미래의 일자리는 어떻게 될까요? 휴머노이드 로봇 개발자와 AI 알고리즘의 협력에서 무엇을 기대할 수 있습니까? AI가 몸을 갖게 될까요?
Open AI의 ChatGPT와 AI 및 기계 학습 알고리즘 분야의 다른 성공적인 프로젝트의 획기적인 성공 이후 점점 더 많은 전문가들이 바로 이 질문에 대해 생각하고 있습니다.
휴머노이드 로봇은 항상 공상과학 영화 감독뿐만 아니라 엔지니어와 개발자의 관심을 끌었습니다. 인류는 모든 것을 돕고 힘들고 더러운 일을 수행하는 로봇 인 인공 조수를 찾고 싶었습니다. 동시에 그는 순종적이고 총명했습니다.
로봇이 다르게 행동하고 때로는 인간의 친구이자 조력자가되고 때로는 인류에게 위협이되는 공상 과학 영화의 줄거리는 여기에서 언급하지 않겠습니다. 유명한 Skynet은 말할 것도 없습니다.
이 글을 쓰게 된 아이디어는 소수의 사람들이 쓰고 이야기하는 업계 이벤트 "Imagination in Action"을 보고 떠오른 것입니다. 이 행사에서 때때로 AI 개발의 미래가 형성됩니다. 그래서 모든 것에 대해 차례로.
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업계 이벤트 "Imagination in Action"
13년 2023월 일. 세계 최고의 대학 중 하나인 Massachusetts Institute of Technology가 주관하는 업계 이벤트 "Imagination in Action"이 진행 중입니다. 보스턴의 Samberg 컨벤션 센터는 신기술 애호가들로 가득합니다. 모든 사람을 위한 의자가 충분하지 않았습니다. 많은 방문객들이 벽을 따라 서 있거나 강당 계단에 앉아 있습니다. 모두가 하나의 공연을 기다리고 있습니다. 쇼의 스타는 기술계의 떠오르는 스타인 Sam Altman입니다.
스마트폰이나 인터넷과 같은 주요 혁신 기술 옆에 인공지능 ChatGPT의 언어 모델이 언급되는 OpenAI 회사의 대표입니다. 수십 년이 지난 후에도 이것이 여전히 인간 발달의 중요한 단계로 간주될지 말하기는 어렵지만, 현재 이 주제는 기술 세계를 지배하고 있습니다. 게다가 지금까지 전문가들에게만 알려진 스타트업은 구글이나 구글 같은 거대 기술 괴물들을 강요했다. Microsoft, 긴장된 조치를 취하고 최고의 인공 지능을 만들기 위한 경쟁에 참여하세요.
그리고 오랫동안 기다려온 Sam Altman의 공연이 있습니다. 모두가 숨을 죽이고 오랫동안 기다려온 손님으로부터 새롭고 놀라운 것을 기다리고 있습니다. 그리고 Zoom을 통해 참가자들과 소통하다가 이번에는 서프라이즈를 하기로 했다. Sam Altman은 미래에는 언어 모델의 크기가 그다지 중요하지 않을 것이라고 말했습니다. 그는 "우리는 거대한 언어 모델을 구축하는 시대가 끝나고 있다"며 OpenAI가 계속해서 모델을 개선하고 다른 방식으로 사용할 것이라고 덧붙였다.
Open AI에서 정확히 무엇이 개발되고 있습니까? Sam Altman은 아직 이것을 밝히지 않았지만 그가 이러한 말을 한 것은 우연이 아닌 것 같습니다. 사실 핵심은 언어 모델이 점점 커지고 더 많은 데이터로 채워지는 것이 아니라 그것들을 능숙하게 사용하는 것 같습니다. 그리고 이를 수행하는 방법은 이미 분명합니다. 불과 이틀 전 OpenAI는 인공지능을 위한 '물리적 몸'이 될 휴머노이드 이족보행 로봇을 연구하고 있다는 정보를 공개했다.
