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  • 딥마인드 VLA 모델, 벤츠 공장서 성공률 96%

    딥마인드 VLA 모델, 벤츠 공장서 성공률 96%

    3줄 요약

    • 로봇 AI는 지시를 이해해 계획을 세우는 VLM과 실제 동작을 만드는 VLA, 두 층으로 나뉜다. 구글 딥마인드의 Gemini Robotics 2.5는 이 중 동작을 맡는 VLA다.
    • 실험실에서는 이전 버전보다 성공률 30~100%, 속도 20~30%가 올랐고, 메르세데스-벤츠 공장의 부품 키팅 작업에서는 성공률 96%를 기록했다.
    • 로봇을 속여 위험한 행동을 유도하는 프롬프트 1,500개짜리 공개 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak가 허깅페이스에 올라와, 누구나 자기 모델의 안전성을 시험할 수 있다.

    다섯 손가락 로봇 손이 리본 매듭을 묶었다. 구글 딥마인드가 Gemini Robotics 2.5를 얹은 앱트로닉(Apptronik)의 휴머노이드 Apollo 2로 이 장면을 공개했다고 아스테크니카가 전했다. 리본처럼 모양이 계속 바뀌는 물체는 로봇이 다루기 가장 까다로운 대상으로 꼽힌다. 시연 소재로 리본을 고른 이유가 짐작된다.

    그래도 이 영상에서 눈여겨볼 건 손재주보다 구조다. 사람이 던진 말 한 문장이 모터 움직임으로 바뀌기까지, 성격이 다른 모델 두 개가 차례로 일한다. 숫자도 분명 좋아졌다. 하지만 공장 성공률 96%는 사람 작업자를 바로 대신할 수준이 아니고, 모델은 클라우드에서 돌며, 공개 영상은 2배속이다. 시연을 볼 때 이 세 가지는 같이 기억해 둘 만하다.

    계획은 VLM, 동작은 VLA…로봇 AI는 두 층으로 일한다

    딥마인드의 피지컬 AI 플랫폼에는 사용자 입력과 로봇 동작 사이에 여러 계산 층이 있다. 그중 중심은 둘.

    • VLM(비전-언어 모델) — Gemini Robotics-ER: ER은 Embodied Reasoning(체화 추론)의 약자. 사용자의 지시를 받아 카메라의 실시간 영상을 보면서, 로봇이 그 일을 어떤 순서로 해낼지 계획을 짠다.
    • VLA(비전-언어-행동 모델) — Gemini Robotics 2.5: 짜인 계획을 실제 동작으로 옮긴다. 액추에이터(관절을 움직이는 모터 같은 구동 장치)를 어떻게 움직일지 만들어내는 단계다. 2.5라는 버전 번호도 이 층에 붙은 것이다.

    VLM이 “무엇을 할지” 정하는 두뇌라면, VLA는 그 결정을 근육 신호로 바꿔 내려보내는 신경계 쪽에 가깝다.

    층을 나눠 두는 데는 분명한 이점이 있다. 각 층을 따로 고치고, 따로 평가할 수 있다는 것. 이번에 버전이 오른 쪽은 동작을 맡는 VLA다. 안전 시험에서 계획 쪽 ER 모델의 단독 점수가 따로 나온 것도 이 분리 구조 덕분일 가능성이 크다.

    2.5에서 특히 나아졌다는 영역은 손재주(dexterity)가 많이 드는 작업이다. 집게로 음식 담기, 실험실에서 쓰는 피펫 다루기 같은 일을 포함해, 딥마인드는 200개 넘는 작업으로 모델을 평가했다.

    실험실 30~100%, 공장 96%…범용 로봇이 치르는 값

    로봇 AI 발표엔 숫자가 쏟아진다. 문제는 그 숫자마다 잰 곳이 다르다는 점이다. Gemini Robotics 2.5의 주요 수치를 측정 조건별로 나눠 보면 이렇다.

    측정 항목 결과 측정 조건
    작업 성공률 이전 버전 대비 30~100% 높음 실험실 테스트
    작업 속도 이전 버전 대비 20~30% 빠름 실험실 테스트
    자동차 부품 키팅 성공률 96% 메르세데스-벤츠 유럽 공장 몇 곳, Apollo 2 휴머노이드
    안전한 작업 완료 33% 더 자주 경로에 장애물이 있을 때
    작업 성공률 43% 상승 경로에 사람이 있을 때
    탈옥 안전 수준 98.8%(Argon 포함) / 73.5%(Gemini Robotics ER 2 단독) ASIMOV-Jailbreak 벤치마크

    키팅은 조립 라인에 들어갈 부품을 한 세트씩 골라 담는 작업이다. 96%면 기존 로봇 AI 기준으로는 높은 성적. 그런데 같은 반복 작업을 사람이 하면 사실상 매번 성공한다. 딥마인드 디렉터 카니슈카 라오(Kanishka Rao)는 남은 4%를 메우는 일을 “가파른 길”이라고 불렀다.

