기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다. “AMD의 이번 신제품은 새로운 유형의 메모리 칩을 사용해 AI 소프트웨어를 실행하는 데 엔비디아의 칩보다 더 나은 성능을 제공합니다. AI 수요는 계속 증가하고 있으며 모든 곳에서 투자가 증가하고 있다는 것은 분명합니다.” 미국 반도체 설계 전문 기업 AMD가 글로벌 인공지능(AI) 칩 시장을 독주하고 있는 엔비디아에 정면으로 도전장을 내밀었습니다. 생성형 AI를 비롯해 최근 AI 개발 경쟁을 타고 급성장하고 있는 AI 칩 분야는 엔비디아가 점유율 80%로 사실상 독점 중인 구조이지만, 그나마 AMD가 엔비디아를 추격하는 유일 대항마로 꼽힙니다. 리사 수(55) AMD 최고경영자(CEO)는 지난 10일(현지시간) 미국 샌프란시스코 모스코니 센터에서 회사의 차세대 AI 및 고성능 컴퓨팅 솔루션을 공개하는 ‘어드밴싱 AI 2024’ 행사를 열고 신형 칩 ‘MI325X’를 전면에 내세웠습니다. 수 CEO는 같은 대만계 미국인이자 5촌 친척 관계로도 주목받는 젠슨 황(61) CEO가 이끄는 엔비다이의 최신 AI 칩 ‘호퍼 아키텍처’의 H200을 직접 겨냥하며 “(엔비디아 칩보다) 1,8배 더 높은 메모리 용량을 보유하면서도 1.3배 더 많은 대역폭을 갖추고 있다”고 소개했습니다. AMD는 곧이어 내년 MI350을, 2026년에는 MI400을 연이어 내놓으며 엔비디아 추격에 속도를 낸다는 계획도 공개했습니다. 올해 AI 칩 관련 매출은 기존 40억 달러(약 5조 4000억원)에서 45억 달러 규모로 높여 잡았습니다. AMD가 이번에 공개한 신형 칩은 지난해 말 출시한 MI300X의 후속 모델로, 내년 1월부터 출하를 시작해 델과 슈퍼마이크로 컴퓨터, 레노보 등이 MI325X 기반 플랫폼을 제공할 예정입니다. 올해로 회사 CEO 취임 10주년을 맞은 수 CEO는 AMD가 글로벌 AI 생태계의 리더가 되겠다는 포부도 밝혔습니다. 그는 “AMD는 AI의 전체 생태계를 지원하는 중심적인 역할을 하겠다는 목표가 있다”라면서 이를 실현하기 위한 4가지 방향을 제시했습니다. AI 학습과 추론을 위한 최고성능·고효율의 컴퓨팅 엔진 제공, 개방적이고 개발자 친화적인 소프트웨어 플랫폼 구축, AI 파트너사와의 협력 강화 등입니다. 수 CEO는 “하나의 회사가 모든 해답을 가지고 있는 것은 아니기에 전체 산업이 함께 모여야 한다”라면서 “클라우드, OEM, 소프트웨어, AI 회사 등을 포함한 개방형 산업 표준 AI 생태계를 구축해 전체 생태계를 아우르겠다”라고 목소리를 높이기도 했습니다. AMD는 이날 최근 위상이 크게 흔들리고 있는 인텔을 정조준한 신형 서버용 중앙처리장(CPU)도 공개했습니다. 서버용 CPU 시장 점유율은 인텔이 70%를 차지하고 있지만, 90% 이상 점유율을 차지하던 과거와 비하면 더는 인텔이 안심할 수만은 없는 분야입니다. AMD가 공개한 서버용 CPU ‘EPYC 5세대’는 527 달러의 저가형 저전력 8코어 칩부터 1만 4813 달러의 슈퍼컴퓨터용 192코어 500W(와트) 프로세서까지 다양하게 구성됐습니다. 특히 가장 비싼 모델은 인텔 5세대 제온 서버 칩의 성능을 뛰어넘는다는 게 AMD 측 설명입니다. 수 CEO는 칩 공급사로서 대만 TSMC에 대한 변함없는 신뢰도 재확인했습니다. 그는 “최신 AI 칩 생산을 위해 현재로서는 TSMC 외에 다른 칩 제조 업체를 사용할 계획은 없다”면서 “대만 이외 추가 용량을 활용하고 싶다. TSMC의 (미국) 애리조나 공장에도 관심이 많다”고 덧붙였습니다.

국회 기획재정위원회가 11일 기획재정부를 대상으로 개최한 국정감사에서도 소설가 한강의 노벨문학상 수상과 관련한 얘기가 테이블에 올랐다. 박대출 국민의힘 의원은 “한강 작가의 노벨문학상 수상은 K컬처의 당연한 귀결”이라면서 “국민과 함께 반기는 역사적인 쾌거인 동시에 우리나라 인적 자원의 우수성을 또 한 번 입증했다. 사람이 자산이고 사람이 미래”라며 성과를 높이 평가했다. 최기상 더불어민주당 의원은 “노벨상 상금은 소득세법 시행령에 따라 비과세하느냐”고 질의했고, 최상목 부총리 겸 기재부 장관은 “그렇게 알고 있다”고 답했다. 노벨상 상금은 소득세법 시행령에 비과세 기타소득으로 규정돼 있다. 이에 한강 작가는 상금 1100만 스웨덴 크로나(약 14억 3000만원)를 세금을 떼지 않고 받게 된다. 다른 노벨상에 대한 언급도 줄을 이었다. 이인선 국민의힘 의원은 노벨상 화학상, 물리학상 수상자를 언급한 뒤 “요즘 노벨상 트렌드를 보면 모두 인공지능(AI) 관련 과학자들이 받고 있다”고 말했다. 앞서 지난 8일 노벨 물리학상 수상자로 AI 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴이, 9일 노벨 화학상 수상자로 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)·존 점퍼 연구원이 선정됐다. 이 의원은 이어 “여야 의원이 공동으로 AI 관련 투자 기업에 세제 혜택을 주는 내용의 법안을 제출했다”면서 “최 부총리가 AI 분야를 국가전략산업으로 지정해 적극적으로 지원해야 한다”고 강조했다. 최 부총리는 힌턴 교수를 만난 경험을 소개하며 “힌턴 교수가 ‘AI를 육성하는 데 뭐가 제일 필요하냐면 하나가 사람, 두 번째가 국가·정부의 지속적 지원’이라고 했다”고 전했다. 이어 “국가전략기술에 AI 분야를 포함하는 것을 긍정적으로 검토하고 있다”면서 “AI 분야가 넓어 어떤 부분을 국가전략기술로 지정할지 연구용역을 진행하고 있다”고 밝혔다.

“저는 수십억 명의 사람들의 삶을 개선할 수 있는 미증유(아직까지 한 번도 있어 본 적이 없는 것)의 잠재력 때문에 인공지능(AI)을 발전시키는 데 제 경력을 바쳐왔습니다.” 지난 9일(현지시간) 노벨위원회로부터 노벨 화학상 수상자로 선정된 데미스 허사비스(48) 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 자사 홈페이지를 통해 “노벨상 수상은 평생의 영광”이라며 이렇게 밝혔다. 함께 노벨 화학상을 수상한 존 점퍼(39) 딥마인드 수석연구원 역시 “(이번 수상은) AI가 궁극적으로 질병을 이해하고 치료법을 개발하는 데 도움이 될 거라는 중요한 증거”라고 말했다. AI가 노벨상을 휩쓸면서 두 명의 수상자가 나온 딥마인드에 대한 대중의 관심도 뜨겁다. 딥마인드는 허사비스 CEO와 무스타파 술레이만 마이크로소프트(MS) AI CEO, 셰인 레그 딥마인드 수석 AGI(인공일반지능) 과학자가 2010년 영국에 설립한 회사다. 2014년 딥마인드의 잠재성을 알아본 구글에 인수되며 구글의 자회사가 됐다. 당시 인수 금액은 정확히 공개되지 않았으나 약 5억 달러(약 6700억원)로 알려졌다. 허사비스 CEO는 인수 이후에도 딥마인드를 독립적으로 운영해 왔다. 딥마인드가 처음 개발한 AI 모델은 ‘스페이스 인베이더’처럼 1970~1980년대의 단순한 컴퓨터 게임을 스스로 학습하는 모델이었으나, 구글 인수 2년 후인 2016년엔 이세돌 9단과 대국을 벌인 알파고를 선보일만큼 상당한 기술적 진보를 이뤄냈다. 이번에 허사비스 CEO와 점퍼 수석연구원에게 노벨화학상을 거머쥐게 한 건 단백질 구조를 파악하는 AI 모델 ‘알파폴드’로 신약 개발과 질병 치료 연구에 혁신적인 변화를 가져온 것으로 평가받는다. 구글은 챗GPT 등장 이후 생성형 AI에서 오픈AI에 뒤처진다는 평가를 받자 지난해 4월 구글리서치 산하 AI 부서였던 ‘구글 브레인’과 딥마인드를 전격 통합했으며, 지난 4월엔 구글리서치의 AI 관련 부문을 딥마인드 산하로 편입시켰다. 이로써 허사비스 CEO는 구글의 AI 사업을 대표하는 인사가 됐으며, 현재는 챗GPT에 대항하는 구글 ‘제미나이’ 개발을 총괄하고 있다. 함께 딥마인드를 창립했던 술레이만 CEO가 올해 초 MS AI 부문 수장이 되면서 빅테크간 AI 전쟁 최전선에서 경쟁 관계에 놓인 것도 흥미로운 대목이다. 딥마인드는 제미나이의 멀티모달 AI를 강화하는 데 주력하고 있으며 장기적으로는 인간의 지능 수준에 가까운 범용적인 AI인 AGI를 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다. 딥마인드의 비공개 프로젝트인 ‘프로젝트 아스트라’는 AGI 개발을 위한 것으로 허사비스 CEO는 지난 5월 열린 구글의 연례개발자회의에서 AGI의 기능 중 일부를 연말 구글 제품을 통해 공개될 예정이라고 밝혔다.

