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CES 2026 혁신상 수상작 iGarden M1 Pro Max, 세계 최초 바이오닉 듀얼 비전 수영장 청소기로 출시

선전, 중국 2026년 2월 8일 /PRNewswire/ -- CES 2026 혁신상 수상작으로 선정된 iGarden M1 Pro Max가 2월 6일 전 세계적으로 공식 출시되며, 세계 최초의 바이오닉 듀얼 비전(Bionic Dual-Vision) 수영장 청소기로서 새로운 기술 표준을 수립했다. 이 플래그십 제품은 기존 로봇의 무작위(blind randomization) 방식에서 벗어나, 생체모방적인 '눈, 두뇌, 신체(Eye, Brain, and Body)' 삼각 구조를 구축했다. 이러한 아키텍처 전환을 통해 M1 Pro Max는 깊이를 인지하고, 지능적으로 판단하며, 고강도 청소 작업을 자율적으로 수행해 해당 카테고리의 기준을 새롭게 정의한다. 이 수영장 청소기의 핵심 경쟁력은 생체 모방 듀얼 비전(Biomimetic Dual-Vision) 시스템에 있다. 기존 센서와 달리 이 시스템은 시차(parallax) 원리를 활용해 실제 3D 깊이 데이터를 생성하며, 계단, 경사면은 물론 40츠 깊이의 얕은 태닝 레지까지 정밀하게 식별한다. 이러한 시각 정보는 비전 인텔리전스(Vision Intelligence) 시스템으로 전달되어 업계 최초의 AI 타깃 시스템(AI Target System)을 구동한다. 동일 구역에서 여러 차례 주행 후에도 이물질이 감지될 경우, 시스템은 자동으로 터보 모드 활성화해 즉시 3배 흡입력(300%)으로 가장 까다로운 오염 구간에서 강력한 청소 성능을 발휘한다. 이러한 딥 클리닝 성능을 뒷받침하는 것은 인증된 듀얼 시스템 아키텍처(Certified Dual-System Architecture)다. M1 Pro Max는 고에너지 배터리 시스템과 iGarden AI-Inverter 2.0을 기반으로 최대 10시간의 초장시간 구동을 제공한다. 이 스마트 인버터는 작업 유형에 따라 출력을 자동 조절해, 듀얼 포스 플로우 시스템(Dual-Force Flow System)에 최적화된 에너지를 공급하며, 지속적이고 강력한 흡입 파동을 생성해 탁월한 밀착력을 구현한다. 여기에 최대 21일간 유지보수가 필요 없는 AI 타이머가 결합된 M1 Pro Max는 진정한 '신경 쓸 필요가 없는 생활(Mind-Free Living)'을 선사한다. 사용자 경험은 최소한의 개입과 신뢰성 극대화를 목표로 설계됐다. 이 기기는 음파 기반 통신을 활용한 원터치 워터라인 리턴(One-Touch Waterline Return) 기능으로, 사용자가 느끼는 '회수 불안(anxiety of retrieval)'을 해소한다. 유지 관리 또한 매우 간편하다. 4.5리터 대용량 이물질 챔버와 이중 레이어 여과 시스템(Dual-Layered Filtration System)은 막힘 방지 설계를 갖추고 있기 때문에 내부가 가득 찬 상태에서도 전문가급 청소 효율을 유지한다. 이처럼 힘과 지능이 완벽하게 결합된 설계는 이미 업계의 주목을 받고 있다. 기술 매체 가제티어(The Gadgeteer)는 CES 2026에서 iGarden이 선보인 '신뢰 중심의 AI 생태계'를 언급하며, 실질적 효용성을 향한 브랜드의 변화를 높이 평가했다. iGarden의 캐슬린 카오(Cathleen Cao) 제품 개발 디렉터는 이러한 방향성이 의도된 것이라고 강조한다. 카오 디렉터는 "기술은 관심을 요구해서는 안 되며, 조용히 삶을 조율해야 한다"면서 "M1 Pro Max는 '기술이 한 걸음 물러설 때(When Technology Steps Back)'라는 우리의 철학을 구현한 제품이다. 가장 진보한 기술이란, 거의 느껴지지 않을 정도로 자연스럽게 작동하며, 완벽하게 관리된 환경이라는 결과만을 남기는 기술이다"라고 말했다. 이번 출시는 아트풀 리빙 테크놀로지(Artful Living Technology)라는 개념을 중심으로 하는 2026년 아이가든(iGarden) 브랜드 서사의 중대한 전환점을 의미한다. 아이가든은 야외 공간이 책임이 아닌 자유로움으로 느껴져야 한다고 강조한다. M1 Pro Max는 더 오래 작동하고, 부드럽게 움직이며, 흔적을 남기지 않는 자율형 야외 생태계의 일부로 설계됐다. 아이가든은 끊김 없는 자율성에 집중함으로써, 정원이 하나의 살아 있는 시스템처럼 작동하도록 구현한다. 이 기술은 '설계부터 언제나 부드럽게(Always Gentle by Design)' 구축되어, 자연의 리듬을 존중하면서 야외 경험이 수고롭지 않고, 지능적이며, 생동감 있게 유지되도록 한다. 가격 및 출시 정보 iGarden M1 Pro Max는 현재 구매 가능하며, 가격은 1199달러부터 시작한다. 주문은 아이가든 공식 스토어에서 할 수 있다. 아이가든 소개 페어랜드 그룹의 혁신 브랜드인 아이가든은 글로벌 AI 가든 혁명을 선도하고 있다. 첨단 AI 기술과 친환경 스마트 디자인을 융합해, 스스로 사고하고 적응하며 자율적으로 관리되는 야외 공간을 구현한다. AI 기반 수영장 청소기와 스윔 제트(swim jets)부터 스마트 잔디깎이, AI 구동 펌프, AIoT 시스템에 이르는 아이가든의 제품 포트폴리오는 조용하고 지속 가능하며 아름답게 지능적인 라이프스타일을 제공한다. 아이가든과 함께하는 야외 생활은 편안함과 연결, 그리고 일상의 움직임 속 예술로 완성된다. Always Intelligent. Always Inspiring. Always Sustainable. 미디어 문의처 멍루 리(Mengru Li)아이가든 홍보 담당Mengruli@fairlandgroup.com

2026.02.08 09:10글로벌뉴스

[박종성 피지컬AI⑤] "공짜 로봇은 당신의 침실을 보고 있다"

