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AI 발전 단계 완전 정리: 인지형에서 피지컬 AI까지, 젠슨 황 관점 비교

리뷰 리포트 2025년 05월 16일
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리뷰 포인트

  • 독자에게 인공지능 발전의 대표적 네 단계(인지형, 생성형, 에이전틱, 피지컬)를 설명하고, 엔비디아 CEO 젠슨 황이 강조하는 물리적 AI 개념을 대조하며, 실제 기술·응용 관점에서 각 단계의 의미와 한계를 이해시킨다.
  • 국내외 보고서·연구(d24)와 전문가 견해(d11), 정부·학계 보고서(d8,d9)를 근거로 중립적·데이터 기반으로 정리하였다.

1. 인공지능 발전 단계 네 가지: 인지형·생성형·에이전틱·피지컬 AI

  • 인공지능(AI)은 현재까지 네 가지 주요 발전 단계를 거쳐왔으며, 각 단계는 그 독특한 특징과 기술적 진화를 반영하고 있습니다. 첫 번째 단계인 인지하는 AI는 2010년대 중반까지 존재하며, 주로 이미지 분류와 텍스트 요약 같은 기본적인 데이터 분석 기능을 수행했습니다. 이 시기의 AI는 사람의 지시가 없이는 작동할 수 없는 보조자의 역할에 그쳤습니다. 예를 들어, IBM Watson은 퀴즈쇼에서 인간 챔피언을 이기며 기초적인 인지 능력을 보여주었지만, 여전히 제약이 있었습니다.

  • 두 번째 단계인 생성형 AI는 2022년에 와서 ChatGPT와 같은 모델의 등장을 통해 커다란 전환점을迎게 됩니다. 이 시기의 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성하는 능력을 갖추게 되어 다양한 창작의 부문에서 인간과의 협업이 가능해졌습니다. 특히, 생성형 AI는 몇 분 내로 블로그 포스트나 마케팅 카피를 제작할 수 있는 능력으로, 예술가와 작가들에게 새로운 도구로 자리 잡았습니다.

  • 세 번째 단계는 에이전틱 AI(Agentic AI)로, 이 단계에서는 AI가 단순한 생성 과정을 넘어 스스로 판단하고 행동할 수 있는 자율적인 존재로 발전합니다. AI에 목표를 주면 이를 수행하기 위한 계획을 세우고 필요한 도구를 활용하여 실행하는 방식입니다. 예를 들어, Auto-GPT와 같은 시스템은 사용자의 요청에 따라 시장조사에서 상품 선정, 웹사이트 생성, 마케팅 전략 수립까지 여러 단계를 스스로 진행할 수 있는 능력을 보여줍니다.

  • 마지막으로 피지컬 AI는 더욱 진화된 형태로, 로봇 등의 물리적 존재를 통한 인공지능의 실체화입니다. 이들은 실제 물리적 환경과 상호작용하며, 인간의 명령을 이해하고 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 Figure AI에서 개발한 휴머노이드 로봇은 사람처럼 걸고 대화하며, 특정 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 AI의 가장 고차원적인 단계로, 단순한 도구를 넘어 일상 생활에서 실제 역할을 수행할 진정한 '행위자'로 자리 잡을 가능성을 제시합니다.

  • 현재 우리는 생성형 AI와 에이전틱 AI 사이에 위치하고 있으며, 특히 생성형 AI는 일상에서의 활용도가 높아지고 있고, 에이전틱 AI는 태동기의 양상을 보이고 있습니다. 이러한 발전은 우리가 AI와 함께 하는 미래를 어떻게 설계할지를 고민하게 만듭니다. AI가 인간의 노동을 대체하는 것이 아니라, 인간과 AI의 동료 관계가 더욱 중요해지는 시대가 다가오고 있는 것입니다. 이 과정을 통해 우리가 마주하게 될 질문은 단순히 ‘AI가 어디까지 발전할 것인가’가 아니라, ‘AI와 함께 우리는 어디로 나아가야 하는가’가 될 것입니다.

