정보통신정책연구원(원장직무대행 김정언, 이하 ‘KISDI’)은 과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 ‘과기정통부’)와 함께 지난 20일 온라인 생중계를 통해 ‘인공지능(이하 ‘AI’) 영상합성서비스 윤리영향평가 공개 토론회’를 개최했다고 밝혔다. 이번 토론회는 학계·산업계·법조계·공공·시민사회·국제기구 등 다양한 분야 전문가들로 구성된 ‘전문가평가단’과 일반 국민 참여로 이루어진 ‘국민포럼단’이 ‘AI 영상합성’ 서비스의 윤리적 영향에 대해 논의한 결과를 공유하고, 국민의 의견을 폭넓게 듣기 위해 마련된 자리이다. AI 윤리영향평가는 기업의 AI 윤리 및 신뢰성 실천 노력을 뒷받침하고, 사용자가 AI를 윤리적이고 주체적으로 활용할 수 있도록 기준을 제시하기 위해 올해 처음 시범적으로 시행되고 있다. 올해는 특히 딥페이크 범죄가 사회적 문제로 떠오르면서, 이에 따른 국민적 우려와 관심을 반영해 ‘AI 영상합성’ 서비스를 대상*으로 평가를 시행했다. *제3기 AI 윤리·신뢰성 포럼, 대국민 의견조사(1500명 대상), 정부부처 선호도 등을 종합적으로 고려해 평가대상 선정 ‘AI 영상합성’ 서비스는 딥러닝 기반으로 영상 데이터를 분석하고, 이를 토대로 영상을 생성하거나 기존의 영상, 이미지, 음성을 수정 및 변형하는 서비스를 의미한다. 딥페이크 악용 등으로 인한 부정적 우려가 존재하지만, 순기능을 강화한다면 다양한 산업 분야에서 긍정적 혁신과 사회적 효과를 기대할 수 있다. 이번 AI 윤리영향평가는 ‘AI 영상합성’ 서비스의 윤리적 긍·부정 영향을 국가 ‘인공지능(AI) 윤리기준’ 10대 핵심요건별로 살펴보고, 긍정적 영향 극대화와 부정적 영향 최소화를 위한 정부, 기업, 국민 등의 주체별 노력과 정책, 법·제도·기술적 대응 방안 등도 함께 고려했다. 본 평가는 2023년 과기정통부와 KISDI에서 개발한 ‘인공지능 윤리영향평가 프레임워크’와 같은 해 유네스코(UNESCO)가 발표한 ‘윤리적 영향평가도구 방법론’을 활용했으며, 이를 통해 기업, 시민사회, 학계, 정부 및 공공 등에 AI 영상합성서비스의 윤리적 영향력을 체계적으로 파악할 수 있는 참고자료를 제공하고자 한다. 이번 공개토론회에서는 문정욱 KISDI 디지털사회전략연구실장이 ‘2024년 AI 영상합성서비스 윤리영향평가 결과(안)’을 소개했다. 이어 AI 윤리영향평가단장으로 활동한 이상욱 한양대 교수(좌장) ▲김유철 LG AI연구원 전략부문장 ▲변형진 이스트소프트 개발TF센터장 ▲선지원 한양대 법학전문대학원 교수 ▲이영복 제네시스랩 대표 ▲최호진 KAIST 교수 ▲송호준 과기정통부 인공지능확산팀장이 토론자로 참여했다. 문정욱 KISDI 디지털사회전략연구실장은 “AI 기술의 윤리적이고 안전한 활용은 지속가능한 디지털 사회를 위한 핵심과제이다. 이번 시범 평가는 AI 영상합성서비스의 긍정적 가능성을 극대화하고 부정적 영향을 최소화하기 위한 출발점이며 향후 학계·산업계·정부·시민사회가 함께 실효성 있는 대응 방안을 마련하는 데 중요한 참고자료가 될 것으로 기대한다”라고 말했다. AI 윤리영향평가는 오늘 공개토론회에서의 논의와 내년 초 이해관계자 의견수렴을 통해 최종 결과를 도출한 뒤, 국민도 쉽게 접할 수 있도록 책자 형태로 내년 상반기에 발간될 예정이다. 본 행사는 과기정통부와 KISDI 유튜브채널을 통해 온라인으로 참여할 수 있다.

GPR 탐사 한계, AI 기술로 넘어야개별 탐사 공동 영상 학습 딥러닝일정 ‘패턴’ 찾아내 정확도 높일 것낡은 상하수관로 신속한 정비 필요구경·매설 연수 따져 위험성 산출선제 조사… 정비 우선순위 정해야계측 자동화 도입… 도로 함몰 예방 지하수·지질 분석 공법 개선 시급스마트 계측 센서 기술 확보해야 서울시가 무차별적으로 발생하는 땅 꺼짐(싱크홀) 대책을 마련하고자 민간과 머리를 맞댔다. 전문가들은 싱크홀 분석·예측 인공지능(AI) 시스템 도입, 과학적 도구를 사용한 위험 하수관 선별 등이 필요하다고 제언했다. 서울시와 대한토목학회는 17일 종로구 서울역사박물관에서 ‘지반침하 대책 심포지엄’을 개최했다. 지반침하와 관련된 학계 인사와 전문가, 이 주제에 관심이 있는 시민 등 100여명이 참석했다. 기조연설자로 나선 이호 한국지하안전협회장은 땅속 빈 공간(공동)을 분석할 첨단 AI 시스템 도입이 필요하다고 했다. 그는 ‘도심지에서의 지반침하 대응 방안’을 주제로 기조연설을 하면서 현재 지표투과레이더(GPR) 탐사의 한계를 지적했다. GPR 탐사란 전자 신호를 통해 지하 구조 및 지하 시설물을 측량하는 탐사 방법이다. 이 협회 회장은 “GPR 탐사 장비의 성능 기준이 없고 이를 검증할 기관도 없다. GPR 탐사 장비의 성능과 조사·분석 방법을 표준화해야 한다”고 주장했다. 그러면서 첨단 기술을 통한 문제 해결을 제안했다. 그는 “개별 GPR로 탐사한 공동 영상을 학습할 딥러닝 기술이 필요하다. 이것을 통해 공동의 일정한 ‘패턴’을 찾아낼 수 있다. GPR을 분석하는 데 드는 시간과 인력의 한계도 극복할 수 있다. 정확도 또한 높아질 것”이라고 말했다. 이 회장은 표준화된 빅데이터에 기반한 ‘AI 공동 탐사 프로그램’ 구상안까지 밝혔다. 이어 오재일 중앙대 사회기반시스템공학부 교수가 ‘지반침하 예방을 위한 노후 하수도관로 정비 방안’을 주제로 발표했다. 노후 하수관로는 싱크홀의 주범으로 꼽힌다. 서울 상하수관로의 노후도는 심각한 상황이다. 서울 상수관로 1만 3201㎞ 중 30년 이상 노후 관로는 38.5%인 5081㎞, 하수관로 1만 838㎞ 가운데 30년 이상 노후관로는 55.6%인 6017㎞다. 낡은 상하수관로의 신속한 정비가 필요하지만 문제는 예산이다. 예산 부족으로 자치구 조사에서 긴급성이 확인되거나 파손이 발견된 시설에 대한 사후 조치를 하는 데 그친다. 하수관의 노후화 진행 속도가 연 150㎞로 정비 속도 연 100㎞보다 빠르다. 오 교수는 “시 차원의 선제적 조사를 통해 노후관의 상태를 면밀히 파악하고 충분한 정비물량 및 예산확보를 통한 정비가 필요하다”고 말했다. 그러면서 상하수도관 구경과 매설 연수를 따져 과학적으로 위험성을 산출하는 ‘위험도 매트릭스’ 등의 기법을 사용해 효율적으로 정비 우선순위를 선정해야 한다고 했다. 이창노 에스텍컨설팅그룹 기술연구소장의 ‘굴착공사장 차수대책 등 관리방안’ 발표도 이어졌다. 이 소장은 2018년 금천구 가산동 공사장 붕괴, 같은 해 동작구 상도동 유치원 공사장 붕괴 등 터파기 공사현장에서 발생한 사고를 집중 분석했다. 이 소장은 “하천 등 지하수의 움직임이 크고 상대 밀도가 낮은 사질토, 자갈층에서는 굴착 시 물막이벽의 파손이 자주 발생한다. 이에 대한 공법의 개선 내지는 신기술 공법의 개발이 시급하다”면서 “연속적으로 계측 자료를 확보하고 실시간으로 대응할 체계를 구축하려면 ‘계측 자동화’가 필수적이다. ‘스마트 계측’을 할 수 있는 센서 등 기술을 확보하면 도로 함몰을 예방할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

