휴머노이드 로봇 시연 주목받지만…전문가 "인간 대체는 시기상조"

[디지털투데이 이윤서 기자] 휴머노이드 로봇의 작업 수행 능력이 빠르게 향상되고 있지만, 인간 노동을 본격적으로 대체하려면 아직 수년이 더 필요하다는 분석이 나왔다.

3일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면 최근 로보틱스 기업 피겨AI(Figure AI)가 공개한 휴머노이드 로봇 시연은 주목을 받았지만, 현장 적용의 핵심인 적응력과 안정성, 비용 문제는 여전히 과제로 남아 있다.

피겨AI가 8시간 동안 무인으로 택배 분류 작업을 수행하는 시연을 공개했다. [사진: 피겨AI 유튜브] — 피겨AI가 8시간 동안 무인으로 택배 분류 작업을 수행하는 시연을 공개해 화제를 모았다. [사진: 피겨AI 유튜브]

논의의 중심에는 피겨가 지난 5월 엑스(구 트위터)에 올린 여러 시연 영상이 있다. 회사는 방 청소, 소포 분류 같은 기본 작업을 로봇이 수행하는 모습을 공개했다. 특히 여러 대의 로봇이 9일 연속으로 소포를 분류하는 장면이 확산되면서, 로봇이 언제 사람의 일자리를 대체할 수 있을지를 둘러싼 논쟁이 커졌다.

다만 연구자들은 이런 시연이 곧 대규모 현장 투입으로 이어지기는 어렵다고 봤다. 호주 뉴사우스웨일스대 로봇공학 부교수 올리버 옵스트는 현재 로봇으로 대체될 가능성이 가장 큰 영역으로 '구조화된 환경에서의 반복적 육체노동'을 꼽았다. 문서 처리나 행정 업무는 휴머노이드 로봇보다 인공지능(AI)이 대체할 가능성이 더 크다고 봤다.

옵스트는 휴머노이드 로봇이 가까운 시일 내 대규모로 보급되기는 어렵다고 말했다. 현재 기술이 기존 제조용 로봇보다 더 효율적이거나 오류가 적다고 보기 어렵기 때문이다. 그는 "상대적으로 구조화된 환경에서도 신뢰성, 속도, 안전, 비용, 예기치 못한 상황에서의 복구 문제를 안고 있다"며 "환경을 통제하기 어려울수록 로봇 문제는 더 어려워진다"고 말했다. 이어 대부분의 일자리는 소포 분류보다 훨씬 더 많은 변수와 판단을 요구한다고 짚었다.

실제 피겨AI가 5월 공개한 다른 영상에서는 인간 작업자 1명이 피겨 로봇 팀보다 더 많은 소포를 분류했고, 로봇은 충전이 필요할 때마다 교대해야 했다. 브렛 애드콕 피겨AI 최고경영자(CEO)는 이 장면을 두고 "인간이 이기는 마지막 사례가 될 것"이라고 말했지만, 현재 단계의 생산성을 보여주는 사례로도 받아들여졌다.

자동화 소프트웨어와 AI 모델의 강점도 분명하다. 분산형 데이터 네트워크 XYO 공동창업자 마커스 레빈은 AI와 자동화 시스템이 반복 작업에서 인간보다 훨씬 일관되게, 더 오랜 시간 작업할 수 있다고 평가했다. 다만 로봇은 충전과 유지보수, 감독이 여전히 필요하다며 신뢰성, 안전, 규제, 인프라 비용, 사회적 신뢰를 전면 배치의 주요 장벽으로 지목했다.

현장 도입은 이미 늘고 있다. 국제로봇연맹은 지난해 9월 보고서에서 지난 10년간 전 세계 공장용 로봇 수요가 2배로 증가했다고 집계했다. 창고와 물류는 도입이 가장 빠르게 확대되는 분야 중 하나로 꼽혔다. 이에 따라 반복적이고 표준화된 작업부터 자동화 압력이 커질 가능성이 계속 제기된다.

다만 효율성은 작업 종류와 환경에 따라 크게 달라진다. 뉴사우스웨일스대 선임강사 프란시스코 크루즈 나란호는 피겨의 생중계처럼 반복 작업에서는 로봇이 쉬지 않고 일할 수 있어 강점을 보인다고 평가했다. 그러나 "매우 역동적인 환경에서는 로봇이 변화하는 조건에 빠르게 적응하는 데 여전히 어려움을 겪는다"고 말했다. 그는 덜 고정된 환경에서 수행되는 반복 업무도 대체 위험이 있지만, 연구 진전 속도와 사회가 로봇 친화적인 공간으로 얼마나 빨리 바뀌느냐에 따라 시점은 달라질 것이라고 봤다.

이런 흐름 속에 로봇 확산의 효과를 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 옵스트와 나란호는 로봇이 인력 부족이 있는 영역을 보완하고, 인간에게 위험한 작업 환경을 대신 맡는 데 도움이 될 수 있다고 봤다. 노동시간과 일과 삶의 균형 측면에서도 일부 개선 효과가 가능하다고 평가했다.

반면 사회적 비용과 부작용은 별도 과제로 남아 있다. 옵스트는 위험한 일을 인간 대신 로봇이 맡는 것은 긍정적일 수 있지만, 의도치 않은 결과도 낳을 수 있다고 말했다. 특히 군사 작전처럼 인간을 위험에서 멀어지게 하면 생명을 구할 수 있지만, 분쟁 비용을 낮출 수 있다는 점도 함께 지적했다.

현재 로봇 경쟁의 핵심은 시연 능력 자체보다 실제 현장에서 안전하고 안정적으로 일할 수 있느냐에 있다. 반복 작업 자동화는 더 빨라질 수 있지만, 다양한 변수와 판단이 필요한 인간의 일을 휴머노이드 로봇이 폭넓게 대체하는 단계까지는 시간이 더 필요하다는 게 연구자들의 공통된 판단이다.

Congrats to Aime!! He said his left forearm is basically broken

Final scores:
→ F.03: 12,732 packages (2.83 seconds/package)
→ Aime: 12,924 packages (2.79 seconds/package)

This is the last time a human will ever win pic.twitter.com/CalDzPZz4d
— Brett Adcock (@adcock_brett) May 18, 2026

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