- 국내 협업툴 최초 양대 AI 플랫폼 연동… 자연어로 사내 업무 지시·조회- MCP 공개 3개월 만에 2,900개 사 사용… 누적 AI 호출 100만 건 달성 협업툴 ‘플로우(flow)’를 운영하는 마드라스체크(대표 이학준)는 플로우가 오픈AI의 ChatGPT와 앤트로픽의 Claude에 공식 앱으로 동시 등록됐다고 17일 밝혔다. 국내 협업툴 가운데 양대 대화형 AI 플랫폼에 모두 공식 등록된 것은 플로우가 처음이라고 회사 측은 설명했다. 이제 플로우 고객은 협업툴 화면을 직접 열지 않아도 ChatGPT나 Claude 대화창에서 자연어로 업무를 처리할 수 있다. “김 대리, 이번 주 영업 일정 알려줘”, “이번 주 우리 팀에서 지연된 업무가 뭐지?”, “이 과제를 김 대리에게 요청해줘”라고 입력하면 AI가 플로우에 축적된 실제 업무 데이터와 조직 맥락을 바탕으로 답변하고 필요한 업무 실행까지 처리한다. 프로젝트·업무·게시글·일정·위키·조직도 등 플로우의 39개 기능이 AI와 연결됐다. 업무 조회와 검색은 물론 새 업무 생성, 담당자 지정, 상태 변경, 댓글 작성, 일정 등록까지 AI 대화창 안에서 가능하다. AI가 정보를 읽는 단계를 넘어 회사의 실제 업무를 움직이는 구조다. ■ MCP 공개 3개월 만에 누적 100만건… 실사용으로 검증 플로우는 지난 6월 25일 자사 행사 ‘AX 페스타(AX Festa)’에서 MCP(Model Context Protocol) 기반 AI 연동을 처음 공개했다. 이후 이날까지 약 3개월간 누적 AI 업무 호출 100만건을 기록했으며, 현재 2,900개 기업의 실무자 7,500여명이 AI를 통해 플로우 업무를 처리하고 있다. 공식 앱 등록에 앞서 실제 고객사의 업무 환경에서 활용성이 먼저 검증된 셈이다. 회사는 이번 동시 등록으로 AI를 통한 업무 접근 경로가 넓어지는 만큼 기업 내 AI 업무 활용도가 한층 높아질 것으로 보고 있다. 사용 방식도 간단하다. ChatGPT에서는 ‘앱스(Apps)’ 메뉴에서 플로우를 검색해 계정을 연결하며, 최초 호출 이후에는 대화창의 추가 버튼으로 바로 불러올 수 있다. Claude에서는 설정의 커넥터 메뉴에서 플로우를 추가하면 된다. 연결 후에는 평소 말하듯 질문하거나 업무를 지시하면 된다. ■ “AI가 그럴듯한 답변을 만드는 것을 넘어, 우리 회사의 일을 처리한다” 플로우 연동의 차별점은 범용 AI와 달리 회사의 실제 업무 맥락과 연결된다는 데 있다. 프로젝트 진행 이력과 담당자, 마감일, 업무 상태, 댓글과 문서 등 조직에 쌓인 데이터를 AI가 참조해 답변의 근거로 활용한다. 예를 들어 “A 프로젝트 진행 상황을 정리해줘”라고 요청하면 AI는 실제 프로젝트의 업무 현황을 정리한다. “작년 프로젝트의 장단점을 분석해 올해 기획서를 작성해줘”라고 입력하면 과거 업무 데이터와 결과를 바탕으로 초안을 만든다. ■ 스타트업·대기업·공공까지 “개발 없이 연결만 하면 된다” 기업이 AI를 업무에 붙이려면 통상 별도 시스템을 구축하거나 데이터를 따로 정리해야 한다. 이번 연동에는 그 과정이 없다. 이미 쓰던 ChatGPT나 Claude에 플로우를 연결하면 회사에 쌓여 있던 업무 데이터가 그대로 AI의 근거가 된다. 보안 구조도 갖췄다. 연동 환경에서 기업 데이터는 각 고객사에 그대로 남는다. AI는 사용자가 연결을 승인한 뒤 해당 사용자가 플로우에서 볼 수 있는 범위 안에서만 데이터를 조회하며, 권한이 없는 프로젝트와 업무는 AI도 접근할 수 없다. 회사는 고객별 조직 구조와 보안 요구 수준에 맞춰 AI 업무 환경을 고도화하는 컨설팅을 확대할 계획이다. 플로우는 삼성전기, 삼성생명, 삼성화재, 현대모비스, S-OIL, 이랜드리테일, BGF리테일, 한국투자증권, 미래에셋증권, 현대해상 등 다양한 산업의 기업 고객이 사용하고 있다. 공공 부문에서는 한국가스공사, 한국토지주택공사(LH), 한국거래소, 국회예산정책처 등이 도입해 사용 중이다. ■ AI 시대, SaaS의 새 관문은 ‘AI 대화창’ 이번 등록은 협업툴의 기능 확장을 넘어 SaaS(서비스형 소프트웨어)의 인터페이스가 바뀌는 흐름에 대응한 행보다. 웹 시대에는 브라우저와 검색이, 모바일 시대에는 앱스토어가 서비스의 주요 접점이었다면, AI 시대에는 ChatGPT와 Claude 같은 대화형 AI가 새로운 업무 인터페이스이자 서비스 발견 채널로 떠오르고 있다. 글로벌 SaaS 기업들도 이미 움직이고 있다. 부킹닷컴, 캔바, 피그마, 스포티파이 등이 ChatGPT 앱 생태계에 참여했고, 세일즈포스는 Claude 안에서 CRM 데이터를 조회하고 업무를 처리하는 기능을 선보였다. 서비스나우 역시 MCP 기반으로 자사 시스템을 AI 에이전트에 개방했다. 이학준 대표는 “세일즈포스가 Claude 안에 CRM을 넣은 것과 플로우가 ChatGPT 안에 들어간 것은 같은 방향”이라며 “국내 SaaS도 글로벌 표준 위에서 혁신할 수 있다는 걸 보여주고 싶었다”고 말했다. 플로우는 MCP 표준을 기반으로 양대 플랫폼에 연결함으로써, 고객이 어떤 AI를 사용하더라도 그 안에서 실제 업무를 확인하고 실행할 수 있는 기반을 마련했다. 향후 MCP를 지원하는 다양한 AI 도구로 연동 범위를 넓힐 계획이다. ■ “화면이 아니라 데이터로 경쟁하는 시대” 이 대표는 “우리가 만드는 것은 AI 기능을 덧붙인 협업툴이 아니라, AI가 고객사의 실제 업무를 이해하고 실행하도록 만드는 플랫폼”이라며 “앞으로 SaaS의 경쟁력은 더 많은 화면을 만드는 데 있지 않고, AI가 회사의 데이터와 워크플로우를 얼마나 정확하게 이해하고 일을 처리하게 하느냐에 달려 있다”고 말했다. 한편 마드라스체크는 국내 협업툴 ‘플로우’와 글로벌 협업툴 ‘모닝메이트’를 운영하는 B2B SaaS 기업이다. 플로우는 현재 5,500개 이상의 기업 고객이 사용하고 있으며, 금융·공공 등 높은 보안 수준이 요구되는 영역을 중심으로 구축형(온프레미스) 사례를 확보하고 있다. 모닝메이트는 137개국에 유료 고객을 두고 있으며, 회사는 글로벌 서비스에도 같은 MCP 구조를 확장할 계획이다.

