중국 휴머노이드 로봇 영상을 보면 사람 일자리는 다음 달쯤 다 없어질 것처럼 보입니다.
달립니다.
복싱합니다.
발차기도 합니다.
춤을 추고,
넘어졌다가 다시 일어납니다.
그런데 실제 공장 훈련장에 들어가면 분위기가 달라집니다.
Reuters가 중국 휴머노이드 산업 현장을 취재한 결과, 중국은 하드웨어에서는 빠르게 발전했지만 정교한 손동작, 상황판단, 예측하지 못한 변화에 대한 적응력 때문에 실제 공장 배치는 여전히 어렵습니다.
우리 눈에는 발차기가 훨씬 어려워 보입니다.
그런데 왜 콩 하나 집는 일이 더 어려울까요.
쿵후는 환경을 고정할 수 있습니다
정해진 바닥에서 정해진 동작을 반복시키는 것은 어렵지만 조건을 통제할 수 있습니다.
무릎을 몇 도 굽힐지 정합니다.
팔을 어느 위치에 둘지 정합니다.
발을 어느 방향으로 올릴지 정합니다.
충분히 학습시키면 상당히 화려한 동작도 가능합니다.
공장은 반대입니다.
부품이 1cm 돌아가 있습니다.
박스가 조금 찌그러졌습니다.
나사가 비뚤게 들어갔습니다.
잡은 물건의 표면이 미끄럽습니다.
사람이 옆으로 지나갑니다.
사람은 이런 상황에서 특별히 ‘추론 중’이라는 생각도 하지 않습니다.
그냥 다시 잡습니다.
힘을 조금 더 줍니다.
안 되면 방향을 바꿉니다.
이 ‘대충 알아서’가 로봇에게는 어렵습니다.
공장에는 이미 잘하는 로봇이 있습니다
휴머노이드가 경쟁해야 할 대상은 사람만이 아닙니다.
기존 산업용 로봇팔도 있습니다.
자동차공장의 용접로봇은 걷지 못합니다.
문도 못 엽니다.
계단도 오르지 못합니다.
대신 하루 종일 같은 위치에서 같은 작업을 빠르고 정확하게 반복합니다.
휴머노이드가 기존 로봇팔보다 느리고 사람보다 비싸다면 공장주가 굳이 살 이유가 없습니다.
사람처럼 생겼다는 것은 시연영상에서는 멋져 보이지만,
공장에서는 결국 비용·속도·고장률·가동시간으로 평가받습니다.
Reuters 취재에서도 현재 중국 휴머노이드의 산업 활용은 제한적이며 상업적 현장에 필요한 민첩성과 자율성, 경제성을 확보하지 못한 상태라는 평가가 나옵니다.
그래도 사람처럼 생긴 이유는 있습니다
공장은 원래 사람 몸에 맞춰져 있습니다.
문손잡이 높이.
계단 간격.
카트 손잡이.
공구.
작업대.
사람처럼 생긴 로봇이 충분히 능숙해진다면 공장 전체를 로봇에 맞게 다시 만들 필요가 없습니다.
오늘은 상자를 옮깁니다.
내일은 문을 엽니다.
모레는 다른 작업대로 이동합니다.
이 범용성이 휴머노이드의 가장 큰 약속입니다.
문제는 그 범용성이 아직 영상 속 화려한 움직임만큼 따라오지 않았다는 점입니다.
그래서 중국이 지금 대규모로 모으려는 것이 행동데이터입니다.
언어모델에는 인터넷이라는 엄청난 텍스트가 있었습니다.
휴머노이드에는 사람이 물건을 잡고,
놓치고,
다시 잡고,
도구를 어느 힘으로 누르는지에 대한 데이터가 필요합니다.
중국의 로봇 훈련시설이 사람과 로봇의 작업동작을 계속 기록하는 이유입니다.
영상에서는 발차기가 이깁니다.
공장에서는 다릅니다.
아침부터 오후까지,
부품을 한 번도 떨어뜨리지 않고,
불량을 만들지 않고,
사람이 지켜보지 않아도 계속 일하는 로봇.
공장주가 기다리는 영상은 훨씬 지루합니다.
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