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자동차 볼트를 조이고, 부품을 나르던 숙련 노동자가 로봇을 가르치는 ‘선생님’으로 변신하고 있다. 피지컬 인공지능(AI)과 휴머노이드가 생산 현장에 침투하면서 일터 내 인간의 역할이 근본적으로 바뀌고 있다. 숙련된 손기술을 기계에 전수하는 고급 관리자로 거듭나는 노동자가 있는가 하면, 기계가 흘린 오류만 뒤처리하는 단순 보조 인력으로 밀려나는 그림자도 짙다. 산업 현장에서는 인간 경험을 로봇 두뇌에 이식하는 작업이 본격화되고 있다. 독일 메르세데스-벤츠 공장에서는 숙련공들이 증강현실(AR) 안경과 원격 조작 장치로 휴머노이드 ‘아폴로’에 부품 운반과 조립 전 품질 검사 노하우를 전수한다. 미국 테슬라 플로리다 사업장은 최근 ‘옵티머스 로봇 데이터 수집 담당자’를 새롭게 뽑았다. 인간의 동작 데이터를 학습시키기 위한 전담 인력이다. 중국 류저우에서는 작업자가 헤드셋을 쓰고 상자 분류 동작을 시연하는 등 로봇 훈련센터까지 등장했다. 학계도 피지컬 AI 고도화를 위해서는 숙련 노동자 도움이 반드시 필요하다고 본다. 골드몽릴게임 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 실린 강화학습(HIL-SERL) 연구에 따르면 기존 학습 기법(9.6초·49.7%) 대비 숙련공이 동작을 시연하고 오류를 바로잡았을 때 조립 속도는 5.4초로 단축됐고, 성공률은 100%를 기록했다. 피지컬 AI의 성패는 결국 인간 노동자의 손끝 감각을 얼마나 흡수하느냐에 달린 셈이다. 국내에서도 기존 작업자나 노동자가 관리자로 거듭나기 시작했다. 포스코 광양 1고로에서는 4족 보행 로봇 ‘스팟’이 1200℃ 열풍 설비 。검을 전담하면서 기존 노동자는 설비 정밀 진단과 외주 안전 관리로 영역을 틀었다. 포스코 관계자는 “향후에도 제철소 고위험 작업은 로봇이 수행하게끔 AI 로봇 투입을 확대할 계획”이라고 설명했다. CJ대한통운도 물류센터 양팔 로봇에 완충재 삽입을 맡기고, 기존 인력은 예외 처리와 로봇 학습용 데이터 관리에 투입하는 방안을 추진하고 있다. 반면 인간의 신체 피로도는 줄지만, 과도한 정신적 긴장감에 시달릴 수 있다는 경고도 나온다. 모바일릴게임 인간 노동의 변화를 다루는 학술지 ‘코그니션, 테크놀로지 앤드 워크’가 발표한 배터리 분해 공정 분석에 따르면 협동로봇과 일할 때 근육 부담은 줄었으나 정보처리와 문제 해결을 둘러싼 ‘정신적 요구’는 수작업 때보다 훨씬 높았다. 로봇 과신 탓에 감시 능력이 무뎌지는 역효과도 확인됐다. 전자회로 설비 공정에 로봇을 투입한 결과 오히려 결함 발견 적발이 기존 4.2개에서 3.3개로 줄었다는 발표도 있다. 공정이 완벽해진 것보다 로봇을 믿은 근로자가 최종 품질 검수를 소홀히 한 결과다. 노동의 양극화 문제도 풀어야 할 과제다. 네덜란드 에인트호번공대 연구진의 물류창고 8곳 심층 조사 결과 로봇이 화물 운반을 도맡자 현장 직원에게는 바코드 훼손이나 상자 수동 처리, 물품 정렬 등 잔무만 주어졌다. 기대와 달리 가치가 큰 관제·정비는 외부 엔지니어가 독。하면서 기존 노동자가 ‘로봇 시종’으로 전락한 셈이다. 국제로봇연맹은 “로봇이 위험·반복 작업을 대신할 때 현장 노동자에게 단순 잔여 업무만 남길 게 아니라 설비 감시와 비정형 문제 해결 등 상위 기술을 다루도록 재교육과 직무 결정권을 보장해야 한다”고 충고했다. 스터 게임기