LG가 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화에 힘을 쏟고 있다. 2026년까지 AI데이터 분야 연구개발에 3조 6000억원을 투입해 미래 기술을 선점하고 인재 영입에 적극 나선다는 계획이다. 특히 LG의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원은 미국 미시간대, 서울대, 캐나다 토론토대 등과 공동 연구를 활발히 진행 중이다. 20일 LG에 따르면 LG AI연구원은 지난 7월 19일 마곡LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 열고 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 공개했다. 이날 공개된 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 약 4500만건의 전문 문헌과 3억 5000만장의 이미지를 학습했다. 엑사원 2.0은 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어(Bilingual) 모델로 개발됐다. 학습 데이터양도 기존 모델 대비 4배 이상 늘었다. 특히 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 동일한 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. 언어와 이미지 간의 양방향 생성이 가능한 ‘엑사원 2.0’의 멀티모달 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델보다 메모리 사용량을 두 배 늘렸지만 추론 처리 시간은 83% 단축해 비용의 약 66%를 절감했다. 이날 LG AI연구원은 엑사원 3대 플랫폼인 ‘엑사원 유니버스’(언어), ‘엑사원 디스커버리’(난제), ‘엑사원 아틀리에’(창작)도 차례로 공개했다. 먼저 엑사원 유니버스는 전문가용 대화형 AI 플랫폼이다. 다른 대화형 AI들과는 달리 사전 학습한 데이터는 물론 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 생성한다. 엑사원 디스커버리는 ‘인류가 쌓아 온 지식을 초거대 AI가 스스로 학습해 활용할 수 있다면 질병, 에너지와 같은 세상의 난제를 해결하는 데 도움이 될 수 있을 것’이라는 아이디어를 구체화한 플랫폼이다. 엑사원이 논문특허 등 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 수식과 표, 이미지까지 스스로 학습해 데이터베이스화하는 기술을 적용했다. 엑사원 아틀리에는 텍스트와 이미지 간 양방향 생성이 가능한 엑사원만의 멀티모달 특성을 살려 사람과 AI가 협업해 세상에 없던 창조적 디자인을 생성하는 플랫폼이다. 처음 보는 이미지를 자연어로 설명할 수 있는 ‘캡셔닝 AI’ 기능이 탑재돼 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터를 생성한다.

현존하는 최고의 파리지앵 화가 미셸 들라크루아가 그린 제2차 세계대전 이전의 파리 모습을 담은 특별전이 열리고 있다. '미셸 들라크루아, 파리의 벨 에포크' 특별전은 미셸 들라크루아 대규모 전시회로 지난 16일 개막해 내년 3월 31일까지 예술의전당 한가람디자인미술관에서 개최된다. 특별전은 한국경제신문과 2448 Artspace가 주최하고 주한 프랑스대사관이 후원했다.75~90세 그린 오리지널 페인팅 200여점 전시  화가의 탄생 90주년을 맞아 열리는 특별전에는 들라크루루아의 화가 인생 최대 규모의 전시로 75세부터 90세까지 그린 오리지널 페인팅 200점 이상이 전시됐다. 특별전을 관통하는 주제는 그가 사랑한 도시 ‘파리’와 ‘벨 에포크’다. 벨에포크는 프랑스어로 ‘아름다운 시절’을 의미한다. 들라크루아는 파리에서 태어나 파리에서 대부분의 일생을 보낸 파리지앵 화가다. 파리를 그린 작품이 남아있는 클로드 모네, 로베르 들로네, 귀스타브 카유보트, 카미유 피사로 같은 선배 화가들과 달리 50년 이상을 지속적으로 파리를 그려냈다.   이번 전시는 들라크루아가 75세부터 90세인 2008~2023년까지 그린 작품들을 조명한다. 그는 1970년대부터 과거 파리의 향수를 담은 듯한 화풍을 완성했다. 50년간의 화가로서의 삶 중에 이번 전시는 후반기 작품들을 보여준다. 그의 마지막 화풍에서는 인생의 말년에서 비로소 나올 수 있는 원숙함이 묻어난다.행복한 유년기 향수를 일으키는 전시  대부분의 그림마다 그가 어릴 적 키우던 강아지(Queen) 혹은 강아지와 함께 있는 그의 소년시절이 담겨있어 작품 속의 이야기를 추론하는 묘미가 있다. 작가는 1930년대를 그대로 역사적으로 재현한 것이 아니라 자신이 그 시대에 가진 인상을 그린 것이라고 한다. 옛 파리의 모습을 통해 현재 파리 여행을 꿈꿀 것을 말한다. 이번 전시는 들라크루아의 작품을 150점 이상 소유한 2448 Artspace와 110명의 개인 소장자들 도움으로 들라크루아 후기의 방대한 컬렉션을 선보인다. 들라크루아는 20년 전부터 한국아트페어에 소개되었고 2011년, 2013년, 2016년 세 차례 한국국제페어(KIAF)를 방문한 적이 있다. 특히 지난 10년간 KIAF에서 미셸 들라크루아 작품이 있는 전시장은 가장 많은 사람들이 몰리는 전시장이었다.  이번 전시는 오전 9시부터 오후 7시까지 열리며, 매주 월요일은 휴관한다. 입장료는 성인 2만원, 청소년 1만 5000원이다. 

