AI는 인간이 될 수 있어

AI 항암제가 온다

인실리코 메디신(Insilico Medicine)은 최근 FDA로부터 ISM5939라는 AI 설계 약물에 대한 임상시험 허가를 받았어요. 2023년 5월, 인실리코 메디신은 ISM5939를 전임상 후보 물질로 지명했으며, 전임상 데이터에 따르면 ISM5939는 in vivo 연구에서 강력한 항종양 효능을 보였고, 안전성도 우수했어요.

인실리코 메디신의 최고 의료 책임자인 수자타 라오(Sujata Rao) 박사는 ISM5939가 안전성 창이 넓고 병용 요법의 잠재력이 높아 암 환자들이 입맛대로 치료법을 고를 수 있도록 만들어줄 것이라고 말했어요.

ISM5939는 ENPP1을 표적으로 하는 경구용 소분자 억제제로, 고형 종양 치료에 잠재력이 있는데, ENPP1은 면역, 심혈관, 신경 및 혈액 시스템 기능을 조절하는 퓨린 신호 전달에 중요한 역할을 한다고 해요.

높은 ENPP1 발현은 여러 종양 유형에서 전이와 나쁜 예후와 관련이 있고, 따라서 ISM5939는 ENPP1 억제를 통해 인간 면역 시스템의 항종양 효과를 강화하는 원리에요.인실리코 메디신은 AI 기반 약물을 발견하기 위해 노력하고 있고, 현재까지 10개의 AI 설계 약물이 이미 임상시험 허가를 받았다고 해요.

구글 AI의 저작권 발목

최근 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 유튜브(YouTube)가 공동 개발한 AI 음악 도구 오르카(Orca)가 저작권 문제로 인해 중단되었어요. 오르카는 수노 AI(Suno AI)처럼 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 새로운 음악을 창작할 수 있는 혁신적인 도구였다고 해요.

그러나 저작권 문제로 인해 이 도구는 더 이상 사용되지 않게 되었어요. 오르카의 개발 중단은 AI 기술이 여전히 저작권과 같은 법적 문제에 직면할 수 있음을 보여주는 사례예요. AI가 창작의 영역에 들어서면서, 기존의 저작권 법률이 어떻게 적용될지에 대한 논의가 앞으로도 계속 필요해질 거에요.

진화하는 비디오 에디터 AI

이번에 공개된 사무라이(SAMURAI) 모델은 SAM 2(Segment Anything Model 2)의 한계를 극복하기 위해 개발되었다고 해요. SAM 2는 객체 분할 작업에서 뛰어난 성능을 보였지만, 빠르게 움직이거나 자주 가려지는 객체를 추적하는 데 어려움을 겪었거든요. 이러한 문제를 해결하기 위해 사무라이는 모션 인식 메모리 선택 메커니즘이라고 불리는 최신 기술을 도입하여 객체의 움직임을 예측하고 마스크 선택을 개선했어요.

사무라이는 실시간으로 작동하며, 추가적인 학습이나 미세 조정 없이도 다양한 벤치마크 데이터셋에서 강력한 성능을 보여줘요. 특히, LaSOT ext와 GOT-10k에서 각각 7.1%와 3.5%의 성능 향상을 기록하며, 복잡한 추적 시나리오에서도 높은 성공률과 정밀도를 자랑했어요.

이 모델의 주요 혁신은 두 가지라고 해요. 첫째, 모션 모델링 시스템을 통해 복잡한 영상에서 객체 위치 예측을 더 정확하게 해요. 둘째, 하이브리드 스코어링 시스템을 활용한 최적화된 메모리 선택 메커니즘을 통해 관련성이 높은 정보만 유지하여 모델의 전반적인 선택 정확도를 향상시켜요.

사무라이는 기존의 고정 윈도우 메모리 접근 방식의 한계를 극복하고, 모션 정보를 활용하여 더욱 정교한 객체 추적을 가능하게 해줘요. 영화같이 복잡한 영상의 편집에서 큰 잠재력을 가지고 있어요.

