올해 핵심 주제는 인공지능(AI)이 물리적 세계와 상호작용하는 '피지컬 AI'라고 할 수 있습니다. 현대차나 LG 등 국내 주요 기업들도 참여해 다양한 혁신 기술과 미래 청사진을 제시하고 있습니다. 피지컬 AI는 인공지능이 소프트웨어 영역을 넘어 실제 물리적 공간에서 인간과 함께 움직이며 작업을 수행하는 단계로 진화한 기술을 의미합니다. 산업용 로봇, 자율주행 차량, 물류 자동화 시스템, 의료 보조 로봇 등 다양한 분야에서 피지컬 AI는 효율성과 생산성을 크게 높이고 있지만, 동시에 안전 문제에 대한 새로운 질문을 던지고 있습니다. 물리적 움직임을 동반하는 AI는 오류 발생 시 단순한 시스템 장애를 넘어 인명 사고와 재산 피해로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 이 글에서는 피지컬 AI가 왜 안전 논쟁의 중심에 서게 되었는지 그 구조적 배경을 살펴보고, 기술적·제도적·사회적 측면에서 어떤 위험 요소가 존재하는지를 분석합니다. 나아가 피지컬 AI 시대에 필요한 현실적이고 지속 가능한 안전 대책이 무엇인지 종합적으로 정리하는 것을 목표로 합니다.
피지컬 AI가 안전 이슈의 핵심으로 떠오른 배경
우리나라는 미국, 중국에 이어 세계 3위를 목표로 하는 범용모델에 비해 피지컬 AI 분야에서는 세계를 선도할 수 있다는 가능성이 높습니다. 정부의 집중적인 지원이 예정되어 있고, 세계적으로 제조업 강국이며 1만 명당 운용 중인 로봇이 1000대를 넘어서고 있습니다. 피지컬 AI는 로봇과 자율차 등의 형태로 플랫폼화해 반도체, 배터리, 디스플레이, 센서, 액추에이터 등 주요 IT 부품을 생산하는 우리나라에 다양한 기회를 제공할 것이나, 이를 현실화하기 위해 냉정한 진단과 효과적인 해결책이 필요합니다. 인공지능 기술은 오랫동안 데이터 분석, 추천 시스템, 자동화된 의사결정과 같은 비물리적 영역에서 활용되어 왔습니다. 이 경우 오류가 발생하더라도 피해는 주로 정보 왜곡이나 서비스 장애 수준에 머무는 경우가 많았습니다. 그러나 최근 AI는 로봇 기술, 센서, 제어 시스템과 결합되면서 실제 공간에서 이동하고 물체를 다루는 단계로 진입했습니다. 이른바 피지컬 AI의 등장은 안전 문제의 성격 자체를 근본적으로 바꾸고 있습니다. 피지컬 AI는 인간과 동일한 공간에서 작동하는 경우가 많습니다. 공장에서는 작업자와 협업하고, 도로에서는 보행자와 차량 사이를 오가며, 병원과 가정에서는 노약자와 환자를 직접 보조합니다. 이러한 환경에서는 작은 판단 오류나 센서 오작동도 즉각적인 물리적 충돌이나 사고로 이어질 수 있습니다. 기술의 편리함이 커질수록, 사고가 발생했을 때의 파급력 역시 커지는 구조입니다. 또한 피지컬 AI의 의사결정 과정은 점점 더 복잡해지고 있습니다. 단순한 명령 수행을 넘어 주변 환경을 인식하고 상황에 따라 스스로 판단하는 수준에 이르면서, 사고 발생 시 책임 소재와 통제 범위가 불분명해지는 문제도 함께 나타나고 있습니다. 이로 인해 피지컬 AI는 기술 혁신의 상징인 동시에, 새로운 안전 관리 체계가 요구되는 영역으로 주목받고 있습니다.
