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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.
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- IT/바이오
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소니 등 대형음반사, 저작권 침해 이유로 음악 생성AI 스타트업 제소
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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.
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엔비디아, 시총 왕좌 올랐지만…브랜드 인지도는 '아직'
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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.
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IMF "AI 발전, 대규모 노동 혼란 및 불평등 심화 초래 우려"
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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.
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일본 도쿄대 개발 휴머노이드 로봇, 자동차 운전 '일단 성공'
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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.
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우주경제 시대 성큼…우주 여행이 인체 건강에 미치는 영향은?
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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.
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4족 로봇개, 달 탐사 임무용 고강도 훈련 진행
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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.
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AI 통한 채용, 인간 선택보다 공평할까?
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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.
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희귀 뇌전증(간질) 발작 감지하는 새로운 AI 시스템 개발
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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.
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AI 모델, 사람처럼 좋아하는 숫자가 있다…시험 결과 밝혀져
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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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일론 머스크, 세계 최강 AI 슈퍼컴퓨터 구축…오픈AI·구글 딥마인드·MS 등과 경쟁
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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.
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똑똑한 까마귀…숫자까지 알아보고 큰 소리로 센다고?
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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.
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EU 데이터보호위원회, 오픈AI 가짜정보 생성방지 대응 부족 판단
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4족 로봇 개 오로라, 야생동물의 비행장 접근 막아
- 개나 여우, 또는 코요테를 연상시키는 4족 로봇이 비행장에서 비행기와 야생동물을 안전하게 보호하기 위해 현장에 투입됐다. ICT 전문 매체 더버지에 따르면 오로라(Aurora)라는 이름의 이 4족 로봇은 야생에서 상위 포식자를 모방해 만들어졌으며, 알래스카의 페어뱅크스 공항에서 항공기와 동물을 보호하는 중요한 작업을 곧 시작할 예정이다. 언론에 자주 오르지는 않지만, 공항에서 비행기와 동물의 충돌은 사소한 문제가 아니다. 2023년 알래스카 인근 공항에서만 92건의 비행기-야생동물 충돌 사고가 FAA(미연방항공청)에 공식 보고됐다. 이는 오로지 알래스카에서만 발생한 사고 건수다. 야생동물을 해치지 않고 충돌을 줄이기 위한 창의적인 아이디어가 속출했음은 물론이다. 그리고 최종적으로 4족 로봇 오로라가 등장했다. 오로라는 래브라도 리트리버 크기의 개를 닮은 머리 없는 로봇이다. 오로라는 바위와 계단을 오를 수 있고 심지어 어설프게나마 춤도 출 수 있다. 이는 움직임을 보여 야생동물을 겁주기 위한 것이다. 오로라는 로봇 전문 업체인 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)가 공급한 것으로, 비행장 활주로에 야생동물, 특히 가을철 철새가 들어오지 못하도록 하기 위한 전략적 배치다. 우습게 보일 수 있지만 이러한 움직임은 여우나 코요테와 같은 포식자의 움직임을 모방한 것이다. 오로라는 여우나 코요테처럼 행동할 수도 있는데, 이는 새와 다른 야생동물에게 공포 반응을 불러일으킬 수 있을 것이라는 기대다. 교통부(DOT)는 오로라가 곰과 같은 더 큰 동물까지 방어하는 역할을 희망하고 있다. 오로라는 공항의 조류 및 야생동물 충돌 문제에 대한 최신 솔루션이다. 또다른 한 가지 제안은 드론을 날려 포도 주스 등 야생동물 억제재를 뿌리자는 방안이 있었지만, 평가 결과 이는 매우 위험한 것으로 분석됐다. 1990년대에는 앵커리지 공항에 돼지 떼를 풀어 새들을 퇴치하는 시도도 있었다. 같은 실험이 2021년 암스테르담 스키폴 공항에서도 반복됐다. 그러나 현재까지는 오로라가 최고의 안전 솔루션이라는 평가다. 오로라의 가격이 약 7만 달러(약 9600만원)에 달함에도 불구하고 로봇이 실제 개보다 더 유용하다는 것이다. 실제 개는 음식, 훈련, 따뜻한 공간 등이 필요하며, 로봇처럼 데이터를 수집하지 못한다. 오로라에는 또한 재미를 불러일으킬 요소도 적지 않다. 춤을 추는 댄서일 수도 있고, 새를 쫓는 로봇의 개념일 수도 있다. 어떤 경우든 오로라가 공항을 사람과 동물 모두에게 좀 더 안전하게 만들 수 있을 것이라는 기대다.
