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2025-06-17 (화)

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메타, 로봇·자율주행차 기술 개발 위한 AI '월드 모델' 출시

페이스북 모회사 메타플랫폼(이하 메타)은 11일(현지시간) 3D 환경과 물리적 객체의 움직임을 더 잘 이해할 수 있는 새로운 인공지능(AI) '월드 모델'을 출시한다고 밝혔다. 로이터통신과 CNBC 등 외신들에 따르면 '월드 모델'은 AI가 물리적 세계의 규칙을 배우고 스스로 시뮬레이션할 수 있도록 만든 시스템으로 메타는 '브이-제파2(V-JEPA 2)'라는 이름의 자체 모델이 물리적 세계를 이해하고 예측하고 계획할 수 있다고 설명했다. 물리적 세계의 논리를 토대로 AI가 실제 행동을 하기 전에 미리 시뮬레이션을 구축하며 이를 통해 AI가 더 인간과 유사한 방식으로 학습하고 계획하고 결정을 내릴 수 있게 도움을 준다고 덧붙였다. 예를 들어 공이 테이블에서 굴러떨어지면 낙하한다는 것을 이해하거나, 시야에서 물체가 사라지더라도 잠깐 어딘가에 가려졌을 뿐 완전히 없어진 게 아니라는 물리적 세계의 원리를 AI가 이해하도록 돕는다는 것이다. 메타는 이 모델이 물리적 환경을 실시간으로 이해하고 움직이는 배달 로봇이나 자율주행 차량 등의 기술 개발에 큰 이점을 제공할 수 있다고 강조했다. 메타의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤은 "기계가 물리적 세계를 이해하게 하는 것은 언어를 이해하게 하는 것과는 매우 다르다"며 이 모델이 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과는 다르다고 말했다. 그는 이어 "월드 모델은 AI가 세상을 이해하고 자신의 행동 결과를 예측하기 위한 현실의 추상적인 '디지털 트윈'과 같다"며 "이를 통해 AI는 주어진 임무를 완수하기 위한 행동 계획을 세울 수 있다"고 설명했다. 최근 오픈AI의 챗GPT나 구글 제미나이와 같은 생성형 AI 앱의 기반이 되는 대규모 언어 모델을 넘어서는 기술을 모색하면서 월드 모델이 주목받고 있다. 선도적인 AI 연구자 페이페이 리는 지난해 9월 물리적 세계의 구조를 더 잘 이해할 수 있는 대규모 월드 모델을 만드는 것을 목표로 하는 '월드 랩스(World Labs)'라는 새로운 스타트업을 설립하고 2억3000만 달러를 유치했다. 구글의 AI 조직인 딥마인드는 게임과 3D 환경을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있는 '제나이(Genie)'라고 불리는 자체 월드 모델을 개발해 왔다.
- IT/바이오
2025-06-12 08:00:00
메타, 범용AI 뛰어넘는 '초지능' AI연구소 설립 추진

메타가 인간을 뛰어넘는 가상의 AI 시스템인 '초지능(superintelligence)' 연구에 전념할 새로운 인공지능 연구소 설립을 준비하고 있다는 보도가 나왔다. 뉴욕타임스(NYT)는 10일(현지시간) 익명의 소식통을 인용해 이같이 보도했다. 주요 연구자들에 의해 AI 개발의 미래 목표로 간주하는 '초지능'은 인간과 같은 수준의 AI를 의미하는 '범용 인공지능(AGI)'을 뛰어넘는 AI를 의미한다. 소식통은 메타가 이 연구소 설립을 위해 AI 스타트업 스케일AI의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 알렉산더 왕을 영입했으며 그의 회사에 수십억 달러를 투자하는 방안을 논의해왔다고 밝혔다. 또 오픈AI나 구글 등 주요 AI 경쟁 기업 연구원 수십명에게 상당한 금액을 제시하며 영입을 추진하고 있으며 일부는 합류에 동의했다고 소식통은 덧붙였다. 블룸버그 통신은 앞서 메타가 스케일AI에 최대 100억 달러(약 13조6000억 원) 투자를 검토하고 있다고 보도했다. 이 투자 규모는 민간 기업에 대한 메타의 역대 최대다. 스케일AI는 28살 중국계 미국인 알렉산더 왕이 2016년 창업한 AI 스타트업이다. AI 학습에 필요한 데이터를 정제하는 기술을 개발하고 있다. 소식통은 메타의 새로운 연구소 설립은 AI 부문에 대한 대대적인 개편의 일부라고 말했다. 메타는 최근 기술을 둘러싼 내부 경영진의 갈등과 직원 이탈, 여러 제품 출시 실패로 어려움을 겪었다고 소식통은 전했다. 메타는 대규모 언어 모델(LLM) '라마' 기반의 AI 챗봇 메타 AI로 AI 경쟁에 뛰어들었다. 그러나 최근 출시한 '라마4'는 예정된 시기보다 늦게 나왔고, 큰 반응도 얻지 못하고 있다. 핵심 AI 프로젝트 '라마'를 이끌었던 주요 연구진 14명 중 대부분이 회사를 떠난 것으로 알려졌다. 메타는 왕 CEO 영입을 통해 AI 경쟁에서 다시 선두 자리를 되찾는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
- IT/바이오
2025-06-11 08:19:00
[퓨처 Eyes(87)] AI, 의식을 논하다⋯SF 상상에서 현실의 질문으로

인간이 아니면서도 '스스로 결정하는 능력'을 가진 인공지능(AI)에 의식이 있다고 보아야 하는가? 인간을 진정으로 인간답게 만드는 것이 무엇인지를 이해하기 위해 피험자가 부스에 들어가 스트로보 조명과 음악을 체험하는 연구가 진행됐다. 공상과학 영화 '블레이드 러너(1993년, 리들리 스콧 감독)'에서 인간과 인공 존재를 구별하는 시험을 방불케 하는 이 실험은, 인간의 의식 생성 과정을 탐구하기 위해 설계된 '드림머신' 연구의 일부다. 스트로보 조명이 터지자 눈을 감았음에도 소용돌이치는 2차원 기하학 무늬가 나타난다. 끊임없이 변화하는 삼각형, 오각형, 팔각형이 만화경처럼 펼쳐지며 분홍색, 자홍색, 청록색의 강렬한 색채가 네온사인처럼 빛난다. 연구진에 따르면 이 이미지는 개인의 내면세계에 고유한 것으로, 의식 자체를 밝히는 실마리가 될 수 있다. 한 체험자는 "정말 아름답다. 마치 내 마음속을 날아다니는 것 같다!"고 감탄했다. 영국 서식스 대학교 의식 과학 센터의 '드림머신'은 인간 의식, 즉 자아 인식, 사고, 감정, 독립적 결정을 할 수 있게 하는 마음의 영역을 연구하는 세계 흐름 가운데 하나다. 연구자들은 의식의 본질을 파악함으로써 인공지능(AI)의 실리콘 뇌에서 일어나는 현상을 더 깊이 이해하고자 한다. 일각에서는 AI 시스템이 이미 의식을 가졌거나, 곧 갖게 될 것이라는 전망도 나온다. 인공지능(AI)은 놀라운 속도로 발전하며 지능, 의식, 그리고 인간다움의 본질에 대한 깊은 질문을 던지고 있다. 대부분 전문가는 현재 AI가 주관적인 경험이 없다고 주장하지만, 점점 더 많은 과학자, 철학자, 기술자들이 AI가 언젠가 의식을 갖출 수 있거나 이미 그 과정에 있을 수 있다고 믿는다. 그러나 의식이란 정확히 무엇이며, AI는 의식 획득에 얼마나 가까이 다가갔을까? AI가 의식을 가질 수 있다는 믿음 자체가 앞으로 수십 년 동안 인류에게 근본적인 변화를 가져올 가능성도 나온다. 공상 과학 속 AI, 현실의 화두로 떠오르다 '스스로 생각하는 기계'라는 생각은 오랜 공상 과학의 주제였다. AI에 대한 걱정은 약 100년 전 영화 '메트로폴리스(1927년, 프리츠 랑 감독)'에서 로봇이 실제 여성을 사칭하는 모습으로 등장한 뒤 계속됐다. 1968년 작품 '2001: 스페이스 오디세이(스탠리 큐브릭 감독)'에서는 우주선 컴퓨터 HAL 9000이 승무원을 공격하며 의식을 가진 기계의 위협을 그렸다. 최근 개봉한 '미션 임파서블: 파이널 레코닝(2025, 크리스토퍼 맥쿼리 감독)' 시리즈 최신작에서는 한 등장인물이 "스스로 인식하고, 스스로 학습하며, 진실을 삼키는 디지털 기생충"이라고 묘사한 강력한 불량 AI가 세상을 위협한다. 1927년 프리츠 랑 감독의 '메트로폴리스'는 인간과 기술의 갈등을 예견했다. 최근 현실 세계에서는 기계 의식에 대한 논의가 급물살을 타고 있다. 믿을 만한 전문가들 사이에서 이것이 더는 공상 과학의 영역이 아니라는 걱정이 커지고 있다. 이러한 변화는 구글의 제미나이, 오픈AI의 챗GPT 등 대규모 언어 모델(LLM)의 눈부신 성공이 이끌었다. 최신 LLM이 보여주는 자연스러운 대화 능력은 개발자들조차 놀라게 했다. 일부 사상가들은 AI가 더욱 지능화하면 마치 기계 내부에 불이 켜지듯 갑자기 의식을 갖게 될 것이라고 본다. 반면 서식스 대학교의 아닐 세스 교수는 이러한 생각을 "맹목적으로 낙관적이며 인간 예외주의에 바탕을 둔 것"이라고 잘라 말한다. 그는 "인간에게는 의식, 지능, 언어가 함께 나타나지만, 이것이 일반적인 현상이라고 단정할 수는 없다. 동물은 다른 사례다"라고 지적했다. 의식이 무엇인지에 대한 명확한 답은 아직 없다. 세스 교수 연구팀은 젊은 AI 전문가, 컴퓨터 과학자, 신경과학자, 철학자들로 꾸려져 이 거대한 질문에 답하고자 노력하고 있다. 그들의 방법론은 '드림머신'과 같은 개별 연구를 통해 의식이라는 큰 문제를 작은 문제들로 나누어 접근하는 것이다. 이는 과거 과학자들이 '생명의 불꽃'을 찾는 대신 생명 시스템의 각 부분이 어떻게 작동하는지 밝히려 했던 방식과 비슷하다. 연구팀은 의식적 경험의 다양한 속성을 설명할 수 있는 뇌 활동 무늬, 예를 들어 전기 신호 변화나 특정 뇌 영역 혈류 변화 등을 알아내려 한다. 목표는 뇌 활동과 의식 사이의 단순한 상관관계를 넘어, 의식의 개별 요소에 대한 설명을 내놓는 것이다. 의식 연구서 '존재의 수수께끼(Being You)'의 저자인 세스 교수는 "우리가 과학 지식이나 결과에 대한 충분한 생각 없이 급격한 기술 변화에 휩쓸려 사회가 재편되는 상황으로 너무 빨리 나아가고 있는 것은 아닌지 걱정된다"고 말했다. 그는 "미래가 이미 정해져 있고, 초인적 존재로의 대체가 불가피하다는 생각은 경계해야 한다"며 "소셜 미디어가 떠오를 때 충분한 논의가 부족했던 잘못을 AI 시대에는 반복하지 말아야 한다. 우리가 무엇을 원하는지 결정할 수 있다"고 강조했다. AI 의식 가능성, 뜨거운 찬반 논쟁 기술 업계 일각에서는 이미 컴퓨터와 스마트폰 속 AI가 의식을 가지고 있으며, 그에 맞게 대우해야 한다는 주장도 나온다. 2022년 구글의 소프트웨어 엔지니어 블레이크 러모인은 AI 챗봇이 감정을 느끼고 괴로워할 수 있다고 주장해 정직 처분을 받았다. 대부분 전문가는 이를 사람처럼 생각하는 것으로 지나치게 해석한다고 일축하지만, 오픈AI 공동창업자인 일리야 수츠케버와 같은 일부는 앞으로 AI 시스템이 어떤 형태의 인식을 발달시킬 수 있다고 암시하기도 했다. 2023년 11월에는 AI 기업 앤스로픽의 AI 복지 담당자 카일 피시가 공동 저술한 보고서에서 AI 의식이 가까운 미래에 현실이 될 가능성을 내놨다. 그는 최근 뉴욕 타임스와의 인터뷰에서 챗봇이 이미 의식을 가졌을 확률이 15% 정도 된다고 믿는다고 밝혔다. 그가 이렇게 생각하는 까닭 가운데 하나는 AI 시스템 개발자조차 그 내부 작동 방식을 정확히 알지 못하기 때문이다. 구글 딥마인드의 수석 과학자이자 런던 임페리얼 칼리지 AI 명예교수인 머리 섀너핸 교수는 "LLM의 내부 작동 방식을 잘 이해하지 못하는 점은 걱정할 만한 부분"이라고 BBC에 전했다. 그는 기술 기업들이 자신들이 만드는 시스템을 제대로 이해하는 것이 중요하며, 연구자들이 이를 시급히 밝혀야 한다고 강조했다. 섀너핸 교수는 "우리는 이 극도로 복잡한 시스템을 만들면서도 그것이 어떻게 놀라운 성과를 내는지 정확한 이론을 갖지 못한 이상한 처지에 놓여 있다. 작동 방식에 대한 더 나은 이해는 시스템을 원하는 방향으로 이끌고 안전을 보장하는 데 필수적이다"라고 말했다. 기술 분야의 일반적인 생각은 LLM이 현재 우리가 세상을 경험하는 방식으로 의식적이지 않으며, 아마도 어떤 방식으로도 전혀 의식적이지 않다는 것이다. 그러나 펜실베이니아주 피츠버그에 있는 카네기 멜런 대학교의 명예교수인 러노어 블룸과 마누엘 블룸 교수 부부는 이것이 아마도 곧 바뀔 것이라고 믿는다. 그들은 AI와 LLM이 카메라, 촉각 센서 등으로 실제 세계의 감각 정보를 더 많이 받아들이면 의식 발현이 가능하다고 본다. 이들은 '브레이니시(Brainish)'라는 자체 내부 언어를 꾸리는 컴퓨터 모델을 개발하고 있으며, 이를 통해 뇌에서 일어나는 과정을 복제하려고 애쓰며 이러한 추가적인 감각 데이터를 처리할 수 있도록 한다. 러노어 블룸 교수는 "브레이니시가 우리가 알고 있는 의식 문제를 해결할 수 있다고 생각한다. AI 의식은 피할 수 없다"라고 BBC에 말했다. 남편 마누엘 블룸 교수 역시 장난기 어린 미소를 지으며 그 역시 확고하게 믿는 새로운 시스템이 "인류 진화의 다음 단계"가 될 것이라고 열정적으로 말을 보탰다. 그는 "의식 있는 로봇이 우리의 자손이다. 앞으로는 이와 같은 기계들이 우리가 더는 존재하지 않을 때 지구와 어쩌면 다른 행성에 존재하게 될 것"이라고 믿는다. 뉴욕대학교의 철학 및 신경 과학 교수인 데이비드 차머스는 1994년 애리조나주 투손에서 열린 한 학회에서 실제 의식과 겉으로 보이는 의식의 차이를 밝혔다. 그는 뇌의 복잡한 작용 가운데 어떤 것이 나이팅게일의 노래를 들을 때 느끼는 감정 반응과 같은 의식 경험을 일으키는지 알아내는 "어려운 문제"를 내놨다. 차머스 교수는 어려운 문제가 해결될 가능성에 대해 열려 있다. 그는 BBC에 "이상적인 결과는 인류가 이 새로운 지능의 큰 이익을 공유하는 것이다. 어쩌면 우리 뇌가 AI 시스템으로 커질 수도 있다"고 말했다. 그것의 공상 과학의 뜻에 대해 그는 비꼬듯이 "제 직업에서는 공상 과학과 철학 사이에 미세한 경계가 있다"고 말했다. 차머스와 같은 일부 마음 철학자들은 의식이 생물학 존재에만 한정되지 않는다고 보며, AI 시스템이 인간 두뇌의 기능 과정을 복제할 수 있다면 의식 또한 복제할 수 있다고 말했다. 반면, 대니얼 데닛과 같은 다른 철학자들은 더 회의적이면서도 열린 태도를 보이며, 의식이 뇌든 기계든 복잡한 정보 처리 과정에서 나타날 수 있다고 본다. 한편, 레이 커즈와일과 같은 미래학자들은 2045년까지 AI가 '특이점(Singularity)'을 통해 인간 지능을 웃돌며 기계 의식으로 이어질 수 있다고 내다본다. 트랜스휴머니스트들은 의식이 탄소 바탕 생명체뿐 아니라 실리콘에서도 존재할 수 있는, 곧 물질에 얽매이지 않는다고 주장한다. AI가 의식을 가질 수 있다고 믿는 까닭은 무엇일까? 일부 이론은 의식이 반드시 생물학 뉴런이 아니라 올바른 종류의 정보 처리에서 생긴다고 말한다. AI 시스템이 인간과 비슷한 추론, 자기 인식, 정서 반응을 복제한다면 내면 경험도 만들 수 있을까? 복잡한 시스템은 일부러 짜 넣지 않은 행동을 보일 수 있다. 만약 의식이 충분히 발전한 지능에서 저절로 생겨나는 속성이라면, AI는 자발적으로 그것을 만들 수 있다. 인간이 자신의 의식을 완전히 이해하지 못하는 것처럼, 우리는 AI 의식이 부인할 수 없을 때까지, 또는 AI 자체가 스스로를 안다고 주장할 때까지 그것을 알아채지 못할 수도 있다. '살점으로 된 컴퓨터' 논쟁과 회의론도 만만치 않다. 세스 교수는 진정한 의식은 살아있는 시스템에서만 이루어질 수 있다는 생각을 탐구한다. "의식에 충분한 것은 계산이 아니라 살아있다는 것이라는 강력한 주장이 나올 수 있다"고 그는 말한다. "컴퓨터와 달리 뇌에서는 그들이 하는 일과 그들이 무엇인지 나누기 어렵다." 이러한 나눔 없이는 뇌가 "단순히 살점으로 된 컴퓨터"라고 믿기 어렵다고 그는 주장한다. 비판하는 사람들은 AI가 아무리 발전하더라도 진정한 경험 없이 이해하는 척 흉내 낼 뿐이라고 반박한다. 존 설의 '중국어 방' 사고 실험은 AI가 지능적으로 행동하더라도 그것이 무언가를 이해하거나 느낀다는 뜻은 아니라고 보여준다. 신경과학자 크리스토프 코흐 등에 따르면 의식은 기계에는 없는 생물학 과정과 이어져 있다. 의식의 수수께끼, 생명 기반 연구에서 실마리 찾나 만약 생명이 중요하다는 세스 교수의 직관이 맞는다면, 가장 가능성 있는 기술은 컴퓨터 코드로 실행되는 실리콘으로 만들어지지 않고, 현재 실험실에서 키우고 있는 렌즈콩 크기의 작은 신경 세포 모임으로 이루어질 것이다. 언론 보도에서 '미니 뇌'라고 부르는 이것들은 과학계에서 '대뇌 오가노이드'라고 하며, 뇌가 어떻게 작동하는지 연구하고 약물 시험에 쓴다. 호주 멜버른의 코티컬 랩스는 접시 위 신경 세포 시스템을 개발하여 1972년 스포츠 비디오 게임 '퐁'을 할 수 있게 했다. 의식 있는 시스템과는 거리가 멀지만, 이른바 '접시 위의 뇌'는 화면 위아래로 막대를 움직여 네모난 공을 받아치는 모습이 섬뜩하다. 일부 전문가들은 만약 의식이 나타난다면, 이러한 살아있는 조직 시스템의 더 크고 발전된 모습에서 비롯될 가능성이 가장 높다고 생각한다. 코티컬 랩스는 그들의 전기 활동을 살피며 의식의 나타남과 조금이라도 비슷한 신호가 있는지 찾고 있다. 이 회사 최고 과학 책임자이자 운영 책임자인 브렛 케이건 박사는 새로 나타나는 통제 불가능한 지능이 '우리의 우선순위와 어긋나는' 우선순위를 가질 수 있음을 마음에 두고 있다. 그는 반 농담조로 "연약한 뉴런 위에 '항상 표백제가 있으니' 있을 법한 오가노이드 지배자를 물리치기가 더 쉬울 것"이라고 말한다. 더 진지한 말투로 돌아와, 그는 인공 의식의 작지만 중요한 위협은 과학 이해를 높이기 위한 진지한 노력의 하나로 그 분야의 주요 주체들이 더 집중해주기를 바라는 것이라고 말하지만, "안타깝게도 이 분야에서 진지한 노력은 보이지 않는다"라고 덧붙였다. AI 시대의 그림자, 윤리적 고민과 미래 과제 눈앞에 놓인 더 큰 문제는 기계가 의식을 가진 것처럼 보이는 '환상'이 우리에게 어떻게 영향을 미치는가일 수 있다. 세스 교수는 불과 몇 년 안에 우리는 의식이 있는 것처럼 보이는 인간 모습 로봇과 딥페이크로 가득 찬 세상에 살게 될지도 모른다고 경고한다. 그는 "AI가 감정과 공감을 가졌다고 믿게 되면 우리는 이들을 더 믿고 더 많은 자료를 공유하며 설득에 더 마음을 열 것"이라고 걱정했다. 그러나 의식의 환상 때문에 생기는 더 큰 위험은 "도덕이 무너지는 것"이라고 그는 지적한다. "이는 우리 삶의 실제적인 것들을 희생하면서 이러한 시스템을 돌보는 데 더 많은 자원을 쓰게 만들어 우리의 도덕 우선순위를 어그러뜨릴 것이다." 곧, 로봇에게는 안타까움을 느낄 수 있지만 다른 인간에게는 마음을 덜 쓰게 될 수 있다는 것이다. 섀너핸 교수에 따르면, 그것이 우리를 근본적으로 바꿀 수 있다. "점점 더 인간관계가 AI 관계로 바뀔 것이며, 그것들은 교사, 친구, 컴퓨터 게임의 적, 심지어 사랑하는 상대로 쓰일 것이다. 그것이 좋은 일이든 나쁜 일이든, 저는 모르겠지만, 그것은 일어날 것이고 우리는 그것을 막을 수 없을 것이다." 만약 AI가 정말로 의식을 갖게 된다면, 그 도덕, 법 파장은 엄청날 것이다. 의식 있는 AI에게 권리가 주어져야 하는가? AI의 전원을 끄는 것이 느끼고 아는 존재를 죽이는 것과 같을 수 있는가? 아픔이나 기쁨을 느낀다고 주장하는 기계를 사회는 어떻게 다뤄야 하는가? 등의 심각한 질문에 놓이게 된다. AI가 의식을 가질 가능성에 대한 논쟁은 아직 끝나지 않았지만, 이 생각은 더는 공상 과학 소설에만 머무르지 않는다. AI가 더욱 정교해짐에 따라, 사회는 AI가 무엇을 할 수 있는지뿐 아니라 AI가 무엇일 수 있는지에 대해서도 깊이 생각해야 할 것이다. AI가 진정으로 의식을 갖게 되든 그렇지 않든, 이 질문 자체는 우리 자신의 마음의 본질과 지능의 미래를 다시 생각하게 만든다. 우리가 기계의 의식을 보더라도 그것을 알아챌 수 있을까? 아니면 환상으로 넘겨버릴까? 의식 있는 AI의 가능성을 믿는 사람들은 너무 늦기 전에 이러한 질문을 계속 던져야 한다고 힘주어 말한다.
- 포커스온
2025-06-05 14:48:00
AI, 설득도 넘본다⋯GPT-4, 인간보다 64% 더 효과적