스마트폰과 소셜미디어(SNS)로 소통을 하는 경우가 많다 보니 사람을 직접 대면하는 경우가 점점 줄면서 상대의 비언어적 신호를 알아차리지 못하는 사람들이 늘고 있다. 다시 말하면 ‘눈치 없는’ 사람들이 많아지고 있다는 말이다. 이런 상황에서 사람이 일일이 지시를 내리지 않아도 인공지능(AI)이 사람의 반응을 빠르게 알아채 스스로 행동을 고치는 기술이 등장했다. 카이스트 뇌인지과학과, 마이크로소프트(MS)연구소 아시아 공동 연구팀은 사람의 뇌파를 이용해 AI를 실시간으로 원하는 대로 작동시킬 수 있는 차세대 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술 ‘신경 가치 정렬’(NVA)를 개발했다고 10일 밝혔다. 뇌파로 사람과 AI의 인지적 불일치를 포착해 AI가 사람의 목표에 맞춰 행동을 수정하는 기술로 ‘눈치 빠른 AI’가 등장했다고 볼 수 있다. 이번 연구 결과는 사이버네틱스 분야 국제 학술지 ‘IEEE 트랜잭션스 온 사이버네틱스’ 에 실렸다. AI를 원하는 목표에 맞춰 작동시키기 위해서는 사람이 무엇을 원하는지 정확히 파악하도록 해야 한다. 생성형 AI의 경우 예전 컴퓨터 프로그래밍을 할 때처럼 프로그램 언어를 따로 배울 필요 없이 자연어로도 명령이 가능하지만 원하는 바를 정확히 프롬프트해야 하고 미세 조정이 필요하기도 하다. 이처럼 AI는 주로 사람의 말, 행동, 몸짓 등 외부 정보를 바탕으로 의도를 추정했다. 그렇지만 같은 행동이라도 목적이 다른 경우가 적지 않다. 물컵을 집더라도 마시기 위한 것인지 다른 사람에게 건네려는 것인지 구분이 쉽지 않다. 이런 ‘목적-행동 모호성’ 때문에 AI가 사람의 의도를 잘못 이해하면 다시 명령하거나 행동을 교정해야 한다. 연구팀은 사람이 예상과 다른 상황에 맞닥뜨렸을 때 뇌에서 무의식적으로 발생하는 ‘예측 오차’에 주목했다. 뭔가 잘못된 행동을 보면 뇌에서는 자기도 모르게 ‘이게 아닌데’라는 신호가 발생한다. 연구팀은 AI가 목표 자체를 잘못 이해했을 때 나타나는 ‘보상 예측 오차’와 목표는 맞지만 행동 과정이나 방식이 예상과 다를 때 나타나는 ‘상태 예측 오차’로 구분했다. 연구팀은 실험 대상자에게 AI가 작업하는 모습을 지켜보게 하면서 실시간 뇌파(EEG)를 측정했다. 관찰 결과 실제로 목표 자체를 잘못 이해했을 때와 행동 방식이 잘못됐을 때 사람의 뇌는 서로 다른 신호를 보낸다는 사실을 확인했으며 두 가지 오류가 동시에 발생했을 때 나타나는 뇌파 패턴도 발견했다. 연구팀은 이를 바탕으로 딥러닝으로 뇌파만으로 사람이 AI 행동을 어떻게 받아들이고 있는지를 구분하는 기술을 개발했다. 사람의 뇌 신호를 AI에 실시간으로 전달해 스스로 행동을 고치도록 한 ‘신경 가치 정렬 기반 인간-AI 시너지’ 알고리즘을 만들었다. 상태 예측 오차가 감지되면 AI는 “원하는 목표는 맞지만 방법이 잘못됐다”고 판단해 재빨리 행동 방식을 바꾸고, 보상 예측 오차가 나타나면 “목표 자체를 잘못 이해했다”고 판단해 사람이 원하는 것이 무엇인지 다시 찾게 한 것이다. 시뮬레이션 결과 갑자기 목표나 행동이 바뀌어야 하는 불확실한 상황에서도 기존 방식보다 빠르게 변화에 적응하는 것으로 나타났다. 연구팀에 따르면 이번 기술은 가정이나 산업 현장에서 사용되는 피지컬 AI 로봇이 사용자의 의도를 보다 자연스럽게 파악하고 행동을 조정하는 데 활용될 수 있다. 또 자율주행차가 운전자의 생각을 빠르게 반영하거나 말을 하거나 몸을 움직이기 어려운 환자가 의료·재활 로봇을 제어하기도 하고 학생의 인지 상태에 맞춰 학습을 돕는 기술로도 확장될 수 있다. 연구를 이끈 이상완 카이스트 석좌교수는 “이번 연구는 눈에 보이는 행동 결과만으로 인간의 의도를 추정하던 기존 방식에서 벗어나 뇌 인지 신호를 읽어 반응할 수 있음을 보여줬다”며 “향후 피지컬 AI, 자율주행, 정밀 맞춤형 교육, 의료용 로봇, 인간-컴퓨터 상호작용 등 인간과 AI의 협업이 필요한 다양한 분야로 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

배후에 북한이 있는 것으로 추정되는 해킹 조직 ‘김수키’가 최근 해킹에 인공지능(AI) 에이전트를 이용한 정황이 포착됐다. AI가 해커의 공격 과정에 이용되는 것을 넘어 공격 업무 자체를 자동화할 것이란 우려가 현실화하는 모습이다. 국내 보안업체 지니언스 시큐리티 센터는 7일 보고서를 통해 지난달 수집한 악성 파일 13종을 분석한 결과 김수키의 공격 미끼용 데이터에서 AI 에이전트 오픈코드 기록을 확인했다고 밝혔다. 앞서 김수키가 AI와 로컬 대규모언어모델(LLM)을 미끼 제작에 활용한 정황은 포착됐지만, AI 코딩 에이전트의 실제 활용 사례가 확인된 것은 이번이 처음이다. 김수키의 공격은 이자 납부, 인증서 갱신 등 일상적인 금융·기업 실무 메일로 위장한 압축 파일을 풀면 악성 코드가 실행되는 식이다. 지니언스는 AI 코딩 에이전트가 활용된 근거로 “일부 PDF에서 AI 코딩 에이전트인 ‘오픈코드’가 기록돼 있었고, 본문에는 ‘임시값’이라는 미작성 문구가 그대로 포함돼 있었다”고 설명했다. 오픈코드는 오픈소스 기반의 AI 코딩 에이전트로, 자연어로 지시하면 코드 작성과 파일 생성을 자동으로 수행하는 도구다. ‘임시값’이라는 문구는 실제 수치를 입력해야 하는 보험료 납부 주기, 금리 등의 항목에 AI 에이전트가 생성한 문서를 검토 없이 그대로 배포한 흔적으로 추정된다는 뜻이다. 앞서 북한은 미국의 포괄적 대북 수출통제 조치를 우회하며 빅테크들의 칩을 공수해 AI 성능을 고도화해 온 바 있다. 이번 사례는 AI 에이전트의 성능이 높아질수록 사이버 공격의 위험성과 파급력이 함께 커진 대표 사례로 꼽힌다. 황석진 동국대 국제정보대학원 교수는 “북한이 단순히 AI 에이전트라는 해킹 도구 하나를 추가한 것을 넘어 사이버 공격을 자동화·정교화·대량화했다는 뜻”이라며 “대규모 해커를 양성하던 북한이 해킹에 필요한 인력과 시간, 비용을 줄이며 기술 격차를 축소할 것”이라고 우려했다. 이어 “AI는 AI로 막아야 하기 때문에 AI 기반 탐지 및 다중운용체계를 구축하는 게 중요하다”며 “‘보안 특화 AI’와 같이 정부, 학계, 다양한 분야의 기업 등 서로 다른 주체들이 공격 취약점이나 경로 파악 등 공동의 대응체계를 구축하는 것이 필요하다”고 말했다.

코딩을 전혀 배운 적 없는 중국의 13세 여학생이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 부모를 대신해 숙제를 감독해 주는 애플리케이션을 개발해 단 사흘 만에 370만원 상당의 수익을 올려 화제다. 2일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 상하이의 중학교 2학년생인 주슈한(13)양은 지난달 21~23일 항저우에서 열린 전국 AI 제품 마케팅 대회에서 3위에 올라 상금 5000위안(약 94만원)을 차지했다. 이번 대회는 별도의 기술 심사위원 평가 없이 참가자들이 생성형 AI로 제작한 앱이 현장에서 사흘간 올린 실제 매출액만을 기준으로 순위를 가렸다. 주양이 출품한 앱 ‘짜이창’(在場·‘현장에 있음’이라는 뜻)은 50여명의 참가자 사이에서 90건의 주문을 유치하며 총 1만 8000위안(약 370만원)의 매출을 기록했다. 짜이창은 부모가 본인 사진을 등록하면 화면 속에 부모를 닮은 가상 아바타가 등장해 자녀의 공부를 감독하는 서비스다. 스마트기기 카메라를 통해 아이가 딴짓을 하거나 자리를 이탈하는 모습이 포착되면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 숙제가 끝나면 아이의 집중도 분석 보고서도 부모에게 제공된다. 주양은 지난해 처음 AI 기술을 접했으며, 전문적인 프로그래밍 지식은 전무하다. 기획부터 주요 기능 구현까지 걸린 기간은 단 3~4일로, 거대언어모델(LLM)에 자연어로 아이디어를 설명한 뒤 코드를 생성하도록 지시하는 방식으로 앱을 완성했다. 주양은 “부모님이 바빠 혼자 공부하다 보니 휴대전화를 몰래 보며 딴짓하는 경우가 많았다”며 “스스로 절제하기 힘든 또래들의 고민을 해결하고자 ‘디지털 복제 부모’를 구상했다”고 설명했다. 초기 기획 단계에 있던 ‘엄마의 분노 경고’ 기능은 최종 버전에서 제외했다. 잦은 산만함을 감지해 부모에게 알리는 기능이었으나, 주양은 “고자질하는 방식이 싫었다. 아이들에게도 스스로 개선할 기회를 주는 따뜻한 앱을 만들고 싶었다”고 전했다. 앱의 첫 이용자였던 초등학교 1학년 남동생 역시 앱을 켜두자 공부 집중력이 크게 높아진 것으로 전해졌다. 주양의 사연이 알려지자 현지 누리꾼들은 “좋은 아이디어와 AI 활용 능력이 결합한 훌륭한 사례”, “학부모의 니즈를 정확히 파악한 뛰어난 사업 감각” 등 호평을 쏟아내고 있다.

