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2024-11-22 (금)

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구글, AI 생성 텍스트에 워터마킹 도구 오픈소스로 공개

구글(Google)은 자사의 씬스ID(SynthID) 텍스트 워터마킹 기술이 AI 생성 텍스트를 더 쉽게 식별할 수 있도록 만든 도구로, 이제 구글의 생성형 AI 도구인 'Google Responsible Generative AI Toolkit' 통해 오픈소스로 제공된다고 X(옛 트위터)를 통해 발표했다. 구글 딥마인드(DeepMind)의 연구개발 담당 부사장 푸시밋 콜리(Pushmeet Kohli)는 MIT 테크놀로지 리뷰에서 "이제 다른 생성형 AI 개발자들도 이 기술을 사용함으로써 출력되는 텍스트들이 대규모언어모델(LLM)에서 나왔는지의 여부를 감지할 수 있게 될 것"이라며 "더 많은 개발자들이 책임 있는 AI를 구축하기 쉬워졌다"고 밝혔다. LLM이 정치적 허위 정보를 퍼뜨리고, 동의받지 않은 성적 콘텐츠를 생성하며, 기타 악의적인 목적으로 사용됨에 따라, 워터마크는 점점 더 중요한 도구가 되고 있다. 캘리포니아주 정부는 이미 AI 워터마킹을 의무화하는 법안을 검토하고 있으며, 중국 정부는 지난해부터 이를 의무화하기 시작했다. 그러나 이 도구는 여전히 개발 또는 적용이 진행 중이다. 지난 8월에 발표된 씬스ID는 이미지, 오디오, 동영상, 텍스트가 생성될 때, 보이지 않는 워터마크를 추가함으로써 AI가 생성한 출력임을 감지할 수 있도록 지원한다. 구글은 씬스ID의 텍스트 버전이 인간은 감지할 수 없지만 소프트웨어는 감지할 수 있는 방식으로 작동한다고 말했다. 생성형 AI로 인한 텍스트 출력의 개연성을 약간 낮출 것으로 예상된다. 구글은 이미 자사의 생성형 AI 모델인 제미나이(Gemini) 챗봇에 이 시스템이 통합됐다고 밝혔다. 또 통합된 시스템이 워터마킹 시스템의 오랜 문제였던 생성 텍스트의 품질, 정확성, 창의성 또는 속도를 손상시키지 않는다고 주장했다. 구글은 세 문장 정도의 짧은 텍스트뿐만 아니라 잘라내거나 의역되거나 수정된 텍스트에서도 작동할 수 있다고 설명했다. 그러나 짧은 텍스트, 다시 작성되거나 번역된 콘텐츠, 심지어 사실에 입각한 질문에 대한 답변에는 판별에 다소의 어려움을 겪는다고 부연했다. 구글은 지난 5월 블로그 게시물에서 "씬스ID는 AI가 생성한 콘텐츠를 식별하기 위한 만병통치약은 아니다"라고 적었다. "그러나 이는 보다 신뢰할 수 있는 AI 식별 도구를 개발하기 위한 중요한 구성 요소이며, 수백만 명의 이용자들이 AI가 생성한 콘텐츠와 상호 작용하는 방식에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다"고 덧붙였다.
- IT/바이오
2024-10-25
구글 딥마인드, 탁구 로봇 개발…인간 제압할까?

탁구는 빠른 판단력과 순발력, 신속한 몸놀림이 필요한 운동이다. 탁구는 생활 운동으로, 또는 올림픽과 같은 대회의 공식 종목으로 인기를 끌어 왔다. 탁구는 로봇이 도전하기 어려웠던 부문이었고, 지난 40년 동안 개발이 진행됐음에도 불구하고 인간을 뛰어넘지 못했다. 그런데 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 탁구 로봇을 선보여 주목된다. 이로 인해 탁구에서 인간이 차지했던 우위의 시대가 끝날 지도 모른다고 퍼퓰러사이언스가 전했다. 구글 AI 개발자 팀은 최근 발표된 논문에서 아마추어 수준의 탁구 실력을 발휘하는 탁구 로봇 시스템을 설계했다고 밝혔다. 또한 탁구 로봇 프로토타입도 만들어 시연하는 동영상도 제작해 공개했다. 지금까지 AI 개발자들은 체스나 바둑 등 두뇌를 사용하는 정적인 게임 부분에서 AI 역량을 극대화했다. 이미 오래전 이야기지만 한국 이세돌 9단과의 바둑 대결은 세기의 관심을 끌었었다. 그러나 로봇 산업에서 미래 전략과 실시간의 물리적 동작을 결합하는 측면에서의 표준은 탁구다. 개발자들은 40년 이상 탁구 로봇을 개발하면서 인간과의 경쟁을 무수히 많이 진행해 왔다. 탁구는 동적인 변수, 복잡한 동작, 타이밍에 대한 빠른 적응 등 막대한 연산 및 물리적 요구 사항이 수반되기 때문에 진행은 더뎠다. 탁구 경기에서도 알 수 있듯이 작은 공은 사람 눈으로 따라가기 어려울 정도로 빨리 튀어오른다. 구글 딥마인드는 X(구 트위터)에 올린 게시글에서 "탁구 로봇은 공을 되받아치는 가장 기본적인 기술은 물론 상대편을 꺾기 위한 전략 수립, 스코어에 맞는 장기 계획 수립 등 고수준 기술까지 능숙해야 한다“고 설명했다. 구글 엔지니어들은 고도로 발전된 탁구 로봇을 개발하기 위해 먼저 위치, 스핀, 속도에 대한 정보를 포함한 탁구공 상태의 대규모 데이터 세트를 모아 조합했다. 그리고 물리적으로 정확한 가상 시뮬레이션에서 AI 시스템에 이 데이터 세트를 사용, 서브 반환, 백핸드 조준, 포핸드 탑스핀 등의 기술을 학습하도록 했다. 그런 다음 학습된 AI 시스템을 복잡하고 빠른 움직임이 가능한 로봇 팔과 연계해 사람과 대결시켰다. 로봇에 탑재된 카메라로 촬영한 탁구공의 시각 정보를 포함한 데이터는 시뮬레이션에서 다시 분석해 학습의 ‘지속적인 피드백 루프’를 만들었다. 구글 딥마인드는 이 로봇을 실전에 투입해 토너먼트를 개최했다. 구글은 초보자, 중급자, 고급 실력자, 선수급 등 네 가지 기술 수준에 맞추어 29명의 탁구 선수를 모집해 트랙에 장착된 로봇과 경기를 가졌다. 연구원들에 따르면, 탁구 로봇은 전체 중 총 13경기, 즉 게임의 45%에서 승리, ‘아마추어 수준으로는 훌륭한 수준의 성과’를 보여주었다. 그러나 탁구 로봇의 실력이 매우 우수하다는 평가는 내려지지 않았다. 탁구 로봇은 모든 초보자 수준의 선수들을 이겼지만 중급 상대자와의 경기에서는 55%만 이겼고, 두 명의 고급 실력자를 대상으로는 한 번도 이기지 못했다. 물론 이 정도 수준의 탁구 로봇이 개발된 것은 큰 의미를 갖는다는 평가다. 토너먼트에 참여한 사람들은 향후 개선된 차세대 로봇과의 재경기에 대해 압도적인 관심을 표명했다.
- IT/바이오
2024-08-14
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
"혁신은 없고 인재만 빼간다"⋯미·영, 아마존·MS '편법 인수' 조사

