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'부동산 위기' 중국 "붕괴인가?…잃어버린 50년인가?"
- 최근 중국 부동산 위기가 또다시 수면 위로 떠오르면서 세계 경제에 새로운 뇌관으로 급부상했다. 이에 "중국 경제가 붕괴될 것인가? 아니면 '중국의 잃어버린 50년'이 될 것인가?"라고 우려하는 목소리가 높다. 어느 쪽이든 일본의 버블 붕괴보다 더 큰 재앙이 기다리고 있다는 게 전문가들의 진단이다. 중국 부동산 재벌 헝다그룹(恒大·에버그란데)은 지난 8월 18일 미국 뉴욕에서 연방파산법 15조 파산을 신청했다. 헝다그룹 부채 위기는 이미 2021년 9월 말부터 전 세계 경제를 위협했으며 결국 약 2년 만에 파산 신청으로 이어졌다. 일본 매체 겐다이(現代) 미디어는 부동산 개발 시 '공산주의적 강권 발동'으로 하룻밤 사이에 주민들을 쫓아내는 것으로 알려진 중국 정부도 '부동산 버블 붕괴'의 처리에 있어서는 '강권'으로는 극복할 수 없다는 것이 분명해졌다고 꼬집었다. 중국 부동산 문제는 '헝다의 경영 불안이 표면화 된 2년 전보다 더 심각하다'는 분석이다. 최근 중국 최대 부동산 개발업체 비구이위안(碧桂園·컨트리가든) 역시 상황이 2년 전보다 더 악화되고 있다고 전문가들은 지적한다. 비구이위안은 지난 9월 1일 채권단에게 사모 채권 상환 유예 승인을 받아 부도 위기를 겨우 모면했다. 외신은 2일 채권단이 전날 39억 위안(약 7094억 원) 상당의 비구이위안 사모 채권 상환 유예 결정을 내렸다고 전했다. 일본의 '잃어버린 10년' 중국의 부동산 위기는 종종 일본 버블 붕괴로 인한 '잃어버린 10년'을 연상시킨다. 일본의 버블경제 붕괴는 1980년대 후반부터 1990년대 초반까지 지속된 경제적 호황기 후에 일어났다. 이 기간 동안 일본 경제는 극도의 과열로 인해 건설 및 부동산 가격이 폭등했다. 일본은행은 경기과열을 우려해 금리를 인상하기 시작했다. 이로 인해 주식 및 부동산 시장에서 가격이 급락하기 시작했다. 버블 붕괴 후, 일본은 심각한 경제 침체와 함께 장기 불황에 직면하게 됐고, 이 불황은 1990년대를 통틀어 지속되며 일본의 '잃어버린 10년'으로 불리게 만들었다. 일본은 버블 붕괴 이후 정부나 금융·경제계의 대응이 많은 비난을 받았다. 과거 일본 정부의 대응은 기본적으로 '미루기'였다고 할 수 있다. 나름대로의 고통을 동반한 '부분적 해결'을 했지만 결국 아시아 경제위기인 1997년 11월 사태가 일어났다. 일본은 1997년 11월 당시 '도시은행'의 하나였던 홋카이도 다쿠쇼쿠(북해도탁식)와 '4대 증권' 중 하나였던 야마이치증권이 파산했다. 게다가 1998년에는 금융업계에서 큰 힘을 가지고 있던 일본장기신용은행과 일본채권신용은행까지 파산했다. 또한 2003년에는 자본잠식에 빠진 리소나 은행에 공적자금을 투입해 사실상 국유화한 '리소나 쇼크'가 발생했다. 지난 2년을 돌아보면 부동산 위기에 대한 중국 정부의 대응 또한 과거 일본보다 뛰어나다고 볼 수 없다. 중국의 '잃어버린 50년' 일본에서는 버블 붕괴에서 리소나 쇼크의 '대붕괴'까지 13년으로 인해 경제가 회생하지 못해 결국은 '잃어버린 30년'이 되었다. 중국의 경우, 1978년 개혁개방 이후 약 45년 동안 1997년 아시아 외환위기와 2008년 리먼 사태를 큰 피해 없이 극복하고 버블이 지속되어 왔다. 애초에 시진핑 정권의 부동산 규제는 결혼할 때 남성 측이 준비해야 하는 아파트 가격이나 육아 비용 부담을 가중시키는 학원 수강료 상승을 억제하기 위한 목적이 컸다. 요컨대 인구를 늘리기 위해 '결혼-육아 비용 절감'을 목표로 했다고 할 수 있다. 하지만 바로 그 정책으로 출산율은 나아지지 않았고, 오히려 부동산 버블 붕괴의 계기가 된 것이다. 중국이 오랫동안 유지했던 '한 자녀 정책'은 세월이 흘러 1명의 자녀가 부양가족이 6명(부모와 조부모, 외조부모)으로 늘어나는 역전 현상이 일어나 심각한 연금 문제를 야기했다. 따라서 중국의 '버블 후유증'은 일본보다 더 심각할 것으로 예상된다. 정치 상황에 따라서는 '중국 붕괴'로 이어질 수도 있다. 그렇지 않으면 일본의 '잃어버린 30년'을 넘어 중국의 '잃어버린 50년(반세기)'이 될 수도 있다는 게 전문가들의 진단이다. 중국이 아직 미숙한 경제발전 단계에서 약 45년 동안 지속된 거대한 거품이 붕괴되고 일본보다 더 심각한 저출산·고령화에 직면한다면 중국의 운명이 어떻게 될지 쉽게 예측할 수 있다.