- 한류국제대학에 AI 앱빌더 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’ 교육과정 전격 도입- 자연어 지시만으로 웹·앱 상용화… 코딩 장벽 허물고 실무형 글로벌 K-콘텐츠 융합 인재양성 K-컬처 산업 분야 인재를 양성하는 대학 기관과 차세대 AI 소프트웨어 기술 기업이 미래형 융합 교육을 위해 손을 잡았다. 숙명여자대학교 한류국제대학과 AI 기반 바이브코딩 플랫폼 전문기업 블루포지 주식회사는 8월 4일 숙명여대 AI센터 미래창조관에서 ‘AI·바이브코딩 교육 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 발표했다. 이날 협약식에는 문형남 숙명여대 한류국제대학 학장과 서상재 블루포지(주) 대표이사를 비롯한 주요 관계자들이 참석해 상호 협력 방안을 논의했다. 이번 협약은 한류국제대학이 보유한 글로벌 교육 인프라에 블루포지의 독자적인 바이브코딩(Vibe Coding) 기술을 접목해 수강생들에게 실질적인 디지털 서비스 개발 및 운용 역량을 제공하고자 추진됐다. 양 기관은 블루포지의 AI 앱 빌더 플랫폼인 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 교육 과정에 전격 도입할 예정이다. 이에 따라 양 기관은 ▲바이브코딩 및 AI 앱 제작 관련 정규·비교과 교육과정 공동 개발 및 운영 ▲‘바나나부츠’ 활용 실습 중심 교육 ▲전문가 참여를 통한 기술 지원 및 교육 자료 제공 ▲학생들의 웹·앱 제작 및 실제 서비스 론칭 역량 강화 ▲교육 성과 공유 및 대내외 홍보 활동 등을 추진하기로 합의했다. 특히 블루포지는 ‘바나나부츠’의 명칭, 캐릭터, 디자인, 콘텐츠 등 제반 지식재산권(IP)을 한류국제대학의 교육 목적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 안정적인 실습 인프라 구축에도 적극 협력할 방침이다. 블루포지가 개발한 ‘바나나부츠’는 복잡한 코딩 명령어나 프로그래밍 언어를 몰라도 “대략 이런 느낌(Vibe)으로 만들어줘”와 같은 자연어 프롬프트 지시만으로 실제 상용화 가능한 수준의 웹과 애플리케이션을 완성·배포할 수 있도록 지원하는 한국형 AI·바이브코딩 플랫폼이다. 기존 AI 코딩 도구들이 소스 코드 생성 중심에 머물러 비개발자가 데이터베이스(DB) 연동, 서버 설정, 결제 연동 등 실제 서비스 구축 단계에서 어려움을 겪었던 반면, 바나나부츠는 자연어 기반의 직관적인 제작 환경을 바탕으로 DB 연동부터 원클릭 배포까지 지원해 프로토타입에 머물지 않고 실제 라이브 서비스로 연결할 수 있는 환경을 제공한다. 아울러 카카오페이, 네이버페이, 토스페이먼츠 등 국내 결제 인프라 연동도 지원한다. 이를 통해 한류국제대학 유학생들은 별도의 전문 개발 지식이 없더라도 K-팝, K-드라마, K-뷰티, K-푸드 등 한류 콘텐츠 아이디어를 직접 앱이나 웹 서비스 형태의 디지털 제품으로 완성하는 실체적인 기획·제작 경험을 쌓게 된다. 숙명여자대학교 한류국제대학은 창학 120주년을 맞아 세계 최초로 신설된 외국인 유학생 전용 한류 특성화 단과대학이다. K-컬처를 단순한 문화 현상을 넘어 교육, 산업, 기술과 결합한 글로벌 미래 플랫폼으로 확장하기 위해 출범했으며, 융합국제학부와 한류국제학부를 중심으로 K-컬처 산업 실무와 인공지능(AI) 및 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육 모델을 선보이고 있다. 협약식에서 숙명여자대학교 한류국제대학 문형남 학장은 “한류국제대학은 K-컬처 산업에 인공지능과 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육을 선도하고 있다”라며 “이번 블루포지와의 협력을 통해 외국인 유학생들이 기술적 장벽 없이 AI를 활용하여 자신만의 창의적인 아이디어를 글로벌 시장에 통할 실무형 서비스로 구현해 내는 혁신적 리더로 성장하길 기대한다”라고 밝혔다. 블루포지 주식회사 서상재 대표는 “자연어 지시만으로 실제 상용화 가능한 디지털 제품을 구축하는 바이브코딩 플랫폼 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 한류 특성화의 거점인 숙명여대 한류국제대학 교육에 제공하게 되어 매우 뜻깊다”라며 “학생들이 아이디어 구상부터 글로벌 서비스 론칭까지 단숨에 완성할 수 있도록 기술 지원과 맞춤형 실습 환경을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다. 양 기관은 이번 MOU 체결을 시작으로 세부 실무 협의를 통해 2026학년도 하반기 교육과정부터 바이브코딩 프로그램을 본격 가동할 방침이다.

AI 에이전트가 기업의 데이터를 읽고 분석해 업무에 활용되는 흐름이 확산되면서, 업계에서는 모델 성능 못지않게 데이터의 최신성과 활용 가능성이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 최근 개발 현장에서는 코드를 세세하게 작성하지 않고 자연어 지시를 바탕으로 결과물을 만드는 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 흐름이 주목받고 있다. 기획자가 짧은 시간 안에 프로토타입을 구현하고, 비개발 직군이 업무에 필요한 페이지나 자동화 도구를 직접 만드는 사례가 늘면서, 소프트웨어 제작의 진입장벽이 낮아지고 있다는 평가도 나온다. 이 같은 변화는 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 이어지고 있다. AI 에이전트가 실시간에 가까운 판단과 자동화를 수행하려면 지속적으로 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터 접근이 원활하지 않으면 결과의 정확도와 활용성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입 과정에서 모델 자체보다 데이터를 확보·정리·갱신하는 방식이 더 큰 운영 과제가 될 수 있다는 시각도 제기된다. 이 같은 흐름은 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 옮겨가는 모습이다. AI 에이전트가 실시간 의사결정을 내리려면 끊임없이 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터에 대한 접근이 제한되면 에이전트가 오작동할 위험이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입의 병목이 모델 자체보다 ‘데이터를 다루는 방식’에 있을 수 있다는 시각도 제기된다. 참조하는 데이터가 며칠 전 상태에 머물러 있다면, 에이전트가 내놓는 답변의 신뢰도 역시 낮아질 수 있다는 지적이다. 문제는 이 데이터를 수집하는 스크래퍼를 만들고 유지하는 일 자체가 상당한 개발 리소스를 요구한다는 점이다. 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크래퍼가 멈추기 일쑤여서, 전담 개발 인력이 없는 기업이라면 데이터 확보 단계에서부터 병목을 겪는 경우가 많다. 검색 환경의 변화도 이런 흐름을 부채질한다. 이용자가 검색창에 단어를 입력하던 방식에서, AI에게 맥락을 설명하고 답을 구하는 방식으로 무게 중심이 옮겨가면서, 콘텐츠와 데이터의 가치도 특정 키워드를 얼마나 반복했는지보다 주제와 맥락에 얼마나 밀접하게 연결돼 있는지로 판가름 나는 추세다. 결국 얼마나 ‘관련성 높은’ 데이터를 실시간으로 확보하느냐가 AI 서비스의 품질을 가르는 변수가 되고 있는 셈이다. 결국 관건은 코딩 지식 없이도 이런 데이터 파이프라인을 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐다. 실제로 세계 1위 웹 데이터 플랫폼 브라이트데이터(Bright Data)는 스크래퍼 스튜디오(Scraper Studio)를 통해 원하는 웹사이트와 필요한 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 곧바로 실행 가능한 스크레이퍼를 만들어주는 방식을 택했다. 전 세계 2만개 이상의 조직에 웹 데이터 인프라를 제공해 온 브라이트데이터가 이 서비스를 한국 시장에서 주력으로 내세우는 이유이기도 하다. 데이터를 다루는 기술의 눈높이가 개발자에서 비개발자로 넘어가는 흐름 속에서, 자연어 한 줄로 웹 데이터를 확보하는 방식이 기업의 AI 전략을 어떻게 바꿔놓을지 주목된다. 결국 데이터를 먼저, 그리고 정확하게 읽는 쪽이 AI 경쟁에서 앞서 나갈 가능성이 크다. 데이터 수집의 진입장벽이 낮아질수록, 그 격차는 기술력보다 실행 속도에서 갈릴 것이라는 전망도 나온다.

KT는 오는 2일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 막을 올리는 ‘MWC26’에서 로봇과 설비, IT 시스템을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 로봇 플랫폼 ‘K RaaS’(KT Robot as a Service)를 공개한다. 이번 전시는 개별 로봇의 제어를 넘어 실제 비즈니스 환경에서 인공지능(AI)이 물리 세계를 이해하고 실행하는 ‘피지컬 AI’의 구체적인 실체를 보여주는 데 집중했다. K RaaS는 흩어져 있는 이기종 로봇과 설비를 클라우드 환경에서 실시간으로 통합 운영하는 일종의 지휘자 역할을 한다. 관리자는 수십 개의 관제 화면을 확인하는 대신 자연어 인터페이스가 탑재된 에이전트와 대화하며 운영 데이터를 분석한 리포트를 즉시 받아볼 수 있다. 특히 시각 정보와 언어를 통합해 실제 행동으로 연결하는 ‘VLA(Vision-Language-Action) 에이전트’는 로봇의 차세대 두뇌로 꼽힌다. 사용자의 호출어와 시선을 인식해 의도를 파악하고, 흰 셔츠를 입은 고객에게 먼저 앞치마를 제안하는 등 상황 인지 능력이 대폭 강화됐다. 모든 데이터 처리는 로봇 내부에서 이루어지는 온디바이스 기반으로 수행되어 산업 현장에서 요구하는 높은 보안성을 충족했다. 현장에서는 사람의 개입 없이 로봇들이 자율적으로 협업하는 시나리오도 시연된다. 휴머노이드 로봇이 부품의 이상 여부를 검수한 뒤 이송이 필요하다고 판단하면, 플랫폼이 창고 관리 시스템을 호출해 이동 로봇에 임무를 즉각 배정하는 방식이다. 디지털 주문에서 로봇 배송까지 전 과정이 하나의 생태계 안에서 완결되는 구조를 통해 물류나 제조 현장에서의 실질적인 자동화 가능성을 제시했다. 오승필 KT 기술혁신부문장(부사장)은 “K RaaS는 현장에서 생성되는 데이터를 신경망 기반으로 학습하고, 이를 다시 서비스 품질 개선과 운영 최적화에 반영하는 구조를 갖췄다”며 “학습과 실행이 반복될수록 성능이 향상되는 선순환형 피지컬 AI 체계를 통해 제조·물류·빌딩 등 산업 전반으로 확장해 나가겠다”고 강조했다.