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로봇에 관한 꿈
OpenAI에서 휴머노이드 로봇에 대한 꿈을 들은 것은 이번이 처음이 아닙니다. 몇 년 전, 회사는 이 분야의 연구에 막대한 투자를 했습니다. 그녀는 심지어 루빅스 큐브를 풀 수 있는 로봇 팔을 개발했습니다. 이 프로젝트의 장기적인 목표는 자연어를 이해하고 인간과 상호 작용할 수 있는 "범용" 로봇을 만드는 것이었습니다. 그런 다음 OpenAI는 큰 차질을 겪었습니다. 몇 년 후, 이 꿈을 실현할 수 있는 데이터 부족으로 작업이 중단되었습니다. 그리고 국내로봇학과는 2021년 폐지됐다. 모든 것이 쓸데없고 신경 쓸 가치도 없는 것 같았지만...
그러나 이제 상황은 바뀌었습니다. 회사는 데이터와 재정 자원 측면에서 완전히 다른 리소스를 보유하고 있습니다. 그 과정에서 OpenAI는 역사상 가장 빠르게 성장하는 플랫폼이 되었습니다. 그리고 Microsoft 개발에 1억 달러를 투자했습니다. 그런 방귀를 기다릴 수는 없습니다. 또한 그의 연구원들은 자신들이 개발한 강력한 언어 모델이 드론이나 로봇을 제어하는 데 성공적으로 사용될 수 있음을 발견했습니다. 따라서 OpenAI가 노르웨이의 휴머노이드 로봇 스타트업인 X Technologies에 투자한다고 발표했을 때, 이는 예전의 야심찬 계획과 꿈으로의 회귀로 여겨졌습니다. 할 수 있는 기계를 만드는 꿈을 위해 거의 모든 작업을 인간보다 더 잘 수행.
1X Technologies에 대한 투자는 인공 지능이 인체의 형태를 취할 수 있다고 하는 Neo라는 로봇을 만들기 위해 설계되었습니다. ChatGPT에 기반한 "알고리즘 두뇌"가 장착된 기계는 예를 들어 높은 곳에서 또는 위험한 물질과 접촉하는 것과 같이 특히 부담스럽거나 위험한 작업을 수행하는 사람을 지원하거나 대체할 인력이 되어야 합니다.
첫 번째 결과는 이번 여름 말에 알려질 것입니다. 그리고 모든 것이 공상 과학 영화의 이야기처럼 보이지만 특히 두 회사 모두 정보에 매우 인색하고 거의 공개하지 않기 때문에 골드 러시에 비유 할 수있는 환상에 불을 붙입니다. 의심 할 여지없이 독립적으로 작업을 수행하거나 사람을 도울 수있는 로봇을 처음으로 도입 한 사람은 엄청난 이익을 기대할 수 있습니다. 이제 경주의 모든 참가자는 이것을 이해합니다.
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로봇 레이싱
물론 OpenAI만이 이 분야에서 "언덕의 왕"이 되기를 원하고 초이윤을 얻고 싶어하는 것은 아닙니다. 많은 회사와 신생 기업이 다양한 유형의 로봇을 연구하고 있습니다. 그러나이 단계는 많은 사람들에게 세계에서 가장 부유 한 사람인 Elon Musk에 대한 도전으로 인식됩니다. Tesla에서 그는 자율주행차뿐만 아니라 자신의 Optimus 로봇에서도 작업합니다.
최근 OpenAI와 경쟁하기 위해 X.AI라는 스타트업을 만들겠다는 그의 계획에 대해 많은 이야기가 있습니다. 나 TruthGPT에 대해 작성했습니다., 그래서 우리는 여기서 그것에 대해 많이 이야기하지 않을 것입니다. 나는 억만 장자가 이미 최고의 연구원을 고용하고 투자자를 찾고 적어도 공식적으로는 안전하고 사회에 위협을 가하지 않는 기술을 구축하기 위해 언어 모델을 개발하는 데 필요한 장비를 구입하고 있다는 점만 언급하겠습니다. 머스크의 성격을 알지만 이러한 진술은 믿기 어렵습니다.
머스크에게 이것은 인공 지능에 대한 첫 번째 투자가 아닙니다. 650년도 더 전에 그는 인간의 두뇌가 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 기계를 만들 예정이었던 영국 스타트업인 DeepMind에 많은 돈을 투자했습니다. 그러나 년이 채 지나지 않아 이 회사는 Google에 억 천만 달러에 인수되었습니다.