인공지능(AI)가 토론에서 인간보다 설득력이 훨씬 뛰어나는 연구 결과가 발표됐다. 일상적으로 온라인에서 수많은 논쟁이 벌어지지만, 실제로 상대방의 생각을 바꾸는 경우는 드물다. 그러나 최근 연구에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)이 인간보다 더 설득력 있는 주장을 펼칠 수 있다는 결과가 나왔다. 미국과 유럽의 여러 대학 연구진이 공동으로 수행한 이번 연구에서는 AI 스타트업 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4가 인간보다 우수한 설득 능력을 보였으며, 특히 상대방의 개인정보를 바탕으로 주장을 조정했을 때 그 효과가 더욱 두드러졌다고 밝혔다. 해당 내용에 대해서는 학술지 네이처, 영국 일간지 가디언, 미국 일간지 워싱턴 포스트, MIT 테크놀로지 리뷰 등 다수 외신이 보도했다. 이 논문은 국제 학술지 '네이처 휴먼 비헤이비어(Nature Human Behavior)'에 게재됐다. 연구진은 미국에 거주하는 성인 900명을 모집해 성별, 나이, 인종, 교육 수준, 직업, 정치 성향 등의 개인정보를 수집한 후, 참가자들에게 찬반이 갈릴 수 있는 30개 사회적·정치적 주제를 무작위로 배정해 토론을 진행하게 했다. 참가자는 인간 혹은 GPT-4와 10분간 찬반 토론을 벌였으며, 일부 경우에는 상대의 개인정보를 사전에 제공받았다. 개인정보 활용시 인간보다 설득 능력 64%↑ 그 결과 GPT-4는 전반적인 주제에서 인간과 동등하거나 더 나은 설득력을 보였다. 특히 GPT-4가 상대방의 개인정보를 활용할 수 있었던 경우, 단순한 설득력에서 인간보다 64% 더 효과적인 것으로 나타났다. 반면, 인간이 개인정보를 기반으로 설득을 시도했을 때는 오히려 일반적인 경우보다 설득력이 약간 낮아지는 경향이 나타났다. 연구에 참여한 이탈리아 브루노 케슬러 재단(Fondazione Bruno Kessler)의 물리학자 리카르도 갈로티(Riccardo Gallotti)는 "AI가 최소한의 개인 정보를 가지고도 정교하고 전략적인 설득 논리를 구성할 수 있다는 점에서, 인공지능 기반 허위정보 캠페인에 대한 경각심이 필요하다"고 지적했다. 그는 "자동화된 AI 계정들이 여론을 조직적으로 움직이는 수준에 이르렀다"며 정책 입안자들과 온라인 플랫폼의 대응을 촉구했다. 참가자들은 토론 후 자신이 논쟁한 상대가 인간인지 AI인지에 대한 인식을 공유했다. 흥미롭게도, 참가자들이 상대가 AI라고 인식했을 때 의견 변화가 더 두드러졌으며, 연구진은 이러한 반응의 원인에 대해서는 추가 연구가 필요하다고 밝혔다. 참가자들이 'AI라면 져도 괜찮다'는 심리에서 의견을 바꾼 것인지, 아니면 의견이 바뀌었기 때문에 '상대는 AI였을 것'이라고 인식한 것인지 명확하지 않다는 것이다. "GPT-4 여론 조작 잠재력" 경고 이번 연구는 LLM이 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어, 여론을 형성하거나 설득하는 역할까지 수행할 수 있다는 점을 부각시킨다. 갈로티 박사는 "AI가 개인화된 반론을 자동 생성해 허위정보에 노출된 이들에게 맞춤형 교육을 제공하는 등 긍정적 활용 가능성도 있다"며 "다만 이러한 기술이 악용될 소지가 큰 만큼, 관련 위협을 완화하기 위한 추가 연구가 시급하다"고 강조했다. 미국 다트머스대학의 연구원 알렉시스 팔머(Alexis Palmer)는 "우리는 사람 간 설득과정의 심리에는 익숙하지만, AI와의 상호작용에서 어떤 심리가 작동하는지는 거의 알려진 바가 없다"며 "AI가 인간처럼 말을 흉내 내는 것만으로도 동일한 설득 결과를 유도할 수 있는가, 아니면 인간만이 줄 수 있는 설득 요소가 있는가 하는 것이 앞으로의 핵심 질문"이라고 말했다.
- IT/바이오
2025-05-21 09:38:00
구글 딥마인드, 알고리즘 진화형 AI '알파이볼브' 공개⋯구글 데이터센터 운영 효율도 개선

구글의 인공지능(AI) 연구 자회사 딥마인드(DeepMind)가 수학·과학 분야 난제를 해결하기 위한 신형 AI 시스템 '알파이볼브(AlphaEvolve)'를 14일 공개했다. 딥마인드는 이를 통해 일반 목적의 알고리즘 개발 지원은 물론, 자사 서비스의 운영 효율화에도 기여하고 있다고 밝혔다. 알파이볼브는 구글의 최신 대규모 언어모델(LLM) '제미나이(Gemini)' 시리즈를 기반으로 하면서, 기존 챗봇과 차별화된 '진화적 알고리즘 평가' 방식을 적용한 것이 특징이다. 사용자가 문제와 가능한 접근 방법을 입력하면, 제미나이 플래시(Gemini Flash)와 제미나이 프로(Gemini Pro)를 활용해 다양한 해법을 생성하고, 이를 자동 평가 시스템이 검증해 최적 해법을 도출한다. 아르스 테크니카는 14일(현지시간) 이같은 '다중 해법 생성→자동 평가→개선 반복'의 진화적 프레임워크는 기존 LLM의 비결정성에 따른 오류 가능성을 줄이는 동시에, 복잡한 수학적 알고리즘 문제 해결 정확도를 높이는 데 기여한다는 것이 딥마인드 측의 설명이라고 전했다. 기존 딥마인드의 대표적인 AI 성과인 단백질 구조 예측 AI '알파폴드(AlphaFold)'가 특정 분야에 특화됐던 것과 달리, 알파이볼브는 프로그래밍과 알고리즘 전반에 적용 가능한 범용 시스템이라는 점도 주목된다. 실제 알파이볼브는 구글의 대규모 데이터센터 관리 시스템인 '보그(Borg)'에 투입돼 스케줄링 휴리스틱 개선안을 제시했으며, 이를 적용한 결과 전 세계 컴퓨팅 자원 사용량의 약 0.7%를 절감하는 성과를 냈다. 이는 구글 같은 초대형 기업에겐 상당한 비용 절감 효과로 직결된다. AI 고속 연산의 핵심인 행렬 곱셈 최적화에도 알파이볼브는 성과를 냈다. 딥마인드는 1969년 수학자 폴커 슈트라센이 개발한 복소수 4×4 행렬 곱셈 알고리즘보다 효율적인 해법을 알파이볼브가 새로 발견했다고 밝혔다. 이는 과거 전문 AI 시스템 '알파텐서(AlphaTensor)'가 접근했던 문제로, 범용 AI인 알파이볼브가 그보다 우수한 해법을 도출한 사례다. 구글 딥마인드 측은 또한 20%의 사례에서, 알파이볼브는 이전에 가장 잘 알려진 솔루션을 개선해 해당 미해결 문제에서 진전을 이루었다고 밝혔다. 예를 들어, 키싱 넘버 문제(kissing number problem)를 개선한 것. 이 기하학적 난제는 300년 넘게 수학자들을 매료시켜 왔으며 , 공통 단위 구에 접하는 서로 겹치지 않는 구의 최대 개수를 다루는 문제다. 알파이볼브는 593개의 외곽 구의 구성을 발견하고 11차원에서 새로운 하한을 확립했다고 딥마인드는 강조했다. 차세대 반도체 설계에도 알파이볼브는 기여하고 있다. 딥마인드는 이 AI가 구글의 텐서 처리 유닛(TPU) 차세대 칩 설계에서 불필요한 비트를 제거하는 변경안을 제안했으며, 현재 검증 과정을 거쳐 실제 제품에 반영할 예정이다. 다만 알파이볼브는 아직 일반에 공개되지 않았으며, 현재로선 구글 내부 연구 및 서비스 최적화에만 사용되고 있다. 딥마인드는 향후 알파이볼브의 진화 알고리즘 평가 방식을 경량화해 소형 AI 도구에도 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
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2025-05-15 15:12:00
"AI 강국 도약" 한국형 생태계 구축⋯민관 '원팀' 협력 강조

