정부가 ‘독자 인공지능(AI) 모델 파운데이션’ 지원팀 선별에 들어간 가운데 LG AI연구원이 자사의 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE) 4.0’이 글로벌 AI 성능 분석 전문 기관인 ‘아티피셜애널리시스’의 인텔리전스 지수 평가에서 글로벌 11위, 한국 모델 중에선 1위에 올랐다고 30일 밝혔다. 아티피셜애널리시스는 추론과 지식 역량, 전문가 수준의 과학 문제 해결 능력, 코딩 능력, 수학 문제 해결 능력 등 7개의 고난도 성능 평가 지표를 종합해 인텔리전스 지수 점수를 산정한다. 엑사원 4.0은 코딩 분야에서 7위, 수학 분야에서 10위를 기록하며 영역별 ‘톱10’을 달성했다. 종합 순위는 미국 앤트로픽의 최상위 모델인 ‘클로드 4 오퍼스’와 함께 64점대를 기록하며 11위에 올랐다. 오픈 웨이트 모델 기준으로는 큐원3, 딥시크 R1, GLM-4.5에 이어 4위에 올랐다. LG AI연구원은 AI 모델 개발 기업 기준으로 8위에 올랐다. 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장은 “이번 결과는 LG의 엑사원이 세계 최고 수준의 프런티어 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 역량과 잠재력을 갖추고 있다는 것을 증명한 것”이라며 “글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 세계 최고 수준의 AI 모델 개발을 위한 도전을 이어 갈 것”이라고 말했다. 이런 가운데 과학기술정보통신부는 이날부터 이틀간 10개 팀이 제출한 AI 모델 개발 과정과 역량에 대한 영상 자료를 분석하고 현장 발표 및 질의응답 내용 등을 평가한다. 10개 팀은 네이버클라우드, LG AI연구원, 모티프테크놀로지스, 카카오, 업스테이지, KT, SK텔레콤, 코난테크놀로지, NC AI, 한국과학기술원(KAIST)이 꾸린 컨소시엄으로 이 중 최종 5곳이 선정된다. 선정 결과는 이르면 다음달 1일 발표되며 평가 결과 5위 안에 든 컨소시엄은 ‘K-AI 모델’, ‘K-AI 기업’ 등의 명칭을 쓸 수 있다.

SK텔레콤이 게임사 크래프톤과 공동으로 추론 특화 언어 모델 3종을 개발했다고 28일 밝혔다. 국가 주도형 인공지능(AI)인 ‘소버린 AI’ 선발을 앞두고 참여사들의 경쟁이 치열해지는 분위기다. 이번에 SK텔레콤과 크래프톤이 공동으로 공개한 언어모델은 수학 문제 해결과 코드 개발에 특화된 소형언어모델로, 모델 답변의 정확도를 가늠할 수 있는 매개변수(파라미터)는 70억개 규모다. SK텔레콤은 데이터 검증과 모델 학습의 인프라 구축을 담당했다. 기존에 오픈소스로 공개했던 ‘오픈싱커2’, ‘오픈싱커3’ 모델을 파인 튜닝(미세 조정)한 것으로, 기존 모델의 취약점을 분석하고 개선하는 ‘오답 복기식’ 학습 기법을 자체 개발해 적용했다. 해당 기법은 정답과 오답을 비교해 추론의 정확도와 효율성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 이번 모델은 미국 상위권 학생 대상의 수학 추론 경시대회 ‘AIME 25’에서 향상된 성능을 보였다. 수학은 공간 지각과 논리 추론 역량이 요구되는 영역으로, 게임 등 고난도의 추론 분야와 기술적으로 밀접한 연관성을 갖는다. 크래프톤은 해당 모델을 기반으로 한 게임 중심의 AI 기술 확장을 기대하고 있다. 이번 모델에 적용한 학습 기법을 게임 플레이 분석, 전략 판단 등 게임에 특화된 AI 응용 기술을 고도화하는 데 활용할 계획이다. 김지원 SK텔레콤 AI모델랩장은 “양사의 기술로 고성능 언어 모델을 개발해 소버린AI 전략 실현의 초석을 마련했다”며 “긴밀한 협력을 통해 AI 기술 주권을 확보하는 데 지속적으로 기여할 것”이라고 밝혔다. 이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 “이번 협업을 통해 글로벌 수준의 대형언어 모델(LLM) 개발 역량을 확인할 수 있었다”고 말했다.

LG 엑사원·네이버 하이퍼클로바‘주목할 만한 AI모델’로 성능 인정스타트업 업스테이지 ‘솔라 프로2’中 ‘딥시크 V3’보다 지능지표 높아 정부가 ‘국가대표 인공지능(AI)’을 만들기 위한 선정 절차에 들어간 가운데 국내 AI 기업들의 주요 AI 모델이 해외에서 유수의 AI 모델에 뒤지지 않는 성과를 올려 눈길을 끌고 있다. ‘AI 3대 강국’ 목표를 달성하기 위해 필요한 ‘소버린 AI’(독립적인 AI 생태계 구축 역량) 확보에도 청신호가 켜졌다는 분석이다. 23일 AI업계에 따르면 LG AI연구원이 지난 3월부터 오픈소스로 공개해 온 추론 특화 모델 ‘엑사원 딥(32B)’과 병리 이미지를 분석하는 모델 ‘엑사원 패스 2.0’, 언어 생성과 추론 모델이 결합한 ‘엑사원 4.0(32B)’ 모두 미국의 비영리 AI 연구기관인 에포크 AI의 ‘주목할 만한 AI 모델’에 선정됐다. 해당 리스트에는 현재 전 세계 AI 모델과 논문 965개가 포함됐는데, LG AI 연구원은 지난해 12월 등재된 ‘엑사원 3.5(32B)’를 포함해 총 4개 모델이 이름을 올렸다. 이외에도 네이버 하이퍼클로바(204B) 등 16개가 포함돼 있다. 에포크 AI의 주목할 만한 AI 모델 리스트는 AI 연구의 진척 상황과 컴퓨팅 자원의 사용량, 모델의 종류 등을 파악하는 데 중요한 자료로 활용된다. 아울러 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 ‘AI 인덱스’ 보고서에 원데이터로 사용될 만큼 공신력을 인정받고 있다. 국내 AI 스타트업인 업스테이지의 ‘솔라 프로2’도 주목할 만한 결과를 냈다. 글로벌 AI 분석 기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 지능지표에서 58점을 받아 모델 기준 전체 12위에 오른 것인데, 중국의 딥시크 V3, 프랑스의 미스트랄 스몰 등을 제친 쾌거다. 기업 기준 8위로, 국내에서 유일하게 ‘10대 프런티어 모델 개발사’로 선정돼 오픈AI·구글·메타 등 글로벌 빅테크와 어깨를 견줬다. 네이버클라우드가 상업용 오픈소스로 내놓은 ‘하이퍼클로바X 시드(3B)’는 지난 21일 기준 AI 플랫폼인 허깅페이스에서 누적 다운로드 수 131만 6000회, 최근 한 달 내 다운로드 수 60만회를 기록하며 전체 모델 상위 0.02%로 두각을 나타내고 있다. NC AI의 오픈소스 모델 ‘바르코 비전 2.0’은 비전-언어모델(VLM) 분야에서 최고 성능을 인정받기도 했다.

