LG그룹은 고객에게 새로운 경험과 가치를 전하기 위한 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화에 힘을 쏟고 있다. 23일 LG에 따르며 구광모 LG그룹 회장이 취임한 후 LG는 과감한 투자로 미래 기술을 선점하고 인재 영입에 적극 나서는 등 AI를 미래 성장동력으로 집중 육성하고 있다. 미래 기술을 선점하기 위해 2020년 설립한 LG의 AI 싱크탱크인 LG AI 연구원은 미국 미시간대, 서울대, 캐나다 토론토대 등과 공동 연구를 진행하며 글로벌 연구 허브로 도약하고 있다. LG AI 연구원은 지난해 7월 서울 마곡 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 열고 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원 2.0’을 공개한 바 있다. 특히 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 같은 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고, 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. LG AI 연구원은 전문가 AI 서비스 개발의 기반인 엑사원 3대 플랫폼인 유니버스(언어), 디스커버리(난제), 아틀리에(창작)를 차례로 공개했다. 엑사원 유니버스는 전문가용 대화형 AI 플랫폼이다. LG AI 연구원은 LG그룹 내 AI 연구자를 대상으로 엑사원 유니버스의 AI, 머신러닝 분야 서비스를 제공하고 있으며 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등 엑사원 유니버스의 각 전문 도메인별 특화 서비스도 준비하고 있다. 엑사원 디스커버리는 신소재, 신물질, 신약 연구개발 등 엑사원 디스커버리 서비스 범위를 점차 넓혀가고 있다. 엑사원 아틀리에는 처음 보는 이미지를 자연어로 설명할 수 있는 ‘캡셔닝 AI’ 기능이 탑재돼 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터를 생성한다. LG 관계자는 “AI 연구원은 세계 3대 디자인스쿨 파슨스, 글로벌 크리에이티브 플랫폼 기업인 셔터스톡과 생성형 AI 기술을 공동 연구하고 있으며 향후 협업 대상과 영역을 확대할 계획”이라고 강조했다.

금융위기·레고랜드 사태 등 학습 월별 데이터 사용해 예측력 높여 한국은행이 인공지능(AI)을 활용해 경제위기 가능성을 예측하는 ‘조기경보모형’을 만들었다. AI가 예측한 결과값에 따르면 앞으로 6개월 안에 급격한 위기가 발생할 확률은 낮다. 한은은 AI와 머신러닝에 기반한 조기경보모형을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 모형은 국내총생산(GDP) 대비 기업·가계부채 비율, 단기외채 비율, 주택매매가격지수, ‘공포지수’로 불리는 시카고옵션거래소(CBOE) 변동성지수(VIX), 원달러 환율 등을 종합적으로 분석해 결론을 도출한다. 1997년 1월부터 2023년 6월까지 국내에서 발생한 금융·외환위기 및 시장 불안 상황을 학습해 예측 정확성을 높였다. 실제로 과거 경제위기에 해당 모형을 적용해 보니 평소 0.1 이하로 낮았던 경보 지수는 위기 발생 직전 치솟았다. 2008년 글로벌 금융위기 때 경보 지수가 0.7, 2020년 코로나19 팬데믹 때 0.49, 2022년 레고랜드 사태 때 0.51로 각각 높았다. 한은이 올해 3월까지의 데이터를 입력한 결과 6개월 내 위기 발생 경보 지수는 0.03이었다. 한은은 “수치대로라면 당장 위기가 발생할 가능성은 높지 않다”고 내다봤다. 영국 중앙은행인 영란은행도 지난해 AI를 활용해 금융 위기를 조기 경보하는 시스템을 개발했다. 그러나 영란은행 모델은 연간 데이터를 기반으로 예측해 미래에 위기가 발생할 가능성을 계산하지는 못한다. 반면 한은 모델은 월별 데이터를 사용해 예측력을 키웠다는 설명이다. 예측력을 평가하는 지표값이 1에 가까울수록 정확한 모형으로 인정받는데 한은의 이번 모형의 예측값은 0.95로 상당히 높다는 평가다. 한계도 있다. 한은 조기경보모형을 통해 위기 발생 가능성을 파악할 수는 있지만, 어떤 요인 때문에 위기 발생 가능성이 높아졌는지는 찾아낼 수 없다. 은행권 데이터만 반영하고 보험이나 증권, 새마을금고 등 비은행권 데이터를 빠뜨린 점도 미흡하다는 지적이다. 한은은 비금융 데이터도 포함하는 방식으로 모형을 업그레이드할 예정이다.

K이슈플랫폼은 사단법인 싱크탱크인 K정책플랫폼(이사장 전광우, 공동원장 정태용·박진)이 개최하는 월례 토론회이다. 다툼만 있고 해결이 없는 우리 사회에 합의를 통한 정책 방향을 제시한다는 목표로 기획됐다.의제: 인공지능(AI)에 대한 규제 수준규제론: 최은창 아밀라(Armilla) AI, AI 정책총괄자율론: 김윤희 법무법인 세종 파트너 변호사사회: 이경전 K정책플랫폼 이머징이슈위원장 (경희대 교수)원고: 박진 K정책플랫폼 공동원장 (KDI대학원 교수)기원전(BC)이 ‘Before 챗GPT’라 할 정도로 AI는 인류 문명에 엄청난 변화를 줄 것으로 기대를 모으고 있다. 그러나 이미 2014년에 영국의 물리학자 고 스티븐 호킹 박사는 “AI 발전이 인류의 생존에 중대한 위협이 될 수 있다”는 경고를 한 바 있다. 지난달 유엔총회는 안전한 AI 개발을 촉구하는 결의문을 채택했고 다음달에는 한국에서 AI 안전성 정상회의가 개최되는 등 AI 규제에 대한 국제적 논의가 활발해지고 있다. 정부도 AI 기본법안을 발의하는 등 나름의 대응을 보이고 있다. 그러나 글로벌 IT 공룡기업들 속에서 생존 여부조차 의문시되는 한국 AI 업계를 과도하게 규제해선 안 된다는 목소리도 있다. AI는 어느 정도로 규제돼야 하는가?1. 데이터 저작권 정책 저작권자의 거부권을 인정하면서 저작권 위반에 대한 처벌을 완화해야 한다. [사회] 지난해 12월 오픈AI사와 마이크로소프트(MS)는 미국의 뉴욕타임스(NYT)로부터 저작권 침해 소송을 당했습니다. 수백만개의 기사를 허락 없이 AI 모델 학습에 사용해 NYT에 손해를 끼쳤다는 내용입니다. 또한 스톡 포토 전문회사 게티이미지는 스태빌리티AI사에 마찬가지로 소송을 걸었죠. 웹 크롤링(web crawling)을 통한 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 학습을 어디까지 허용해야 할까요.[자율] 소설가 지망생이 만 권의 책을 읽고 새로운 소설을 창작하는 것이 문제가 되지 않는 것처럼 AI도 공개된 데이터를 학습하는 것은 자유로워야 합니다. [규제] 저작물은 저작권자와 라이선스를 맺고 학습 데이터로 활용해야 합니다. 언론 등이 생산한 콘텐츠를 머신러닝에 무제한 허용하면 창작 동기가 약화될 것입니다. 챗GPT가 뉴욕타임스 유료 구독자만 읽을 수 있는 기사들을 학습해 99% 동일한 콘텐츠를 답변으로 내놓는다면 이는 공정이용(fair use)은 아니라고 봅니다. 저작권자에게는 자신의 저작물이 AI에 학습되지 않도록 거부할 수 있는 옵트아웃(opt out)이 보장돼야 하죠. [자율] AI 선진국에 한참 뒤처진 우리 기업이 데이터 학습 시 일일이 저작권자에게 허락을 받아야 한다면 이는 AI 혁신을 늦출 수 있습니다. 현실적이지도 않고요. 보수적인 일본도 이미 2018년에 저작권법을 개정해 “저작권자의 이익을 부당하게 침해하는 경우를 제외하면… 어떠한 방법으로든 이용할 수 있다”고 규제를 완화했습니다. AI로 새로운 저작물을 창작한다면 저작권을 부당하게 침해하는 것은 아니지요. [규제] TDM도 일부 허용할 필요가 있지만 기계적 정보 해석 목적에 한정해야 합니다. 저작권자의 옵트아웃 권리는 대립적 이해관계의 균형을 맞추는 방안이라고 봅니다. [사회] 저작권자의 거부권을 인정하면서 대신 저작권 위반에 대한 처벌을 완화하는 방안은 어떨까요? [자율] 하긴 사소한 저작권 위반은 발견하기도 어렵고 대형 사안이 문제이니 처벌 완화가 중요하지요. 분쟁 시 형사처벌을 제외하고 민사소송으로 해결하도록 하되 저작권자의 사용금지 청구를 못 하게 한다면 동의할 수 있습니다. [규제] 그 정도가 현실적일 것 같습니다. [사회] 공개된 데이터에 대해서는 합의가 이루어졌습니다. 비공개 데이터에 대해서는 저작권 주체의 데이터를 보관하는 데이터 뱅크를 설립하고 이 뱅크들이 저작권자를 대신해 AI사와 계약을 맺는 방식은 어떨까요? [규제/자율] 위탁에 대한 자율성이 보장되는 한 데이터를 보호하는 동시에 활용을 높이는 좋은 방안이네요. 2. AI 오남용 규제 AI 개발사의 기술적 표시 의무에 대한 사회적 합의 형성과 AI 사용 범죄 가중처벌이 필요하다. [사회] 딥페이크나 음성 복제를 통한 신원 도용과 사기 피해가 발생하고 있습니다. 이를 어떻게 규제해야 할까요. [규제] AI로 최고재무책임자(CFO) 얼굴을 복제한 후 화상 회의에서 송금 지시를 내려 사취한 사례가 홍콩에서 발생했죠. 이런 비대면 사기의 추적을 위한 규제가 필요합니다. AI로 생성한 이미지나 목소리 속에 암호화된 워터마크를 넣도록 의무화해 AI 사용 여부를 기록에 남겨야 합니다. [자율] 조영남씨의 그림 대작(代作) 소송에서 무죄 판결이 난 것을 기억하시죠? 대법원은 조영남씨에게 대작 화가의 존재를 고지할 의무는 없다고 판시했습니다. 앞으로 AI를 이용한 창작이 보편화될 텐데 그러한 명시 의무는 AI를 통한 창작활동을 위축시킬 수 있습니다. [규제] 워터마크 등 기술적 조치를 이용자가 아니라 AI 개발사에 의무화할 수 있지 않을까요? [자율] 의무화에 대한 사회적 합의를 형성한다는 정도면 동의할 수 있습니다. 사실 문제는 사기나 선거 여론조작 등 나쁜 의도를 가진 AI 사용자이지요. AI 활용 범죄에 대해서는 가중처벌할 것을 제안합니다. [규제] 동의합니다.3. 알고리즘 규제 AI 전문성을 보유한 비영리단체의 감시 노력을 정부가 지원하자. [사회] 최근 유럽연합(EU)에서 인공지능 법률(EU AI Act)이 통과돼 앞으로 글로벌 인공지능 규범이 될 것으로 예상됩니다. 또한 미국에서는 알고리즘 책임법(Algorithmic Accountability Act)을 의회가 논의 중이지요. 이 법은 AI 알고리즘이 편향적 결과를 내지 않도록 기업들이 자체 감사와 보고를 하도록 요구합니다. AI 알고리즘은 어떻게 규제해야 할까요? [자율] 알고리즘의 의무적 공개는 민감한 영업비밀 등 기업의 지식재산권을 침해하는 결과를 가져옵니다. 사전 검열이 될 수도 있습니다. [규제] 경쟁이 존재하는 시장에서는 알고리즘의 편견과 차별이 스스로 교정될 수 있습니다. 그러나 경쟁이 없고 소비자와 사업자 간 엄청난 정보의 비대칭성이 있는 경우가 문제지요. 미국은 우리의 공정거래위원회에 해당하는 연방거래위원회(FTC)에서 가이드라인을 주고 있습니다. 중국에선 모든 AI 개발사들이 중앙정부에 알고리즘을 제출해야 하고 보안성 평가까지 통과해야 합니다. 중국 같은 과한 개입은 곤란하지만 그래도 알고리즘의 투명성을 위한 최소한의 조치는 필요합니다. [사회] 누군가의 감시가 필요하지만 정부의 직접 개입은 안 된다는 말씀이네요. 그렇다면 AI 전문성을 보유한 비영리단체의 감시 노력을 정부가 지원하는 정도는 어떨까요? [규제/자율] 동의합니다. [사회] 끝으로 정부의 AI정책에 대한 건의를 해 주신다면. [규제] AI 관련 위험성 감축 노력이 AI 혁신 저해로 받아들여져서는 곤란합니다. 그러나 현재 정부가 구상하는 AI 관련 법률은 모호한 윤리원칙으로 가득 차 있습니다. 이렇게 되면 법안이 의미가 없거나 아니면 너무 광범위한 규제를 할 수 있습니다. 규제는 명확해야 합니다. [자율] AI에 대한 규제는 공직선거법, 성폭력처벌법 등 개별법에서 규정하는 것이 좋다고 봅니다. 이와 관련된 사회적 합의 형성이 필요합니다. [사회] 정부는 4월 초 다양한 이해당사자들이 참여하는 AI전략 최고위협의회를 구성했습니다. 이를 통해 구체적인 규제를 최소한으로 담는 법안을 만들기 바랍니다. 오늘의 논의가 그 기본틀이 됐으면 합니다.