영국과 미국 경쟁 당국이 빅테크 기업(거대 정보통신 기업)들의 최근 '편법 인수' 행태에 대한 조사에 착수했다. 빅테크 기업들이 기술력 있는 AI 스타트업을 직접 인수하는 대신, 인재와 기술만 빼가는방식으로 반독점 심사를 회피하려 한다는 의혹 때문이다. 영국 경쟁시장청(CMA)은 16일(현지시간) 마이크로소프트(MS)가 AI 스타트업 인플렉션 공동 설립자 무스타파 슐레이만과 직원을 대거 영입한 것에 대해 조사를 시작했다. 슐레이만은 AI 기업 딥마인드의 공동창업자로 유명하며, MS는 지난 3월 그를 AI 사업 최고 책임자로 영입하면서 인플렉션 직원 70여 명도 함께 채용했다. 이를 두고 MS가 반독점 심사를 피하기 위해 인플렉션을 '편법 인수'한 것이 아니냐는 논란이 일었다. CMA는 이번 조사를 통해 MS의 인재 영입이 AI 시장 경쟁을 저해하는 인수합병에 해당하는 지를 면밀히 검토할 계획이다. 이번 조사는 빅테크 기업들의 편법 인수 행태에 경종을 울리는 계기가 될 것으로 보인다. CMA는 먼저 1차 조사에 착수해, 추가 조사 필요성이 확인될 경우 9월 11일까지 2단계 심층 조사 착수 여부를 결정할 예정이다. MS는 이번 조사에 대해 "인재 채용은 경쟁을 촉진하며, 합병으로 간주되어서는 안 된다"는 입장을 밝혔다. 한편, 미국 연방거래위원회(FTC)도 아마존이 AI 스타트업 어뎁트의 CEO와 직원들을 영입하고 기술 라이선스를 확보한 건에 대해 비공식 조사에 착수했다고 경제방송 매체 CNBC가 이날 보도했다. '인공지능(AI) 에이전트' 원조로 알려진 어뎁트는 자금 확보를 위해 아마존과 협력하게 됐다고 설명했지만, 일각에서는 이 역시 '편법 인수'라는 비판이 제기되고 있다. AI 에이전트는 사용자를 대신해 특정 작업을 수행하거나 목표를 달성하기 위해 설계된 지능형 소프트웨어 프로그램이다. 마치 개인비서처럼 사용자의 명령을 이해하고, 필요한 정보를 수집하며, 적절한 결정을 내리고 실행하는 역할을 한다. 아마존은 약 3주 전인 지난달 말 어뎁트의 데이비드 루안 CEO와 재능있는 직원들을 영입하고 어뎁트의 AI 시스템 등 기술에 대한 라이선스를 획득했다고 발표했다. 어뎁트는 자체 AI 모델을 개발하기 위해서는 많은 자본이 필요하다며 아마존과 협약을 통해 AI에이전트 구축에 집중할 수 있게 됐다고 설명했다. 그러나 론 와이든 미 상원 금융위원장 등 상원의원 3명은 이달 초 미국 법무부와 FTC에 빅테크 기업들의 '편법 인수' 행태에 대한 조사를 촉구하는 서한을 보냈다. 이들은 빅테크 기업들이 혁신보다는 인재 영입에만 치중하고 있다고 비판했다. FTC는 MS의 인플렉션 인수 건 외에도 빅테크 기업들의 AI 스타트업 투자 행태 전반에 대해 조사를 확대하고 있다. MS가 챗 GPT 개발사 오픈AI에 130억달러를 투자한 건과 지난 1월 프랑스 AI 스타트업 미스트랄에 대한 투자 건도 조사 대상에 포함된 것으로 알려졌다.
- IT/바이오
2024-07-17
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
생성 AI 스타트업, 유럽은 영국이 이끈다…압도적 점유율 30%

유럽(이스라엘 포함)의 생성형 인공지능(AI) 스타트업 창업국가 랭킹에서 영국이 221개사로 전체의 30%를 차지하며 1위국가에 올랐다. 20일(현지시간) 로이터통신 등 외신들에 따르면 벤처캐피탈(VC) 악셀은 이같은 조사결과를 발표했다. 생성 AI 스타트업 창업국 2위는 독일(14%)이며 뒤를 이어 이스라엘(13%), 프랑스(11%), 네덜란드(6%) 순이었다. 영국 대학은 지난 2010년에 AI기업 딥마인드를 출범시키는 등 이 분야에서 높은 실적을 가지고 있어 미국 IT 대기업들로부터의 투자가 AI업계에서 우위를 차지하는데에 큰 역할을 했다. 반면 생성AI 스타트업에 의한 자금조달 랭킹에서는 1위가 프랑스로 모두 22억9000만 달러를 조달했다. 영국은 11억5000만 달러로 2위에 그쳤다. 미국 오픈AI로서는 유럽의 경쟁업체로 간주되는 프랑스의 미스트랄은 지난주 6억 유로를 모았다. 생성 AI 스타트업의 지난해 자금조달액은 전세계에서 250억 달러이상으로 추산된다. 올해는 450억 달러정도를 급증할 것으로 예상된다.
- IT/바이오
2024-06-21
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.
- IT/바이오
2024-05-28
'AI 서울 정상회의' 장관 세션, 미국·일본 등 21개국 참석

