대협의 AI 대추격전!
AI는 아직도 고양이보다 멍청해?!
구글 딥마인드(Google DeepMind)의 CEO 데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 최근 AI와 고양이의 지능을 비교하며, 현재의 AI가 아직 고양이 수준의 지능에도 미치지 못한다고 언급했어요. 그는 "우리는 아직 일반 시스템으로서 고양이 지능에도 도달하지 못했다"고 말하며, 인공지능의 발전 속도가 빠르지만 인간 지능을 넘어서기 위해서는 더 많은 연구와 투자가 필요하다고 강조했어요.
하사비스는 AI가 게임 플레이와 같은 특정 영역에서는 인간을 능가하지만, 전반적인 인간 수준의 지능을 달성하기 위해서는 계획, 기억, 도구 사용, 스마트한 질문 등의 큰 도전 과제가 남아 있다고 설명했어요. 그는 AI가 에너지, 재료 과학, 의료, 기후, 수학 등 다양한 분야에서 과학적 발견을 가속화할 것이라고 전망했어요.
한편으로, 딥마인드의 프로젝트 아스트라(Project Astra)는 AI를 단순한 챗봇의 한계를 넘어 사용자의 상황, 환경, 선호도, 역사 등을 인식하는 '범용 AI 에이전트’를 목표로 하고 있어요. 이는 우리의 일상 생활에서 더욱 유용한 도구가 될 거에요.
OpenAI의 새로운 AI 발전 단계
최근 OpenAI는 인공지능(AI) 기술의 발전을 추적하기 위한 다섯 가지 단계 시스템을 발표했어요. 이는 몇몇 사람들이 불안에 떨던 것을 해소하기 위해서 AI의 안전성과 미래에 대한 이해를 돕기 위한 노력의 일환이라고 해요.
1단계(현재의 AI): 현재 OpenAI는 첫 번째 단계에 있고, 이는 ChatGPT처럼 사람과 대화할 수 있는 AI를 의미해요. 이 단계의 AI는 기본적인 대화와 상호작용이 가능해요.
2단계(Reasoners): OpenAI는 곧 두 번째 단계인 'Reasoners’에 도달할 것으로 예상하고 있어요. 이 단계의 AI는 도구 없이 박사 수준의 교육을 받은 사람과 같은 기본적인 문제 해결 능력을 갖추게 된다고 해요.
3단계는 'AI 에이전트(AI Agents)’로, 사용자를 대신해 며칠 동안 행동할 수 있는 AI를 의미해요.
4단계는 새로운 혁신을 창출할 수 있는 AI, 5단계는 조직의 일을 수행할 수 있는 AI로 정의돼요.
OpenAI의 이러한 단계 시스템은 앞으로 AI의 발전을 체계적으로 이해하고, 목적에 맞는 안전성을 확보하는 데 중요한 이정표가 될 것이라고 기대받고 있어요.
쿵푸판다가 아니라 AI판다!
2022년 이후 거대 언어 모델(LLM) 열풍으로 뜨거워진 인공지능(AI) 시장에서 중국 기업들이 눈부신 성장을 거듭하며 선두 주자들을 바짝 추격하고 있어요.
특히 최근 중국 기업들의 AI 모델들은 글로벌 선두 모델인 GPT-4o, Claude-3.5에 견줄 만한 성능을 보여주고 있어요. 지푸 AI(Jifu AI)의 GLM-4, 바이두(Baidu)의 Ernie Bot 4.0 등은 그 격차를 빠르게 좁히며 세계적인 수준에 도달하고 있어요. 이미 전 세계 LLM의 36%가 중국에서 개발되었고, 미국 다음으로 높은 비율을 자랑한다고 해요.
이를 증명하듯, 바이두 AI 클라우드의 AI 개발자인 양밍위안(Yang Minyuan)은 "1년 만에 미국과의 AI 격차를 6개월로 줄였습니다. 중국어 처리 기능과 같은 일부 분야에서는 OpenAI를 능가하기도 했습니다."라면서 자신감을 드러냈어요.
중국 기업들은 AI 모델을 다양한 기기와 서비스에 적용하여 생산성 향상과 효율성 증대를 추진하고 있어요. 또한, 데이터 품질을 개선하고 LLM을 특정 분야에 특화하여 실제 체감 성능을 높이는 데 집중하고 있다고 해요.
중국은 AI 분야에서 선두 주자들을 따라잡는 데 그치지 않고, 자신만의 강점을 바탕으로 새로운 시장을 개척하고 있어요. 앞으로 중국의 AI 발전은 세계 AI 시장에 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다고 해요.
홍콩의 새로운 도전
최근 MS는 홍콩의 초등학교와 협력하여 AI 교육을 강화하고 있어요. 왜냐하면 중국 정부가 중국에서 OpenAI 사용을 금지했기 때문에 AI 교육을 할 수 있는 또 다른 기업인 MS가 나섰기 때문이라고 해요.
이 프로젝트는 홍콩 교육대학교 조키 클럽(Jockey Club) 초등학교에서 시작되었으며, 5학년과 6학년 학생들이 MS의 AI 도구를 활용해 과학 수업을 진행하고 있어요. 이러한 AI 도구는 학생들이 교과서 밖의 정보를 탐색하고 AI 선생님과 함께 놀면서 학습의 효과를 높이는 데 큰 도움을 주고 있어요.
