누구도 알려주지 않는 인공지능 이야기 - 인공지능의 모든 것

로봇이 실수하면 누가 멈출까?- 피지컬 AI 오류, 이렇게 대처해야 한다- 틀릴 수 있다는 전제에서 시작하는 다섯 가지 대처법 챗봇이 틀린 답을 내놓으면 우리는 창을 닫고 다시 물으면 된다. 그러나 로봇 팔이 틀리게 움직이면 사정이 달라진다. 피지컬 AI(Physical AI)는 카메라와 센서로 세상을 보고, 스스로 판단해, 로봇이나 자동차 같은 몸으로 직접 움직이는 인공지능이다. 2026년 2월 인공지능산업법학회 학술대회에서 인덕대 송재철 교수는 화면 속 AI의 오류가 정보를 왜곡하는 데 그친다면, 피지컬 AI의 오류는 물건을 부수고 사람을 다치게 한다고 짚었다. 글은 고치면 되지만 충돌은 되돌릴 수 없다는 뜻이다. 그래서 질문을 바꿔야 한다. ‘오류를 어떻게 없앨까’가 아니라 ‘오류가 나도 사람이 다..

피지컬AI 2026. 11. 12. 09:37

피지컬AI 시대, 현명하게 결정하는 법 로봇 청소기가 집 안을 돌고, 자율주행차가 도로를 달리고, 공장과 물류창고에서는 로봇이 사람 대신 물건을 옮긴다. 인공지능이 몸을 얻어 현실을 직접 움직이는 피지컬AI(Physical AI)의 시대다. 기계가 판단을 도와주는 만큼 삶은 편해졌다. 하지만 편리함에는 함정이 있다. 기계가 알아서 해 줄 것이라 믿는 순간, 우리는 판단을 내려놓는다. 그렇다면 똑똑한 기계 옆에서 사람은 어떻게 올바른 판단과 결정을 내릴 수 있을까. 기계의 ‘확신’을 한 번 더 의심하라사람은 기계가 내놓은 답을 쉽게 믿는다. 심리학에서는 이를 ‘자동화 편향(automation bias)’이라고 부른다. 인간공학 분야의 대표 학자 라자 파라수라만과 디트리히 만지는 2010년 학술지 『Hum..

피지컬AI 2026. 11. 3. 09:29

피지컬AI 시대, 인간의 판단과 결정이 꼭 필요한 이유 공장에서는 로봇 팔이 스스로 부품을 고르고, 도로에서는 운전석이 빈 자율주행차가 손님을 태운다. 화면 속에서 말만 하던 인공지능이 이제 몸을 얻어 현실 세계를 직접 움직이기 시작했다. 이것을 피지컬AI(Physical AI)라고 부른다. 챗봇이 틀리면 엉뚱한 문장 하나가 남지만, 피지컬AI가 틀리면 사람이 다치거나 목숨을 잃을 수 있다. 그래서 질문은 더 절실해진다. 기계가 이렇게 똑똑한데, 판단과 결정까지 맡기면 안 되는 걸까? 기계는 ‘보는 것’과 ‘아는 것’이 다르다2018년 3월, 미국 애리조나주 템피에서 우버의 자율주행 시험차가 밤길을 건너던 보행자를 치어 숨지게 했다. 미국 연방교통안전위원회(NTSB) 조사에 따르면 차량의 자율주행 시스템..

피지컬AI 2026. 10. 30. 10:06

AI는 왜 쌍둥이를 구별하지 못할까?- 얼굴인식 AI 478개가 모두 속은 이유, 그리고 사람의 눈이 이기는 지점 스마트폰을 들여다보는 순간 잠금이 풀리는 일은 이제 너무 익숙하다. 애플은 Face ID를 소개하며 낯선 사람이 내 아이폰을 열 확률이 약 100만분의 1이라고 밝혔다. 그런데 같은 안내문에는 조용한 단서가 하나 붙어 있다. 쌍둥이나 나와 닮은 형제자매, 그리고 얼굴 특징이 아직 덜 자란 13세 미만 어린이에게는 이 확률이 달라진다는 것이다. 걱정된다면 비밀번호를 쓰라는 권고까지 덧붙였다. 실제로 2017년 아이폰 X 출시 직후 여러 언론이 일란성 쌍둥이로 실험해 보았고, 등록하지 않은 쌍둥이 형제의 얼굴로 잠금이 풀리는 장면이 영상으로 남았다. 수십억 장의 얼굴을 학습한 인공지능이 왜 하필..