22일 오후 서울 성북구 한국과학기술연구원(KIST)에서 열린 'AI 서울 정상회의' 장관 세션에는 21개국 장관급 인사들과 국내외 주요 기업 19곳 고위 관계자 등이 참석했다. 이종호 과학기술정보통신부 장관과 미셸 도넬란 영국 과학혁신기술부 장관은 공동의장으로 나서 '인공지능(AI) 안전성 확립 역량 강화'와 '지속 가능한 AI 발전 촉진'이라는 두 가지 주제를 심층적으로 논의했다. 이번 회의는 지난해 11월 영국 블레츨리 파크에서 열린 "AI 안정성 정상회의'에 이은 후속 회의다. 이 장관은 개회사에서 지난 6개월 동안 생성형 AI가 예상보다 훨씬 빠른 속도로 발전하며 우리 일상과 경제, 사회 전반에 새로운 혁신을 가져오고 있다고 강조했다. 또한, "AI 위험과 부작용에 대한 우려가 증가하고 있으며, 국제 사회는 관련 규범 정립을 위한 노력을 본격화하고 있다"고 지적했다. 그는 전날 정상급 합의 문서인 '서울 선언'에서 제시된 비전을 바탕으로 오늘 세션에서는 AI 안전 확보와 지속 가능한 발전을 논의하고자 한다고 밝혔다. 미셸 도넬란 장관은 "AI 발달 속도 자체가 매우 빠르기 때문에 우리도 더 신속하게 행동해야 AI 안전성을 담보할 수 있다"고 강조했다. 도넬란 장관은 "국제 사회가 AI 리스크에 대한 회복 탄력성을 갖춰야 한다"며 "지식을 모으는 속도가 사회가 그것을 알아가는 속도보다 빠르기 때문에 과학계 리더들이 앞으로 구체적인 활동 계획을 합의해 내놓기를 바란다"며 노력을 지속할 것을 촉구했다. 첫 번째 장관 세션에서는 각국의 'AI 안전 연구소' 설립 현황을 공유하고 글로벌 공조 방안을 논의했다. 특히 1차 회의 후속 조치인 'AI 안전 국제 과학 보고서'를 토대로 현재와 가까운 미래의 AI 위험 요인을 진단하고 안전성 강화 방안을 모색했다. 두 번째 세션에서는 에너지·환경·일자리 등 AI가 초래하는 부작용에 대해 회복 탄력성을 확보하기 위한 방안을 논의했다. AI 개발과 운영 확대에 따른 막대한 전력 소모에 대응할 필요성이 높아지면서, 저전력 반도체 등 우리나라의 AI 반도체 비전을 중심으로 새로운 글로벌 의제를 논의했다. 이날 장관 세션에는 정부 인사로 공동의장들을 비롯해 세스 센터 미국 국무부 핵심·신흥기술 부특사, 슈테판 슈노르 독일 연방 디지털교통부 장관, 니시다 시오지 일본 국회 총무성 차관 등 20개국 고위 인사들이 참여했다. 유엔에서는 아만딥 싱 길 사무총장 기술특사가 참석했다. 해외업계에서는 에이단 고메즈 코히어 대표이사와 앤드루 잭슨 코어42 최고책임자, 크리스티나 몽고메리 IBM 최고신뢰임원, 잭 클라크 앤트로픽 공동 설립자, 링게 텐센트 유럽 대표, 나타샤 크램튼 마이크로소프트 최고 AI 책임자, 롭 셔먼 메타 부사장 겸 최고 개인정보보호책임자, 샌디 쿤바타나간 오픈AI APAC 정책실장, 톰 루 구글 딥마인드 부사장 등이 자리에 함께 했다. 또 국내에서는 전경훈 삼성전자 사장, 유영상 SK텔레콤 대표, 배경훈 LG AI 연구원장 등이 참석했다. 학계·시민사회 인사로는 카네기 국제평화기금의 아서 넬슨 부이사관과 루먼 차우더리 휴메인 인텔리전스 대표, 오혜연 카이스트 교수, 이경무 서울대 교수 등이 참가했다. 앞서 윤석열 대통령은 21일 리시 수낵 영국 총리와 함께 'AI 서울 정상회의'를 주재하고 안전·혁신·포용의 3대 원칙을 담은 합의를 도출했다. 대통령실은 이날 윤 대통령은 청와대 영빈관에서 화상으로 주재한 AI 서울 정상회의 개회사에서 "대한민국은 국제사회의 책임 있는 일원으로서 인공지능(AI) 안전, 혁신, 포용을 조화롭게 추진해 나가겠다"고 밝혔다고 전했다. 윤 대통령은 "생성형 AI 등장 이후 AI 기술이 전례 없는 속도로 발전하면서 인류 사회에 막대한 파급 효과를 가져올 것으로 전망된다"고 말했다. 또한 "이번 회의는 한국 정부가 수립한 디지털 권리장전, 유엔 총회의 AI 결의안, 주요 7개국(G7) 차원의 히로시마 AI 프로세스 등 그간의 노력을 결집해 글로벌 차원의 AI 규범과 거버넌스를 진전시키는 계기가 될 것"이라고 강조했다. 회의에 참석한 정상과 글로벌 기업 대표들은 AI가 갖는 위험 요소는 최소화하면서, 자유로운 연구개발을 통해 잠재력은 최대한 구현하고, 이를 통해 창출된 혜택은 인류 모두가 누릴 수 있는 방안을 논의했다고 대통령실은 전했다. 회의에 참여한 정상들은 '안전하고 혁신적이며 포용적인 AI를 위한 서울선언'과 그 부속서인 'AI 안전 과학에 대한 국제 협력을 위한 서울 의향서'를 채택했다. 회의에 참석한 정상들은 '서울선언'에서 "AI의 안전·혁신·포용성은 상호 연계된 목표로서 AI 거버넌스에 대한 국제 논의에 이들 우선순위를 포함하는 것이 중요하다고 인식한다"는데 동의했다. 글로벌 AI 선도 기업들은 자발적으로 AI 위험을 에방하고 책임 있는 AI를 개발하겠다는 안전 서약을 했다. 차기 회의는 프랑스가 'AI 행동 정상회의(AI Action Summit)라는 명칭으로 개최할 예정이다.
- IT/바이오
2024-05-22
MS, 이번주 인공지능 PC비전 공개 예정

마이크로소프트(MS)가 이번주 열리는 개발자 콘퍼런스 '빌드 2024'에서 '인공지능(AI) PC' 비전을 공개할 예정이라고 미 경제매체 CNBC 등 다수 외신이 19일(현지시간) 보도했다. 이날 외신들에 따르면 오는 21~23일 미국 시애틀에서 개최되는 MS의 개발자 콘퍼런스에서 MS는 AI가 윈도우에 어떻게 내장되고 윈도우를 통해 AI PC를 어떻게 활성화할 것인지 등을 발표할 예정이다. AI PC는 인공지능과 머신러닝(기계학습)을 처리하는 데 적합한 하드웨어와 소프트웨어(SW)를 갖춘 PC를 가리킨다. MS의 이번 발표는 챗GPT 개발사 오픈AI가 새로운 AI 모델 'GPT-4o'(포오)를 선보이고 구글이 자사의 가장 강력한 AI 모델을 탑재한 새로운 기능을 공개한 지 약 일주일 만에 이뤄진다. MS는 오픈AI의 주요 투자자로서, 자사의 AI 모델인 코파일럿은 오픈AI의 AI 모델을 기반으로 하고 있다. 이에 앞서 지난 1월 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 2024년은 AI가 모든 PC의 필수 기능이 되는 해가 될 것이라고 예고했다. CNBC는 "AI 경쟁에서 MS의 뚜렷한 강점 중 하나는 거대한 PC 사용자 기반을 제공하는 윈도우를 보유하고 있다는 점"이라며 "MS의 과제는 두 가지다. AI 부문에서 앞서가는 위치를 유지하고, 침체 상태인 PC판매를 강화하는 것"이라고 전했다. MS는 지난 3월 자체 AI 모델인 코파일럿을 키보드에 기본 버튼으로 탑재한 PC와 노트북을 출시하기도 했다. 특히 MS의 이번 발표는 구글이 '구글 I/O 2024'를 열고 최신 제미나이 AI 모델을 탑재한 검색 엔진 등을 공개한 지 얼마 안돼 이뤄져 눈길을 끈다. 구글에 앞서 챗GPT 개발사인 오픈AI 역시 새로운 AI 모델 'GPT-4o'(포오)를 선보였다. MS는 오픈AI의 주요 투자자이며 코파일럿 기술은 오픈AI의 모델을 기반으로 한다고 CNBC는 덧붙였다. 이와 함께 MS는 이번 콘퍼런스에서 퀄컴 칩을 기반으로 한 윈도우 다음 버전에 대해서도 다룰 전망이다. 퀄컴 칩은 인텔, AMD와 달리 영국 반도체 설계 기업 암(ARM) 기반 아키텍처로 구동된다. 아울러 자체 개발한 AI 반도체 '코발트 100'도 출시할 것으로 예상된다. 지난해 11월 처음 공개된 코발트100은 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU)로 시장에 나와 있는 다른 암(ARM) 기반 칩보다 성능이 40% 더 뛰어나다는 평가를 받는다. 이밖에 주요 외신들은 MS가 이번 콘퍼런스에서 AI 전략을 소개하고 초거대언어모델(LLM)을 시연할 것이라고 보도했다. 이번 개발자 회의에서는 MS의 AI 사업 최고 책임자인 무스타파 술레이만이 무대에 나와 MS의 AI 전략에 관해 설명할 예정이다. 술레이만은 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)인 데미스 허사비스와 함께 '알파고'로 잘 알려진 딥마인드 공동 창업자다. 또 다른 AI 스타트업 인플렉션 AI를 창업한 뒤 지난 3월 MS에 영입됐다.
- IT/바이오
2024-05-20
[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.
- 포커스온
2024-04-25
[파이낸셜 워치(1)] AI투자, 과대광고와 사기 행위로 가득한 '거품'인가, 혁신의 '발판'인가?