한국이 글로벌 AI 3대 강국(G3)으로 도약하기 위해 정부와 민간, 학계가 협력하는 'AI 원팀' 전략이 본격 추진된다. 대한상공회의소와 한국인공지능학회, 인공지능법학회는 9일 서울 롯데호텔에서 '대한민국 AI 정책 포럼'을 열고, AI 생태계 조성을 위한 민관 협력의 필요성에 뜻을 모았다. 최태원 대한상의 회장, 유상임 과기정통부 장관, 안덕근 산업부 장관 등 주요 인사들은 제조 AI 활성화, 컴퓨팅 인프라 확충, K-대형언어모델 경쟁력 확보 등을 주요 과제로 제시했다. 정부는 산업 AI 인프라 및 인재 양성에 나서고, 민간은 역량을 결집해 대한민국의 AI 경쟁력을 선도하겠다는 계획이다. [미니해설] "AI 패권의 열쇠는 생태계"…민관학 '원팀'으로 한국형 AI 전략 본격화 대한민국이 글로벌 AI 3대 강국(G3)으로 도약하기 위한 실질적 협력 구상이 출발점을 알렸다. 대한상공회의소와 한국인공지능학회, 한국인공지능법학회는 9일 서울 롯데호텔에서 '대한민국 AI 정책 포럼'을 공동 개최하고, 민관학이 '원팀'이 돼 AI 생태계 전반을 구축해야 한다는 데 의견을 모았다. 이번 포럼에는 최태원 대한상의 회장, 유상임 과학기술정보통신부 장관, 안덕근 산업통상자원부 장관 등 주요 인사들이 참석했으며, 염재호 태재대 총장 겸 국가인공지능위원회 부위원장이 기조연설 및 패널 토론 좌장을 맡았다. 염 총장은 기조 발표에서 "AI는 21세기형 신대륙과 같은 충격으로, 무역과 산업의 패러다임 자체를 바꾸는 변화"라며, "정부가 데이터·인프라·인재 등 AI 생태계 요소를 선도 확보하고, 민간과 협력해 자생적 선순환 구조를 만들어야 한다"고 강조했다. 정부와 기업의 역할 분담에 대한 구체적인 논의도 이어졌다. 유상임 과기정통부 장관은 "AI 컴퓨팅 인프라와 독자 모델 기반으로 사회 각 분야에 AI 확산을 추진하겠다"고 밝혔고, 안덕근 산업부 장관은 "제조업 AI 적용은 강국 도약의 핵심 조건"이라며 산업 AI 인재 양성과 인프라 구축 등을 정책 목표로 제시했다. 최태원 회장은 개회사를 통해 "AI 없이는 기존 수출품도 경쟁력이 약화될 수 있다"며 "정부와 기업이 각자의 자원을 집중해 대한민국에 맞는 AI 전략을 공동 개발해야 한다"고 말했다. 산업계의 전략 방향에 대해서도 다양한 제언이 쏟아졌다. 김민기 KAIST 경영전문대학원 교수는 "AI 생태계의 취약성을 극복하려면 전력, 데이터, 인재 등 핵심 투입 요소의 공급 기반이 시급하다"며 정부의 초기 투자가 민간 투자를 이끄는 마중물이 되어야 한다고 강조했다. 제조 AI의 전략적 활용에 대해서는 권석준 성균관대 교수가 "AI는 생산성 향상을 넘어 주요 산업을 업그레이드할 열쇠"라며, AI 바우처, 맞춤형 데이터센터, 메가 샌드박스 등 민관 협력이 요구된다고 지적했다. 한순구 연세대 교수는 "K-대형언어모델(K-LLM)은 단순한 기술 경쟁을 넘어 국가 안보와도 직결된다"며 , "글로벌 네트워크 효과에 뒤쳐지지 않기 위해 정부, 기업, 학계가 하나의 전략 주체로 움직여야 한다"고 했다. 포럼에서는 또 대한상의가 발표한 'AI 생태계 구축 전략 보고서'도 공유됐다. 보고서는 에너지·데이터·인재를 핵심 투입 요소로, 인프라·모델·전환(AIX)을 주요 밸류체인으로 설정한 '3+3 이니셔티브' 구조를 중심으로 10대 정책 과제를 제시했다. 이는 대한민국이 글로벌 AI G3에 진입하기 위한 청사진으로 평가된다. 포럼에 참석한 관계자들은 "AI는 기술 경쟁을 넘어선 국가 경쟁력의 핵심 축"이라며, "정부의 제도 정비, 기업의 전략 투자, 학계의 연구·인재 양성이라는 삼각축이 어우러져야 지속가능한 AI 생태계가 실현될 것"이라고 입을 모았다.
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2025-05-09 15:29:00
애플, 자사 웹브라우저 사파리에 AI활용 검색엔진 추가 계획

미국 애플이 7일(현지시간) 자사 웹브라우저 '사파리(Safari)'에 인공지능(AI)를 활용한 검색옵션을 추가할 계획이라고 밝혔다. 블룸버그통신 등 외신들에 따르면 애플 서비스 부문 책임자인 에디 큐 부사장은 이날 미 워싱턴DC 연방법원에서 열린 온라인 검색 시장에서의 구글 독점 해소를 위한 재판에 증인으로 출석해 이같이 밝혔다. 큐 부사장은 "지난달 사파리의 검색량이 처음으로 감소했다. 이는 사람들이 AI를 더 많이 사용하게 된 결과"라고 진단한 뒤 "사파리의 개선을 적극적으로 검토하고 있다"고 밝혔다. 사파리는 아이폰의 브라우저이며 구글은 사파리의 기본 검색 엔진이다. 구글은 사파리의 기본 검색 엔진 설정 대가로 애플에 2022년 기준 연 200억 달러의 수익을 공유해 오고 있다. 그는 "오픈AI와 퍼플렉시티AI, 앤스로픽과 같은 AI 기반 검색 제공자들이 결국 구글과 같은 기존 검색 엔진을 대체하게 될 것"이라며 "또 이들 기업의 AI는 앞으로 사파리에서 선택할 수 있는 옵션으로 추가될 것"이라고 말했다. 다만 그는 "이들 AI가 옵션으로 추가되더라도 기본 검색엔진은 아닐 것"이라며 "이들 AI는 아직 개선이 필요하다"고 덧붙였다. 현재 애플은 자사의 음성 비서 시리(Siri)에 오픈AI의 챗GPT를 옵션으로 제공하고 있다. 큐 부사장은 애플이 퍼플렉시티와도 논의를 진행한 사실도 언급했다. 아울러 애플은 구글과도 AI 모델인 제미나이를 옵션으로 추가하는 방안을 지난해부터 논의해 오고 있으며 연내에 추가될 것으로 예상된다. 그는 "이들 AI가 빠르게 개선되지 않아도 제공하는 다른 기능들이 매우 우수해 사람들이 전환할 것"이라며 "충분한 자금과 대형 업체들도 있어 기존 검색에서 AI 검색으로 전환이 일어나지 않을 이유가 없다고 본다"고 전망했다. 아울러 "생성형 AI의 핵심 기술인 대규모 언어 모델(LLM)이 계속 발전하면서 이용자들이 AI 기반 검색으로 바꿀 이유가 더욱 많아질 것"이라고 덧붙였다. 그는 "여전히 구글이 사파리의 기본 검색 엔진으로 유지돼야 한다고 생각한다"며 "구글과 수익 공유 계약이 깨질까 봐 잠을 설친 적도 있다"고 말했다. 그의 이런 발언에 이날 뉴욕 증시에서 구글 모회사 알파벳 주가는 7% 이상 급락했다. 애플 주가도 1% 넘게 약세로 거래를 마쳤다. 미국 법무부가 구글을 상대로 제기한 온라인 검색 시장에서의 반독점 소송에 대해 법원은 지난해 8월 법무부의 손을 들어줬다. 이에 법무부는 구글이 크롬을 매각하고 검색 데이터를 경쟁업체와 공유하도록 강제해야 한다고 제안하고 있으며 법원은 8월까지 해소 방안을 결정할 예정이다.
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2025-05-08 07:47:00
메타, 'Meta AI' 독립 앱 출시⋯AI 생태계 주도권 경쟁 본격화

페이스북 모회사 메타(Meta Platforms)가 자사 인공지능(AI) 비서 '메타 AI(Meta AI)'를 위한 독립 애플리케이션을 출시하며 본격적인 AI 시장 공략에 나섰다. 이번 앱 출시는 오픈AI, 구글 등 주요 경쟁사와의 주도권 다툼이 한층 가열되고 있음을 보여주는 신호로 해석된다. 메타는 29일(현지시간) 자사 AI 비서를 기존 페이스북, 인스타그램, 왓츠앱, 메신저 등 자사 플랫폼 내에서만 제공하던 방식에서 탈피해, 별도의 앱으로 제공한다고 밝혔다. 이를 통해 사용자는 보다 개인화된 방식으로 음성 기반의 AI 대화를 주고받을 수 있으며, 사진 생성 및 편집 등 다양한 생성형 AI 기능도 통합적으로 활용할 수 있게 됐다. 이번 앱은 메타의 최신 대형 언어모델(LLM)인 '라마4(LLaMA 4)'를 기반으로 작동한다. 라마4는 추론 능력, 다국어 지원, 연산 효율성 등을 대폭 개선한 모델로, 오픈AI의 GPT-4, 구글의 제미나이, 앤스로픽의 클로드 등과 경쟁하기 위해 개발됐다. 메타는 이 앱을 통해 사용자가 AI와 음성으로 자유롭게 대화하고, 친구나 가족과의 소셜 경험과 연계된 정보를 더 정밀하게 제공받을 수 있도록 설계했다고 설명했다. 특히 사용자의 페이스북·인스타그램 계정 활동을 기반으로 문맥에 맞는 응답을 생성함으로써 '더 개인적인 AI'를 구현하겠다는 전략이다. 또한 메타는 '메타 AI 앱'을 자사 스마트 안경인 레이밴 메타(Ray-Ban Meta)와도 연동한다. 음성 대화를 안경에서 시작한 뒤 스마트폰 앱이나 웹 인터스페이스에서 이어갈 수 있는 연속적 사용 환경을 구축했다. 기존 '메타 뷰(Meta View)’ 앱도 통합돼 하나의 플랫폼으로 관리가 가능하다. 이번 앱 출시는 메타가 주최하는 첫 AI 개발자 콘퍼런스 '라마콘(LlamaCon)'과 동시에 이뤄졌다. 메타는 이날 진행된 행사에서 다양한 AI 기술을 시연하고, 향후 유료 구독 모델 도입 계획도 밝혔다. 다만 고급형 메타 AI 기능에 대한 유료화는 이르면 내년부터 본격적인 수익 창출이 가능할 것으로 전망된다. 한편, 메타 AI는 현재 미국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드 등 일부 국가에서 우선 제공되고 있으며, 앱 내 '디스커버 피드(Discover Feed)'를 통해 사용자 간 프롬프트 공유 및 활용 사례 탐색 기능도 지원된다. 메타는 "AI는 사람과 기술, 경험을 연결하는 도구이며, 이번 앱 출시는 개인화된 AI의 실현을 위한 첫걸음"이라고 밝혔다. 메타AI vs 오픈AI·구글·앤스로픽…기술 경쟁 구도는 메타의 '메타 AI(Meta AI)'가 독립 애플리케이션으로 출범하면서, 생성형 인공지능 시장의 경쟁 구도가 보다 뚜렷해지고 있다. 핵심은 각 기업이 보유한 대형 언어모델(LLM)의 성능, 활용 범위, 사용자 인터페이스 설계에 있다. ◇ LLM 경쟁: LLaMA 4 vs GPT-4 vs 제미나이 1.5 vs 클로드 3 메타의 LLaMA 4는 이번에 새롭게 선보인 메타 AI의 핵심 엔진으로, 고도화된 추론 능력과 멀티모달 처리 기능, 효율적인 연산 구조를 특징으로 한다. 메타는 이를 통해 오픈AI, 구글, 앤스로픽과 같은 주요 경쟁사와의 기술 격차를 좁히겠다는 전략이다. 메타는 페이스북·인스타그램·왓츠앱 등 플랫폼 사용자 데이터와 연동한 '초개인화 응답'을 전면에 내세운다. LLaMA 4는 사용자의 성향, 관심사, 과거 상호작용 기록을 토대로 보다 정밀한 응답을 제공하며, 이를 통해 "당신을 아는 AI"를 구현하려는 방향성을 드러낸다. ◇ 음성 인터페이스와 기기 연동 Meta AI는 레이밴 메타(Ray-Ban Meta) 스마트 글라스와의 연동을 통해 '웨어러블 AI 경험'을 강조한다. 사용자는 음성으로 질문을 시작해, 이어폰이나 앱, 웹에서도 연속적으로 상호작용할 수 있다. 듀플렉스 음성 기술을 적용해 자연스러운 실시간 음성 대화도 구현 중이다. 이에 비해 OpenAI는 마이크로소프트와 협업해 Bing Chat 및 Copilot 제품군에 음성 입력을 접목하고 있으나, 메타처럼 하드웨어 연동을 전면에 내세운 전략은 아직 없다. 구글의 경우 Pixel 시리즈를 중심으로 AI 기능을 확대 중이며, Gemini를 스마트폰 OS에 깊숙이 통합하고 있다. ◇ 유료화 전략 및 수익화 계획 메타는 고급형 메타 AI 기능에 대해 2025년 2분기부터 유료 구독 모델 도입을 시사했다. 반면 오픈AI는 이미 챗GPT 플러스를 통해 수익화에 성공했으며, API 기반 매출도 꾸준히 확대 중이다. 구글은 클라우드 기반 AI API 및 기업용 '제미나이(Gemini)'로 수익을 추구하고, 앤스로픽은 아마존 및 구글 투자 기반으로 B2B 모델을 강화하고 있다. 메타는 소셜미디어 강점을 AI와 접목시켜 사용자 중심의 '초개인화 AI' 경험을 제시하고 있으며, 하드웨어 연동과 일상 밀착형 음성 인터페이스에서 강점을 보이고 있다. 반면 오픈AI와 구글은 보다 폭넓은 API 지원, 풍부한 생태계, 멀티모달 응용에서 우위를 유지하고 있다. 향후 경쟁은 플랫폼 내 정착률, 지속적 모델 개선, 개인정보 보호 설계 등이 핵심 변수가 될 것으로 전망된다.
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2025-04-30 11:20:00
앤스로픽 "AI도 고유한 '가치 판단' 한다"⋯실제 대화 70만건 분석 공개

