해외AI/DS소식

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.

아시아에서 AI 거버넌스의 도전과제는 권력 집중, 지역화, 배제이다. 권력 집중 문제는 소수의 AI 업계 리더들이 과도한 혜택을 누리며 진입 장벽을 높이고, 지역화 문제는 학습 데이터에 대한 접근성을 떨어뜨리고, 혁신 생태계를 고갈시킨다. 배제 문제는 디지털 자원이 부족한 소규모 국가들이 AI 산업에 참여하기 어렵게 만든다. 따라서 다양한 지역 이해관계자들이 AI 시스템을 적극적으로 관리하도록 동기를 부여하고, 위험에 대한 투명성을 높이기 위해 노력해야 한다.

알반 다 실바는 마르시아 애셔의 모래 그림 모델링을 수정하여 선을 그리는 방향까지 고려했다. 이를 통해 모래 그림은 오일러 그래프이자 베블런 그래프임을 알게 되었다. 실바는 수학적 해부가 바누아투 샌드 아트의 본질을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다고 주장했다. 민족수학을 통해 드러나는 깊이 있는 문화 해석이 현상을 온전하게 이해하도록 돕는다는 견해다.

모래 그림은 초보자부터 전문가까지 같은 규칙을 따르며, 전통적인 지식은 구전으로 전해진다. 성별과는 상관없이 사회에서 인정 받은 예술가는 뛰어난 전문성을 보여주며, 이들은 일정한 꼭지점과 선을 따라 작업한다. 샌드 아트는 수학적 개념과 유사한 규칙을 따르며, 마르시아 애셔는 수학과의 관련성을 찾았다. 애셔의 발견을 기반으로, 실바는 샌드 아트의 추상적 개념을 쌓아 올렸는데, 모든 드로잉에서 가능한 하위 단계들의 분해, 분해의 의미와 순서에 관한 질문들이 제기되었다.

바누아투는 83개의 섬으로 이루어진 군도로 31만 명의 인구와 138개 방언으로 높은 언어 다양성을 자랑한다. 이런 바누아투의 모래 그림은 문화와 언어의 중요한 부분으로, 유네스코 인류무형문화유산으로 지정됐다. 한 민족수학자의 연구로 샌드 드로잉이 수학적 규칙을 따르는 다는 사실을 발견했으며, 바누아투 사회와 환경의 상호작용을 이해하는 데 도움을 줬다.

연구자들은 인공지능을 이용해 분자의 화학적 특징을 바탕으로 냄새를 예측하는 새로운 방법을 개발했다. 이 방법은 기존의 방법보다 정확도가 높고, 냄새의 강도와 유사도까지 예측할 수 있다. 그러나 아직은 단일 분자의 냄새만 예측할 수 있다는 한계가 있다.

텍스트-이미지 생성 모델을 합성 이미지로 학습시키면 더 현실적인 이미지를 생성할 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. MIT와 구글 연구팀은 ‘다중양성대조학습’ 방법을 사용하여 StableRep이라는 모델을 개발했다. StableRep은 이미지넷 분류에서 76.7%의 선형 정확도를 달성했으며, CLIP보다 우수한 성능을 보였다. 단점으로는 이미지 생성 속도가 느리고 데이터에 내재한 편견을 여전히 해결하지 못한다는 점들을 꼽을 수 있다.

지뢰 제거는 위험하고 시간이 많이 소요되는 작업이다. 기존 방법은 수작업으로 이루어지며, 정확성과 효율성이 떨어진다. 컬럼비아대학교 박사과정생 재스퍼 바우어와 Safe Pro Group은 드론과 AI 기술을 결합하여 지뢰 제거 기술을 혁신하고자 한다. 이 기술은 드론이 지뢰가 매설된 것으로 추정되는 지역 상공을 비행하며 대량의 이미지를 수집한 후, AI 알고리즘을 사용하여 지뢰의 위치를 지도에 표시한다. 기존 방법을 보완하는 역할을 한다. 약 90%의 탐지율을 보이며, 수작업에 비해 더 많은 지역을 커버할 수 있다. 우크라이나와 같은 지뢰 피해 지역에서 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

전문가들은 대규모 데이터 세트에서 대규모 모델을 훈련하는 것의 이익이 점점 줄어들고 있다고 지적한다. 그 대신, 더 얇은 신경망에 집중하고 다양한 훈련 전략을 실험함으로써 머신 러닝 분야에서 혁신을 이뤄내야 할 시기라고 강조한다. 대규모 LLM은 성능이 뛰어나지만, 에너지 소모가 많고, 구축 및 실행이 복잡하며, 해석이 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 이러한 단점을 해결하기 위해 작은 규모의 LLM이 개발되고 있는데, 성능은 뛰어나면서도 에너지 효율적이고, 구축 및 실행이 간편하며, 해석이 쉽다는 장점이 있다.

