얼굴 인식은 스마트폰이나 PC에서 널리 사용되는 개인 인증 및 잠금 해제 방식으로 자리 잡았다. 미국 뉴햄프셔의 다트머스 대학 연구팀(사진)은 이 얼굴 인식 기술에 AI를 접목해 개인 인증 외에 의학적으로 응용하는 기술을 연구했다. 바로 AI를 통해 우울증 환자에서 우울증이 더 심해지는 것을 인식하는 것이다. 원리는 간단하다. 우리는 하루에 수십 번씩 스마트폰을 바라보면 얼굴 인식으로 잠금을 해제한다. 이때 찍힌 사진을 분석해 환자의 우울증이 더 심해지는지 분석하는 것이다. 자신은 인식하지 못하더라도 우울하고 무표정한 모습이 자주 보인다면 AI로 그 미묘한 차이를 분석할 수 있다. 그리고 환자의 주변 환경 역시 우울증이 더 심해지고 있는지 판단할 수 있는 근거가 된다. 혼자 있거나 실내에 머물러 있는 시간이 길수록 더 우울해지고 있는 지표로 볼 수 있다.당연히 이 기술은 사생활 침해의 우려가 있기 때문에 모든 사람에 적용하기 힘들다. 연구팀의 목표도 이미 우울증으로 진단받고 치료 중인 환자가 경과가 갑작스럽게 악화되어 극단적인 선택을 하거나 치료를 거부하기 전에 이를 막는 것이다. 연구팀은 177명의 우울증 환자에서 동의를 받고 얼굴 인식 이미지를 AI로 분석하는 무드캡처 (MoodCapture) 앱을 설치해 테스트했다. 환자의 우울증 정도는 8개의 문항으로 되어 있는 우울증 설문 조사지인 PHQ-8을 활용했다. 무드캡처 앱은 90일간 12만 5000장의 사진을 분석해 이를 우울증상 정도와 비교해서 학습했다. 그 결과 75%의 정확도로 우울증이 심해지고 있다는 것을 판단할 수 있었다. 연구팀은 더 많은 데이터와 추가 연구를 통해 정확도를 90%까지 높이면 우울증 환자에서 실제 적용할 수 있을 것으로 보고 연구를 진행 중이다. 우울증은 고혈압처럼 혈압을 측정하거나 당뇨처럼 혈당을 측정해서 나빠지고 있다는 것을 객관적으로 확인하기 어렵기 때문에 관리가 쉽지 않은 질병이다. 악화되고 있는데도 방치하고 치료 시기를 놓칠 경우 돌이킬 수 없는 극단적 상황까지 이를 수 있다. 사생활 침해의 소지가 있긴 하지만, 제한된 고위험군 환자를 대상으로 사용한다면 얼굴 인식 우울증 AI 기술은 생명을 살리는 유용한 인공지능 기술이 될지도 모른다.

인간 뇌 구조와 기능을 모방한 원리로 전력 소모를 최소화하면서도 초고속으로 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 인공지능(AI) 반도체를 국내 연구진이 세계 최초로 개발했다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) A100의 41분의1 크기에 전력은 625분의1만 소모하면서 GPT 2 구동에 성공했다. 격화하는 세계 AI 반도체 전쟁에서 승기를 쥘 수 있는 실마리를 제공한 연구성과로 평가된다. 한국과학기술원(카이스트) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀은 이 같은 초저전력 반도체 ‘상보형 트랜스포머’를 삼성전자 28㎚(나노미터) 공정을 통해 개발했다고 6일 과학기술정보통신부가 밝혔다. 연구팀은 그동안 다량의 GPU와 250W(와트)의 전력 소모를 통해 구동되던 GPT 2를 가로·세로 4.5㎜ 크기의 AI 반도체 한 개로 400㎽(밀리와트) 전력만 소모하면서 0.4초 만에 처리했다. 이번 연구 결과는 지난달 19∼23일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표·시연됐다. 상보형 트랜스포머란 뇌의 뉴런이 정보를 처리하는 방식을 모사한 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크’(SNN)와 여러 신경망 층으로 이뤄져 복잡한 패턴을 인식하고 학습하는 AI 모델인 ‘심층인공신경망’(DNN)을 선택적으로 사용할 수 있도록 한 기술이다. 생각할 것이 많을 때는 에너지 소모가 많고, 생각할 것이 적을 때는 에너지 소모가 적은 사람의 뇌 작동 원리를 AI반도체 형태로 구현했다. 입력값 크기가 클 때는 DNN을, 입력값이 작을 때는 SNN을 사용해 전력 소모를 최소화했다. 유회준 교수는 “뉴로모픽(뇌 기능 모사 기술) 컴퓨팅은 IBM, 인텔 같은 회사들도 의미 있게 구현하지 못한 기술로, 초저전력 뉴로모픽 가속기(상보형 트랜스포머)로 LLM을 구동한 것은 저희가 세계 최초라고 자부한다”고 말했다. 다만 당장 상용화로 이어질 수 있는 단계는 아니다. 연구팀은 향후 해당 기술을 LLM뿐 아니라 다양한 응용 분야로 확장해 연구하고, 상용화 관련 문제점들을 파악해 개선한다는 계획이다.

황현식(62) LG유플러스 대표이사(사장)가 ‘인공지능(AI) 에이전트’ 서비스 출시를 예고했다. 앞서 SK텔레콤과 KT도 도전을 선언했다. 국내 이동통신업계 경쟁자들이 빅테크들의 주요 관심사인 AI 에이전트 분야에서 격돌하게 된 셈이다. 스페인 바르셀로나에서 열린 세계 최대 모바일 전시회 ‘모바일월드콩그레스(MWC) 2024’를 참관 중인 황 사장은 28일(현지시간) 기자간담회를 열고 “과거엔 원천기술이 되는 AI를 만들기 위해 노력했지만 앞으로는 응용기술이 중요해질 것”이라면서 상반기 공개할 생성형 인공지능(AI) 모델 ‘익시젠’은 대규모언어모델(LLM)이 아닌 경량형 대규모언어모델(sLLM)이 될 것이라고 말했다. 그러면서 황 사장은 익시젠을 기반으로 출시할 응용 서비스로 AI 에이전트를 꼽았다. AI 에이전트는 영화 ‘아이언맨’에 등장하는 ‘자비스’를 생각하면 쉽다. 사람이 음성이나 문자로 명령을 내리면 AI 에이전트는 이를 알아듣고 컴퓨터 시스템에서 프로그램을 실행해 준다. 예를 들어 인터넷으로 미용실을 예약하려면 지금은 사용자가 직접 검색하고 접속해 디자이너를 고르고 빈 시간대를 찾은 뒤 예약과 결제 등을 진행해야 한다. 하지만 AI 에이전트가 고도화되면 사용자는 “금요일 오후 6시에 미용실 예약 좀 해줘”라고 말만 하면 된다. AI 에이전트가 과거 미용실 이용 기록과 미용실 디자이너의 예약 일정 등을 파악해 결제까지 진행할 수 있다. 생성형 AI는 구축과 운영, 서비스 개발에 막대한 투자가 필요하지만 이에 비해 수익성 있는 일반 소비자 대상 서비스는 아직 많지 않은 게 사실이다. 이런 가운데 구글, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크는 생성 AI의 수익성 문제도 해결하고, 소비자의 삶과 기업의 업무 방식을 변화시킬 수 있는 서비스로 AI 에이전트를 꼽는다. 국내에선 일찌감치 AI 에이전트를 미래 먹거리로 점찍은 유영상(54) SK텔레콤 대표가 ‘에이닷’(A.)을 회사 주력 서비스로 내세웠다. 그는 지난해 9월 ‘AI 피라미드 전략’을 발표하며 “앞으로 3년 뒤 사람들이 AI 개인비서를 2~3개씩은 쓸 것”이라면서 “예를 들면 구글 것을 쓸 것이냐, SK텔레콤 것을 쓸 것이냐 이야기하는 시대가 올 것”이라고 말했다. 김영섭(65) KT 대표도 전날 바르셀로나에서 기자간담회를 열고 “이제 KT는 통신 역량에 정보기술(IT)과 AI를 더한 ‘AICT’ 회사로 거듭나겠다”며 AI 에이전트 제공을 3대 핵심 동력 중 하나로 꼽았다.

