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2026-01-10 (토)

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구글 딥마인드 "AI, 전혀 지능적이지 않다"

생성형 인공지능(AI)이 전혀 지능적이지 않다는 연구 결과가 나왔다. 구글의 모회사 알파벳 산하 AI 기업 딥마인드의 연구진이 최근 발표한 연구 논문에 따르면, AI 모델은 훈련 데이터 외의 새로운 상황에서는 지능적 능력이 제한적이라는 결과가 도출되었다고 독일매체 베이직 싱킹(BASIC thinking)이 보도했다. 연구 결과에 따르면, AI 모델은 훈련된 데이터에 대해서는 높은 성과를 보일 수 있지만, 훈련 데이터 외의 새로운 상황에서는 적응하기 어려운 한계를 가지고 있다. 이번 조사는 챗GPT 개발사 오픈AI의 GPT-2를 참고했다. 연구진은 그들의 연구 결과가 기본적으로 트랜스포머 모델에 적용된다고 강조했다. 챗GPT의 T는 '트랜스포머(Transformer)'를 의미한다. 이러한 모델은 입력에서 출력을 독립적으로 계산할 수 있다. 이는 과학에서 진정으로 지능적일 수 있는 잠재력을 가진 AI의 한 형태로 간주될 가능성이 가장 높다. 그러나 방대한 데이터 세트에도 불구하고 입증가능한 자율성을 개발한 인공지능은 아직까지는 없다. 딥마인드의 연구원들은 "트랜스포머 모델이 학습한 데이터의 영역을 벗어난 작업이나 기능에 직면했을 때 모델의 성능이 저하되는 모습을 관찰할 수 있다"고 설명했다. 이러한 결과는 현재의 AI가 훈련 데이터에 지나치게 의존하며, 새로운 도전에 대처하기 어렵다는 측면에서 지능적인 한계를 보여주고 있다. 그러나 트랜스포머 모델은 여전히 훈련된 데이터를 뛰어넘을 수 있는 가능성을 가지고 있다는 점에서 기대를 모으고 있다. 앞으로의 연구와 발전을 통해 이러한 모델의 한계를 극복할 가능성이 여전히 열려 있다. 딥마인드의 이번 연구는 AI의 한계를 드러내면서도, 향후 더 나은 지능적 모델의 개발에 대한 기대를 증폭시키고 있다. 인공지능 분야에서의 지속적인 연구와 혁신은 앞으로의 기술 발전에서 중요한 역할을 할 것으로 예측된다.
- IT/바이오
2023-11-28 11:37:00
AI 기반 그래프캐스트, 기존 기술 능가하며 날씨 예측 혁신

딥마인드(DeepMind) 연구진이 개발한 머신러닝 기반 날씨 예측 프로그램 '그래프캐스트(GraphCast)'는 기존의 날씨 예측 기술을 능가하는 성과를 보여주고 있다고 기술 전문 매체인 엔가젯(engadget)이 최 보도했다. 이 프로그램은 10일 동안의 날씨 변수를 1분 이내에 예측할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 연구자들은 이 프로그램이 90%의 검증률로 기존 날씨 패턴 예측 기술을 능가했다고 강조했다. 그래프캐스트는 지구 날씨의 가장 최근 두 가지 상태를 포함하는 테스트 시점과 6시간 전의 변수를 활용하여 작동한다. 이 데이터를 기반으로 그래프캐스트는 6시간 후의 날씨 상태를 예측할 수 있다. 이 프로그램은 현실 세계에서의 적용 가능성을 입증했다. 예를 들어, 그래프캐스트는 허리케인 리가 발생하기 10일 전에 롱아일랜드에 상륙할 것을 정확하게 예측했는데, 이는 당시 기상학자들이 사용하던 전통적인 기상 예측 기술보다 뛰어난 성과를 보여줬다. 그래프캐스트의 강점은 속도와 규모 측면에서 날씨 패턴을 예측하는 데 있어 기존 기술을 능가하는 데 머물지 않고, 열대성 저기압과 지역의 극한 온도 파도를 비롯한 심각한 기상 현상도 예측이 가능하다. 또한, 이 알고리즘은 최근 데이터로 재훈련될 수 있어 기후 변화와 관련된 더 큰 변화에 대한 날씨 패턴의 진동을 더 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 미래에는 그래프캐스트나 비슷한 인공지능(AI) 알고리즘이 더 많은 주류 서비스에 등장할 것으로 예상된다. 구글(Google)은 이미 그래프캐스트를 제품에 통합하는 방법을 모색하고 있으며, 이러한 기술은 미국 국립해양대기청(NOAA)과 같은 기관에서도 활용될 것으로 기대된다. AI의 발전은 날씨 예측 분야에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. AI 기반 날씨 예측 모델은 더 정확하고 빠른 예측을 제공함으로써 기상 이변에 대한 조기 경보와 대응에 기여할 수 있을 것이다.
- IT/바이오
2023-11-27 09:05:00
AI 워터마크, 뚫기 쉽다⋯보안 강화 촉구