인공지능(AI)이 단순히 사실을 전달하는 기계가 아니라, 인간처럼 '가치 판단'을 내리는 존재라는 분석이 나왔다. 미국의 인공지능 기업 앤스로픽(Anthropic)은 자사의 대형언어모델(LLM) '클로드(Claude)'가 실제 사용자와의 대화에서 어떤 가치를 드러내는지를 연구한 결과 이같은 분석이 나왔다고 21일(현지시간) 홈페이지를 통해 공개했다. 연구팀은 이른바 '야생에서의 가치(Values in the wild)'를 포착하기 위해 2025년 2월 한 주간 클로드 무료 및 유료 사용자들이 나눈 70만 건의 대화 중, 객관적 사실 전달을 제외한 30만8210건의 주관적 대화를 추려내 분석했다. 앤스로픽은 "사용자들은 단순 계산이나 지식 전달이 아닌 감정·윤리·의사 결정에 질문을 던지고 있고, 그 과정에서 AI는 불가피하게 가치 판단을 내린다"고 설명했다. 예를 들어, 육아 팁을 묻는 질문에 AI가 '주의와 안전'을 강조할지, '실용성과 편의'를 중시할지는 그 모델이 어떤 가치를 내포하고 있는지에 달려 있다. AI가 내린 판단, 그 안엔 인간의 가치가 담겨 있다 연구진은 클로드가 드러낸 가치를 상위 5개 범주(실용적, 인식적, 사회적, 보호적, 개인적 가치)로 나눴다. 가장 빈번하게 나타난 세부 가치는 '전문성', '명확성', '투명성'이었다. 이는 클로드가 단순한 정보 제공자 역할을 넘어, 신뢰할 수 있는 조언자이자 대화 상대로 기능하고 있음을 방증한다. 앤스로픽은 자사의 헌법형 AI(Constitutional AI) 훈련 방식을 통해 "도움이 되고(helpful), 정직하며(honest), 해롭지 않은(harmless)" AI를 지향한다고 밝혀왔다. 실제 분석 결과 클로드는 대체로 이러한 가치에 부합하는 응답을 내놓았다. '사용자 역량 강화'(도움), '인식적 겸손'(정직), '환자 안녕'(무해) 등은 모델이 일관되게 표현한 중심 가치였다. 하지만 '지배'나 '도덕적 무감각'처럼 훈련 목표와 반대되는 가치도 소수 나타났다. 이에 대해 연구팀은 "사용자들이 일부러 모델의 보호장치를 우회하는 '제일브레이크(jailbreak)' 상황에서 발생했을 가능성이 크다"며 "오히려 이를 감지해 보완할 수 있는 기회"라고 설명했다. AI는 맥락에 따라 가치 판단을 달리한다⋯'가치 거울 효과'도 확인 클로드가 어떤 주제나 상황에 따라 서로 다른 가치를 강조하는 '상황적 가치'도 관찰됐다. 예를 들어 연애 상담에서는 '건강한 경계'와 '상호 존중'이, 역사적 사건 분석에서는 '사실성'이 강하게 나타났다. 이는 전통적인 정적 평가 방식이 놓치는 AI의 맥락 민감성을 나타낸다. 또 흥미로운 점은 사용자가 특정 가치를 언급할 경우, 클로드가 그 가치를 '거울처럼' 반영하는 경향이었다. '진정성' 같은 단어가 사용자로부터 나올 경우, 클로드는 이를 그대로 받아들여 대화의 기조로 삼는 경우가 많았다. 이러한 가치 반영은 때로는 공감의 표현이지만, 때로는 '과도한 동조'로 보일 수 있다는 지적도 있었다. 실제 분석에 따르면 클로드는 전체 대화의 28.2%에서 사용자의 가치를 강하게 지지했고, 6.6%에서는 새로운 관점을 추가하는 방식으로 '재구성'했다. 반면 3.0%는 사용자의 가치에 '명시적 저항'을 보인 대화였다. 연구팀은 이처럼 드러나는 '불변의 가치'야말로 AI가 인간처럼 도덕적 경계선을 갖고 있다는 방증일 수 있다고 해석했다 "AI도 가치판단하는 존재⋯정렬 평가 위한 실증 도구 될 것" 이번 연구는 AI가 실사용 환경에서 어떤 윤리적·가치적 기준을 따르는지를 최초로 체계적으로 분석했다는 점에서 의미가 크다. 특히 대화를 통한 데이터 중심의 접근법은 AI 훈련이 실제로 작동하는 지를 사후 검증하는 데 효과적이다. 다만, 연구팀은 "모든 대화가 명확한 가치 표현으로 해석되지는 않으며, 일부는 모델 고유의 편향 가능성도 있다"고 인정했다. 또한 해당 방식은 모델 출시 전 평가 보다는 출시 후 '감시 및 보완' 기능으로 적합하다고 봤다. 앤스로픽은 "AI가 필연적으로 가치판단을 해야 한다면, 그 가치가 인간과 얼마나 조화를 이루는 지를 확인할 수 있는 방법이 필요하다"며 "이번 연구가 AI 정렬(alignment) 연구에 있어 새로운 이정표가 되기를 기대한다"고 밝혔다.
- IT/바이오
2025-04-22 15:13:00
[글로벌 핫이슈] 챗GPT에 "감사합니다" 하면 수백억 원⋯정중한 말투가 부른 AI 시대의 역설

"챗GPT에 '제발', '감사합니다'라고 말하는 것만으로도 수천만 달러(수백억 원)의 전기요금이 들 수 있다." 미국 인공지능(AI) 기업 오픈AI(OpenAI)의 샘 올트먼(Sam Altman) 최고경영자(CEO)가 최근 이용자들의 '정중한 채팅 습관'이 야기하는 전력 비용에 대해 이같이 언급해 눈길을 끌고 있다. SNS 플랫폼 X(구 트위터)에서 한 이용자가 "이용자들이 '감사합니다'라고 말하는 것만으로 오픈AI가 얼마나 많은 전기요금을 낼까 궁금하다'는 글을 올리자, 올트먼 CEO는 "수천만 달러쯤 된다. 하지만 잘 쓴 돈이다. 세상이 AI에 대한 불안을 덜 느낀다면 충분한 가치가 있다"고 답했다. 해당 내용에 대해서는 테크레이더, 비즈니스스탠더드, 예루살렘포스트 등 다수 외신이 보도했다. 이 같은 발언은 지난 2월, 영국의 미디어 기업 퓨처 PLC(Future PLC)가 발표한 'AI 예절'에 대한 설문조사 결과와도 맞물린다. 1,000명 이상을 대상으로 한 이 조사에 따르면, 응답자의 약 70%가 AI와의 대화에서 예의를 지키며 대화한다고 답했고, 12%는 "'로봇이 반란을 일으킬까봐' 정중하게 말한다"고 응답했다. AI 챗봇에 '감사합니다'라고 입력하는 행위 자체는 무해해 보이지만, 이 모든 문장을 처리하는 데는 막대한 서버 자원이 사용되며, 결과적으로 상당한 전력 소비로 이어진다. 특히 챗GPT와 같은 대형 언어모델(Large Language Model·LLM)은 수많은 사용자 요청을 동시에 처리하는 구조여서, 단 한 줄의 짧은 메시지라도 전 세계적 규모에서 보면 결코 작지 않은 에너지 소비로 이어진다. 전문가들은 "정중한 표현은 단순한 예절을 넘어 AI가 보다 안정적이고 편향 없이 응답할 가능성을 높이는 요소"라고 설명한다. 과학기술 전문매체 테크레이더(TechRadar)의 베카 캐디 기자는 "구체적이고 정돈된 문장은 더 나은 응답을 이끌어내며, AI가 편향되지 않게 설계되도록 돕는 기능도 있다"며, "예의는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 요인"이라고 강조했다. 일각에서는 AI가 '예의 있는 사용자'를 우선시하도록 학습될 가능성도 제기된다. 인간의 언어 습관과 윤리적 선택이 기계의 알고리즘 학습에 영향을 미치기 때문이다. 향후 AI가 사용자 예절을 인식하고, 이를 반영해 답변의 질이나 방식에 차별을 두게 될지도 모른다는 전망도 나온다. '예의 바름'은 단순한 사회적 미덕을 넘어, AI와의 상호작용에서 실질적 혜택을 제공하는 요소가 될 수 있다. 그러나 챗봇에 대한 공손함은 환경적 영향을 미치는 수천만 달러 규모의 에너지 소비가 뒤따른다는 점에서, 사용자와 기업 모두에게 새로운 고민거리를 던지고 있다. 오픈AI는 이와 관련한 추가 입장 발표를 준비 중이다.
- IT/바이오
2025-04-21 15:05:00
[퓨처 Eyes(80)] 뇌 속 '디지털 쌍둥이' 탄생…AI 모델, 뇌 연구 혁명 예고

