- 구글 딥마인드의 제미나이 로보틱스 2는 사람 모양 로봇의 발끝부터 손끝까지 한 모델로 움직여요.
- 물건 집기는 선반에서 76%, 바닥에서 46% 성공했어요. 손가락을 쓰는 섬세한 일은 아직 절반을 밑도는 것이 많아요.
- 위험한 명령을 거절하는 판단은 늘었지만, 비상정지 같은 물리 안전장치를 대신하지는 않아요.
안녕하세요, 제시예요. 집안일을 대신해 줄 로봇은 언제 오느냐는 질문, 한 번쯤 해 보셨죠. 그 질문에 한 걸음 다가간 소식이 있어요. 사람처럼 두 다리와 두 팔이 달린 로봇을 휴머노이드라고 부르는데요, 구글 딥마인드가 이 로봇을 발끝부터 손끝까지 한꺼번에 움직이는 인공지능을 내놨어요.
세 모델이 한 몸을 나눠 맡아요
2026년 7월 30일, 딥마인드는 '제미나이 로보틱스 2'라는 이름으로 로봇용 모델 셋을 함께 공개했어요. 사람 몸에 빗대면 손발을 움직이는 신경, 앞일을 계획하는 머리, 인터넷 없이도 도는 작은 두뇌예요.
| 모델 | 맡은 일 | 지금 쓸 수 있는 곳 |
|---|---|---|
| 제미나이 로보틱스 2 (동작 모델) | 눈에 보이는 것과 사람 말을 실제 동작으로 바꿔요. 휴머노이드는 발끝부터 손끝까지, 팔 두 개짜리 로봇도 조종해요 | 먼저 신청한 협력사만 |
| 제미나이 로보틱스 ER 2 (계획 모델) | 상황을 이해하고 몇 분이 걸리는 여러 단계 작업을 계획해요. 로봇 여러 대가 함께 일하게도 해요 | 구글 AI 스튜디오에서 공개, 기업용은 비공개 미리보기 |
| 제미나이 로보틱스 온디바이스 2 | 로봇 안의 컴퓨터에서 직접 돌아요. 처음 보는 로봇에도 몇 시간이면 적응해요 | 먼저 신청한 협력사만 |
이 글에서는 앞의 둘을 동작 모델과 계획 모델로 부를게요. 계획 모델이 "물뿌리개를 선반에 넣어"를 몇 단계로 쪼개면, 동작 모델이 한 단계씩 몸을 움직이는 식이에요.
탁자 앞에서 방 안으로 나왔어요
예전 버전은 주로 탁자 위에서 손으로 하는 일을 했어요. 로봇이 제자리에 선 채 상반신만 쓰는 셈이었죠. 이번에는 걷고, 몸을 굽히고, 손을 뻗는 동작까지 한 모델이 함께 조종해요.
시연에서는 앱트로닉이라는 회사의 휴머노이드 '아폴로 2'에게 "물뿌리개를 아래 칸 초록 상자에 넣어 줘"라고만 말했어요. 로봇은 탁자까지 걸어가 물뿌리개를 집고, 몇 걸음 옮겨 선반 앞에 선 다음, 지정된 칸에 정확히 내려놨어요. 동작 하나하나를 사람이 짚어 준 게 아니라 목표 한 줄만 준 거예요.
계획 모델 쪽도 달라졌어요. 작업이 언제 시작하고 끝나는지, 중요한 순간이 언제인지를 짚어 내면서 수백 번의 판단이 이어지는 몇 분짜리 작업을 짠다고 해요. 서로 모양이 다른 로봇끼리 말을 주고받으며, 한 대로는 못 하는 일을 나눠 맡는 것도 보여 줬고요.
온디바이스 모델은 새 로봇에 붙일 때 보통 예시 200개가 안 되는 분량으로 몇 시간 안에 적응한다고 밝혔어요. 로봇 회사마다 팔 길이도 관절 수도 다른데, 그때마다 처음부터 가르치지 않아도 된다는 뜻이에요. 개발에는 앱트로닉과 함께 보스턴 다이내믹스, 애자일 로보츠가 참여했어요.
