바이두, 로보택시 데이터로 월드 모델 학습

중국 정보통신 대형사 바이두가 자율주행 로보택시 서비스 'Apollo Go'의 주행 데이터를 활용하여 새로운 '월드 모델'을 개발했다. 월드 모델이란 현실 세계의 물리 법칙과 공간적 변화를 인공지능이 내부에서 시뮬레이션할 수 있도록 학습시킨 모델을 의미하며, 자율주행 및 물리 인공지능이라 불리는 분야의 핵심 기술로 위치지어진다.

Apollo Go는 바이두가 중국 국내에서 전개하는 자율주행 택시 서비스로, 해당 플릿의 실제 운행에서 얻어진 수백만 마일 분의 데이터가 이번 모델 학습에 사용되었다. 주행 데이터에는 차량의 움직임, 주변 환경 변화, 도로 상황 등 현실 세계의 물리적 정보가 대량으로 포함되어 있다. 이러한 실제 주행 데이터는 인위적으로 합성한 데이터와는 달리, 현실의 복잡한 상황을 반영한다는 점에서 모델의 정확도에 직접 연결된다고 여겨진다.

월드 모델이라는 개념은 인공지능이 단순히 이미지나 텍스트를 인식하는 것에 그치지 않고, '다음에 무엇이 일어날 것인가'를 예측하고 시뮬레이션하는 능력을 갖추도록 하는 것을 목표로 한다. 자동차가 교차로에서 어떻게 움직일지, 사람이 보도에서 어떻게 행동할지 같은 물리적 인과관계를 인공지능이 내부에서 재현할 수 있다면, 자율주행의 판단 정확도는 크게 향상될 것으로 보인다. 바이두에게 있어 Apollo Go의 운영으로 축적해온 주행 실적이 그대로 기술 개발의 자산이 되는 구조다.

한편 물리 인공지능의 개발에는 고유한 어려움도 있다. 현실 세계의 데이터는 다양하고 예측 불가능한 사건을 포함하기 때문에, 아무리 대량의 데이터를 수집하더라도 '대응하지 못한 상황'이 발생하기 쉽다. 또한 학습에 사용한 데이터의 지역이나 환경에 편향이 있다면 다른 환경에서의 범용성이 낮아진다는 과제도 지적된다. 이번 모델이 이러한 과제들을 얼마나 극복했는지는 향후 검증이 기대되는 부분이다.

자율주행 분야에서 Tesla는 'FSD(Full Self-Driving)' 개발을 위해 유사한 접근방식을 취하고 있으며, 실제 차량으로부터 수집한 주행 데이터로 월드 모델 유사의 학습을 진행 중인 것으로 알려져 있다. 바이두도 마찬가지로 상용 서비스의 운영과 기술 개발을 일체화하는 전략을 취하고 있으며, 실제 주행 데이터의 축적이 경쟁력의 근원이 되고 있다는 견해가 가능하다.

이러한 움직임은 인공지능의 발전이 '언어·이미지를 다루는 소프트웨어' 영역에서 물리적 현실 세계를 이해하고 조작하는 '물리 인공지능'으로 확대되고 있음을 보여준다. 자율주행차, 로봇, 제조 라인 등 현실 공간에서 움직이는 시스템에 인공지능을 탑재하려는 움직임은 각사에서 가속화되고 있으며, 그 기반이 되는 월드 모델 개발 경쟁은 앞으로 더욱 심화될 것으로 보인다. 바이두가 어느 정도의 범용성과 정확도를 실현하고 있는지, 외부 공개 및 실용 전개의 동향에 관심이 집중되고 있다.