데미스 하시비스(Demis Hassibis) 구글 딥마인드 CEO는 최근 파이낸셜타임스(FT)와의 인터뷰에서 인공지능(AI) 업계가 과대광고와 사기꾼들로 가득 차 있다고 지적했다. 하시비스는 "많은 돈이 투자되는 AI 기업과 프로젝트들이 암호화폐 업계의 투자 열기와 비슷한 과대광고와 잠재적인 사기 행위를 낳고 있다"고 말했다. 그는 "이 같은 현상이 실제 연구 개발을 가리는 안 좋은 영향"이라고 우려했다. 하지만 하시비스는 "과학적 연구는 괄목할 만한 성과를 거두고 있다"며 "어떤 의미로는 AI 업계가 충분히 주목받지 못하고 있다"고도 말했다. 즉, 그는 AI의 과대광고는 문제이지만 전체적인 연구 활동에 대한 관심 부족 또한 문제라고 지적했다. 2022년 암호화폐 시장의 붕괴 사례를 볼 때, 하시비스의 우려는 낯설지 않게 느껴진다. 2022년 5월 가격이 서로 연동된 알고리즘 스테이블코인 테라-루나 코인의 붕괴에 이어 같은해 11월 유명 암호화폐거래소 FTX의 파산으로 가상자산 시장은 곤경에 처했다. 실제로 일부 전문가들은 AI 업계에도 버블 현상이 일어날 수 있다고 예상한다. 하시비스는 이러한 상황에서도 딥마인드의 실적을 바탕으로 신중한 입장을 견지하고 있다. 2010년 설립된 딥마인드는 2016년 알파고(AlphaGo)의 성공으로 인공지능 분야에 큰 파장을 일으켰으며, 2021년에는 단백질 구조 예측 문제를 해결하는 알파폴드(AlphaFold)를 개발해 다시 한 번 이목을 집중시켰다. 구글은 2023년 4월 딥마인드를 인수했다. 하시비스가 언급한 것처럼 오픈AI의 '대화형 생성 AI' 챗GPT와 같이 텍스트와 이미지 생성 인공지능 툴이 대중의 관심을 끄는 등 인공지능은 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다. 많은 스타트업들이 아직 성숙하지 않은 제품에 오픈AI API(개발자들이 인공지능 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 프로그래밍 인터스페이스)만 삽입해 기업 운영을 하고 있는 반면, 몇몇 기업들은 기계 학습을 활용해 사지 마비 환자의 팔 움직임을 돕거나 과학 및 의료 분야 연구를 지원하는 등 진정한 혁신을 이루고 있다. 업계에서는 명확한 수익 창출 모델 없이 투자 자금이 무분별하게 투입되는 것은 사기와 붕괴의 위험을 높이며, 이로 인해 진정한 혁신이 저해받는 것은 바람직하지 않은 상황이라고 우려하고 있다. 하시비스는 "우리는 아직 인공지능의 과학적 잠재력의 일부만을 경험하고 있으며, 향후 10년 동안 더 많은 성과가 나올 것"이라고 기대했다. 한편, 기술주 애널리스트 리처드 윈저는 CNBC의 리서치 노트에서 AI 거품이 꺼지면 어떤 일이 벌어질지 다양한 비유를 들어 설명했다. 그는 "기업의 펀더멘털에는 거의 관심을 기울이지 않은 채 AI 분야에 자본이 계속 쏟아지고 있다"고 썼다. 퓨처리즘에 따르면 윈저는 기업들이 "AI와 원격으로 연결될 수 있는 모든 것에 서두르고 있다"고 지적했다. 그는 "1999년 인터넷, 2017년 자율 주행, 그리고 2024년 생성 AI가 바로 이런 사례"라고 밝혔다. 이러한 비교를 한 것은 윈저가 처음은 아니다. 수익을 창출할 뚜렷한 방법이 없음에도 불구하고 투자자들은 여전히 AI 기업에 막대한 현금을 쏟아붓고 있다. 스파크라인 캐피털의 설립자이자 최고투자책임자인 카이 우는 지난해 월스트리트 저널과의 인터뷰에서 "어떤 사람들은 막대한 대가를 치르더라도 AI에 노출되려고 애쓰는 반면, 다른 사람들은 이것이 눈물로 끝날 것이라는 경종을 울리고 있다"고 말했다. 지난주에는 억만장자 더블라인 캐피털의 CEO인 제프리 건들락도 AI 열풍을 닷컴 버블에 비유했다. 건들락은 "지금은 1999년과 매우 흡사한 느낌이다"라고 비즈니스 인사이더가 인용한 지난주 X 스페이스 방송에서 말했다. 후스만 인베스트먼트 트러스트의 사장인 존 후스만도 리서치 노트에서 "투자자들은 현재 미국 금융 역사상 가장 극단적인 투기 거품의 더블 탑을 즐기고 있다는 인상을 받았다"라고 적었다. AI 거품이 터지면 그 결과는 치명적일 수 있다. 윈저는 AI 관련 스타트업이 결국 "사내 기반 모델이 없는 대기업에 인수될 것"이라고 예측했다.
- IT/바이오
2024-04-03
[퓨처 Eyes(28)] 챗GPT와 제미나이도 무너뜨리는 AI 웜 모리스 II 등장

