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2024-11-22 (금)

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AI가 탄산음료도 개발? 코카콜라 'Y3000' 출시

인공지능(AI) 활용 범위가 하루가 다르게 확장되는 가운데, 이번에는 음료 제조 분야까지 발을 넓혔다. 자동차, 모바일 폰 등 산업 전반에 이어, 콜라 전쟁에 뛰어든 AI는 새로운 맛의 탄산음료를 개발했다. IT 전문매체 엔가젯(Engadget)에 따르면, 전 세계적인 음료기업 코카콜라가 AI와의 협업을 통해 'Y3000'이라는 새로운 제품을 개발해 시장에 선보였다. 코카콜라는 이 제품을 "미래에서 온 탄산음료"라고 소개하며 큰 관심을 모았다. 이 제품은 일반음료 버전과 무설탕 음료 두 가지로 한정 판매될 예정이다. 엔가젯은 코카콜라 Y3000의 미래적인 네이밍에 대해 "상쾌한 음료를 연상시키기 보다는, 영화 '터미네이터' 속 스카이넷과 그 군단을 연상시킨다"는 평을 남겼다. 코카콜라는 실제로 맛이 어떤지 정보를 공개하지 않았지만, 시식단은 라즈베리 슬러시와 비슷한 맛을 낸다고 전했다. 코카콜라는 "연구원들은 '미래의 맛'이라는 개념을 어떻게 맛으로 느끼게 할지 알아보기 위해 향미 선호도와 트렌드를 수집했다"며 "이 데이터를 AI 시스템에 입력해 향미 프로필을 작성했고, 결국 새로운 탄산수가 탄생했다"며 제작 과정을 설명했다. 이번에 코카콜라는 비밀스런 침투(Secret Invasion) 효과를 극대화시키기 위해 AI에게 작업을 맡겼다. 신제품 코카콜라의 캔 디자인은 해변 분위기와 네온 보라색의 조화를 이루고 있다. 이는 마치 달리(Dall-E 오픈AI가 개발한 자연어 서술로부터 이미지를 생성하는 기계 학습 모델)나 미드저니(Midjourney 인공지능 기술을 활용해 그림을 그려주는 서비스)와 같은 이미지 생성 플랫폼을 연상시킨다. 이 밖에도 코카콜라는 올해 하반기에 'Y3000'을 주제로 한 의류 컬렉션을 출시하기 위해 글로벌 명품 스트리트웨어 브랜드 앰부쉬(Ambush)와 손을 잡았다. 지난 2023년 2월 코카콜라는 챗GPT, 달리(DALL·E), 코덱스(Codex) 등 오픈AI의 활용을 위해 경영 컨설팅 회사인 베인앤컴퍼니(Bain & Co.)와 파트너십을 체결한 것으로 알려졌다.
- 생활경제
2023-09-16
[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다

미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.
- 포커스온
2023-09-14
AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'

오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
- IT/바이오
2023-09-11
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
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
바이두 '어니 봇', 중국 애플 앱스토어 1위 등극

중국 기술 대기업 바이두의 생성형 AI 어니 봇(Ernie bot)이 중국 애플 앱스토어에서 다운로드 1위에 올랐다. 바이두는 지난 8월 31일 챗GPT(ChatGPT)와 유사한 생성형 AI 서비스 어니 봇을 대중에게 공식 공개했다. 사우스차이나모닝포스트에 따르면 이날 바이두의 어니봇 모바일 앱은 공식 출시 첫날 애플의 중국 iOS 스토어를 포함한 여러 사이트에서 다운로드 1위를 차지하며 빠르게 채택됐다. 어니 봇은 출시 당일 앞서 시범 당시 문제가 있었던 일부 질문을 포함해 사용자들로부터 3300만 개의 질문에 답했다. 