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2024-11-22 (금)

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구글 딥마인드 AI 시스템, 수학 올림피아드 은메달 수준 달성

AI 모델은 에세이를 비롯한 다양한 유형의 텍스트를 쉽게 생성할 수 있지만 논리적 추론을 포함한 수학 문제를 해결하는 데는 그다지 능숙하지 않다. 그러나 AI 모델이 그 벽을 넘어서기 시작했다고 MIT테크놀로지리뷰가 전했다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 고급 추론을 포함하는 복잡한 수학 문제를 해결하기 위해 훈련한 두 개의 AI 시스템 알파프루프(AlphaProof)와 알파지오메트리2(AlphaGeometry2) 연합 팀이 올해의 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 6개 문제 중 4개를 푸는 데 성공했다. IMO는 고등학생을 위한 권위 있는 대회로, 이들의 셩과는 은메달에 해당한다. AI 시스템이 수학 문제를 해결하는 데에서 이렇게 높은 성공률을 달성한 것은 처음이다. 이 프로젝트에 참여한 구글 딥마인드의 푸시미트 콜리 부사장은 "이는 머신러닝과 AI 분야에서 큰 진전이다. 지금까지 이 정도의 성공률로 문제를 해결할 수 있는 시스템은 개발되지 않았다"라고 말했다. AI 시스템이 고급 추론을 포함하는 수학 문제를 풀기 어려운 이유가 몇 가지 있다. 이런 유형의 문제는 종종 추상이 필요하고 이를 활용해야 한다. 또 복잡한 계층적 계획과 하위 목표 설정, 역추적, 새로운 경로 시도가 필요하다. 이 모든 것이 AI에게는 어려운 일이다. 온라인에 공식 수학 데이터가 적기 때문에 수학 모델을 훈련하는 것도 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 구글 딥마인드는 수학적 진술을 증명하도록 스스로 훈련하는 강화 학습 기반 시스템 알파프루프를 개발했다. 시스템의 핵심은 자연스럽고 비공식적인 언어로 표현된 수학 문제를 AI가 처리하기 쉬운 공식 표현으로 자동 번역하도록 조정된 제미니(Gemini) AI 버전이다. 이를 통해 다양한 난이도의 공식 수학 문제 라이브러리가 대량으로 생성되었다. 에든버러 대학교의 웬다 리 AI 담당 교수는 “수학 데이터를 공식 언어로 번역하는 프로세스를 자동화하는 것은 수학계의 큰 진전”이라고 평가했다. 제미니 모델은 구글 딥마인드가 바둑이나 체스와 같은 게임을 훈련시킨 강화 학습 모델 알파지로(AlphaZero)와 함께 작동해 수백만 개의 수학 문제를 증명하거나 반증한다. 성공적으로 해결한 문제가 많아질 수록 알파프루프는 더욱 복잡한 문제를 능숙하게 해결할 수 있게 된다. 올해 기능을 개선해 발표한 알파지오메트리2는 각도, 비율, 거리를 포함하는 물체의 움직임과 방정식과 관련된 문제를 해결하도록 최적화되었다. 이전 모델보다 훨씬 더 많은 합성 데이터로 훈련되었기 때문에 더욱 어려운 기하학 문제를 처리할 수 있었다. 올해 IMO에서 부여된 6가지 문제를 두 시스템에 과제로 부여한 결과 알파프루프는 대수 문제 2개와 수론 문제 1개를 풀었다. 그중 하나는 대단히 어렵다고 평가된 문제였다. 알파지오메트리2는 기하 문제를 성공적으로 풀었지만, 조합론에서 출제된 2개의 문제는 풀지 못했다. 알파프루프 팀의 엔지니어인 알렉스 데이비스는 알파프루프의 경우 조합론보다는 대수와 수론에서 더 나은 성과를 보였다고 설명했다. 그리고 그 이유를 분석하고 있으며, 이를 통해 시스템을 개선할 수 있을 것이라고 밝혔다. 두 명의 수학자가 답안지를 검토했으며, 4개의 정답에 각각 만점(7점)을 주었고 42점 만점 중 28점을 받았다. 같은 점수를 받은 IMO 참가자는 은메달을 받았다. 채점을 담당했던 고워스는 "수학자로서 매우 인상적이었다. 시스템의 능력이 상당히 도약한 것 같다"라고 말했다. 다른 채점자 마이어스 역시 수학 부문에서 AI가 이전에 달성할 수 있었던 것보다 상당히 발전했다는 데 동의했다. 인간이 아직 모르는 복잡하고 어려운 수학 문제를 해결할 수 있는 AI 시스템에 대한 기대감도 높이고 있다. 인간-AI 협업의 길을 열어 수학 발전에 기여할 수 있을 것이라는 기대다.
- IT/바이오
2024-07-29
구글, AI 날씨 및 기후 모델 정확도 향상

구글이 주축이 된 연구팀이 개발한 AI(인공지능) 적용 날씨 및 기후 예측 모델이 기존의 물리학 기반 기후 모델과 융합함으로써 중장기 기상 예측 정확도를 대폭 향상시켰다고 악시오스가 보도했다. 분석 결과 보고서는 '네이처' 저널에 발표됐다. 발표에 따르면 구글 리서치와 구글 딥마인드, MIT, 하버드 대학교 및 유럽 일기예보 센터 연구팀이 협력해 개발한 기계 학습과 신경망을 사용하는 기후 모델 '뉴럴GCM(NeuralGCM)'이 현재 사용되는 모델 및 1~10일의 중단기 일기 예보에 대한 다른 기계 학습 기반 모델보다 더 정확한 것으로 나타났다. 또한 수십 년에 걸쳐 장기적인 기후 조건을 예측하는 데서도 탁월한 기술임을 입증했다. 이 발전은 AI 기반 기상 및 기후 예측 분야가 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 보여준다는 지적이다. AI 모델은 기존 컴퓨터 분석 모델에 비해 엄청난 컴퓨팅 성능과 시기적인 적절성을 제공한다는 것이다. 개발에 참여한 구글 리서치의 스티픈 호이어 박사는 "새로운 AI 기반 기후 모델은 오픈소스이며, 노트북에서 상대적으로 빠르게 실행되도록 설계됐다"고 밝혔다. 그러나 전통적인 기상 예측 모델은 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 사용하는데, 그럼에도 불구하고 대기와 해양의 작동에 대한 물리적 법칙을 설명하는 수만 줄의 코드를 처리하는 데 몇 시간이 걸린다. 개발된 AI 모델은 수십년 동안의 과거 날씨 데이터를 기계 학습으로 훈련했다. 대규모 날씨 패턴을 설명하는 물리 방정식을 사용했으며, 본질적으로 글로벌 순환 모델과 물리 집약적 접근 방식, AI 기반 작업을 결합하고 있다. 오클라호마 대학의 아론 힐 기상학 교수는 "새 기후 모델의 가장 큰 참신함 중 하나는 기후 예측에서 사용하는 대규모 물리학을 그대로 유지하면서 모델링을 AI로 대체한 방법"이라고 설명했다. 엔비디아나 마이크로소프트 등 다른 회사가 만든 AI 기후 예측 모델은 전통 물리학을 완전히 배제하고 있다는 것이다. 힐은 AI와 기계 학습 기술이 기상 및 기후 연구에서 빠르게 뿌리내리고 있다고 부연했다. 그러나 AI 예측 모델은 여전히 NOAA(국립해양대기청) 등 국제적인 기관에서 운영하지 않고 있다. 이는 기상 예측 전문가들이 AI 기반 예측 시스템에 대해 아직 온전히 신뢰하지 못하기 때문이다. 현재는 AI 예측 결과의 정확도를 확인하는 단계에 있다. 호이어는 "공공 기후 예측 관련 기관의 시스템이 빠르게 발전하고 AI 기후 모델 채택 가능성을 보여주고는 있지만, 아직 전통적인 날씨 및 기후 모델을 대체하지는 못하고 있다"면서도 "AI 기후 예측 시스템에 더 적극적인 투자가 이루어져야 한다"고 강조했다. 호이어는 최근의 연구에 대해 "날씨와 기후 시뮬레이션 엔진에 AI를 사용할 수 있다는 사실 자체는 현장의 많은 사람들에게 확인됐다"며 기후 예측에 AI가 깊이 개입할 시점이 다가오고 있다고 전망했다.
- IT/바이오
2024-07-25
춤추는 휴머노이드 로봇, 인간과의 협업 강화 기대

