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2024-11-24 (일)

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미국, 중국에 반도체칩‧AI칩 수출 통제 추가 조치

미국 바이든 행정부는 이르면 10월 초 중국으로의 반도체 장비와 인공지능(AI) 칩에 대한 추가적인 수출 통제 규칙을 발표할 계획으로 알려졌다. 미국 정부 관계자는 이러한 결정은 강대국 간의 관계를 안정화하기 위한 정책이라고 말했다. 연합뉴스는 3일 로이터통신을 인용, 이를 위해 미국은 중국에 이르면 이달 초 대(對) 중국 반도체 장비 등에 대한 수출통제를 업데이트할 수 있다고 중국측에 경고했다고 보도했다. 앞서 상무부는 지난해 10월 7일 미국 기술을 사용한 첨단 반도체 장비나 인공지능 칩 등의 중국 수출을 포괄적으로 제한하는 수출통제를 발표했다. 구체적으로 △ 핀펫(FinFET) 기술 등을 사용한 로직칩(16nm 내지 14nm 이하), △18nm(나노 미터) 이하 D램, △ 128단 이상 낸드플래시를 생산할 수 있는 장비·기술을 중국 기업에 판매할 경우 허가를 받도록 했다. 다만 당시 발표는 잠정 규정이었으며 상무부는 그동안 최종 규정 발표를 준비해왔다. 또 다른 소식통은 "이번 업데이트는 새로운 네덜란드와 일본의 규칙에 따라 미국은 칩 제조 도구에 도구에 대한 액세스를 더욱 제한하고 인공 지능 (AI) 칩에 대한 수출 제한의 일부 허점을 메우려고한다"고 전했다. 미국 관리는 "중화 인민 공화국과의 대화를 바탕으로, 행정부는 약 1년 후에 규칙 업데이트를 예상하고 있다"고 말했다. 해당 관리는 최근 몇 주 동안 미국 관리들이 중국에 정보를 제공했다고 밝혔지만 구체적인 대화 내용은 공개되지 않았다. 바이든 행정부는 중국과의 관계 안정화를 위한 전략의 일환으로 중국에 이 규칙 변경에 대해 미리 경고했다. 이러한 조치는 미국이 지난 2월 중국 스파이 풍선을 격추한 이후 양국 간에 긴장감이 고조된 상황에서 이루어졌다. 바이든 행정부는 지난 8월 지나 러몬도 상무부 장관 등 고위 관리들을 중국에 파견하였으며, 제이크 설리반 국가 안보 보좌관은 9월에 중국 왕이 외교부장과 회담을 진행했다. 지난해 10월 발표된 제한 조치는 첨단 AI 칩 접근을 제한하고, 미국의 고급 칩 제조 도구 수입을 제한함으로써, 미국의 기술이 중국 군대 강화에 이용되는 것을 방지하려 했다. 주미 중국 대사관 류펑위 대변인은 "중국은 미국이 국가 안보 개념을 과도하게 확장하고, 수출 통제 조치를 남용하여 중국 기업을 억압하는 행위에 반대한다"고 강조했다. 전 백악관 관리인 피터 해럴은 바이든 행정부가 중국에 새로운 규칙을 경고했는지에 대한 확신은 없지만, 경고했다면 그것은 행정부의 "전략적 변화"를 의미할 수 있다고 말했다. 재닛 옐런 재무장관 역시 지난 7월 중국 관리들에게 8월에 발표될 미국의 대중국 투자 제한에 대한 정보를 전달했다. 바이든 행정부는 오는 11월 샌프란시스코에서 열리는 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의에 중국 국가주석 시진핑의 참석을 기대하고 있으며, 이는 다가오는 수출 규칙 발표에 영향을 줄 수 있다. 