“대기 ‘커먼즈’(commons)란 쉽게 말해 대기가 공동의 것이라는 의미로, 대기나 기후를 보전하는 데 유용하게 활용될 수 있는 개념이다.” 서울대 지속가능발전연구소 안새롬 박사는 14일 서울 중구 정동 프란치스코교육회관에서 사단법인 생명평화민주주의연구소(이사장 정범진) 주최로 열린 ‘2023 생명·평화·민주주의 논문 발표회’에서 이렇게 말문을 열었다. 앞서 진행된 신진 연구자 후원증서 전달식에서 대상자로 선정된 젊은 학자 3명이 주제별 논문 발표를 맡았다. 안 박사는 ‘한국의 대기·기후 보전 실천과 커먼즈 정치’란 주제의 발표에서 “대기 커먼즈라는 개념을 활용하면 대기가 공동의 것이므로 대기의 이용이 적절하게 규제된다거나 교환가치와 무관하게 누군가가 대기를 더 많이 이용할 권리가 없다고 볼 수 있다”고 덧붙였다. 연구는 국내에서 펼쳐진 네 가지 대기·기후 보전운동으로 나눠 분석했다. 1970∼80년대 환경운동 단체들의 반공해 운동, 2000년대 초반 환경단체 및 환경부의 파트너십을 통한 블루스카이 운동, 2010년대 여성 주축 ‘미세먼지 대응을 촉구합니다’의 미세먼지 대응 운동과 ‘청소년 기후 행동’의 청년 기후운동이다. 네 사례를 보면, 대기는 보전해야 할 커먼즈로 존재하지만 서로 다른 관찰과 경험·추론들로 구성된다고 안 박사는 설명했다. 민주화 운동 및 중화학 공업화의 흐름 속에서 등장한 반공해 단체들은 계급적으로 불평등한 대기를, 2002년 한일 월드컵 축구대회를 준비하는 과정에서 ‘블루스카이’를 만들고자 한 환경단체-환경부 파트너십은 경쟁력을 갖춘 대기를 구성한다. 또 ‘미세먼지 대책을 촉구합니다’의 학부모들은 위험한 대기를, ‘청소년기후행동’의 청년들은 세대적으로 불평등한 대기를 구성한다. 각 사례에서 대기 커먼즈는 계급과 세대, 영토(도시·국가) 등으로 경계를 짓고, 그 경계를 통해 서로 다른 공동체를 호출한다. 민중을 호출한 반공해 운동은 자본-국가 대 민중이라는 서사를 통해 대기 커먼즈에 대한 민중의 권리를 되찾을 수 있다고 봤다. 시민을 호출한 블루스카이 운동에서는 시민이 도시 대기질을 모니터링하거나 자동차를 점검하는 등의 시민 참여를 강조했다. ‘미세먼지 대책을 촉구합니다’는 복지국가로서 국민을 보호해야 할 의무, 취약계층인 아동을 미세먼지로부터 보호할 책임을 이행함으로써 국민의 대기 커먼즈가 보전될 수 있다고 여겼다. 청년을 호출한 ‘청소년기후행동’은 청년과 미래를 무시하하는 정부와 국회, 기업 등이 대기 커먼즈에 대한 청년의 기본적인 권리와 미래에 생존할 권리를 침해한다고 보고 당사자 운동을 강조했다.‘서해 평화정착 구상과 공동어로구역 협상’을 주제로 발표에 나선 황준호(북한대학원대학교) 박사는 2004~2007년 남북 장성급 회담과 2007년 남북 정상회담 및 국방장관 회담을 짚었다. 황 박사는 서해 평화를 위한 대북 협상에 적지 않은 성과를 남겼다고 풀이했다. 2004년 6·4 합의는 기초적인 수준의 충돌 방지 조치였지만 역사적인 진전을 이뤘으며 공동어로구역을 설정하자는 남북 당국 간 최초의 합의를 이끌어냈고, 장성급 회담을 통해 북측의 구체적인 생각을 파악할 수 있었던 점을 높이 평가했다. 정상회담에서 다른 차원의 해법을 제기했다는 사실은 현실성을 떠나 그 자체로 평가할 만하다고 덧붙였다. 그러나 노무현 정부의 서해 탈안보화(안보화한 이슈→정치적 해결 노력) 시도가 ‘약간의 성취와 대부분의 좌절’에 그친 것은 국내정치적 제약을 극복하기 위한 전략이 불충분했기 때문아라고 분석했다. 보수적인 야권의 안보화 유지 동맹은 정부가 북방한계선(NLL)을 양보하기라도 하는 듯 여론을 주도하고 정치적 힘을 발휘함으로써 정부의 행동반경 제약했다는 지적도 잊지 않았다. 공동어로구역 협상의 전반을 군부에 맡긴 것은 ‘전략 미비’의 주요 측면으로, 군사적인 관점에 치우친 군부에 탈안보화의 성과를 내라는 주문이기 때문에 비현실적이라는 이야기다. 결국 컨트롤타워(청와대) 아래 종합적인 추진체계를 만들어 군부 의견을 듣되 탈안보화라는 최종 목적에 부합하도록 취사선택하면서 설득하는 데 실패할 수밖에 없었다는 결론으로 이어졌다.‘한국교회와 전염병’을 발표한 방용덕(경상국립대학교) 박사는 “종교집단의 집합 모임 강행의 배경에는 반드시 공통적 속성이 존재할 것으로 확신하고 연구에 매달렸다”고 소개했다. 여기엔 기독교가 한국에 전파되던 초기 국민들에게 진정한 사랑을 심기보다는 근대화와 교육계몽이라는 선물을 준다는 선민의식이 아직도 작용한 결과라는 해석으로 눈길을 끌었다. 상세히 보면 첫째, 혐오 담론이 담겼다. 방 박사는 2020년 한해는 사람도, 종교도 격리되는 시기였다고 운을 뗐다. 이런 위기국면에서 언론을 통해 생산된 각종 혐오 담론은 의학적 대응의 문제를 정치·종교적 차원으로 이동시켜 타자화하기에 바빴다. 그 중심에 교회가 있었다는 것이다. 코로나19 팬데믹 때 교회들은 감염병 관리 당국에서 확진자 급증 위험으로 단계별 사회적 거리두기를 실시하는 한편 요식업소, 교육기관 등 밀집시설에 대해 5명 이상 집합을 금지했는데도 대면예배를 강갱해 확산을 부추기고도 종교 탄압이라는 반응을 쏟아냈다. 일부 목사들은 법원에 기소돼 잇달아 벌금형을 선고받기도 했다. 무엇보다 중세교회에 자행된 유대인 박해와 마녀사냥이 이번 코로나 정국에서 한국교회를 통해 재현됐음을 확인할 수 있었다고 분석했다. 방 박사는 특히 반중 정서, 이단-사이비 담론, 반 동성애 담론을 생산한 이면에는 각종 비리, 성폭력, 다른 범죄 등 내부에서 발생하는 문제들을 외부로 알려지지 않도록 막기 위한 전략이었음을 포착할 수 있었다고 밝혔다. 둘째, 하느님의 심판 담론이다. 심판론은 한마디로 말해 지배계급의 폭력 정당화는 물론 타민족의 문화·종교적 자산을 우상숭배로 취급하는 데 있어 가장 핵심적인 이론으로 제공된다. 무엇보다 다른 나라, 다른 종교와는 달리 유독 한국 개신교만이 타 종교를 배척하고 혐오하는 데 훼불사건이 대표적 사례다. 하지만 이것은 미국 개신교가 초기 한국교회에 이식한 선민사상을 기반으로 한다고 파악했다. 셋째, 기독교 입국론이다. 지금까지 ‘전OO 목사’ 현상의 경우 주로 윤리·도덕적 차원에서 문제가 제기돼 왔다. 하지만 방 박사는 정치·사회적 차원으로 접근해 실체를 파악했다고 설명했다. 특히 2000년대 들어 사라진 산중기도원 출신의 종교 활동가들이 핵심적으로 참여하는 에스더 기도운동본부가 기존 뉴라이트 등을 중심으로 하는 개신교 우파를 대체하고 있음을 확인했다. 이들의 주요 목표는 정치의 종교화를 통한 신정국가 건설이었다. 특히 전 목사와 에스더 기도운동본부, 극우 정치세력과 보수 정치인이 결합한 새로운 운동 형태, 즉 광장을 중심으로 정치집회를 주도하는 극우 개신교 세력들의 실체를 파악할 수 있었다. 개신교 근본주의에 기반하지 않는 숨은 세력, 즉 일반 극우 정치세력이 핵심 단체로 존재하고 있었다. 그들은 교회의 통제를 받지 않으면서도 극우 개신교의 영역에서 존재하는 독특한 특징을 갖췄다. 마지막으로 전OO 목사 현상의 배후에 이처럼 특정 세력이 존재하는 시스템 때문에 ‘제2, 제3의 전OO’을 예고한 셈이라고 끝을 맺었다.

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.

구글이 당초 예정보다 앞서 새 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이’를 공개하자 업계가 오픈AI의 ‘GPT-4’를 능가한다며 술렁이고 있다. 샘 올트만 오픈AI 최고경영자(CEO)가 이사회에 의해 쫓겨났다, 임직원 요구로 돌아오는 등 소동을 겪는 동안 구글이 반격을 통해 그동안 빼앗겼던 생성형 AI 기술 주도권을 되찾으려 한다는 분석이다. 미국 주요 글로벌 빅테크가 모두 AI 서비스 개발과 출시에 속도를 내기 시작해 업계는 ‘AI 대전’ 양상을 띄고 있다. 전날 구글이 공개한 제미나이는 ‘멀티모달’ 기반 AI 모델이라는 특징을 가졌다. 문자, 이미지, 오디오, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 입출력할 수 있다는 얘기다. 회사 측 시연에서 제미나이에게 고무로 만든 장난감 오리를 보여주며 “이 오리는 물에 뜰까”라고 묻자 “물에 뜰 것이다. 고무 오리이기 때문”이라고 대답했다. 탁자 위에 쿠키와 오렌지를 올려 놓으니 “오렌지가 쿠키보다 건강한 음식”이라고 말했다. 구글은 “제미나이는 처음부터 텍스트, 오디오, 이미지, 영상 등 모든 종류의 입력값을 원활하게 이해하고 추론할 수 있으며, 기존 멀티모달 모델보다 훨씬 뛰어나며 거의 모든 영역에서 가장 앞선 성능을 보였다”고 밝혔다. 제미나이는 ‘울트라’, ‘프로’, ‘나노’ 세 버전으로 출시된다. 특히 울트라 성능은 수학, 물리학, 역사, 법률, 의학, 윤리 등 57개 주제를 복합 활용해 세계 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 대규모 다중작업 언어이해(MMLU) 테스트에서 90.04%의 점수를 기록했다. 86.4%를 기록한 GPT-4는 물론 인간 전문가의 점수 89.8%를 사상 최초로 넘었다. 일반 이용자들은 제미나이 프로가 적용된 AI 챗봇 ‘바드’를 한국을 포함한 170개 이상의 지역에서 영어로 이용할 수 있다. 구글 스마트폰 픽셀(Pixel)엔 제미나이 나노가 탑재될 예정이다.국내 AI 업계도 적잖이 놀란 반응이다. 하정우 네이버클라우드 AI 이노베이션센터장은 소셜미디어에 “MMLU 사람전문가 점수를 처음으로 깼다. 멀티모달 테스크에서도 GPT-4V 수치를 모두 앞질렀다”며 “유튜브의 위력이 여기서 드러나는 것 같다”고 썼다. 스타트업 보이저엑스의 남세동 대표도 “GPT-4 이후로 오랜만에 할 말을 잃었다”고 밝혔다. 아마존의 ‘지각 참전’으로 ‘매그니피센트 7’이라 불리는 글로벌 빅테크 7곳(애플, 구글, 메타, 아마존, 엔비디아, 테슬라, 마이크로소프트)가 모두 AI 기술 경쟁에 뛰어들어 빅테크의 AI 대전 양상이 일어난 상황이다. 마이크로소프트(MS)는 윈도우와 오피스, 클라우드의 높은 점유율에 선제 투자를 통해 오픈AI와 긴밀하게 협업하고 있다. 이에 생성 AI 업계 오랜 난제인 ‘의미 있는 수익화’를 거둘 첫번째 빅테크가 될 것으로 업계는 전망하고 있다. AI 기술력과 업력으로 부동의 1위인 것이 분명한 구글은 제미나이를 통해 앞선 멀티모달 기술까지 보여준만큼 자사 스마트폰인 픽셀 시리즈의 마이크, 스피커, 카메라 등을 통해 모바일 기반으로 AI 서비스를 확장할 것으로 예상된다. 현재까지 공식적으로 생성형 AI 개발 사실을 드러내진 않은 애플도 구글의 모바일을 통한 AI 수익화 과정을 예의 주시하고 있다. 탁월한 성능의 자체 반도체(프로세서) 기술에 소프트웨어 최적화 기술, 전세계 1위를 차지하고 있는 스마트폰 사용자를 통해 쌓인 데이터 등 애플이 모바일 생성 AI 시장에서 패권을 차지할 수 있는 이점이 많다. 특히 대년 출시될 혼합현실(MR) 기기 ‘비전 프로’까지 AI 서비스와 연계할 가능성이 높다. 메타와 IBM 등 AI 기업과 연구기관 50곳은 AI 동맹을 결성했다. 여기에 주목할 점은 AI 반도체 점유율 압도적 1위 엔비디아의 대항마인 인텔과 AMD가 포함돼 있다는 것. 이미 이미지 생성 AI 서비스로 국내에서도 유명한 ‘스태빌리티AI’도 이름을 올렸다. 코넬대, 미 항공우주국(나사), 국립과학재단(NSF) 등 미국 주요 기관도 참여한다. MS, 구글 등 빅테크를 따라잡고 모델 등을 오픈소스로 공개해 기술 다양성을 구현하려는 목적이다. 아마존은 AI 반도체 업계 1위 엔비디아와 협력을 통해 점유율 1위인 클라우드 서비스와 이커머스 중심으로 AI 서비스 확장할 것으로 전망된다. 테슬라는 여타 기업과 달리 AI 기술을 자율주행과 로보틱스 등 분명한 목적을 두고 오랜 시간 개발해 왔기 때문에 이 분야에서 타 기업 대비 경쟁력이 탁월하다.

