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2025-12-16 (화)

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'최악의 실패작 톱10' 리스트에 구글·애플·MS·삼성이?

삼성이나 구글, 애플 등 세계적인 IT 기업들이 신제품을 공개하면 기대감이 높아지곤 한다. 하지만 성공을 위해선 실패가 수반되기 마련이다. 최근 모바일 산업뉴스 전문매체 XDA가 공개한 '최악의 실패작 TOP10' 리스트에 국내외 거대 IT 기업의 제품들이 포진되어 있어 관심을 모으고 있다. 구글의 '구글글래스(Google Glass)'는 기술의 한계와 비싼 가격 탓에 2015년 결국 시장에서 퇴출됐다. 구글글래스는 증강현실(AR) 꿈을 실현시킬 장치로 소개됐지만, 기술 한계와 제품 가격이 문제였다. 가격은 무려 1500달러(약 198만 원)로 매우 비싼데다가, 배터리 수명이 낮고 일부 기능도 의도한 대로 작동하지 않는 등 심각한 기술적 한계를 드러냈다. 구글은 마침내 2015년 시장에서 이 제품을 철수했다. 애플의 '애플뉴턴(Apple Newton)'은 필기 인식의 문제로 사용자들에게 큰 불만을 사게 됐다. 애플뉴턴은 지난 1993년 메시지패드(PDA)로 출시됐다. 메모를 작성하고 연락처와 일정을 저장하고 팩스를 보내는 등의 작업을 수행할 수 있는 혁신적 기능에도 불구하고, 사용자의 필기를 정확하게 인식하지 못하는 등 치명적인 단점을 드러냈다. 하지만 XDA는 "이 제품이 현대의 스마트폰, 태블릿의 길을 열었다"며 그 중요성을 언급했다. 마이크로소프트의 '윈도우비스타(Windows Vista)'는 초기 호환성 문제와 사용자 경험의 문제가 실패로 이어졌다. 윈도우비스타는 초기에 많은 어플리케이션과 하드웨어 장치 등과 호환되지 않았고, 새롭게 도입된 사용자 계정 제어(UAC)는 귀찮은 시스템으로 악명을 떨쳤다. 오히려 사용자 대부분이 '윈도우XP'에 만족하고 있었다는 것이 실패의 원인으로 지적됐다. 세계적인 스마트폰 제조사 삼성전자의 '갤럭시 노트7'은 배터리 폭발 사건으로 불명예를 안았다. 지난 2016년 여름에 탄생한 갤럭시 노트7은 출시한 지 1개월도 채 되지 않아 30대 이상이 폭발했다. 삼성 측은 노트7의 무료 반품을 실시했고, 미국연방항공청(FAA)도 이 제품의 사용을 금지하기에 이르렀다. XDA는 "그후 삼성전자는 노트7FE를 출시해 문제를 해결했으며, 예상치 못한 문제만 아니었다면 훌륭한 스마트폰이었다"는 긍정적인 평가도 덧붙였다. 블랙베리로 전세계 휴대폰 업계에 신선한 충격을 가했던 림(RIM)은 처음으로 터치스크린 '블랙베리스톰(BlackBerry Storm)'을 출시했다. 그러나 터치스크린인 슈어프레스(SurePress) 디스플레이는 타이핑 속도가 극도로 느린 탓에 소비자 불만이 컸다. 게다가 어플리케이션과 소프트웨어도 훌륭하지 못했다는 평가다. 이밖에 너무 늦게 출시돼 명성을 얻지 못한 휴대용 MP3인 '마이크로소프트준(Microsoft Zune)', 유명무실해진 애플의 소프트웨어 '아이튠즈핑(iTunes Ping)', 다루기 어려운 노키아의 모바일 게이밍 폰 '노키아 엔 게이지(N-Gage)', 품질이 낮은 디스플레이를 장착한 휴렛팩커드의 터치패드(HP TouchPad) 등도 최악의 실패작 리스트에 이름을 올렸다. 하지만 XDA는 "이러한 실패에도 불구하고 기술 산업은 항상 혁신하고 있다"며 "앞으로 10년 동안 더 많은 제품들이 나타날 것이며, 그 중 일부는 이 목록에 들어갈 수도 있을 것"이라고 말했다. 이처럼 실패는 불가피하지만 그 속에서 새로운 혁신과 기회를 찾아낼 수 있는 기업만이 미래를 이끌 것이다.
- 산업
2023-09-03 10:01:00
미쓰비시중공업, 핵융합용 세계 최대 '초전도 코일' 개발

