휴머노이드는 일부가 생각하는 것보다 빠르게 실현될 것이다. Astra의 autoCAD 벤치마크와 로봇 공학용 모델의 수준을 고려하면 OpenAI는 새로운 액추에이터를 설계하는 R&D를 상당히 수월하게 수행할 수 있고, 시뮬레이션도 쉽게 돌릴 수 있다. 물론 애완동물이나 어린아이가 다치지 않게 하는 것 같은 안전이 큰 문제이지만 로봇은 빠르게 확장될 것이다. 가장 큰 문제는 공급망이 준비되어 있는가이다. 1X Technologies의 CEO이자 휴머노이드 Neo를 만든 Bernt Børnich는 최근 인터뷰에서 자동차는 수십만 개의 부품을, 휴머노이드는 수천 개의 부품을 가진다고 언급했다. 따라서 확장은 그렇게 어렵지 않다는 것이다.

휴머노이드는 기술 시연과 통제된 환경에서 계속 발전할 것이다. 범용 휴머노이드의 대규모 보급은 아직 멀었다. 자율주행차는 10년 넘게 전에 거의 완성된 것처럼 느껴졌지만, 90%에서 99.9999%에 도달해 안전한 배치가 가능하기까지는 매우 오랜 시간이 걸린다. 하드웨어는 더 단순하지만 환경과 자유도(dof)는 훨씬 더 복잡하다.

마지막 10%를 완성하는 데 걸리는 시간에 대해서는 확실히 맞지만, 휴머노이드 로봇은 유용해지기 위해 반드시 99.9999%까지 도달할 필요는 없다는 점은 주목할 가치가 있다. 자동차는 항상 안전이 중요하며, 자동차가 단 1초의 일부라도 제어를 잃으면 언제든 사망으로 이어질 수 있다. 빨래를 개다가 정신을 잃는 로봇은 옷을 망치거나 벽에 구멍을 낼 수는 있지만 사람을 죽이지는 않는다. 물론 오작동하는 로봇이 이론적으로 집을 태울 수도 있으므로, 안전이 중요하지 않다는 말은 결코 아니다.

기억으로는 2010년대는 실제로 자율주행이 우리 세대 내에 해결될 수 있을지에 대한 깊은 회의의 시기였다.

자율주행차가 10년 넘게 전에 거의 완성된 것처럼 느껴졌고 90%에서 99.9999%에 도달해 안전한 배치가 가능하기까지 매우 오랜 시간이 걸린다는 지적에 대해, 차이는 충분히 좋은 머신러닝이었는지의 여부다. 우리는 지금 10년 전보다 머신러닝에서 훨씬 뛰어나고 투자도 몇 자릿수 더 많다. 그 격차는 10년보다 훨씬 짧을 수 있다.