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'부동산 위기' 중국 "붕괴인가?…잃어버린 50년인가?"
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美 미시간 주립대, 생분해성 플라스틱 대체재 개발
- 미국 미시간 주립대학교의 연구원들이 퇴비화하기 쉬운 새로운 생분해성 플라스틱 대체재를 개발했다. USA투데이에 따르면 이 대학 포장학부 연구팀은 8월 초 동료 심사를 거친 ACS 출판 저널에 가정과 산업 환경 모두에서 퇴비화가 가능한 바이오 기반 폴리머 블렌드를 개발했다고 게재했다. 이 연구팀은 10년 넘게 포장재에 사용되어 온 폴리락트산(PLA)을 연구했다. PLA는 석유 대신 식물성 당분을 사용하여 물, 이산화탄소, 젖산으로 분해된다. 고온의 산업용 퇴비기에서 분해 가능 하지만 PLA는 고온의 산업용 퇴비기에서만 분해될 수 있으며, 가정용 퇴비기에서는 분해되지 않는 단점이 있다. 산업용 퇴비기에서도 PLA가 단 시간에 완전히 분해되는 것은 아니다. 연구자들은 산업용 퇴비 환경에서 미생물에 의해 PLA가 분해되기 시작하기까지 최대 20일이 걸릴 수 있다고 말했다. 이 과정을 가속화하기 위해 연구팀은 '열가소성 전분'이라고 불리는 것을 PLA에 혼합했다. 이 탄소 기반 전분은 퇴비 속 미생물이 바이오 플라스틱을 더 쉽게 분해하도록 도와준다. 연구원들은 열가소성 전분을 첨가해도 PLA의 강도, 투명도와 같은 품질이 손상되지 않고 유지된다고 말했다. 또한 이 바이오 플라스틱은 음식물 찌꺼기와 함께 퇴비화할 수 있다. 즉, 일회용 용기나 컵에 담긴 음식이나 음료를 따로 버리지 않아도 함께 분해된다. 이 연구는 퇴비화 가능한 바이오 기반 플라스틱 포장이 가능하다는 것을 보여 주지만, 실제로 적용하기에는 어려움이 있을 것으로 예상된다. 연구팀을 이끈 라파엘 아우라스는 "사실 많은 산업 퇴비화 업체는 여전히 PLA와 같은 바이오 플라스틱을 받아들이는 것을 꺼리고 있다"고 지적했다. 생분해 플라스틱 연구 사례 지난달 워싱턴 대학의 한 연구팀은 '스피룰리나'라고도 알려진 청록색 남조류 세포로 가정용 퇴비통에서 바나나 껍질이 분해되는 것과 같은 시간 안에 분해되는 바이오 플라스틱을 만들었다고 발표했다. 그보다 앞서 2021년 캘리포니아 버클리 대학교는 연구진이 생분해성 플라스틱을 더 빨리 분해할 수 있는 방법을 발명했다고 밝혔다. 연구진은 퇴비화 과정에서 발생하는 열과 물 등의 조건에서 플라스틱이 분해되는 데 도움이 되는 폴리에스테르를 먹는 효소를 바이오 플라스틱 자체에 삽입했다. 그렇지만 이같은 연구 결과가 우리가 쓰레기를 함부로 버려도 괜찮다는 것을 의미하는 것은 아니다. 연구팀은 퇴비화할 수 있는 플라스틱은 어떤 조건에서도 무조건 생분해된다는 것은 일반적인 오해라며 우려했다. 아우라스는 "우리가 생분해성 물질을 개발했기 때문에 사람들이 쓰레기를 함부로 버릴 수 있다고 생각하면 문제가 더 악화될 것"이라고 말했다. 그러면서 아우라스는 "생분해성 바이오 플라스틱은 빨대나 물병과 같은 일회용 플라스틱으로 인한 폐기물을 줄일 수 있다"면서 이번 연구가 플라스틱 폐기물을 줄이기 위한 전 세계적인 노력에 기여할 수 있기를 희망한다고 말했다.
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美 미시간 주립대, 생분해성 플라스틱 대체재 개발
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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.
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
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