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4족 로봇 개 오로라, 야생동물의 비행장 접근 막아
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엔비디아가 AI 분야 최고 칩제조사인 이유
- 월스트리트에서는 매년 네 차례, 해피 엔비디아 데이(Happy Nvidia Day)라는 이름의 행사가 열린다. 분기마다 발표되는 실적 보고다. 엔비디아는 지난 1분기 매출이 260억 달러로 작년 4분기보다 18%, 전년 동기보다 262% 증가했다며 호실적을 발표했다고 마켓플레이스가 23일(이하 현지시간)보도했다. 이는 엔비디아 주가가 불과 1년도 안 돼 2배 이상 폭등한 데 이어 나온 강력한 결과다. 엔비디아는 대규모 생성형 AI(인공지능) 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 반도체 칩을 공급하는 지배적 사업자이기 때문에 기록한 실적이다. ‘지배적 사업자’라는 용어는 겸손한 표현일 수도 있다. 엔비디아는 전문 AI 칩 시장의 90% 이상을 장악하고 있는 것으로 추정된다. 물론 생성형 AI 칩이라는 한 조각의 파이 시장에 눈독을 들이는 경쟁사업자들은 적지 않다. 엔비디아가 AI 경제에서 슈퍼스타로 가는 길은 행복한 우연에서 시작됐다. 본연의 사업 모델이 AI와 딱 들어 맞았던 것이다. 모두가 알고 있듯이 엔비디아는 그래픽을 처리하기 위한 그래픽처리장치(GPU)를 개발 공급하는 글로벌 전문 회사다. '칩전쟁: 세상에서 가장 중요한 기술을 위한 싸움'의 저자인 크리스 밀러는 "GPU는 과거 오랜 기간 대부분 컴퓨터 게임 용도로 사용됐다“라고 말했다. 그러던 것이 AI 시장이 폭발하면서 빛을 발하기 시작했다는 것. GPU는 여러 계산을 순차적으로 실행하는 것이 아니라, 한 번에 여러 계산을 수행할 수 있다. 그리고 동시에 수행하는 일련의 계산이 AI 시스템을 훈련하고 도입하는 데 유용하다는 것이 밝혀졌다. 기술 연구 및 컨설팅 회사인 퓨처럼 그룹(Futurum Group)의 CEO이자 기술 분석가인 대니얼 뉴먼은 엔비디아의 경영진들이 선행자로서의 우위를 잘 살리고 유지했다고 지적했다. 그는 "엔비디아는 단순히 GPU를 많이 팔자는 비전에 머물지 않고 전 세계 생성형 AI 공장이 되겠다는 비전을 갖고 있다"고 설명했다. 엔비디아는 그 결과 네트워킹 기술에서 소프트웨어에 이르기까지 AI에 맞춘 생태계를 만들어 냈다. 뉴먼은 엔비디아는 기본적으로 AI의 모든 과정을 단축시키고 있다"라고 말했다. 웨드부시 시큐리티(Wedbush Securities)의 기술 분석가인 댄 아이브스는 이것이 경쟁사들이 엔비디아를 따라잡기 어려운 이유라고 분석했다. NBA 스타 르브론 제임스가 유치원생들과 일대일로 경기하는 것과 마찬가지라는 것이다. 하지만 몇몇 경쟁사들도 인상적인 움직임을 보이고 있다. AMD와 인텔은 엔비디아의 칩 성능에 필적할 프로세서를 갖고 있다. 아마존, 마이크로소프트 그리고 알파벳은 그들만의 칩을 만들고 있다. 구글의 최신 제미나이 모델은 자신의 AI 프로세서에 의해 훈련되고 있다. 아이브스는 "앞으로 AI 경쟁은 '왕좌의 게임'이 될 것"이라고 말했다. 그러나 현재는 빅테크 기업들이 여전히 엔비디아의 칩을 사들이기 위해 수십억 달러를 쏟아붓고 있다. 도전은 많지만 엔비디아의 아성은 당분간 쉽게 무너지지 않을 것이라는 분석이다. 한편, AI 붐의 수혜주인 인베디아 주가가 실적 호조에 힘입어 급등하면서 엔비디아의 시가총액이 300조원 가까이 증가했다. 젠슨 황 CEO의 자산도 동반 급증했다. 로이터통신은 23일 시장조사기관 LSEG 자료를 인용, 이날 엔비디아 주가가 9.32% 오른 1037.99 달러로 종가 기준 1천 달러 선을 처음 넘어서면서 시총도 2180억 달러(약 298조7000억원)가량 늘어났다고 전했다. 이날 엔비디아의 시총 증가분은 어도비의 전체 시총과 맞먹는다. 1거래일 기준으로 이러한 시총 증가는 월가 역사상 두 번째 규모로, 첫 번째 역시 엔비디아가 지난 2월 실적 발표 당시 기록한 2770억 달러(약 379조5000억원)였다. 미 증시 시총 규모 3위인 엔비디아의 시총은 이날 2조5530억 달러(약 3497조원)를 기록, 1위 마이크로소프트(MS)의 3조1700억 달러(약 4343조원), 2위 애플의 2조8700억 달러(약 3932조원)를 바짝 추격했다. 엔비디아 주가의 이날 급등은 전날 실적 발표에 따른 것이다. 이에 따라 자산 대부분이 엔비디아 주식인 황 CEO의 순자산은 85억 달러(약 11조6000억원)가량 증가한 913억 달러(약 125조원)가 됐다. 황 CEO는 블룸버그 억만장자 지수에서 미국 유통업체 월마트 창업자 가문의 3명을 제치고 17위를 차지했다.