2. 젠슨 황의 ‘물리적 AI’ 정의와 디지털·물리 접목 의미

  • 최근 엔비디아 CEO 젠슨 황은 '물리적 AI'라는 개념을 제시하며, AI 기술이 물리적 세계에서도 실질적인 역할을 수행할 수 있다고 강조했습니다. 하지만 AI가 현실 세계에서 마주하는 복잡한 변수들, 특히 자율주행차와 같은 애플리케이션에서의 한계는 여전히 존재합니다. AI 기술이 급격히 발전하였지만, 자율주행차는 여전히 상용화 초기 단계에 머물러 있으며, 이는 ‘엣지 케이스(edge cases)’와 같은 예외 상황에 제대로 대처하지 못하기 때문입니다. 지난 한 해에만도 자율주행차와 관련된 사고가 50건 이상 발생하였으며, 이 중 상당수가 AI의 예측능력 부족에서 비롯된 것으로 분석됩니다.

  • 전문가들이 지적하는 바와 같이, 자율주행차는 정지한 신호, 보행자, 그리고 돌발 상황 등 다양한 경험 속에서 인간과 같은 유연성을 요구합니다. 한 연구에서는 자율주행 AI가 보행자의 행동을 파악하는 데 있어 인간의 지각 능력과 비교했을 때 그 성능이 현저히 떨어졌으며, 이는 AI가 상황의 미세한 변화를 이해하는 데 한계를 드러냈습니다. 실제로 존스홉킨스 대학의 연구 결과에 따르면, 350개 이상의 생성형 AI 모델이 인간의 행동을 예측하는 능력에서 유의미한 차이를 보였으며, 이로 인해 AI는 특정 상황에서 오작동할 확률이 높아지고 있습니다.

  • 이러한 한계는 AI 기술의 혁신이 단순한 기술적 진보를 넘어, 현실의 복잡성을 받아들이는 데서 시작해야 한다는 점을 시사합니다. AI가 더 스마트해지기 위해서는 데이터 수집과 알고리즘 개선뿐만 아니라, 다양한 실세계 변수를 반영한 학습이 필수적입니다. 예측 가능한 패턴을 학습하는 것에서 벗어나, 상황에 맞는 적절한 판단을 내릴 수 있는 능력을 키워야 합니다. 결국, 물리적 AI의 성공적인 도입은 기술적 진보와 더불어 이러한 복잡성을 이해하고 해결하기 위한 접근이 필수적임을 명심해야 할 것입니다.

3. 에이전틱 AI 단계와 AI 에이전트의 역할

  • 에이전틱 AI는 자율적으로 의사 결정을 내리고, 특정 목표를 달성하기 위한 작업을 execute할 수 있는 시스템을 의미합니다. 이 기술은 현재 고객 서비스, 데이터 분석, 그리고 자동화된 마케팅 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI를 활용한 AI 에이전트는 고객의 요구에 맞춰 자신이 제공해야 할 정보를 수집하고 이를 바탕으로 적합한 솔루션을 제시할 수 있습니다. 최근 조사에 따르면, 이러한 AI 에이전트는 고객 응대 시간을 40% 단축시킬 수 있는 효과를 보이고 있습니다.

  • 특히, AI 에이전트는 작업의 자율성을 통해 업무의 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. 고객과의 대화 이력을 분석해 가장 적절한 응답을 제공하며, 각 고객의 특성에 맞춰 서비스를 개인화할 수 있습니다. Gartner에 의하면, 2025년까지 AI 에이전트를 활용한 기업의 생산성이 기존 대비 2배 증가할 것으로 예상되고 있습니다. 이는 상당한 경쟁 우위를 가져다줄 것으로 예상됩니다.

  • AI 에이전트의 대표적인 사례로는 Auto-GPT를 들 수 있습니다. 이 시스템은 사용자의 요청에 따라 시장 조사, 상품 선정, 웹사이트 생성, 마케팅 전략 수립 등 여러 단계를 스스로 진행할 수 있는 능력을 보여줌으로써, 기업들이 실제로 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 사용자로부터 입력받은 데이터를 기반으로 직접적인 작업을 수행하고, 필요한 도구를 활용하여 정해진 목표를 달성하는 방식으로 완성도 높은 결과를 도출해내고 있습니다.