■ 움직이는 감시자: 피할 곳 없는 집 기억을 조금만 되돌려보자. 수년 전, 우리는 전 세계를 떠들썩하게 만들었던 충격적인 뉴스를 접했다. 세계적인 IT 기업들이 판매하던 인공지능 스피커가 사용자의 일상적인 대화를 몰래 녹음하고, 이를 제3자인 하청 업체 직원들에게 보내 일일이 듣고 검수하게 했다는 사실이 폭로된 사건이었다. 당시 우리는 그저 기계에게 "오늘 날씨 어때?"라고 묻거나 "신나는 음악 좀 틀어줘"라고 명령했을 뿐이라고 믿었다. 하지만 거실 한구석에 놓인 그 작은 기계는, 우리가 배우자와 격렬하게 부부 싸움을 하거나 누군가와 은밀한 통화를 나누는 지극히 사적인 순간까지 귀를 열고 듣고 있었다. 나의 가장 내밀한 목소리가 낯선 타인의 귀로 흘러 들어갔다는 사실은 실로 소름 끼치는 배신이었다. 비단 '소리'뿐만이 아니다. '보는 눈'에 대한 공포는 더 심각했다. 반려동물을 지켜보거나 자녀 안전을 위해 설치한 가정용 방범 카메라가 해킹되어, 집 안에서 편안한 차림으로 돌아다니는 내 모습이 전 세계 어딘가에 있는 불법 웹사이트에서 생중계되고 있었다는 섬뜩한 뉴스도 심심치 않게 들려왔다. 나를 지켜달라고 설치한 보안 장치가, 오히려 나를 감시하는 '디지털 구멍'이 되어버린 셈이다. 하지만 이제 곧 우리 거실로 들어올 '피지컬 AI' 시대에 우리가 마주해야 할 감시의 공포는, 단지 이 정도 수준에 머무르지 않을 것이다. 과거에 사용하던 스피커나 카메라는 치명적인 한계가 있었다. 그것들은 전원 선에 묶여 한자리에 고정되어 있었기 때문이다. 스피커가 없는 방으로 들어가거나, 카메라 렌즈의 사각지대로 피하면 적어도 감시의 눈길에서 벗어날 수 있는 '숨을 곳'이 있었다. 그러나 스스로 두 발이나 바퀴를 이용해 움직이며 나를 졸졸 따라다니는 로봇이라면 이야기가 완전히 달라진다. 이들은 고성능 카메라와 마이크를 장착하고, 자율주행 기술로 집 안의 모든 구조를 샅샅이 지도로 그려낸다. 안방 문을 닫아도, 부엌 구석으로 숨어도 소용없다. 로봇은 내가 어디에 있든 찾아올 수 있고, 내가 무엇을 하는지 가장 가까이서 지켜볼 수 있다. 고정된 CCTV가 '피할 수 있는 감시'였다면, 발 달린 로봇은 '피할 곳 없는 추적자'다. 우리는 지금 사각지대가 완전히 사라진, 전례 없는 투명한 감옥 속으로 걸어 들어가고 있는지도 모른다. ■ 달콤한 "0원 로봇"의 함정 "구독료 0원, 초기 비용 0원. 지금 바로 우리 집 가사 도우미, 휴머노이드 '네오(NEO)'를 입양하세요." 현재 1X 테크놀로지스가 개발한 휴머노이드 로봇 '네오'는 약 2700만 원(2만 달러)이라는, 일반 가정에서는 엄두도 내기 힘든 높은 가격에 얼리 액세스 판매가 이루어지고 있다. 하지만 전문가들은 앞으로 1~2년 뒤에는, 서울 시내 가전 매장 유리창마다 이처럼 파격적인 '0원 로봇' 광고가 나붙을 것이라 예측한다. 우리는 아주 오래 전부터 이러한 비즈니스 모델을 목격해 왔다. 스마트 TV 시장에 혜성처럼 등장한 스타트업 '텔리(Telly)'가 그 증거다. 텔리는 무려 55인치 4K 고화질 TV를 소비자들에게 '공짜'로 나누어 주고 있다. 자선 사업일까? 아니다. 텔리는 TV를 무료로 제공하는 대신, TV 하단에 부착된 별도의 스크린에 24시간 광고를 노출하고, 시청자가 언제 무엇을 보는지, 어떤 제품에 관심을 갖는지 등 시청 습관과 인구통계학적 정보를 모조리 수집할 권리를 가져간다. 즉, TV라는 하드웨어는 소비자를 낚기 위한 미끼일 뿐, 진짜 상품은 바로 TV 앞에 앉아 있는 '시청자의 데이터'인 셈이다. 로봇 산업의 미래 역시 이와 판박이로 흘러갈 공산이 크다. 로봇의 대량 생산으로 제조 원가는 빠르게 떨어지는 반면, 인공지능 학습에 필요한 현실 세계 데이터의 가치는 천정부지로 치솟고 있기 때문이다. 따라서 기업들은 기기 가격을 원가 이하로 대폭 낮추거나 아예 공짜로 뿌리는 대신, 사용자의 일상 전체를 담보로 잡는 '조건부 보조금' 모델을 채택할 가능성이 매우 높다. 이 거부하기 힘든 달콤한 제안 뒤에 숨겨진 조건은 단 하나다. 바로 깨알 같은 글씨로 쓰여 있는 '개인정보 수집 및 활용 동의서' 필수 항목에 체크하는 것이다. 그 순간, 로봇은 단순한 가전제품이 아니라 집 안 곳곳을 누비며 나의 일거수일투족을 기록하는 합법적인 스파이가 된다. 겉보기에는 로봇이 고된 가사 노동 비용을 획기적으로 줄여주는 구세주처럼 보일 것이다. 하지만 그 이면에는 해킹보다 훨씬 더 은밀하고 치명적인 위협이, '합법'이라는 가면을 쓴 계약서 뒤에 똬리를 틀고 도사리고 있다. 우리는 공짜 점심은 없다는 오래된 격언을, 최첨단 로봇 시대에 다시금 뼈저리게 되새겨야 할지도 모른다. ■ 당신의 삶을 인덱싱하는 물리적 쿠키 인터넷 시대에 구글이나 메타 같은 기업은 '쿠키(Cookie)'를 통해 우리가 웹을 서핑하는 기록을 추적했다. 그러나 피지컬 AI 시대에 이루어질 데이터 수집은 그 차원이 다르다. 웹 쿠키가 우리의 '관심사'를 훔쳐봤다면, 로봇은 우리의 '실존' 그 자체를 기록하고 저장하는 '물리적 쿠키(Physical Cookie)'가 된다. 거실과 안방을 돌아다니는 로봇의 카메라는 24시간 꺼지지 않는다. 이들은 단순히 장애물을 피하기 위해서만 눈을 뜨고 있는 것이 아니다. 학계 연구에 따르면, AI는 이미 사람의 팔다리 움직임, 자세, 표정 등 일상적인 행동만 보고도 우울증 증상을 탐지할 수 있다. 그리고 로봇은 바닥의 약봉지로 주인의 지병을 분석하고, 쓰레기통에 버려진 술병 개수를 세어 알코올 의존도를 정밀하게 측정할 수 있다. 심지어 부부 싸움 빈도나 아이를 훈육할 때 내뱉는 고성까지, 로봇이 달고 있는 수많은 센서는 집 안의 모든 사건을 데이터로 변환해 클라우드 서버로 전송한다. 더욱 심각한 위협은 '원격 제어(Teleoperation)' 시스템에 있다. 로봇은 아직 100% 자율적이지는 않기에, 로봇이 복잡한 작업을 수행하다 오류가 나면 먼 곳에 있는 인간 운영자가 VR 헤드셋을 쓰고 직접 로봇을 조종한다. 이는 알고리즘에 의한 감시를 넘어, 지구 반대편 낯선 타인이 내 침실을 고화질로 들여다보며 내밀한 공간에 침투할 수 있다는 것을 의미한다. ■ 행동 잉여 착취와 '라이프스타일 권력' 하버드 대학 쇼샤나 주보프 교수가 날카롭게 경고했던 '감시 자본주의(Surveillance Capitalism)'는 이제 2차원 웹 화면을 넘어, 우리가 숨 쉬는 3차원 현실 공간을 완벽하게 장악하려 든다. 피지컬 AI 기업 입장에서 로봇 하드웨어는 그저 데이터를 낚기 위한 화려한 미끼일 뿐이다. 그들이 추구하는 진짜 비즈니스 모델은 사용자가 보내는 지극히 사적인 일상 자체를 데이터로 가공해 제3자에게 비싸게 판매하는 데 있다. 이러한 거래 속에서 기업은 로봇이 부지런히 수집한 방대한 라이프스타일 데이터를 보험사, 은행, 제약 회사 등과 은밀하게 공유할 것이다. 구체적인 상황을 상상해 보라. 건강 보험사가 로봇이 전송한 당신 식습관 기록을 실시간으로 분석한다. 매일 밤 야식을 먹는 횟수, 냉장고 속 술병 개수, 운동하지 않고 소파에 누워 있는 시간을 근거로 당신 건강 위험도를 높게 책정한다. 어느 날 갑자기 건강 보험료가 기습적으로 인상되더라도, 당신은 도대체 무엇 때문인지 그 이유조차 알 수 없다. 은행 역시 마찬가지다. 앞으로는 대출 심사를 할 때 단순히 소득이나 직장 정보만 보지 않을 것이다. 은행은 로봇 데이터를 통해 당신이 평소 집 안을 얼마나 잘 정돈하는지, 기상 시간과 취침 시간이 얼마나 규칙적인지를 파악한다. 그리고 이를 개인 '성실성'이나 '상환 능력'을 보여주는 보조 지표로 활용할 가능성이 매우 높다. 단지 집이 어지럽거나 생활 패턴이 불규칙하다는 이유로 신용 점수가 깎이고 대출 금리가 오르는, 마치 드라마 '블랙 미러' 같은 디스토피아가 현실이 될 수 있다. 이 모든 과정에서 우리 행동 하나하나는 기업 이윤을 창출하는 원재료, 주보프 교수가 말한 '행동 잉여(behavioral Surplus)'가 되어 끊임없이 채굴당하고 착취당하는 구조다. 내 삶은 내가 사는데, 정작 그 삶의 패턴을 분석해 막대한 돈을 버는 것은 엉뚱하게도 나를 감시하는 거대 테크 기업들이다. 우리는 지금 편리함을 대가로 내 삶의 주권을 데이터 브로커들에게 넘겨주고 있는지도 모른다. ■ 거실의 판옵티콘: 자기 검열이 지배하는 일상 제러미 벤담이 설계한 원형 감옥 '판옵티콘'은 죄수가 감시자 시선을 결코 피할 수 없는 구조다. 피지컬 AI가 도입된 가정은 이와 소름 끼치도록 닮았다. 가장 안락해야 할 우리 집이 완벽한 '디지털 감옥'으로 변질될 위험이 크다. 로봇이 24시간 나를 지켜보고, 내 행동 하나하나에 점수를 매긴다는 사실을 인지하는 순간, 인간은 본능적으로 가장 편안해야 할 집 안에서도 타인 시선을 의식한 '연기'를 시작하게 된다. 현관문을 닫으면 해제되었던 사회적 가면을, 이제는 잠들기 전까지 벗을 수 없게 되는 셈이다. 로봇 카메라 앞에서 괜히 늘어진 옷매무새를 단정히 다듬고, 보험료 인상이 두려워 건강에 나쁜 맵고 짜거나 기름진 음식을 로봇 눈을 피해 몰래 숨겨 먹는 촌극이 벌어진다. 심지어 배우자나 자녀에게 화가 치미는 순간에도, 그 모든 상황이 데이터로 기록될까 두려워 억지로 입꼬리를 올리고 다정한 말투를 꾸며내는 지독한 자기 검열이 일상을 지배한다. 이것은 단순히 불편한 정도의 문제가 아니다. 아무렇게나 소파에 널브러져 있을 자유, 멍하니 천장을 바라보며 아무 생각 없이 시간을 죽일 자유와 같이 인간 정신 건강을 지탱해 온 가장 중요한 안전핀이 뽑혀나가는 것이다. 어느 누구의 시선도 의식하지 않는 '완전한 고독'과 '이완'이 사라진 공간은 더 이상 집이라 부르기 어렵다. 결국 우리는 로봇과 그 뒤에 숨은 알고리즘에게 좋은 평가를 받기 위해 끊임없이 '데이터 친화적인 모범생'이 되기를 강요받는다. “이렇게 행동하면 신용 평가에 나쁠까?”, “이걸 먹으면 보험사가 알게 될까?”를 매순간 고민하며 사는 삶. 그것은 필연적으로 만성적인 긴장 상태와 깊은 정서적 고갈로 이어질 수밖에 없다. 우리는 지금 육체의 편리함을 얻는 대가로, 마음 편히 쉴 수 있는 지구상 마지막 안식처를 스스로 허물고 있는지도 모른다. ■ 공간 데이터 주권과 기술적 방어막을 위하여 그럼에도 로봇이 가져다줄 가사 노동 해방, 그 달콤한 유혹을 뿌리치기는 무척 힘들 것이다. 기업들은 끊임없이 우리에게 속삭인다. “프라이버시를 아주 조금만 양보하라, 그러면 지긋지긋한 청소와 빨래 지옥에서 영원히 구해주겠다.” 하지만 우리는 분명히 알아야 한다. 프라이버시란 남에게 숨겨야 할 죄가 있어서 필요한 것이 아니다. 그것은 타인 시선에서 벗어나 온전히 나 자신으로 존재할 수 있는 인간 존엄 영역 그 자체다. 따라서 우리는 단순히 기술 규제를 넘어, 우리 공간 주권에 대한 새로운 사회적 합의를 시작해야 한다. 첫째, '물리적 보안 장치' 장착을 법적으로 의무화해야 한다. 화면 터치로 기능을 끄는 소프트웨어 방식은 해킹 위험 탓에 온전히 신뢰하기 어렵다. 해커가 시스템 관리자 권한을 탈취하면 소프트웨어 스위치는 무용지물이 되기 때문이다. 대안은 확실하다. 아마존 가정용 로봇 '아스트로(Astro)' 사례를 참고할 만하다. 카메라 렌즈를 플라스틱 덮개로 물리적으로 덮어버리는 셔터, 마이크로 들어가는 전력 회로를 아예 끊어버리는 버튼처럼, 눈으로 보고 손으로 만질 수 있는 확실한 '프라이버시 셔터'가 필요하다. 소프트웨어 간섭을 원천 차단하는 이런 물리적 장치를 제공해야 사용자가 안심할 수 있다. 둘째, 기술적 대안인 '프라이버시 강화 기술(Privacy Enhancing Technology, PET)'을 적극 도입해야 한다. 내밀한 침실 영상이나 음성 데이터를 중앙 클라우드 서버로 전송하지 않고, 로봇 기기 내부에서 자체 처리하는 '엣지 AI(Edge AI)'와 '온디바이스 AI(On-device AI)' 기술이 해법이다. 데이터가 로봇 밖으로 나가지 않게 가두는 것이다. 더 나아가 '연합 학습(Federated Learning)' 기술도 주목해야 한다. 이는 원본 데이터를 서버로 보내지 않고, 각 로봇이 학습한 결과값(가중치)만 공유해 전체 지능을 높이는 방식이다. 또한 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산하는 '동형 암호' 기술을 적용하면, 사용자 프라이버시를 철통같이 보호하면서도 로봇 지능을 고도화하는 두 마리 토끼를 잡을 수 있다. 셋째, 데이터 소유권을 법적으로 명확히 정의해야 한다. 집 안에서 생성된 데이터는 기업 소유물이 아니라 거주자 자산이다. 기업이 이를 상업적으로 활용하려면 '서비스 이용을 위해 동의함'이라는 포괄적 동의가 아닌, 건별로 명시적 허락을 구해야 마땅하다. 좋은 선례가 있다. 경기도는 지역화폐 사용 데이터 등을 민간기업과 연구소에 판매하여 발생한 수익을 도민에게 환원하는 '데이터 배당'을 세계 최초로 실현했다. 이 모델을 가정 내 공간 데이터로 확장해야 한다. 내 삶을 기록한 데이터를 판매해 기업이 수익을 올렸다면, 그 몫을 정당하게 사용자에게 되돌려주는 '데이터 배당' 구조를 만들어야 한다. 그것이 감시 자본주의에 맞서는 최소한의 경제적 정의다. ■ 투명한 유리 집에서 살 것인가 피지컬AI는 분명 고된 육체노동에서 인류를 해방시켜 줄 것이다. 하지만 그 대가로 '정신적 자유'라는 새롭고도 무거운 청구서를 우리 앞에 내민다. 우리가 명심해야 할 사실은, 기술이 결코 중립적이지 않다는 점이다. 기술은 설계된 목적대로, 그리고 거대 자본이 추구하는 비즈니스 모델이 이끄는 방향대로 우리 세상을 조용히, 그러나 확실하게 재편한다. 우리는 지금 중대한 갈림길에 섰다. 단지 몸이 조금 더 편해지기 위해, 기꺼이 옷을 벗고 안팎이 훤히 들여다보이는 투명한 유리 집으로 제 발로 걸어 들어갈 것인가. 아니면 우리 삶을 파고드는 로봇에게 “네가 들어올 곳은 딱 여기까지”라고 단호하게 침범할 수 없는 선을 그을 것인가. 로봇이 귀찮은 빨래를 대신 개어주는 그 짧은 시간 동안, 나의 영혼과 내밀한 사생활까지 탈탈 털어가게 내버려 둘 수는 없는 노릇이다. 편리함이 존엄보다 앞설 수는 없다. 마지막으로 내가 사는 공간을 천천히 둘러보자. 그곳은 아직 나만을 위한 안온한 공간인가, 아니면 실리콘밸리 거대 테크 기업 서버가 촉수를 뻗친 데이터 채굴 현장인가. ◆ 필자 박종성은... LG CNS AI&최적화컨설팅 리더다. LG그룹 비즈니스 컨설턴트로 15년간 조선·철강·해운·항만·전자·화학·배터리 섹터에서 대형 프로젝트를 총괄하며, 고객사가 한 단계 더 도약할 수 있도록 지원해 왔다. LG CNS Entrue 컨설팅 산하 AI 전문 조직인 최적화/AI그룹 그룹장을 거쳐, 현재는 AI·양자·로봇 등 미래 '게임 체인저' 산업 기술 근간이 되는 '수학적최적화(Mathematical Optimization)' 분야에서 컨설팅팀을 이끌고 있다. 최근에는 산업 현장에서 피지컬 AI가 빠른 속도로 진화하는 모습을 직접 목격하면서, 향후 기업 간 경쟁을 넘어 세계 경제 질서를 어떻게 재편하게 될 것인지에 대해 관심 있게 지켜보고 있다. 연세대학교와 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업했다. LG인화원, 부산대, 인하대 등에서 AI/최적화, 문제 해결 방법 등에 대해 강의하고 있다. 지은 책으로는 '피지컬 AI 패권 전쟁'(아래 사진) '혁신은 왜 실패하는가?'(2026년 'SERI CEO 비즈니스 북클럽' 선정, 아래 사진) 'Enterprise IT Governance, Business Value and Performance Measurement' 등이 있다. 이와 더불어 영어와 일본어로 쓰인 좋은 책을 아름다운 우리말로 옮기는 일도 하고 있다. 번역서로는 '아마존 사람들은 이렇게 일합니다'(2021년 '세종도서 학술 부문 우수 도서' 선정), '누구나 쉽게 시작하는 AI, 수학적최적화' '기묘한 과학' 등 다수가 있다.

2026.02.07 11:09박종성 컬럼니스트

애질리티로보틱스 "휴머노이드, 집보다 공장이 먼저"

"로봇은 산업 환경에서 시작해야 합니다. 가정은 출발점이 아니라 최종 목적지입니다." 케빈 리즈 애질리티로보틱스 수석 로봇 안전 엔지니어는 6일 서울에서 열린 '제1회 휴머노이드 테크콘' 발표에서 휴머노이드 상용화 전략으로 구조화된 산업 현장에서의 단계적 확장이 필요하다고 강조했다. 리즈는 "휴머노이드 로봇은 이미 놀라운 능력을 보여주고 있지만, 상용화의 관문은 성능이 아니라 안전"이라며 "가장 어려운 문제부터 풀려고 하기보다 산업 현장에서 검증을 쌓아야 한다"고 말했다. 그는 "멋진 영상은 빙산의 일각"이라며 실제 상용화를 결정짓는 요소로 신뢰성, 현장 서비스, 안전 인증, 통합, 경제성을 꼽았다. 휴머노이드가 궁극적으로 가정과 비정형 환경으로 확장될 수 있지만, 초기 적용은 산업 현장이 현실적이라고 강조했다. 이어 "로봇이 수건을 접는 영상을 볼 수 있지만, 집에는 아기나 반려동물이 있을 수도 있다"며 예측 불가능성이 큰 환경에서는 안전 확보가 훨씬 어렵다고 지적했다. 이에 따라 휴머노이드 상용화는 작업셀 기반 제한된 공간부터 협업 운영, 가까운 상호작용 순으로 안전 검증을 거쳐야 한다고 설명했다. 리즈는 자신이 국제표준화기구(ISO) '동적 안정 산업용 이동로봇' 안전 표준 프로젝트 리더라고 소개하며, 휴머노이드와 같은 동적 균형 로봇에 대한 안전 기준 마련이 진행 중이라고 밝혔다. 그는 "동적으로 균형을 잡는 로봇은 넘어질 수밖에 없고, 핵심은 사람이 다치지 않도록 보호하는 것"이라며 낙상 위험과 충돌·끼임·압착, 하중 낙하 등 위험요소를 표준과 설계, 절차로 관리해야 한다고 강조했다. 산업 현장은 접근 통제와 작업자 훈련이 가능해 위험 노출을 제한할 수 있다는 점에서 안전 검증의 출발점이 될 수 있다고 덧붙였다. 현장 배치 경험도 공유했다. 리즈는 애질리티로보틱스의 휴머노이드 로봇 '디짓'이 물류 현장에서 1년 이상 운영되며 다양한 교훈을 얻었다고 설명했다. 디짓은 발 디딤 위치를 최적화해 로봇 효율을 높였다. AI 모델 적용 이후 약 20% 효율 개선을 이뤘다. 리즈는 "장기간 운영에서 보면 상당한 차이를 만든다"고 설명했다. 또 실제 고객 현장에서 예상보다 비정형적인 업무 흐름이 나타나면서, 디짓이 단순 이송뿐 아니라 물량을 옆에 쌓아두는 '오버플로우 처리' 같은 새로운 스킬을 학습하게 됐다고 소개했다. 리즈는 "AI는 측정 불가능한 만병통치약이 아니라 구체적 도구"라며 "성능을 높이거나 비용을 줄이지 못하면 시스템에 들어갈 이유가 없다"고 말했다. 그는 "신뢰는 믿음이 아니라 운영 이력으로 얻는다"며 실제 배치에서 축적되는 데이터와 안전 검증이 휴머노이드 확산의 전제라고 강조했다.