구글이 6일(현지시간) 인공지능(AI) 모델 가운데 가장 뛰어난 성능으로 사람에 버금가는 대규모 언어모델(LLM)인 ‘제미나이’를 공개하면서 AI 개발 경쟁이 본격화했다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 “첫 번째 버전인 제미나이 1.0은 구글 딥마인드의 비전을 처음으로 실현했다”며 “구글이 개발한 가장 포괄적이고 뛰어난 AI 모델”이라고 했다. 제미나이는 이미지를 인식하고 음성으로 말하거나 들을 수 있으며 코딩 능력까지 갖춘 ‘멀티모달 AI’이다. 시각, 청각 등을 활용해 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등으로 상호작용하는 것은 물론 수학 문제를 풀거나 데이터를 분석하는 추론 능력도 갖췄다. 실제로 제미나이에게 골프공과 달 사진만을 보여 줬더니 “달은 인간이 골프를 쳤던 유일한 천체다. 1971년 ‘아폴로 14호’ 승무원이 달 표면에서 골프공 두 개를 쳤다”고 답했다. 햇살이 들이치는 방 사진을 보여 주고 집의 방향을 묻자 “남향”이라고 맞혔다. 제미나이는 이날부터 구글의 AI 챗봇 서비스인 ‘바드’에 탑재된다. 구글 측은 제미나이에 대해 “50여개 주제에 대해 평가하는 대규모 다중작업 언어 이해에서 인간 전문가 점수인 89.8%를 넘은 최초의 모델”이라고 밝혔다. 오픈AI가 개발한 GPT4는 86.4%를 기록했다며, 현재까지 가장 우수한 AI 모델로 평가받는 GPT4보다 뛰어나다고 했다. 구글의 제미나이 출시로 챗GPT 개발사인 오픈AI와 마이크로소프트(MS)의 연합, 페이스북 모회사 메타 주축으로 50여개 관련 기업이 결성한 ‘AI 동맹’ 간 삼각 경쟁이 치열해지고 있다. 오픈AI는 MS와 연합 전선을 구축하고 GPT4에 이어 지난달 ‘GPT4 터보’를 선보이면서 AI 개발 경쟁에 선두 주자로 평가받았지만, 최근 창업자인 샘 올트먼 해고 사태로 주춤한 상황이다. 올트먼이 해고 5일 만에 복귀하긴 했으나 지난달 출시 예정이었던 ‘GPT스토어’가 내년 초로 연기됐다. 구글은 원래 내년으로 미뤄질 수 있다던 제미나이 출시를 앞당기면서 오픈AI에 빼앗긴 원조이자 선두 AI 기업이란 자리 복귀에 나섰다.

“물보다 밀도가 작은 고무로 만든 오리군요.” “오른쪽 자동차가 공기저항에 유리해 더 빨라요.” 지금까지 나온 인공지능(AI) 모델 가운데 사람에 버금가는 가장 높은 성능의 대규모 언어모델(LLM)이 등장했다. 구글은 6일(현지시간) AI의 기반이 되는 LLM ‘제미나이’(Gemini)를 공개했다. 제미나이는 오픈AI의 챗GPT의 LLM인 ‘GPT’와 같은 AI 모델로, 오픈AI의 최신 모델인 ‘GPT-4’보다 성능이 우수하다고 구글은 밝혔다. 제미나이는 이미지를 인식하고 음성으로 말하거나 들을 수 있으며 코딩 능력까지 갖춘 ‘멀티모달 AI’로 만들어졌다. 멀티모달은 다양한 모드 즉 시각, 청각 등을 활용해 텍스트 뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등으로 상호작용하는 것을 말한다. 또 제미나이는 수학 문제를 풀거나 데이터를 분석하는 추론 능력도 갖췄다.구글이 공개한 제미나이 테스트 결과들을 보면, 제미나이의 능력은 그야말로 사람 뺨친다. 그저 인형을 보여주기만 했을 뿐인데 고무 소재의 파란색 오리 모양인 걸 맞추거나, 분홍색 실과 녹색 실을 보여줬더니 과일 용과를 만들어 보는 건 어떻겠느냐고 제안했다. 자동차 그림을 보여주며 디자인상 속도의 차이를 물으니 “오른쪽 차량이 공기저항에 더 유리하다”는 식으로 답했다. 두 장의 사진을 보고 유사성을 찾아내기도 했다. 일례로 골프공과 달 사진을 보여줬더니 “달은 인간이 골프를 쳤던 유일한 천체다. 1971년 ‘아폴로 14호’ 승무원이 달 표면에서 골프공 두 개를 쳤다”며 단번에 관련성을 답했다.(엄밀히 말하면 달은 인간이 골프를 쳤던 지구 밖 유일한 천체다.) 햇살이 들이치는 방 사진을 보여주고 집이 어느 방향을 향하고 있는지 묻자, “남향”임도 맞췄다. 일반 사진을 포토샵과 일러스트레이터에 맞는 SVG(벡터 그래픽 형식)로 변환하는 것은 물론 HTML, 자바스크립트로 표현하는 코딩에도 능했다. 텍스트·이미지·음성·영상으로 상호작용 가능한 ‘멀티모달 AI’“대규모 다중작업 언어 이해(MMLU) 점수 90% 얻어”PT-4는 86.4%, 인간 전문가는 89.8%…사람 넘은 첫 모델 ‘알파고’의 아버지 데미스 허사비스가 프로젝트 주도 이 LLM은 머신 러닝(기계학습·인간의 학습능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술)의 규모에 따라 울트라(Ultra)와 프로(Pro), 나노(Nano) 등 3개 모델로 출시된다. 그 중 가장 크고 고성능인 ‘제미나이 울트라’의 경우 대규모 다중작업 언어 이해(MMLU)에서 90%의 정답률을 기록했다. MMLU는 수학, 물리학, 역사, 법률, 의학, 윤리 등 50여개의 주제를 복합적으로 활용해 지식과 문제 해결 능력을 평가하는 테스트다. 구글은 제미나이가 “인간 전문가 점수인 89.8%를 넘은 최초의 모델”이라고 설명했다. 오픈AI의 GPT-4는 86.4%를 기록했다. 또 현재 가장 우수한 모델과 비교해 “32개 지표 중 30개에서 앞섰다”며 현재까지 성능이 가장 우수하다고 평가되는 GPT-4보다 뛰어나다고 강조했다. 이 제미나이 울트라는 내년 초 ‘바드 어드밴스트’라는 이름으로 바드에 장착된다.아울러 가장 범용으로 쓰이는 ‘제미나이 프로’는 이날부터 구글의 AI 챗봇 서비스인 ‘바드’에 탑재된다. 바드에는 지금까지 팜2(PaLM2)가 탑재돼 왔다. 제미나이 프로가 적용된 바드는 170개 이상 국가 및 지역에서 영어로 제공되며, 향후 서비스 확장 및 새로운 지역과 언어도 지원될 예정이다. ‘제미나이 나노’는 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 가벼운 AI를 즉각적으로 활용하는 온디바이스 형태로 접목된다. 구글이 지난 10월 공개한 최신 스마트폰인 ‘픽셀8 프로’에 탑재된다. 한편 제미나이는 구글이 자체 개발한 AI 칩(TPU v4·v5e)으로 학습했다. 구글은 최첨단 AI 모델을 학습시키기 위해 설계한 최신 칩(클라우드 TPU v5p)도 공개하며 제미나이의 향후 개발을 가속화할 예정이라고 덧붙였다. 순다르 피차이 구글 CEO는 “첫 번째 버전인 제미나이 1.0은 구글 딥마인드의 비전을 처음으로 실현했다”며 “구글이 개발한 가장 포괄적이고 뛰어난 AI 모델”이라고 설명했다. 구글은 지난 4월 AI 조직인 구글브레인과 딥마인드를 구글 딥마인드로 통합하고, 제미나이를 개발해왔다. 바둑 AI ‘알파고’의 아버지로 유명한 데미스 허사비스가 프로젝트를 주도하고 있다.

