역진자 제어도 맡기는 Antigravity, 무엇이 달라졌나

AI가 역진자까지 잡는 순간, 무엇이 바뀌는가

회사에서 자동화 프로젝트를 맡았는데 어디까지 AI에 맡겨도 될지 고민하는 사람이 많습니다. 코드야 어느 정도 믿고 쓰지만, 실제 기계가 움직이는 영역에서는 선뜻 권한을 넘기기 어렵다는 불안이 따라옵니다.

역진자 문제는 제어공학에서 교과서 같은 예제입니다. 카트 위에 막대가 세워져 있고, 넘어지지 않게 좌우로 움직이며 균형을 잡는 장치입니다. 예전에는 이런 시스템을 안정화하려면 수학 모델을 세우고, 라플라스 변환을 쓰고, 상태공간을 풀어가며 설계했습니다. 그런데 Antigravity 같은 모델이 등장하면서 상황이 조금 다르게 흘러가고 있습니다. 사용자가 장치의 센서 구성과 액추에이터, 통신 방식만 설명해 주면, AI가 몇 분 안에 컨트롤러 코드를 만들어 냅니다.

흥미로운 지점은 여기입니다. 이 장치는 세상에 하나뿐인 특수한 기구라서, 학습 데이터에 그대로 들어 있었을 가능성은 거의 없습니다. 그럼에도 AI가 그래프 몇 장과 텍스트 설명만으로 역진자를 세우고 안정화하는 코드를 점점 더 잘 짜기 시작합니다. 국내 제조 현장이나 로봇 스타트업 입장에서는, 제어공학 전공자를 반드시 팀에 두지 않아도 실험 가능한 수준의 컨트롤러를 빠르게 확보할 수 있다는 의미가 됩니다.

코드 작성에서 튜닝까지, 사람의 역할이 바뀐다

이 사례에서 AI는 처음부터 완벽한 해답을 내놓지 못했습니다. 카트는 진동이 심했고, 추는 자꾸 넘어졌습니다. 사용자는 시스템이 어떻게 움직였는지 그래프로 뽑아 보여주었습니다. 그러자 AI는 어느 이득을 줄이고 어느 항을 키울지 제안하며, 2~3차례 수정 끝에 안정적인 동작을 만들어 냈습니다.

여기서 중요한 변화가 드러납니다. 제어 이론 그 자체를 완벽히 이해하지 않아도, 실험 결과를 해석하고 다음 시도를 설계하는 일을 AI가 상당 부분 대신합니다. 사람은 장치의 특성을 설명하고, 제안된 코드를 검토하고, 안전을 위해 한계를 설정하는 쪽에 집중합니다. 저라면 이 구조를 보고 개발자의 실력 저하를 걱정하기보다, 복잡한 수학에 막혀 시도조차 못 하던 사람들의 진입 장벽이 확 낮아지는 지점을 더 주목하겠습니다.

한국 현장에서 체감될 변화

국내 중소 제조업체나 연구실에서는 제어 전문가와 소프트웨어 개발자가 따로 없는 경우가 많습니다. 설비 업체가 준 예제 코드에 약간 손보는 수준에서 수년을 버티는 경우도 흔합니다. 이런 환경에서 Antigravity 타입의 모델은, 장비 특성을 잘 아는 현장 엔지니어에게 제어 설계의 주도권을 넘겨줄 수 있습니다.

반대로, 이미 정교한 모델 기반 제어를 구축해 놓고 안정적으로 돌리는 대기업이나 인프라 산업에는 당장 큰 이득이 없을 수 있습니다. 안전 규제와 검증 절차가 강한 업종일수록, AI가 자동 생성한 코드를 그대로 쓰기보다는 참고 자료로만 활용하는 편이 현실적입니다. 제 기준에서는 이 기술을 모든 제어 문제의 정답이라고 보기보다, 실험과 프로토타이핑 구간을 크게 단축하는 도구로 이해하는 편이 훨씬 안전합니다.

실무자가 가져갈 수 있는 진짜 이점

현장에서 AI를 쓰고 싶어도, 막상 어떤 일을 맡기면 좋을지 애매할 때가 많습니다. 문서 요약이나 번역처럼 눈에 잘 보이는 영역은 이미 포화 상태이고, 남들보다 먼저 차이를 만들고 싶다면 물리 세계와 맞닿은 지점을 공략해야 합니다.

제어 이론 대신 '장치 설명 능력'이 중요해진다

Antigravity는 사용자가 알려준 정보를 바탕으로 문제를 풉니다. 역진자 실험에서도 장치의 치수, 센서가 무엇을 얼마나 자주 측정하는지, 모터가 어떤 명령을 어떻게 받는지 같은 세부 사항을 자세히 서술해 줘야 했습니다. 그 결과를 바탕으로 AI는 가능한 제어 구조를 추론하고, 코드로 풀어냈습니다.