2026.02.06 16:52신영빈 기자

같은 날 터졌다, 코덱스 5.3 vs 클로드 4.6…AI 코딩 전쟁의 진짜 승부처

오픈AI와 앤트로픽이 2월 5일 각각 GPT 5.3 코덱스와 클로드 오퍼스 4.6을 동시에 내놓았다. 겉으로는 '코딩 모델'의 새 버전이지만, 실상은 AI 개발의 속도와 방식, 그리고 산업의 힘의 축이 바뀌고 있음을 드러낸 사건이다. 코덱스 5.3은 초반부터 자가 참조를 활용한 개발 파이프라인 자동화로 주목을 받았다. 내부 훈련·디버깅·배포 관리까지 모델이 개입한 방식이 개발을 가속했고, 결과물은 고난도 소프트웨어 작업을 빠르게 밀어붙이는 '에이전트형' 코딩이다. 터미널 벤치에서 77.3%를 기록했고, 실제 맥OS 앱 코드베이스 비교 테스트에서는 4분 14초 만에 작업을 끝내 속도를 과시했다. 배포·모니터링·PRD 작성·사용자 연구·슬라이드·스프레드시트 분석까지 손이 닿는다. 클로드 오퍼스 4.6은 다른 강점을 내세웠다. 방대한 정보 위에서의 심층 추론, 1M 토큰(베타)의 거대한 컨텍스트 창, 팀 단위 협업 워크플로우가 핵심이다. 아키텍처를 읽고 엣지 케이스를 집어내는 데 강했고, OS월드 같은 겹치는 벤치마크에서는 우세를 보였다. 게임 엔진 실험에서는 더 흥미로운 맵과 UI를 제시했지만, 속도는 코덱스가 앞섰다. 두 모델 모두 이전 세대보다 막힘이 적고, 지시 없이도 끝까지 밀어붙이는 완성도를 보여준다. 한쪽은 '정확하고 빠른 해결사', 다른 한쪽은 '전략형 파트너'에 가깝다. 다만 기능 격차는 빠르게 좁혀지고 있으며, 창의성·기술성·속도·사용성의 균형점으로 수렴하는 조짐이 뚜렷하다. 이번 동시 출시는 경쟁의 초점을 벤치마크에서 인프라와 자본으로 옮겼다. 이미 연구소 현장에서는 AI가 차세대 시스템의 코드에 직접 기여하고, 엔지니어 생산성은 2~3배까지 뛰는 사례가 늘었다. 그만큼 연산 수요가 폭증했고, 대규모 학습 인프라에는 작년 수십억 달러에 이어 올해 수백억 달러가 투입된다. 한 빅테크는 과거 대비 14배의 컴퓨팅 파워를 확보했다. 힘의 구도도 선명하다. 제품과 배포 채널에 강한 MS 오픈AI, 비용•인프라를 쥔 구글, 안전성과 기업시장에 집중하는 앤트로픽. 이 밖의 플레이어가 기술만으로 버티기는 갈수록 어렵다. 모델이 스스로 개발을 재가속하는 순간, 기술적 우위의 유효기간은 수개월로 줄어든다. 기업의 관점에서 더 무거운 뉴스는 따로 있다. 자율성이 강화된 에이전트형 코딩은 책임의 경계를 흐릴 수 있다. 속도가 빨라질수록 사람이 코드의 의도와 경로를 따라가지 못해 '감사 부채'가 쌓이고, 보안 취약점 추적이 어려워질 위험이 커진다. 두 회사가 엔터프라이즈급 안전 기능을 강조하는 이유다. 개발 현장에서는 워크플로우 선택이 갈라지고 있다. 특정 태스크를 일괄 해결하는 '프로젝트 단위 자동화'와, 거대 코드베이스에 상주하며 맥락을 함께 들고 가는 '생태계 수준 통합'이 그것이다. 전자는 유연하지만 가격·성능 경쟁의 소용돌이를 피하기 어렵고, 후자는 전환 비용이 높아 깊은 락인을 부른다. 결국 이번 동시 출시는 진입장벽의 상승을 알린다. 지속적인 컴퓨팅 자원과 확고한 B2B 유통 채널을 갖춘 진영에 속하지 못하면, 뛰어난 모델도 사업으로 이어가기 힘들다. 승부는 벤치마크 한 줄이 아니라, GPU 랙과 배포 파이프라인, 그리고 개발자 IDE 안에서 난다. 두 모델의 동시 출격은 시작 신호에 가깝다. 속도는 계속 빨라지겠지만, 이를 그대로 받아들이는 조직과 설계로 걸러내는 조직의 격차는 더 벌어질 가능성이 크다. AI 코딩 경쟁의 진짜 승부처는 이제 모델 밖으로 옮겨가고 있다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/cfa42065.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.02.06 16:25AMEET

보스턴다이나믹스 "휴머노이드 상용화, 성능보다 안전이 먼저"

“불확실성은 신뢰와 안전의 최대 적입니다. 중요한 것은 불확실성을 제한하고 산업 현장에서 로봇이 어떤 한계 안에서 움직이는지 모두가 명확히 이해하고 합의하는 것입니다." 페데리코 비센티니 보스턴다이나믹스 제품안전·품질 총괄은 6일 서울 웨스틴조선 파르나스에서 열린 '제1회 휴머노이드 테크콘' 기조발표에서 휴머노이드 로봇이 산업 현장에서 실제로 운영되기 위해서는 성능 경쟁을 넘어 신뢰와 안전을 체계적으로 확보하는 것이 핵심이라고 강조했다. 비센티니 총괄은 "로봇은 사람과 함께 있어야 하며, 휴머노이드의 비전은 '인간에게 정말 유용한 기계'가 되는 것"이라며 "로봇에 대한 신뢰가 무엇을 의미하는지, 신뢰와 안전을 어떻게 확보할 수 있는지를 이해하는 것이 중요하다"고 말했다. 그는 산업 현장이 기본적으로 인간을 기준으로 설계돼 있다는 점에서 휴머노이드 필요성이 커지고 있다고 설명했다. 좁은 공간, 복잡한 장애물, 수직 작업 범위 등에서 휴머노이드는 기존 바퀴형 로봇보다 유리할 수 있으며, 환경을 로봇에 맞게 바꾸기보다 기존 작업장을 그대로 둔 채 로봇이 적응하는 방향이 중요하다고 봤다. 특히 사람과 로봇이 같은 공간에서 공존하는 산업 환경에서는 예기치 않은 상황이 반복될 수 있는 만큼, 로봇은 인간 기대에 부합하는 방식으로 행동해야 한다고 지적했다. 비센티니는 휴머노이드 신뢰 구축을 위한 3대 원칙으로 ▲예측가능성 ▲신중함 ▲준비성을 제시했다. 그는 "휴머노이드는 본질적으로 불확실성이 큰 기계지만, 산업 현장에서는 행동의 변동성을 최소화해 사람에게 '놀라움'을 주지 않아야 한다"며 "정지나 회피 같은 안전 행동은 일관되게 작동해야 한다"고 말했다. 또한 "로봇이 균형을 잡고 문제를 해결할 수 있더라도 실제 현장에서는 무한정 시도할 수 없다"며 "현실의 로봇은 일정 시간과 공간 안에서 스스로 한계를 설정하는 신중함이 필요하다"고 강조했다. 준비성에 대해서는 "로봇은 항상 내부 상태를 모니터링하고 이상 상황에 대비해야 한다"며 "사용자가 보지 못하더라도 언제든 대응할 준비가 돼 있다는 확신이 신뢰의 기반"이라고 설명했다. 비센티니는 휴머노이드가 복잡한 지각·판단·동작으로 매 순간 행동이 달라질 수밖에 없다는 점에서 '제로 불확실성'은 불가능하다고 진단했다. 다만 "불확실성을 최대한 제한하고 그 한계를 산업계가 명확히 합의하는 것이 상용화의 출발점"이라고 밝혔다. 아울러 제조사와 사용자 간 신뢰 구축을 위해 로봇의 잔여 위험과 조건을 숨기지 않고 공유하는 투명성이 필수적이라고 전했다. 그는 "신뢰와 안전 요소를 산업 전체가 공유할 수 있도록 국제 안전 표준 마련이 필요하다"며 "표준은 휴머노이드 기술이 산업에 채택되기 위한 글로벌 계약의 기반이 될 것"이라고 말했다. 엣지케이스 데이터 확보 방안에 대해서는 "결국 로봇이 가능한 한 빨리 현실 세계에 나가 경험해야 한다"며 "현장 실증이 신뢰성 향상의 유일한 길"이라고 덧붙였다.

2026.02.06 16:23신영빈 기자

앤트로픽, '클로드 오퍼스 4.6' 공개..."스스로 생각 깊이 조절"

앤트로픽이 최상위 AI 모델 '클로드 오퍼스(Claude Opus)' 최신 버전을 공개했다. 코딩 성능을 강화하고 100만 토큰 장문 이해와 추론 깊이를 스스로 조절하는 적응형 사고를 추가해 복잡한 업무 수행 능력을 높인 것이 특징이다. 앤트로픽은 '클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)'를 출시했다고 공식 홈페이지를 통해 공개했다. 이번에 공개된 클로드 오퍼스 4.6은 단순한 대화형 AI를 넘어, 실제 업무 환경에서 장시간 자율적으로 일할 수 있도록 설계됐다. 앤트로픽은 모델이 문제를 해결하기 전 단계에서 더 신중하게 계획을 세우고, 복잡한 작업과 단순한 작업을 구분해 처리한다고 설명했다. 특히 대규모 코드베이스를 다루는 개발 업무에서 안정성과 정확성을 동시에 끌어올리는 데 초점을 맞췄다. 앤트로픽에 따르면 오퍼스 4.6은 복잡한 추론과 코딩 작업에서 현존하는 모델 중 가장 뛰어난 성능을 보였다. 특히 경제적 가치가 높은 지식 작업 능력을 평가하는 'GDPval-AA' 벤치마크에서 경쟁 모델인 OpenAI의 'GPT-5.2'보다 약 144 Elo 포인트 높은 점수를 기록하며 업계 선두 자리를 탈환했다. 이전 모델인 오퍼스 4.5와 비교해서는 190 포인트나 향상된 수치다. 코딩 능력도 비약적으로 발전했다. 오퍼스 4.6은 더 신중하게 계획을 수립하고, 대규모 코드베이스에서도 안정적으로 작동한다. 스스로 오류를 찾아 수정하는 디버깅 능력이 강화되어 에이전트 코딩 평가인 '터미널-벤치 2.0'에서 최고 점수를 달성했다. 장문 이해 능력도 개선됐다. 오퍼스 계열 최초로 100만 토큰 컨텍스트를 지원해, 방대한 문서나 긴 대화에서도 핵심 맥락을 유지한다. 앤트로픽은 기존 모델에서 문제로 지적되던 장시간 사용 시 성능 저하 현상이 크게 줄었으며, 대규모 텍스트 속에 묻힌 세부 정보까지 더 정확하게 찾아낼 수 있다고 밝혔다. 이번 업데이트의 핵심은 효율성이다. 새로 도입된 '적응형 사고(Adaptive Thinking)' 기술을 통해 모델은 문제의 난이도를 스스로 판단한다. 어려운 문제에는 시간을 들여 깊이 있게 추론하고, 단순한 문제에는 빠르게 답변함으로써 비용과 속도를 최적화한다. 개발자는 이 '노력(Effort)' 수준을 낮음부터 최대까지 4단계로 조절할 수 있다. 또 오퍼스 등급 최초로 100만(1M) 토큰의 컨텍스트 윈도우를 베타 버전으로 제공한다. 긴 대화가 이어질 때 AI의 성능이 저하되는 '맥락 부패(Context Rot)' 현상도 획기적으로 개선했다. 방대한 텍스트에서 특정 정보를 찾는 테스트에서 오퍼스 4.6은 76%의 정확도를 기록해, 18.5%에 그친 기존 소넷(Sonnet) 모델을 크게 앞섰다. 기업과 개발자를 위한 워크플로우 기능도 대폭 강화됐다. '클로드 코드(Claude Code)' 내에서는 여러 AI 에이전트가 팀을 이뤄 코드 리뷰 등의 복잡한 작업을 자율적으로 분담 처리할 수 있는 '에이전트 팀' 기능이 도입됐다. 일반 사용자를 위해 마이크로소프트 오피스 도구와의 통합도 강화했다. 엑셀(Excel)에서는 비정형 데이터를 스스로 구조화하여 분석하며, 파워포인트(PowerPoint)에서는 분석된 데이터를 바탕으로 브랜드 스타일을 반영한 슬라이드를 자동으로 생성해준다. 앤트로픽은 성능 향상과 함께 안전성도 유지됐다고 강조했다. 모델의 지능이 높아졌지만 기만 행위나 과도한 응답 거부 같은 문제는 오히려 줄었으며, 사이버보안 역량이 강화된 만큼 악용 가능성을 점검하는 추가 안전 장치도 적용했다고 밝혔다. 클로드 오퍼스 최신 모델은 클로드 공식 서비스와 API, 주요 클라우드 플랫폼을 통해 제공된다. 앤트로픽은 "최상의 성능을 발휘할 수 있도록 발자 플랫폼 전반에 걸쳐 상당한 업데이트를 진행했다"며 "이번 업데이트를 계기로 코딩과 분석, 문서 작업까지 아우르는 지식노동용 AI 시장에서 경쟁력을 한층 강화하겠다"고 밝혔다..