소식통에 따르면, 중국 당국은 시 주석의 참석이 위태로울 수 있어 정상회의 직전에 규칙 발표를 피하려 노력했다고 한다. 10월 초까지 아직 완벽하게 준비되지 않은 이 규칙은 중국과의 관계를 위해 정상회담 종료 후까지 발표를 미룰 가능성이 있는 것으로 전해졌다. 바이든과 시 주석은 지난달 인도에서 열린 G20 회의에 시 주석이 참석하지 않으면서 작년 11월 인도네시아의 발리 섬에서 열린 G20 정상 회담 이후 약 10개월 동안 만나지 않았다. 한편, 미국은 구체적으로 AI 반도체 칩의 수출통제를 더 강화할 것으로 보인다. 예를 들어, 미국 엔비디아는 상무부의 대중국 수출통제에 따라 기존 A100보다 성능을 낮춘 A800을 중국에 수출하고 있는데 이와 같은 저사양 AI 반도체도 금지될 것으로 보인다고 월스트리트저널(WSJ)이 지난 6월 보도했다. 미국 정부가 중국 기업들이 이용하는 클라우드 서비스 임대도 차단하는 방안 역시 고려하고 있다는 보도도 나왔다. 아마존 웹 서비스와 마이크로소프트(MS) 애저 등과 같은 클라우드 서비스를 이용할 경우 미국의 수출통제를 우회해 강력한 컴퓨팅 능력에 접근할 수 있다는 판단에 따른 것으로 알려졌다. 나아가 반도체 장비에 대한 수출 제한 조치도 업데이트될 것으로 보인다고 로이터통신은 보도했다. 미국은 지난해 10월에 수출 통제 조치를 발표한 이후, 반도체 장비 강국인 네덜란드와 일본에도 동참을 촉구하여 성공적으로 이끌어냈다. 일본은 7월부터 첨단 반도체 노광 및 세정 장비를 포함한 23개 품목에 대한 수출 통제 조치를 시행했고, 네덜란드도 수출 규제를 강화했다. 미국의 최신 규정은 이와 같은 변경 사항을 반영할 것으로 예상된다. 한국 정부는 이러한 조치가 한국 기업에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 보고 있다. 이는 한국 기업들이 AI용 반도체 제조에 참여하지 않으며, 반도체 장비의 반입에 대한 유예 조치가 사실상 확정되었기 때문이다.
- 산업
2023-10-03
AI 열풍, '대량 실업' 아닌 새로운 협력의 무대로

최근 오픈AI를 중심으로 세계적인 인공지능(AI) 트렌드가 확산되며, 많은 국민들이 AI에 의한 직업 감소에 대한 우려를 표명하고 있다. 그렇지만 실체는 AI가 일자리의 위협이 아닌, 새로운 협력의 터전과 혁신의 기회로 작용하고 있다. 일본 매체 겐다이(現代) 미디어에 따르면 일본과 미국의 주요 기업들은 AI 도입을 통해 비용 절감과 생산성 향상의 가능성을 긍정적으로 인식하며, AI를 활용한 경쟁력 강화 및 업무 효율화를 추진하고 있다. 이와 관련, 일본의 유력 연구기관 '공인된 일본의 책(Authorized Books of Japan, ABJ)' 소속 이와타 타로 칼럼니스트는 최근 직업 위협에 관한 조사 결과를 바탕으로, AI에 의한 직업 위협이 과장된 관점이라며 현실적인 시각을 제시했다. 특히, 이와타 타로에 따르면 지난 7월 일본 경제지에서 실시한 기업 대상 AI 도입 조사에서 94개 기업 중 AI를 도입하지 않을 계획인 기업은 겨우 1개에 불과했다고 전하며, 이는 AI의 중요성과 적용의 필요성을 확연히 보여준다고 말했다. 