캘리포니아 주립대학교 샌디에이고 캠퍼스(UC 샌디에이고)의 공학 연구팀이 간단한 댄스와 손 흔들기, 하이파이브, 포옹과 같은 행동을 포함, 다양한 표현과 동작을 쉽게 배우고 수행하는 동시에 다양한 지형에서 안정적인 보행을 유지하는 휴머노이드 로봇를 선보였다고 전문 매체 테크익스플로어가 전했다. UC 샌디에이고 연구팀이 선보인 휴머노이드 로봇은 과거에 비해 표현력이나 민첩성이 크게 향상됐다는 평가를 받고 있다. 이에 따라 공장 조립라인, 병원 및 가정과 같은 민감한 중요 환경하에서 인간과의 협업을 더욱 진전시킬 수 있을 것으로 기대된다. 실험실이나 재난 현장 등 위험한 환경에서 사람을 대체하거나 보조하는 방법도 더욱 다양하고 원활해질 것이라고 연구팀은 밝혔다. UC 샌디에이고 전기컴퓨터공학부 샤오룽 왕 교수는 "표현력이 풍부하고 인간과 더욱 유사한 신체 동작을 통해, 연구팀은 신뢰를 구축하고 인간과 조화롭게 공존할 수 있는 로봇을 개발하는 것을 목표로 하고 있다"면서 "우리는 로봇이 터미네이터처럼 무섭기보다는 친근하고 협력적이라는 방향으로 일반의 인식을 바꾸고자 한다"고 밝혔다. 왕 교수가 주도한 연구팀은 이달 15일(현지시간)부터 19일까지 네덜란드 델프트에서 개최되는 '2024 로봇공학: 과학 및 시스템 컨퍼런스(2024 Robotics: Science and Systems Conference)'에서 연구 결과를 발표한다. 개발된 휴머노이드 로봇은 다양한 인체 동작을 교육받아 훈련하고 이를 응용해 새로운 동작을 만들어 내거나 쉽게 모방할 수 있다는 점에서 표현력이 대단히 뛰어나다는 평가다. 댄스를 배우는 학생이 빠르게 배우는 것과 마찬가지로 이 휴머노이드 로봇도 새로운 춤과 동작을 매우 빠르게 배울 수 있다. 팀은 로봇을 훈련시키기 위해 다양한 모션 캡처 데이터들과 댄스 동영상을 활용했다. 특히 상체와 하체를 별도로 훈련하는 방법도 새로이 적용했다. 새로운 교육 방식을 통해 로봇의 상체는 춤, 하이파이브 등 다양한 동작을 복제할 수 있었고, 다리는 균형을 유지하고 다양한 지형을 걸어 이동할 수 있도록 안정적인 보행 동작에 집중했다. 왕교수는 이와 관련, "이런 로봇 상하 분리 교육의 주요 지향점은 로봇이 넘어지지 않고 이곳저곳을 걸으면서 다양한 일을 할 수 있는 능력을 보여주는 것"이라고 말했다. 작업장에서 할 로봇 작업을 캠퍼스에서 일상적인 춤과 행동을 통해 교육한다는 의미다. 상체와 하체가 별도로 훈련받지만 로봇은 전체 신체를 통합해 관리하는 프로그램과 통제 플랫폼에 따라 작동한다. 이를 통해 로봇은 자갈, 흙과 같은 오프로드는 물론 잔디나 경사진 콘크리트 길 등 거의 모든 표면을 안정적으로 걸으면서 복잡한 상체 동작을 수행할 수 있다. 휴머노이드 로봇은 가상 플랫폼에서 시뮬레이션으로 과제를 수행한 후 실제 로봇에 적용했다. 그 결과 로봇은 실제 조건에서도 시뮬레이션과 같이 이미 학습된 동작이나 새로운 동작 모두에서 안정적인 실행 능력을 보여주었다. 현재 로봇의 움직임은 속도, 방향 및 특정 동작을 지시하는 게임 컨트롤러를 사용해 인간 운영자에 의해 지시된다. 팀은 로봇이 작업을 수행하고 지형을 모두 자율적으로 탐색할 수 있도록 카메라가 장착된 미래 버전을 개발하고 있다. 연구팀은 앞으로 더 복잡하고 세밀한 작업을 수행할 수 있도록 휴머노이드 로봇 설계를 개선하는 데 중점을 둘 계획이다. 왕 교수는 "로봇 상체의 기능을 확장함으로써 로봇이 수행할 수 있는 동작의 범위를 크게 넓힐 것"이라고 말했다.
- IT/바이오
2024-07-15
중국 과학자, 시각 장애인 위한 '6족 로봇 안내견' 테스트

시각 장애인을 위한 로봇 안내견에 대한 테스트가 진행돼 그 결과가 주목된다고 CNN 등 외신이 전했다. 안내견 로봇은 중국 상하이교통대(Jiao Tong University)가 개발했다. 개발팀에 따르면 안내견 로봇은 잉글리시 불독 크기에 다리가 6개 달린 6족 로봇으로, 리트리버 등 실제 안내견과는 시각적으로나 촉감적으로 사뭇 다르지만, 시각 장애자들에게 더 실용적인 도움을 줄 것으로 기대된다. 안내견 로봇은 현재 실제 현장에서 테스트 중에 있는데, 카메라와 센서를 통해 기존 안내견이 할 수 없는 신호등 신호 인식 등 다양한 환경을 탐색해 시각 장애인들을 안내하고 있다. 로봇은 음성 인식, 경로 계획 기능, 신호등 인식 기능에 AI 기술까지 접목돼 시각 장애인과 말하고 들으면서 의사소통할 수 있다. 또한 다리가 6개로 일반 반려견보다 2개가 많아 움직임이 부드럽고 최대한 안정적으로 걷는 데 도움이 된다. 로봇은 세 개의 다리를 딛고 나머지 3개를 들어 올리면서 이동한다. 이는 마치 카메라를 지지하는 삼각대와 같다. 개발팀을 이끈 교통대 기계공학부 가오 펑 교수는 삼각대 형식의 지지는 가장 안정적인 구조라고 설명했다. 안내견 로봇 실험은 시각 장애인 부부를 대상으로 했다. 한 사람은 완전한 시각 장애인, 배우자는 약간의 시력만 유지하는 장애인이었다. 로봇의 도움을 받은 부부는 결과에 대체로 만족했다고 한다. 상용화된다면 시각 장애인이 혼자 여행할 때 겪는 문제 중 일부를 충분히 해결할 수 있을 것이라는 평가다. 실제 안내견을 충분히 대체할 수 있다는 것이다. 안내견 로봇은 호주, 영국 등 다른 로봇 공학 선진국에서도 개발하고 있다. 중국도 그 중 하나로, 중국은 특히 안내견이 크게 부족한 실정이다. 중국에는 거의 2000만 명의 시각 장애인이 있지만, 이들을 위한 안내견은 400마리가 조금 넘는 수준이라고 한다. 애완동물 소유 및 도우미 동물은 미국에서도 여전히 사회에 정착되지 않은 생활 문화다. 많은 직장, 레스토랑 및 기타 공공장소에서 래브라도 리트리버와 같은 안내견 출입이 제한된다. 또 실제 안내견은 번식의 한계와 강한 훈련이 필요하기 때문에 항상 공급이 부족하다. 그런점에서 안내견 로봇은 대량 제조가 가능하므로 수요를 감당할 수 있다는 지적이다. 가오 펑은 “개발된 안내견 로봇은 자동차와 같다. 대량 생산이 가능해 가격이 더 저렴해질 수 있으며, 시각 장애인의 이동을 지원하는 도구”라며 ”전 세계적으로 안내견이 필요한 시각 장애인이 수천만 명에 달할 것이기 때문에, 안내견 로봇 시장은 상상 이상으로 크다“고 기대했다.
- IT/바이오
2024-07-10
피규어 휴머노이드 로봇, 미국 BMW 공장에서 자동차 조립 기술 선봬

휴머노이드 로봇 개발 스타트업 피규어(Figure)가 사우스캐롤라이나주 스파르탄버그에 소재한 BMW 공장에서 로봇을 투입해 자동차 생산을 시작했다고 인터레스팅엔지니어링이 전했다. 피규어는 지난 1월 BMW와 차 생산에 휴머노이드 로봇을 배치하기로 하는 최초의 상용화 계약을 체결했다. 피규어는 이와 관련, BMW 조립 공정에 투입돼 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇을 촬영한 동영상을 공개했다. 동영상에서 휴머노이드 로봇은 완전히 자율적으로 움직이며 동영상에서 나타나는 로봇의 모든 조작은 픽셀을 행동에 직접 매핑하는 신경망에 의해 구동된다. 움직일 대상 이미지를 수신해 이를 손의 동작으로 매핑한 후 작업으로 이어지는 것이다. 수개월 전, 메르세데스-벤츠 역시 앱트로닉(Apptronik)의 아폴로 로봇을 사용해 부품 가져오기와 운반과 같은 간단한 작업을 수행하면서 사람들의 노동 부담을 덜어주었다고 발표한 바 있다. 피규어 로봇은 이보다 한 단계 진보된 동작과 작업을 보여주고 있다. 로봇 정밀도 향상 피규어의 휴머노이드 로봇은 판금 취급, 차체 작업장 운영, 창고 감독 등 광범위한 제조 작업을 수행할 수 있다고 한다. 전기로 작동되는 이 로봇은 높이 1.6m, 무게 60kg, 탑재량 20kg이며, 한 번 충전으로 5시간 동안 작동한다. 영상에서 로봇은 1cm 미만의 공차(기계부품 등을 제작할 때 설계상의 치수에 대해 실제에서 허용되는 범위의 오차) 내에서 판금을 정확하게 배치하는 정밀도를 보여주었다. 영상은 또 로봇이 정상 속도로 작동하는 상황에서 수행되는 기능을 보여주고 있으며, 신경망이 픽셀을 동작에 직접 매핑하여 모든 조작을 유도하는 방법을 강조해 설명하고 있다. 피규어는 이 로봇이 공장에 배치되면서 12~24개월 동안 훈련을 받을 것이며, 교육 기간이 끝나면 각 작업에 필요한 정확한 기술을 갖추고 공장에 투입될 것이라고 밝혔다. 로봇 신경망은 카메라로 들어온 이미지 픽셀을 로봇 동작으로 변환하여 객체 조작을 가능하게 한다. 피규어의 신경망은 로봇의 카메라를 통해 10Hz로 이미지를 수신해 처리하고, 200Hz에서 24DOF 동작(손목 자세 및 손가락 관절 각도)을 생성한다. 여기에는 피규어와 협력하고 있는 오픈AI의 비전 언어 모델이 들어갔다. 홈페이지 설명에 따르면 피규어에는 현재 오픈AI를 비롯해 베조스, 엔비디아 등이 투자하고 있으며, 투자 때 평가받은 회사 가치는 무려 26억 달러에 이른다. 인력 자동화의 미래 피규어의 목표는 10억 유닛의 휴머노이드 로봇을 관리할 수 있는 글로벌 모델을 만드는 것이다. 회사는 미국에만 약 1000만 개의 불안전한 일자리가 있다고 지적하고 이를 휴머노이드 로봇이 대체할 수 있다고 말한다. 또 인구의 노령화는 인력 수급을 악화시켜 노동력 공급 정체로 이어질 것이다. 지속적인 성장을 위해 더 많은 자동화가 필요하며 이를 휴머노이드 로봇이 해결할 수 있다는 것이다. 지난 2022년 브렛 애드콕(Brett Adcock)이 설립한 피규어는 보스턴 다이내믹스, 테슬라, 구글 딥마인드, 아처항공 등에서 우수 인력을 유치해 빠른 속도로 기술을 개발, 휴머노이드 로봇을 탄생시켰다. 회사의 로봇은 개념에서 상용화로 전환됐으며, 2023년 중반까지 기본적인 자율 기능을 시연했다. 지난해 말까지는 적응형 학습 능력 향상이 이루어졌고, 올 1월에는 BMW와의 상용화 계약이 성사됐다. 한편, 여러 자동차 제조업체들이 차 생산에 투입하기 위해 휴머노이드 로봇을 연구하고 있다. BMW, 메르세데스-벤츠와 함께 혼다 및 현대자동차는 조립 라인에서 반복적이고 위험한 작업을 자동화하기 위해 수년 동안 로봇을 실험해 왔다.
- IT/바이오
2024-07-08
[퓨처 Eyes(42)] 인간 뇌세포 로봇, 현실로…중국, 뇌-칩 융합 로봇 '메타복' 개발 성공

