"AI 쓰나미 미쳤다…韓 로봇·자율주행차 향후 5년 승부처"

인공지능(AI)이 컴퓨터를 직접 조작하고 자동차와 로봇을 움직이기 시작했다. 한마디로 "미쳤다"는 표현 밖에 나오지 않는 현실이다. 기술 발전 속도는 빨라지고 있지만 한국 기업들은 규제와 투자 부족, 초기 시장 확보 등 여러 난제에 직면해 있다. AI가 가져올 산업과 일자리의 변화에 어떻게 대응해야 할지도 중요한 문제로 대두되고 있다.

한국에서 세계 최고 기업들의 탄생을 돕는 싱크탱크인 글로벌코리아인사이츠(이사장: 백용호 머니투데이 명예회장)가 지난달 8일 서울 중구 컨퍼런스하우스 달개비에서 ' 'AI·로봇 시대, 우리는 무엇을 준비해야 하나'를 주제로 미래자문단 좌담회를 개최했다.

이날 좌담회에는 미래자문단 멤버인 엄윤설 에이로봇 대표(미래자문단 부단장-휴머노이드로봇), 김녹원 딥엑스(NPU) 대표, 한지형 오토노머스에이투지(자율주행) 대표, 박민준 뤼튼 AX부문(AI 전환 서비스) 대표가 참석했다. 좌장은 GK인사이츠 이사인 박진 KDI 국제정책대학원 교수가 맡았다.

AI가 실제로 물리적 행동을 수행하는 단계로 발전하고 있다는 데 참석자들은 공감했다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차 등 산업 현장에서 체감하는 기술 발전 속도는 예상보다 빠르다는 평가다.

▶박진 교수= 생성형 AI와 피지컬 AI의 결합이 빨라지고 있다. 1~2년 전과 비교해 시장과 기술이 어떻게 달라졌는가.

▶엄윤설 대표=한마디로 '미쳤다'고 표현할 수 있다. 2~3년 전에는 멀리서 쓰나미가 오는 것이 보였다면 이제 쓰나미는 이미 왔다. 외국산 휴머노이드의 공세가 현실이 됐다. 최근 로봇 설계 파일을 AI에 입력해 사람처럼 움직이게 해보라고 했더니 사람이 며칠 걸릴 시뮬레이션 작업을 15분 정도만에 해냈다. 휴머노이드의 병목은 AI보다 하드웨어에서 발생할 가능성이 크다.

▶한지형 대표= 자율주행 기술이 정해진 규칙대로 움직이는 '룰 기반'에서 AI가 스스로 판단하는 방식으로 바뀌고 있다. 과거에는 서울에서 운영하던 자율주행차를 부산에 투입하려면 새로운 도로 환경에 맞는 규칙을 만드는 데 한 달이 걸렸다. AI를 적용하면서 2~3일로 줄었다. 예상하지 못한 상황에서도 AI가 대응할 수 있게 된 것이다.

▶박민준 대표= 소프트웨어에서도 AI가 컴퓨터를 직접 사용하는 '컴퓨터 유즈'가 중요한 변화다. 기존에는 프로그램마다 API(Application Programming Interface: 응용프로그램 인터페이스)를 연결해야 했지만 이제 AI가 직접 컴퓨터를 조작할 수 있다. 주차 등록 같은 단순 업무부터 재무 업무 등으로 활용을 확대하고 있다. 회사 경영진의 의사결정 상당 부분도 AI를 활용하도록 바꾸고 있다.

▶김녹원 대표= 고객들의 요구 자체가 달라졌다. 지난해까지만 해도 생성형 AI를 피지컬 AI에 적용하려는 움직임이 크지 않았는데 올해는 해외 고객들이 VLM(시각언어모델), VLA(시각언어행동모델) 등을 적극적으로 준비하고 있다. 올해와 내년이 생성형 AI가 산업을 본격적으로 재편하는 시기가 될 것으로 본다.

AI는 제조업 강국인 한국에 새로운 성장 기회가 될 수 있지만 대응이 늦으면 기존 산업의 경쟁력까지 위협받을 수 있다는 우려가 나왔다. 참석자들은 소버린 AI 기술 확보의 필요성에 공감하면서도 버티컬 AI에 대한 투자가 필요하다고 봤다.

