AI, 디지털을 넘어 현실로: 자율주행의 벽과 한계

[SNS 타임즈] 인공지능(AI)이 디지털 세상에서 놀라운 성과를 거두며, 이제 그 무대는 자율주행차, 로봇, 스마트 공간과 같은 물리적 세계로 확장되고 있다.

엔비디아 CEO 젠슨 황은 이를 ‘물리적 AI’라 칭하며, AI가 실세계와 상호작용하는 미래를 제시했다.

하지만 AI 전문 연구 조사 기관 The Deep View는 최근 분석에서 이러한 야망이 현실의 복잡성과 맞닥뜨리며 예상치 못한 도전에 직면했다고 지적했다. 디지털 공간과 달리, 실세계는 예측 불가능한 변수와 중대한 결과로 가득 차 있기 때문이다.

대표적인 사례로 자율주행차를 들 수 있다.

지난 10년간 수천억 달러가 투자되며 AI 기술은 비약적으로 발전했지만, 자율주행차는 여전히 상용화 초기 단계에 머물러 있다. The Deep View는 그 원인으로 ‘엣지 케이스(edge cases)’를 지목한다. 이는 AI 훈련 데이터에 포함되지 않은 예외 상황으로, 모든 경우의 수를 데이터로 수집하는 것은 불가능에 가깝다. 자율주행차의 AI는 센서와 알고리즘에 의존하지만, 인간처럼 유연하게 추론하지 못해 사고 위험이 상존한다. 실제로 단 한 번의 사고가 기업의 존폐를 위협할 수 있어, 기술 확장은 신중을 기할 수밖에 없다.

더 나아가, 존스홉킨스 대학의 최근 연구는 AI의 한계를 더욱 명확히 드러냈다.

The Deep View가 인용한 이 연구에 따르면, 350개 이상의 생성형 AI 모델(비디오, 이미지, 언어 모델 포함)이 인간의 사회적 상호작용을 예측하거나 설명하는 데 인간보다 크게 뒤처졌다.

연구팀은 3초짜리 영상을 보여주며 인간 참가자들에게 영상 속 사람들의 행동과 의도를 평가하도록 했다. 같은 영상을 분석한 AI 모델들은 인간의 예측 능력을 따라가지 못했다. 특히, 사람들 간의 역동적인 상호작용을 이해하는 데 AI는 어린아이 수준에도 미치지 못했다.

연구를 이끈 레일라 이식 존스홉킨스 인지과학 조교수는 “자율주행차의 AI는 보행자가 길을 건너려는지, 두 사람이 대화 중인지 파악해야 한다”며, “현재 AI는 인간과의 상호작용을 이해하는 데 근본적인 한계가 있다”고 밝혔다.

이런 결과는 AI의 신경망이 정적인 이미지를 처리하는 뇌 영역을 모방한 설계 탓이다. 반면, 인간 뇌는 동적인 사회적 장면을 별도의 영역에서 처리해 훨씬 유연한 판단을 내린다.

The Deep View는 AI의 이런 기술적 한계가 시장의 지나친 기대를 따라가지 못하고 있다는 점을 지적한다. AI는 데이터를 분석하고 결과를 예측할 수 있지만, 인간처럼 상황을 깊이 이해하지는 못한다. 특히, 인간의 실수는 경험으로 교정될 수 있지만, AI가 잘못된 판단(‘환각’이라 불리는 오류)을 내리면 예상치 못한 결과를 초래할 수 있다.

물리적 AI의 미래는 단순한 기술 혁신을 넘어, 현실의 복잡성을 받아들이는 데서 시작돼야 한다는 것이 전문가들의 지적이다.

(참고, Reference)

• The Deep View : “The big gap between AI and the real world” (2025년 4월)
• Johns Hopkins University 연구: 생성 AI의 사회적 상호작용 예측 능력 분석

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