피지컬 AI와 로봇 일자리 논쟁: 미국 자동화 협회장이 짚은 오해와 휴머노이드 안전 표준

핵심 메시지

• 미국에서 시작된 로봇 산업은 노조 반발과 정부의 무관심 속에 일본에 주도권을 넘겼고, 최근에는 중국이 최대 사용국이자 최대 공급국을 노리고 있다.
• '피지컬 AI'라는 이름이 붙으면서 정책 결정자들이 로봇 산업에 본격적으로 관심을 갖기 시작했다.
• 로봇 판매가 늘 때 실업률은 내려가고 판매가 줄 때 실업률이 올라가는 흐름이 관찰되며, 이는 일자리 파괴 주장과 반대 방향이다.
• 휴머노이드가 성공하려면 안전 표준을 통과해야 하고, 기존 로봇이나 다른 해법보다 특정 작업을 더 잘해야 한다.
• 기술이 해로운 결과를 낳는다면 그것은 기술의 잘못이 아니라 사람의 몫이라는 것이 발표자의 관점이다.

쉽게 이해하기

1974년 로봇 협회로 출발해 지금은 머신비전과 모션 컨트롤, 인공지능까지 아우르며 35개국 1,450개 회원사를 둔 미국 자동화 진흥 협회의 회장 제프 번스타인은, 로봇 산업의 주도권이 어떻게 옮겨 갔는지부터 짚습니다. 로봇 산업은 미국에서 시작됐지만 노조는 일자리를 잃을까 걱정했고 정부의 지원도 없었습니다. 일본이 정부 지원을 등에 업고 전면적으로 뛰어들어 오랫동안 선두를 지켰고, 최근에는 중국이 이를 넘어섰습니다. 중국이 휴머노이드에 전력을 쏟는 이유도 최대 사용국을 넘어 최대 공급국이 되려 하기 때문이라고 그는 설명합니다.

흥미로운 것은 이름이 바뀌면서 정치의 관심도 달라졌다는 점입니다. 로봇공학이라고 말할 때보다 '피지컬 AI'라고 말할 때 산업의 가시성이 훨씬 올라가고, AI에 우호적이던 정책 결정자들이 로봇까지 지원 대상으로 보기 시작했다는 것입니다. 반대로 이름 때문에 일이 막히기도 합니다. 협회가 추진한 국가 로봇 위원회 신설 법안은 초당적으로 발의됐지만, 한 상원의원실은 '로봇 정책' 대신 '제조 정책'으로 이름을 바꿔 달라고 요청했습니다. 유권자가 로봇이라는 단어를 들으면 일자리를 뺏으러 온다고 받아들인다는 이유였습니다.

번스타인이 정책 결정자들에게 반복해서 내놓는 것은 역사 데이터입니다. 로봇 판매가 올라갈 때 실업률은 내려가고, 로봇 판매가 내려갈 때 실업률은 올라갑니다. 그는 이것이 인과가 아니라 상관일 수 있다는 지적을 인정하면서도, 일자리 파괴론이 맞다면 정반대 그림이 나와야 하는데 그렇지 않다고 반박합니다. 기업이 자동화로 경쟁력을 얻으면 더 많은 일감을 따내고, 그 결과 설비뿐 아니라 사람에게도 더 투자하게 된다는 설명입니다.

그는 자신이 자란 디트로이트를 사례로 듭니다. 저임금 노동을 좇아 자동차 제조 일자리가 해외로 나갈 때, 그 공장들은 자동화를 선택해 미국에 남을 수도 있었다는 것입니다. 공장이 닫히자 그곳에서 일하던 사람만 일자리를 잃은 것이 아니라 인근 식당과 술집, 자전거 가게와 세탁소까지 함께 문을 닫았고, 세수와 집값, 학교의 질까지 무너졌습니다. 그래서 그는 적은 로봇이 아니라 경쟁력을 유지하지 못한 기업이라고 정리합니다.

안전 문제에서는 훨씬 신중합니다. 1986년 미국에서 발간된 산업용 로봇 안전 표준이 국제표준화기구 표준의 토대가 됐고, 지금은 휴머노이드용 표준 작업이 진행 중입니다. 그는 별도의 로봇 규제 기관을 신설할 필요는 없다고 보면서도, 초기에 사고가 나면 그 책임이 로봇에 있든 사람에게 있든 산업 전체가 얼어붙는다는 경험을 근거로 안전을 최우선에 둡니다. 자율주행차 한 대의 사고가 서비스 전체를 멈춰 세우는 장면과 같은 이야기입니다.

주요 인사이트

• 휴머노이드에 대해 그는 유보적입니다. 두 다리로 걸을 필요가 없는 해법이 이미 많고, 사람 상반신을 이동식 베이스에 올리는 형태도 가능합니다. 고객이 원하는 것은 로봇 그 자체가 아니라 해결책이며, 아직 휴머노이드는 뚜렷한 용도를 찾지 못했고 성패를 논할 만큼 수량도 충분하지 않다는 것이 그의 판단입니다.
• 가정은 특히 까다로운 영역입니다. 로봇이 아이 위로 넘어지면 어떻게 되는지, 고장 나면 누가 고치는지 같은 질문이 남아 있고 집집마다 환경이 다릅니다. 반대로 돌봄 인력이 부족한 고령자 곁의 동반자 역할처럼, 형태가 사람과 닮았다는 점이 오히려 장점이 될 수 있는 사용처도 있습니다.
• 객석에서는 만만치 않은 반론이 나왔습니다. 소셜미디어도 처음에는 사람들을 연결한다는 좋은 발견처럼 보였지만 사회의 양극화나 청소년의 외모 경쟁 같은 부작용은 아무도 예상하지 못했고, 기계와 경쟁해야 하는 상황이 인간의 존엄과 가치 감각에 무엇을 하는지 정말 아느냐는 질문이었습니다.
• 이에 대한 그의 답은 역사에 기댄 것이었습니다. 사람들은 지루하고 더럽고 위험한 일을 하고 싶어 하지 않으며, 미국에는 용접공만 40~50만 명이 부족합니다. 아마존은 물류 센터에 100만 대가 넘는 로봇을 운영하면서도 센터를 더 열 수 있게 되어 훨씬 많은 사람을 채용했다고 그는 말합니다.
• 용어 장벽에 대한 대목이 솔직합니다. 예전에는 로봇의 축이 몇 개인지가 그런 말이었다면 지금은 에이전틱 AI와 토큰이 그렇다며, 자신도 AI에서 토큰이 무엇인지 모르는데 어떻게 남에게 설명하겠느냐고 털어놓습니다. 기술을 알리는 일을 40년 해온 사람의 말이라 더 무게가 있습니다.

자주 묻는 질문

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