기업들이 AI 도입의 목적을 조사한 결과, 다음과 같은 주요 이유들이 나타났다. -근무 시간 단축 (83%): AI의 업무 최적화 및 자동화를 통해 직원들의 근무 시간을 줄이며 업무 효율을 증진시킨다. -매출 증가를 위한 생산성 향상 (67%): AI를 활용한 생산 프로세스의 최적화로 생산성을 상승시키고, 그 결과로 매출을 증대시킨다. -비용 절감, 특히 판관비와 인건비 (63%): AI 도입을 통한 인력 및 관리 비용의 절감으로 전반적인 비용 효율성을 개선하였다. 기업에서 도입한 AI 서비스 일본의 주요 기업들이 업무 효율화를 위해 '마이크로소프트(MS) 365 코파일럿' 도입에 주목하고 있다. 이 솔루션은 MS 오피스와 챗GPT를 결합하여 엑셀, 파워포인트(PPT), 팀스 등에서 데이터 분석부터 협업까지의 업무 생산성을 크게 향상시킬 것으로 보인다. 실제로 AI를 활용하여 주어진 정보로 PPT 제작, 구두 지시에 따른 그래픽 전환, 화상회의 내용의 자동 요약 등 AI 비서가 함께 작업하는 듯한 효과를 기대하고 있다. 그러나, 이런 혁신적인 솔루션에도 비용 문제는 피할 수 없다. 코파일럿의 라이센스 비용은 사원 1인당 연간 360달러(약 5만2000엔, 약 48만 원). 3년간의 라이센스는 1080달러(약 15만6600엔, 약 144만 원)로, 100명의 직원에게 라이센스를 제공하려면 3년 동안 약 3만6000달러(약 520만엔, 약 4800만 원)의 비용이 발생한다. 이는 결코 가볍게 여길 수 있는 금액이 아니다. 따라서 기업들은 라이선스 비용을 효과적으로 활용하기 위한 방안을 모색해야 한다. 어떤 직원에게 이 솔루션의 라이선스를 할당할 것인지, 그 기준과 목표는 무엇인지를 명확히 설정해야만 코파일럿이 기업에게 효율적인 솔루션이 될 수 있다. 직원 역량과 '코파일럿' 활용 연계성 기업들이 '코파일럿' 프로그램을 최대한으로 활용하려면 해당 프로그램의 능력과 한계에 대한 깊은 이해가 필요하다. 그리고 이러한 이해를 바탕으로 그 기능을 활용하는 직원의 역량이 중요하다. 비용 절감과 업무 효율성 극대화를 위해선 직원의 역량 향상이 필수적이다. 또한, 코파일럿을 통한 높은 품질의 결과물을 얻기 위해서는 원 데이터의 질이 좋아야 한다. 그렇기에 원 데이터를 만드는 직원의 역량 향상도 중요하다. 직원 역량에 따른 교육 및 인재 육성 투자는 '코파일럿'의 효과를 최대로 누릴 수 있게 한다. 오픈AI와 협력의 새 시대 일부 미디어는 지속적인 학습과 발전능력을 가진 오픈AI가 직원 대체의 원인이 될 것이라는 비관적인 시각을 강조한다. 실제로, AI의 활용도가 높아지면서 계약서 검토나 소스 코드 작성 같은 특정 업무에서 업무 효율이 크게 증가하였다. 그러나, OpenAI를 활용한 높은 품질의 데이터 분석 결과를 얻기 위해서는 원 데이터의 품질이 좋아야 하는데, 이는 높은 역량을 가진 직원이 만들어내야 한다. 이를 통해 볼 때, 오픈AI는 단순히 인간을 대체하는 도구가 아니라, 인간과의 협력을 통해 업무 혁신과 새로운 일자리 창출의 기회를 제공한다는 것을 알 수 있다. 경영자는 회사의 목표 달성을 위해 AI를 효과적으로 활용하려면 직원들의 역량 강화와 적절한 AI 활용 정책을 수립해야 한다. 그렇지 않으면, 오픈AI의 도입 비용에 비해 실제 업무 효율성은 기대 이하로 나타날 수 있다. 이에 전문가들은 "직원의 역량과 원 데이터의 품질이 오픈AI의 성능에 큰 영향을 미치므로, 'AI에 의한 대량 실업'에 집중하기보다는 직원 역량 강화와 오픈AI와의 원활한 협력을 통해 회사의 목표를 달성하는 것에 중점을 둬야 한다"고 조언했다.