바이두는 지난 3월 16일 어니봇을 시범 출시했다. 베이징에 본사를 둔 앱 인텔리전스 서비스 치마이(Qimai.cn)에 따르면, 바이두의 AI 봇은 공개 첫날 31만3610건의 다운로드를 기록하며 애플의 중국 iOS 스토어에서 가장 인기 있는 앱으로 선정됐다. 또한 생성형 AI 서비스에 열광하는 현지 사용자들 덕분에 출시 첫날 총 240만 건의 다운로드를 기록하며 치마이가 추적한 8개의 주요 현지 안드로이드 앱 스토어 중 절반을 차지했다. 치마이의 웨이보 계정에 게시된 게시물에 따르면 얼리어답터들은 어니 봇이 공개된 후 첫 24시간 동안 3342만 개 이상의 질문을 쏟아냈다. 그러나 챗봇과 대화한 온라인 스크린샷과 포스트의 테스트에 따르면 어니 봇은 일부 질문에 응답하지 못했고, 어떤 경우에는 공정한 답변을 제공하지 못했다. 이날 제기된 질문 중에는 바이두, 알리바바 그룹 홀딩스, 텐센트 홀딩스의 창립자 중 각각 로빈 리, 잭 마, 포니 마 중 누가 '자본가'인지 묻는 것이었는데, 이는 오늘날 사회주의 중국에서 부정적인 의미를 담고 있는 단어다. 어니 봇은 알리바바와 텐센트의 창업자들이 모두 초창기에 외국 자본을 유치하고 중국 본토 밖에서 회사를 상장했음에도 불구하고 리는 답변에서 제외했다. 한편, 중국 정부는 생성형 AI 기술에 대한 포괄적인 규정을 제정한 지 2주 만인 8월 마지막 날에 첫 번째 생성형 인공지능(AI) 서비스 출시를 승인, 중국의 챗GPT 지망생들에 대한 빗장을 풀었다. 지난 8월 15일, 중국의 인공지능 서비스 관리를 위한 '임시 규정'이 발효됐다. 승인된 서비스에는 어니 봇을 비롯해 AI 전문업체 센스타임(SenseTime), 소고우 창업자 왕샤오촨의 신규 벤처 바이촨(Baichuan), 국영 지푸 AI(Zhipu AI) 등이 포함된다.
- IT/바이오
2023-09-05
반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로

인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
- IT/바이오
2023-09-04
네이버, 생성형 AI '하이퍼클로바X' 공개…11월 검색엔진에 통합

한국판 생성형 인공지능(AI)이 드디어 베일을 벗었다. 한국 대표 인터넷 대기업 네이버가 최근 생성형 AI '하이퍼클로바 X(HyperCLOVA X)'를 공개하며 세계 AI 경쟁 무대에 데뷔했다. 네이버의 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)은 챗GPT와 유사한 인공지능 챗봇인 '클로바 X'와 마이크로소프트 빙(Bing)에 해당하는 생성형 AI 기반 검색 엔진인 '큐(Cue)'등의 서비스를 제공한다. 세계는 현재 생성형 AI 분야에서의 경쟁이 가열되고 있다. 네이버의 생성형 AI 출시는 다른 글로벌 기업들의 AI 강화 움직임에 발맞춰 이루어진 것이다. 오픈AI는 마이크로소프트의 지원을 받으며 이 경쟁을 선도하고 있다. 구글은 '바드'라는 AI 챗봇을 출시하고 미국 인공지능 스타트업 '앤트로픽'(Anthropic)에 투자하는 한편, 중국의 바이두는 '어니봇'을 선보였다. 메타와 아마존 같은 기업들 또한 자신들만의 AI 챗봇을 곧 선보일 계획이다. 미국이 생성형 AI 분야를 선도하는 가운데, 네이버의 한국판 생성형 AI 출시는 국내외에서 높은 관심을 받고 있다. 해외 IT 전문 매체 테크크런치 보도에 따르면, 네이버 클라우드에서 출시한 '하이퍼클로바 X'는 지난 8월 24일부터 한국어와 영어로 베타 서비스를 시작했다. 그리고 '큐'는 9월의 베타 테스트를 마치고 11월에는 네이버의 기존 검색 엔진과 통합될 계획이다. 네이버 측은 "하이퍼클로바 X는 크리에이터와 기업 고객 모두가 사용 가능하다"라며, 이는 2021년에 출시된 한국어 LLM 하이퍼클로바의 업그레이드 버전이라고 설명했다. 