안드로이드의 꿈(Android Dreams) – 자동화 시대는 어떻게 이루어지며, 인간은 무엇이 되는가

• 수직(Vertical) 로보틱스 기업들은 EGI 없이도 수십억 달러 규모의 특정 작업 분야에서 승리할 수 있다. 그리고 그 분야에서는 EGI가 등장하더라도 쉽게 밀려나지 않는다. 도입을 결정하는 기준은 비용·속도·품질이며, 인간형 EGI는 복잡한 작업에서만 그 높은 비용을 정당화할 수 있기 때문이다.

• 로보틱스 연구는 인간 영상 데이터 기반 학습에서, 대규모 비디오 모델 기반 포스트트레이닝 시대로 이동한다. 인간 영상은 작업별 데이터를 대규모로 확보하는 가장 효율적·확장성 높은 방식이며, 대규모 비디오 모델 포스트트레이닝은 EGI 수준의 정보량을 학습에 담을 수 있게 하는 새로운 패러다임이다. 비디오 모델은 이미 행동(action)에 대한 암묵적 모델을 갖고 있다는 점이 명확해지고 있다.

• 적응형 장기기억(ALTM)은 진정한 온라인 학습이며, 가상 AGI로 가는 마지막 병목이다. 인간의 장기기억은 단순한 저장·회상 기능을 넘어서 “무엇이 중요한지 판단하고, 개념 간 연결 구조를 계속 조정하는 메타 과정”까지 포함한다. 이 두 가지가 결합되어 인간의 온라인 학습 능력을 만든다.

• 로봇 제조를 자동화하면 자기증폭적(exponential) 성장 곡선이 생성된다. 미국이 승리할 수 있는 유일한 기회는 액추에이터 제조를 자동화하고 보조금을 투입한 뒤, 광업–정제–기계 가공–조립까지 생산 전 단계를 로봇으로 자동화하는 것이다. 이 자기증폭적 성장 곡선은 현실 세계의 자원 생산 능력(금속·에너지·설비)에 초기 병목이 생기지만, 로봇 노동이 이 자원 생산까지 자동화하면서 병목은 점차 사라지게 된다.

• 중국은 저비용 로봇 하드웨어 제조에서 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 앞서 있다. 액추에이터 생산량 10배, 원자재 가격 5~10배 차이, 희토류 정제 90%, 에너지 생산 2.2배, 철강 생산 10배, 제조 로봇 설치 10배 등 거의 모든 물리 제조 요소에서 절대적 우위를 갖고 있다.

• 로보틱스에서 승리하는 것은 국가 안보 문제다. 로봇에는 백도어가 존재할 수 있기 때문이다. 틱톡 인수 논쟁이 보여주듯, 특정 국가가 미국 시민과 미국 자원에 대규모 접근 권한을 갖게 되는 기술은 곧 위협이 될 수 있다.

• 대규모 비디오 모델을 학습할 수 있는 규모를 갖춘 AI 연구소가 가장 먼저 EGI를 만든다. 그리고 구현을 위해 인간형 로봇 하드웨어 기업과 페어링한다. EGI의 기반 모델은 다양한 로봇 형태에 적용될 수 있지만, 최종 성능은 결국 특정 하드웨어에 맞춰 최적화된다.

• 미래에는 다양한 형태의 로봇이 공존하게 된다. 저가형 그리퍼·바퀴 기반 반복작업 로봇부터 고품질 인간형 안드로이드, 그리고 엔터테인먼트를 위한 초정밀 F1급 휴머노이드까지 다양하다. 그리고 EGI를 위해서는 인간형 휴머노이드가 필수적이다. 비디오 기반 학습에서 인간형 형태가 가장 높은 전이율을 보이기 때문이다.