정부가 ‘킬러문항’을 배제하겠다고 강조한 2024학년도 대학수학능력시험(수능) 채점 결과 국어·수학·영어영역 모두 지난해보다 최상위권 수험생들에게 까다로웠던 것으로 나타났다. 수능은 해마다 난이도가 달라 표준점수를 통해 그해 시험 난이도를 확인할 수 있다. 표준점수는 개인의 원점수가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 보여주는 점수로 시험이 어려워 평균이 낮으면 표준점수 최고점이 상승한다. 반대로 시험이 쉬우면 표준점수 최고점은 하락한다. 수능 출제기관인 한국교육과정평가원이 7일 정부서울청사에서 발표한 올해 수능채점 결과에 따르면 국어는 표준점수 최고점이 작년 수능보다 16점이나 상승한 150점으로 나왔다. 2019학년도 수능과 함께 역대 최고 기록이다. 1등급과 2등급을 가르는 구분점수 역시 133점으로 지난해보다 7점 상승했다. 만점자 수는 작년 371명이었는데 올해는 64명으로 확 줄었다. 문영주 한국교육과정평가원 수능본부장은 “1등급 구분점수는 작년 수능보다 7점, 2등급은 3점 상승했다”며 “다만 3등급 구분점수는 작년 수능보다 1점 낮았는데, 1~2등급 상위권의 변별력은 강화되고 중위권은 (난도가) 작년 수준을 유지한 것으로 보인다”고 설명했다.수학은 어려웠다고 평가받은 작년보다도 더 어려웠다. 지난해 표준점수 최고점이 145점이었는데 올해 3점 더 오른 148점으로 나왔다. 만점자도 지난해 934명에서 올해 612명으로 3분의1가량 줄었다. 다만 1등급 구분점수는 133점, 2등급 구분점수는 126점으로 지난해와 같았다. 영어도 절대평가 도입 이래 1등급 비율이 가장 낮은 것으로 나타났다. 원점수 90점 이상으로 1등급을 받은 수험생 비율은 4.71%(2만 843명)였다. 영어영역이 절대평가로 바뀐 2018학년도 수능 이후 가장 낮은 수치다. 문 본부장은 다만 “1등급 비율은 감소했지만 1~3등급 누적 비율은 46.9%로 작년 수준을 유지했다”고 말했다. 종합하면 국어, 수학, 영어 모두 최상위권에서는 지난해보다 까다로운 시험이었지만 중위권 학생들에게는 지난해와 비슷한 수준이었다는 게 평가원의 설명이다. 탐구영역은 과목간 유불리 현상이 지난해에 비해 심화됐다. 1등급 구분점수가 사회탐구 63~68점, 과학탐구 65~71점, 직업탐구 64~70점으로 나왔다. 난이도는 지난해 수준이지만 선택과목별로 1등급 구분점수 차이는 사탐이 5점, 과탐이 6점을 기록해 작년보다 각각 2점씩 더 벌어졌다. 사회탐구영역에서 표준점수 최고점은 경제, 정치와 법(73점)이 가장 높았고 윤리와 사상, 세계사(63점)가 가장 낮았다. 과학탐구영역에서 표준점수 최고점은 화학II이 80점으로 가장 높았고, 지구과학I이 68점으로 가장 낮았다. 직업탐구영역에서 농업 기초 기술 72점으로 가장 높았고 공업 일반이 64점으로 가장 낮았다.절대평가인 한국사 영역 1등급 비율은 18.81%(8만 3674명)로 지난해 28.88%보다 10%포인트가량 낮아졌다. 마찬가지로 절대평가인 제2외국어/한문영역의 경우 원점수 45점 이상으로 1등급을 받은 학생 비율이 아랍어I은 1.65%인데 비해 중국어I은 14.66%로 격차가 컸다. 올해 수능에는 50만 4588명이 접수해 44만 4870명이 봤다. 재학생이 65.6%, 졸업생 등이 35.4%였다. 만점자는 자연계에서 1명 나왔고 졸업생인 것으로 확인됐다. 수능 만점자는 국어·수학탐구영역에서 만점을 받고 절대평가가 적용되는 영어와 한국사에서는 90점 이상 1등급을 받은 수험생을 말한다.지난해에는 3명이 만점을 받았다. 고등학교 3학년 재학생 만점자가 없는 건 ‘역대급 불수능’이라 평가받은 2022학년도 수능 이후 2년 만이다. 당시 만점자는 문과 졸업생 1명이었다. 심민철 교육부 인재정책기획관은 “이번 수능은 ‘킬러문항’을 배제하면서도 충분한 변별력을 갖췄다고 평가된다”며 “지금까지 학생들이 ‘킬러문항’을 풀기 위해 사교육업체에서 문제풀이 기술을 배우려고 노력했다면 앞으로는 사고력과 추론능력 등을 기르는 데 집중해야 할 것”이라고 말했다. 평가원은 8일 채점 결과를 수험생에게 통지한다. 개인별 성적통지표는 접수한 곳(재학 중인 학교, 시험 지구 교육청, 출신 학교 등)을 통해 수험생에게 교부된다.

공통 3개·선택 3개 문제 지적교육과정 성취 기준 넘어 출제정답률 낮은 22번은 대학 수준교사 75% “초고난도 문항 존재” 정부가 ‘킬러문항’(초고난도 문항)을 배제한다고 밝힌 2024학년도 대학수학능력시험(수능) 수학영역에서 여전히 고등학교 교육과정 범위와 수준을 벗어난 문제가 출제됐다는 지적이 나왔다. 강민정·강득구 더불어민주당 의원과 시민단체 사교육걱정없는세상(사걱세)은 6일 국회에서 기자회견을 열고 2024학년도 수능 수학영역 46개 문항 가운데 6개 문항(13.4%)이 고교 교육과정을 벗어난 킬러문항이라고 주장했다. 이번 분석에는 현직 교사 14명과 교육과정 전문가 2명이 참여했다. 정부는 이번 수능에서 공교육에서 다루지 않는 내용의 문항, 과도한 계산을 요구하거나 풀이 시간이 지나치게 오래 걸리는 문항 등 킬러문항을 출제하지 않기로 하고 별도의 ‘공정수능평가 자문위원회’까지 신설해 킬러문항을 걸러 냈다고 밝혔다. 또 고난도 문항도 교육과정에 위배된 것은 없다고 설명해 왔다. 그러나 사걱세는 공통과목 3개(14번·15번·22번), 선택과목 3개(확률과 통계 30번·미적분 28번·기하 30번) 총 6개 문항을 킬러문항으로 분류했다. 14번은 그래프를 추론해 함수의 극한을 푸는 문항인데 교육과정 성취 기준에서 벗어났고 사교육 교재를 통해 익힐 수 있다고 지적했다. 수열 단원의 15번은 경우를 지나치게 복잡하게 나누는 문제로 경우의수 단원의 교육과정 평가 방법과 유의 사항을 벗어났다고 봤다. 정답률이 극히 낮은 것으로 알려진 22번은 대학 교재에 나오는 내용으로, EBS의 해설 시간도 30여분이 걸린다고 지적했다. 최수일 사걱세 수학혁신교육센터장은 “대학 과정에서 다루는 함수방정식에 준하는 부등식을 제시했다”며 “학생들은 주어진 조건을 해석하는 데 극도의 어려움을 겪었을 것으로 예상된다”고 말했다. 현장 교사들이 킬러문항 배제 방침이 와닿지 않는다고 답한 설문 결과도 나왔다. 전국중등교사노동조합이 공개한 수능 교과 교사 대상 설문조사에서 교사 2278명 가운데 75.5%는 ‘이번 수능에 킬러문항이 없어졌느냐’는 물음에 ‘아니다’라고 답했다. ‘그렇다’는 응답은 24.5%에 그쳤다.

