* 내용 인용 시 [김어준의 겸손은힘들다 뉴스공장] 인터뷰 내용임을 밝혀 주시기 바랍니다.
[인터뷰 제3공장] 360도 회전 휴머노이드 로봇의 등장과 의미는? 메타, 라마 3 LLM도 오픈소스로 공개.. 장악력은? ▷박태웅 / 한빛미디어 의장
▶김어준 : 자, 오랜만에 IT 또 AI 분야 짚어보겠습니다. 박태웅 회장 모셨습니다. 안녕하십니까
▷박태웅 : 안녕하십니까.
▶김어준 : 오랜만에 모셨는데 선거 기간 동안 잘 계셨어요?
▷박태웅 : 예. 잘 있었습니다. 고생 많으셨죠.
▶김어준 : 자, 이 주제 저도 이 로봇 봤어요. 굉장히 이야 신기하다가 아니라, 무섭다. 이제 저 로봇한테 당할 수도 있겠다. 이런 느낌이 드는 로봇이던데 설명 좀 해주세요.
▷박태웅 : 저게 4월 18일에 발표가 됐는데 몇 가지 되게 중요한 의미가 안 짚어져서 그 설명을 드리려고 해요.
▶김어준 : 소위 이제 보스턴 다이내믹스에서 뭐였더라 기존에 아틀라스였던가, 한 10여 년 가까이 요 모델을 계속 발전시켜서 막 점프하고 막 춤추고 막 덤블링하고, 야 저기까지 갔구나. 그 무대를 종료하고 새로운 무대를 지금 발표한 거죠.
▷박태웅 : 그렇죠. 그게 저 동영상 잠깐 볼까요?
▶김어준 : 자, 이 동영상부터 봅시다.
<영상 재생>
▶김어준 : 이게 새로운 모델입니다. 저는 저렇게 획 뒤로 돌리는 게 무서웠어요.
▷박태웅 : 완전히 새로운 모델이에요. 저 동영상에 짧지만, 굉장히 많은 의미를 담고 있어요. 첫 번째로 이제 보스턴 다이내믹스가 현대가 인수했잖아요.
▶김어준 : 현대가 인수했죠.
▷박태웅 : 저게 92년도에 창립한 휴머노이드 로봇 회사고, 거의 독보적이었어요.
▶김어준 : 독보적이죠.
▷박태웅 : 그러다가 최근에 AI가 휴머노이드하고 결합을 하면서 그전까지 기계식 휴머노이드, 손으로, 사람이 손으로 알고리즘을 짜서 만든 휴머노이드 시대는 가는 것 아니냐, 보스턴 다이내믹스는 AI 기술이냐, 그중의 하나였고.
▶김어준 : 그전까지는 사람이 알고리즘 짜서 로봇에 집어넣고 시행착오를 거쳐서 교정을 해 가지고 점점 예를 들어서 걷는 동작을 정교하게 만들고 그렇게 왔는데.
▷박태웅 : 자이로 센스가 이렇게 움직일 때 너는 어떻게 해라, 뭐 그런 식으로 했는데 AI가 붙으면서 강화 학습이라고 하면서 코딩을 할 이유가 점점 줄어드는 거죠.
▶김어준 : 어느 순간부터는 네 AI가 실행 반복해 가지고 더 정교하게 만들면 될 거 아니냐, 너희한테 그런 기술이 있어.
▷박태웅 : 대표적인 게 테슬라의 옵티머스 젠 2였죠 그리고 두 번째가 액추에이터라고 관절 구동 부분이
▶김어준 : 모터
▷박태웅 : 네. 그게 유압식 기계식이었어요. 기계식은 굉장히 힘이 세고 빠른 대신에 배터리 너무 많이 먹고 관리가 힘들어요.
▶김어준 : 저기 액추에이터가 유압식 아니에요?
▷박태웅 : 근데 그래서 이제 그 옵티머스 투 같은 경우 테슬라가 만든 게 전기식이거든요. 그래서 너네는 유압식이고 전기식도 없잖아. 이거였어요.
▶김어준 : 두 가지. 물리적으로는 니네 유압식 아니야, 너무 크잖아. 그러면 전기도 많이 먹고. 소리도 크고 또 하나는 AI 있어. 맨날 언제까지 사람이 업데이트할 거야. 이 두 가지였는데
▷박태웅 : 그런데 이 보스턴 다이내믹스가 그동안 즐거웠다. 우리 AI도 하고 전기식 액추에이터를 하는데 사실은 15년 전부터 우리가 개발해 왔거든.