인공지능(AI)을 국방력 강화에 적극적으로 활용하기 위한 컨트롤타워가 될 국방AI센터가 문을 열었다. 국방부는 1일 국방과학연구소(ADD)에서 AI 과학기술 강군 육성을 위한 정책지원 및 기술개발 전담조직인 국방AI센터 창설식과 AI 과학기술강군 선포식을 열었다. 센터는 앞으로 AI 기반 유무인복합체계·전장상황인식 등 AI 관련 핵심기술 개발, 군 인공지능 소요기획 지원 및 기술 기획, 민간 AI 기술의 군 적용을 위한 산·학·연 협업 강화 등 국방 분야에 신속하고 효율적으로 AI 기술을 도입하는 것을 목표로 한다. 국방부는 “장병들이 체감할 수 있는 근무환경 개선에 우선적으로 AI 기술을 활용할 계획”이라며 “나아가 병력감축에 대비한 유무인 복합전투체계를 구축하고 다양한 전장정보를 효율적으로 수집·분석해 지휘관의 지휘결심을 지원할 수 있는 지휘통제체계도 발전시킬 예정”이라고 설명했다. ADD 내부 조직으로 만들어진 국방AI센터는 민간 연구원 100여명과 군인 10여명으로 구성됐다. 초대 센터장은 곽기호 ADD 국방첨단과학기술연구원장이 맡았다. 미국 카네기멜론 대학교에서 머신러닝 분야 박사 학위를 받은 곽 센터장은 국내 AI 분야 최고 전문가 중 한명으로 꼽힌다. 곽 센터장은 “국방AI센터를 국방 AI 발전을 위한 싱크탱크이자 연구개발 허브로 만들어가겠다”라고 포부를 밝혔다. 국방부는 센터 창설을 계기로 AI 등 민간의 첨단기술을 군에 활발히 적용할 수 있도록 하기 위해 과학기술정보통신부와 업무협약을 체결했다. 협약에 따라 국방부와 과기부는 민군 기술협력을 위한 연구개발과 과학기술·디지털 인재 양성, 인사교류와 공동 교육을 추진하기로 했다. 신원식 국방부 장관은 “급변하는 미래 안보환경에 선제적으로 대응하기 위해서는 국가 차원의 역량 결집이 필요하다”라며 “민·군 기술협력을 통해 정예 선진 강군 건설과 국가 경제성장의 선순환이 이뤄지도록 과기정통부와 함께 노력하겠다”라고 말했다. 이종호 과기정통부 장관은 “국방과학기술 경쟁력이 국가의 생존과 직결되는 상황에서 국방부와의 협력이 그 어느 때보다 중요하다”라며 “국방과학기술이 민간 기술·산업 발전의 마중물이 되도록 하는 한편, 첨단 과학기술 기반의 정예 선진 강군을 건설해 한반도의 평화와 번영에 이바지하겠다”라고 밝혔다.

광주과학기술원(GIST)은 AI(인공지능)대학원 이현주 교수 연구팀이 사람의 유전자 발현 정보와 약물 그래프 정보를 기반으로 암환자의 약물 반응을 예측하는 인공지능 모델을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀에 따르면 동일한 유형의 암 환자에 같은 약물을 사용하더라도 개인의 유전적 특성이나 암세포의 돌연변이에 따라 약물의 반응이 달라질 수 있다. 각 개인에게 맞는 약물을 찾기 위해서는 정확한 약물 반응 예측이 중요하기 때문에 최근에는 머신러닝이나 딥러닝 같은 인공지능 기법을 사용해 약물의 반응을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 약물 반응 예측 연구에서는 약물 반응 정보가 존재하는 환자 데이터의 수가 부족해 데이터가 충분히 많은 세포주 데이터로 모델을 학습시킨다. 그러나 세포주 데이터는 면역계, 혈관계 등이 존재하지 않다는 점에서 환자 데이터의 유전자 발현량 정보와는 큰 차이가 있다. 따라서 세포주 데이터로 학습시킨 모델을 환자 데이터에 적용했을 때 정확성이 낮아지는 한계가 있다. 연구팀은 적대적 생성 신경망(GAN)을 활용해 인공지능 모델에서 세포주 데이터와 환자 데이터 상호 간 표현의 차이를 줄임으로써 세포주 데이터로 학습하더라도 환자 데이터에서도 정확한 약물 반응을 예측할 수 있도록 한 …PANCDR‘ 모델을 개발했다. 연구팀이 개발한 ‘PANCDR’ 모델은 판별자와 약물 반응 예측 모델을 번갈아 가며 학습시키는데, 1단계에서는 가우시안 인코더(Gaussian encoder)가 인코딩한 잠재 벡터(latent vector)가 세포주의 유전자 발현 데이터에서 온 것인지 환자의 유전자 발현 데이터에서 온 것인지 구분하는 판별자를 학습시킨다. 2단계에서는 반대로 판별자가 어느 데이터에서 온 것인지 구분하지 못하도록 약물 반응 예측 모델을 학습시킨다. 이때 환자의 데이터는 유전자 발현 데이터만 있고 약물 반응성이 없는 대규모의 데이터를 활용하였다. ‘PANCDR’ 모델(AUC 0.7106)은 환자 데이터에서 기존의 약물 반응 예측 모델(AUC 0.5273)보다 34% 이상 뛰어난 예측 성능을 보였다. 연구팀은 ‘PANCDR’ 모델을 서울대병원 연구팀(박성혜 교수)의 소아 뇌종양 환자 데이터에 적용하여 반응성이 가장 높게 예측된 상위 5개의 약물을 선정했다. 그리고 이에 관한 기존 연구를 조사한 결과, 5개 약물 모두 뇌종양과 관련되어 있음을 확인해‘PANCDR’ 모델의 정확도와 신뢰도를 검증했다. 이현주 지스트 교수는 “이번 연구 성과를 통해 세포주 데이터로 약물 반응 모델을 학습하더라도 환자 데이터에서 높은 정확도로 예측하는 것이 가능하다”며 “향후 개인 맞춤 치료를 위한 정확한 약물 반응 예측을 제공할 것으로 기대된다”고 말했다. 이현주 지스트 AI대학원 교수가 지도하고 김주연 연구원이 수행한 이번 연구는 서울대학교 의과대학 병리학교실 박성혜 교수와의 공동연구로, 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받았으며 생명정보학 분야 국제학술지 ‘Briefings in Bioinformatics’에 지난 14일 게재됐다.