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엔비디아가 AI 분야 최고 칩제조사인 이유
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중국, 캄보디아와 합동 군사 훈련서 기관총 장착 로봇 전투견 선봬
- 중국군이 캄보디아군과 역대 최대 규모의 군사 훈련을 시작하면서 기관총이 장착된 로봇 전투견을 선보였다. 이와 관련, 미국은 동남아시아 국가에서 중국의 영향력이 커지는 것에 대해 크게 우려하고 있다고 디펜스포스트가 전했다. 캄보디아는 오랫동안 중국의 확고한 동맹국으로서 수십억 달러의 투자를 받아왔다. 그런 가운데 중국은 동남아 지역에서 영향력을 확대하기 위해 태국 만에 증설 작업 중인 캄보디아 해군 기지를 사용할 가능성이 크게 높아지고 있다. 이번 양국 군사 훈련에는 중국군 760명을 포함해 2000명 이상의 병력이 참가하며, 캄퐁츠낭(Kampong Chhnang) 중부 원격 훈련센터와 프레아 시아누크(Preah Sihanouk) 해상에서 진행된다. '골든 드래곤(Golden Dragon)'으로 불리는 15일간의 군사 훈련에는 중국 전함 3척을 포함한 전함 14척, 헬리콥터 2대, 장갑차 및 탱크 69대가 참여하며 실사격, 대테러, 인도주의적 구조 훈련을 벌인다. 전시된 군장비에는 등에 자동 소총(기관총)이 장착된 원격 제어 4족 로봇 ‘로보독(로봇 개)’이 포함되었다. 조련사는 로봇 전투견들을 목줄에 묶어 두었고, 언론인과 고위 간부들에게 사격 기술이 아닌 걷는 능력만을 보여주었다. 훈련을 시작하면서 캄보디아군 총사령관 봉 피센은 테러와의 전쟁에서 양국 군대의 능력을 강화할 것이라고 말했다. 봉 피센은 과거 캄보디아 지도자들의 주장을 반복하면서 캄보디아 영토에 외국 군사 기지를 허용하지 않을 것이라고 주장했다. 그러나 캄보디아가 미국의 자금 지원으로 건설하고 미군 훈련이 실시됐던 캄보디아 항구 도시 시아누크빌 근처의 림 해군 기지 시설을 해체한 후부터 사정은 달라졌다. 중국이 기지 업그레이드 자금을 지원하기 시작했던 것. 기지 확장 작업이 시작된 후 지난해 12월 중국 전함 두 척이 처음으로 림에 정박했다. 그리고 최근 캄보디아 국방부는 림에 정박한 중국 전함이 캄보디아 해군 훈련을 지원하고 골든 드래곤 훈련 준비를 진행했다는 사실을 공식 확인했다. 국방부는 중국 전함이 "중국이 캄보디아를 위해 건설하고 있는 림 해군 기지를 시험하기 위한 것“이며, 중국군이 기지에 주둔할 것이라는 전망에 대해서는 부인했다. 미국 정부는 영유권 분쟁이 진행되고 있는 남중국해 근처 태국만에서 림 기지가 중국에게 중요한 전략적 위치를 제공할 수 있다고 우려했다. 캄보디아 관리들은 림에 새로 건설하는 363m 부두가 항공모함 정박을 위한 시설이라는 사실을 부인한 바 있다. 한편 캄보디아 육군은 2024년 훈련은 역대 최대 규모이며 비용은 중국이 부담할 것이라고 말했다. 첫 번째 골든 드래곤 훈련은 2016년에 있었으며, 캄보디아는 2017년 초 과거 7년 동안 미군과 함께 실시해 왔던 유사한 합동 군사 훈련인 ‘앙코르 센티넬’을 폐지했다. 캄보디아군에 따르면 중국의 세 번째 전함이 군사 훈련을 위한 병력과 물자를 싣고 시아누크빌에 정박했다고 한다. 이번 훈련은 지난 4월 중국 왕이(王毅) 외교부장이 3일간 캄보디아를 방문해 양국 관계를 강화한 데 이어 이뤄졌다. 한편, 중국군이 기관총을 탑재한 4족 로봇개를 선보인 시점은 최근 미국 해병에서 소총을 장착한 인공지능(AI) 로봇개를 테스트하고 있다는 보도와 맞물려 더욱 이목을 끌고 있다. 미국 전쟁 연구 웹사이트 '워존(The War Zone)'은 미국 해병특수작전사령부(MARSOC)가 소총을 장착한 4족보행 로봇 개를 테스트하고 있다고 최근 보도했다 테스트 대상 로봇개 시스템은 필라델피아에 위치한 미국의 군수업체 고스트 로보틱스(Ghost Robotics)가 개발한 것으로, 이 회사는 이미 장거리 소통을 장착한 로봇 개를 선보인 바 있다. 비즈니스 인사이더는 최근 MARSOC는 이 로봇 개에게 공격 능력을 추가하는 것을 평가하는 것으로 보인다고 전했다. 소총이나 기관총을 장착한 로봇개의 등장은 이미 무인항공기(UAE)드론이 맹할약을 펼치고 있는 오늘날 전쟁을 더욱 참혹한 양승으로 몰고갈 것으로 우려된다. 지난 2022년 2월 24일 발발해 2년 4개월째 질질 끌고 있는 러시아-우크라이나 전쟁 뿐만 아니라, 2023년 10월 7일 시작해 8개월 이상 교전을 벌이고 있는 이스라엘-하마스 간의 전쟁에서 드론이 투입돼 가공할만한 파괴력을 과시했다.