유럽연합(EU) 집행위원회 경쟁사무국이 마이크로소프트(MS)가 프랑스 인공지능(AI) 스타트업 미스트랄 AI과 맺은 파트너십 계약이 ‘EU의 공정거래법’에 해당하는 ‘경쟁법’ 위반하는지 여부에 대해 법리적 검토에 나섰다. 레아 쥐버르 EU 집행위원회 대변인은 27일(현지시간) “EU 집행위는 대형 디지털 시장 참여자와 생성 AI 개발자, 제공업체 간 체결된 합의를 들여다보고 있다”면서 “이런 맥락에서 우리는 언급된 합의를 통보받았고 그것을 분석할 것”이라고 밝혔다. EU의 전격 발표는 MS가 전날 미스트랄과 1500만 유로(약 217억원)을 투자하는 파트너십 계약을 맺었다고 발표한지 불과 하루만에 나왔다. MS는 자본 투자 대가로 회사 지분을 받고, 미스트랄의 AI 기술에 관한 연구 개발(R&D) 성과를 공유받기로 했다. 미스트랄 AI는 오픈AI와 마찬가지로 대규모언어모델(LLM)을 딥러닝하는 생성형 AI 모델을 연구·개발하는 회사다. 구글과 메타 출신 엔지니어들이 지난해 4월 설립해 10개월 만에 약 5억 유로(약 7000억원)의 자금을 끌어모았다. 시장에서 이 기업의 잠재적 가치는 21억 달러(2조 8000억원)로 평가받고 있다. 2019년부터 MS는 비영리 스타트업 오픈AI에 130억 달러(17조원)를 선제적으로 투자해 지분 49%를 확보했다. 미래가 불확실했던 이 계약은 2022년 11월 30일 챗GPT 출시로 생성형 AI 개발의 특이점을 앞당기는 공전의 열풍을 일으키면서, MS가 들인 투자금과 비교해 훨씬 더 큰 가치를 되돌려주게 됐다. 한때 애플, 테슬라, 아마존, 구글 등에 밀려 시장에서 잊혀져 가던 MS의 시가총액은 올해 3조 달러를 돌파하며 올해 전세계에서 가장 가치 있는 기업이 됐다. EU의 이같은 조처는 현단계에서는 예비적 법리 검토를 하는 것에 불과하지만 만약 이를 뒷받침할 충분한 근거가 발견돼 전면 조사에 돌입할 수 있다. 사실 EU 경쟁사무국은 이미 지난달 9일부터 MS와 오픈AI와의 전략적 파트너십 계약이 반독점법을 위반했는지 여부에 대한 조사에 착수했다. AI 산업을 선도하는 두 기업의 전략적 제휴가 사실상 기업 합병 절차였음에도, EU가 규정한 기업결합 규정과 절차를 지키지 않은 것으로 볼 수도 있다. 이는 AI산업에 신규 경쟁 기업의 시장 진입을 막는 불공정 거래 행위로 판단될 수도 있다. EU가 반독점 행위로 판단해 MS에 징벌적 혹은 선언적 의미에서 과징금을 부과한다면, 오픈AI처럼 유망한 AI 기술 스타트업을 선제적으로 발굴한 뒤 투자해 미래 AI 경쟁에서 앞서가려는 MS의 구상에 찬물을 끼얹을 수 있다. 지난달 영국 경쟁시장청(CMA)은 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO) 축출 사태 이후 이 계약의 반독점법 위반 여부를 살펴 보고있다. 미국 연방거래위원회(FTC)도 MS의 반독점법 위반 여부를 살펴보고 있다. MS는 31년 전 1993년에도 EU 경쟁 당국으로부터 “MS가 시장지배적 지위를 이용해 신생 경쟁 소프트웨어 기업의 시장 진입을 막는 것은 불공정 경쟁 행위”로 판단해 최대 과징금이었던 4억 9700만 유로(약 4171억원)의 벌금을 부과했다. MS는 2004년 모든 금액을 지불했다. MS는 자사 운영 체제인 윈도우즈(WINDOWS) 포함 여부에 관계없이 컴퓨터 업체가 판매한 각 컴퓨터에 대해 사용료를 요구했고, 소프트웨어 개발자가 MS와 타사 플랫폼용 응용 프로그램을 동시에 개발하지 못하도록 하는 비공개 계약에 서명하도록 요구하기도 했다.

26일 제9대 국립창원대학교 총장으로 공식 취임한 박민원 전기전자제어공학부 교수가 ‘창원형 과학기술원’ 설립 의지를 밝혔다. 한국과학기술원(KAIST)·울산과학기술원(UNIST)과 비슷한 모델로, 박 총장은 국책연구기관인 전기·재료연구원 등과 협력·연계하고 인문·사회·과학·문화·예술 등을 아우르는 과학기술원 설립으로 지역산업 발전을 이끌겠다고 강조했다.박 총장은 이날 국립창원대 본관 3층 글로컬 준비위원회실에서 기자회견을 열고 대학 발전 방향을 제시했다. ‘대학이 존재하지 못하면 지역은 소멸할 수밖에 없다’고 강조한 박 총장은 ‘창원대 발전 3단계’를 발표했다. 1단계는 지역사회·지역동반성장을 위한 ‘지역대학 거버넌스 통합’이다. 앞서 박 총장은 도립대학 등과 통합으로 연구 분야와 산업현장에서 요구되는 기능 분야 인재를 종합적으로 양성하겠다는 발전방안을 제시한 바 있다. 국립창원대는 연구 중심대학으로, 경남도립거창대학과 경남도립남해대학은 기능 분야 직업교육 특성화와 외국인 유학생 육성 거점으로 발전시킨다는 게 큰 틀로, 창원대 발전 1단계가 이와 맞닿아 있다. 2단계는 지역생태계 리더양성을 위한 과학기술원 설립이다. 신기술·첨단분야 인력 수요에 대응하고자 ‘과학기술 특성화대학’으로 전환하고, 지역 내 정부출연연구기관과의 협력을 강화해 지역산업과 밀접한 연구개발 역량을 향상하겠다는 게 핵심이다. 3단계는 지역혁신중심 대학지원체계(RISE) 하에 주립대 형식 통합모델 등 실현이다. 박 총장은 “앞으로 국립창원대는 지역사회 핵심 인재 유출을 막아내고, 오히려 외부에서 우수 인재를 흡수해 지역사회에 공급하는 ‘파이프라인’ 역할을 해야 한다”며 “창원형 과학기술원 설립은 학내 구성원 설득 절차 등을 꼼꼼하게 거칠 것”이라고 밝혔다.박 총장은 올해 글로컬대학 재도전도 강조했다. 글로컬대학 30은 지역 산업·사회 연계 특화 분야에서 세계적 경쟁력을 갖추고 혁신을 선도하는 대학을 육성하고자 5년간 대학당 총 1000억원을 지원하는 공모사업이다. 지난해 7월 공모에 신청한 전국 비수도권 108개 대학 중 15곳을 예비 지정했고, 그해 연말 예비 지정대학 실행계획을 검토해 10곳을 최종 선정했다. 경남에서는 경상국립대학교가 최종 선정됐다. 박 총장은 “개인적으로 지난 도전 때는 지역사회 요구를 100% 담아내지 못했다고 생각한다”며 “지역사회가 원하는 것을 안으로 만들고 실현 가능성까지 높여 올해 글로컬대학 선정을 이루겠다”고 밝혔다. 그러면서 박 총장은 “총장이 권위를 내세우지 않을 때, 총장이 가장 열심히 일할 때 학교는 발전한다고 본다”며 “인재 유출을 방조하는 대학이 아니라 인재를 흡수하는 대학으로 탈바꿈할 수 있도록 노력하겠다”고 강조했다. 박 총장은 1969년 국립창원대 개교 이래 역사상 첫 모교 출신 총장이다. 그는 국립창원대 전기공학과를 졸업한 후 국립창원대 전기공학과 학사, 일본 오사카대학 전기공학 석사 및 박사학위를 취득했다. 한국전기연구원(KERI)에 재직했고, 2004년부터 국립창원대학교 전기전자제어공학부 교수로 재직하고 있다. 박 총장은 국립창원대 NEXT사업단 단장, CK사업 스마트메카트로닉스 창조인력양성사업단 단장, 메카트로닉스연구원 차세대전력시술응용연구센터 센터장, 한국초전도저온학회 국제기획이사, 경남로봇랜드재단 이사, 경상남도 경제혁신추진위원회 위원, 산업통상자원부 산하 경남창원그린스마트산단 단장, 한국산업정보학회 부회장 등을 두루 역임했다. 이달 국무회의·대통령 재가 등 절차를 거쳐 국립창원대 총장으로 취임했다. 임기는 2028년 2월 25일까지다.

