은 살아있는 형상이다. 그 언어 속에는 인간의 기억이, 인간의 세계가 녹아 있다. AI가 문장을 구성할 수는 있지만, 이러한 인간의 경험과 감정, 침묵의 무게를 느끼지는 못한다. 그것이 바로 인간이 여전히 언어의 주인이며, AI는 그 언어의 손님으로 남아있는 이유다.
특히, 최근에 챗gpt로 일부 유명 대학의 전공 시험에서 학생들이 부정행위를 했다는 기사를 읽었다. 기술의 발전 속도에 비해 인성이 반비례하고 이에 대한 대책조차 미비하다면 피지컬 AI가 일반화되는 머지않은 미래는 공포와 불안이 가득한 세상이 될 것이 분명하기에 AI는 인간이 만든 거울이 될 것이다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