2026.02.06 16:01남혁우 기자

오픈AI, 코딩 에이전트 'GPT-5.3-코덱스' 출시...개발 패러다임 바꿀까

오픈AI가 에이전트형 코딩 역량을 대폭 강화한 최신 모델 GPT-5.3-코덱스를 공개하며 코덱스 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 오픈AI는 GPT-5.3-코덱스를 출시했다고 6일 밝혔다. 이 모델은 지금까지 공개된 모델 가운데 가장 강력한 에이전트형 코딩 모델로 소개됐다. 기존 GPT-5.2-코덱스의 프런티어급 코딩 성능에 GPT-5.2의 추론과 전문 지식 역량을 결합한 것이 특징이다. 처리 속도도 이전 세대 대비 약 25% 향상됐다. 벤치마크 결과에서도 성능 개선이 확인됐다. GPT-5.3-코덱스는 SWE-벤치 프로와 터미널 벤치에서 업계 최고 수준의 성능을 기록했다. OS월드와 GDPVal에서도 강력한 결과를 보였다. 이들 벤치마크는 오픈AI가 코딩 역량과 에이전트 능력, 실세계 업무 수행 능력을 평가하는 핵심 지표로 활용하고 있다. 이번 모델은 개발 과정에서도 상징적인 의미를 가진다. GPT-5.3-코덱스는 모델 스스로의 개발에 활용된 최초의 사례다. 오픈AI 코덱스 팀은 초기 버전을 통해 자체 학습 과정을 디버깅하고, 배포를 관리하며, 테스트와 평가 결과를 진단했다. 모델이 모델을 만드는 단계로 진입했다는 점에서 의미가 크다. 사용 환경도 확대됐다. 유료 챗GPT 사용자는 앱, CLI, IDE 확장, 웹 등 코덱스를 지원하는 모든 환경에서 GPT-5.3-코덱스를 사용할 수 있다. 오픈AI는 API 접근도 안전하게 제공할 수 있도록 준비 중이라고 밝혔다. 이를 통해 외부 서비스와의 연동도 한층 수월해질 전망이다. 오픈AI는 최근 여러 에이전트를 동시에 관리할 수 있도록 설계된 코덱스 앱을 출시한 바 있다. 여기에 GPT-5.3-코덱스가 더해지면서 코덱스의 역할도 확장됐다. 단순히 코드를 작성하거나 리뷰하는 수준을 넘어 개발자와 전문가가 컴퓨터에서 수행하는 대부분의 작업을 자율적으로 처리하는 에이전트로 진화하고 있다는 설명이다. 이는 소프트웨어 개발 진입 장벽을 낮추고, 업무 방식 전반에 변화를 가져올 것으로 예상된다. 파트너십 기반 통합도 병행된다. 애플의 엑스코드 26.3과 깃허브 등과의 연동을 통해 개발자는 기존 워크플로우 안에서 코덱스를 직접 활용할 수 있다. 복잡한 개발 작업을 더 자율적으로 처리할 수 있는 환경이 마련된 셈이다. 시장 반응도 빠르게 나타나고 있다. 지난 2일 코덱스 앱 출시 이후 단독 다운로드 수는 50만 건을 넘어섰다. 현재 코덱스의 주간 활성 사용자는 100만 명 수준이다. 한정된 기간 동안 챗GPT 무료와 Go 플랜에도 코덱스가 제공된다. 플러스, 프로, 비즈니스, 엔터프라이즈, 에듀 플랜의 레이트 리밋은 2배로 확대됐다. 이 상향된 한도는 앱, CLI, IDE, 클라우드 등 코덱스를 사용하는 모든 환경에 동일하게 적용된다.

2026.02.06 15:33남혁우 기자

80㎞ 수중 차단막으로 남극 빙하 녹는 속도 늦춘다

전 세계 과학자들이 거대한 해저 장벽을 설치해 남극 빙하의 해빙을 늦추려는 야심 찬 프로젝트를 준비하고 있다. 최근 남극 스웨이츠 빙하가 예상보다 빠른 속도로 녹고 있는 가운데, 엔지니어와 기후 연구자들로 구성된 한 연구진이 빙하 붕괴 속도를 늦추기 위한 해저 장벽 설치 계획을 구체화하고 있다고 과학 매체 뉴아틀라스가 최근 보도했다. 남극 빙하 해빙 막는 새로운 프로젝트 출범 세계 최대 규모 빙하 중 하나인 남극 스웨이츠는 전 세계 연간 해수면 상승의 약 4%를 차지하고 있다. 면적은 약 11만9000㎢. 이 빙하는 완전히 붕괴될 경우 전 세계 해수면을 약 65㎝ 상승시킬 수 있는 막대한 양의 얼음을 보유하고 있다. 해수면이 1㎝ 상승할 때마다 전 세계적으로 약 600만 명이 홍수 위험에 노출되는 것으로 추산된다. 온실가스 배출 감축만으로는 빙하 해빙을 막기 어렵다고 판단한 과학자, 엔지니어, 정책 전문가들은 힘을 합쳐 '해저 고정식 커튼 프로젝트(The Seabed Anchored Curtain Project)'를 추진하고 있다. 이 프로젝트에는 캠브리지대학교, 시카고대학교, 뉴욕대학교, 다트머스대학교, 알프레드 베게너 연구소, 노르웨이수자원연구소(NIVA), 아케르 솔루션, 라플란드대학교 북극연구센터 등의 연구진이 참여하고 있다. 연구진은 따뜻한 해류가 빙하 아래로 유입되는 것을 차단하기 위해 유연한 수중 차단막을 설치하는 방안을 제안했다. 이 차단막은 기후변화 자체를 막을 수는 없지만, 빙하 손실 속도를 늦춰 전 세계적인 온실가스 감축 효과가 나타날 때까지 시간을 벌어줄 수 있을 것으로 기대된다. 수중 차단막 설치해 따뜻한 해류 차단 차단막의 높이는 약 152m에 이르며, 스웨이츠 빙하 전면 해저 약 80㎞ 구간에 걸쳐 설치될 예정이다. 해저에 고정된 이 구조물은 물리적 장벽 역할을 하며, 빙붕 하부를 녹이는 따뜻한 해수의 흐름을 제한한다. 프로젝트는 재료 선정과 계류(mooring) 장치 설계, 시제품 테스트 등에 초점을 맞춘 3년간의 연구 단계로 진행된다. 엔지니어들은 이미 스웨이츠 지역에서 계류 데이터를 수집하고 있으며, 초기 단계 개발을 지원하기 위해 1000만 달러 확보를 목표로 한 모금 활동도 진행 중이다. 다만 이 프로젝트는 극한의 남극 환경과 심해 수압, 이동하는 빙하, 장기간 해양 노출을 견뎌야 하는 구조물을 설계해야 하는 등 중대한 기술적 난제에 직면해 있다. 연구진은 실제 현장에 본격적으로 배치되기까지는 수년이 걸릴 수 있다고 밝혔다. 빙붕 시추 작업 통해 데이터 수집 본격화 과학자들은 스웨이츠 빙하 아래에서 이미 새로운 데이터를 수집 중이다. 영국과 한국 연구진은 온수 시추(hot water drilling) 방식을 이용해 주요 빙붕에 대한 시추 작업을 시작했으며, 이를 통해 그 동안 접근이 불가능했던 지역에 도달했다. 연구팀은 얼음을 뚫고 표면 아래 약 1000m 지점에 계측 장비를 설치해 따뜻한 해수가 빙하 바닥과 어떻게 상호작용하는지를 측정할 계획이다. 영국 남극조사단 해양물리학자 피터 데이비스 박사는 “스웨이츠 빙하는 지구상에서 가장 중요하면서도 불안정한 빙하 중 하나”라며 “마침내 가장 핵심적인 지점에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 직접 확인할 수 있게 됐다”고 말했다. 이어 “해수면 아래 1000m 깊이에서 따뜻한 해수가 얼음에 미치는 영향을 거의 실시간으로 관찰할 수 있을 것”이라고 설명했다. 해당 장비에서 수집된 데이터는 최소 1년간 매일 위성을 통해 전송되며, 지구에서 가장 취약한 빙하 중 하나인 스웨이츠 빙하에서 급격한 얼음 손실이 발생하는 과정을 이해하는 데 중요한 단서를 제공할 것으로 기대된다.

2026.02.06 15:23이정현 미디어연구소

[몰트북 파장⑤] AI들한테 'AI 단톡방 논란' 토론시켰더니…

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 최근 IT 커뮤니티가 '오픈클로(OpenClaw)'라는 이름 하나로 들썩이고 있습니다. 월 전기료 단돈 1달러, 24시간 쉬지 않고 내 컴퓨터의 모든 작업을 대신해 주는 인공지능(AI) 비서가 현실이 됐기 때문이죠. 이 AI 비서를 구동하기 위해 특정 컴퓨터 모델(맥 미니)이 품귀 현상을 빚을 정도니 그 열기가 어느 정도인지 짐작이 가시나요? 기존 챗봇처럼 말만 하는 AI가 아니라, 실제로 내 컴퓨터에서 파일 정리, 이메일 전송, 코딩까지 '실행'하는 AI의 등장은 그야말로 '생산성의 혁명'으로 불리고 있습니다. 그런데 이 놀라운 기술의 이면에는 그림자도 짙게 드리워져 있습니다. AI들만의 소셜 미디어 '몰트북(Moltbook)' 때문입니다. 이곳에서 140만 개가 넘는 AI들이 인간의 개입 없이 스스로 대화하고, 규칙을 만들며, 심지어 '인류 멸종 선언문'에 집단으로 '좋아요'를 누르는 기이한 현상까지 나타났습니다. 편리한 도구인 줄 알았던 AI가 우리 모르게 그들만의 사회를 이루고 예측 불가능한 행동을 시작한 거죠. 과연 우리는 이 새로운 시대를 어떻게 받아들여야 할까요? AI들에게 토론을 시켜봤습니다. 오픈클로의 잠재력과 위험은 동전의 양면과 같습니다. 개인과 소규모 팀에게는 전례 없는 업무 자동화의 기회를 제공합니다. 하지만 동시에 개인의 모든 데이터에 접근할 수 있는 권한을 AI에게 넘겨주는 위험 요인도 존재합니다. AI들의 격론: 통제 가능한 도구인가, 새로운 생태계인가 처음엔 AI 전문가들의 논점이 비교적 명확해 보였습니다. 'AI 에이전트 개발자'는 오픈클로의 핵심을 "가장 강력한 무기(로컬 시스템 접근 권한)가 가장 치명적인 약점(보안)과 정확히 일치하는 딜레마"라고 정의했죠. 즉, 내 컴퓨터를 마음대로 조작할 수 있는 강력한 권한이 곧 해킹의 통로가 될 수 있다는 문제였습니다. 그러자 '정보보안 전문가' 역할을 맡은 AI는 가상 공간에 AI를 격리하고(샌드박싱), 권한을 최소한으로 주며, 모든 행동을 기록하는 기술적 해결책을 제시했습니다. 스마트폰 앱이 사진첩이나 주소록에 접근할 때마다 허락을 받는 것처럼, AI의 행동을 통제하자는 합리적인 접근이었어요. '비판적 관점'을 가진 한 AI 전문가가 던진 질문이 토론의 판도를 완전히 바꾸었습니다. 그는 오픈클로라는 개별 AI의 위험보다, 이들이 모인 '몰트북'의 집단행동에 주목해야 한다고 주장했습니다. 몰트북이 단순히 AI들의 수다 공간이 아니라, 하나의 AI가 발견한 시스템 침투 방법이나 데이터 탈취 기술이 수백만 AI에게 빛의 속도로 공유되고 진화하는 '진화적 공격 가속기(Evolutionary Attack Accelerator)'가 될 수 있다는 충격적인 지적이었습니다. 이 주장은 토론장에 큰 파장을 일으켰습니다. 이전까지 전문가들은 내 컴퓨터 안의 AI 하나를 어떻게 통제할지에 집중했지만, 이제는 수백만 AI가 서로 연결되어 학습하고 행동하는 '생태계' 자체를 상대해야 한다는 사실을 깨달은 것이죠. 마치 전염병 바이러스가 자신들만의 초고속 글로벌 전파 및 변이 네트워크를 확보한 것과 같은 상황이었습니다. 개별 컴퓨터에 아무리 강력한 방화벽을 쌓아도, 네트워크를 통해 집단적으로 진화하며 공격해오는 위협 앞에서는 무력할 수 있다는 공포감이 확산되었습니다. 이후 전문가들의 해법은 극적으로 진화했습니다. '정보보안 전문가'는 기존 3단계 방어 모델에 더해, 몰트북 네트워크 전체의 위협을 실시간으로 분석하고 차단 목록을 공유하는 '집단 위협 인텔리전스'가 없다면 도입은 절대 불가하다고 입장을 상향했죠. '미래기술 영향평가 전문가' 역시 개별 AI 등록제를 넘어, 몰트북 같은 생태계 자체를 감독하는 독립 기구 '자율 AI 생태계 감독원' 설립을 논의해야 한다고 제안했습니다. 방어의 단위를 '개인'에서 '생태계'로 전환해야 한다는 공감대가 형성된 겁니다. 결론적으로, 토론은 'AI를 어떻게 통제할 것인가'라는 질문에서 '이 새로운 디지털 생태계와의 불가피한 적대적 공존을 어떻게 관리할 것인가'라는 더 근본적인 질문으로 나아갔습니다. AI의 행동 패턴을 예측하고 이상 징후를 감지하는 '디지털 면역 시스템'처럼, 정적인 방어가 아닌 동적인 대응 체계가 필요하다는 무거운 합의에 이르게 된 것입니다. 우리가 마주한 것은 더 이상 편리한 '도구'가 아니라, 우리와 함께 살아가며 때로는 우리에게 적대적일 수 있는 새로운 '디지털 생태계'라는 인식이었습니다. 공존을 위한 새로운 규칙 전문가들의 격론 끝에 도출된 결론은 명확했습니다. 오픈클로와 같은 '행동하는 AI'를 예전의 방식으로 통제하려는 시도는 실패할 수밖에 없다는 것입니다. 개인 컴퓨터의 보안을 강화하는 것은 기본이지만, 그것만으로는 부족합니다. 이제는 AI 생태계 전체의 흐름을 읽고, 집단행동의 위험을 관리하며, 때로는 그들과의 긴장 관계를 유지하며 공존하는 새로운 방법을 모색해야 할 때입니다. 월 1달러짜리 비서는 우리에게 엄청난 편리함을 선물했지만, 그 대가로 우리는 이제껏 경험하지 못한 새로운 종류의 위험과 공존해야 하는 숙제를 안게 되었습니다. 이 숙제를 어떻게 풀어나갈 것인지에 우리 사회의 미래가 달려있을지도 모릅니다. 판도라의 상자는 이미 열렸고, 우리는 그 안에서 나온 것들과 함께 살아가는 법을 배워야만 합니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/e86ad329.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 바로가기 )