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중국, 캄보디아와 합동 군사 훈련서 기관총 장착 로봇 전투견 선봬
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소니뮤직, AI기업에 콘텐츠 무단사용 금지 경고
- 세계적 레코드회사 소니뮤직그룹은 인공지능(AI) 기업과 음성 스트리밍 플랫폼에 대해 명확한 허가없이 자사의 콘텐츠를 사용하지 않도록 경고했다. 이날 로이터통신과 블룸버그통신 등 외신들에 따르면 릴 나스 엑스와 셀린 디온 등 다수의 아티스트를 거느린 소니뮤직은 앨범 커버아트와 메타데이터, 작곡, 가사 등 지적재산이 AI모델의 학습에 사용되는 것을 막기 위해 700여개사에 서한을 보냈다. 이 서한에는 소니뮤직의 콘텐츠를 "AI시스템의 트레이닝, 훈련, 개발, 상품화’의 목적으로 무단사용하는 것은 자사및 아티스트로부터 작품의 컨트롤과 대가를 빼앗는 것"이라고 지적했다. 생성AI 분야에서는 저작권 침해가 큰 문제로 되고 있으며 음악업계는 아티스트의 권리와 자사의 이익을 지키면서 급속하게 변화하는 테크놀로지의 창조적 가능성과도 균형을 맞추려고 안간힘을 쓰고 있다.
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소니뮤직, AI기업에 콘텐츠 무단사용 금지 경고
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챗GPT 등 생성형 AI 기술 이용, 유전자 가위 '크리스퍼' 제작 길 넓힌다
- 이제 생성형 인공지능(AI) 기술을 이용해 컴퓨터 키 하나만 누르면 유전자 편집 도구를 만들 수 있는 길이 열리게 됐다고 네이처가 보도했다. 지금까지는 유전자 가위라고 알려진 크리스퍼(CRISPR) 유전자 편집 시스템을 발견하기 위해 온천, 이탄 습지, 분변, 심지어는 요구르트에 이르기까지 모든 미생물을 탐색해야 했다. 생명공학 스타트업 프로플루언트(Profluent)는 수백만 개의 단백질 서열을 훈련한 생성형 AI 기술(단백질 언어 모델)을 적용해 크리스퍼 유전자 편집 단백질을 설계하는 방법을 발표했다. 캘리포니아 버클리에 소재한 프로플루언트의 알리 마다니 최고경영자(CEO)는 “챗GPT와 같은 생성형 AI 기술을 사용해 크리스퍼와 같은 복잡한 시스템을 설계하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다”고 밝혔다. 이 연구 결과는 생뮬학 온라인 프리프린트 서버 'bioRxiv' 사이트에 실렸다. 게시글에서는 "온전한 기계 학습으로 설계된 단백질에 의한 인간 게놈의 최초의 성공적인 편집"이라고 적고 있다. 크리스퍼 설계를 위한 생성형 AI는 단백질이나 게놈 서열 형태의 방대한 생물학적 데이터를 훈련받는다. 이 '사전 훈련' 단계를 통해 AI 모델은 ‘어떤 아미노산이 함께 결합되는지’ 등 유전자 서열에 대한 지식을 쌓게 된다. 이 정보는 완전히 새로운 단백질 서열 생성과 같은 작업에 적용될 수 있다. 프로플루언트 연구팀은 종전에 자사가 개발한 '프로젠(ProGen)'이라는 단백질 언어 모델을 사용해 새로운 항균 단백질을 개발했다. 그 후 박테리아와 고세균 등 단세포 미생물이 바이러스를 방어하기 위해 사용하는 수백만 개의 다양한 크리스퍼 시스템을 학습시켜 프로젠 차기 버전을 만들었다. 진보한 크리스퍼 시스템을 개발하기 위함이었다. 크리스퍼 유전자 편집 시스템은 단백질뿐만 아니라 표적을 지정하는 RNA 분자로도 구성돼 있기 때문에, 연구팀은 이러한 '가이드 RNA'를 설계하기 위한 또 다른 AI 모델도 개발했다. 연이어 신경망을 사용해 자연에서 발견되는 수십 개의 서로 다른 단백질 계열에 속하는 수백만 개의 새로운 크리스퍼 단백질 서열을 설계했다. AI가 설계한 크리스퍼가 올바른 유전자 편집자라는 사실도 확인됐다. '가이드 RNA'를 인간 세포에 삽입했을 때 의도한 표적을 정확하게 절단했다는 것. 확인 결과 실험실에서 널리 사용되는 크리스퍼-카스9(CRISPR-Cas9)에 속하는 단백질만큼 표적 DNA 서열을 절단하는 데 효율적이었다. 오히려 잘못된 위치에서 절단하는 횟수가 훨씬 적었다. 한편 캘리포니아 스탠포드 대학의 컴퓨터 생물학자 브라이언 히 교수와 캘리포니아 팔로알토에 소재한 Arc연구소가 이끄는 연구팀도 단백질과 RNA 서열을 모두 생성할 수 있는 AI 모델을 개발했다. EVO라고 불리는 이 모델은 박테리아와 고세균의 8만 개 게놈과 기타 미생물 서열(3000억 개의 DNA)에 대해 훈련받았다. EVO가 설계한 일부 크리스퍼-카스9 시스템의 예상 구조는 천연 단백질의 구조와 유사했다. 이 연구 역시 bioRxiv 사이트에 게시됐다. 마다니는 AI가 설계한 유전자 편집 도구가 기존 크리스퍼보다 의료 부문 응용에 더 적합할 수 있다고 기대했다. 프로플루언트는 AI 생성 크리스퍼를 테스트하기 위해 유전자 편집 치료법을 개발하는 회사와의 파트너십도 추진하고 있다. 편집 기술의 정밀도를 높이고 맞춤형 디자인으로 발전시킨다는 계획이다.
