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AI가 바꾼 연구실…학술 연구의 새로운 현실에 직면한 교수들

AI 연구의 중심이 대학에서 민간 기업으로 이동하면서 대학 AI 연구자들이 GPU 비용과 연구 접근성 등의 제약에 직면하고 있다. 그러나 이러한 자원 제약이 오히려 더 작고 효율적인 모델과 새로운 AI 아키텍처를 연구하는 계기가 될 수 있다는 기대도 나온다.
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AI 연구의 중심이 대학에서 대기업으로 옮겨가고 있습니다. 대학 연구자들은 AI 모델을 만들고 실행하는 데 필요한 비싼 컴퓨터 장비를 살 돈이 부족하고, 오픈AI나 앤트로픽 같은 회사들은 자신들의 AI가 어떻게 만들어졌는지 자세히 공개하지 않아서 연구에 어려움을 겪고 있습니다. 그래서 많은 대학 연구자들은 기업이 관심을 갖지 않는 문제, 예를 들어 AI의 편향이나 기후변화 해결을 위한 특수한 AI 도구 같은 분야에 집중하고 있습니다. 한편 AI가 수학 문제까지 풀기 시작하면서 일부 학자들은 자기 역할이 사라질까 걱정하지만, AI를 위협이 아닌 연구를 도와주는 도구로 보는 긍정적인 시각도 있습니다. 일부 전문가들은 오히려 자원의 한계가 더 효율적이고 창의적인 연구를 이끌어낼 수 있다고 기대하고 있습니다.

왜 중요한가요?

AI 기술의 발전 방향이 소수 대기업에 의해 좌우될 경우 사회 전체에 영향을 미칠 수 있으므로, 대학과 같은 독립적인 연구 기관이 AI의 공정성과 안전성을 검증하고 다양한 관점에서 연구를 이어가는 것이 우리 모두의 미래를 위해 매우 중요합니다.

주요 용어 설명
유전자 가위 (CRISPR)

생물학에서 DNA의 특정 부분을 정밀하게 잘라내고 수정할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 기사에서는 비유로 사용되었는데, 만약 이 도구를 특정 기업만 독점한다면 생물학자들이 연구를 할 수 없는 것처럼, AI 핵심 기술이 기업에 집중된 현재 상황을 설명하고 있습니다.

알파폴드 (AlphaFold)

구글 딥마인드가 만든 AI 모델로, 단백질의 3차원 구조를 예측하는 데 사용됩니다. 단백질 구조를 아는 것은 신약 개발 등에 매우 중요한데, 이 AI가 기존에 수년이 걸리던 작업을 빠르게 해결해서 노벨상까지 수상했습니다.

⚡ Claude AI가 독자를 위해 자동 생성한 요약입니다. 원문을 함께 읽어보세요.

필자는 지난주 샌프란시스코에서 남쪽으로 30마일 떨어진 캘리포니아주 마운틴뷰의 한 호텔을 찾았다. 세계에서 가장 뛰어난 성과를 거둔 연구자들과 유망한 AI 연구자들을 만나기 위해서다.

필자는 에릭 슈미트 전 알파벳 회장과 부인 웬디 슈미트가 자금을 지원하는 ‘슈미트 사이언스 AI2050(Schmidt Sciences AI2050)’ 프로그램의 모임에서 원탁 인터뷰를 진행하고 미디어 교육 세션에서 강연했다. 이 프로그램은 AI 관련 연구를 수행하는 학자들을 지원하고 있다. 펠로우 명단은 AI 분야의 거물들로 가득하다. 이들 모두가 모인 것은 아니었지만, 모퉁이를 돌 때마다 필자가 이전에 인터뷰했거나 연구를 인상 깊게 지켜봤던 과학자들을 만날 수 있었다.

AI2050 프로그램 모임에서 대부분을 차지하는 대학 AI 연구자들에게 지금은 참으로 묘한 시기다. 지난 4년 동안 AI 연구는 대형언어모델(LLM)을 중심으로 재편됐고, 최첨단 연구의 중심도 학계에서 민간 기업으로 옮겨갔다. 대학들은 최첨단 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 GPU를 감당할 경제적 여력이 없다. 설령 여력이 있다고 해도 앤트로픽과 오픈AI는 클로드나 챗GPT의 내부 구조와 세부 정보를 공개하지 않아 연구에 한계가 있다.

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