또한, 하이퍼클로바는 2400억 개 이상의 파라미터를 가지고 있음을 공개했지만, 하이퍼클로바 X에 얼마나 많은 파라미터가 학습되었는지는 구체적으로 공개하지 않았다. 네이버 최수연 대표는 주주에게 보낸 서한에서 "회사는 AI 전문가 500명을 보유하고 있으며, 1000억 개 이상의 파라미터로 구성된 대규모 언어 모델을 독자적으로 개발한 전 세계 5개 기업 중 하나"라고 밝혔다. 네이버 클라우드의 기술 및 하이퍼스케일 AI 책임자인 성낙호 총괄은 "네이버 클라우드는 텍스트부터 이미지, 동영상, 오디오에 이르기까지 다양한 데이터를 분석하고 생성하는 다중 모드 언어 모델의 개발을 진행 중"이라고 밝혔다. 즉, 클로바 X는 텍스트, 이미지, 음성 등의 다양한 데이터 형태를 통합해 학습함으로써 기존 언어 모델보다 더 깊은 정보 인식과 풍부한 정보 제공이 가능하다. 네이버는 한국, 일본, 동남아시아뿐만 아니라 중동, 스페인, 멕시코와 같은 비영어권 국가와 정치적으로 민감한 지역에서도 맞춤형 AI 애플리케이션을 제공하려고 한다. 이를 통해 경쟁사들이 아직 진출하지 않은 지역에 주목하고 있다는 점을 강조했다. 네이버의 최수연 대표는 컨퍼런스에서 11월에 60만 대의 서버로 구축된 'GAK 세종'이라는 두 번째 데이터 센터를 한국에서 오픈할 예정이라고 밝혔다. 네이버는 지난해 12월부터 삼성과 함께 하이퍼스케일 AI를 위한 AI 칩 개발에 착수했고, 삼성 또한 곧 기업용 생성형 AI를 출시할 계획이다. 네이버는 판매자, 창작자, 광고주를 포함한 파트너들을 위한 AI 기술 도구를 선보일 예정이다. '클로바 for Writing'이라는 글쓰기 도구와 '클로바 for AD'라는 광고 상품을 통해 다양한 네이버 서비스에 생성형 AI를 신속하게 통합할 계획이다. 또한 네이버 클라우드는 AI 기반의 B2B 상품을 출시하며, '뉴로클라우드'라는 완전 관리형 하이브리드 클라우드 서비스와 '클로바 스튜디오'라는 AI 개발 도구로 고객 기업들의 자체 생성형 AI 구축을 지원할 방침이다. 전문가들은 네이버의 강점이 다양한 서비스와 파트너들이 연계되어 성장을 이끌어내며, 그 결과로 플랫폼의 발전이 이루어지는 '위닝 루프' 구조에 있다고 지적하며, "하이퍼클로바X가 이 과정을 가속화시킬 것"이라고 전망했다.
- IT/바이오
2023-09-01
[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술

포커스온경제는 창간을 맞이하여 '퓨처 아이즈(Future Eyes)'를 통해 지금까지 경험하지 못한 혁신 기술이 어떻게 새로운 세상을 창조하는지 탐색한다. 애플의 아이폰은 휴대폰 산업의 판도를 바꾸었으며, 오픈AI의 챗GPT는 AI의 유행을 일으키며 우리의 일상과 기업 환경에 변화를 가져왔다. 메타버스부터 플라잉카, 휴머노이드 로봇, 양자 컴퓨팅, 핵 융합에 이르기까지, 이 시리즈는 혁신적인 기술과 그것이 우리 생활에 미치는 영향을 짚어본다. [편집자 주] 오픈AI에서 출시한 생성형AI의 일종인 챗GPT는 지난해 11월까지 존재하지 않았다. 2009년 출시된 블록체인 기술을 바탕으로 하는 가상화폐 비트코인은 불과 14년 만에 전통 금융 기관이 인정하는 투자 자산으로 자리잡았다. 가상 현실(VR) 기반의 메타버스, 하늘을 나는 자동차(플라잉 카), 그리고 디지털 휴먼과 같은 혁신적인 기술들이 현실 세계로 빠르게 진출하며 사람들의 일상을 바꾸기 시작했다. 플라잉 카와 디지털 휴먼은 공통점이 거의 없어 보이지만, 이들은 미래를 예측하며 세상에 큰 변화를 가져올 기술 혁신으로 평가받고 있다. 미래를 전망하는 전문 매체 '가트너'는 2023년에서 2028년에 이르는 5년 사이에 주목해야 할 기술 혁신 7가지를 발표해 관심을 모으고 있다. 1. 