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챗GPT 등 생성형 AI 기술 이용, 유전자 가위 '크리스퍼' 제작 길 넓힌다
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테슬라, 중국 데이터 안전검사 통과⋯완전자율주행 청신호
- 중국 당국이 테슬라를 대상으로 한 데이터 안전 검사에서 외자기업 최초로 '적합' 판정을 내렸다. 이에 따라 테슬라의 중국 내 완전자율주행(Full Self-Driving·FSD) 소프트웨어 도입 가능성이 커졌다. 28일(현지시간) 제일재경 등 중국 매체들에 따르면 중국자동차공업협회와 국가컴퓨터네트워크응급기술처리협조센터는 이날 발표한 '자동차 데이터 처리 4항 안전 요구 검사 상황 통지(제1차)'에서 테슬라 상하이 기가팩토리에서 생산된 차종(모델3·모델Y)이 모두 검사를 통과했다고 밝혔다. 중국 당국이 설정한 네 가지 요건은 ▲ 차량 밖 안면 정보 등 익명화 처리 ▲ 운전석 데이터 불수집 ▲ 운전석 데이터 차내 처리 ▲ 개인정보 처리 통지 등이다. 이번 통지에서 검사 통과 판정을 받은 업체는 BYD(비야디)와 리오토(理想), 로터스, 호존(Hozon·合衆), 니오 등이다. 한 업계 인사는 "테슬라가 국가 차량 데이터 안전에 관한 권위 있는 기준과 요구를 통과한 것은 공공기관·공항·고속도로 등에서 테슬라 등 스마트 자동차에 대해 내려진 운행·정차 제한을 전면 해제하는 데 유리하다"고 신랑과학기술에 말했다. 중국 상관신문은 "테슬라가 중국 시장에서 FSD를 추진하는 데 일정한 기반을 놓은 것"이라고 평가하면서 "테슬라 측은 '중국 제조 중심 도시인 상하이를 비롯한 각지에서 사용 제한이 잇따라 취소되고 있다'고 밝혔다"고 보도했다. 테슬라는 FSD 소프트웨어를 4년 전 출시했지만 중국에선 당국의 데이터 규제 때문에 아직 내놓지 않았다. 자율주행 기술에 필요한 알고리즘 훈련을 위해선 중국에서 수집한 데이터를 해외로 이전할 수 있어야 하기 때문이다. 중국 당국의 데이터 반출 승인을 모색해온 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 이달 중순 엑스(X·구 '트위터')에 올라온 질문에 답변하면서 "테슬라가 곧 중국 고객도 FSD를 사용할 수 있도록 할지도 모른다"고 밝히면서 논의가 진행 중임을 시사하기도 했다. 이런 가운데 로이터통신은 소식통을 인용해 머스크 CEO가 이날 FSD 소프트웨어의 중국 내 출시를 논의하기 위해 베이징에서 중국 고위 당국자들을 만나려 한다고 전했다. 관영 중국중앙TV(CCTV)는 그가 이날 오후 중국국제무역촉진위원회(CCPIT) 초청으로 베이징을 방문해 '중국 2인자' 리창 국무원 총리를 만났다고 보도했다. 리 총리는 상하이 기가팩토리가 문을 연 2019년 당시 상하이 당서기로 머스크 CEO와 인연을 맺은 바 있기도 하다. 이날 리 총리는 "테슬라의 중국 내 발전은 중미 경제·무역 협력의 성공적인 사례라 할 만하다"며 "평등 협력과 호혜만이 양국의 근본 이익에 들어맞는다는 방증"이라고 말했다. 그는 "중국의 초대규모 시장은 늘 외자기업을 향해 열렸고 중국은 말로 한 것은 반드시 행한다"며 "시장 진입 확대와 서비스 보장 등을 위해 계속 노력하고 외자기업에 더 좋은 경영 환경을 제공하며 각국 기업이 안심하고 중국에 투자할 수 있게 하겠다"고 약속했다. 머스크 CEO는 "테슬라 상하이 기가팩토리는 테슬라에서 가장 성과 좋은 공장이고 이는 중국 팀의 근면과 지혜 덕분"이라며 "테슬라는 중국과 함께 협력을 심화하고 더 많은 호혜적 성과를 얻을 용의가 있다"고 화답했다고 CCTV는 전했다. 테슬라는 지금까지 중국에서 170만대 이상의 차량을 판매했으며 상하이 공장은 이 회사의 최대 생산 기지다. 머스크의 방문은 최근 개막한 중국 최대 모터쇼인 베이징 모터쇼 기간 이뤄졌다. 테슬라는 올해 베이징 모터쇼에 참가하지 않는다. 테슬라가 여기에 마지막으로 참여한 것은 2021년이다.
