Meta는 지난 금요일, 인간-로봇 상호작용(HRI)을 연구하기 위해 개발된 새로운 프로그램인 PARTNR을 발표했다. 이 연구는 특히 인간과 로봇이 가정 환경에서 어떻게 협력할 수 있는지에 초점을 맞추고 있다. 여기에는 청소, 요리, 음식 배달 물건 줍기 같은 일상생활의 모든 작업이 포함된다.
가사 노동의 자동화는 수십 년 동안의 염원이었다. 가장 상징적인 예로는 <조지 제턴스(The Jetsons)>에 등장한 로지(Rosey)가 있다. 로봇 가정부가 주류 TV에 처음 등장한 지 60년이 넘었음에도 불구하고, 정교한 기계가 가사 부담 일부를 덜어줄 수 있다는 잠재력을 논할 때 여전히 인기 있는 소재로 다뤄진다.
그러나 현재까지 주류 시장에서 의미 있는 진전을 이룬 로봇은 로봇 청소기뿐이다. 가격, 신뢰성, 그리고 제한된 기능성 등 여러 복합적인 이유로 다른 가정용 로봇들이 대중화에 이르지 못했다. 이는 기술적 시도나 소비자들의 무관심 때문이라기보다, 비용 효율성과 기능 세트를 동시에 만족시키는 로봇이 전무했기 때문이다.
가정에서 더 많은 로봇이 보편화되려면, 로봇 소유주와 사람 간의 협업 역량이 개선될 가능성이 높다. 가정용 로봇의 초기 물결만으로는 가사 노동 전반을 단독으로 처리하기 어려울 것이다. 심지어 성능이 좋은 로봇 청소기조차도 간헐적인 도움을 필요로 한다. Meta는 PARTNR을 사람이 가정에서 무언가를 수행하는 과정에서 로봇과 인간이 함께 일하는 방식을 정의하는 벤치마크이자 데이터셋으로 포지셔닝하고 있다.
Meta는 "우리의 벤치마크는 식기 정리나 장난감 치우기 같은 가사 노동을 포함하여 총 10만 가지 작업으로 구성되어 있다"고 밝혔다. 이어 "또한, 시뮬레이션 환경에서 PARTNR 작업에 대한 인간의 시연을 담은 PARTNR 데이터셋도 공개할 예정이며, 이는 체화된 AI 모델(embodied AI models) 훈련에 활용될 수 있다"고 덧붙였다.
시뮬레이션은 로봇 배치 분야에서 점점 더 유용한 도구로 자리 잡았으며, 기관들이 현실 세계에서 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있는 실험을 몇 초 만에 수행할 수 있게 했다. 하지만 Meta는 시뮬레이션을 넘어 PARTNR 모델을 실제로 배치하는 데도 성공했다고 밝혔다. 이 모델은 이미 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 스팟(Spot) 로봇 테스트에 사용되었다. Meta는 또한 로봇의 의사결정 과정을 시각화할 수 있는 혼합 현실 인터페이스를 구축하기도 했다.
Meta는 "인간-로봇 협업 분야의 혁신적 개발 잠재력은 거대하다"라며, "PARTNR을 통해 로봇을 단순히 임무를 수행하는 에이전트가 아니라 미래의 협력 파트너로 재정의하고, 이 흥미로운 분야의 연구를 가속화하고자 한다"고 설명했다.
에이징 테크(Age tech) 분야 역시 큰 잠재력을 지니고 있다.
예를 들어, 라브라도어의 자동 서빙 카트(automated serving cart)는 독립적으로 생활하는 노인들에게 기술이 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대한 통찰력을 제공한다. 다만, Meta가 목표하는 다양한 진전들이 이러한 시스템이 주류 시장에서 수용되기 위해서는 선행되어야 한다.
휴머노이드는 최근 몇 년 사이 주목받는 또 다른 영역이다. 이 이족 보행 로봇을 개발하는 대부분의 기업들은 결국 가정 내에서 도움을 주는 미래를 전망한다. 하지만 이를 위해서는 가격이 대폭 낮아지고 신뢰성이 비약적으로 향상되어야 하는 과제가 있다. 이것이 대부분의 제조사들이 기업 시장의 니즈를 먼저 해결하려는 주요 이유 중 하나이다.
AI 기술의 적절한 확장과 발전을 바탕으로, 인간형 로봇이 공장과 가정 모두에서 범용적인 작업을 수행하는 미래를 상상할 수 있다. 이러한 목표를 달성하는 핵심 단계는 인간-로봇 협업 분야의 견고한 발전이다. 광범위한 AI 연구를 진행해 온 Meta는 PARTNR이 그 목표에 도달하는 데 중요한 역할을 하기를 기대하고 있다.