메타버스 메타버스는 가상 또는 초월을 의미하는 '메타(meta)'와 '유니버스(universe)'의 합성어로, 현실과 연동된 가상의 세계를 가리킨다. 컴퓨터 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등의 첨단 기술로 구현된다. 메타버스는 현재 업무 환경을 재구성하고 있다. 이 디지털 세계는 사용자에게 몰입감 있는 경험을 제공하며, 재무모델부터 구매 및 판매, 조직의 운영 방식, 협업의 형태에 이르기까지 비즈니스의 다양한 영역에 변화를 가져오고 있다. 그러나 VR 기술이 미디어부터 업무 협업에 이르는 현실의 다양한 분야에 도전하면서 일부에서는 그 혁신적인 가능성에 대한 우려의 목소리도 높아지고 있다. IT 서비스 업체들은 이러한 VR의 잠재력을 실현하고 최대한 활용하기 위해, 고객들이 새로운 VR 환경에서의 업무 프로세스와 시스템을 재구성하고 최적화할 수 있도록 지원하는 다양한 컨설팅과 개발 제품을 선보이며 경쟁력을 강화하고 있다. 2. 플라잉 카, 곧 실현될 '미래의 교통수단' 영화에서나 볼 법했던 하늘을 나는 자동차 즉 플라잉 카가 현실로 다가오고 있다. 다양한 스타트업은 물론 대형 교통 관련 기관에서 이를 위한 연구와 시제품 개발에 속도를 내고 있다. 플라잉 카의 등장은 저고도 영공의 지형을 근본적으로 바꿀 전망이다. 이로 인해 지상 도로의 혼잡이 줄어들 것이며, 새로운 교통 패러다임이 형성될 것으로 예상된다. 플라잉 카가 가져올 간접적인 변화로는 △복잡해질 항공로에 따른 항공 교통 관제 시스템의 변화 △수직 도로가 도입될 도시 구조 △출퇴근 시간의 단축으로 교외 지역이 더 넓게 확장될 가능성 등이 대두되고 있다. 하지만 이런 혁신적인 변화를 위해서는 상당한 기술적 투자와 연구가 필요하다는 의견도 있다. 3. 디지털 휴먼, '가상과 현실의 경계' 허물다 '디지털 휴먼'이란 말 그대로 디지털로 재현된 인간의 모습과 행동을 의미한다. 이는 3D 가상 인간으로, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 결합으로 탄생했다. 최근 디지털 휴먼 기술은 기하급수적으로 발전하며 실제 인간과 더욱 닮아가고 있다. 사용자와의 상호작용이 간편하게 이루어지며, 다양한 서비스 문제 해결부터 즉각적인 고객 서비스 제공에 이르기까지 그 활용범위가 넓어지고 있다. 특히, 자연어 처리와 로봇 프로세스 자동화 도구와의 통합으로 디지털 휴먼은 더욱더 강력한 존재감을 발휘할 전망이다. 디지털 휴먼의 활용 가능성은 의사와의 상담, 세무사와의 면담, 뉴스 시청, 연례 업무 평가 등 일상에서 인간 간의 상호작용이 이루어지는 거의 모든 분야에서 그 잠재력을 발휘할 수 있을 것으로 전망된다. 4. 블록체인 기반 '분산형 자율 조직(DAO)' 블록체인은 암호화폐의 기술적 기반일 뿐만 아니라 다양한 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 부상했다. 특히 이 중심에서 '분산형 자율 조직(DAO)'이 주목받고 있다. 블록체인이란, 데이터를 '블록'이라는 작은 단위로 나누고 이를 전체 네트워크에 참여하는 사용자들과 공유하는 기술을 의미한다. 이로 인해 데이터 조작이 어렵게 되어 투명하고 안전한 거래 기록이 가능하다. 그 가능성은 암호화폐뿐만 아니라 음악, 보험, 정부, 게임 등 광범위한 영역으로 확장되고 있다. DAO는 블록체인 위에서 운영되는 디지털 조직이다. 기존의 인적 관리가 필요 없이 다른 DAO, 디지털 에이전트, 심지어 기업과도 자동으로 상호 작용을 이어간다. DAO는 게임, 투자, 수집, 소셜 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 특히 근로자들에게 오픈소스 스타일의 창작 활동으로 수익 창출의 새로운 기회를 제공한다. 이는 기존의 비즈니스 방식과 커뮤니케이션 구조에 변화를 가져올 것으로 보인다. 