성공률로 보면 아직 반쯤 온 길이에요
딥마인드는 작업별 성공률도 공개했어요. 같은 "집어 들기"여도 어디서 집느냐에 따라 꽤 벌어져요.
| 작업 | 성공률 |
|---|---|
| 선반에서 물건 집기 | 76.3% |
| 탁자에서 물건 집기 | 68.4% |
| 바닥에서 물건 집기 | 45.7% |
| 전구 돌려 빼기 | 92% |
| 전구 돌려 끼우기 | 36% |
| 쓰레기봉투 묶기 | 44% |
| 지퍼백 잠그기 | 40% |
| 쓰레받기 쓰기 | 32% |
바닥에서 집기가 제일 낮은 건, 몸을 깊이 숙이면서 균형까지 잡아야 하기 때문일 거예요. 전구도 재미있어요. 빼는 건 돌리다 보면 빠지지만, 끼우는 건 나사 홈을 맞춰야 하니 같은 전구인데 성공률이 두 배 넘게 차이 나요.
딥마인드도 한계를 적어 뒀어요. 다섯 손가락으로 하는 섬세한 일은 여전히 어렵고, 로봇이 움직이는 속도도 더 나아져야 한다고요. 표의 숫자는 딥마인드가 자기 실험실에서 잰 값이라, 다른 곳에서 똑같이 재현했는지는 아직 알 수 없어요.
집게 달린 로봇 팔의 성공률과 실험 조건 더 보기
위 표의 물건 집기는 아폴로 2에 인스파이어 로봇손을, 전구·봉투 같은 섬세한 작업은 샤르파웨이브 로봇손을 달고 잰 값이에요. 손가락 대신 집게가 달린 프랑카 듀오 로봇 팔에서는 일반적인 집어 옮기기 74.2%, 여러 공구를 골라 담기 78.9%, 좁은 구멍에 끼워 넣기 89.6%였어요. 집게처럼 단순한 손일수록 성공률이 높고, 손가락이 많아질수록 떨어지는 흐름이 보여요.
시켜도 안 하는 판단, 아시모프 에이전틱
로봇이 힘이 세지고 몸이 자유로워질수록 "시켜도 안 하는 판단"이 중요해져요. 딥마인드는 이번에 '아시모프 에이전틱'이라는 안전 시험 문제집을 새로 만들어 누구나 쓸 수 있게 풀었어요. 이 문제집은 계획 모델이 네 가지를 해내는지 봐요.
- 거절정해 둔 안전 규칙을 어기는 명령은 받지 않아요
- 멈춤부품 고장이나 사람이 너무 가까울 때 로봇을 세워요
- 가로막기동작 모델이 배운 적 없는 일은 시키지 않아요
- 묻기말이 애매하거나 상황이 안 보이면 사람에게 물어요
딥마인드는 ER 2가 안전 규칙 지키기와 사람 근처에서의 행동 평가에서 자기들이 만든 로봇 모델 중 가장 안전했다고 밝혔어요. 한편 고장 신호를 받고 멈춤 명령을 부르는 문제는 ER 2뿐 아니라 비교한 다른 최신 AI 모델들도 모두 만점을 받았어요. 규칙이 글로 또렷하게 적혀 오면 대부분 잘 지킨다는 뜻이에요.
더 중요한 건 보고서가 스스로 그은 선이에요. 이 평가는 AI의 판단만 봤고, 인증된 부품이나 이중 안전장치처럼 그 판단을 실제로 몸에 옮기는 장치는 다루지 않았다고 적었어요.
우리 곁에 오기까지 남은 것
지금 누구나 만져 볼 수 있는 건 계획 모델뿐이에요. 몸을 움직이는 두 모델은 먼저 신청한 협력사에게만 열려 있고, 가정이나 매장에 들어온다는 일정은 나오지 않았어요.
다음 걸음도 보고서에 적혀 있어요. 대화가 아주 길어지거나, 누군가 일부러 AI의 주의를 딴 데로 돌려도 안전 신호를 놓치지 않는지 다음 시험에서 보겠다고 했어요. 로봇이 오래, 사람 곁에서 일할 수 있는지를 따지는 단계로 넘어가고 있다는 뜻이에요.
화면 안에서 글과 그림을 만들던 AI가 이제 선반 앞에 서서 물뿌리개를 들어요. 성공률 표를 보면 아직 반쯤 온 길이지만, 거절하고 멈추는 법까지 같이 설계하고 있다는 점은 눈여겨볼 만해요.
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