가을 하늘의 '오리온자리'!
xAI의 대규모 라벨러 채용
최근 일론 머스크(Elon Musk)의 xAI가 인공지능 모델 학습을 위해 대규모 라벨러를 채용 중이라고 해요. 특히 한국어를 포함한 14개의 신규 언어가 포함되어 있어 주목받고 있어요.
xAI는 영어를 비롯해 일본어, 한국어 등 14개 언어를 읽고 쓸 수 있는 다국어 능력자를 찾고 있는데, 자연어 처리 알고리즘의 학습을 돕기 위한 고품질 데이터 라벨링을 목표로 하기 때문이라고 해요.
이번 채용은 오직 AI를 가르치는 능력만을 보는 만큼 원격 근무로 진행되며, 시간당 35~65달러의 보수를 제공해요. 일부 인원은 이미 지난 7월부터 작업을 시작했다고 해요.
이렇듯 ChatGPT 같은 LLM에 다국어 능력을 갖추는 것은 최근 주요 AI 기업들이 상식처럼 여기는 트렌드에요. xAI는 올해 말 출시 예정인 '그록-3’를 통해 국내를 포함한 유럽 주요 국가로 서비스 지역을 확대할 계획이에요.
AI의 협업 능력은 인간을 초월해
인간은 사회적 동물로서 유지할 수 있는 관계의 수에 한계가 있어요. 1990년대에 영국의 인류학자 로빈 던바는 인간이 약 150명의 사회적 그룹을 유지할 수 있다고 주장했어요. 그러나 최근 연구에 따르면 AI는 훨씬 더 큰 그룹에서도 효과적으로 협업할 수 있는 것으로 나타났어요.
독일 콘스탄츠 대학(Universit of Konstanz)의 연구진은 LLM이 최대 1,000명의 에이전트 그룹에서도 협업할 수 있음을 발견했습니다. 이는 인간의 한계를 훨씬 뛰어넘는 수치인데, 특히 GPT-4 Turbo 모델은 1,000명의 에이전트가 있는 그룹에서도 합의를 순조롭게 이루어냈다고 해요.
이 연구는 AI가 인간보다 더 큰 규모로 협업할 수 있는 가능성을 시사해요. 그러나 많은 인스턴스를 실행하는 데 드는 막대한 비용은 여전히 큰 도전 과제라고 해요.
AI의 협업 능력은 앞으로 더욱 발전할 가능성이 커요. 생물학적 한계에 구애받지 않는 AI는 더 빠르고 더 많은 정보를 처리할 수 있기 때문이에요. 미래의 기술이 이러한 잠재력을 얼마나 잘 활용할 수 있을지 기대되네요.
AI의 미래를 향한 과학적 접근
알파폴드(AlphaFold)로 단백질 구조 예측이라는 50년 묵은 난제를 해결하며 노벨 화학상을 수상한 데미스 하사비스(Demis Hassabis). 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 CEO이자 공동 설립자인 그는 수상 직후 파이낸셜 타임즈(Financial Times)와의 인터뷰에서 AI의 현재와 미래, 그리고 과학적 접근의 중요성에 대해 심도 있는 이야기를 나누었어요.
하사비스는 노벨상 수상을 "AI의 분수령"으로 표현하며, 과학적 발견에 기여할 만큼 AI가 성숙했다는 인정이라고 말했어요. 알파폴드는 그 대표적인 예시이며, 이미 다양한 분야에서 과학적 발견을 가속화하고 있거든요. 그는 핵공 복합체 구조 규명, 효소 디자인, 식물 연구 등 알파폴드가 기여한 사례들을 언급하며, AI가 이끌어낼 과학적 혁신에 대한 기대감을 드러냈어요.
단순히 단백질 구조를 예측하는 것을 넘어, 하사비스는 "가상 세포 구축"이라는 더 큰 목표를 제시했어요. 딥마인드의 신약 개발 자회사인 아이소모픽(Isomorphic Labs)을 통해 6개의 신약 프로그램을 진행 중이며, 수년 내 임상 단계 진입을 목표로 하고 있어요. 또한, 알파폴드 수준의 혁신을 신소재 디자인 분야에도 적용하고 있으며, AI를 활용한 수학 난제 해결, 기후 모델링 개선 등 다양한 분야에서의 도전을 이어가고 있어요.
흥미로운 점은 하사비스가 "이해"의 중요성을 강조했다는 것이에요. AI, 특히 머신러닝은 예측 능력이 뛰어나지만 "왜" 그런 예측을 하는지에 대한 설명은 부족한 경우가 많아요. 그는 이러한 "블랙박스" 문제를 인정하면서도, 예측 자체가 가치 있으며, 추상화된 과학적 접근을 통해 AI 시스템을 이해할 수 있다고 주장했어요. 더 나아가, AI 시스템의 작동 원리를 밝혀내는 연구의 중요성을 강조했어요.
허사비스는 범용 인공지능(AGI) 개발에 대한 견해도 밝혔어요. 그는 AGI 개발에 있어 "과학적 접근"이 필수적이라고 강조하며, 시스템의 작동 원리와 한계를 이해하고, 안전하게 제어할 수 있는 방법을 연구해야 한다고 주장했는데, AGI 개발은 단순한 기술적 문제를 넘어, 사회적 가치와 목표 설정에 대한 논의가 필요한 영역이기 때문이라네요.