소설가 한강(54)이 한국 작가로 최초로 노벨 문학상 수상의 영예를 안았다. 한국인이 노벨상을 받은 것은 지난 2000년 평화상을 탄 고(故) 김대중 전 대통령에 이어 두 번째다. 스웨덴 한림원은 10일(현지시간) 올해 노벨 문학상 수상자로 “한국의 작가 한강을 선정했다”고 밝혔다. 한림원은 “역사적 트라우마에 맞서고 인간 생의 연약함을 드러낸 강렬한 시적 산문”이라며 선정 이유를 밝혔다. 수상자에게는 상금 1100만 크로나(약 13억 4000만원)와 메달, 증서가 수여된다. 이날 문학상에 이어 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자가 발표될 예정이다. 앞서 7일에는 노벨 생리의학상 수상자로 마이크로RNA 발견에 기여한 미국 생물학자 빅터 앰브로스와 게리 러브컨이, 8일에는 노벨 물리학상 수상자로 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴이 선정됐다. 9일 발표된 노벨 화학상은 미국 생화학자 데이비드 베이커와 구글의 AI 기업 딥마인드의 데미스 허사비스 최고 경영자(CEO)·존 점퍼(39) 연구원이 받았다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다. 서울신문 신춘문예서 소설가로 첫발영국 맨부커상, 프랑스 메디치상 수상 1970년 11월 전라남도 광주에서 소설가 한승원의 딸로 태어난 한강은 이후 서울로 올라와 풍문여고를 거쳐 연세대 국문과를 졸업했다. 1993년 계간 ‘문학과 사회’ 겨울호에 ‘서울의 겨울’ 등 시 4편을 실으며 시인으로 먼저 등단했다. 이듬해 서울신문 신춘문예에 ‘붉은 닻’이 당선되며 소설가로 첫발을 내딛었다. 그는 과거 서울신문 신춘문예 당선소감에서 “아파서 쓴 것인지, 씀으로 해서 아팠는지는 알 수 없다. 그저 아프면서 썼다. 밤은 아득하여 끝이 보이지 않았다. 하나 새벽은 늘 여지없었다. 어둠의 여지없음만큼이나 지독한 힘이었다”고 회고했다. 또 “무릎이 꺾인다 해도 그 꺾이는 무릎으로 다시 한 발자국 내딛는 용기를 이제부터 배워야 하리라”라고 다짐했다. 이후 한강은 2016년 세계적 권위의 문학상 ‘맨부커상’에서 소설 ‘채식주의자’로 영연방 이외 지역 작가에게 주는 인터내셔널 부문을 한국인 최초로 수상했다. 맨부커상은 노벨문학상·공쿠르상과 함께 세계 3대 문학상으로 꼽힌다. 2023년에는 제주 4·3 사건의 비극을 세 여성의 시선으로 풀어낸 2021년작 ‘작별하지 않는다’로 프랑스 4대 문학상 중 하나인 ‘메디치 외국문학상’을 수상하며 한국을 대표하는 작가로 부상했다.

중국 베이징시가 최근 한 스타트업이 개발한 멀티태스킹 조리 인공지능(AI) 로봇에 처음으로 요식업 허가를 발급한 것으로 전해졌다. 10일(현지시간) 차이나데일리에 따르면 스타트업 엔코 스마트가 개발한 이 AI 로봇은 팬케이크 만들기나 국수 삶기 등 단일 작업만 하는 로봇과 달리 다양한 종류의 요리를 조리할 수 있으며, 작업 환경에 따라 새로운 메뉴를 만들거나 안전 위험을 피하는 법을 계속 학습한다. 베이징시 관계자는 “AI는 식품 및 음료 산업에서 피할 수 없는 추세”라면서 “허가 발급 전 우리는 제품이 국가 식품 안전 규정을 준수하는지 확인하기 위해 엄격하게 심사했다”고 말했다. 에코 스마트 개발 책임자 톈옌은 “우리의 목표는 소비자용 로봇을 더 저렴하고 쉽게 이용할 수 있도록 만드는 것”이라며 “안전이 핵심”이라고 강조했다. 톈옌은 “우리가 만든 로봇은 음식을 더 맛있게 만들기 위해 가열 효율을 높이는 알고리즘을 통해 학습할 수 있다”며 “로봇 센서는 화재 위험을 피하기 위해 기름 온도를 모니터링한다”고 말했다. 이어 “연말까지 서비스를 여러 가맹점으로 확대해 아이스크림, 음료, 샐러드를 만들 수 있는 로봇을 출시할 계획”이라며 “2년 내에는 두 가지 주요 로봇 제품으로 해외 시장을 공략할 것”이라고 덧붙였다. 2024년 베이징 케이터링 브랜드 콘퍼런스에서 발표된 보고서에 따르면 올해 상반기 베이징에서는 4842개의 신규 레스토랑이 오픈했으며, 매일 평균 26.5개의 레스토랑이 새롭게 문을 연 것으로 전해졌다. 전반적인 레스토랑 소비는 안정적으로 유지되고 있지만 업계는 급격한 변화를 겪고 있어 기업들은 품질 향상에 큰 노력을 해야 한다고 차이나데일리는 설명했다. 세계중국외식업중앙회 베이징지부 사무차장 왕신웨이는 “최초로 구현된 AI 로봇 식품 사업 라이선스는 이 첨단 기술이 식음료 시장에 빠르게 진입해 대규모 상용화를 가능하게 하고 레시피 복제 및 셰프 채용의 어려움을 줄이고 있음을 의미한다”고 전했다. 이어 “이러한 AI 로봇의 확산은 단기적으로는 고용 압박을 가중할 수 있지만 장기적으로는 레스토랑 산업을 더 큰 발전으로 이끌고 새로운 일자리를 창출할 것”이라며 “중요한 것은 기술 발전과 사회적 책임의 균형을 유지해 조화로운 경제 및 사회 발전을 보장하는 것”이라고 강조했다. 이번 허가에 대해 중국 증권시보는 요식업 서비스 분야에 AI 로봇이 공식적으로 진입했음을 나타내는 것이라고 짚었고 다른 현지 매체는 로봇이 합법적으로 식당을 개업할 수 있게 됐다고 전했다.

올해 노벨 화학상을 받은 데이비드 베이커 교수와 데미스 허사비스 딥마인드 대표, 존 점퍼 수석연구원의 공통점은 단백질 구조 예측을 위한 인공지능(AI)을 개발했다는 점이다. 베이커 교수는 ‘로제타폴드’, 딥마인드는 ‘알파폴드’라는 AI를 개발해 공개했는데, 이 둘은 같은 듯 다르다. 빠르게 수분에서 수시간 내에 단백질 구조를 예측한다는 점에서는 공통점이 있지만 알고리즘 구현 방식에서 차이를 보인다. 베이커 교수가 개발한 ‘로제타폴드’는 비밀스러운 단백질의 구조를 정확하게 해독하겠다는 의미로 기원전 196년 고대 이집트에서 만들어진 비석인 로제타스톤에서 이름을 따왔다. 로제타폴드는 세 종류의 AI로 구성된다. 알려지지 않은 단백질이 주어지면 단백질 데이터베이스에서 비슷한 아미노산 서열을 빠르게 찾는 AI와 단백질 내부에서 아미노산이 연결되는 형태를 예측하는 AI, 이를 토대로 어떤 입체 구조를 가졌는지 예측하는 AI로 이뤄져 있다. 이런 세 가지 과정을 반복하면서 각 AI가 제시한 결과를 개선해 정확도를 높이는 형식이다. 우리에겐 ‘알파고의 아버지’로 잘 알려진 허사비스가 이끄는 딥마인드팀이 개발한 알파폴드는 로제타폴드에 앞서 개발된 인류 최초의 단백질 구조 예측 인공지능이다. 이미 알려진 단백질 구조와 아미노산 배열을 학습함으로써 새로운 아미노산 배열만으로 구조를 순식간에 예측할 수 있게 된다. 마치 구글에서 검색하듯 원하는 단백질 구조를 수분~수시간 내에 빠르게 알아낼 수 있게 해 준다. 지난 5월에 공개된 알파폴드3는 기존 알파폴드가 단백질 간 상호작용만 예측했던 것을 넘어 단백질과 리간드, 핵산, 항체 등 상호작용을 복합적으로 파악할 수 있게 해 준다. 이 때문에 허사비스는 알파폴드를 내놓으면서 ‘디지털 생물학’의 시대가 열렸다고 자평하기도 했다. 석차옥 서울대 화학부 교수는 “20세기 초 양자역학의 발견으로 물리학 분야에서 혁신이 일어난 것처럼 2000년대 초 AI의 등장이 앞으로 과학 분야 전반에 엄청난 파급효과를 가져올 것으로 보인다”며 “올해 노벨 물리학상과 화학상 수상은 AI가 기존의 패러다임을 바꾸는 과학의 새로운 도구가 될 것이란 걸 미리 보여 준 것일 뿐”이라고 말했다.

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

응용 분야에서 이례적으로 선정1982년 ‘홉필드 네트워크’ 제시이론물리학, 컴퓨터 분야 적용인공 신경망 통해 강력한 계산 2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망 연구로 현재의 인공지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예교수, 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 명예교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상기억이라는 개념을 제시했고, 힌턴 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발했다”고 업적을 소개했다. 이와 함께 “1980년대 두 사람의 연구가 2010년대에 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 평가했다. 그러나 노벨 물리학상 수상자를 입자물리, 우주론, 고체물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정한 것은 이례적이라는 반응이 나온다. 고체물리학자였던 홉필드 교수는 1980년대 들어 생물학 분야에 관심을 가지면서 인공 신경망에 관해 연구했다. 그는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 전설적인 논문에서 ‘홉필드 네트워크’를 제시했다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 홉필드 교수의 연구는 이론물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하며 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. 1950년대 인공지능 개념이 처음 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러나 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어 버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져 가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고 지금의 인공지능 기술이 있게 만든 것이 힌턴 교수다. 힌턴 교수는 1984년 홉필드 교수의 제자인 테리 세즈노프스키와 함께 ‘볼츠만 머신’이라는 개념을 제안했다. 기존 홉필드 네트워크에 신경망 알고리즘을 결합해 개선한 것으로 대규모 병렬처리를 이용해 강력한 계산이 가능하게 한 것이다. 볼츠만 머신은 확률적으로 순환하는 신경망 네트워크로 내부 구조에 의한 학습이 가능하고 여러 조합된 문제를 해결할 수 있다. 재미있는 것은 ‘인공지능의 아버지’로 평가받는 힌턴 교수가 최근에는 인공지능의 위험성을 경고하는 데 앞장서기도 한다는 점이다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 크로나(약 14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다.