이러한 DAO의 접근방식은 고객의 다양한 요구에 빠르게 대응하려는 기업과 조직에게 큰 매력으로 작용하고 있다. 5. 무선충전 전기 자동차 전기 자동차(EV)는 최근 몇 년 동안 엄청난 속도로 성장해 전 세계 신차 판매량의 약 4.6%를 차지하고 있다. 하지만 충전 시설의 부족은 여전히 전기차 보급의 큰 장벽이다. 무선 충전 기술은 전기차가 도로에 설치된 코일이나 충전 상태가 좋은 다른 차량으로부터 전력을 공유받아 이동 중에도 충전할 수 있게 해준다. 이는 전기차의 운행 거리를 늘리고, 배터리 용량을 줄여 차량의 중량과 비용을 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 무선 충전 기술을 보급하기 위해서는 '스마트' 도로와 자동차 소프트웨어의 개선이 필요하다. 도로에는 전력을 공급하고 관리할 수 있는 코일과 센서가 설치되어야 하며, 자동차에는 무선 충전을 인식하고 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재되어야 한다. 6. 컴퓨팅 분야에서 실리콘 대체하는 그래핀(Graphene) 그래핀은 탄소 원자가 벌집 모양의 2차원 구조를 이룬 나노 소재로, 열과 전기를 매우 효율적으로 전도한다. 그래핀은 컴퓨팅 및 전자 기술을 향상시키기 위한 소재로서 많은 장점을 가지고 있다. 그래핀은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재보다 저렴하고 성능이 뛰어나며, 무어의 법칙을 따르는 고밀도 집적 회로의 발전을 이끌 수 있다. 그래핀은 이미 투명전극과 에너지 저장소재 등의 분야에서 상용화 단계에 접어들었으며, 앞으로도 다양한 응용 분야에서 활용될 가능성이 높다. 이에 IT 및 비즈니스 컨설팅 회사의 총괄 관리자는 그래핀이 반도체 기술에 미칠 영향을 파악해야 한다. 또한 고객이 공급업체의 최신 기술을 평가하고 활용할 수 있도록 지원하는 것도 중요하다. 7. 일회용 기술로 교환 가능한 IT IT 분야에서는 컴포저블(composable)과 디스포저블(disposable)이라는 개념이 빠르게 부상하고 있다. 이는 기술 혁신을 가속화하고 사용자 수요를 충족하기 위해 기술을 서로 교체하거나 폐기할 수 있도록 하는 방식이다. 일회용 기술은 모든 기술에 영향을 미치지만, 특히 소비자나 고객의 요구에 따라 변화하는 기술에 적용될 수 있다. 일회용 기술은 제품과 서비스를 장기적으로 판매하고자 하는 모든 기술 공급업체에게도 영향을 준다. 복잡한 기술을 위한 비즈니스 모델이나 유지보수 비용 등이 변화할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 일회용 원심분리기는 바이오의약품 제조 과정에서 교차 오염을 예방하고, 에너지 사용을 줄이고, 공정 유연성을 갖출 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 이러한 일회용 원심분리기를 공급하는 업체는 장비의 설계, 제작, 배송, 폐기 등의 과정에서 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 할 수 있다. 가트너는 미래의 가장 큰 디지털 혁신 중 일부는 오늘날에는 멀게만 느껴지거나 터무니없어 보이는 기술에서 비롯될 가능성이 높다고 전망했다. 벤 프링 가트너 부사장 겸 애널리스트는 "지각 변동은 하루 아침에 일어나지 않는다"면서 "초기 단계에서 혁신을 무시하면 일반적으로 혁신의 개발 주기 후반에 진입 비용이 더 많이 들기 때문에 전략적, 재정적, 존재론적으로 더 많은 비용이 든다"고 말했다.
- 포커스온
2023-09-01
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
홍채 스캔 '월드코인', 영국·독일 등 조사 직면...문제점은 무엇?