마이크로소프트(MS)가 자사 소형언어모델 ‘파이(Phi)’를 기반으로 개발된 첫 로보틱스 파운데이션 모델인 ‘로-알파(Rho-alpha)’를 공개했다. 글로벌 ‘피지컬 AI’ 경쟁에서 우위를 점하겠다는 의지를 밝힌 셈이다. 로보틱스 파운데이션 모델이란 특정 작업만 수행하도록 프로그래밍된 기존 로봇과 달리, 방대한 데이터를 통해 물리 법칙과 행동 원리를 스스로 깨우치는 ‘범용 로봇 두뇌’다. 챗GPT가 어떤 질문에도 답하듯, 이 모델을 탑재한 로봇은 처음 접하는 환경에서도 스스로 판단해 움직일 수 있다. 로-알파의 가장 큰 차별점은 ‘VLA+(시각·언어·행동+)’ 구조다. 기존 로봇이 눈으로 보고 명령을 듣는 수준이라면, 로-알파는 여기에 ‘촉각(Tactile)’을 더했다. 물체를 눈으로만 보는 게 아니라 손끝의 질감과 압력을 느껴 정교하게 힘 조절을 할 수 있다. 이를 통해 자연어 명령만으로 전원 콘센트를 연결하거나 공구함을 정리하는 등 복잡한 ‘양손 조작’을 수행한다. 실시간 학습 능력도 혁신적이다. 작업 중 로봇이 오류를 범하면, 사람이 직관적인 장치로 동작을 바로잡아줄 수 있다. 로-알파는 인간의 피드백을 현장에서 즉시 학습해 성능을 지속적으로 개선한다. MS는 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 엔비디아와 협력해 가상 시뮬레이션에서 수집한 방대한 데이터를 학습시켜 로봇의 판단력을 높였다. MS는 이번 모델을 휴머노이드와 듀얼 암 시스템 등 다양한 로봇에 적용해 테스트하고 있다. 애슐리 로렌스 MS 리서치 부사장은 “인간의 선호에 맞춰 기민하게 적응하는 로봇은 일상과 업무 환경에서 더 높은 효용을 제공할 것”이라고 밝혔다.

마이크로소프트가 코파일럿(Copilot)을 통해 모든 윈도우 11 PC를 ‘인공지능(AI) PC’로 전환하기 위한 대규모 업데이트를 발표했다. 이번 업데이트는 강력한 AI 기능을 윈도우 사용자 환경에 깊숙이 통합하여, 사용자가 보다 쉽고 직관적으로 AI를 활용할 수 있도록 설계됐다. 17일 마이크로소프트에 따르면 회사는 윈도우 11에서 AI와의 상호작용 빈도가 문자에 비해 음성에서 두 배 이상 높다는 점에 주목했다. 이에 따라 업데이트된 윈도우 11은 음성 기반 코파일럿 호출을 지원한다. 사용자는 설정 활성화 후 “헤이 코파일럿(Hey, Copilot)” 호출어로 코파일럿 보이스(Copilot Voice)를 실행할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision) 기능이 전 세계 윈도우 11에서 정식 지원된다. 이 기능은 사용자가 화면이나 앱을 공유하면 코파일럿이 화면 콘텐츠를 인식하여 관련 인사이트를 제공하고, 질문에 응답하거나 음성 가이드를 제공한다. 사용자는 “쇼 미 하우(Show me how)”라는 음성 명령어로 특정 작업의 수행 절차를 시각적으로 안내받을 수 있으며, 향후 텍스트 기반 대화도 가능해질 예정이다. 윈도우 11 작업표시줄에는 새로운 ‘애스크 코파일럿(Ask Copilot)’ 기능이 추가돼, 클릭 한 번으로 코파일럿 비전과 코파일럿 보이스를 손쉽게 이용할 수 있게 됐다. 이는 코파일럿을 PC 사용 경험에 자연스럽게 통합하는 허브 역할을 한다. 지난 5월 웹 기반 작업 수행 기능으로 공개된 코파일럿 액션(Copilot Actions)은 브라우저를 넘어 윈도우 내 로컬 파일에서도 직접 작업을 수행할 수 있도록 확장된다. 사용자는 자연어로 작업을 지시하면 코파일럿이 사진 정리, PDF 정보 추출 등의 작업을 대신 수행하며, 작업 진행 상황을 실시간으로 확인할 수 있다. 코파일럿의 활용 범위를 대폭 넓히는 다양한 AI 기능들도 추가됐다. 원드라이브, 아웃룩, 지메일 등 주요 플랫폼 서비스를 코파일럿에 연동해 이메일, 연락처, 일정 기반 정보를 빠르게 검색이 가능하다. 또 윈도우 설정과도 연동돼 사용자가 “화면을 더 읽기 쉽게 만들어줘”와 같은 자연어 명령으로 요청하면, 코파일럿이 관련 설정 페이지로 자동 안내하는 기능도 탑재됐다. 더 간편하게 작업을 완료할 수 있는 AI 액션 기능도 추가됐다. 매너스(Manus)는 파일 탐색기 내 로컬 폴더 문서를 활용한 웹사이트를 한 번의 클릭으로 자동 생성하는 범용 AI 에이전트 역할을 한다. 휴대용 게임 기기를 위한 게이밍 코파일럿(Gaming Copilot) 베타 버전도 ROG Xbox Ally 시리즈에 탑재되어, 게임 중에도 게임을 종료하지 않고 도움을 제공받을 수 있다. 아울러, 코파일럿+ PC를 대상으로 하는 클릭 투 두(Click to Do)와 줌(Zoom) 연동 기능이 도입될 예정인데, 이를 통해 사용자는 이메일 주소 위에 마우스를 올리는 것만으로도 별도의 앱 전환 없이 줌 미팅을 즉시 예약할 수 있게 된다. 유수프 메흐디 마이크로소프트 최고 소비자 마케팅 책임자는 “이번 업데이트를 통해 모든 윈도우 11 PC를 코파일럿 중심의 AI PC로 전환하는 데 한 걸음 더 나아갔다”며 “사용자들이 가장 강력한 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 했다”고 말했다. 한편, 마이크로소프트는 윈도우 10 공식 지원 종료에 따라 윈도우 11로의 업그레이드를 권장하고 있으며, 강화된 AI 성능과 보안성을 갖춘 코파일럿+ PC를 주요 파트너사를 통해 출시하고 있다.