피지컬 AI 안전 문제의 주요 유형과 구조적 위험
피지컬 AI는 현실 세계에서 인간과 상호작용을 하므로 오동작 위험성이 크다고 할 수 있습니다. 미국 기업 웨이모의 자율차가 정전으로 샌프란시스코 도로 한가운데 멈추었고, 중국에서는 휴머노이드가 인간을 공격하는 등 다양한 사례가 있습니다. 피지컬 AI 안전 문제의 첫 번째 유형은 인식 오류입니다. 센서와 카메라, 라이다 등의 인식 장치는 주변 환경을 완벽하게 이해하지 못할 가능성을 항상 내포하고 있습니다. 조명 변화, 날씨, 예외적인 상황에서 인식 오류가 발생할 경우, 잘못된 판단으로 이어질 수 있습니다. 특히 도로 환경이나 복잡한 작업 현장에서는 이러한 오류가 치명적인 사고로 연결될 위험이 큽니다. 두 번째는 의사결정 알고리즘의 한계입니다. 피지컬 AI는 학습된 데이터와 규칙에 기반해 판단을 내리지만, 현실 세계는 항상 학습 데이터와 동일하게 움직이지 않습니다. 예상하지 못한 상황에서 AI가 어떤 선택을 할지 예측하기 어렵고, 그 판단이 인간의 직관이나 윤리 기준과 충돌할 가능성도 존재합니다. 이는 단순한 기술 문제가 아니라, 사회적 수용성과 직결된 문제로 이어집니다. 세 번째는 시스템 통합과 유지 관리 문제입니다. 피지컬 AI는 하드웨어와 소프트웨어, 네트워크가 긴밀하게 연결된 복합 시스템입니다. 이 중 어느 한 요소라도 문제가 발생하면 전체 시스템의 안전성이 저하될 수 있습니다. 특히 업데이트 지연, 보안 취약점, 유지 관리 부족은 사고 위험을 누적시키는 요인으로 작용합니다. 마지막으로 책임과 규제의 공백 문제도 중요합니다. 사고가 발생했을 때 제조사, 운영자, 사용자 중 누가 책임을 져야 하는지 명확하지 않은 경우가 많습니다. 이러한 불확실성은 사고 예방보다는 사후 분쟁으로 이어질 가능성을 높이며, 기술 도입에 대한 사회적 불신을 키우는 요인이 됩니다.
피지컬 AI 안전 확보를 위한 현실적인 대책
사회적 부작용을 최소화하기 위한 장치를 마련해야 하는데, 혁신의 싹을 자르는일도 없도록 세심한 제도를 마련해야 합니다. 하드웨어와 소프트웨어 융합 교육을 강화하면서, AI 혁신을 반영해 코딩뿐 아니라 다양한 교과목의 개선이 필요합니다. 이를 위한 대학 등 연구 기관의 GPU 구동용 전기 사용료 면제나 감면을 검토하고, 반도체와 AI 산업계에서 주 52시간제 등 탄력적인 연구 개발(R&D)에 걸림돌이 되는 제도를 개선해야 합니다. 피지컬 AI 안전 문제에 대응하기 위해서는 기술적 대책과 제도적 장치가 함께 마련되어야 합니다. 기술 측면에서는 다중 센서 활용과 오류 감지 시스템 강화가 핵심입니다. 하나의 인식 장치에 의존하기보다 여러 센서를 교차 검증하고, 이상 상황이 감지될 경우 즉시 작동을 제한하거나 인간 개입을 요청하는 구조를 기본 설계로 삼아야 합니다. 제도적으로는 명확한 안전 기준과 책임 체계가 필요합니다. 피지컬 AI의 사용 환경별로 안전 인증 기준을 세분화하고, 사고 발생 시 책임 범위를 사전에 규정함으로써 불확실성을 줄여야 합니다. 이는 기업과 사용자 모두에게 예측 가능한 환경을 제공하고, 기술 도입에 대한 신뢰를 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한 인간과 AI의 역할 분담에 대한 현실적인 접근도 중요합니다. 모든 판단을 AI에 맡기기보다, 위험도가 높은 상황에서는 인간의 최종 통제권을 유지하는 설계가 필요합니다. 이는 기술 발전을 후퇴시키는 선택이 아니라, 안정적인 확산을 위한 필수 조건으로 볼 수 있습니다. 무엇보다 피지컬 AI에 대한 지속적인 지원도 중요합니다. 피지컬 AI를 구성하는 주요 요소 개발의 경우 물리적 난제 해결이 수반되는 경우가 빈번하며, 안전을 위해 보수적으로 접근해야 합니다. 결국 피지컬 AI의 안전 문제는 기술의 완성도만으로 해결될 수 없습니다. 사회적 합의, 제도 정비, 사용자 교육이 함께 이루어질 때 비로소 안전한 활용이 가능해집니다. 피지컬 AI는 인간의 삶을 보조하고 확장하는 도구이지, 위험을 떠안게 하는 존재가 되어서는 안 됩니다. 안전을 중심에 둔 접근만이 피지컬 AI가 지속적으로 신뢰받으며 사회에 정착할 수 있는 길이 될 것입니다.