Laplace Intelligence가 로봇과 자율주행차를 배포 전에 AI로 공격한다

미시간주 앤아버의 스타트업 Laplace Intelligence는 로봇과 자율주행차 같은 피지컬 AI를 실제 환경에 투입하기 전에 시뮬레이션에서 먼저 무너뜨려 보는 자동화 레드팀 서비스를 만들고 있다. 사람이 시나리오를 짜는 대신 AI 에이전트가 스스로 실패 지점을 찾아내는 방식이다. 이 회사는 이번 주 샌프란시스코에서 열리는 TechCrunch Disrupt의 스타트업 피치 대회 Startup Battlefield 200에 참가한다.

핵심은 실세계를 재구성한 고충실도 시뮬레이터다. 엔비디아의 월드 시뮬레이션 플랫폼 Cosmos를 후속 학습시킨 버전을 기반으로 하며, 구글 스트리트 뷰 이미지 한 장을 참조점 삼아 거리 전체를 만들어내되 실제 지도 데이터를 결합해 축척을 맞춘다. 애리조나 고속도로든 파리 횡단보도든 재현 대상이 된다. 톰톰 같은 내비게이션 제공자에서 실시간 교통·정체 정보를 받아오고, 개발자는 언어 프롬프트로 오후 교통량을 추가하는 식으로 환경을 실시간 변경할 수 있다.

환경뿐 아니라 등장인물의 행동도 시뮬레이션된다. 데모에서 테스트 차량을 마주 오는 차선으로 밀어 넣었을 때 충돌 대상 차량이 스스로 피해 움직였다는 설명이다. 생성형 월드 모델에서 흔한 것처럼 차가 그냥 관통해 버리는 일은 없다는 것이 회사의 주장이다. 모든 객체가 서로 반응하는 상호작용형 월드 모델이라는 구도다.

차별점은 코너케이스를 자동으로 설계하는 AI 에이전트다. 뉴스, 교통사고 경찰 보고서 등 여러 출처의 정보를 재료로 자율주행차와 피지컬 AI를 능동적으로 공격하는 시나리오를 만들어낸다. 사람이 아이디어를 내고 구현하는 루프에서 한 발 더 빠지는 셈이다.

창업자는 CEO 하위 선과 공동창업자 겸 수석과학자 헨리 리우다. 두 사람은 미시간대에서 만났고, 2023년 자율주행 AI를 시뮬레이션에서 어떻게 시험할지 다룬 논문을 네이처 표지에 실었다. 그 무렵 자율주행 기업들에서 연락이 오기 시작했고, 연구를 제품으로 옮기기로 했다. 회사 이름은 1814년 피에르시몽 라플라스가 제안한 사고실험 '라플라스의 악마'에서 왔다. 우주의 모든 상태를 알면 미래를 정확히 예측할 수 있다는 가정을, 시뮬레이션으로 현실의 미래를 예측하는 일에 빗댄 것이다.

이미 매출이 나오고 소폭의 흑자도 낸다. 대부분은 자율주행 쪽에서 나오며, 일본 트럭 제조사 이스즈와 텍사스 기반 자율주행 트럭 기업 Bot Auto가 고객이다. 엔비디아도 고객사이며, T모바일과 함께 캘리포니아 산호세에서 고수준 교통 운영을 위한 무료 스마트시티 파일럿을 진행 중이다. 창고용 휴머노이드 로봇을 만드는 파트너와도 초기 단계 협업을 하고 있다. 현재 계약은 대부분 프로젝트 단위라 이를 반복 매출로 바꾸는 게 과제다.

경쟁 상대로 가장 자주 거론되는 곳은 Applied Intuition이다. 누적 12억 달러를 조달했고 기업가치 150억 달러로 평가받는 후기 단계 스타트업이며, 이스즈는 그쪽 고객이기도 하다. 선은 AI로 AI를 시험하는 방법론 자체가 피지컬 AI 테스트를 동적 상호작용 과정으로 바꾸는 새 패러다임이라며 이것이 가장 큰 해자라고 본다.

자율주행이나 로봇을 다루는 팀이라면 검증 파이프라인의 성격이 바뀔 수 있다. 녹화 영상으로 만든 시나리오를 반복 재생하는 방식에서, 에이전트가 계속 새로운 실패 시나리오를 생성하는 방식으로 옮겨가는 흐름이다. 일반화된 로봇은 학습 데이터 자체가 적어 어떤 상황이 코너케이스인지 사람이 알기 어렵다는 점이 이 접근의 명분이 된다.

다만 시뮬레이션 충실도가 곧 안전 보증은 아니다. 회사가 내세우는 목표도 배포 전에 문제를 찾아 고치고, 고객·보험사·규제기관이 신뢰할 수 있는 공통 증거 기반을 쌓는 것이다. 시뮬레이터가 현실을 얼마나 정확히 반영하는지, 그리고 그 증거가 규제 당국에 실제로 받아들여질지는 아직 검증되지 않은 전제다.