MS는 홍콩의 모든 학교로 이 솔루션을 확대할 계획이고, AI가 실제 교육 현장에서 얼마나 유용한지를 증명하는 중요한 단계가 될 것이라고 해요. 특히, AI를 활용한 교육은 학생들에게 더 넓은 시야를 제공하고, 창의적 사고를 촉진하는 데 기여할 거에요.
예술가 보호 도구의 한계
글레이즈(Glaze)라는 소프트웨어는 예술가들의 작품을 AI 학습 모델로부터 보호하기 위해 개발되었어요. 글레이즈는 이미지에 '교란’을 가해 AI가 해당 스타일을 모방하지 못하도록 막아요. 그러나 ETH 취리히(ETH Zürich)에서 이 방식은 효과적이지 않다고 입증하는 연구 결과가 나왔어요.
연구진은 글레이즈 프로젝트를 이끄는 리더가 연구 커뮤니티와 소스 코드를 공유하지 않았다는 것을 지적했어요. 왜냐하면 도구의 효과를 검증하는 데 어려움을 초래하기 때문이에요.
하지만 글레이즈 팀은 코드 공개를 거부했고, 이는 도구의 신뢰성을 떨어뜨리는게 일조했다고 해요. 심지어, 글레이즈는 일부 공격에 대해 저항력을 보이지만, 지극히 제한적이라서 대부분의 공격에 허망하게 뚫렸다고 해요.
결론적으로, 글레이즈는 예술가들에게 어느 정도의 보호를 제공할 수 있지만, 완벽한 해결책은 아니에요. 연구 커뮤니티와의 협력을 통해 악의적인 나쁜 사람들만 차단하는 더 나은 보안 도구가 개발되길 기대해요.
작아도 똑똑해요
메타(Meta)에서 'MobileLLM'이라는 새로운 논문을 발표했어요. 이 논문에서는 클라우드 비용과 지연 문제를 해결하기 위해 스마트폰에서 효율적으로 작동하는 LLM AI의 설계법을 다루고 있다고 해요.
특히 가벼운 AI일수록 모델의 사이즈보다 모델의 구조(architecture)가 더 중요하다는 점을 강조하며, 깊고 얇은 구조와 임베딩 공유, 그룹 쿼리 주의 메커니즘 등을 활용했어요. 그렇게 한 결과, MobileLLM은 이전 모델보다 2.7~4.3% 더 높은 정확도를 달성했고, MobileLLM-LS는 추가로 0.7~0.8%의 정확도 향상을 보여줬다고 해요.
MobileLLM 모델은 성능을 측정하는 채팅 벤치마크에서 이전의 소형 AI보다 크게 개선되었고, 라마2 7B(LLaMA 2 7B)와 유사한 정확도를 보여준다고 해요. 이처럼 스마트폰에서 1인 1 AI 시대가 다가오고 있어서 기대가 되네요.
AI 대추격전
숨 가쁘게 달려온 길을 뒤돌아보면 눈부신 발전과 새로운 가능성이 공존해요. 고양이의 지능을 뛰어넘어야 하는 AI부터 스마트폰 속 나만의 AI까지, 인간과 AI의 공존은 이미 시작되었고 그 미래는 예측하기 어려울 만큼 무궁무진해요.
하지만 잊지 말아야 할 것은, AI는 우리 삶을 더 풍요롭게 만드는 도구라는 사실입니다. 거대한 기술의 파도 앞에서 윤리적 책임감을 가지고 인간 중심적인 AI 발전을 이끌어나가는 지혜가 필요한 때에요. 에코 멤버님들도 균형 잡힌 시각으로 AI의 미래를 바라보고, 더 나은 미래를 향해 나아가는 여정에 함께 하기를 바래요.
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Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. AI 아티스트로도 활동 중입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Mark Tyson. (2024). Current AIs only have the IQ level of a cat, asserts Google DeepMind CEO. Tom's Hardware. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/current-ais-only-have-the-iq-level-of-a-cat-asserts-google-deepmind-ceo
(2) Rachel Metz. (2024). OpenAI Develops System to Track Progress Toward Human-Level AI. Bloomberg. https://archive.is/SLtFQ
(3) Huaxia. (2024). China Focus: Chinese AI firms make strides to keep pace with industry leaders. Xinhua.https://english.news.cn/20240704/603a839393364bce93e0b6f94521951d/c.html
(4) Kelly Le. (2024). Microsoft puts AI in Hong Kong primary school, commits to expansion as OpenAI pulls back. South China Morning Post. https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3269557/microsoft-puts-ai-hong-kong-primary-school-commits-expansion-openai-pulls-back
(5) Nicholas Carlini, Floian Tramèr. (2024). Glazing over security. SPY Lab. https://spylab.ai/blog/glaze/
(6) arXiv:2402.14905 [cs.LG]
(7) 박찬. (2024). 메타, 온디바이스 AI 언어모델 ‘모바일LLM’ 공개. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161418
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