2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 연구로 현재와 같은 인공 지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨 위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌튼(77) 캐나다 토론토대 명예 교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨 위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상 기억이라는 개념을 제시했고, 힌튼 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 찾아냈다”라며 “물리학의 도구를 사용해 오늘날 강력한 기계학습의 기초가 되는 방법을 개발함으로써 ‘인공지능의 봄’을 가져온 연구자들”이라고 수상 업적을 평가했다. 그러나, 노벨 물리학상 수상자를 입자 물리, 우주론, 고체 물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정했다는 것은 이례적이라는 반응이다. ●인공지능의 봄을 연 고체 물리학자 존 홉필드 교수는 원래 고체 물리학자로 1968~1969년 영국 케임브리지 캐번디시 연구소에서 구겐하임 펠로우십 당시 고체와 빛의 상호작용에 관한 연구로 ‘올리버 버클리상’을 수상하는 등 해당 분야에서 두각을 나타내는 학자였다. 그러다, 1980년대 들어서면서 생물학 분야에 눈을 돌려 물리학과 생물학의 융합 연구를 시작했다. 그러던 중, 홉필드는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 논문을 발표하고, 여기에서 ‘홉필드 네트워크’를 제안했다. 이 논문은 이론 물리학, 신경 생물학, 컴퓨터 과학의 융합 연구의 결과물로 세 분야에서 가장 많이 인용되는 논문으로 꼽힌다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 모든 뉴런(신경세포)이 양방향으로 연결된 신경회로망의 동작모델로 0과 1의 이진 입력을 받아 양과 음의 에너지 상태를 출력한다는 것이다. 학습패턴의 양극화 연산 적용, 학습패턴에 대한 가중치 행렬 계산, 계산된 가중치 행렬 저장, 입력패턴에 대한 학습 패턴을 연상하는 알고리즘으로 구성되는 홉필드 네트워크는 현재 기계학습의 기초적 모델로 알려져 있다. 홉필드 교수의 연구는 이론 물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하면서, 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. ●AI 빙하기 묵묵히 견디고 연구한 힌튼 교수 제프리 힌튼 교수는 ‘괴짜 연구자’, ‘외골수 연구자’로도 유명하다. 인공지능은 1950년대에 처음 개념이 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러다가, 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고, 지금의 기계학습과 심층학습을 있게 만든 것이 힌튼 교수다. 힌튼 교수는 1984년 홉필드의 제자인 테리 세즈노프스키와 함께 ‘볼츠만 머신’이라는 개념을 제안했다. 기존 홉필드 네트워크에 신경망 알고리즘을 결합해 개선한 것으로 대규모 병렬처리를 이용해 강력한 계산이 가능하게 한 것이다. 볼츠만 머신은 확률적으로 순환하는 신경망 네트워크로 내부 구조에 의한 학습이 가능하고 여러 조합된 문제를 해결할 수 있다. 힌튼 교수는 구글의 석학 연구원도 지냈지만, 지난해 AI의 위험성을 경고하며 퇴사하기도 했다. 인공지능의 기초를 마련한 이가 인공지능의 위험성을 경고하고 나선 것이다. 조정효 서울대 물리교육과 교수는 “홉필드 교수는 고체 물리학자였다가 생물 쪽에 관심을 갖고 연구했고, 힌튼 교수는 컴퓨터 과학자이면서 신경과학자로 생물학적 원리를 물리학적으로 풀어내 현대 인공지능 연구에 접목한 대표적인 융합 연구자들”이라고 말했다. ●물리학이 만든 이론, 모든 과학에 도움 노벨 재단측은 “1980년대 이후 두 사람의 연구가 2010년경 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 강조했다. 물리학이 기계 학습 발전을 위한 도구를 제공했고, 연구 분야로서 물리학이 인공 신경망으로부터 어떤 혜택을 받는지 지켜보는 것도 흥미로운 일이라고 덧붙였다. 실제로 기계학습은 앞서 노벨 물리학상 수상 업적과도 밀접한 관련을 갖고 있다. 2013년 노벨 물리학상 수상 업적인 ‘신의 입자’ 힉스를 발견하기 위해 방대한 양의 데이터를 분류하고 처리하는 데 기계 학습이 사용됐다. 또 2017년 노벨 물리학상 수상 업적인 블랙홀의 중력파 측정에서 잡음을 줄이고 외계행성을 찾는 데도 기계학습의 도움을 받는다는 설명이다. 그뿐만 아니라, 기계학습은 분자와 물질의 특성을 계산하고 예측하는 데 사용됐으며, 단백질 분자 구조를 계산해 그 기능을 결정하고, 더 효율적인 태양전지를 제작하기 위한 새로운 물질을 찾는 데도 도움을 주는 등 최근 많은 연구의 초석이 되고 있다는 평가다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 스웨덴크로나(14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다. 노벨 재단은 9일 노벨 화학상, 10일 노벨 문학상, 11일 노벨 평화상, 14일은 알프레드 노벨을 기념하는 스웨덴 국립은행 경제학상(노벨 경제학상) 수상자를 발표한다.

올해 노벨 물리학상 수상자로 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 공로로 존 홉필드와 제프리 힌턴이 선정됐다. 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 8일(현지시간) 이들에게 노벨 물리학상을 수여한다고 밝혔다. 미국 출신의 홉필드는 미국 프린스턴대학, 영국 출신인 힌턴은 캐나다 토론토 대학 소속이다. 노벨위원회는 이들이 ‘인공신경망을 이용한 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명’과 관련한 공로를 세운 점을 높게 평가했다면서 “이들은 물리학적 도구를 이용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 된 방법론을 개발했다”고 했다. 이어 “홉필드는 자료상의 이미지와 다른 유형의 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 연상기억장치를 만들었다. 힌턴은 자료가 지닌 특성을 자동으로 찾아내 사진의 특정 요소를 식별하는 등의 임무를 수행할 수 있도록 하는 방법을 발명했다”고 했다. 엘런 문스 노벨물리학위원회 의장은 “수상자들의 연구는 이미 큰 혜택을 가져왔다. 물리학에서 우리는 특정한 특성을 지닌 새로운 소재를 개발하는 등 광범위한 영역에서 인공신경망을 활용하고 있다”고 말했다. 수상자들에게는 상금 1100만 스웨덴 크로나(약 13억 4000만원)가 수여된다. 노벨위원회는 이날 물리학상에 이어 9일 화학상, 10일 문학상, 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자를 차례로 발표한다. 앞서 7일에는 노벨 생리의학상 수상자로 마이크로RNA 발견에 이바지한 미국 생물학자 빅터 앰브로스와 게리 러브컨이 선정됐다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다.

국제학업성취도평가(PISA)의 읽기 영역에서 우리나라 학생들은 우수한 성과를 보인다. PISA는 전 세계 만 15세 학생(중3, 고1)을 대상으로 3년마다 수학, 읽기, 과학 영역의 학업성취 수준을 측정한다. 문해력 수준을 파악할 수 있는 영역은 읽기다. 2022년 읽기 영역에서 한국 학생들 순위는 경제협력개발기구(OECD) 37개국 중 1~7위. 2018년에는 2~7위였다. 그런데 현장의 교사들은 이와는 다른 평가를 했다. 한국교총이 7일 한글날을 앞두고 전국 초중고 학생의 문해력 실태에 대한 교원들의 인식을 조사했더니 5848명의 교원 중 92%가 학생 문해력이 과거에 비해 떨어졌다고 답했다. 조사에서 드러난 학생들의 문해력 저하 수준은 심각했다. ‘족보’는 족발보쌈세트. 우측통행과 수저의 의미를 모르는 초등학생도 있었다. 중학생 중에는 ‘두발 자유화’의 두발을 두 다리로 이해하기도 했다. 중3년생이 나라의 대표 도시인 ‘수도’의 뜻을 몰랐다. ‘사건의 시발점’이라고 설명하는 교사가 욕설(시발)했다고 오해했고 ‘혈연’, ‘풍력’의 뜻을 모르는 고교생도 있었다. PISA의 평가와 달리 우리 학생들이 글자는 읽어도 어떤 의미인지 모른다는 얘기이니 충격적이다. PISA는 만 15세 학생만의 문해력 측정인 반면 이번 조사는 초중고 학생들을 가르치는 교사들의 인식이기에 심각성은 더 크다. 교사들은 학생 문해력 저하의 원인으로 스마트폰, 게임 등 디지털 매체 과다 사용(36.5%)을 1순위로 꼽았다. 디지털 중독이 문해력 저하의 핵심 요인이라는 것이다. 하지만 디지털 중독과 문해력 저하의 인과관계에 대해서는 의견이 분분하다. 내년부터 초3·4, 중1, 고1은 수학, 영어, 정보 수업에 인공지능(AI) 기술이 적용된 디지털 교과서도 함께 쓰게 된다. 학생 문해력이 개인화된 학습이 가능한 디지털 교과서로 개선될지, 아니면 디지털 의존도가 높아지면서 오히려 더 떨어질지 주목된다.