수술도 이제는 AI 혼자서

존스 홉킨스 대학(Johns Hopkins University)과 스탠포드 대학(Stanford University)의 연구진이 AI를 이용해 알아서 수술하는 로봇을 개발했어요. 이 AI는 수천 시간의 실제 수술 영상을 시청하며 학습하고, 인간 의사와 유사한 수준의 수술 기술을 습득했다고 해요.

이 AI의 학습 방식은 '모방 학습'이라는 인공지능의 한 분야를 활용했어요. 기계가 인간의 행동을 관찰하고 이를 모방하는 방식으로, 복잡한 수술 절차를 이해하고 수행할 수 있게 만들어줘요. 특히 연구진은 다빈치 수술 시스템을 사용해 AI가 수술하도록 했고, 가상 시뮬레이션을 통해 안전성을 검증했어요.

이 AI는 수술 중 실시간으로 상황을 인식하고 적절한 행동을 선택할 수 있어요. 예를 들어, 바늘을 떨어뜨리면 자동으로 주워서 계속 작업을 수행할 수 있어요. 이러한 적응력은 예기치 않은 상황에서도 중요한 역할을 해요.

AI 수술 로봇의 도입은 의료의 새로운 시대를 열어줄 거에요. 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 누구나 기다릴 필요 없이 고품질의 의료 서비스를 제공할 수 있게 될 거에요.

AI가 AI를 끌어 올리고

OpenAI의 연구원 제이슨 웨이(Jason Wei)는 최근 자신의 트위터를 통해 인공지능 분야의 발전 방향에 대한 흥미로운 예측을 제시했어요. 그는 향후 1년 안에 AI의 초점이 일반 사용자 채택에서 과학과 공학을 가속화하는 능력으로 급격하게 전환될 것이라고 전망했어요.

지난 2년간 AI는 사용자 기반 확대와 대중적 채택에 집중해 왔고, 사용자 증가는 모든 비즈니스 모델에서 중요한 부분이기 때문에 이는 매우 자연스러운 현상이었어요. 하지만 이제는 LLM AI의 접근성이 널리 확대되어 지구상의 일반인이 하는 대부분의 질문에 대해 많은 LLM이 꽤 잘 답변할 수 있는 수준에 도달했어요.

웨이 연구원은 앞으로 5년 동안 AI의 초점이 기술 발전의 꽃인 공학과 과학 연구를 가속화하는 능력에 맞춰질 것이라고 예측했어요. 모든 분야의 혁신 최전선에는 수많은 미해결 질문과 AI가 더 나은 변화를 만들 수 있는 여지가 많기 때문이에요. 이러한 변화는 단순히 기술적인 진보를 넘어 사회 전체에 엄청난 영향을 미칠 거에요.

동시에 웨이는 일반적인 사용자 질문을 개선하는 데는 어느 정도 한계가 있지만, 기술 발전을 가속화할 수 있는 1%의 질문에 대한 경험을 개선하거나 모델이 충분히 똑똑하지 않아 현재는 할 수 없는 질문에 대한 답변을 개선할 여지는 엄청나다고 지적했어요. AI 연구는 잠재력이 큰 영역에서 발전하는 경향이 있으며, 과학 혁신에는 상당한 잠재력이 존재하거든요.

특히 주목해야 할 점은 AI가 AI 연구 자체를 가속화하는 강력한 긍정적 피드백 루프가 형성된다는 점이에요. AI는 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 식별하여 새로운 가설을 생성하고 실험을 설계하는 데 도움을 줄 수 있어요. AI가 AI 연구를 가속화하는 피드백 루프는 기술 발전의 속도를 더욱 빠르게 만들 것이고, 사회에 모두가 기술의 혜택을 누리는 긍정적인 영향을 미칠 거에요.

AGI는 이미 왔다

AI 분야의 두 거장이 흥미로운 논쟁을 벌였어요. 리처드 응고(Richard Ngo) 전 구글 딥마인드/OpenAI 연구원은 AI 발전 단계를 '시간'이라는 척도로 구분하며, 1분, 1시간, 1일, 1개월 등 특정 시간 동안 인간 수준의 업무를 수행할 수 있는 AI(t-AGI) 개념을 제시했어요. 이에 대해 다니엘 코코타일로(Daniel Kokotajlo) 전 오픈AI AI 거버넌스 매니저는 각 단계 사이의 간격이 점점 짧아질 것이라는 의견을 내놓았어요.