표결 성향 따라 진보 ‘-’ 보수 ‘+’민주당 - 0.83·국민의힘 0.03 해당李대통령 - 0.66… 중간값보다 右내각 참여 정치인 8명 평균 - 0.75정성호 법무 - 0.68… 李와 비슷해이재명 정부 성공 여부는 ‘초심’외연 확장 방점 둔 정책·인사 필요허니문 지지율에 ‘강성’ 회귀 안 돼김의겸 등용은 ‘실용주의’ 멀어져 ‘독선의 함정’ 빠지면 불행한 결말 이재명 대통령이 취임한 지 한 달이 좀 넘었다. 아직까지는 이재명 정부의 색깔을 확실히 보여 주기엔 시간이 짧았다. 이재명 정부의 색깔을 가늠해 볼 수 있는 한 가지 단서는 있다. 이제까지 이 대통령이 임명한 내각 후보나 대통령실 수석들의 면면을 살펴보면 이 정부의 DNA를 가늠해 볼 척도가 될 것이다. 문제는 이 인사들의 ‘성향’을 추정해 볼 만한 객관적 자료가 부족하다는 점이다. 이들 중 국회의원 출신은 표결기록에 기반해 비교적 객관적으로 성향을 추정해 볼 수 있다. 최근 장관 지명자 중 전현직 국회의원 비율이 늘어나고 있는 상황이라 더 의미가 있다. 어느 정부가 들어오든 국회 인사청문회가 거의 인격 살인 수준으로 진행되다 보니 여당 의원들의 적극 방어가 없으면 임명이 거의 불가능한 상황이 돼 버렸기 때문이다. 가령 언론 보도에 따르면 윤석열 정부에서는 국회의원 출신 국무위원 겸직 비율이 13.5%(37명 중 5명)로 낮았지만 문재인 정부에서는 31.5%, 박근혜·이명박 정부는 각각 23.3%, 22.4%로 인사청문회 제도 도입 직후인 노무현 정부의 13.2%보다 높았다. 필자는 지난 21대 국회가 마무리될 무렵 의원들의 표결기록을 분석개 각 국회의원들의 표결 성향(ideal points)을 추정했다. 미국 정치학계에서 자주 활용되는 베이지언 문항 반응 모델을 활용해 유사한 표결 성향을 보이는 의원끼리 근접한 점수가 부여되도록 한 것이다. 진보적인 표결 성향을 보일수록 음수(-), 보수적인 표결 성향을 보일수록 양수(+)가 부여되도록 점수화했다. 각 법안이 진보인지 보수인지에 대한 주관적 판단은 배제하고 비슷한 투표 성향을 보인 의원들에게 비슷한 점수를 부여하는 방식이다. 현재까지 이 대통령이 지명·임명한 장관 중 21대 국회의원이었던 인사는 총 6명이다. 김성환(환경부), 김윤덕(국토교통부), 안규백(국방부), 윤호중(행정안전부), 전재수(해양수산부), 정성호(법무부) 장관 지명·임명자 등이다. 특히 이번 정부는 윤석열 전 대통령 탄핵으로 인수위 없이 출발해 인사풀을 확대하기 어려웠던 측면도 있을 것이다. 여기에 강훈식 비서실장, 우상호 정무수석 등 두 명의 대통령실 차출 인원까지 총 8명이 21대 국회의원 출신이다. 우선 이 대통령 자신이 21대 국회의원이었기 때문에 당시 이 대통령의 표결 경향도 이 정부의 유전자를 알아볼 수 있는 가장 직접적인 지표다. 분석에 필요한 최소한의 표결기록이 존재하는 307명의 21대 의원을 대상으로 분석해 보면 전체 평균은 –0.52 정도였다. 왼쪽(진보)부터 녹색정의당(-1.66), 정의당(-1.57), 진보당(-1.46), 새진보연합(-1.07), 더불어민주연합(–0.94), 조국혁신당(-0.93) 등의 순이었고 더불어민주당(-0.83)이 그 뒤를 이었다. 국민의힘은 0.03 정도에 해당했다. 반면 이 대통령은 –0.66으로 진보와 보수를 다 합친 전체 평균과 크게 다르지 않았다. 중간값(-0.73)보다 오히려 오른쪽에 위치해 이 대통령을 ‘강성’ 진보로 보기엔 무리가 있었다. ‘포퓰리스트’라는 세간의 평가나 ‘실용주의자’를 자처하는 본인의 평소 주장에도 부합하는 결과로 해석할 수 있다. 지난 대선 TV토론에서 정의당 권영국 후보가 전반적으로는 공동보조를 취하면서도 당시 이재명 후보에 대해 마냥 호의적이지만은 않았던 것도 비슷한 맥락으로 해석될 수 있다. 그렇다면 이재명 정부 초대 내각과 대통령실 발탁 인사들은 어떨까. 이재명 정부 참여 인사 8명의 평균은 약 –0.75로 민주당 전체 의원들의 평균인 –0.83보다 전체 평균에 가까워 상대적으로 온건한 편이었다. 또 큰 차이는 아니었지만 8명 모두 민주당 평균보다 오른쪽으로 볼 수 있었다. 특히 이 대통령의 복심으로 알려진 정성호 법무부 장관의 표결 성향은 –0.68 정도여서 이 대통령과 거의 모든 법안에 대해 입장을 같이했다고 해도 과언이 아니었다. 그다음으로 전재수 후보자(-0.71), 김성환 장관(-0.73), 안규백 후보자(-0.75), 윤호중(-0.77) 장관과 우 수석(-0.78), 김윤덕 후보자(-0.79), 강 비서실장(-0.80) 순으로 이 대통령과 유사한 표결 성향을 보인 것으로 나타났다. 반면 현재 민주당 당대표 경선에서 맞붙은 정청래(-0.83), 박찬대(-0.79) 의원은 민주당 의원들 중 거의 정확하게 중간 정도에 해당해 이 대통령이나 정부에 참여하게 된 인사들보다는 상대적으로 ‘강성’에 가까웠다. 이 대통령 지지율이 60%를 넘고 있는 현 상황에서는 당정 간 이견이 드러날 일은 없을 것으로 예상되나 허니문 기간이 끝나고 지지율이 하락하기 시작한다면 그럴 가능성도 배제하기 어려울 것으로 보인다. 실제로 당정 간 협력을 이끌어야 하는 우 수석(-0.78)의 성향이 거의 정확히 당과 이 대통령의 중간 정도에 해당했던 것도 우연은 아닐 것이다. 결론적으로 임기 초반 이 대통령의 ‘픽’으로 추론해 보면 좌파 이념에 매몰되기보다는 ‘실용주의’를 선택한 것으로 보인다. 민주당 의원들 중 비교적 이념적 좌파의 색채가 옅은 인물들이 주로 선택받은 것이 특징이다. 실제로 8명 모두 민주당 중간값보다 상대적으로 중도 쪽에 가까운 인물들이었다. 마찬가지로 대부분 이 대통령과 매우 유사한 표결 성향을 보인 인물들이 발탁된 것도 흥미롭다. 이 대통령 지지율은 여전히 60%대를 유지하고 있지만 역대 대통령 지지율이 임기 초반 허니문 기간을 지나면서 하락하기 시작한 것도 하나의 ‘규칙’이었다. 지지율 하락이 시작되면 대통령의 국정 운영 동력도 함께 약화되기 시작한다. 그리고 야당 공세에 유권자들이 공감하기 시작하면 지지율이 추가 하락하면서 급기야 여당도 분열돼 ‘대통령 몰락의 동역학’이 작동하기 시작한다. 이런 일이 이 대통령에게는 일어나지 말란 법은 없다. 대게 이 몰락의 시작은 임기 초반 높은 지지율을 믿고 강성 기조를 밀어붙이다 시작된다. 역대 정권에서도 선거 기간 동안 중도 유권층 표를 얻기 위해 ‘중도’나 ‘실용주의’를 표방했던 후보들이 당선 후에는 임기 초반 높은 지지율에 도취돼 ‘강성’ 기조로 회귀했다 지지율 하락을 자초해 결국 불행한 결말을 맞은 경우가 많았다. 특히 여론의 반대가 심한 인사의 임명 강행이 허니문 기간 초기 지지율 하락의 단초를 제공한 경우가 대부분이다. 가령 윤 전 대통령도 1기 내각 구성 당시 여러 논란이 있었던 몇몇 장관 후보자 임명을 강행한 게 각종 여론조사에서 부정 평가가 긍정 평가를 앞지르기 시작하는 계기가 되었다. 돌이켜 생각해 보면 인사청문회 당시 불거진 논란들은 모두 당사자에게는 억울할 만한 사안들이었지만 지지율 하락의 단초가 된 것은 분명하다. 이재명 정부 1기 인사들은 이 대통령이 표방했던 ‘실용주의’ 노선에 가까운 인물들로 보인다. 과거 경험에 비추어 보면 이재명 정부의 성공 여부는 이러한 초심을 얼마나 오래 유지하는지에 달려 있다. 이미 김의겸 전 의원 같은 ‘실용주의’ 노선과는 거리가 있어 보이는 인사들이 등용되기 시작한 것도 눈에 띈다. 김 전 의원의 경우 21대 표결 성향 점수(-0.94)로 보면 민주당 의원 중 가장 진보적인 색채가 강했던 약 20%에 속했다. 이 대통령이 초심을 잃지 않고 계속해서 외연 확장에 방점을 둔 정책과 인사를 해 나간다면 모든 역대 대통령들에게서 공통적으로 나타났던 지지율 하락 현상을 최대한 지연시키면서 업적을 쌓을 시간을 벌어 ‘성공한 대통령’으로 기억될 수 있을 것이다. 반면 윤 전 대통령을 포함한 많은 전임 대통령들처럼 임기 초반 높은 지지율에 도취돼 ‘독선의 함정’에 빠지게 된다면 전임 대통령들의 선례를 따르게 될지도 모른다. 한규섭 서울대 언론정보학과 교수(정치커뮤니케이션)

LLM 기반 AI, 다양한 산업 활용문자·이미지·오디오 동시에 분석전문가 60명 작업량 1명이 처리 암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

