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[IT뉴스][사이언스얼라이브2025] AI는 어디까지 왔나...연구자들이 말한 '되는 것'과 '안 되는 것'

온카뱅크관리자

2025-12-12 11:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="55KAj6GhLR">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a92ce9d280628b2f0336bceef27a6519adc9ca1f695066c0ca5dc15c27719614" dmcf-pid="119cAPHlRM" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="11일 대전 기초과학연구원(IBS) 과학문화센터에서 열린 '2025 사이언스얼라이브' 핫&amp;딥 섹션 'AI시대 과학 현장' 딥토크에서 허무영 IBS 책임기술원이 발언하고 있다. 이병구 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/12/dongascience/20251212111151215migk.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="ZCH683Eone" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/12/dongascience/20251212111151215migk.jpg" width="658"></p>
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            11일 대전 기초과학연구원(IBS) 과학문화센터에서 열린 '2025 사이언스얼라이브' 핫&amp;딥 섹션 'AI시대 과학 현장' 딥토크에서 허무영 IBS 책임기술원이 발언하고 있다. 이병구 기자
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          <p contents-hash="bac1944e98faf1f632462b57a44034756226e10b28702a73951dd344afb3ee71" dmcf-pid="tt2kcQXSRx" dmcf-ptype="general">"BMW 공장에 휴머노이드를 투입했다, 아마존 물류센터에서 로봇을 테스트하고 있다는 기사는 많이 나옵니다. 실제로 그 로봇이 얼마나 잘 작동했는지 얼마나 사람을 대체할 수 있는지에 대한 검증 결과에 관한 기사는 없습니다."</p>
          <p contents-hash="da1044ff884253a8f98bb6b94b22d2ae6d5c5a1e1aee1eb7219576ec3f37229f" dmcf-pid="FFVEkxZvdQ" dmcf-ptype="general"> 박해원 KAIST 기계공학과 교수가 11일 대전 기초과학연구원(IBS) 과학문화센터에서 열린 동아사이언스 주최 '2025 사이언스얼라이브'에서 한 말이다. '핫&amp;딥 섹션 AI시대 과학 현장 딥토크'에서 연구자들은 AI 기술의 현주소를 짚었다. 연구 현장에서 AI가 어떻게 쓰이고 있는지 한계는 무엇인지 허심탄회하게 이야기를 나눴다.</p>
          <p contents-hash="1fac5ec8da76db4673558f49b32ce3e42c6f4ce670da17e771d8b1577738a359" dmcf-pid="33fDEM5TLP" dmcf-ptype="general"> 노주원 한국과학기술연구원(KIST) 대외협력본부장이 좌장을 맡았고 원홍인 한국생산기술연구원(생기원) 제조AI전략센터 협력팀장, 박해원 교수, 양경욱 한국화학연구원(화학연) 대외협력실장이 발표한 뒤 토론자로 참여했다. 허무영 IBS 리서치솔루션센터 책임기술원과 김원화 포스텍 인공지능대학원 교수도 토론자로 합류했다.</p>
          <p contents-hash="e4ebec83a988ec65982f098c7a19d6025687498863f624ecc8040e41d4f5635e" dmcf-pid="004wDR1yL6" dmcf-ptype="general"> 청중석에서 휴머노이드 전망에 대해 질문이 나오자 박 교수는 "언론에는 희망적인 내용이 많이 나오지만 휴머노이드 회사들이 대부분 스타트업이고 투자를 유치해야 하는 입장이라 다소 과장된 측면이 있다"고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="9d49ecb2cbbf77d736a92a4c29427beea704056351614370a87caa505ec22a1b" dmcf-pid="pp8rwetWL8" dmcf-ptype="general"> 근본적인 이유는 데이터 부족이다. 