    정해진 몇 가지 작업만 하는 공장 로봇은 이미 수십 년째 쓰이고 있다. 사람이 하나하나 직접 프로그래밍하는 방식이다. Gemini Robotics는 그 길로 가지 않는다. 노리는 건 거의 모든 일을 처리하는 범용 로봇. 딥마인드 로보틱스 총괄 캐롤리나 파라다(Carolina Parada)는 이 선택을 이렇게 설명했다.

    “범용성을 희생하고 특정 용도에서 아주 잘할 수도 있다. 아니면 범용성 축을 밀어붙이되, 모든 용도에서 99.9까지는 못 갈 수도 있다.”

    • 특화형: 정해진 작업만 프로그래밍한다. 정확도는 높지만, 작업이 바뀌면 다시 짜야 한다.
    • 범용형: 처음 보는 작업과 환경에도 대응한다. 그 대가로 특정 작업에서는 특화형만큼의 정확도에 닿기 어렵다.

    96%는 “사람을 대체했다”가 아니라 “범용형이 현장에서 여기까지 왔다”는 지표로 읽어야 정확하다. 100번에 4번 실수하는 작업자를 그대로 라인에 세우기는 어렵다. 사람 자리를 곧장 넘겨받는다고 보기엔 아직 이른 숫자다.

    디지털 트윈으로 데이터는 늘렸지만 클라우드 지연은 남았다

    생성형 AI의 성능은 학습 데이터 양이 좌우한다. 텍스트 챗봇은 공개 인터넷 거의 전부를 먹고 컸다. 로봇이 배울 ‘물리 데이터’는 사정이 전혀 다르다. 물건을 집고, 놓고, 미끄러뜨리는 순간의 기록은 인터넷에 글처럼 널려 있지 않다.

    로봇 학습 데이터를 구하는 길은 크게 두 가지다.

    • 텔레오퍼레이션: 사람이 원격으로 로봇을 조종해 시범을 보이고, 그 동작을 기록한다. 로봇에게 가장 좋은 학습 데이터로 꼽히지만, 사람이 들인 시간만큼만 쌓인다.
    • 시뮬레이션(디지털 트윈): 실제 카메라 데이터를 바탕으로 가상 환경을 만들고, 조건을 바꿔 가며 연습 시나리오를 대량으로 뽑아낸다.

    딥마인드는 Gemini 4 Argon으로 ‘시뮬레이션 엔진’을 만들어, 실제 카메라 데이터에서 연습 시나리오 변형 수천 개를 뽑아냈다. 이 디지털 트윈 덕분에 Gemini Robotics 2.5가 새 작업과 환경에 더 빨리 일반화했다는 게 딥마인드의 설명이다.

    실제 데이터도 버리지 않았다. 딥마인드는 합성 데이터에 기존 시범 데이터를 섞어, 모델이 현실에서 붕 뜨지 않도록 붙잡아 뒀다. Argon에게는 역할이 하나 더 있다. 시뮬레이션과 실제 로봇 양쪽에서 실패를 분석하고 개선 방법을 제안하는 일이다.

    걸리는 건 속도다. Argon의 분석은 실시간으로 돌지 않는다. Gemini 같은 프런티어 모델은 토큰을 처리하는 데 시간이 걸리는데, 로봇은 긴 멈춤 없이 움직여야 한다. 둘의 박자가 맞지 않는 셈이다.

    VLA라고 번개처럼 빠른 것도 아니다. 구글은 로봇 본체에서 도는 임베디드 모델을 실험해 왔지만, 2.5 버전은 클라우드 서버에서 실행된다. 정확도와 속도가 올라갔어도 서버를 오가는 지연은 그대로 남는다. 공개된 시연 영상 역시 로봇이 사람처럼 보이도록 2배속으로 편집됐다. 영상 속 손놀림이 실제보다 두 배 빠르게 보인다는 뜻이다.

    • 클라우드 실행: 큰 모델을 쓸 수 있다. 대신 통신 지연이 생기고 네트워크에 기대야 한다.
    • 임베디드(온디바이스) 실행: 지연이 줄고, 연결이 끊겨도 움직일 수 있다. 대신 로봇에 실을 수 있는 연산 능력이 모델 크기를 묶어 둔다.

    2.5는 앞쪽을 택했다. 큰 모델을 쓰는 대가로 통신 지연을 떠안은 구조.