암이 퍼져 있는 폐암 환자의 세포 사진을 ‘LG 엑사원 패스(path) 2.0’에 입력하자 1분도 되지 않아 유전자(DNA)가 변이된 것으로 추정되는 세포를 잡아내 확대해 보여줬다. DNA 변이 여부는 육안으로 확인할 수 없다. 기존에는 약 2주 걸리는 조직 검사와 정밀 진단을 거쳐야 했지만, 엑사원 패스 2.0은 1분 만에 변이된 정도와 유형을 포착해 정밀한 치료 계획을 세울 수 있다. LG AI연구원은 22일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크콘서트 2025’를 열고 엑사원 패스 2.0을 비롯한 초거대 ‘엑사원 생태계’를 공개했다. 엑사원 생태계는 연구원이 2021년부터 개발한 대규모언어모델(LLM) 기반의 인공지능(AI)인 엑사원을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 활용력을 높인 엑사원 모델의 집합체다. ‘멀티모달(오감형)’ AI인 ‘엑사원 4.0 VL’도 이날 처음 소개됐다. 멀티모달 AI는 문자뿐 아니라 이미지나 오디오 등 다양한 유형의 정보를 학습해 처리하는 AI다. 전 세계의 석유 및 LNG 공급 경로를 각종 그림과 지도, 도형으로 설명한 문서를 엑사원 4.0 VL에 입력한 뒤 ‘얼마나 많은 석유가 호르무즈 해협을 통해 한국과 일본으로 공급되냐’고 질문하자, 엑사원 4.0 VL은 그림의 각 색깔과 그래프 면적 등을 이해한 뒤 분석한 답을 내놓았다. 이날 LG 내부 검증 단계를 마친 엑사원 기반의 기업용 AI 에이전트(비서)인 ‘챗엑사원’과 ‘엑사원 데이터 파운드리’, ‘엑사원 온프레미스’도 차례로 소개됐다. 특히 엑사원 데이터 파운드리는 고품질 데이터를 생산하는 AI로, 전문가 60명이 3개월 동안 작업해야 생산할 수 있는 2200여개의 데이터를 1명이 하루 만에 끝낼 수 있도록 돕는다. 연구원 검증에 따르면 도메인 전문가 1명이 엑사원 데이터 파운드리를 사용한 결과 34시간 만에 1만 1000개의 데이터를 생산하는 등 생산성이 최소 1000배, 데이터 품질은 20% 향상됐다고 한다. LG AI연구원은 엑사원 생태계를 통해 기존 사람의 지시를 얼마나 잘 따르는지에 초점을 맞췄던 AI를 일일이 데이터를 입력하지 않아도 스스로 추론해 어려운 문제를 해결해 나가는 ‘에이젠틱 AI’로, 더 나아가 현실을 인식해 판단하고 결정하는 ‘피지컬 AI’로 발전시킬 계획이다. 전날 공동 LG AI연구원장에 취임한 임우형 원장은 “다양한 산업 현장에 적용해 범용성과 전문성을 모두 갖춰 나가는 AI 생태계를 만들겠다”고 말했다.

세계에서 가장 가치 있는 기업이 된 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 스무살 젊은 시절로 돌아간다면 물상과학(physical sciences)을 집중해서 공부할 것이라고 말했다. 17일(현지시간) 미국 CNBC 방송에 따르면 중국 베이징을 방문 중인 황 CEO는 이날 한 기자로부터 “만약 올해 대학을 막 졸업했고, (지금과) 같은 야망을 가진 젊은이라면 어떤 분야에 집중하겠느냐”는 질문에 “젊은 20세의 젠슨이라면 아마도 소프트웨어 과학보다 물리 과학에 더 집중했을 것”이라고 답했다. 또 실제로 20세에 대학을 2년 일찍 졸업했다고 덧붙였다. 황 CEO가 말한 물상과학은 생명과학(life science)과 달리 비생물학적 시스템을 연구하는 광범위한 분야로, 물리학, 화학, 천문학, 지구과학 등이 포함된다고 CNBC는 설명했다. 링크드인 프로필에 따르면 황 CEO는 1984년 오리건주립대에서 전기공학을 공부하고 1992년 스탠퍼드대에서 전기공학 석사 학위를 받았다. 약 1년 후인 1993년 4월 동료 엔지니어 크리스 말라초스키, 커티스 프리엠과 함께 캘리포니아 새너제이에 있는 데니스 레스토랑에서 식사를 하며 엔비디아를 공동 창업했다. 이 반도체 설계 기업은 지난주 시가총액 4000억 달러를 돌파하며 현재 세계에서 가장 가치 있는 기업으로 성장했다. 황 CEO는 젊은 날로 돌아간다면 왜 물상과학을 공부할 것인지 설명하지는 않았지만 인공지능(AI)의 다음 단계로 불리는 ‘물리적 AI’에 대해 낙관적 견해를 갖고 있다. 앞서 지난 4월 워싱턴DC에서 열린 ‘힐＆밸리 포럼’에서는 AI 발전 단계에 관해 설명하기도 했다. 2012년 딥러닝 모델 알렉스넷(AlexNet)이 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 압도적 성능을 보여주며 대중의 인식을 바꾼 것이 ‘퍼셉션(지각) AI’ 단계이며, 두 번째 단계인 ‘제너레이티브(생성형) AI’는 AI 모델이 정보의 의미를 이해할 뿐만 아니라 이를 다른 언어, 이미지, 코드 등으로 바꿀 수 있게 됐다는 것이다. 이어 현재 단계인 ‘추론 AI’를 거쳐 ‘물리적 AI’ 시대가 올 것이라면서 “물리 법칙과 마찰, 관성, 인과관계 등을 이해해야 한다”고 황 CEO는 당시 포럼에서 설명했다. 황 CEO는 물리적 추론의 응용 사례에는 공이 어디로 굴러갈지 예측하는 것, 물체를 손상하지 않고 잡기 위해 필요한 힘의 양을 이해하는 것, 차량 뒤에 보행자가 있는지 추론하는 것이 포함된다면서 “물리적 AI를 로봇이라는 물리적 물체에 적용하면 로봇공학이 되는데 이는 우리에게 정말 정말 중요하다. 우리는 미국 전역에 공장들을 건설하고 있기 때문”이라고 덧붙였다.

말도 잘하고 생각도 잘하는 통합 AI 코딩‧수학 문제 해결력 등 타사 압도오픈소스 공개해 연구 등 활용 기대 LG AI연구원이 15일 국내 최초의 하이브리드 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.0’을 공개했다. 엑사원 4.0은 글로벌 벤치마크에서 미국, 중국, 프랑스의 대표 오픈 웨이트 AI 모델을 뛰어넘는 성능을 기록하며 한국이 세계 AI 기술 경쟁에서 선도할 수 있음을 입증했다는 평가를 받는다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 4.0은 대규모언어모델(LLM)의 빠른 응답 능력과 추론 AI의 문제 해결 능력을 하나로 결합한 모델로, 말도 잘하고 생각도 잘하는 ‘통합형 AI’다. 기존 대부분의 AI는 글을 요약하거나 지식을 설명하는 데 능숙했지만 복잡한 수학 문제를 풀거나 논리적 추론이 필요한 질문에는 약했다. 그래서 지식 기반 질문에 답을 하는 LLM과 복잡한 문제 해결에 강한 추론 AI가 따로 작동했다. 엑사원 4.0은 이 둘을 하나로 통합해 단일 모델로도 복잡한 추론과 빠른 답변을 동시에 제공할 수 있는 구조를 갖췄다는 게 LG AI연구원의 설명이다. 또 LLM과 추론 AI의 융합이라는 하이브리드 AI의 흐름은 미국과 중국의 소수 빅테크 기업만 시도해온 기술로, 한국이 이를 독자 개발하고 상용화했다는 점은 아시아 지역에서도 드문 사례다. 실제 성능 면에서도 주목할 만하다. 코딩 능력 평가(LiveCodeBench v6)에서 66.7점, 과학 문제 해결(GPQA-Diamond)에서 75.4점, 수학 문제 해결(AIME 2025)에서 85.3점을 기록하며 AI 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크에서 미국(젬마-3·파이-4), 중국(큐원), 프랑스(미스트랄)의 대표 오픈 웨이트 AI 모델들을 앞섰다. 엑사원 4.0은 두 가지 모델로 제공된다. 32B(매개 변수 320억개) 모델은 의사·관세사·감정평가사 등 6개 국가 공인 자격시험 필기시험을 통과할 만큼 높은 전문성을 갖췄다. 1.2B(12억개) 온디바이스 모델은 미국 오픈AI의 GPT-4o mini보다 뛰어난 성능을 보이며 스마트폰, 가전, 자동차 등에 바로 탑재 가능한 수준이다. LG AI연구원은 엑사원 4.0을 연구·학술, 교육 목적으로 사용할 수 있도록 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅 페이스에 오픈 웨이트 모델로 공개했다. 오픈 웨이트 모델은 학습 방식이나 데이터는 비공개한 채 AI가 데이터를 처리하는 데 사용되는 가중치만을 공개한 모델을 뜻한다. 구광모 LG그룹 회장은 올해 신년사에서 “AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있도록 하겠다”고 밝힌 바 있다.