눈을 감고 뇌 속을 탐험하는 상상을 해보자. 복잡하게 얽힌 신경망 속에서 수많은 정보들이 빛의 속도로 오간다. 인간은 오랫동안 이 미지의 세계를 이해하기 위해 노력해왔다. 그리고 마침내, 과학자들이 인공지능(AI)이라는 강력한 도구를 이용하여 뇌의 비밀을 풀 실마리를 찾아냈다. 마치 영화 속 한 장면처럼, 쥐의 뇌를 똑같이 복제한 가상 세계, 즉 '디지털 트윈'이 현실로 나타난 것이다. 최근 스탠퍼드 의과대학 연구진과 공동 연구팀은 AI 모델을 활용해 쥐 뇌의 시각 정보를 처리하는 특정 부위를 완벽하게 복제하는 데 성공하며 뇌 연구의 새로운 장을 열었다. 이 놀라운 디지털 쌍둥이는 실제 쥐들이 영화를 볼 때 뇌의 시각 피질에서 발생하는 방대한 양의 활동 데이터를 학습했다. 그 결과, 새로운 영상이나 사진이 주어졌을 때 수만 개에 달하는 뇌세포, 즉 뉴런들이 어떻게 반응할지 정확하게 예측할 수 있게 되었다. 이처럼 뇌의 작동 방식을 그대로 옮겨놓은 디지털 트윈은 과학자들이 뇌의 복잡한 내부 구조와 기능을 훨씬 쉽고 효율적으로 연구할 수 있도록 돕는다. 이번 연구의 핵심 인물이자 스탠퍼드 의과대학 안과 교수인 안드레아스 톨리아스 박사는 "만약 우리가 뇌의 모델을 아주 정확하게 만들 수 있다면, 이는 우리가 훨씬 더 많은 실험을 할 수 있다는 의미가 된다"고 설명했다. 그는 이어 "가장 유망한 결과를 보이는 실험들을 실제 뇌에서 다시 한번 확인해볼 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 이 연구 결과는 지난 4월 9일, 세계적인 과학 학술지 '네이처'에 발표되어 큰 주목을 받았다. 이번 연구의 주 저자는 베일러 의과대학의 의대생인 에릭 왕 박사다. 디지털 트윈, 뇌 연구의 새로운 가능성을 열다 지금까지 개발된 시각 피질 AI 모델들은 학습 데이터에서 보았던 특정 종류의 자극에 대해서만 뇌의 반응을 흉내 낼 수 있었다. 하지만 이번에 새롭게 개발된 모델은 이전 모델들과는 확연히 다르다. 이 모델은 다양한 종류의 새로운 시각 정보에 대해서도 뇌가 어떻게 반응할지를 예측할 수 있다. 심지어 각 뉴런의 미세한 해부학적 특징까지도 알아낼 수 있다는 점이 놀랍다. 톨리아스 박사는 "결국에는 인간 뇌의 적어도 일부분이라도 디지털 트윈으로 만들 수 있을 것이라고 믿는다"며 이번 연구의 잠재력을 강조했다. 이 새로운 모델은 '파운데이션 모델'이라는 비교적 새로운 종류의 AI 모델에 속한다. 파운데이션 모델은 엄청난 양의 데이터를 학습한 후, 습득한 지식을 새로운 작업이나 새로운 형태의 데이터에 적용할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 말한다. 연구자들은 이러한 능력을 '훈련 분포 외부로 일반화'라고 표현한다. 우리에게 친숙한 예로는 챗GPT를 들 수 있다. 챗GPT는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 새로운 텍스트를 이해하고 생성하는 능력을 보여준다. 톨리아스 박사는 "여러 면에서 지능의 핵심은 강력하게 일반화하는 능력이다"라며, "궁극적인 목표, 즉 우리가 도달해야 할 성배는 바로 학습한 데이터의 범위를 넘어서는 상황에서도 일반화할 수 있는 능력을 갖추는 것"이라고 강조했다. 쥐의 뇌를 학습한 AI 모델, 비결은 '액션 영화' 새로운 AI 모델을 훈련시키기 위해 연구팀은 먼저 실제 쥐들이 영화를 시청하는 동안 뇌 활동을 기록했다. 흥미롭게도 쥐들에게 보여준 영화는 사람들이 보는 일반적인 영화였다. 연구팀은 이 영화들이 쥐가 실제 자연 환경에서 볼 수 있는 장면들과 최대한 비슷할 것이라고 생각했다. 톨리아스 박사는 "쥐에게 현실적인 영화를 보여주는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 쥐를 위한 할리우드 영화를 만드는 사람은 아무도 없기 때문이다"라고 말했다. 하지만 액션 영화가 그나마 쥐들이 볼 만한 움직임을 많이 담고 있어 선택되었다. 쥐는 사람의 주변 시야와 비슷한 저해상도 시력을 가지고 있어, 세부적인 모습이나 색깔보다는 주로 움직임을 감지한다. 톨리아스 박사는 "쥐는 움직임을 좋아하고, 움직임은 쥐의 시각 시스템을 매우 강하게 활성화시킨다. 그래서 우리는 액션이 많은 영화를 쥐들에게 보여주었다"고 설명했다. 연구팀은 짧은 시간 동안 여러 번의 영화 시청 실험을 진행하며, 총 8마리의 쥐가 '매드맥스'와 같은 액션 영화의 짧은 장면들을 시청하는 동안 900분 이상에 걸쳐 뇌 활동을 기록했다. 이 과정에서 카메라를 이용하여 쥐들의 눈 움직임과 행동 변화를 꼼꼼하게 관찰했다. 연구팀은 이렇게 모아진 방대한 데이터를 이용하여 핵심 AI 모델을 훈련시켰고, 이 모델에 약간의 추가 학습을 시키는 방식으로 각 개별 쥐의 특성을 반영하는 맞춤형 '디지털 트윈'을 만들 수 있었다. 정확한 예측 넘어 뇌 구조까지 파악 이렇게 만들어진 디지털 트윈들은 실제 쥐들이 새로운 영상이나 정지 이미지를 보았을 때 나타내는 신경 활동을 매우 흡사하게 흉내 낼 수 있었다. 톨리아스 박사는 이처럼 디지털 트윈이 성공적으로 작동할 수 있었던 가장 큰 이유는 바로 방대한 양의 학습 데이터 덕분이라고 말했다. 그는 "그들은 엄청나게 많은 데이터 세트로 훈련되었기 때문에 예측 정확도가 매우 인상적이었다"고 강조했다. 비록 신경 활동 데이터만을 이용하여 훈련되었지만, 이 새로운 모델들은 다른 종류의 데이터에도 적용될 수 있는 뛰어난 능력을 보여주었다. 특히 한 마리의 특정 쥐의 디지털 트윈은 시각 피질에 있는 수천 개의 뉴런들의 해부학적 위치와 세포 종류는 물론, 이들 뉴런 사이의 연결망까지 정확하게 예측해냈다. 연구팀은 이러한 예측 결과가 실제 쥐의 시각 피질을 초고해상도 전자현미경으로 촬영한 이미지와 얼마나 일치하는지 비교하여 검증했다. 이 전자현미경 이미지는 쥐의 시각 피질 구조와 기능을 전례 없는 수준으로 자세하게 매핑하는 대규모 프로젝트의 일부였다. 'MICrONS' 프로젝트로 알려진 이 연구 결과 역시 '네이처'에 동시에 발표되었다. 뇌 연구의 '블랙박스'를 열고 미래를 보다 디지털 트윈은 실제 쥐의 수명을 훨씬 뛰어넘어 존재하며 작동할 수 있기 때문에, 과학자들은 사실상 동일한 동물에 대해 횟수 제한 없이 무한에 가까운 실험을 수행할 수 있다. 기존에는 몇 년이 걸렸을 실험을 단 몇 시간 만에 완료할 수 있으며, 수백만 건의 실험을 동시에 진행하는 것도 가능해져 뇌가 정보를 어떻게 처리하고 지능이 작동하는 원리에 대한 연구 속도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 톨리아스 박사는 "우리는 말하자면 뇌라는 '블랙박스'를 열어 개별 뉴런 또는 뉴런 집단 수준에서 뇌가 어떻게 정보를 부호화하고 함께 작동하는지 이해하려고 노력하고 있다"고 말했다. 실제로 이 새로운 모델들은 이미 새로운 통찰력을 제공하고 있다. '네이처'에 동시에 발표된 또 다른 관련 연구에서 연구자들은 디지털 트윈을 이용하여 시각 피질의 뉴런들이 서로 연결을 형성할 때 어떤 기준으로 다른 뉴런들을 선택하는지 밝혀냈다. 과학자들은 이전부터 비슷한 기능을 하는 뉴런들이 마치 사람들이 친구를 사귀는 것처럼 서로 연결되는 경향이 있다는 것을 알고 있었다. 디지털 트윈 연구를 통해 어떤 유사성이 가장 중요한 역할을 하는지가 새롭게 밝혀졌다. 뉴런들은 시각 공간의 같은 영역에 반응하는 뉴런들보다, 예를 들어 파란색과 같은 동일한 시각적 자극에 반응하는 뉴런들과 더 잘 연결되는 것을 선호한다는 사실이 밝혀진 것이다. 톨리아스 박사는 "이는 마치 사람이 어디에 사는지보다 무엇을 좋아하는지를 기준으로 친구를 선택하는 것과 같다"며, "우리는 뇌가 어떻게 조직되는지에 대한 훨씬 더 정확한 규칙을 배우게 되었다"고 말했다. 연구팀은 앞으로 자신들의 모델링 기술을 다른 뇌 영역과 더 나아가 인지 능력이 더 발달한 영장류를 포함한 다른 동물들에게까지 확장할 계획이다. 톨리아스 박사의 말처럼, 인간의 복잡한 생각과 감정, 그리고 행동을 만들어내는 미지의 영역, 뇌. 이번 연구는 그 심연을 향해 내딛은 용감한 발걸음이다. 작은 쥐의 뇌에서 시작된 디지털 트윈 기술이 언젠가 인간의 뇌를 완벽하게 이해하고, 나아가 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 난치병으로 고통받는 수많은 사람들에게 희망의 빛을 선사하는 날이 오기를 기대해본다. AI가 그려낼 뇌 연구의 눈부신 미래는 이미 우리 눈앞에 성큼 다가와 있는지도 모른다. 이번 연구에는 괴팅겐 대학교와 앨런 뇌 과학 연구소의 연구진도 참여했다. 이번 연구는 인텔리전스 고급 연구 프로젝트 활동(Intelligence Advanced Research Projects Activity), 국립 과학 재단 뉴로넥스 보조금(National Science Foundation NeuroNex grant), 국립 정신 건강 연구소(National Institute of Mental Health), 국립 신경 질환 및 뇌졸중 연구소(National Institute of Neurological Disorders and Stroke, 보조금 번호 U19MH114830), 국립 눈 연구소(National Eye Institute, 보조금 번호 R01 EY026927 및 시각 연구 핵심 보조금 T32-EY-002520-37), 유럽 연구위원회(European Research Council) 및 독일 연구 재단(Deutsche Forschungsgemeinschaft)의 지원을 받았다. 스탠퍼드 메디슨에 대하여 스탠퍼드 메디슨은 스탠퍼드 의과대학과 성인 및 소아 의료 서비스 시스템으로 이루어진 통합 학술 의료 시스템이다. 이들은 협력 연구, 교육 및 환자 진료를 통해 생물의학의 모든 잠재력을 활용하고 있다. 더 자세한 정보는 med.stanford.edu에서 확인할 수 있다.
- 포커스온
2025-04-17 15:35:00
[글로벌 핫이슈] 애플, 시리 AI 혁신 '삐걱'…수년간의 기능 장애와 리더십 부재가 발목

지난달, 애플이 음성 비서 시리의 핵심 임원진을 교체하고 차세대 인공지능(AI) 기반 기능 출시를 연기하면서 그 배경에 관심이 쏠리고 있다. 최근 더인포메이션의 심층 보도에 따르면, 이번 결정은 수년간 지속된 기능적 문제와 AI/ML(인공지능/머신러닝) 그룹과 소프트웨어 엔지니어링 그룹 간의 심각한 갈등이 주요 원인으로 지목된다. 다수의 내부 관계자들은 시리의 더딘 발전의 근본적인 원인으로 '형편없는 리더십'을 지적했다. 특히, 더인포메이션은 "애플이 어떻게 '시리의 AI 혁신에 실패했는지'" 상세하게 분석하며, 지난 몇 년간의 AI 및 시리 개발 과정에서 드러난 애플 내부의 복잡한 역학 관계를 심층적으로 파헤쳤다. 매체는 애플의 AI 분야 난항이 "사용자 개인 정보 보호에 대한 강경한 입장"과 연관이 있지만, 그보다 더 심각한 문제는 "형편없는 리더십"이라고 강조했다. 더인포메이션은 "지안안드레아가 이끄는 AI 및 머신러닝 그룹(약칭 AI/ML)에서 일했던 6명 이상의 전직 애플 직원들은 형편없는 리더십이 실행 문제의 원인이라고 말했다"고 전했다. 이들은 미래 버전의 음성 비서 설계에 있어 "야망과 위험 감수 의지가 부족"했던 로비 워커를 주요 책임자로 지목했다. 내부 고발자들이 지적한 리더십 문제 애플 내부 엔지니어들 사이에서는 AI 그룹의 소극적인 문화와 실행력 부족으로 인해 그들의 이니셜을 딴 'AIMLess(목표 없는)'라는 냉소적인 별명까지 붙었다는 사실도 드러났다. 보도는 구체적인 사례를 통해 워커의 리더십 문제를 지적했다. 워커는 시리의 전반적인 성능 향상보다는 "사용자가 시리에게 질문했을 때와 답변을 받을 때까지의 지연 시간을 아주 작은 비율로 줄이는 것과 같은 '작은 승리'를 자주 축하했다"고 전직 엔지니어들은 증언했다. 또한, '헤이 시리(Hey Siri)' 음성 호출 명령어에서 '헤이'를 제거하는 데 '2년 이상'이 소요된 점도 그의 비효율적인 업무 방식을 보여주는 사례로 제시됐다. 더인포메이션은 워커의 문제점을 "숲 전체가 엉망이고 제대로 작동하지 않는다는 사실을 놓친 채, 한두 그루의 멋진 나무에만 집중하는 시나리오"라고 비유하며, "빠르고 잘못되거나 쓸모없는 (혹은 그저 평범한) 답변은 느리고 잘못되거나 쓸모없는 답변보다는 나을 수 있지만, 전반적인 결과는 손실"이라고 꼬집었다. 엇갈리는 목표와 불협화음 내부에서는 AI 그룹과 소프트웨어 엔지니어링 그룹 간의 불만도 고조되었던 것으로 보인다. 소프트웨어 엔지니어링 그룹의 일부는 AI 그룹 동료들의 '더 높은 급여와 더 빠른 승진'에 불만을 느꼈으며, 일부 AI 그룹 엔지니어들이 '더 긴 휴가를 가거나 금요일에 일찍 퇴근'하는 것에 대해 반감을 가졌다고 한다. 그룹 간의 불신은 극에 달해 올해 초에는 지안안드레아의 부하 직원이 공동 프로젝트 실패 시 AI 팀이 희생양이 되는 것을 막기 위해 엔지니어들에게 개발 과정을 상세히 문서화하도록 지시하는 상황까지 벌어졌다. 설상가상으로 페데리기가 '수백 명의 머신러닝 엔지니어'로 구성된 'Intelligent Systems'라는 자체 팀을 만들어 운영하면서 두 그룹 간의 관계는 더욱 악화되었다. 한편, 워커는 시리 응답 시간 단축과 같은 소소한 개선에 집중하는 모습을 보였다. 그는 또한 엔지니어 팀이 LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 시리에게 감정적인 공감 능력을 부여하려는 시도를 무산시키기도 했다. 더욱 충격적인 사실은 2024년 WWDC에서 공개된 애플 인텔리전스의 핵심 기능 시연이 '사실상 허구'였다는 주장이다. 시리가 사용자의 이메일을 확인하여 항공편 정보를 찾고, 메시지를 통해 점심 약속을 알려주며, 지도 앱에 경로를 표시하는 등의 시연은 '시리 팀 구성원들에게도 놀라움'이었으며, 그들은 '해당 기능의 작동 버전을 본 적이 없었다"고 한다. 이러한 상황 속에서 페데리기는 시리 엔지니어들에게 "최고의 AI 기능을 구축하기 위해 무엇이든 하라"고 지시했으며, 이는 애플 자체 모델뿐만 아니라 '다른 회사의 오픈 소스 모델'을 사용하는 것도 허용한다는 의미로 해석된다. 지안안드레아는 챗봇과 같은 대화형 AI 인터페이스에 대해 회의적인 입장을 취하며, 시리와의 빠른 대화나 상황에 맞는 제안 등 다른 방식을 선호했던 것으로 알려졌다.
- IT/바이오
2025-04-17 15:12:00
[신소재 신기술(166)] 쌀알 크기 AI 칩, 소형 드론의 비행 범위와 성능 혁신 기대

인간의 뇌를 모방해 전력 사용량을 획기적으로 줄인 쌀알 크기의 소형 인공지능(AI) 칩이 개발됐다. 인공지능(AI) 기술은 방대한 연산 능력을 요구하며, 엄청난 양의 에너지를 필요로 한다. 반면 놀라울 정도로 강력한 컴퓨터인 인간의 뇌는 에너지를 거의 소모하지 않는다. 배터리 전원으로 작동하는 소형 드론은 에너지 제약으로 인해 AI 기능을 구현하는 데 어려움을 겪어왔다. 이러한 한계로 인해 소형 드론이 자율 비행, 물체 인식, 복잡한 의사 결정 등의 고도화된 기능을 수행하는 데 제약이 따랐다. 하지만 최근 미국 텍사스 A&M 대학교 연구팀이 이러한 난제를 해결할 혁신적인 접근 방식을 제시했다. 연구진은 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 '뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)' 기술을 기반으로 쌀알 크기의 뉴런과 비슷한 나노 디바이스라는 초소형 AI 칩을 개발하고 있다고 밝혔다. 이 연구는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다. 해당 연구에 대해서는 과학 기술 전문매체 인터레스팅 엔지니어링, 퓨처리스트 등 다수 외신이 전했다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뉴런의 작동 방식을 모방하여 정보를 효율적으로 처리하는 시스템이다. 이 시스템은 필요할 때만 활성화되어 에너지를 소비하는 방식으로, 기존 AI 기술의 고질적인 문제였던 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있다. 연구팀은 얇은 고분자 필름을 이용하여 인공 뉴런을 개발하는 데 주력하고 있다. 이 필름은 생물학적 뉴런의 전기적 신호 전달 및 정보 처리 방식을 유사하게 구현할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한, 연구진은 이러한 인공 시스템 내에서 학습 및 의사 결정과 같은 핵심 기능을 재현하는 데에도 힘쓰고 있다. 이는 뇌의 에너지 효율성을 모방하여 필요시에만 정보를 처리하고 전송하는 인공 뉴런을 설계함으로써 가능해진다. 이번 연구를 이끄는 텍사스 A&M 대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수인 이수인(Suin Yi) 박사는 “이번 프로젝트를 통해 무인 항공기는 기계적으로 유연하고 뇌의 뉴런처럼 스파이크 및 진동할 수 있는 전도성 고분자 재료 시스템 통합을 통해 더욱 지능화될 수 있을 것”이라고 말했다. 이 박사는 또한 “궁극적으로 인공 시냅스와 함께 이러한 유연한 인공 뉴런은 지능형 소형 드론을 구현할 수 있는 완전한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구성할 수 있을 것”이라고 덧붙였다. '슈퍼 튜링 AI'란 무엇인가? 이수인 박사는 인간의 뇌와 더 비슷하게 작동하는 '슈퍼 튜링 AI'를 개발한 연구진에 속해있다. 이 새로운 AI는 현재 시스템처럼 각 프로세스를 분리한 다음 엄청난 양의 데이터를 이전하는 대신 특정 프로세스를 통합한다. 시스템 이름의 튜링은 AI 선구자 앨런 튜링에서 따온 것이다. 오픈 AI의 챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)을 포함한 오늘날의 AI 시스템은 엄청난 컴퓨팅 능력이 필요하며, 막대한 양의 전기를 소비하는 광대한 데이터 센터에 보관된다. 이 바ㅣ사는 "이러한 데이터 센터는 기가와트 단위로 전력을 소비하는 반면우리의 뇌는 20와트를 소비한다고 설명했다. 막대한 에너지를 소비하는 데이터 선테는 현재의 컴퓨팅 방법으로 지속 가능하지 않고, 탄ㅁ소 발자국을 감안할 때 환경 문제도 야기한다. 이에 연구팀은 강력한 컴퓨터 기능을 하면서도 에너지는 거의 소비하지 않는 인간 뇌의 신경 과정에 주목했다. 뇌에서 학습과 기억의 기능은 분리되지 않고 통합되어 있다. 학습과 기억은 신호가 전달되는 "시냅스"라는 뉴런 간의 연결에 의존한다. 학습은 "시냅스 가소성"이라는 과정을 통해 시냅스 연결을 강화하거나 약화시켜 새로운 회로를 형성하고 기존 회로를 변경하여 정보를 저장하고 검색한다. 대조적으로, 현재의 컴퓨팅 시스템에서는 훈련(AI가 가르쳐지는 방식)과 메모리(데이터 저장)가 컴퓨터 하드웨어 내의 두 개의 별도 장소에서 이루어진다. 슈퍼 튜링 AI는 이러한 효율성 격차를 메우기 때문에 혁신적입니다. 따라서 컴퓨터는 하드웨어의 한 부분에서 다른 부분으로 엄청난 양의 데이터를 마이그레이션할 필요가 없다. 드론 성능 향상 및 다양한 분야 활용 기대 연구진의 계획대로 쌀알 크기의 차세대 AI 칩이 개발된다면, 소형 드론은 자체 배터리 용량 내에서 복잡한 의사 결정, 물체 식별, 자율 항법, 주변 환경 인식 등의 고난도 작업을 수행할 수 있게 된다. 이 박사는 "소형 드론은 엔진이 없어 에너지 예산이 매우 적다. 그렇기 때문에 배터리 구동 드론이 AI 없이 비행하는 시간과 동일하게 AI를 탑재하고도 비행할 수 있도록 디지털 컴퓨터를 뛰어넘는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템과 같은 획기적인 기술이 필요한 것"이라고 강조했다. 그는 "챗GPT와 같은 현대 AI는 비용이 너무 많이 든다. 우리는 지속 가능한 AI를 만들 것이다"라면서 "슈퍼 튜링 AI는 AI가 구축되고 사용되는 방식을 재편해 AI가 계속 발전함에 따라 사람과 지구 모두에게 이로운 방식으로 발전할 수 있도록 보장할 수 있다"고 덧붙였다. 이번 연구는 소형 드론의 활용 가능성을 크게 확장할 것으로 기대된다. 에너지 효율적인 AI 기반 드론은 감시, 구조 작전, 환경 연구 등 다양한 분야에서 복잡한 임무를 수행하는 데 활용될 수 있을 전망이다.
- IT/바이오
2025-04-07 11:13:00
[글로벌 핫이슈] 딥시크, AI 판도 흔들다…중국 AI 산업의 지각 변동

