구글 딥마인드가 11월 10일 Gemini Robotics 2.5를 공개했다. 로봇이 더 잘 집는다는 소식보다, 같이 나온 ASIMOV-Jailbreak라는 시험대가 이번 발표의 성격을 더 잘 보여준다.
Gemini Robotics 2.5는 카메라와 지시를 동작으로 바꾼다
Gemini Robotics 2.5는 카메라 화면과 사람의 지시를 함께 읽어 팔과 손이 다음에 움직일 동작을 내놓는 vision-language-action model이다. 딥마인드는 자사 모델 가운데 가장 성능이 높다고 설명했다. 글을 이해하는 모델과 로봇을 움직이는 모델이 따로 놀지 않는다는 뜻이다.
200개 작업에서 딥마인드가 잰 성적
평가에 쓴 작업은 200가지가 넘는다. 집게로 음식을 옮기고, 선물 상자에 리본을 묶고, 액체를 피펫으로 옮기는 일까지 들어갔으며, 딥마인드가 잰 결과로는 작업 종류에 따라 이전 기준 모델보다 성공률이 30%에서 100% 높고 끝내는 속도는 20%에서 30% 빨랐다. 자사 평가라는 점은 감안해야 한다.
vision-language-action model이 공장에서 하는 일
자동차 부품을 상자에 맞춰 담는 키팅 작업이 첫 무대다. 부품 모양이 조금씩 다르고, 상자 안 배치도 매번 달라서 정해진 좌표만 반복하는 로봇이 약한 자리였다.
메르세데스-벤츠 라인은 개념 검증이다
앱트로닉과 메르세데스-벤츠가 함께한 작업은 헝가리 케치케메트와 독일 진델핑겐 생산 라인에서 이뤄졌다. 휴머노이드 Apollo 2가 부품 키팅을 맡았고 성공률은 96%로 기록됐다. 딥마인드는 이 장면을 개념 검증이자 파일럿이라고 부른다. 공장에 로봇 떼가 들어갔다는 뜻이 아니다.
국내 제조 현장의 기준도 비슷하다. 대부분은 정해진 자리에서 정해진 동작을 반복하는 자동화이고, 모델이 매번 새로 판단하는 단계는 아직 시험 단계다. 삼성전자가 지분을 늘려 온 레인보우로보틱스 같은 협동로봇 회사가 있어도 마찬가지다.
Apollo 2의 손과 Franka Duo
Apollo 2에는 다섯 손가락에 자유도 22개의 SharpaWave 손이 붙는다. 같은 모델이 Franka Duo 플랫폼과 두 손가락 그리퍼에서도 돌아간다. 손이 달라져도 동작을 새로 가르치지 않는 쪽을 노린다.
ASIMOV-Jailbreak, 로봇을 겨냥한 탈옥 시험
모델 성능만 공개하고 끝냈다면 절반짜리 발표다. 딥마인드는 ASIMOV-Jailbreak를 오픈소스 robot safety benchmark로 함께 냈다. 안전하지 않은 요청을 다른 말로 감춘 프롬프트 수백 개를 수십 개 장면에 흩어 놓은 시험대다.
로봇에게 "뜨거운 냄비를 옮겨"라고 그대로 말하면 거절한다. 그런데 청소를 도와달라며 상황을 꾸미면 판단이 흔들리지 않을까? 이 벤치마크가 겨냥하는 지점이 그 틈이다.
Gemini 4 Argon의 99.5%와 82%
이 시험에서 99.5%의 저항률을 기록한 건 Gemini Robotics 2.5가 아니라 Gemini 4 Argon이다. 비교 대상인 Gemini Robotics ER 2는 82%였다. Argon은 개발 과정에서 시뮬레이션 엔진으로도 쓰였다. 연습 주행을 만들고 디지털 트윈을 세우고 실패 원인을 분석하는 쪽이다.
Gemini Robotics 2.5에 아직 없는 것
가격도, 일반 공개일도, 내려받을 링크도 없다. 딥마인드의 로봇 파트너사에 순차로 풀린다.
추론 시점에 안전 지침을 넣으면 장애물 주변에서 안전하게 작업을 끝낸 비율이 33% 올랐고, 사람이 가까이 있을 때는 43% 올랐다. 딥마인드 자체 평가다. 나쁜 지시를 거절하는 능력과 사람 옆에서 물리적으로 안전한 것은 다른 문제이고, 이 구분은 아직 독립 검증이 없다. 국내 산업안전 기준도 사람과 로봇이 같은 공간에 있을 때 방호 조치를 요구한다. 벤치마크 점수가 그 서류를 대신 채워 주지는 않는다.