전 세계적으로 ‘소라(Sora)’ 열풍이다. OpenAI가 발표한 텍스트로 동영상을 제작해 주는 인공지능으로 생각보다 수준 높은 동영상 퀄리티에 업계는 물론 일반 시민들조차도 놀라움을 금치 못하고 있다. OpenAI에서 지난 2월 15일 발표한 내용은 테스트 버전으로 아직 대중들에게 정식으로 공개되지 않은 상황이다. 그러나 이 ‘틈새시장’을 노려 벌써부터 AI 강의 시장이 들썩이고 있다. 정식 출시도 되지 않은 상황에서 Sora 관련 응용 수업, 자문 서비스, ‘독점’이라는 타이틀을 달고 수강생들을 모으고 있다. 21일 중국 현지 지무신문에 따르면 2월 15일 미국 Open AI에서 텍스트로 동영상을 생성하는 Sora를 발표한 즉시 중국 온라인 강의 시장에서 관련 강의가 쏟아져 나왔다. 현재 Sora의 경우 구체적인 사용 방법이 공개되지 않았고 일부 연구진들만 사용 권한이 있는 상태인데 소비자들의 관심이 모이는 틈을 타 사기 행각을 벌이는 것이다. 온라인 AI 관련 수업에는 저마다 ‘SORA’ 를 강조하며 누구보다 빨리 SORA를 이용할 수 있다고 강조한다. 수강료는 99위안(약 18000원) 수준으로 강의 구매 후 교환 및 환불은 ‘불가’하다. 커리큘럼을 살펴보면 Sora 전용 지시어 모음, Sora 전용 지시어 교육, Sora 전용 지시어 기술 30가지 등으로 콘텐츠 제작자, 광고 마케팅, 교육 종사자 등에 적합한 수업이라고 말한다. 우후죽순으로 나오고 있는 Sora 강의 가격대는 천차만별이다. 가장 저렴한 것은 Sora 사용 툴 강의로 강의료는 단돈 1위안, 우리 돈으로 200원도 되지 않는 가격에 판매하고 있다. 이미 700명 넘는 사람들이 이 강의를 구매한 것으로 알려졌다. 심지어 ‘Sora 내부 테스트 계정 신청’이 적게는 0.01위안 많게는 50위안(약 9232원)의 가격으로 판매되었지만 실제로 계정을 신청하면 최소 300위안(약 5만 5000원)을 요구한다. 워낙 많은 수업이 있지만 그중에서도 ‘자칭’ AI 전문가로 통하는 인물, 리이저우(李一舟)를 빼 놓을 수 없다. 중국 최고 명문대인 칭화대 박사 출신의 그는 IT 회사 3곳의 창업주이자 보유 자산만 수백억 대로 알려졌다. AI 솔루션, 비즈니스 모델, 지적재산권 관련 문제 관련 컨설팅을 주로 하면서 SNS 상에서 팔로워 331만 명을 보유한 인물이다. 원래 온라인상에서 자기개발 관련 영상을 올리던 그는 2023년 챗GPT(ChatGPT)가 공개된 이후 AI 강의를 판매하기 시작했다. 틱톡을 비롯한 중국 내 동영상 플랫폼에서 수시로 라이브 방송을 하면서 강의를 판매했고 그의 AI강의는 199위안(약 3만 7000원)이다. ‘모두의 AI 수업’이라는 강의는 1년 동안 약 25만 명이 구매했고 판매 금액만 약 5000만 위안(약 92억 3200만 원)에 달한다. 그러면서 자신을 “중국에서 ChatGPT를 가장 잘 활용하는 사람”이라고 강조하면서 홍보하고 있다. 그러나 실제 수강생들은 강의 내용이 불만족을 표시하며 환불을 요구했고, 칭화대 박사생이라고만 밝혔던 그는 사실 디자인을 전공한 것으로 알려졌다. 수강생을 위한 단체 채팅방에서 여러 수강생들이 환불을 요구하자 아예 대화방을 삭제하는 등의 행동으로 의심을 사고 있다. 전문가들은 “현재 온라인에서 유행하는 AI 강의는 실제로 수익화로 이어지는 내용이 없는 경우가 많다”라면서 “아무리 저렴한 수강비라도 사기를 당하지 않도록 조심해야 한다”라며 조언했다. 실제로 한 온라인 플랫폼에서 ‘Sora’라고 입력하자 30개가 넘는 커뮤니티가 검색되었고 이 중 10개는 유료 입장을 해야 하는 곳이었다.

LG유플러스는 6세대 이동통신(6G)에 대비해 기지국 고장을 자동으로 해결하는 기술 검증에 성공했다. LG유플러스는 글로벌 통신장비 제조사 노키아와 함께 기지국 하드웨어 고장, 기지국 간 회선 문제, 기지국 소프트웨어 고장 등 문제가 발생하면 자동으로 문제를 해결하는 ‘자동 조치’ 기능으로 끊김 없이 네트워크를 운영할 수 있는 6G 클라우드 기술을 검증했다고 23일 밝혔다. 기술이 상용화되면 트래픽이 증가할 때 클라우드를 통해 통신 장비 용량과 성능을 확장하고, 네트워크 운영 중 발생하는 장애를 자동 복구할 수 있다. 네트워크 장애가 발생하면 복구에 필요한 응용프로그램을 자동으로 배포해 높은 업무 효율로 네트워크 품질을 유지할 수 있게 된다. 앞서 LG유플러스는 글로벌 플랫폼 제조사들과 함께 클라우드 기지국 구축을 위한 공용 플랫폼을 서울 마곡 사옥에서 검증했다. 또 아마존웹서비스(AWS) 클라우드에 5G 핵심 장비 백업 망을 구축하는 등 네트워크 장비 생존성을 높이는 클라우드 기술을 연구하고 있다. LG유플러스는 고객에게 최상의 네트워크 품질을 제공하기 위해 지속적으로 새로운 기술 검증을 추진하며 6G에 대비한다는 방침이다. 이상헌 LG유플러스 NW 선행개발담당은 “서비스 중단이 없는 네트워크 운영이 6G 핵심 과제가 될 것”이라며 “이를 위해 LG유플러스는 인공지능(AI), 클라우드 등 최신 기술을 적용해 안정적인 서비스를 제공할 것”이라고 말했다.