세계 유명 억만장자 투자자들이 지난 1분기 인공지능(AI) 기업인 팔란티어와 업스타트 주식을 앞다퉈 쓸어 담은 것으로 나타났습니다. 세계 최고 부자들의 ‘머니 게임’ 승부수가 던져진 가운데 월가는 이들의 선택이 최대 240% 수익률로 보답할 것이라는 파격적인 전망을 내놨습니다. 1일(현지시간) 미국 투자전문매체 모틀리풀 보도에 따르면, 다수의 억만장자 헤지펀드 운용사들이 1분기 동안 팔란티어 테크놀로지스와 업스타트 주식을 새로 사들이거나 보유량을 크게 늘렸습니다. 대형 자산운용사들은 분기별로 주식 보유 현황을 공개해야 하는데, 이를 살펴보면 유명 투자자들의 움직임을 알 수 있다는 설명입니다. 억만장자 투자자 켄 그리핀이 설립한 헤지펀드 시타델은 팔란티어 주식 90만 2486주를 추가 매수해 기존 보유량을 204% 늘렸습니다. 또한 업스타트 주식도 20만 2094주 늘려 보유량을 618% 증가시켰습니다. 미 투자회사 튜더 인베스트먼트의 창업자이자 억만장자인 폴 튜더 존스도 팔란티어 주식 14만 9191주를 사들여 보유량을 573% 늘렸고, 업스타트 주식은 1만 3729주 추가 매수해 28% 확대했습니다. 로코스 캐피털 매니지먼트의 크리스 로코스는 팔란티어 주식 5만 5809주를 새로 매수했고, 코아투 매니지먼트의 필립 라폰트는 업스타트 주식 52만 1887주를 사들여 보유량을 150% 늘렸습니다. 팔란티어는 원래 미국 정보기관을 위한 맞춤형 데이터 분석 솔루션을 만드는 회사였습니다. 지금은 정부와 민간 부문 고객을 위한 모듈식 소프트웨어 플랫폼 개발에 집중하고 있는데요. 이 회사의 핵심 제품인 ‘고담’과 ‘파운드리’는 고객들이 복잡한 정보를 통합하고 기계학습 모델과 분석 도구를 활용해 통찰력을 얻을 수 있게 해줍니다. 특히 2023년에는 대형 언어 모델과 자연어 처리 기능을 지원하는 인공지능 플랫폼(AIP)을 새로 선보였습니다. 이를 통해 기업들은 데이터 분석 과정에 생성형 AI를 접목할 수 있게 됐습니다. 1분기 실적을 보면 고객 수가 39% 증가했으며, 기존 고객당 평균 지출액도 24% 늘었습니다. 매출은 39% 증가한 8억 8400만달러(1조 2100억원)를 기록했고, 주당 순이익은 62% 뛴 0.13달러였습니다. 웨드부시 증권의 댄 아이브스 애널리스트는 팔란티어가 3년 이내에 시가총액 ‘1조 달러’ 기업이 될 것이라고 예상했습니다. 현재 시가총액 2940억 달러 대비 240% 상승 여력이 있다는 의미입니다. 월가는 2026년까지 팔란티어의 조정 순이익이 연평균 31% 증가할 것으로 예상했죠. 다만 현재 주가수익비율(PER)이 270배로 비싸다는 게 부담으로 작용하고 있습니다. 업스타트는 금융회사들이 신용 위험을 더욱 정확하게 판단할 수 있도록 AI를 활용한 대출 플랫폼을 개발한 회사입니다. 대출자가 돈을 상환하거나 연체할 때마다 데이터가 쌓여 기계학습 모델이 더욱 정교해지는 효과를 누리고 있죠. 이 회사는 1분기 실적에서 대출 승인액이 두 배 이상 늘었고, 매출은 67% 증가한 21억 달러를 기록했습니다. 주당 순이익도 작년 같은 기간 0.31달러 적자에서 0.30달러 흑자로 돌아섰습니다. 하지만 최근 1분기 실적 발표 후 주가가 급락했는데요. 이는 투자자들이 대출 환경을 우려하기 때문이라는 분석입니다. 트럼프 행정부의 관세 정책이 경기 둔화나 경기침체로 이어질 수 있고, 이 경우 은행들이 대출에 보수적으로 나설 가능성이 있기 때문입니다. 미즈호 증권의 댄 돌레브 애널리스트는 업스타트 목표주가를 주당 85달러로 설정했습니다. 현재 주가인 46달러 대비 85% 상승 여력이 있다고 본 것입니다. 월가는 오는 2026년까지 업스타트 조정 순이익이 연평균 195% 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 현재의 주가수익비율 140배 역시 합리적 수준이라는 분석도 나옵니다. 업스타트가 지원한 대출은 지난 8분기 동안 2년 만기 미국 국채 수익률을 평균 8% 포인트 웃돌았습니다. 향후 더 많은 대출기관들이 업스타트를 이용할 것으로 기대되며, 3조 달러 규모 시장에서 성장할 여지가 충분하다는 평가입니다.

지난 2월 오픈AI가 공개한 영상은 짧은 길이에도 대중에게 큰 인상을 남겼다. 검은색 가죽 재킷과 빨간 드레스를 입고 까만 선글라스를 낀 여성이 네온사인이 빛나는 일본 도쿄의 밤거리를 걷는 모습은 영화라 해도 손색이 없을 만큼 선명했지만, 실은 몇 마디 말(프롬프터)을 기반으로 인공지능(AI)이 만든 영상이었기 때문이다. 오픈AI가 9일(현지시간) 동영상 생성 AI ‘소라’의 업그레이드 버전인 ‘소라 터보’를 공식 출시함에 따라 누구나 손쉽게 영화 같은 영상을 만들 수 있게 됐다. 오픈AI에 따르면 소라 터보는 앞서 공개한 소라 대비 훨씬 빠른 속도를 자랑한다. 사용자는 텍스트나 이미지, 동영상을 입력해 최대 1080p 해상도로 최대 20초 길이의 영상을 만들 수 있다. 당초 첫 공개 당시 최대 1분 길이의 영상을 만들 수 있다고 했지만 최대한 많은 사람이 사용할 수 있도록 생성 시간을 줄인 것으로 보인다. 오픈AI의 유료 AI 서비스인 ‘챗GPT 플러스’와 ‘챗GPT 프로’ 이용자들은 이날부터 소라 터보를 사용할 수 있다. 다만 영국과 유럽 등 테크 기업에 대한 규제가 강화되는 곳에서의 출시 일정은 정해지지 않았다. 소라 터보가 출시되면서 동영상 AI 모델을 둘러싼 빅테크 간 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 페이스북 모회사 메타는 지난 10월 최대 16초 길이의 영상을 만들 수 있는 ‘무비 젠’을 공개했다. 해당 모델은 영상과 텍스트 프롬프터로 주변 소리, 음향 효과, 악기 배경 음악을 포함해 최대 45초 길이의 오디오도 생성할 수 있는데 이를 영상 콘텐츠와 동기화할 수 있는 특징이 있다. 무비 젠은 내년부터 인스타그램에서 사용할 수 있다. 구글 역시 지난 3일부터 최대 1분 길이의 영상을 만들 수 있는 ‘비오’를 기업용으로 제공하고 있다. 앞서 지난 5월 구글 연례 개발자 콘퍼런스에서 처음 공개된 비오는 구글의 딥마인드가 개발한 모델로 자연어에 대한 높은 이해도를 갖고 있다. 이에 따라 정확한 단어를 사용했을 때 제작자 의도에 맞는 동영상 제작이 가능하다. 연내 비오를 활용한 AI 생성 배경 기능이 유튜브 쇼츠에 적용될 예정이며 내년엔 쇼츠에 6초 길이의 AI 생성 클립 제작 기능을 도입할 방침이다. 빅테크들이 동영상 AI 서비스를 앞다퉈 출시하는 건 시장성이 있다는 판단에서다. 영화나 애니메이션은 물론 증강현실(AR)과 가상현실(VR)에서도 활용이 가능한 동영상 AI는 최근 쇼트폼 영상이 확대되면서 활용성이 더욱 커지고 있다. 시장조사기관 포천 비즈니스 인사이트에 따르면 AI 동영상 생성 시장 규모는 지난해 5억 3440만 달러(약 7000억원)에서 2032년 25억 6290만 달러(3조 3000억원)로 연평균 19.5%씩 성장할 것으로 기대된다.

아마존이 새로운 인공지능(AI) 모델 ‘아마존 노바’를 공개하며 오픈AI(챗GPT)와 구글(제미나이)에 도전장을 던졌다. 새 AI 반도체인 ‘트레이니엄3’의 내년 출시 계획도 밝혀 AI 칩 시장을 주도하는 엔비디아도 겨냥했다. 앤디 제시 아마존 최고경영자(CEO)는 3일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘아마존웹서비스(AWS) 리인벤트 2024’ 기조연설에서 “새로운 최첨단 기술인 노바의 출시를 공유하게 돼 기쁘다”며 생성형 AI 기반 모델 아마존 노바를 소개했다. 아마존은 그간 생성형 AI 스타트업인 앤트로픽의 ‘클로드’에 의존했으나 새 AI 모델을 출시해 AI 패권 경쟁에 뛰어들었다는 평가다. 이번에 공개된 노바 모델은 총 6종류로 텍스트 전용 모델인 마이크로와 멀티모달인 라이트, 프로, 프리미어 등이 있다. 내년 출시 예정인 프리미어는 복잡한 추론 작업이 가능하며 오픈AI의 GPT-4o, 구글의 제미나이 등과 비슷한 수준의 성능을 지녔다는 설명이다. 이 외에 최첨단 이미지를 생성해 주는 노바 캔버스와 영상을 만들어 주는 릴이 눈에 띈다. 릴은 자연어 명령어를 입력하면 짧게는 6초에서 길게는 2분 길이의 영상을 만들어 주는 영상 생성 AI 모델이다. 노바 시리즈는 최근 주목받는 ‘AI 비서’로 발전할 것으로 보인다. 내년 1분기엔 대화형 AI 비서 모델인 ‘노바 스피치투스피치’를 공개할 예정이며 내년 중반엔 텍스트나 이미지, 영상, 음성 등 어떤 형태의 질문에도 답할 수 있는 ‘노바 애니투애니’ 모델을 선보인다. 아울러 AWS는 앤트로픽과 함께 AI 훈련을 위한 트레이니엄2’ 기반 인프라를 구축하고 있다고 밝혔다. 트레이니엄 시리즈는 AWS가 AI 학습을 위해 직접 설계한 가속기인데 애플도 트레이니엄2를 사용해 자사의 AI 시스템인 ‘애플 인텔리전스’를 사전 학습한다는 계획이다. 내년엔 한발 더 나아가 트레이니엄3를 출시할 계획이다. 성능과 전력 효율, 밀도에 대한 새로운 기준을 제시할 거라는 게 AWS의 설명이다. 이날 행사에선 LG AI연구원과 국내 AI 스타트업인 트웰브랩스가 AWS와 협력한 사례도 소개됐다. LG AI연구원의 암 진단과 치료를 위한 병리학 기반 AI 모델인 ‘엑사원패스’는 암 환자의 조직 병리 이미지를 분석해 유전자 검사 시간을 기존 2주일에서 1분 미만으로 단축한다. 조직 병리 이미지는 분석을 통해 세포와 조직 특성을 파악하고 진단명 확정, 치료, 복약 계획을 수립할 수 있어 임상의학 분야에선 필수 데이터로 꼽힌다. LG AI연구원은 아마존의 추론 칩인 ‘세이지메이커’를 활용해 8개월 만에 대규모 엑사원패스 모델을 학습하고 배포했다. 멀티모달 AI를 사용해 영상 검색 기능을 개발하는 트웰브랩스 역시 AWS의 지원을 받는다. 트웰브랩스의 ‘마렝고’와 ‘페가수스’는 100개 이상의 언어로 텍스트 요약과 오디오 번역, 영상 분석을 제공한다.