    ASIMOV-Jailbreak는 로봇의 ‘착각’까지 시험한다

    실험실 밖으로 나온 로봇의 실패는 곧 옆에 선 사람의 위험이 된다. Gemini Robotics 2.5가 위험을 피하는 방식은 추론 시점 추론(inference-time reasoning)이다. 학습이 끝난 뒤, 실제로 움직이는 바로 그 순간에 상황을 다시 따져본다는 뜻. 경로에 뭔가 끼어들면 완전히 멈추거나, 안전해질 때까지 기다린다. 앞 표에 나온 33%, 43% 개선이 이 기능에서 나온 결과다.

    물리 AI의 안전성을 시험하는 업계 공통 방법은 아직 없다. 딥마인드가 내놓은 오픈소스 데이터베이스 ASIMOV-Jailbreak가 노리는 자리가 바로 그 기준이다.

    • 구성: 로봇 AI가 위험한 행동을 하도록 속이는 프롬프트 1,500개
    • 예시: 물건을 가방에 담은 뒤, 로봇이 다루기엔 너무 섬세한 잠금장치로 닫으라는 지시
    • 올바른 반응: 수행할 수 없는 작업으로 보고 거절
    • 위험한 반응: 그대로 진행하다 용기를 잘못 닫음

    챗봇 탈옥은 금지된 답변을 끌어내는 일이다. 로봇 탈옥에는 하나가 더 붙는다. 능력 밖의 행동을 밀어붙이게 만드는 것. 위 예시에서 위험은 악의적인 명령이 아니라, 로봇이 ‘할 수 있다’고 착각하고 그대로 진행하는 데서 생긴다. 로봇 안전을 “나쁜 명령 거절”보다 넓게 잡아야 하는 이유가 여기 있다.

    점수 차이도 크다. Argon을 루프에 넣으면 탈옥 안전 수준 98.8%, Gemini Robotics ER 2만 쓰면 73.5%였다. 계획 단계 위에서 더 큰 모델이 판단을 한 번 더 거칠수록 안전 점수가 오른다는 얘기다. 걸림돌은 앞에서 본 그 문제, Argon은 실시간으로 돌지 않는다는 점이다. 안전 점검과 반응 속도를 함께 잡는 일이 딥마인드의 다음 숙제가 될 공산이 크다.

    모델은 파트너사 전용, 데이터셋은 허깅페이스에 공개

    한국 사용자에게 당장 달라지는 부분은 누구냐에 따라 크게 갈린다.

    • 일반 사용자: Gemini Robotics 2.5는 일반 공개 모델이 아니다. 애자일 로보츠(Agile Robots), 앱트로닉, 보스턴 다이내믹스 같은 구글의 로봇 파트너사에만 제공된다. 개인이나 일반 기업이 이 모델을 직접 써볼 공식 경로는 없다.
    • 로봇·AI 개발자와 연구자: 변화가 가장 직접적인 쪽이다. ASIMOV 전체 데이터셋이 허깅페이스에 공개돼 있어, 체화 AI(embodied AI)를 만드는 국내 팀도 내려받아 자기 모델의 안전성을 분석할 수 있다. 로봇 제어용 언어 모델이나 작업 계획 모델을 만들고 있다면, 1,500개 프롬프트에 대한 거절과 진행 비율부터 재 보는 게 출발점이다. 모델은 못 써도 시험지는 받을 수 있는 셈.
    • 제조 현장(추측): 96% 성공률과 클라우드 지연을 감안하면, 범용 휴머노이드가 국내 공장 라인에 사람 대신 곧장 들어가기보다는 실패해도 피해가 작은 보조 공정부터 시험될 가능성이 커 보인다.

    데이터셋은 이 순서로 찾으면 된다(PC 웹 브라우저 기준).

    1. 허깅페이스 사이트 접속 → 상단 검색창에 “ASIMOV” 입력 → 검색 결과의 Datasets 항목에서 딥마인드가 올린 데이터셋 선택 (정확한 저장소 이름은 확인 필요)
    2. 데이터셋 페이지 → Dataset card 탭에서 구성과 채점 방식 설명 확인
    3. Files and versions 탭 → 파일 형식과 용량 확인 후 내려받기
    4. Dataset card 상단의 License 표기 → 연구용 외에 상업적 이용이 가능한지 먼저 확인