(주)위스메디컬이 인하대학교 창업지원단이 주최하는 ‘INtroduce 기술실증’에 참여했다고 21일 밝혔다. 위스메디컬은 소프트 웨어러블 기술을 이용해 심전도, SpO2, 뇌전도, 근전도, 안전도 등 의료에 필수적인 생체정보를 연속적으로 모니터링하고 AI 기반으로 진단하는 디바이스를 개발하는 스타트업이다.위스메디컬의 핵심기술은 첫 번째 소프트 웨어러블 디바이스다. 소프트 웨어러블 디바이스는 피부에 밀착되기 때문에 피부와 디바이스 사이의 갭이 적어 동잡음(motion artificial)이 거의 발생하지 않아 걷거나, 뛰거나, 계단을 오르내릴 때도 생체정보를 연속적으로 정확하게 측정할 수 있다. 두 번째는 센서 시스템 및 디바이스 설계 기술로, 한 개의 디바이스에서 사운드와 전기 시그널을 동시에 측정하므로 SCG, ECG, 청진, SpO2, 체온, HR, RR 등 다양한 생체정보를 획득할 수 있다. 마지막으로 연속적으로 측정한 생체 데이터를 이용해 머신러닝 기반 진단 및 경보 시스템을 보유하고 있다. 위스메디컬은 이번 ‘INtroduce 기술실증’에 참여해 GMP 인증 구축을 통해 업계 관계자 및 소비자에게 ‘tedaid’를 CES에 이어 두 번째로 공개하는 자리로 만들고자 한다. 위스메디컬 대표 이성훈은 “조지아텍 전기전자공학 박사과정 중 현재의 모니터링 장비들의 문제점들을 알게 됐고, 기술력을 바탕으로 제품화했을 때 의료현장 및 심폐질환자 등 사람들의 생활을 변화시킬 수 있을 것이라 판단했다.”고 전했다. 이어 “환자 모니터링뿐 아니라 병원이 한 층 더 스마트 해질 수 있도록 돕고, 환자들에게 더 나은 모니터링 기술을 제공해 조기 대응 가능한 플랫폼을 만들겠다”고 포부를 밝혔다.

인력 비용을 줄이고 업무 효율성을 높이기 위해 은행·카드·보험 등 전 금융업권에서도 상품 추천부터 고객 상담까지 인공지능(AI)를 활용한 서비스가 확대되고 있다. 직원이 일일이 고객에 대응하지 않아도 업무를 처리할 수 있게 되면서 금융사들은 시간과 비용을 줄일 수 있게 됐다고 하지만, 고객의 편의 측면에서는 가야할 길이 멀다.하나은행은 AI 음성 기반으로 금융상담을 제공하는 ‘AI콜봇 서비스’를 확대 개편했다고 15일 밝혔다. AI콜봇은 전화 상담을 요청할 때 상담사 연결까지 대기시간이 길어지면 간단한 업무는 고객이 스스로 처리할 수 있도록 AI 음성 설명을 지원하는 서비스로, 2022년 5월 시작했다. 여기에 최근 콜봇의 활용범위를 더 확대하고, 고객이 요청 사항을 말로 하면 이를 전달하는 ‘콜백’ 접수 프로세스 등을 구축한 것이다. 우리은행은 여러 금융사에 흩어진 개인의 금융 정보를 한번에 모아주는 ‘마이데이터’에 AI 기술을 접목해 고객의 자산과 재무상태에 맞는 맞춤형 금융상품을 추천해주는 서비스를 시작했다. 자산규모와 재무상태가 비슷한 사람들을 AI 알고리즘으로 공통점과 차이점을 분석한 뒤 적합한 상품을 추천해 주는 것으로, 개인이 보유한 주식 종목 및 최근 소비내역까지 분석해 맞춤형 펀드를 추천해 주는 것이 핵심이다. 콜센터 상담이 많은 카드사들도 전화 상담에 AI를 많이 활용하고 있다. 지난해 3월 ‘AI 콜서비스’를 선보인 현대카드는 디지털 시스템에 익숙하지 않은 고령층 수요에 맞춰 ‘시니어 전용 콜서비스’도 시작했다. 40대 음성의 AI 상담원이 한 단어씩 천천히 끊어가며 말하고, 상담 후에는 상담 결과를 텍스트로 변환해 한 번 더 확인할 수 있도록 한 것이 특징이다. 보험업계에서도 AI기술을 활용해 마케팅이나 상품 추천, 계약 인수 심사, 청구 및 지급, 고객 상담하는 데 관심을 두고 있다. 삼성화재는 최근 머신러닝을 기반으로 피보험자 질병을 고려해 보험사가 인수할 수 있는 최적의 담보를 빠른 시간 내에 찾아주는 장기U 시스템을 개발했다. 고객이 고지한 내용과 보험금 청구 이력을 AI가 심사하고 승인 여부를 알려준다. DB손해보험은 빅데이터 기반 고객 맞춤형 설계와 사전 인수심사를 원스톱으로 제공하는 ‘AI비서(사전U/W) 시스템’을 개발해 특허를 획득했다. AI를 통해 고객별 보장분석·맞춤설계·사전심사를 동시에 수행할 수 있다. 보험연구원은 최신 리포트에서 “AI 기술은 대면채널에 대한 영업지원에서 출발해 향후 판매 전 과정에서 기존 판매 인력들을 대체하게 될 것”이라며 “기업 혁신과 생산성 제고, 소비자 편익 제고 등에선 효과가 기대되지만, 신뢰성이나 편향, 개인정보, 사이버리스크 측며네서 문제가 발생할 여지가 있다”고 분석했다. 다만 소비자들의 AI를 활용한 서비스에 소비자 만족도는 크게 따라가지 못하는 것으로 보인다. 금융소비자들은 여전히 AI 전화 상담 과정에서 문제 해결이 더디고 원하는 답을 찾지 못하는 등 불편함을 느끼는 사례가 많은 것으로 알려졌다. 금융권 관계자는 “갈수록 인건비가 높아지고 있어 비용 절감 측면에서 인력을 대체할 AI 활용이 더 늘어날 수밖에 없다”면서 “데이터가 많아질수록 AI가 고도화되므로 이용 사례가 축적되면 더 나은 서비스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.

