Anthropic, Claude AI로 로봇 강아지 훈련 실험 성공...업무 효율 2배 향상 입증

Anthropic이 Claude AI를 활용한 로봇 강아지 프로그래밍 실험에서 AI 사용 팀이 미사용 팀 대비 절반의 시간에 더 많은 과제를 완료했다.

[한국정보기술신문] Anthropic이 AI 모델 Claude가 물리적 세계와 상호작용하는 능력을 측정하기 위해 로봇 강아지를 활용한 실험 프로젝트 페치를 진행했다. 이 실험은 AI가 디지털 영역을 넘어 실제 하드웨어를 제어하는 데 얼마나 효과적인지를 검증하기 위해 설계됐다.

실험에는 로봇공학 전문가가 아닌 Anthropic의 연구원과 엔지니어 8명이 참여했다. 이들은 무작위로 4명씩 두 팀으로 나뉘었고, 한 팀은 Claude에 접근할 수 있었지만 다른 팀은 접근할 수 없었다. 각 팀은 사족 보행 로봇 강아지를 작동시켜 비치볼을 가져오도록 프로그래밍하는 과제를 수행했다.

실험은 3단계로 진행됐다. 1단계에서는 제조사가 제공한 컨트롤러로 로봇을 조종하는 기본 단계였고, 2단계에서는 자체 컴퓨터를 로봇에 연결하고 센서 데이터에 접근해 프로그램을 개발해야 했다. 3단계는 가장 어려운 단계로, 인간의 조종 없이 로봇이 스스로 공을 감지하고 가져오도록 자율 프로그램을 개발하는 것이었다.

Claude 팀의 압도적 성과

실험 결과 Claude를 사용한 팀은 더 많은 과제를 완수했고 평균적으로 더 빠르게 완료했다. 양 팀이 모두 완료한 과제의 경우 Claude 팀은 Claude 없는 팀이 소요한 시간의 절반만에 성공했다. 이는 AI가 로봇공학 작업에 상당한 성과 향상을 제공한다는 것을 보여준다.

Claude의 가장 두드러진 장점은 로봇과 센서에 연결하는 과정에서 나타났다. Claude 팀은 노트북으로 로봇에 연결하고 데이터를 수신하며 명령을 전송하는 다양한 방법을 효율적으로 탐색할 수 있었다. 반면 Claude 없는 팀은 온라인의 잘못된 정보에 오도되어 가장 쉬운 연결 방법을 조기에 포기하고 말았다.

로봇이 주변 환경을 시각화하는 데 사용하는 라이다 센서에서 데이터를 가져오는 작업 역시 Claude 없는 팀에게는 훨씬 어려웠다. 이들은 비디오 카메라 연결을 사용해 3단계로 이동했지만, 한 팀원을 라이다 접근 작업에 남겨두었고 하루가 거의 끝나갈 무렵에야 성공했다.

Claude 팀은 실험을 거의 완료할 뻔했다. 하루가 끝날 무렵 그들의 로봇 강아지는 자율적으로 비치볼을 찾아내고, 그쪽으로 이동하며, 공을 움직일 수 있었다. 다만 로봇의 자율 제어가 공을 완전히 가져올 만큼 정교하지는 못했다.

팀 역학과 감정 상태의 차이

흥미롭게도 일부 하위 작업에서는 Claude 없는 팀이 더 빠르게 완료했다. 비디오 피드에 연결한 후 제어 프로그램을 작성하고 로봇의 위치를 파악하는 작업에서 더 빨랐다. 하지만 Claude 팀이 작성한 컨트롤러는 시간이 더 걸렸어도 로봇의 시점에서 스트리밍 비디오를 제공해 사용하기가 훨씬 쉬웠다.

Claude 팀은 훨씬 더 많은 코드를 작성했지만, 일부는 당면 과제에서 벗어난 것이기도 했다. AI 도우미가 있으면 여러 접근 방식을 병렬로 시도하고 더 나은 프로그램을 작성하기 쉬워졌지만, 부수적인 탐구에 산만해지기도 쉬워졌다.

실험을 관찰한 결과 팀 분위기에도 뚜렷한 차이가 있었다. Claude 팀이 Claude 없는 팀보다 훨씬 행복해 보였다. Claude 없는 팀은 점심시간까지 로봇 연결에 성공하지 못했고, 심지어 Claude 팀의 로봇이 산술 오류로 인해 그들의 테이블을 향해 돌진하는 사고를 겪기도 했다.

음성 녹취록을 분석한 결과, Claude 없는 팀의 대화는 내내 더 부정적이었고 혼란스러운 표현을 Claude 팀보다 두 배 많이 사용했다. Claude 없는 팀원들은 모두 평소 매일 Claude를 사용하는 Anthropic 직원들로, Claude가 없어진 것이 얼마나 이상하게 느껴졌는지 언급했다. 일부는 자신의 코딩 기술이 예전만큼 예리하지 않다고 느꼈다고 말했다.

두 팀의 작업 방식도 달랐다. 초기 협의 후 Claude 팀의 각 구성원은 주로 자신의 AI 도우미와 협력하며 각 목표를 향한 병렬 경로를 추구했다. 반면 Claude 없는 팀은 더 깊이 전략을 세우고 서로 더 자주 상담했다. 실제로 Claude 없는 팀은 Claude 팀보다 44퍼센트 더 많은 질문을 했다.

AI 능력의 미래 전망

Anthropic은 이번 실험이 Claude가 잠재적으로 가치 있는 영역에서 인간의 능력을 향상시킬 수 있다는 또 다른 사례를 보여줬다고 밝혔다. 비전문가들이 제한된 시간 내에 어려운 로봇공학 작업을 수행했다.

하지만 AI 분야에서 성과 향상은 종종 자율성에 선행한다. 모델이 오늘날 인간이 수행하도록 도울 수 있는 작업을 내일은 혼자서 할 수 있는 경우가 많다. 코더들은 더 이상 디버깅을 위해 AI에게 코드 조각만 제공하지 않고, AI에게 작업을 주고 모델이 직접 코드를 작성하도록 한다.

이 연구를 고려할 때 최첨단 AI 모델이 이전에 알려지지 않은 하드웨어와 성공적으로 상호작용할 수 있는 세계가 곧 다가올 것으로 보인다고 Anthropic은 전망했다. 이러한 능력을 추적하는 것은 AI가 미래 세대 AI 개발을 자동화하고 가속화할 가능성을 모니터링하는 또 다른 연구 라인과 함께 중요하다.

불확실성은 여전히 남아 있다. 모델 개선과 물리적 세계에서 반복 작업이 병목 현상을 일으키는 정도 모두에서 일정이 불분명하다. 기존 하드웨어를 제어하는 것과 새로운 하드웨어를 설계하고 제작하며 개선하는 것은 별개의 문제다.

그러나 강력하고 지능적이며 자율적인 AI 시스템이 로봇을 통해 세계에서 행동하기 위해 그들의 지능과 힘 일부를 사용한다는 아이디어는 들리는 것만큼 터무니없지 않다. Anthropic은 로봇 강아지들을 다시 꺼내 추가 실험을 진행할 계획이라고 밝혔다.

한국정보기술신문 인공지능분과 김성현 기자 news@kitpa.org