로봇·자율주행 배포 전 AI 레드팀 테스트
원제: Laplace Intelligence red-teams robots and self-driving cars before they hit the real world
왜 중요한가
물리적 AI 안전 검증 시장은 자율주행·로봇 산업 확대와 함께 규제 수요까지 맞물려 빠르게 형성되고 있다.
미국 앤아버 소재 스타트업 Laplace Intelligence가 로봇과 자율주행차 등 물리적 AI 시스템을 실제 배포 전 시뮬레이션으로 고의 실패를 유도하는 자동화 레드팀 테스트 플랫폼을 개발 중이다. CEO Howie Sun과 공동창업자 Henry Liu가 2025년 미시간대학교에서 창업했으며, TechCrunch Disrupt 2026 Startup Battlefield에 참가했다.
Laplace Intelligence는 물리적 AI가 현실 세계에서 실패하기 전에 문제를 발견하고 수정할 수 있도록 자동화된 레드팀 테스트 인프라를 구축하고 있다.
CEO Howie Sun은 AI 에이전트가 컴퓨터 밖 현실 세계로 이동하는 현 시점에서, 소프트웨어와 달리 물리적 실패는 훨씬 큰 피해를 초래한다고 강조했다. 그는 "기업들이 배포 전에 문제를 발견·수정하고, 장기적으로는 고객·보험사·규제기관이 신뢰할 수 있는 공동 증거 기반을 만드는 것이 목표"라고 밝혔다.
Sun과 공동창업자 Henry Liu(전 PhD 지도교수)는 8년간 자율주행 AI 시뮬레이션 검증 연구를 수행했으며, 2023년 해당 연구가 과학 저널 Nature 표지를 장식했다. 이후 자율주행 기업들로부터 구현 문의가 이어지자 창업을 결정했다.
회사 이름은 1814년 프랑스 학자 Pierre-Simon Laplace의 사고실험 '라플라스의 악마'에서 따왔다. 우주 모든 상태를 알면 미래를 정확히 예측할 수 있다는 개념으로, Sun은 "시뮬레이션으로 현실의 미래를 예측하는 것"이라고 설명했다.
핵심 기술은 현실 세계를 기반으로 재구성한 고충실도 시뮬레이션 환경과, 취약점 및 실패 지점을 지속적으로 탐색하는 AI 에이전트의 조합이다. 시뮬레이션 환경은 Nvidia의 AI 세계 시뮬레이션 플랫폼 Cosmos를 추가 학습한 버전으로, 애리조나 고속도로부터 파리 횡단보도까지 다양한 현실 환경을 재현할 수 있다. 대상은 자율주행차에 국한되지 않으며 로봇, 스마트시티 솔루션 등 물리적 AI 전반을 포함한다.