이스라엘 군(IDF)이 팔레스타인 가자지구를 인공지능(AI) 자동 표적 식별 장치를 활용한 드론·미사일 타격해 무고한 민간인 사상자가 발생하는 등 국제사회가 금지중인 반인권적 행태를 벌이고 있다는 보도가 잇따랐다. 팔레스타인 디지털 인권 단체 ‘7amleh’가 IDF가 가자지구 내 학교, 구호단체 사무실, 예배 장소, 의료 시설 등을 포함해 공격 표적을 정할 때 이스라엘 자체 개발 AI 자동 표적 식별 시스템인 ‘가스펠’(복음)을 미국의 묵인 하에 광범위하게 사용중이라고 비판했다고 정치전문매체 폴리티코가 3일(현지시간) 보도했다. IDF가 세부 정보를 거의 제공하지 않은 AI 자동식별 시스템인 ‘가스펠’은 머신러닝을 통해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석해 잠재적 공격 대상을 정하는 것으로 알려졌다. 이스라엘의 가장 오래되고 최대 규모의 인권 단체인 이스라엘 민권 협회는 지난해 12월 이스라엘 국방군 법무 부서에 자동 표적화에 대한 투명성을 높일 것을 요구하는 정보공개청구서를 제출했다. 다니엘 하가리 IDF 대변인은 지난달 공개 성명에서 “가스펠이 잠재적 표적을 식별하는 데 사용되지만 대한 최종 결정은 항상 인간이 내리고 명령 체계에 있는 적어도 한 명의 다른 사람의 승인을 받는다”고 설명했다. 하지만 IDF는 지난해 11월 성명에서는 “복음 시스템을 사용해 빠른 속도로 표적을 생성할 수 있다”며 “이스라엘이 개전 첫 27일 동안 1만 2000개 이상의 표적을 명중시켰다”고 밝혔다. 미국의 AI 전쟁 윤리 정책을 추적하는 일부 사람들은 이스라엘이 AI 기술을 통해 민간인을 보호하기보다는 오히려 공격하는 데 사용되는 등 ‘정밀 타격’이라는 AI 기술 본래의 취지를 왜곡하고 있다고 주장했다. 진보적인 외교 정책 싱크탱크 국제정책센터 낸시 오케일 대표는 “이스라엘이 ‘파워 타깃’이라고 불리는 민간인을 표적으로 삼기 위해 AI를 사용하고 있다는 것은 분명해졌다”면서 “정밀 타격에 도움을 주는 본래의 목적과 달리 의도적으로 민간인을 표적으로 삼고 있다”고 지적했다. 낸시 대표는 IDF가 자체적으로 정한 ‘파워 타깃’의 정의는 하마스나 팔레스타인 이슬람 지하드의 정치적, 군사적 거물 등 주요 표적을 말하지만, 사실상 IDF 정보 부서는 IDF에 대해 광범위한 정의를 허용하고 있는 것으로 보인다고 말했다. 전략국제문제연구소의 미사일 방어 프로젝트 부국장 겸 연구원 샨 샤이크는 “가자지구에서 3만 명이 넘는 사상자가 발생한 상황에서 IDF가 첨단 AI를 사용해 표적을 식별하는지 아니면 지도에 다트를 던지는 것인지 알기 어렵다”라고 말했다. 사이버 보안 전문가들은 모든 AI 표적 시스템이 민간인을 무차별하게 살상할 우려를 제기했다. 영국에 본사를 둔 사이버 보안 업체 ‘트레일 오브 비츠’의 머신러닝 엔지니어링 디렉터 하이디 클라프는 “AI 시스템의 높은 오류율을 고려할 때, 표적을 부정확하고 편향적으로 자동화하는 것은 무차별 표적 공격과 크게 다르지 않다”고 지적했다. 폴리티코는 “구호 단체와 의료 시설이 이스라엘 당국에 GPS 좌표를 제공한 후에도 공격을 받은 사례가 있다”면서 “이스라엘은 하마스가 이러한 건물에 전투원과 무기를 숨겨 놓았기 때문에 병원과 학교와 같은 민간 인프라를 공격해야 할 표적으로 간주한다고” 보도했다. 이스라엘에 본사를 둔 사이버 기업 센트라의 공동 창립자이자 전 이스라엘 정보 책임자인 론 라이터는 “AI 기술이 판도라의 상자를 열었다는 사실이 우려스럽다”고 말했다. 이스라엘 엘리트 사이버 정보 부대인 8200부대 장교 출신인 라이터는 “8200부대가 모바일 네트워크의 인터넷 통신, 영상 및 정보를 분석하여 사람들이 어디에 있는지 파악하는 데 AI 표적 시스템인 가스펠을 사용한다”고 설명했다. 미국 관리들은 이스라엘의 AI 사용에 대한 언급을 대체로 피했다. 중동연구소의 팔레스타인과 팔레스타인-이스라엘 문제 프로그램의 연구 책임자인 칼레드 엘긴디는 “미 정부에서 인권을 중시하는 사람들과 행정부와의 회의에서 여러 차례 회의를 가졌지만 AI가 구체적으로 언급되는 것을 듣지 못했다”고 말했다. ‘가자전쟁에서 이스라엘의 AI 표적화 사용 규모가 어떻게 되냐’는 질문에 앤 노이버거 백악관 사이버 및 신흥 기술 담당 국가안보 부보좌관은 이스라엘에 대한 언급을 피하면서도 ‘전쟁에서 AI 기술의 위험성’을 재빨리 지적했다. 노이버거는 인터뷰에서 “우리는 AI 시스템에 대해 정말 우려하고 있다”며 “조 바이든 대통령께서 AI에 대한 행정명령을 발동하고 그 다음 단계로 나아가기 위해 그렇게 빨리 움직인 것”이라고 말했다. 그가 언급한 행정명령은 지난해 10월에 발표된 것으로, 미군과 정보기관의 AI 사용 지침을 제공하는 동시에 외국 적들의 인공지능 무기화에 대응하기 위해 추진되고 있다. 가스펠 기술이 미국의 감시를 피하고 있는 것은 이스라엘 군사 작전의 불투명하기 때문이라는 지적도 나왔다. 휴먼라이츠워치의 워싱턴 지부장 사라 야거는 “이스라엘이 이 전쟁을 어떻게 수행하고 있는지에 대해 미국 정책 입안자들을 포함해 그 누구도 알고 있지 못하다”고 말했다.

TSMC는 대만 반도체 제조 기업의 약자다. 대만 정부가 1987년 만든 공기업이었다. 1997년 뉴욕증시에 주식예탁증서(ADR) 형태로 상장했다. TSMC는 10여년 전까지는 대만 사람이나 컴퓨터 관련 종사자가 아니면 모르던 기업이었다. 창업자 모리스 창은 2017년 기자회견에서 “TSMC가 없었다면 스마트폰이 그렇게 일찍 세상에 나오지 않았을 것이다”고 말했다. 모리스 창은 미국 제너럴인스트루먼트의 최고운영책임자(COO)로 일하다 1985년 대만공업기술연구원장으로 조국에 돌아왔다. 당시 나이 56세. 그는 미국에 있을 때 구상했던, 다른 기업이 설계한 반도체를 위탁생산하는 파운드리 방식을 TSMC에 적용했다. 당시에는 한 기업이 설계부터 제조, 테스트까지 다 하던 때였다. 냉전이 끝나고 정보통신기술(ICT)이 민간에 개방되면서 설계 능력만 갖춘 팹리스 회사들이 등장했다. 머신러닝, 인공지능(AI), 챗GPT 등의 등장에 반도체 칩을 여러 개 쌓는 고대역폭메모리(HBM) 수요까지 더해지면서 TSMC는 파운드리시장 점유율 58%인 절대 강자가 됐다. TSMC의 생산 능력에 문제가 생기면 최종 소비재 생산이 어려워지기도 한다. 2021년 TSMC 화재로 자동차에 쓰이는 반도체 공급이 제대로 이뤄지지 못해 신차 대기 기간이 길어졌던 것이 대표적인 예다. TSMC는 생산량 증대를 위한 공장 건설에 나섰고 일본과 미국이 이를 적극 유치했다. 2021년 11월 계획이 발표된 일본 구마모토 1공장은 착공 22개월 만인 24일 준공식을 한다. 구마모토 2공장은 올해 착공 예정이다. 미국 애리조나주 피닉스에도 공장을 건설 중이다. 미일의 반도체 공장 건설은 세금은 물론 용수·전기·운송망 등 생산에 필요한 모든 요소를 중앙·지방정부가 파격 지원하는 형태다. 대만 정부도 그렇다. 가뭄으로 용수가 부족할 때는 농업용수까지 지원한다. SK하이닉스의 용인 반도체 클러스터는 부지 선정이 2019년 2월이었지만 아직 첫 공장 착공도 못 했다. 용수 문제로 여주시가 ‘물값’을 요구하다 지난해 감사원의 엄중주의 조치로 일단락돼 내년 착공 예정이다. 삼성전자의 평택 반도체 공장은 송전탑 문제 해결에 5년 걸렸다. 이러다 기업들이 공장을 해외에 짓겠다고 나갈까 걱정이다.

“지구가 태양 주위를 도는지도 모를 정도로 천문학 지식 없음. 철학, 문학 지식 없음. 식물학 지식은 독성물질에만 해박. 지질학 지식은 실용적이지만 한정적. 화학 지식 전문가급. 해부학 지식 정확. 필체 분석과 향수 감별 전문가급. 담뱃재에 대한 지식 상당.” 이런 사람이 있을까 싶겠지만 1887년 ‘주홍색 연구’로 처음 대중 앞에 등장한 셜록 홈스의 특징을 동료 존 왓슨 박사가 관찰해 정리한 내용이다. 소설 ‘주홍색 연구’에서 홈스는 과학적 방법으로 피해자 사망 시간을 추정한다. 과학수사 원조라고 하는 홈스의 뒤를 잇는 것은 영국 소설가 리처드 오스틴 프리먼이 창조한 존 이블린 손다이크 박사다. 변호사이자 병리학자, 추리소설 사상 최초 전문 법의학자로 ‘휴대용 실험실’이라고 불리는 녹색 가방을 들고 범죄 현장에 나타난다. 가방 속에는 현대 과학수사대나 감식반이 갖고 다니는 것처럼 각종 현장 검증을 위한 실험장비가 들어있다. 실제로 미국과 영국 경찰에서 20세기 중반 과학수사대가 만들어진 것도 손다이크 박사가 등장하는 소설 때문이라는 것은 공공연한 비밀이다.20세기 중반까지만 해도 법과학 활용 수준은 추리소설보다 뒤졌다. 1950년대를 지나면서 분자생물학을 비롯한 다양한 과학기술 발전으로 법의학, 법 물리학, 법화학, 법생물학, 법 고고학 등 법과학 수준도 빠르게 발전하고 있다. 기증받은 36구 사체 활용다양한 환경과 기후에서 부패 실험사체 분해 미생물 종류와 순서 확인 이런 상황에서 미국 콜로라도 주립대 동물과학대, 테네시대 미생물학과를 중심으로 한 미국 내 27개 대학 및 연구기관과 캐나다 국립 고등연구소 공동 연구팀은 인간 사체를 분해하는 데 관여하는 미생물 군집과 종류는 지역이나 환경 조건과 관계없이 보편적이라고 18일 밝혔다. 유기물을 분해하는 미생물 상호 작용의 보존과 예측할 수 있는 순서가 있음을 의미하는 것으로 법의학 연구와 실제 범죄 수사에 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이 연구 결과는 생명 과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 미생물학’ 2월 13일 자에 실렸다. 생태계에서 분해는 죽은 생물학적 물질을 재활용해 식물이나 토양에 연료를 공급하는 과정이다. 분해는 곰팡이, 박테리아가 주로 관여한다. 많은 연구가 있지만 인간을 포함한 동물 사체에는 쉽게 분해되는 단백질과 지질이 풍부해, 생물 지질 화학이나 생태계에 미치는 영향에 대해서는 잘 알려지지 않았다.연구팀은 미국 연방 형사정책연구소 지원으로 테네시대, 샘 휴스턴 주립대, 콜로라도 메사대 세 곳의 법인류학 연구실에서 기증받은 36구의 사체가 분해되는 과정을 살폈다. 연구팀은 온대, 반건조 기후를 가진 세 곳에서 각각 사계절마다 3구씩 배치해 분해 과정을 장기간 분석했다. 연구팀은 부패하는 각 시신에 대해 처음 21일 동안 시신의 피부 변화와 주변 토양 표본을 수집했다. 연구팀은 표본에서 분자 및 게놈 분석을 했다. 이를 통해 각 시신에 존재하는 미생물 군집(마이크로바이옴) 지도를 구축했다. 그 결과, 연구팀은 부패 중인 인간 사체에는 지역이나 기후, 계절에 상관없이 부패하지 않은 환경에서는 찾아볼 수 없는, 오직 분해 시에만 나타나는 20종의 미생물 군집이 같이 나타나는 것을 발견했다. 특히, 이 미생물 군집은 특정 시점에 시계처럼 나타나며 그로 인해 모여드는 곤충들도 같은 것으로 나타났다.이번 연구 결과와 AI 머닝러신 결합정확한 사망 시간 예측 도구까지 개발 연구팀은 이번 연구 결과와 기존에 얻은 법과학 지식을 결합한 빅데이터와 인공지능 머신러닝 기술로 사망 후 시간을 정확하게 예측할 수 있는 도구를 개발했다. 부검의가 추정하는 사망 시간보다 좀 더 정확하게 예측이 가능할 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 밝혔다. 연구를 이끈 제시카 매트칼프 콜로라도 주립대 교수(실험 생태학·생물정보학)는 “모든 살인 사건의 수사에서 중요한 것은 사망 시간”이라면서 “이번 연구는 유해의 사망 시간을 정확히 예측하고, 신원을 확인하며, 잠재적 용의자를 파악해 수사하는 데 상당한 도움이 될 것”이라고 말했다. 매트칼프 교수는 “야외에서 발견된 사체에서는 사망 시간을 비롯해 수사의 단서가 될 만한 것을 수집하기가 어렵다”라면서 “이번 연구는 야외에서 발견된 시신에 대해서도 정확한 정보를 얻을 수 있게 도와줄 것”이라고 덧붙였다.