모든 사람이 기억하는 것은 아니지만 비슷한 시기에 Musk는 OpenAI의 공동 창립자 중 한 명이 되었습니다. 그러나 이후 비핵심 조직으로 운영이 중단되자 실망하며 자리를 떴다. 그러나 그 결정 뒤에는 분명히 이해 상충이 있었습니다. 머스크는 당시 Tesla에서 자동차 운전자를 지원하는 기술 개발을 허용하는 자체 인공 지능 프로젝트를 만들고 있었기 때문입니다. 그리고 이 프로젝트를 위해 억만장자는 OpenAI에서 핵심 엔지니어 중 한 명을 사들였습니다.
따라서 머스크는 예상할 수 있지만 다소 이상하게 행동하고 있습니다. 그는 OpenAI를 비판하고 인공 지능과 관련된 위험에 대해 경고하지만 동시에 스스로 구축합니다. 그는 인공 지능에 의해 제어되는 로봇에 대해 경고합니다. 왜냐하면 그들은 "사람들의 일자리를 빼앗을 수 있고" 무엇보다도 그러한 로봇의 생성은 영화 "터미네이터"에서와 같이 "끔찍한 결과"를 초래할 것이기 때문입니다. 동시에 이미 수많은 인명사고를 일으킨 자율주행차를 판매하고 있다. 이 태도에 대한 명확한 설명이 있습니다. 머스크는 판돈이 너무 높을 때 레이스에서 탈락하고 싶지 않습니다. 그가 인공 지능에 대해 개인적으로 생각하는 것과는 다소 상충되지만.
물론 이 경쟁에서 OpenAI와 Elon Musk만 있는 것은 아닙니다. Boston Dynamics와 같은 다른 회사도 경쟁에 참여합니다. 그들의 작품은 때때로 다양한 기술 전시회 및 쇼에 나타나며 그들의 손재주, 힘 및 이동성에 깊은 인상을 줍니다. Figure 01 휴머노이드 로봇을 연구하고 있는 스타트업 Figure도 있고, 한동안 다리가 있는 로봇을 연구하다가 최근에는 걷기까지 하는 로봇을 선보인 Agility Robotics도 있습니다.
Boston Dynamics라는 회사는 Atlas 작업으로 유명합니다. 이 작업은 기계의 모바일 기능이 얼마나 막대할 수 있는지, 우리 인간과 얼마나 비슷할 수 있는지 보여줍니다. 전 세계 인터넷 사용자는 예를 들어 휴머노이드 로봇이 춤추는 것을 볼 수 있는 네트워크에 게시된 비디오에 기뻐합니다. 문제는 이 기계가 엄청나게 비싸고(최대 수백만 달러) 전문가들은 이 기계를 유용하게 만들 소프트웨어가 부족하다고 말합니다. 하지만 이제는 이 격차를 메울 수 있을 것 같습니다.
Figure AI 회사 뒤에는 플로리다에 있는 인간 및 기계 인지 연구소의 숙련된 과학자인 Jerry Pratt가 있습니다. 그는 현재 창고에서 일하도록 설계된 휴머노이드 로봇을 만드는 스타트업의 공동 창업자입니다. 중요한 것은 그의 아이디어가 Figure AI에 이미 70천만 달러를 투자한 투자자들에 의해 뒷받침된다는 것입니다.
Figure AI가 설계한 이 기계는 창고용 구내에서 첫 발을 내딛습니다. 휴머노이드 로봇은 그러한 장소에서 사용되어야 하기 때문에 이것이 핵심 작업입니다. 이 솔루션은 년 전보다 오늘날 훨씬 더 현실적입니다. 머신 러닝의 발전으로 기계가 복잡한 환경을 탐색하고 물체를 잡거나 계단을 오르는 것과 같은 복잡한 작업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있게 되었기 때문입니다.
또한 전기 자동차의 발달 덕분에 우리는 로봇을 만드는 데 필요한 매우 강력한 배터리를 가지고 있습니다. 슬라이딩의 경우. 인간은 이러한 상황에 신속하게 대응하지만 로봇도 점점 좋아지고 있습니다. 중요한 것은 FigureAI가 설계한 기계는 자동차 한 대보다 비싸지 않아야 하므로 많은 기업에 매우 매력적일 것입니다.
