“일상 파고들 피지컬AI, MRI 찍듯 샅샅이 파악해야 정밀 구현” [서울포럼 2026] 작성일 05-27 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">■ 다니엘 리 美 코넬대 교수 인터뷰<br>LLM 그대로 넣는다고 작동 안돼<br>실제 세계서 오류 땐 안전과 직결<br>신뢰할만한 알고리즘이 경쟁 좌우<br>28일 ‘로보틱스 혁명’ 주제로 강연</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="02XnAsaevn"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="708b1f5921b0c2a27765a38931be90ca441649064689429782889aba4c897db7" dmcf-pid="pVZLcONdTi" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="다니엘 리 코넬대 교수가 27일 서울 중구 신라호텔에서 서울경제신문과 인터뷰를 하고 있다. 조태형 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/27/seouleconomy/20260527182404620gmbl.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="3iHijmgRSL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/27/seouleconomy/20260527182404620gmbl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 다니엘 리 코넬대 교수가 27일 서울 중구 신라호텔에서 서울경제신문과 인터뷰를 하고 있다. 조태형 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="94fd4fd4dd1831b546fe165f6af0b692c43e2375430dec3470299cedabcdeb19" dmcf-pid="Uf5okIjJhJ" dmcf-ptype="general">“현재의 대규모언어모델(LLM)과 알고리즘을 그대로 휴머노이드 로봇에 넣는다고 제대로 작동될 수 없습니다. 인공지능(AI)이 어떻게 구동되는지 마치 자기공명영상(MRI)을 찍듯 샅샅이 파악해야 AI 로보틱스를 정밀하게 구현할 수 있죠.”</p> <p contents-hash="d4774935d1bb77f222cda0a73f2e13e54dbf28a52463ead7df7ab63069f0ec53" dmcf-pid="u41gECAiWd" dmcf-ptype="general">AI 로보틱스 분야의 세계적 석학인 다니엘 리 미국 코넬대 교수는 27일 서울 중구 신라호텔에서 서울경제신문과 한 인터뷰에서 “피지컬 AI는 AI 최후의 프런티어(최첨단)”라며 이같이 강조했다. 리 교수는 코넬대에서 로보틱스·신경과학·AI 분야를 연구하고 있으며 과거 삼성전자 글로벌 AI 센터장으로 AI 연구를 이끌었다. 서울포럼 2026 이틀째인 28일 ‘로보틱스가 주도하는 물리적 혁명’을 주제로 강연을 하게 된 리 교수를 만나 AI 로보틱스의 ‘두뇌’는 어떻게 만들어야 하는지 먼저 들어봤다.</p> <p contents-hash="f49d1d558c6898fc2356e26f5dfa4feb755c982e42d3980a66e5b89cf2d1c95f" dmcf-pid="78taDhcnve" dmcf-ptype="general">리 교수는 현실 세계를 정확히 인식하고 사람처럼 행동하는 로봇을 구현하기 위한 피지컬 AI는 지금까지 풀어왔던 것과 다른 차원의 문제를 마주할 것이라고 역설했다. 그는 “왜 아직 우리 집에는 로봇 집사가 없을까”라고 질문을 던졌다. “음식을 만들고 설거지를 하거나 빨래를 개는 일은 인간에게 일상이지만 추론이 부족한 AI에게는 어렵다”는 것. 10년 전 구글의 AI 알파고가 이세돌 전 바둑기사와 한 두뇌 싸움은 이겼지만 지금은 인간처럼 행동할 수 있는 AI의 발전이 더욱 필요하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="c2f7dfccc9ddb6c03681016c268d3a729bf0a13637cb2f2216742e91b2f32438" dmcf-pid="z6FNwlkLlR" dmcf-ptype="general">AI가 디지털 공간에서 저지르는 실수는 환각 문제 정도로 끝날 수 있지만 실제 세계에서 움직이는 로봇의 경우 문제가 커진다. 로봇이 위험한 물체를 잘못 인식하거나 사람의 움직임을 오판할 경우 단순 오류를 넘어 안전 문제로 이어질 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="2af6701ead45d065139e81cbc4c35208bc007f5f0985ada84bae83a580e4a074" dmcf-pid="qo9Iy1SrWM" dmcf-ptype="general">그는 피지컬 AI가 일정 수준에 도달하기 위해서는 “더 나은 알고리즘과 AI에 대한 깊은 이해를 비롯해 기초과학 발전이 필요하다”고 강조했다. 이 과정에서 AI 성능만큼 중요한 것이 AI를 얼마나 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있는 체계라고 꼽았다. 피지컬 AI 시대는 누가 더 신뢰할 수 있는 알고리즘으로 로봇을 움직이느냐의 경쟁이 될 수 있다는 이야기다.</p> <p contents-hash="7ecffc22df3712f85dcf143bec7350d3b0e9e96abe3cfee30bac0f960170b9a6" dmcf-pid="Bg2CWtvmyx" dmcf-ptype="general">리 교수는 현재의 AI를 ‘블랙박스’로 규정했다. 그는 “지금은 프로이트 시대 사람들이 꿈이나 행동 같은 단서를 통해 인간 심리를 추정했던 것처럼 AI도 결과만 보고 내부 과정을 추정하는 단계에 머물러 있다”며 “앞으로는 AI가 어떤 원리로 움직이고 어떤 상황에서 오류를 낼 수 있는지 설명 가능한 수준까지 이해해야 한다”고 짚었다.</p> <p contents-hash="e66dbfc7b0c8ad00c6b1506d456f6cbb61023a9addf3fd2e134199fa2a1330f8" dmcf-pid="baVhYFTslQ" dmcf-ptype="general">리 교수는 한국이 반도체와 제조, 산업 자동화 분야에서 강점을 보유한 만큼 피지컬 AI 시대에도 중요한 위치를 차지할 수 있다고 평가했다. 특히 피지컬 AI가 가장 먼저 적용될 영역은 공장과 물류센터, 산업 자동화 현장 등 제조업 영역이 될 가능성이 높다고 내다봤다.</p> <p contents-hash="a1278c6ba68cbb536a7c111072e43cb3fb24e3ed8cac83ed6a6cde981c82cbc0" dmcf-pid="KNflG3yOhP" dmcf-ptype="general">그는 한국의 역할에 대한 기대감도 나타냈다. 리 교수는 “한국은 미국과 중국 사이를 연결할 수 있는 독특한 위치에 있다”면서 “한국이 서로 다른 기술과 아이디어가 자유롭게 공유되는 연결 지점이자 리더가 될 수 있기를 바란다”고 말했다.</p> <p contents-hash="be8473c5ffa9ed356bee7f8c642c398ffcc4fac2b47f72c09dd106fcdacdec66" dmcf-pid="9j4SH0WIC6" dmcf-ptype="general">정혜진 기자 madein@sedaily.com장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "대한민국 16강, 우승은 네덜란드?"…문어 파울 뛰어넘은 독일 경제학자의 예언 05-27 다음 태권도 겨루기 남자 대표팀, 아시아선수권 정상…여자부는 준우승 05-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.