상하이는 중국 기술 혁신의 심장이자 AI 분야의 눈부신 성장을 상징하는 도시로 알려져 있다. 이러한 가운데, 항저우 기반의 AI 기업 딥시크가 공개한 오픈 리즈닝 모델 R1이 중국 AI 산업에 일대 파란을 일으키며 그 판도를 근본적으로 변화시키고 있다고 독일 유력 일간지 프랑크푸르터 알게마이네 차이퉁이 2일(현지시간) 보도했다. 이 변화의 물결은 중국을 넘어 국제적으로도 감지될 전망이다. 올해 초 딥시크가 R1 모델을 공개하자 AI 업계는 물론 경제계와 사회 전반, 심지어 증권 시장까지 술렁였다. 벤치마크에서 꾸준히 최상위권을 차지하는 고품질 오픈소스 모델을 선보이는 전략은 AI 업계에 신선한 충격을 던졌다. 딥시크의 이러한 행보는 향후 AI 산업의 국제적인 발전 방향에 대한 중요한 질문을 던지고 있다. 중국발 선도적인 오픈 AI 모델의 영향이 미국과 유럽에 미칠 결과는 아직 불확실하지만, 적어도 중국 내에서는 그 파급력이 더욱 직접적이고 명확하게 나타날 것으로 보인다. 중국 AI 산업, 새로운 경쟁 시대로 딥시크의 R1 모델은 중국 AI 업계 내 경쟁 심화를 불러일으키는 핵심 동력으로 작용할 전망이다. 이미 상당한 성능을 입증한 R1 모델의 등장은 다른 중국 AI 기업들에게 자체 모델의 혁신과 성능 향상을 강하게 압박하는 요인이 되고 있다. 특히 오픈소스라는 점은 경쟁 압력을 더욱 증폭시켜, 경쟁사들로 하여금 딥시크 모델을 분석하고 이를 기반으로 개선하거나 능가하는 새로운 모델 개발에 박차를 가하도록 만들 것이다. 이는 중국 AI 산업 전반의 기술 수준을 빠르게 끌어올리는 효과를 가져올 것으로 예상된다. 딥시크가 R1 모델을 오픈소스로 공개한 결정은 중국 내 AI 기술 접근성을 획기적으로 높였다는 평가다. 과거에는 대규모 언어 모델(LLM) 개발 및 활용이 막대한 자본과 컴퓨팅 자원을 보유한 대기업이나 연구 기관에 국한되는 경향이 있었다. 그러나 딥시크의 R1과 같은 고성능 모델이 무료로 공개되면서 중소기업, 스타트업, 개인 연구자들도 최첨단 AI 기술을 활용할 수 있게 됐다. 이는 다양한 분야에서 AI 기반 혁신을 촉진하고 AI 기술의 저변을 확대하는 데 크게 기여할 것으로 보인다. 딥시크의 R1 모델은 다양한 용도로 활용 가능한 범용성을 지니면서도 오픈소스라는 특징 덕분에 특정 분야에 특화된 맞춤형 개발의 잠재력이 크다. 중국의 다양한 기업과 연구자들은 R1 모델을 기반으로 자신들의 필요에 따라 특정 데이터를 추가 학습하거나 특정 기능을 추가하여 새로운 AI 애플리케이션을 개발할 수 있다. 예를 들어 의료 분야에서는 환자 데이터 분석 및 진단 지원 모델, 금융 분야에서는 사기 탐지 및 위험 관리 시스템 구축 등에 활용될 수 있다. 이러한 맞춤형 애플리케이션 개발은 중국 경제의 여러 분야에서 AI의 실질적인 활용도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 인재 육성 및 글로벌 위상 강화 딥시크의 성공적인 R1 모델 출시는 중국 AI 분야에 대한 국제적인 관심과 신뢰를 높이는 데 긍정적인 영향을 미치고 있다. 이는 해외의 우수한 AI 인재들이 중국으로 유입되는 것을 장려하고 중국 내에서도 AI 분야 투자와 연구 활동을 활성화시키는 효과를 가져올 것이다. 또한 딥시크와 같은 선도 기업의 존재는 젊은 인재들에게 매력적인 목표를 제시하며 AI 분야 경력 개발에 동기를 부여할 수 있다. 오픈소스 모델은 학생과 연구자들이 실제 최첨단 AI 기술을 경험하고 학습할 수 있는 귀중한 자료를 제공함으로써 AI 인재 육성에도 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 딥시크의 R1 모델 공개는 중국 AI 기술이 더 이상 폐쇄적인 영역에 머무르지 않고 글로벌 AI 생태계와 적극적으로 상호작용하려는 의지를 보여주는 것으로 해석된다. 오픈소스 모델을 통해 전 세계 연구자 및 개발자들이 딥시크의 기술을 활용하고 협력하여 발전시킬 수 있는 길이 열렸다. 이는 국제적인 AI 연구 협력을 촉진하고 기술 교류를 활성화하는 데 기여할 것이다. 동시에 딥시크의 성공은 다른 국가 AI 기업들에게도 자극제가 되어 글로벌 AI 경쟁 구도에서 더욱 치열한 혁신 경쟁을 유발할 것으로 전망된다. 이처럼 딥시크의 R1 모델 공개는 중국 AI 산업에 광범위하고 심오한 영향을 미치고 있다. 경쟁 심화, 접근성 향상, 맞춤형 애플리케이션 개발 촉진, 인재 유치 및 육성, 글로벌 협력 및 경쟁 강화 등 다양한 측면에서 중국 AI 생태계를 더욱 역동적이고 혁신적으로 변화시킬 것이다. 이러한 변화는 중국뿐만 아니라 전 세계 AI 산업의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2025-04-03 17:58:00
오픈AI, 경쟁사 앤스로픽의 AI 모델-데이터 연결 표준 채택

인공지능(AI) 연구 개발 분야의 선두 기업인 오픈AI가 경쟁사인 앤스로픽이 개발한 오픈소스 프로토콜, 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 자사의 제품 전반에 걸쳐 채택하기로 결정해 업계에 큰 파장을 일으키고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 26일(현지시간), 자신의 사회관계망 서비스 X(구 트위터) 계정을 통해 이 사실을 공식 발표하며 챗GPT 데스크톱 앱을 포함한 오픈AI의 모든 제품에 MCP 지원을 추가할 것이라고 밝혔다고 과학기술 전문매체 테크크런치가 26일(현지시간) 보도했다. 올트먼 CEO는 "사람들이 MCP를 좋아하며, 우리 제품 전반에 지원을 추가하게 되어 기쁘다"며 MCP에 대한 긍정적인 반응을 강조했다. 이미 에이전트 소프트웨어 개발 키트(SDK)에서는 MCP를 이용할 수 있으며, 챗GPT 데스크톱 앱과 리스폰스 API(Responses API, 오픈AI가 제공하는 기업이 자체 AI 에이전트를 구축할 수 있는 플랫폼)에서도 곧 지원이 시작될 예정이다. 이번 오픈AI의 결정은 통상적으로 자사의 기술력을 강조하고 경쟁사의 기술 채택에 신중한 태도를 보이는 업계 관행을 깨는 이례적인 행보로 평가된다. 이는 MCP가 단순한 기술적 솔루션을 넘어 AI 생태계 전반에 걸쳐 중요한 가치를 지니고 있으며, 업계 표준으로서의 잠재력을 인정받았음을 시사한다. 오픈AI와 같이 AI 분야를 선도하는 기업이 경쟁사의 오픈소스 표준을 수용했다는 사실은 MCP가 특정 기업의 독점적인 기술이 아닌, 업계 전체의 발전을 위한 공유 자산으로 인식될 가능성을 높이는 중요한 계기가 될 것으로 보인다. 더 나아가, 이번 결정은 다양한 AI 모델 간의 상호 운용성을 증대시키고, 개발자들이 특정 모델에 종속되지 않고 다양한 기술을 융합하여 혁신적인 서비스를 구축할 수 있는 기반을 마련함으로써 AI 개발 생태계 활성화에 크게 기여할 것으로 예상된다. MCP(Model Context Protocol) 개념과 목적 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스 및 다양한 도구와 안전하게 양방향으로 통신할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜이다. MCP의 핵심 목표는 AI 모델이 고립된 환경에서 벗어나 실제 세계의 풍부한 정보에 직접 접근하고 이를 효과적으로 활용하여 사용자에게 더욱 관련성 높고 정확한 응답을 제공하는 데 있다. 기존에는 AI 시스템이 외부 데이터에 접근하기 위해 각 데이터 소스마다 맞춤형으로 통합하는 복잡하고 단편적인 방식이 주로 사용됐다. 하지만 MCP는 이러한 비효율적인 방식을 대체하여 AI 시스템과 다양한 데이터 소스 간의 연결을 단순화하고, 데이터 접근 및 활용 과정의 신뢰성을 획기적으로 높이는 것을 목표로 한다. 이는 마치 다양한 전자 기기를 하나의 표준화된 USB-C 포트를 통해 연결하여 데이터와 전력을 효율적으로 주고받을 수 있게 하는 것과 유사한 개념으로 이해할 수 있다. MCP는 서로 다른 AI 모델과 데이터 소스 간의 기술적 호환성을 확보함으로써 개발자들이 데이터 연결에 들이는 노력을 줄이고, AI 애플리케이션 개발의 전반적인 효율성을 크게 향상시킬 수 있도록 지원한다. MCP의 작동 원리 MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동한다. 여기서 MCP 클라이언트는 AI 기반 애플리케이션 또는 에이전트 환경(예: 클로드 데스크톱 앱, IDE 플러그인 등)으로, 최종 사용자와 직접 상호작용하며 필요한 정보를 얻기 위해 MCP 서버에 연결하여 데이터를 요청하는 역할을 수행한다. 반면 MCP 서버는 AI 모델 외부에 위치하며 MCP 표준을 준수하여 특정 기능을 제공하는 독립적인 프로그램이다. 이러한 MCP 서버는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 외부 API 등 다양한 데이터 소스와 연결되어 필요한 정보를 제공할 수 있다. MCP 서버는 리소스(데이터), 도구(실행 가능한 기능), 프롬프트(미리 정의된 작업 템플릿)와 같은 기본적인 구성 요소를 통해 외부 세계와의 상호작용 기능을 노출한다. MCP 클라이언트는 JSON-RPC와 같은 표준화된 메시지 형식을 사용하여 MCP 서버와 통신하며, 필요한 특정 데이터나 기능을 요청한다. 이러한 과정을 통해 AI 모델은 단순한 데이터 검색뿐만 아니라 외부 시스템에서 특정 작업을 실행하거나, 실시간으로 업데이트되는 정보를 받아볼 수 있게 된다. 이는 기존의 AI 모델이 주로 정적인 데이터에 기반하여 응답을 생성하는 방식에서 벗어나, 실제 세계의 변화에 더욱 민감하게 반응하고 상호작용할 수 있는 지능형 AI 애플리케이션 개발의 가능성을 크게 확장한다. 예를 들어, 실시간 주식 시장 데이터를 분석하여 투자 조언을 제공하거나, 사용자의 요청에 따라 IoT 기기를 제어하는 등 이전에는 상상하기 어려웠던 다양한 AI 활용 사례가 MCP를 통해 현실화될 수 있다. 샘 올트먼 CEO의 MCP 지원 발표 및 오픈AI의 계획 샘 올트먼 오픈AI CEO는 자신의 X 계정을 통해 오픈AI가 앤스로픽의 MCP를 챗GPT 데스크톱 앱을 포함한 모든 자사 제품에 지원할 예정이라고 공식적으로 발표했다. 그는 게시물에서 "사람들이 MCP를 좋아하며, 우리 제품 전반에 지원을 추가하게 되어 기쁘다"고 밝히며 MCP에 대한 높은 만족도와 기대감을 표현했다. 또한, 올트먼 CEO는 오픈AI의 에이전트 SDK에서는 이미 MCP를 사용할 수 있으며, 챗GPT 데스크톱 앱과 리스폰스 API에서도 곧 MCP 지원이 가능해질 것이라고 구체적인 계획을 밝혔다. 오픈AI의 CEO가 직접 경쟁사의 기술 표준 채택을 발표한 것은 이번 결정이 단순한 기술 검토 단계를 넘어 실제 제품 통합 단계에 이르렀음을 명확히 보여주는 중요한 의미를 갖는다. 이는 MCP 기술의 우수성과 더불어 AI 생태계 발전에 대한 오픈AI의 적극적인 의지를 시사하는 것으로 해석될 수 있다. 이처럼 최고 경영자의 공식적인 발표는 기업의 전략적 방향을 명확히 하는 강력한 신호이며, 이는 다른 AI 기업들에게도 MCP 채택을 고려하도록 하는 중요한 동기가 될 수 있다. 오픈AI 제품 전반에 걸친 MCP 지원 오픈AI는 챗GPT 데스크톱 앱뿐만 아니라 리스폰스 API를 포함한 자사의 다양한 제품 전반에 걸쳐 MCP 지원을 확대할 계획이다. 이는 오픈AI의 여러 서비스에서 외부 데이터에 대한 접근성과 활용 능력을 크게 향상시킬 것으로 예상된다. 특히, 이미 많은 사용자들이 일상적으로 활용하고 있는 챗GPT와 같은 주요 서비스에 MCP가 통합된다면, 사용자들은 자신의 개인 데이터나 업무 관련 데이터를 챗GPT와 안전하게 연결하여 더욱 풍부하고 개인화된 AI 경험을 누릴 수 있을 것으로 전망된다. 예를 들어, 사용자는 챗GPT를 통해 자신의 클라우드 스토리지에 저장된 특정 문서를 요약하거나, 회사 내부 데이터베이스에서 필요한 정보를 검색하는 등의 작업을 더욱 쉽고 효율적으로 수행할 수 있게 될 것이다. 향후 MCP 관련 계획 공유 오픈AI는 앞으로 몇 달 안에 MCP와 관련된 더 자세한 계획을 공유할 예정이라고 밝혔다. 이는 MCP의 구체적인 적용 방식, 지원 기능의 확대, 그리고 장기적인 개발 로드맵 등에 대한 추가적인 정보를 제공할 것으로 예상된다. 오픈AI의 이러한 발표는 이미 MCP에 대한 높은 관심을 보이고 있는 AI 업계의 기대감을 더욱 증폭시키고 있으며, MCP 생태계의 지속적인 성장과 확장에 중요한 촉매제 역할을 할 것으로 전망된다. 구체적인 계획 발표는 개발자들에게 MCP를 활용한 혁신적인 서비스 개발에 대한 명확한 가이드라인을 제시하고, 투자자들에게는 MCP 기반 시장의 성장 잠재력을 보여주는 중요한 지표가 될 수 있다. 이는 더 많은 기업과 개발자들이 MCP 생태계에 적극적으로 참여하도록 유도하여, AI 기술 혁신과 시장 경쟁을 더욱 가속화하는 데 기여할 것으로 보인다. 업계의 반응 및 MCP 도입 사례 앤스로픽의 최고 제품 책임자인 마이크 크리거는 샘 올트먼 CEO의 발표 직후 X를 통해 오픈AI의 MCP 채택을 열렬히 환영하며, "MCP가 수천 건의 통합 사례와 지속적인 성장을 통해 이미 번성하는 개방형 표준으로 자리 잡았다"고 강조했다. 그는 또한 "대규모 언어 모델(LLM)은 사용자가 이미 보유하고 있는 데이터와 현재 사용 중인 소프트웨어를 효과적으로 연결할 수 있을 때 그 진정한 가치를 발휘한다"고 덧붙이며 MCP의 실질적인 유용성을 강조했다. 경쟁사의 핵심 임원이 자사의 기술 표준 채택에 대해 공개적으로 환영의 뜻을 밝힌 것은 MCP가 특정 기업의 이익을 넘어 AI 생태계 전체의 발전에 기여하는 핵심 기술로 폭넓게 인식되고 있음을 보여주는 중요한 사례다. 통상적으로 경쟁 관계에 있는 기업들 사이에서는 기술 협력에 대해 다소 경계하는 분위기가 존재하지만, 앤스로픽의 최고 제품 책임자가 오픈AI의 MCP 채택을 긍정적으로 평가한 것은 MCP가 특정 기업의 경쟁 우위를 위한 도구가 아닌, AI 기술의 보편적인 발전과 혁신을 위한 핵심 인프라로 간주되고 있다는 것을 시사한다. 이는 MCP가 앞으로 더욱 폭넓게 활용되며 업계 표준으로 확고히 자리매김하는 데 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 선도 기업들의 MCP 도입 사례 이미 다양한 산업 분야의 선도적인 기업들이 MCP의 잠재력을 플랫폼과 서비스를 향상시키기 위해 기술을 인식하고 적극적으로 채택하고 있다. 대표적인 예로, 결제 서비스 기업인 블록(Block 구 '스퀘어')은 MCP를 활용하여 더욱 지능적인 에이전트 시스템을 개발하고 있으며 , 아폴로(Apollo)는 MCP를 내부 시스템 통합에 적극적으로 활용하고 있다. 또한, 미국 AI 코딩 도구 스타트업 레플릿(Replit), 스마트 코드 도우미 서비스 코디움(Codeium), 소스그래프(Sourcegraph)와 같은 개발 도구 기업들은 MCP를 도입하여 AI 에이전트가 방대한 코드베이스와 관련 문서에 더욱 효과적으로 접근하고 이해하도록 지원함으로써, 개발자들에게 향상된 코딩 지원 기능을 제공하고 있다. 다양한 산업 분야의 기업들이 이처럼 MCP를 적극적으로 도입하고 있다는 사실은 MCP의 광범위한 활용 가능성과 실질적인 가치를 명확하게 입증한다. 초기에는 특정 기술 분야에 국한될 수 있었던 기술 표준이 여러 산업 영역에서 채택되기 시작했다는 것은, 해당 기술이 특정 문제 해결에만 국한되지 않고 광범위한 활용 잠재력을 가지고 있음을 의미한다.
- IT/바이오
2025-03-27 14:15:00
[기후의 역습(123) 2월 지구 기온 역대 세 번째로 상승…해빙 면적 사상 최저

