Gemini, Claude, ChatGPT 같은 AI 기술은 놀랍게 발전하고 있고 우리의 삶을 바꿔놓고 있습니다. 하지만 아직 우리 주변에서 무엇이든 척척해내는 로봇을 보기는 어렵습니다. 테슬라의 옵티머스, 현대의 아틀라스 등 매체를 통해 접하는 로봇들은 곧 우리 주변에 나타나서 무엇이든 해결해줄 것 같은데, 왜 로봇 산업의 대중화는 더디기만 할까요?
1. 일단 몸이 따라주지 않는다.
로봇 개발하는 사람들도 빨리 로봇의 상용화를 바랄 겁니다. 하지만 로봇의 몸이 아직 대중들의 기대치에 미치지 못합니다. 아마 시간이 더 필요할 듯 합니다. 이유는 다음과 같은데요.
- 배터리 문제: 로봇을 2~4시간마다 충전해야 한다면 사람들이 사용할까요? 그렇다고 선을 꽂고 돌아다니는 로봇은 더 원하지 않을 것 같습니다. 배터리 효율은 로봇의 활동 반경을 제한하는 큰 장벽입니다. 배터리로 인한 불편함이 해결되어야 본격적인 로봇 시대가 열릴 것 같습니다.
- 액추에이터 모듈의 한계: 로봇 부품 중 가장 중요한 것을 꼽으라면 액추에이터 모듈입니다. 액추에이터)는 에너지를 물리적인 운동으로 변환하는 장치 전체를 말하는데요. 인간처럼 부드러우면서도 강한 힘을 내려면 고성능의 액추에이터 모듈이 필요합니다. 하지만 그것을 만드는 것은 쉽지 않습니다. 그래서 비쌉니다. 이로 인해 로봇 단가를 낮추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 게다가 로봇에는 액추에이터가 많이 필요합니다.
로봇이 뜨거운 요리를 하고 있는데 아이가 갑자기 냄비를 만지려고 합니다. 이 때, 배터리가 나간다면? 너무 느려서 아이의 손을 제지하지 못한다면? 힘을 조절하지 못해서 아이를 너무 강하게 밀친다면?
지금의 로봇은 아직 이런 상황을 대처하기엔 부족합니다.
2. 머리도 부족하다.
AI는 디지털 데이터를 학습합니다. 로봇은 ‘물리적 경험 데이터’가 필요합니다. 하지만 이 데이터를 확보하는 것이 만만치 않습니다.
- 다양한 데이터가 필요하다 : 집안일을 돕는 로봇을 만들기 위해 집 내부 환경 데이터가 필요하다고 합시다. 몇 개 집만 학습하면 될까요? 집집마다 가구 배치, 조명, 물건의 질감 등이 다릅니다. 다양한 집 환경 데이터가 필요합니다.
- 많은 데이터가 필요하다 : 철수네 집 내부 환경을 로봇이 학습한다고 합시다. 이 로봇이 철수네 집을 한 번만 학습하면 될까요? 엄청 많이 반복 학습과 시행착오를 거쳐야 합니다.
집 내부만 학습하면 되나요? 로봇이 특정 동작 하나를 완벽하게 수행하려면 그 동작에 대해서도 학습을 해야 합니다. 학습해야할 동작들은 많을 거구요, 하나의 동작을 익히기 위해 수만 번의 시행착오를 거쳐야 합니다. 학습을 위해 시간과 비용이 많이 듭니다. 그래서 로봇의 머리도 아직 우리 기대에 미치지 못합니다.
위의 어려움을 극복하기 위해서 시뮬레이션 환경, 다른 말로 디지털 트윈을 구성하고 그 환경에서 학습시키려는 시도를 하고 있습니다. 하지만 실제 현장의 마찰력, 관성, 미세한 진동 등을 100% 재현할 수 있을지는 모르겠습니다. 만약 이 ‘간극’이 메워진다면 로봇 시장의 개화를 기대해봐도 좋을 것 같네요.
3. 제도는 미비하고 사람들은 생각보다 로봇을 원하지 않는다.
기술이 완성되어도 법과 제도가 가로막으면 산업은 성장할 수 없습니다. 배달 로봇이나 협동 로봇이 사고를 내면 그 책임은 누구에게 있나요? 걱정이 되는 것이 한 두가지가 아닙니다. 그러니 관련 법과 가이드라인을 만들어야겠네요. 걱정되는 것이 많으니 이것도 넣고 저것도 넣읍시다. 어라, 법과 가이드라인이 너무 빡빡해졌네요? 로봇 제조 회사의 손발을 묶는 꼴입니다. 얼마나 빡빡하게 또는 느슨하게 만들어야 할까요? 쉽지 않은 숙제입니다.
게다가 사람들은 로봇을 기대함과 동시에 원하지 않습니다. 로봇 도입에 따른 노동계의 반발은 무조건 눌러야 할까요? 바리스타보다 커피를 더 잘 내리는 로봇이 카페에 들어오면 사람들이 찾아갈까요? 이런 것들이 로봇 도입을 늦추는 요소로 작용합니다.
마치며: 로봇 시대는 반드시 온다. 병목을 넘으면 더 빨리 온다
로봇 산업의 병목은 현재 하나가 아닙니다. AI도 하드웨어도 더 나아져야 합니다. 데이터 확보도 필요합니다. 그리고 이를 뒷받침할 제도적 정비가 동시에 이루어져야 합니다. 하지만 로봇 시대는 필연적으로 옵니다. 과연 어떤 기업이 이 ‘보틀넥’을 가장 먼저 뚫고 시장의 게임 체인저가 될지 귀추가 주목됩니다.