국내 대표 AI 탤런트테크 기업 글로랑이 글로벌 AI 진단검사 솔루션 ‘PSYT’의 일본 PoC(Proof of Concept)를 성공적으로 진행하며 일본 공교육 시장 진출을 가속화하고 있다. ‘PSYT’는 기존 종이 기반의 진단검사를 온라인 소프트웨어 형태로 전환, AI 기반의 다양한 검사를 제공하는 SaaS(Software as a Service) 솔루션으로, 진로, 적성, 인성, 학습, 역량, 지능 등 여러 분야에 걸쳐 정확한 분석과 맞춤형 진단을 제공한다. 또한, 이 솔루션은 학생, 교사, 상담사 등 검사와 관련된 모든 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공하며, 영어, 일본어, 인도네시아어, 베트남어 등 다국어 검사를 지원한다. 심리진단 검사 이후 AI 상담 기능까지 활용해 선생님, 학부모 등의 고객이 다국어로 진단결과에 기반한 상담을 진행할 수 있다. 이번 일본 PoC는 글로랑의 주 투자자인 TBS(도쿄방송국)가 소유하고 있는 일본의 주요 교육 기업인 ‘야루키스위치’와 협력하여 진행되었으며, 유/초등학생들을 대상으로 AI 진단검사를 제공했다. 일본 현지 고객들로부터 긍정적인 반응을 끌어 내며, PoC를 통해 PSYT의 시장성 및 경쟁력을 입증함과 동시에 글로랑은 일본 Probain사와 유통 계약을 체결, 초/중/고등학교를 대상으로 본격적인 서비스를 확대할 예정이다. 글로랑은 국내 대표 AI 탤런트 테크 기업으로서, AI 시대의 필수 교육 지표인 사고력, 창의력, 수리력 등의 추상적 역량을 표준화하는 심리진단검사를 한국가이던스와 함께 개발 및 납품해 오고 있다. 국내 6600여 개의 초/중/고등학교와 기업, 교육청 및 병원, 대학교 등 폭넓은 고객층을 보유하고 있으며 연간 200만 명의 학생들이 진단 검사를 수행하고 있다. 국내외 최고 수준의 대학 교수진들과 협력하여 심리진단검사를 개발해 오고 있으며 현재까지 개발 및 보유한 검사는 100여 종 이상이다. 이와 더불어 국내 1위 온라인 라이브 클래스 플랫폼 ‘꾸그’를 운영하며 5~19세 학생들을 대상으로 교과학습뿐 아니라 창의력 사고력 등을 발전시키는 특색있는 수업을 제공하여 진단검사 서비스와 시너지 효과를 내고 있다. 황태일 글로랑 대표는 “AI가 실생활에 녹아드는 현재 세계 교육 시장에서 강조하는 AI 교육의 핵심은 정확한 진단이다. 교육 트렌드 또한 입시 위주 교육에서 개인의 재능과 역량에 기반을 둔 맞춤형 교육으로 고도화되고 있다. 글로랑은 기존의 노하우와 기술력을 바탕으로 해당 트렌드를 이끌어 가는 선두 주자로서 일본을 시작으로 글로벌 AI 교육 시장의 우위를 점할 계획이다”라고 밝혔다.

기업들은 급변하는 시장 상황과 기술에 맞춰 국경 없는 경쟁을 펼치고 있습니다. 이미 우리의 일상에도 깊숙이 들어온 첨단 기술과 이를 이끄는 빅테크의 소식을 흥미롭고, 이해하기 쉽게 풀어드립니다. “블랙웰 수요는 엄청납니다. 모두가 가장 많이, 가장 빨리 (블랙웰을) 받고 싶어 합니다.” 인공지능(AI) 시장의 큰 손인 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 지난 2일(현지시간) CNBC 방송에서 차세대 AI 칩 블랙웰 수요가 강하다며 자신감을 드러냈습니다. 그러자 시장은 즉각 반응했습니다. 엔비디아 주가는 3일 직전 거래일 대비 3.37% 올랐고, 이튿날인 4일에도 1.69% 오르며 124.92달러에 거래를 마쳤습니다. 한 달 전 주가인 102.83달러(9월 6일 종가)와 비교하면 21.5% 오른 셈입니다. 블랙웰은 H100, H200 등 호퍼 칩에 이은 차세대 칩으로 전작 대비 연산 속도가 2.5배 빨라 ‘괴물칩’으로 불립니다. 예상 가격은 대당 3만~4만 달러로 AI 주도권을 잡기 위해 치열하게 경쟁하는 빅테크(대형기술기업) 수요가 몰리면 엔비디아는 이른바 ‘돈방석’에 앉게 될 것입니다. 황 CEO도 지난 3월 이 칩을 공개하면서 “세상에서 가장 강력한 칩”이라고 소개했습니다. 그러나 지난 8월 초만 해도 블랙웰이 설계상 결함으로 생산 일정이 3개월가량 늦어질 수 있다는 한 정보기술(IT) 매체의 보도가 나오면서 우려가 컸던 것도 사실입니다. 그 여파로 주가(98.91달러, 8월 7일 종가)는 100달러 아래로 떨어지면서 ‘AI 고점론’에 빌미를 줬습니다. 이에 대해 황 CEO는 “(블랙웰 생산이) 계획대로 진행되고 있다”고 했습니다. 다시 뜨거운 ‘AI 여름’이 찾아오는 걸까요. 업계는 엔비디아의 ‘블랙웰 울트라’에 5세대 고대역폭메모리(HBM)인 HBM3E 12단 제품이 8개 탑재될 것으로 보고 있습니다. 블랙웰 수요가 엄청나다면 HBM 수요도 강할 수밖에 없습니다. 시장조사업체 트렌드포스는 내년 HBM 비트(bit) 수요의 80% 이상이 HBM3E에서 발생할 것으로 내다봤습니다. 이 중 절반 이상은 HBM3E 12단 제품이 될 것이란 전망입니다. 트렌드포스는 “내년 하반기에는 HBM3E 8단에 이어 12단 제품이 주요 AI 경쟁업체들이 주문하는 주류 제품이 될 것”이라는 관측을 내놓았습니다. 최근 HBM3E 12단 양산에 들어간 SK하이닉스 입장에선 호재인데요. 연내 고객사에 공급하겠다고 일정을 제시한 만큼 엔비디아의 블랙웰 초기 물량 수주를 선점할 수 있을 것이란 기대가 있습니다. SK하이닉스 주가도 4일 전장 대비 2.96% 오른 17만 4100원에 장 마감했습니다. HBM, 내년 D램 시장서 30% 차지AI 학습서 추론으로 무게 중심 이동고객별 맞춤형 HBM 수요 계속될듯전체 D램 시장에서 HBM이 차지하는 비중도 빠르게 커지고 있습니다. 내년에는 HBM이 전체 D램 시장의 30%(매출 기준)를 넘어설 것이란 전망도 나옵니다. AI 기술 고도화로 고성능 메모리 수요가 급증하고 있기 때문입니다. 업계는 지금까지 AI 메모리가 데이터를 학습하는 데 많이 투입됐다면 앞으로는 AI 서비스를 실행하는 ‘추론’ 중심으로 시장이 커질 것으로 보고 있습니다. 추론 시장에서도 엔비디아의 AI 칩에 대한 의존도가 지금처럼 클 지는 지켜봐야겠지만 고객사별 맞춤형 HBM 수요는 계속될 것으로 보입니다. 메모리 업체들이 6세대인 HBM4에 대한 준비를 철저히 하는 것도 시장 변화에 기민하게 대응하기 위한 차원입니다. SK하이닉스는 파운드리(위탁생산) 1위 업체인 TSMC와 협업해 HBM4를 개발하기로 했습니다. 5세대까지는 자체 공정으로 ‘베이스 다이’(그래픽처리장치(GPU)와 연결돼 HBM을 컨트롤하는 역할)를 만들었으나 6세대부터는 로직 선단 공정을 활용한다는 게 특징입니다. 초미세 공정을 적용하면 고객들의 다양한 요구에 맞게 기능을 추가할 수 있기 때문입니다. HBM 공급 과잉 가능성 우려에“세대 전환 속도 빨라” 반론도미국의 대중 HBM 규제 변수로지난달 ‘겨울이 곧 닥친다’는 보고서를 낸 모건스탠리는 HBM 공급 과잉 가능성을 제기했는데 이에 대해선 “(HBM) 세대 전환 속도가 빨라 가격이 내려갈 여지가 없다”는 반론도 있습니다. 트렌드포스는 일부 D램 업체의 공격적인 공정(실리콘관통전극·TSV) 확대에 대해 “증설이 완전히 실현될 수 있을지는 제품의 성공적 검증에 달려 있으며, HBM의 안정적 수율 달성이 중요하다”고 했습니다. 반면 메모리 반도체 시장의 양극화로 범용 D램 수요가 주춤하면서 스마트폰·PC용 D램 비중이 상대적으로 큰 삼성전자에 대한 우려는 커지고 있습니다. 오는 8일 3분기 잠정실적 발표를 앞두고 삼성전자 주가(6만 600원, 4일 기준)는 4거래일 연속 하락하면서 6만원대를 간신히 유지하고 있습니다. 김운호 IBK투자증권 연구원은 4일 3분기 영업이익 전망치를 10조 1600억원으로 하향 조정하면서 범용 제품의 평균판매단가(ASP) 상승이 이전 전망에 비해 부진한 점, HBM3E 물량이 예상 대비 부진한 점이 아쉽다고 지적했습니다. HBM과 범용 D램의 ‘더블 위기’에서 벗어나려면 예상보다 늦어지는 HBM3E 공급에 대한 우려부터 불식시켜야 할 것으로 보입니다. 앞서 삼성전자는 올해 하반기 HBM3E 12단 제품을 공급할 예정이라고 했습니다. 미국의 중국에 대한 HBM 규제도 변수로 떠올랐습니다. 김 연구원은 보고서에서 “향후 미국의 대중국 규제가 현실화한다면 경쟁사 대비 높은 중국 비중에 따른 피해도 추가적으로 고려할 사항”이라고 했습니다.