정부가 ‘킬러문항’(초고난도 문항)을 배제한다고 밝힌 2024학년도 대학수학능력시험(수능) 수학영역에서 여전히 고등학교 교육과정의 범위와 수준을 벗어난 문제가 출제됐다는 지적이 나왔다. 강민정·강득구 더불어민주당 의원과 시민단체 사교육걱정없는세상(사걱세)은 6일 국회에서 기자회견을 열고 2024학년도 수능 수학영역 46개 문항 가운데 6개 문항(13.4%)이 고교 교육과정을 벗어난 킬러문항이라고 주장했다. 이번 분석에는 현직 교사 14명과 교육과정 전문가 2명이 참여했다. 정부는 이번 수능에서 공교육에서 다루지 않는 내용의 문항, 과도한 계산을 요구하거나 풀이 시간이 지나치게 오래 걸리는 문항 등 킬러문항을 출제하지 않기로 하고 별도의 ‘공정수능평가 자문위원회’까지 신설해 킬러문항을 걸러냈다고 밝혔다. 또 고난도 문항도 교육과정에 위배된 것은 없다고 설명해왔다. 그러나 사걱세는 공통과목 3개(14번, 15번, 22번), 선택과목 3개(확률과 통계 30번, 미적분 28번, 기하 30번)의 총 6개 문항을 킬러문항으로 분류했다. 14번은 그래프를 추론해 함수의 극한을 푸는 문항인데 교육과정 성취기준에서 벗어났고 사교육 교재를 통해 익힐 수 있다고 지적했다. 수열 단원의 15번은 경우를 지나치게 복잡하게 나누는 문제로 경우의수 단원의 교육과정 평가 방법과 유의 사항을 벗어났다고 봤다. 정답률이 극히 낮은 것으로 알려진 22번은 대학 교재에 나오는 내용으로 EBS의 해설 시간도 30여분이 걸린다고 지적했다. 최수일 사걱세 수학혁신교육센터장은 “대학과정에서 다루는 함수방정식에 준하는 부등식을 제시했다”며 “학생들은 주어진 조건을 해석하는데 극도의 어려움을 겪었을 것으로 예상된다”고 말했다. 현장 교사들이 킬러문항 배제 방침이 와닿지 않는다고 답한 설문 결과도 나왔다. 전국중등교사노동조합이 공개한 수능 교과 교사 대상 설문조사에서 교사 2278명 가운데 75.5%는 ‘이번 수능에 킬러문항이 없어졌느냐’는 물음에 ‘아니다’라고 답했다. ‘그렇다’는 응답은 24.5%에 그쳤다.

정부가 킬러문항(초고난도 문항) 배제 방침을 밝혔음에도 올해 대학수학능력시험(수능)에서 킬러문항이 출제됐다는 지적이 나왔다. 더불어민주당 강민정·강득구 의원과 교육 시민단체 사교육걱정없는세상(사걱세)은 6일 국회에서 기자회견을 열고 2024학년도 수능 수학 46개 문항 중 6개 문항이 고교 교육과정의 범위와 수준을 벗어난 킬러문항으로 출제됐다고 주장했다. 고등학교 수학교사 14명과 교육과정 전문가 2명이 참여해 살핀 결과 공통과목 3문항(14·15·22번)과 선택과목인 확률과통계 30번, 미적분 28번, 기하 30번 문항이 고교 교육과정을 벗어난 것으로 분석했다. 14번은 그래프를 추론해 함수의 극한을 푸는 문항인데 교과서에서 볼 수 없는 그래프를 추론해야 해서 사교육 교재로 공부한 학생들에게 유리하다고 지적했다. 15번 수열 문제도 문제를 풀기 위해 경우의 수를 64가지나 조사할 수 있어 지나치게 복잡하고 교육과정에서 다루지 않는 기호를 사용한다고 봤다. EBSi 가채점 기준 정답률 1.4%가 나온 22번은 대학 교재에 나오는 내용이 나왔다고 주장했다. 또 도함수를 활용해 그래프 개형을 추측하는 과정도 지나치게 복잡해 학생들이 주어진 조건을 해석하고 푸는 데 극도의 어려움을 겪었을 것이라고 판단했다. 사걱세는 “함수방정식에 준하는 함수부등식을 해석하는 능력은 대학 과정으로 고등학교 과정에서는 다루지 않는다”며 “선행학습을 한 학생에게 명백히 유리하며, 특정 사교육 학원 교재에 실려 있다”고 주장했다.그밖에 확률과통계 30번에서 확률이 최대가 되는 값을 결정하는 과정, 기하 30번에서 벡터의 크기가 최대가 되는 경우를 파악할 수 있게 식을 변형하는 과정은 공교육에서 전혀 다루지 않는 내용이라고 주장했다. 미적분 28번 역시 함수를 정의하는 방식과 그래프·성질을 이해하는 과정이 지나치게 어렵고 복잡한데다 교육과정에서 다루지 않는 기호가 사용됐다고 했다. 교육당국은 수능에서 전반적으로 킬러문항 출제가 배제됐다며, 까다롭다고 평가받는 문항도 교육과정에 위배된 것은 없다고 설명한 바 있다. 사걱세는 “사교육을 경감하고 개념 중심의 공교육이 힘을 얻으려면 철저히 교육과정의 수준과 범위, 원리에 입각한 문항 출제가 이뤄져야 한다”면서 “출제당국은 이번에 교육과정 내 출제를 유일무이한 출제 기준으로 삼았다기보다는 함정에 빠지기 쉬운 문항, 과도한 계산을 요구하는 문항 등 특정 유형을 배제한 것으로 보인다. 특정 유형을 배제하는 것만으로는 사교육 문제를 해결하기 어렵다”고 주장했다. 이들은 수능 교육과정 미준수 문항의 출제 이유를 밝히고 킬러문항 검토과정을 점검할 것을 촉구했다. 사걱세는 “교육부가 내세웠던 ‘공정수능 평가자문위원회’와 ‘공정수능 출제 점검위원회’ 기능을 재확인하고 한국교육과정평가원도 시험 출제과정을 전면 재검토해야 한다”며 “수능 시험을 선행교육규제법 적용 대상에 포함하는 개정안도 조속히 통과돼야 한다”고 강조했다.

한국교육과정평가원이 올해 대학수학능력시험(수능)에 출제된 72개 문항에서 이의가 제기됐지만 모두 이상 없는 것으로 결론 내렸다고 28일 밝혔다. 지난 16일 수능을 치른 이후 20일 오후 6시까지 접수된 신청은 총 288건이었다. 이 가운데 문제·정답과 관련 없는 의견 개진, 취소, 중복 등을 제외하고 72개 문항 115건을 대상이 심사 대상이 됐다. 평가원은 출제에 참여하지 않은 외부 전문가가 포함된 ‘이의심사 실무위원회’의 심사와 ‘이의심사위원회’의 최종 심의를 거쳐 ‘문제 및 정답에 이상 없음’으로 판정했다. 올해 수능은 지난 6월 윤석열 대통령이 ‘킬러문항’(초고난도 문항) 배제 방침을 밝혔지만 준킬러문항의 영향으로 국어, 수학, 영어 영역 모두 어려웠다는 평가를 받았다. 이의 신청이 가장 많은 영역은 국어로 총 69건(문항 수 기준 14개)이 접수됐다. 한국사/사회탐구 67건(27개), 과학탐구 62건(13개), 영어 54건(8개), 수학 26건(3개), 직업탐구 7건(5개), 제2외국어/한문 3건(2개) 순으로 뒤를 이었다.영어 영역 33번은 단일 문항 가운데 가장 많은 13건의 이의가 제기됐다. 얼굴 사진을 보고 표현된 감정을 인지하는 실험을 소개한 뒤 빈칸 내용을 추론하는 문항으로 수험생들은 지문이 짧아 정답을 뒷받침할만한 논지가 충분하지 못해 복수 정답이 가능하다는 의견 등을 제시했다. 가채점 정답률이 1%대로 킬러문항 논란이 있던 수학 22번은 문제 오류를 두고 이의심사가 진행됐으나 문제에 이상 없다는 판정이 내려졌다. 이외에도 킬러문항이 빠졌다는 정부 입장에도 불구하고 시험이 지나치게 어려워 혼란스러웠다는 불만도 다수 올라왔다. 수능 1교시 종료벨이 1분 30초 일찍 울린 서울의 한 고등학교 시험장에서 시험을 본 수험생, 1교시 종료 5분여를 앞두고 정전됐던 제주도의 한 고등학교 시험장에 배정받은 수험생 등의 항의도 있었다. 평가원은 72개 문항에 대한 심사 결과를 홈페이지(www.kice.re.kr)에 공개한다. 최종 성적표는 다음 달 8일 수험생에게 배부될 예정이다.