생성 인공지능(AI) 시스템을 악용하여 악성코드를 확산시키고 데이터를 탈취할 수 있는 새로운 형태의 AI웜(멀웨어·malware, 악성 소프트웨어의 줄임말) 개발이 가능하다는 사실이 밝혀졌다. 이는 생성 AI 활용의 취약점을 보여주며, 빠르게 발전하는 AI 분야에서 보안 위험에 대한 중요성을 강조한다. 뉴욕주 이타카에 위치한 코넬 테크(Cornel Tech) 대학 연구팀은 '모리스 II'라는 AI웜을 개발해 생성 AI 시스템 악용 시나리오를 제시했다. 스스로 확산되는 AI 기반 멀웨어를 개발한 연구원들은 "이 기술이 이전에는 불가능했던 새로운 종류의 사이버 공격을 수행하거나 수행할 수 있는 능력을 갖게 되었다는 것을 의미한다"고 우려했다. 아직 동료 검사 과정을 거치지 않았지만, 이 연구는 생성 AI가 악성코드 개발에 활용될 수 있다는 심각한 우려를 낳고 있다. 이메일 가상 비서 대상 테스트 와이어드, 퓨처리즘 등 다수 외신에 따르면 연구팀은 제어된 환경에서 실험을 진행해 오픈AI의 챗GPT 최신버전인 GPT-4, 구글의 제미나이 프로, 그리고 라바(LLaVA)라는 오픈소스 대형 언어 모델을 사용하는 이메일 가상 비서를 공격 대상으로 삼았다. 코넬대 연구팀은 '적대적 자기 복제 프롬프트(adversarial self-replicating prompt)'라는 기술을 사용해 악의적인 프롬프트를 주입했다. 인터레스팅엔지니어링에 따르면, 모리스 II는 악성 프롬프트(prompts)를 주입하여 생성 AI 모델을 조작하고, 이를 통해 스팸 메시지 전송, 허위 정보 유포, 개인 정보 탈취 등의 악의적인 활동을 수행할 수 있다. 와이어드의 보도에 따르면 이 웜은 AI 기반 이메일 비서를 공격해 이메일에서 개인 정보와 관련된 민감한 데이터를 얻고 다른 시스템을 감염시키는 스팸 메시지를 발송할 수 있다. 이 논문의 공동 저자인 코넬 테크 연구원 벤 나시는 와이어드에 "AI웜의 출현은 기본적으로 이전에는 볼 수 없었던 새로운 종류의 사이버 공격을 수행할 수 있는 능력을 갖게 되었다는 것을 의미한다"고 말했다. 연구팀은 생성 AI 활용 방식에 따라 두 가지 유형의 취약점을 제시했다. 첫 번째는 생성 AI 서비스 결과에 의존하는 프로그램이다. 이러한 프로그램은 악성 소프트웨어에 의해 조작되거나 악용될 수 있다. 두 번째는 RAG(Recurrent Aggregation of Generative Models, 생성 모델의 반복적 집합) 기술을 사용하여 AI 쿼리를 향상시키는 프로그램이다. 이러한 프로그램은 특히 RAG 기반 생성 AI 웜 공격에 취약하다. 이 연구는 생성 AI 시스템의 보안 취약점을 식별하고 새로운 종류의 멀웨어 공격 가능성을 제시한다. 이를 통해 향후 생성 AI 개발 시 보안을 강화하는 데 기여할 수 있다. 아직까지 실제 환경에서 생성 AI 웜 멀웨어가 발견된 사례는 없다. 심각한 사생활 침해 우려 연구팀은 논문에서 "생성 AI 웜이 '가까운 미래'에 실제 환경에 확산될 경우 '심각하고 불가피한 악영향'을 초래할 수 있다"고 지적했다. 이는 기업들이 생성 AI 가상 비서를 서비스에 도입하기 전에 사이버 보안 위험에 대한 철저한 사전 검토가 필수임을 시사한다. 나시는 와이어드 인터뷰에서 "이름, 전화번호, 신용카드 번호, 주민등록번호 등 기밀 정보가 포함될 수 있다"고 밝혔다. 즉, 이러한 AI 비서는 방대한 양의 개인 데이터에 접근할 수 있으며, 이는 사용자의 사생활 침해로 이어질 수 있다. 연구팀은 새롭게 구축된 메시지 전송 시스템을 활용하여 전송된 이메일 데이터베이스를 효과적으로 '오염'시키고, 이메일 수신인의 가상 비서 AI가 이메일에서 사용자의 이름, 전화 번호, 신용카드 번호, 사회 보장 번호 등 민감한 정보를 탈취하도록 유도했다. 더욱 심각한 문제는 이 과정을 통해 AI 웜이 새로운 컴퓨터로 전파될 수 있다는 점이다. 연구팀은 심지어 이미지에 악성 프롬프트를 삽입해 AI가 다른 이메일 클라이언트를 감염시키도록 유도하는 데 성공했다. 나시는 "사용자의 민감한 데이터가 포함된 응답은 새 클라이언트(고객)로 전송된 이메일에 회신하여 저장될 때 새로운 호스트를 감염시킨다"고 설명했다. 그는 "자체 복제 프롬프트를 이미지에 인코딩하면 스팸, 악용 자료 또는 광고 이미지를 최초 이메일 후 새로운 클라이언트에게 추가로 전달할 수 있다"고 덧붙였다. 연구 결과는 오픈AI와 구글에 전달됐다. 오픈AI 대변인은 와이어드와의 인터뷰에서 "시스템의 탄력성 향상을 위해 노력하고 있다"고 밝혔다. 나시와 동료들은 논문에서 "AI 웜이 향후 몇 년 안에 확산될 수 있으며 심각하고 예상치 못한 결과를 초래할 것"이라고 주장했다. 이는 기업들이 사이버 보안 위험을 사전에 예방하지 않은 채 생성 AI 비서를 깊숙히 통합하려는 움직임에 대한 경고다. AI 웜 피해 규모 예측 AI 웜은 아직 등장하지 않아 정확한 피해 규모를 예측하기는 어렵다. 그러나 기존 웜과 달리 다양한 공격 방식을 사용할 수 있어 피해 범위가 더욱 크고, 예측하기가 더 힘들 수 있다. 또한 AI 웜 공격을 감지하고 차단하는 보안 시스템은 빠르게 발전하고 있지만 아직 완벽하지 않아 공격을 막는 데 어려움을 겪을 수 있다. 연구팀의 지적처럼 AI 웜은 스스로 복제 및 배포 기능을 갖추고 있어 빠르게 확산될 수 있다. 이는 기업, 정부기관, 개인 사용자 등 다양한 시스템에 심각한 피해를 입힐 수 있다. 또한 AI 웜은 네트워크를 공격해 서비스 중단을 유발할 가능성도 존재한다. 유명한 인공지능 선구자인 무스타파 술레이만(구글 소유 딥마인드 연구소 공동 창립자, 현 마이크로소프트 소비자 AI 사업 부문 총괄 책임자)은 과거 AI 기술이 "상상할 수 없는 규모의 재앙"이 될 수 있다고 경고했다. 20일 뉴욕포스트에 따르면 술레이만은 2023년에 출간된 저서 『다가오는 물결(The Coming Wave)』에서 AI, 합성생물학 및 기타 급성장하는 기술을 통해 "다양한 악의적 행위자들이 상상할 수 없는 규모의 혼란과 불안정, 심지어 재앙을 일으킬 수 있다"고 주장했다. 잘못된 정보의 확산을 촉진하고 경제적 격변을 일으킬 수 있는 AI의 잠재력도 그가 우려하는 부분 중 하나다. 술래이만은 지난해 FT와의 인터뷰에서 AI가 사무직 일자리를 뒤흔들고 고용 시장에서 "심각한 수의 패자를 양산할 수 있다"고 경고했다. 동시에 지난해 가을 월스트리트 저널의 책 리뷰에 따르면, 술레이만은 AI를 제대로 활용하면 "인류의 새로운 여명을 열고 사업을 운영하고 질병을 치료하며 전쟁을 치르는 데 도움이 될 수 있다"며 AI의 잠재적 이점에 대해 낙관적인 전망을 내놓기도 했다. 코넬 테크 연구팀이 제안한 AI 웜 시나리오는 초기 단계에 있는 AI 사업 분야에 양날의 검으로 작용할 수 있음을 시사하고 있다.
- 포커스온
2024-03-21
'MWC 2024', AI·최첨단 기술 선보인다

