DeepMind는 Gemini 로보틱스(Gemini Robotics)를 통해 인공지능을 물리적 세계로 확장하는 데 주력하고 있으며, 이 과정에서 안전성(Safety)을 핵심적인 연구 축으로 삼고 있습니다. AI와 로봇 공학의 잠재력을 탐구함에 있어, 시스템은 저수준 모터 제어부터 고수준 의미론적 이해(high-level semantic understanding)까지 포괄적인 접근 방식을 취합니다.

로봇공학에서 물리적 안전성은 오랜 기간 동안 가장 근본적인 관심사였습니다. 기존의 로봇들은 충돌 회피, 접촉 힘 제한, 이동 로봇의 동적 안정성 확보 등 '저수준(low-level)' 안전 제어 장치에 의존해 왔습니다. Gemini Robotics-ER 모델은 이러한 개별 임베디드 시스템 특화된 안전 핵심 컨트롤러들과 연동될 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 Gemini는 단순히 움직임을 생성하는 것을 넘어, 주어진 상황에서 특정 행동이 수행되는 것이 안전한지 판단하고 적절하게 대응할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

나아가 학계와 산업 전반의 로봇 안전 연구를 진전시키기 위해, DeepMind는 새로운 데이터셋을 공개했습니다. 이 데이터셋은 체화된 AI(Embodied AI) 및 로봇 공학 분야에서 '의미론적 안전성(Semantic Safety)'을 평가하고 개선하는 데 초점을 맞춥니다. 이전 연구에서 아시모프의 3원칙에 영감을 받은 '로봇 헌법(Robot Constitution)'이 LLM에게 더 안전한 작업을 선택하도록 유도할 수 있음을 보여준 바 있습니다. 이를 발전시켜, 이제는 자연어에 직접 표현된 규칙들로 구성되는 데이터 기반의 헌법을 자동으로 생성하는 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크 덕분에 사용자는 로봇 행동을 더 안전하고 인간 가치에 부합하도록 설계하기 위해 헌법을 만들고 수정하며 적용할 수 있게 되었습니다.

마지막으로, 새로 공개된 ASIMOV 데이터셋은 연구자들이 실제 환경 시나리오에서 로봇 행동이 가지는 안전성 영향을 엄격하게 측정하는 데 도움을 줄 것입니다. DeepMind는 이러한 작업의 사회적 함의를 평가하기 위해 책임 개발 및 혁신팀(Responsible Development and Innovation team)과 내부 검토 그룹인 책임 및 안전 위원회(Responsibility and Safety Council)와 협력하고 있으며, 외부 전문가들과도 지속적으로 자문하며 윤리적인 AI 적용을 보장하고 있습니다.

Gemini Robotics-ER 모델은 Apptronik과의 파트너십 외에도 Agility Robots, Boston Dynamics, Enchanted Tools 등 신뢰할 수 있는 테스트 그룹들에게 제공되어 그 성능이 검증되고 있으며, DeepMind는 차세대 유용한 로봇 개발을 위해 계속해서 AI 역량을 확장해 나갈 계획입니다.