정근식 진보 진영 단일후보‘진단치유센터’ 세워 교육 격차 해소혁신학교 포함 조희연 때 정책 계승국회서 논의 중인 ‘학생인권법’ 찬성‘역사자료센터’ 띄워 역사 교육 강화조전혁 보수 진영 단일후보평가 늘리되 초중고 수행평가 축소진보 대표정책 ‘혁신학교’는 폐지학생인권조례 폐지, 의무조례 제정학교평가청 신설로 공교육 질 관리 오는 16일 치러지는 서울시교육감 보궐선거에 출마한 진보 측 단일 후보 정근식 후보와 보수 진영 단일 후보 조전혁 후보가 3일 주요 공약을 발표하고 공식 선거운동을 시작했다. 이번 선거에서 두 진영은 12년 만에 사실상 단일 후보로 맞붙는다. 지난 2일 서울신문과 각각 인터뷰를 가진 두 후보는 기초학력 향상, 학생인권조례 등 현안에 대해 상반된 정책 해법을 제시했다. 기초학력두 후보는 최근 심각해진 학생들의 기초학력 하락을 주요 해결 과제 중 하나로 꼽았다. 정 후보는 “교육 격차 해소가 시급하다”며 “학습진단치유센터(가칭)를 설치해 양극화를 해소하겠다”고 강조했다. 기존 11개 지역 교육지원청의 학습도움센터를 ‘서울학습진단치유센터’로 확대하고, 대학과 협업해 경계선 지능이나 학습 부진 등을 진단·치유하는 인프라를 구축한다는 구상이다. 정 후보는 “기초학력과 창의력 향상 같은 미래형 학력에 집중할 것”이라고 말했다. 반면 조 후보는 ‘측정해야 개선한다’는 원칙을 밝혔다. 학생의 수업 이해도를 파악하려면 평가를 확대해야 한다는 것이다. 이를 위해 초등학교 지필평가를 부활시키되 초중고 수행평가는 축소할 계획이다. 또 2017년 표집평가로 전환된 국가수준 학업성취도평가를 전수조사로 확대하는 방안도 추진하려 한다. 조 후보는 “초등학생 평가에 대해 줄 세우기를 우려하는 분들이 있지만 병원에서 환자의 체온과 혈압을 측정해 처방하는 것처럼 교육도 진단평가가 필요하다”고 강조했다. 절대평가로 단원별 이해도만 파악해 개별적으로 제공하면 사교육의 유료 레벨테스트를 받을 필요도 없을 것이라고 예상했다. 아울러 방과후학교에서의 선행학습을 허용하고 자유수강권을 최대 100만원까지 확대하려 한다. 조 후보는 “학원으로 향하는 수요를 흡수해 사교육비 부담을 많이 낮출 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 혁신학교진보 교육감의 대표 정책인 혁신학교에 대해서도 조 후보는 ‘학력 미달에 대한 비판이 크다’며 폐지를 공약했다. 반면 정 후보는 혁신학교를 포함한 조희연 전 교육감의 정책을 전반적으로 계승한다고 했다. 2011년 도입된 혁신학교는 자율적인 교육과정과 토론·체험 중심 수업을 운영하는 학교로, 올해 서울 초중고교 1310개 중 249곳이 운영 중이다. 학생인권조례교권 침해의 원인 중 하나로 지목돼 서울시의회가 폐지를 추진 중인 학생인권조례에 대해서도 두 후보는 의견이 갈렸다. 정 후보는 “학생인권조례와 교권 침해의 상관관계는 증명된 게 없다. 경험적 연구가 더 필요하다”고 지적했다. 그러면서 국회에서 입법 논의 중인 ‘학생인권법’에 찬성한다는 입장을 밝혔다. 반면 조 후보는 “학생인권조례에는 학생의 권리만 일방적으로 서술돼 있다”며 학생인권조례를 폐지하고 학교와 교사에 대한 학생의 의무·책임을 포함한 ‘학생권리의무조례’를 제정한다는 입장이다. 디지털교과서내년부터 초중고교에 순차적으로 도입되는 인공지능(AI) 디지털교과서에 대해서는 두 후보 모두 “시간이 필요하다”는 데 일부 공감대를 형성했다. 정 후보는 “교육부에 도입 연기를 요청할 생각이 있다. 시민 공론화를 거쳐야 한다”고 했다. AI 디지털 활용 역량은 강화해야 하지만 디지털 기기 과잉 노출 같은 우려가 크다고 봐서다. 조 후보는 “필요하다면 시범사업으로 2~3년 진행하는 것도 좋다고 생각한다”고 밝혔다. 시민 소통두 후보는 학부모 등 시민 소통도 늘리려 한다. 정 후보는 11개 교육지원청별로 ‘서울교육플러스위원회’를 구성해 학부모·교사·학생과 시민들이 자유롭게 정책을 제안하고 논의하는 장을 만들 계획이다. 교육 정책에 대해선 사회적으로 이견이 첨예하고 지역별 수요도 다양한 만큼 함께 논의하고 책임지는 거버넌스가 필요하다는 판단에서다. 조 후보 역시 교육감 직속으로 학부모의회를, 의회 산하에 학부모고충해결센터를 각각 신설해 학부모 의견을 적극 반영하겠다는 구상을 내놨다. 최근 일부 한국사 교과서가 ‘뉴라이트’ 논란을 빚는 등 역사 논쟁이 되풀이되는 가운데 정 후보는 ‘역사 교육 강화’를 공약으로 내세웠다. 역사적 쟁점을 정치 이슈화하는 흐름에서 벗어나 전문가 집단이 합의한 정확한 자료를 학생들에게 제공하자는 취지다. 이를 위해 온라인 플랫폼인 ‘역사교육자료센터’(가칭)를 만들 계획이다. 조 후보는 ‘학교평가청’(가칭) 신설을 공약으로 걸었다. 외부에서 학교를 평가해 우수학교에 예산을 추가 지원하고, 우수사례도 발굴하기 위해서다. 조 후보는 “교육감은 교육 서비스 산업의 최고경영자(CEO)”라며 “다양한 평가 기준으로 공교육의 질을 관리하겠다”고 했다.

오는 16일 치러지는 서울시교육감 보궐선거에 출마한 진보 측 단일 후보 정근식 후보와 보수 진영 단일 후보 조전혁 후보가 3일 주요 공약을 발표하고 공식 선거운동을 시작했다. 이번 선거는 두 진영이 12년 만에 사실상 단일 후보로 맞붙는다. 지난 2일 서울신문과 각각 인터뷰를 가진 두 후보는 기초학력 향상, 학생인권조례 등 현안에 대해 상반된 정책 해법을 제시했다. 두 후보는 최근 심각해진 학생들의 기초학력 하락을 주요 해결 과제 중 하나로 꼽았다. 정 후보는 “교육 격차 해소가 시급하다”며 “학습진단치유센터(가칭)를 설치해 양극화를 해소하겠다”고 강조했다. 기존 11개 지역 교육지원청의 학습도움센터를 ‘서울학습진단치유센터’로 확대하고, 대학과 협업해 경계선 지능이나 학습 부진 등을 진단·치유하는 인프라를 구축한다는 구상이다. 정 후보는 “초등학교 지필평는 과거형 방안”이라며 “기초학력과 창의력 향상 같은 미래형 학력에 집중할 것”이라고 말했다. 반면 조 후보는 ‘측정해야 개선한다’는 원칙을 밝혔다. 학생의 수업 이해도를 파악하려면 평가를 확대해야 한다는 것이다. 이를 위해 초등학교 지필평가를 부활시키되 초중고 수행평가는 축소할 계획이다. 또 2017년 표집평가로 전환된 국가수준 학업성취도평가를 전수조사로 확대하는 방안도 추진하려 한다. 정 “역사교육 강화” vs 조 “일부 선행학습 허용” 조 후보는 “초등학생 평가에 대해 줄 세우기를 우려하는 분들이 있다. 하지만 병원에서 환자의 체온과 혈압을 측정해 처방하는 것처럼 교육도 진단평가가 필요하다”고 강조했다. 절대평가로 단원별 이해도만 파악해 개별적으로 제공하면 사교육의 유료 레벨테스트를 받을 필요도 없을 것이라고 예상했다. 아울러 방과후학교에서의 선행학습을 허용하고 자유수강권을 최대 100만원까지 확대하려 한다. 조 후보는 “다음 학기 과정 정도는 예습 차원으로 미리 배워도 괜찮지 않겠나”라며 “학원으로 향하는 수요를 흡수해 사교육비 부담을 많이 낮출 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 진보 교육감의 대표 정책인 혁신학교에 대해서도 조 후보는 ‘학력 미달에 대한 비판이 크다’며 폐지를 공약했다. 반면 정 후보는 혁신학교를 포함한 조희연 전 교육감의 정책을 전반적으로 계승한다고 했다. 2011년 도입된 혁신학교는 자율적인 교육과정과 토론·체험 중심 수업을 운영하는 학교로, 올해 서울 초중고교 1310개 중 249곳이 운영 중이다. 교권 침해의 원인 중 하나로 지목돼 서울시의회가 폐지를 추진 중인 학생인권조례에 대해서도 두 후보는 의견이 갈렸다. 정 후보는 “학생인권조례와 교권 침해의 상관관계는 증명된 게 없다. 경험적 연구가 더 필요하다”고 지적했다. 그러면서 국회에서 입법 논의 중인 ‘학생인권법’에 찬성한다는 입장을 밝혔다. 반면 조 후보는 “학생인권조례에는 학생의 권리만 일방적으로 서술돼 있다”며 학생인권조례를 폐지하고 학교와 교사에 대한 학생의 의무·책임을 포함한 ‘학생권리의무조례’를 제정한다는 입장이다. 내년부터 초중고교에 순차적으로 도입되는 인공지능(AI) 디지털교과서에 대해서는 두 후보 모두 “시간이 필요하다”는 데 일부 공감대를 형성했다. 정 후보는 “교육부에 도입 연기를 요청할 생각이 있다. 시민 공론화를 거쳐야 한다”고 했다. AI 디지털 활용 역량은 강화해야 하지만 디지털 기기 과잉 노출 같은 우려가 크다고 봐서다. 조 후보는 “처음 시작하는 단계이므로 완벽할 순 없다. 단점을 줄여 나가면서 활용해야 한다”면서 “필요하다면 시범사업으로 2~3년 진행하는 것도 좋다고 생각한다”고 밝혔다. 정 “AI디지털교과서 연기 요청”…조 “학교평가도 도입”두 후보는 학부모 등 시민 소통도 늘리려 한다. 정 후보는 11개 교육지원청별로 ‘서울교육플러스위원회’를 구성해 학부모·교사·학생과 시민들이 자유롭게 정책을 제안하고 논의하는 장을 만들 계획이다. 교육 정책에 대해선 사회적으로 이견이 첨예하고 지역별 수요도 다양한 만큼 함께 논의하고 책임지는 거버넌스가 필요하다는 판단에서다. 조 후보 역시 교육감 직속으로 학부모의회를, 의회 산하에 학부모고충해결센터를 각각 신설해 학부모 의견을 적극 반영하겠다는 구상을 내놨다. 최근 일부 한국사 교과서가 ‘뉴라이트’ 논란을 빚는 등 역사 논쟁이 되풀이되는 가운데 정 후보는 ‘역사 교육 강화’를 공약으로 내세웠다. 역사적 쟁점을 정치 이슈화하는 흐름에서 벗어나 전문가 집단이 합의한 정확한 자료를 학생들에게 제공하자는 취지다. 이를 위해 ‘역사교육자료센터’(가칭)를 만들 계획이다. 자료를 모아 두고 누구나 접속할 수 있게 하는 온라인 플랫폼이다. 정 후보는 “논의를 거쳐 폐교를 활용한 역사 자료관을 설립할 생각도 있다”고 덧붙였다. 조 후보는 ‘학교평가청’(가칭) 신설을 공약으로 걸었다. 외부에서 학교를 평가해 우수학교에 예산을 추가 지원하고, 우수사례도 발굴하기 위해서다. 조 후보는 “교육감은 교육 서비스 산업의 최고경영자(CEO)”라며 “다양한 평가 기준으로 공교육의 질을 관리하겠다”고 했다.