▶김어준 : 아 동시에 해왔는데
▷박태웅 : 그리고 아까 끝에, 걸으면서 나가잖아요. 그게 지금 저런 인간의 휴머노이드들 중에 제일 빠르게 걷는 겁니다. 그리고 세 번째 저 영상의 의미가 또 있는데 이때까지 휴머노이드들이 갖고 있던 상상력의 한계를 푼 거예요. 지금까지 휴머노이드는 어떻게 하면 사람과 비슷할까를 만드는 데 집중을 했어요. 그런데 쟤는 왜 꼭 그래야 된다고 생각해?
▶김어준 : 저도 그 대목에서 무서웠어요. 일어나는 방식이 다르고 앞뒤에 180도가 돌아가잖아요. 막 저런 걸 할 수 있어도 안 했단 말이죠. 예전에는 그러니까 사람하고 다르니까
▷박태웅 : 아 근데 저거 굉장한 기술이에요. 전선이 다 없어져야 360도 돌릴 수 있어요.
▶김어준 : 다시 한번 봅시다. 영상. 처음부터 이 이제 설명을 듣고 나서 네 네 이 영상을 다시 보면 또 달리 보일 것 같은데
▷박태웅 : 저렇게 뺑글 돌려면 전선 부위가 없어야 돼요.
▶김어준 : 그렇죠
▷박태웅 : 그러니까 저것도 굉장히 고급 기술이고 거기다가 이렇게 묻는 거예요. 사람한테 너는 머리를 360도 뒤로 돌리지 못해서 피곤하지 않았니? 왜 앞뒤를 그렇게 구분해야 돼. 그러니까 저게 만들어 놓고 보면 아 그렇지 왜 그렇게 못 했지, 라고 하지만 저게 상상력의 한계를 깬 거고요. 또 하나의 의미는 저 이름이 올뉴 아틀라스예요. 아 어디서 들은 이름같지 않아요?
▶김어준 : 올뉴 아틀라스
▷박태웅 : 저게 올뉴 아반떼 같잖아요.
▶김어준 : 현대자동차 현대가 이제 인수했으니까, 현대자동차의 새로운 프로젝터가 이름을 맞춘 거구나.
▷박태웅 : 보스턴 다이내믹스가 창립이래. 정말 잘해 왔지만, 돈을 못 벌어서 구글에 인수당했었어요. 그러다가 구글이 몇 년 뒤에 되팝니다.
▶김어준 : 저는 그 대목이 잘 이해가 안 가더라고요.
▷박태웅 : 소프트뱅크가 샀어요. 그리고 몇 년 있다가 또 되팔아요. 그걸 현대차가 산 거거든요. 이 회사가 자기들의 독립성을 굉장히 중요시하는 회사예요. 간섭하지 마라. 그리고 우리 회사의 비밀을 빼가지 마라. 그래서 구글이 자기들 밑에 있는 로보틱스 사업부하고 합병을 시키려고 했는데 거절을 해요. 그래서 아유, 이거 못 쓰겠다고 내다 팔고 그래서 소프트뱅크가 사서 자기들 왜 인간형 로봇에 뭘 해보려고 했는데, 아니거든요. 이렇게 된 거예요.
▶김어준 : 그러니까 안 따라주는 거야
▷박태웅 : 그런데 보스턴 다이내믹스가 저 로봇 이름을 올뉴 아틀라스라고 쓴 거예요. 그러면서 뭐라고 하냐 하면 세계 최고의 양산 기술을 가진 현대자동차 그룹하고 같이 일을 하면서 굉장한 진전이 있었다. 저게 지금 그 전까지의 아틀라스하고 가장 다른 점 중에 하나가 양산형이에요.
▶김어준 : 양산형이다. 가격이 떨어진다 얘기네요.
▷박태웅 : 그렇죠. 그리고 내년 초에 현대자동차 현장에 투입됩니다. 파일럿으로
▶김어준 : 시너지 난다. 처음으로
▷박태웅 : 그래서 CEO가 인터뷰에서 현대자동차에 고맙다. 결합해서 잘 됐다는 얘기를 해요. 그러니까 저 이름이 올뉴 아틀라스인 게 굉장히 상징적인 의미가 있는 거예요.