세계 최대 정보통신기술(ICT) 박람회 모바일월드콩그레스(MWC)가 26일(현지 시간) 스페인 바르셀로나에서 열린다. 국내외 기업들은 AI와 6세대(6G) 이동통신, 도심항공교통(UAM)을 비롯한 최첨단 디지털 혁신 기술을 공개할 예정이다. 18일 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 따르면 MWC 2024는 예년과 마찬가지로 스페인 바르셀로나 '피라 그란 비아'에서 오는 26∼29일 열린다. 이번 MWC에는 전 세계 200여개 국에서 2400여개 기업이 참가하고, 방문객은 10만명에 근접할 것으로 주최 측은 예상한다. 올해 MWC의 '미래가 먼저다(Future First)'로, 6개의 하위 주제로는 ▲ 5G와 그 너머 ▲ 모든 것을 연결하기 ▲ AI의 인간화 ▲ 제조업 디지털 전환 ▲ 게임체인저 ▲ 우리의 디지털 DNA 등이 선정됐다. 모바일 전시회인 만큼 5G와 6G, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 무선통신 기술이 주를 이룰 예정이지만, AI와 모빌리티는 물론 핀테크와 스포츠 등 다양한 산업 기술도 함께 전시된다. MWC를 주최하는 GSMA의 라라 디워 최고마케팅책임자(CMO)는 지난달 말 기자회견에서 "MWC는 더 이상 모바일 퍼스트 또는 디지털 퍼스트 행사가 아니고, 미래가 먼저다"라며 "이번 행사는 우리 사회와 전 지구의 지속가능성을 위한 미래의 잠재력을 실현하고자 여러 산업, 기술, 공동체를 한데 모으는 자리"라고 말했다. 전체 참석자의 절반 이상이 모바일 업계 외부에서 올 것으로 주최 측은 보고 있다. 특히, 이번 MWC에서는 AI 기반 최첨단 기술이 전격 공개될 것이란 예상이 우세하다. 마이크로소프트(MS), 구글 클라우드, 아마존웹서비스(AWS), 엔비디아, 퀄컴 등 AI 관련 빅테크·반도체 기업들과 통신사, 통신장비 업체들도 저마다 AI 관련 기술을 선보일 전망이다. MS의 실비아 칸디아니 부사장은 MWC 참가에 앞서 블로그를 통해 "AI는 통신기업들이 경쟁 우위를 확보하고 시장에서 번성하기 위한 전략적으로 반드시 해야 하는 시급한 일이 됐다"고 말했다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)와 브래드 스미스 MS 부회장, 델 테크놀로지스의 창업자 마이클 델 CEO가 기조연설자 명단에 포함된 것은 그만큼 올해 행사에서 AI의 비중이 높아졌음을 의미한다. 전시회에서 부스를 여는 국내 기업들도 AI에 집중하고 있다. SK텔레콤은 '새로운 변화의 시작, 변곡점이 될 AI'를 주제로 통신사업에 특화한 거대언어모델(LLM) 개발과 적용 사례를 선보이고, KT는 전시관을 ‘넥스트 5G’와 ‘AI 라이프’ 2개 테마존으로 구성해 초거대 AI를 적용한 다양한 사례를 공개한다. 삼성전자도 지난달 출시한 첫 AI 스마트폰 갤럭시 S24 시리즈를 선보일 것으로 보인다. 대기업 외에 스타트업 등 130여개 국내 기업이 MWC 2024에 참가할 전망이다. 최태원 SK그룹 회장이 2년 연속 바르셀로나를 찾는 등 통신 3사 CEO를 포함한 산업계 주요 인사들이 MWC를 참관하고, 이종호 과학기술정보통신부 장관도 참가 여부를 검토하는 것으로 전해졌다. 화웨이와 샤오미 등 중국 기업들도 대거 참가해 최신 스마트폰을 공개할 예정이다.
- IT/바이오
2024-02-19
구글 딥마인드, IMO 금메달리스트 수준 기하학 문제 해결 AI 개발