미쓰비시중공업이 프랑스 남부 지역에 건설 중인 국제핵융합실험로 '이터(ITER)'에 사용되는 세계 최대 규모의 초전도 토로이드 자장(TF) 코일 제작을 완료했다. 일본 매체 뉴스위치는 최근 미쓰비시중공업이 프랑스 남부에서 진행 중인 대형 핵융합 국제 프로젝트 '싱크로나이즈드 사이언스(SST)'의 핵심 부품인 초전도 코일 개발에 성공했다고 전했다. 미쓰비시중공업은 양자과학기술연구개발기구로부터 수주한 5번째 코일인 토로이드 자장(TF) 코일 최종호기를 완성시켰다. ITER(International Thermonuclear Experimental Reactor)는 태양과 같은 핵융합 반응을 인공적으로 일으켜 에너지를 얻는 국제적인 과학기술 프로젝트다. ITER 프로젝트에는 미국, 러시아, 유럽연합, 일본, 중국, 인도, 한국 등 7개국이 참여하고 있으며, 프랑스 남부 카다라쉬 지역에 건설 중이다. ITER의 목표는 열출력 500MW, 에너지 증폭율 (Q) 10 이상의 핵융합실험로를 개발해 미래 핵융합발전소 건설을 위한 원천기술을 확보하는 것이다. 2040년에 ITER 프로젝트가 완공되면 지구에서 처음으로 인공태양이 뜰 예정이다. 한국은 2003년에 합류해 10대 주요장치를 제작·조달하고 있고, 여기에 필요한 초전도핵융합장치 KSTAR는 2007년 일찌감치 완공했다. 현재 일본은 '이터'용 토로이드 자장 코일 19기 중 9기의 제작을 맡고 있으며, 이 가운데 미쓰비시중공업이 5기를 담당해 이번 최종호기를 완성했다. 세계 최대 규모인 이 코일은 높이가 3.5미터, 폭이 1미터, 총 무게가 1.5톤으로 거대하지만, 원자로 내에서 핵융합 반응을 일으키는 데 필요한 1만 분의 1미터 이하의 정밀도로 제작했다는 회사측의 설명이다. 이 회사는 지난 2020년 1월 초호기를 완성한 바 있다. 회사 측은 "양자과학기술연구개발기구와 공동 개발한 초전도체를 고정밀로 권선(전류를 흘려 자속을 발생시키거나 서로 결합하도록 설계된 코일) 기술 및 용접, 가공기술 등을 통해 높은 정밀도를 실현했다"고 설명했다. 미쓰비시전기가 권선 부분을, 외부 구조물은 한국에서 제작한 후 미쓰비시중공업의 후타미공장(효고현 아카시시)에서 모든 부품을 조립해 완성품으로 만들었다. 4기 초전도 코일은 프랑스 현지에서 설치 중이며, 이번에 완공한 5기도 향후 곧 설치될 것으로 예상된다. 한편, 미쓰비시중공업은 토로이드 자장 코일 이외에도 핵융합로에서 내부에 괴는 불순물을 제거하는 장치인 다이버터와 수평 론처 등 주요 기기를 개발, 제작하고 있다. 또한, '이터' 계획에 이어 건설이 계획되고 있는 핵융합원형로에 대해서도 설계와 개발을 적극적으로 지원하겠다는 방침이다.
- 산업
2023-09-02 15:09:00
인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?

마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
- IT/바이오
2023-08-17 17:21:00

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