▶김어준 : 그전까지는 이 로봇을 구글 같은 곳에서 저는 구글이 샀다가 저렇게 큰 회사가 분명히 로봇은 미래가 있는데 왜 팔지 그랬는데, 액세서리처럼 생각했던 것이고 다른 기업들은 현대는 자기들 생산 라인과 이제 결합시키려고 한 거네요.
▷박태웅 : 그리고 전기 모터도 현대가 굉장히 잘하는 분야거든요. 그러니까 저 전기 액추에이터 개발할 때 꽤 도움을 받았을 겁니다. 그리고 양산형 만들 때는 훨씬 더 큰 도움을 받았을 거고요.
▶김어준 : it 기업들하고 붙었을 때는 안 됐는데, 이 제조업하고 강자하고 붙었더니 시너지가 난 거예요.
▷박태웅 : 그리고 저게 그 테슬라 옵티머스 젠 2에 상당한 타격을 줄 겁니다. 왜냐하면
▶김어준 : 젠 2 영상 다시 한번 볼까요? 있으면
▷박태웅 : 전기 액추에이터가 유압식에 대해서 약한 점이 힘이 약한 건데, 이 보스턴 다이내믹스가 만든 전기 액추에이터가 힘도 셉니다.
▶김어준 : 젠 2를 보여주세요. 젠 2. 요거 지난번에 봤던 건데
<영상 재생>
▷박태웅 : 저게 이제 굉장히 부드럽고 섬세하죠. 근데 아주 느립니다. 아마 이동 영상이 있을지 모르겠는데 걷는 거 보면 상당히 느리게 걸어요.
▶김어준 : 이동 영상은 없고. 요거 신기하다고 그랬는데 근데 이거보다 훨씬 빠르다.
▷박태웅 : 네네. 모든 점에서 옵티머스 젠 2를 이기는 것 같다. 거기다가 얘가 올비 소프트웨어라는 걸 갖고 있는데 이게 전이 학습을 합니다.
▶김어준 : 그게 뭡니까?
▷박태웅 : 그러니까 전혀 학습이 뭐냐 하면 하나의 로봇이 배운 것을 고스란히 고스란히 모든 로봇이 전파를 해서 동작을 다 가르칠 필요가 없어요.
▶김어준 : 한 놈만 가르치면
▷박태웅 : 그리고 그 무리에게 그 집단군에게 동시에 명령을 내리고 공동 조작을 할 수 있고 그러니까 공장에 집어넣으려면 그래야 되거든요.
▶김어준 : 그렇죠.
▷박태웅 : 이게 다 사실은 테슬라에는 상당한 타격이 됩니다. 그러니까 현대자동차가 전기차에서만 테슬라하고 싸우고 있는 게 아니라, 휴머노이드도 싸우고 있는데 지금으로 봐서는 좀 앞서 있는 느낌이다.
▶김어준 : 근데 저 영상을 짧게 보여줬는데 그 이전에 이제 로보틱스가 보스턴 다이내믹스가 유명했던 게 재미있는 영상들을 많이 만들어서 공표했잖아요. 그런데 지금 맛 베기라는 거 아닙니까?
▷박태웅 : 예. 저건 맛 베기죠.
▶김어준 : 그 이전에 그 모델은 뭐 덤블링 하고 계단 뛰어다니고
▷박태웅 : 셋이서 같이 춤추고
▶김어준 : 이것까지 되나 싶었는데 동작은 부자연스럽거든요. 그런데 이제 저 로봇으로 또 할 수 있는 걸 보여줄 거 아니에요. 엄청 기대되는데
▷박태웅 : 저게 제가 볼 때는 전 전 세대는 확실히 뛰어넘었다.
▶김어준 : 일단 모양 자체가 훨씬 더 세련돼졌잖아요.
▷박태웅 : 예. 그전에는 무서웠죠. 그래가지고 그 왜 로봇 개 있잖아요. 그게 순찰용으로 너무 멋있는데 뉴욕 경찰에서 도입하려고 시도하다가 몇 번 실패했어요. 시민들이 무서워해서
▶김어준 : 아 무서워요. 진짜. 저거.
▷박태웅 : 그러니까 얘는 이번에 무서운 걸 없애는 데도 성공한 거예요. 쟤는 뭔가 픽사 애니메이션에 나오는 로봇 같잖아요.
▶김어준 : 그래도 무서워요. 저는. 저는 요새 AI의 발전 속도나 이 로봇의 발전 속도를 보다 보면 저 둘이 틀림없이 완전히 결합될텐데
▷박태웅 : 지금 이미
▶김어준 : 결합 시작했잖아요.