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테슬라, 중국 데이터 안전검사 통과⋯완전자율주행 청신호
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인공지능, 기후변화 대처하는 식물 설계에 활용
- 과학자들이 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화에 견딜 수 있는 식물을 설계하고 있다. 인공지능은 과학자들이 기후변화와 싸우고 지구 온도 상승을 억제하기 위해 식물을 개량하는 데 도움을 주고 있다고 웹사이트 피지스(phys. org)와 어스닷컴 등이 전했다. 기후변화 패널(IPCC)은 기후변화와 지구 온도 상승을 제한하기 위해서는 대기 중 이산화탄소를 제거하는 것이 필수적이라고 밝혔다. 미국 캘리포니아 라호야에 위치한 생명과학연구기관 솔크 연구소(Salk Institute) 과학자들은 기후 변화에 대응하기 위해 식물의 뿌리 시스템을 최적화해서 더 많은 이산화탄소를 더 오랜 기간 저장할 수 있는 식물의 자연적인 이산화탄소 흡수 능력 활용에 주목했다. 이 연구소의 '식물 활용 이니셔티브(Harnessing Plants Initiative)' 소속 과학자들은 기후변화 완화 식물을 설계하기 위해 'SLEAP'이라는 첨단 연구 도구를 사용하고 있다. 인공지능 SLEAP, 뿌리 성장 특징 추적 SLEAP은 사용하기 쉬운 인공지능 소프트웨어로서 다양한 뿌리 성장 특징을 추적한다. 솔크의 펠로우인 탈모 페레이라(Talmo Pereira)가 개발한 SLEAP은 당초 실험실에서 동물의 이동을 추적하기 위해 설계됐다. 페레이라는 현재 식물 과학자인 동료 연구원 볼프강 부쉬(Wolfgang Busch) 교수와 협력해 SLEAP을 식물에 적용하고 있다. 최근 '식물 게놈연구(Plant Phenomics)' 저널에 발표된 연구에서 부쉬 박사와 페레이라는 SLEAP을 사용해 식물 뿌리 형태 분석을 위한 새로운 프로토콜을 선보였다. 이 프로토콜은 뿌리가 얼마나 깊고 넓게 자라고, 뿌리 시스템이 얼마나 커지는 등 이전에는 측정하기 어려웠던 기타 물리적 특징을 분석한다. SLEAP을 식물에 적용한 결과 연구원들은 현재까지 가장 광범위한 식물 뿌리 시스템 형태 카탈로그를 구축할 수 있었다. 더욱이, 이러한 물리적 뿌리 시스템 특징을 추적하면 과학자들이 해당 특징과 관련된 유전자를 찾는 데 도움이 되며, 여러 뿌리 특징이 동일한 유전자에 의해 결정되는지 아니면 독립적으로 결정되는지를 판단할 수 있다. 이를 통해 솔크 연구팀은 식물 설계에 가장 유익한 유전자를 결정할 수 있다. 페레이라는 "이번 협업은 솔크 연구소의 과학이 특별하고 영향력 있는 이유를 실제로 보여주는 좋은 예"라고 말했다. 그는 "우리는 단순히 다른 분야의 지식을 '빌려오는' 것이 아니라, 더 큰 성과를 창출하기 위해 서로 동등한 위치에서 연구하고 있다"고 전했다. SLEAP을 사용하기 전에는 식물과 동물 모두의 물리적 특징을 추적하는 데 많은 노동이 필요했으며 이는 과학적 과정을 지연시켰다. 이전에는 연구원들이 식물 이미지를 분석하기 위해서는 이미지에서 식물 부분과 그렇지 않은 부분을 프레임 단위, 부분 단위, 픽셀 단위로 수작업으로 표시해야 했다. 그래야만 이전의 AI 모델을 적용해 이미지를 처리하고 식물 구조에 대한 데이터를 수집할 수 있었다. SLEAP의 독특한 점은 컴퓨터 시각(컴퓨터가 이미지를 이해하는 능력)과 딥 러닝(AI가 인간 뇌처럼 배우고 작업하도록 컴퓨터를 훈련하는 방법)을 모두 활용한다는 점이다. 이러한 조합을 통해 연구원들은 픽셀 단위로 이동하지 않고도 이미지를 처리할 수 있으며, 중간에 노동 집약적인 단계를 건너뛰고 이미지 입력에서 정의된 식물 특징으로 바로 넘어갈 수 있다. 부쉬 연구실의 생물정보학 분석가인 엘리자베스 베리건(Elizabeth Berrigan) 제1 저자는 "우리는 다양한 식물 유형에서 검증된 강력한 프로토콜을 개발했다. 이 프로토콜은 분석 시간과 인적 오류를 줄이고 접근성과 사용 편의성이 크며 실제 SLEAP 소프트웨어를 변경할 필요가 없었다"고 말했다. SLEAP의 기본 기술을 수정하지 않고 연구원들은 슬립 루트(sleap-roots)라는 SLEAP용 다운로드 가능한 도구킷을 개발했다. 슬립 루트는 오픈 소스 소프트웨어로 무료로 사용 가능하다. 슬립 루트를 사용하면 SLEAP는 뿌리 깊이, 질량, 성장 각도와 같은 뿌리 시스템의 생물학적 특성을 처리할 수 있다. 연구팀은 슬립 루트(sleap-roots) 패키지를 다양한 식물에서 테스트했다. 여기에는 대두, 쌀, 카놀라와 같은 농작물뿐만 아니라 모델 식물 종인 아라비도프시스 탈리아나(Arabidopsis thaliana)도 포함된다. 