중국 연구진이 인공 칩 위에서 배양한 뇌세포를 로봇에 연결하여 로봇을 제어하는 획기적인 시스템인 '메타복(MetaBOC)' 개발에 성공했다고 사우스차이나모닝포스트(SCMP)와 뉴아틀라스, 인터레스팅엔지니어링 등 다수 외신이 보도했다. 이는 인간의 뇌와 기계를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술의 새로운 지평을 열었을 뿐만 아니라, 인공지능(AI)과 생물학적 지능의 융합 가능성을 보여주는 중요한 성과로 기록됐다. 메타복은 뇌세포를 이용하여 로봇을 제어하고 학습시키는 시스템으로, 인간의 뇌 기능을 모방하는 인공지능 개발에 한 걸음 더 다가섰다는 평가를 받는다. 텐진대학교와 남방과학기술대학교 연구팀이 개발한 메타복은 뇌-칩 생체 컴퓨터와 다른 전자 장치의 인터페이스 역할을 수행한다. 즉, 인공적으로 배양된 뇌 오가노이드(미니 뇌)가 전기 신호를 통해 외부 환경을 인지하고, 로봇을 제어해 특정 작업을 수행하도록 돕는 것이다. 이는 인간의 뇌세포를 인공 신체에 이식하는 것을 목표로 하는 '바이오 컴퓨팅' 분야의 혁신적인 발전을 의미한다. 바이오 컴퓨팅은 생물학적 시스템, 즉 뇌세포를 이용하여 정보를 처리하고 계산하는 기술이다. 기존의 실리콘 기반 컴퓨터와 달리, 바이오 컴퓨터는 뇌세포의 벙렬 처리 능력과 에너지 효율성을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다. 메타복은 이러한 바이오 컴퓨팅 기술을 로봇 제어에 적용함으로써, 로봇의 학습 능력과 지능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기능성을 제시했다. 브레인 온 칩 기술, 로봇 학습 능력 향상:인간 뇌 기능 모방 연구팀은 '브레인 온 칩(Brain-on-chip)' 기술을 활용해 로봇의 학습 능력을 획기적으로 향상시켰다. 브레인 온 칩은 작은 칩 위에 살아있는 뇌세포를 배양하고, 이를 통해 뇌의 복잡한 구조와 기능을 연구하는 기술이다. 연구팀은 이 기술을 통해 로봇이 물체를 잡고 장애물을 피하는 등 다양한 작업을 수행하도록 훈련시키는 데 성공했다. 특히, 뇌세포를 3차원 구형 오가노이드 형태로 배양해 더욱 복잡한 신경 연결을 형성하도록 유도했다. 또한 저강도 집속 초음파(LIFU) 자극을 통해 뇌 오가노이드의 지능적 기반을 강화해 뇌세포가 더욱 효과적으로 학습하고 정보를 처리할 수 있도록 했다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 인간의 뇌처럼 학습하고 문제를 해결하는 능력을 갖추는 데 기여할 것으로 기대된다. 인공지능과 생물학적 지능의 융합: 새로운 지능 시스템의 탄생 메타복 시스템의 가장 큰 특징은 인공지능 알고리즘을 활용하여 뇌세포의 생물학적 지능과 효과적으로 소통한다는 점이다. 이러한 인공지능과 생물학적 지능의 융합은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 새로운 가능성을 제시하며, 인간과 기계의 상호 작용 방식을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 인공지능은 데이터 학습을 통해 스스로 문제 해결 능력을 향상시키는 반면, 생물학적 지능은 직관, 창의성, 감정 등 인간 고유의 능력을 발휘한다. 메타복 시스템은 이 두 가지 지능을 결합하여 새로운 형태의 지능 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 시스템은 기존의 인공지능이나 인간의 지능만으로는 해결할 수 없는 복잡한 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다. 시뮬레이션 환경에서의 로봇 학습: 안전하고 효율적인 학습 환경 제공 메타복 시스템을 통해 뇌 오가노이드는 시뮬레이션 환경에서 로봇을 제어하고, 장애물 회피, 목표 추적, 물체 파지 등의 작업을 학습하는 데 성공했다. 시물레이션 환경에서의 학습은 실제 뇌세포 손상 없이 효율적인 학습을 가능하게 하며, 다양한 시나리오에서의 학습을 통해 로봇의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 이러한 시뮬레이션 기반 학습은 로봇이 실제 환경에 배치되기 전에 다양한 상황에 대한 경험을 쌓을 수 있도록 하며, 로봇의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있다. 또한, 시뮬레이션 환경에서의 학습 데이터를 분석하여 로봇의 성능을 개선하고 새로운 기능을 추가하는 데 활용할 수 있다. 윤리적 문제와 기술적 과제: 인간 존엄성과 안전성 확보 하지만 이러한 뇌-칩 인터페이스 기술은 윤리적인 문제를 야기할 수 있다. 접시에서 배양되는 뇌세포는 과연 의식이 있는 것인가. 인공지능 또한 의식이 있다고 봐야 하는가. 생물학적 지능과 실리콘 기반 지능의 윤리는 다르다고 봐야 하는가 등의 의문을 제기한다. 이러한 시스템이 의식을 발달시킨다고 가정해 보면, 실제로 이 시스템으로 테스트 하는 것이 윤리적으로 옳은 일인지, 아닌지를 결정해야 할 수도 있다. 인공 뇌세포를 이용한 로봇 제어가 인간의 존엄성을 침해할 수 있다는 우려와 함께 뇌세포의 생존 유지 및 시스템 안정성 확보 등 해결해야 할 과제도 많다. 또한 뇌-칩 인터페이스 기술이 발전함에 따라 인공지능과 인간 지능의 경계가 모호해지면서 철학적인 논쟁도 불가피할 것으로 보인다. 따라서 메타복 시스템과 같은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 개발 과정에서는 윤리적 문제와 기술적 과제를 충분히 고려해야 한다. 인공 뇌세포 사용에 대한 명확한 윤리적 지침을 마련하고, 뇌세포의 안전한 관리 및 시스템의 안정성 확보를 위한 기술 개발에 힘써야 한다. 또한 인공지능과 인간 지능의 한계에 대한 사회적 논의를 통해 기술 발전에 따른 잠재적 문제점을 예방하고 해결 방안을 모색해야 한다. 미래 사회 변화의 촉매제: 의료, 로봇 공학, 인공지능 분야의 혁신 그럼에도 불구하고, 이번 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 발전 가능성을 보여주는 중요한 성과다. 앞으로 메타복 시스템과 같은 기술은 의료, 로봇공학, 인공지능 등 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 예를 들어, 뇌졸중이나 착수 손상 환자의 제활 치료, 인공지능 로봇 개발, 뇌 질환 연구 등에 활용될 수 있다. 특히, 메타복 시스템은 인간의 뇌 기능을 모방하는 인공지능 개발에 새로운 가능성을 제시한다. 인간의 뇌는 정교한 정보 처리 시스템으로, 현재의 인공지능 기술로는 완벽하게 모방하기 어렵다. 하지만 메타복 시스템과 같은 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 통해 인간의 뇌 기능을 더욱 심층적으로 이해하고 이를 인공지능 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 인간과 기계의 융합이라는 새로운 시대를 앞당기는 중요한 발걸음이 될 것이다. 앞으로 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 어떻게 발전하고 우리 사회에 어떤 영향을 미칠지 주목된다.
- 포커스온
2024-07-04
[신소재 신기술(69)] AI, 당 분석으로 암 조기 진단 새지평 열다

스웨덴 예테보리 대학교 연구원들이 당 분석을 통해 암 발견 가능성을 획기적으로 높인 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 세포 내 당 분자 구조인 글리칸을 활용하는 이 AI 모델은 현재의 반수동 방식보다 빠르고 정확하게 암 관련 이상을 감지한다고 메디컬 익스프레스가 지난 1일(현지시간) 보도했다. 글리칸(Glycan)은 탄수화물의 일종으로 당 분자(단당류)들이 사슬처럼 연결되어 있는 중합체다. 글리칸은 다양한 생물학적 기능을 수행하는데, 특히 세포 표면에 존재하는 당단백질이나 당지질의 구성 성분으로 매우 중요하다. 글리칸은 질량 분석법으로 측정 가능하며, 암의 종류를 나타내는 지표로 활용될 수 있다. 암 세포는 다른 글리칸 패턴을 가지고 있기 때문에 글리칸 분석은 암 진단 및 치료에 활용될 수 있다. 그러나 질량 분석 데이터는 글리칸 조각으로부터 구조를 파악하기 위해 전문가의 세심한 분석이 필요하며, 샘플 당 수 시간에서 수 일이 소요될 수 있다. 샘플 분석 작업은 마치 수년간의 경험을 통해 습득된 탐정 작업과 유사하기 때문이다. 따라서 수많은 샘플을 분석해야 하는 암 진단 등 글리칸 분석 활용에 있어 이 과정은 종종 병목 현상을 초래했다. 이에 예테보리 대학 연구팀은 샘플 분석 작업을 자동화하는 AI 모델인 '캔디크런치(Candycrunch)'를 개발했다. 이 모델은 테스트당 불과 몇 초만에 분석 작업을 해결하는 것으로 확인됐다. 연구 결과는 '네이처 메소드(Nature Methods)' 저널에 게재됐다. AI 모델 캔디크런치는 50만 개 이상의 다양한 조각화 및 관련 당 분자 구조 예시 데이터베이스를 통해 훈련됐다. 예테보리 대학교의 다니엘 보야르(Daniel Bojar) 생물정보학 부교수는 "캔디크런치는 샘플 내 정확한 당 구조를 90% 정도 계산할 수 있다"고 밝혔다. 이는 곧 AI 모델이 DNA, RNA 또는 단백질과 같은 다른 생물학적 서열 분석과 동일한 수준의 정확도에 도달할 수 있음을 의미한다. 이 AI 모델은 빠르고 정확안 답변을 제공하기 때문에 암 진단과 예후를 위한 글리칸 기반 바이오마커 발견을 더욱 가속화할 수 있다. 보야르 교수는 "가장 큰 병목 현상을 자동화함으로써 글리칸 분석이 생물학 및 임상 연구에서 더 큰 역할을 할 것으로 기대한다"고 말했다. AI 모델인 캔디크런치는 농도가 낮아 사람들이 분석할 때 놓치기 쉬운 구조도 식별할 수 있어 새로운 글리칸 기반 바이오마커 발견에 도움을 줄 수 있다는 평가다.
- 포커스온
2024-07-03
오픈AI, 미국 타임지와 다년간 콘텐츠 사용 계약 체결