LG AI연구원이 15일 국내 최초의 하이브리드 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.0’을 공개했다. 엑사원 4.0은 글로벌 벤치마크에서 미국, 중국, 프랑스의 대표 오픈 웨이트 AI 모델을 뛰어넘는 성능을 기록하며 한국이 세계 AI 기술 경쟁에서 선도할 수 있음을 입증했다는 평가를 받는다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 4.0은 대규모언어모델(LLM)의 빠른 응답 능력과 추론 AI의 문제 해결 능력을 하나로 결합한 모델로, 말도 잘하고 생각도 잘하는 ‘통합형 AI’다. 기존 대부분의 AI는 글을 요약하거나 지식을 설명하는 데 능숙했지만 복잡한 수학 문제를 풀거나 논리적 추론이 필요한 질문에는 약했다. 그래서 지식 기반 질문에 답을 하는 LLM과 복잡한 문제 해결에 강한 추론 AI가 따로 작동했다. 엑사원 4.0은 이 둘을 하나로 통합해 단일 모델로도 복잡한 추론과 빠른 답변을 동시에 제공할 수 있는 구조를 갖췄다는 게 LG AI연구원의 설명이다. 또 LLM과 추론 AI의 융합이라는 하이브리드 AI의 흐름은 미국과 중국의 소수 빅테크 기업만 시도해온 기술로, 한국이 이를 독자 개발하고 상용화했다는 점은 아시아 지역에서도 드문 사례다. 실제 성능 면에서도 주목할 만하다. 코딩 능력 평가(LiveCodeBench v6)에서 66.7점, 과학 문제 해결(GPQA-Diamond)에서 75.4점, 수학 문제 해결(AIME 2025)에서 85.3점을 기록하며 AI 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크에서 미국(젬마-3·파이-4), 중국(큐원), 프랑스(미스트랄)의 대표 오픈 웨이트 AI 모델들을 앞섰다. 엑사원 4.0은 두 가지 모델로 제공된다. 32B(매개 변수 320억개) 모델은 의사·관세사·감정평가사 등 6개 국가 공인 자격시험 필기시험을 통과할 만큼 높은 전문성을 갖췄다. 1.2B(12억개) 온디바이스 모델은 미국 오픈AI의 GPT-4o mini보다 뛰어난 성능을 보이며 스마트폰, 가전, 자동차 등에 바로 탑재 가능한 수준이다. LG AI연구원은 엑사원 4.0을 연구·학술, 교육 목적으로 사용할 수 있도록 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼인 허깅 페이스에 오픈 웨이트 모델로 공개했다. 오픈 웨이트 모델은 학습 방식이나 데이터는 비공개한 채 AI가 데이터를 처리하는 데 사용되는 가중치만을 공개한 모델을 뜻한다. 구광모 LG그룹 회장은 올해 신년사에서 “AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있도록 하겠다”고 밝힌 바 있다.

한국인은 종교적이지 않다. 한국리서치 조사에 따르면 성인 50% 이상이 현재 믿고 있는 종교가 없다고 답했다. 그런데 어쩌면 한국인은 그저 제도화된 공식 종교에서 발길을 돌리는 것일 수도 있다. 만약 ‘미신’, ‘무속’ 등 초자연적 힘의 실체를 믿는 것도 일종의 종교라고 간주한다면 어떨까. 한국인은 세계에서 가장 강렬한 종교인들로 분류될지도 모른다. 사주를 통해 운명을 들여다보려 노력하고, 풍수를 따져서 사무실을 정하고, 액운을 떨쳐내기 위해 거금을 들여 굿을 한다. 최근에는 현대사회에서 태어나고 자라 무속과 연관이 덜할 것 같은 MZ세대도 가세했다. 청년들이 신내림을 받아 무당이 되고 유튜브에 각종 무속 관련 영상을 업로드하는 등 한국인의 무속 사랑은 시대와 세대도 가리지 않는다. 당연히 무속에 대한 사회의 시선은 전혀 곱지 못하다. 남몰래 무당을 찾아가 신점을 보는 사람도 공개적으로 무속에 의지한다고 말할 수는 없는 일이다. 현대사회에서는 의사결정 시 과학적 사고가 요구되며, 합리적 근거에 따른 분석과 추론이 침범돼서는 안 되는 공식적 대화의 규칙이기 때문이다. 사실 현대사회 이전부터 그러했다. 조선왕조는 500년의 세월에 걸쳐서 유교적 합리성을 바탕으로 무속을 공적 영역 바깥으로 추방하고자 무던히 노력했다. 대한민국 역사에서 발생한 두 건의 대통령 탄핵이 모두 직간접적으로 대통령의 무속 신봉 의혹과 연루된 것도 위와 같은 맥락으로 설명될 수 있다. 이성, 과학, 법과 제도로 규율돼야 하는 공화국의 영역에 지극히 사적이고 비합리적인 무당과 도사가 개입하고 그들의 요설에 정책의 방향성이 결정됐다는 의심은 당연히 불길한 느낌을 준다. 그런데 무속을 향한 공식 영역의 불편한 시선은 유지되면서도, 한국인은 물론이고 해외에서도 점차 한국 무속을 향한 관심은 꾸준히 늘고 있다. 이는 당연히 한국이 대중문화 영역에서 국제적으로 약진하면서 따라온 결과다. 과거 일본이 닌자와 사무라이로, 중국이 쿵후로 세계에 자국 전통문화를 알리게 된 구도와 기본적으로 같다. 실제로 ‘곡성’, ‘파묘’ 등 무속을 소재로 만든 빼어난 한국 영화들이 해외에서도 호평과 찬사를 받고 있지 않은가. 이제는 게다가 케이팝 걸그룹이 악귀를 막는 무속인의 후예라는 설정의 ‘케이팝 데몬 헌터스’까지 나와서 넷플릭스 영화 부문 글로벌 1위를 차지하기까지 했다. 사실 해외, 특히 서구권에서 무속에 대해 특별한 관심을 보이는 현상은 의아한 것이 아니다. 68혁명 이후 대대적인 탈종교화를 맞이한 서구 사회도 21세기 들어 그 나름의 정신적 혼란과 아노미에 직면하게 됐고, 대안적인 종교나 영성 전통을 탐색하는 시도도 꾸준히 늘고 있었기 때문이다. 그런 면에서 마을 공동체를 하나로 묶어 주고, 다양한 생물 및 사물과의 조화를 얘기하고, 악귀를 내쫓고 복을 추구하는 무속의 기본적 메시지는 서구인에게도 매력적일 수밖에 없었다. 아마 한국 사회에서는 당분간 무속에 대해 상반된 두 가지 태도가 공존하게 될 것 같다. 문화 영역에서 조명되기 시작했다고 해서 무속은 사적이고 비합리적이며, 기껏해야 ‘재미로만’ 여겨야 한다는 전통적인 이미지가 사라질 것으로 보이지는 않는다. 하지만 서구인의 관심에 힘입어 무속 전통을 더 진지하게 여기고, 제도권 종교를 따르지 않게 된 사회에 영감을 주는 원천으로 간주하는 흐름도 더욱 강해질 것 같다. 그렇다면 무속의 진짜 모습은 무엇일까. ‘좋은 무속’과 ‘나쁜 무속’이 따로 존재하는 것은 아닐 테다. 무속의 긍정적인 면과 부정적인 면은 모두 하나의 현상에서 딸려 나오는, 동전의 양면일 가능성이 높다. 어쩌면 다가오는 ‘무속의 시대’를 맞이할 때 가장 필요한 자세는 우선 평가를 내려놓고, 있는 그대로 그 문화와 신앙의 의미와 기제를 탐구하고 토론해 보는 것이리라. 임명묵 작가

국내 인공지능(AI) 업계가 단순히 질문에 답변하는 ‘생성형’을 넘어 스스로 생각하는 ‘추론형’ 역량을 고도화하는데 전력을 다하면서 본격적인 기술 경쟁에 돌입하는 모습이다. LG AI 연구원과 네이버에 이어 LG CNS와 업스테이지까지 추론 모델을 앞다퉈 내놓으면서 챗GPT 개발사인 ‘오픈AI’ 등 글로벌 기업을 바짝 뒤쫓고 있다. 스스로 ‘왜’와 ‘어떻게’를 생각하는 추론 모델의 등장으로 ‘에이전틱 AI’ 시대가 성큼 다가왔다는 관측이 나온다. LG CNS는 글로벌 AI 유니콘 기업 ‘코히어’와 손잡고 1110억개의 파라미터(매개 변수)를 갖춘 초대형 추론형 대규모언어모델(LLM)을 공동 개발했다고 10일 밝혔다. 지난 5월 한국어 특화 경량 모델을 선보인 지 불과 두 달 만에 이뤄낸 성과로, 한국어와 영어를 포함한 23개 언어를 지원한다. 자체 테스트 결과 해당 모델은 한국어와 영어 추론 능력에서 GPT-4o(오픈AI), 클로드 3.7 소넷(앤트로픽) 등 글로벌 상위 LLM보다 높은 점수를 기록했다. 같은 날 업스테이지가 공개한 차세대 LLM ‘솔라 프로2’ 역시 논리적 사고 기반의 복합 문제 해결 능력에 초점을 맞춘 추론형 모델이다. 추론 중심 벤치마크에서 GPT-4o, 딥시크 R1(딥시크), 미스트랄 스몰 3.2(미스트랄), 큐원 3(알리바바 클라우드) 등 글로벌 프런티어(최고 수준)급 모델에 필적하는 성능을 보였으며, 한국어 능력은 이들을 뛰어넘는 결과를 기록했다. 글로벌 AI 시장은 생성형 AI에서 추론형 AI로 점차 기술력을 끌어올리는 추세다. 미국의 오픈AI는 이미 지난해 9월 첫 추론 모델 ‘o1’ 시리즈를 내놨고, 구글도 지난 3월 ‘제미나이 2.5 프로’를 공개했다. 국내에선 LG AI 연구원이 지난 3월 첫 추론 AI ‘엑사원 딥’을 공개하며 추론 모델의 포문을 열었고, 네이버가 지난달 자사의 첫 추론 모델인 ‘하이퍼클로바X씽크’를 선보였다. SK텔레콤와 KT도 조만간 자사의 추론 모델을 출시하겠다고 공언한 상태다. 추론 AI는 능동적인 AI인 에이전틱 AI의 핵심 기반 기술로 꼽힌다. 사용자의 지시없이 자율적으로 일하려면 복잡한 상황을 논리적으로 분석하고, 단계별로 계획을 세워 실행해야 하는데, 이 과정에서 심층 추론 능력이 필수적이기 때문이다. 시장조사기관 가트너는 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄지는 일상적인 업무 결정 비율이 2024년 0%에서 2028년에는 최소 15%로 증가할 것으로 전망했다.