박 교수는 "대규모언어모델(LLM)이나 이미지 분야는 인터넷에 데이터가 많아서 학습시킬 수 있지만 로봇을 위한 양질의 데이터는 인터넷에 없다"고 설명했다. 유튜브 영상도 결국 사람이 하는 동작이지 로봇이 수행하는 데이터가 아니라는 것이다. 박 교수는 "로봇 학습에는 사람이 로봇을 조종하면 로봇이 따라 움직이며 데이터를 수집하는 방식이 필요한데 이미지나 텍스트 라벨링보다 훨씬 시간이 오래 걸린다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="eb7c29e69ab158a970257044a738eda4214ba8bff8121df3380550cd737b75a6" dmcf-pid="UU6mrdFYR4" dmcf-ptype="general"> 기술이 완성돼도 산업 현장에서 쓰이려면 넘어야 할 산이 많다. 박 교수는 "산업 현장에서 매니퓰레이터(manipulator·로봇 팔) 같은 장비를 쓰려면 작업 정확도가 99.99%는 돼야 한다"며 "그렇지 않으면 현장 작업자들이 절대 쓰지 않는다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="e2d2b80111011bf5f957b0e8feb303b26981ff6d085a27ca42942f3aca9f5dae" dmcf-pid="uuPsmJ3Gnf" dmcf-ptype="general"> 원홍인 생기원 협력팀장도 동의했다. 원 팀장은 "로봇 가격이 아직 너무 비싸서 인건비 대체가 안 된다"며 "지금 논의되는 기술들은 대기업에서도 아주 희소하게 가능한 영역"이라고 말했다. 그는 "제조업 전반에 휴머노이드가 적용되려면 대기업에서 먼저 롤모델이 나와야 하고 공급망 생태계 전체가 유기적으로 변해야 해서 상당한 시간이 걸릴 것"이라고 전망했다.</p>
          <p contents-hash="d975b1d63276aaeafc7bfd5eb963b4e94f4cc4f87010934438cd95645b3bcd0b" dmcf-pid="77QOsi0HeV" dmcf-ptype="general"> AI가 연구 현장을 바꾸고 있다는 목소리도 나왔다. 김원화 포스텍 교수는 예전에는 학생들과 논문을 쓸 때 언어 장벽 때문에 한 문장씩 일일이 수정했는데 AI 덕분에 생산성이 올라갔다고 말했다. 다만 김 교수는 "망가진 물건을 고치는 것은 AI가 아직 잘 못한다"며 "형태가 복잡하고 다양하기 때문에 여전히 사람이 해야 하는 영역"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="956ea56871a272f99ba9f19c189f0db7753344b2d4f109a04fb10fda35fafc32" dmcf-pid="z6aHGDV7M2" dmcf-ptype="general"> 양경욱 화학연 대외협력실장은 AI를 활용한 보도자료 작성 경험을 공유했다. 양 실장은 "논문을 한글화해서 원하는 보도자료 방향으로 만드는 건 AI가 잘한다"면서도 "그래프 데이터를 나름대로 해석해서 최댓값을 추정하는 경우가 있어 반드시 내용 확인이 필요하다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="58496d0fc524a430dd52c75255df2cb3cf0a79585d08e967adc52176b434445e" dmcf-pid="qPNXHwfzi9" dmcf-ptype="general"> 허무영 IBS 책임기술원은 AI 활용법을 조언했다. 그는 "AI가 학습하지 않은 건 예측이 안 돼서 모르는 걸 물어보면 그냥 거짓말을 한다"며 "관련 매뉴얼을 먼저 학습시킨 뒤 질문해야 제대로 된 답을 얻는다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="fd53cf1848dedbf4502b90f5055a72a107182041318bd4d3f72ff63eae873d10" dmcf-pid="BQjZXr4qdK" dmcf-ptype="general"> 노 본부장은 "AI 시대는 거부할 수 없는 큰 흐름"이라며 "AI에 지배당하는 우리가 아니라 AI를 지배하는 우리가 되자"는 말로 딥토크를 마무리했다.</p>
          <p contents-hash="4ad1842d1b6c6d7c9865220cb7554c33d723c9347fcf1f6e61cae7613e20e8ba" dmcf-pid="bxA5Zm8Bnb" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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