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 운영하는 오픈AI가 27일(현지시간) 챗GPT 능력 향상을 위해 미국 타임지와 다년간에 걸쳐 콘텐츠계약을 체결했다고 발표했다. 이날 로이터통신 등 외신들에 따르면 이번 계약을 통해 오픈AI는 타임지의 최신 기사는 물론 100년 이상된 아카이브 기사를 AI 모델 고도화에 이용할 수 있게 된다. 오픈AI는 이용자 질문에 대한 응답으로 타임지의 콘텐츠를 챗GPT에서 보여주는 등 AI 챗봇의 제품 향상과 훈련에 타임지의 콘텐츠를 이용한다고 설명했다. 또 오픈AI가 타임지의 콘텐츠를 사용할 때는 인용문과 함께 원본 소스로 연결되는 링크가 제공된다고 덧붙였다. 아울러 타임지는 "구독자들을 위한 새로운 제품을 개발하는데 오픈AI의 AI 기술을 이용할 수 있을 것"이라고 발표했다. 이번 거래의 구체적인 계약 기간과 금전적인 거래 규모 등은 공개되지 않았다. 이에 앞서 오픈AI는 지난 5월에는 세계 최대 미디어그룹인 뉴스코퍼레이션(이하 뉴스코프)과 콘텐츠 라이선스 협약을 체결하는 등 최근 미 정치매체 폴리티코, 경제 매체 비즈니스인사이더의 모회사인 독일 미디어그룹 악셀 스프링거, 미국 통신사인 AP, 프랑스 르몽드, 영국 일간지 파이낸셜타임스(FT) 등과 협약을 맺었다. 미국 유력지 월스트리트저널(WSJ), 뉴욕포스트, 미국 대형 출판사 하퍼콜린스, 영국 일간 더타임스, 호주 유로 방송 등을 거느리고 있는 뉴스코프와 계약 규모는 5년간 2억5000만 달러에 달했다. 뉴스코프는 미국 유력지 월스트리트저널(WSJ), 뉴욕포스트, 미국 대형 출판사 하퍼콜린스, 영국 일간 더타임스 등을 거느리고 있다. 하지만 뉴욕타임스(NYT)는 저작권 침해를 주장하며 오픈AI를 상대로 작년 12월 소송을 제기했으며 현재 관련 재판이 진행 중이다.
- IT/바이오
2024-06-28
소니 등 대형음반사, 저작권 침해 이유로 음악 생성AI 스타트업 제소

소니 등 미국 대형 음반사들이 인공지능(AI) 모델을 훈련하는 과정에서 저작권이 있는 음원들을 무단 사용하는 등 음원저작권을 침해한 혐의로 인공지능(AI) 스타트업들을 상대로 소송을 제기했다. 미국 레코드산업협회(RIAA)는 24일(현지시간) 회원사인 소니뮤직, 유니버설뮤직, 워너뮤직을 대표해 AI 스타트업인 수노(Suno)와 유디오(Udio)를 상대로 각각 매사추세츠지방법원과 뉴욕남부지방법원에 손해배상을 청구하는 소송을 제기했다고 발표했다. RIAA는 이들 스타트업들이 저작권이 있는 음원을 침해했음을 인정하고 앞으로 이와 같은 사례가 없도록 금지명령을 내려달라고 요구하는 한편 이미 발생한 저작권 침해 사례에 대한 손해 배상을 청구했다. 미국 음반사 측은 수노와 유디오 사용자들이 AI 서비스로 미국 가수 머라이어 캐리의 '올 아이 원트 포 크리스마스 이즈 유', 제임스 브라운의 '아이 갓 유' 등 노래를 그대로 재현할 수 있다고 주장했다. 또 마이클 잭슨과 브루스 스프링스틴, 아바 같은 뮤지션 음성과 구분할 수 없는 보컬도 AI로 재현한 점까지 고소 이유로 꼽았다. RIAA가 요구한 손해배상 규모는 저작권 침해 작품당 최대 15만달러로, AI 모델 훈련에 방대한 양의 음원이 투입됐음을 고려할 때 전체 손해배상 청구액은 수조원 규모에 달할 것으로 추산된다. 미치 글레이저 RIAA 최고경영자(CEO)는 "음악계는 AI를 받아들였으며 책임 있는 개발자들과 협력하고 있다"면서 "예술가의 평생 작품을 복제하고 무단으로 자신의 이익을 위해 이용하는 것이 '공정하다'고 주장하는 수노, 유디오와 같은 사례는 진정으로 모두를 위한 혁신적인 AI라는 약속을 저버리는 것"이라고 주장했다. 마이크로소프트(MS) 협력사인 수노와 유디오는 생성형 AI 음원제작 분야에서 고속 성장을 기록 중인 업체들로 손꼽힌다. 마이키 술만 수노 CEO는 이날 성명을 통해 "(AI 모델은) 기존 콘텐츠를 기억하고 되새기는 것이 아니라 완전히 새로운 출력을 생성하도록 설계됐다"면서 특정 아티스트를 참조하는 것이 아니라고 반박했다. 그는 음원사들에게 이러한 상황을 설명하고자 했으나 그들이 토론 대신 변호사 주도의 주장만 하고 있다고 덧붙였다. 유디오는 아직 별다른 입장을 공개하지 않았다.
- IT/바이오
2024-06-25
엔비디아, 시총 왕좌 올랐지만…브랜드 인지도는 '아직'

엔비디아가 이번 주 애플과 마이크로소프트를 제치고 미국 증시 시가총액 1위 기업에 등극했다. 인공지능(AI) 시대 핵심 부품인 GPU(그래픽 처리 장치) 시장을 장악하며 급성장한 결과다. 하지만 화려한 월스트리트 성적표와 달리, 엔비디아는 여전히 일반 소비자에게 낯선 이름이다. '세계 최고 가치 기업' vs '100대 브랜드' 명단에도 없는 엔비디아 컨설팅 회사 인터브랜드가 선정한 2023년 말 기준 글로벌 4대 브랜드는 애플, 마이크로소프트, 아마존, 구글이다. 이들은 세계에서 가장 가치 있는 5대 기업 중 4곳을 차지하며 브랜드 파워를 과시한다. 반면, 3조 달러가 넘는 기업 가치를 자랑하는 엔비디아는 인터브랜드의 100대 브랜드 목록에 이름을 올리지 못했다. 맥도날드, 스타벅스, 디즈니 등 소비자들에게 친숙한 브랜드들이 엔비디아보다 높은 순위를 차지했다. 엔비디아의 급성장은 챗GPT와 같은 생성형 AI 열풍에 힘입은 바 크다. 엔비디아는 AI 모델 훈련과 배포에 사용되는 GPU 시장의 80% 이상을 점유하며 막대한 수익을 창출하고 있다. 하지만 주요 고객이 소수 대기업과 연구기관에 한정돼 있어 일반 소비자와의 접점이 부족하다. 인터브랜드의 그렉 실버맨은 "엔비디아는 브랜드 강화에 충분한 시간과 자원을 투자하지 못했다"며 "브랜드 파워 약화는 높은 시가총액에도 불구하고 기업 가치를 제한할 수 있다"고 지적했다. 즉, 강력한 브랜드 이미지는 단순히 제품 판매를 넘어 기업의 지속적인 성장과 수익 창출에 중요한 역할을 한다는 것이다. 게이머들에겐 '친숙한 이름', 하지만 일반 소비자에겐 '낯선 존재' 엔비디아는 1991년 설립 이후 3D 게임의 핵심 기능인 디지털 삼각형을 빠르게 그리는 칩 설계에 주력해왔다. 엔비디아의 GeForce 브랜드와 녹색 로고는 게임 마니아들에게는 친숙한 존재다. 하지만 일반 소비자들에게 엔비디아는 여전히 낯설다. 엔비디아의 주요 제품인 데이터센터 GPU는 주로 델이나 HPE 같은 컴퓨터 장비 업체를 통해 기업과 기관에 판매된다. AI 모델을 훈련하려는 전문가들조차도 자체 서버 클러스터를 구축하기보다는 클라우드 제공업체를 통해 엔비디아 GPU를 이용하는 경우가 많다. 브랜드 인지도 상승 중…'아시아의 GAFA' 꿈꾼다 엔비디아의 브랜드 인지도가 낮다고 해서 무시할 수는 없다. 칸타 브랜드Z의 글로벌 100대 브랜드 순위에서 엔비디아는 6위에 올랐고, 브랜드 가치는 1년 만에 178% 상승한 약 2020억 달러로 평가됐다. 지난달 반다 리서치 조사에서는 개인 투자자들 사이에서 가장 널리 알려진 주식으로 떠오르기도 했다. 인터브랜드의 그렉 실버맨은 "엔비디아의 브랜드 인지도가 지난 12개월 동안 4배나 상승했다"며 "다음 순위에는 100대 브랜드에 포함될 가능성이 높다"고 전망했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "아시아의 GAFA(구글, 애플, 페이스북, 아마존)가 될 것"이라는 포부를 밝힌 바 있다. 엔비디아가 AI 시대 핵심 기업으로 자리매김하면서 브랜드 인지도 역시 빠르게 높아질 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2024-06-23
IMF "AI 발전, 대규모 노동 혼란 및 불평등 심화 초래 우려"