과학자들이 폭력성을 동반하는 이상심리 소유자인 ‘사이코패스’와 일반인을 구분하는 차이점을 알아냈다고 주장했다. 7일(현지시간) 영국 일간 데일리메일에 따르면 미 펜실베이니아대 연구진은 사이코패스가 왜 극도로 불안한 방식으로 생각하고 느끼고 행동하는지를 설명할 수 있는 뇌 구조의 극명한 차이를 발견했다. 연구진은 사이코패스 진단 검사 점수가 높은 성인 남성 39명과 대조군의 뇌를 스캔한 이미지를 비교해 편도체에서 눈에 띄는 손상을 찾아냈다고 ‘유럽 정신의학·임상신경과학 아카이브’(European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience) 최근호에 발표했다. 편도체는 두려움과 분노, 감정 인식을 조절하는 데 도움이 되며, 인간이 사회인으로 기능하는 기반이 된다. 이 연구에서는 특히 사이코패스 성향이 높은 사람들의 경우 운동과 학습을 제어하는 기저핵(basal ganglia), 신체의 감각 중계소인 시상(thalamus), 운동 기능을 조정하는 데 도움이 되는 소뇌(cerebellum)에서 수축한 영역이 발견됐다. 가장 눈에 띄는 변화는 정서 조절과 충동 억제, 사회적 행동을 관장하는 영역인 안와전두피질(OFC)과 섬엽 영역이었다. 연구진은 “거짓말을 하거나 화를 내고 또는 다른 사람을 해치는 것을 막아주는 뇌의 부분이 눈에 띄게 손상된 것”이라면서 사이코패스가 겪는 특성이라고 설명했다. 심지어 공감과 죄책감, 도덕적 추론과 관련한 뇌 영역 간의 연결도 약해졌다고 나타났는데, 이는 사이코패스의 냉담한 행동이 단순한 성격 문제가 아니라 ‘신경 회로 배선’(neural wiring)에 깊이 뿌리박혀 있을 수 있음을 시사한다고 연구진은 지적했다. 속임수나 조작 같은 일부 특성은 삶의 경험으로 형성될 가능성이 있다고 알려져 있다. 그러나 이번 연구에서 나타난 뇌 차이는 사이코패스가 왜 그렇게 행동하는지에 대한 생물학적 근거를 제시한다고 데일리메일은 짚었다. 연구진은 이번 연구가 극단적인 반사회적 행동할 위험이 있는 개인을 식별하고 새로운 치료 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있다고 주장하고 있다. 사이코패스는 종종 표정을 통해 감정을 표현하지 못하므로 차갑거나 무관심하거나 불안할 정도로 얄팍하게 보인다. 이들의 충동적인 행동은 연구에서 발견된 신경학적 이상에서 비롯되는데 이는 전 세계 인구의 1% 미만이 사이코패스이지만 교도소에 갇힌 사람들의 20%가 사이코패스 성향을 보이는 이유를 설명한다. 이번 연구에서는 사이코패스 성향의 사람들 대부분이 폭력적인 범죄를 저지르는 것은 아니지만, 60%는 일상적인 대화에서 거짓말을 하고 40~60%는 교통 속도 제한을 무시하며, 10%는 불법 약물을 사용한 것으로 나타났다. 과거 연구에서는 사이코패스가 다른 사람을 관찰해 행동을 모방하고 학습하는 데 도움이 되는 뇌의 일부인 거울 뉴런 체계가 제대로 기능하지 못하는 것으로도 나타났다. 이는 대부분 사람은 누군가가 울거나 고통받는 모습을 보면서 본능적으로 공감을 배우지만 사이코패스는 아무것도 느끼지 못할 수도 있다는 것이다. 심리학자들은 정신병질 점검표(Psychopathy Checklist)라는 사이코패스 진단 도구를 사용해 특성을 평가하고 점수를 매긴다. 그렇다고 해서 사이코패스로 진단받은 많은 사람이 감옥에 가거나 치료 대상이 되는 것은 아니다. 그들 역시 주변 환경에 녹아들 수 있다. 정서적인 감정을 흉내 내고 위험한 충동을 감추고 사회에서 눈에 띄지 않게 살아가는 법을 배운다. 지난 3월에는 사이코패스가 사디즘(가학 성애)과 연관성이 있다는 연구 결과가 발표되기도 했다. 사디즘은 다른 사람에게 고통이나 괴로움, 또는 굴욕감을 안겨줘 쾌감을 얻는 것인데, 온라인에서 사람들을 트롤링(다른 사람을 화나게 해 관심을 끄는 행위)하고, 비디오 게임 캐릭터를 죽이고, 벌레를 죽이고, 부두 인형에 핀을 꽂는 행위도 사디즘에 해당한다. 당시 네덜란드 마스트리흐트대 연구진은 실험을 통해 사람들이 다른 사람을 놀라게 하거나 벌레에 해를 끼치려는 의지가 생각보다 강하다는 점을 발견하고 사디즘이 알려진 것보다 흔할 수 있다고 경고했다. 이들은 논문에서 “다른 사람에게 고통을 가하는 것에서 오는 불필요한 쾌감, 즉 가학적 쾌감은 대인관계와 사회에 파괴적인 결과를 초래한다”고 지적했다.

과학자들이 폭력성을 동반하는 이상심리 소유자인 ‘사이코패스’와 일반인을 구분하는 차이점을 알아냈다고 주장했다. 7일(현지시간) 영국 일간 데일리메일에 따르면 미 펜실베이니아대 연구진은 사이코패스가 왜 극도로 불안한 방식으로 생각하고 느끼고 행동하는지를 설명할 수 있는 뇌 구조의 극명한 차이를 발견했다. 연구진은 사이코패스 진단 검사 점수가 높은 성인 남성 39명과 대조군의 뇌를 스캔한 이미지를 비교해 편도체에서 눈에 띄는 손상을 찾아냈다고 ‘유럽 정신의학·임상신경과학 아카이브’(European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience) 최근호에 발표했다. 편도체는 두려움과 분노, 감정 인식을 조절하는 데 도움이 되며, 인간이 사회인으로 기능하는 기반이 된다. 이 연구에서는 특히 사이코패스 성향이 높은 사람들의 경우 운동과 학습을 제어하는 기저핵(basal ganglia), 신체의 감각 중계소인 시상(thalamus), 운동 기능을 조정하는 데 도움이 되는 소뇌(cerebellum)에서 수축한 영역이 발견됐다. 가장 눈에 띄는 변화는 정서 조절과 충동 억제, 사회적 행동을 관장하는 영역인 안와전두피질(OFC)과 섬엽 영역이었다. 연구진은 “거짓말을 하거나 화를 내고 또는 다른 사람을 해치는 것을 막아주는 뇌의 부분이 눈에 띄게 손상된 것”이라면서 사이코패스가 겪는 특성이라고 설명했다. 심지어 공감과 죄책감, 도덕적 추론과 관련한 뇌 영역 간의 연결도 약해졌다고 나타났는데, 이는 사이코패스의 냉담한 행동이 단순한 성격 문제가 아니라 ‘신경 회로 배선’(neural wiring)에 깊이 뿌리박혀 있을 수 있음을 시사한다고 연구진은 지적했다. 속임수나 조작 같은 일부 특성은 삶의 경험으로 형성될 가능성이 있다고 알려져 있다. 그러나 이번 연구에서 나타난 뇌 차이는 사이코패스가 왜 그렇게 행동하는지에 대한 생물학적 근거를 제시한다고 데일리메일은 짚었다. 연구진은 이번 연구가 극단적인 반사회적 행동할 위험이 있는 개인을 식별하고 새로운 치료 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있다고 주장하고 있다. 사이코패스는 종종 표정을 통해 감정을 표현하지 못하므로 차갑거나 무관심하거나 불안할 정도로 얄팍하게 보인다. 이들의 충동적인 행동은 연구에서 발견된 신경학적 이상에서 비롯되는데 이는 전 세계 인구의 1% 미만이 사이코패스이지만 교도소에 갇힌 사람들의 20%가 사이코패스 성향을 보이는 이유를 설명한다. 이번 연구에서는 사이코패스 성향의 사람들 대부분이 폭력적인 범죄를 저지르는 것은 아니지만, 60%는 일상적인 대화에서 거짓말을 하고 40~60%는 교통 속도 제한을 무시하며, 10%는 불법 약물을 사용한 것으로 나타났다. 과거 연구에서는 사이코패스가 다른 사람을 관찰해 행동을 모방하고 학습하는 데 도움이 되는 뇌의 일부인 거울 뉴런 체계가 제대로 기능하지 못하는 것으로도 나타났다. 이는 대부분 사람은 누군가가 울거나 고통받는 모습을 보면서 본능적으로 공감을 배우지만 사이코패스는 아무것도 느끼지 못할 수도 있다는 것이다. 심리학자들은 정신병질 점검표(Psychopathy Checklist)라는 사이코패스 진단 도구를 사용해 특성을 평가하고 점수를 매긴다. 그렇다고 해서 사이코패스로 진단받은 많은 사람이 감옥에 가거나 치료 대상이 되는 것은 아니다. 그들 역시 주변 환경에 녹아들 수 있다. 정서적인 감정을 흉내 내고 위험한 충동을 감추고 사회에서 눈에 띄지 않게 살아가는 법을 배운다. 지난 3월에는 사이코패스가 사디즘(가학 성애)과 연관성이 있다는 연구 결과가 발표되기도 했다. 사디즘은 다른 사람에게 고통이나 괴로움, 또는 굴욕감을 안겨줘 쾌감을 얻는 것인데, 온라인에서 사람들을 트롤링(다른 사람을 화나게 해 관심을 끄는 행위)하고, 비디오 게임 캐릭터를 죽이고, 벌레를 죽이고, 부두 인형에 핀을 꽂는 행위도 사디즘에 해당한다. 당시 네덜란드 마스트리흐트대 연구진은 실험을 통해 사람들이 다른 사람을 놀라게 하거나 벌레에 해를 끼치려는 의지가 생각보다 강하다는 점을 발견하고 사디즘이 알려진 것보다 흔할 수 있다고 경고했다. 이들은 논문에서 “다른 사람에게 고통을 가하는 것에서 오는 불필요한 쾌감, 즉 가학적 쾌감은 대인관계와 사회에 파괴적인 결과를 초래한다”고 지적했다.