서울시는 지난 10일 시청 서소문청사에서 ‘제7회 서울시 드론 활용 경진대회 공모전 결선 및 시상식’을 열고 수상팀 9팀을 선정했다고 11일 밝혔다. 앞서 서울시는 2018년부터 드론 활용 경진대회를 통해 드론을 활용한 다양한 도시 문제 해결 및 시민 서비스 방안 발굴에 나서고 있다. 이번 공모전에는 지난해 대비 91% 늘어난 103개 작품이 접수됐다. 공공 및 민간 전문가 등으로 구성된 심사위원회와 공개 검증, 본선 발표 등으로 최종 9개팀이 가려졌다. 실제 참가자들은 안전과 교통, 관광과 환경, 시설관리 등 다양한 분양에서 아이디어를 제시했다. 특히 ‘에이디엘’ 팀은 드론을 이용해 안전하고 효율적으로 가로등을 청소하는 아이디어로 대상을 차지했다. 최우수상은 ‘짐벌과 자이로센서가 적용된 노즐을 탑재한 AI 분사형 드론’과 ‘드론과 열화상 이미지를 이용한 딥러닝 기반 싱크홀 모니터링 시스템’을 제안한 2개팀이 받았다. 우수상에는 ‘에코 서울 디지털 트윈 기반의 드론 활용 산림 및 비산림 탄소 모니터링 시스템’, ‘드론과 멀티홉 기술을 통한 조난자 구조 방안’, ‘드론을 활용한 공유 전동 킥보드 단속’, ‘드론 기반 실시간 지반침하 모니터링 대응 체계 구축 : S-MAP 활용을 중심으로’ 제안한 4개팀이, 학생부문 특별상에는 ‘머신러닝을 활용한 실종자 수색 드론’ 과 ‘드론을 활용한 상하수도 누수탐지 및 지반침하 사고 예방’ 제안이 선정됐다. 시는 수상자에게 서울특별시장상과 함께 상금(대상 200만원, 최우수상 각 100만원, 우수상 각 50만원, 특별상 각 30만원)을 수여했다. 수상작 9팀의 아이디어는 향후 서울시와 산하기관의 정책 수립에 활용할 계획이다. 박진영 서울시 디지털도시국장은 “발굴된 다양한 시민 아이디어는 서울시 정책 수립에 적극적으로 반영하겠다”며 “앞으로도 서울시와 시민의 소통과 협력을 위한 아이디어 공모전을 지속해 드론 활용 생태계 조성 및 활성화를 위해 노력하겠다”고 말했다.

서울 은평구는 지난달 29일 대한민국 도시 대상 ‘스마트 도시’ 부문에사 국토교통부 장관상을 수상했다고 5일 밝혔다. 대한민국 도시 대상은 전국 229개 지방자치단체를 대상으로 도시의 지속가능성과 생활 인프라 수준을 평가하는 권위 높은 상이다. 지난해 ‘도시 재생’ 부문에서 장관상을 받은 바 있는 은평구는 올해 지속가능한 도시 정책이 높은 평가를 받으면서 2년 연속 수상의 영예를 안았다. 그동안 은평구는 일상 속 문제 해결을 목표로 스마트 도시 기술을 적극적으로 도입해 안전과 편의성을 강화해왔다. 주요 정책으로는 위험 시설물 안전관리 시스템 구축과 은평형 스마트쉼터 운영, 어린이 보호구역 내 스마트 교통 시스템 도입 등이다. 특히 위험 시설물 안전관리 시스템은 사물인터넷(IoT) 기술을 기반으로 한 실시간 모니터링 기능을 통해 주민 안전을 획기적으로 강화했다. 이를 통해 은평구는 노후 시설물의 자료를 수집하고 분석해 잠재적 위험을 사전에 예측할 수 있는 체계를 구축했다. 어린이 보호구역 내 스마트 교통 시스템은 보행자의 안전을 최우선으로 고려한 교통관리 기술이다. 어린이들의 등하교 안전성을 크게 높였다는 평을 받는다. 스마트 횡단 보도와 인공지능(AI) 기반 교통신호 관리 시스템을 통해 차량과 보행자의 움직임을 효율적으로 조정하며 사고 위험을 줄이고 있다. 이러한 노력은 어린이 보호구역 내 교통사고 감소로 이어지며 지역 주민들에게 높은 신뢰를 얻고 있다. 또한 은평구는 디지털 동행 플라자 조성, 스마트 행정플랫폼 운영, 스마트 딥러닝 선별관제솔루션 구축, AI 그린모아모아 사업 추진 등 다양한 스마트 도시 프로그램을 통해 주민 삶의 질을 높이고 안전하고 편리한 도시 환경 조성을 위해 힘쓰고 있다. 김미경 은평구청장은 “은평구의 스마트 도시 정책은 기술이 아닌 구민을 중심에 둔 정책”이라며 “이번 수상은 구민과 함께 만든 값진 결과로, 앞으로도 지속 가능한 도시를 위해 끊임없이 노력하겠다”고 말했다.

서울 강서구가 딥페이크(이미지 합성 기술) 범죄를 막기 위한 주민 강좌를 진행한다. 강서구는 ‘딥페이크 기반 디지털 성범죄 이해와 대응 방안’이라는 주제로 제186회 강서지식비타민강좌를 진행하고 있다고 2일 밝혔다. ‘딥페이크’는 딥러닝과 페이크의 합성어로, 인공 지능 기술을 활용해 만든 가짜 이미지나 영상물을 말한다. 이번 강좌는 구청 공식 유튜브 채널을 통해 25일까지 시청이 가능하다. 강사로 나선 장광호 ㈜CNAI 대표이사가 나선다. 한신대학교 연구교수를 겸하고 있는 장 대표는 경찰청 과학수사관리관실 범죄분석기획담당과 경찰대학 치안정책연구소 스마트치안지능센터 센터장을 역임했다. 그는 이번 강의에서 딥페이크 기술을 이용한 디지털 성범죄의 개념과 대응 방안에 대해 자세히 전달한다. 특히 실제 범행 사례를 통해 온라인 환경에서 악용되기 쉬운 딥페이크 기술의 특성과 위험성을 설명한다. 또 디지털 성범죄와 관련한 국·내외 처벌 기준을 논의하고 가해자의 책임을 강화하는 방향으로 법제도 정비의 필요성을 강조한다. 딥페이크 영상 생성 과정과 탐지 기술을 살펴보고, 불법합성물 피해자 지원에 대한 관심을 촉구하는 시간도 가진다. 이번 강좌는 청소년들이 딥페이크 성범죄에 노출될 우려가 큰 만큼 지역 내 초·중·고등학교에 공문과 가정통신문 등을 통해 안내될 예정이다. 구 관계자는 “최근 학생 등을 대상으로 한 딥페이크 범죄가 심각한 사회문제로 대두되어 이를 예방하고자 이번 강좌를 마련했다”며 “이번 강좌가 디지털 성범죄에 대한 심각성을 알리고 안전한 교육환경을 조성하는 데 도움이 되길 바란다”고 말했다.

세계 최대 규모의 정보기술 전시회 ‘국제전자제품박람회(CES)’에 금천구 G밸리 소재 3개 기업이 혁신상을 수상했다. 서울 금천구는 오는 1월 7일부터 10일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 CES에 참가하는 G밸리 소재 3개 기업이 혁신상을 수상했다고 29일 밝혔다. 아프스와 일리아스AI는 인공지능(AI) 부문에서, 오티톤메디컬은 모바일 디바이스와 수상했다. 혁신상은 박람회를 주최하는 전미소비자기술협회(CTA)가 세계를 선도할 기술력과 혁신성을 인정받는 제품에 수여하는 상이다. 기술력, 디자인, 고객 가치를 종합적으로 평가해 혁신상 수상 기업을 결정한다. 일리아스AI는 디지털 후각 데이터 전문기업으로, 스캐너 기반 딥러닝을 활용한 후각 인식 AI이 탑재된 마약 탐지 로봇 ‘디지털 마약견’을 개발해 CTA의 인정을 받았다. 오티톤메디컬은 가정용 의료기기와 헬스케어 플랫폼을 보유한 기업이며, 스마트 체온계로 CES 혁신상을 수상했다. 아프스는 모발치료 스타트업 회사로, 탈모 상태를 정확하게 진단할 수 있는 ‘AFS 3D’를 개발해 기술력을 인정받았다. 오티톤메디컬의 스마트 체온계 및 편도염 카메라는 CES 서울통합관 내 금천구 G밸리관에 전시될 예정이다. 금천구는 CTA의 승인을 받아야 입점할 수 있는 스타트업 전시관에 G밸리관을 조성해 관내 10개 사의 CES 참가를 지원할 예정이다. 유성훈 금천구청장은 “금천구 중소기업들이 세계 무대에서 기술력을 인정받은 뜻깊은 성과”라며 “앞으로도 우수 기업을 꾸준히 발굴하고 지원해 세계시장에서 경쟁력을 높이는 데 힘쓰겠다”라고 밝혔다.