삼성전자가 연구개발(R&D), 전략적 시설투자 등 지속 성장을 위한 기반을 강화하고 있다. 21일 삼성전자에 따르면 지난해 삼성전자의 연간 시설투자는 약 53조 1000억원으로 이전 해와 같은 수준이다. 메모리의 경우 지난해 4분기에 중장기 수요 대응을 위한 클린룸 확보 목적의 평택 투자, 기술 리더십 강화를 위한 R&D 투자 확대와 함께 HBM·DDR5 등 첨단공정 생산 능력 확대를 위한 투자를 지속해 왔다. 파운드리는 EUV를 활용한 5나노 이하 첨단공정 생산 능력 확대와 미래 수요 대응을 위한 미국 테일러 공장 인프라 투자로 지난해보다 연간 투자액을 늘렸다. 또한 지난해 4분기 연구개발 투자를 지속하며 분기 최대 7조 5500억원의 연구개발비를 기록했다. 한편 삼성전자는 반도체 사업에서 고성능·첨단공정 제품 판매 및 다양한 응용처의 신규 수주를 지속적으로 확대한다는 계획이다. 메모리는 업계 최고 수준의 생산능력을 기반으로 HBM3, HBM3E 비중을 늘려 고성능·고대역폭 수요에 적극 대응한다. 시스템LSI는 플래그십 제품 판매 비중을 확대하고, 모바일 시장 외 사업영역을 넓혀 견고한 사업구조를 갖출 예정이다. 파운드리는 GAA 3나노 2세대 공정 양산과 테일러 공장 가동을 통해 기술 경쟁력을 강화하고 고성능컴퓨팅, 차량, 소비자용 등 다양한 응용처로 수주를 확대한다. 특히 AI 시대에 최적화한 차세대 메모리 솔루션 개발을 이어간다. 삼성전자는 세트 사업에서 플래그십 중심으로 스마트폰 판매를 확대하고 초대형 TV 시장을 선도해 프리미엄 중심으로 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 또 AI 기술 적용을 확대하고 스마트싱스를 통한 고객 맞춤형 초연결 경험을 제공하는 한편, 제너레이티브(Generative) AI, 디지털 헬스(Digital Health), XR 등 미래 성장 분야에서 기반 기술 확보를 위한 선행 R&D 및 투자도 강화할 계획이다. MX는 새롭게 론칭한 갤럭시 AI 탑재 스마트폰, 갤럭시 S24 시리즈를 통해 AI 스마트폰 시장을 선점한다. 또한 폴더블 시장의 글로벌 리더로서 격차를 벌리면서 고객의 실사용 경험을 지속적으로 개선해 폼팩터에 최적화된 갤럭시 AI 경험으로 사용성을 극대화할 방침이다. 나아가 갤럭시 AI 생태계를 확대해 갤럭시 AI가 모바일 AI의 글로벌 스탠다드로 자리 잡을 수 있도록 할 계획이다. VD는 프리미엄, 라이프스타일 중심으로 제품 혁신을 초고화질·초대형 TV 시장을 이끌어 나간다는 계획이다. 생활가전은 스마트싱스를 기반으로 가전과 기기 간 연동 경험을 고도화한다. 하만은 차량 내 고객 경험을 강화해 전장 디스플레이 등 신규 분야 사업 수주를 확대하고 홈오디오 등 고성장 제품 대응을 강화한다. 또 하만·삼성전자 간 협업을 확대할 계획이다.

이재용(56) 삼성전자 회장의 등기이사 복귀가 무기한 연기됐다. 재판 리스크가 해소되지 않은 상태에서 등기이사에 이름을 올릴 경우 자칫 사업 리스크로 번질 수 있다는 이유에서 복귀 시점을 미룬 것으로 풀이된다. 삼성전자는 20일 이사회를 열고 다음달 20일 개최되는 정기 주주총회에서 다룰 안건을 확정했다. 다음달 임기가 끝나는 두 명의 사외이사를 대체할 후보 두 명의 선임 안건은 포함됐지만, 관심을 모았던 이 회장의 사내이사 선임 안건은 리스트에서 빠졌다. 이달 초 경영권 불법 승계 의혹 사건 1심 재판에서 무죄를 선고받은 이 회장은 국내외 현장 경영에 속도를 내는 등 보폭을 넓히고 있지만 현 시점에서 등기이사로 복귀하는 건 무리라고 판단한 것이다. 자본시장법 위반 혐의를 완전히 벗지 못한 상황에서 경영상 법적 책임이 따르는 등기이사로 활동하는 게 적절치 않고, 여러 이해관계자들이 엄격한 잣대를 적용해 문제제기를 할 수 있다는 우려도 복귀를 미룬 배경으로 지목된다. 이번에 복귀가 무산되면서 이 회장은 상당 기간 미등기 임원 신분으로 경영 활동을 할 것으로 전망된다. 항소심은 1심보다는 속도감 있게 진행될 것으로 보이지만 대법원까지 갈 경우, 2~3년이 더 걸릴 수 있다. 오너가 등기이사에 이름을 올린다는 건 공식적으로 경영 전면에 나선다는 의미를 지닌다. 이 회장이 2016년 10월 부회장 시절 임시 주총에서 등기이사로 선임됐을 당시 이사회 의장이었던 권오현 부회장은 “회사의 글로벌 위상을 더욱 강화하고 기업 가치 제고에 기여할 것으로 기대한다”고 밝히기도 했다. 그러나 이 회장은 그해 국정농단 사태에 연루되면서 제대로 이사회 활동을 하지 못했고 2019년 재선임 없이 임기를 마쳤다. 2022년 10월 회장에 취임했을 때도 이 회장은 미등기 임원 신분이었다. 4대 그룹 총수 중 미등기임원은 이 회장이 유일하다. 이찬희 삼성 준법감시위원회(준감위) 위원장은 이날 3기 첫 정례회의에 출석하면서 개인 의견을 전제로 “책임 경영을 좀 더 강화하는 의미에서 등기이사로 빠른 시일 내, 적절한 시점에 복귀하는 것도 좋지 않을까 생각한다”라고 말했다. 그러면서도 “그 부분(등기이사 복귀 연기)은 경영 판단의 문제이고 주주나 회사 관계자, 이해 관계자의 의견이 필요한 부분이기 때문에 준감위에서 단정적으로 말씀드릴 수는 없다”고 했다.삼성전자의 신임 사외이사 후보로는 신제윤(66) 전 금융위원장과 조혜경(60) 한성대 AI응용학과 교수가 추천됐다. 이들 후보는 다음달 22일 임기가 끝나는 김종훈(64) 키스위모바일 회장, 김선욱(72) 전 이화여대 총장의 후임이다. 행정고시 24회로 공직에 입문한 신 전 위원장은 기획재정부 1차관을 지냈고, 현재 법무법인 태평양 고문을 맡고 있다. HDC와 롯데손해보험 두 곳에서 사외이사로 활동하다 이달 초 롯데손해보험 사외이사직을 내려놓았다.조 후보는 서울대 제어계측공학과에서 박사 학위를 딴 로봇 분야 전문가로 한국로봇학회장을 지냈다. 현재 현대건설 사외이사도 맡고 있다. 조 후보는 미래 먹거리 산업인 로봇 분야에 대한 전문성을 토대로 경영진의 의사 결정에 조언을 할 것으로 보인다. 이사회 멤버인 경계현(61) 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(사장)과는 대학 선후배 사이다.

삼성전자가 일본의 대표 인공지능(AI) 업체로부터 2나노(㎚·10억분의 1m) 반도체 생산을 수주했다. 첨단 초미세공정 기술을 놓고 대만 TSMC와 경쟁을 펼치는 삼성전자의 파운드리(반도체 위탁생산) 사업도 탄력을 받을 전망이다. 15일 업계에 따르면 삼성전자는 일본 AI 스타트업 프리퍼드네트웍스(PFN)로부터 AI 가속기를 비롯한 2나노 공정 기반 AI 반도체를 수주한 것으로 알려졌다. 2014년 설립된 PFN은 AI 딥러닝(심층학습) 개발 분야에서 전문성을 인정받는 업체로 도요타, NTT, 화낙(Fanuc) 등 주요 기업으로부터 대규모 투자를 유치했다. 앞서 삼성전자는 지난달 실적 발표 콘퍼런스콜을 통해 “최근 HBM(고대역폭메모리), 첨단 패키징을 포함한 2나노 AI 가속기 과제를 수주했다”고 밝혔다. 삼성전자가 메모리와 파운드리 사업을 함께 하고 있는 것도 PFN의 선택을 받은 배경으로 꼽힌다. 삼성전자는 “고객사 관련 내용을 확인할 수 없다”고 밝혔다. 삼성전자는 올해 2나노 공정 개발에 집중하며 AI 가속기 등 성장세가 가파른 응용처 수주를 늘려간다는 계획이다.한편 경계현 삼성전자 반도체(DS) 부문장(사장)은 소셜미디어(SNS)에 “HBM3E 샤인볼트와 같은 제품은 생성형 AI 애플리케이션의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 준비가 돼 있다”고 밝혔다. 초당 최대 1.2테라바이트(TB) 이상의 데이터를 처리할 수 있는 HBM3E D램 샤인볼트를 통해 HBM 시장의 주도권을 가져오겠다는 의지를 드러낸 것으로 풀이된다. 현재 HBM 시장에선 SK하이닉스가 한발 앞서 있다는 평가를 받는다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어올린 고성능 메모리다.