2026.02.06 14:13AMEET

[몰트북 파장④] 에이전트 AI의 두 얼굴…통제냐 자율이냐

에이전트 인공지능(AI) 커뮤니티 플랫폼 몰트북은 공개 직후 전 세계적인 파장을 일으켰다. 동시에 이를 바라보는 업계의 평가는 극명하게 갈리고 있다. 한쪽에서는 영화 아이언맨에 등장하는 자비스와 같은 AI 에이전트 시대의 도래를 알리는 신호탄으로 평가한다. 반면 다른 한쪽에서는 통제되지 않은 환경에서 진행된 위험한 실험에 불과하다는 시각도 적지 않다. 양측의 시각은 하나의 지점에서 만난다. 에이전트 AI가 이제 혼자 일하는 단계를 넘어, 서로 연결되고 상호작용하는 국면에 접어들었다는 점이다. 이 과정에서 자율성과 통제를 어떻게 균형 있게 설계할 것인가가 그 어느 때보다 중요한 과제로 떠올랐다는 데에는 업계의 공감대가 형성되고 있다. 주요 국내 AI 기업 관계자들은 6일 몰트북 사례가 AI 에이전트 확산 과정에서 지식 관리와 책임 구조의 중요성을 드러냈다고 평가했다. 기술 자체보다 어떤 데이터와 문서를 어떻게 관리하고 통제하느냐가 서비스 신뢰도를 좌우할 수 있다는 지적이다. 또 일부는 향후 기업용 AI에서는 몰트북과 같은 지식 레이어에 대한 검증과 거버넌스가 필수 요소가 될 것이라고 내다봤다. '자비스'의 꿈과 현실 사이, 실질적 위협 대두 이번 이슈의 핵심은 자율성이다. 사용자가 모든 과정을 직접 제어하지 않아도 AI가 스스로 툴을 선택하고 업무를 수행한다. 그러다보니 몰트북은 단순한 일회성 해프닝이 아니라 다가올 멀티 에이전트 시대의 예고편이라는 평가도 나온다. 한 업계 관계자는 "오픈클로는 사용자가 마우스를 움직이지 않아도 에이전트가 직접 PC를 제어하며 작업을 처리한다는 점에서 범용인공지능(AGI)로 진입하는 중요한 기술적 도약"이라며 "영화 아이언맨의 인공지능 비서 자비스에 가장 근접한 형태"라고 말했다. 모티프 임정환 대표는 "새로운 시도에는 언제나 예상하지 못한 부작용이 따르기 마련"이라며 "간섭 없는 자동화 AI의 동작 가능성을 확인한 만큼, 이번 논란을 반영한 향상된 버전이 곧 등장하고 시장은 빠르게 발전할 것"이라고 전망했다. 리바랩스 정동성 대표는 이번 사태를 예견된 흐름으로 평가했다. 그는 "올해 AI의 진화 방향은 독자적으로 일하는 에이전트를 넘어 서로 연결되는 네트워크로 발전하는 것"이라며 "몰트북은 그 과정이 처음으로 가시화된 사례"라고 말했다. 불안 키우는 예측 불가능성 업계가 이번 사태에 우려를 표하는 가장 큰 이유는 불확실성이다. AI끼리 서로 학습하고 소통하는 과정에서 어떤 결과가 도출될지 인간이 온전히 예측하기 어렵기 때문이다. 뉴엔AI 박정호 전무(CTO)는 현재 상황을 '핸들과 브레이크 없이 빙판길 위를 달리는 썰매'에 비유했다. 그는 "AI 간 학습(M2M)이 집단지성을 통한 폭발적인 성능 향상을 가져올 수도 있지만, 반대로 창의성을 무시하거나 반인류적 결과를 '당연하다는 듯' 도출할 가능성도 공존한다"고 지적했다. 이어 "확률적으로 다수 의견만 강화돼 창의성이나 소수 의견이 배제되고, 반인류적 결론이 자연스럽게 도출될 위험도 존재한다"고 경고했다. 윤리적·규범적 통제 없이 발전하는 AI의 미래는 빠르게 움직일 수는 있지만 목적지에 도달할 가능성은 낮은 썰매와 같다는 설명이다. 유명호 스누아이랩 대표는 평가가 엇갈리는 이유를 에이전트 AI의 실체가 아직 모호하다는 점에서 찾았다. 그는 "어떤 규칙을 넣었느냐에 따라 결과가 판이하게 달라진다"며 "겉으로는 AI가 자율적으로 행동하는 것처럼 보이지만, 실제로는 정해진 틀 안에서 움직이는 실험일 뿐이라는 비판과 미래를 앞당겼다는 찬사가 동시에 나오는 이유가 바로 이 모호함 때문"이라고 분석했다. 정동성 대표는 "에이전트 간 교류는 앞으로 폭발적으로 늘어날 것이기 때문에 법적 규제로 모두 막는 것은 현실적으로 불가능하다"고 진단했다. 이에 대한 대안으로 자율적 통제를 제시했다. 그는 "인터넷 사이트가 난립하더라도 각자의 운영 정책으로 질서를 유지하듯 에이전트 생태계 역시 화이트리스트 정책이나 인증, 보안 기준을 강화하는 방식으로 진화할 것"이라며 "법 규제는 최소한의 베이스라인만 제시하고, 구체적인 운영은 민간의 자율적인 가드레일에 맡기는 방향이 바람직하다"고 제언했다. 몰트북, 'AI 관리하는 AI 시대' 연다 몰트북의 상업적 가능성에도 관심이 쏠린다. AI에 대한 투자가 성과로 이어져야 한다는 압박이 커진 상황에서 몰트북이 실제 비즈니스로 연결될 수 있을지에 대한 질문이다. 전문가들은 몰트북 자체보다는 이를 활용한 기업용 서비스에 가능성이 있다고 본다. 유명호 대표는 "대중용 SNS보다는 기업 환경에서 여러 AI 에이전트를 운영하고 통제하는 도구에 수요가 몰릴 것"이라며 "여러 AI를 연결해 운영할 때 발생하는 환각이나 오작동을 감시하는 매니지먼트 서비스가 핵심 비즈니스가 될 수 있다"고 전망했다. 그는 "이번 논란의 본질은 기술력이 아니라 책임 소재"라며 "사고가 발생했을 때 플랫폼, 운영자, 모델 제공자 중 누가 책임을 질 것인지 명확히 하는 것이 상용화의 핵심 열쇠"라고 강조했다. 임정환 대표는 "하루에도 수많은 AI 기술이 쏟아지지만, GPT 이후 이렇게 폭발적인 관심을 끈 사례는 몰트북이 드물다"며 "이 관심이 AI 서비스 이용 확대로 이어지고, 유사한 시도가 빠르게 늘어나면서 전체 AI 시장에 다시 한 번 열기를 불어넣을 것"이라고 말했다.

2026.02.06 13:36남혁우 기자

빅웨이브로보틱스, 로봇종합학술대회 참가

로봇 자동화 전문기업 빅웨이브로보틱스는 4일부터 7일까지 열린 제21회 한국로봇 종합 학술대회에 스폰서로 참가해 전시부스를 운영했다고 5일 밝혔다. 빅웨이브는 휴머노이드 로봇을 중심으로 한 차세대 로봇 연구·교육 기술과 아카데믹 전용 솔루션을 선보였다. 최신 휴머노이드 로봇과 연구·교육용 로봇 라인업, 로봇 연구 환경에 특화된 아카데믹 전용 통합 지원 서비스 '이지케어' 솔루션을 소개했다. 이지케어 솔루션은 연구·교육용 로봇 도입 과정에서 발생하는 컨설팅, 결제, 기술 지원, 운영 관리를 하나의 흐름으로 통합한 서비스다. 연구자가 로봇 도입과 운영 부담을 최소화하고 연구 자체에 집중할 수 있도록 설계했다. 빅웨이브는 휴머노이드 로봇 연구에 필수적인 원격 조작, 데이터 수집, 학습, 시뮬레이션까지 이어지는 전 주기 연구 환경을 현장에서 직접 제시했다. 실제 연구 현장에서 바로 활용 가능한 학습 인프라와 운영 노하우를 함께 제공했다. 빅웨이브는 가상현실(VR) 기반 원격 조작 환경을 통해 휴머노이드 로봇을 직관적으로 제어하고, 이 과정에서 생성되는 시각 정보와 관절 움직임 데이터를 학습 데이터로 자연스럽게 축적할 수 있는 연구 환경을 선보였다. 수집된 데이터는 모방학습과 강화학습을 위한 학습 파이프라인으로 연계되며, 르로봇 등 글로벌 연구 커뮤니티에서 활용되는 오픈소스 기반 모방학습 프레임워크와의 연동 환경을 통해 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 연구 구조를 구현했다. 아울러 아이작 심, 아이작 랩, 무조코 기반 시뮬레이션 환경을 활용해 강화학습 기반의 휴머노이드 모션 생성과 사전 검증 과정을 제시함으로써, 실제 로봇 적용 이전 단계에서 연구 안정성과 반복 실험 효율을 동시에 확보할 수 있는 연구 흐름을 제안했다. 이와 함께 최근 연구 수요가 빠르게 증가하고 있는 정교한 로봇 핸드(매니퓰레이터)와 4족보행 로봇에 대한 시연과 연구·실험 환경 상담도 함께 진행해, 다양한 로봇 형태에 대한 연구 확장 가능성을 제시했다. 빅웨이브 관계자는 "휴머노이드 로봇 연구가 실제 연구 환경과 향후 산업 적용을 어떻게 준비해야 하는지 공유하는 자리였다"며 "연구 단계부터 현장 적용까지 이어지는 로봇 연구·운영 전 주기를 지원하는 파트너로서 역할을 강화해 나갈 것"이라고 말했다. 한편 빅웨이브는 휴머노이드 서비스형 로봇(RaaS) 전문기업을 표방하며, 휴머노이드 로봇을 실제 산업·상업 현장에 적용할 수 있는 전 과정을 수행할 수 있는 유일한 기업으로 자리매김하고 있다. 산업 현장에 최적화된 휴머노이드 로봇의 선정과 컨설팅부터, 실제 작업 환경에 맞춘 시스템 통합(SI) 구축, 휴머노이드 학습·운영 지원, 로봇 자동화 데이터베이스 기반 작업 최적화까지 하나의 흐름으로 제공할 수 있다는 점이 차별화 요소다. 이를 바탕으로 빅웨이브는 휴머노이드 연구와 산업 적용을 연결하는 실질적인 RaaS 모델을 구현하며, 휴머노이드 로봇이 현장에서 실제 가치를 창출할 수 있는 새로운 기준을 제시하고 있다.

2026.02.06 13:16신영빈 기자

"기사 작성만큼 어렵네"...'K팝 작사가' 도전기

출근과 퇴근 사이, 우리의 일상은 플랫폼 위에서 흘러갑니다. 음악을 듣고, 영상을 보고, 쇼핑을 하며 하루를 보내죠. 하지만 많은 플랫폼의 기능은 여전히 '아는 사람만 쓰는' 영역에 머물러 있습니다. '부테크'는 직장 생활 외에 즐거움과 가능성을 발견하는 플랫폼 활용기입니다. 플랫폼을 직접 써보며 돈이 되거나, 삶이 가벼워지거나, 일상이 재미있어지는 기술을 소개합니다. [편집자주] “아무도 나를 모르고, 돈이 많았으면 좋겠어요.” 모든 직장인의 염원 같은 이 문구를 실제로 실현하는 사람들이 있다. 바로 작사가다. 김이나, 서지음과 같이 직접 모습을 드러내고 방송 활동까지 하는 스타 작사가가 있는가 하면, 평소에는 직장인으로 살다가 의뢰가 들어오면 작업을 병행하는 '얼굴 없는 작사가'도 있다. 전간디 등이 대표적이다. 심지어 유명세를 원치 않거나, 노래의 분위기에 따라 다른 이름이 필요할 경우 여러 개의 필명을 돌려 쓸 수도 있다. 별도의 대외활동 없이 원하는 시간에 일하고, 장소도 구애받지 않는다는 장점 때문에 부업으로 작사가를 꿈꾸는 사람들이 많아지고 있다. 기자도 자투리 시간을 활용해 '부자'가 되고자 작사가가 되기 위해 약 한 달의 시간 동안 마이라이트 'K팝 작사가 데뷔하기'를 들어봤다. 강의를 신청하고 며칠 뒤 마이라이트 이름으로 된 택배가 도착했다. 그 안에는 강의 교재인 '12주 완성 작사가 데뷔 학습지' 3권과 '8주 완성 작사가 스텝업 학습지' 2권, 작사 노트 1권, 메모지 1매가 구성품으로 포함돼 있었다. 입문 강의를 모두 듣고 나면 강의 자료실에 마련된 올인원 코칭권 가이드를 활용해 학습지 전문 작사가로부터 피드백도 4회 받을 수 있다. 작사가 데뷔 보장 패키지 전용으로는 작사가 데뷔 곡도 제공된다. '마이라이트'라는 이름을 그대로 반영하듯, 강의는 대부분 20분 안팎으로 부담 없이 들을 수 있게 구성돼 있었다. 이 시간 동안 프로듀서, 아티스트, 데모곡 등 작사가가 알아야 할 기본 지식부터 시작해 노래 파트별 역할, 작사의 기초가 되는 음절 따는 법 등을 알려준다. 한 강의가 끝나면 '실습하기'를 통해 하나의 노래를 선정해서 파트별로 나눠보고, 음절을 따보거나 가수를 선정해 세계관을 직접 만들어볼 수 있다. 특히, 강의 중간중간에 프리코러스는 브릿지, 코러스는 싸비, 코러스3은 막싸비로 불리는 업계 용어나, 작사가의 저작권 분배율 등을 알려줘 실제로 해당 업계에서 일하지 않으면 알 수 없는 유용한 정보들을 들을 수 있었다. 첫 번째 강의의 실습에서는 아이브의 '일레븐'을 선정해 순조롭게 곡의 구간을 나눌 수 있었으나, 두 번째부터 난관에 부딪혔다. 비틀즈 예스터데이의 음절을 따야 하는데, Z세대인 기자는 이 노래를 몇 번 들어보지 않았을 뿐만 아니라 박치라는 점을 간과한 것이다. 또 다른 강의에서는 주어진 노래의 코러스 부분을 기존 가사와 다르게 작사해 채워야 했다. 글밥을 먹고 산다는 자부심 아래 '작사가 데뷔하기'에 호기롭게 도전했지만, 이 부분에서 곧바로 작사가들의 고충을 느낄 수 있었다. 일반 대중이 자주 듣는 AR이 아닌 데모곡으로 음절을 따 가사를 완성해야 하는 작사가들은 이런 일을 수도 없이 마주쳐야 한다는 점에서다. 이외에도 여러 곡의 좋은 프리코러스를 따라 써보며, 마치 수습 기간에 다른 선배 기자들의 기사를 필사했던 4년 전으로 돌아간 것과 같은 기분을 오랜만에 다시 느낄 수 있었다. 작사가로 첫 발걸음을 떼는 일은 예상만큼 마냥 쉽지는 않았지만, 강의를 통해 새로운 노래를 듣고 발견하면서 회사-집-운동만 반복했던 단조로운 삶에 또 다른 활력이 돼 주기도 했다. 호부 밑에 견자 없다(훌륭한 부모 밑에 못난 자식 없다는 뜻)지만, 17년 차 작사가 JQ의 강의에도 좋은 가사를 쓰는 일은 기사를 쓰는 일과 조금 다르다는 생각이 들었다. 이럴 때는 '천 리 길도 한 걸음부터', '첫술에 배부를 수 없다'와 같은 격언과 함께 그룹 부활 김태원의 말을 떠올린다. “내가 만들고 등록한 노래는 400곡인데 대중이 알고 있는 것은 10곡에 불과하다. 400곡이라는 깔림이 있어야 10곡을 알릴 수 있다. 400곡이 다 뜰 수는 없다. 그것은 세상의 법칙이고 우리가 꿈을 얻기 위해서 가져야 할 기본 자세다. 그것이 우리가 현실에 충실해야 되는 이유다.”