국세청은 2025년에 착수하는 법인 세무조사의 50%를 AI로 선정할 예정이다. 그간 축적된 세무조사 실적을 정형화하고 이를 AI에게 학습시켜 탈세 위험 예측 모델을 만들었다고 한다. 당장은 법인만을 대상으로 한다지만 곧 개인에게로, 그리고 사업소득 이외 다른 소득으로 확대하지 말라는 법은 없다. AI도 결국은 데이터로부터 시작한다. 거기에서 패턴을 발견하려는 것이다. 데이터 분석은 기본적인 회귀분석에서부터 시작한다. 회귀모형 ‘y=α+βx+ε’에서 ‘β’라는 계수의 부호와 크기를 통해 x와 y의 관계를 설명하게 된다. 주목할 부분은 ‘ε’(엡실론)이다. ‘오차항’(error term) 혹은 ‘교란항’(disturbance term)이라고 한다. 우리의 관심사인 x 이외에 y에 영향을 주는 모든 요소가 들어 있다. 오차항은 그 안에 ‘우리가 발견할 수 있는(발견하려는)’ 패턴이 존재해서는 안 되는 부분이다. 오차항은 작을수록 좋겠지만 아예 존재하지 않을 수는 없다. 오차항을 배제한다는 것은 데이터 자체를 거부하는 것이나 마찬가지이기 때문이다. 알 수 없는(dark) 영역으로 남아 있을 뿐이다. 위 회귀모형에서 y가 범주형(예를 들어 탈세면 1, 탈세가 아니면 0으로 처리)인 경우를 ‘로짓분석’이라고 부른다. 어떤 사건의 발생 확률에 관한 분석이다. 그리고 이런 모형들은 AI에서의 머신러닝과 그중 딥러닝(인공신경망)에까지도 확장돼 쓰인다. 그래서 딥러닝을 복잡한 회귀분석일 뿐이라고 말하기도 한다. AI도 어디까지나 (빅)데이터에서 시작하기 때문이다. 다만 딥러닝은 AI가 스스로 패턴을 찾고, 사람이 무엇과 무엇의 관계를 미리 지정해 줄 필요가 없다는 면에서 혁신적이다. 세무조사로 확보된 자료를 분석하는 데 AI를 활용하는 것과, AI로 세무조사 대상자를 선정하는 것은 차원이 다른 문제다. 제한된 인력을 가진 과세관청은 후자에서 AI의 역할이 더 필요할 것이다. 하지만 대상자를 마음대로 선정할 수는 없다. 법에 정해진 사유에 따라야 한다. 예를 들면 “정기적으로 성실도를 분석한 결과 불성실 혐의가 있다고 인정되는 경우”(정기 선정) 등이나 “신고 내용에 탈루나 오류의 혐의를 인정할 명백한 자료가 있는 경우”(부정기 선정) 등에 해당해야 한다. 또한 적법하게 세무조사가 개시됐다는 점은 과세관청이 증명해야 한다는 게 법원의 입장이다. 세무조사 절차상 하자를 다투는 케이스에서는 거의 언제나 선정 사유 존재 여부가 쟁점이다. 그런데 세무조사 대상자를 AI로 선정했다면, 해당 세무조사는 그 자체로 적법할까. AI를 활용해 사람은 인식할 수 없었던 패턴까지 찾아내 선정했더라도 여전히 메커니즘을 설명할 수 없는(dark) 부분으로 남아 있는, ‘오차항’과 같은 존재는 무시해도 되는 것인가. 현재로서는 쉽게 단언하기 어렵다. 당신을 세무조사 대상자로 선정한 것은 AI라는 설명은, 정작 당사자에게는 어리둥절한 이야기일 뿐이다. 이 부분에 대한 선제적인 고민은 과세관청의 몫이다. 최성훈 법무법인 은율 변호사

광주 인공지능(AI) 인재 양성의 중심 ‘인공지능 사관학교’가 지난 10개월간의 대장정을 마치고 인공지능 전문인력 305명을 배출했다. 지난 2020년 첫 모집 이후 5년간 탄탄한 인공지능 교육과정을 통해 올해 5기까지 총 1221명의 전문인력을 배출한 인공지능 사관학교는 1~4기 졸업생 68%가 취·창업에 성공했다. 이번 5기도 52명이 조기 취업하는 등 실질적 성과를 내고 있는 것으로 나타났다. 특히 올해는 생성형 AI 등 최신 기술 학습과 기업 실무 경험을 강화하기 위해 엔비디아(NVIDIA)의 딥러닝 프로그램(DLI)을 제공하고, 한국IBM·㈜데이타솔루션 등의 기업과 협력해 팀 학습 동아리를 운영하는 등 교육생 수요를 반영한 다양한 학습 프로그램을 운영, 교육과정의 질적 수준을 한 단계 높였다는 평가를 받았다. 광주시와 인공지능산업융합사업단은 26일 오후 김대중컨벤션센터에서 ‘제5기 광주인공지능사관학교 성과 발표회 및 수료식’을 개최했다. 이날 행사에는 강기정 시장과 정수진 정보통신산업진흥원 지역디지털본부장, 오상진 인공지능산업융합사업단장, 인공지능 기업 대표 등 300여명이 참석해 교육생들의 수료를 축하했다. ㈜엘리스그룹, 대신정보통신㈜, 쌍용정보통신㈜ 등 25개 기업이 참여하는 채용박람회도 열려 수료생들에게 구인 정보 제공, 현장 면접, 상담 등 취업 지원 서비스를 제공했다. 수료식에 참여한 한 교육생은 “지난 10개월 간 사관학교 교육을 통해 인공지능 이론과 실무역량을 모두 갖출 수 있었고, 현재는 동료 교육생과 함께 창업을 준비하고 있다”며 “광주를 대표하는 인공지능 기업의 CEO가 되고 싶다”고 소감을 밝혔다. 이날 우수교육생으로 선정된 4명은 내년 1월 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전ICT 전시회인 ‘2025 국제전자제품박람회(CES)’에 참관 기회를 얻어, 글로벌 기술 트렌드를 직접 경험하게 된다. 5기 사관학교는 산업현장과 교육생의 수요를 반영해 총 1300여 시간에 걸친 인공지능(AI) 교육 및 기업 연계 프로젝트 등 교육과정과 취·창업 역량 강화 프로그램으로 운영됐다. 올해는 지역 내외 30여개 인공지능 기업과 협력해 60건의 기업 연계 프로젝트를 수행하며 교육생들의 문제해결 능력과 기업의 기술개발 역량을 끌어올렸다. 이밖에도 ‘모의면접’, 선후배 네트워킹 행사인 ‘커넥팅 데이’, 교육생과 AI 기업간 간담회인 ‘기업 브릿지데이’ 등 교육생들의 취·창업 활동을 지원하기 위한 다양한 프로그램을 진행했다. 한편 내년에 진행될 제6기 인공지능 사관학교는 ▲교육과정 확대 운영 ▲수준별·단계별 교육 운영 ▲수료생 후속 지원 프로그램 신설 등으로 보다 전문적이고 탄탄한 교육이 이뤄진다.

‘글로벌한국어학과’ ‘AI & English학과’ 2025학년도 1학기 개원 사이버한국외국어대학교는 교육부로부터 사이버대학 처음으로 일반대학원 신규 설치 인가를 통보받아 2025학년도 1학기에 석사과정 일반대학원을 개원한다고 19일 밝혔다. 사이버한국외대 일반대학원은 ‘세계를 배우며 미래를 선도하는 창의적 실용주의자의 양성’이라는 교육목표 아래 ‘글로벌한국어학과’와 ‘AI & English학과’ 두 개의 전공으로 운영된다. 먼저 글로벌한국어학과는 한국어와 한국문화에 대한 세계인의 관심·선호가 확대하고 한국어 학습자도 증가하는 추세에 맞춰 더욱 유연하게 활동할 글로벌 한국언어문화 전문가를 양성한다. AI & English학과는 딥러닝 플랫폼, 챗봇, 텍스트 분석과 자연어 처리 등 AI의 사용이 보편화한 상황에서 한 걸음 더 나아갈 능력을 갖춘 언어데이터 분석 및 AI 활용 영어 콘텐츠 개발 전문인력을 양성한다. 장지호 사이버한국외대 총장은 “올해로 개교 20주년을 맞은 우리 대학이 사이버대학 처음으로 일반대학원 신규 설치 인가를 받았다는 것은 고무적인 일”이라며 “더욱 질 높은 교육콘텐츠와 첨단 교육환경을 제공함으로써 미래를 선도하는 글로벌 전문가의 육성이라는 소명에 충실히 임하겠다”고 전했다.