세계 최초 기술로 신시장 창출 시대파트너십 산업계 넘어 국경 초월기초연구 중심 R&D예산 재조정선도형 연구개발 체계 구축해야KIST 기업공동연구실 사업 주목자발적 참여·상호 존중의 동반자상용화 앞당기고 원천기술 확보정부의 현명한 지원 반드시 필요 지난 1월 초, 서울 성북구에 위치한 한국과학기술연구원(KIST) 캠퍼스에서는 연구자, 기업인, 정부 주요 인사가 한자리에 모여 2024년 새해의 의지를 다짐하는 과학기술인·정보방송통신인 신년 인사회가 개최됐다. 작년과 올해 연이어 행사에 참석한 윤석열 대통령은 한국을 과학기술 퍼스트무버로 만들자는 비전을 제시하며 참석자들에게 격려와 감사 인사를 전했다. 또한 혁신적이고 도전적인 연구에 대한 전폭적인 투자를 약속하며 “집에서 돈을 아끼더라도 자녀의 교육을 위해서라면 얼마든지 지출하는 것”에 이를 비유하기도 했다. 윤 대통령의 단호한 메시지는 국가 연구개발(R&D) 체계를 선도형으로 전환하겠다는 정부의 의지를 느끼게 함과 동시에 우리 과학기술계가 품어 왔던 오랜 고민도 떠올리게 한다. 선도형 R&D에 정말로 필요한 것, 그리고 한국이 놓치고 있는 부분은 과연 무엇인가? 풍부한 예산, 두터운 인재 풀, 도전을 지향하는 연구문화 등 다양한 요인이 있겠지만 그중 특히 개방형 혁신(open innovation)의 중요성을 간과할 수 없다. 개방형 혁신은 오늘날 우리에게 낯선 개념이 아니다. 지난해 설립 50주년을 맞은 한국 최초의 과학도시 대덕연구단지가 대표적인 예다. 당시 정부는 단지 내에 여러 정부출연연구기관(출연연)과 대학을 밀집시켜 개방형 혁신을 활성화하고자 했다. R&D에 투자할 국가 예산이 절대적으로 부족한 상황에서 각 기관의 인프라와 인력을 공유해 예산 효율성을 높인다는 게 주된 목표였다. 잘 알려져 있듯이 대덕은 국가 산업화의 견인차 역할을 훌륭히 수행해 왔다. 그러나 개방형 협력의 측면에서 바라보면 다소 아쉽다는 평가도 적지 않다. 정부의 판단하에 개방과 협력이 일방적으로 추진되다 보니 기관들의 자발적인 참여 의지가 부족했던 탓이다.또 다른 사례는 교육기관인 한국과학원(KAIS)과 연구기관인 KIST를 통합해 한국과학기술원(KAIST)을 설립한 것이다. 두 기관의 통합도 당시 정부의 정책 기조에 따라 무리하게 추진된 측면이 많았다. 9년의 짧은 동거 기간 동안 많은 성과를 낸 것은 사실이나 구성원 간 존중과 신뢰의 부족으로 하나의 조직으로 융화하는 데 많은 어려움이 있었다. 결국 1989년 KIST가 분리돼 오늘날 개방형 정부출연연구기관의 모델을 만들어 나가고 있다. 앞선 사례들로 알 수 있듯이 과거의 개방형 협력은 한정된 자원으로 최대의 성과를 내기 위한 것이 주목적이었다. 하지만 협력의 성공은 참여 파트너 사이의 자발적인 참여 의지, 상호 존중, 그리고 신뢰가 있을 때 가능하다는 교훈을 주고 있다. 선도형 연구체계로 전환이 일어나고 있는 오늘날에도 개방형 협력은 여전히 중요하지만 풀기 어려운 숙제이며 그 성공에 국가 존망이 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 그 이유는 무엇일까? 먼저 우리가 처한 현실을 보자. 과거 한국은 선진국의 기술을 빠르게 모방, 답습해 수출을 통해 성장하는 소위 ‘추격형 전략’에 의존했다. 그러나 지금은 우리의 과학기술이 세계적 수준에 도달하며 더이상 추격할 대상이 없는 위치에 올라섰다. 이제는 세계 최초 기술에 기반해 신시장을 창출하거나 세계 최고 기술로 글로벌 경쟁에서 이겨야만 성장이 가능한 시대가 도래한 것이다. 추격형 전략을 그대로 유지한다면 우리의 주력 산업은 후발 국가에 침식당해 미래의 국가 경쟁력이 크게 위태로워질 것이다. 엎친 데 덮친 격으로 전 세계가 기술패권 경쟁에 뛰어들면서 핵심 전략기술을 확보하지 못하는 국가는 생존을 보장받기 어려운 세상이 됐다. 양자, 첨단 바이오, 인공지능 등 대표적인 분야에서 일찍이 앞서나가고 있는 선진국들은 지금도 어마어마한 규모의 예산을 쏟아붓고 있다. 가령 미국 양자기술 연구비는 한국의 27배, 첨단백신 연구비는 24배 수준에 달한다. 현실적으로 타 경쟁국 수준으로 예산을 확대할 수 없는 것은 자명하다.어떻게 문제를 풀어야 할까? 먼저 정부 R&D 예산 포트폴리오를 기초연구 강화와 전략기술 확보 등을 중심으로 재조정하는 것, 그리고 예산의 효율성을 높이는 것이 필요하다. 예산이 급격히 확장되던 과거에는 효율성이 선택의 문제였으나 지금은 예전과 같은 양적 확대가 어려운 상황이다. 한정된 자원으로 선도형 R&D 전환과 기술 패권 경주를 동시에 해내야 하는 지금 예산 효율화는 한국이 반드시 풀어야 할 숙제다. 이를 위해 다양한 전략을 생각해 볼 수 있다. 무엇보다도 선택과 집중을 통해 파급력 있는 세계 1등 기술을 확보하는 전략이 필요하다. 1990년대 당시 국가 R&D 예산이 9000억원에 불과했던 때 한국이 CDMA 단일 기술 개발에 약 1000억원을 과감히 투자해 정보기술(IT) 강국으로 도약한 것이 좋은 사례다. 개방형 협력 역시 빼놓을 수 없는 필수 전략이다. 과학기술 선도국의 역량은 기초연구에서부터 산업계의 응용·개발 연구, 인재 양성, 첨단 장비·인프라 구축, 기술 사업화 등 매우 다양한 영역에 걸쳐 있으며 어느 한 영역은 다른 영역에 영향을 미치며 상호의존적으로 발전한다. 다행스럽게도 최근 새로운 개방형 협력 사례가 다수 시도되고 있다. 요즘 뜨거운 관심을 받고 있는 양자기술 분야를 살펴보자. KIST는 지난해 개방형 양자기술 연구소를 설치해 KIST 연구자뿐만 아니라 다수의 대학교수와 산업계 연구원이 겸직연구원으로 참여하는 협력 플랫폼을 구축했다. 파트너십은 국경을 넘어 계속 확장되고 있는데 글로벌 선도기관인 시카고대와 캐나다의 자나두(Xanadu)사 등이 핵심 멤버로 활약하고 있다.올해로 시행 3년을 맞는 KIST의 기업공동연구실 사업도 주목할 만하다. 기업의 연구인력이 KIST 캠퍼스에 직접 입주해 함께 상용화 연구를 수행하는 개념으로 산업계의 호응이 뜨겁다. 이전의 협력 방식이 주로 단순 기술이전이나 기업 애로사항을 지원하는 수준에 그쳤다면 지금은 같은 공간에서 동고동락하는 연구 동반자로서 기업과의 관계가 격상됐다. 기업은 KIST가 보유한 원천기술의 잠재성을 일찍 파악해 상용화를 앞당겼고 KIST는 시장 정보를 통해 다음 단계의 원천기술을 미리 준비할 수 있었다. 개방형 협력의 핵심 성공 요인은 참여 주체들의 자발적 참여, 상호 존중과 신뢰이지만 여기에 더해 정부의 현명한 지원이 있다면 금상첨화일 것이다. 인류를 달에 보낸 아폴로 프로그램, 코로나19 발발 1년 안에 끝낸 백신 개발 등은 미국이 자랑하는 역사적인 성공 사례다. 정부의 막대한 예산 투입 외에도 국가 전역에서 산학연 협력을 조율하는 과정, 실패 위험에 따른 우려에도 불구하고 국민과 의회를 끝까지 설득해 임무를 완수해 가는 모습에서 미국 정부의 저력에 놀라게 된다. 코로나19 백신 개발 때에는 전시 상황을 방불케 하는 정부의 명확한 지휘체계가 작동했고 바이오의료고등연구국(BARDA), 질병통제예방센터(CDC) 등 연구기관과 바이오 산업계가 효과적으로 정보를 공유하며 역할을 분담했다. IT를 접목해 신속하고 정교하게 방역정책을 펼친 한국도 전 세계의 모범 사례로 손꼽힌다. 최근 정부는 출연연을 중심으로 국가 연구인력을 통합 운영하기 위한 새로운 개방형 혁신 프로그램인 ‘글로벌 톱 전략연구단’, ‘국가전략기술센터’를 준비하고 있다. 대한민국이 처한 위기 상황을 고려할 때 더이상 미룰 수 없는 과제이며 새로운 시도가 성공하기 위해서는 과학기술계의 적극적인 참여도 간절하다. 개방형 협력에는 상호 존중과 신뢰, 자발성이 중요함을 유념하며 정부와 연구자가 함께 머리를 맞대어 새로운 협력 관계에 대해 답을 찾아야 할 것이다. 하나로 똘똘 뭉친 우리 과학기술계가 대한민국 위기 극복의 선두 주자로 나서길 기대해 본다. ■석현광 본부장은 30여년간 바이오·메디컬 분야에서 활약한 연구자로 국가 과학기술 정책과 연구소 운영에 대해 깊이 고민해 왔다. KIST 의공학연구소장을 거쳐 현재는 기관의 R&D 포트폴리오를 총괄하는 연구기획조정본부장을 맡고 있다.