구글 딥마인드가 캘리포니아대학교 버클리(UC 버클리)와 협력하여 국제 수학 경시대회 수준의 기하학 문제를 해결할 수 있는 인공지능(AI) 시스템인 알파지오메트리(AlphaGeometry)를 개발했다. 미국 매체 미디엄(Medium)은 구글 딥마인드가 개발한 알파지오메트리가 국제 수학 올림피아드(IMO)에서 출제된 기하학 문제 30개 중 25개를 해결하는 데 성공했다고 최근 보도했다. 이는 IMO 금메달리스트 수준의 성능이다. 알파지오메트리는 신경 언어 모델과 기호 추론 엔진을 결합한 시스템이다. 신경 언어 모델은 직관적인 아이디어를 생성하고, 기호 추론 엔진은 형식 논리와 규칙을 사용하여 이를 검증한다. 기하 도형 문제가 발생하면 알파지오메트리는 먼저 기호 엔진을 사용해 증명을 생성하려고 시도한다. 기호 엔진만으로는 증명을 생성할 수 없는 경우 언어 모델은 다이어그램에 새로운 점이나 선을 추가하여 기호 엔진이 솔루션을 계속 검색할 수 있는 추가 가능성을 열어준다. 알파지오메트리의 개발에는 수십 개의 기본 기하학 규칙이 포함된 사용자 지정 언어를 만드는 작업이 포함됐다. 그런 다음 연구팀은 1억 개의 '증명'을 자동으로 생성하는 프로그램을 작성했는데, 이는 본질적으로 단순하지만 논리적으로 반박할 수 없는 단계의 무작위 시퀀스였다. 알파지오메트리는 이러한 기계 생성 증명에 대해 훈련되어 한 단계씩 추측하여 문제를 해결할 수 있다. 알파지오메트리의 대표 연구자인 UC 버클리의 컴퓨터 과학과 마틴 리베르만(Martin Lieberman,) 교수는 "알파지오메트리는 수학 문제 해결에 있어 인공지능의 잠재력을 보여주는 중요한 진전"이라며 "알파지오메트리는 수학 연구에 새로운 아이디어를 발견하는 데 도움이 될 수 있으며, 수학 교육에 있어 학생들의 이해를 돕는 도구로 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 알파지오메트리의 성능과 한계 최근 기하학 문제 해결에 획기적인 성과를 보이고 있는 알파지오메트리는 그 성능과 한계에 대해 업계의 주목을 받고 있다. 이 시스템은 국제 수학 올림피아드에 준하는 고난도 기하학 문제를 해결할 수 있는 뛰어난 성능을 자랑한다. 또한 창의적인 문제 해결을 위한 직관적인 아이디어 생성 능력을 갖추고 있다는 점에서 주목할 만하다. 알파지오메트리는 형식 논리와 규칙을 활용하여 문제를 효율적으로 해결하는 능력을 갖추고 있다. 1억 개가 넘는 증명 데이터 세트를 통해 훈련되어 일반적인 증명 패턴을 학습하는 뛰어난 학습 능력을 보여준다. 하지만, 이 시스템은 여전히 인간이 이해하기 쉬운 형태의 증명을 생성하는 데는 한계가 있다. 기계가 생성한 증명은 종종 복잡하고 이해하기 어려운 면이 있다. 또한, 더 복잡한 문제, 예를 들어 대수학이나 미분 기하학 문제에 대한 확장성이 부족하다는 점도 지적되고 있다. 현재로서는 기하학 문제에 한정하여 효과적으로 작동하는 것으로 평가된다. 수학 연구·교육 분야 혁신 기대 알파지오메트리는 수학 연구 및 교육 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지닌 기술로 평가되고 있다. 수학 연구 분야에서 알파지오메트리는 새로운 수학적 아이디어의 발굴과 기존 증명의 검증에 유용하게 사용될 수 있다. 이 기술을 통해 기존 증명을 자동으로 생성하거나, 새로운 수학적 개념을 시각화하고, 수학적 문제에 대한 새로운 접근 방식을 모색하는 것이 가능하다. 또한 수학 교육 분야에서는 학생들의 수학적 이해를 증진시키고 수학에 대한 흥미를 유발하는 데에 알파지오메트리가 기여할 수 있다. 기하학 개념의 시각화, 증명 설명, 문제 해결을 돕는 도구로서의 역할이 기대된다. 기타 분야에서의 적용 가능성도 주목할 만하다. 알파지오메트리는 과학, 공학, 비즈니스, 법률 등 다양한 영역에서의 문제 해결에도 기여할 수 있는 범용성을 지닐 가능성이 있다. 현재 개발 초기 단계에 있는 알파지오메트리는 그 잠재력이 크게 평가되고 있으며, 향후 연구를 통해 기술의 한계를 극복한다면 수학 연구와 교육 분야에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 이러한 전망은 알파지오메트리가 수학적 사고와 해결 방식에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 가능성을 시사한다.
- IT/바이오
2024-01-24
구글, 차세대AI 제미나이 전격 투입⋯오픈AI 챗GPT에 도전장

미국 알파벳의 계열사 구글은 6일(현지시간) 인공지능(AI) 기반으로 한 차세대 대형언어모델(LLM) '제미나(Gemini)'를 공개했다. 이날 로이터통신 등 외신들에 따르면 구글은 이날 '제미나이 울트라', '제미나이 프로', '제미나이 나노' 등 3개 종류의 버전을 공개했으며 제미나이가 동영상과 음성, 문장 등을 학습해 복잡한 처리를 해낼 수 있다고 밝혔다. 최상위급 버전인 제미나이 울트라는 높은 처리능력을 보유하고 있어 데이터센터에서 활용할 수 있으며 낮은 레벨의 제미나이 나노는 스마프폰 등 모바일기기에서 효율적으로 구동된다고 설명했다. 구글은 제미나이가 동영상과 음성, 문장 등을 학습해 복잡한 처리를 해낼 수 있다고 밝혔다. 구글은 제미나이의 일부를 자체적으로 개발한 생성형AI '바드(Bard)'에 내년초에 탑재해 고객들에게 시판될 것이라고 덧붙였다. 구글은 이번 제미나이 3개 버전 공개를 계기로 선행주자 오픈AI에 공세를 펼칠 태세다. 일라이 콜린스 구글 딥마인드 제품담당 부사장은 "이들 3개 버전으로 모바일 단말부터 대규모 데이터센터까지 모든 것에 대응 가능하다"고 말했다. 안드로이드 개발자는 6일부터 스마트폰과 타블렛용에 제미니 대응 앱을 개발하는데 있어 '제미나이 나노'의 AI모델을 사용하는 절차를 진행할 수 있다고 지적했다. 구글은 또한 자사 스마트폰 '픽셀8 프로'에 제미니를 즉시 사용할 수 있도록 할 방침이다. 이에 따라 전화에서의 녹음회화부터 요점을 정리하는 새로운 생성AI기능을 제공할 수 있게 됐다고 설명했다. 구글은 다음주에는 자사 '버텍스AI'와 'AI스타지오' 플랫폼을 통해 제미니 프로의 고객용으로 제공할 계획이다. 구글 AI모델로 최대인 '제미나이 울트라'는 개발자와 법인용으로 조기 억세스프로그램을 제공한다. 프로그램의 구체적인 내용은 다음주 발표할 예정이다. 제미나이는 또한 구글의 대화형 AI로 오픈AI의 챗GPT 경쟁자인 바드를 통해 구글이 다루는 일련의 앱과 서비스에도 통합할 수 있게 될 것으로 보인다.
- IT/바이오
2023-12-07
구글 딥마인드 "AI, 전혀 지능적이지 않다"