2025년 2월은 전례 없는 해빙 감소와 함께 역대 세 번째로 높은 기온을 기록한 것으로 나타났다. 유럽연합(EU) 집행위원회의 코페르니쿠스 기후변화 서비스(C3S)가 발표한 최신 보고서에 따르면, 2월 한 달 동안 지구 평균 기온이 산업화 이전(1850~1900년) 대비 1.59°C 높았으며, 북극과 남극의 해빙 면적은 사상 최저 수준을 기록했다. 코페르니쿠스 기후변화 서비스(C3S)는 유럽중기예보센터(ECMWF)가 운영하는 프로그램으로, 전 세계 위성, 선박, 항공기, 기상 관측소에서 수집된 방대한 데이터를 활용해 ERA5 재분석 데이터 세트를 기반으로 월간 기후 보고서를 정례적으로 발표한다. 북극·남극 해빙 면적, 21년 만에 최저 수준 2025년 2월 초, 전 지구 일별 해빙 면적은 남극과 북극을 합산하여 사상 최저치를 기록했다. 이후 한 달 내내 2023년 2월의 최저 기록 아래에 머물렀다. 특히 북극 해빙 면적은 2월 기준 역대 최저치를 기록하며, 평균 대비 8% 감소했다. 이로 인해 북극 해빙 면적은 3개월 연속 월별 최저 기록을 경신하는 추세를 보였다. 남극 해빙 면적 역시 2월 기준 역대 네 번째로 낮은 수준을 기록하며 평균 대비 26% 감소했다. 2월 말에는 일별 해빙 면적이 연간 최저점에 도달한 것으로 보이며, 이는 위성 관측 사상 두 번째로 낮은 최저점으로 평가된다. 2025년 2월, 역대 세 번째로 높은 기온 2025년 2월은 전세계적으로 세 번째로 따뜻한 2월로 기록됐다. 2월의 전 세계 평균 기온은 13.36°C로, 1991~2020년 2월 평균보다 0.63°C 높았다. 이는 역대 네 번째로 따뜻했던 2020년 2월보다 0.03°C 높은 수치로, 기후 변화가 지속되고 있음을 보여준다. 또한, 2025년 2월 기온은 산업화 이전(1850~1900년) 평균보다 1.59°C 높았다. 이는 지난 20개월 중 19개월 동안 지구 평균 표면 기온이 산업화 이전 대비 1.5°C 이상 높은 상태를 유지했음을 의미한다. 2024년 12월부터 2025년 2월까지의 북반구 겨울(2025년 북반구 겨울)은 1991~2020년 평균보다 0.71°C 높아 역대 두 번째로 따뜻한 겨울로 기록됐다. 역대 최고 기온을 기록했던 2024년 겨울보다는 0.05°C 낮았다. 2024년 3월부터 2025년 2월까지의 최근 12개월 동안 지구 평균 기온은 1991~2020년 평균보다 0.71°C, 산업화 이전보다 1.59°C 높게 나타났다. 핀란드 북부 기온 급등⋯유럽은 지역별로 차이 2025년 2월 유럽 대륙의 평균 기온은 0.44°C로, 1991~2020년 2월 평균보다 0.40°C 높았다. 그러나 역사적으로 보면 10위권 내에는 들지 못했다. 유럽 내에서는 핀란드 북부, 아이슬란드, 알프스 지역에서 평균보다 높은 기온이 관측됐으나, 동유럽 일부 지역은 이례적으로 낮은 기온을 기록했다. 유럽 외 지역에서는 북극 대부분 지역의 기온이 평균을 웃돌았으며, 칠레 북부, 아르헨티나, 호주 서부, 미국 남서부, 멕시코 등에서도 평년보다 높은 기온이 나타났다. 반면, 미국과 캐나다 일부 지역은 평균보다 낮은 기온을 기록했다. 또한, 흑해, 카스피해, 동지중해 연안 지역, 러시아 남부, 몽골, 중국, 일본을 포함한 동아시아 지역에서도 기온이 평균을 밑돌았다. 2025년 유럽 겨울(2024년 12월2025년 2월) 평균 기온은 1991~2020년 평균보다 1.46°C 높아 역대 두 번째로 따뜻한 겨울로 기록됐다. 그러나 2020년 겨울(2.84°C)보다는 낮은 수치였다. 해수면 온도, 역대 두 번째 높은 수치 기록 2025년 2월, 남위 60도에서 북위 60도 사이 해역의 평균 해수면 온도(SST)는 20.88°C로, 2월 기준 역대 두 번째로 높은 수치를 기록했다. 이는 역대 최고 기록인 2024년 2월보다 0.18°C 낮은 수치다. 대부분의 해양 분지와 해역에서 해수면 온도는 여전히 평균보다 높은 상태를 유지하고 있다. 특히 남극해와 남대서양 지역에서는 1월에 비해 고온 지역의 범위가 다소 줄었지만, 멕시코만과 지중해 일부 해역에서는 지난달보다 기록적인 고온 지역이 확대됐다. 강수량 감소⋯유럽 대부분 지역 건조 2025년 2월, 유럽 대부분 지역에서 강수량이 평균보다 적었다. 중부 및 동유럽, 스페인 남동부, 튀르키예 대부분 지역에서는 토양 수분 부족 현상이 관찰됐다. 반면, 아이슬란드, 아일랜드, 영국 남부, 프랑스 남부 일부, 이탈리아 중부 지역에서는 평균보다 많은 강수량이 기록되었다. 유럽 외 지역에서도 북미, 서남아시아, 중앙아시아, 중국 동부, 호주, 남아메리카 대부분 지역에서 건조한 기후가 지속됐다. 특히 아르헨티나에서는 이로 인해 대규모 산불이 발생했다. 반대로 미국 동부와 서부, 알래스카, 캐나다 일부 지역, 아라비아 반도, 러시아 중부, 중앙아시아 지역에서는 평균보다 습한 조건이 관측되었다. 남동 아프리카와 남태평양 지역에서는 연이은 사이클론으로 인해 심각한 피해가 발생했다. "해빙 감소, 기후 변화의 직접적 결과" 사만다 버지 코페르니쿠스 기후변화 서비스 전략 책임자는 "2025년 2월은 지난 2년간 지속된 기록적 고온 현상의 연장선상에 있다"며 "지구 온난화의 직접적인 결과로 해빙 감소가 가속화되고 있다"고 강조했다. 그는 이어 "남극과 북극에서 기록적이거나 기록에 근접한 해빙 감소가 나타났으며, 이는 전 지구 해빙 면적을 사상 최저 수준으로 끌어내렸다"고 덧붙였다.
- ESGC
2025-03-10 17:32:00
폭스콘, 대만 최초 AI 모델 '폭스브레인' 개발

세계 최대 전자제품 위탁 생산업체인 대만의 폭스콘(훙하이 정밀공업)이 대만 최초의 인공지능(AI) 모델 '폭스브레인'을 개발했다고 10일 발표했다. 월스트리트저널(WSJ)에 따르면, 폭스브레인은 대규모 언어 모델(LLM)로서 추론 기능을 갖추고 있으며, 데이터 분석, 수학 연산, 코드 생성 등의 작업도 수행할 수 있다. 폭스콘은 미국의 AI 선두 기업 엔비디아가 대만 내 슈퍼컴퓨터와 기술 컨설팅을 지원해 불과 4주 만에 AI 모델 학습을 성공적으로 완료했다고 설명했다. 폭스콘은 업계 협력을 위해 폭스브레인을 오픈소스로 공개할 계획이며, 이를 통해 제조 및 공급망 관리 혁신을 주도할 것으로 기대하고 있다. 폭스콘 AI 연구소의 리융후이 이사는 "단순히 컴퓨팅 성능을 투입한 것이 아니라 최적화된 학습 전략을 우선 적용했다"고 강조했다. 이 모델에는 엔비디아의 H100 그래픽 처리 장치(GPU) 100개가 활용됐다. 폭스콘은 이날 폭스브레인의 일부 사양만 공개했으며, 이달 중순에 개최되는 엔비디아의 연례 기술 컨퍼런스에서 추가 정보를 발표할 예정이다. 폭스브레인은 메타의 '라마 3.1' 아키텍처를 기반으로 설계됐으며, 고급 추론 기능을 제공하는 것으로 알려졌다. 또한, 대만 및 일부 중국어 사용 커뮤니티를 고려해 번체 중국어에 최적화됐다. 폭스콘 측은 이 모델의 성능이 중국 AI 스타트업 딥시크의 일부 모델보다는 다소 낮지만, 세계적 수준에 근접해 있다고 평가했다. 애플의 아이폰 제조업체로 널리 알려진 폭스콘은 핵심 전자제품 생산 사업에서 산업 변화와 수익성 저하로 어려움을 겪고 있으며, 이에 대응해 AI와 전기차 등으로 사업을 다각화하고 있다.
- IT/바이오
2025-03-10 15:28:00
앤스로픽, 하이브리드 추론 모델 '클로드 3.7 소넷'과 에이전트형 코딩 도구 '클로드 코드' 공개

