KAIST, 인간 의도 이해하는 피지컬 AI 핵심 기술 ‘VOTP’ 개발

한국과학기술원(KAIST)에서 최근 발표한 혁신적인 AI 기술이 주목받고 있다. 유창동 교수 연구팀은 단 몇 개의 선호 영상만으로 인공지능이 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있도록 돕는 ‘VOTP(Video-based Optimal TransPort Preference)’라는 기술을 세계 최초로 개발하였으며, 이는 피지컬 AI의 새로운 가능성을 열어주는 중요한 이정표로 평가받고 있다.

VOTP: 인간의 의도를 이해하는 AI

VOTP는 기존의 AI 학습 방식에서 벗어나, 수천에서 수만 건의 인간 평가 데이터를 필요로 하지 않는다. 전통적으로 AI는 방대한 양의 데이터를 수집하고 평가하여 인간의 선호도를 파악했지만, 이 과정은 막대한 시간과 비용이 소요됐다. 반면, VOTP는 몇 개의 좋은 사례와 나쁜 사례를 영상으로 제공함으로써 AI가 스스로 인간의 선호 행동 패턴을 이해하도록 한다. 이를 통해 AI는 다양한 상황에서 최적의 행동을 선택할 수 있는 능력을 키우게 된다.

이 기술은 특히 수술 로봇, 자율주행차와 같은 분야에서 큰 장점을 발휘할 것으로 기대된다. 예를 들어, 자율주행차가 복잡한 교차로를 통과하거나 수술 로봇이 봉합을 할 때, AI는 많은 선택지 중에서 가장 적절한 행동을 고르는 것이 중요하다. VOTP는 이러한 상황에서 AI가 인간의 판단 기준을 파악하고, 더 나아가 다양한 상황에 맞게 학습할 수 있도록 지원한다.

피지컬 AI의 상용화 가능성

유창동 교수는 “피지컬 AI의 핵심은 기계가 인간의 의도를 이해하고 올바른 행동을 선택하도록 만드는 것”이라고 설명했다. VOTP는 이러한 목표를 달성하기 위한 핵심 기술로 자리매김할 것으로 보인다. 연구팀은 이 기술을 통해 로봇과 자율주행차, 산업용 기계가 인간의 기대에 부합하는 행동을 학습할 수 있게 되어, 피지컬 AI 개발에 필요한 인간 피드백과 데이터 구축 비용을 대폭 줄일 수 있을 것으로 전망하고 있다.

기술의 응용 범위는 매우 넓다. 로봇 팔 제어, 휴머노이드 로봇, 스마트 팩토리, 드론, 수술 로봇 등 다양한 분야에 적용할 수 있으며, 컴퓨터를 직접 조작하는 AI 에이전트까지 그 가능성을 확장할 수 있다. 이러한 기술의 발전은 AI의 상용화를 가속화하고, 우리의 일상 속에 더욱 깊숙이 자리 잡을 수 있는 기회를 제공할 것이다.

향후 전망

KAIST 연구팀이 개발한 VOTP 기술은 AI의 의사결정 과정에서 인간의 의도를 명확하게 반영할 수 있는 길을 열어준다. 이는 단순한 데이터 수집 방식에서 벗어나, 효율적이고 직관적인 학습 방식으로 나아가는 중요한 진전을 의미한다. 앞으로 이 기술이 상용화된다면, 다양한 산업 분야에서 AI의 역할이 더욱 중요해질 것이며, 인간과 기계의 협업이 한층 더 원활해질 것으로 기대된다. VOTP는 미래의 피지컬 AI 시대를 열고, 우리 생활의 질을 높이는 데 기여할 중요한 기술로 자리 잡을 것이다.