오픈AI가 최근 범용인공지능(AGI) 개발의 전기가 될 수 있는 연구 성과를 거둔 것이 샘 올트먼 최고경영자(CEO) 해고 사태의 도화선이 됐다는 보도가 나왔다. 로이터통신은 22일(현지시간) 익명의 내부 소식통을 인용해 오픈AI 내부에서 새롭게 연구중인 인공지능 Q*(큐스타)가 인간만큼의 추론 능력이 요구되는 수학 문제를 푸는 성과를 거둔 뒤 복수의 연구진이 Q스타에 대한 충분한 검토 없이 상용화할 때의 위험성을 지적하는 편지를 보낸 것이 오픈AI 이사회가 내세운 올트먼 주요 해고 사유 중 하나라고 보도했다. 로이터는 이 편지의 사본을 검토할 수 없었고, 큐스타의 기술적 역량을 독립적으로 검토하지 못했다고 보도했다. 오픈AI 대변인에 따르면 미라 무라티 최고기술경영자(CTO)는 최근 내부 직원에 보낸 메시지에서 Q스타 프로젝트에 관해 이사회가 받은 편지가 있었다고 밝혔다. 오픈AI 일부 직원은 로이터에 “Q스타가 AGI 개발을 성공하는 돌파구가 될 수 있다고 믿는다”고 말했다. 익명의 오픈AI 내부 소식통은 “방대한 컴퓨팅 리소스가 주어지면 이 새로운 모델은 특정 수학 문제를 해결할 수 있다”면서 “비록 초등학생 수준의 수학 문제만을 풀었지만 이러한 테스트를 통과한 건 향후 Q스타의 성공을 매우 낙관적으로 보는 근거”라고 말했다. AI 연구자들은 수학 분야를 생성형 AI 연구의 최전선으로 여긴다. 현재의 생성형 AI는 방대한 양의 인간의 글을 학습해 다음 단어를 예측하는 글쓰기와 언어 번역 기능이 탁월하지만 같은 질문에 대해 하나 이상의 답변을 내놓는다. 하지만 정답이 하나뿐인 수학 문제에 대한 해답을 도출하는 능력을 가진다는 것은 AI가 인간지능에 버금가는 추론 능력을 갖게됨을 뜻한다. AI 연구자들은 이러한 추론 능력이 새로운 과학 연구에 적용될 수 있을 것으로 보고 있다. 문제는 인간이 설정한 문제를 해결하거나 제한된 기능만을 수행하도록 설계된 ‘약한 인공지능’과 달리 AGI는 일반화, 학습, 이해가 종합적으로 가능하다는 점이다. AI 학계에서는 그간 자율적 문제 설정이 가능하고, 자가 학습이 가능한 AGI가 인류를 멸종시키는 것이 자신들의 이익에 부합한다고 판단할 위험성에 대해 논의해왔다. 오픈AI 내부 여러 소식통은 이전에는 ‘코드 젠’과 ‘수학 젠’으로 불렸던 두 연구팀이 함께 AI의 추론 능력을 개선해 궁극적으로 과학 연구를 수행하는 방법을 모색하고 있다고 말했다. 올트먼은 지난주 미 샌프란시스코에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의에서 “우리의 눈 앞에 거대한 진보가 다가왔다”고 말했다. 그는 “오픈AI는 역사상 네 번이나, 그리고 지난 몇 주간 인류의 ‘무지의 베일’을 걷어내고 발견의 지평을 넓히는 자리에 함께할 수 있었다”며 “이런 일을 할 수 있다는 것은 일생일대의 직업적 영광”이라고 말했다. 6명의 이사진 가운데 회사 창립 멤버이자 챗GPT 연구개발을 총괄해온 일리야 수츠케버 수석과학자는 AI 상업화가 인류를 파멸로 이끌 우려를 표하며 AI 개발의 속도조절을 주장했다. 반면 AI 개발에 필요한 자금 조달을 위해 신사업을 추진해온 올트먼은 회사의 지속가능성을 고민했던 것으로 알려졌다. 지난 17일 전격 해고된 올트먼이 마이크로소프트(MS) 내 신설 AI 연구팀으로 자리를 옮기기로 한 뒤 오픈AI 직원 770명 가운데 702명이 그를 따라 이직하겠다는 의사를 밝히면서 ‘두머’(Doomer, AI가 인류를 파멸시킬 것을 우려하는 사람)가 일으킨 ‘실리콘밸리 쿠데타’는 5일만에 ‘부머’(AI 개발을 적극 추진해야 한다는 사람)의 승리로 종결됐다.

프랑스의 한 상원의원이 저녁 자리에서 여성 하원의원을 성폭행할 목적으로 약물을 먹인 혐의로 체포됐다고 AFP 통신이 17일(현지시간) 보도했다. 사건에 대해 잘 아는 소식통에 따르면 수사 당국은 전날 중도파 조엘 게리오(66) 상원의원을 파리 자택에서 체포해 구금했다. 검찰은 게리오 의원이 “성범죄를 저지를 목적으로 상대방의 판단력이나 자제력을 떨어뜨릴 수 있는 물질을 본인 모르게 투여한 혐의”를 받는다고 관련 내용을 확인했다. 게리오 의원은 지난 14일 밤 산드린 조소 하원의원을 자택에 초대해 술을 건넸다고 한다. 술을 마신 조소 의원은 약 20분 뒤 식은땀이 나고 심장 박동이 빨라지는 것을 느꼈다고 그의 변호인은 현지 언론에 말했다. 조소 의원은 불편한 기색을 드러내지 않고 자리를 떠나 밤 10시쯤 국회에 도착, 응급 처치를 받았다. 그 뒤 병원에서 혈액·소변 검사를 한 결과 체내에서 엑스터시가 검출됐다. 엑스터시는 환각 작용을 일으키는 향정신성 의약품이다. 조소 의원은 곧바로 게리오 의원을 수사 당국에 고소했다. 조소 의원은 게리오 의원이 “부엌 서랍에서 흰색 물질이 들어 있는 작은 비닐봉지를 집어 들고 있는 것을 봤다”고 진술했다. 수사관들은 게리오 의원의 자택을 수색해 엑스터시 한 봉지를 찾아냈다. 구금 상태인 게리오 의원은 이날 조소 의원과 대질 조사를 받았다. 게리오 의원의 변호인은 그러나 언론에 “초기 보도를 보고 추론할 수 있는 음란한 해석과는 매우 거리가 멀다”며 “이번 대질 조사에서 제 의뢰인은 사실관계를 강력히 설명했고, 현 단계에서는 어떤 위법도 발견되지 않았다”고 주장했다. 게리오 의원은 은행가 출신으로 2011년 상원 선거에 선출됐으며 외교 및 국방 위원회 부위원장이다. 30대에 서부 루아르 아틀랑티크 지방의 한 시장을 지낸 인물이기도 하다. 검찰은 상원의원이라 해도 이런 범죄 행위가 사실로 드러나면 의원 면책권을 누릴 수가 없다며 유죄가 인정되면 징역 5년형과 함께 7만 5000 유로(약 1억원)의 벌금을 부과받는다고 전했다.