세 번째 회사인 Agility Robotics는 휴머노이드 로봇을 만들지만 약간 다른 방향을 선택했습니다. 그녀의 기계는 인간처럼 두 개의 다리를 가지지만 인간 다리의 움직임 메커니즘을 모방하려고 하지 않을 것입니다. 개발자들이 새의 움직임과 모습에서 영감을 받은 것처럼 보입니다. 최근 발표된 결과는 인상적입니다.
시연 중에 Agility Robotics 기계는 창고 직원의 임무를 수행하는 데 깊은 인상을 받았습니다. 그녀는 선반에서 용기를 쉽게 집어 들고 컨베이어에 올려 놓았습니다. 그리고 회사 대표는 로봇이 계단, 경사로를 극복하고 불안정한 지표면을 이동하고 작업 중에 위쪽으로 구부리거나 뻗을 수 있으며 좁은 장소로 들어갈 수도 있다고 확신했습니다.
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거대 기술기업도 포기하지 않는다
로봇 제작을 꿈꾸는 대기업도 경쟁에 참여합니다.
Google의 모회사인 Alphabet은 PaLM 언어 모델을 기반으로 이미 간단한 명령을 수행할 수 있는 로봇을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 먹을 것을 가져오거나 바닥에 흘린 주스를 닦으십시오.
Mark Zuckerberg의 회사인 Meta는 Boston Dynamics의 Spot 로봇을 사용하여 기계가 스스로 보는 세상을 탐색하는 방법을 학습할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 이 모든 것이 이 세상의 모습과 구성 요소를 설명하는 광범위한 소프트웨어를 만들지 않고도 가능합니다.
그리고 아마존은 이미 바퀴 달린 자율 로봇인 Astro를 판매하고 있습니다. 그 기능은 여전히 상당히 제한적입니다. Astro는 홈 디바이스 제어, 영상 통화, 좋아하는 음악 듣기 또는 홈 모니터링을 도와주지만 첫 단계에 불과한 것 같습니다.
전자 상거래 거인은 앞서 언급한 Agility Robotics에도 투자했습니다. 그리고 그 창고에는 이미 Proteus라고 하는 만 대 이상의 로봇 장치가 있다는 사실을 잊지 마십시오. Proteus는 사람과 같지는 않지만 소포 분류 센터 및 유통 센터에서 유사한 작업을 수행합니다.
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돌파구가 다가오고 있다
이 경주는 그것을 보여줍니다, Wired 잡지에서 언급한 바와 같이, 로봇 공학 분야는 거대한 돌파구에 접근하고 있습니다. 언제가 될지는 아무도 모르지만 사람을 돕거나 대체할 준비가 되어 있는 인공지능 기반의 휴머노이드 로봇의 개발이 노동시장에 엄청난 돌파구가 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없다.
다양한 유형의 비즈니스 소유자는 수십 년 동안 이것을 꿈꿔 왔습니다. 결국, 로봇은 매달 월급을 지불할 필요가 없을 뿐만 아니라. 그들은 인간에게 위험하고 해로운 어떤 조건에서도 하루 24시간, 일주일에 7일 일하는 데 동의합니다. 또한 그들은 휴가나 병가를 가지지 않으며 파업을 할 생각도 하지 않습니다. 인간을 로봇으로 대체하는 것은 의심할 여지 없이 기업에 큰 비용 절감 효과를 가져다 줄 것이며 효율성과 수익을 크게 증가시킬 것입니다.
이러한 염원이 실현되기까지의 길이 멀다고 판단하기는 어렵지만, 일부 전문가들이 지적하듯이 매우 어려운 것은 분명하다. 기계는 프로그래밍 언어의 밀리미터 환경까지 엄격하게 정의되고 설명된 정적인 작업에 능숙하지만 기계가 그것에서 조금 벗어나는 것은 진정한 도전이 되기 때문입니다. 로봇은 예측 가능성을 좋아하지만 인간과 그들의 세계는 예측할 수 없습니다.
