한국기계연구원이 추진하는 자율성장 AI 휴머노이드 연구단이 본격적으로 출범하면서, 로봇 시대의 도래가 현실적인 의제로 떠오르고 있습니다. 기술 낙관론과 사회적 우려가 교차하는 이 흐름을 냉정하게 짚어봅니다.
자율성장 AI 휴머노이드란 무엇인가 — LLM에서 VLA 모델로의 진화
한국기계연구원 AI 휴머노이드 연구단의 박찬훈 연구원은 기존 로봇과 차세대 휴머노이드의 근본적 차이를 명확하게 설명합니다. 과거의 로봇은 프로그램에 따라 시퀀스를 반복 수행하는 방식이었습니다. 즉, 개발자가 "이런 상황이 벌어질 것이다"라고 예측한 시나리오를 코딩해 넣으면, 로봇은 그 범위 안에서만 작동했습니다. 그러나 이제는 상황 자체를 스스로 판단하고, 사람의 말속 맥락을 이해하며, 작업들 간의 관계까지 파악하는 로봇이 필요해졌습니다. 이것이 바로 '자율성장 AI 휴머노이드'의 핵심 개념입니다. 이 개념을 이해하려면 AI 모델의 발전 계보를 따라가야 합니다. 먼저 LLM(대형 언어 모델)은 언어를 기반으로 학습해 말을 알아듣고 생성할 수 있는 AI입니다. 여기서 더 나아가 비전 랭귀지 모델(VLM)은 보는 것도 사람처럼 이해하고 그에 맞는 언어 반응을 만들어냅니다. 그러나 로봇에게 진짜 필요한 것은 비전 랭귀지 액션 모델, 즉 VLA 모델입니다. 눈으로 보고(Vision), 말을 이해하고 Language), 실제로 행동(Action)하는 세 가지를 통합한 모델이어야 비로소 휴머노이드에 탑재할 수 있습니다. 문제는 이런 VLA 모델들이 아직 존재하지 않는 것이 아니라, 규모가 너무 크다는 데 있습니다. 로봇 본체에 탑재하기에는 사이즈가 과대합니다. 그래서 연구단은 휴머노이드에 특화된 소형 고효율 AI를 자체 개발하는 것을 핵심 과제로 설정했습니다. 또한 사람의 뇌 구조처럼 대뇌(판단·인식)와 소뇌(빠른 반응·운동)를 분리한 이중 아키텍처를 로봇에도 적용한다는 구상입니다. 대뇌 역할의 AI는 눈으로 보고 귀로 듣고 말하는 고차원 판단을 수행하고, 소뇌 역할의 AI는 그 결과를 바탕으로 빠른 액션을 만들어냅니다.'자율성장'이라는 표현은 연구단이 강조를 위해 사용하는 단어이지만, 여기서 비판적 시각도 필요합니다. 스스로 훈련해 새 작업을 습득한다는 말은 데이터 수집, 보상 설계, 안전한 탐색, 검증이 가능한 환경이 전제되어야 합니다. 현실의 물류창고나 가정은 변수가 극도로 많습니다. 따라서 '자율성장'이 실제로 작동하려면 알고리즘만이 아니라 표준화된 작업공간, 정교한 안전 규정, 유지보수 체계가 함께 구축되어야 합니다. 기술 개발의 속도보다 제도·보험·책임소재의 정비 속도가 더 큰 병목이 될 수 있다는 점을 직시해야 합니다.