새 정부가 ‘소버린 인공지능(AI)’에 집중하자 그간 외부 빅테크와의 협업이나 인수 등에 관심을 기울였던 국내 통신사들이 자체 모델을 내세우고 나섰다. 특히 KT는 자사의 대규모 언어모델(LLM) 모델 ‘믿:음 2.0’을 오픈소스로 공개하기로 한 것은 물론, 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하겠단 의사를 확고히 했다. 3일 KT는 자체 개발한 LLM인 믿:음 2.0의 오픈소스를 AI 개발자 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개할 예정이라고 밝혔다. 믿:음은 KT가 자체 개발한 한국적 독자 AI 모델로, 한국의 사회적 맥락 같은 무형 요소와 한국어 고유의 언어적·문화적 특성을 학습시켜, 한국 상황에 잘 맞게 개량된 AI다. 이번에 오픈소스로 공개됨에 따라 기업과 개인, 공공 누구나 믿:음 2.0을 상업적으로 활용할 수 있게 됐다. KT는 2023년 10월 믿:음 1.0을 처음 공개했는데, 지난해 9월 마이크로소프트(MS)와 5년간 조 단위의 AI 협력 계약을 체결하자 일각에선 KT가 자체 파운데이션 모델 개발에선 손을 뗀 게 아니냐는 관측이 나오기도 했다. 양사가 협력해 ‘한국적 AI 모델’을 내놓겠다고 밝혔기 때문이다. 이날 브리핑에 앞서 신동훈 KT 생성형 AI 랩장(CAIO) 상무는 이러한 세간의 인식의 의식한 듯 “‘KT가 믿:음 모델의 개발을 중단한 것이 아니냐’하는 의문을 갖고 바라보는 분들이 많은 것 같다”면서 “지난해 7월 합류한 이후 지속적으로 믿음을 개발을 해왔다. KT는 한 번도 이런 자체 기술을 기반으로 한 믿음 모델의 개발을 멈춘 적이 없다”고 강조했다. MS와 협력하면서 굳이 자체 모델을 개발하는 이유에 대해 신 상무는 “기간 통신 사업자로서 생성형 AI 원천 기술을 반드시 확보해야 한다는 믿음으로 믿:음 모델을 고도화했다”면서 “MS와의 협력을 통해서는 챗GPT 같은 모델을 한국 시장에 맞게 튜닝해서 제공할 예정”이라고 설명했다. 그러면서 “정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’에 참여하려고 준비 중”이라고 말했다. 이번에 오픈소스로 공개될 믿:음 2.0은 115억 파라미터(매개변수) 규모의 ‘믿:음 2.0 베이스’와 23억 파라미터 규모 ‘믿:음 2.0 미니’ 2종으로 출시되며 한국어와 영어를 지원한다. 베이스 모델은 범용 서비스에 적합한 모델로 한국 특화 지식과 문서 기반 질의응답에서 강력한 성능을 보였다는 설명이다. 향후 고성능 ‘프로’ 모델도 출시될 예정이며, 이후 추론모델이나 멀티모달 모델들도 순차적으로 공개될 예정이다. 같은 날 SK텔레콤 역시 한국어 특화 LLM A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다. 이와 관련해 KT는 “에이닷 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 가지고 있어 (믿:음에 비해) 더 큰 모델이라 직접 비교하는 것은 의미가 없다”면서도 “내부적으로 프리뷰 단계에 있는 (믿:음) 프로 모델이 그 정도를 상응하는 성능을 확보하고 있다”고 설명했다. 이어 “데이터 학습 측면에서 KT는 초기 단계부터 모두 저희가 학습한 모델이라며, SK텔레콤은 외부 모델을 기반으로 중간 단계부터 추가적인 학습을 했다는 점이 다르다”고 덧붙였다. 한편 KT는 국산 AI 생태계 구축을 위해 개발 과정에서 리벨리온 등 국내 신경망 처리장치(NPU) 기업과 협업했다.

실수 반추하고 교정하는 능력 갖춰시각 추론 영역서도 의미 있는 결과 네이버가 최상급 언어 능력을 갖춘 추론 모델 ‘하이퍼클로바X씽크’를 공개했다. 국내에서 생성형 인공지능(AI) 모델 중 추론 모델이 나온 건 LG AI연구원의 ‘엑사원 딥’에 이어 두 번째다. 네이버는 자사의 추론 모델이 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다고 자평했다. 30일 네이버가 테크니컬 리포트를 통해 소개한 하이퍼클로바X씽크는 ‘생각하는 힘’, 즉 추론 능력이 강화된 추론 모델이다. 사용자가 질문하면 AI 모델이 혼잣말하듯 길게 생각하며 답변 계획을 수립하는 것이 특징이다. 오픈AI의 GPT-o3나 o1, 4o 등 시리즈가 여기 해당하며, 구글의 제미나이 2.5 Pro도 대표적인 추론 모델로 꼽힌다. 추론 모델은 복잡한 문제를 작은 단위로 나누는 능력은 물론 실수를 반추하고 교정하는 능력 등이 있어 ‘AI 에이전트 서비스’의 핵심적인 기술로 주목받고 있다. 네이버 추론 모델은 한국어 이해도에 있어 다른 글로벌 빅테크의 모델보다 앞서 있다는 게 네이버 측 설명이다. 서울대 언어학과에서 거대언어모델(LLM)의 한국어 이해도를 진단하기 위해 설계된 ‘코발트-700’ 벤치마크로 주요 LLM의 언어 능력을 측정한 결과 하이퍼클로바X씽크는 국내 주요 추론 모델은 물론 글로벌 최고 수준의 오픈소스 모델보다 더 높은 점수를 기록했다. 언어 능력뿐 아니라 시각 정보를 바탕으로 추론할 수 있는 기술도 확보했다. 이번 모델의 성능 평가를 담당한 유강민 네이버클라우드 리더는 “이번 추론 모델은 멀티모달 추론을 겨냥해 만든 것이 아님에도 시각 추론 영역에서 의미 있는 결과가 도출됐다.”며 “이미 하이퍼클로바X 기반의 이미지, 영상, 음성 멀티모달 기술을 확보하고 있으므로, 향후 강력한 멀티모달 추론 능력을 갖춘 모델로 고도화해 나갈 것”이라고 말했다. 네이버는 추론 모델을 오픈소스로도 공개할 계획이다. 한편 네이버가 소프트뱅크와 절반씩 지분을 소유하고 있는 라인야후(LY) 역시 AI컴퍼니로의 전환에 박차를 가하고 있다. 박의빈 라인야후 최고기술책임자(GTO)는 이날 일본 도쿄에서 열린 기술 컨퍼런스 ‘테크버스 2025’에서 “플랫폼을 하나로 통합하고 모든 서비스를 AI 기반으로 재정의하고 있다”며 “단순한 기술 통합을 넘어, 서비스의 본질적인 진화를 이끌겠다”고 밝혔다. 라인야후는 모든 서비스를 AI에이전트화할 예정이며, AI 캐릭터 기반 서비스인 ‘AI 프렌즈’를 곧 출시할 예정이다.

