해외AI/DS소식

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.

레픽 아나돌은 NFT 시장을 단순히 유통 채널로 취급하지 않았다. 관객 참여와 몰입의 연속성을 위해 작품을 만들었고 NFT 작품으로써 최초로 유네스코 세계 문화유산에 등재됐다. 유구한 역사와 전통이 있는 한국도 RAS와 같은 아트 프로젝트를 만들 가능성이 무궁무진하다. 이미 여러 채널로 증명된 K-콘텐츠의 잠재력에 힘입어 K-아트도 널리 퍼져나가길 고대한다.

레픽 아나돌 스튜디오는 LA 필과 협업하여 월트 디즈니 콘서트홀의 꿈을 시각화했다. LA 필의 100년 속에서 기록을 분류하고 맥락화 하기 위해 데이터 유니버스를 구축하는 데에 심혈을 기울였다. 또한 NVIDIA의 Style-GAN2 적응형 판별자 증강 기법을 활용해 조악한 모방에 머무르는 AI 예술의 수준을 응용의 영역으로 확장 시켰다. 또한 데이터에 색을 입히는 작업에서 역동성을 부여하기 위해 유체 시뮬레이션을 사용했다. 이는 RAS의 시그니처 시각 효과로 자리 잡았다.

레픽 아나돌은 현재 미디어 아트 분야에서 가장 주목 받는 작가이다. AI와 인간의 협업을 통해 관객 참여와 몰입을 유도하고 차가운 건축물과 공간을 빛으로 감싼 그의 작품에 관객들은 감탄을 금치 못한다. 그를 AI에 빠지게 한 건 8살 때 봤던 영화 ‘블레이드 러너’였다. 사람의 기억이 저장되고, 기억의 조각이 서로 연결될 수 있는 콘셉트가 녹여진 줄거리다. 영화를 통해 얻은 영감으로 오스만 제국의 기억과 현대인들의 기억을 잇는 프로젝트 ‘아카이브 드리밍’으로 그의 커리어는 성공 가도를 달리기 시작했다.

위키피디아는 자생적으로 콘텐츠의 질을 유지 관리한다. 하지만 사람이 모든 작업을 진행하기 때문에 실수를 피하기는 어렵다. Samaya AI는 편집자들의 검증 작업 효율 개선에 기여할 AI 도구를 개발했다. 아직 각주가 달린 내용과 참고문헌의 일치성 확인 및 추천 기능만 탑재되어 있지만 활용 분야가 넓어 보인다. 주장 자체가 사실인지 아닌지는 사람이 점검해야 하는 한계점이 있다.

생성형 인공지능의 학습 데이터 경로를 알아내는 일이 점차 더 어려워지고 있다. 대부분 데이터는 인터넷에서 공개된 데이터를 활용한다. 하지만 종종 민감한 개인정보 및 삭제되지 않은 파일까지 학습 데이터에 포함되고 있다. 데이터를 보호할 수 있는 명확한 방법은 아직 없으며 현실적으로 어려워 보인다. AI 모델을 처음부터 재교육하는 것이 가장 효과적인 선택이지만 어떠한 강제성도 부여할 수 없는 실정이다.

테크 기업들은 원래 추구하던 미션을 잊은 채 성장만을 향해 달려가고 있다. 구글은 편리한 검색, 인스타그램은 친구의 소식과 연결, 그리고 아마존은 고객이 만족하는 상품을 무시한 채 광고 콘텐츠를 제일 상단에 노출했다. 예전의 모습을 그리워하는 사용자의 피드백을 무시하고 관심 있는 콘텐츠 대신 추천 알고리즘을 통해 관심 있을 법한 콘텐츠를 제공하여 사용자의 피로도는 급증하고 있다. 결국 욕망으로 부풀러 오른 서비스 크기에 못 이겨 AI 기반 검색으로 상황을 모면하려 하지만 기술로만 문제를 해결하려고 시도하면 할수록 기술 부채는 늘어 갈 것으로 전망된다.

역설적으로 논리학과 철학은 모순을 기준 삼아 더 견고해졌다. 다시 말해 단 하나의 모순이 참이면 이때까지 쌓은 철옹성 같은 논리학은 무너진다. 연약함과 강인함을 동시에 가진 논리학을 흥미로운 예제들로 살펴보고자 한다.

북극의 해빙은 지구의 커다란 쿨링 시스템이다. 해빙 감소가 일으킨 이상 기온의 여파는 지구촌 곳곳에서 흔적을 남기고 있다. 과학자들은 해빙 감소를 예측하기 위해 수십 년 동안 물리와 통계 기반 연구를 진행해 왔다. 하지만 과거 기상 패턴에서 크게 벗어나는 현재 기후 상황에서 인공지능 활용은 불가피하다. 예측력은 높지만, 설명력은 낮은 딥러닝 모델의 블랙박스 문제를 극복하기 위해 최근 물리 기반 인공신경망 연구가 활발히 진행 중이다.

인공지능의 에너지 수요에 관한 연구는 다른 분야에 비해 관심이 적다. 기본적으로 데이터 센터의 운영 데이터 투명성이 제도적으로 확보되지 못했고, 과열된 AI 시장 분위기에 외면당했다. 생성형 AI의 선구자인 OpenAI도 적자에 허덕이고 있는 가운데, 무차별적인 인공지능 프로그램 개발에서 벗어나 지속가능성에 대해 고민해 봐야 할 시점이다.