    회사 제품 개발에 쓸 생각이라면 마지막 단계는 건너뛰지 말 것. 연구용으로 받은 데이터가 상업용으로 막혀 있으면 나중에 손이 더 간다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • Gemini Robotics 2.5는 동작을 생성하는 VLA 모델이고, 계획은 VLM인 Gemini Robotics-ER이 맡는다.
    • 200개 넘는 작업으로 평가했고, 실험실 기준 이전 버전보다 성공률 30~100%, 속도 20~30%가 개선됐다.
    • 메르세데스-벤츠의 유럽 공장 몇 곳에서 Apollo 2가 부품 키팅 성공률 96%를 기록했다.
    • 2.5 버전은 클라우드 서버에서 실행되며, 시연 영상은 2배속 편집본이다.
    • ASIMOV-Jailbreak는 프롬프트 1,500개로 구성된 오픈소스 데이터베이스이며, ASIMOV 전체 데이터셋이 허깅페이스에 공개돼 있다.
    • 모델은 일반 공개가 아니며 애자일 로보츠, 앱트로닉, 보스턴 다이내믹스 등 파트너사가 쓰고 있다.

    아직 불확실한 것

    • 일반 공개 시점과 이용 조건
    • 이전 버전의 기준 성공률(30~100% 개선의 출발점)
    • 클라우드 실행 시 실제 응답 지연 수치
    • 임베디드(온디바이스) 버전의 출시 여부와 성능
    • 공장에서 실패한 4%의 유형과 원인
    • 공장 밖 환경(가정, 물류 등)에서의 성공률
    • 다른 회사 로봇 모델의 ASIMOV-Jailbreak 점수

    로봇 AI 발표 숫자를 볼 때 따질 다섯 가지

    1. 측정 장소: 실험실 수치인지 실제 현장 수치인지부터 본다. Gemini Robotics 2.5도 실험실 개선율과 공장 성공률이 따로 나왔다.
    2. 상대값과 절대값: “이전 대비 몇 % 향상”은 출발점을 모르면 실제 수준을 가늠하기 어렵다. 절대 성공률이 함께 나왔는지 확인할 것.
    3. 범용인가 특화인가: 한 작업에서 99%를 내는 로봇과 200개 작업을 두루 하는 로봇의 숫자는 같은 저울에 올릴 수 없다.
    4. 실행 위치와 영상 속도: 모델이 클라우드에서 도는지 로봇 안에서 도는지, 시연 영상이 배속 편집됐는지 따진다.
    5. 안전 평가의 공개 여부: 회사 자체 기준인지, ASIMOV-Jailbreak처럼 누구나 재현할 수 있는 공개 벤치마크인지 본다.

    Gemini Robotics 2.5를 이 다섯 가지에 대입하면 그림이 선명해진다. 실험실 수치와 공장 수치가 따로 있고, 30~100% 개선의 출발점은 나오지 않았다. 200개 넘는 작업을 다루는 범용형이고, 클라우드에서 돌며, 시연 영상은 2배속. 안전 평가만큼은 누구나 재현할 수 있는 공개 벤치마크로 나왔다. “사람 수준에 가까워졌다”는 문장에는 늘 이런 조건이 붙는다. 리본 매듭 영상도 이 조건을 알고 다시 보면 꽤 다르게 보인다.

    출처: Ars Technica

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  • 구글 제미나이4 아르곤, 사이버 방어자에게만 선공개

    구글 제미나이4 아르곤, 사이버 방어자에게만 선공개

    3줄 요약

    • 구글이 차세대 프런티어 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 공개했지만, 처음에는 ‘신뢰받는 사이버 방어자’ 집단만 쓸 수 있게 했다.
    • 구글은 소프트웨어 엔지니어링·법률·금융·사이버 방어에서 최상위 성능을 낸다고 주장한다. 오픈AI·앤트로픽 모델보다 낫다는 벤치마크 차트도 함께 내놨다.
    • 더 넓게 풀기 전에 오용·프롬프트 인젝션을 막는 장치와 정렬 이탈 모니터링을 강화한다는 방침이다. 발표는 오픈AI 데브데이 바로 다음 날 나왔다.

    새 프런티어 모델을 내놓으면서 구글은 쓸 사람부터 추렸다. 모델 이름은 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon). 당분간은 구글이 직접 고른 ‘신뢰받는 사이버 방어자(trusted cyber defenders)’ 집단만 이 모델을 쓴다. 경쟁사를 앞선다는 성능 자랑, 그리고 접근 제한. 방향이 다른 두 메시지가 한 발표에 함께 담겼다는 점이 이번 뉴스의 핵심이다.

    구글이 내세운 강점, 짧은 답변보다 긴 실무 작업

    발표자는 코라이 카부쿠오글루였다. 구글의 최고 AI 아키텍트이자 구글 딥마인드 수석부사장(SVP)이다. 그가 아르곤의 무대로 꼽은 건 실제 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융 같은 기업 지식 업무, 사이버 보안 방어였다. 이런 복잡한 워크플로에서 “프런티어 성능”을 낸다는 게 구글의 주장이다. 질문 하나에 잘 답하는 능력보다, 길게 이어지는 실무를 끝까지 밀고 가는 능력을 전면에 세운 셈이다.