| AI 모델 종류 | 핵심 기능 | 로봇 적용 가능성 |
|---|---|---|
| LLM (대형 언어 모델) | 언어 이해 및 생성 | 낮음 (행동 불가) |
| VLM (비전 랭귀지 모델) | 시각 정보 + 언어 이해 | 중간 (행동 연계 미흡) |
| VLA 모델 (비전 랭귀지 액션) | 시각 + 언어 + 행동 통합 | 높음 (휴머노이드 핵심 모델) |
상용화 전망 — 물류·공장·가정의 현실적 조건과 VLA 모델의 한계
연구단이 제시하는 상용화 로드맵은 두 개의 구체적인 목표로 구성됩니다. 하나는 자동차 공장 같은 산업 현장에서 검사 작업을 수행하는 '휴머노이드 엔지니어', 다른 하나는 가정에서 세탁기를 동작시키고, 가사를 하고, 식사를 준비하는 '휴머노이드 하우스키퍼'입니다. 연구단은 5년 이내에 두 가지 모두 실증이 완료되어 기술적으로 적용 가능한 수준에 도달하는 것을 목표로 하고 있습니다. 가장 먼저 상용화될 분야로는 물류가 지목됩니다. 물류는 지능 수준이 비교적 낮아도 되고, 손의 정교함보다는 팔의 힘과 이동 능력이 중요하기 때문입니다. 물건을 집어 이동시키는 작업은 주먹 형태의 단순한 손만으로도 가능하며, 손가락 구현의 복잡성을 피할 수 있습니다. 이후 단계로 손과 감각이 필요한 공장 조립·검사, 그리고 세탁물 개기, 방 정리, 식사 준비 등 가정 내 세밀한 작업으로 확장되는 경로입니다. 그러나 이 전망에는 중요한 단서 조항이 따릅니다. "물류는 팔만 있으면 된다"는 단순화는 기술 시연 수준에는 맞지만, 24시간 무정지 운영 환경에는 부족합니다. 실제 물류 현장에는 불규칙한 포장, 미끄러운 재질, 파손 위험 물품, 사람과의 혼재 작업이 상시 존재합니다. 상용화의 진짜 기준은 "할 수 있느냐"가 아니라 "고장률과 비용이 사람보다 낮아지느냐"입니다. 이 기준을 충족하려면 로봇의 지능보다 정비 인력 확보, 부품 공급망 구축, 장애 대응 표준운영절차(SOP) 정립 같은 운영 역량이 더 결정적입니다. 또한 연구단 스스로도 언급하듯, 기술적 실증이 완료되는 시점과 사회가 가격적으로 수용 가능한 수준이 되는 시점 사이에는 상당한 시간차가 존재합니다. 현재 글로벌 선도 기업들의 휴머노이드 로봇 가격이 수천만 원에서 수억 원 수준임을 고려하면, 가정용 '휴머노이드 하우스키퍼'가 대중적으로 보급되는 시간표는 기술 개발 로드맵보다 훨씬 길어질 수 있습니다. 기술이 성공하려면 반드시 가격이라는 전제 조건이 따라붙는다는 연구단의 솔직한 발언이 이 현실을 정확히 반영합니다.
| 적용 분야 | 연구단 명칭 | 필요 기술 수준 | 현실적 과제 |
|---|---|---|---|
| 물류 | - | 낮음 (팔 위주) | 불규칙 환경, 무정지 운영 |
| 공장 조립·검사 | 휴머노이드 엔지니어 | 중간 (손·감각 필요) | 정밀도, 안전 규정 |
| 가정 가사 | 휴머노이드 하우스키퍼 | 높음 (정교한 손·판단) | 가격, 다양한 변수 대응 |
일자리 변화와 데이터 거버넌스 — 한국이 AI 휴머노이드에 도전해야 하는 이유
연구단이 한국형 AI 휴머노이드 개발을 강조하는 배경에는 산업적 이유와 인구구조적 이유가 동시에 존재합니다. 저출생으로 인한 노동자 부족 문제는 이미 현실화되고 있으며, 향후에는 로봇 도입 비용이 사람을 채용하는 것보다 비싸더라도 도입을 선택할 수밖에 없는 시대가 도래할 것입니다. 이 시기에 국내 AI 휴머노이드 기술이 준비되지 않으면, 외국산 AI 휴머노이드가 산업 현장에 대거 투입될 수밖에 없습니다. 연구단이 이를 단순한 수입 의존 문제를 넘어 안보 문제로 격상시키는 이유가 있습니다. AI 휴머노이드는 단순한 기계가 아닙니다. 눈(카메라)·귀(마이크)·판단 기능을 탑재한 이 장비는 산업 현장의 모든 정보를 수집하고 전송할 수 있는 장치이기도 합니다. 외국산 휴머노이드가 국내 핵심 공장에 투입된다면, 공정 데이터와 기술 노하우가 고스란히 유출될 위험이 있다는 것입니다. 그러나 이 논리는 국내 개발에도 동일하게 적용되어야 합니다. "국산이면 안전하다"는 논리는 충분하지 않습니다. 