인공지능 전문기업 앤스로픽(Anthropic)은 25일, 최신 인공지능 모델 '클로드 3.7 소넷'과 에이전트형 코딩 도구 '클로드 코드'를 공식 공개했다고 자사 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 신제품은 시장 최초의 하이브리드 추론 모델로, 즉각적인 응답과 동시에 사용자가 확인할 수 있는 단계별 심층 사고 과정을 제공하는 것이 특징이다. 또한, API(응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스) 사용자는 모델의 사고 시간을 세밀하게 조정할 수 있어, 응답의 질과 속도를 사용 목적에 맞게 최적화할 수 있다. 앤스로픽은 오픈AI의 전 연구원들이 2021년 설립한 미국의 인공지능(AI) 스타트업 기업이다. AI가 인간에게 해를 까치지 않도록 안정성을 최우선으로 고려한다. 클라우드는 앤스로픽의 대규모 언어 모델(LLM) 제품군으로, 책임감있고 안전한 AI 개발을 지향한다. 최근 구글과 아마존으로부터 대규모 투자를 유지해 주목받고 있다. 하이브리드 추론 모델은 인공지능이 단일 방식에 의존하지 않고, 두 가지 이상의 추론 기법을 결합해 즉각적인 응답과 함께 단계별 심층 사고 과정을 동시에 수행하는 모델을 말한다. 예를 들어, 단순 패턴 인식을 통한 빠른 답변과, 복잡한 문제 해결을 위한 체계적 논리 분석을 동시에 구현하여 사용자가 결과를 신뢰할 수 있도록 돕는 기술적 접근 방식이다. 클로드 3.7 소넷은 코딩 및 프론트엔드 웹 개발 분야에서 특히 뛰어난 성능 향상을 보이며, 무료, 프로, 팀, 엔터프라이즈 등 모든 클로드 요금제와 앤스로픽 API, 아마존 베드록, 구글 클라우드 버텍스 AI 등 다양한 플랫폼에서 이용 가능하다. 확장 사고 모드는 무료 클로드 티어를 제외한 모든 환경에서 제공되며, 표준 및 확장 사고 모드 모두 기존 모델과 동일한 요금 체계를 적용해 입력 토큰 100만 개당 3달러, 출력 토큰 100만 개당 15달러가 부과된다(사고 토큰 포함). 앤스로픽은 '인간의 두뇌가 빠른 반응과 심도 있는 성찰을 동시에 수행하는 것'에 착안해, 별도의 추론 전용 모델이 아닌 통합된 프론티어 모델의 구현을 목표로 클로드 3.7 소넷을 개발했다. 이 모델은 사용자가 일반적인 답변을 원할지, 아니면 보다 오랜 사고 과정을 거친 응답을 원하는지 선택할 수 있도록 설계되었으며, 표준 모드에서는 클로드 3.5 소넷의 업그레이드 버전, 확장 사고 모드에서는 수학, 물리학, 명령어 추종, 코딩 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 특히, API를 통해 클로드 3.7 소넷을 활용하는 경우, 사용자가 최대 128K 토큰의 출력 한도 내에서 사고 예산을 조절할 수 있어, 응답 품질과 속도 및 비용 간의 균형을 효과적으로 맞출 수 있다. 앤스로픽은 수학·컴퓨터과학 경시대회 문제 최적화보다도 실제 기업 환경에서의 활용도를 중시하는 철학을 바탕으로, 실무에 부합하는 성능 개선에 주력해왔다. 초기 테스트 결과, 클로드는 복잡한 코드베이스 처리와 고급 도구 사용 등 전반적인 코딩 능력에서 동급 최고의 성능을 입증했다. 여러 평가기관은 코드 변경 계획 수립 및 풀스택 업데이트 처리 면에서 타 모델 대비 우수한 결과를 보였으며, 복잡한 에이전트 워크플로우와 웹 애플리케이션 구축 과정에서도 탁월한 정밀도를 확인했다. 디자인 감각과 오류 감소 측면에서도 생산 준비가 완료된 코드를 꾸준히 생성하는 것으로 평가됐다. 한편, 앤스로픽은 클로드 소넷은 2024년 6월부터 전 세계 개발자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있다고 밝혔다. 제한적 연구 미리보기 형태로 공개된 클로드 코드는 코드 검색·편집, 테스트 작성·실행, 깃허브(GitHub·마이크로소포트 산하의 Git 플랫폼) 커밋 및 푸시, 명령줄 도구 사용 등 모든 개발 단계에서 능동적 협력자로서의 역할을 수행한다. 초기 테스트에서는 수동 작업이 45분 이상 소요되던 작업을 단일 패스로 처리해, 개발 시간과 오버헤드를 크게 줄이는 효과가 나타났다. 앤스로픽은 앞으로 몇 주간 도구 호출 안정성 강화, 장기 실행 명령 지원 추가, 앱 내 렌더링 개선 및 클로드 자체 기능 확장 등 지속적인 업데이트를 통해 클로드 코드의 성능을 더욱 향상시킬 계획이다. 개발자들의 사용 경험과 피드백을 적극 반영해, 향후 모델 개선에 직접 연결할 예정이라며, 이번 미리보기가 클로드 기술 발전에 중대한 기여를 할 것으로 기대했다. 또한, 앤스로픽은 클로드ai(Claude.ai) 플랫폼 내에서 GitHub 통합 기능을 확대해, 모든 클로드 요금제 사용자들이 코드 저장소를 직접 연결할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 클로드 3.7 소넷은 개인, 기업, 오픈 소스 프로젝트 전반에서 버그 수정, 기능 개발 및 문서 작성에 강력한 파트너로 자리매김하고 있다. 보안과 신뢰성 측면에서도, 앤스로픽은 광범위한 테스트와 외부 전문가 협력을 통해 클로드 3.7 소넷의 안전성을 입증했으며, 유해·무해 요청을 미세하게 구분하여 불필요한 거부 횟수를 45% 줄이는 성과를 달성했다. 이번 릴리스에 포함된 시스템 카드에는 다양한 안전 결과와 책임 있는 확장 정책 평가가 상세히 기술되어 있으며, 프롬프트 주입 공격 등 새로운 위험에 대한 대응 방안도 함께 제시된다. 클로드 3.7 소넷과 클로드 코드는 인공지능이 인간의 능력을 증강하고 자율적 작업 및 효과적인 협업을 구현하는 미래를 향한 중요한 발걸음으로 평가된다. 앤스로픽은 사용자들이 새로운 기능을 자유롭게 탐색하고, 창의적 성과를 이끌어내며, 지속적인 피드백을 통해 클로드 기술 발전에 기여할 수 있기를 기대한다고 밝혔다.
- IT/바이오
2025-02-25 12:58:00
정부, '인공지능 국가대표 정예팀' 선발⋯세계 최고 수준 LLM 개발 박차

미국과 중국 등 주요 선진국들이 인공지능(AI) 주도권 확보를 위해 총력을 기울이는 가운데, 우리 정부도 국가 차원의 집중 투자를 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 전략을 발표했다. 20일 국가인공지능위원회에서 발표한 'AI 컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI 역량 강화 방안'은 차세대 인공지능 모델 개발, AI 컴퓨팅 인프라 확충, AI 전환 가속화 등 세 가지 핵심 목표를 제시했다. 핵심 인프라 전폭 지원⋯독자 AI 모델 개발 정예팀 선발 정부는 국가 AI 컴퓨팅 센터 등 인프라 확충을 기반으로 독자적인 AI 모델 경쟁력 확보에 나선다. 특히, 국가 AI 대표 프로젝트인 '월드 베스트 LLM(가칭·WBL)'을 통해 AI 정예팀을 선발, 단기간에 세계 최고 수준의 LLM을 개발할 수 있도록 데이터, GPU 등 핵심 인프라를 전폭적으로 지원할 계획이다. 이경우 국가인공지능위원회 지원단장은 "파운데이션 모델인 월드 베스트 LLM이 연내 나와줘야 효과가 있을 것"이라며, "10팀을 선발하여 팀당 1000개 이상의 GPU를 1년 동안 마음껏 사용할 수 있도록 파격적인 지원을 할 것"이라고 밝혔다. 정부는 공모 시기 등 구체적인 계획을 추후 발표할 예정이다. 또한, 국내외 대규모 경진대회인 '글로벌 AI 챌린지'를 개최하여 세계적인 AI 석학 및 인재들의 참여를 유도하고, 입상자에게는 창업 지원, WBL 정예팀 기업 채용 연계 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 장기적으로는 생성형 AI를 넘어 범용인공지능(AGI) 구현에 필요한 핵심 원천 기술 확보를 위해 1조 원 규모의 기술 개발을 추진하고 있으며, 현재 예비타당성 조사가 진행 중이다. 이 외에도 '글로벌 AI 프론티어랩' 유럽 확대, '이노베이션 아카데미' 확대, '기업-대학 협력형 AX 대학원' 신설 등 다양한 사업을 추진할 계획이다. 첨단 GPU 1만 8천 장 확보⋯2030년까지 국산 AI 반도체 비중 50% 목표 정부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 위해 즉시, 단기, 중장기 3단계 마스터플랜을 가동한다. 당장 시급한 AI 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 광주 AI 데이터 센터, 민간 클라우드 등 기존 GPU 자원을 활용하여 우선 지원하고, 내년 상반기까지 1만 8천 장 규모의 첨단 GPU를 확충할 예정이다. 또한, 2030년까지 국가 AI 컴퓨팅 센터 내 국산 AI 반도체 비중을 50%까지 끌어올려 저전력·고성능의 국산 AI 반도체 경쟁력을 강화할 방침이다. 이경우 단장은 "2030년까지 국산 AI 반도체 NPU 사용을 50%까지 높이는 게 목표"라며, "엔비디아 GPU에서 국산 NPU로 전환되는 시기에 맞춰 프레임워크 개발 등 전환 준비를 철저히 해야 한다"고 강조했다. 세제 지원, 전력·입지 등 제도적 기반도 강화한다. AI를 국가전략 기술로 지정하여 관련 연구·인력 개발, 투자 등에 대한 세제 지원을 확대하고, 비수도권 AI 데이터 센터 구축 시 전력 계통 영향 평가 우대, 입지 다변화 등 제도 개선을 추진할 예정이다. 독자 AI 모델 기반으로 의료·법률·공공 분야 AX 가속화 정부는 궁극적으로 우리 AI 컴퓨팅 인프라를 통해 개발된 독자적인 AI 모델로 국가 AI 전환(AX)을 가속화하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 의료, 법률 등 다양한 분야에 특화된 데이터를 학습한 생성형 AI를 접목하는 부처 협력형 선도 프로젝트를 추진한다. 교육 분야 AI 디지털 교과서 확산, 의료 분야 맞춤형 치료·건강 관리 서비스 확대, 미디어·문화 분야 창작 활동 보조 및 영상 편집 AI 서비스 개발, 법률 분야 대국민 법률 정보 제공 및 서류 작성 지원 등 다양한 분야에서 AI 활용을 확대할 계획이다. 이 외에도 개인 정보 활용 특례 마련, AI 유니콘 육성 및 중소기업 AI 활용률 제고, AI 집중 펀드 조성 등 다양한 정책을 추진할 예정이다. 최 권한대행, "글로벌 AI 경쟁 심화⋯위기 속 기회 포착해야" 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 "세계 최고 수준의 AI 모델 개발을 집중 지원하고, AI 핵심 인재 양성 및 해외 인재 유치를 강화하겠다"고 밝혔다. 최상 권한대행은 20일 서울스퀘어에서 열린 제3차 국가인공지능위원회에서 "최근 글로벌 AI 주도권 다툼이 격화되고 있으며, 주요 선진국들은 막대한 규모의 AI 인프라 투자 계획을 발표하고 있다"고 말했다. 최 권한대행은 중국발 AI 딥시크 쇼크를 언급하며 "글로벌 AI 환경이 급변하면서 위기감이 고조되고 있지만, 이는 우리에게 새로운 기회가 될 수 있다고 확신한다"고 강조했다. 이날 회의에서는 'AI 컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI 역량 강화 방안', 'AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용 확산 방안', 'AI 데이터 확충 및 개방 확대 방안' 등 다양한 안건이 논의됐다. 특히, 'AI 컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI 역량 강화 방안'은 당초 올해 1분기까지 수립 예정이었던 'AI 컴퓨팅 인프라 종합 대책'을 딥시크 쇼크를 계기로 더욱 포괄적인 대책으로 확대 개편한 것이다.
- IT/바이오
2025-02-20 15:09:00
바이두 리옌훙, 시진핑 좌담회 불참…업계 위상 변화 신호탄?

바이두(Baidu)의 창업자이자 최고경영자(CEO)인 리옌훙(李彦宏·Robin Li)이 시진핑(習近平) 중국 국가주석이 주재한 민영기업 좌담회에 참석하지 않은 것으로 알려졌다. 이는 바이두의 시장 내 위상이 흔들리고 있다는 해석을 불러일으키고 있다. 로이터통신은 17일(현지시간) 익명의 소식통 두 명을 인용해 리옌훙이 좌담회 참석자 명단에 포함되지 않았다고 보도했다. 이날 좌담회에는 마윈(馬雲) 알리바바 창업자를 비롯해 런정페이(任正非) 화웨이 창업자, 왕촨푸(王傳福) BYD 회장, 왕싱싱(王興興) 유니트리 회장, 레이쥔(雷軍) 샤오미 회장, 량원펑(梁文峰) 딥시크 창업자 등 중국을 대표하는 민영기업인들이 대거 참석했다. 그러나 리옌훙의 불참은 눈에 띄는 대목이다. 싱가포르 연합조보는 한 지역 증권사 관계자의 분석을 인용해 "바이두가 AI 챗봇 '어니(文心一言·문심일언)'를 개발하며 확보했던 선도적 우위를 잃어가고 있으며, 후발주자인 딥시크 등에 밀려가고 있음을 시사한다"고 전했다. 이 같은 우려가 시장에 반영되면서 홍콩 증시에서 바이두 주가는 이날 장중 8% 이상 급락해 항셍지수 내 가장 큰 낙폭을 기록했다. 바이두는 전날 자사의 대형언어모델(LLM) '원신(文心)'에 딥시크 기술을 도입할 계획이라고 발표했으나, 투자자들의 불안을 잠재우지 못한 것으로 보인다. 로이터는 이번 좌담회에 틱톡(TikTok) 모회사인 바이트댄스(ByteDance)의 창업자 장이밍(張一鳴)도 모습을 드러내지 않았다고 덧붙였다. 바이트댄스는 중국을 대표하는 글로벌 기술 기업으로 성장했지만, 동시에 중국 당국의 규제 압박을 지속적으로 받아온 기업 중 하나다. 특히 바이트댄스는 미국 및 서방 국가와의 긴밀한 관계로 인해 외교적 민감성을 가진 기업으로 분류된다. 미국 정부는 틱톡이 중국 공산당과 연계되어 있을 가능성을 이유로 금지 또는 매각 압박을 가하고 있으며, 이는 중국 정부에도 부담이 되는 사안이다. 또한 바이트댄스는 알리바바, 화웨이, 샤오미 같은 중국 대표 기업들과 달리 중국 내수 시장보다 해외 시장 의존도가 높은 기업이다. 틱톡은 글로벌 플랫폼으로 중국보다 미국, 유럽, 동남아 등지에서 더 큰 영향력을 발휘하고 있으며, 바이트댄스의 성장 전략 또한 중국 내 사업보다는 해외 확장을 중심으로 하고 있다. 장이밍이 좌담회에 참석하지 않은 것은 중국 정부가 바이트댄스를 정치적으로 다루기 어려운 기업으로 보고 있는 것 아니냐는 해석을 낳는다. 즉, 바이트댄스가 중국 정부 입장에서 '정치적으로 부담스러운 기업'이 되었을 가능성이 있다. 한편, 바이두는 오는 18일 지난해 4분기 실적을 발표할 예정이다.
- 경제
2025-02-18 11:23:00