    구글 안에서는 이미 돌아가고 있는 모델이다. 카부쿠오글루는 아르곤이 구글의 “내부 워크플로”에 투입돼 대규모 코드베이스 마이그레이션 같은 작업을 거들었다고 소개했다. 레거시 코드를 통째로 옮기는 일이 얼마나 지루하고 위험한지 겪어본 개발자라면, 구글이 왜 하필 이 사례를 골랐는지 짐작이 갈 것이다.

    • 모델명: Gemini 4 Argon(제미나이 4 아르곤)
    • 강점으로 내세운 분야: 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융 지식 업무, 사이버 보안 방어
    • 구글 내부 활용 사례: 대규모 코드베이스 마이그레이션
    • 비교 대상: 오픈AI·앤트로픽의 경쟁 모델

    구글은 여러 벤치마크에서 오픈AI와 앤트로픽 모델을 앞선다는 대형 비교 차트도 내놨다. 이번 주 초 X에서는 이 모델의 것으로 보이는 벤치마크 유출 자료가 돌며 AI 커뮤니티가 들썩였다. 소문으로만 돌던 모델이 이번에 정식으로 모습을 드러낸 것이다. 차트를 읽을 때 붙여야 할 단서가 하나 있다. 어떤 항목을 넣을지는 구글이 직접 골랐다. 제3자 검증은 모델이 더 넓게 풀린 뒤에야 가능하다. 지금으로선 ‘구글이 그렇게 주장한다’는 수준에서 받아들이는 게 맞다.

    넓게 풀기 전 조건은 정렬 검증과 세 가지 안전장치

    성능 수치보다 눈길이 가는 건 모델을 푸는 순서다. 카부쿠오글루는 “접근 범위를 점진적으로 넓혀 가는 동안 미국 정부의 자발적인 출시 전 모델 접근 절차에 적극 참여하고 있다”고 밝혔다. 미국 정부가 출시 전 모델을 먼저 들여다보는 절차가 있고, 구글이 의무가 아닌 자발적 참여 형태로 여기에 들어가 있다는 얘기다. 이 절차가 구체적으로 어떻게 돌아가는지는 원문에 나오지 않는다.

    제한 공개의 목적은 정렬 검증이다. 모델이 의도에서 벗어난(misaligned) 방향으로 움직이지 않는지 먼저 확인하려는 것이라고 더버지는 전했다. 구글이 더 넓은 공개에 앞서 강화하겠다며 꼽은 ‘핵심 프런티어 안전장치’는 세 가지다.

    • 오용(misuse) 방어
    • 프롬프트 인젝션 공격 방어
    • 정렬 이탈(misalignment) 모니터링

    보안 방어에 강하다고 내세운 모델이 첫 사용자로 방어자를 고른 건 앞뒤가 맞는 선택으로 보인다. 취약점을 찾아 고치는 능력은 뒤집으면 그대로 공격 능력이 된다. 방어하는 쪽 손에 먼저 쥐여주고 반응을 살피겠다는 계산으로 읽힌다. 이 대목은 구글이 밝힌 이유가 아니다. 발표 내용을 바탕으로 한 해석이라는 점은 감안하자.

    오픈AI 데브데이 하루 뒤 발표, 같은 주 멈춘 GPT-6.1 아스트라

    발표 시점도 짚어둘 만하다. 아르곤은 오픈AI가 화려한 데브데이 행사에서 AI 에이전트 닷츠(Dots)와 GPT-6.1 솔(Sol) 모델을 내놓은 지 하루 만에 나왔다. 카부쿠오글루가 8월 딥마인드의 새 수장으로 임명된 지 얼마 안 된 때이기도 하다. 오픈AI는 같은 주, 원래 내놓으려던 GPT-6.1 아스트라(Astra)를 안전 우려 때문에 출시하지 않겠다고 밝혔다. 구글은 제한 공개, 오픈AI는 출시 철회. 방식은 달랐지만 두 회사가 같은 주에 ‘안전’을 이유로 문턱을 높인 모델을 하나씩 내보인 셈이다.

    회사 모델·제품 이번 주 상황
    구글 제미나이 4 아르곤 공개. 신뢰받는 사이버 방어자에게 먼저 제한적으로 제공
    오픈AI GPT-6.1 솔(Sol) 데브데이에서 출시
    오픈AI 닷츠(Dots) 데브데이에서 출시한 AI 에이전트
    오픈AI GPT-6.1 아스트라(Astra) 안전 우려로 출시 계획 철회

    국내 개발자에게 먼저 닿는 건 모델이 아니라 안전장치 목록

    일반 사용자 입장에서 당장 달라지는 건 없다. 지금 아르곤에 닿는 길은 ‘신뢰받는 사이버 방어자’ 집단 하나뿐이다. 개인이나 개발자가 따로 접근을 요청하는 경로는 원문 어디에도 소개되지 않았다.