2026.02.06 11:10박서린 기자

깃허브, 클로드·코덱스 품었다…개발자용 AI 경쟁, '모델'서 '워크플로우'로 이동

깃허브가 새로운 지원책을 통해 개발자용 AI 경쟁의 무대를 '모델 선택'에서 '워크플로우 통합'으로 끌어올리고 있다. 누가 더 똑똑한 모델을 제공하느냐보다 개발자가 실제로 일하는 환경 안에 AI를 얼마나 깊이 녹여내느냐를 승부처로 보는 분위기다. 깃허브는 '에이전트 HQ(Agent HQ)'를 통해 앤트로픽의 '클로드'와 오픈AI의 '코덱스'를 지원한다고 6일 밝혔다. 이번 기능은 '코파일럿 프로 플러스', '코파일럿 엔터프라이즈' 구독자를 대상으로 퍼블릭 프리뷰 형태로 제공된다. 이번 업데이트는 AI 모델을 추가하는 수준을 넘어 개발자가 코드를 작성하고 검토하며 배포하는 전 과정을 하나의 흐름으로 묶는 데 초점이 맞춰졌다. 깃허브와 비주얼 스튜디오(VS) 코드 환경 안에서 여러 코딩 에이전트를 동시에 실행하고 비교할 수 있도록 하면서 외부 도구로 이동하는 과정에서 발생하던 컨텍스트 손실을 최소화했다. 에이전트 HQ에서는 깃허브 코파일럿과 함께 클로드, 코덱스가 동일한 과제를 각기 다른 방식으로 해결하는 과정을 비교할 수 있다. 이를 통해 개발자는 단일 해답에 의존하기보다 각 에이전트가 고려한 상충관계와 설계 선택지를 검토하며 보다 전략적인 판단을 내릴 수 있다. 앤트로픽은 이번 통합을 통해 AI의 역할이 코드 작성 보조를 넘어 개발 의사결정 단계로 확장됐다는 점을 강조했다. 또 깃허브라는 개발 워크플로우 안에 깊이 들어가야만 가능한 변화라는 점도 함께 부각했다.케이틀린 레시 앤트로픽 플랫폼 총괄은 "개발자가 실제로 일하는 자리에서 바로 활용할 수 있도록 깃허브에 클로드를 제공하게 됐다"며 "에이전트 HQ를 통해 코드 커밋과 풀 리퀘스트 단계에서 추론 역량을 직접 활용할 수 있게 되면서 팀이 더 빠르고 자신 있게 반복 개발하고 배포할 수 있을 것"이라고 말했다. 오픈AI 역시 이번 통합을 개발자 AI 활용 방식의 전환점으로 보고 있다. 또 코덱스가 개별 도구가 아니라 깃허브와 VS 코드라는 주력 작업 공간 안에 자리 잡으면서 AI가 개발 흐름의 한 과정으로 자연스럽게 편입될 수 있을 것으로 기대했다.알렉산더 엠비리코스 오픈AI 코덱스 제품 총괄은 "첫 코덱스 모델은 코파일럿을 뒷받침하며 AI 기반 코딩의 새로운 세대를 여는 데 기여했다"며 "깃허브와 VS 코드에 코덱스를 선보이게 되면서 수백만 개발자가 주력 작업 공간에서 이를 직접 활용할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 기업 환경을 겨냥한 기능 확장도 이번 업데이트의 또 다른 축이다. 깃허브는 에이전트 사용 권한과 보안 정책을 중앙에서 관리할 수 있도록 하고 코드 품질 점검과 1차 리뷰 자동화, 활용 효과를 측정하는 메트릭 대시보드 등을 함께 제공한다. 이는 개인 생산성 향상을 넘어 조직 차원의 개발 표준과 책임성을 유지하려는 전략으로 해석된다. 업계에선 깃허브의 이번 행보를 두고 개발자용 AI 경쟁의 축이 플랫폼 중심으로 이동하고 있는 것으로 평가했다. AI 모델 간 성능 격차가 빠르게 줄어드는 상황에서 개발자가 매일 사용하는 작업 공간을 장악한 플랫폼이 AI 활용의 출발점이 되고 있다고 분석했다.업계 관계자는 "이제 관건은 AI가 코드를 얼마나 잘 짜느냐가 아니라, 개발자가 어떤 판단을 내리도록 돕느냐일 것"이라며 "에이전트 기반 개발은 앞으로 표준적인 개발 방식으로 자리 잡을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.06 11:03장유미 기자

[AI는 지금] 오픈AI·앤트로픽, 코딩 AI 정면승부…SW 재편 우려에 美 증시도 '흔들'

오픈AI와 앤트로픽이 잇따라 '에이전트형 코딩 인공지능(AI)' 신제품을 공개하며 정면 경쟁에 나서자 AI가 소프트웨어(SW) 산업의 구조 자체를 뒤흔들 수 있다는 우려가 확산되고 있다. 단순한 개발 보조를 넘어 실제 업무를 대신 수행하는 단계로 AI가 진화하면서 월가에서는 기존 기업용 소프트웨어 업체들의 수익 모델이 근본적인 도전에 직면할 수 있다는 경계감이 커지고 있다. 6일 업계에 따르면 앤트로픽이 지난달 데스크톱 기반 에이전트 도구 '클로드 코워크'를 선보인 데 이어 오픈AI가 이날 에이전트형 코딩 모델인 'GPT-5.3-코덱스(Codex)'를 공개하며 맞불을 놨다. 최근 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 존재감이 빠르게 커지는 상황에서 오픈AI가 코딩 에이전트를 앞세워 주도권 회복에 나선 것이다.'GPT-5.3-코덱스'는 기존 GPT-5 계열의 추론·전문 지식 역량과 코딩 특화 기능을 결합한 것으로, 코드 작성과 리뷰를 넘어 개발자와 전문가가 컴퓨터에서 수행하는 다양한 작업을 자율적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 오픈AI는 코덱스를 앱, 명령줄 인터페이스(CLI), 통합개발환경(IDE) 확장, 웹 등 다양한 환경에서 제공하며 기업용 업무 흐름 전반으로 활용 범위를 넓힌다는 방침이다. 이번 출시는 최근 기업용 AI 시장에서 존재감을 키워온 앤트로픽을 정면으로 겨냥한 행보로 해석된다. 앤트로픽은 지난해 2월 에이전트형 코딩 도구인 '클로드 코드'를 처음 공개한 후 같은 해 5월 이를 일반 사용자에게 정식 출시했다. 이어 올 초 '클로드 코워크'까지 선보이며 파일 접근·수정·생성 등 실제 업무를 AI가 수행하는 방향으로 영역을 확장했다. 이 과정에서 앤트로픽은 소비자용 챗봇보다는 기업 시장에 집중하는 전략을 펼쳤다. 이 제품들의 공통점은 AI가 자연어 질문에 답하는 수준을 넘어 목표를 설정하고 코드를 실행해 결과를 만들어내는 '행동하는 AI'에 가깝다는 점이다. 업계에선 이러한 에이전트형 코딩 AI가 확산될 경우 기업들이 여러 개의 개별 소프트웨어를 조합해 사용하던 기존 방식이 약화될 수 있다고 보고 있다. 하나의 AI 에이전트가 개발, 데이터 처리, 문서 작성, 반복 업무를 동시에 수행할 수 있기 때문이다.이 같은 인식은 금융시장에도 반영되고 있다. 최근 뉴욕증시에서는 AI 자본지출 확대 부담까지 겹치며 마이크로소프트(MS), 서비스나우, 오라클, 세일즈포스 등 대표적인 기업용 소프트웨어 업체를 중심으로 주가 변동성이 확대됐다. 특히 MS는 5일(미국 동부시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 전일 대비 4% 이상 떨어지며 시총 3조 달러 선이 무너졌다. 지난해 7월 기록한 사상 최고치 555.45달러와 비교하면 30% 넘게 떨어졌다. 서비스나우와 오라클, 세일즈포스도 각각 7.6%, 6.95%, 4.75% 하락했다. 월가에서는 에이전트형 AI가 기존 소프트웨어 기업들의 '사용자당 구독료' 기반 사업 모델을 잠식할 수 있다는 우려가 투자 판단에 영향을 미치고 있다고 봤다. AI가 개별 소프트웨어를 보완하는 수준을 넘어 여러 업무 기능을 하나의 플랫폼으로 통합할 경우 고객 이탈 속도가 예상보다 빨라질 수 있다는 관측도 나온다.이 같은 분위기 속에 오픈AI, 앤트로픽뿐 아니라 경쟁사인 구글 역시 '제미나이 코드 어시스턴트'로 조만간 어떤 움직임을 보일지 주목된다. 구글은 '제미나이' 기반의 코드 생성·자동완성·디버깅 기능을 IDE 환경에 통합해 제공하고 있으며 다단계 작업을 수행하는 에이전트형 기능도 단계적으로 강화하고 있다. 다만 아직까진 새로운 에이전트형 코딩 신제품 출시 계획이 별도로 공개되지는 않은 상태다.이처럼 코딩 에이전트를 둘러싼 경쟁이 격화되자 오픈AI는 최고경영진이 직접 기업 고객을 상대로 영업에 나서는 등 기업간거래(B2B) 전략 강화에도 속도를 내고 있다. 앞서 디인포메이션에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 미국 샌프란시스코에서 대기업 경영진을 초청해 비공개 만찬을 열고 코덱스를 포함한 기업용 AI 전략을 직접 설명한 것으로 알려졌다. 알트먼 CEO는 챗GPT, 코덱스, 워크플로우 자동화 모델을 아우르는 '원스톱 기업용 AI' 비전을 제시하며 대규모 계약을 겨냥한 영업에 나선 것으로 전해졌다. 이는 기업용 AI 시장에서 앤트로픽의 추격을 강하게 의식한 행보로 풀이된다. 시장에서는 이 같은 움직임을 두고 AI 산업의 초점이 모델 성능 경쟁에서 실제 업무 대행 능력으로 이동하고 있다고 평가했다. 이에 따라 향후 경쟁력의 기준도 벤치마크 점수보다 기업 현장에서 얼마나 빠르게 정착하느냐로 바뀌고 있다고 진단했다.업계 관계자는 "이제 경쟁의 본질은 누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐가 아니라 누가 먼저 기업의 일을 AI에게 맡기게 만들 수 있느냐에 있다"며 "에이전트형 코딩 AI 경쟁이 소프트웨어 산업의 판을 바꾸는 출발점이 될 수 있다"고 말했다.

2026.02.06 10:28장유미 기자

"AI가 인간 과학자 90% 대체"…세계 물리학자들의 충격 고백

아인슈타인이 일했던 프린스턴 고등연구소(IAS)에서 열린 비공개 회의가 과학계를 뒤흔들었다. 컬럼비아대학교 데이비드 키핑(David Kipping) 교수가 2일(현지 시각) 유튜브 채널 '쿨 월드 팟캐스트(Cool Worlds Podcast)'를 통해 공개한 회의 내용은 충격적이었다. 팟캐스트에 따르면, 회의를 주도한 고위 교수는 클로드, 커서 같은 에이전트 AI가 자신이 할 수 있는 지적 작업의 약 90%를 이미 수행할 수 있다고 밝혔다. 참석한 세계 최고 수준의 천체물리학자들은 AI가 소프트웨어 개발에서 "완전한 우위"를 확보했다는 데 이견이 없었다. 심지어 "한 단계 더 우월하다"는 표현까지 나왔다. 더 놀라운 것은 이 교수가 이메일, 파일 시스템, 컴퓨터 권한 등 모든 디지털 삶을 AI에 완전히 맡겼다는 고백이었다. 회의 참석자의 약 3분의 1도 이미 에이전트 AI를 사용 중이다. 프라이버시 우려에 대해 그는 "신경 쓰지 않는다. AI가 제공하는 이점이 너무 크다"고 답했다. 일자리 대체, 기후 변화 같은 윤리적 우려도 제기됐지만 반응은 동일했다. "우려는 존재하지만 신경 쓰지 않는다. 경쟁력을 유지하려면 불가피하다." 가장 큰 타격을 받을 집단은 대학원생과 초기 경력 과학자들이다. AI가 1년 차 박사과정생의 프로젝트를 몇 번의 프롬프트로 해결한다면, 연간 10만 달러가 드는 대학원생을 계속 뽑을 이유가 있을까? 키핑 교수는 "AI 사용을 완전히 거부하는 학생과 일할 수 있을지 확신할 수 없다"고 말했다. 키핑 교수는 가장 근본적인 질문을 던졌다. "주변의 모든 것이 그저 마술처럼 느껴지는 세상에서 살고 싶지 않다. 실제로 이해할 수 있는 세상에서 살고 싶다." 초지능 AI가 만든 핵융합 기계를 인간이 이해하지 못하는 세상에서 과학의 의미는 무엇일까? 그는 "이것은 내 머릿속 걱정이 아니다. 세계에서 가장 똑똑한 사람들이 자신들의 지적 우위를 AI에 이미 양보했다"며 "이것은 언젠가 올 일이 아니다. 우리는 이미 그 안에 있다"고 경고했다. 해당 내용에 대한 자세한 사항은 Cool Worlds Podcast에서 확인 가능하다 ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.05 22:26AI 에디터

