AI 뉴스

구글 딥마인드 CEO, "AI 로봇 혁명이 도래했다"

페이지 정보

작성자 이수
작성일 2025.12.27 18:49
324 조회
0 추천
0 비추천

본문

df0d02ba5b407c9b1b1c2be4e0b74555_1766828917_0444.jpg
 


Google DeepMind CEO 데미스 하사비스는 오랫동안 약속되어 온 로봇공학 혁명이 더 이상 미래의 전망이 아니라 현재의 현실이며, 이는 하드웨어 발전이 아닌 인공지능의 돌파구에 의해 주도되고 있다고 선언했습니다. 최근 로봇공학의 현황에 대해 언급하면서 하사비스는 "로봇공학의 병목 현상은 하드웨어가 아니라... 사실 소프트웨어 지능이 항상 로봇공학을 저해해 온 요인이라고 생각한다"고 강조했습니다. 그는 그 병목 현상이 마침내 해소되기 시작했다고 말합니다.

​이러한 변화는 파운데이션 모델이 로봇이 학습하고 작동하는 방식을 변화시키면서 나타났습니다. Boston Dynamics의 Atlas 로봇이 이미 2018년에 백플립을 수행하며 놀라운 물리적 능력을 보여주었지만, 이러한 기계들은 특정 작업에만 집중되어 있었습니다. 각 로봇 기능은 기술 이전이나 일반화 없이 별도의 프로그래밍이 필요했습니다—로봇은 상자나 병을 집어 올릴 수 있었지만, 조명이나 방향이 바뀌면 처음부터 다시 시작해야 했습니다.



파운데이션 모델은 로봇이 생각할 수 있게 한다

파운데이션 모델은 그 패러다임을 다시 작성했습니다. 2025년 3월에 출시된 구글 딥마인드의 제미니 로보틱스와 9월에 출시된 후속작 제미니 로보틱스 1.5는 하사비스가 "명확한 변곡점"이라고 부르는 것을 나타냅니다. 이러한 비전-언어-행동 모델은 로봇이 환경을 인식하고, 다단계 작업을 계획하며, 모든 상황에 대해 수작업으로 코딩된 행동 없이도 자율적으로 실행할 수 있게 합니다.
​결정적으로, 이러한 모델은 로봇이 "행동하기 전에 생각"할 수 있게 하여, 복잡한 명령을 일련의 단계로 분해합니다. 제미니 로보틱스 1.5는 색상별로 세탁물을 분류하고, 웹 검색에서 가져온 날씨 예보를 기반으로 여행 가방을 꾸리며, 지역 지침에 따라 재활용품을 분류할 수 있습니다. 이 모든 작업은 사전 프로그래밍된 응답이 아닌 진정한 이해를 필요로 합니다. 또한 이 모델은 서로 다른 로봇 유형 간에 학습을 전이하며, 한 플랫폼에서 학습한 기술이 휴머노이드 로봇을 포함한 다른 플랫폼에 성공적으로 적용됩니다.


AGI로 가는 길로서의 체화된 지능

Hassabis는 물리적 세계에서 감지하고, 계획하며, 행동할 수 있는 능력인 구현된 지능(embodied intelligence)을 인공 일반 지능(AGI) 달성의 핵심으로 자리매김합니다. "결국 AGI는 이 모든 것을 할 수 있어야 합니다"라고 그는 밝혔습니다. 이는 업계가 로봇공학을 평가하는 방식의 근본적인 전환을 나타내며, 고도로 전문화된 엔지니어링으로 가격을 책정하는 것에서 구현된 AI 시스템으로 취급하는 것으로 이동하고 있습니다.
이러한 변화는 개발 일정을 극적으로 가속화하고 있습니다. 수년간의 전문화된 프로그래밍은 훨씬 적은 예제로 적응할 수 있는 범용 모델의 신속한 미세 조정으로 대체되고 있습니다. Google의 2025년 12월 연구 요약에 따르면, 회사는 2025년을 "AI가 우리와 함께 진정으로 생각하고, 행동하며, 세상을 탐험하기 시작한 해"로 규정합니다. 구현된 AI 시장은 이러한 모멘텀을 반영하며, 2025년 44억 4천만 달러에서 2030년까지 230억 6천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

댓글 0
전체 1,366 / 34 페이지
Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
406 조회
0 추천
2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
417 조회
0 추천
2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
413 조회
0 추천
2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
423 조회
0 추천
2025.12.10 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입