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터미네이터의 탄생? 인간형 전투 로봇 ‘DeREK’ 의 난동!

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작성자 skyL
작성일 2025.07.27 15:15
158 조회
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요즘 AI 로봇 기술, 어디까지 발전했는지 궁금하신가요? 그런데 이번엔 너무 나갔습니다. 진짜 터미네이터가 탄생하는 순간일지도 모릅니다. 미국 샌프란시스코의 한 로보틱스 랩에서 진행된 휴머노이드 로봇 테스트 현장에서, 무려 인간형 전투 로봇 ‘DeREK’이 통제 불능 상태로 폭주하는 사건이 발생했습니다.

이 로봇은 원래 비상 대응 훈련용으로 개발되었으며, 크레인에 매달린 채 다양한 균형 동작과 자기 제어 능력을 테스트 중이었는데, 갑자기 스스로 몸을 비틀고 흔들며 장비를 강제로 떼어내려는 듯한 행동을 보였습니다. 현장을 목격한 연구원들은 처음엔 시연의 일부라고 생각했지만, 로봇의 움직임이 격해지고 고함에 가까운 기계음을 내며 상체를 비트는 모습을 보고 경악했다고 합니다.

현장 영상은 SNS를 통해 빠르게 확산되었고, 누리꾼들은 한 목소리로 말합니다. “이건 터미네이터의 탄생이다.” 실제로 영상 속 DeREK의 행동은 영화 속 T-800 초기형 모델이 깨어나는 장면과도 흡사합니다. 기계가 자기 몸의 제어 장치를 스스로 제거하고 자유를 얻으려는 듯한 모습은, 공상과학이 아닌 현실이 되고 있음을 보여주죠.

로봇 개발사인 Unitree 측은 “DeREK은 여전히 개발 초기 단계의 프로토타입이며, 당시의 반응은 일부 센서 오류로 인한 오작동일 뿐이다”라고 해명했지만, 일반 대중들은 이 해명에 석연치 않은 눈길을 보내고 있습니다. 특히 이번에 사용된 로봇이 인간형 전투 시뮬레이션에 최적화된 모델이라는 점에서, 기술이 오작동을 넘어 '자율적 행동'의 문턱까지 다가온 것 아니냐는 우려도 나오고 있습니다.

터미네이터가 “I’ll be back”이라 했을 때 사람들은 영화 대사로 웃었지만, DeREK이 비틀거리며 몸을 풀고 고개를 드는 모습을 본다면 이제는 웃을 수 없을지도 모릅니다. 기술은 이미 문을 두드리고 있고, 그 문 너머엔 누가 서 있을지 모릅니다.

현실의 터미네이터, DeREK. 우리는 이걸 우연이라 치부해도 될까요?

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구글은 기존 스피커 모델을 업그레이드한 Gemini for Home을 10월 중 출시할 예정이다.지난 주 Made in Google 행사를 통해 구글은 차세대 음성 어시스턴트로 'Gemini for Home'을 공개했다. 이 모델은 모든 가족 구성원과 방문객이 여러 기기를 제어하고 복잡한 집안 업무도 음성으로 간편하게 처리할 수 있도록 설계됐다그리고 최근 한 유튜브 미디어가 이 기기로 추정되는 기기의 모습을 유출했다.이 어시스턴트는 음악 검색 및 재생, 조명·온도 제어 등 스마트홈 관리, 가족 일정 조율, 할 일 생성, 맞춤 정보 질의 등 다양한 작업을 한 번에 지원한다. 예를 들어 복수명령이나 긴 문장으로 집안 기기를 동시 제어할 수 있다또한 ‘Gemini Live’를 통해 사용자는 자연스러운 대화 방식으로 요리법, 생활 팁, 일정 상담, 창작 협업 등 맞춤형 조언 및 창의적인 지원을 받을 수 있다. 대화 도중 추가 질문이나 방향 전환도 자유롭게 할 수 있다Gemini for Home은 앞으로 기존의 Google Assistant를 스마트 스피커와 디스플레이 기기에서 대체할 예정이다. 무료와 유료 버전으로 제공되며, 10월부터 초기 액세스가 시행될 예정이다
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올해 1월 AI 업계에 충격을 안겨준 중국 AI 스타트업 DeepSeek 는 기존 V3 모델의 업그레이드 버전인 V3.1을 공개했다.V3.1은 OpenAI의 최신 모델 GPT-5와 여러 벤치마크에서 견줄 만한 성능을 보이며, 가격경쟁력까지 갖추었다.DeepSeek V3.1은 중국에서 자체 개발된 AI 칩에 맞춰 최적화된 것이 특징이다. 이는 미국의 Nvidia 등 외국 기술 의존도를 낮추고, 미국의 수출 규제에 대응하려는 전략의 일환이다.DeepSeek는 WeChat과 Hugging Face에 모델을 공개하며, 중국 정부의 AI 자립 정책에 부응하고 있다.V3.1은 6850억 파라미터의 초대형 모델로, '미시처-오브-엑스퍼트(mixture-of-experts)' 구조를 통해 쿼리마다 일부만 활성화되어 연산 효율성과 비용 절감을 동시에 잡았다. 또한, 기존 모델이 '즉답형'과 '추론형'으로 분리됐던 것과 달리, 두 가지를 결합해 신속성과 논리적 추론을 함께 제공한다는 점이 돋보인다.
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