국제통화기금(IMF)은 생성형 인공지능(AI) 기술이 생산성 향상과 공공 서비스 발전에 기여할 잠재력을 인정하면서도, 대규모 노동시장 혼란과 불평등 심화 가능성에 대해 심각한 우려를 표명했다. 그러면서 IMF는 각국 정부가 실업 보험 개선 등 선제적인 대책 마련에 나서야 한다고 촉구했다. 17일(현지시간) 영국 일간지 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 IMF는 이날 홈페이지에 게재한 보고서에서 이같이 밝혔다. 특히 IMF는 과거 기술 혁신과 달리 이번 AI 발전은 고숙련 직종의 일자리 감소를 초래할 수 있다고 경고했다. 또한 AI 기반 로봇 자동화 확산으로 블루칼라 일자리가 감소하고, 소득 불평등이 심화될 가능성도 제가했다. 더불어 소수 기업으로의 자본 집중 현상이 심화되면서 시장 지배력의 확대와 막대한 수익 창출로 이어질 수 있다는 우려도 나타냈다. 이에 IMF는 각국이 교육과 훈련 정책을 통해 노동자들이 급변하는 미래 일자리 시장에 적응할 수 있도록 지원해야 한다고 강조했다. 특히 평생 교육 제공 및 업종별 재교육 프로그램을 통해 노동자들의 새로운 업무 및 업종 전환을 지원해야 한다고 제안했다. IMF는 AI의 부정적인 영향 해결을 위해 AI 특별세 도입에는 반대 입장을 표명했으며, 대신 법인세 인상과 바존 이득세 강화를 통한 불평등 해소 방안을 제시했다. 에라 다블리-노리스 IMF 재정부문 부국장은 AI 기술의 잠재적 혜택을 모두가 누리고, 인류를 위한 기회 창출을 보장해야 한다고 강조하며 특히 고령 근로자의 어려움을 완화하고 사회적 결속을 유지하기 위한 노력이 필요하다고 역설했다. 또한 AI 기술의 세계적인 확산에 따라 각국간 협력의 중요성을 강조했다.
- IT/바이오
2024-06-18
일본 도쿄대 개발 휴머노이드 로봇, 자동차 운전 '일단 성공'

운전자가 조작하지 않는 자율주행차(AV)의 안전성 논란은 현재까지 이어지고 있는 논란거리다. 보행자를 치지 않고 장애물을 피해 달리는 자율주행차의 목표는 아직도 실험 중이다. 그렇다면 인간 운전자 대신 운전석에 앉아 자동차를 조작하는 휴머노이드 로봇은 어떨까. 일본 도쿄 대학의 연구진이 새로 출판된 기술 논문에서 휴머노이드 로봇의 자동차 운전 시스템 및 로봇 개발 결과를 발표해 주목된다고 테크크런치가 전했다. 보도에 따르면 글로벌 자동차 그룹 도요타에 컨설팅을 제공하는 도쿄 대학 연구진은 소형 전기 자동차를 운전할 수 있는 무사시(Musashi)라는 '근골격 휴머노이드'를 개발하고 자동차 테스트 트랙을 통해 훈련시켰다. 무사시는 인간의 눈을 대신하는 두 대의 카메라를 장착하고 있으며, 자동차 사이드 미러에 반사되는 풍경뿐만 아니라 전방 도로도 관측할 수 있다. 로봇 팔을 사용하면 자동차 키를 돌려 시동을 걸고, 핸드 브레이크를 당기며 방향 지시등을 켤 수 있다. 무사시의 다리에는 미끄럼 방지 기능이 있어 가속 페달과 브레이크 페달을 실수 없이 밟을 수 있다. 연구팀은 센서 데이터를 제공해 무사시에게 자동차 핸들 사용법을 교육한 후 신호등의 신호를 지키면서 로봇이 교차로에서 모퉁이를 돌도록 하는 데 성공했다고 밝혔다. 그러나 무사시의 운전은 아직 인간의 운전에 비해 많이 서투른 것으로 알려졌다. 이는 특히 코너를 도는 기능에서 차이가 두드러졌다. 무사시는 코너를 돌기 위해 브레이크 페달을 지나치게 조심스럽게 조작하고 가속기 페달을 밟지 않았다. 이는 휴머노이드 로봇의 기술적 한계와 많은 주의를 기울인 때문이었지만, 결과적으로 자동차가 코너를 회전하는 데는 약 2분이 소요됐다고 한다. 무사시는 별도의 실험에서 가속기 페달을 사용해 진전된 운전기술을 선보였다고 연구진은 말했다. 그러나 도로 경사가 가파른 곳에서는 일정한 속도를 유지하는 데 어려움을 겪었다. 연구진은 자동차 운전을 위한 차세대 휴머노이드 로봇과 소프트웨어를 개발할 계획이다. 상당 기간이 소요되겠지만 언젠가는 무사시가 도쿄 택시를 운전하게 될 것이라고 연구진은 기대했다.
- IT/바이오
2024-06-14
우주경제 시대 성큼…우주 여행이 인체 건강에 미치는 영향은?

우주 여행은 인체의 건강에 어떤 영향을 미칠까. 이 질문은 전문 우주 비행사뿐만 아니라 돈만 지불하면 누구나 지구 궤도에 진입할 수 있는 우주 관광을 계획하거나 우주를 관광하려는 사람들에게도 매우 중요한 문제다. 지난 2021년 최초의 민간인 궤도 비행에 탑승한 스페이스X(SpaceX) 관광객 4명의 비행 데이터를 사용, 우주가 인체 건강에 미치는 영향을 포괄적으로 조사 분석한 연구 결과 보고서가 출판돼 주목된다고 PHYS가 전했다. 이 보고서는 '네이처' 저널에 게재됐다. 전 세계 100개 이상의 기관에서 온 연구팀은 데이터 조사를 통해 인간의 신체가 우주에 도달하면 다양한 방식으로 변화하지만, 대부분의 변화는 지구로 돌아온 후 수 개월 안에 정상으로 돌아간다는 사실을 보여주었다. 인체는 우주에 머무르는 동안 방사선에 노출되는 것부터 무중력으로 인한 방향 감각 상실 효과까지 엄청난 스트레스를 받는다는 것. 우주 비행은 뼈 질량 손실은 물론 심장, 시력 및 신장 이상 등 건강 문제를 일으킬 수 있다. 물론 우주를 비행한 사람은 700명 미만이기 때문에 표본 크기는 매우 작다. 분석은 인스퍼레이션 4(스페이스X가 운영하는 우주 여행용 유인 우주선) 미션으로 우주에서 3일을 보낸 4명의 미국인 관광객을 대상으로 이루어졌다. 억만장자 재러드 아이작먼(Jared Isaacman)이 자금을 지원한 인스퍼레이션 4 임무는 수년간 훈련을 받지 않은 일반인들도 우주를 비행할 수 있음을 보여주었다. 이를 위해 4명의 민간 우주 비행사들은 다수의 의료 검사를 받았다. 이들 데이터는 64명의 다른 우주 비행사의 데이터와 비교됐다. 연구진은 사람들이 우주에 머물 때 혈액, 심장, 피부, 단백질, 신장, 유전자, 미토콘드리아, 텔로미어(염색체의 말단 소립), 사이토카인(단백질 면역조절제) 및 기타 건강 지표에 변화가 일어나는 것을 발견했다. 한 연구에서는 네 명의 피험자 모두가 우주에 도착했을 때 텔로미어의 길이가 이례적으로 길어졌다는 사실을 발견했다. 그러나 건강 지표의 약 95%는 3개월 이내에 이전 수준으로 돌아왔다. 연구팀원인 웨일 코넬 메디신(Weill Cornell Medicine)의 크리스토퍼 메이슨은 "사람들이 대부분 우주 비행 후 빠르게 회복한다는 것이 의미 있는 발견"이라고 말했다. 메이슨은 "우주인에 대한 심층적 조사를 통해 미래에 우주로 진출하는 사람들을 보호하기 위해 어떤 약물이나 조치가 필요할지 이해할 수 있다“고 덧붙였다. 콜로라도 주립대학교의 수잔 베일리 교수는 텔로미어는 나이가 들수록 길어지기 때문에 이를 해결하는 것은 노화 방지 연구에 큰 진전이 될 수 있다고 말했다. 그는 "'텔로미어 함유 페이스 크림"과 같은 노화 방지 제품 개발로 이어질 수도 있다”고 기대했다. 그러나 장기간의 우주 여행은 신장 손상을 유발할 위험이 높다고 한다. 한 연구에서는 방사능이 많은 우주에서 2년 6개월 동안 방사선에 노출된 생쥐가 영구적인 신장 손상을 입은 것으로 나타났다. 보고서는 신장을 보호할 수 있는 새로운 방법을 개발하지 않는다면 우주 비행사가 화성에 갈 수는 있지만 돌아오는 길에 투석이 필요할 수 있다고 지적한다. 한편, 확증 데이터는 불충분하지만 여성 우주 비행사가 남성에 비해 우주 비행의 스트레스를 더 잘 견디는 것으로 나타났다. 메이슨은 이에 대해 아기를 낳는 여성의 몸이 환경의 큰 변화에 더 익숙하다는 의미라고 말했다.
- IT/바이오
2024-06-13
4족 로봇개, 달 탐사 임무용 고강도 훈련 진행