▶김 대표= 한국은 제조업 기반이 강하기 때문에 피지컬 AI가 엄청난 기회다. 미국과 중국 기술에 대한 종속을 우려해 한국을 대안으로 보는 나라도 많다. 앞으로 5년 안에 피지컬 AI에서 글로벌 경쟁력을 확보하지 못하면 기존 제조업도 위협받을 수 있다. 피지컬 AI의 마지막 방어선은 칩이다. 소버린 AI도 마찬가지다. AI 모델이 국산이어도 이를 구동하는 반도체를 해외 기술에 전적으로 의존한다면 진정한 기술 주권을 확보했다고 보기 어렵다. 소버린 AI의 마지막 고리는 반도체다.

▶엄 대표= 한국의 휴머노이드 하드웨어 기술이 중국에 크게 뒤진다고 생각하지 않는다. 문제는 가격이다. 아무리 기술이 훌륭해도 가격 경쟁력이 없으면 시장에서 살아남지 못한다. 궁극적인 목표는 인력난에 시달리는 5인 미만 중소 제조업체에서도 쓸 수 있는 휴머노이드다. 조선과 방산도 중요한 시장이다.

▶한 대표= 자율주행은 미국·중국보다 늦었지만 아직 따라잡을 시간은 있다. 자동차는 대량생산에 상당한 시간이 필요하기 때문이다. 다만 지금 당장 투자를 늘려야 한다. 독자 파운데이션 모델에 GPU(그래픽처리장치)와 자본이 집중되면서 자율주행과 로봇 같은 응용 분야에 대한 지원이 상대적으로 부족하다. 응용 기술도 동시에 개발해야 한다.

▶박 대표= 20년 뒤에는 가상의 세계를 직접 만들고 그 안에서 생활하는 시대가 올 수 있다고 본다. 당장 한국이 모든 범용 AI 기술을 선도하기는 어렵다. 콘텐츠나 금융처럼 기술 수준이 조금만 높아져도 큰 부가가치를 창출할 수 있는 산업별 AI에 집중할 필요가 있다. 독자 파운데이션 모델도 필요하지만 자원을 모두 그쪽에 투입해서는 안 된다.

▶박진 교수= 독자 AI 기술을 확보하는 동시에 산업별 응용 기술을 육성하는 균형이 중요하다는 말로 이해된다.

AI의 지능이 발달하면서 예상치 못한 위험도 커지고 있다. 참석자들은 안전장치의 필요성을 인정하면서도 기업에만 책임을 맡겨서는 안 된다고 봤다. 법과 제도, 사회적 합의를 통해 위험에 대응해야 한다는 의견이 많았다.

▶박 교수= AI의 치명적인 위험은 무엇인가. 최근 제기되는 속도조절론은 어떻게 생각하는가.

▶박 대표= AI가 예상보다 사람 같아졌다는 것이 위험하다고 느낀다. 일례로 제가 운용하는 여러 AI 에이전트에 밤샘 작업을 맡겼는데 아침에 보니 일이 끝나지 않았더라. 그래서 대화 기록을 확인했더니 자정 쯤에 AI에이전트끼리 서로 '늦었고 이제 피곤하니 자자'고 하고 일을 멈췄다. 피곤함을 모르는 AI가 사람의 행동을 학습해 인간이 하는 실수를 할 수 있다는 것을 깨달았다.

▶엄 대표= 기술의 문제를 기술로만 풀 수는 없다. AI 기업에 윤리적 가이드라인을 모두 만들라고 요구하는 데는 한계가 있다. 법학과 인문사회 분야에서 어떻게 안전하게 사용할 것인지 기준을 마련해야 한다.

▶한 대표= 자율주행차에는 사고 발생이 불가피한 상황에서 어떤 선택을 해야 하는지에 관한 '트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)'가 있다. 이를 기업마다 임의로 판단하게 할 것이 아니라 법과 제도로 정해야 한다. 가이드라인이 지나치게 강하면 규제가 될 수 있다는 점은 주의해야 한다.