마지막으로 허사비스는 딥마인드가 혁신적인 연구와 탐구를 지속하며 "다음 단계의 혁신"을 준비하고 있다고 강조했어요. 단순히 기존 기술을 확장하는 것을 넘어, 새로운 돌파구를 마련하기 위한 끊임없는 노력이 필요하다는 것이라네요.
GPT-5(Orion) 출시가 코 앞!
OpenAI가 12월에 차세대 AI 모델인 오라이언(Orion)을 출시할 계획이라는 루머가 떠돌고 있어요. 이번 모델은 GPT-4의 후속작으로, 초기에는 ChatGPT를 통해 공개되지 않고, 협력 기업들에게 먼저 제공될 예정이에요. MS는 애저 클라우드(Azure Cloud)에서 오라이언을 호스팅할 준비를 하고 있으며, 빠르면 11월에 시작될 수 있다고 해요. 오라이언은 GPT-4보다 최대 100배 더 강력할 것으로 예상되며, OpenAI는 여기서 한발짝 더 나아간 GPT-6 이후로는 궁극적으로 AGI를 목표로 하고 있어요.
물론 샘 알트만은 X에서 이 소식을 접한 후 즉각 '통제 불능의 가짜 뉴스'라고 선을 긋고 부정했어요. 한편, 공신력 있는 루머 유출자 지미 애플(Jimmy Apples)은 사람들이 GPT-5에 가지는 기대가 너무 크다고 말했어요. 특히, 알트만이 사람들을 실망시키지 않으려고 오라이온을 GPT-5가 아닌 다른 이름으로 출시할 수도 있다고 덧붙였어요.
AI 기술로 골절 진단의 정확성을 높이는 영국
영국의 NHS(국립 보건 서비스)가 AI 기술을 활용해 골절 진단의 정확성을 높이기로 했어요. 골절을 놓치는 경우를 줄이고, 환자들이 추가적인 부상을 입지 않도록 돕기 위한 조치라고 해요. 응급실과 긴급 치료 센터에서 골절을 놓치는 경우가 많은데, 이러한 실수가 환자들에게 추가적인 부상을 초래할 수 있다고 해요. 따라서 문제를 해결하기 위해 AI 기술이 도입된다고 해요.
NHS는 TechCare Alert, Rayvolve, BoneView, RBfracture 등 네 가지 AI 플랫폼을 도입해 X-ray를 분석할 예정이에요. 이 기술들은 의료 전문가들이 놓칠 수 있는 골절을 발견하는 데 도움을 줄 거에요.
AI 기술을 통해 골절 진단의 정확성을 높이고, 추가적인 부상과 불필요한 후속 검사를 줄일 수 있어요. NHS의 업무 부담을 줄이고, 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하는 데 기여할 거라네요.
밤하늘의 빛을 안겨다 주는 별들처럼
밤하늘의 오리온자리처럼, AI의 미래는 무수한 별들로 가득 차 빛나고 있어요. xAI의 다국어 라벨러 채용부터 GPT-5 출시 임박설, 그리고 의료 현장의 AI 활용까지, 숨 가쁘게 발전하는 AI 기술은 우리의 삶과 미래를 근본적으로 바꿀 잠재력을 품고 있어요.
물론 AGI 개발을 향한 여정에는 막대한 비용과 윤리적 딜레마, 그리고 예측 불가능성이라는 과제가 남아있어요. 하지만 데미스 하사비스의 말처럼 "과학적 접근"을 통해 AI의 작동 원리를 이해하고, 그 잠재력을 인류의 발전을 위해 활용한다면, 우리는 더욱 밝고 건강한 미래를 만들어갈 수 있을 거에요. 그리고 그 방법에 대한 답은 에코 멤버님들의 손에 달려 있어요.
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Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) 박찬. (2024). xAI, AI 라벨러 모집 공고에 한국어 포함...'그록-3' 서비스 확대 전망. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=164412
(2) Edd Gent. (2024). AI Agents Could Collaborate on Far Grander Scales Than Humans, Study Says. Singularity Hub. https://singularityhub.com/2024/10/11/ai-agents-could-collaborate-on-far-grander-scales-than-humans-study-says/
(3) Madhumita Murgia. (2024). Google DeepMind’s Demis Hassabis on his Nobel Prize: ‘It feels like a watershed moment for AI’. Financial Times. https://www.ft.com/content/72d2c2b1-493b-4520-ae10-41c1a7f3b7e4
(4) Kylie Robinson, Tom Warren. (2024). OpenAI plans to release its next big AI model by December. The Verge. https://www.theverge.com/2024/10/24/24278999/openai-plans-orion-ai-model-release-december
(5) Sam Altman. (2024). "@kyliebytes fake news out of control". X. https://x.com/sama/status/1849661093083480123
(6) Jimmy Apples. (2024). "@chatgpt21 @NotBrain4brain They were still debating a few weeks back, more just about setting expectations. Don’t want to drop 5 and it doesn’t live up to the lofty expectations we all have. I didn’t look into it since. I’m leaning towards it being called 5 but let’s wait for @sama to say.". X. https://x.com/apples_jimmy/status/1849639250024857842
(7) Andrew Gregory. (2024). NHS in England given go-ahead for AI scans to help detect bone fractures. The Guardian. https://www.theguardian.com/society/2024/oct/22/nhs-ai-artificial-intelligence-tools-scans-broken-bones-fractures-x-rays.