나사(NASA)의 존슨우주센터와 대학 컨소시엄의 연구팀이 미국 오레곤주의 주도 포틀랜드 인근의 마운트 후드에서 획기적인 프로젝트를 시작했다. 예측할 수 없는 달 표면의 지형을 탐색하고 이동하는 복잡하고 어려운 작업을 수행할 달 탐사 로봇개 ‘스피릿(Spirit)의 고강도 훈련이 진행됐다고 폭스뉴스가 전했다. 5일 동안 지속된 테스트 기간 동안, 스피릿은 수많은 난관에 봉착했고 이를 해결했다고 한다. 가늘고 긴 금속 다리를 장착한 4족 보행 로봇개는 울퉁불퉁한 땅, 탁한 눈, 바위가 많은 장애물을 횡단했다. USC(서던 캘리포니아 대학교) 비터비 공학대학의 프로젝트 책임자 페이페이 첸은 "다리 달린 로봇은 고르지 않은 지면과 접촉할 때 일어나는 일을 감지하고, 그에 따라 이동 전략을 신속하게 조정할 수 있어야 한다"라고 설명했다. 노면 상태에 따라 적절하게 반응함으로써 균형을 유지하고 전진해야 한다는 의미다. 스피릿 실험은 엔지니어, 인지 과학자, 지구 및 행성 과학자가 포함된 대규모 프로젝트인 LASSIE의 일환으로 실행됐다. LASSIE(Legged Autonomous Surface Science in Analog Environments)는 실제 환경에서 자율 주행으로 걸을 수 있는 다리를 연구하는 프로그램이다. 프로젝트의 목표는 이동하고자 하는 지표면의 다양한 특성을 이해하고, 까다로운 표면을 걷는 로봇의 성능을 향상시키는 것이다. 마운트 후드에서 촬영한 영상을 보면, 이곳은 달과 매우 유사한 초현실적인 환경을 일부 갖추고 있는 것으로 보인다. 이곳에서의 고강도 실험을 통해 스피릿은 귀중한 학습 경험을 쌓음은 물론 미래의 우주 탐험을 준비할 수 있다. 연구진은 다양한 우주 임무를 수행하기 위해 더 많은 4족 로봇을 개발할 계획이다. 이를 위해 시작된 TRUSSES(Temporarily, Robots Unite to Surmount Sandy Entrapments, Then Separate) 프로젝트는 나사로부터 200만 달러의 보조금을 받기도 했다. TRUSSES는 발 달린 로봇이 일시적으로 모래 함정과 같은 장애를 극복하는 기술을 연구한다. 이 로봇은 경험치로 얻은 지식을 공유하고 달을 비롯한 행성 탐사에 도움이 되는 이동 위험 추정 지도를 만든다. 한편 마운트 후드에 있는 팔머 빙하는 달과 유사한 환경을 연습하기에 좋은 장소다. 스피릿을 비롯한 미래의 행성 탐사 로봇들은 이곳에서 극한 지형을 이동하는 방법을 배우고 장애물을 극복하기 위해 피라미드와 같은 구조물로 변신한다. 이 실험은 기술의 경계를 넓히고 장애에 맞서는 방법을 개발하는 해결책을 제시한다는 평가다.
- IT/바이오
2024-06-12
AI 통한 채용, 인간 선택보다 공평할까?

인공지능(AI) 혁명은 사람들의 직업은 물론 개인 삶 모두로 파고 들고 있다. 채용 역시 마찬가지다. 예술가들은 저작권 침해나 작업의 대체를 두려워한다. 기업과 경영진은 공급망 관리, 고객 서비스, 제품 개발, 인적자원(HR) 관리 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 효율성 제고를 꾀하고 있다. 지금까지의 추세로 볼 때 거의 모든 사업 분야와 운영은 어떤 형태로든 AI를 도입해야 한다는 압박을 피할 수 없게 될 것이다. 그러나 AI의 본질과 그 결과물의 기반이 되는 데이터는 인간의 편견이 내재된다. 그렇다면 채용 및 고용에서 AI를 사용하는 것은 어떨까. 채용 분야에서는 이미 이력서 검토를 자동화하고 구직자의 비디오 인터뷰를 평가하기 위해 AI를 널리 도입하고 있다. 채용 분야의 AI는 인간의 편견을 없애고 의사 결정의 공정성과 일관성을 강화함으로써, 채용 과정의 객관성과 효율성을 약속한다. 과연 그럴까. 그러나 뉴질랜드 매시 대학교와 호주 퀸즐랜드 대학교 분석팀의 연구에 따르면 AI는 채용 과정에서 미묘하게, 때로는 노골적으로 편견을 심화시킬 수 있는 것으로 나타났다고 더컨버세이션이 전했다. 또한 HR 전문가의 참여는 이러한 역효과를 완화하기보다는 악화시킬 수 있다. 이는 사람이 AI를 관리할 수 있다는 믿음에 혼란을 가져온다. 인간의 편견 확대 채용에 AI를 사용하는 이유 중 하나는 더 객관적이고 일관성을 꾀하기 위함이다. 그러나 여러 연구에 따르면 AI 기술은 실제로 편향될 가능성이 매우 높다. 이는 AI가 훈련에 사용된 데이터 세트로 학습하기 때문이다. 데이터에 결함이 있으면 AI도 결과적으로 결함을 보인다. 그런데 데이터는 인간의 편견이 상당히 포함되며, AI를 지원하는 인간이 만든 알고리즘으로 인해 더욱 악화될 수 있다. 22명의 HR 전문가와의 인터뷰에서는 채용에서 두 가지 일반적인 편견이 확인된다. '고정관념 편향'과 '나와 비슷한 편향'이다. 고정관념 편향은 특정 그룹에 대한 고정관념(예컨대 같은 성별의 후보자 선호)의 영향을 받아 의사 결정이 이루어질 때 발생하며, 이는 성 불평등으로 이어진다. 나와 비슷한 편향은 채용 담당자가 자신과 비슷한 배경이나 관심사를 공유하는 후보자를 선호할 때 발생한다. 채용 과정의 공정성에 상당한 영향을 미칠 수 있는 이러한 편향은 과거 채용 데이터에 내재되어 AI 시스템을 훈련하는 데 사용된다. 이로 인해 편향된 AI가 발생하는 것이다. 따라서 과거 채용 관행이 특정 계층이나 인물을 선호했다면 AI도 계속 그렇게 할 것이다. AI 알고리즘도 이러한 편향을 완화하는 것이 어렵다. 이러한 편향의 지속성은 인간과 AI 주도 채용 과정 모두에서 공정성을 보장하기 위해 신중한 계획과 모니터링이 필요함을 강조한다. 인간의 지원 가능성 조사는 HR 전문가뿐만 아니라 17명의 AI 개발자도 인터뷰했다. 채용 편향을 완화하는 AI 채용 시스템을 개발하는 방법을 조사하고자 함이었다. 인터뷰를 바탕으로, 분석팀은 HR 전문가와 AI 프로그래머가 데이터 세트를 살펴보고 알고리즘을 개발하면서 정보를 교환하고 선입견에 의문을 제기하는 모델을 개발했다. 그러나 조사 결과에 따르면 이러한 모델을 구현하는 데는 어려움이 따른다. 이는 HR 전문가와 AI 개발자 간에 존재하는 교육적, 전문적, 인구통계적 차이 때문이다. 이러한 차이는 효과적인 의사소통, 협력, 심지어 서로에 대한 이해까지 방해한다. HR 전문가는 전통적으로 사람 관리와 조직 행동을 중시하는 반면, AI 개발자는 데이터 과학과 기술에 능숙하다. 이처럼 서로 다른 배경은 함께 일할 때 오해와 불일치로 이어질 수 있다. 이는 특히 자원이 제한적이고 전문가 네트워크가 다양하지 않은 소규모 국가에서 문제가 된다. HR과 AI 연결 기업과 HR 업계가 AI 기반 채용의 편향 문제를 해결하려면 몇 가지 변경 사항이 필요하다. 첫째, 정보 시스템 개발과 AI에 초점을 맞춘 HR 전문가를 위한 체계적인 교육 프로그램을 구현하는 것이 중요하다. 이 교육에서는 AI의 기본, AI 시스템의 편향 파악, 편향을 완화하기 위한 전략을 다루어야 한다. 또한 HR 전문가와 AI 개발자 간의 협업을 촉진하는 것도 중요하다. 기업은 HR 및 AI 전문가를 모두 포함하는 팀을 만들어야 한다. 이를 통해 의사소통 차이를 해소하고 팀을 조정할 수 있다. 나아가 문화적으로 관련성 있는 데이터 세트를 개발하는 것은 AI 시스템의 편견을 줄이는 데 필수다. HR 전문가와 AI 개발자는 AI 기반 채용 과정에 사용되는 데이터가 다양한 그룹을 대표하도록 협력해야 한다. 이를 통해 보다 공평한 채용을 기할 수 있다. 마지막으로, 국가는 채용에 AI를 사용하는 규정과 윤리 기준을 만들어야 한다. 조직은 AI 기반 의사 결정 과정에서 투명성과 책임감을 높이는 정책을 구현해야 한다. 이러한 단계를 거치면 HR 전문가와 AI 개발자의 강점을 모두 포괄하는 보다 공정한 채용 시스템을 만들 수 있다.
- IT/바이오
2024-06-11
희귀 뇌전증(간질) 발작 감지하는 새로운 AI 시스템 개발

