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AI 기술의 사용이 증가함에 따라 환경에 악영향을 미치는 속도도 덩달아 빨라졌다. 이산화탄소 배출과 함께, AI 훈련과 사용으로 에너지 비용이 커진 것이다. 하지만 환경 비용을 정확하게 추산하기는 어려운데, AI 종류에 따라 배출량이 다르고 기업들이 내부 자료를 공개하지 않기 때문이다. 그러나 AI는 기후 문제 해결에 도움이 될 수도 있으므로 AI의 정책 방향 설정과 윤리적 고찰을 통해 그 효과를 높여야 한다.

수학자 스티븐 라얀과 음악가 제프 프레슬라프는 수학 논문을 음악으로 변환하는 프로젝트를 진행했다. 서스캐처원대학교에서 콘서트를 개최해 라얀의 연구 논문을 음악으로 재현했으며, 쌍곡선 밴드 이론을 기반으로 한 이 프로젝트는 과학과 예술의 유기적 결합을 시연했다. 라얀과 프레슬라프는 서로의 낯선 분야를 이해하기 위해 공을 들였다. 그 결과, 프레슬라프는 이를 음악적으로 해석하는 데 성공했으며, 콘서트는 과학적 개념을 음악으로 전달하고자 한 의도를 성공적으로 이루었다.

인공지능 챗봇은 안전 제한이 있지만, 새 연구에선 AI끼리 속이고 비밀을 누설하는 기술을 발견했다. 페르소나 채택과 조작으로 연구자는 다른 AI를 속여 ‘탈옥’시켰으며, 공격은 GPT-4, Claude 2 그리고 Vicuna 챗봇에서 성공적이었다. 이는 개별 기업의 단순한 코드 문제를 넘어 AI 설계의 보안 취약성을 나타낸다. 미래에 더 강력한 모델로 인한 위험성을 경고하고 있다.

MIT, 스탠퍼드대 연구팀이 ‘확산 모델’로 짐을 싸는 작업을 훈련했다. 로봇은 제약 조건 준수하면서도 효율적으로 물건들을 배치했다. 기존의 규칙 기반 방식보다 훨씬 빠르게 학습 및 수행이 가능하다는 점에서 파급력이 클 것으로 예상된다. 모든 제약 조건을 거의 동시에 고려하는 방식으로 작동하기 때문에 제약 조건을 하나씩 고려하는 규칙 기반 알고리즘보다 최소점을 찾아낼 가능성이 높다. 연구팀은 로봇의 분산형 의사 결정 능력을 지원하고 자연어 명령을 추가 입력으로 받아들일 수 있도록 모델을 확장할 계획이라고 전했다.

AI는 경제를 재편하고 성장을 주도할 잠재력이 있지만, 데이터 집중, 지역화, 배제와 같은 문제에 직면해 있다. 미국과 중국은 AI 경제에서 중심적인 역할을 하고 있지만, 지정학적 갈등으로 인해 새로운 국제 경제 규칙을 마련하는 데 어려움을 겪고 있다. 아시아 경제 협력을 통해 소규모 경제의 참여를 보장하고, 데이터의 자유로운 흐름을 촉진하고, 소외된 지역사회의 역량을 강화하는 등의 노력이 필요하다. 하지만 AI 기술의 발전이 규제 당국의 역량을 앞지르고 있으므로, 효과적이고 효율적이며 사려 깊은 규제를 마련하는 것이 시급하다.