인간급 손재주 AI 모델 GEN-1, 실제 작동시키면…

AI 연구·개발 기업 제너럴리스트(Generalist)가 실세계에서 로봇 움직임을 최적화하는 AI 모델인 GEN-1을 발표했다. 기존 모델에서 성공률 64%였던 태스크에서 GEN-1은 평균 성공률을 99%로 향상시켰다고 밝혔다.

GEN-1은 실시간으로 행동을 출력하는 멀티모달(multimodal) 모델. 기존 자동화로는 실현 불가능한 범용성을 갖추고 있으며 지금까지 로봇공학 모델로는 도달하기 어렵다고 여겨졌던 수준으로 폭넓은 태스크에서 실용성을 갖추고 있다고 소개됐다.

실제로 GEN-1을 적용한 로봇 영상이 여러 편 공개됐다. 로봇 청소기를 로봇이 점검·정비하는 모습이나 공구를 정리하는 모습 등을 볼 수 있으며 인간이 방해해도 굴하지 않고 다시 시도한다. 예기치 못한 상황에서 즉흥적으로 해결책을 만들어내는 능력도 뛰어나다는 평가다.

GEN-1은 이전에 발표된 GEN-0 기반을 한층 확장한 것이다. GEN-0는 세계 최대 규모 사전 학습 데이터셋을 사용해 훈련된 아키텍처로 구현됐으며 새로운 태스크를 빠르게 학습하고 새로운 환경에 적응하며 물리적 상식을 해석하는 능력을 갖추고 있었다.

GEN-0를 기반으로 알고리즘 발전을 통해 큰 진화를 이룬 GEN-1에서는 다양한 능력이 크게 향상됐다. GEN-1은 GEN-0 3배 속도로 태스크를 완료할 수 있으며 예기치 못한 상황에서 회복하기 위한 시행착오 능력도 향상됐을 뿐 아니라 일부 단순한 태스크에서는 성공률이 99% 이상에 도달했다.

예를 들어 인간 개입 없이 티셔츠를 86회 연속으로 접고 로봇 청소기를 200회 이상 점검하고 블록 장난감을 1,800회 이상 포장하고 골판지 상자를 200회 이상 연속으로 접는 등 태스크에 성공했다고 한다.

그 중에서도 주목할 점은 제너럴리스트가 도입한 학습 엔진 유효성이 실증됐다는 점이다. 로봇공학에서 기존 범용 모델은 90%를 넘는 성공률을 달성했지만 고가이며 확장이 어려운 방대한 데이터셋에 의존한다는 과제가 있었다. 반면 GEN-0와 GEN-1 기반 모델은 로봇 데이터를 일절 사용하지 않고 대신 작업을 수행하는 인간에게 장착된 저비용 웨어러블 기기로부터의 데이터를 활용한다. 이 사전 학습을 통해 대규모 데이터셋 없이도 고수준 숙련도를 달성할 수 있다는 게 실증했다고 밝혔다.

제너럴리스트는 GEN-1은 능력에 있어 큰 도약을 보여주고 있지만 모든 태스크를 해결하는 건 아니라며 경험과 함께 모델의 스케일링을 지속해 보다 광범위한 물리적 지능을 실현하고 실행 가능한 태스크 범위를 확대할 수 있다고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.