USC(서던 캘리포니아 대학교) 연구진이 희귀한 형태의 뇌전증(간질)을 포함한 발작 유형을 식별하는 AI 기술을 개발, 조기 치료의 기회를 확대할 수 있게 됐다. 관련 소식을 올린 USC 홈페이지 게시글에 따르면, 미국에서 340만 명 이상, 전 세계적으로는 6500만 명 이상이 뇌전증을 앓고 있는데, 이는 신경계에 영향을 미치고 발작을 일으키는 신경 질환이다. 26명 중 1명은 평생 어느 시점에 뇌전증이 발병하고, 매년 뇌전증 환자 1000명 중 1명은 예상치 못하게 사망한다. 많은 질환과 마찬가지로, 뇌전증 치료도 조기 발견에서 시작된다. 세계보건기구(WHO)는 적절한 진단과 치료를 받으면 뇌전증 환자의 70%가 발작 없이 살 수 있다고 추정한다. 의학계에서는 수년에 걸쳐 전극을 사용해 캡처한 뇌파(EEG) 신호에서 발작을 감지하고 분류하는 기계 학습 기술이 개발돼, 인간이 단독으로 다루기에는 너무 복잡한 상관관계를 찾고 있다. 그러나 이 시스템은 희귀한 형태의 뇌전증 발작을 감지하는 데 어려움을 겪는다. 그 이유는 AI가 패턴을 학습하고 예측하기 위해 데이터에 의존하기 때문이다. 이러한 희귀한 발작의 불충분한 예는 예측 능력을 떨어뜨린다. 이번에 USC 연구진은 뇌 상호 작용을 분석하여 간질을 식별하고, 희귀하고 복잡한 사례의 진단을 개선하는 AI 시스템을 개발했다. 최근 PAKDD(고급 지식 검색 및 데이터 마이닝) 컨퍼런스에서 발표된 이 시스템은 종래에 비해 12% 향상된 성능을 보여주었다. 적은 데이터로 정확한 결과 생성 뇌파 전극의 위치와 그들이 추적 관찰하는 뇌 영역을 포함, 뇌전증 감지에서 AI 시스템이 일반적으로 간과하는 여러 정보 소스를 통합함으로써, AI는 발작이 발생할 가능성이 있는 시기를 보이는 패턴이나 특징을 식별할 수 있다. 또 이 기술은 훈련 데이터 사례가 적은 희귀한 발작 유형에서도 적은 데이터로 정확한 결과를 생성하도록 한다. 연구진인 USC 사이러스 샤하비 교수는 "간단한 경우 AI 시스템은 단순한 이진 분류이기 때문에 발작을 일으켰는 지의 여부를 알 수 있지만, 분류하기 쉽지 않은 다양하고 희귀한 유형의 발작이 있고, 이 경우 기존 기술은 정확도가 낮다"고 지적했다. 어린이들에게 종종 영향을 미치고 갑작스러운 근육 조절 상실을 유발하는 희귀한 형태의 발작인 ‘무긴장 발작’이 대표적인 예다. 이 경우, 새로 개발된 시스템은 뇌 영역의 공간적 관계를 조사하고 운동 피질, 기저 신경절, 소뇌 및 뇌간과 같은 근육 조절에 관여하는 뇌 영역의 우선 순위를 지정해 무긴장 발작을 나타내는 활동 패턴을 식별한다. 연구진의 아라시 하지사피는 "개발된 시스템의 AI 모델에는 희귀한 유형의 발작과 관련된 특징을 나타내는 모든 정보가 수집된다. 따라서 소량의 샘플로도 학습이 가능하다”고 밝혔다. 연구진은 시스템 개발의 목표는 인간 의사를 대체하는 것이 아니라 발견하기 어려운 경우에 의사의 지식을 보충하는 것이라고 말했다. USC의 신경학 교수 폴 톰슨 박사는 이번 시스템 개발이 '신경학계의 게임 체인저'가 될 반가운 돌파구라고 평가했다. "이번 성과는 인간이 식별하기 어려운 패턴을 감지하는 AI를 활용함으로써 임상의가 작업을 더 쉽고 빠르며 안정적으로 수행할 수 있게 해준다"는 것이다. 한편 연구진은 이 기술이 언젠가 스마트폰에 정보를 제공하는 웨어러블 센서에 통합될 것으로 예상했다. 샤하비 교수는 "뇌 발작은 갑자기 발생하므로 이를 조기에 발견하면 실제로 생명을 구할 수 있다"며 "시스템은 뇌파의 불규칙성을 감지하면 미리 경고할 수 있으며, 이는 뇌전증 진단과 치료에 큰 기회를 열어줄 것"이라고 강조했다.
- IT/바이오
2024-06-07
AI 모델, 사람처럼 좋아하는 숫자가 있다…시험 결과 밝혀져

인공지능(AI) 모델은 여러 면에서 사람들을 놀라게 한다. 그중 하나는 이들이 마치 인간처럼 좋아하는 숫자가 있다는 점이라고 테크크런치가 전했다. AI 모델은 그들이 할 수 있는 것뿐만 아니라 할 수 없는 것, 그 이유에 있어서도 항상 사람들을 놀라게 한다. 이러한 행동은 피상적이기도 하지만 시스템을 보여주는 것이다. AI 모델은 마치 인간이 하는 것처럼 무작위 숫자를 선택한다. 그것은 무엇을 의미하는 걸까. 사람들이 무작위로 숫자를 선택할 수는 없는 걸까. 실제로 이것은 우리 인간이 가지고 있는 매우 오래되고 잘 알려진 한계를 보여주는 것이다. 즉, 인간은 무작위성을 지나치게 생각하고 오해하는 경향이 있다. 사람에게 동전 던지기 100번을 예측하라고 지시하고 이를 실제 동전을 100번 뒤집어서 비교해보자. 실제 동전 뒤집기는 직관에 의존하는 것이 아니어서 항상 구별할 수 있다. 예를 들어, 연속적으로 6~7개의 앞면 또는 뒷면이 있는 경우가 많으며, 이는 인간이 예측하는 100개에 포함하는 경우가 거의 없다. 누군가에게 0에서 100 사이의 숫자를 선택하라고 요청할 때도 마찬가지다. 사람들은 1이나 100을 거의 선택하지 않는다. 5의 배수는 드물고, 66과 99처럼 반복되는 숫자도 있다. 선택은 무작위적으로 보이지 않을 수도 있는데, 이는 작고, 크고, 독특한 특성을 구현하기 때문이다. 대신 일반적으로 중간 어딘가에서 7로 끝나는 숫자를 선택하는 경우가 많다. 심리학에는 이런 종류의 예측 가능성에 대한 예가 많다. 하지만 AI가 같은 일을 한다고 해서 이상한 것은 아니다. 그래머너(Gramener)에 있는 일부 엔지니어들이 비공식적이지만 몇 개의 주요 대규모언어모델(LLM) 챗봇에게 0에서 100 사이의 숫자를 무작위로 선택하도록 요청하는 흥미로운 실험을 수행했다. 결과는 무작위가 아니었다. 여러 주요 LLM 챗봇에게 0에서 100 사이의 숫자를 무작위로 선택하도록 요청하는 실험이었다. 그런데 그 결과는 무작위가 아닌 것으로 나타났다. 테스트는 세 가지 LLM 모델을 대상으로 이뤄졌다. 그런데 이들 모두 최종 결정에서 나름대로 가장 좋아하는 숫자를 갖고 있었다. 챗GPT로 생성형 AI 시장 폭발을 일으킨 오픈AI의 GPT-3.5 터보는 47 숫자를 많이 좋아했다. 과거에는 42를 즐겨 선택했다. 이 숫자는 ‘은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서(The Hitchhiker's Guide to the Galaxy)’의 작가 더글러스 아담스(Douglas Adams)가 인생, 우주 및 모든 것에 대한 답으로 유명해진 숫자다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 3 Haiku는 42를 기록했고 구글의 제미나이(Gemini)는 72를 좋아했다. 다른 상황에서의 선택에서도 이들 LLM 모델은 인간과 유사한 편향성을 보여 주었다. 이들 모두 낮은 숫자와 높은 숫자를 피하는 경향이 있었다. 클로드는 87을 넘기거나 27 이하로 내려간 적이 없었다. 숫자가 똑같은 경우는 회피하는 경향이 두드러졌다. 그런데 33, 55, 66은 없었지만 77이 나타났다. 7로 끝나는 숫자를 좋아하는 사람들의 경향과 일치하는 결과로 보인다. 이는 AI가 의인화에 한 단계 더 다가가고 있음을 의미한다는 분석도 나왔다. LLM 모델은 무엇이 무작위인지 아닌지에 관심이 없다. 이들은 무작위성이 무엇인지도 모른다. 다만 훈련 데이터를 보고 '임의의 숫자 선택'과 같은 질문 뒤에 가장 자주 작성된 내용을 반복한다. 더 자주 나타날수록 모델은 이를 반복해 선택하는 것이다. LLM 시스템 교육에서는 의도적이든 아니든 사람들이 하는 방식으로 행동하도록 훈련받는다. 그렇기 때문에 사람과의 유사성(pseudanthropy)을 피하거나 예방하기가 매우 어렵다. 결국 사람과 유사한 선택을 한다는 것이다. 심할 경우 이 모델들은 ‘자신들이 사람이라고 생각한다’고 말할 수도 있다. LLM은 항상 알 필요도 생각할 필요도 없이 사람을 흉내 내고 있다. 병아리콩 샐러드 레시피를 요청하든, 투자 조언을 요청하든, 임의의 숫자를 요청하든 과정은 동일하다. 결국 LLM은 인간이 제작한 콘텐츠를 통해 교육받기 때문에 인간처럼 생각하고 느끼는 것이라는 지적이다.
- IT/바이오
2024-05-30
일론 머스크, 세계 최강 AI 슈퍼컴퓨터 구축…오픈AI·구글 딥마인드·MS 등과 경쟁