응고의 주장은 특이점(Singularity)으로 대표되는 단일 시점으로서의 AI 발전 개념에서 벗어나, AI가 다양한 시간 규모에서 인간의 능력을 점진적으로 획득해 나갈 것이라는 점을 강조했어요.

그는 이미 1초-1분 수준의 업무를 수행하는 AI(1-minute AGI)는 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 구현되었고, 각 단계로의 발전에는 2년에서 5년 정도가 소요될 것으로 예상했어요. 특히 1개월 수준의 업무를 수행하는 AI(1-month AGI)는 기업이나 연구소를 자율적으로 운영할 수 있는 수준으로, 이때부터 AI가 사회에 미치는 영향이 극적으로 커질 것이라고 전망했어요.

다만 응고는 AI 시대에 대한 예측이 1000년 전 산업 혁명을 예측하는 것과 같다고 비유하며, 시간이 지남에 따라 더욱 구체적이고 세분화된 예측이 필요함을 강조했어요. 즉, AI 발전 초기 단계에서는 '언제 AI가 인간 수준의 지능을 갖게 될 것인가?'라는 질문이 유효했지만, 이제는 '특정 시간 동안 특정 업무를 수행할 수 있는 AI는 언제 등장할 것인가?'와 같이 구체적인 질문을 던져야 한다는 것이에요.

코코타일로는 응고의 주장에 동의하면서도, 각 단계 사이의 시간 간격이 점점 짧아질 것이라는 더욱 급진적인 예측을 내놓았어요. 예를 들어 1일 AGI에서 1개월 AGI로의 발전은 1년, 혹은 훨씬 더 빨리 일어날 수 있다는 것이에요. AI 발전 속도가 가속화될 것이라는 점을 시사하며, 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게 AI가 인간의 삶 전반에 깊숙이 관여하게 될 수 있음을 의미해요.

만들어진 인간

AI 언어 모델은 대규모 데이터를 통해 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있게 되었고, 이전의 AI와는 전혀 다른 수준의 놀라운 결과물을 만들어내고 있어요. 하지만, 이러한 언어 모델은 아직까지는 단순히 통계적 연관성을 파악하여 텍스트를 생성해요. 따라서 일부에서는 AI 시스템이 진정한 의미의 '지능'을 가지고 있는지에 대해 의문을 제기하며, 의식과 같은 인간 고유의 특성은 AI가 절대 가질 수 없다고 주장했어요.

그러나, 최근 연구에 따르면 AI 시스템의 발전을 위해서는 언어 모델에 외부 세계에 대한 모델이나 인간의 마음에서 일어나는 일과 유사한 정보 처리 구조가 필요하다는 의견이 제시되고 있어요. 이러한 관점에서, 인간의 뇌가 의식을 생성하는 방식에 대한 모델을 AI 시스템에 적용하는 연구가 시작되었고, 그 중 하나가 바로 "글로벌 워크스페이스 이론(Global Workspace Theory)"이에요.

프랑스 국립 과학 연구소(CNRS) 연구 책임자이자 인공지능 툴루즈 연구소 연구 의장인 뤼팡 반륄랑(Rufin VanRullen)은 인간 뇌에서의 의식 생성 과정을 모방하는 AI 연구를 진행하고 있어요. 그는 "글로벌 워크스페이스 이론"에 기반한 AI 시스템 개발을 통해 AI 시스템이 인간의 의식과 유사한 정보 처리 과정을 구현할 수 있을지 연구하고 있거든요.

글로벌 워크스페이스 이론은 인간의 뇌가 시각, 청각, 언어 등 각각의 기능을 담당하는 여러 부분으로 이루어져 있지만, 이들이 '글로벌 워크스페이스'라는 중앙 시스템을 통해 정보를 공유하고 통합하면서 의식을 생성한다는 이론이에요. 반륄랑은 이러한 뇌의 작동 원리를 AI 시스템에 적용하면 AI 시스템의 지능과 효율성을 향상시킬 수 있다고 주장하고 있어요.