- IT/바이오
2023-09-08
마이크로소프트, AI 탑재 백팩 특허 획득

기술 대기업 마이크로소프트(MS)는 스마트 센서가 탑재된 인공지능(AI) 기반 백팩 디자인에 대한 특허를 취득했다. 미국 기술 전문매체 톰스 하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면 미국 특허청(USPTO)은 지난 5월 출원된 마이크로소프트의 AI 기반 백팩 특허를 최근 승인했다. MS파워유저(MSPowerUser)가 처음 보도한 마이크로소프트의 디지털 비서가 장착된 백팩 특허는 '인공 지능 지원 웨어러블'에 대한 것으로 명시되어 있다. 공개된 AI 탑재 백팩 특허 삽화와 주요 예시 대부분은 독특한 디자인으로 시선을 끌고 있다. MS 스마트 백팩의 주요 디자인 특징으로 암 스트랩(Arm strap)에 여러 개의 센서가 내장됐다. 착용자의 정면을 향하고 있는 이 센서들은 각각 카메라, 마이크, GPS, 나침반 등의 기능을 포함한다. 마이크로소프트는 백팩의 스트랩(strap, 끈)에 햅틱 액추에이터(haptic actuator, 촉각적 피드백을 생성하기 위해 사용하는 장치)뿐만 아니라 LED와 스피커를 추가했다. 스마트 웨어러블에는 일부 실시간 처리가 필요한 것으로 보인다. 따라서 이미지, 텍스트, 음성, 얼굴 및 인지 인식을 제공하기 위해 다양한 인식 모듈이 들어 있다. 백팩에 탑재된 시스템은 AI 스마트 기능을 위해 내장된 처리 능력에 데이터를 공급하는 실시간 모니터뿐만 아니라 기록 장치(온보드 스토리지 사용), 무선 연결, 배터리 전원/충전 등의 기능도 갖추고 있다. 착용자는 위의 모든 감지 및 처리 기능을 갖춘 디지털 백팩을 통해 AI의 향상된 사물 식별과 분석, 주변 기기와의 상호 작용, 상황별 인사이트 확보 등의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 예상된다. 위 그림에서 데이터 플로(Flow) 차트는 백팩과 데이터 피드가 개인용 컴퓨터 및 클라우드 서버와 함께 작동하는 방식을 보여준다. 또 다른 삽화(아래 그림)에서는 디지털 백팩을 메고 돌아다니는 사람이 스키장을 탐색하고 슈퍼마켓 가격을 확인하고 콘서트 티켓 예매를 고려하는 모습을 보여준다. 사용자는 때때로 "헤이 백팩, 이 포스터를 내 캘린더에 추가해 줘"와 같이 음성을 통해 백팩에 내장된 AI와 상호 작용할 수 있다. 또는 스트랩의 센서와 상호 작용해 일부 AI 동작 또는 상황에 맞는 작업을 실행할 수도 있다. 마이크로소프트의 특허는 주로 집 밖에서 디지털 비서의 유용성에 대해 집중한 면모가 돋보인다. PC 프로세서는 이제 전용 AI 가속 하드웨어를 갖추기 시작했으며, 마이크로소프트는 사무실 생산성 및 협업 도구에 AI를 빠르게 통합한 것으로 보인다. 그러나 톰스 하드웨어는 마이크로소프트의 AI 백팩은 개발 과정에서 드러난 시장성 부족이나 기타 단점으로 인해 많은 특허가 취소되었기 때문에 실현되지 않을 수도 있다고 전했다.
- IT/바이오
2023-09-05
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.
- IT/바이오
2023-08-17