영화 ‘어벤져스: 에이지 오브 울트론’에는 인공지능(AI) 자비스에 바탕을 둔 ‘비전’에 관한 이야기가 나온다. 강력한 힘을 가진 이 새로운 존재가 아군인지, 적군인지, 더 나아가 통제가 가능할지 등을 놓고 고민한다. 다행히 영화 속 비전은 아군으로 활약했다. 하지만 많은 이가 전장의 AI로 비전보다는 영화 ‘터미네이터’에서 인류를 말살하려는 ‘스카이넷’을 떠올린다. #AI 활용 ‘군사 경쟁’ 가속표적 찾아 자폭·적 얼굴 인식딥페이크로 가짜 뉴스 제작 영화나 드라마에 나올 법한 존재로 여겨졌던 AI는 2022년 우크라이나·러시아 전쟁을 계기로 전쟁 양상을 완전히 바꿀 수 있는 존재로 다가왔다. 표적을 찾아 자폭하는 드론뿐 아니라 적군 병사를 인식하는 안면인식 기술부터 머신러닝을 활용한 군수 지원까지 몇 년 전만 해도 상상조차 할 수 없었던 각종 AI 기술이 현실화하고 있다. 무기 체계에만 AI를 활용하는 건 아니다. 전쟁 초기 소셜미디어(SNS)에서 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 항복 성명을 발표하는 ‘딥페이크’(AI 기반 이미지 합성기술) 영상이 유포된 적이 있다. 같은 시기 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 평화를 선언하는 영상도 퍼져 나갔다. 지난해 이스라엘·하마스 전쟁 역시 AI가 전장을 어떻게 바꿀 수 있는지 보여 주는 사례로 꼽힌다. 이스라엘군은 드론 영상, 감청 자료, 감시 데이터, 움직임·행동 양상 데이터를 학습한 AI가 표적을 실시간으로 분석하고 선별하는 의사결정지원 시스템을 사용하고 있다. AI 기술이 지휘통제, 기동, 화력, 정보, 방호, 군수 등 전투 수행에 필요한 모든 영역에서 필수 불가결한 요소로 자리잡으면서 AI를 둘러싼 각국의 군사 경쟁도 거세지고 있다. #美 ‘CDAO’ 미래전 대비지휘통제에 AI 활용 계획로봇 전투차량·참모 개발 예컨대 미국 국방부는 2018년 합동인공지능센터(JAIC)를 창설했으며, 2022년 국방부 전체의 AI와 데이터 분석 등을 총괄하는 최고디지털인공지능국(CDAO)을 신설해 JAIC를 산하 조직으로 통합했다. 2022년 AI가 의사결정에 도움을 주는 합동전영역지휘통제(JADC2) 계획을 발표하고 기능별 하부 시스템을 마련하고 있다. 미 해군은 무인 자율주행 전함, 드론과 무인 수상함, 무인 잠수정이 임무를 수행하는 유·무인복합체계를 만들고 있고, 미 육군은 전투에 가장 적합한 경로를 직접 선택해 임무를 수행하는 로봇 무인 전투차량뿐 아니라 소부대용 AI 전투참모도 개발하고 있다. #한국도 국방혁신4.0 잰걸음지뢰탐지시스템 개발 완료연내 국방AI센터 창설 예고 우리 정부 역시 발걸음이 빨라지고 있다. 국방부는 2021년 인공지능추진전략을 수립한 데 이어 지난해 3월 발표한 국방혁신 4.0 기본계획을 통해 AI 기반 유·무인복합전투체계 등을 확보하고 올해 국방AI센터를 창설한다는 계획을 내놨다. 육군 관계자는 “최근 AI 융합 지뢰탐지시스템 개발을 완료했다. 올해부터 민간에서 보유한 다양한 AI 기술을 미래 지상전투체계인 ‘아미 타이거’에 시범 적용할 계획”이라면서 “앞으로 AI 기반 초연결 전투체계를 개발하는 것을 목표로 하고 있다”고 밝혔다. 조상근 카이스트 국가미래전략기술정책연구소 연구교수는 “군사 행동에서의 핵심은 감시, 결심, 대응이다. AI 기술이 이 세 가지를 하나로 결합하고 시간도 단축하고 있다”면서 “먼저 보고, 먼저 결심하고, 먼저 타격할 수 있다. 최종 선택을 할 시간을 단축해 준다”고 설명했다. 정홍용 예비역 육군 중장은 “AI를 적용하려면 충분한 데이터가 필요하지만 현재 국방 분야 데이터는 대부분 보안으로 묶여 있어 데이터 확보 자체가 어렵다”면서 “공개 자료에 기반한 텍스트, 동영상 등의 군사 자료에 대해 가공 과정을 거쳐 가상 데이터를 만든 뒤 민간 개발자들에게 제공함으로써 AI 개발 과정에서 충분히 활용할 수 있도록 지원해야 한다”고 제안했다. AI 기술 발전과 더불어 판단 오류로 인한 민간인 피해가 심각할 수 있다는 우려도 커지고 있다. 이스라엘군은 최첨단 AI 기술로 적군과 민간인을 구별할 수 있다고 했으나 가자지구 민간인 사상자는 1만명을 훌쩍 넘어섰다. AI가 전쟁에 개입하면서 책임 소재 논란이 불거지는 만큼 교전 윤리를 새롭게 만들어야 한다는 지적도 나온다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 지난해 6월 기자회견에서 핵 감시 기구인 국제원자력기구(IAEA)처럼 AI를 감시하고 규제할 유엔 산하 기구를 구상하고 있다고 밝힌 바 있다.

SK네트웍스가 12일 국내 인공지능(AI) 솔루션 개발 스타트업 ‘업스테이지’에 250억원을 투자하기로 했다고 밝혔다. 업스테이지가 조성하는 시리즈 B 라운드에 리드 투자자로 참여한 것이다. 업스테이지는 지난해 12월 세계 최대 머신러닝 플랫폼 ‘허깅 페이스’에서 운영하는 ‘오픈 LLM(대형언어모델) 리더보드’ 평가에서 자체 개발한 소형언어모델(SML) ‘솔라’(Solar)가 가장 높은 점수(74.20점)를 획득해 1위를 차지한 업체다. SK네트웍스는 “업스테이지의 기술 경쟁력과 AI 산업 성장성, 본사 및 투자사와의 시너지 가능성 등을 고려해 이번 투자를 결정했다”고 설명했다. 업스테이지는 AI 솔루션 개발 및 공급 관련 스타트업으로 기업 내부 데이터만을 활용해 훈련된 언어모델인 프라이빗 LLM 분야에서 두각을 나타내고 있다. 네이버 출신 김성훈 대표가 창업한 업스테이지는 LLM 기술력을 바탕으로 SML AI 솔루션 솔라를 자체 개발하기도 했다. 업계 관계자는 “업스테이지는 네이버에서 AI팀 리더로 꼽히던 3인이 창업해 많은 이들이 관심을 보인 스타트업”이라며 “AI 분야의 세계적 석학 어드바이저를 보유한 것은 물론 글로벌 빅테크 출신 구성원들이 지속적으로 유입돼 테크 인력의 질이 기업 경쟁력을 대변하는 시장에서 높은 평가를 받고 있다”고 했다. 특히 업스테이지는 ‘AI 올림픽’이라고 불리는 ‘캐글’ 대회에서 국내 AI 스타트업 최초로 누적 10개의 금메달을 획득하는 등 국제적 성과 창출을 이어오고 있다. SK네트웍스 관계자는 “국내외 기술 기업에 투자하며 쌓은 SK네트웍스의 글로벌 네트워크를 활용해 업스테이지가 국내를 넘어 글로벌 LLM 업계 선도기업으로 성장할 수 있도록 시장 확장을 지원할 예정”이라고 강조했다.