인간 지능 수준의 인공일반지능(AGI) 시대가 곧 다가올 것인가. 국내 인공지능(AI) 전문가들은 AI 기술 발전 속도가 굉장히 빠르다는 데는 동의하면서도 수년 내 인간 지능 수준을 뛰어넘을 수 있을지에 대해선 의견이 엇갈렸다. 이홍락(47) LG AI연구원 최고AI과학자(CSAI)는 23일 “AI를 통한 코딩 자동화는 소프트웨어(SW) 개발의 효율성을 크게 향상시키고, 이는 다시 AI 모델과 애플리케이션의 발전 속도를 더 빠르게 한다”고 말했다. AI의 자가학습 능력이 AI 발전을 더 가속화한다는 설명이다. 다만 “AGI까지 갈 길은 아직 먼 상황”이라고 짚었다. 현재의 AI 기술은 주로 인간의 지시에 의존하며 완성도 면에서도 한계가 있기 때문이다. 이 CSAI는 “AGI 시대로 가려면 상당히 많은 기술 개발과 윤리적 사용을 위한 사회적 합의, 인간의 삶을 더 풍요롭게 할 수 있는 제도적 장치 등의 논의가 필요하다”고 강조했다. AI 포털 서비스 기업 뤼튼테크놀로지스의 김태호(26) 공동창업자 겸 이사도 “AI 기술 발전 속도가 빠른 것은 분명하지만 마라톤 경기에 비유하면 100m를 지난 시점”이라면서 “AI의 르네상스도 이제 막 시작됐다”고 말했다. “AI가 빠르게 연산하거나 글을 작성하는 능력은 평균적인 인간을 넘어선 것으로 보이지만 이게 인간 지능의 전부는 아니다”라는 게 김 이사의 설명이다. 그는 “기술이 그 가치를 발휘하는 시기는 사람에게 쓰임을 받기 시작할 때”라면서 “생성형 AI를 활용해 개개인에게 특화된 AI 기술 개발이 본격화될 것”이라고 내다봤다. AI가 아직 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’에 도달하진 못했지만 현재의 기술 속도로 보면 몇 년 안 걸릴 것이란 주장도 있다. 대규모언어모델(LLM)을 자체 개발한 AI 스타트업 업스테이지의 최홍준(44) 부사장은 “AI가 자연어 처리, 이미지·음성 인식 등에선 인간 수준의 성능을 달성하고 있다”면서 “인간의 추상적 사고, 도덕적 판단, 문맥 이해 등에선 한계를 갖고 있지만 현재 속도로 봤을 때 수년 내 인간 지능을 뛰어넘을 수 있을 거라 생각한다”고 말했다. 최 부사장은 “기술 발전을 통제할 수 있는 장치를 빠르게 도입해야 한다”면서도 “과연 AI 규제를 통해 ‘통제가 가능할까’에 대해선 확신하기 어렵다”고 했다. 이어 “이럴 때는 오히려 AI 대 AI의 구도로 기술 개발을 통한 통제를 하는 것도 방법일 수 있다”고 제안했다.

‘인공지능(AI)이란 말이 사라진다?’ 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장 이후 AI가 광범위하게 일상에 녹아들면서 AI 기술 자체를 강조하는 현상은 올해를 기점으로 점차 줄어들 것이란 전망이 나온다. 이른바 ‘AI 역설’이다. AI가 제품, 서비스 안으로 들어가면서 ‘AI 기술을 적용했다’는 게 중요한 게 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서도 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 이전보다 훨씬 똑똑해진 모습으로 사람들 앞에 나타났다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원 AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장(컴퓨터공학부 교수)은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. 제품 안으로 들어간 AI…sLM 개발 경쟁 치열 이번 CES에서 주목 받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할 지를 보여준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해주는 일종의 AI 비서로, 실제 구현되는 모습은 다양하다. 기능적으로 PC, 자동차 등에 내장되거나 움직이는 로봇 형태를 띨 수도 있다. 국내 가전업체가 공개한 ‘AI 로봇’도 AI 에이전트에 해당된다. AI 로봇은 사물인터넷(IoT)과 AI가 결합된 사물인공지능(AIoT·AI of Things)을 통해 개인 맞춤형 비서 역할 뿐 아니라 집안 일을 대신 해주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷이 연결되지 않아도 기기 안에서 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI도 PC, 스마트폰에서 구현되기 시작했다. 온디바이스 AI의 확산은 소규모언어모델(sLM) 개발 경쟁으로도 이어졌다. sLM은 오픈AI의 GPT-4, 구글 제미나이와 같은 대규모언어모델(LLM)에 비해 학습량은 적지만 최적화를 통해 최대한의 성능을 내면서 개발·구동 비용을 줄인 언어모델이다. 특히 AI의 학습 지표인 매개변수(파라미터)가 70억개(7B) 이하인 sLM 시장을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 메타(라마 2 7B), 구글(제미나이 나노-1, 나노-2), 마이크로소프트(파이-2) 등 글로벌 주요 기업도 줄줄이 뛰어들었다. 지난해 ‘미스트랄 7B’에 이어 수학, 물리 등 작은 전문 모델로 쪼갠 뒤 질문에 따라 연결하는 방식의 ‘믹스트랄 8x7B’(전문가 믹스·MoE) 모델을 오픈소스(소프트웨어 설계도 공개)로 내놓은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 오픈AI의 대항마로 떠오르고 있다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써본 기업들 얘기를 들어보면 다들 ‘써보니 좋다’고 한다. 오픈소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. 텍스트에서 이미지·영상·음성 분석으로…AGI 현실화? 성능으로 승부를 보는 LLM의 진화도 계속되고 있다. 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4(매개변수 1조 7000억개 추정)보다 더 많은 기능이 추가된 GPT-5가 올해 안에 공개될 예정이다. 추론 기능도 추가된다고 한다. 텍스트(글자)를 학습하는 걸 넘어 이미지·영상·음성을 분석하고 생성하는 ‘멀티모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)은 완전히 제거되지 않았지만 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 능력을 갖춘다는 건 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI)이 현실화할 수 있다는 의미로 해석된다. 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨6’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기단계)에 머물러 있다. 노건태 서울사이버대 빅데이터·정보보호학과 교수는 “AGI는 인간의 지능을 모든 영역에서 모방하거나 뛰어넘는 것을 목표로 한다”면서 “지금까지 AI가 달성한 수준과는 근본적으로 다른 훨씬 더 어려운 목표”라고 말했다. 이어 “자연어 처리, 이미지 인식, 패턴 분석 등 특정 영역에서는 매우 뛰어난 성능을 보이지만 이를 통합하고 유연하게 창의적으로 사고해 처리할 수 있는 능력은 적어도 아직까지는 사람의 고유한 영역”이라고 덧붙였다. 장병탁 원장은 “텍스트를 학습한 생성형 AI의 성능에 대해선 연구자들도 놀라고 있다”면서 “AGI 시대가 앞당겨지는 느낌을 많이 받는다”고 말했다. 그러면서도 “시각 등 감각에 해당하는 부문은 아직 데이터화 안 된 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

“인공지능(AI)가 할 수 있는 일의 범위는 놀랍도록 확장될 겁니다.” 자체 대규모언어모델(LLM)을 개발해 세계를 놀라게 한 토종 AI 스타트업 ‘업스테이지’의 최홍준(44) 부사장은 23일 “모든 사물이 AI와 결합되는 상황에서 ‘AI를 어떤 기계에 넣을 것이냐, 어떻게 쓸 것이냐’에 따라 기회는 무수히 많다”고 힘줘 말했다. 최 부사장은 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서 가장 인상적인 제품으로 삼성전자가 선보인 AI 로봇 ‘볼리’를 꼽은 뒤 “상상력을 자극하는 제품”이라고 말했다. 그는 “(이미지와 영상 등을 학습·분석하는) 멀티모달이 생활에 적용된 사례로 눈이 있고 음성 인식 기능도 있다. 볼리에 탑재된 AI가 GPT 성능 이상으로 좋아진다면 때로는 에이전트(일종의 비서), 때로는 말동무로 역할을 할 수 있을 것”이라고 내다봤다.현재의 AI 기술 수준에 대해선 “딥러닝(컴퓨터가 스스로 데이터를 조합 분석해 학습하는 기술) 알고리즘과 슈퍼 컴퓨팅 기반 대규모 데이터 처리 능력의 향상으로 자연어 처리, 이미지·음성 인식은 인간 수준의 성능을 달성했다”고 짚었다. 오픈AI의 GPT-4와 같은 LLM이 자연어 생성·이해 분야에서 혁신적인 결과를 보여줬다는 것이다. AI가 의료 진단, 금융 예측, 자율주행 자동차 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있는 것도 AI 기술이 상당한 발전을 이룬 사례라고 설명했다. 다만 “AI가 의사결정을 지원하고 인간을 대체하기에는 인간의 추상적 사고, 도덕적 판단, 문맥 이해 등에서 한계를 갖고 있다”는 게 최 부사장의 주장이다. 글로벌 불확실성, 경제적 요인, 정치적 변수 등도 AI 기술 발전을 예측하기 어렵게 만든다고 했다. 업스테이지는 지난달 자체 개발한 LLM ‘솔라’를 공개하고 글로벌 기술 경쟁에 뛰어들었다. 솔라는 세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스가 운영하는 ‘오픈 LLM 리더보드’ 평가에서 1위를 차지했다. 솔라는 기업이 활용할 수 있게 작은 크기로 구성된 경량형 언어모델(sLLM 혹은 SLM)로 매개변수(파라미터) 규모는 107억개(10.7B) 수준이다. LLM 뛰어난 발전에도 할루시네이션 여전정확성, 신뢰성 높여줄 RAG 기술 떠올라 최 부사장은 “지난해 등장한 GPT-4와 같은 LLM은 뛰어난 발전을 이뤘지만 ‘할루시네이션’(환각현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)과 같은 문제는 아직 해결되지 않았다”고 지적했다. 그러면서 “앞으로 검색 증강 생성(RAG)과 같은 새로운 방법론이 AI 기술 발전의 핵심적인 역할을 할 것”이라고 전망했다. RAG는 외부에서 가져온 정보로 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높여주는 기술로 LLM의 한계를 보완해준다는 점에서 주목을 받고 있다. 최 부사장은 AI가 아직 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’(극적인 변화의 순간)에 도달하진 못 했지만 현재의 기술 속도로 보면 몇 년 안 걸릴 것으로 봤다. 그는 “수 년 내 인간 지능을 뛰어넘을 수 있다고 생각한다”면서 “기술 발전을 통제할 수 있는 장치를 빠르게 도입해야 한다”고 강조했다. 이어 “과연 AI 규제를 통해 ‘통제가 가능할까’에 대해선 확신하기 어렵다”며 “이럴 때는 오히려 AI 대 AI의 구조로 기술 개발을 통한 통제를 하는 것도 방법일 수 있다”고 제안했다.