“감귤이나 사과가 병해충에 걸렸을 때 어떤 병에 걸렸는지 궁금하세요. 스마트 병해충 예찰 진단 앱을 내려받아 사용해보세요. 처방방법까지 척척 알려줘요.” 제주도 농업기술원은 영상데이터 기반 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용한 앱을 개발해 스마트 병해충 예찰 진단 서비스를 시작한다고 18일 밝혔다. 딥러닝은 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합·분석해 학습하는 기술을 말한다. 이 서비스는 작물 병해충을 휴대전화로 촬영하면 실시간으로 진단하고 방제 약제를 추천하는 시스템이다. 농업현장에서는 그동안 병해충 발생 여부와 관계없이 관행적으로 방제하거나, 잘못된 진단으로 약제를 오남용하는 사례가 빈번했다. 인공지능 병해충 영상진단 서비스는 영농 현장에서 발생하는 병해충이나 바이러스를 휴대전화로 촬영하면 즉시 진단하고 방제법 등을 제공하는 휴대전화 앱 서비스 시스템이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 농촌진흥청과 농업기술원은 지난해부터 협력해 스마트 진단 서비스를 개발해왔다. 새롭게 선보인 스마트 병해충 진단 앱은 국내 재배 주요 작물 31종의 병해충 182종을 진단할 수 있다. 도는 특히 브로콜리와 비트의 병해충 이미지 데이터 1000장 이상을 수집해 업로드하고 지원하고 있다. 감귤 등 다른 농작물의 경우도 평균 5000~1만장 정도 수집해 업로드하고 있는 것으로 알려졌다. 이 앱은 농업인이 촬영한 병해충 사진을 인공지능이 분석해 진단하고, 국가농작물병해충관리시스템과 연동해 해당 병해충에 대한 상세한 예찰·방제정보를 제공한다. 이창훈 농업연구사는 “스마트 병해충 진단 앱이 보급되면 병해충 발생 시점부터 진단까지 소요되는 시간이 대폭 단축돼 신속한 적기 방제가 이뤄질 것”이라며 “사용자가 늘어날수록 딥러닝 학습 효과로 진단 정확도가 더욱 높아질 것으로 기대하고 있다”고 말했다. 한편 현재 영상 진단 정확도는 평균 90% 이상을 기록하고 있으며, 구글 플레이스토어에서 ‘스마트 병해충 진단 서비스’ 앱을 무료로 내려받을 수 있다.

AI가 만드는 새로운 사후세계고인의 아바타 복원은 시간문제AI가 표정·목소리·제스처 등 학습영화 ‘원더랜드’처럼 생생함 관건AI는 사랑이란 감정을 몰라?기술적으론 감정 이해·표현 가능일각선 자의식 가질 수 있다고 봐‘학습한 사랑’ 오히려 진솔할 수도갈수록 정교해지는 딥페이크AI는 양날의 칼 가진 핵무기 같아활용자 윤리 교육·부분 규제 필요규제·자율성 사이 균형 맞춰가야로봇이 일자리를 위협할까소송 대응 등 법조 분야 적용 가능AI 판사, 편향성까지 학습할 우려‘환각’ 현상 있어 맹신하는 건 위험 “인간의 사랑이 진짜고, 인공지능(AI)의 (학습을 통해 얻은) 사랑은 가짜라고만 할 수 있을까요. AI가 자의식을 가질 수 있다는 데까지 생각을 열어 둬야 합니다.” 2024년을 규정하는 열쇠말로 일상으로 훅 들어온 AI, 특히 사람처럼 보고 듣고 말하는 오픈AI의 새 모델 GPT-4o를 빼놓을 수 없다. 대중문화에서도 AI 바람은 거셌다. 지난 6월 개봉한 영화 ‘원더랜드’(김태용 감독, 탕웨이·수지 주연)는 AI로 복원된 망자와 소통이 가능한 미래를 그렸다. AI 머신러닝·뇌과학·휴머노이드 로봇 분야 석학인 장병탁(61) 서울대 AI 연구원장(컴퓨터공학부 교수)은 “영화에 나온 ‘원더랜드 서비스’는 머지않아 구현될 가능성이 큰 AI 기술”이라고 설명했다. 그는 “영화 ‘그녀’(HER·스파이크 존즈 감독)에서처럼 AI가 ‘학습한 사랑’이 인간이 느끼는 감정보다 더 진솔할 수도 있고, AI가 노벨상을 받는 날도 올 것”이라고 했다. 지난 8일 서울 관악구 서울대 AI연구원에서 장 원장을 만나 AI와 인류의 미래를 들어봤다. 다음은 일문일답. -영화 ‘원더랜드’처럼 AI로 망자와 소통이 가능한 날이 올까. “‘원더랜드 서비스’는 AI가 고인을 ‘회생’(복원)시킨 것인데 이미 오래전부터 연구됐다. 살아 있을 때 목소리나 표정, 제스처를 데이터화해 학습시켜 아바타의 구현이 가능하다. 돌아가신 할머니·할아버지와 대화를 주고받을 수 있다. 실제 고인의 목소리와 표정을 얼마나 사실적으로 구현할지가 관건인데 시간문제다.” -AI 하면 영화 ‘그녀’를 떠올린다. AI가 감정을 느끼고 사랑을 할 수 있을까. “철학적인 질문이다. 기술적으로 AI가 감정을 가진 것처럼 보이게 만드는 건 가능하다. AI가 진짜 나를 좋아한다는 착각에 빠지게 할 수 있다. 진짜 사랑을 느끼는 건 아닐지 모르지만, 인간은 거기에 현혹될 수 있다.” -사랑만큼은 인간의 고유 감정이 아닐까. “어느 철학과 교수의 얘기를 듣고 충격을 받은 적이 있다. 알파고는 사람이 두는 수를 계속 흉내 내면서 더 좋은 수를 뒀다. 챗GPT도 학습을 통해 인간을 흉내 낸다. 이런 AI의 학습을 본 한 철학과 교수가 ‘인간의 사랑도 그런 거 아닐까’라고 했다. AI가 상대방이 좋아하는 말을 계속해 주고 애착을 흉내 내는 것이 인간이 연애 감정을 알아가는 것과 크게 다르지 않다는 의미다. 인간의 사랑이 진짜고, AI의 사랑은 가짜라고만 하긴 어렵다. AI도 기술적으로 사랑의 감정을 이해하고 표현할 수 있다. 예컨대 직장 상사가 듣기 좋아하는 말만 골라 하면서 비위를 맞추는 건 AI도 할 수 있다. 카메라와 글로 학습한 데이터를 바탕으로 눈치를 보는 것이다. 궁극적인 질문은 ‘AI가 자의식을 가질 수 있느냐’인데 요즘 철학자들은 AI가 자의식을 가질 뿐 아니라 인간보다 더 잘할 수도 있다는 관점까지 보이며 생각을 열어 두고 있다.” -올해 노벨상의 화두도 AI였다. AI가 노벨상을 받는 날도 올까. “AI 국제학회에서 노벨 의학상을 받을 AI를 만들자는 얘기가 있었다. 의학 분야에서 새롭게 발견된 지식과 누적된 데이터가 가장 많아서다. 다만 AI가 노벨상을 받기 위한 가장 큰 벽은 아직 사람으로 인정하지 않는다는 점이다. 법적, 제도적으로 혁명적 전환이 있어야 가능하다.” -예술의 영역은 어떤가. 천재들의 예술성도 학습 가능한 영역일까. “가능하다. 하지만 예술의 정의와 평가 기준이 달라질 수밖에 없다. 카메라가 등장하면서 극사실주의 작품의 가치가 떨어졌다. AI는 소설을 잘 쓴다. 사람보다 더 창의적인 것처럼 보이기도 한다. 앞으로 예술성의 경계가 모호해질 것 같다.” -AI의 발전에 두려움을 느끼기도 한다. 가장 먼저 일자리가 줄어들 텐데. “사람이 하기 싫은 일에서 해방되는 건 장점이지만 일자리를 빼앗기는 건 위협이다. AI가 인간 실수를 보완해 주는 장점이 있으니 적절히 활용해야 한다. 무슨 일을 시켜도 잘하는 똘똘한 사원이 입사했다고 보면 된다. 언젠간 부서장 자리를 넘볼 수도 있지만 아직은 신입사원 단계여서 경륜에 차이가 있다.” -딥페이크는 대표적인 부작용으로 꼽힌다. 해결책이 있을까. “제일 큰 이슈다. AI 기술 자체는 가치중립적이며 양날의 칼이다. 핵과 비슷하다. 원전은 중요한 에너지원이지만 핵무기는 인류를 파멸시킬 수 있다. 그래서 AI 활용자에 대한 윤리 교육이 필요하다. 현재 AI 기본법 논의가 이뤄지고 있다. 위험하거나 악용 소지가 있는 부분에 대한 규제가 필요하다. AI도 규제와 시스템의 테두리에 들어와야 한다.” -아이유 버전 비비의 ‘밤양갱’처럼 음성 저작권 문제도 손봐야 할 텐데. “AI 기술 공개를 제재할 구체적인 법은 없다. 논의해야 할 부분이다. 너무 일찍 규제하면 기술 발전이 저해되고, 규제를 안 하면 프라이버시가 침해될 수 있다. 시간이 지나면 규제와 자율성 사이 균형을 맞춰 가는 지점이 생길 것이다.” -극단적이지만 영화 ‘터미네이터’처럼 AI가 인류를 위협하는 날이 올 수도 있을까. “AI의 발전은 로봇이 자율성을 얻는 과정이다. 자율성이 커질수록 통제에서 멀어진다. 악한 사람이 작심하고 AI를 조종하면 인류를 위협할 가능성은 얼마든지 있다. 자율성 부여와 통제가 최대 딜레마다.” -원장님의 관심사는 어느 쪽인가. “머신러닝을 30년 넘게 연구했다. 지금은 AI가 몸을 가진 휴머노이드 로봇을 연구하고 있다. 챗GPT는 몸이 없다. 반대로 기계공학자들이 연구하는 로봇에는 정신(AI)이 빠져 있다. 이 두 가지가 결합한 것이 ‘임보디드(체화된) AI’다. 은퇴하고 나서 집안일을 도울 AI 로봇을 만드는 게 꿈이다.” -자율주행차처럼 AI도 발전 단계가 있을 텐데. “6단계가 있다. 1단계는 사람이 지식을 넣어 주는 단계, 2단계는 스스로 지식을 만드는 머신러닝·딥러닝 단계다. 3단계는 스스로 데이터를 습득해 학습하는 단계다. 생성형 AI라 불리는 챗GPT가 여기에 해당한다. 4단계는 현재 연구 중이다. 인간이 옳고 그름에 대한 정답을 정해 주지 않아도 답을 찾는다. 5단계는 인간 수준의 AI가 구현된 단계로 인공일반지능(AGI)이라고 부른다. 6단계는 AI가 인간을 초월해 슈퍼지능을 가진 단계다.” -챗GPT의 한계는. “글로만 학습한다는 점이다. 다 이해하고 아는 것처럼 보이지만 모르면서 흉내 낸다. 인간은 다양한 감각 정보로 ‘컵’의 형상과 용도를 이해한다. 글로만 학습한 챗GPT는 사람처럼 이해하진 못한다. AI의 학습과 이해에는 일종의 환각 현상이 있다. 그래서 챗GPT를 무조건 믿는 건 위험하다. 사람처럼 의도를 갖고 잘못된 정보를 만드는 건 아니지만 정보가 허위인지 아닌지를 모른다.” -AI가 발전하면 의사 수를 늘릴 필요가 없는 것 아니냐는 얘기도 나온다. “시간이 필요하다. 의료 분야보다 법조 분야에 적용될 여지가 크다. 법률사무소에서 문서로 이뤄지는 사건 조사와 소송 대응은 AI가 더 잘한다. 100% 마음에 들지 않아도 시간을 크게 단축할 수 있다. 직원 5명이 사건 하나를 준비하는 데 한 달이 걸렸다면, AI를 쓰면 한 달에 사건 10개를 할 수 있다.” -AI가 판사를 대체할 수도 있을까. “AI가 내린 판결을 받아들일 수 있을까. AI가 하면 중립적이니까 객관적 판결을 할 거라 보는 의견이 있다. 하지만 AI가 정치적으로 편향된 판사의 데이터로 학습하면 그 성향을 닮아 더 위험하다. 기계 자체는 공정하지만 편향성을 주는 방법은 여러 가지다. 특정 정당 사람이 모여 있는 단체 메신저 방에서 오가는 글을 AI가 학습하면 무슨 말인지도 모르고 흉내 낼 수 있어 조심해야 한다.” -트럼프 2기의 AI 정책 방향은. “미국의 AI 연구는 외국인력 의존도가 높다. 트럼프 당선인은 외국인 유입에 반대하고 실리콘밸리 정보기술(IT) 업체는 유능한 유학생이 미국을 떠나길 거부한다. 다만 트럼프는 동전의 양면 같은 사람이다. 규제 완화에 열려 있어서 기회가 올 수 있다. 특히 테슬라와 구글을 위해 강력한 지원에 나설 수도 있다.” -AI와 로봇과 인간의 공존은 가능한가. “AI 연구가 인간을 이해하는 데 도움이 된다. 사람은 정말 똑똑하고 훌륭하다. 다만 인간 삶이 기계화·자동화되면서 인간다움을 잃어 가는 것도 사실이다. 그래서 강연에서 매번 인성과 사회성 교육이 중요하다고 강조한다. 아무리 AI가 발전해도 인간이 할 일은 계속 있을 거라는 데 동의하지만 앞으로 더 적극적으로 찾아내지 않으면 도태될 수밖에 없다.” ●장병탁 서울대 AI연구원장 1963년 경북 문경 출생. 서울대 컴퓨터공학과를 졸업하고 동 대학원에서 석사, 독일 본 대학에서 박사학위를 받았다. 2015년 세계 최고 권위의 AI 분야 국제학술대회(AAAI)에서 ‘상상력 기계’를 발표해 이목을 끌었다. 머신러닝 분야 연구 성과를 인정받아 2017년 정보통신 부문 홍조근정훈장을 받았다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(경과원)은 7일 판교 경기창조경제혁신센터에서 글로벌 빅테크기업 엔비디아와 함께 ‘2024 엔비디아 테크데이’를 개최했다고 밝혔다. ‘2024 AI 테크데이’ 시리즈의 하나로 마련된 이번 행사는 AI 관련 기업 재직자 및 개발자, 대학생 등 300여 명이 참석한 가운데, AI 기업과 인재들이 최신 기술과 적용 사례를 직접 접하며 역량을 강화할 기회를 제공했다. ‘디지털 트윈과 옴니버스로 여는 미래’라는 주제의 테크 토크 세션에서는 수잔 마샬 수석 이사와 김찬란 매니저 등 엔비디아 전문가들이 인공지능과 관련한 최신 기술과 실제 적용 사례를 다뤘고, ‘NVIDIA NIM(NVIDIA Inference Microservices) 솔루션 쇼케이스’에서는 여러 국내 기업의 혁신적인 사례가 소개됐다. NVIDIA 딥러닝 인스티튜트(DLI) 주관의 실습 교육도 진행되었으며, 참가자들은 옴니버스, 디지털 휴먼, NIM 기술을 직접 체험하며 실무 능력을 쌓을 기회를 얻었다. 전시 부스에서는 엔비디아의 파트너사들이 선보인 다양한 기술들이 소개되었고, 개발자들과의 네트워킹 기회를 가졌다. 강성천 경과원장은 “글로벌 빅테크 기업의 최신 최신 기술 동향을 지속적으로 소개해 AI 기업 및 예비 창업자들에게 성장의 기회와 경기도의 AI 산업 경쟁력을 강화할 계획”이라고 밝혔다.

