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[五답노트] '알파고 대국' 그 이후…배달로봇시대 열리나?
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[五답노트] '알파고 대국' 그 이후…배달로봇시대 열리나?
  • 권오성 기자
  • 승인 2022.05.20 10:30
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[CBC뉴스] 2016년 3월, 이세돌 9단은 구글 개발 AI 프로그램인 알파고와의 대국에서 승리해 대서특필됐다. 비록 전체 대국 중 단 한 경기였지만, 인간이 ‘매순간 학습하는’ 인공지능을 상대로 이겼다는 점은 센세이셔널한 사건이었다. 

그로부터 1년후, 당시 세계 바둑계 최강자로 꼽히는 커제 9단이 알파고에게 3전 전패를 당했고 인간이 AI에게 더 이상 이길 수 없다는 명제가 자리잡았다. 

그리고 2022년, 인공지능은 어쩌면 인간에게는 ‘넘사벽(넘을수 없는 4차원의 벽이라는 뜻의 신조어)’이 되었을지 모른다.

비단 바둑계 뿐만이 아니다. 인공지능이 사회 깊숙이 자리잡은 지금, 로봇이 다양한 분야에서 발전하고 있다. 특히 ‘배송 로봇’은 괄목한 성장세를 보이고 있다. 

국내 최대 배달기업인 배달의민족 운영사 우아한형제들은 배달 로봇인 ‘딜리’ 시리즈를 업계에 선보였다. 

그중 배달의 민족 자율주행 딜리드라이브는 2020년 8월부터 현재까지 주상복합 아파트 단지인 경기도 수원 광교 앨리웨이에서 4~6대가 시범운영 중이다.

2021년 11월부터는 실외에서만 움직이던 딜리드라이브가 실내외를 오갈 수 있도록 기능이 향상됐다고 한다. 현재는 공동 현관문과 연동하여 실내로 진입, 건물 엘리베이터를 타고 이동해 주문한 세대 앞까지 배달이 이뤄질 정도다.

해외에서는 이미 배송 로봇 경쟁이 점입가경이다. 세계 최대 전자상거래 업체중 하나인 아마존은 ‘아마존 스카우트’를 활용해 관련 사업을 영위하고 있다. 글로벌 물류기업 페덱스 또한 자율주행 로봇 ‘록소’를 선보이며 로봇 배송 시대에 불을 지폈다.

이같은 분위기로 미루어보면, ‘본격 로봇 배달 시대’가 목전에 놓인 것으로 볼 수 있겠다. 특히 '언제 어디서나 빠른 음식 배달'로 맹위를 떨치고 있는 국내 업계에서도 배달인력이 부족한 와중에, 로봇이 어느정도의 갈증을 해소할 수 있을 것으로 보는 관계자도 있다.

로봇 배달 시대 인간의 역할은?

로봇 배달 시대가 눈앞까지 왔지만, 인간의 역할에 대한 고민이 남는다. 현재로서는 불투명하다. 단순히 노동 효율성을 놓고 본다면 시간이 문제지 로봇의 승리가 점쳐진다. 이같은 관점에서 본다면 인간의 역할에 대한 규명과 정의내림 없이 ‘새 시대’를 맞이했을 때 인류로서는 노동의 문제가 숙제로 남을 것 같다. 

로봇 학습데이터 증가, 인간 설자리 남나?

로봇 학습데이터가 방대해질수록 다소 우려스러운 부분도 있다. AI의 학습속도에 따라 인간의 설자리가 점점 줄어든다고 보는 시선이 있다. 실제로 몇몇 업종에서는 이미 로봇이 인간을 넘어 대체되고 있다.

또한 단기간에 다양한 분야에서 대체가 일어날 것으로 보인다. 시간이 흐를수록 이같은 상황은 인간의 입장에서 점점 악화일로를 걷게 될 것으로 보인다.

로봇 관련 문제 발생 시, 법제화는?

로봇 배달 시대에 앞서 관련 문제가 발생할 때를 대비해 대응을 위한 법안 마련도 시급하다. 즉, 제도화를 위한 필요충분조건이다. 예컨대 로봇 데이터 오류나 변수 등으로 인해 피해가 생긴다면, 책임 소재가 불명확할 수 있다.

주변 과학과의 확장성- AI, IOT 등

주변 과학과의 확장성에 있어서는 어떨까? 자율주행과 사물인터넷이 날로 발전하고 있지만, 상호간의 호환성에 있어서는 여전히 준비단계라고 볼 수 있다. 특히 배달로봇의 경우 거리를 활보해야 한다는 특성 때문에 주변과의 ‘협력’은 반드시 필요한 요소라고 할 수 있다. 

현재 IoT와의 상호작용 현주소는 좀 더 관망해 볼 필요가 있다. 배민의 경우 실제로 D2D(Door to Door) 서비스를 운영하고 있고, 현재 준비중인 인천공항 내 배달로봇 운영 결과에 따라 새 평가가 가능할 듯하다.

효능감은?

마지막으로 ‘효능감’에 대해서도 따져보자. 안전과 업무효율은 차치하고서라도 배달 정확성에 대해서 생각하지 않을 수 없다. 단 1건이라도 오류가 발생한다면 인간 노동력보다 효능감이 낫다고 여길 수 없기 때문이다. 

업계 관계자에 따르면 배달로봇의 경우 오차 범위가 많이 줄었지만 여전히 100%의 완전한 성공률을 기록하지는 못한다고 한다. 그간 이어온 고도화의 결과로 오류를 줄였다는 점은 고무적이지만, 완벽을 지향하는 상황에서는 다소 아쉬운 부분도 없잖다.

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CBC뉴스ㅣCBCNEWS 권오성 기자 press@cbci.co.kr

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