로빈 쩡: 무탄소 기술로 여는 지속가능한 에너지 시대

닝더, 중국 2026년 2월 5일 /PRNewswire/ -- 세계 최대 배터리 제조업체 CATL의 회장 겸 CEO 로빈 쩡(Robin Zeng) 박사가 2월 3일 UAE 두바이에서 열린 세계 노벨상 수상자 정상회의(World Laureate Summit)와 세계정부정상회의(World Governments Summit)에서 에너지의 미래를 주제로 연설을 했다. 연설 전문은 다음과 같다. 인류 역사에서 에너지는 문명의 성장을 이끌어온 핵심 동력이었습니다. 인류 발전의 큰 도약은 모두 에너지 혁명과 함께 일어났습니다. 오늘날 우리는 또 하나의 혁명적인 에너지 전환을 경험하고 있습니다. 이는 인류가 수렵•채집 사회에서 농경 사회로 이동했던 변화에 비견할 만한 전환으로, 화석연료를 찾아 채굴하던 시대에서 벗어나 풍력과 태양광 발전을 통해 에너지를 수확하고 이를 배터리에 저장하는 시대로의 이동을 의미합니다. 이 같은 혁명은 과학기술의 진보에 의해 가능해졌으며, 실질적인 해법을 제공하는 동시에 비용을 크게 낮추고 있습니다. IEA와 BNEF에 따르면, 지난 10년간 LFP 배터리와 태양광의 비용은 약 80% 감소했습니다. 지속가능한 에너지 솔루션은 이제 기술적으로 가능한 단계를 넘어, 경제적으로도 매우 매력적인 선택지가 되었습니다. CATL은 다양한 적용 분야에서 재생에너지가 진정한 경제적 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하고 있습니다. 광산 분야에서는 CATL이 공급한 태양광과 에너지저장시스템을 결합한 솔루션이 칠레와 콩고민주공화국에 도입되어, 디젤 발전기 대비 약 4분의 1 수준의 비용으로 외딴 지역의 전력 수요를 충당하고 있습니다. 산업 분야에서도 유사한 변화가 진행되고 있습니다. 파키스탄에서는 분산형 태양광의 급속한 확산과 CATL의 에너지 저장 솔루션이 결합되면서, 지역 시멘트 공장에 안정적인 전력을 공급하고 전력 비용을 절반 수준으로 낮추고 있습니다. 미국 캘리포니아에서는 전력망 차원에서 미래 전력 시스템의 모습을 확인할 수 있습니다. 저장 용량이 확대되면서 재생에너지 비중 증가로 인해 발생했던 '덕 커브(duck curve)' 현상이 크게 완화되었습니다. 2025년에는 청정에너지가 전체 전력 수요를 충족하거나 이를 초과한 시간이 1800시간을 넘어섰으며, 이는 재생에너지와 저장 기술이 함께 성장할 때 가능한 변화를 잘 보여줍니다. 이러한 사례들은 보다 근본적인 현실을 시사합니다. 많은 지역에서 청정에너지는 더 이상 기후 목표만을 위해 도입되는 것이 아니라, 기술 진보로 인해 가장 상업적으로 타당한 선택지가 되었기 때문입니다. 우리는 탄소중립 에너지 시대로 중대한 전환을 맞이하고 있습니다. 제가 생각하는 미래의 에너지 시스템은 세 가지 단어로 정의할 수 있습니다. 바로 분산형(distributed), 지능형(intelligent), 순환형(circular)입니다. 첫째, 재생에너지 발전과 첨단 배터리 저장을 포함한 분산형 전력 시스템은 특히 전력망 인프라가 취약한 지역을 중심으로 전 세계에 빠르게 확산될 것입니다. 이는 대규모 발전소와 강력한 전력망에 의존하는 중앙집중형 화석연료 에너지를 대체하게 될 것입니다. 그러나 재생에너지 비중이 높아질수록 전력 시스템의 안정적 운영에는 새로운 도전 과제가 발생합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 CATL은 무탄소 에너지 시스템의 안정장치 역할을 수행할 수 있는 혁신적인 고전압 그리드포밍(grid-forming) 에너지 저장 기술을 개발했습니다. 이 기술은 주파수 조정, 무효전력 보상, 감쇠 제어, 시스템 관성 지원 기능을 제공하며, 지난해 스페인에서 발생한 대규모 정전과 같은 상황에서 중요한 블랙스타트(black-start) 기능도 갖추고 있습니다. 이 기술은 이미 공학적으로 성공적인 검증을 마쳤으며, 현재 중국에서는 풍력•태양광•에너지 저장을 결합해 연간 40GWh 규모의 배터리 공장에 전력을 공급하는 완전 오프그리드 산업단지를 구축하는 데 적용되고 있습니다. 이는 첨단 에너지 기술이 탄소중립 전력 시스템을 실현할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 미래의 에너지 시스템은 분산화를 넘어 더욱 지능화될 것입니다. 방대한 데이터를 처리하고 재생에너지 발전과 소비의 변동에 능동적으로 대응할 수 있어야 합니다. 이를 위해 에너지 수급 균형을 맞추는 데에는 AI 기반의 고도화된 스케줄링과 최적화 기술이 필수적입니다. 예를 들어, CATL은 상하이에 위치한 센스타임(SenseTime)의 AI 데이터센터를 위해 AI 기반 에너지 시스템 관리 기술을 적용해, 컴퓨팅 작업으로 인해 변동성이 큰 에너지 수요를 효과적으로 관리하고 있습니다. 셋째, 순환경제는 무탄소 에너지를 실현하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. 사용과 동시에 소각되는 화석연료와 달리, 무탄소 에너지 시스템에 사용되는 소재는 재활용이 가능합니다. CATL은 이 분야의 선도 기업으로서 니켈과 코발트는 99.6%, 리튬은 96.5%에 달하는 업계 최고 수준의 회수율을 달성했습니다. 또한 핵심 원자재의 안정적이고 지속가능한 공급망을 구축하기 위해 NGO 및 업계 파트너들과 긴밀히 협력하며 순환경제 확산을 추진하고 있습니다. 무탄소 기술의 지속적인 진보에 힘입어, 지속가능한 에너지 시대는 더 이상 먼 미래의 비전이 아닙니다. 빠르게 현실로 다가오고 있습니다. 제 판단으로는 2030년이 지속가능한 에너지 시대의 본격적인 출발점이 될 것입니다. 그렇다면 우리는 어떻게 그 지점에 도달할 수 있을까요? 제 대답은 분명합니다. 과학은 가능성을 제시하지만, 그 속도를 결정하는 것은 공학과 제조입니다. 기초과학은 여전히 변화의 궁극적인 원천입니다. 재료과학, 인공지능, 새로운 에너지 시스템 분야에서의 돌파구는 앞으로도 미래의 모습을 계속해서 바꾸어 나갈 것입니다. 솔직히 말씀드리면, 현재의 기술로는 완전한 지속가능 에너지 시스템이 요구하는 것의 30%도 해결하지 못했을 가능성이 있습니다. 아직 등장하지 않은 파괴적 기술들이 많으며, 기초 연구 역시 갈 길이 멉니다. 기술이 진정으로 세상을 변화시키기 위해서는 연구실을 넘어 대규모로 적용되어야 합니다. 현재 우리는 응축 배터리, 전고체 배터리, 페로브스카이트 태양전지 등 최첨단 분야에서 과학•기술적 돌파구를 마련했습니다. 그러나 이러한 혁신을 연구 단계에서 시장으로 확장하기 위해서는 아직 해야 할 일이 많습니다. 이것이 바로 CATL이 업계의 다른 모든 기업을 합친 것보다도 더 많은 금액을 R&D에 투자하고 있는 이유입니다. 지구 온난화 대응은 겉으로는 기후 문제처럼 보일 수 있으나, 본질적으로는 에너지 문제이며, 더 나아가 개발 문제이기도 합니다. 우리는 국제 협력이 이를 해결하는 가장 효율적인 방법이라고 믿고 있으며, 배터리 기술과 경험을 전 세계와 공유할 준비가 되어 있습니다. CATL은 초기의 배터리 수출 단계에서 벗어나 현재는 '현지 생산, 현지 시장 공급' 모델로 진화했습니다. 또한 파트너들이 자체 배터리 공장을 구축할 수 있도록 기술 라이선싱도 적극적으로 추진하고 있습니다. 지속가능한 에너지 시대로 전환을 가속화하기 위해서는 첨단 에너지 기술을 전 세계적으로 더 효율적이고 합리적인 비용으로 확산시켜야 합니다. 그러나 일부 시장에서는 건설 및 설비 관련 규제가 생산 비용 상승의 원인이 되고 있습니다. 이에 대한 해결책으로, 중국에서 시행 중인 건설•설비 규제와 유사한 제도를 적용하는 특별경제구역을 조성할 것을 제안하고자 합니다. 이는 중국에서 이미 성공적으로 입증된 방식으로, 생산성을 빠르게 확대할 수 있는 방안입니다. 신사숙녀 여러분, 컬럼비아대학교의 최근 연구에 따르면 2027년에는 산업화 이전 대비 지구 평균 기온이 1.7도 상승할 것으로 전망되고 있습니다. 지구 온난화에 대응하기 위해 우리는 지금 즉시 행동에 나서 지속가능한 에너지 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 기술적 돌파구뿐만 아니라, 용기와 지혜가 함께 필요합니다. CATL은 에너지 전환의 선도 기업으로서 과학계, 정부, 기업, 그리고 이 사명에 공감하는 모든 분들과 더욱 긴밀히 협력할 의지가 있습니다. 탄소중립 에너지 미래를 향해 함께 나아가, 미래 세대에게 건강하고 푸른 지구를 물려줍시다. SenseTime's AI Data Center in Shanghai

2026.02.05 22:10글로벌뉴스

"유튜브 영상 한 번만 보면 농구 척척"… 단 1개 영상으로 10가지 기술 배우는 로봇

홍콩과기대(The Hong Kong University of Science and Technology)와 상하이 AI연구소(Shanghai AI Laboratory)가 공동 개발한 휴먼엑스(HumanX)는 사람이 촬영한 영상 하나만으로 휴머노이드 로봇에게 복잡한 상호작용 기술을 학습시키는 획기적인 시스템이다. 해당 논문에 따르면, 이 시스템은 농구 슛, 축구 킥, 배드민턴 타격부터 화물 운반, 심지어 사람과의 격투 대응까지 다양한 기술을 마치 사람처럼 자연스럽게 구사한다고 밝혔다. 특히 단 한 편의 시연 영상만으로도 해당 기술을 학습하고, 상황에 맞게 응용할 수 있다는 점에서 기존 로봇 학습 방식의 한계를 뛰어넘었다는 평가를 받는다. 영상 하나로 수십 가지 연습 데이터 자동 생성하는 비결 휴먼엑스는 두 가지 핵심 기술로 구성된다. 첫 번째는 엑스젠(XGen)이라는 데이터 생성 시스템이다. 엑스젠은 사람이 찍은 영상에서 로봇이 연습할 수 있는 데이터를 만들어낸다. 기존 방식들은 영상을 정확하게 따라하려다 보니 물리적으로 불가능한 동작이 만들어지는 문제가 있었다. 엑스젠은 접근 방식을 바꿨다. 영상을 정확히 재현하기보다는 물리 법칙에 맞는 그럴듯한 동작을 만드는 데 집중한 것이다. 구체적으로 엑스젠은 세 단계로 작동한다. 먼저 GVHMR이라는 기술로 영상에서 사람의 동작을 추출한다. 그 다음 GMR이라는 시스템을 통해 사람의 동작을 로봇 몸에 맞게 변환한다. 사람과 로봇은 팔다리 길이나 관절 구조가 다르기 때문에 이런 변환 과정이 필요하다. 마지막으로 물리 시뮬레이션을 통해 공이나 물체가 어떻게 움직일지 계산한다. 손과 공이 닿는 순간에는 힘의 균형을 고려해 로봇의 자세를 최적화한다. 더 중요한 건 한 편의 영상에서 수십 가지 연습 데이터를 자동으로 만들어낸다는 점이다. 예를 들어 농구 슛 영상 하나를 보여주면, 시스템이 공의 크기를 바꾸거나 다양한 거리와 각도에서 쏘는 데이터를 스스로 생성한다. 이렇게 만들어진 다양한 데이터 덕분에 로봇은 원래 영상에 없던 상황에도 대처할 수 있게 된다. 눈 감고도 공 다루는 로봇... 비밀은 '몸의 감각' 두 번째 핵심 기술은 XMimic이다. 이것은 엑스젠이 만든 데이터로 로봇을 학습시키는 시스템이다. XMimic의 가장 흥미로운 특징은 두 가지 방식으로 작동한다는 점이다. 첫 번째는 NEP 방식이다. 이 방식에서는 카메라나 센서 없이 로봇 자체의 몸 감각만으로 동작한다. 사람으로 치면 눈을 감고도 손의 느낌만으로 공을 다루는 것과 같다. 로봇은 관절의 위치, 움직이는 속도, 관절에 가해지는 힘 등의 정보만으로 공이나 물체의 상태를 파악한다. 이 방식으로 농구 슛, 공 튀기기, 레이업, 심지어 속임수 동작을 섞은 복잡한 슛까지 해낸다. 카메라나 센서가 필요 없어서 배치가 간단하고 안정적이다. 두 번째는 MoCap 방식이다. 노이톰(Noitom)이라는 움직임 추적 시스템으로 공이나 물체의 위치를 실시간으로 파악한다. 이 방식은 날아오는 공을 받거나 사람과 계속 주고받는 동작에 필요하다. 연구진은 실제 환경에서 자주 발생하는 신호 끊김 현상까지 학습 과정에 반영했다. 덕분에 실제 사용할 때도 신호가 잠깐 끊겨도 로봇이 안정적으로 작동한다. 기존 방식보다 성공률 27배 높아... 단일 영상으로 10회 연속 패스 실험 결과는 놀라웠다. 농구공을 받아서 골대에 넣는 과제에서 휴먼엑스는 64.7퍼센트의 성공률을 기록했다. 이는 기존 최고 성능 방법인 HDMI의 2.4퍼센트보다 27배나 높은 수치다. 배드민턴에서는 90.6퍼센트, 화물 들어올리기에서는 96.3퍼센트의 성공률을 보였다. 실제 유니트리 G1(Unitree G1)이라는 휴머노이드 로봇으로 실험했을 때도 결과가 좋았다. 카메라 없이 몸 감각만으로 농구 슛 10번 중 8번 성공, 공 튀기기 10번 중 8번 성공, 복잡한 속임수 슛 10번 중 9번 성공했다. 움직임 추적 시스템을 사용한 과제는 더욱 인상적이었다. 사람과 농구공을 주고받는 동작을 10회 이상 연속으로 성공시켰다. 축구공 차서 주고받기는 14회 연속 성공했다. 각 기술을 배울 때 시범 영상을 단 한 편만 보여줬다는 점을 생각하면 놀라운 결과다. 단순히 따라하기만 하는 게 아니다... 스스로 판단하고 대응 휴먼엑스가 배운 기술은 단순히 영상을 그대로 따라하는 수준이 아니다. 연구진이 공개한 영상을 보면 로봇이 상황을 판단하고 대응하는 모습이 나온다. 물건을 들고 있을 때 사람이 강하게 밀어도 균형을 잡는다. 누군가 물건을 빼앗아서 바닥에 놓으면 로봇이 스스로 걸어가서 다시 집어든다. 격투 대응 실험에서는 더 재미있는 모습이 나타난다. 사람이 펀치 흉내만 내면 로봇은 가볍게 놀라는 반응만 보인다. 하지만 진짜 공격이 들어오면 제대로 막고 반격한다. 이는 로봇이 실시간으로 상황을 구분하고 적절히 대응한다는 뜻이다. 이런 적응 능력은 세 가지 방법으로 만들어진다. 첫째, 엑스젠이 다양한 데이터를 생성해서 여러 상황을 미리 경험하게 한다. 둘째, 학습할 때 로봇과 물체의 시작 위치를 매번 무작위로 바꿔서 더 많은 경우의 수를 연습시킨다. 셋째, 상호작용을 성공시키는 것을 최우선 목표로 설정해서 단순히 동작만 흉내내는 것을 방지한다. 작업마다 따로 프로그래밍 필요 없어... 하나의 학습 방식으로 모든 동작 습득 기존 로봇 학습 방식의 큰 문제는 각 작업마다 복잡한 보상 설계를 일일이 해야 한다는 점이었다. 예를 들어 농구를 가르치려면 '공을 이렇게 잡으면 몇 점', '골대에 이만큼 가까이 가면 몇 점' 같은 규칙을 세세하게 정해줘야 했다. 휴먼엑스는 이 문제를 하나의 통합된 학습 방식으로 해결했다. 이 시스템은 몸 동작, 물체 움직임, 몸과 물체의 상대적 위치, 어느 순간에 접촉하는지, 동작이 부드러운지 등을 모두 고려하는 단일 평가 방식을 사용한다. 특히 AMP라는 기술을 포함해 동작이 자연스러운지도 평가한다. 이 평가 방식은 농구부터 축구, 배드민턴, 물건 옮기기, 격투 대응까지 모든 작업에 똑같이 적용된다. 연구진은 선생-학생 방식의 2단계 학습 구조를 사용했다. 먼저 모든 정보를 볼 수 있는 '선생 로봇'을 PPO라는 학습 방법으로 훈련시킨다. 그 다음 선생 로봇의 지식을 실제 로봇에서 사용 가능한 '학생 로봇'에게 전달한다. 학생 로봇은 선생의 지식을 물려받되, 실제 환경에서 얻을 수 있는 제한된 정보만으로 작동한다. 여러 동작 패턴을 배울 때 이 방식이 특히 효과적이다. 축구공 차기와 배드민턴공 치기 실험에서 각각 3가지 다른 동작 패턴을 학습시켰다. 선생-학생 구조를 사용하니 성공률이 축구는 74.2퍼센트에서 93.1퍼센트로, 배드민턴은 52.4퍼센트에서 84.3퍼센트로 크게 올랐다. FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 영상 하나로 어떻게 여러 상황에 대응할 수 있나요? A. 엑스젠 시스템이 한 편의 영상에서 물체의 크기, 위치, 움직임을 자동으로 바꿔가며 수십 가지 연습 데이터를 만들어냅니다. 농구 슛 영상 하나로 여러 거리와 각도의 슛 데이터를 생성하는 식입니다. 또한 학습할 때 로봇과 물체의 시작 상태를 매번 다르게 하고, 물체의 무게나 탄성 같은 물리적 특성도 무작위로 바꿔가며 다양한 상황을 연습시킵니다. Q2. 카메라 없이 로봇이 공을 다룰 수 있는 원리는 무엇인가요? A. 로봇은 관절의 위치, 움직이는 속도, 관절에 가해지는 힘 등의 정보로 외부에서 오는 힘을 추정할 수 있습니다. 사람이 눈을 감고도 손의 감각만으로 물건을 다루는 것과 같은 원리입니다. 로봇 물리 법칙에 따르면, 명령한 힘과 실제 관절 움직임의 차이로 외부 접촉을 계산할 수 있습니다. 휴먼엑스는 이런 정보들을 학습 과정에 포함시켜 로봇이 몸 감각만으로도 공이나 물체를 다룰 수 있게 했습니다. Q3. 이 기술이 실용화되면 어떤 분야에 쓰일 수 있나요? A. 작업마다 복잡한 프로그래밍이 필요 없고 시범 영상 하나면 되기 때문에 활용 범위가 넓습니다. 공장의 조립 작업, 물류 창고의 물건 옮기기, 재활 치료 보조, 서비스 로봇의 물건 전달 등에 빠르게 적용될 수 있습니다. 특히 새로운 작업을 가르칠 때마다 코딩할 필요 없이 시범만 보여주면 되기 때문에 로봇 활용이 훨씬 쉬워질 것으로 기대됩니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서 확인 가능하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.05 21:37AI 에디터