경기도와 성균관대 ,아주대가 ‘AI기반 의료·바이오 분야 응용연구 지원’ 사업 업무협약을 체결했다. 30일 성균관대학교 제2공학과 제2회의실에서 체결한 협약에 따라 이들 기관은 인공지능 기반 의료·바이오 분야 응용연구사업의 효과적인 추진과 혁신 인재 양성에 적극 협력하고, 경기도는 재정 지원과 행정적 절차에 협력할 계획이다. ‘AI기반 의료·바이오 분야 응용연구 지원’ 사업은 과학기술정보통신부 공모사업(AI 분야)에 선정된 대학들을 대상으로 대학별 7500만 원을 지원해 차세대 의료 진단, 신약 개발 기간단축 등 의료비용 절감을 도모하는 사업이다. 성균관대는 과기정통부의 ICT명품인재양성사업과 연계해 인공지능 기술을 접목한 안저영상(망막, 시신경 등 눈 뒷부분 고해상도 영상) 데이터 분석, 미래기술 선행연구 등을 진행한다. 아주대는 과기정통부의 인공지능융합혁신인재양성 사업과 연계해 대장수술 위험도 예측, 딥러닝 활용 의료데이터 연구 등을 진행한다. 김현대 경기도 미래성장산업국장은 “3차 경기도 과학기술진흥 기본계획 5대 전략 분야에 데이터·AI 핵심인재 양성과 디지털 바이오헬스 분야 산업기반 강화가 포함돼 있다”며 “도 차원에서 적극 지원해 의료 바이오 분야 응용연구 결과의 산업 활용도를 높이고, 지속적인 산학연관 협력을 통해 미래를 위한 투자 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다.

‘인공지능(AI)이라는 말이 사라진다?’ 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장 이후 AI가 광범위하게 일상에 녹아들면서 AI 기술 자체를 강조하는 현상은 올해를 기점으로 점차 줄어들 것이란 전망이 나온다. 이른바 ‘AI 역설’이다. AI가 제품, 서비스 안으로 들어가면서 ‘AI 기술을 적용했다’는 게 중요한 것이 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. #美 CES 최대 화두 인터넷 필요 없는 AI 시대주요 기업들도 뛰어들어 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서도 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 이전보다 훨씬 똑똑해진 모습으로 사람들 앞에 나타났다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔 주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원(D) AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. ●모든 사물에 AI 적용하는 시대 이번 CES에서 주목받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할지를 보여 준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해 주는 일종의 AI 비서로 실제 구현되는 모습은 다양하다. 기능적으로 PC, 자동차 등에 내장되거나 움직이는 로봇 형태를 띨 수도 있다. 국내 가전업체가 공개한 ‘AI 로봇’도 AI 에이전트에 해당된다. AI 로봇은 사물인터넷(IoT)과 AI가 결합된 사물인공지능(AIoT·AI of Things)을 통해 개인 맞춤형 비서 역할뿐 아니라 집안 일을 대신해 주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷 연결과 상관없이 기기 안에서 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI도 PC, 스마트폰에서 구현되기 시작했다. 온디바이스 AI의 확산은 소규모언어모델(sLM) 개발 경쟁으로도 이어졌다. sLM은 오픈AI의 GPT-4, 구글 제미나이와 같은 대규모언어모델(LLM)에 비해 학습량은 적지만 최적화를 통해 최대한의 성능을 내면서 개발·구동 비용을 줄인 언어모델이다. 특히 AI의 학습 지표인 매개변수(파라미터)가 70억개(7B) 이하인 sLM 시장을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 메타(라마2 7B), 구글(제미나이 나노1, 나노2), 마이크로소프트(파이2) 등 글로벌 주요 기업도 줄줄이 뛰어들었다. 지난해 ‘미스트랄 7B’에 이어 수학, 물리 등 작은 전문 모델로 쪼갠 뒤 질문에 따라 연결하는 방식의 ‘믹스트랄 8x7B’(전문가 믹스·MoE) 모델을 오픈소스(소프트웨어 설계도 공개)로 내놓은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 오픈AI의 대항마로 떠오르고 있다. #연내 ‘GPT-5’ 공개GPT-4에 추론 기능 추가인간 수준 AI 현실화 전망 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써 본 기업들 얘기를 들어 보면 다들 ‘써 보니 좋다’고 한다. 오픈 소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. ●텍스트 넘어 이미지·영상·음성도 생성 성능으로 승부를 보는 LLM의 진화도 계속되고 있다. 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4(매개변수 1조 7000억개 추정)보다 더 많은 기능이 추가된 GPT-5가 올해 안에 공개될 예정이다. 추론 기능도 추가된다고 한다. 텍스트(글자)를 학습하는 걸 넘어 이미지·영상·음성을 분석하고 생성하는 ‘멀티 모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각 현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)은 완전히 제거되지 않았지만 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 능력을 갖춘다는 건 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI)이 현실화할 수 있다는 의미로 해석된다. #AI 어디까지 왔나AGI는 초기 단계 머물러감각 분석 기술 집중해야 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨5’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기 단계)에 머물러 있다. 장 원장은 “텍스트를 학습한 생성형 AI의 성능에 대해선 연구자들도 놀라고 있다”면서 “AGI 시대가 앞당겨지는 느낌을 많이 받는다”고 말했다. 그러면서도 “시각 등 감각에 해당하는 부문은 아직 데이터화되지 않은 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