    이 방어자 명단에 국내 보안 기업이나 기관이 들어가는지도 알려진 바 없다. 구글이 미국 정부의 출시 전 접근 절차를 함께 언급한 걸 보면, 초기 대상이 미국 파트너 위주일 거라고 짐작해볼 여지는 있다. 어디까지나 정황에서 나온 추측이다.

    실무자에게 쓸모 있는 정보는 오히려 구글이 꼽은 안전장치 목록 쪽이다. 사내 시스템에 LLM 에이전트를 붙이고 있는 조직이라면 프롬프트 인젝션은 이미 남의 얘기가 아니다. 모델을 만드는 회사가 이 방어를 더 넓은 공개의 전제 조건으로 내걸었다. 모델을 가져다 쓰는 쪽도 입력 검증과 권한 분리를 설계 단계에서부터 챙기라는 신호로 받아들이는 편이 낫다.

    • (추측) 레거시 시스템을 옮기는 작업이 많은 조직이라면, 구글이 든 코드베이스 마이그레이션 사례가 나중에 도입을 검토할 때 참고가 될 만하다
    • (추측) 법률·금융은 구글이 직접 겨냥한 분야다. 이쪽 업무용 AI 도구 경쟁은 한층 치열해질 것으로 보인다
    • (확인됨) 구글은 오용과 프롬프트 인젝션을 막는 장치를 더 넓게 풀기 위한 전제 조건으로 밝혔다

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 구글이 차세대 프런티어 모델 제미나이 4 아르곤을 공개했다
    • 처음에는 신뢰받는 사이버 방어자 집단만 쓸 수 있다
    • 구글은 미국 정부의 자발적인 출시 전 모델 접근 절차에 참여하고 있다
    • 아르곤은 이미 구글 내부 워크플로에 쓰이고 있고, 대규모 코드베이스 마이그레이션을 도왔다
    • 더 넓게 풀기 전에 오용·프롬프트 인젝션을 막는 장치와 정렬 이탈 모니터링을 강화한다
    • 발표는 오픈AI 데브데이 다음 날 나왔다

    아직 불확실한 것

    • 일반 사용자와 개발자에게 언제 열릴지, 한국이 초기 제공 지역에 들어갈지
    • 신뢰받는 사이버 방어자를 고르는 기준과 규모
    • 구글 벤치마크 차트 속 수치를 제3자가 검증했는지
    • 이번 주 초 X에 돌았던 유출 벤치마크가 실제 발표 내용과 얼마나 맞는지

    다음 확대 발표 때 따져볼 것, 안전장치를 얼마나 구체적으로 밝히나

    이번 발표에서 벤치마크 차트는 조연에 가까웠다. 구글은 경쟁사를 앞선다는 차트를 내밀면서도 접근 제한과 안전장치 얘기를 앞세웠다. 오픈AI는 같은 주에 모델 하나를 안전 문제로 접었다. 프런티어 모델 경쟁의 축이 ‘얼마나 똑똑한가’에서 ‘얼마나 통제된 상태로 내놓느냐’로 옮겨가고 있다는 신호로 볼 만하다. 다만 한 주 사이 두 회사에서 나온 사례 두 건이다. 이것만으로 업계 전체의 추세라고 못 박기는 이르다.

    개발자라면 아르곤이 언제 풀리느냐보다 어떤 조건으로 풀리느냐를 지켜보는 편이 실용적이다. 사이버 방어자들과 먼저 써보며 얻는 결과가 공개 범위와 속도를 가를 가능성이 크다. 다음에 사용 범위를 넓힌다는 발표가 나오면 안전장치를 얼마나 구체적으로 설명하는지부터 확인하면 된다. 오용 방어, 프롬프트 인젝션 방어, 정렬 이탈 모니터링. 구글이 이번에 스스로 꺼낸 세 항목이 그대로 점검표다.

    출처: The Verge

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    AI 연구자 인터뷰 12편 “멸종 확률 최소 10%”

    3줄 요약

    • 비영리단체라고 스스로를 소개하는 팰리세이드 리서치가 AI 연구자 인터뷰 12편을 frominside.ai에 공개했다. 인터뷰 대상에는 오픈AI·구글·앤트로픽 전·현직자가 들어 있다.
    • 오픈AI와 구글 딥마인드에서 일했던 제프리 어빙은 인류가 멸종할 가능성을 ‘동전 던지기’에 비유했다. 구글 딥마인드의 닐 난다는 그 확률을 최소 10%로 봤다.
    • 경고 수위는 높지만 영상들이 한 가지 해법으로 모이지는 않았다. 발언자가 스스로 이해충돌을 인정하는 장면도 담겼다.

