세계적인 컨설팅 회사 맥킨지(McKinsey & Company)의 보고서에 따르면, 사람처럼 생각하고 행동하는 똑똑한 로봇이 머지않아 우리 직장에서 함께 일하게 될 것이라고 한다. 영화 스타워즈에 나오는 C-3PO나 R2-D2 같은 로봇들이 이제 현실이 되고 있다는 것이다. 이런 로봇들은 단순히 정해진 일만 반복하는 것이 아니라, 상황에 맞춰 스스로 판단하고 새로운 것을 배우며 심지어 사람이 말하는 것도 알아듣는다.

로봇 투자가 2년 만에 5배나 늘었다

요즘 로봇 회사들에 돈이 엄청나게 몰리고 있다. 2022년부터 2024년까지 로봇 관련 투자가 5배나 늘어서 1년에 1조 원이 넘는 돈이 투자되고 있다. Figure AI, Skild AI, Agility Robotics 같은 로봇 회사들이 수천억 원씩 투자받고 있고, 로봇 관련 특허도 매년 40%씩 늘고 있다. 중국은 아예 나라 차원에서 똑똑한 로봇 개발을 최우선 과제로 정하고 150조 원이 넘는 돈을 쏟아붓고 있다. 맥킨지 연구소는 보고서에서 똑똑한 로봇 기술을 미래를 바꿀 5대 핵심 기술 중 하나로 꼽았다.

챗GPT 같은 AI가 사람처럼 대화할 수 있게 해준 것처럼, 새로운 AI 기술이 로봇을 똑똑하게 만들고 있다. 이 기술은 로봇이 눈으로 보고, 귀로 듣고, 사람 말을 알아듣고, 복잡한 일을 순서대로 할 수 있게 해준다. 특히 로봇이 직접 사람을 관찰해서 일하는 방법을 배울 수 있어서, 일일이 프로그램을 짜지 않아도 된다. 요즘 로봇들은 예전보다 훨씬 빠르고 안정적이며 정교해졌다. 모양이 이상한 물건도 잘 집을 수 있고, 넘어지지도 않는다.

사람 모양 로봇이 가장 실용적인 이유

사람 모양 로봇이 인기인 이유는 단순히 멋있어서가 아니다. 사람이 사는 곳은 모두 사람에 맞춰 만들어져 있기 때문이다. 문 손잡이를 돌리고, 좁은 복도를 지나가고, 도구를 사용하고, 선반에서 물건을 꺼내는 모든 일이 사람 모양이어야 가능하다. 건물을 다시 짓지 않고도 바로 일할 수 있다는 게 가장 큰 장점이다. 사람과 함께 일하는 협동 로봇들도 점점 더 안전해지고 있다. 로봇이 사람을 다치게 하지 않도록 힘을 조절하고, 여러 센서로 주변 상황을 파악해서 안전하게 일한다.

아직 넘어야 할 산이 많다

하지만 로봇이 사람만큼 완벽하려면 아직 시간이 더 필요하다. 최근 중국 베이징에서 열린 로봇 마라톤 대회에서 가장 빨랐던 로봇의 기록이 2시간 40분이었는데, 사람 최고 기록 1시간과 비교하면 한참 느리다. 로봇이 제대로 일하려면 엄청나게 많은 연습 데이터가 필요하다. 사람이 설거지하거나 물건 나르는 영상을 수십억 개 봐야 그 일을 배울 수 있다. 또 로봇 배터리가 2-4시간밖에 안 가서 하루 종일 일하기 어렵다. 사람 손처럼 정교한 작업도 아직 힘들다. 현재 가장 뛰어난 로봇 손도 사람 손의 움직임을 완전히 따라 하지 못한다.

2040년엔 400조 원 시장 될 것

이런 어려움에도 불구하고 로봇 시장은 엄청나게 클 것으로 예상된다. 맥킨지 연구진은 여러 상황을 분석한 결과, 2040년까지 전 세계 로봇 시장이 약 400조 원 규모가 될 것이라고 예측했다. 이 중 절반은 중국에서, 나머지는 유럽과 미국에서 나올 것으로 보인다. 로봇들이 가장 많이 쓰일 분야는 물류창고, 가벼운 제조업, 마트나 편의점, 농업, 병원 등이다.

FAQ

Q: 똑똑한 로봇이란 정확히 뭔가요?

A: 사람처럼 상황을 보고 판단해서 행동할 수 있는 로봇을 말해요. 미리 정해진 일만 하는 게 아니라 새로운 상황에서도 스스로 생각해서 일할 수 있어요.

Q: 언제쯤 로봇과 함께 일하게 될까요?

A: 이미 일부 회사에서 시험 중이고, 2040년쯤엔 많은 직장에서 로봇 동료를 볼 수 있을 것 같아요. 하지만 점진적으로 늘어날 거예요.

Q: 로봇이 사람 일자리를 뺏어갈까요?

A: 완전히 대체하기보다는 위험하고 힘든 일을 로봇이 맡고, 사람은 더 창의적인 일을 하게 될 거예요. 파트너 같은 관계가 될 것 같아요.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지에서 확인 가능하다.

논문 명: Will embodied AI create robotic coworkers?

이미지 출처: 맥킨지

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.