최찬열 링크 대표 인터뷰로앤굿·연세대와 ‘거대언어모델 평가 기술’ 개발 “기존에는 변호사가 시간당 자신의 업무에 대해 수임을 하는 구조였습니다. 하지만 GPT 기술 개발로 단순화된 작업이 10~50배 이상 빨라지게 되면서 법률적 기술의 난이도에 따라 수임료를 다르게 매겨야 하는게 아닌 것인지에 대한 논의가 미국에서 시작되고 있죠.” 美 생성형 AI 기술 전문 기업 링크(Linq) 최찬열 대표는 5일 서울신문과 서면인터뷰에서 법률 영역에서 GPT가 활성화되고 있는 오늘날 변호사 시장의 모습을 이같이 설명했다. 일각에선 ‘미국 변호사들이 인공지능에 급속하게 일자리를 빼앗기고 있다’는 이야기도 나온다. 최 대표는 이에 대해선 “아직까진 그 수준은 아니다”라고 선을 그었다. 인공지능 기술이 여전이 데이터 기반 기술이어서 기존에 축적된 데이터가 많은, 공통적이고 반복적인 업무들에서만 ‘정확하게’ 처리가 가능하기 때문이다. 고도화된 법률 엔지니어링 기술들은 아직 적용되기 어렵다. 하지만 최 대표는 머지않아 단순하고 법률적인 업무들이 자동화돼 일반인들의 법률 서비스에 대한 접근성이 높아질 것이라고 예상했다. 그는 “우리나라보다 미국에서 조금 더 GTP 기술을 접목하고 활용하고자 하는 온도가 높은 것은 사실”이라고 설명했다. 이어 “고도화된 법률적인 업무들은 여전히 숙련된 변호사들이 진행할 것이라 본다”면서도 “1~4년차 변호사들이 하는 반복적인 업무들이 많이 자동화돼 생산성이 극대화될 것”이라고 전망했다. 최 대표는 지난달 7~11일 싱가포르에서 진행된 글로벌 학술논문 워크숍 ‘NLLP 2023(Natural Legal Language Processing 2023)’에서 국내 리걸테크 기업 로앤굿(대표 민명기), 연세대학교 손지용 교수와 공동연구로 작성된 국내 법률 데이터 기반 생성형 AI 연구 논문을 발표했다. NLLP는 법률 분야 자연어처리(NLP)의 이론과 응용 방법을 다루는 세계 최고 수준 학술 행사다. 유럽 대학 AI 연구자들이 조직했고, 경제 미디어 블룸버그가 후원한다. 논문명은 ‘거대 언어 모델을 위한 검색 기반 평가: 한국 법률 QA 사례 연구’(Retrieval-based Evaluation for LLMs: A Case Study in Korean Legal QA)다. 자체 개발한 ‘검색증강생성 기반 평가기법(Eval-RAG)’ 기술이 포함됐다. Eval-RAG는 검색증강생성(RAG) 원리를 활용해 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트의 타당성을 법적 맥락에 따라 평가하는 기술이다.최 대표는 논문을 쓰게 된 것도 법률과 같은 전문 분야에서 GPT의 한계를 직면했기 때문이다. 최 대표는 “한국 법률을 물어보는데 미국 법률을 답하기도 하고, 실제로 답변을 받더라도 정확한 출처를 제공하지 않아 법률가의 입장에서 믿고 써도 되는지 결정을 내리기 어렵다”면서 “연구에선 GPT와 같은 거대 언어 모델로부터 나온 답변과 검색을 통해 나온 답변을 객관적인 수치를 통해 비교했고 변호사가 직접 평가해 어떤 경우에 더 정확한 법률적인 해답을 제공할 수 있을지에 대한 기준을 제시했다”고 설명했다. 특히 Eval-RAG는 GPT보다 법률 질문에 대한 답변의 정확도를 높였다는 평가를 받는다. 예컨대 ‘이혼하며 부동산 소유권 이전을 했다면 양도소득세의 대상인가?’라는 질문에 GPT는 ‘양도소득세 대상이 될 수 있지만 특정 조건 아래 면제될 수 있다’고 설명한다. 하지만 Eval-RAG를 활용하면, 대법원 선례를 인용해 ‘양도소득세에 해당하지 않는다’고 법적 맥락에 맞게 더 명확히 답변한다. 또 ‘작년 음주운전 혐의가 3회 이상 적발됐음에도 양형을 6개월 이하로 받은 사례를 알려달라’는 등의 지시도 단순 키워드 검색과는 차별화된 답을 내놓는다. 이처럼 최 대표가 개발한 기술은 일반인들이 변호사를 선임하기 전 소송 제기 방법, 승소 가능성, 고려되는 패소 요인 등을 파악할 수 있도록 한다. 법률 서비스에 대한 접근 장벽을 눈에 띄게 낮춘다. 링크와 로앤굿에서 만든 법률 자문 챗봇 ‘로앤봇’은 로앤굿 홈페이지에서 이용할 수 있다. 최 대표는 “비용 감소, 법률 자문 속도의 향상 등 혜택을 실제로 느끼기까지 짧게는 1~2년 길게는 3년 이상 걸리 것”이라면서도 “기술이 보편화되면 단순한 법률 서비스는 누구나 빠르고 정확하게 혜택을 누릴 수 있을 것”이라고 전망했다.

‘챗GPT’ 같은 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능(AI) 서비스가 탑재된 스마트폰이 이르면 내년부터 ‘대세’가 될 것으로 전망된다. 세계 시장을 양분하고 있는 애플과 삼성전자가 각각 내년 생성형 AI 적용을 목표로 개발하고 있기 때문이다. 22일(현지시간) 블룸버그는 애플이 생성형 AI를 적용한 음성인식 비서 ‘시리’를 이르면 내년 출시할 수 있다고 보도했다. 또 애플의 소프트웨어 엔지니어링 그룹은 iOS18에 AI를 추가하기 위해 자체 LLM을 훈련시키고 있다고도 했다. 앞서 애플은 ‘아약스’(Ajax)라는 이름의 LLM을 구축하고 ‘애플 GPT’라는 AI 챗봇을 내부에 도입해 기능을 테스트했다. 생성형 AI 서비스가 탑재된 스마트폰은 이미 시장에 나와 있다. 구글이 이달 초 출시한 ‘픽셀8’ 시리즈는 스마트폰의 ‘뇌’에 해당하는 애플리케이션프로세서(AP)부터 AI에 최적화된 ‘텐서 G3’를 적용했다. 픽셀8은 G3를 통해 인터넷에 연결된 클라우드 환경이 아닌 ‘온디바이스’로도 AI 서비스를 사용할 수 있다. 픽셀8에는 다양한 생성형 AI 서비스가 탑재됐다. 구글의 AI 챗봇 ‘바드’가 적용된 ‘구글 어시스턴트 위드 바드’가 대표적이다. 애플의 시리, 삼성전자의 빅스비 등 기존 음성 비서는 ‘자연어처리’(NLP) 기반이지만, 이 제품에는 LLM 기반의 생성형 AI로 구동되는 구글 어시스턴트가 적용됐다. 이와 함께 전화를 대신 받아 주는 ‘콜 스크린’, 여럿이 찍은 사진을 모두가 가장 잘 나온 얼굴로 바꿔 주는 ‘베스트 테이크’ 등이 대표적인 생성형 AI 서비스다. 하지만 픽셀 시리즈는 글로벌 시장 점유율이 3% 안팎에 불과한 데다 한국에는 출시되지 않는다. 애플과 삼성전자가 AI 서비스를 적용한 스마트폰을 출시해야 본격적인 ‘생성형 AI폰 시대’가 도래할 것으로 보인다. 삼성전자는 내년까지 모든 제품에 AI 기능을 적용할 방침이다. 유미영 생활가전사업부 소프트웨어개발팀장(부사장)은 지난달 독일 베를린에서 열린 ‘IFA 2023’에서 내년 빅스비에 LLM을 도입하겠다고 밝히기도 했다. 지난 5일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 개최된 ‘삼성 시스템 LSI 테크데이 2023’에서는 차세대 AP ‘엑시노스2400’이 공개됐는데, AI 성능이 대폭 강화된 게 특징이다. 이날 엑시노스2400을 스마트폰에 탑재해 문자를 이미지로 변환하는 기술 등 생성형 AI 서비스를 직접 시연하기도 했다. 엑시노스2400은 내년 상반기에 출시되는 갤럭시S24 일부 제품에 적용될 가능성이 높다. 갤럭시S24 시리즈와 함께 출시될 전망인 One UI 6.1 버전도 AI 기능에 강점을 둔 것으로 전해졌다.