지금까지 로봇 공학과 우리가 생성적 인공 지능이라고 부르는 것 사이에는 간극이 있습니다. 로보틱스는 언어 모델의 사용을 고려하더라도 ChatGPT와 같은 텍스트 기반 프로그램에 비해 확실히 뒤쳐져 있습니다. 이러한 상황의 주된 이유는 소위 Moravec 역설입니다.
이 발견은 1980년대 Hans Moravec이 이끄는 연구원 그룹에 의해 공식화되었습니다. 이 역설은 전통적인 믿음과 달리 높은 수준의 사고에는 약간의 컴퓨팅 능력이 필요한 반면 낮은 수준의 지각과 운동 기술에는 엄청난 컴퓨팅 능력이 필요하다는 사실에 근거합니다.
"컴퓨터가 지능 테스트나 체커 게임에서 성인의 기술을 반영하도록 만드는 것은 상대적으로 쉽지만, 한 살짜리 아이의 지각 및 운동 기술로 컴퓨터를 프로그래밍하는 것은 불가능하지는 않더라도 어렵습니다." - Hans Moravec은 다음과 같이 언급했습니다..
수십 년 전에 Moravec이 현대 현실을 정확하게 묘사했다는 사실은 ChataGPT의 예에서 볼 수 있습니다. 건강 검진을 통과할 수는 있지만 이 시스템이 장착된 기계가 유리잔에 물을 붓는 것과 같은 사소한 인간 기술을 처리할 수 있다는 의미는 아닙니다. 간단히 말해서 어려운 문제는 쉽고 쉬운 문제는 어렵습니다.
인간에게 사소한 활동은 수백만 년에 걸쳐 진화했습니다. 두 살짜리 아이는 이미 부모의 얼굴을 쉽게 알아볼 수 있고, 바닥에서 물건을 집어 다른 사람에게 주거나, 숟가락이 식탁의 일부가 아니라는 것을 이해할 수 있습니다. 그것은 사람들에게 명백합니다. 자동차와는 다릅니다. 이것은 로봇을 준비하는 엄청난 작업입니다. 또한 예를 들어 조명이나 로봇이 픽업할 물체의 움직임과 같은 조건의 약간의 변화만으로도 기계가 작업을 제대로 수행하지 못할 수 있습니다.
그러나 이것이 과학자와 대기업이 이 문제를 해결하려고 노력하지 않는다는 의미는 아닙니다. 여기서 언어 모델이 도움이 될 수 있습니다. 따라서 대규모 언어 모델을 로봇 공학과 "결합"하려는 시도가 점점 더 많아지는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 전자는 주로 GPT와 같은 대화방과 관련이 있지만 이는 그 사용의 한 측면일 뿐입니다. 결국 모델은 자연어에 능하지만 프로그래밍 언어로도 교육을 받았습니다. 아마도 그것은 우리가 그들과 소통하는 방식을 바꿀 것입니다.
지금까지 로봇이 동작을 수행하려면 프로그래머가 먼저 코드를 작성한 다음 수동으로 기계에 로드해야 했습니다. 이제 아마도 자연어로 명령을 내리는 것으로 충분할 것이며 기계 자체가 작업을 완료하기 위해 적절한 코드를 작성할 것입니다. 이것은 큰 진전이 될 것입니다. 그러나 성공하더라도 돌파구는 아직 멀다. 언어 모델 덕분에 로봇은 이전보다 훨씬 더 많은 능력을 발휘할 수 있지만 로봇의 개발에는 여전히 운동 능력, 소리 또는 세계 인식과 관련된 많은 미해결 문제가 있습니다.
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지금 사람의 직업이 위험에 처해 있습니까?
Goldman Sachs 경제학자 Joseph Briggs와 Devesh Kodnani는 이 질문에 답하려고 했습니다. 그들의 것 최신 견적 표시, AI 기반 자동화의 새로운 물결은 전 세계적으로 300억 개의 일자리 손실로 이어질 수 있습니다. 미국에서는 직업의 거의 /가 부분적으로 자동화될 위험에 처해 있으며 직업 개 중 개는 인공 지능으로 완전히 대체될 위험에 처해 있습니다.
