해외AI/DS소식

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.

OpenAI가 데이터 파트너십으로 GPT-4 등 모델 향상 계획을 발표했다. 민감 정보가 없는 오픈 소스 또는 비공개 데이터를 사용해서, 서비스 확장 및 AI 모델 협력 개발을 언급한 것이다. 법적 분쟁 회피와 정확도 향상을 위한 행보로 보이나, LLM 모델에서 이미 사용된 민감 정보에 대한 해결책은 여전히 부족한 상태다.

장기적으로 AI와 경쟁할 수 있는 역량을 키워야 한다. AI는 인간의 노동력을 대체하고, 새로운 서비스를 창출하면서 인간의 삶을 변화시킬 것이다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 인간이 혁신을 통해 새로운 틈새를 개척해야 한다. 한편 단기적으로 AI의 발전에 따른 불평등 악화를 방지해야 한다. AI는 기존의 일자리를 대체하고, 소수의 자본가가 AI를 독점할 경우 불평등이 심화될 수 있다. 따라서 AI의 발전에 따른 불평등 악화를 방지하기 위한 정책적 노력이 필요하다. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 인간과 AI가 협력하는 것이 중요하다. 인간은 AI의 강점을 활용하여 새로운 가치를 창출하고, AI는 인간의 창의성과 감성을 보완하여 인간의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 수 있다.

영국 AI 안전 서밋은 전 세계 정부 및 업계 리더들이 AI 규제 방법에 대해 논의하는 자리다. 그러나 일부 전문가들은 이 회의가 AI 기업의 영향력으로 인해 인공지능의 성공으로 인해 영향을 받을 수 있는 사람들의 목소리가 충분히 반영되지 않았다고 지적했다. 특히 AI 규제가 AI의 미래 잠재적 위험에 초점을 맞추는 대신, 현재 현실에서 발생하고 있는 AI의 차별, 경제적 이동, 착취 등과 같은 문제에 초점을 맞춰야 한다고 강조했다. 또 다른 전문가들은 AI 규제는 기술이 아닌 사람에 초점을 맞춰야 한다고 주장했는데 잠재적 위험을 방지하는 것뿐만 아니라, AI가 인간의 권리를 침해하지 않도록 해야 한다는 것이다. AI의 발전 속도가 빨라지고 있는 만큼, AI의 잠재적 위험을 사전에 예방하고, AI가 인간에게 이롭게 사용될 수 있도록 하는 것이 중요하다는 것이 요지다.

선호투표제는 유권자의 선호를 보다 정확하게 반영할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 예상치 못한 결과를 낳을 수 있다는 한계도 있다. 완벽한 선거제도는 존재하지 않으며, 대중의 이익을 최대한 반영하는 이상적인 설계를 찾기 위한 노력이 필요하다.

쥐도 인간처럼 미래를 예측하고 시각화할 수 있는 능력을 가지고 있다는 연구 결과가 발표됐다. 연구진은 쥐의 뇌에 뇌-기계 인터페이스를 연결하여 쥐의 뇌 활동을 추적했다. 실험 결과 쥐는 가상 현실 환경에서 눈에 보이지 않는 장소나 물체에 대해 생각할 수 있는 것으로 나타났다. 연구진은 이러한 결과가 쥐의 의식적 사고와 관련이 있다고 보지만, 다른 과학자들은 해마의 무의식적 사고흐름과 관련이 있을 수 있다고 반론을 제기했다.

중국 칭화대학의 과학자들은 아날로그 광전자 ACCEL 칩을 개발했는데, 이는 최신 GPU보다 3,000배 빠르고 400만 배 효율적이며 컴퓨터 비전 작업에서 전례 없는 성능을 자랑했다. 이 칩은 빛을 이용하여 정보를 처리하는 포토닉 컴퓨팅을 사용하며, 전력 소모가 낮고 초고속 컴퓨팅을 제공합니다. ACCEL 칩은 회절 광학 아날로그 컴퓨팅과 전자 아날로그 컴퓨팅을 결합하여 놀라운 에너지 효율과 뛰어난 컴퓨팅 속도를 달성했는데, 이는 이미지 처리와 물체 분류 작업에서 경쟁력 있는 성능을 보여줬다. 디지털 기술의 발전으로 아날로그 데이터 처리가 재조명되고 있는 사례다.

미국 정부가 인공지능의 안전, 보안, 신뢰성에 관한 행정명령을 발표했다. 이 행정명령은 대규모 AI 모델 개발자들이 모델 공개 전 정부와 안전 데이터, 훈련 정보 등을 공유하도록 의무화했다. 또한 워터마킹 등 AI의 위험을 최소화하기 위한 기술적 조치들도 포함하고 있다. 그러나 행정명령만으로는 AI의 모든 위험을 해결하기에는 부족하다는 지적이 있다. 앞으로 입법 조치와 민간 부문의 규제가 필요할 것으로 보인다.

AI는 생물 다양성 모니터링과 보호를 위한 새로운 도구로 주목받고 있다. 오디오, 영상, 이미지 등 다양한 데이터를 분석하여 생물 다양성을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 또한, AI는 인간 활동이 생태계에 미치는 영향을 모델링하고 역사적 변화를 재구성하여 생물 다양성 손실의 원인을 파악하고 미래를 예측하는 데에도 활용될 수 있다.

현대 AI는 인간의 삶에 큰 영향을 미치고 있지만, 한계와 편향성으로 인해 부작용도 발생하고 있다. AI는 인간에게 잘못된 정보를 제공하거나, 편향된 의견을 심어줄 수 있다. 또한, AI의 편향은 사람들의 의사결정에 영향을 미치며, 심각한 결과를 초래할 수 있다. 최근 연구에 따르면, 사람들은 AI의 편향을 무의식적으로 흡수할 수 있다. 이는 AI의 편향이 사람들의 사고방식과 행동에 지속적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI의 투명성과 사용자 교육이 필수적이다. AI 개발자는 AI의 한계와 편향성을 공개하고, 사용자는 AI를 올바르게 사용하는 방법을 교육받아야 한다.

전 세계인의 하루 평균 시간이 어떻게 쓰이는 지를 맥길대학교와 스위스 연방 공과대학교 취리히 연구진이 추정했다. 전 세계인의 하루 중 가장 많은 시간을 차지하는 활동은 수면이었다. 소득 수준에 따라 활동이 크게 달라지며, 고소득 국가에서는 음식 생산과 경험 활동에 더 많은 시간을 할애했다. 지구 환경을 직접적으로 변화시키는 활동은 전체 시간의 극히 일부이며, 지속 가능성을 위한 시간을 더 늘려나갈 것을 기대한다고 연구진은 밝혔다.

인간의 일반화 능력에 한 걸음 다가간 학습 방법이 발표됐다. 현지 시각 25일 네이처지에 발표된 해당 논문은 기존 트랜스포머 모델을 인간이 학습하는 방식처럼 일련의 연습문제를 풀게 하고, 해당 과정에서 규칙을 발견하도록 유도하는 합성성을 위한 메타 러닝 학습법을 개발했다고 전했다. 한계점도 명확하지만 인간의 인지 능력과 인공지능의 학습 방법에 대한 이해 모두 증진 시킬 가능성을 확인할 수 있는 연구다.