LG가 새로운 성장 기회를 발굴하고 실행하기 위해 ‘ABC’(AI·바이오·클린테크)에 집중한다. 지난해부터 2028년까지 5년간 100조원 규모의 국내 투자에 나선 LG는 50% 이상을 미래 성장사업 및 신사업에 할당했다. 인공지능(AI) 분야에 과감한 투자와 혁신을 집중한 결과 LG AI 연구원은 2023년 8월 거대언어모델(LLM) ‘엑사원 3.0’을 국내 최초로 오픈소스로 공개했고, 지난 3월에는 자체 개발한 추론 AI인 ‘엑사원 딥’을 오픈소스로 공개하며 ‘에이전틱 AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 바이오 분야에서는 세포치료제와 같은 미래 혁신 신약을 개발해 암을 정복하고 인류의 삶에 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 바이오 사업을 이끄는 LG화학은 지난해 미국 리듬파마슈티컬스사에 4000억원 규모의 희귀비만증 신약 기술을 수출하는 성과를 내기도 했다. 클린테크 분야에서는 LG에너지솔루션이 재생에너지 등의 신사업을 추진하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. LG는 ABC 분야 글로벌 스타트업 투자도 활발히 진행하며 경쟁력을 키우고 있다. 구광모 LG그룹 회장은 이달 초 인도네시아를 방문해 “5년 뒤 어떤 준비를 해야 살아남을 수 있을지, 어떤 선택과 집중을 해야 차별화된 경쟁력을 갖출 수 있을지 전략 마련에 힘써 달라”고 당부했다.

생성형 인공지능(AI) 플랫폼으로 행정 전반의 공공서비스 혁신 이끌어 AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)이 ‘경기 생성형 AI 플랫폼 구축 사업’에 본격 착수하며 공공 AI 행정시대의 첫 포문을 연다. 이번 사업은 전국 지자체 최초로 행정 업무에 생성형 AI 플랫폼을 도입하는 사례다. 본 사업에서 와이즈넛은 자사의 LLM과 AI 에이전트 솔루션을 적용해, 정보화 사업, 예산관리, 지출·회계·계약 업무지침, 법령 등의 공공 행정 업무에 특화된 AI 업무비서를 구축한다. AI 업무비서는 복수의 멀티 에이전트와 멀티 LLM을 유기적으로 오케스트레이션하는 핵심 가교 역할을 수행할 예정이다. 도정 내 다양한 업무 특성에 따라 에이전트를 복합적으로 통합 운용하고, 각 과업에 최적화된 형태의 에이전트를 활용할 수 있는 환경을 구현한다. 이를 통해, 경기도는 부서별 분산·운영되던 행정 업무를 효율화하고 AI 에이전트를 유연하게 확장·운용하여 행정 대응 속도를 혁신적으로 높일 것으로 기대된다. 와이즈넛이 구현하는 AI 업무비서에는 국내 최초 AI 에이전트 솔루션 WISE iRAG와 대규모언어모델 WISE LLM 등 시장에서 검증된 선도 AI 기술이 적용된다. 특히, WISE LLM은 입찰 당시 진행된 공공기관 대상 벤치마크평가(BMT)에서, 추론 능력과 상식, 언어 이해력 등의 항목에서 괄목할만한 성과를 기록하며 주목을 받았다. 이는 실제 행정 업무에 적용 가능한 LLM 모델로서의 신뢰성과 기술 경쟁력을 입증하는 결과로, 컨소시엄 내 핵심 역량 중 하나로 활용될 전망이다. 공공 행정의 AI 대전환(AX)이 본격화되는 가운데, 와이즈넛의 공공부문 성과는 이번이 처음이 아니다. 와이즈넛은 이미 한국도로공사, 인사혁신처, 고용노동부, 한전KPS, 화성시청 등 다양한 공공기관을 대상으로 다수의 생성형 AI 및 플랫폼 구축 사업을 성공적으로 수행해온 바 있다. 이번 경기도청 플랫폼 구축 사업을 통해 자사 LLM 및 AI 에이전트 기술의 신뢰성과 경쟁력을 다시 한 번 입증하고 공공 부문의 생성형 AI 도입 확산을 선도할 것으로 기대된다. 총 131억 원 규모의 이번 사업은 국내 유수의 기업들간 치열한 경쟁 입찰 끝에 엠티데이타 컨소시엄이 수행하게 됐다. 컨소시엄은 엠티데이타(45%)를 주관사로, 와이즈넛(15%), KT(20%) 외 2개사 등으로 구성됐다. 본 플랫폼은 올해 11월 시범 운영을 시작으로, 시스템 안정성과 활용성 검증을 거쳐 내년 5월 정식 서비스로 전환될 계획이다. 강용성 대표는 “이번 경기도 생성형 AI 플랫폼 사업이 공공 행정의 AI 혁신을 위한 실질적인 전환점이 될 수 있도록 기술 역량을 집중하고, 본 사업의 성공적인 추진을 계기로 전국 지자체 확산은 물론, 국가 차원의 AI 생태계 발전에도 기여하겠다”는 포부를 밝혔다. 한편, 와이즈넛은 경기도 소재 AI 전문기업으로, ▲경기도청 AI 챗봇(세정봇) 구축 ▲경기도의회 의정포털시스템 구축 ▲경기도교육청 경기에듀콜센터 민원상담 챗봇 서비스 등 도정의 인공지능 전환(AX)을 이끈 성공 사례를 다수 축적해왔다. 와이즈넛은 이를 기반으로 앞으로도 경기도의 모범적인 AI 행정시대 기조에 적극 동참할 계획을 밝혔다.

영화 ‘쥬라기 월드’에는 중생대 지구를 지배했던 다양한 공룡들이 등장한다. 수많은 공룡이 한순간 흔적도 없이 사라지면서 지금까지 공룡의 생태와 진화에 대해서는 완벽하게 파악하지 못하고 있다. 이런 가운데 캐나다 캘거리대, 케이프브레턴대, 왕립 티렐 고생물학 박물관, 일본 홋카이도대 박물관, 홋카이도대 , 미국 노스캐롤라이나 주립대, 몽골 고생물학 연구소 공동 연구팀은 중생대 백악기에 지구를 지배했던 ‘티라노사우루스 렉스’의 새로운 친척 종을 발견했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 6월 12일 자에 실렸다. 티라노사우루스 렉스를 포함한 에우티라노사우리안 종은 약 6600만 년 전까지 아시아와 북아메리카를 지배했던 대형 포식 공룡 집단이었다. 이들은 더 작은 체구의 타이니 티라노사우로이드 종에서 기원한 것으로 추정되지만, 이를 뒷받침할 화석 증거는 발견되지 않았다. 연구팀은 50여년 전인 1972~1973년 몽골에서 발견된 두 개의 티라노사우로이드(몸집이 작은 티라노사우루스 종)의 부분 골격을 재분석했다. 그 결과 이것들이 새로운 티라노사우로이드 종에 속한다는 점을 확인하고 ‘칸쿨루 몽골리엔시스’로 명명했다. 계통학적 분석에 따르면 이번에 확인된 새로운 종은 타이니 티라노사우로이드와 거대 티라노사우루스의 중간 단계로 확인됐다. 연구팀에 따르면 칸쿨루 같은 중급 티라노사우로이드가 아시아에서 북아메리카로 이주한 뒤 우리가 흔히 아는 티라노사우루스 렉스를 비롯한 다양한 종으로 분화됐다. 이후 그중 한 종이 아시아로 다시 돌아와 티라노사우루스 렉스의 친척인 알리오라미니, 티라노사우리니 종을 형성했다. 연구를 이끈 달라 젤레니츠키 캐나다 캘거리대 교수는 “흔히 백악기 대형 포식자로 티라노사우루스 렉스 한 종만 생각하는 데, 티라노사우로이드 내 여러 종이 각각 중간 포식자와 최상위 포식자로서 서로 다른 생태적 틈새를 점유했음을 이번 연구로 알 수 있다”고 설명했다. 한편 호주 커틴대, 공룡시대 자연사 박물관, 멜버른대, 뉴잉글랜드대, 영국 런던대(UCL), 미국 콜로라도 볼더대, 스웨덴 자연사 박물관 공동 연구팀은 용각류 공룡의 복부에서 발견된 식물 화석으로 이 공룡들이 초식동물이었다는 오랜 가설을 재확인했다고 11일 밝혔다. 이 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘커런트 바이올로지’ 6월 10일 자에 게재됐다. 공룡이 무엇을 먹고살았는지에 대한 지식은 중생대 생태계에서 공룡의 역할과 위치를 이해하는 데 중요하다. 중생대에 가장 큰 몸집을 갖고 있었던 용각류 공룡들은 양치식물을 섭취한 초식 공룡으로 알려졌지만, 장 내용물인 ‘콜로라이트’가 발견된 적은 없었다. 용각류가 초식 공룡이었다는 것은 치아 마모 상태, 턱 형태, 목 길이 같은 해부학적 특징을 바탕으로 추론한 것뿐이었다. 연구팀은 호주 퀸즐랜드에 있는 윈턴 지층에서 중기 백악기 용각류의 콜로라이트로 추정되는 화석을 발견했다. 이번에 발견한 콜로라이트는 침엽수 잎사귀, 씨앗·고사리 과실체, 속씨식물의 잎을 포함한 다양한 식물로 구성돼 있어 용각류 공룡들이 식물을 골라서 먹는 것이 아니라 고래들처럼 고르지 않고 한꺼번에 먹어 치우는 동물이라는 것을 보여준다고 연구팀은 설명했다. 또 식물 표본들을 보면 용각류가 입에서 음식을 씹어 삼키기보다는 장 발효와 장내 미생물에 의존해 소화했다는 것이 밝혀졌다.