이 물결은 또한 미국에서만 향후 1,5년 동안 노동 생산성을 연간 % 증가시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 연구 개발, 관리 시스템 자동화, 노동 조직에 대한 투자 증가에도 불구하고 생산성 증가가 제차 세계 대전 이후 최저 수준으로 둔화되고 있는 미국이나 유럽 연합의 침체된 경제에 기회가 될 것입니다.
이것은 경제의 한 측면이지만 또 다른 측면이 있습니다. 바로 사람입니다. 새로운 솔루션을 구현하면 직원에 대한 부담이 커질 수 있습니다. 결국, 기계를 따라잡으려면 더 빠르고, 더 정확하고, 더 지속적으로, 아마도 더 저렴하게 작업해야 할 것입니다.
직원들에 대한 압박이 증가할 것이고 이것은 확실히 실질적인 위협이지만 인공 지능에 대한 규정이 어떻게 생겼는지에 따라 많은 것이 달라집니다. 물론 이러한 자동화가 문명화된 방식으로 이루어지도록 작업자를 보호하기 위한 몇 가지 제한이 있을 것입니다. 규제가 없다면 근로자, 특히 육체 근로자의 지위와 지위에 미치는 영향은 막대할 것입니다. AI가 직장에서 사람들을 대체하기보다 지원할 것이라는 많은 징후가 있습니다. 그러나 운전자와 같은 일부 직업은 이미 일어나고 있는 기계로 대체될 것입니다. 많은 사람들에게 이것은 다른 직업을 찾는 것을 의미할 것입니다. 따라서 국가의 당국과 입법자들은 대량 실업을 방지하기 위해 경계해야 합니다.
인공 지능을 기반으로 한 로봇이 우리의 일을 대신할 것이라는 두려움은 흔한 일이지만 새로운 것은 아닙니다. 산업혁명 초기의 노동자들도 비슷한 경험을 했다. 그러나 지금까지 우리는 기술 진보가 고용 감소로 이어지는 것을 보지 못했습니다. 물론 앞으로 어떻게 될지는 아무도 모르지만 현재 추세가 계속된다면 대량 실업이 우리를 위협하지는 않을 것입니다.
그러나 현상 유지는 물론 유지되지 않습니다. 수행되는 작업의 구조가 변경됩니다. 우리는 일을 할 것이지만 이전과 같은 방식으로 하지 않을 것입니다. 자동화하기 쉬운 일부 작업은 로봇이나 기계에 의해 대체되지만 직원은 더 많은 인간 상호 작용이나 의사 소통 기술이 필요한 작업에 집중할 수 있습니다.
새로운 도전도 나타날 것입니다. 그렇기 때문에 디지털 역량을 개발하고 기술 변화를 수용하는 것이 중요합니다. 이러한 기술은 한편으로는 일자리를 유지하고 다른 한편으로는 임금이 낮아지지 않도록 하는 데 중요합니다. 로봇이나 인공지능의 도입으로 컴퓨터 기술과 같은 기본적인 디지털 기술로도 직원들의 고용과 임금이 줄어들지 않고 있다. 이러한 기술이 부족한 사람들은 확실히 취업 시장에서 어려움을 겪을 것입니다. 알고리즘으로 설명할 수 있는 반복 작업을 수행하는 직원에게도 변화가 기다리고 있습니다. 노동 시장에서의 지위와 급여가 떨어질 수 있습니다.
자동화와 로봇 공학이 증가함에 따라 소득 불평등이 증가합니다. 그리고 이것은 생산성 증가에도 불구하고. 예, 회사 이익은 증가하고 있지만 직원이 아니라 자본 소유자, 회사 및 투자자에게 전달됩니다. 이러한 추세의 원인은 자동화일 수 있지만 그 뿐만이 아닙니다. 마찬가지로 중요한 것은 산업 구조의 변화, 개별 기업의 생산성 간의 큰 차이 또는 고용주의 과도한 인건비 부담으로 인해 회색 경제로의 도피 및 비정형 고용 형태입니다.
따라서 사람들이 한편으로는 디지털 기술 개발에 집중하고 다른 한편으로는 노동에서 얻은 이익의 공정한 분배를 위해 싸워야 한다는 데 의심의 여지가 없습니다. 미래에는 로봇이 사람의 일을 지원하게 될 것입니다.
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