Google의 '피지컬 AGI'는 전구를 끼울 수 있다 — 그런데 왜 안전성이 더 큰 이슈인가
Google DeepMind은 인간형 로봇이 선반 정리 같은 복잡한 물리적 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 하는 멀티 모델 시스템 Gemini Robotics 2를 공개했다. 이는 AI가 비정형 환경에서 하드웨어를 제어하는 '피지컬 AGI'를 향한 주요 행보로, 디지털 오류를 넘어선 새로운 안전 위험을 불러온다.
구글 딥마인드는 Gemini Robotics 2를 출시했다. 이는 추론을 위한 VLM과 두 개의 VLA 모델을 결합하여 명령을 로봇의 물리적 움직임으로 변환하는 업그레이드된 시스템이다. 이 시스템은 아폴로 2 로봇이 선반을 정리하는 것과 같은 자율 기능을 성공적으로 시연했으며, 텔레오퍼레이션 및 시뮬레이션의 훈련 데이터를 활용했다. 이번 출시는 하드웨어를 위한 AI OS를 구축하여 '물리적 AGI' 분야에서 선두를 차지하려는 구글의 전략을 강조하며, 앤트로픽(Anthropic) 및 오픈AI(OpenAI)와 같은 경쟁업체의 텍스트 기반 접근 방식과 차별화되는 로봇 공학에 중점을 둔 전략을 강조했다. 그러나 AI 모델에 물리적 에이전시를 부여하면 예측할 수 없는 행동과 관련된 새로운 안전 문제가 제기되며, 구글은 로봇 제어 시스템에서 유해한 결과를 테스트하기 위해 Asimov-Agentic 벤치마크를 도입했다.