▷박태웅 : 결합했죠. 그러면서 속도가 어마어마하게 빨라진 거예요.
▶김어준 : 무서운, 그냥 영화에서 보던 거 터미네이터의 저 초기 모델이지 저게
▷박태웅 : 예. 이제 저희가 하수도로 쫓겨날 날이 얼마 안 남은 거죠.
▶김어준 : 터미네이터의 초기 모델이 맞지 AI에 붙었고 기계가 동작이 인간을 뛰어넘기 시작했고. 자, 또 있습니까?
▷박태웅 : 또. 있습니다. 하나만 더 얘기할 텐데 AI가 굉장히 작고 강력해지고 있습니다. 그 페이스북 이름을 메타로 바꿨잖아요. 메타에서 라마 3이라는 그 인공지능을 내놨는데 8B, B가 빌리언이거든요. 그러니까 80억 개의 매개 변수를 가진 모델, 700억 개의 매개 변수를 가진 모델을 내놨는데 챗GPT가 1,750억 개의 매개 모델, 매개 변수. 그다음에 GPT 4 터보가 1조 8천억 개의 매개 변수를 가진 거거든요. 그 매개 변수가 뭐냐 하면 인간의 뉴런을 본뜬 거라고 아주 짧게 설명을 드리면. 그러니까 얘가 너무 커지면 몇만 대의 GPU를 돌려야 돼요. 그러니까 데이터 센터 아주 큰 데에서 돌릴 수밖에 없는 거죠.
▶김어준 : 비용도 많이 들고 어마어마하게.
▷박태웅 : 그런데 이 라마 3 같은 경우에 80억 개의 매개 변수면 PC에 올릴 수 있습니다. 거기다가 마이크로소프트가 파이 3이라는 걸 어제 내놨어요. 그저께 내놨어요. 얘는 얘보다도 또 매개 변수가 더 작은데 성능이 똑같아요. 그럼 어떻게 해서 이렇게 작은데 성능이 뛰어나냐?
▶김어준 : 노트북에 올라간다는 얘기네요.
▷박태웅 : 그렇죠. 어떻게 해서 이렇게 됐냐 하면 라마 3가 매개 변수는 키우지 않는 대신에 학습 데이터양을 15조 개. 그러니까 챗GPT가 3,000억 개의 단어 토큰을 가지고 학습했다고 그랬거든요. 얘는 15조 개의 단어 토큰을 가지고 학습을 했어요. 그러니까 몇십 배를 학습을 시킨 거죠. 그렇게 되니까 컴퓨팅 파워와 학습 데이터를 완전히 늘리니까 매개 변수를 크게 하지 않은 않았음에도 불구하고 비슷한 성능이 나더라는 걸 입증을 한 거고요. 마이크로소프트의 파이 3도 굉장히 재미있는 접근을 하는데, 얘는 학습 데이터양도 물론 늘렸지만, 라마 3보다 훨씬 적어요. 그 대신에 교과서 같은 훌륭한 책과 같은 굉장히 고품질의 데이터를 집중적으로 공부를 시켰어요.
▶김어준 : 이런 거네요. 그 초기 모델들은 인터넷상에 흩어져 있는 온갖 잡정보를 포함하여 그런 정보를 공부했는데 어떻게 하면은 매개 변수를 줄이고 그러니까 어떻게 하면 더 작은 컴퓨터에서 이게 구현 가능할까요?
▷박태웅 : 그렇죠. 그렇죠.
▶김어준 : 왜냐하면 지금은 어마어마한 시설이 필요하고 이건 개인의 엄두도 못 내고. 기관도 이 어마어마한 돈이 들어가야 되잖아요. 그래서 국가에서나 할 수 있나 아니면 초거대 기업만 가능하나 싶었는데, 이걸 어떻게 PC에 올릴까 다양한 시도가 있는데, 야 쓰레기 정보 다 빼고 굉장히 고급 정보를 또는 공부를 한 번 시킬 게 아니라, 공부를 많이 시키자. 이런 방식의 시도를 하다 보니 그렇게까지 크지 않아도 비슷한 성능이 나오네. 이렇게 됐다는 거네요.
▷박태웅 : 그렇죠. 이게 아주 중요한 두 가지 의미가 있는데
▶김어준 : 한 단계 발전한 건데 그러면.
