Physical AI란 무엇인가? 왜 책임 문제가 생각보다 더 시급한가?

소위 ‘물리적 AI(Physical AI)’란 단순히 화면상에 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그치지 않고, 현실 세계에서 물리적 동작을 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 말하며, 여기에는 공장용 로봇 팔, 자율주행 차량, 수술 보조 로봇 등의 사례가 포함됩니다. 이러한 시스템에서 오류가 발생할 경우, 책임 소재를 규명하는 데 있어 그 복잡성은 기존 소프트웨어 결함의 경우를 훨씬 뛰어넘습니다.

오늘날 AI 경쟁의 초점은 이미 바뀌었습니다. 더 이상 문제는 특정 모델이 특정 벤치마크 테스트를 통과할 수 있는지가 아니라, 자율 시스템이 공장, 차량 또는 병원에 도입될 때 책임 소재를 규명할 수 없는 위험을 초래하지 않을 수 있는지에 있습니다.

다음의 세 가지 실제 발생할 수 있는 상황은 문제의 핵심을 명확히 보여줍니다:

새벽 3시, AI 트레이딩 봇이 승인되지 않은 레버리지 주문을 실행했다; 인터넷이 끊긴 재난 현장에서 수술용 로봇이 절개 수술을 수행했다; 생산 라인에서 휴머노이드 로봇이 접촉 결정을 내리는 바람에 작업자가 부상을 입었다. 이 세 가지 상황은 모두 동일한 제도적 실패를 가리키고 있다. 즉, '누가' 언제 '어떤' 결정을 내렸는지 증명할 수 있는 신뢰할 만한 기록이 없으며, 해당 결정이 정해진 권한 범위 내에 있었는지 확인할 수 있는 증거도 전혀 없다는 것이다.

기존의 감사 도구는 왜 이 문제를 해결할 수 없는가?

기존의 감사 도구는 인간이 운영하는 소프트웨어 시스템을 지원하기 위해 설계되었기 때문에, 자율 AI 에이전트의 전체 의사결정 과정을 재현할 수 없습니다. 이는 도구의 기술적 한계가 아니라 근본적인 아키텍처상의 문제입니다.

더 근본적인 문제는 단일 기업의 서버에 의존하는 책임 규명 시스템은 그 기업 고유의 이익과 위험을 그대로 떠안게 된다는 점입니다. 로그는 시스템 장애로 인해 손실될 수 있고, 버전 업데이트로 인해 수정될 수 있으며, 법적 압력으로 인해 사라질 수도 있다. 보험사, 규제 기관, 로봇 제조사가 동일한 사고에 대해 각기 다른 주장을 펼칠 때, 어느 한쪽도 상대방의 서버 기록을 중립적인 판정 근거로 신뢰할 충분한 이유가 없다.

AxBlade는 이 문제에 대해 퍼블릭 체인 형태로 해결책을 제시합니다. 즉, 개방적이고 허가 없이 이용할 수 있는 실행 환경으로, 여기서 행위 증명은 특정 조직의 약속이나 자기 신고에 의존하지 않고 암호학적 최종성(cryptographic finality)을 기반으로 합니다.

이번 행사에 관하여: 이번 행사는 기자회견이 아닌 업무 회의입니다.

AxBlade는 이번 행사를 제품 출시 행사나 토큰 이벤트, 혹은 단순히 “AI가 모든 것을 바꿀 것”이라는 주제를 다룬 무대가 아닌, 실무 회의(Working Session)로 기획했습니다.

이 의제 설계의 핵심 목적은 이미 생산 환경에 자율 시스템을 구축한 실무자들이 실제 기술 선정 및 비즈니스 의사결정을 공유하고 논의할 수 있도록 하는 데 있습니다. 여기에는 구축 과정에서 직면한 실제 문제, 규정 준수 측면의 미해결 과제, 그리고 인프라 구축의 우선순위 결정 등이 포함됩니다.

이번 행사에는 AWS, NVIDIA, Y Combinator, Crypto.com, Roche, Pfizer 등 클라우드 인프라, 로봇 기술, 의료 및 기관 금융 등 다양한 분야의 기업들이 참석할 예정입니다. 참가 인원은 제한되어 있으며, 신청 후 심사를 거쳐 선발됩니다.