그의 연구 결과에 따르면, 이러한 이론에 기반한 AI 시스템은 주어진 정보를 효과적으로 통합하여 보다 유연하게 환경 변화에 적응할 수 있고, 언어와 시각 정보를 연동하여 새로운 상황에 대한 학습 속도를 높일 수 있어요.

하지만, 이러한 접근 방식이 실제 인간의 의식과 동일한 결과를 가져올지는 아직 미지수에요. 그러나, 반륄랑의 연구는 AI 시스템이 인간의 의식과 유사한 방식으로 정보를 처리할 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 의미가 커요.

머스크와 하사비스, 두 게임 매니아의 도전

"대기업에 의해 장악된 게임 스튜디오가 너무 많다." 테슬라(Tesla)와 스페이스X(SpaceX)의 CEO 일론 머스크(Elon Musk)는 자신의 X 계정을 통해 이 같은 불만을 토로하며, xAI를 통해 AI 게임 스튜디오를 설립하여 "게임을 다시 위대하게 만들겠다"는 포부를 밝혔어요. 게임 업계의 획일화된 트렌드에 대한 반발이자, AI 기술을 활용하여 게임의 본질적인 재미와 창의성을 되찾겠다는 의지의 표현으로 해석된다고 해요.

물론 그의 발언은 아직 구체적인 계획이나 방향성을 제시하지 않았기에, 어떤 형태의 게임을 어떻게 만들겠다는 것인지에 대해서는 여전히 미지수에요. 하지만 게임 업계에 대한 그의 비판적인 시각과 AI 기술에 대한 깊은 이해, 그리고 머스크의 게임 개발자 커리어를 고려할 때, 기존 게임의 틀을 깨는 혁신적인 시도가 나올 것이라는 기대감을 갖게 해요.

구글은 한 발 먼저 나가서, AI 기술을 체스 게임에 직접적으로 접목하는 흥미로운 시도를 선보였어요. 구글 랩스(Google Labs)는 하사비스(Demis Hassabis)가 이끌고 있는 구글 딥마인드에서 개발한 제미나이 이마젠 3(Gemini Imagen 3)를 활용해 사용자가 직접 체스 말을 디자인할 수 있는 웹 기반 실험 프로젝트 '젠체스(GenChess)'를 공개했어요.

젠체스는 사용자가 텍스트 프롬프트를 통해 스시, 피자 등 원하는 테마의 체스 말을 생성하고, 이를 통해 자신만의 개성 넘치는 체스 세트를 만들 수 있도록 해요. 클래식과 크리에이티브 두 가지 스타일을 제공하여 사용자의 취향에 따라 다양한 디자인을 시도할 수 있고, 생성된 체스 말은 개별적으로 편집하여 더욱 완성도 높은 결과물을 얻을 수도 있어요.

젠체스는 단순히 시각적인 즐거움만을 제공하는 것이 아니에요. 사용자는 자신이 디자인한 체스 말을 가지고 AI 봇과 대결을 펼칠 수 있고, 난이도와 시간 설정을 통해 자신의 실력에 맞는 게임을 즐길 수 있어요. 구글은 젠체스를 통해 "AI, 디자인, 체스의 협업을 보여주고, 누구든 이미지 생성을 통해 게임을 즐길 수 있도록 하는 것"이 목표라고 밝혔어요.

구글의 체스 관련 행보는 여기서 그치지 않아요. 젠체스 공개와 함께 구글은 국제 체스 연맹(FIDE)과의 파트너십을 발표하고, 캐글(Kaggle) 플랫폼을 통해 AI 체스 엔진 개발 코딩 대회를 개최하는 등 체스를 AI 게임 발전의 촉매제로 활용하려는 움직임을 보이고 있어요. 또한, 다음 달에는 제미나이 앱 내에서 언어 모델과 체스 게임을 즐길 수 있는 '체스 젬(Chess Gem)' 게임을 출시해, 제미나이 고급 구독자들에게 더욱 풍부한 AI 경험을 제공할 예정이라고 해요.