요즘은 스마트폰으로 쉽게 찾아볼 수 있지만, 사실 지도는 인류 발전을 이끈 중요한 수단이었다. 과학사적으로 보더라도 그리스 천문학자이자 지리학자 프톨레마이오스가 최초로 만든 세계 지도는 지구에 대한 인류의 생각을 바꿨고, 천문학자 튀코 브라헤의 천체 지도는 우주에 대한 관점을 변화시켰다. 갈레노스, 레오나르도 다빈치, 베살리우스가 만든 인체 지도는 현대 의학을 발전시키는 계기가 됐다. 뇌과학자들이 완벽한 뇌신경 지도를 만들려는 이유도 인간을 더 잘 이해하기 위해서다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 뇌 연구소, 뇌·인지과학과, 영국 케임브리지대 인지·뇌과학 연구실, 캐나다 맥길대 몬트리올 신경학 연구소와 구글 딥러닝 인공지능(AI) 연구팀인 구글 브레인 공동 연구팀은 영화를 보는 동안 뇌를 스캔해 사람, 무생물, 움직임, 대화가 등장하는 장면을 처리하는 데 관여하는 뇌 부위와 기능을 보여 주는 상세한 지도를 제작했다. 이 연구 결과는 신경학 분야 국제 학술지 ‘뉴런’ 11월 7일 자에 실렸다. 지금까지 뇌 기능 네트워크에 관한 대부분의 연구는 휴식 중인 사람의 기능성 자기공명영상(fMRI)을 기반으로 이뤄졌다. 문제는 외부 자극이 없으면 뇌의 많은 부분은 완전히 활성화되지 않아, 뇌 기능을 명확히 파악하기 어렵다는 점이다. 이에 연구팀은 뇌 기능 네트워크가 복잡한 시청각 자극에 어떻게 반응하는지 분석에 나섰다. 연구팀은 휴먼 커넥톰 프로젝트에서 수집한 자료를 활용했다. 휴먼 커넥톰 프로젝트는 뇌의 동작 원리를 파악하기 위해 뇌신경 연결 지도를 만들기 위한 대형 연구였다. 연구팀은 젊은 남녀 176명을 대상으로 다양한 독립 영화와 ‘인셉션’, ‘소셜 네트워크’, ‘나 홀로 집에’ 등 할리우드 영화의 짧은 클립을 1시간 시청하는 동안 찍은 fMRI 데이터를 조사했다. 연구팀은 모든 실험 참가자의 뇌 활동을 정량화한 뒤 AI 머신러닝 기술로 대뇌 피질의 뇌 네트워크를 구분했다. 영화의 장면별, 상황별 콘텐츠에 따라 뇌 네트워크가 어떻게 변화하고 연결되는지 조사했다. 분석 결과 사람의 얼굴이나 신체, 움직임, 장소, 사람과 무생물 간 상호작용, 언어, 사회적 상호작용 등 감각과 인지 처리 영역에서 24개의 서로 다른 뇌 네트워크가 있다는 점을 발견했다. 또 사람들이 계획하고 문제를 해결하며 정보의 우선순위를 정하는 뇌의 집행 통제 영역과 구체적 기능을 수행하는 뇌 영역 사이에는 반비례 관계가 있는 것으로 나타났다. 집행 통제 영역은 인지 부하가 높은 어려운 상황에서 활성화된다. 영화 내용이 이해하기 어렵거나 모호할 때는 실행 통제 영역이 활발하지만, 이해하기 쉬운 장면에서는 언어 처리 같은 구체적 기능을 가진 뇌 영역이 우세해진다. 연구를 이끈 로버트 데시먼 MIT 교수(신경과학)는 “이번 연구는 자연스러운 상황에서 활성화되는 뇌의 다양한 영역과 네트워크를 파악한 첫 시도”라며 “비슷한 환경이라도 의미론적, 사회적 맥락에 따라 뇌가 어떻게 활성화되고 뇌 네트워크가 형성하는지 추가 연구할 것”이라고 말했다.