일론 머스크(Elon Musk)의 인공지능(AI) 스타트업 xAI가 AI 챗봇 그록(Grok)을 강화하고 AI 기술과 시장을 재정립한다는 목표로 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획이라고 ICT 전문 매체 더 인포메이션 등 외신이 전했다. xAI는 이를 위해 클라우드 인프라 및 엔터프라이즈 소프트웨어 글로벌 공급자인 오라클(Oracle)과 협력한다. 두 업체의 제휴에 따라 오라클은 xAI에 AI 프로젝트 개발을 가속하는 데 필요한 자원과 전문 지식을 제공할 예정이다. 이 슈퍼컴퓨터는 오는 2025년 가을에 완성된다. xAI는 이를 통해 컴퓨팅 부문의 기가팩토리(Gigafactory of Computing)를 건설한다는 방침이다. 기가팩토리는 머스크의 전기자동차 메이커 테슬라의 생산 공장을 지칭한다. xAI는 초기의 펀딩 라운드 성공에 이어 180억 달러의 기업 가치 평가로 60억 달러의 투자를 확보했다. 기가컴퓨터로 제안된 슈퍼컴퓨터는 현재 AI 데이터센터 칩의 업계 표준인 엔비디아(Nvidia)의 H100 그래픽 처리 장치(GPU)의 방대한 조합으로 구성된다. 머스크는 이 슈퍼컴퓨터가 기존의 최대 GPU 조합보다 최소 4배 더 커질 것으로 예상하면서, 이 컴퓨터가 AI 기능을 발전시키는 데 필요한 획기적인 컴퓨팅 성능을 발현할 것이라고 강조했다. 엔비디아의 H100 GPU는 복잡한 AI 작업을 처리하는 탁월한 성능으로 시장에서 가장 인기를 끌고 있는 제품이다. 그러나 폭발적인 수요 증가로 인해 공급량이 제한되고 있어 기업들은 충분한 수량을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 최근 파리에서 열린 ‘비바테크(VivaTech) 2024’ 컨퍼런스에서 머스크는 xAI의 행보에 대해 낙관론을 밝혔다. 그는 2024년 말까지 오픈AI, 마이크로소프트, 구글 딥마인드(DeepMind) 등 AI 업계 선두들과 본격적으로 경쟁할 수 있을 것이라고 자신했다. 머스크는 2025년 말 슈퍼컴퓨터가 본격 가동되면 xAI의 챗봇 그록과 같은 AI 시스템이 다양한 작업에서 인간의 능력을 능가할 수 있을 것이라고 예측하기도 했다. 아직 개발 초기 단계에 있는 그록은 자연스러운 대화에 최적화된 강력한 딥러닝 기반 AI 언어 모델이다. 그록은 자연어 프롬프트를 사용해 수행되는 창의적인 콘텐츠 및 기타 여러 작업을 생성하게 된다. 머스크에 따르면 그록의 후속인 그록2 모델은 대규모 언어 모델 훈련을 위해 약 2만 개의 엔비디아 GPU가 들어갔다. 10만 개의 엔비디아 칩이 들어갈 후속 그록3 차세대 버전이 개발되면 현재의 기능을 크게 능가할 것이라고 머스크는 강조했다. 한편, 머스크는 지난해 여름 xAI를 설립했다. 그는 27일(현지시간) 60억달러(약 8조 1756억원)의 자금 조달을 발표하면서 "이 자금이 스타트업의 첫 번째 제품을 시장에 출시하고 고급 인프라를 구축하며 미래 기술의 연구 개발을 가속화하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다. xAI에 따르면 이번 라운드 자금은 안드레센 호로위츠, 세쿼이아 캐피탈, 사우디아라비아 왕자 알 왈리드 빈 탈랄 등이 투자자로 참여했다. 지난해 미 증권거래위원회(SEC)에 제출한 자료에 다르면 xAI는 최대 10억 달러의 지분 투자를 유치할 계획이며 몇달 전 파이낸셜타임스는 최대 60억달러를 모색하고 있다고 보도했다. AI개발을 지하는 하드웨어는 상당히 비싸며 엔비디아가 곧 출시할 '블랙웰 B200(Blackwell B200)' AI그래픽 카드의 가격은 개당 3만달러(약 4000만원)~4만달러(약 5449만원)에 달한다고 ICT 전문매체 더 버지는 전했다.
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2024-05-28
똑똑한 까마귀…숫자까지 알아보고 큰 소리로 센다고?

까마귀가 창의적이고 지능적인 새라는 사실은 이미 비밀이 아니다. 여러 연구를 통해 까마귀가 대단히 똑똑하다는 결과가 발표됐다. 그런데 이번에 새로 발견된 까마귀의 숫자를 세는 능력은 사람들을 더욱 놀라게 하기에 충분하다고 PHYS, 사이언스얼러트 등이 전했다. 독일 튀빙겐 대학 신경생물학 연구소의 안드레아스 니더 교수와 다이애나 A. 리아오 박사가 주도하고 카타리나 F. 브레히트 박사, 레나 베이트 교수 등이 참가한 연구팀이 행동 실험을 통해 까마귀가 소리를 내 숫자를 셀 수 있다는 사실을 보여주었다. 꿀벌 등 다른 동물이나 곤충이 숫자를 이해하는 능력을 보인 경우는 있지만, 이번 까마귀 실험에서처럼 인간 이외의 다른 종이 구체적인 숫자를 읽을 수 있는 능력을 발휘한 경우는 없었다고 한다. 까마귀에게 숫자로 3이 써진 판을 보여주면 까마귀는 10초 이내에 "깍, 깍, 깍" 하고 세 번을 외친다. 그 다음 그 판으로 다가가 부리로 판을 쫀다. 그렇게 하면 성공으로 간주하는 데, 이를 까마귀가 수행했다는 것이다. 연구팀은 "어떤 목적을 가지고 특정한 숫자를 외치려면 숫자 인식 능력과 발성을 제어하는 정교한 조합이 필요한데 까마귀는 그 조합이 가능한 것으로 보인다"라고 썼다. 보고서는 "이러한 능력이 인간 이외의 동물에 존재하는지 여부는 아직 알려져 있지 않다. 그런데 행동 실험에서 까마귀는 숫자에 반응해 1~4개의 다양한 발성을 정확하게 만들어 낼 수 있음을 보여주었다"고 밝혔다. 큰 소리로 셀 수 있는 능력은 숫자를 이해하는 능력과 다르다. 숫자의 이해뿐만 아니라 의사소통을 목적으로 하는 의도적인 발성 조절도 필요하다. 인간은 말을 사용해 숫자를 세고 전달하는데, 이는 어릴 때부터 배우는 능력이다. 기호 계산의 생물학적 기원은 알려져 있지 않지만 까마귀는 0과 같은 어려운 수치 개념을 이해하는 것으로 알려져 있다. 이에 착안해 연구팀은 세 마리의 캐리온 까마귀(중간 정도 크기의 까마귀 종류)를 대상으로 연구를 수행했다. 까마귀들에게는 1~4까지의 임의의 아라비아 숫자를 보거나 오디오 신호를 듣고 숫자에 해당하는 만큼의 소리를 외치도록 훈련했다. 까마귀들은 필요한 수 만큼 울고 숫자판을 쪼아 작업이 끝났음을 스스로 선언해 마무리해야 했다. 놀랍게도 까마귀 세 마리 모두 신호에 반응해 정확한 수의 소리를 외쳤다. 간헐적으로 오류가 발생했는데 숫자가 너무 많거나 너무 적을 때 발생했다. 숫자 발성은 쪼거나 머리를 움직이는 것보다 훨씬 어렵고 반응 시간이 더욱 길다. 그래서 까마귀가 이 정도의 성취를 보여 준 것은 대단히 인상적이라는 분석이다. 연구팀은 어린 유아가 숫자를 세는 방식과 유사하다고 말했다. 연구팀은 까마귀의 이런 능력은 야생 조류 세계에서 지금까지 알려지지 않았던 의사 소통 채널일 수도 있다고 추정했다. 예를 들어 특정한 숫자나 독특한 외침은 자신들을 위협하는 포식자가 접근하고 있음을 경고할 때 내는 소리일 수 있다는 것이다. 연구진은 논문에서 "우리의 행동 실험 결과는 까마귀가 인간과 동물이 공유하는 비기호 숫자 추정 시스템을 사용해 지시된 수의 발성을 유연하고 의도적으로 생성할 수 있음을 보여준다“라고 썼다. 이 연구는 '사이언스(Science)' 지에 게재됐다.
- IT/바이오
2024-05-27
EU 데이터보호위원회, 오픈AI 가짜정보 생성방지 대응 부족 판단

유럽연합(EU) 데이터보호위원회(EDPB) 테스크포스는 24일(현지시간) 미국 오픈AI가 대화형 인공지능(AI) 챗GPT 서비스제공에서 가짜정보 생성을 막고자 하는 대응이 부족하다라는 견해를 나타냈다. 테스크포스는 오픈AI가 EU 데이터규정을 완전하게 지키고 있지 않다는 점을 그 이유로 설명했다. 이날 로이터통신 등 외신들에 따르면 타스크포스는 웹사이트에 발표한 보고서에서 “투명성 원칙을 준수하기 위해 취해야할 조치는 챗GPT의 출력이 잘못 해석되는 것을 피하기 위해 유익하지만 데이터의 정확성 원칙을 준수하는데에는 충분하지 않다”고 지젖했다. EDPB는 이탈리아당국을 비롯한 규제당국이 챗GPT와 관련한 우려를 나타낸 점을 내세워 지난해 챗GPT에 관한 타스크포스를 구성했다. 데이터의 정확성은 EU의 데이터보호규정중 중요원칙중 하나다. 보고서에는 EU 가맹국의 다양한 조사는 아직 진행중이므로 완전한 결과보고를 제공할 수 없다고 언급했다. 테스크포스는 “시스템의 확률적 특성 때문에 현재 훈련 접근방식은 편향되거나 조작된다든지 한 출력을 생상할 가능성이 있는 모델로 이어질 가능성이 있다”고 설명했다. 이와 함께 “챗GPT가 제공하는 것은 실제 정확성에 관계없이 개인에 관한 정보를 포함해 이용자가 옳다고 받아들일 가능성이 높다”고 덧붙였다. EDPB는 이탈리아와 프랑스 등 개인정보 보호 규정(GDPR) 위반여부를 판단해달라는 요청이 많아지자 지나 4월 테스크포스를 구성해 조사를 벌여왔다. 이에 앞서 지난 1월말 이탈리아의 개인정보 보호 감시 기관(GPDP)은 "오픈AI의 챗GPT가 개인정보보호법을 위반했다"고 밝혔다. 지난해 3월 30일, 대화형AI 챗GPT를 개인 정보 보호 문제로 조사를 시작하면서 챗GPT 사용을 금지했던 GPDP는 조사를 시작한지 10개월 만에 최종 결론으로 챗GPT가 개인정보보호법 위반해 이를 오픈AI에 통보했다.
- IT/바이오
2024-05-25