국산이든 외산이든 핵심은 데이터 거버넌스, 즉 수집 데이터의 저장 위치, 접근 통제 체계, 학습 재사용 금지 여부, 로그 감사 구조가 투명하게 설계되고 검증되느냐 여부입니다. "어떤 보안 구조로 안전을 증명하느냐"가 신뢰의 진짜 기준입니다. 일자리 문제에 대해 연구단은 "없어지는 것이 아니라 변한다"는 입장을 취합니다. 자동차가 등장하면서 마부는 사라졌지만, 자동차 관련 새로운 일자리가 훨씬 많이 생겨났다는 역사적 사례를 근거로 제시합니다. 트랙터, 자동화 컨베이어 벨트도 같은 맥락입니다. 그러나 이 낙관론에는 날카로운 조건이 붙어야 합니다. 직업이 총량으로 늘어날 수 있어도, 문제는 전환 속도와 전환 비용입니다. 로봇이 빠르게 도입되면 중간 숙련 일자리가 먼저 흔들리고, 새로 생기는 일자리는 소수의 고숙련·고임금 직군에 집중될 수 있습니다. "국가가 과도기를 관리한다"는 말이 공허하지 않으려면, 재교육의 실효성(훈련-채용 연계), 소득 안전망, 직무 재설계까지 구체적인 정책으로 구현되어야 합니다. 특히 연구단 스스로도 인정했듯, AI가 가장 위협하는 직군은 육체노동자가 아니라 지식 노동자입니다. 연구원, 분석가, 기획자 같은 직군이 생성 AI의 확산으로 이미 위협받고 있으며, 이는 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 로봇세 논의, 로봇이 생산한 재화의 분배 구조, 유토피아적 노동 해방 시나리오까지 이어지는 사회 경제적 설계가 기술 개발과 병행되어야만, AI 휴머노이드 시대가 소수의 번영이 아닌 사회 전체의 혜택으로 귀결될 수 있습니다. AI 휴머노이드 연구단의 출범은 분명히 의미 있는 출발입니다. VLA 모델 기반의 자율성장 AI, 휴머노이드 엔지니어와 하우스키퍼라는 명확한 목표, 국가 인프라 구축 의지는 긍정적입니다. 그러나 "현실화 임박"은 기술 시연과 사회 도입을 혼동할 위험이 있습니다. 로봇이 우리 삶을 바꾸는 결정적 변수는 지능의 수준이 아니라, 얼마나 안전하게·싸게·책임 있게 운영되느냐에 달려 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 자율성장 AI 휴머노이드는 기존 산업용 로봇과 무엇이 다른가요?
A. 기존 산업용 로봇은 개발자가 미리 코딩한 시퀀스 안에서만 반복 작업을 수행합니다. 반면 자율성장 AI 휴머노이드는 상황을 스스로 판단하고, 사람의 말속 맥락을 이해하며, 작업 간의 관계를 파악해 행동하는 VLA 모델 기반의 로봇입니다. 핵심 차이는 '프로그램된 반응'이 아닌 '자율적 판단과 학습'에 있습니다.
Q. 한국형 AI 휴머노이드가 5년 안에 상용화될 수 있다고 보나요?
A. 연구단은 5년 이내에 휴머노이드 엔지니어와 휴머노이드 하우스키퍼 모두 기술적 실증을 완료한다는 목표를 가지고 있습니다. 다만 기술적 실증 완료와 실제 사회 도입은 다른 문제입니다. 가격 수용성, 안전 규정, 보험·책임소재 정비, 유지보수 체계 구축 등 제도적 조건이 뒤따라야 하므로, 대중적 상용화까지는 기술 완성 이후에도 상당한 시간이 필요합니다.
Q. 외국산 AI 휴머노이드가 국내에 도입되면 어떤 문제가 생기나요?
A. AI 휴머노이드는 카메라, 마이크, 다양한 센서를 탑재해 산업 현장의 공정 정보와 기술 노하우를 실시간으로 수집할 수 있는 장치입니다. 외국산 장비가 핵심 제조 현장에 투입될 경우 산업 정보 유출 위험이 존재합니다. 다만 '국산이면 안전하다'는 논리도 충분하지 않으며, 국산·외산을 막론하고 데이터 거버넌스(저장 위치, 접근 통제, 로그 감사)가 투명하게 설계되고 검증되어야 진정한 안전을 담보할 수 있습니다.
Q. AI 휴머노이드 확산으로 일자리가 사라지면 어떤 대책이 필요한가요?
A. 연구단은 직업이 '총량'으로는 늘어날 것이라고 전망하지만, 실질적 문제는 전환 속도와 전환 비용입니다. 중간 숙련 일자리가 빠르게 줄고, 새 일자리가 고숙련 직군에 집중될 수 있기 때문입니다. 단순한 구호를 넘어 훈련-채용이 연계된 실효성 있는 재교육 프로그램, 소득 안전망 확충, 직무 재설계, 로봇세를 통한 재원 마련 등 구체적인 정책 설계가 기술 개발과 반드시 병행되어야 합니다.