엔비디아에 HBM3E 납품 가능성SK하이닉스 견줘 물량 확보 관건시장 ‘빨리빨리’ 요구에 대응 중요파운드리 고객사·수율 확보 ‘과제’곧 임원 인사… AI 시대 전략 주목 엔비디아와 SK하이닉스의 밀월 관계가 강화되는 가운데 삼성전자가 올해 4분기 이 틈을 비집고 들어가 인공지능(AI) 반도체 주도권을 되찾아올 수 있을지 주목된다. 지난달 초 반도체 총괄인 전영현 삼성전자 DS부문장(부회장)이 단기적인 해결책보다 근원적 경쟁력을 확보하겠다는 사과문을 발표했지만 주가가 연일 하락하며 시장은 앞으로 2개월 안에 내놓을 결과물에 더 관심을 갖는 분위기다. 조만간 있을 DS부문 리더십의 변화도 AI 시대 삼성전자 반도체 전략을 읽을 수 있는 중요 지표가 될 것으로 보인다. 5일 업계에 따르면 삼성전자는 지난달 31일 3분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 5세대 고대역폭 메모리인 HBM3E 제품의 엔비디아 납품 가능성을 시사했다. 전체 HBM 사업 내에서 HBM3E 비중이 3분기 10% 초중반에서 4분기 50%에 이를 것이라는 전망을 내놓으면서다. 엔비디아는 글로벌 HBM 수요의 절반 이상(58%, 트렌드포스 기준)을 차지한다. 김재준 삼성전자 메모리사업부 부사장은 당시 “주요 고객사 퀄(품질 테스트) 과정상 중요한 단계를 완료하는 유의미한 진전을 이뤘고 4분기 중 판매 확대가 가능할 전망”이라고 말했다. 레거시(구형) 공정 중심으로 영향력을 확대하는 중국 반도체 업체와도 경쟁을 펼쳐야 하는 삼성전자로서는 엔비디아 납품 성사는 메모리 기술력에 대한 의심을 지울 수 있는 기회이기도 하다. 다만 급증하는 HBM 수요에 맞춰 제품을 적기에 안정적으로 공급할 수 있을지, SK하이닉스가 엔비디아의 ‘메인 공급자’로서 지위를 확보한 상황에서 삼성전자가 얼마나 물량을 받아낼 수 있을지는 지켜봐야 할 대목이다. 기술력 못지않게 시장의 ‘빨리빨리’ 요구에 대응할 수 있는 것도 중요한 경쟁력인 시대다. 최태원 SK그룹 회장은 전날 ‘SK AI 서밋’에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만났던 에피소드를 소개하며 “엔비디아는 새로운 그래픽처리장치(GPU)가 나올 때마다 SK하이닉스에 더 많은 HBM을 요구하며, 합의된 일정도 항상 앞당겨 달라고 요청한다”고 했다. 이승우 유진투자증권 연구원은 3분기 실적 발표 후 ‘앞으로 필요한 것은 계획서가 아닌 증명서’라는 제목의 보고서에서 “삼성 측이 제시한 HBM3E 전망은 긍정적”이라면서도 “삼성의 시간과 시장의 시간, 삼성의 언어와 시장의 언어 사이에는 아직 간극이 있어 보인다”고 지적했다. ‘기다림의 시간’이 지속되는 상황에서 삼성전자가 보다 명확하게 시장에 시그널을 줄 필요가 있다는 설명이다. 삼성전자는 ‘엔비디아 HBM 납품’이라는 큰 산을 넘더라도 파운드리(위탁 생산) 고객사·수율 확보 등 만만치 않은 과제를 해결해야 한다. AI 반도체 시장에선 메모리, 설계, 파운드리 사업을 함께 하는 게 시너지를 내는 데 효과적이라는 취지로 차별화를 꾀했지만 주력인 메모리 사업에 비상이 걸리자 회사 측은 파운드리 속도 조절로 ‘급한 불’부터 끈다는 계획이다. 이르면 이달 중 임원 인사에서도 메모리 중심의 대대적 변화가 있을 것이란 얘기가 나온다. 그러나 장기적으로 ‘아픈 손가락’인 파운드리를 흑자 사업으로 돌려놓기 위해서는 적임자를 세워 고객 신뢰를 회복하는 게 우선이라는 주장도 나온다. 이병훈 포항공대 전자전기공학과 교수는 “TSMC는 주요 자리마다 그 분야 최고의 전문가를 앉혀 놓았다”면서 “고객 불만이 있어도 그 사람이 설명하면 (고객이) 이해하고 참을 수 있다. 삼성전자도 파운드리를 제대로 이해하는 사람을 영입해야 한다”고 말했다. 한편 삼성전자는 지난 4일부터 이틀간 ‘삼성 AI 포럼 2024’를 열고 글로벌 석학들과 함께 AI의 미래에 대해 논의했다고 밝혔다. 딥러닝 분야의 세계적 권위자인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수를 비롯해 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수, 지식 그래프 분야 세계적 권위자인 이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수 등 AI 석학들이 기조 강연에 나섰다. 한종희 삼성전자 부회장은 “보다 효율적이고 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는 데 책임을 다할 것”이라고 말했다.

AI 딥러닝 통해 유형별 서열 분석자르지 않고도 유전자 조절 가능특정 세포서만 효과적으로 작용유전자 치료제 개발 신기원 기대 올해 노벨과학상을 한 단어로 설명해 보라고 하면 단연 ‘인공지능’(AI)이다. 노벨물리학상은 AI 기계학습의 기초를 마련한 학자들에게, 노벨화학상은 AI로 새로운 단백질을 찾고 단백질의 3차원 구조를 예측하는 방법을 찾아낸 연구자들에게 돌아갔다. 실제로 최근에는 많은 연구 현장에서 AI를 사용하고 있다. 미국 의생명과학 연구기관 잭슨연구소(JAX), 매사추세츠공과대(MIT)-하버드대 브로드연구소, 예일대 공동 연구팀은 AI로 다양한 세포 유형에서 유전자 발현을 정밀하게 조절할 수 있는 수천 개의 새로운 DNA 스위치를 설계했다. 이번에 만든 DNA 스위치는 특정 조직에서 유전자를 원하는 대로 활성화하거나 억제할 수 있게 해 유전자 치료나 생명공학 분야의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 10월 24일자에 실렸다. 최근 과학자들은 크리스퍼 같은 유전자 편집 기술을 이용해 생체 세포 내 유전자를 바꿀 수 있는 방법을 개발했다. 그렇지만 특정 세포 유형이나 조직에서만 유전자를 조절하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있었다. 한 유기체 내 모든 세포에는 같은 유전자가 포함돼 있지만 특정 기능을 할 때 모든 유전자가 필요한 것은 아니다. 이는 DNA 스위치인 ‘시스조절인자’(CREs) 때문이다. CREs는 전사인자와 결합해 유전자 발현을 조절하는 유전체 서열 부위로 세포 특이적 활성을 갖고 있어 유전자 치료제 개발을 위한 표적으로 주목받고 있다. 사람에게 수천 개의 서로 다른 CREs가 존재한다는 것은 파악했지만 CREs의 작동 방식을 정확하게 이해하지는 못했다. 이에 연구팀은 AI 딥러닝으로 혈액, 간, 뇌 세 가지 유형 세포에서 모든 DNA 서열을 분석하고 조합해 새로운 합성 CREs를 만드는 데 성공했다. 이 과정에서 연구팀은 DNA 내 CREs 서열이 RNA 생성량에 영향을 미칠 수 있다는 사실도 확인했다. 연구팀은 이를 바탕으로 원하는 CREs를 효과적으로 설계할 수 있는 ‘DNA 활성화 계산 최적화’(CODA)라는 AI 플랫폼을 만들었다. CODA를 활용하면 혈액 세포에서는 활성화하지만 뇌나 간 등 다른 부위의 세포에서는 억제되는 CREs를 만들 수 있다. 연구팀은 AI로 설계한 합성 CREs를 생체 세포에 추가해 원하는 세포 유형에서는 잘 활성화되는 대신 다른 세포에서는 활성화되지 않는지를 실험했다. 그 결과 합성 CREs가 자연 CREs보다 훨씬 효과적으로 작동하는 것이 관찰됐다. 또 CODA로 설계한 합성 CREs를 이용해 제브러피시와 생쥐 실험을 한 결과, 부작용 없이 효과적으로 원하는 생체 특성을 얻는 데 성공했다. 실제로 합성 CREs를 통해 제브러피시의 간에서는 형광 단백질을 활성화하지만 다른 세포에서는 활성화하지 않도록 했다. 연구를 이끈 라이언 튜헤이 JAX 교수는 “이번 기술은 신체의 나머지 부분에 영향을 미치지 않고 원하는 조직에서 유전자 발현을 높이거나 낮출 수 있게 해 준다”며 “기초 연구뿐 아니라 유전자 치료의 신기원을 열어 줄 것”이라고 말했다.