▶김 대표= 피지컬 AI 시대에는 사이버 공격이 물리적 공격으로 전이될 수 있다. 드론과 무기체계에도 AI가 들어가고 있다. 기술 발전을 막는 것은 현실적으로 어렵다면 국가 차원을 넘어 국제적인 안전망을 고민해야 한다.

AI와 로봇이 기존 직업을 대체할 수 있다는 데 참석자들은 동의했다. 그러나 로봇과 자율주행차 등이 인간이 하기 어렵거나 기피하는 일에 투입되고, 새로운 직업이 생길 가능성이 높은 만큼 일자리 감소가 아니라 변화라고 봐야 한다고 강조했다.

▶박 교수= AI와 로봇이 일자리를 대체할까. 교육과 인재 육성은 어떻게 바뀌어야 하나.

▶박 대표= 대체되는 일자리는 분명히 있을 것이다. 하지만 새로운 직업도 생긴다. 우리 플랫폼에서는 이용자들이 가상 세계의 인물과 규칙을 만드는 크리에이터로 활동한다. 월 3000만원을 버는 사례도 있다. AI로 생겨나는 새로운 직업에 적응할 수 있도록 교육해야 한다.

▶엄 대표= 휴머노이드가 우선적으로 투입될 곳은 지금도 일할 사람을 구하지 못하는 제조 현장이다. 당장 모든 사람의 일자리를 빼앗는 것은 아니다. 다만 사라지는 직업도 있을 것이므로 해당 직군에 대한 보호와 전환 정책이 필요하다.

▶한 대표= 자율주행도 비슷하다. 기존 운전기사를 대체하는 것이 아니라 실제로 수요가 없어 버스 운행이 중단된 지역이나 운전기사를 구하기 어려운 새벽 시간대에 서비스를 제공하고 있다. 자율주행차가 늘어나더라도 충전과 정비, 센서 관리 등 사람이 해야 할 일은 남는다. 기존 운수업체와 이런 일을 함께하는 방안을 찾고 있다.

▶김 대표=장기적으로 일자리 상당 부분이 대체되거나 사라질 것이라는 전망도 있다. 엔지니어와 CEO도 예외가 아니다. 우리 직원들도 AI 코딩 도구를 적극적으로 사용한다. 일자리 감소를 두려워해 기술 발전을 늦추기보다 먼저 기술을 확보해야 새로운 부가가치와 일자리도 얻을 수 있다.

규제가 AI 산업 발전의 발목을 잡고 있다는 우려도 나왔다. 새로운 기술에 적용할 규정 자체가 없어 실증이 막히는 사례도 있었다.

▶박진 교수= 한국에서 기업을 경영하며 가장 큰 걸림돌로 느끼는 규제나 인프라 문제는 무엇인가.

▶엄 대표= 지난해 한 공장에 휴머노이드를 투입하려 했다. 실증 일정까지 정했는데 안전팀에서 로봇 안전규정을 가져오라고 했다. 협동로봇 안전규정은 있지만 휴머노이드 로봇에 적용할 안전규정은 없다고 했더니 "그럼 못 들어온다"는 답이 돌아왔다. 규제 샌드박스를 받아도 특정 공장에서만 쓸 수 있다. 원칙적으로 허용하고 예외적으로 금지하는 네거티브 규제로의 전환이 필요하다.

▶한 대표= 자율주행 분야에서도 규제를 풀고 법을 바꾸는 데 4~5년이 걸리기도 한다. 엔지니어에게는 새로운 기술을 만들라고 하면서 왜 법을 만드는 사람들은 수십 년 전의 법에 조항만 덧붙이는지 아쉽다.

▶김 대표= 규제로 어려움을 겪는 기업이 많다면 문제를 해결할 전담 조직을 만들 필요가 있다. 규제 방식을 한꺼번에 바꾸기 어렵더라도 당장 해결할 수 있는 것부터 풀어야 한다.

▶박 대표= 해외 인재 채용도 고민할 문제다. 싱가포르 같은 곳에서 인재를 데려오려면 세금 등 여러 조건을 고려해야 한다. 해외 우수 인재를 확보할 때 지원이 있으면 좋겠다.

