Sam Altman은 OpenAI의 구인 목록이 오랫동안 암시해 온 내용을 확인했습니다. ChatGPT 뒤에 있는 회사는 휴머노이드 로봇을 만들고 있습니다.

Sources 팟캐스트에서 OpenAI가 실제로 OpenAI를 구축할 것인지 묻는 질문에 CEO의 대답은 간단했습니다. "우리는 그럴 것이다." 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.

왜 사람 모양인가

Altman의 경우 다리가 두 개이고 팔이 두 개인 기계에 대한 이론적 근거는 미학적이라기보다는 실용적입니다. 그는 팟캐스트에서 "세상은 사람을 위해 설계됐다"며 문, 키보드, 도구 등이 모두 인간의 몸을 중심으로 만들어졌다고 지적했다. 따라서 인간 공간에서 작업해야 하는 로봇은 인간의 형태와 일치해야 합니다. "그 폼 팩터와 일치하는 것은 좋은 것 같습니다"라고 그는 말했습니다.

이 주장은 거의 모든 휴머노이드 개발자의 주장을 반영합니다. 집, 공장, 병원 및 사무실은 바퀴와 트랙을 위해 설계되지 않았으므로 가장 범용적인 작업자는 환경이 만들어진 사람들과 같은 모양입니다.

뇌는 어려운 부분이다

Altman의 말에 따르면 로봇이 실제로 어떻게 보일지는 두 번째 질문입니다. 이러한 설계 세부 사항은 "로봇을 작동시키는 두뇌를 실제로 알아내는 것보다 덜 중요합니다"라고 그는 말했습니다.

휴머노이드 로봇 공학의 실패 지점은 대부분 인지적이기 때문에 구별이 중요합니다. 유능한 기계는 카메라와 센서가 보는 것을 해석하고, 지시를 이해하고, 일련의 동작을 계획하고, 적절한 양의 힘으로 동작을 실행하고, 물리적 세계가 협력을 거부할 때 적응해야 합니다. 그립이 미끄러지거나, 손잡이가 잘못된 방향을 향하거나, 머그가 너무 많은 압력을 가하면 구겨지는 종이컵이 되기 전까지는 머그를 집는 것이 하찮게 들립니다. 발표에 대한 Engadget의 분석에 따르면 기계에 두 개의 팔과 두 개의 다리를 부여하더라도 이를 어떻게 해야 할지 모른다면 거의 성과를 내지 못합니다.

OpenAI의 채용 활동은 OpenAI가 생각하는 어려움이 어디에 있는지 보여줍니다. 이 회사의 로봇 공학 역할은 물리적 AI 시스템을 교육하는 데 필요한 기계 학습 인프라와 함께 동작 제어, 상태 추정, 액추에이터 제어 및 전체 로봇 동작을 포괄합니다.

OpenAI의 로봇공학 역사

OpenAI가 로봇을 사용한 것은 이번이 처음이 아닙니다. Dactyl 연구 프로젝트에서는 로봇 손이 실제 물체를 조작하도록 훈련시켰으며, 모든 훈련은 기술이 하드웨어로 이전되기 전에 시뮬레이션으로 이루어졌습니다. 팀은 나중에 동일한 접근 방식을 한 손으로 루빅스 큐브를 해결하는 데 적용했습니다. 이는 여전히 현장을 정의하는 시뮬레이션-실제 문제의 초기 시연입니다. 모델은 소프트웨어에서 무슨 일이 일어나야 하는지 배울 수 있지만 물리학이 최종 투표를 얻습니다.

회사의 현재 채용 공고는 회사가 "신체보다 두뇌"라는 틀이 암시하는 것보다 하드웨어를 더 심각하게 받아들이고 있음을 시사합니다. 목록에는 관절을 움직이게 하는 모터, 변속기, 감지 및 열 시스템과 같은 맞춤형 전기 기계 액추에이터에 대한 작업뿐만 아니라 궁극적으로 대규모 하드웨어 생산을 목표로 하는 제조 및 공급망 위치도 나와 있습니다.

타임라인: 2027년 데모

OpenAI 로봇을 곧 만나기를 희망하는 사람은 누구나 기대를 줄여야 합니다. Altman은 지난 9월 Fortune과의 인터뷰에서 "2027년에 멋진 데모가 있을 것이라고 생각합니다. 로봇이 몇 년 더 이상 거리를 돌아다니지는 않을 것이라고 생각합니다."라고 말했습니다.

OpenAI는 데모에서 무엇을 선보일지, 휴머노이드가 어떤 모습일지, 회사 외부의 누군가가 언제 가까이 다가갈지 공개하지 않았습니다. 모호함은 연출된 비디오가 일상적으로 실제 성능을 능가하고 "자율" 시연이 때때로 원격 조작 또는 신중하게 준비된 조건에 의존하는 범주의 표준입니다.

혼잡한 들판

OpenAI는 이미 잘 진행되고 있는 경쟁에 늦게 도착하고 있습니다. Tesla는 범용 휴머노이드인 Optimus를 개발하는 데 수년을 보냈으며 Elon Musk는 아직 대규모로 실현되지 않은 상업적 판매를 반복적으로 약속했습니다. 중국의 XPENG는 최근 자사의 IRON 휴머노이드가 자동으로 생산 라인을 벗어나면서 헤드라인을 장식했으며 Figure에서 Apptronik, 1X에 이르기까지 수많은 벤처 지원 스타트업이 범용 노동이라는 동일한 목표를 추구하고 있습니다.

OpenAI가 대회에 가져오는 것은 Altman이 가장 중요하다고 말하는 부분, 즉 개척자 AI 모델입니다. 회사의 추론 시스템을 적용하여 물리적 기계를 안정적으로 제어할 수 있다면 다른 개발자가 어려움을 겪는 지능 계층이 OpenAI의 핵심 이점이 될 수 있습니다. 이는 아마도 내기일 것이며, 회사가 인식, 제어 및 작동 엔지니어를 배치하는 동안 폼 팩터를 해결된 인접 문제로 편안하게 이야기하는 이유를 설명합니다.

볼만한 것

주목해야 할 구체적인 신호는 엔지니어링 로드맵을 공개하는 OpenAI의 로봇공학 채용 공고입니다. 회사가 발표하는 모든 시뮬레이션 연구는 모델이 물리적 추론을 어떻게 처리하는지 보여줍니다. 그리고 약속된 2027년 데모가 구조화되지 않은 환경에서 진정으로 자율적인 행동을 포함하는지 여부입니다.

휴머노이드가 실제 제품 카테고리인지 투자자 이야기인지에 대해 2년 동안 논쟁을 벌여온 업계에 OpenAI의 참가는 의미 있는 신뢰 투표입니다. 모든 책상에 챗봇을 배치했던 회사는 이제 모든 작업장에 로봇을 배치하기를 원하며, 하드웨어가 아닌 소프트웨어가 전투에서 승리할 것임을 모든 사람에게 미리 알리고 있습니다.

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