오늘날 우리나라 농업은 저출산·고령화에 따른 인구 감소와 기후변화 등 불확실성에 맞닥뜨렸다. 그 안에서 효율성을 높이고 지속 가능한 발전을 끌어내야 하는 것이 새 시대 농업의 과제가 됐다. 이를 가능하게 하는 것이 ‘데이터 기반 농업’이다. 데이터 기반 농업은 농업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 이를 인공지능(AI)과 디지털 기술로 분석해 농업의 생산성과 자원 관리의 효율성을 극대화하는 방식이다. 센서, 드론, 위성 이미지 등을 활용해 실시간으로 토양과 기후, 작물 상태를 모니터링하는 것이 대표적이다. 농업인은 분석된 데이터를 바탕으로 작물의 성장도를 예측하거나 병해충을 관리할 수 있고, 작물과 환경에 최적화된 자원을 투입할 수 있다. 한마디로 농업인이 의사결정을 하는 과정에 데이터가 똑똑한 비서 역할을 하는 것이다. 이 때문에 데이터 기반 농업은 생산성 향상뿐만 아니라 환경보호와 지속 가능한 농업을 실현하는 핵심 요소로 자리잡고 있다. 데이터 기반 농업의 중심에는 AI가 있다. 마이크로소프트의 농업 조력자(Copilots in Agriculture) 기술이 선두 주자다. AI와 데이터를 결합해 농업 경영을 혁신하는 기술로, 농가 단위 소규모 데이터부터 농장 단위의 빅데이터까지 수집·분석해 농업인이 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 예를 들어 농업인이 ‘농업 조력자’에게 음성으로 “오늘 날씨가 어떻게 되지? 그럼 난 오늘 농작업을 어떻게 하면 될까?”라고 물으면 농업 조력자는 상황에 맞게 농작업 일정 등을 안내해 준다. 파종 적기나 작물 생육 상태, 수확 시기, 병해충 발생 가능성 등을 실시간으로 파악하고 있기 때문이다. 이는 농산물의 품질 향상과 생산성 증대로 이어져 효율성을 극대화한다. 농촌진흥청 역시 농업 조력자의 방향으로 데이터 기반 농업을 실현하기 위해 ‘농업 데이터 플랫폼’을 구축하고 있다. 농진청 연구 과정에서 생산되고 취합된 데이터를 AI로 분석해 농업 현장에 적용하는 것이 핵심이다. 농업인이 작물에 병해충 흔적을 촬영해 플랫폼에 입력하면 AI가 기초 정보부터 방제에 필요한 약품까지 한 번에 안내한다. 현장에선 병해충 피해 현황과 확산 방향 등을 파악해 돌발상황에도 신속하게 대응할 수 있다. 특히 기후변화로 인해 날씨 예측이 쉽지 않은 상황에서 데이터 기반 농업은 빛을 발하고 있다. 농진청이 빅데이터를 기반으로 한 ‘농업 기상재해 조기경보 시스템’을 개발하고 전국으로 확대 적용하면서다. 농업 기상재해 조기경보 시스템은 기상 데이터를 모아 농장 단위별로 재해 발생 가능성을 예측하고 재해 종류에 따른 작물·생육단계별 대응 지침을 제공한다. 최근에는 작물의 유전체 정보, 표현체 정보 등 빅데이터 기반의 AI, 딥러닝 기술 활용이 돋보인다. 디지털 기술을 품종 개량에 활용해 육종 기간을 단축하고 효율성을 향상하는 ‘디지털 육종’을 적극 활용하는 것이 그 예다. 표현체 연구 시설과 장비, 슈퍼컴퓨터 도입으로 디지털 육종에 필요한 빅데이터를 초고속 분석해 기후변화 대응 신품종 개발에 속도를 낼 예정이다. AI와 데이터는 미래 농업의 필수 도구다. 농업 생산성과 효율성을 극대화하며 기후변화와 인구 감소 등 복잡하게 얽힌 문제를 해결하는 데에 유용하다. 농진청은 앞으로도 우리 농업을 첨단 융복합 기술에 기반해 세계 흐름과 발맞춰 발전시켜 나갈 것이다. 또 데이터 기반 연구개발 노력이 농업 혁신과 지속 가능한 발전에 보탬이 되리라는 신념으로 최선을 다할 것이다. 이상호 농촌진흥청 기획조정관

8일(현지시간) 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회의 올해 노벨 물리학상 수상자 발표는 21세기 모든 기술의 중심이 인공지능(AI)으로 수렴되고 있음을 상징적으로 보여 주는 대목이었다. 노벨위원회는 그간 전통적 물리학 연구자를 수상자로 정했던 관행에서 탈피해 비교적 신생 학문인 AI 연구학에 영예를 안겼다. 올해 노벨 물리학상을 받은 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수는 각각 오늘날 AI 혁명의 토대를 닦은 과학자로 꼽힌다. 홉필드 교수는 AI 학습의 기본이 되는 인공 신경망 원리를 1980년대 처음으로 내놓았고, 힌턴 교수는 AI의 딥러닝(심층 학습) 개념을 처음 고안했다. 이를 두고 학계에서는 ‘AI 기술이 모든 것을 결정하고 주도하는 시대’라고 평가했고, 산업계는 이런 흐름을 ‘AI 골드러시’(AI Gold Rush) 시대라고 표현했다. 오는 23일 ‘AI 골드러시: 확장과 소멸의 변곡점’을 주제로 열리는 ‘2024 서울미래컨퍼런스’는 AI가 촉발한 사회 분야별 변화를 진단하고 다가올 미래를 탐구하는 시간으로 꾸며진다. 국내외 석학과 AI 전문가들이 함께 머리를 맞대 이미 일상의 한 부분으로 들어온 AI 기술의 현주소를 살펴보고, 이를 매개로 ‘더 나은 인류와 환경’을 위한 방안을 모색한다. 특히 AI와 인간지능(HI)의 공존을 넘어 인류의 미래를 위협하는 난제를 해결하는 도구로서 AI가 지닌 잠재력을 확장하는 방법을 함께 찾아 나가는 자리가 될 것으로 기대된다. 첨단 산업의 산실로 꼽히는 미국 실리콘밸리 기업과 글로벌 빅테크는 AI라는 기술 골드러시를 맞아 인간을 닮은 기술이 아닌 인간을 뛰어넘는 기술 개발 경쟁에 천문학적 규모의 돈을 쏟아붓고 있다. AI 기술 주도권을 확보한 기업이 기술 전쟁에서 살아남을 수 있다는 절박함이 가득하다. 2022년 11월 생성형 AI 챗GPT 서비스를 출시하며 산업계 판도를 흔들었던 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)는 지난달 “앞으로 수천 일 내에는 인간의 지능을 뛰어넘는 초지능(superintelligence)이 등장할 수도 있다”면서 “더 오래 걸릴 수도 있지만 나는 우리가 거기에 도달할 것”이라고 확신했다. 이어 “기술은 석기시대에서 농업시대와 산업시대로 이끌었으며, 이제는 인텔리전스 시대로 가는 길목에 있다”고 진단한 뒤 “인텔리전스 시대의 특징은 엄청난 번영을 가져올 것이라는 점과 점진적이겠지만 기후를 고치고 우주 식민지를 건설하는 한편 모든 물리학을 발견하는 놀라운 승리가 결국 일상화될 것이라는 점”이라고 내다봤다. 2016년 ‘4차 산업혁명’을 주제로 처음 문을 연 서울미래컨퍼런스는 지난해까지 8년간 130여명의 국내외 석학과 분야별 전문가가 참여하고 3500여명의 관객이 자리를 채우며 국내 대표 첨단 기술 컨퍼런스로 자리매김했다.

