감시 회피 패션·AI 점장·장갑으로 배우는 로봇… 'AI의 현실 진입' 실험 잇따라

IEEE Spectrum과 MarkTechPost 보도를 종합하면, 인공지능(AI)이 실험실을 벗어나 거리·상점·로봇 팔로 진입하는 시도가 잇따라 공개됐다. IEEE Spectrum은 감시 카메라를 교란하는 '적대적 패션'과 AI에게 실제 가게 운영을 맡긴 안돈랩스(Andon Labs) 실험을 각각 다뤘고, MarkTechPost는 9월 14일 로보틱스 스타트업 리워드AI가 로봇 조작 정책 'OM-1'을 공개했다고 전했다.

IEEE Spectrum에 따르면 보안 전문가 빌 스웨어린전은 객체 탐지 프레임워크 YOLO를 겨냥한 파이썬 퍼저 실험을 강화학습 알고리즘으로 발전시켜, 지난달 데프콘(DEF CON)에서 적대적 패턴 생성 결과를 발표했다. 해당 패턴은 얼굴 탐색 4종, 얼굴 인식 2종, 사람 탐지 5종 등 11개 모델을 상대로 시험돼 탐지 신뢰도를 떨어뜨렸다. 이탈리아 캅에이블은 자카드 니트에 무늬를 짜 넣어 착용자를 동물이나 사물로 오분류시키고, 어반프라이버시는 OpenCV 기반 얼굴인식을 겨냥한 '페이스션 리로디드' 컬렉션을 판매 중이다. 다만 카메라 각도·조명·보행 습관 때문에 효과가 제한되며, 특정 모델에만 통한다는 지적도 함께 실렸다.

같은 매체는 샌프란시스코 AI 안전기업 안돈랩스가 AI 에이전트 '루나'에게 실제 매장 운영을 맡기고 3년 임대차 계약까지 맺었다고 전했다. 스톡홀름의 안돈 카페에서는 구글 제미나이 기반 매니저가 신선식품을 과다 발주해 폐기가 늘자, 오픈AI 모델로 교체한 뒤에는 냉동 빵과 치즈만 쓰는 '치즈 토스트' 단일 메뉴로 축소되는 일이 벌어졌다. 공동창업자 루카스 페테르손은 매장 한 곳의 통제되지 않은 조건에서 이뤄지는 실험을 "기껏해야 약한 과학"이라고 인정했다. 회사는 앤스로픽·구글 딥마인드·오픈AI·xAI와 평가 연구를 협업한다고 밝혔다.

MarkTechPost가 전한 OM-1은 원격조작 데이터나 로봇에서 수집한 데이터 없이, 센서가 달린 장갑을 낀 사람의 시연만으로 학습한다. 7자유도 웨어러블 '옴니바디 핸드'가 촉각·근접·손안 카메라 신호를 모으며, 전자기 추적을 더한 결과 초속 67㎝ 구간에서 평균 오버슈트 오차가 9.5㎜로 시각-관성 방식(24.9㎜)보다 60% 낮았다. 리워드AI는 30분 미만의 사람 데이터로 새 작업을 익힌다고 주장했으나 가중치·코드·데이터셋·API를 공개하지 않았고, 성공률이나 공개 벤치마크 비교도 내놓지 않았다.

세 보도를 나란히 놓으면 강조점이 갈린다. IEEE Spectrum 두 건은 모두 'AI가 현실에서 어떻게 깨지는가'에 무게를 싣는다. 감시 회피 옷은 프레임 한 장에 무력해지고, AI 점장은 주문은 해내도 경영은 못 한다. 반면 MarkTechPost 기사는 기업이 제시한 성능 수치를 전하되, 시연 영상 외에 검증 수단이 없다는 점을 명시한다. 능력 자체보다 '신뢰성'을 재는 잣대가 아직 마련되지 않았다는 공통의 공백이 드러나는 대목이다.