생성형 인공지능(AI)이 전혀 지능적이지 않다는 연구 결과가 나왔다. 구글의 모회사 알파벳 산하 AI 기업 딥마인드의 연구진이 최근 발표한 연구 논문에 따르면, AI 모델은 훈련 데이터 외의 새로운 상황에서는 지능적 능력이 제한적이라는 결과가 도출되었다고 독일매체 베이직 싱킹(BASIC thinking)이 보도했다. 연구 결과에 따르면, AI 모델은 훈련된 데이터에 대해서는 높은 성과를 보일 수 있지만, 훈련 데이터 외의 새로운 상황에서는 적응하기 어려운 한계를 가지고 있다. 이번 조사는 챗GPT 개발사 오픈AI의 GPT-2를 참고했다. 연구진은 그들의 연구 결과가 기본적으로 트랜스포머 모델에 적용된다고 강조했다. 챗GPT의 T는 '트랜스포머(Transformer)'를 의미한다. 이러한 모델은 입력에서 출력을 독립적으로 계산할 수 있다. 이는 과학에서 진정으로 지능적일 수 있는 잠재력을 가진 AI의 한 형태로 간주될 가능성이 가장 높다. 그러나 방대한 데이터 세트에도 불구하고 입증가능한 자율성을 개발한 인공지능은 아직까지는 없다. 딥마인드의 연구원들은 "트랜스포머 모델이 학습한 데이터의 영역을 벗어난 작업이나 기능에 직면했을 때 모델의 성능이 저하되는 모습을 관찰할 수 있다"고 설명했다. 이러한 결과는 현재의 AI가 훈련 데이터에 지나치게 의존하며, 새로운 도전에 대처하기 어렵다는 측면에서 지능적인 한계를 보여주고 있다. 그러나 트랜스포머 모델은 여전히 훈련된 데이터를 뛰어넘을 수 있는 가능성을 가지고 있다는 점에서 기대를 모으고 있다. 앞으로의 연구와 발전을 통해 이러한 모델의 한계를 극복할 가능성이 여전히 열려 있다. 딥마인드의 이번 연구는 AI의 한계를 드러내면서도, 향후 더 나은 지능적 모델의 개발에 대한 기대를 증폭시키고 있다. 인공지능 분야에서의 지속적인 연구와 혁신은 앞으로의 기술 발전에서 중요한 역할을 할 것으로 예측된다.
- IT/바이오
2023-11-28
AI 기반 그래프캐스트, 기존 기술 능가하며 날씨 예측 혁신

딥마인드(DeepMind) 연구진이 개발한 머신러닝 기반 날씨 예측 프로그램 '그래프캐스트(GraphCast)'는 기존의 날씨 예측 기술을 능가하는 성과를 보여주고 있다고 기술 전문 매체인 엔가젯(engadget)이 최 보도했다. 이 프로그램은 10일 동안의 날씨 변수를 1분 이내에 예측할 수 있는 능력을 갖추고 있으며 연구자들은 이 프로그램이 90%의 검증률로 기존 날씨 패턴 예측 기술을 능가했다고 강조했다. 그래프캐스트는 지구 날씨의 가장 최근 두 가지 상태를 포함하는 테스트 시점과 6시간 전의 변수를 활용하여 작동한다. 이 데이터를 기반으로 그래프캐스트는 6시간 후의 날씨 상태를 예측할 수 있다. 이 프로그램은 현실 세계에서의 적용 가능성을 입증했다. 예를 들어, 그래프캐스트는 허리케인 리가 발생하기 10일 전에 롱아일랜드에 상륙할 것을 정확하게 예측했는데, 이는 당시 기상학자들이 사용하던 전통적인 기상 예측 기술보다 뛰어난 성과를 보여줬다. 그래프캐스트의 강점은 속도와 규모 측면에서 날씨 패턴을 예측하는 데 있어 기존 기술을 능가하는 데 머물지 않고, 열대성 저기압과 지역의 극한 온도 파도를 비롯한 심각한 기상 현상도 예측이 가능하다. 또한, 이 알고리즘은 최근 데이터로 재훈련될 수 있어 기후 변화와 관련된 더 큰 변화에 대한 날씨 패턴의 진동을 더 정확하게 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 미래에는 그래프캐스트나 비슷한 인공지능(AI) 알고리즘이 더 많은 주류 서비스에 등장할 것으로 예상된다. 구글(Google)은 이미 그래프캐스트를 제품에 통합하는 방법을 모색하고 있으며, 이러한 기술은 미국 국립해양대기청(NOAA)과 같은 기관에서도 활용될 것으로 기대된다. AI의 발전은 날씨 예측 분야에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. AI 기반 날씨 예측 모델은 더 정확하고 빠른 예측을 제공함으로써 기상 이변에 대한 조기 경보와 대응에 기여할 수 있을 것이다.
- IT/바이오
2023-11-27
AI 워터마크, 뚫기 쉽다⋯보안 강화 촉구

디지털 워터마크는 다양한 분야에서 활용되는 보안 기술로, 우표부터 현금, 이미지까지 폭넓게 적용되며 그 핵심 역할은 정보의 신뢰성 확보와 위조 방지에 있다. 최근 '엔가제트(engadget)' 매체에 따르면 디지털 워터마크의 취약점에 대한 우려가 커지고 있다. 인공지능(AI)을 활용한 딥 페이크와 생성 예술 등의 확산으로 인해 디지털 워터마크의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 특히 AI로 만들어진 콘텐츠를 정확히 식별하고, 해당 콘텐츠가 실제로 AI에 의해 생성됐는지 확인하는 것이 중요한 과제로 부상했다. 이러한 워터마크는 AI에 의한 콘텐츠의 오용을 방지하는 목적으로 이미지 등에 적용되기도 한다. 딥 페이크나 허위 정보의 생성이 급증하자 이를 방어하고 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 많은 기업들이 워터마크 기술의 개발에 힘쓰고 있다. 구체적으로 오픈AI, 메타, 아마존 등 주요 기업들이 이러한 문제점에 대응하기 위한 워터마킹 기술 개발에 앞장서고 있다. 메릴랜드 대학교(UMD)의 컴퓨터 과학 연구팀은 워터마크의 추가나 제거에 관한 연구를 수행했다. UMD의 쇼헤이 페이지(Soheil Feizi) 교수는 와이어드(Wired)와의 인터뷰에서 현재 신뢰할 수 있는 워터마킹 응용 프로그램이 없다는 연구 결과를 얻었다고 밝혔다. 실제로, AI를 사용하지 않고 이미지에 가짜 워터마크를 추가하는 것은 상대적으로 간단한 일이었다. 반면, 워터마크를 완전히 제거하는 것은 여전히 복잡한 작업으로 판명되었다. 일부 연구진은 워터마크를 거의 완전히 제거하기 어렵게 만드는 기술의 개발에 힘쓰고 있으며, 이런 기술은 제품의 도난 감지에도 활용될 전망이다. 캘리포니아 대학교 산타 바바라 캠퍼스와 카네기 멜론 대학교의 연구팀은 디지털 워터마크의 제거 방법에 대한 공동 연구를 진행했다. 이 연구에서는 디지털 워터마크를 쉽게 제거할 수 있다는 사실을 확인했다. 두 가지 주요 워터마크 제거 방법, 즉 파괴적 접근과 건설적 접근이 탐색되었다. 파괴적 접근은 워터마크를 이미지의 일부로 간주하고 이를 조정하여 제거하는 방식인데, 이 과정에서 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 반면, 건설적 접근은 워터마크를 유지한 채로 제거하는 복잡한 방법을 취한다. 이 연구는 디지털 워터마크의 취약성을 드러내면서 그 개선의 필요성을 부각시켰다. 디지털 워터마킹 기술은 지속적으로 발전해야 하며, 특히 AI가 잠재적으로 잘못된 정보를 만들어내어 사회에 혼란을 줄 수 있기 때문에, AI 생성 콘텐츠의 식별 도구와 기술의 발전이 필요하다.
- IT/바이오
2023-10-07
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