  • AI 에이전트는 물론 모든 비즈니스 운영에만 국한되지 않습니다. 의료 분야에서도 AI 에이전트가 환자 응대, 진료 예약 관리, 치료 계획 수립 등 다양한 역할을 수행하고 있습니다. 'Hippocratic AI'라는 시스템은 의료 비임상 작업을 담당하며, 환자가 필요한 정보를 제공하고, 복약 지도 등을 수행하고 있습니다. 이를 통해 병원 직원들이 보다 전문적인 진료에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.

  • 마지막으로, AI 에이전트의 성공적인 도입을 위해서는 데이터 보안과 개인정보 보호에 관한 부분도 중요합니다. 각 기업은 AI가 다루는 데이터의 안전성을 보장하고, 사용자 신뢰를 얻기 위한 조치를 강화해야 합니다. EU와 미국 등 주요국에서는 AI 기술의 발전에 따른 위험성을 사전에 인지하고, 이에 대한 법적·윤리적 기준을 정립하는 과정에 있습니다. 따라서 기업은 이러한 법규를 준수하며 AI 에이전트를 효과적으로 운영하는 전략을 수립하는 것이 필요합니다.

4. Physical AI의 핵심 기술과 산업적 시사점

  • 물리적 AI는 최근 AI 발전의 새로운 방향으로 떠오르며, 물리적 환경을 인식하고 자율적으로 행동할 수 있는 시스템을 지향합니다. 이를 가능하게 하는 기술은 여러 가지가 있으며, 핵심적으로는 ▲거대언어모델(LLM) 기반 멀티모달 파운데이션 모델, ▲강화학습 통합, ▲3차원 세계 모델링 및 센서 융합, ▲엣지 기반 온디바이스 추론 등이 있습니다. 이러한 기술들이 결합되면 AI는 물리적 세계에서의 복잡한 동작을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

  • 예를 들어, 강화학습은 물리적 환경에서 실시간으로 최적의 행동을 선택하고 학습할 수 있게 도와줍니다. 이 방식은 자율주행차나 로봇 팔과 같은 시스템에서 중요한 역할을 하며, 사용자 피드백을 통해 점진적으로 개선됩니다. 실제로 자율주행차 분야에서는 AI의 행동결정을 심도 있게 분석하여 안전성과 성능을 개선하려는 노력이 이어지고 있습니다. 즉, AI는 실시간 데이터와 과거의 학습 결과를 바탕으로 동적인 판단을 내립니다.

  • 또한, 3차원 세계 모델링과 센서 융합 기술은 물리적 환경을 정확하게 이해하고 모델링하는 데 필수적입니다. 이를 통해 로봇이 물체를 인식하고 상호작용할 수 있는 기반을 마련하며, 드론이나 수송 로봇과 같은 움직이는 시스템에서도 그 응용이 급속히 확장되고 있습니다. 2025년에는 이러한 기술을 사용한 물리적 AI 시스템이 제조, 물류, 국방 등 다양한 산업에 걸쳐 실질적인 변화를 이끌 것으로 예상됩니다.

  • 하지만 한국은 이러한 피지컬 AI의 발전에서 다소 뒤쳐져 있다는 평가를 받고 있습니다. 소프트웨어정책연구소의 보고서에 따르면, 한국은 대부분의 핵심 기술이 외국에 의존하고 있어 국산화 수준이 낮은 상황입니다. 예를 들어, 멀티모달 파운데이션 모델이나 행동 특화 LLM은 대부분 수입되고 있으며, 국가 차원의 체계적인 전략이 부재하다는 점이 짚어졌습니다.

  • 따라서 한국은 이제부터라도 국가 차원의 '피지컬 AI 전략위원회'를 설치하고, 10년 단위 대규모 R&D 펀드를 조성하여 적극적으로 피지컬 AI 생태계를 지원해야 합니다. 더불어 고위험 로봇의 안전 규제 정비 및 산업별 테스트베드 구축도 시급합니다. 이러한 접근이 없다면, 한국은 향후 피지컬 AI의 글로벌 표준과 시장 주도권에서 완전히 배제될 위험이 있다는 경고가 잇따르고 있습니다.