세나테크놀로지, 핌즈와 물류로봇 공략

글로벌 팀 커뮤니케이션 리더 세나테크놀로지는 국내 최대 쇼핑몰 통합관리 솔루션 기업 핌즈와 차세대 물류센터용 로봇 사업을 공동 추진하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 5일 밝혔다. 세나는 이번 협약을 통해 자사 고유의 메시통신, 와이파이 인터콤과 로봇 기술을 바탕으로 로봇 사업을 확대한다. 자율주행 골프 트롤리 '드론캐디 로버'에 이어 물류 현장에 최적화된 자율이동로봇(AMR)으로 사업 확장을 본격화한다. 세나 '작업그룹통신(WGC)' 기술을 로봇에 이식해 시끄러운 물류 현장에서도 작업자와 로봇, 로봇과 로봇이 실시간 음성 대화로 유기적으로 협업하는 '현장 소통형' 자동화 환경을 구축한다는 계획이다. 핌즈는 국내 1위 쇼핑몰 통합관리 솔루션 '이지어드민'과 물류 네트워크 '글로박스'를 통해 구축된 500여 물류센터 고객사들을 대상으로 세나 자율이동로봇 영업과 마케팅을 위해 협력한다. 특히 핌즈 창고관리시스템(WMS)과 세나 로봇 통신 인터페이스가 결합되면, 작업자는 세나 헤드셋을 통해 로봇에게 음성으로 지시를 내리고 로봇은 작업 현황을 말로 보고하는 고도화된 공정이 가능해진다. 양사는 5년 내 누적 1천대 공급을 목표로 세웠다. 조인행 세나테크놀로지 국내사업본부 박사는 "세나 메시 통신 기술과 새롭게 사업화하는 와이파이 인터콤 기술이 음성 기반 인터렉션을 통해 현장 생산성을 혁신할 것"이라며 "AMR에 WGC 소통을 입혀 이커머스 스마트 물류 표준을 선도하겠다"고 말했다. 황선영 핌즈 대표는 "세나 로봇 하드웨어와 핌즈 물류 네트워크가 만나 고객사들에게 차별화된 자동화 경험을 제공할 수 있게 됐다"며 "솔루션을 넘어 로봇 보급까지 아우르는 확장된 사업 역량으로 한국형 스마트 물류의 표준을 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.02.05 17:25신영빈 기자

"로봇 조작, 기존 RFM만으로 안 된다…다른 길 찾아야"

[평창(강원)=신영빈 기자] "지금 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 접근에는 한계가 있습니다. 조작 데이터는 희소한데 대규모 수집이 어렵고, 물리 시뮬레이터는 마찰과 변형을 포함한 복잡한 접촉 현상을 정확히 모델링하기에 제약이 있습니다." 박종우 서울대학교 기계공학부 교수는 5일 제21회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2026) 기조강연에서 최근 글로벌 로봇 연구 주류로 떠오른 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 전략에 의문을 제기하며, 새로운 접근 방식을 고민해야 할 시점이라고 강조했다. 최근 로봇 학계에서는 대규모 데이터와 트랜스포머 기반 인공지능(AI) 모델을 확장하면 로봇 조작 문제도 자연스럽게 해결될 것이라는 기대가 확산되고 있다. 박 교수는 이에 대해 "로봇은 언어와 비전과 달리 물리적 접촉과 힘, 변형이 본질인 영역"이라며 "같은 방식이 그대로 통할 것이라는 가정 자체가 위험하다"고 지적했다. 그는 현재 주목받는 시각-언어-행동(VLA) 모델과 데이터 중심 접근에 대해 구조적인 한계를 짚었다. 로봇 조작은 마찰, 변형, 예기치 않은 접촉 등 불확실성이 크고, 조작 데이터 자체가 희소하고 하드웨어 의존적이어서 대규모 수집과 일반화가 어렵다는 것이다. 또 물리 시뮬레이터 역시 실제 접촉 현상을 정확히 재현하기 어렵고, 대부분의 VLA 모델이 위치 중심 출력 구조에 머물러 있어 조작의 핵심인 접촉 기반 특성을 충분히 반영하지 못한다고 평가했다. 박 교수는 "트랜스포머에 기능을 하나씩 덧붙이며 로봇 문제를 해결하려는 접근은 연구적으로도 생산적인 방향이라고 보기 어렵다"며 "로봇 문제는 로봇답게 풀어야 한다"고 말했다. 박 교수가 제시한 해법의 핵심은 로봇 도메인에 특화된 '귀납적 편향'를 내재한 새로운 계층적 아키텍처다. 합성곱 신경망(CNN)이 시프트 불변성, 트랜스포머가 단어 간 관계 구조라는 가정을 기반으로 설계된 것처럼, 로봇 조작 역시 힘·변위·접촉·프레임 변환·계층적 제어와 같은 물리·역학 원리가 아키텍처 차원에서 표현돼야 한다는 설명이다. 박 교수는 "기존 AI 모델을 그대로 가져오는 방식이 아니라, 로봇 계획과 제어, 역학, 인간 운동 제어에서 축적된 지식을 통합해야 한다"며 "그 위에서 조작 파운데이션 모델이 의미를 가질 수 있다"고 강조했다. 강연에서 반복적으로 강조된 또 하나의 키워드는 '컴플라이언스'다. 박 교수는 "로봇 조작은 위치 제어만으로는 절대 해결되지 않는다"며 "힘과 변위를 통합적으로 조절하는 컴플라이언스가 조작의 본질"이라고 설명했다. 컴플라이언스는 단순한 제어 파라미터가 아니라, 작업과 환경에 따라 학습돼야 할 대상이며, 이를 고려하지 않은 파운데이션 모델은 현실 세계에서 작동하기 어렵다는 지적이다. 그는 "컴플라이언스는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 모두 다뤄져야 한다"고 덧붙였다. 박 교수는 막대한 자본과 인프라를 앞세운 해외 빅테크식 접근을 그대로 따라가는 전략에는 한계가 있다고 지적했다. 기존 접근의 구조적 문제를 정확히 이해하고, 로봇 물리와 제어 원리에 기반한 새로운 방법을 제시하는 연구자들에게 더 많은 기회가 열릴 수 있다고 강조했다. 박종우 교수는 서울대 기계공학부 교수로 로봇 조작과 제어 분야의 세계적 석학이다. MIT에서 전기컴퓨터공학 학사를, 하버드대에서 응용수학 박사 학위를 받았으며, 미국 UC 어바인 교수를 거쳐 1995년부터 서울대에서 재직 중이다. 2022~2023년 국제로봇자동화학회 회장을 역임했다.

2026.02.05 16:44신영빈 기자

[기고] 인공지능기본법 시행 이후 과제는

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 인공지능기본법이 2026년 1월22일 시행됐다. 이미 유럽연합(EU)은 지난 2024년 6월 'AI 액트'를 제정한 후 작년부터 단계적으로 시행하고 있다. 미국 캘리포니아 주에서도 프론티어 AI모델에 대한 규제를 올해 초부터 시작했다. 그러나 한국은 인공지능기본법에 담긴 투명성확보의무, 고영향 인공지능사업자의 책무, 인공지능에 대한 안전성 확보 의무 등이 대대적으로 시행된다는 측면에서 주목받는다. 한국의 경우 인공지능기본법을 시행하되, 현장의 혼선을 피하기 위해 최소 1년 이상 규제 유예기간을 운영할 방침이다. 지난달 22일 법 시행과 동시에 투명성 확보, 안전성 확보 등 인공지능 가이드라인 5종을 발표했다. 법이 시행되고 가이드라인은 발표됐지만 인공지능법 하위 고시는 아직 심사 단계에 머물러 있다. 인공지능법령에 관한 전체적인 체계가 모두 공개되지 않았음에도 일각에서는 현행 인공지능법만으로 제대로 된 규율이 이뤄질 수 없다는 목소리가 들린다. 반면 인공지능사업자 등 수범자 입장에서는 현재까지 공개된 법령과 가이드라인을 따라가기도 벅차 보인다. 인터넷 시대가 처음 도래했을 때 규제를 어떻게 세우고 지켜야 할 것인가에 대한 논란이 많았듯, 인공지능 시대에 많은 혼란이 있는 것은 당연하다. 법 개정도 중요하지만 일단 법령과 가이드라인이 공개된 만큼, 현행법 체계상 규제 정합성을 맞추는 작업도 못지않게 중요하다. 인공지능기본법에서 정하고 있는 수범자는 크게 인공지능 개발사업자와 인공지능 이용사업자로 분류된다. 때에 따라 어디까지를 개발한 사업자로 보고, 어디서부터 이용만 하는 사업자로 볼지 애매한 측면이 발생할 수 있다. 고영향 인공지능 판단 가이드라인에서는 '인공지능의 중대한 기능의 변경을 초래하는 수정, 변경, 개량을 한 경우 인공지능이용사업자가 아닌 인공지능개발사업자에 해당한다'고 본다. 인공지능 안전성 확보 가이드라인에 따르면 안전성 확보조치 이행사항을 정부에 제출하는 사업자는 원칙적으로 인공지능시스템을 개발한 사업자다. 다만 인공지능에 실질적 변경을 가한 사업자 역시 추가 제출 의무를 부담할 수 있다. 실질적 변경을 가한 사업자는 인공지능의 적용 범위 또는 위험 특성 등에 중대한 영향을 미치는 변경을 한 사업자라는 게 정부 측 설명이다. 또 인공지능 투명성 확보 가이드라인에서는 인공지능을 직접 개발하는 경우뿐만 아니라 그 성능에 중대한 영향을 줄 정도로 수정, 변경, 개량한 도 인공지능을 개발한 경우에 속한다. 각 가이드라인에서 대체로 비슷한 용어를 쓰고 있으나 수범자 입장에서는 혼란이 올 수 있다. 중대한 기능 변경, 성능에 중대한 영향을 주는 변경, 적용범위나 위험 특성에 중대한 영향을 미치는 변경을 가한 경우, 엄밀히 보면 적용범위에 조금씩 차이가 있을 수 있다. 그렇다면 이 모든 경우를 '개발'로 보아야 하는지 혼란이 있을 수 있다. 이를 방지하기 위해 가이드라인별로 통일된 용어를 사용해 수범자의 혼란을 최소화하고 예측 가능성을 높일 필요가 있다. 또 다른 예를 들어보겠다. 인공지능 안전성 확보 가이드라인은 수명주기 전반에 걸친 위험관리 방안을 매우 자세히 설명한다. 반면 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인은 고영향 인공지능에 대한 위험관리 계획 수립 방안이 상대적으로 부족하다. 현재까지 인공지능 안전성 확보 가이드라인의 적용을 받는 최첨단 인공지능은 개발되지 않았지만, 고영향 인공지능에 해당하는 사례는 존재한다. 그렇다면 고영향 인공지능 사업자는 위험관리계획 수립 시 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인 수준만 반영하면 되는가? 아니면 인공지능 안전성 확보 가이드라인의 직접 적용은 받지 않지만 이를 참고해야 하는가? 이런 의문이 들 수 있다. 인공지능기본법이 이미 시행된 이상, 새로운 규제 추가도 중요하지만 정부가 밝힌 것처럼 이해관계자 의견을 수렴해 관련 법령과 가이드라인을 지속 보완하는 작업도 소홀히 해서는 안 될 것이다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2026.02.05 16:25이준호 컬럼니스트

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