9일(현지시간) 미국 라스베이거스컨벤션센터(LVCC) 웨스트홀에 마련된 HD현대 부스에서 관계자가 원격 시뮬레이터를 시연하자 약 3000㎞ 떨어진 미국 조지아주 애틀랜타 공사 현장에서 휠로더(건설기계의 일종)가 실시간 작업을 수행하는 장면이 연출됐다. 지난해 CES에서 바다에 대한 인식을 전환한 ‘오션 트랜스포메이션’을 제시해 눈길을 끌었던 HD현대가 올해는 ‘사이트 트랜스포메이션’을 주제로 내걸었다. 안전, 공급망 구축, 기후변화 등 인류가 직면한 문제 해결을 위한 육상 혁신 비전을 뜻한다. 하늘색 니트와 짙은 감색 청바지 등 가벼운 차림새의 정기선 HD현대 부회장은 이날 전시관을 수시로 활보하며 귀빈들을 직접 맞았다. 사촌형인 정의선 현대차그룹 회장을 비롯해 허태수 GS회장, 허용수 GS에너지 대표이사 사장, 허태홍 GS퓨처스 대표, 가수 지드래곤 등이 전시관을 찾아 정 부회장의 환대를 받았다. HD현대의 전시관은 약 300평 규모로 지난해(180평)보다 두 배 가까이 커졌다. 퓨처 사이트, 트윈 사이트, 제로 사이트 등 세 가지 구역으로 나뉜 전시공간 입구에서는 4.5m 크기의 무인 굴착기(사진)가 앞뒤를 오가며 가장 먼저 관객들을 맞이했다. 운전석이 없는 굴착기는 광각 레이더센서와 스마트 어라운드 뷰 모니터링 시스템을 통해 주변 장애물을 인식, 스스로 작업해 사고 위험이 있는 현장에서 작업자를 분리할 수 있게 했다. 4개의 독립형 바퀴로 불안정한 지형도 흔들림 없이 오를 수 있다는 설명이다. 이 밖에도 건설 현장을 3D 가상현실로 관리하는 ‘디지털트윈’, 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 기반으로 움직이는 무인 건설기계 영상 등 전시관 곳곳에서 각종 무인 솔루션이 소개됐다. 최근 건설기계 현장에서 인력난 문제가 심화되는 가운데 이 같은 무인 자동화 기술이 대안이 될 수 있다는 설명이다. 미래의 건설 현장을 돌아보는 가상현실(VR) 트윈 체험 기구, 탄소중립 실현을 위한 친환경 에너지 생산, 공급, 활용 등 가치사슬(밸류체인)을 시각화한 전시물 등도 자리를 지켰다.

지난해 사상 최악의 혹한기를 보냈던 반도체 업계가 ‘생성형 인공지능(AI) 시대’를 맞아 다시 호황을 바라보게 됐다. 특히 올해부터 본격화될 ‘온디바이스 AI’ 시장 경쟁이 메모리 반도체 수요를 크게 확대할 전망이다. 삼성전자가 생성형 AI를 활용한 기능을 처음 탑재한 ‘갤럭시S24’ 시리즈를 공개할 예정인 가운데, 애플도 오는 9월 ‘아이폰16’에 생성형 AI를 적용할 것으로 추정된다. 업계는 AI 스마트폰 시장이 메모리 반도체 분야에 새로운 수요를 창출할 것으로 기대하고 있다. 특히 AI 기능을 기기에 탑재하는 온디바이스 AI 분야는 스마트폰뿐만 아니라 향후 PC, 가전, 자동차, 보안, 헬스케어 등 다양한 분야로 확산할 것으로 전망된다. 이에 따라 각 기기에 적합한 맞춤형 AI 칩 수요도 급증할 것으로 예상된다. 서버 대신 기기 자체에 AI 모델을 탑재하는 온디바이스 AI의 특성상 데이터를 저장하기 위한 고용량·고성능 낸드가 필수적인 만큼 그간 부진했던 낸드 수요도 늘어날 전망이다. 차세대 D램 기술로 떠오르는 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL) 시장도 커질 것으로 관측된다. CXL은 AI, 머신러닝, 빅데이터 등 고성능 연산이 필요한 경우 다른 기종의 제품을 효율적으로 연결할 수 있는 차세대 D램 연결 기술이다. 시장조사업체 욜 인텔리전스에 따르면 글로벌 CXL 시장은 2028년 150억 달러(약 20조원)에 달할 것으로 전망된다. 삼성전자와 SK하이닉스는 CXL 상용화를 앞당기고 시장을 선점하기 위해 기술 개발에 나서고 있다. SK하이닉스는 AI 반도체 성능을 좌우하는 ‘고대역폭메모리’(HBM) 반도체 시장에서 차세대 HBM 제품인 HBM3E를 양산할 예정이다. HBM3E는 SK하이닉스가 지난해 8월 개발에 성공한 현존 최고 성능의 메모리다. SK하이닉스는 상반기부터 이를 양산해 AI 빅테크 고객에게 공급한다는 계획이다. HBM 시장은 SK하이닉스와 삼성전자가 양분하고 있다. 전체 시장 규모는 올해 약 2배 이상 성장할 것이란 전망이 나온다.

지난해 과학저널 ‘사이언스’는 ‘2023년 주요 연구 성과’ 중 하나로 구글 딥마인드의 날씨 예측 인공지능(AI) ‘그래프캐스트’(GraphCast)를 선정했다. ‘네이처’는 ‘2024년 주목해야 할 연구’로 ‘인공지능(AI) 연구의 질주’를 꼽았다. 지난해 전 세계를 휩쓸었던 챗GPT의 업그레이드 버전인 GPT-5, 텍스트에서 비디오까지 다양한 유형의 파일을 처리할 수 있는 구글의 생성형 인공지능 ‘제미니’, 단백질 3D 구조의 정밀 예측이 가능한 구글 딥마인드의 ‘알파폴드’ 새 버전 등이 올해 속속 공개된다. 특히 2022년 말부터 챗GPT로 대표되는 생성형 AI의 열풍은 2016년 바둑 AI 알파고가 이세돌 9단과의 대국에서 압승했을 때보다 더 충격적으로 다가오고 있다. AI가 인간 고유의 특징이라고 할 수 있는 창의성, 의식, 일반 지능까지 갖추게 되는 것 아니냐는 우려마저 나오고 있다. 영화 ‘터미네이터’ 시리즈에는 인간을 뛰어넘는 파괴적 AI 스카이넷이 등장한다. 영화적 상상력이기는 하지만 AI의 발달을 이야기할 때 빠지지 않고 등장한다. 과연 영화에서 등장하는 강(强)인공지능이 가능할 것인가는 과학자들 사이에서도 논쟁거리다. 강AI 개념에는 알파고처럼 특정 문제가 아닌 범용 문제를 풀 수 있는 인공일반지능(AGI), 인간 지능을 넘는 초지능, 의식을 가진 지능에 대한 개념이 섞여 있으며 이들 개념이 서로를 필연적으로 함축하고 있지 않다. 그래서 생성형 AI가 여러 문제를 풀 수 있는 AGI를 구현한다고 하더라도 인간 같은 의식을 가진 강AI가 되지는 않는다는 주장에 힘이 실린다.실제로 지난해 12월 미국 뉴올리언스에서 열린 머신러닝 분야 최대 학회인 ‘신경 정보처리 시스템학회’(NeurIPS) 콘퍼런스에서도 이런 문제들이 논의됐다. 많은 사람이 챗GPT 같은 대형 언어모델의 등장에 따라 ‘인공지능 초지능이 갑자기 등장할 수 있는가’라는 질문을 던졌다. 대규모 언어모델은 방대한 텍스트와 기타 정보를 사용해 학습하면서 다음에 나올 내용을 예측하고 현실적 답변을 만들어 낸다. 언어를 번역하고, 수학 문제를 풀고, 시를 쓰거나 컴퓨터 프로그램도 짠다. 이 때문에 일부 연구자는 이런 도구가 대부분 작업에서 인간과 비슷하거나 능가하는 AGI를 달성할 것으로 예상하기도 한다. 이에 대해 많은 전문가는 AI 모델에서 양적 증가가 질적 변화로 급격하게 변화하는 ‘창발’(emergence)의 순간이나 인간의 지능을 뛰어넘어 인간의 제어가 불가능해지는 특이점(singularity)은 오지 않을 것이라고 예측했다. 연구자들은 오픈AI의 GPT-3로 수학 계산의 정확도를 측정하고, 구글의 대규모 언어모델인 ‘람다’(LaMDA)가 연구팀이 제공하는 속담이나 격언의 참과 거짓을 구분해 낼 수 있는지 분석했다. 또 사람이나 동물의 시각 체계 기능을 컴퓨터로 구현하는 컴퓨터 비전 분야에서도 특정 영상들을 보고 압축하고 새로운 이미지로 재구성하도록 실험했다. 그 결과 각종 생성형 AI에게서 인간의 창의력이나 생각을 뛰어넘는 수준의 실력이 관찰되지 못했다고 연구팀은 밝혔다. 연구를 이끈 산미 코에조 미국 스탠퍼드대 교수(컴퓨터과학)는 “아직까지는 AI에서 ‘마법’ 같은 일은 일어나지 않을 것으로 보인다”고 말했다. AI 연구자들의 이런 자신감에도 불구하고 한편에서는 AI가 인간을 위협하는 순간은 갑자기 찾아올 수 있는 만큼 윤리적 기준을 마련해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 이 때문에 유엔 고위급 자문기구는 올해 중순쯤에 대형 언어모델과 AI에 대한 국제 규제 지침이 될 최종 보고서를 발표한다.