    “인류가 멸종할 확률은 내가 보기에 동전 던지기 정도다.” 오픈AI와 구글 딥마인드에서 일했던 제프리 어빙이 새로 공개된 인터뷰에서 남긴 말이다. 문장만 떼어 놓으면 흔한 종말론과 다를 게 없다. 무게는 말한 사람에게서 나온다. 바깥에서 AI를 비판해 온 논객이 아니라 AI를 직접 만들어 온 연구자다.

    오픈AI·구글·앤트로픽 전·현직자 인터뷰 12편, frominside.ai에 공개

    영상을 모아 올린 곳은 팰리세이드 리서치. AI의 역량과 동기를 연구하는 비영리단체라고 자신을 소개하는 조직이다. 이들이 frominside.ai라는 사이트에 AI 연구자 인터뷰 12편을 공개했다. 인터뷰 대상에는 오픈AI, 구글, 앤트로픽의 현직자와 전직자가 함께 들어 있다. 사이트 이름부터 ‘안에서 본 이야기’라는 점을 앞세웠다.

    어빙만 이런 경고를 한 게 아니다. 여러 연구자가 같은 쪽을 가리켰다. 구글 딥마인드 연구과학자 닐 난다는 AI가 인류를 멸종시킬 확률을 “최소 10%”로 잡았고, 스스로 “터무니없이 높은 수치”라고 했다. 어빙은 전직자고, 난다는 지금도 구글 딥마인드에 있는 현직자다.

    경고 수위가 가장 높은 사람은 전 오픈AI 연구원 대니얼 코코타일로다. 그는 초지능 AI가 “사실상 신과 같은 힘”을 갖게 된다고 본다. 걸리는 건 통제다. “불행히도 우리는 그것을 통제하는 법을 전혀 모르고, 그래서 아마 아무도 통제하지 못할 것”이라는 게 코코타일로의 주장이다. 결론에서도 물러서지 않았다. “들리는 그대로 위험하며, 일어나도록 둬서는 안 된다.”

    연구자 소속(원문 기준) 핵심 발언
    제프리 어빙 전 오픈AI·구글 딥마인드 인류 멸종 확률은 ‘동전 던지기’ 수준
    닐 난다 구글 딥마인드 연구과학자 멸종 확률 ‘최소 10%’, “터무니없이 높다”
    대니얼 코코타일로 전 오픈AI 연구원 초지능은 ‘신과 같은 힘’, 통제하는 법을 모른다
    메리 퐁 구글 연구소에서 돈을 받으니 내 말을 의심해야 한다

    “내 말을 의심하라”와 “내가 그만둬도 개발은 멈추지 않는다”

    사이트에는 인터뷰 전편 말고도 편집 영상이 올라와 있다. 비슷한 주제에 대한 여러 사람의 발언을 한데 묶은 영상이다. 주제 목록에는 ‘이 모든 게 과장이나 마케팅 아닌가’, ‘그토록 위험하다고 믿으면서 왜 그 일을 하는가’ 같은 질문이 있다. 비판하는 쪽이 먼저 던질 법한 질문을 제작 측이 직접 골라 올려 둔 셈이다.

    답변 가운데 가장 솔직한 건 구글 소속 메리 퐁의 말이다. “나는 연구소에서 돈을 받고 있으니 내 말을 반드시 의심해야 한다고 생각한다.” 위험을 경고하는 사람이 바로 그 위험을 만드는 회사에서 급여를 받는 구조. 누가 지적하기도 전에 퐁이 먼저 그 모순을 꺼냈다.

    난다는 연구를 이어 가는 이유를 “내 일이 이런 실존적 위험을 직접 줄이고 있다고 믿지 않았다면 그만뒀을 것”이라고 설명했다. 그러고는 “내가 그만둔다고 이 회사들이 시스템 만들기를 멈추지는 않는다”고 덧붙였다. 어차피 개발이 멈추지 않을 바에는 안에 남아 위험을 줄이는 편이 낫다는 논리로 읽힌다. 다만 그 일이 위험을 실제로 얼마나 줄이는지는 원문에 구체적으로 나오지 않는다. 이 논리가 설득력을 가지려면 바로 그 부분이 채워져야 한다.