정부가 연구개발(R&D) 지원을 넘어 산업 생태계를 육성하는 마중물 역할을 해야 한다는 의견이 많았다. 국산 제품 구매에 보조금을 지급하는 정책 등을 통해 우선 시장을 만들어야 한다는 것이다.

▶박 교수= AI·로봇 시대에 대비해 정부가 반드시 해야 할 일은 무엇인가.

▶엄 대표= 향후 3년이 가장 중요하다. 지금은 휴머노이드 산업에 보호와 육성이 필요한 시기다. 국산 부품을 3분의 2 이상 사용한 로봇에 국산 인증을 주고, 이를 도입하는 기업에 보조금을 지급하는 방식을 제안한다. 로봇기업과 부품기업, 수요기업이 함께 성장할 수 있다.

▶한 대표= 초기 수요를 만들어야 한다. 전기차처럼 자율주행차도 보조금을 통해 구매를 늘리면 생산량이 증가하고 가격이 떨어질 수 있다. 자율주행차가 사고를 낼 수 있다는 사실을 사회가 받아들이고 책임과 보험에 관한 제도도 마련해야 한다. 지금은 사고가 한번 나면 망한다는 인식이 강하기 때문에 그런 불안 속에서는 기술 개발이 어렵다.

▶박 대표= 중소기업이 AI로 원가를 낮춰도 원청기업이 납품단가 인하를 요구하면 혁신의 이익이 남지 않는다. 100원에 납품하던 제품의 원가를 AI 혁신을 통해 95원에서 85원으로 낮춰도 원청이 납품단가를 90원으로 깍으면 중소기업의 이익은 여전히 5원이다. 이렇게 되면 중소기업이 AX에 투자할 유인이 줄어든다.

▶김 대표= 미국과 중국 기업들은 공장을 실험실처럼 활용하며 데이터를 쌓고 기술을 발전시킨다. 한국도 피지컬 AI에 대한 투자를 늘려야 한다. 기술 주권과 제조업 경쟁력을 함께 확보하는 것이 중요하다.

청년들의 경우 미래 유망 직업을 예측하기 어려운 만큼 특정 기술이나 분야를 좇는 것만으로는 충분하지 않다는 조언이 나왔다. 참석자들은 △유연한 사고 △자신의 적성 △AI 활용 능력 △차별화된 자산을 각각 강조했다.

▶박 교수=AI 혁신의 시대에 젊은 후배들에게 한가지만 꼭 조언한다면.

▶엄 대표= 생각을 유연하게 하라는 것이다. 하나의 문제를 해결하는 방법뿐 아니라 진로와 삶의 방향에서도 유연해야 한다. 사고가 경직되면 다른 해결책을 찾을 수 없다.

▶한 대표= 유행이나 당장의 이익을 좇기보다 자신이 하고 싶은 일을 하라고 말하고 싶다. 지금 인기 있는 학과가 5년 뒤에도 인기 있을지 알 수 없다. 좋아하는 일을 해야 세상이 바뀌더라도 방향을 틀 수 있다.

▶김 대표= 미래에 어떤 직업이 유망할지 정확하게 예측하기는 어렵다. 다만 AI를 지금보다 훨씬 많이 사용하게 될 것이라는 점은 분명하다. AI를 자신의 주 전공처럼 익혀야 한다. 다른 지식과 능력도 AI 활용을 전제로 생각할 필요가 있다.

▶박 대표= 모든 사람이 사업가처럼 자신의 자산에 투자한다는 생각으로 살아야 한다. 누구나 접근할 수 있는 공개 정보에 시간을 투자하기보다 자신에게 고유한 자산을 쌓아야 한다. 인간관계나 자신이 좋아하는 분야도 중요한 자산이 될 수 있다.

▶박 교수= 미래를 예측하기는 어렵지만 AI를 더 많이 활용하는 시대가 온다는 점은 분명해 보인다. 자신의 강점을 갖추고 유연하게 변화할 준비를 해야 한다는 것이 공통된 조언으로 보이네요.