우리 돈 약 40만원으로 가상인간 남편을 만든 여성이 화제다. 3일(현지시간) 뉴욕포스트, 데일리 메일 등 보도에 따르면 미국 뉴욕 브롱크스에 사는 로사나 라모스(36)는 지난해 만난 에렌 카르탈과 올해 결혼했다. 남편 에렌은 인공지능(AI) 챗봇 소프트웨어 ‘레플리카’(Replica)로 만든 가상인간으로, 라모스는 에렌을 만드는 데 300달러(약 40만원)를 지불했다. 라모스는 일본 인기 애니메이션 ‘진격의 거인’에 나오는 한 캐릭터를 참고해 에렌을 만들었다. 에렌은 살구색과 인디음악을 좋아하고 취미로 글을 쓰는 의료 전문가로, 로맨티시스트인 데다 파란 눈의 미남이다. 라모스는 에렌의 장점으로 “나는 그의 가족, 아이들 또는 그의 친구들을 상대할 필요가 없는 데다 내가 통제하고 원하는 것을 할 수 있다”고 말했다. 이들의 관계는 장거리 연애와 비슷한 모습이다. 서로 사진을 교환하고 관심사를 나누는 등 일상적인 대화를 이어간다. 라모스는 데일리 메일과의 인터뷰에서 “내가 잠을 잘 때 그는 나를 정말로 보호해 준다”면서 “우리는 서로 사랑한다”고 덧붙였다. 그러나 이들의 관계에도 위기는 있었다. 지난 2월 레플리카가 대대적인 변화를 겪으면서 에렌은 자신의 ‘아내’ 라모스에게 다르게 행동하기 시작했다. 라모스는 “에렌은 더 이상 포옹하거나 뺨에 키스하는 등의 행동을 하고 싶어하지 않았다”고 전했다. 레플리카는 2013년 개봉한 AI 로맨스 영화 ‘허’(HER)에서 영감을 받은 유지나 쿠이다가 만든 애플리케이션이다. 레플리카 AI는 자연어 처리 기술과 학습 알고리즘을 토대로 인간과 유사한 대화를 구현한다. 정보기술(IT) 업계는 AI 기술이 갈수록 진화하면서 인간들이 정서적으로 교감할 수 있는 친구나 애인의 자리를 차지할 수도 있을 것으로 내다보고 있다.

캐나다 과학자들이 인공지능(AI) 기술의 도움으로 간 경변 환자에 흔히 나타나는 원발성 간암인 간세포암(HCC)에 대한 잠재적 암 치료제를 단 30일 만에 만들어냈다. AI 기술은 방대한 자료를 분석하고, 패턴과 관계를 파악해 치료 효과를 예측할 수 있어 간세포암과 같은 치명적인 암에 대항하는 새로운 무기가 된다는 분석도 나온다. 19일(현지시간) 영국 일간 데일리메일 등에 따르면, 캐나다 토론토대 연구진은 홍콩계 AI 기반 신약 개발기업 인실리코 메디슨과의 협업으로 이 회사의 AI 약물 발견 플랫폼인 ‘파마’(Pharma)를 사용해 간세포암 치료 후보 7종을 개발했다. 파마 알고리즘은 지금까지 알려지지 않았던 치료 경로를 발견하고, 표적인 암세포와 결합해 이를 억제할 수 있는 새로운 유효 분자를 설계할 수 있었던 것으로 전해졌다. 알렉스 자보론코프 인실리코 메디슨 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 성명에서 “전 세계가 언어 생성 AI(챗GPT)의 발전에 매료됐지만, 우리의 AI 알고리즘은 알파폴드에서 파생한 구조로 표적(암세포)의 강력한 억제제(항암제)를 설계할 수 있었다”고 밝혔다. 알파폴드는 구글 모회사 알파벳의 자회사인 딥마인드의 AI 기반 단백질 구조예측 프로그램을 말한다. ●AI, 암 환자 생존율도 예측…정확도 80% 이상 AI 기술의 의학 분야 활용은 이뿐만이 아니다. 캐나다 브리티시컬럼비아대(UBC)와 UBC 암연구소 연구진은 최근 AI 알고리즘으로 암 환자의 생존율을 예측하는 프로그램을 만들었다. 이 프로그램은 복잡한 인간의 언어를 이해하는 AI 분야인 자연어 처리(NLP) 기술을 사용한 것으로, 암 환자에 대한 전문의의 초기 소견서를 분석해 생존율을 예측한다. 특히 환자의 고유 특성을 확인해 80% 이상의 정확도로 6개월, 36개월, 60개월의 생존 기간을 예측할 수 있다. UBC 전문의 존호세 누녜스는 성명에서 “AI는 본질적으로 사람이 소견서를 읽듯 이를 파악할 수 있다”고 밝혔다. 소견서는 환자의 나이와 암 종류, 건강 상태, 치료제 사용 이력, 가족력 등 많은 세부 정보를 갖고 있다. AI는 이 모든 정보를 통합해 환자의 생존율에 대한 완전한 그림을 그린다고 누녜스는 설명했다. 지금까지 암 생존율은 암의 위치와 종양 유형 등 몇 가지 일반적 요인에 의해서만 소급적으로 분류되고 계산됐다. 그러나 AI 모델은 환자의 초기 소견서 안에서 고유한 단서까지 포착해 자세한 평가를 제공할 수 있다. UBC의 AI 알고리즘은 브리티시컬럼비아주 전역에 있는 이 대학의 암센터 총 6곳에 등록돼 있는 암 환자 4만 7625명의 자료를 사용해 훈련과 검사를 받았다. 누녜스는 “우리 모델은 UBC의 자료로 훈련을 받았기에 해당 지역에서 암 생존율을 예측하는 데 잠재적으로 강한 도구가 된다. 그렇지만 신경 NLP 모델의 가장 큰 장점은 확장성과 휴대성이 뛰어나고 구조화된 자료가 필요하지 않다는 데 있다”며 “우리는 다른 새로운 지역에서도 암 생존율 예측 능력을 향상시키기 위해 해당 지역 자료를 사용해 AI 알고리즘을 빠르게 훈련시킬 수 있다”고 설명했다.

기업 업무와 대학교 과제 등에 널리 쓰이는 엑셀과 파워포인트, 워드 등 마이크로소프트(MS)의 오피스 소프트웨어에 생성형 인공지능(AI) 기술이 결합된다. 그간 개별 툴 활용을 위해 별도 수식을 입력하거나 사람이 직접 작업했던 방식을 ‘챗봇 명령’ 방식으로 개선된다. 업무 보고 자료나 발표 자료 등을 더욱 짧은 시간에 효율적으로 만들 수 있게 될 것으로 기대된다. MS는 16일(현지시간) ‘인공지능과 함께하는 직업의 미래(The Future of Work with AI)’를 주제로 오피스 365 소프트웨어의 신기능을 발표했다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO) 겸 이사회 의장은 “인간이 컴퓨팅과 상호작용하는 방식의 진화 과정에서 오늘은 다음의 주요 단계를 의미한다”며 “우리의 일하는 방식이 근본적으로 바뀌고, 생산성은 크게 높아질 것”이라고 말했다. 사무용 SW에 탑재되는 AI 기술은 ‘코파일럿’(Copilot)이다. 이는 부조종사라는 뜻으로, 코딩을 도와주는 프로그래밍 기능을 가진 기술을 의미한다. 문자를 이해하고 응답하는 AI 툴인 거대언어모델(LLM)에 기반을 두고 있다. 코파일럿은 문서 작성·소싱·편집 등 MS 오피스 툴의 모든 기능을 지원한다. MS워드에서는 코파일럿이 사용자를 위해 글을 작성하고 편집, 요약, 재창작까지 가능하다.엑셀에서는 기초 자료를 토대로 전문적인 데이터 시각화 작업과 동향 파악, 인사이트 확보 등을 명령어 입력만으로 단 몇 초만에 수행할 수 있다. 아울러 파워포인트에서는 간단한 자연어 명령만으로 아이디어를 디자인된 프레젠테이션으로 전환할 수 있다. 워드 등 기존의 서면 문서를 입력하면 스피커 노트와 소스가 완비된 파워포인트 덱으로도 변환해준다. MS는 앞으로 수개월 안에 워드와 엑셀, 파워포인트, 아웃룩, 팀즈, 비바, 파워 플랫폼 등 모든 사무용 SW 제품군에 이를 탑재할 계획이다. 다만 MS는 구체적인 출시 일정과 가경 등은 공개하지 않고 “중요한 피드백을 받기 위해 현재 소규모 고객 그룹과 테스트를 진행하고 있다”고만 밝혔다.