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

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

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

“안녕, 나는 인공지능(AI) 기초 교과를 담당하는 교수야.”(김성도 서울사이버대 드론·로봇융합학과 교수) “안녕하세요! 인공지능 기초를 담당하시는 교수님, 어떻게 도와 드릴까요?”(챗GPT) “너는 지금부터 나의 조교처럼 행동해 주길 바라.”(김 교수) “네, 교수님. 조교 역할을 맡겠습니다. 교육과 관련된 도움이 필요하시면 말씀해 주세요.”(챗GPT) “인공지능이 무엇인지 학생들이 알기 쉽게 설명해 줬으면 해. 아주 쉬운 용어로 설명해 주길 바라.”(김 교수) “알겠습니다. 교수님. 인공지능에 대한 기본적인 개념을 쉽게 설명해 드리겠습니다.”(챗GPT) #몰라요를 모르는 AI질문 초기 역할 부여답변의 방향성 설정 평소 생성형 AI 챗GPT를 수업 조교처럼 쓰는 김 교수는 챗GPT에게 무언가를 물어볼 때 이런 식으로 대화를 한다. 인간과 기계의 상호작용이긴 하지만 마치 사람과 대화를 하듯 감정을 이입하고 논리적으로 설명을 하면 챗GPT로부터 훨씬 더 좋은 결과물을 이끌어 낼 수 있다는 게 김 교수의 설명이다. 챗GPT에게 ‘인공지능은 무엇인가?’라고 곧바로 물어봤을 때와 결과물을 비교하니 답변이 확연히 달랐다. 4~5개월 전 챗GPT를 처음 접한 뒤 자신만의 활용법을 체득한 김 교수는 2일 “챗GPT는 모르는 걸 모른다고 하지 않는다. 그게 사람 조교와의 큰 차이”라고 말했다. 그러면서 “챗GPT에게 ‘네가 지금 어떤 역할을 수행하기를 기대한다’고 질문 초기 단계에 ‘역할 부여’를 하면 답변의 방향성, 한계가 설정된다”고 덧붙였다. 챗GPT로 대표되는 생성형 AI 시대가 열리면서 인간과 AI의 대화법이 주목받고 있다. 사용자가 조그마한 대화창을 통해 질문을 하면 AI가 답변을 하는 구조이지만 질문하는 방법, 수준에 따라 답변의 품질이 달라진다. 프롬프트(명령어)를 작성하는 능력이 중요해졌다는 얘기가 나오는 것도 이 때문이다. 질문의 기술이 아닌 질문의 격, 깊이, 맥락이 핵심 능력으로, 이는 해당 분야에 대한 ‘내공’을 쌓아야만 가능한 일이다.#호모 프롬프트 등장생성형AI와 친숙한 신인류‘질문 디자인’ 능력 중요 생성형 AI를 능숙하게 사용하면서도 AI에 미흡한 부분을 창의적으로 보완해 나갈 수 있는 인문학적 문해력을 갖춘 사람을 ‘호모 프롬프트’라고 부르기도 한다. ‘트렌드 코리아 2024’ 공저자인 이향은 LG전자 상무는 “앞으로 사람들은 손안에 ‘정답 자판기’를 들고 있을 것이다. 질문을 다르게 할 수 있는 역량이 필요하다”고 말했다. 컴퓨터 언어가 아닌 ‘일상의 언어’로 누구나 AI와 대화하는 시대가 도래하면서 질문을 디자인하는 창의력, 비판적 사고 능력, 사색력이 이전에 비해 더 중요해졌다는 의미다. 챗GPT를 사람 대하듯 하며 일을 지시할 경우 결과물이 더 좋다는 연구 결과도 있다. 구글 딥마인드가 대규모언어모델(LLM)을 대상으로 초등학교 수준의 수학 문제를 풀라고 하면서 “심호흡을 하고 이 문제를 단계적으로 풀어 보자”고 하자 정확도가 80.2%(구글 ‘팜2’ 기준)를 기록했다. 챗GPT와 대화하면서 ‘잘했어’, ‘좋아’라고 칭찬을 해 주면 답변 품질이 더 좋아진다는 주장도 있다. 유용균(한국원자력연구원 인공지능응용연구실장) Al프렌즈 대표는 “생성형 AI의 학습 원리는 책을 읽고 난 뒤 그다음 단어를 예측하는 것으로, 엄청나게 많은 데이터를 학습하다 보니 논리 구조나 문맥도 이해를 한다”면서 “AI와 일하는 것도 사람과 비슷한 면이 많다. AI에게 정확하게 역할을 부여하고 체계적으로 지시를 내리는 게 중요하다”고 말했다. #할루시네이션 걸러라그럴듯한 오답들 쏟아내‘AI 오류’ 거를 능력 필요 AI가 내놓은 답을 검증할 수 있는 능력도 중요해졌다. 특히 환각 현상으로 불리는 ‘할루시네이션’(AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)을 걸러 낼 줄 아는 게 실력이 됐다. 하지만 전문가가 아니면 제대로 된 답변을 했는지 알아차리기가 쉽지는 않다. 한 대학교수가 지난해 2학기 강의를 준비하면서 챗GPT에게 ‘가족이라는 체계는 마치 하나의 모빌(유아용 흔들개비 장난감)과 같다고 말한 사람이 누구이며, 그 출처는 무엇인가’라고 묻자 “윌리엄 제임스의 저서 ‘심리학의 원리’에 나온 비유 중 하나입니다”라고 답했다. 뭔가 잘못됐다고 생각한 이 교수는 다시 ‘윌리엄 제임스의 책 몇 페이지에 쓰여 있느냐’고 물었고 챗GPT는 “해당 책의 310쪽에 나옵니다”라고 천연덕스럽게 답했다. 그러면 ‘이 비유를 구체적으로 어떻게 표현했는지 원문을 제시해 달라’고 하자 그제야 “제가 언급한 내용에 오류가 있었습니다. 심리학의 원리에는 ‘가족이라는 체계는 마치 하나의 모빌과 같다’는 특정 문구나 비유가 포함돼 있지 않습니다”라고 잘못을 인정했다고 한다.

#사례1. 스타트업에서 소프트웨어 개발 업무를 맡고 있는 고윤담(32)씨는 생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 ‘조수’로 둔 덕분에 시장조사를 할 때 걸렸던 시간을 10배 이상 단축했다고 뿌듯해했다. 챗GPT에 사전 조사를 지시하면 필요한 주제, 재료, 개요 등을 바로 받아 볼 수 있기 때문이다. 논문 초안을 작성한 뒤 챗GPT를 활용해 영문 교정을 하고 영문 이메일을 보낼 때도 챗GPT로 초안을 쓴다. 고씨는 2일 “학술적인 문체를 요청하면 금세 바꿔 준다”며 “전문성을 높여 주는 건 큰 장점”이라고 말했다. #사례2. 서울의 한 4년제 대학 사회학과에 재학 중인 김영권(27·가명)씨는 2020년 학내 동아리에서 코딩을 배우고 AI 스타트업에서 AI 엔지니어를 양성하는 교육 기획·운영 업무를 1년 10개월가량 한 적이 있어 AI 용어에 친숙한 편이다. 보고서를 쓸 때도 챗GPT를 적절하게 활용한다. 기본적인 정보를 찾아 전체 맥락을 짠 뒤 챗GPT에 몇 자 정도로 초안을 잡아 달라고 구체적으로 질문을 던지는 식이다. 김씨는 “그 친구(챗GPT)가 내놓은 결과물을 수정하는 게 쉽고 시간도 줄일 수 있어 일석이조”라고 말했다. #이미 유능한 조수·친구문서 작성 등 시간 단축AI 활용 필수 스펙 부상 누구나 AI를 일상에서 접하는 시대가 되면서 AI 활용 능력이 필수 스펙으로 떠오르고 있다. AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 잘 활용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체하게 될 것이란 전망도 나온다. 각 대학과 기업이 앞다퉈 ‘AI 리터러시(문해력)’ 교육에 나선 것도 지금 궤도에 올라타지 않으면 뒤처질 수밖에 없다는 절박감 때문으로 보인다. AI 리터러시는 AI를 이해하고 활용할 수 있는 역량을 말한다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 AI를 하나의 이동 수단에 비유하면서 자전거, 오토바이 운전을 배우듯 AI를 활용할 수 있는 방법을 배워 놓는 게 중요하다고 강조했다. 1분 안에 뚝딱 처리할 수 있는 일을 굳이 AI에게 맡기지 않고 사서 고생할 이유가 없다는 것이다. 이 교수는 “업무를 처리하는 속도가 AI가 사람보다 20~30배는 빠르다”며 “AI를 먼저 활용하는 사람이 훨씬 앞서갈 수밖에 없다”고 말했다. AI 리터러시를 관련 전공이나 업무를 하는 사람만 배워야 한다고 생각하면 오산이다. 중앙대 인문콘텐츠연구소는 인문·사회 전공자를 위해 방학 기간 AI 인문학 단기 과정을 만들어 운영한다. 챗GPT 등 생성형 AI를 이해하고 코딩 프로그램인 ‘파이썬’의 프로그래밍을 익히는 게 수업 목표다. 지난여름 개설된 단기 과정을 수강한 중앙대 교육학과 3학년 조일(24)씨는 “파이썬을 이용해 데이터 분석을 하거나 시각화를 하려면 기본적인 문법을 아는 걸 넘어 응용을 할 줄 알아야 하는데 솔직히 비전공자 입장에선 부담이 컸다”며 “이 수업에선 챗GPT를 활용해 원하는 결과물이 나올 때까지 계속 질문하는 연습을 했다. 확실히 진입 장벽을 낮출 수 있는 계기가 됐다”고 말했다.#기업들 발빠른 AI교육20~30배 빠른 일 처리인문학까지 영역 확장 주요 기업들도 AI 리터러시 교육을 강화하고 나섰다. SK텔레콤은 AI 리터러시 교육을 일상 업무에 활용하는 1단계, AI를 활용해 비즈니스 모델을 변화시키는 2단계, AI 개발자를 위한 3단계로 세분화해 진행하고 있다. LG그룹의 경우 LG AI연구원이 계열사 직원들의 AI 교육을 맡고 있다. 5000명을 대상으로 진행하는 AI 기초과정을 보면 ‘디지털 리터러시 트랙’이 별도로 있다. 전문가들은 AI 리터러시 교육이 AI 기술을 활용하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조한다. 과연 AI가 내놓은 답이 ‘정답일까’ 반문하는 것부터 시작해 AI 기술이 어떤 윤리적 문제를 파생시키는지, 인간관계에 어떤 영향을 미치는지 비판적으로 바라보는 능력을 키우는 것까지 모두 AI 리터러시에 해당될 수 있다는 것이다. #비판적 감시자도 필요기술적 ‘윤리’ 문제 대비개인별 교육 격차 줄여야 김명신 LG AI연구원 정책수석은 “AI 윤리를 실천하는 기업과 그렇지 않은 기업을 구분할 수 있으려면 AI 리터러시가 필요하다”면서 “개인이 성숙한 사용자에 머무르지 않고 AI 시장의 비판적 감시자로 바로 설 때 시장에서 자정작용이 일어날 것”이라고 말했다. 천지영 서울사이버대 인공지능학과 교수는 “AI가 어느 순간 제어할 수 없는 상태로 발전할 것이란 불안감이 퍼져 있지만 이는 기술에 대한 이해 부족에서 오는 막연한 두려움”이라며 “지금은 AI를 사용하는 데 진입 장벽이 있지만 시간이 지나면 누구나 쉽게 사용할 수 있는 도구가 나올 거다. 그때는 AI를 쓸 줄 아는 사람과 그렇지 않은 사람의 생산성 차이가 클 것”이라고 말했다. AI 리터러시가 중요해지면서 진단에 필요한 척도도 개발되고 있다. 성균관대 이세영 교수(미디어커뮤니케이션학)와 뉴멕시코주립대 박가인 교수(미디어학)가 개발한 ‘챗GPT 리터러시 척도’는 기술적 숙련도, 비판적 평가, 의사소통 능력, 창의적 적용, 윤리적 역량 등 다섯 가지 항목(25개 문항)으로 나눠 리터러시 역량을 점검한다. 이세영 교수는 “챗GPT 리터러시는 교육 격차를 줄이는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라며 “개인별 리터러시 평가를 통해 상대적으로 낮은 능력은 향상시키고 이미 높아져 있는 능력은 더욱 발전시키는 맞춤형 교육 프로그램을 개발해야 한다”고 설명했다.