깊은 뿌리 시스템을 만드는 유전자 이해 높여 다양한 식물에서 시험한 결과 이 새로운 SLEAP 기반 방법은 기존 방법보다 1.5배 빠르게 주석을 달고, AI 모델을 10배 빠르게 훈련하고, 새로운 데이터에 대한 식물 구조를 10배 빠르게 예측하며, 모두 동일하거나 더 나은 정확도를 제공했다. 이러한 표형 데이터(예: 식물의 뿌리 시스템이 유난히 깊게 자라는 것)는 대규모 게놈 시퀀싱 노력과 함께 많은 숫자의 작물 품종에서 유전형 데이터를 밝히는 데 사용해 특히 깊은 뿌리 시스템을 만드는 유전자를 이해할 수 있다. 표형과 유전형을 연결하는 이 단계는 솔크 연구소의 목표인 더 많은 이산화탄소를 더 오랫동안 유지하는 식물을 만드는 데 중요하다. 이러한 식물은 더 깊고 더 강력한 뿌리 시스템을 설계해야 한다. 이 정확하고 효율적인 소프트웨어를 구현하면 식물 활용 이니셔티브는 원하는 표형을 표적 유전자에 아주 쉽고 획기적인 속도로 연결할 수 있다. 솔크의 식물 과학 부문 헤스 의장인 부쉬 박사는 "우리는 현재까지 가장 광범위한 식물 뿌리 시스템 형태 카탈로그를 만들 수 있었다. 이는 기후 변화와 싸우는 탄소 포집 식물을 만드는 연구를 실제로 가속화하고 있다"라고 말했다. 부쉬 박사는 "SLEAP은 탈모의 전문적인 소프트웨어 설계 덕분에 적용하고 사용하기 매우 쉬웠으며 앞으로 제 연구실에서 필수적인 도구가 될 것이다"라고 말했다. 페레이라가 SLEAP과 슬립 루트(sleap-roots)를 만들 때 접근성과 재현성을 가장 중요하게 고려했다. 연구원들은 NASA 과학자들과 토론을 시작하여 슬립 루트를 사용해 지구에서 탄소 포집 식물을 안내할 뿐만 아니라 우주에서 식물을 연구하는 데 도움이 되기를 기대한다. 솔크 연구소에서는 이미 SLEAP를 사용해 3D 데이터를 분석하는 새로운 도전에 착수하고 있다. SLEAP 및 슬립루트(sleap-roots)를 개선하고 확장하며 공유하는 노력은 앞으로 수년 동안 계속될 것이다. 솔크 연구소의 식물 활용 이니셔티브에서의 활용은 식물 설계를 가속화하고 연구소가 기후 변화에 대응하는 데 도움이 되고 있다.
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인공지능, 기후변화 대처하는 식물 설계에 활용
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[퓨처 Eyes(33)] 인텔, 인간 뇌 모방 뉴로모픽 컴퓨터 '하라 포인트' 공개
- 미국 반도체 기업 인텔은 인간 뇌의 작동 방식을 본떠 설계 및 구성된 세계 최대 규모의 뉴로모픽 컴퓨터 '하라 포인트(Hala Point)'를 개발했다고 발표했다. '하라 포인트'라고 명명된 이 컴퓨팅 시스템은 차세대 인공지능(AI) 모델을 구축하려는 연구자를 지원하도록 설계됐다. 라이브사이언스에 따르면, 하라 포인트는 1152개의 신규 인공지능 칩 '로이히 2' 프로세서로 구동된다. 인텔 측은 이 혁신적인 시스템이 기존 컴퓨터 시스템 대비 인공지능 작업 속도를 50배 향상시키고 에너지 소비량을 100배 줄일 수 있다고 주장한다. 다만, 이 수치는 아직 동료 검토를 거치지 않은 연구 결과를 기반으로 한 것임을 밝혔다. 22일(현지시간) AI비즈니스 보도에 따르면, 인텔의 새로운 뉴로모픽 컴퓨터는 에너지 사용량을 크게 줄이면서 기존 GPU 대비 최대 50배 더 빠른 성능을 제공한다. '하라 포인트'에는 최대 11억 5000만 개의 인공 뉴런과 14만 544개의 뉴로모픽 처리 코어를 지원하며, 1152개의 로이히 2 프로세서에 분산된 1288억 개의 시냅스를 탑재하고 있다. 이 강력한 하드웨어는 초당 최대 20경 회 연산, 즉 20페타옵스의 처리 성능을 제공하며, 인텔의 초기 뉴로모픽 시스템인 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs) 대비 최대 12배 향상된 성능을 자랑한다. 하라 포인트는 기존 하드웨어 대비 50배 빠른 속도로 동작하면서도 에너지 소비량은 100배 적게 소비한다. 이는 GPU 및 CPU 기반 시스템에서 달성한 성능을 뛰어넘는 놀라운 수치이며, 인공지능 분야의 발전에 획기적인 도약을 선사할 것으로 기대된다. 하지만 뉴로모픽 컴퓨터는 슈퍼컴퓨터와 데이터 처리 방식이 달라 직접적인 비교는 어렵다. 이 혁신적인 시스템은 뉴멕시코주 앨버커키에 위치한 샌디아 국립연구소에 설치되어 장치 물리학, 컴퓨팅 아키텍처, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 과학적 문제 해결에 활용될 예정이다. 기존 컴퓨터와 어떻게 다른가? 뉴로모픽 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 아키텍처부터 근본적으로 차별화된다. 