[현장] 장병탁 서울대 AI연구원장 "AI, 직접 행동하며 학습해야"

"인공지능(AI)은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 단계를 넘어 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 합니다. '챗GPT' 같은 생성형 AI가 언어 모델 혁신을 가져왔다면 그다음 단계는 물리적 세계에서 환경과 상호작용하며 스스로 문제를 해결하는 행동형 AI입니다. 이를 위해 우리는 피지컬 AI와 로봇 기술을 결합해 현실에서 학습하는 AI를 만들어가야 합니다."

장병탁 서울대 AI연구원장은 25일 'KGAF 2025 산업한류 제조 AX 이니셔티브' 포럼에서 이같이 말했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)이 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최한 이 행사는 국내 AI 기반 제조 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 논의하기 위해 마련됐다. 국내외 AI 및 제조업 전문가들이 한자리에 모여 인공지능(AI)과 첨단 기술이 산업 전반에 미칠 영향과 미래 전략을 집중 조명하는 자리였다.

이날 AI의 장기적 발전 방향에 대해 발표하며 장 원장은 AI 혁신의 다음 단계로 '행동형 AI'를 제시했다. 기존 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 수준에 머물렀다면 이제 AI가 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 한다는 분석이다.

장 원장에 따르면 행동형 AI란 단순한 데이터 분석이나 콘텐츠 생성이 아니라 주어진 목표를 수행하기 위해 환경과 상호작용하며 학습하는 기술이다. 강화학습을 기반으로 사용자의 요구를 이해하고 피드백을 받아 점점 더 정교한 판단과 행동을 할 수 있다.

기존의 판단형 AI는 룰과 지식에 기반해 데이터를 분석해 결과를 도출해왔고 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상을 창작하는 방식으로 작동했다. 이와 달리 행동형 AI는 사용자의 목표를 이해하고 달성하기 위해 능동적으로 움직이는 것이 특징이다.

장 원장은 "비행기 티켓을 예매하는 AI를 예로 들면 단순히 정보를 제공하는 것이 아니라 사용자의 피드백을 반영해 최적의 항공권을 찾아 예약까지 진행해야 한다"며 "AI가 인간처럼 '목표를 설정하고 해결책을 찾아 실행하는 단계'로 발전해야 하는 것이 '행동형 AI'"라고 표현했다.

행동형 AI가 발전하기 위해서는 AI가 물리적 세계와 직접 연결돼야 한다. 기존 AI는 소프트웨어 내에서만 작동하는 '소프트웨어 에이전트'에 머물렀지만 향후에는 '피지컬 AI'로 발전해 실세계와 상호작용해야 한다는 의미다.

이 과정에서 중요한 역할을 하는 것은 바로 '휴머노이드 로봇'이다. 인간의 환경에서 작업하는 AI가 필요하기 때문에 인간과 유사한 형태를 가진 로봇이 더욱 효과적이기 때문이다. 장 원장은 실제로 테슬라, 구글, 스탠퍼드 등 주요 기업과 대학들이 AI와 로봇을 결합한 연구를 진행 중이라고 지적했다.

구글은 대규모 언어 모델을 로봇에 적용해 텍스트 명령을 현실에서 수행하는 AI 로봇을 개발하고 있다. 테슬라는 산업 현장에서 활용할 수 있는 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 선보였다. 스탠퍼드 대학 연구진은 로봇이 인간의 행동을 직접 관찰하고 학습하는 기술을 연구 중이다.

서울대 연구진도 지난 2023년 독자적인 AI 로봇 '피카(PICA)'를 개발해 공개한 바 있다. '피카'는 단순히 명령만 수행하는 것이 아니라 시각·청각·촉각 정보를 활용해 스스로 판단하고 움직일 수 있다. '챗GPT'가 텍스트만 이해하는 AI라면 피카는 인간과 같은 '오감'을 통해 세상을 인식한다.

또 AI가 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 강화학습(Reinforcement learning)이 필수적이다. 알파고가 수많은 바둑 게임을 반복적으로 학습하며 실력을 키운 것처럼 행동형 AI 역시 실제 세계에서 직접 시행착오를 겪으며 성능을 개선해 나가야 한다.

이같은 노력이 지속돼 성공한다면 행동형 AI는 인간의 직업과 일상에도 큰 변화를 가져올 전망이다. 기존 AI는 단순한 반복 작업을 자동화하는 수준이었지만 이제는 AI가 스스로 배우고 행동하는 시대가 도래한다는 것이다. 전문가들은 AI와 로봇이 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 인간을 대체할 가능성이 높다고 분석한다.

장 교수는 AI가 인간의 역할을 대신하면서 새로운 직업도 등장하고 있다는 점도 지적했다. 그는 "현재 '프롬프트 엔지니어' 같은 직군이 새롭게 등장한 것이 대표적"이라며 "향후에는 이제 AI가 실제 세계를 학습하는 것을 보조하는 AI 튜터가 필요해질 것"이라고 말했다. 이어 "AI의 발전 속도에 맞춰 인간이 어떤 역할을 해야 할지에 대한 논의가 필요하다"고 강조했다.

물론 현재 AI는 특정 작업에서 뛰어난 '좁은 AI' 수준이다. 다만 행동형 AI가 발전하면 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용 AI로 나아갈 수 있는 길이 열릴 것으로 전망된다. 이에 따라 기업과 연구기관 역시 범용 인공지능로 가는 길을 모색하며 천문학적인 금액을 투자하고 있는 상황이다.