오늘날 인공지능(AI) 탄생의 지적 기원은 ‘사이버네틱스’(인공 두뇌학)다. 이 개념을 처음 세상에 내놓은 창시자는 20세기 최고 천재 수학자로 불렸던 노버트 위너(1894~1964). 사이버네틱스는 인간과 같은 생명체와 기계 간 통신 및 제어를 연구하는 학문으로, 위너는 기계도 ‘피드백(되먹임) 메커니즘’을 통해 스스로 학습할 수 있다고 생각했다. 사이버네틱스는 AI부터 자동화, 제어공학, 생체공학 등 응용 학문뿐 아니라 경제학, 사회학, 철학에도 깊은 영향을 미쳤다. 사이버네틱스는 위너를 주축으로 존 폰 노이만, 워런 매컬러 등 세기의 천재들이 모인 1946년 3월 뉴욕의 ‘메이시 회의’에서 탄생했다. 여기서 파생한 접두어 ‘사이버’는 사이버스페이스, 사이보그 등 수많은 기술 용어로 사용되고 있다. 이 책은 막강한 호기심과 좌충우돌 행보로 덜커덩거렸던 위너의 일대기를 세밀하게 그려 낸다. 18세에 하버드대 사상 최연소 박사 학위를 받은 위너는 1932년 37세에 매사추세츠공과대학(MIT) 수학과 정교수가 됐다. 그는 1960년대 초반 손바닥만 한 크기의 유무선 장치가 지구상의 모든 사람을 연결할 것이라고 예측했다. 위너는 동시대의 천재 폰 노이만과는 매우 대조적이었다. 폰 노이만은 사이버네틱스 연구를 통해 초기 컴퓨터 모델을 고안했지만 그의 열성적인 목적은 핵무기의 개발이었다. 반면 위너는 핵무기에 공포를 느꼈고 사이버네틱스가 가져올 기술 발전의 위험을 경고하면서 인류의 삶을 개선하는 데 활용되길 원했다. 위너는 1964년 린든 존슨 미국 대통령으로부터 최고 영예인 미국과학훈장을 받았지만 냉전의 칼바람 속에 연방수사국(FBI)의 감시 표적이 됐다. 미 정부의 무기 개발과 신기술 독점 행위를 공개 비판했기 때문이다. 두 저자는 사람을 기계보다 우위에 두며 세상을 변화시킨 과학기술 혁명을 이끈 위너에게 반항적인 영혼을 가진 과학계의 ‘다크히어로’라고 헌사를 보낸다.

한국과 인도 등 그동안 중국에서 비료를 수입한 국가들이 대안을 찾아 나서고 있다. 중국도 미국의 제재로 고성능 칩의 새로운 공급망을 모색하고 있다. 로이터통신은 18일 비료의 세계 최대 수출국인 중국에 대한 신뢰 상실로 아시아 수요 국가들이 대체 공급망을 찾고 있다고 보도했다. 중국은 국내 시장 보호를 이유로 요소, 인산비료 등의 수출 규제에 나서고 있다. 인산비료의 세계 최대 수출국이 중국이며, 비료와 디젤 연료 첨가제로 사용되는 요소의 주요 공급국도 중국이다. 하지만 중국은 치솟는 자국 내 가격을 잡는다는 이유로 2021년 이후 비료 성분에 대한 수출 쿼터와 검사 요건 강화 등의 조처를 했다. 인산비료 수출도 최근 몇 달 동안 줄어들면서, 결국 글로벌 공급 축소와 가격 상승으로 이어졌다. 지난해 중국의 요소 수출은 전년 대비 24% 감소한 280만t으로 급감했고, 올해는 예년의 평균 수준을 밑돌고 있다. 중국 세관 통계에 따르면 비료의 대표 품목인 인산이암모늄의 10월 수출은 전년 동기 대비 12.5% 감소했다.세계 최대 비료 수입국가 중 한 곳인 인도의 집계에 따르면 2023~24년 회계연도에 중국산 요소 반입물량은 33만 5963t으로 1년 전보다 58% 감소했다. 인도 비료 회사의 한 고위 관계자는 “중국의 제한으로 요소 및 인산이암모늄 가격이 오르고 있지만 급등할 것으로 보지는 않는다”며 “러시아와 오만, 아랍에미리트 등 대체 공급처에서 쉽게 구할 수 있다”고 말했다. 말레이시아도 중국에서 탈피해 베트남과 이집트에서 인산비료를 구매하고 있다. 중국의 요소 수출 지연으로 애를 먹어온 한국은 베트남과 인도네시아, 사우디아라비아 등에서 공급받고 있다. 한편 중국은 미국의 제재로 인공지능(AI) 개발 등에 필요한 고성능 칩 구매에 애로를 겪자 말레이시아 기업에 고급 칩 일부를 조립하도록 요청하고 있다. 중국 반도체 설계 회사들이 말레이시아의 반도체 회사에 그래픽 처리 장치(GPU) 생산을 맡기는 것이다. 이러한 계약은 미국의 제재를 위반하지 않는 칩 조립만 포함되며 웨이퍼 제조는 하지 않는 것으로 알려졌다. 미국은 AI 개발에 사용되거나 슈퍼컴퓨터 및 군사 응용 프로그램을 강화할 수 있는 고급 GPU의 중국 수출을 제한하고 있다. 말레이시아는 현재 전 세계 반도체 패키징, 조립, 테스트 시장의 13%를 차지하고 있으며 대중 관계가 좋은데다 경험이 풍부한 인력과 정교한 장비를 갖춰 중국의 좋은 선택지가 되고 있다고 통신은 전했다.