디지털 워터마크는 다양한 분야에서 활용되는 보안 기술로, 우표부터 현금, 이미지까지 폭넓게 적용되며 그 핵심 역할은 정보의 신뢰성 확보와 위조 방지에 있다. 최근 '엔가제트(engadget)' 매체에 따르면 디지털 워터마크의 취약점에 대한 우려가 커지고 있다. 인공지능(AI)을 활용한 딥 페이크와 생성 예술 등의 확산으로 인해 디지털 워터마크의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 특히 AI로 만들어진 콘텐츠를 정확히 식별하고, 해당 콘텐츠가 실제로 AI에 의해 생성됐는지 확인하는 것이 중요한 과제로 부상했다. 이러한 워터마크는 AI에 의한 콘텐츠의 오용을 방지하는 목적으로 이미지 등에 적용되기도 한다. 딥 페이크나 허위 정보의 생성이 급증하자 이를 방어하고 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 많은 기업들이 워터마크 기술의 개발에 힘쓰고 있다. 구체적으로 오픈AI, 메타, 아마존 등 주요 기업들이 이러한 문제점에 대응하기 위한 워터마킹 기술 개발에 앞장서고 있다. 메릴랜드 대학교(UMD)의 컴퓨터 과학 연구팀은 워터마크의 추가나 제거에 관한 연구를 수행했다. UMD의 쇼헤이 페이지(Soheil Feizi) 교수는 와이어드(Wired)와의 인터뷰에서 현재 신뢰할 수 있는 워터마킹 응용 프로그램이 없다는 연구 결과를 얻었다고 밝혔다. 실제로, AI를 사용하지 않고 이미지에 가짜 워터마크를 추가하는 것은 상대적으로 간단한 일이었다. 반면, 워터마크를 완전히 제거하는 것은 여전히 복잡한 작업으로 판명되었다. 일부 연구진은 워터마크를 거의 완전히 제거하기 어렵게 만드는 기술의 개발에 힘쓰고 있으며, 이런 기술은 제품의 도난 감지에도 활용될 전망이다. 캘리포니아 대학교 산타 바바라 캠퍼스와 카네기 멜론 대학교의 연구팀은 디지털 워터마크의 제거 방법에 대한 공동 연구를 진행했다. 이 연구에서는 디지털 워터마크를 쉽게 제거할 수 있다는 사실을 확인했다. 두 가지 주요 워터마크 제거 방법, 즉 파괴적 접근과 건설적 접근이 탐색되었다. 파괴적 접근은 워터마크를 이미지의 일부로 간주하고 이를 조정하여 제거하는 방식인데, 이 과정에서 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 반면, 건설적 접근은 워터마크를 유지한 채로 제거하는 복잡한 방법을 취한다. 이 연구는 디지털 워터마크의 취약성을 드러내면서 그 개선의 필요성을 부각시켰다. 디지털 워터마킹 기술은 지속적으로 발전해야 하며, 특히 AI가 잠재적으로 잘못된 정보를 만들어내어 사회에 혼란을 줄 수 있기 때문에, AI 생성 콘텐츠의 식별 도구와 기술의 발전이 필요하다.
- IT/바이오
2023-10-07 15:29:00
오픈AI의 GPT-4 경쟁자 구글 '제미니', 올해 말 공개 예정

기술 대기업 구글에서 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT의 대항마인 '제미니(Gemini)'를 출시한다. 현재 생성형 AI 시장의 예상 가치는 2032년까지 1조 3000억 달러에 달할 것으로 전망된다. 지난해 11월 첫선을 보인 오픈AI의 챗GPT는 이미 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파하며 그 성장세를 이어가고 있다. 이러한 상황에서 구글이 자체 개발한 대화형 AI 챗봇 '바드(Bard)'와 새로운 언어 모델(PaLM 2 LLM)을 선보이며 시장에서의 존재감을 확대하고 있다. 4일(현지시간) 기술 전문매체 더 테크아웃룩에 따르면 구글이 올해 말 오픈AI의 챗GPT의 GPT-4와 직접적으로 경쟁할 수 있는 '제미니'를 공개할 예정이라는 소식이 전해졌다. GPT-4는 오픈AI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, GPT(Generative Pre-trained Transformer) 시리즈의 네 번째 버전으로 5000억 개의 파라미터를 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이전 버전인 언어 기반 인공지능 모델 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있다. 제미니는 구글이 보유한 TPUv5 칩, 총 1만6384개의 칩을 활용해 훈련되었으며, 훈련 데이터는 압도적인 65조 개의 토큰으로 이뤄져 있다. 또한 유튜브 콘텐츠와 알파고의 훈련 기법 역시 활용되었다. 시장 전문가들은 구글 제미니가 GPT-4를 능가할 세 가지 주요 이유를 지적한다. 첫째, 텍스트와 이미지 생성 능력, 둘째, 구글 서비스에서 확보한 독점적 학습 데이터, 그리고 셋째, 세르게이 브린(구글 공동 창업자)과 폴 바햄(딥마인드 수석 AI 과학자 겸 머신러닝 전문가) 등 AI 분야의 석학들이 구글의 딥마인드와 브레인 팀의 협력으로 더 많은 것을 기대할 수 있다는 점이다. 아직 결과는 미지수지만, 구글의 '제미니'가 얼마나 GPT-4에 버금가는 성능을 보여줄 것인지에 대한 관심이 높아지고 있다.
- IT/바이오
2023-09-06 09:51:00