▷박태웅 : 두 가지 의미가 있는데 하나는 PC나 스마트폰을 올라갈 수 있게 됐다. 그리고 이미 퀄컴이 그 이 라마 3 올릴 수 있는 칩을 발표를 했어요. 이렇게 되면 PC나 스마트폰에 독자적인 AI가 들어가게 됩니다.
▶김어준 : 너무 무서운 발전인 것 같은데 아무리 생각해도.
▷박태웅 : 두 번째로 굉장히 큰 변화가 일어날 텐데 모든 사람들이 자기 개인 에이전트를 가지게 돼요. 그러니까 내 PC나 스마트폰에 AI가 있으면, 내 데이터가 클라우드로 올라가지 않잖아요. 그러니까 내 PC나 스마트폰에 있는 모든 데이터를 얘한테 학습을 시킬 수가 있어요. 그럼 어떻게 되냐 하면 내가 비밀 프라이버시를 들킬 아무런 걱정 없이, 야 내가 이때까지 온 메일 중에 대답하지 않은 것만 보여줘, 라던가 읽어보고 요거 요거는 이렇게 대답하고, 요건 이렇게 대답하고 요건 요렇게 대답해 요건 무시해라고 하면 얘가 알아서 나머지를 해주거나. 우리 딸 생일하고 와이프 생일하고 이런 거 이렇게 며칠 전에 나한테 알람 해줘. 뭐 이런 것들을 다 할 수가 있게 되는 거야. 개인 에이전트가 생기는 거죠.
▶김어준 : 예를 들어서 휴대폰마다 그렇게 올라갔다고 쳐요. 휴대폰마다 올라갔는데. 우리는 원하지 않는데 휴대폰끼리 서로 네트워크를 만들어 가지고 네트워크 인공지능이 어마어마하게 만들어져. 지금 지금은 어림도 없는 얘기인데 그렇죠?
▷박태웅 : 아니, 그게 충분히 가능합니다.
▶김어준 : 그러면 어떻게 해 우리는 어떻게 해, 휴대폰에 의해서 지배당하나
▷박태웅 : 루프홀이라고 하잖아요. 사용자가 모르게 뒤에 구멍을 내놓는 거
▶김어준 : 그렇죠.
▷박태웅 : 근데 이제 AI 개발자들이 아무도 모르게 루프홀을 내놓고 다 가져갈 수도 있죠. 보안용은 있습니다.
▶김어준 : 전 세계 휴대폰에 심어져 있는 AI의 총합의 AI가 또 하나 있어가지고.
▷박태웅 : 그렇죠. 뒤에 마스터 AI가 충분히 가능하죠.
▶김어준 : 그래서 저는 AI 뉴스를 보다 보면은 이렇게 가면 안 되는 것 같은데 라는 생각을 자꾸 하게 됩니다.
▷박태웅 : 지금 정말 중요한 말씀인데요. 그래서 그 가이드라인이나 룰이나 이런 게 굉장히 시급합니다. 지금은 기술 발전 속도를 그 가이드라인이나 어떤 규제나 어떤 룰 세팅이 전혀 못 따라가고 있어요.
▶김어준 : 어쨌든 우리가 영화 속에서나 보던 세계가 지금 리얼 타임으로 벌어지고 있는데
▷박태웅 : 실시간으로 벌어지고 있어요.
▶김어준 : 리얼 타임으로 벌어지고 있고. 그게 엄청난 속도로 업데이트가 되고 있어서 이거 6개월 전에 놀란 일은 지금 아무것도 아니에요.
▷박태웅 : 지금 아무것도 아니에요.
▶김어준 : 그러니까 이런 속도로 한 4, 5년 지나고 나면 어이구야. 대통령 빨리 바뀌어야 될 것 같은데 이거. 진짜.
▷박태웅 : 3년이 너무 길죠.
▶김어준 : 그니까 이거 대응해야 될 것 같은데 자 오늘은 여기까지 해놓고 다음 주에 또 모시겠습니다. 야, 이거 큰 변화다. 로봇 얘기 좀 더 해보자. 다음 주에 로봇하고 AI가 만나 가지고 어디까지 가고 있는 얘기를 더 해봐야 될 것 같아요.
▷박태웅 : 아, 그게 너무 무섭습니다.
▶김어준 : 제일 무서워요. AI 혼자도 무서운데
▷박태웅 : 지금 이미 아마존이 쓰고 있는 로봇이 75만 대입니다.
▶김어준 : 로봇의 반란. 자 박태웅 의장이었습니다. 다음 주에 뵙겠습니다. 감사합니다.
▷박태웅 : 감사합니다.