카테고리 없음 2026. 10. 21. 09:38

피지컬 AI 시대, 연구가 말하는 인간만의 경쟁력 — 모라벡의 역설부터 사람 재식별(Re-ID)까지 아침 8시, 동네 편의점 앞에서 정장 차림으로 우유를 사던 사람이 있다. 저녁 7시, 그가 운동복에 모자를 눌러쓰고 같은 자리에 다시 나타난다. 우리는 대개 1초 만에 “아, 아침의 그 사람”이라고 알아본다. 그런데 매장 천장의 AI 카메라와 진열대 사이를 오가는 로봇에게 이 일은 지금도 풀기 어려운 숙제다. 인간에게 가장 쉬운 일이 기계에게는 가장 어렵다는 이 역설 속에, 피지컬 AI 시대 인간의 경쟁력이 어디에 있는지에 대한 힌트가 숨어 있다. 피지컬 AI가 넘지 못한 벽, 모라벡의 역설피지컬 AI는 언어 모델이 화면 밖으로 나와 로봇, 자율주행차, 스마트 공장이라는 ‘몸’을 얻은 AI를 말한다. 문제..

피지컬AI 2026. 10. 19. 10:04

로봇은 0.02mm는 재면서 왜 ‘같은 사람’은 못 알아볼까?피지컬 AI가 정량적 값에는 강하고 정성적 값에는 약한 진짜 이유 자동차 공장의 로봇팔은 수백 번을 반복해도 부품을 거의 같은 자리에 끼워 넣는다. 자율주행차는 앞차와의 거리를 센티미터 단위로 계산하고, 물류 로봇은 선반의 높이와 상자의 무게를 정확히 읽어 낸다. 그런데 이 똑똑한 기계들에게 아침 9시에 출입문을 지나간 사람과 저녁 7시에 옷을 갈아입고 같은 문을 지나간 사람이 동일인인지 물으면, 대답은 갑자기 불안해진다. 숫자는 그렇게 잘 다루는 피지컬 AI가 왜 ‘같다’, ‘위험해 보인다’, ‘조심스럽게’ 같은 말 앞에서는 머뭇거릴까. 숫자는 센서가 주지만, 의미는 아무도 주지 않는다피지컬 AI가 다루는 값은 크게 두 종류다. 거리, 속도,..

피지컬AI 2026. 9. 28. 09:31

AI도 쌍둥이 앞에서는 헷갈릴까?- 똑같은 얼굴을 가려내는 기술, 그리고 같은 자리에 다시 나타난 사람을 알아보는 법 세상에서 가장 닮은 두 사람을 꼽으라면 많은 이들이 일란성 쌍둥이를 떠올린다. 부모조차 이따금 헷갈리고, 학창 시절 선생님을 골탕 먹였다는 무용담도 흔하다. 그렇다면 하루에도 수억 개의 얼굴을 비교한다는 인공지능(AI)은 어떨까? 사람의 눈을 능가한다고 알려진 AI라면 쌍둥이쯤은 단번에 가려낼 것 같지만, 실상은 정반대다. 쌍둥이는 오히려 얼굴인식 기술이 가장 쩔쩔매는 난제 중 하나다. 이유는 AI가 얼굴을 ‘보는’ 방식에 있다. 얼굴인식은 두 눈 사이의 거리, 코의 높이와 길이, 턱선의 곡률 같은 기하학적 특징을 수치로 바꿔 비교한다. 그런데 이 골격의 청사진은 대체로 유전자가 결정한다..

피지컬AI 2026. 9. 15. 10:12

온디바이스 AI는 정말 안전하고 빠를까?— 도입·활용 전 반드시 짚어야 할 다섯 가지 유의사항 데이터를 클라우드로 보내지 않고 기기 안에서 직접 처리하는 ‘온디바이스 AI’는 프라이버시 보호, 빠른 반응 속도, 오프라인 활용이라는 매력적인 이유로 스마트폰과 웨어러블, 각종 사물인터넷 기기로 빠르게 번지고 있다. 그런데 여기에는 흔한 착각이 하나 숨어 있다. “기기 안에서 처리하니 무조건 더 안전하고 더 빠르다”는 믿음이다. 결론부터 말하면 이 말은 절반만 맞다. 온디바이스 AI를 실제로 도입하거나 활용할 때는 클라우드 AI와는 결이 전혀 다른 함정들이 곳곳에 도사리고 있기 때문이다. 첫째, ‘로컬 처리=완벽한 프라이버시’라는 오해다. 데이터를 기기 밖으로 내보내지 않으면 유출 위험이 사라진다는 생각이 가..

피지컬AI 2026. 9. 10. 09:52