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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.

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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