집한 스타트업, “로봇공학도 ‘챗GPT’와 같은 전환점을 맞이하고 있다”고 주장
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OpenAI의 GPT-3가 파운데이션 모델 시대를 열기 전에는, 기업들이 특정 작업에 맞춰 구성된 대규모 데이터셋을 기반으로 맞춤형 자연어 처리 모델을 처음부터 직접 구축하곤 했습니다. 오늘날 대부분의 조직은 OpenAI의 GPT 시리즈, Claude, Llama와 같은 범용 모델로 시작하여, 각자의 고유한 요구 사항에 맞춰 미세 조정하거나 프롬프트를 입력합니다.
제너럴 인튜이션(General Intuition)의 CEO인 핌 드 위테(Pim de Witte)는 체화형 AI도 비슷한 경로를 따를 것이라고 믿습니다. 그는 특화된 로봇 모델을 만들기 위해 방대한 실세계 데이터셋을 수집하는 대신, 다양한 환경에서 움직임과 상호작용에 대한 직관을 전이할 수 있는 파운데이션 모델을 도출해 낼 수 있는 고품질 데이터셋을 우선시해야 한다고 주장합니다.
“현재 많은 기업들이 개별적인 구현체, 환경, 로봇에 초점을 맞춘 고도로 전문화된 작업을 수행하고 있습니다.”라고 드 위테는 최근 ‘Equity’ 에피소드에서 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 말했습니다.
그는 제너럴 인튜이션이 개발 및 배포해 온 것과 같은 일반 모델이 등장함에 따라, 그러한 작업의 상당 부분이 머지않아 불필요해질 것이라고 주장한다.
“모델 자체의 일반화 능력이 바로 제품입니다,”라고 그는 말했다. “이 모델이 공간과 시간에 대한 기본적인 추론 능력을 갖추고 있다는 사실 때문에, 사람들은 수십만 시간이나 수백만 시간에 달하는 실제 데이터를 더 이상 수집하지 않게 될 것입니다. 현실적으로 보면, 불과 몇 분만 있으면 충분하기 때문입니다.”
제너럴 인튜이션은 사람이 어떤 컨트롤러 버튼을 언제 눌렀는지 등의 정보를 포함한 수백만 시간 분량의 비디오 게임 데이터로 훈련을 거친 후 자체 파운데이션 모델을 구축했다. 드 위테와 주요 투자자인 비노드 코슬라 모두 행동 데이터가 시공간 추론을 위한 인간과 유사한 직관을 개발하는 열쇠라고 주장한다.
이 스타트업은 최근 이러한 가설을 바탕으로 23억 달러의 기업 가치를 인정받아 3억 2천만 달러를 조달했다. 이 회사는 현재 모델이 수 시간 동안 비디오 게임을 플레이할 수 있을 뿐만 아니라, 단 8분 분량의 실제 로봇 데이터로 미세 조정을 거친 후 사족 보행 로봇을 구동할 수도 있음을 입증했다.
“로봇이 다른 센서 없이 전면 카메라만으로도, 물체가 움직이고 사람들이 오가는 사무실 환경에서 제로샷 학습을 성공적으로 수행했다는 사실은 우리에게 매우 큰 놀라움이었다”고 드 위테는 말한다. “이는 앞으로 다가올 변화를 예고하는 신호라고 생각한다.”
제너럴 인튜이션(General Intuition)의 궁극적인 목표는 로봇을 직접 제작하는 것이 아니라, 물리적 AI의 기반 모델이 되는 것입니다. 즉, 다른 로봇 기업들이 자사의 기계를 개발할 때 활용할 수 있는 기본 모델이 되는 것이죠. 또는 드 위테의 표현을 빌리자면: “우리는 자율주행차 회사를 만들 계획이 없습니다. 대신, 다음 세대가 자율주행차 회사를 설립하는 일을 10배 더 쉽게 만들어 줄 것입니다.”
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