정원(庭園)이란 주제로 작업을 해온 이존립 작가의 ‘A happy Day’ 초대전이 열리고 있다. 이번 전시는 서울신문의 미술전문 아트플랫폼 ‘서울갤러리(www.seoulgallery.co.kr)가 주최하는 온라인 전시로 작품 판매도 진행한다. 이존립 작가가 그리는 정원에는 소녀, 어린이, 꽃과 나무, 새와 강아지, 고양이 등 순수한 자연과 동물이 화면 가득 채워져 있다. 그의 정원은 인간과 자연이 공존하고 소통하는 공간으로서의 정원이다. 그래서 그의 그림을 보고 있으면 동심에 빠지기도 하고 행복한 기운을 느끼게 된다. 이존립 작가의 정원은 실재하는 자연이 아니라 작가의 추억과 꿈이 만든 유사 자연공간이다. 그의 그림에는 인상주의와 자연주의 그리고 향토주의의 영향이 어른거리고 동시에 그 위로 동양화, 산수화의 자연관이 깊게 드리워져 있다. 캔버스의 평면성을 강조하고 색채로 환원되는 모더니즘 회화의 원리도 한 축으로 버티고 있다. 이 작가의 그림은 다양한 색상의 조화로 채워진 그림이자 순도 높은 색채의 화음을 실현하고자 하는 작업이라고 미술평론가 박영태 교수(경기대)는 평했다. 박 교수는 “꽃의 묘사, 질감의 톤, 그리고 화려한 색채들의 상호구성과 일 획의 맛을 주는 붓질이 상당히 완숙하게 처리되고 있다는 인상”이라며 “그것 역시 자연이 지닌 생명력, 자연 현상에 내재한 기운의 포착과 깊은 연관이 있어 보인다”라고 말했다. 작가의 그림에는 주로 젊은 여자 소녀가 자연풍경을 배경으로 여러 포즈를 취하고 있다. 그렇게 해서 보는 이들로 하여금 모종의 정서에 빠져들게 한다. 신병은 시인은 ‘답답한 일상을 산뜻한 색으로 풀어놓은 그 위로 유년의 맑은 풍경을 실루엣으로 올려, 너무 멀리 떠나온 존재의 처음을 챙겨주는 동심적 응시. 그것을 통해 세상과 맑게 소통하려는 것이 이존립의 화법’이라고 정의했다. 맑은 심성의 소유자만이 그릴 수 있고 볼 수 있는 착한 풍경이면서 스스로 젖어들고 하나가 된 공감각적 풍경이라는 것이다. 그래서 그의 그림을 보기만 해도 행복해지는 이유가 여기에 있다고 추론했다. 이번 전시에서 이 작가는 올해 작업한 신작을 중심으로 모두 30여 점의 작품을 선보인다. ‘A Happy Day’, ‘행복한 하루’ 등의 작품 제목에서 알 수 있듯이 행복을 전달하는 전시가 될 것으로 기대된다. 이존립 작가는 조선대학교 미술대학 회화과와 동대학교 교육대학원 미술교육과를 졸업했으며 64회의 개인전과 30여회의 단체전, 그리고 다수의 국내외 아트페어에 참가했다. 또한, 전라남도 미술대전 대상, 대한민국 미술대전 특선 등을 수상했다. 서울갤러리 온라인 전시 및 판매전은 11월말까지 열리며 구매문의 및 자세한 사항은 서울갤러리(www.seoulgallery.co.kr) 홈페이지를 이용하거나 전화 또는 이메일로 문의하면 된다.

2024학년도 대학수학능력시험에서는 수능 역사상 처음으로 현직 교사들이 점검단을 꾸려 ‘킬러문항’(초고난도 문항)을 걸러 내고 새로운 방식으로 변별력을 확보했다. 다만 수학영역에서 한 고난도 문항을 두고 ‘사실상 킬러문항’이라는 논란이 불거졌다. 16일 한국교육과정평가원에 따르면 출제당국은 올해 교사 25인으로 구성된 공정수능 출제점검위원회를 운영했다. 정문성 수능 출제위원장은 “출제점검위에서 ‘킬러문항 없음’이라고 확인받은 다음에 출제를 마무리했다”고 설명했다. 1교시 국어영역에서는 여러 분야에서 골고루 까다로운 문항이 출제됐다. EBS와 메가스터디 등 입시업체들에 따르면 공통과목인 독서에서는 ‘데이터에서 결측치와 이상치의 처리 방법’을 소재로 한 과학·기술 지문(8~11번)을 읽은 뒤 보기를 활용해 풀어야 하는 10번 문항이 어려웠다는 평가가 나온다. ‘노자’에 대한 학자들의 해석을 담은 인문 지문(12~17번)의 15번 문항도 왕안석과 오징의 입장을 정확하게 이해할 것을 요구했다. 2교시 수학영역의 경우 수험생 커뮤니티에서 22번이 ‘과도하게 복잡한 계산을 요구하거나 교묘하게 함정을 파 놓은 킬러문항’이라는 주장이 나오고 있다. 22번은 미분계수의 부호를 고려해 조건을 만족시키는 그래프의 개형을 추론하는 문제다. 이를 바탕으로 함수식도 구해야 한다. 남윤곤 메가스터디 입시전략연구소장은 “함수에 대한 추론부터 계산까지 각 단계가 까다로워 상위권 등급을 가를 것”이라고 관측했다. 한 수험생은 “이게 킬러가 아니면 뭐가 킬러냐”고 지적했고, 다른 수험생은 “킬러만큼 어려운 건 아닌데 교묘하게 어려워 한번 늪에 빠지면 안 풀리는 문항”이라고 평가했다. 반면 공교육에서 학습한 내용으로 충분히 풀 수 있는 문제라는 분석도 나온다. EBS 현장교사단 소속 심주석 인천 하늘고 교사는 “22번이 손을 못 댈 정도의 문항은 아니고 수험생 본인이 얼마만큼 연습해 봤는지에 따라 정답률에 차이가 날 것”이라고 말했다. 3교시 영어영역에서는 지문과 선택지를 정확하게 이해해야 하는 문항이 응시생들을 당황하게 했을 것이라는 분석이 제기된다. 얼굴 사진을 보고 표현된 감정을 인지하는 실험을 이해하고 빈칸 내용을 추론하는 33번 문항은 키워드에만 의존할 경우 오답에 빠지기 쉬운 문제였다. 또 다른 빈칸 추론 문항인 34번도 도시계획은 집단보다 개인의 편의에 기반한다는 논리적 관계를 종합적으로 파악해야 풀 수 있었다. 한편 이날 응시생들은 과목마다 필적확인 문구 ‘가장 넓은 길은 언제나 내 마음속에’를 자필로 쓰며 시험을 치렀다. 이는 양광모 시인의 시 ‘가장 넓은 길’에 나오는 구절이다. 2006학년도 수능부터 대리시험 등 부정행위를 막고자 도입된 필적확인 문구로는 우리말의 아름다움으로 감동을 주면서 수험생에게 격려와 위로를 건네는 글이 주로 제시된다.

2024학년도 대학수학능력시험(수능) 2교시 수학 영역이 지난 9월 모의평가와 비슷한 기조를 유지하면서 최상위권에서 변별력을 확보했다는 분석이 나왔다. EBS 현장교사단은 이날 정부세종청사에서 열린 수학 출제 경향 분석 브리핑에서 이렇게 분석한 뒤 “최상위권부터 중하위권 학생들까지 충분히 변별할 수 있도록 다양한 난이도의 문항을 골고루 출제했다”면서 “지나친 계산을 요구하거나 불필요한 개념으로 실수를 유발하는 문항은 배제하면서도 변별력 높은 문항이 골고루 포함돼 적정 난이도가 유지됐다”고 밝혔다. 심주석 인천하늘고 교사는 “최상위권은 9월(모의평가)과 지난해 수능 사이 정도가 되지 않을까”라며 “한 문항 이상이 어려워졌다, 거기까지 판단하기는 어렵지 않나”라고 했다. 변별력 높은 문항으로는 공통과목에서 15, 22번, 선택과목 3개에서 각각 30번 문항으로 총 5개를 꼽았다. 출제본부는 “고등학교까지 학습을 통해 습득한 수학의 개념과 원리를 적용해 문제를 이해하고 해결하는 능력을 측정할 수 있는 문항을 출제하는 데 중점을 뒀다”면서 “복잡한 계산을 지양하고 반복 훈련으로 얻을 수 있는 기술적 요소나 공식을 단순하게 적용해 해결할 수 있는 문항보다 교육과정에서 다루는 기본 개념에 대한 충실한 이해와 종합적 사고력을 필요로 하는 문항을 출제하고자 했다”고 설명했다. 교육과정의 내용을 충실히 반영한 문제 출제를 위해 출제본부는 기본 개념·원리·법칙을 이해하고 적용하는 문항, 기본 계산 원리와 전형적 문제 풀이 절차인 알고리즘을 이해하고 적용하는 문항, 규칙·패턴·원리를 발견하고 논리적으로 추론하는 문항을 출제했다. 2가지 이상의 수학 개념·원리·법칙을 종합적으로 적용해야 해결할 수 있는 문항, 실생활 맥락에서 수학의 개념, 원리, 법칙 등을 적용해 해결하는 문항도 주요 유형으로 제시했다. 문·이과 통합형 수능 체제에서 국어와 수학은 공통과목과 선택과목으로 구분된다. 공통과목인 수학Ⅰ과 수학Ⅱ에서 각각 11문항을, 선택과목인 확률과통계, 미적분, 기하는 각각 8문항을 출제했다. 2점짜리 2문항, 3점짜리 10문항, 4점짜리 10문항을 출제했다. 선택과목에서는 각각 2점짜리 1문항, 3점짜리 1문항, 4점짜리 3문항을 차등 배점했다. EBS 연계율은 50.0%로 전년과 같았다. 공통과목 21번, 선택과목 ‘미적분’ 26번, ‘기하’ 27번이 대표적인 EBS 수능교재 연계문항으로 출제됐다.

