스위스 로잔연방공과대(EPFL)와 네덜란드 델프트공대(TU Delft) 공동 연구진이 챗GPT를 활용해 토마토 수확 로봇을 설계했다고 7일(현지 시각) 밝혔다.

연구팀은 로봇 설계를 위해 챗GPT와 대화를 나누면서 로봇의 목적, 설계 매개변수, 사양 등에 관해 협의했다. 인간과 대형언어모델(LLM) 간 협력 작업이란 점에서 로봇 설계의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받는다. 이번 연구는 전문 저널인 ‘네이처 머신 인텔리전스’에 게재됐다.

연구팀은 “챗GPT가 언어 모델이며, 코드 생성 방식이 텍스트 기반이지만, 물리적 설계에 대한 상당한 통찰력과 직관을 제공한다. 인간의 창의성을 자극하는 공명판(sounding board)으로서 챗GPT의 큰 잠재력을 보여주었다”고 말했다.

연구팀은 첫 번째 단계에서 LLM과 아이디어 회의를 갖고, 로봇의 목적, 설계 매개변수, 제품 규격 등에 관해 협의했다. 두 번째 단계에선 LLM을 통해 생성된 코드를 정제하고, 장치를 제작하며, 기능상 문제점을 해결하는 등 로봇을 현실 세계에서 구현하는 데 전념했다.

연구팀은 인류의 미래 도전 과제에 대해 LLM과 대화하는 과정에서 식량 문제의 심각성에 대해 공감하고, 해결책으로 ‘로봇 작물 수확기’를 제시했다. 작물은 토마토로 정해졌다. 이어 로봇 토마토 수확기의 필요 기능을 확인하기 위해 학술 출판물, 기술 매뉴얼, 서적, 미디어 등 글로벌 데이터에 LLM의접근을 허용했다.

▲로봇 그립퍼를 이용해 토마토를 수확하는 모습(사진=EPFL)

연구팀은 기본적인 로봇 형태(성숙한 토마토를 잡을 수 있는 모터 구동 그립퍼)를 확정한 후 "그립퍼가 어떤 모양을 가져야 할까?"와 같은 보다 구체적인 질문을 LLM에 던졌다. 즉 LLM에 장치 제어를 위한 재료와 컴퓨터 코드 등 기술적 제안을 요청한 것이다.

이번 연구에서 챗GPT는 '발명가'의 역할뿐 아니라 인간-LLM 협업 모드의 가능성을 제시했다. 예를 들어, '협력적인 탐구'는 연구자에게 전공 분야를 넘어 광범위한 지식을 제공함으로써 연구자의 전문성을 높일 수 있도록 해준다. 또한 인공지능은 인간이 창의적인 통제력을 유지하도록 하면서 설계 프로세스를 개선하고, 기술적인 입력(input)을 제공하는 '깔때기(funnel)' 역할을 수행한다.

연구팀은 협업 모드와 관련해 논리적, 윤리적 위험이 따르기 때문에 LLM의 역할을 보다 신중하게 평가해야 한다고 경고했다. 예를 들어, LLM 활용시 편견, 표절, 지식재산권 등 문제가 불거질 수 있다는 것.

챗GPT는 토마토를 로봇 수확기가 추구하는 '가장 가치 있는' 작물로 인식했다. 하지만 연구팀은 토마토가 현실적으로 가장 가치 있는 작물로 인식되는 과정에서 문학 등에 의해 편향될 수 있다고 지적했다.

연구팀 관계자는 “로봇 커뮤니티가 윤리적이고, 지속 가능하며, 사회적으로 권한을 부여하는 방식으로 로봇의 발전을 가속화하기 위해 이같은 강력한 도구를 활용하는 방법을 인식해야 한다”고 강조했다.