오픈AI 샘 알트먼 최고경영자(CEO)가 지난 7월 24일 출시한 홍채 스캔 암호화폐 프로젝트 '월드코인'이 개인 정보 보호 문제로 영국 , 독일, 프랑스 등 세계 각국 규제 기관의 조사에 직면했다. 월드코인은 알트먼이 독일 출신 알렉스 블라니아와 2019년 공동 창립한 블록체인 프로젝트다. 범용인공지능 시대에 인간의 일자리가 줄어들면 보편적 기본소득(UBI)을 보장해야 한다는 비전을 가지고 시작했다. 홍채 인식을 통해 인간임을 증명하면 디지털 신분증명인 월드ID가 발급되고, 매주 월드코인 1개가 지급되는 구조다. 영국과 프랑스 독일 등 선진국 규제 기관은 지난 7월 월드코인이 출시 직후 데이터 수집에서 홍채 스캔을 통해 사용자에게 암호화폐를 지급하는 방식에 주목해 월드코인을 조사하겠다고 발표했다. 홍채 스캔 '월드코인' 프로젝트란? 월드코인 프로젝트의 핵심 서비스는 실제 인간만이 가질 수 있는 계정인 '월드 ID'다. 신원을 확인하고 월드 ID를 발급받기 위해 고객은 볼링공 크기의 은색 공인 '오브(orb)'를 사용해 직접 홍채 스캔을 신청해야 한다. 오브의 홍채 스캔을 통해 실제 사람임을 확인하면 월드 ID가 생성된다. 일부 국가에서는 망막 스캔을 제공하면 새로운 '신원 및 금융 네트워크'를 구축하기 위한 계획의 일환으로 월드코인에서 만든 자체 암호화폐 WLD를 무료로 제공하기도 한다. 이 프로젝트는 시범 테스트에서 이미 2백만 명의 사용자를 확보했으며, 지난 7월 말 출시와 함께 20개국 35개 도시에서 홍채 스캔을 위해 오브 운영을 확대하고 있다. 월드코인 측은 인간과 매우 유사한 언어를 구사하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 챗봇의 시대에는 월드 ID가 필요할 것이라고 주장했다. 알트먼은 월드코인이 생성형 AI로 인해 경제가 어떻게 재편될 것인지에 대한 해답을 제시할 수 있을 것이라고 말했다. 그는 월드코인 출시 직후 트위터 통해 "(월드코인 프로젝트의) 목표는 인간성 증명(proof of personhood, PoP)을 통해 글로벌 금융 및 신분증명 네트워크를 만드는 것"이라고 밝혔다. 또 "이런 일은 AI 시대에 특히 중요하며, 월드코인이 미래 AI 시스템의 접근권한, 혜택, 거버넌스에 대한 논의에 기여하길 바란다"고 말했다. '망막 스캔'으로 개인정보 노출...사기 악용 우려 그러나 월드코인의 홍채 스캔 방식은 개인 정보 유출과 사기 위험에 노출될 수 있다는 비판을 받고 있다. 영국, 독일, 프랑스 등 여러 국가의 데이터 규제 기관은 월드코인의 개인 데이터 수집 방식을 조사하겠다고 나섰다. 이더리움 공동 창시자 비탈릭 부테린도 월드코인의 인증 시스템이 개인 정보 보호와 보안 등 여러 문제점을 가지고 있다고 지적했다. 월드코인 측은 홍채 스캔 과정에서 사용자의 개인 정보를 저장하지 않으며, 오브는 단지 실제 사람임을 확인하는 역할만 한다고 주장했다. 또한 월드 ID는 온라인에서 실제 사람과 AI 봇을 구분하는 데 도움이 될 것이라고 말했다. 그럼에도 영국의 데이터 규제 당국인 정보위원회는 월드코인 출시 다음날 개인 데이터 수집이 의심스럽다면서 홍채 스캔 프로젝트를 조사하겠다고 밝혔다. 프랑스와 독일, 심지어 아프리카 국가인 케냐도 월드코인의 홍채 스캔에 대해 우려를 제기했다. 암호화폐 이더리움 공동 창시자 비탈릭 부테린(Vitalik Buterin) 또한 지난 7월 25일 새로 출시된 월드코인의 인증 시스템인 '인간성 증명(PoP)' 방식에 대해 우려를 표명했다. 부테린은 "월드코인의 인증 시스템은 접근성, 개인 정보 보호, 보안 및 중앙 집중화와 관련된 문제에 직면해 있다"고 지적했다. 