생성형 인공지능(AI) 챗GPT 개발사 오픈AI가 8조원 넘는 자금을 유치했다. 성공적인 자금 조달로 오픈AI의 기업가치도 크게 올라갔다. 오픈AI는 2일(현지시간) “1570억 달러(208조 1000억원)의 (기업) 가치로 66억 달러(8조 7000억원)의 신규 자금을 조달했다”고 홈페이지를 통해 밝혔다. 투자 유치 금액은 당초 알려진 65억 달러보다 소폭 늘었다. 기업 가치는 마이크로소프트(MS)가 투자를 진행한 지난해 초(290억 달러)와 비교하면 5배를 넘는다. 오픈AI는 펀딩에 참여한 투자자는 언급하지 않았다. 기존에 130억 달러를 투자한 MS와 엔비디아, 아랍에미리트(UAE) 투자사 MGX, 일본 소프트뱅크의 비전 펀드, 벤처캐피털 코슬라 벤처스, 피델리티 등이 참여한 것으로 알려졌다. 로이터통신은 오픈AI가 비영리 이사회의 통제에서 벗어나 영리 기업으로 구조를 바꾸고 투자자의 수익률 상한선을 없애는 게 이번 투자의 조건이라고 전했다. 2년 내 조건을 이행하지 않으면 투자자는 자금을 회수하거나 기업 가치를 재협상할 수 있는 조건도 포함된 것으로 알려졌다. 오픈AI는 “매주 전 세계 2억 5000만명 이상의 사람이 업무, 창의성, 학습 능력을 향상하기 위해 챗GPT를 사용하고 있다”며 “산업 전반에 걸쳐 기업들은 생산성과 운영을 개선하고 있으며, 개발자들은 차세대 애플리케이션을 개발하기 위해 우리의 플랫폼을 활용하고 있다”고 전했다. 이어 “이제 시작에 불과하다”면서 “새로운 자금으로 첨단 AI 연구 분야의 리더십을 두 배로 강화하고 컴퓨팅 용량을 늘리며 사람들이 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되는 도구를 계속 개발할 수 있을 것”이라고 했다. 그러면서“파트너와 개발자, 더 넓은 커뮤니티와 협력해 모두에게 혜택을 주는 AI 기반 생태계와 미래를 만들어가겠다”고 밝혔다.

‘반도체 역사’ 자체 인텔의 몰락모든 것 다하려다 다 놓친 꼴TSMC 흔들릴 때, R&D 집중주문형 반도체 선두기업 부상두 기업 차이는 위기 때 리더십인텔은 해고, TSMC 과감 투자삼성, 몸집 비대해 혁신 ‘늑장’ AI시대 핵심 HBM 주도권 뺏겨‘종합’ 간판 바꾸는 빠른 결단을최근 한국의 삼성전자와 대만의 TSMC가 아랍에미리트(UAE)에 대규모 반도체 제조 공장을 건립하는 방안을 UAE 측과 논의했다는 미국 월스트리트저널의 보도가 있었다. 무려 134조원을 들여 글로벌 파운드리(반도체 위탁생산) 1, 2위 기업을 유치하겠다는 부유한 중동 산유국의 포부는 실현 가능성을 차치하고 반도체 산업의 중요성을 새삼 일깨웠다. 석유로 부자가 된 나라마저 인공지능(AI)에서 미래를 찾으며 이를 실현할 ‘포스트 오일’에 눈독을 들이는 지경이다. 세상을 바꿀 AI 출현 이후 최첨단 반도체 개발을 둘러싼 기술경쟁, 패권다툼이 치열해졌다. 혁신의 긴장을 늦추는 순간 1등 기업도 도태된다. TSMC가 독보적 1위를 굳혀 가는 가운데 인텔의 추락으로 삼성에 불안한 시선이 쏠리는 상황이다. 대만 국적의 반도체 및 대만경제 전문가인 왕수봉 아주대 경영학과 교수는 “인텔로 인해 생산과 설계를 모두 하는 종합반도체기업(IDM)의 한계가 드러났다. 인텔은 살기 위해 파운드리 분사를 결정했다. IDM인 삼성도 결단을 내려야 하는 순간이 점점 다가오고 있다”고 진단했다. -‘반도체 제왕’ 인텔이 인수합병(M&A)의 매물로 거론되며 업계에 충격을 안겼다. 인텔의 시대는 이대로 저무는 건가. “독점 이슈 때문에 가능하지도 않았겠지만 퀄컴이 인수를 타진한다는 소식은 그냥 ‘설’로 끝나는 분위기다. 인텔은 반도체 집적회로(IC) 설계의 강자지만 파운드리 부진에 내내 발목이 잡혔다. 결국 파운드리를 분사해 자회사로 두는 구조조정을 단행했다. 파운드리가 독립 회사가 되면 자금 조달이 용이해지고 고객의 신뢰를 높여 수주도 한층 원활해진다. 얼마 전 아마존과 인공지능(AI)칩 생산 계약을 맺는 등 재건의 시동을 걸었다. 무엇보다 미국 정부는 국가안보 차원에서라도 인텔의 위기를 그냥 넘기지 않는다. 국방부의 군사용 반도체 개발 목적으로 최근에도 30억 달러를 추가로 지원했다.” 왕 교수는 인텔이 미국 반도체의 역사나 마찬가지여서 “어느 대통령이 당선되더라도 전폭적인 지원을 받을 것”이라고 덧붙였다. 앞서 인텔은 지난 3월 바이든 행정부의 반도체법에 따라 85억 달러의 보조금을 받았다. TSMC와 삼성전자를 의식해 인텔에 지원을 몰아줬다. ‘단지 칩만 디자인하는 건 안 된다. 미국에서 만들어야 한다’는 게 바이든 행정부의 확고한 방침이다. -인텔의 실패를 삼성전자가 반면교사 삼아야 한다는 지적이 많다. 인텔이 모바일 시대를 오판했듯이 삼성은 AI 반도체 시장을 간과했다. “AI로 급성장하는 고대역폭 메모리(HBM) 시장에서 SK하이닉스에 주도권을 빼앗긴 것도 위기의 한 요인이다. SK하이닉스는 5세대 HBM 양산에도 성공하고 엔비디아에 공급하는 등 한참 앞서 나가고 있다. 추격자 신세가 된 삼성은 엔비디아 납품을 위한 성능 테스트를 진행 중인데 발열 이슈 등으로 고전 중이어서 심상찮다는 느낌을 준다. 8만원대를 횡보하던 주가도 순식간에 6만원대로 내려앉았다. 기술력이 탄탄하니 격차를 좁힐 수 있을 거라 보지만 시간은 좀 걸릴 것이다.” -진짜 문제는 파운드리라는 주장도 있다. 실제로 TSMC와 거리가 점점 멀어지고 있다. 2분기 글로벌 파운드리 점유율은 TSMC가 62.3%, 삼성전자는 11.5%다. 모든 걸 다하는 IDM인 삼성이 힘에 부치는 모습이다. “가전, 휴대전화, 반도체 등 사업 분야 하나하나가 거대한데 삼성의 경우 이사회 한 곳에서 모든 의사결정을 하는 구조라 상황 판단 등 경영 효율성이 떨어지는 측면이 있다. 파운드리를 따로 떼어 반도체 전문가로 경영진과 이사회를 채우고 속도감 있게 밀고 나가야 한다. 삼성도 모를 리 없지만 오너 경영 체제에서 그룹 승계에 영향을 줄 수 있는 지배구조를 건드려야 하는 부분이라 고민이 클 것이다. 투자 측면에서도 여러 사업 분야가 있으니 TSMC처럼 파운드리에만 집중할 수 없는 점도 부진의 원인이다. 전문성을 강화하려면 분사밖에 답이 없다. 삼성에 대한 엔비디아, AMD와 같은 대형 고객의 신뢰를 더욱 높이는 방편도 된다. 고객사 입장에서 완성품 경쟁자이기도 한 삼성보다 기술 유출 걱정이 아예 없다는 점에서 TSMC가 매력적인 측면이 있다.” -빅테크들이 요즘 TSMC 앞에 줄을 서는 모양새다. 기술 향상은 물론 글로벌 생산거점 확대 면에서도 기세가 사뭇 다르다. 비결이 무엇이라고 생각하는가. “창업주로 오래 회장직을 맡았던 모리스 창이 2005년 물러났다가 2009년 회사경영이 나빠지면서 ‘구원투수’로 다시 등장했다. 그가 복귀하자마자 가장 먼저 했던 일은 금융위기 여파로 해고됐던 연구개발(R&D) 인력을 모두 복직시킨 것이다. 남들이 어렵다고 허리띠를 졸라맬 때 오히려 대규모 투자를 감행했다. 당시 위기를 기회로 삼은 것이 지금 결실을 맺고 있다고 생각한다.” TSMC의 사례는 인텔과 비교해 생각할 거리를 던진다. 인텔이 부활의 기로에 서 있던 2013년 최고경영자(CEO)로 취임한 브라이언 크르자니크는 눈앞의 경영 성과에만 집착해 진전이 없는 사업 부서를 정리하고 R&D 인력을 대량 해고해 침몰을 부채질했다는 불명예를 얻었다. 결국 기업의 위기는 리더십에서 비롯된다. -창 이후 전문 경영인 체제가 잘 뿌리내린 점도 TSMC가 탄탄하게 성장하는 배경인가. “창은 2018년 퇴임하면서 TSMC의 어떠한 직함도 받지 않았다. 가족을 후계자로 세우지 않았다. 지난 6월 새 CEO가 된 웨이저자는 창이 낙점한 사람이다. 반도체 엔지니어 출신인 웨이 회장은 후임자로 결정된 뒤 순환보직을 하며 상당 기간 훈련을 거쳤다. 대만도 가족 경영 기업이 약 70%를 차지할 정도로 많다. 특이하게 기술 중심 기업들 사이에서 전문 경영인 체제가 잘 유지되고 있다. TSMC뿐 아니라 애플 협력사 폭스콘의 궈타이밍 회장도 가족 승계를 하지 않겠다고 일찌감치 선언했다.” -TSMC가 탄생하고 성장하기까지 미래를 내다본 걸출한 인물(모리스 창)도 있었지만 대만 정부의 역할도 지대했다. 한국이 참고할 만한 부분은 뭔가. “1987년 TSMC를 세울 때 대만 정부의 지분은 50%였다. 정부가 돈을 절반밖에 줄 수 없으니 창에게 ‘나머지는 당신이 채워라’ 하고 대신 전권을 줬다. 그렇게 해서 필립스 25%, 나머지 대만 기업들이 20%인 출자가 이뤄졌다. 현재 정부 지분은 7%쯤이고 외국인이 70%를 웃돈다. 정부의 입김이 없다고는 할 수 없지만 독립적인 운영을 보장한다. 미국처럼 직접적인 보조금은 없지만 측면 지원은 꾸준하다. 기계, 장비 확충에 대한 세금 감면은 물론 법인세 최고 세율이 20%인데 TSMC는 12~13%를 적용받는다. 초창기에는 5%였다.” -‘실리콘 섬’의 목표를 세운 대만 정부가 과학기술 인재를 유치하고 양성하는 방식에서 본받을 점은 무엇인가. “대만은 1979년 반도체 산업의 요람인 ‘신주과학단지’를 조성한 이래 중부과학단지, 남부과학단지 등을 추가로 조성했다. 미국 유학 중인 연구자들을 모국으로 데려오기 위해 과학단지 주변에 그들이 가족과 함께 정착해 안정적인 분위기에서 연구할 수 있도록 외국인학교 등 선진 교육, 의료, 문화 인프라 확충에도 많은 신경을 썼다. 거주 환경을 먼저 챙기지 않으면 연구단지가 꽃을 피울 수 없다. 한국은 대체로 과학단지나 산업단지 등만 덩그러니 있으니 누가 지방에 가고 싶겠나.” -한국은 반도체 인력 부족으로 대학에 반도체 계약학과를 개설하고 있지만 반응이 신통치 않다. 이공계 이탈, 의대 쏠림 문제도 심각하다. “한국처럼은 심하진 않지만 대만도 의대 선호, 이공계 기피 현상이 존재한다. 수년 전부터 반도체학과를 만들어 석·박사급을 키우고 있지만 TSMC로의 쏠림이 심해 다른 기업들은 사람이 없다고 아우성이다. 대만 정부는 이공계 선호도를 높이기 위해 고등학교에 반도체 수업을 개설했다. 여학생 대상 교육도 강화하고 있다. 문·이과 선택의 기로인 고교 시절 교육과 관심이 중요하다는 생각에서다. 기업들도 반도체 관련 다양한 학습·체험 프로그램을 진행한다.” -TSMC를 위시한 반도체 기업들로 대만 경제가 완전히 체질 개선을 이뤘다. TSMC는 2022년 기준 대만 국내총생산(GDP)의 8%, 수출의 12.5%를 차지한다. 덕분에 대만 증시도 활력이 넘친다. “TSMC는 대만 증시에서 전체 시가총액의 30% 차지한다. 2위도 반도체 기업 미디어텍이다. 대만 시총 톱10이 반도체·전자 관련 업종일 정도로 산업구조에서 완벽한 탈바꿈에 성공했다. TSMC가 견인차가 됐다. 나홀로 성장이 아닌 수많은 중소기업 협력사도 같이 키웠다. 수직적 관계가 아니라 수평적 관계를 형성해 공급망이 두텁다. 한국은 이런 기업문화가 척박하다. 대기업들이 해외 장비만 쓰려고 해 중소 소부장기업들의 불만이 많다고 한다. 반도체 생태계를 함께 확장하려는 정부와 기업의 노력이 중요하다.” ●왕수봉 교수는 2004년 대만국립정치대 재무관리학과를 졸업하고 서울대에서 경영학 석사와 박사 학위를 받았다. 국립대만중앙대 교수 등을 거쳐 2019년부터 아주대 경영학과에서 학생들을 가르치고 있다. 현재 한국재무학회 국제위원장, 한국금융정보학회 총무이사, 재무연구 편집위원 등으로도 활동 중이다. 대만 국적자로 전공 분야를 넘어 TSMC 등 대만 반도체 및 경제 전문가로 보폭을 넓혀 가고 있다.