조현병은 망상, 환청, 와해된 언어와 행동을 보이고 움직임과 의사소통이 심각할 정도로 둔화하는 긴장증 행동을 보인다. 시간이 지날수록 정서 표현 감소, 의욕 감소, 대인관계 감소 등 증상이 뚜렷해지는 경향을 보인다. 특히 조현병이라고 하면 많은 사람이 떠올릴 정도로 대표적인 증상은 망상과 환각이다. 환각은 감각기관에 대한 외부 자극이 없는 데도 마치 있는 것처럼 지각하는 것으로 질적으로는 실제 지각과 비슷한 것으로 알려졌다. 그중 환청이 가장 흔히 나타나는데 사람 목소리가 가장 많고 그 밖의 소리나 음악이 들리기도 한다. 그렇다면, 조현병 환자가 환청을 들을 때 뇌에서는 어떤 일이 생길까. 중국 상하이 교통대 의대 정신보건 연구센터, 심리학·행동과학 연구소, 상하이 뉴욕대 뇌·인지과학 연구소, 인공지능(AI) 및 딥러닝 과학연구센터, 화둥사범대 심리학·인지과학부 공동 연구팀은 청각 환각이 있는 사람과 그렇지 않은 사람의 뇌를 측정해 관련 뇌 신경망을 모델링하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이번 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행하는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘플로스 생물학’ 10월 4일 자에 실렸다. 조현병을 비롯해 특정 정신 질환 환자들은 외부 소리 없이 목소리를 듣는 경우가 있다. 환자들은 자기 생각과 외부 목소리를 구별하지 못해, 스스로 사고하는 능력이 급격히 감소한다. 이에 연구팀은 청각 환각을 경험한 조현병 환자 20명과 이런 환각을 경험하지 않은 조현병 환자 20명을 대상으로 뇌전도(EEG) 측정을 했다. 청각 환각은 자기 생성된 소리를 억제하지 못하는 ‘손상 보조 방출’과 이런 소리를 지나치게 강하게 듣는 ‘시끄러운 운동 복사본’ 두 과정으로 인해 나타나는 것으로 알려져 있다. 보통 사람들이 말할 준비를 할 때, 뇌에는 자신의 목소리를 억제하고 조절하는 ‘보조 방출’ 신호를 보낸다. 측정 결과, 청각 환각이 있는 환자들은 음절을 말하려고 할 때, 뇌에서 내부 소리를 걸러내고 억제하지 못할 뿐만 아니라 계획된 음절 외에 내부 소리에 대한 운동 복사본 반응이 강화된 것으로 확인됐다. 쉽게 말하면, 조현병 환자는 뇌의 청각 조절 기능이 손상돼 손상 보조 방출과 시끄러운 운동 복사본 반응이 지나치게 강화되면서 환청을 듣게 된다고 연구팀은 설명했다. 연구를 이끈 싱 티안 상하이 뉴욕대 교수(신경·인지과학)는 “청각 환각으로 고통받는 각종 정신질환자는 외부 자극 없이 소리를 듣는 경험을 하게 된다”라며 “이번 연구 결과는 뇌의 운동 시스템과 청각 시스템 사이에 기능적 연결 손상이 환각과 현실을 구별하는 능력을 잃게 한다는 것을 보여주는 만큼 환각에 대한 새로운 치료법을 개발하는 데 도움을 줄 것”이라고 말했다.

세계적인 미스터리 중 하나인 거대 지상그림(geoglyph)이 페루 남부 사막에서 무더기로 발견됐다. 지난 27일(현지시간) 미국 CNN 등 외신은 페루 고고학자와 일본 연구팀이 페루의 광활한 나스카 사막에서 인공지능(AI)의 도움으로 무려 303개의 나스카 라인을 새롭게 찾아냈다고 보도했다. 지난 1927년 처음 하늘에서 존재가 확인된 거대한 지상그림인 나스카 라인은 태평양과 안데스 산맥 사이에 위치한 나스카 평원 곳곳에 그려져 있다. 고대 나스카인들이 그렸을 것으로 추정되며 원숭이, 도마뱀, 고래 등 동물을 비롯 각종 기하학적 도형까지 현재까지 수백여 개가 발견됐다. 이번에 새롭게 발견된 나스카 라인 역시 주로 야생 동물이 그려져 있는데, 새, 거미, 머리 장식을 한 인간 모양의 인물, 범고래, 식물 등 다양하다. 흥미로운 점은 이번 나스카 라인 발견의 1등 공신이 바로 AI라는 사실이다. 과거에는 광대한 지역을 담은 항공사진을 육안으로 보면서 나스카 라인을 찾아냈으나 최근 몇 년 사이 AI 딥러닝 기술을 통해 인간보다 약 21배 빠르게 지상화를 식별해 낼 수 있다. 실제로 이번에도 AI는 해당 지역에서 4만 7000곳 이상의 잠재적인 장소를 선별했으며, 연구진은 이중 순위를 매겨 가장 가능성이 높은 지역 1309곳을 뽑아냈다. 이 과정을 통해 연구팀은 단 6개월 만의 현장 조사로 총 303개의 나스카 라인을 찾아냈다. 지난 100년 동안 총 430개의 나스카 라인을 발견했다는 점을 고려하면 AI 기술이 얼마나 큰 도움을 줬는지 알 수 있는 대목이다. 연구를 이끈 일본 야마가타대학 사카이 마사토 교수는 “AI 활용은 검색 범위를 좁하는데 필요한 노동량을 줄이는 측면에서 게임체인저”라면서 “상태가 좋은 나스카 라인을 바로 무엇인지 알아볼 수 있었지만 그렇지 않은 경우 자세한 현장조사를 통해 조사했다”고 밝혔다. 이어 “아직도 가능성 높은 후보지 968곳을 조사하지 못해 앞으로 최소 248개가 더 발견될 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 한편 고대인들이 왜 하늘에서 봐야 제대로 모습이 보이는 나스카 라인을 만들었는지는 여전히 미스터리로 남아있다. 이 때문에 달력설, 목초지 경계선 심지어 외계인 관련설까지 다양한 추측이 난무하고 있다. 다만 최근들어 고고학자들은 나스카 라인이 종교적 의식을 위해 그려진 것으로 추측하고 있다. 이번 연구결과는 미 국립과학원회보(PNAS) 최신호에 발표됐다.

세계적인 미스터리 중 하나인 거대 지상그림(geoglyph)이 페루 남부 사막에서 무더기로 발견됐다. 지난 27일(현지시간) 미국 CNN 등 외신은 페루 고고학자와 일본 연구팀이 페루의 광활한 나스카 사막에서 인공지능(AI)의 도움으로 무려 303개의 나스카 라인을 새롭게 찾아냈다고 보도했다. 지난 1927년 처음 하늘에서 존재가 확인된 거대한 지상그림인 나스카 라인은 태평양과 안데스 산맥 사이에 위치한 나스카 평원 곳곳에 그려져 있다. 고대 나스카인들이 그렸을 것으로 추정되며 원숭이, 도마뱀, 고래 등 동물을 비롯 각종 기하학적 도형까지 현재까지 수백여 개가 발견됐다. 이번에 새롭게 발견된 나스카 라인 역시 주로 야생 동물이 그려져 있는데, 새, 거미, 머리 장식을 한 인간 모양의 인물, 범고래, 식물 등 다양하다. 흥미로운 점은 이번 나스카 라인 발견의 1등 공신이 바로 AI라는 사실이다. 과거에는 광대한 지역을 담은 항공사진을 육안으로 보면서 나스카 라인을 찾아냈으나 최근 몇 년 사이 AI 딥러닝 기술을 통해 인간보다 약 21배 빠르게 지상화를 식별해 낼 수 있다. 실제로 이번에도 AI는 해당 지역에서 4만 7000곳 이상의 잠재적인 장소를 선별했으며, 연구진은 이중 순위를 매겨 가장 가능성이 높은 지역 1309곳을 뽑아냈다. 이 과정을 통해 연구팀은 단 6개월 만의 현장 조사로 총 303개의 나스카 라인을 찾아냈다. 지난 100년 동안 총 430개의 나스카 라인을 발견했다는 점을 고려하면 AI 기술이 얼마나 큰 도움을 줬는지 알 수 있는 대목이다. 연구를 이끈 일본 야마가타대학 사카이 마사토 교수는 “AI 활용은 검색 범위를 좁하는데 필요한 노동량을 줄이는 측면에서 게임체인저”라면서 “상태가 좋은 나스카 라인을 바로 무엇인지 알아볼 수 있었지만 그렇지 않은 경우 자세한 현장조사를 통해 조사했다”고 밝혔다. 이어 “아직도 가능성 높은 후보지 968곳을 조사하지 못해 앞으로 최소 248개가 더 발견될 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 한편 고대인들이 왜 하늘에서 봐야 제대로 모습이 보이는 나스카 라인을 만들었는지는 여전히 미스터리로 남아있다. 이 때문에 달력설, 목초지 경계선 심지어 외계인 관련설까지 다양한 추측이 난무하고 있다. 다만 최근들어 고고학자들은 나스카 라인이 종교적 의식을 위해 그려진 것으로 추측하고 있다. 이번 연구결과는 미 국립과학원회보(PNAS) 최신호에 발표됐다.