핵심 정리

  • AI 발전 단계

  • 인공지능은 인지형, 생성형, 에이전틱, 그리고 피지컬 AI라는 네 가지 발전 단계를 거치며 각 단계마다 독특한 기술적 특징과 응용 가능성을 보입니다. 특히, 현재 생성형 AI와 에이전틱 AI의 경계에서 변화가 가속화되고 있어, AI와의 동료 관계가 중요해지고 있습니다.

  • 젠슨 황의 물리적 AI

  • 엔비디아 CEO 젠슨 황이 정의한 물리적 AI는 AI가 실제 물리 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 중시합니다. 그러나 자율주행차와 같은 응용에서 보이는 한계는 현실의 복잡성을 받아들이는 접근이 필요하다는 점을 강조합니다.

  • 에이전틱 AI의 역할

  • 에이전틱 AI는 자율적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 시스템으로, 고객 서비스 및 데이터 분석에서의 활용 가능성이 높습니다. 이러한 시스템을 통해 기업의 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있으며, 사용자 신뢰를 확보하는 데 데이터 보안도 필수적입니다.

  • 물리적 AI의 핵심 기술

  • 물리적 AI는 거대언어모델, 강화학습, 3D 세계 모델링, 엣지 추론 등의 기술을 통해 물리적 환경에서의 인식과 행동을 가능하게 합니다. 한국은 이러한 기술 개발에 뒤쳐져 있어, 국가 차원의 전략적 지원이 필요합니다.

용어집

  • 🔍 AI (인공지능): 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간과 유사하게 사고하고 학습해 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 기계가 데이터를 분석하여 스스로 학습하고 판단할 수 있도록 해줍니다.

  • 🔍 인지형 AI: 인지형 AI는 사람의 지시 없이 기본적인 데이터 분석과 의사 결정을 수행하는 초기 단계의 AI를 의미합니다. 예를 들어, 간단한 이미지 분류나 텍스트 요약 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 🔍 생성형 AI: 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 가진 AI입니다. 예를 들어, ChatGPT는 사용자와 대화하며 자연스러운 언어로 응답을 생성하는 모델입니다.

  • 🔍 에이전틱 AI: 에이전틱 AI는 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 실행할 수 있는 자율적 AI입니다. 이러한 AI는 사용자의 요청에 따라 다양한 작업을 수행하며, 시간이 지남에 따라 성능이 개선됩니다.

  • 🔍 피지컬 AI: 피지컬 AI는 로봇 등 물리적 존재가 인공지능을 통해 실제 환경과 상호작용할 수 있는 형태의 AI를 뜻합니다. 이러한 AI는 사람의 명령을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있습니다.

  • 🔍 강화학습: 강화학습은 AI가 환경에서 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 경험을 통해 학습하는 방법입니다. 성공적 행동에 대해 보상을 주며 올바른 판단을 학습하게 됩니다.

  • 🔍 거대언어모델 (LLM): 거대언어모델은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습하여 자연어 처리 능력을 갖춘 AI 모델입니다. 이러한 모델은 사람과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성하는 데 사용됩니다.

  • 🔍 엣지 추론: 엣지 추론은 데이터가 생성되는 곳(즉, '엣지')에서 데이터를 처리하고 분석하는 기술입니다. 클라우드에 의존하지 않고 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

  • 🔍 자율주행차: 자율주행차는 AI 기술을 활용해 스스로 주행할 수 있는 자동차를 의미합니다. 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 안전하게 이동할 수 있도록 설계되어 있습니다.

  • 🔍 AI 에이전트: AI 에이전트는 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 AI 시스템을 지칭합니다. 고객 서비스 등 여러 분야에서 사용되며, 효과적인 의사결정을 통해 업무를 수행합니다.

  • 🔍 엣지 케이스 (edge case): 엣지 케이스는 일반적인 상황을 벗어나는 특수한 경우를 의미합니다. 자율주행차와 같은 AI 시스템이 올바르게 작동하기 어렵게 만드는 예외적인 상황을 포함합니다.

출처 문서