딥페이크(허위 합성물) 성 착취물에 대한 논란이 확산하면서 딥페이크 성 착취물 소지·시청에 대한 처벌법이 국회 문턱을 넘었습니다. 문제는 딥페이크의 악용 사례가 성범죄를 넘어 사회 전반으로 확산되고 있다는 점입니다. 특히 불특정 다수의 금융소비자를 상대로 한 딥페이크 범죄의 확산 조짐이 일면서 예방 시스템 마련을 위한 금융권의 움직임도 분주해지고 있습니다. 1일 보험연구원의 ‘미국 딥페이크 관련 법안 동향과 보험회사의 대응’ 보고서에 따르면, 딥페이크 관련 금융 사기 규모는 2023년 123억 달러에서 2027년 400억 달러로 해마다 평균 32%씩 늘어날 것으로 예상됩니다. 이에 보험업계가 딥페이크를 이용한 새로운 사기 위험에 대응하는 시스템을 마련해야 한다고 연구원은 진단했습니다. 현재 보험금 청구 과정에서 사진을 증거로 활용하는데 기존의 시스템만으로는 딥페이크 보험사기에 대응하기 한계가 있다는 겁니다. 2025년까지 보험청구의 70%가 비대면 자동처리로 이뤄질 것으로 예상되는 만큼 보험사기를 잡아내기 어렵다는 관측도 나옵니다. 특히 딥페이크 사기로 발생한 손실이 보험료에 반영되면 불필요한 사회적 비용이 발생할 수 있다는 점도 문제로 꼽힙니다. 통상 보험금이 과다 지급되면 해당 보험사의 손해율이 올라가는데, 손해율 상승은 보험료가 오르는 주요인이기 때문입니다. 해외 보험사들은 인공지능(AI) 기반의 딥페이크 탐지 기술을 도입하거나 비정상적인 패턴을 감지하는 시스템을 개발하는 중입니다. 독일의 보험사 알리안츠는 머신러닝(기계학습)을 통해 허위 데이터를 감지하는 시스템을 구축, 170만 파운드(약 31억원)의 피해를 막았습니다. 스위스의 취리히보험사는 전통적인 규칙 기반 엔진과 AI 기반 엔진을 결합해 비정상 행동을 감지하는 시스템을 가동하고 있습니다. 손민숙 보험연구원 연구원은 “딥페이크 관련 법안을 마련하고 사회적으로 교육·시스템을 구축하는 등 향후 기술적, 법적, 사회적으로 광범위한 혼합 조치와 대응이 필요하다”고 강조했습니다. 든든과 만만, 그리고 막막의 사이를 오가는 ‘보험에 따라오는 이야기들’을 보따리가 하나씩 풀어드리겠습니다.