부테린에 따르면 맞춤형 생체 인식 장치는 모든 개인이 접근할 수 없으며 동일한 장치의 적절한 구성을 보장하지 않는다. 그는 다른 사람이 월드 아이디 소지자의 홍채를 스캔하면 사기 가능성이 높아진다고 우려를 표명했다. 또 전화 해킹 우려가 있고 사이버 공격의 가능성을 제기했다. 반면 월드코인은 인증 과정에서 사용자의 개인 정보를 저장하지 않으며, 홍채 스캔은 단지 사용자가 봇이 아닌 사람인지 확인해 사기 행위를 방지하는 것이 목적이라고 주장했다. 프랑스 국가정보자유위원회(BayLDA)에서도 월드코인의 홍채 스캔 데이터 수집 방식에 대해 "의심스럽다"고 밝혔다. 독일 바이에른 주 데이터 보호 감독청(BayLDA) 또한 홍채를 스캔하는 인간 신원 확인 프로젝트인 월드코인에 대해 조사 중이다. 로이터에 따르면 독일의 데이터 감시 기관은 민감한 생체 인식 데이터의 대규모 처리에 대한 우려 때문에 작년 말부터 샘 알트먼의 월드코인 프로젝트를 조사해 왔다. 마이클 윌 BayLDA 청장은 "망막 스캔 데이터 기술이 금융 정보 전송에 사용하기에 적합하지 않다"며 "월드코인 사용자들에게 잠재적인 위험을 초래할 수 있다"고 지적했다. 선진국 외에 암호화폐 거래가 활발한 아프리카 국가인 케냐도 지난 2일 공공 안전에 대한 잠재적 위험을 이유로 월드코인의 현지 활동을 중단시켰다. 키투레 킨디키 케냐 내무부 장관은 성명에서 "관련 보안, 금융 서비스 및 데이터 보호 기관이 앞서 언급한 활동의 진위 여부와 적법성을 확인하기 위해 문의와 조사를 시작했다"고 말했다. 케냐 통신청과 데이터 보호 위원회는 월드코인의 운영에 대한 예비 검토 결과, 금전적 보상에 대한 대가로 소비자 동의를 얻는 것이 유인 행위에 해당한다고 밝혔다. 킨디키 장관은 정부가 월드코인의 활동에 대해 우려하고 있으며, 정부 기관은 월드코인이 수집한 데이터를 어떻게 사용할 것인지 조사할 것이라고 말했다. 그는 자세한 설명 없이 월드코인의 활동에 관여하는 모든 사람에 대해 조치가 취해질 것이라고 덧붙였다. 현지 언론은 2일 현재 35만 명 이상의 케냐인이 약 7000 케냐 실링(49달러) 상당의 무료 암호화폐 토큰을 받고 월드코인에 가입했다고 보도했다. 케이맨 제도에 본사를 둔 월드코인 재단은 케냐 및 기타 국가에서 시행 중인 개인정보 보호 조치에 대한 이해를 높이기 위해 당국과 협력할 것이라고 밝혔다. 월드코인 재단은 성명에서 "월드코인은 글로벌 디지털 경제에 포용적이고, 개인정보를 보호하며, 탈중앙화된 진입로를 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 현지 규제 당국 및 기타 이해관계자와 긴밀히 협력하면서 케냐에서 서비스를 재개하기를 고대하고 있다"고 말했다. 월드코인의 암호화폐 WLD 코인 가격은? 한편, 월드코인의 WLD 토큰은 바이낸스와 OKX 등 주요 거래소에 상장된 지난 7월 24일 출시 직후 20% 이상 급등해 최고가인 3.30달러를 기록했다. 이후 각국의 규제 기관의 반대 등에 부딪혀 가격이 하락한 WLD 코인은 16일 현재 약 1.5 달러에 거래되고 있다. 국내 가상자산 거래소 중에는 빗썸과 코빗이 월드코인의 WLD 토큰을 상장해 거래를 지원하고 있다. 빗썸에선 한때 7000원까지 이상 급등하기도 했으나, 16일 현재는 글로벌 평균 수준인 2200원을 유지하고 있다. 개인 정보가 고스란히 노출될 수 있는 인간 신원 확인을 위한 홍채 스캔과 코인 무료 제공을 결합한 월드코인이 향후 어떻게 발전할지 귀추가 주목되고 있다.
- 경제
2023-08-16