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[IT뉴스]알리 아가 필드AI CEO “블랙박스 AI 아닌 설명하는 휴머노이드 필요”

온카뱅크관리자

2026-09-22 10:47:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[휴머노이드 서밋 2026] 글로벌 피지컬 AI 기업, ‘배포 가능성·신뢰성’ 강조</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1V2GQpXSvg">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f7099e9c51a9937c9a88973e4283ff8852ed1967dd3cdbf9df5668147b39fa10" dmcf-pid="tfVHxUZvvo" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/552796-pzfp7fF/20260922104611062kdyx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ZDizj8B3lN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/552796-pzfp7fF/20260922104611062kdyx.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="e2add8b0b1c83ec1738890d45e6ee62c334023275bbc625d2a3f6fe65b2e2e72" dmcf-pid="F4fXMu5TCL" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] “로봇 인공지능(AI)은 블랙박스가 돼서는 안 됩니다. 자신이 내리는 행동과 추론의 신뢰도와 불확실성을 스스로 파악할 수 있어야 합니다.”</p>
          <p contents-hash="29e970c996a7c4e63a42dfe8990d440db513b55fdb73ffd92547ec14f930db49" dmcf-pid="384ZR71yWn" dmcf-ptype="general">알리 아가 필드AI(FieldAI) 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 22일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’에서 이같이 강조했다. 그는 “범용 AI 모델이 서로 다른 로봇과 환경에 적용되는 데 그치지 않고 실제 현장에서 안정적으로 작동하고 투자수익률(ROI)을 낼 수 있어야 한다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="adf3de1f95b7b290ae5e398bd925437154aac153da85fc99400b70446029b2c2" dmcf-pid="0685eztWWi" dmcf-ptype="general">필드AI는 특정 휴머노이드 하드웨어를 만드는 회사가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 자율주행·로봇 AI 소프트웨어를 개발하는 미국 피지컬AI 기업이다. 핵심 기술인 ‘필드 파운데이션 모델(FFM)’은 휴머노이드와 사족보행 로봇, 바퀴형 로봇, 산업용 차량 등 서로 다른 하드웨어에서 공통으로 사용할 수 있는 ‘로봇 두뇌’를 지향한다. </p>
          <p contents-hash="960edfe81f8d753e276694a5b8733ff99598a06d4821ac4fc89ea3670a3345de" dmcf-pid="pP61dqFYTJ" dmcf-ptype="general">회사는 지난해 두 차례 투자 라운드를 통해 총 4억500만달러(5517억원)를 조달했으며 엔비디아 벤처캐피털 N벤처스와 테마섹, 베조스 익스페디션스 등이 투자자로 참여했다. 올해 3월에는 보스턴다이나믹스와 건설 등 복잡한 산업 환경에서 로봇 자율성을 높이기 위한 협력도 발표했다.</p>
          <div contents-hash="9230d61ce47cb2063aad91cfae366b9a08bdd28ffe7def4baa5235ea2f5d2b48" dmcf-pid="UOsRvNd8Td" dmcf-ptype="general">
           아가는 “우리는 휴머노이드에만 국한되지 않는다”며 “다양한 작업을 수행하기 위해 서로 다른 형태의 로봇 위에 탑재되는 모델·소프트웨어 레이어”라고 회사를 소개했다. 현재 필드AI의 로봇 두뇌는 휴머노이드와 사족보행 로봇 등을 포함해 30종 이상의 플랫폼에 적용됐다고 밝혔다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="15a8510ca4869a88bafaa81242351ece1308a79341b7f312a1000e7a62f3572c" dmcf-pid="uIOeTjJ6Ce" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/552796-pzfp7fF/20260922104612399yvet.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5r5DUSrNSa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/22/552796-pzfp7fF/20260922104612399yvet.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="f3909fcae1910222e9f7e96dfc5d6d36b71c4c155e6112f290bb544be6f11a71" dmcf-pid="7CIdyAiPWR" dmcf-ptype="general">◆<strong>“현장에서 돌아가야 한다”… 불확실성까지 계산</strong></p>
          <p contents-hash="55dc395afe2eab551546b3eb22e0e496204cfca1ca605a6e48da6b1541780b76" dmcf-pid="zhCJWcnQyM" dmcf-ptype="general">아가가 이날 강조한 것은 ‘배포 가능성’이다. 대화형 AI에서는 잘못된 답변이 나오더라도 다시 질문할 수 있지만, 건설현장이나 광산, 조선소 등에서 움직이는 로봇은 잘못된 판단이 사고로 이어질 수 있다. 통제된 실험실을 넘어 복잡하고 예측하기 어려운 환경으로 갈수록 AI에 요구되는 신뢰성이 높아진다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="5454881a9243ed398f2c4db0495bc5eb68d7ff9f9a56f728e14e648cd186ca60" dmcf-pid="qlhiYkLxCx" dmcf-ptype="general">필드AI는 이를 위해 기존 신경망에 물리 법칙과 불확실성 정량화를 결합했다. 아가는 “물리 법칙과 불확실성 정량화를 전통적인 블랙박스 신경망에 녹여내고 있다”며 “FFM은 범용성뿐 아니라 자신의 신뢰도와 불확실성을 파악할 수 있어 복잡한 환경에도 배포할 수 있다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="7dcd258b775ba77141b671e85a094b7ba5e5a20ef693afeb645ac9405eec204e" dmcf-pid="BSlnGEoMhQ" dmcf-ptype="general">필드AI는 사전에 입력된 지도나 GPS, 고정된 경로에 의존하지 않고 변화하는 환경에서 로봇이 스스로 판단하도록 하는 데 초점을 맞추고 있다. 실제 건설현장에서는 보스턴다이나믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’과 FFM을 결합해 변화하는 작업 환경을 파악하고 점검·매핑 작업을 수행하고 있다.</p>
          <p contents-hash="251145c36c3366fd0463d627350717fb32a21cc601e40619f31623c92cadcd6d" dmcf-pid="bvSLHDgRvP" dmcf-ptype="general">필드AI는 현장 배포 자체를 데이터 확보 과정으로 활용한다. 먼저 로봇을 실제 현장에 투입하고 여기서 수집한 데이터를 다시 모델 개선에 활용한 뒤, 개선된 모델을 더 많은 현장에 배포하는 구조다. 아가는 “배포할 수 있기 때문에 데이터를 수집할 수 있고, 데이터는 모델 개선으로 이어진다”며 “모델 개선은 다시 더 많은 배포와 더 많은 데이터를 만들어내는 선순환 구조를 만든다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="1c5f0ce300d1f2c7bbf971d8bc84632c4e0714353309c6c84a7cb9a4893c9224" dmcf-pid="KTvoXwaeW6" dmcf-ptype="general">그는 “AI 두뇌를 지닌 기계가 블랙박스가 되지 않는 데 크게 집중하고 있다”며 “모든 행동이나 추론에서 자신의 신뢰도와 불확실성을 파악할 수 있는 솔루션이 필요하다”고 강조했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>

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