1994년 성수대교가 무너졌을 때 가장 먼저 현장에 도착한 기자가 있습니다. 삼풍백화점이 무너졌을 때도, 세월호 참사 때도 그랬습니다. 사회부 사건팀 기자들입니다. 시대도 세대도 바뀌었지만, 취재수첩에 묻은 꼬깃한 손때는 그대롭니다. 기사에 실리지 않은 취재수첩 뒷장을 공개합니다.경찰대학 치안정책연구소는 27일 ‘치안전망 2024’을 발간했습니다. 보고서에는 그간 발생한 범죄 건수 등 빅데이터를 토대로 다가오는 2024년에 범죄가 얼마나 발생할지를 머신러닝에 기반해 예측한 전망치도 포함됐습니다. 일종의 인공지능(AI)이 전망한 수치로 한계는 있지만, 내년 한 해의 치안 상황을 가늠해볼 수 있는 자료입니다. 그중에서도 마약 범죄가 눈에 띕니다. 최근 급격히 늘어난 마약범죄는 이대로면 전년 대비 13% 늘어난 1만 2101건이 발생할 것으로 전망됩니다. 2023년(1~9월) 경찰청 잠정통계에 따르면, 마약 관련 범죄는 전년보다 80% 급증하고, 향정신성 의약품 관련 범죄는 47% 증가했습니다. 보고서는 “마약범죄의 증가세를 낮추기 위해선 미국과 같이 마약전담 수사기구를 만들고 마약 구매가 이뤄지는 디지털 플랫폼 단속 등 노력이 필요하다”고 밝혔습니다. 코로나 팬데믹이 끝나고 외부 활동이 늘어나면서 절도(20만 4211건)도 6% 증가할 것으로 예상됩니다. 교통범죄도 전년보다는 2% 늘어날 수 있습니다. 지능 범죄는 2024년에 전년 대비 2% 늘어난 45만 1907건으로 예상됩니다. 지능범죄 중 세부 유형별로는 올해(1~9월) 직권 남용은 전년과 비교하면 8% 늘었지만, 직무유기는 14% 줄었다고 합니다. 보고서는 “직권남용의 증가와 직무유기의 감소라는 상반된 통계는 2024년에 과도한 공권력 사용을 경계하고 모니터링할 필요성이 있다는 걸 시사한다”고 짚었습니다. 제22대 국회의원 선거를 앞둔 만큼, 2024년엔 선거범죄도 전년 대비 122% 늘어난 2616건이 발생할 것으로 보입니다. 대통령 선거가 진행됐던 2022년(1~9월)엔 공직선거법 위반이 전년 같은 기간 대비 1099% 늘어난 2902건을 기록하기도 했습니다. 보고서는 “선거법 위반에 대해 엄격하고 일관되게 처벌해 불법 선거 운동에 대한 경각심을 높이고 공직선거법 교육을 강화해 공정하고 자유로운 선거를 보장하기 위한 노력이 필요하다”고 제언했습니다. 물론 예기치 못한 범죄나 재난이 일상을 위협할 수도 있을 겁니다. 치안정책연구소에 따르면 올 한해 동안 가장 관심을 끈 ‘10대 치안 이슈’를 보면 ▲ 잇따른 이상동기범죄(묻지마 범죄) ▲ ‘빌라왕’ 등 대규모 전세사기 ▲ 수원 영아살해 냉장고 유기 사건 ▲ 교권 침해 및 교사 극단적 선택 ▲ 대치동 학원가 마약 음료 협박 ▲ 충북 오송 지하차도 침수 사고 ▲ 신축아파트 부실시공 ▲ 대구 중학생 성추행·폭행 생중계 ▲ 주식 불법 리딩방 ▲ 인공지능(AI) 활용 아동 성 착취물 제작이 꼽혔습니다. 경찰이 준비 중인 조직 개편 등이 효과를 거둬 내년 한 해는 보다 안전한 일년이 되기를 안전하길 바랍니다.

서울시의 인공지능(AI) 기술창업 육성 기관인 서울 AI 허브가 글로벌 연구기관 캐나다 밀라 AI 연구소와 협약을 맺고 국내 스타트업의 기술 개발 지원을 시작한다. 밀라 AI 연구소는 딥러닝 분야 최고 권위자인 요슈아 벤지오가 설립한 기관으로 머신러닝 전문 연구원 1000여명 이상을 보유했다. 제프리 힌턴이 이끄는 벡터 연구소와 함께 북미 지역 AI 혁신에 앞장선다는 평가를 받는다. 밀라 AI 연구소에 소속된 박사 과정 연구원들은 내년 5월부터 북미시장에 진출할 국내 AI 스타트업 10개 사와 매칭된다. 이들은 15주간 스타트업에서 근무하면서 기술 문제 해결을 지원하는 등 컨설팅을 제공하게 된다. 시는 내년 3월 서울 AI 허브에서 육성 중인 기업 가운데 10개 사를 선발해 캐나다 등 북미 진출을 지원할 예정이다. 보유 기술이 우수하고 기술 고도화 및 사업화 가능성이 큰 업체를 중심으로 선발할 예정이다. 프레더릭 로랑 밀라 AI 연구소 파트너십 시니어 디렉터는 “서울 AI 허브와의 공동 연구협력 프로그램은 기업들이 세계적인 수준의 기술 인력과 교류하면서 성공적으로 글로벌 사업을 이끌어 갈 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다. 김정안 서울시 바이오AI산업과장은 “국내 스타트업 기술 향상에 도움을 줄 수 있도록 해외 유수기관과의 협력 사업을 강화하고 네트워크를 확보해 나가겠다”라고 말했다.

AI 엔진으로 신산업 분류∙생성 가능…KSIC 대안 떠올라 데이터 인텔리전스 플랫폼 기업 제제소프트가 AI 자가진화형 엔진을 적용한 ‘엔사이트 산업분류(nSIGHTStandard of Industry Classification·이하 NSIC)’를 개발했다고 밝혔다. NSIC는 정부가 국내 산업 지원 정책 추진 시 지원 대상 선정의 기준으로 사용하는 KSIC가 지닌 근본적인 문제를 해결하기 위해 개발됐다. KSIC는 국내 기업이 수행하는 산업 활동을 유사성에 따라 체계적으로 분류한 것으로, 4차 산업혁명 시대 빠르게 이뤄지는 산업 변화 실정에 맞지 않는다는 지적이 계속돼 왔다. 개정도 까다롭고 오랜 기간이 소요돼 신산업을 적기에 반영하지 못하는 융통성의 문제가 있다. 이에 제제소프트는 AI 자가진화형 엔진을 적용한 새로운 분류체계인 NSIC를 자체 개발했다. NSIC는 웹크롤링, NLP 기법 적용, 머신러닝 알고리즘, AI 등이 결합된 엔진으로 웹스크랩 정보를 활용해 신규 산업분류체계를 구축한다. 습득한 웹스크랩 정보를 토대로 토크나이즈, 정규표현식, 불용어, 동의어, POS태깅 등의 자연어처리(NLP) 기술이 산업 키워드를 정제해 산업을 분류한다. 또한 AI 자가진화형 엔진이 새로운 산업을 신규 생성해 기존에 없던 산업 등장 시 빠르게 대처할 수 있다. NLP 기법을 활용해 트레이닝 데이터를 구축하고, 데이터와 알고리즘을 결합해 스스로 학습하고 패턴을 인식해 AI 엔진이 이를 추론하고 데이터셋을 확장하는 원리다.예를 들어 메가시티는 초광역 도시, 초광역권, 특화도시 등의 우리말로 변경할 수 있으며 IT 분야의 빅테크, 딥테크는 차세대 IT 기술, 원천기술, 메이저 정보기술 등으로 바꿀 수 있다. 만약 NSIC 프로그램에 원천기술이라는 정보가 들어올 때 대표어가 ‘딥테크’라면 대답은 ‘딥테크’로 출력된다. NSIC는 신산업을 빠르게 반영할 수 있는 산업분류체계로, 신산업 육성을 위한 정부 정책 수립 시 지원 대상의 기준을 더욱 구체적으로 선정해 정책 효율성을 높일 수 있다. 기업은 자사가 해당하는 사업을 명확히 선택해 정책 수혜를 보다 수월하게 누릴 수 있으며, 피어그룹(PEER GROUP) 멀티플을 이용한 기업가치 평가 시 KSIC 분류 적용이 어려운 단점을 보완할 수 있다. 투자 업계에서는 특정 산업 관련 펀드 결성 시 관련 산업에 속한 기업을 효율적으로 선별해 투자할 수 있어 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며, 개인투자자도 첨단산업 투자를 위한 종목 선택 시 관련주를 더욱 빠르고 정확하게 찾을 수 있다. 이외에도 산업분류에 대한 니즈가 큰 금융사와 은행, 신용평가사, 언론사, 민간 연구기관, 마케팅 기업 등에서도 활용도가 높을 것으로 전망된다. 제제소프트 정종현 대표는 “NSIC는 국내 산업생태계와 4차 산업시대에 급속도로 늘어나는 신산업을 자가진화형 AI 엔진을 통해 분류하고, 신규 산업으로 생성해 실시간으로 새로운 산업을 추가할 수 있다”며 “이에 KSIC의 근본적 결함을 해결할 대안으로 평가받고 있다”고 전했다. 이어 “NSIC에 매출 규모와 사업 모델, 이익률, 지배구조 등을 고려한 피어그룹 프리미엄 서비스 모델을 도입할 예정이며, 이를 통해 단순한 산업분류를 넘어 산업생태계 전반을 이끄는 플랫폼 기업으로 자리매김하고자 한다”며 “넥스트 데이터 생태계로서 데이터 시장의 변화를 가져오기 위해 단순한 서비스 제공이 아닌, 자체적인 기술력 확보에 주력하고 있다”고 밝혔다. 또 “기술력 강화 및 고도화로 한정된 리소스를 효과적으로 활용하고, 투명하고 무결한 정보를 보다 많은 소비자에게 제공할 것”이라고 덧붙였다. 한편 제제소프트는 기업 식별을 위한 식별코드 체계화와 기존 수기 입력 방식을 크롤링 자동화해 데이터를 분석하고 정보를 분류·선별, 기업데이터셋 전반을 DT(Digital transformation)화하겠다는 생각에서 출발한 회사다. 기업에 필요한 최적화된 데이터를 제공하며 데이터의 디지털화를 돕고 있다.