EBS 수능특강 강사인 현장 교사단이 2024학년도 대학수학능력시험(수능) 국어 영역이 지난해보다 다소 어려웠다고 봤다. 윤혜정 덕수고 교사(EBS 국어 강사)는 16일 오전 세종 교육부에서 열린 브리핑에서 “2023학년도 수능이나 올해 9월 모의평가보다 수험생들이 다소 어렵게 체감했을 것으로 분석된다”고 밝혔다. 윤 교사는 “공교육에서 다루지 않는 소위 ‘킬러문항’은 확실히 배제됐다”며 “공통과목인 독서, 문학의 경우 EBS 수능 교재를 상당히 밀도 있게 연계하고 교육과정의 핵심 내용이나 개념을 바탕으로 설계했다”고 했다. 이번 수능 국어의 EBS 연계율은 51.1%이다. EBS 강사들은 독서, 문학 등 공통과목에서 수험생이 느낄 교재 체감 연계도는 높을 것으로 전망했다. 상대적으로 변별력 있는 문항은 공통과목 독서에서 10번, 15번, 문학에서 27번, 선택과목 ‘화법과 작문’ 40번, ‘언어와 매체’ 39번을 지목했다. 1교시가 끝난 후 출제본부는 국어영역에 대해 “지식과 기능에 대한 이해력, 교과서를 통해 학습한 지식과 기능을 다양한 담화나 글에 적용할 수 있는 창의적 사고력을 중점적으로 측정하고자 했다”고 밝혔다. 이어 “범교과적 소재를 활용해 다양한 분야의 담화나 글에 대한 사고 능력을 측정할 수 있는 문항을 출제했다. 2015 개정 교육과정에서 강조하는 추론적·비판적·창의적 사고를 활용해 풀 수 있는 문항을 중점적으로 출제했다”고 덧붙였다. 수능 국어영역은 공통과목 34문항과 선택과목 11문항 등 총 45문항을 출제했다. 교육과정상 중요도, 문항 해결에 요구되는 사고 수준과 소요 시간 등을 고려해 2점짜리 35문항(공통 26문항, 선택 9문항)과 3점짜리 10문항(공통 8문항, 선택 2문항)으로 차등 배점했다. 공통과목인 독서와 문학은 각 17문항씩 출제했다. 선택과목인 ‘화법과 작문’, ‘언어와 매체’의 경우 화법과 언어는 각 6문항, 작문과 매체는 각 5문항씩 나왔다.

미디어그룹인 ‘사람과숲’은 한국정보화진흥원(NIA)과 업스테이지가 주최하는 한국어 ‘초거대 언어 모델’(LLM) 리더보드인 ‘Open Ko-LLM’에서 1위를 차지했다고 16일 밝혔다. 이번 리더보드 개발 경쟁에서 1위를 차지한 사람과숲의 LLM은 ‘HumanF-MarkrAI/COKAL-DPO-13b-v2’다. ‘사람과숲’이 마커와 컨소시엄을 이뤄 공동 개발한 것이다. 글로벌 IT 기업 메타에서 오픈소스로 공개한 ‘라마2’를 파운데이션 모델로 삼고 자체적으로 수집·가공한 데이터에 인스트럭트 파인 튜닝을 거쳐 개발했다. 이번 리더보드는 LLM의 한국어 성능을 겨뤄 순위를 매겼다. 50개 이상의 개인 및 조직에서 100개 이상의 LLM이 제출됐다. LLM에 대한 △추론 능력 △상식 능력 △언어 이해력 △환각 방지 능력 △한국어 상식 생성 능력 등 5가지 평가 지표에 따라 점수를 매겼고 ‘HumanF-MarkrAI/COKAL-DPO-13b-v2’ 모델이 평균 점수 52.69으로 1위를 기록했다. ‘사람과숲’은 지난 9월 28일 리더보드에서 1위를 한 이후 4주간 수차례 1위를 해왔으나 지난 1일 주최 측에서 측정지표를 바꾸면서 2순위로 밀렸다. 하지만 사람과숲은 4주간 1위를 차지했을 뿐 아니라 꾸준히 연구개발에 나선 결과 이번 LLM 리더보드에서 최고 점수인 52.69를 기록했다. 해당 연구를 이끈 정철현 박사는 “이번 LLM은 AI-허브의 한국어 공공 행정 문서와 민원 응대 데이터가 주요 데이터 소스로 활용됐다”며 “이 LLM은 공공 행정 업무를 수행하는 챗봇을 위해 튜닝한 것이지만 종합 성능이 국내 1위 수준으로 더 다양한 용도로도 활용할 수 있다”고 전했다. 한윤기 미디어그룹사람과숲 대표는 “향후 한국어 특화 LLM 리더보드가 좀 더 활성화 되어 한국어 AI의 기술 발전에 계속 기여하고, 특히 공공 행정 분야에서 가장 사랑받는 ‘한국형 챗GPT’를 만들어 나가겠다”고 포부를 밝혔다.

디지털 기기에 접근하기 어렵거나 디지털 콘텐츠를 활용하지 못하는 계층이 여전히 있다. 하지만 어느새 ‘디지털 격차’보다는 ‘아날로그 격차’에 대한 우려가 주목받는 시절이 됐다. 디지털 문화가 일상에 보편화되고 지배적인 영향력을 끼치기 시작한 이후로 아날로그적 문화의 경험은 간소해지고 생략되기 쉬워진 것이 사실이다. ‘디지털 격차’를 염려했던 시대에는 디지털 기술에 대한 인간의 적응을 강조했다면 인공지능 시대에는 디지털이 인간을 닮은 모습으로 다가온다. 인간의 언어로 질문을 받은 인공지능은 인간처럼 학습하고 추론해 문제를 해결한다. 정해진 질문을 입력해 정해진 답을 얻게 되는 이전의 프로그램들과는 달리 어떤 질문을 입력하느냐에 따라 다른 결과, 다른 수준의 답을 얻을 수 있게 됐다. 인공지능을 통해 좋은 답을 얻기 위해서는 좋은 질문이 필요하고, 좋은 질문을 하자면 프롬프트에 입력하는 사람의 아날로그적 역량이 매우 중요하다. 공감, 가치에 대한 기준과 정서, 사회적인 소통 방식, 창의성처럼 인간 고유의 능력이 인공지능의 방향을 이끌어야 하는 부분이 많이 남아 있기 때문이다. 결국 다가오는 미래에는 지금보다 아날로그적인 능력이 더 큰 가치를 갖게 될 것이며, 이런 능력을 갖추기 위해서는 다양한 문화, 다양한 사람을 체험하고, 이해하고, 소통하는 경험이 필요하다. 이때 독서는 아날로그적 능력을 성장시키는 유력한 계기가 된다. 디지털 시대에 텍스트를 읽는 방식은 조류의 사냥과도 같다. 단어 사이를 건너뛰며 맥락을 훑어 재빨리 팩트를 확인하고 결론으로 직행한다. 높이 날아올라 활공하다 먹잇감을 찾다가 쏜살같이 낙하하여 사냥감을 낚아채는 독수리처럼 디지털 시대의 읽기는 빨리, 넓게 검색하다 필요한 팩트만 낚아 올린다. 반면 책 읽기는 포유류의 사냥과 비교할 만하다. 책장을 펼치는 순간 독자는 작가가 정해 놓은 시간의 흐름에 따라 페이지를 넘긴다. 그 시간 위에 새겨진 좁고 깊은 길을 따라 걸으며 숲의 지형지물은 물론 사냥감의 발자국과 냄새를 따라 고단한 걸음을 옮겨야 한다. 이렇게 지난한 과정이야말로 아날로그적 서사를 읽는 과정이며, 다른 인간의 고통을 이해하고, 공감을 느끼는 경험이고, 사고력과 비판력을 활용하는 시간이다. 이 경험을 통해 얻게 되는 분별력과 해석력, 비판적 사고는 인간의 아날로그적 능력의 자산이 될 뿐 아니라 좋은 사람으로 좋은 인생을 살아가는 데 든든한 바탕이 될 것이다. 독서의 유익함은 아무리 강조해도 지나치지 않지만, 한 가지 사실은 기억하면 좋겠다. 시대가 변화함에 따라 독서의 목적도 달라질 수 있다는 점이다. 중세시대의 수도사가 책을 읽는 목적과 조선시대 선비의 책읽기의 목적이 같을 수 없듯이 인공지능 시대의 독서 또한 이전 시대의 독서와는 다른 목적을 갖게 된다. 지금까지 독서가 지식을 습득하거나 새로운 것을 배우기 위한 것이었다면 새로운 시대의 독서는 우리 생각에 깊이와 넓이를 더해 주어 삶을 풍요롭게 해 주기 위한 것이라면 좋겠다.