다람쥐는 겨울을 대비해 먹이를 땅에 묻는 습성이 있다. 다람쥐는 먹이를 한곳에 모아 묻거나 여러 곳에 나눠 묻는 방식을 취하는데, 이는 서식지 특성과 먹이의 종류, 포식자의 위험도 등을 고려한 전략적인 행동이다. 다람쥐는 먹이를 묻은 장소를 기억하기 위해 시각적, 공간적 단서를 활용한다. 또한, 같은 종류의 견과류를 서로 가까이 묻어두는 등 기억 부담을 줄이기 위한 전략도 사용한다. 다람쥐는 겨울이 다가오면서 뇌가 확장되어 인지 능력이 향상된다. 먹이를 묻은 장소를 다시 방문하여 위치를 상기하는 등 기억력을 유지하기 위한 노력한다.

과체중 또는 비만한 심장병 환자를 대상으로 한 연구에서, 체중 감량 약물 ‘위고비’가 심장마비와 뇌졸중 위험을 20% 감소시킨 것으로 나타났다. 위고비는 GLP-1 수용체 작용제로, 혈당을 낮추고 식욕을 억제하여 체중 감량을 촉진한다. 위고비의 심혈관 질환 예방 효과는 체중 감량 이외의 다른 요소와도 관련이 있을 것으로 추측되지만, 그 정확한 원인은 아직 밝혀지지 않았다. 위고비는 월 700~1,300달러의 비용이 소요되며, 위장관 과민증, 담석, 근 손실 등의 부작용이 보고되었다. FDA는 위고비의 심혈관 질환 예방 효과를 분석하고, 승인 여부를 검토하고 있다.

초전도 연구는 상온 초전도체 발견을 목표로 꾸준히 발전해 왔다. 최근에는 슈퍼 하이드라이드와 같은 새로운 물질이 발견되면서 초전도체의 온도 기록이 갱신되고 있다. 슈퍼 하이드라이드는 고압에서 초전도 특성을 나타내는 물질로, 기존 초전도체보다 높은 온도에서 초전도성을 유지할 수 있다. 이러한 발견은 상온 초전도체 개발에 중요한 진전을 이루는 것으로 평가된다. 또한, 고급 시뮬레이션 기술의 발전도 초전도 연구에 큰 도움이 되고 있다. 시뮬레이션을 통해 새로운 물질을 예측하고 발견할 수 있으며, 기존 물질의 특성을 이해하는 데에도 도움이 된다. 이러한 기술의 발전은 초전도 연구의 속도를 높이고, 상온 초전도체 개발의 성공 가능성을 높여줄 것으로 기대된다.

마이크로소프트(MS)가 자체 AI 칩 두 개를 공개했다. MS는 2024년부터 AI 가속기 칩 ‘마이아’와 범용 클라우드 워크로드용 CPU ‘코발트’를 고객들에게 제공할 예정이다. 마이아는 대규모언어모델 학습과 추론 효율을 위한 고성능 칩이다. 코발트는 저전력 사용으로 효율성을 높인 범용 CPU이다. MS는 자체 AI 칩 개발을 통해 고객들에게 더 많은 선택권을 제공하고, 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 또한, 엔비디아, AMD 등 기존 칩 제조사와의 협력을 유지하며, 공급망 다각화의 이점을 십분 활용할 것으로 전망된다.

ChatGPT의 텍스트 생성 능력으로 인해 교육계에 새로운 고민이 생겼다. 크리스토퍼 하웰 교수는 학생들이 직접 ChatGPT를 활용하도록 하여 학생들에게 모델의 결함을 인지하도록 유도했다. 하웰 교수의 실험 결과, ChatGPT의 에세이에는 모두 오류가 발견됐다. ChatGPT는 아직 완벽하지 않으므로 학생들이 ChatGPT를 올바르게 사용하기 위해서는 올바른 교육이 필요하다. AI에 의존하면 학생들의 사고 능력이 저하될 수 있어서, 교육 과정에서 학생들은 느리지만 사고 과정을 온전히 습득하는 데 집중해야 한다는 점을 강조해야 한다.

메타의 오픈소스 LLM인 라마 2는 접근성이 높지만, 운영 비용이 비싸다는 지적이 있다. 라마 2는 OpenAI의 GPT-4 터보에 비해 50~100% 더 비싼 운영 비용이 발생할 수 있으며, 이는 스타트업과 같은 소규모 기업에게는 큰 부담이 될 수 있다. 비용 절감을 위해서는 업무의 규모와 모델의 크기의 균형을 잘 맞춰야 한다는 게 전문가들의 중론이다. 또한, 인공지능 컴퓨팅 자원의 수급이 안정화되고, 특정 사용 사례에 적합한 비용 효율적인 모델이 개발된다면, 비용에 대한 부담이 줄어들 것으로 기대된다.

화면을 통한 의사소통은 뇌 활동과 사회적 각성 수준을 낮춘다는 연구 결과가 발표됐다. 화면이 실제 대면을 자주 대체하는 세상에서 교육, 원격 의료 또는 전문적 교류에서 화상 회의 플랫폼에 지나치게 의존하는 것이 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 하지만 가상 커뮤니케이션 기술의 발전으로 앞서 언급한 한계를 보완할 수 있지만, 대면 상호 작용은 여전히 중요하다는 지적이 전문가들의 중론이다.