삼성전자와 LG전자가 각각 자사 최초의 인공지능(AI) 랩톱(노트북)을 같은 날 공개하며 부진에 빠진 랩톱 시장 매출 회복에 나선다. 올해 랩톱을 포함한 글로벌 PC시장은 글로벌 경기 침체에 따른 소비심리 악화에 위축됐지만, 2024년에는 제품 내장형 AI인 ‘온디바이스 AI’ 기술에 힘입어 반등할 것으로 전망된다. 삼성전자는 첫 AI 랩톱 갤럭시 북4 시리즈를 15일 공개했다. 신제품은 인텔의 차세대 프로세서 ‘코어 울트라’를 탑재했다. 코어 울트라는 기계학습(머신러닝)과 딥러닝 등 AI 작업을 지원하는 신경망처리장치(NPU)를 내장해 전력 효율과 작업 속도를 높였다. 엔비디아의 ‘지포스 RTX 40 시리즈’를 외장 그래픽처리장치로 탑재했으며, 갤럭시 북 시리즈 중 처음으로 물리적으로 분리된 ‘삼성 녹스’ 보안 칩셋으로 사용자 민감정보를 강력하게 보호할 수 있도록 돕는다.다이내믹 능동형유기발광다이오드(AMOLED) 2X 터치 디스플레이를 모든 기종에 적용해 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤 등 스마트폰·태블릿PC에서의 사용자 경험을 랩톱에서도 제공한다. 3K 수준 해상도와 최대 120㎐ 주사율로 부드러운 화면 넘김을 구현하며, 미국 영화업계가 정한 디지털 시네마 색 표준(DCI-P3) 기준 컬러 볼륨 120％로 영상 몰입도도 높였다. 아울러 ‘안티 리플렉션’ 기능으로 화면의 빛 반사 부담을 줄였고, 사용 환경에 따라 색상과 명암, 밝기를 자동으로 조정하는 ‘비전 부스터’를 추가했다. 다른 갤럭시 기기에서 편집하던 영상을 이어서 작업할 수 있도록 하는 ‘삼성 스튜디오’, 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’, 갤럭시 버즈2 프로로 작업할 때 걸려 온 전화에 자동으로 연결하는 ‘오토 스위치’ 기능도 더했다. 대표 모델인 ‘갤럭시 북4 울트라’는 문스톤 그레이 단일 색상으로 40.6㎝(16인치) 스크린에 최대 64GB RAM와 2TB 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 탑재했다. 갤럭시 북4 프로 360은 40.6㎝(16인치) 화면으로, 갤럭시 북4 프로는 35.6㎝(14인치)와 40.6㎝(16인치) 두 종으로 출시된다. 갤럭시 북4 시리즈는 내년 1월 2일부터 전국 삼성스토어, 하이마트, 전자랜드 등 오프라인 매장과 삼성닷컴, 11번가, G마켓 등 온라인몰에서 구매할 수 있다. 가격은 사양에 따라 갤럭시 북4 프로는 188만∼289만원, 갤럭시 북4 프로 360은 259만∼314만원, 갤럭시 북4 울트라는 336만∼509만원으로 각각 책정됐다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX) 사업부장(사장)은 “소비자의 더 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험 제시가 목표”라면서 “터치 디스플레이를 등 새로운 기능과 오픈 파트너십으로 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”고 말했다. LG전자도 이날 AI 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 초경량 랩톱 ‘LG 그램’을 공개했다. 신형 LG 그램 역시 인텔의 ‘코어 울트라’를 프로세서로 탑재했다. 내장형 AI 부스트를 활용해 네트워크 연결 없이도 자체 연산이 가능하다.그래픽 성능은 기존 대비 약 2배 수준으로 개선했고, 3차원(3D) 적층 솔루션 ‘포베로스’로 반도체를 포장하면서 전력 효율도 높였다. 운영체제(OS) 제약 없이 스마트폰·태블릿PC를 최대 10대까지 연결할 수 있는 소프트웨어(SW) ‘그램 링크’도 시리즈 처음으로 탑재했다. 인터넷이나 공유기 연결 없이도 파일을 주고받을 수 있으며, 개인용 컴퓨터(PC)에 파일을 저장해 클라우드 보관이나 전송에 따른 보안 문제도 줄였다. 얼굴을 감지·인식하는 AI 모델과, 비슷한 데이터를 그룹화하는 ‘클러스터링 알고리즘’으로 사진과 동영상을 인물, 시간, 장소 등에 따라 38개 카테고리로 분류한다. LG전자는 온라인브랜드숍에서 이달 18∼29일 40.6㎝ 모델과 43.1㎝(17인치) 모델을 각각 700대, 300대씩, 총 1000대 한정 판매한다. 가격은 16인치 모델 189만원, 17인치 모델 199만원으로 이전 세대와 동일한 수준이다. 오승진 LG전자 한국 HE/BS 마케팅담당 상무는 “2024년형 그램 풀 라인업 출시에 앞서 그래픽과 AI 성능이 향상된 신제품을 가장 먼저, 가장 경쟁력 있는 가격에 만나볼 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 강조했다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2024년 전 세계 PC 출하량은 1억 7200만대로 2023년보다 3.2% 증가할 것으로 예상된다. 또 다른 시장조사업체인 가트너와 IDC도 내년 PC 출하량이 전년 대비 각각 4.9, 3.7% 늘어날 것으로 내다봤다. AI를 장착한 PC 제품 출하량은 더욱 늘어날 전망이다. 시장조사업체 카날리스는 전체 PC 시장에서 AI 성능을 강화한 PC 점유율이 2024년 19%에서 2027년 60%로 크게 오를 것이라고 예측했다.

삼성전자가 내년 1월 노트PC ‘갤럭시 북4 시리즈’를 출시한다. 인텔의 차세대 중앙처리장치(CPU)를 탑재해 인공지능(AI) 기능을 구현하고 3개 모델 전부에 터치 디스플레이를 적용한 게 특징이다. 삼성전자가 15일 공개한 갤럭시 북4 시리즈는 ‘울트라’, ‘프로 360’, ‘프로’ 등 3개 모델로 구성돼 있다. 우선 새로운 ‘인텔 코어 울트라 프로세서’가 들어간다. 머신러닝(기계학습), 딥러닝 등을 지원하는 ‘신경망처리장치’(NPU)가 프로세서에 새롭게 적용돼 작업 속도가 빨라지고 전력 효율도 높아졌다. 게임, 비디오, 영상 편집 등 현재 서비스되고 있는 100여개의 애플리케이션의 다양한 AI 기능도 구현된다. 울트라 모델에는 노트PC용 외장 그래픽 ‘엔비디아 지포스 RTX 40 시리즈’가 탑재된다. 울트라와 프로 360은 40.6㎝(16인치) 디스플레이로 출시된다. 프로는 40.6㎝(16인치)와 35.6㎝(14인치) 2종의 디스플레이로 출시된다. 고해상도(3K 수준)의 터치 디스플레이가 전 라인업에 적용된 건 이번이 처음이다. 스마트폰 사용자에게 익숙한 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤을 노트PC에서도 할 수 있게 된 셈이다.갤럭시 노트PC와 스마트폰·태블릿을 하나로 연결하는 새로운 기능도 눈에 띈다. ▲스마트폰, 태블릿에서 편집하던 영상을 PC에서 이어서 작업할 수 있는 ‘삼성 스튜디오’ ▲오래된 사진이나 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’ ▲갤럭시 버즈2 프로와 연결해 작업을 하던 중 전화가 오면 자동으로 연결해주는 ‘오토 스위치’ 등 새로운 기능이 차례로 지원된다. 국내 공식 출시일은 내년 1월 2일이다. 제품 체험은 15일부터 삼성 강남과 삼성스토어 5개점(청담, 서초, 대치, 홍대, 부천중동)에서 가능하다. 가격은 모델, CPU, 그래픽카드, 메모리 등 세부 사양에 따라 달라진다. 울트라는 336만~509만원, 프로 360은 259만~314만원, 프로는 188만~289만원이다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX)사업부장은 “소비자의 보다 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험을 제시하는 것이 목표”라면서 “터치 디스플레이를 비롯한 새로운 기능과 오픈 파트너십을 통해 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”라고 말했다.