LLM도 사람들이 많이 쓸수록 모델이 좋아지는 플라이 휠이 일부 영역(사람들이 참여해서 모델 성능을 개선할 수 있는 부분)에서 일어나는데 로봇도 이런 좁은 영역의 기회를 찾고 플라이휠을 도는 순간 개선의 속도가 달라질 수 있다.
Q: 로봇 기술이 폭발적으로 성장하기까지 매년 어떤 일이 일어나야 할까요? 연도별 비전은 무엇이며, 매년 해결해야 할 과제는 무엇인가요?
정교함(Dexterity)이 그중 하나입니다. 처음에는 우리가 개발 중인 방법들이 인간이 할 수 있는 복잡한 작업들(상자 접기, 다양한 종류의 빨래 개기, 테이블 정리, 커피 만들기 등)을 처리할 능력이 있는지 확인하고 싶습니다. 지금까지 보여준 결과들은 꽤 훌륭하지만, 최종 목표는 티셔츠를 멋지게 접는 것이 아니라, 우리가 세운 기본 가설이 탄탄하다는 것을 확인하는 것입니다.
사람들이 원하는 로봇은 "티셔츠를 접어줘"라고 말하는 로봇이 아니라, "이제부터 집안일을 다 해줘. 저녁은 6시에 만들어줘. 나는 아침 7시에 출근해. 빨래는 토요일에 하니까 준비해줘. 그리고 매주 월요일에 장 볼 목록에 대해 확인해줘"와 같은 포괄적인 지시를 내리면, 6개월이고 1년이고 그 일을 수행하는 로봇입니다.
지속적으로 학습하는 능력, 물리적 세계에 대한 이해, 상식, 필요할 때 추가 정보를 가져오는 능력이 있어야 합니다. 예를 들어, "오늘 저녁에 이 샐러드를 만들어 줄래?"라고 물으면, 로봇은 그게 무엇을 의미하는지 파악하고, 레시피를 찾아보고, 재료를 사 와야 합니다. 이를 위해서는 상식, 예외 상황 처리 능력, 지속적인 개선 능력, 안전성, 신뢰성, 실수 수정 능력 등 많은 것이 필요합니다.
Q: 이 원대한 비전은 몇 년도에 실현될 것으로 예상하시나요? 25%, 50%, 75% 확률로 예측한다면요?
AI 비서처럼, 로봇이 유용한 수준의 기본 역량을 갖추게 되면 세상에 출시될 것입니다. 중요한 점은, 일단 세상에 나가면 경험을 수집하고 그 경험을 바탕으로 더 나아질 수 있다는 것입니다. 그래서 저는 '언제 완성될 것인가'보다 '언제 플라이휠(flywheel)이 돌기 시작할 것인가'의 관점에서 생각합니다.
작업 범위를 좁힐수록 더 빨리 현실 세계에 내보낼 수 있습니다. 우리는 이미 이 플라이휠을 돌리기 위해 로봇이 실제로 할 수 있는 일이 무엇인지 탐색하고 있습니다. 여러분이 실제로 관심을 가질 만한 무언가가 나오는 것은 한 자릿수 연도 내(single-digit years)에 매우 현실적이라고 봅니다. 1~2년 안에 무언가 실제로 출시되기를 바라지만, 확답하기는 어렵습니다. '세상에 나온다'는 것은, 여러분이 정말로 원하는 일을 유능하게 수행하는 로봇이 존재한다는 것을 의미합니다.
Q: 대규모 언어 모델(LLM)은 이미 널리 보급되었지만, 모델 회사들에게 명백한 플라이휠 효과로 이어지지는 않았습니다. 왜 LLM에서는 플라이휠이 작동하지 않는데, 로봇에서는 다를 것이라고 생각하시나요?
저는 LLM의 플라이휠도 작동하기 직전이라고 생각하며, 많은 조직이 바로 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다고 100% 확신합니다. 사실상 이미 '인간 참여형(human-in-the-loop)' 플라이휠은 존재합니다. LLM을 배포하는 모든 회사는 그 성능을 보고 행동을 수정하는 데 활용하고 있습니다. 로봇 공학이 더 쉬울 것이라고 생각하지는 않지만, 몇 가지 관리하기 쉬운 작은 차이점들은 있습니다.
특히 로봇이 사람과 협력하여 작업을 수행할 때, 사람은 성공을 위해 자연스럽게 감독이나 지시를 제공하려는 강한 동기를 가집니다. 또한, 물리적 세계에서는 실수를 하고 복구한 뒤, 무엇이 잘못되었는지 되돌아보고 미래에 같은 실수를 피하는 상황이 더 자주 발생합니다. 티셔츠를 접다가 실수하면 그 사실이 명백하지만, AI 비서가 틀린 답변을 해도 상대방은 틀렸다는 사실조차 모를 수 있습니다.
Q: 1년 안에 플라이휠을 돌리기 시작하는 로봇과, 인간 가사도우미처럼 집안일을 완전히 자율적으로 처리하는 로봇 사이에는 어떤 격차가 있나요? 그리고 그 완전 자율 가사도우미 로봇은 몇 년 안에 가능할까요? (중앙값 추정치)
A: LLM과 마찬가지로 '범위(scope)'의 문제입니다. 코딩 비서가 처음에는 함수 일부를 완성하는 수준이었다가, 이제는 비교적 정형화된 작업의 경우 PR(Pull Request) 대부분을 작성해주는 것처럼요. 로봇도 마찬가지로, 처음에는 커피를 내리는 등 특정 작업으로 범위가 제한되겠지만, 역량과 상식이 향상됨에 따라 '커피숍 전체를 운영하는' 수준으로 범위가 넓어질 것입니다.
이것이 실현되는 시점에 대한 제 중앙값 추정치는 두 자릿수가 아닌 한 자릿수 연도 내입니다. 아마 5년이 좋은 중앙값일 것 같습니다. 물론 연구에는 불확실성이 따르지만, 우리는 이미 퍼즐 조각들을 대략적으로 알고 있고, 운이 좋다면 한 자릿수 연도 내 달성이 합리적입니다.
Q: 5년 안에 집을 완전히 자율적으로 운영할 수 있다면, 경제 내 대부분의 블루칼라 노동도 자동화할 수 있다는 의미인가요?
A: 여기에는 미묘한 차이가 있습니다. 코딩 비서가 모든 소프트웨어 엔지니어를 대체하는 것이 아니라, 전문가인 엔지니어의 생산성을 증강시키는 강력한 도구가 된 것처럼 말이죠. 로봇도 마찬가지일 것입니다. '인간 + 로봇'이 그냥 인간이나 그냥 로봇보다 훨씬 나은 결과를 낼 것입니다. 이는 기술을 부트스트래핑(bootstrapping)하는 것을 훨씬 쉽게 만듭니다. 인간이 로봇을 돕고 힌트를 주면서 로봇이 현장에서 새로운 기술을 배우고 습득할 잠재력이 훨씬 커지기 때문입니다.