이미지: TU Delft

인공지능의 출현은 우리의 디지털 환경을 재편했을 뿐만 아니라 예상치 못한 방식으로 다양한 분야에 스며들었다. 연구자들은 ChatGPT와 협력하여 로봇을 설계한다.

ChatGPT: 로봇 디자인의 새로운 플레이어

OpenAI가 개발한 고도로 정교한 언어 모델인 ChatGPT는 시와 에세이에서 완전한 책에 이르기까지 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 데 광범위하게 활용되었다. 델프트공과대학(TU Delft)와 스위스 로잔 공과대학(EPFL)의 연구원들은 이 AI의 기능이 언어를 넘어 로봇 공학의 영역으로 확장될 수 있는지 여부를 탐구했다.

인류가 직면한 가장 큰 도전에 대해 ChatGPT에 질문한 연구원들은 AI가 실용적인 목적을 가진 로봇을 만드는 데 도움이 되기를 원했다. 그 결과 토마토 수확 로봇을 중심으로 한 설계 작업과 함께 식품 공급망에 중점을 두었다.

프로세스 및 출력

조교수 Cosimo Della Santina, 델프트공과대학(TU Delft)의 박사 과정 학생 Francesco Stella, 그리고 EPFL의 Josie Hughes는 프로세스 전반에 걸쳐 ChatGPT의 디자인 제안을 따랐다.

AI의 입력은 학제 간 통찰력을 제공하고 자동화를 위해 경제적으로 가치 있는 작물을 제안했기 때문에 개념 단계에서 특히 유익했다. Stella는 “ChatGPT는 디자이너의 지식을 다른 전문 분야로 확장한다. 예를 들어, 채팅 로봇은 어떤 작물이 자동화하기에 경제적으로 가장 가치가 있는지 알려준다.” ChatGPT는 또한 구현 단계에서 토마토를 부수지 않도록 실리콘이나 고무를 사용하는 것과 같은 기술적 제안을 제공하고 로봇을 구동하기 위해 Dynamixel 모터를 사용하도록 권장하는 등 그 가치를 입증했다.

디자인 프로세스의 역학 변화

그 결과 토마토 수확 로봇은 인간 연구원과 AI 간의 성공적인 협력에 대한 증거이다. 그러나 이 참신한 디자인 프로세스는 인간 엔지니어의 역할을 변경하여 기술 작업으로 더 많이 전환했다. 이후 연구팀은 인간과 ChatGPT와 같은 LLM(대규모 언어 모델 Large Language Models) 사이에 가능한 다양한 수준의 협력을 탐구했다.

위험 및 윤리적 영향 고려

오늘날의 LLM은 아직 로봇 설계에 대한 완전한 책임을 맡을 수 없지만 연구팀은 그러한 시나리오에 대해 주의를 표명했다. Della Santina가 지적한 것처럼 “LLM 출력이 검증되지 않은 경우 오해의 소지가 있을 수 있다. AI 봇은 질문에 대한 '가장 가능성 있는' 답변을 생성하도록 설계되었기 때문에 로봇 분야에서 잘못된 정보와 편견의 위험이 있다.”

잘못된 정보 및 편견에 대한 우려 외에도 LLM을 디자인 프로세스에 통합하면 표절, 추적 가능성 및 지적 재산과 관련된 중요한 윤리적 문제도 제기된다.

로봇 설계에서 AI의 미래

이러한 잠재적인 문제에 굴하지 않고 연구팀은 로봇 연구에서 토마토 수확 로봇을 계속 활용할 계획이다. 그들은 또한 자신의 물리적 형태를 형성하는 AI의 자율성에 특히 중점을 두고 새로운 로봇을 설계하는 LLM의 역할을 계속 탐구할 것이다.

Stella는 "궁극적으로 우리 분야의 미래에 대한 열린 질문은 LLM을 사용하여 로봇 공학이 21세기의 과제에 대처하는 데 필요한 창의성과 혁신을 제한하지 않고 로봇 개발자를 지원할 수 있는 방법이다."고 결론지었다. 이러한 노력은 AI가 문제 해결 툴킷의 중요한 구성 요소가 되는 흥미로운 미래를 가리키고 있다.