여기서 많이들 놓치는 부분이 하나 있습니다. 장치 설명이 부정확하면, 그 뒤에 아무리 똑똑한 AI가 있어도 결과가 엉뚱해진다는 점입니다. 결국 장비를 누구보다 잘 이해하는 사람, 즉 공장 라인에서 직접 설비를 만지는 엔지니어, 로봇 프레임을 직접 조립하는 메이커가 AI 시대의 핵심 사용자가 됩니다. 수식 대신 현장의 감각과 데이터로 AI를 이끄는 사람이 주도권을 쥐게 됩니다.

튜닝 과정이 '말싸움'에서 '대화'로 바뀐다

기존 프로젝트에서는 제어 엔지니어와 소프트웨어 개발자, 그리고 현장 담당자가 서로 다른 언어를 사용했습니다. 한쪽은 게인을 올리자고 말하고, 다른 쪽은 코드 복잡성을 걱정하고, 현장은 안전 마진을 우선으로 요구합니다. 그러면서도 데이터와 직관 사이에서 꽤 긴 갈등이 이어졌습니다.

Antigravity 사례에서 눈에 띄는 부분은 튜닝 과정의 대화 방식입니다. 사용자는 시스템이 어떻게 움직였는지 그래프로 보여주고, AI는 그 그래프를 읽고 오버슈트가 크다거나 감쇠가 부족하다는 식으로 진단을 내립니다. 그리고 어떤 파라미터를 어떻게 바꿀지 제안합니다. 이 과정이 반복되면서 자연스럽게 좋은 설정값 쪽으로 수렴합니다. 저라면 팀 내에서 이 AI를 중재자로 두고, 모두가 같은 그래프와 같은 설명을 보면서 논의하는 워크플로를 설계하겠습니다. 언어의 장벽을 줄이고, 실험 결과를 중심으로 논의를 모을 수 있기 때문입니다.

이 전략이 통하는 사람과 통하지 않는 사람

AI 제어를 현장에 들여올지 고민할 때, 누구에게는 큰 기회이고 누구에게는 불필요한 모험일 수 있다는 점을 먼저 가르는 편이 좋습니다. 전부 다 하면 좋다는 식의 접근은 결국 아무도 움직이지 못하게 만듭니다.

AI 제어가 잘 맞는 환경

신규 장비를 자주 들여오거나, 프로토타입을 반복해서 만들어야 하는 팀이라면 Antigravity 같은 모델에서 얻는 이득이 큽니다. 로봇 스타트업, 연구실의 실험 장비, 교육용 키트 제작사처럼, 매번 조금씩 다른 기구를 만들어 테스트해야 하는 곳이 여기에 해당합니다. 이들은 완벽한 모델링보다, 빠르게 움직이는 것이 중요합니다.

반면, 이미 수년간 검증된 설비를 운영 중이고, 다운타임이 곧 막대한 손실로 이어지는 공정에는 위험이 더 큽니다. 원자력, 대규모 화학 공장, 대형 플랜트처럼, 작은 오동작도 치명적인 곳에서는 AI가 생성한 코드를 바로 쓰기 어렵습니다. 이들에게는 여전히 정통 제어 이론과 긴 검증 절차가 더 적합합니다. 제 기준에서는 이 분야에서 AI는 설계 초안 도출과 가상 시뮬레이션 지원 역할에 머무는 편이 현실적입니다.

시작 전 반드시 체크할 것과 첫 행동

AI 제어를 도입할 때 가장 큰 함정은, 모델이 똑똑해 보일수록 사람의 검증 태도가 느슨해진다는 점입니다. 그래프를 잘 읽고, 그럴듯한 설명을 붙이는 AI를 보다 보면 어느 순간 엔지니어가 마지막 책임을 진다는 사실을 잊기 쉽습니다. 또한 센서 오류, 통신 지연, 마찰과 유격 같은 현실 요소는 여전히 사람이 직접 확인해야 합니다.

현실적으로는 작은 실험 장치 하나를 정해서, AI가 만든 컨트롤러와 사람이 만든 컨트롤러를 나란히 비교해 보는 것이 좋은 첫걸음입니다. 오픈소스 역진자 키트나, 간단한 2륜 자이로 로봇도 괜찮습니다. 시스템 구성과 인터페이스를 최대한 자세히 설명해 보고, Antigravity 같은 모델을 통해 코드를 만든 뒤, 시뮬레이션과 실제 동작을 차분히 검증하는 흐름을 한 번 끝까지 밟아 보는 것이 중요합니다. 이 과정을 거치면 걸림돌이 무엇인지, 팀 내에서 어떤 역량이 보완되어야 하는지 자연스럽게 드러납니다. 그 이후에야 비로소, 어떤 장비까지 AI에 맡길지 현실적인 기준을 세울 수 있습니다.

출처 및 참고 :