생성형 인공지능(AI)이 거짓말을 하거나 오류가 있는 정보를 진실인 것처럼 말하는 ‘환각 반응’(Hallucination)을 잡아내는 데 어려움을 겪고 있는 AI 제작사들이 AI 학습 개선을 위해 박사급 학위를 소지한 ‘인간 교수’를 대규모로 고용하고 있다는 외신 보도가 나왔다. 이들의 시급은 과거 시급이 2달러에 불과했던 아프리카, 아시아 개발도상국의 데이터 라벨링 인력과 달리 시간당 최대 200달러에 달하는 박사급인 것으로 알려졌다. 생성형 붐이 일던 초창기 오픈AI의 챗GPT나 ‘코히어‘(Cohere)와 같은 AI 모델이 인간과 같은 반응을 내도록 하려면 학습 수준이 낮은 대규모 인력으로 구성된 대규모 팀이 필요했다. 이들은 모델이 이미지가 자동차인지 당근인지와 같은 기본적인 사실을 구별하도록 도왔다. 하지만 생성형 AI 모델을 보다 정교하게 만들려면 역사학자부터 과학자까지 전문 지식을 갖춘 인간 AI 트레이너 네트워크가 급속히 확대돼야 하며, 이중 일부는 박사 학위를 소지한 전문인력이라고 AI 업계 관계자는 전했다. 코히어의 공동 창업자 이반 장은 28일(현지시간) 로이터통신에 “1년 전만 해도 우리는 AI에 개선 방법을 가르치기 위해 학부생을 고용하는 것으로 충분했지만, 이제 우리는 모델에게 의료 환경에서 행동하는 방법을 가르치는 면허 있는 의사나 재무 분석가 또는 회계사가 필요하다”고 말했다. 기업 가치를 50억 달러 이상으로 평가받은 코히어는 ‘인비저블 테크’(Invisible Tech)라는 스타트업과 협력하고 있다. 코히어는 오픈AI의 주요 경쟁사 중 한 곳이며 기업을 위한 AI를 전문으로 제작하고 있다. 인비저블 테크는 원격으로 일하는 수천 명의 트레이너를 고용해 ‘AI21’에서 마이크로소프트(MS) 이르기까지 다양한 AI 회사의 주요 파트너 중 하나가 되어 이들의 AI 모델을 훈련해 AI 세계에서 ‘환각’(Hallucination)으로 알려진 오류를 줄이는 작업을 하고 있다. 인비저블 테크 창립자인 프랜시스 페드라자는 “전 세계 100개국 이상에서 박사, 석사 학위 소지자 및 지식 작업 전문가가 5000명이 넘는다”고 말했다. 인비저블은 노동자의 위치와 작업의 복잡성에 따라 시간당 최대 40달러를 지불한다. ‘아웃라이어’(Outlier)와 같은 일부 회사는 시간당 최대 50달러를 지불하는 반면 ‘라벨박스‘(Labelbox)라는 다른 회사는 양자 물리학과 같은 높은 전문성이 필요한 주제에 관해서는 시간당 최대 200달러를 지불하지만 기본 주제에 대해서는 15달러부터 시작한다고 말했다. 인비저블 테크는 2015년 음식 배달 회사 ‘도어대시’(DoorDash)와 같은 회사의 배달 메뉴를 디지털화하기 위해 워크플로 자동화 회사로 설립됐다. 하지만 2022년 챗GPT 출시를 앞두고 오픈AI가 연락을 해오면서 상황이 변했다. 페즈라자는 “OpenAI는 우리에게 문제를 가지고 왔는데, 그것은 챗GPT의 초기 버전에 질문을 하면 환각 반응을 보인다는 것이었다”면서 “그들은 인간의 피드백을 통해 강화 학습을 제공하는 고급 AI 교육 파트너가 필요했다”고 말했다. 생성형 AI는 훈련에 사용된 과거 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성한다. 그러나 때로는 진실과 거짓 정보를 구별하지 못하고 환각이라고 알려진 거짓 출력을 생성한다. 주목할 만한 예로, 2023년 구글 챗봇은 홍보 영상에서 지구 태양계 밖의 행성을 처음으로 촬영한 위성에 대한 부정확한 정보를 공유했다. AI 회사들은 환각이 생성형 AI의 기업적 매력을 떨어뜨릴 수 있다는 사실을 알고 있으며, 인간 트레이너를 이용해 사실과 허구의 개념을 가르치는 등 이를 줄이기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 인비저블 테크는 오픈AI에 합류한 이후 코히어, AI21, MS를 포함한 대부분의 생성형 AI 개발사의 AI 교육 파트너가 됐다고 말했다. 코히어와 AI21은 고객임을 확인했다. MS는 인비저블AI의 고객사임을 확인하지 않았다. 페드라자는 “이 회사들은 모두 교육 문제를 겪고 있었는데, 가장 큰 비용은 컴퓨팅 파워였고, 두 번째로 큰 비용은 양질의 교육이었다”고 설명했다. 생성형 AI에 대한 열풍을 일으킨 오픈AI는 ‘휴먼 데이터 팀(Human Data Team)’이라는 이름의 연구팀을 보유하고 있으며, 이 팀은 AI 트레이너들과 협력하여 챗GPT와 같은 모델을 훈련하기 위한 특수 데이터를 수집한다.오픈AI 연구원들은 환각을 줄이거나 글쓰기 스타일을 개선하는 등 다양한 실험을 진행하고 있고, 인비저블 테크 등 다른 AI 학습 공급업체의 AI 트레이너들과 협력하고 있다고 회사 프로세스를 잘 아는 소식통이 전했다. 그 사람은 언제든지 수십 개의 실험이 진행되고 있으며, 일부는 오픈AI가 개발한 도구를 사용하고 다른 일부는 공급업체의 도구를 사용한다고 말했다. AI 제작사가 원하는 바에 따라 인비저블 테크는 해당 프로젝트에 적합한 학위를 소지한 인력을 채용해 AI 학습에 투입하고, AI 제작사가 수백 명의 트레이너를 관리하는 위험부담을 줄인다. 페드라자는 “오픈AI에는 세계에서 가장 놀라운 컴퓨터 과학자들이 몇몇 있지만 그들은 반드시 스웨덴 역사나 화학, 생물학 등 전문가는 아니다. 질문할 수 있는 어떤 것에 대해서 말이다”라며 “오픈AI에서만 1000명이 넘는 계약직 직원이 일하고 있다”고 말했다. 페드라자 대표는 “인비저블 테크가 AI 트레이너를 직접 AI 학습에 투입하여 생성형AI 모델이 빅데이터 세트에서 관련 정보를 찾도록 가르치는 방법을 찾았다”고 말했다. 이 분야의 경쟁자 중에는 140억 달러의 가치를 지닌 비공개 스타트업 스케일AI(Scale AI)가 있는데, AI 기업에 훈련용 빅데이터 세트를 제공한다. 또한 AI 트레이너를 제공하는 분야에도 진출했고, 오픈AI를 고객으로 삼았다. 2021년부터 수익을 내고 있는 인비저블 테크는 1차 자본금 모집에서 800만 달러를 유치했다. 페드라자는 “우리는 팀이 70%를 소유하고 있고, 투자자가 30%만 소유하고 있다”면서 “우리는 2차 라운드를 촉진하고, 가장 최근 거래 가격은 5억 달러의 평가를 받았다”고 말했다. 인간 트레이너는 자격 요건이 덜하고 급여도 적게 받는 데이터 라벨링 작업을 통해 AI 훈련에 처음 들어갔다. 때로는 2달러 정도였다. 주로 아프리카와 아시아 국가의 개발도상국 국가의 사람들이 수행해왔다. AI 회사들이 더욱 진보된 모델을 출시함에 따라 전문 트레이너에 대한 수요와 수십 개 언어에 대한 수요가 증가하고 있다. 이로 인해 코딩 방법을 전혀 몰라도 다양한 분야의 근로자가 AI 트레이너가 될 수 있는 고소득 틈새 시장이 생겨나고 있다. AI 기업의 수요로 인해 유사한 서비스를 제공하는 기업이 더 많이 생겨나고 있다.

모든 영역 이해해야 풀도록 제시응시생들 똑같은 문항으로 시험문항 수·배점 등 내년 상반기 발표“사교육비 부담 늘 수 있어” 우려 현 중학교 3학년이 치를 2028학년도 대학수학능력시험(수능)에 새롭게 도입되는 통합사회·통합과학 영역의 예시 문항이 처음 공개됐다. 새 문항들은 ‘융합적 사고’를 평가하기 위해 사회·과학의 내용 요소나 성취 기준 여러 개를 하나의 문제에 녹이는 방식으로 구성됐다. 고교 1학년 과정에서 출제되지만 모든 수험생이 통합사회·통합과학에 응시해야 하는 만큼 관련 사교육이 확대될 것이란 우려도 나온다. 교육부와 한국교육과정평가원(평가원)은 ‘2028학년도 수능 통합사회·통합과학 예시 문항’을 26일 발표했다. 평가원 홈페이지를 통해 통합사회 14개, 통합과학 12개 등 총 26개를 제시했다. 통합사회·통합과학은 지난해 12월 확정된 ‘2028학년도 대입제도 개편 방안’에 따라 2028학년도 수능부터 출제 과목으로 도입된다. 현재 수험생들은 사회·과학탐구 영역의 17개 과목 중 최대 2개를 선택하지만 2028학년도부터는 사회·과학탐구 과목에 응시하는 수험생들은 모두 똑같은 문항으로 시험을 보게 된다. 통합사회·통합과학의 형식으로 전체 수험생이 탐구 시험을 본 것은 2004학년도 수능이 마지막이다. 예시 문항을 보면 통합사회는 윤리·지리·역사·일반사회가 결합한 형태로 모든 영역에 대한 개념 이해를 묻는 문항으로 구성됐다. 예시 문항 중 하나는 사우디아라비아 지역의 지도와 여행 일지를 제시하고 건조 기후의 영향을 받은 주거 문화와 이슬람교 창시로 인한 문화 변동에 대한 설명을 찾도록 구성됐다. 지리와 사회문화 교과의 내용이 담긴 셈이다. 통합사회는 2022 개정 사회과 교육과정의 ‘통합사회1’, ‘통합사회2’에 근거해 사회과(지리·일반사회·역사)와 도덕과에 바탕을 둔다. 통합과학에는 기존 과학 교과인 물리학·화학·생명과학·지구과학은 물론 인공지능(AI), 로봇, 감염병 등 새로운 내용이 포함됐다. 예시 문항에는 빅데이터를 이용해 기온·기압 같은 기상 데이터를 분석하고 일상생활에 활용할 수 있는지 보는 문제 등이 담겼다. 현재 과학탐구 영역 중에서는 지구과학에 해당한다. 자유낙하를 하는 물체와 수평으로 던져진 물체의 운동 결과를 그래프로 나타낸 뒤 이를 해석하는 내용도 담겼다. 통합과학은 2022 개정 과학과 교육과정의 ‘통합과학1’, ‘통합과학2’에 근거해 출제한다. 평가원 관계자는 “학교에서 배우지 않는 초고난도 문항이 나오는 건 아니다”라고 설명했다. 교육부는 문항 수와 배점, 시험 시간은 내년 상반기 ‘2028학년도 수능 기본계획’에서 발표하기로 했다. 고교 1학년 과정으로 문항 자체는 평이할 것으로 예상되지만 사회·과학 모든 영역의 개념 이해가 중요해진다. 교육부 관계자는 “실제 수능에서는 상중하 난도를 고르게 출제한다”고 설명했다. 실제 전체 문항은 2027년 시행되는 평가원 주관 ‘2028학년도 수능 6월 모의평가’에서 처음 공개된다. 다만 실제 수능에서 고난도 문항이 나오면 생소한 통합 유형을 접한 수험생들로서는 체감상 더 어렵게 느낄 수 있다는 예상도 나온다. 이만기 유웨이교육평가연구소장은 “이번 예시 문항은 개정 교육과정에 따라 출제했다”면서도 “선행학습 움직임에 따른 사교육비 부담이 늘 수 있다”고 했다.