1초 AGI와 함께

AI는 이미 우리 삶 깊숙이 들어와 의료, 예술, 과학, 게임 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있어요. 암 치료의 새로운 가능성을 제시하는 AI 항암제부터, 저작권 문제라는 숙제를 안고 있는 AI 음악 도구, 그리고 영상 편집과 수술까지 인간의 영역을 넘보는 AI의 발전은 놀라움을 넘어 경외감마저 들게 해요. AI가 스스로를 발전시키는 단계에 이르렀다는 주장이 나올 만큼, 기술의 진화 속도는 예측을 뛰어넘고 있고, 이는 곧 우리 사회 전체 시스템의 변화를 예고하고 있어요.

이제 우리는 AI를 단순한 도구가 아닌, 함께 살아가는 존재로 받아들여야 할지도 몰라요. AI가 가져올 변화는 단순히 기술적인 진보에 그치지 않고, 사회 구조, 윤리, 법률 등 모든 영역에 걸쳐 깊은 영향을 미칠 것이기 때문이에요. AI 시대를 맞이하는 우리는 기술 발전의 혜택을 극대화하면서도, 동시에 발생할 수 있는 부작용을 최소화하기 위한 지혜와 노력을 모아야 할 때에요. AI와 함께 만들어갈 미래는 에코 멤버님의 선택에 달려있어요.

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AI 코리아 커뮤니티 뉴스레터Cinnamomo di Moscata

Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개

게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/

(1) InSilico Medicine. (2024). AI-designed drug ISM5939 granted IND clearance for cancer clinical trials. News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20241122/AI-designed-drug-ISM5939-granted-IND-clearance-for-cancer-clinical-trials.aspx

(2) Hugh Langley. (2024). Google DeepMind's Orca AI Music Tool Was Shelved Over Copyright Issues. Business Insider. https://www.businessinsider.com/google-deepmind-orca-ai-music-tool-copyright-isues-2024-11

(3) arXiv:2411.11922 [cs.CV]

(4) Yangchris11. (2024). yangchris11/samurai: Official repository of "SAMURAI: Adapting Segment Anything Model for Zero-Shot Visual Tracking with Motion-Aware Memory". Github. https://github.com/yangchris11/samurai

(5) Jesus Diaz. (2024). This AI taught itself to do surgery—and it’s ready to operate on humans. Fast Company. https://www.fastcompany.com/91226566/doctors-built-an-ai-that-taught-itself-how-to-do-surgery-and-its-ready-to-work-on-humans

(6) Johns Hopkins University. (2024). Surgical Robot Transformer. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=c1E170Xr6BM

(7) Jason Wei. (2024). "Prediction: Within the next year there will be a pretty sharp transition of focus in AI from general user adoption to the ability to accelerate science and engineering. For the past two years it has been about user base and general adoption across the public. This is very". X. https://x.com/_jasonwei/status/1861496796314493376

(8) Richard Ngo. (2024). "My timelines are “we’re close enough to AGI that we can no longer meaningfully talk about AGI as a single point”. Instead I think about 1-minute AGIs, 1-hour AGIs, 1-day AGIs, 1-month AGIs, etc. We basically have the first; I’m expecting maybe 2-5 years between each I mentioned.". X. https://x.com/RichardMCNgo/status/1861450205109096847

(9) Daniel Kokotajlo. (2024). "@RichardMCNgo Whereas I think that each gap between milestones will be shorter than the previous one, e.g. 1-day to 1-month will go by in much less than a year.". X. https://x.com/DKokotajlo67142/status/1862095827700793499

(10) World Science Festival. (2024). Can Models of Human Consciousness Enhance AI Capabilities?. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=TXlfCY4m9jU

(11) https://rufinv.github.io/

(12) Elon Musk. (2024). "Too many game studios that are owned by massive corporations. @xAI is going to start an AI game studio to make games great again!". X. https://x.com/elonmusk/status/1861801046949191686

(13) Lauren Forristal. (2024). Google Gemini's Imagen 3 lets players design their own chess pieces. Techcrunch. https://techcrunch.com/2024/11/27/google-geminis-imagen-3-lets-players-design-their-own-chess-pieces/

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