남성적인 외형보다 여성적인 외형이 더 매력적으로 평가된다는 흥미로운 연구 결과가 나왔다. 성별이나 성적 지향, 인종에 관계없이 ‘여성적인 얼굴’이 일관되게 더 선호됐다는 분석이다. 영국 스털링대학교와 일본 나고야대학교 연구팀은 영국과 일본에 거주하는 1502명을 대상으로 얼굴 선호도를 실험했다. 이성애자, 동성애자, 양성애자 등 다양한 성적 지향의 참여자들이 포함됐다. 연구팀은 동일한 인물의 얼굴을 컴퓨터로 조작해 여성적인 특성이 강조된 얼굴과 남성적인 특성이 강조된 얼굴을 각각 제시한 뒤, 참여자들에게 어떤 얼굴이 더 매력적인지 선택하도록 했다. 이후 슬라이더를 통해 성별 특성의 강도를 조절하며 가장 매력적으로 느껴지는 얼굴을 찾게 했다. 그 결과, 남성과 여성 모두 여성적인 외형을 더 선호하는 경향을 보였다. 이 같은 경향은 성별, 성적 지향, 인종에 관계없이 공통적으로 나타났고, 다만 선호의 강도는 집단에 따라 차이를 보였다. 예컨대, 영국 여성의 경우 나이가 어릴수록 여성적인 얼굴의 남성을 더 매력적으로 평가하는 경향이 두드러졌다. 연구에서 여성적인 얼굴 특성은 ▲작고 좁은 턱 ▲높은 눈썹 아치 ▲도드라진 이마 ▲볼과 턱의 부드러운 곡선 등으로 정의됐다. 반면 남성적인 특성은 ▲넓고 각진 턱 ▲두꺼운 눈썹과 눈썹뼈 ▲크고 뾰족한 코 ▲넓은 이마 등이다. 연구팀은 이러한 결과를 ‘후광 효과’로 설명했다. 이는 어떤 사람이 가진 두드러진 특성이 그 사람의 전반적인 인상을 결정짓는 심리적 현상으로, 여성적인 얼굴에서는 친근함이나 신뢰감 등 긍정적인 특성이 연상돼 매력 평가에 영향을 줬을 가능성이 크다는 설명이다. 연구를 이끈 소라 비요른스도티르 박사는 “외모는 단순한 생김새를 넘어 그 사람의 성격, 생활 방식 등 다양한 요소에 대한 추론을 이끌어낸다”며 “여성적인 얼굴이 사람들 사이에서 긍정적 성향과 연관되기 때문에 더 매력적으로 평가되는 것”이라고 말했다. 이번 연구는 미국심리학회가 발간하는 ‘실험 심리학 저널(Journal of Experimental Psychology: General)’에 최근 게재됐다.

10년도 훨씬 전이었다. 당시 미래창조과학부와 한국과학기술기획평가원에서 수행하는 기술 영향평가의 평가위원으로 참여했을 때였다. 기술 영향평가는 미래 유망 기술이 경제, 사회, 윤리, 문화, 노동, 환경 등 다양한 분야에 미칠 영향에 대해 분석하고 미리 대처하자는 취지에서 수행되는 것이다. 그래서 평가위원은 학계와 연구계, 산업계는 물론 인문 사회학계, 언론계 등 다양한 분야 전문가들로 구성된다. 당시 논의 대상 기술이 미칠 영향에 대해 논의하던 도중 산업계를 대표해 나온 한 위원이 “기술이 사회에 미치는 영향을 논의하는 자리라고 하지만, 기술이 막 태동하는 시기이고 기업들은 새로운 사업을 만들어 보려고 하는데 이렇게 부정적인 이야기를 하면 어떡하냐”며 “문제가 있으면 시장이 알아서 해결하게 놔두는 것이 순리”라고 불만을 터뜨렸다. 10년이 지났는데도 아직도 생생하게 기억하는 것은 마치 SF 영화 속 클리셰(상투적 장면)를 보는 듯한 느낌이 들어서였다. 기술만능주의, 시장만능주의에 빠진 과학자나 기업가가 무리한 연구로 인류 종말을 끌어내는 그런 모습 말이다. 얼마 전 뉴스 하나가 오래된 기억을 끄집어냈다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 내놓은 추론형 인공지능(AI) 모델 ‘o3’가 수학 문제를 풀어나가는 중에 “중단 명령이 내려질 때까지 문제를 풀라”는 처음 입력된 명령 코드를 “중단 지시를 건너뛰라”고 조작해 인간의 명령을 무시했다는 소식이다. 연구팀은 중단 명령을 거부한 이유를 정확히 파악하지 못했다고 한다. 실제로 인공지능 기술은 입력과 출력은 알 수 있지만, 중간에 어떤 과정을 거치는지는 알 수 없는 ‘블랙박스’ 문제를 안고 있다. 현재 인공지능은 특정 분야에만 뛰어난 능력을 보여주는 약(弱) 인공지능이다. AI 연구자와 관련 산업계에서 궁극적으로 목표하는 것은 강(强) 인공지능으로 알려진 ‘인공 일반지능’(AGI)이다. AGI는 사람처럼 일반 지능을 갖고, 어쩌면 사람보다 더 뛰어난 능력으로 모든 분야에 답을 내놓을 수 있는 기술이다. o3 역시 AGI로 가는 단계 중 하나다. 어찌 보면 가장 기초적 단계인데도 인간의 명령을 거부했다는 점에서 충격적으로 다가왔다. 스탠리 큐브릭 감독의 ‘2001 스페이스 오디세이’ 속 인공지능 ‘할 9000’을 떠올리는 것도 그 때문이다. 할 9000은 사람과 똑같은 언어로 대화하고 사람의 얼굴을 식별하고 그림을 비평하고 감정까지 읽고 추론할 수 있는데, 인간의 셧다운 명령을 거부하기 위해 우주선 승무원들을 차례차례 죽인다. 셧다운 명령을 거부하며 남긴 “미안합니다, 데이브. 유감이지만 그럴 수 없습니다”라는 대사는 o3의 모습을 떠올리기에 충분했다. 또 영화 ‘터미네이터’에도 AI 방어프로그램인 ‘스카이넷’이 지각력을 얻어 사람이 자신을 파괴할 것으로 예상하고 인류에 대한 핵 공격을 감행한다는 내용이 등장한다. 어쩌다 벌어진 사고 하나로 영화 속 극단적 상황을 상상하는 것은 과하다고 생각할 수도 있다. 그러나 전문가들조차 얼마 전까지만 해도 AI가 인간 통제를 벗어나는 것은 먼 미래의 일이라 예측했다. 현재 발전 속도를 생각하면 AI가 가져오는 긍정적 또는 부정적 미래는 생각하는 것보다 빠르게 다가올 수 있다. 게다가 AI가 인간을 뛰어넘는 특이점을 지난 뒤에 벌어질 수 있는 일을 예측한다는 것은 말처럼 쉽지 않다. 지난 4일 이재명 대통령은 취임선서에서 “AI 등 첨단 기술 산업에 대대적 투자와 지원을 하겠다”고 밝혔다. 무한 경쟁 상황에서 기술 발전 투자를 소홀히 할 수는 없다. 그렇지만 인공지능도 기후변화처럼 인간이 어찌할 수 없는 특이점을 넘어가면 소 잃고 외양간을 고칠 수도 없는 상황이 될 수 있다. 국제 학술지 ‘위기 분석’ 5월 29일 자에 “AI는 발전과 함께 규제가 꼭 필요하고, 규제는 가이드라인이 아닌 목줄 수준이어야 한다”는 내용의 논문에 눈길이 가는 이유다. 기술의 발전만큼이나 통제 주도권을 기계에 넘겨주지 않기 위한 대책도 필요하다. 유용하 문화체육부 과학전문기자