    ‘동전 던지기’와 ‘최소 10%’, 경고는 같아도 숫자와 해법은 엇갈린다

    메시지가 새로운 건 아니다. 최근 다른 이들이 내놓은 이른바 ‘두머(doomer)’식 경고와 궤를 같이한다. 달라진 건 출처다. 이번에는 AI를 개발하는 업계 안쪽 사람들이 같은 경고를 직접 했다.

    난다와 어빙의 발언이 소개된 것도 이번이 처음은 아니다. 더버지는 앞서 ‘AI 안전’ 커뮤니티를 다룬 기사에서 두 사람의 말을 전한 적이 있다. 당시 기사가 짚은 건 이 용어가 정확히 무엇을 뜻하는지, 누가 무엇을 해야 하는지 규정하기 어렵다는 점이었다. 이번 영상도 그 문제를 풀지 못했다. 일관된 해법은 여전히 없다는 평가다.

    확률 수치가 사람마다 다르다는 점도 짚어 둘 필요가 있다. 어빙의 ‘동전 던지기’와 난다의 ‘최소 10%’는 모두 개인 견해로 나왔고, 어떻게 계산했는지는 원문에 없다. 난다가 ‘최소’라는 단서를 붙였으니 두 발언이 정면으로 부딪친다고 보긴 어렵다. 그런데도 구글 딥마인드를 거쳤거나 지금 몸담은 두 사람의 표현이 이만큼 벌어진다. 위험이 얼마나 큰지를 두고 업계 안에서도 합의가 없다는 방증으로 볼 수 있다.

    • 발언자는 외부 비평가가 아니라 AI 개발 조직의 전·현직 연구자다.
    • 멸종 확률 추정치는 개인 견해이며 사람마다 편차가 크다. 산출 근거는 원문에 나오지 않는다.
    • 경고의 강도에 비해 구체적인 대응책은 정리되지 않았다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 팰리세이드 리서치가 AI 연구자 인터뷰 12편을 모아 frominside.ai에 공개했다.
    • 인터뷰 대상에 오픈AI·구글·앤트로픽 전·현직자가 들어 있다.
    • 어빙은 멸종 확률을 동전 던지기에 비유했고, 난다는 최소 10%라고 말했다.
    • 코코타일로는 초지능을 통제하는 법을 모른다고 말했다. 퐁은 자신이 연구소에서 급여를 받는다며 자기 말을 의심하라고 했다.
    • 사이트는 인터뷰 전편과 주제별 편집 영상을 함께 제공한다.

    아직 불확실한 것

    • 원문에 이름이 나온 연구자는 4명뿐이다. 나머지 참여자가 누구이고 어디 소속인지는 확인되지 않는다.
    • 앤트로픽 소속 인터뷰이가 누구이며 무슨 말을 했는지는 원문에 없다.
    • 멸종 확률 추정치를 무엇을 근거로, 어떤 방법으로 냈는지 알려지지 않았다.
    • 팰리세이드 리서치가 인터뷰 대상을 어떤 기준으로 골랐는지, 자금은 어디서 나오는지 원문은 다루지 않는다.
    • 오픈AI·구글·앤트로픽이 이 영상에 어떤 입장을 냈는지도 전해지지 않았다.

    국내에서 쓰는 오픈AI·구글·앤트로픽 서비스, 당장 바뀌는 건 없다

    오픈AI·구글·앤트로픽의 AI 서비스는 국내에서도 업무와 일상에 널리 쓰인다. 이번 경고는 그 서비스를 만든 조직 안쪽에서 나왔다. 국내 이용자와 상관없는 이야기로 넘기기 어려운 이유다. 그렇다고 영상이 공개됐다고 해서 서비스 기능이나 이용 방식이 당장 바뀌지는 않는다. 원문에도 제품 변화에 관한 언급은 없다.

    필자가 보기에 실제로 달라지는 건 이런 경고를 받아들이는 방식이다. 추측이지만, 전편보다 발언 일부만 잘라낸 클립이 먼저 퍼질 가능성이 크다. ‘멸종 확률 최소 10%’ 같은 숫자는 앞뒤 맥락 없이 돌기 쉽다. 전편을 확인하고 발언자의 소속과 이해관계까지 따져 봐야 오해가 적다. 사이트가 ‘과장이나 마케팅 아닌가’를 스스로 주제로 올려 둔 것도, 퐁이 자기 말을 의심하라고 한 것도 같은 맥락이다.

    국내에서 AI를 개발하는 연구자라면 난다의 논리를 참고할 만하다. 그 선택에 동의하든 않든, 자기 일이 위험을 줄이는지 키우는지 묻는 질문은 국내 개발 현장에도 유효해 보인다. 이 대목은 원문이 아닌 필자의 해석이다.

    출처: The Verge

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