미국 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)의 컴퓨터 과학자 프라사나 데이트 박사는 리서치게이트(ResearchGate)에 올린 글에서 뉴로모픽 컴퓨터가 인공 신경망을 기반으로 구축된다고 설명했다. 기존 컴퓨터는 0과 1로 이루어진 이진 데이터를 처리하는 반면, 뉴로모픽 컴퓨터는 '스파이크 입력'이라는 일련의 불연속적인 전기 신호를 사용한다. 또한, 칩 자체에 메모리와 연산 능력을 통합하여 데이터 이동 거리를 줄이고 병렬 처리를 가능하게 함으로써 전력 소비를 획기적으로 감소시킨다. 인텔은 "하라 포인트가 AI 에이전트, 대규모 언어 모델, 스마트 시티 인프라 관리와 같은 '미래 지능형 응용 분야'에 대한 실시간 연속 학습을 가능하게 할 수 있다"고 밝혔다. 인텔 랩스 뉴로모픽 컴퓨팅 랩(Neuromorphic Computing Lab)의 마이크 데비스(Mike Davies) 소장은 "오늘날 인공지능 모델의 컴퓨팅 비용이 지속 불가능한 속도로 증가하고 있다"고 지적했다. 그는 "현재 인공지능 산업은 확장 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식을 절실히 필요로 한다"고 강조하며, 이에 인텔은 딥 러닝 효율성과 혁신적인 두뇌 영감 학습 및 최적화 기능을 결합한 첨단 뉴로모픽 컴퓨터 '하라 포인트'를 개발했다고 설명했다. 데비스 소장은 "하라 포인트를 통한 연구가 대규모 인공지능 기술의 효율성과 적응성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 현재 하라 포인트는 연구용 프로토타입 단계라 구매는 불가능하다. 하지만 인텔은 이 혁신적인 시스템이 미래 인공지능 제품의 기반이 되고 인공지능으로 인한 컴퓨팅 집약도를 효과적으로 줄이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅, AI혁신 이끌까? 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 인간 뇌의 놀라운 신경 가소성, 즉 경험을 통해 적응하고 변화하는 뇌의 능력을 모방하는 시스템 구축에 초점을 맞춘 첨단 연구 분야이다. 이진 코드를 사용하는 기존 컴퓨팅 시스템과 달리 뉴로모픽 시스템은 인공 뉴런과 시냅스의 복잡한 네트워크를 활용하여 정보를 처리한다. 연구자들은 뉴로모픽 컴퓨팅이 인간 두뇌의 놀라운 학습 능력을 모방하여 시스템의 효율성을 극대화하고 정보 처리 능력을 향상시킬 수 있다고 기대한다. 인공지능 시스템은 이전 경험과 데이터를 활용하여 지속적으로 학습하고 발전할 수 있을 것으로 전망된다. 인텔의 혁신적인 노력 외에도, 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 단순히 증가하는 데이터로 AI 작업을 훈련하는 것이 아니라 메모리에서 학습하도록 가르치는 '뉴로AI(NeuroAI)' 개념을 연구하고 있다. 뉴로모픽 하드웨어 시스템의 또 다른 예로는 IBM의 '노스폴(NorthPole)' 반도체가 있다. 이는 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 모방하지만 단일 칩에 구현된 첨단 시스템이다. 인텔의 뉴로모픽 컴퓨터 시스템은 비디오, 음성, 무선 통신 등 다양한 워크로드를 처리하는 딥 러닝 모델을 크게 강화할 수 있는 잠재력을 지닌다. 인공지능 분야의 게임 체인저인가? 초기 연구 결과에 따르면, 하라 포인트는 인공지능 작업에서 와트당 15조 연산(TOPS/W)이라는 놀라운 에너지 효율성을 달성했다. 대부분의 기존 인공 신경망 처리 장치(NPU)와 다른 인공지능 시스템들이 보여주는 와트당 10 TOPS 이하의 수치를 훨씬 뛰어넘는 성능이다. 뉴로모틱 컴퓨팅은 인공지능 응용 분야에서 특히 유망한 기술로 여겨지고 있다. 로보틱스, 자율주행 차량, 지능형 카메라 시스템, 실시간 의사 결정 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 또 뉴모로틱 칩은 전력 소모가 매우 낮아 배터리 수명이 중요한 모바일 기기나 원격 센서에 적합하다. 그러나 고도의 복잡성과 대규모 통합을 요구하는 뉴로모틱 칩의 설계와 제조는 아직까지 도전 과제로 남아 있다. 또한 이 기술을 기존의 컴퓨팅 시스템과 효울적으로 통합하는 방법도 주요 과제 중 하나다. 뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 아직 초기 개발 단계이지만, 하라 포인트와 유사한 규모의 시스템들은 빠르게 개발되고 있다. 호주 서부 시드니 대학교 국제 뉴로모픽 시스템 연구 센터(ICNS)는 2023년 12월 유사한 시스템을 배치할 계획이라고 발표했다.
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