인공지능

국내에서도 10월 3일 개봉한 영화 '크리에이터'의 감독 가렛 에드워즈가 이 영화의 사운드트랙 제작을 인공지능(AI)에 맡겼다가 반품하고 결국 거장 작곡가 한스 짐머의 도움을 받게 된 영화 제작 뒷얘기를 털어놓았다. AI가 짐머 수준의 고품질 사운드트랙을 만들 수 있는지 궁금했지만 그런 일은 일어나지 않았다는 것이다.

자녀들의 새 학기가 시작되면서 AI에 대한 교육을 제대로 해 둘 때가 되었다. 많은 사람이 AI 하면 흔히 챗GPT를 떠올리겠지만 이 외에도 생각해야 할 것이 많다.

오픈AI가 챗GPT에 대한 대대적인 업그레이드를 통해 사람과 대화하듯 음성으로 소통하고, 이미지에 대해 물으면 음성으로 답을 듣게 해주는 기능을 추가했다. 구체적으로 어떤 기능들이고, 문제점은 없는지 등을 자세히 살펴봤다.

인공지능(AI) 분야의 세계적 석학이자 혁신가로 유명한 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드 대학교 교수가 미래의 혁신가를 위해 실패를 겪으며 AI 분야에서 입지전적 경력을 쌓을 수 있었던 자신의 소중한 경험담을 들려준다.

로봇공학 분야의 차세대 혁신은 ‘대형 언어모델’을 통해 이루어질 것으로 보인다. 대형 언어모델을 이용하면 자동차와 로봇을 더 빠르게 학습시키고 더 쉽게 제어할 수 있다. 단, 대형 언어모델을 믿을 수만 있다면 말이다.

다양한 분야에서 커다란 반향을 일으키고 있는 대형언어모델(LLM)에 대해 기대와 두려움이 공존하고 있다. 이제 이 기술의 진정한 강점과 한계가 무엇인지에 대해 명확한 합의를 도출할 때다.

챗GPT 같은 AI 대형언어모델(LLM)이 인간의 창의성을 모방하는 데 점점 더 능숙해지고 있는 것으로 나타났다. 그렇다면 이제 이들이 인간의 고유한 능력으로 간주되던 창의성을 발휘할 수 있는 걸까?

일촉즉발의 전쟁터에서 AI의 조언에 따라 방아쇠를 당겼다면, 궁극적 책임이 있는 사람은 누구일까? 이제는 AI가 보조하는 전쟁이 발생시킬 윤리적 문제를 생각해야만 할 때다.

구글 딥마인드가 AI 생성 이미지 워터마크 도구인 ‘신스ID’를 공식 출시했다. 지난 7월 AI 생성 콘텐츠에 워터마크를 삽입하기로 미국 정부와 약속한 빅테크 중 최초의 행보다.

바이두는 3월에 ‘어니봇’을 출시했지만 사용은 엄격하게 제한되어 있었다. 이제 AI 기반 챗봇들이 중국 대중에게 처음으로 공개될 예정이다.

AI는 인간의 감정을 잘 읽어내지 못한다. 이는 인간도 마찬가지다. 그럼에도 규제당국은 ‘감정인식’ 기술을 규제 대상으로 주목하고 있는 이유는 무엇일까?

AI 생성 콘텐츠에 대한 투명성은 분명 필요하지만, 워터마크와 같은 방식을 사용해도 될 지는 명확하지 않다.

AI 언어모델의 종류에 따라 우편향 또는 좌편향된 답변을 내놓는다는 새로운 연구 결과가 나왔다.

AI가 누군가의 사진을 조작하거나 특정 예술가의 스타일을 흉내 내지 못하도록 막는 도구들이 새롭게 개발됐다. 이런 AI 도구들은 딥페이크와 저작권 침해로부터 우리를 보호해 줄 수 있을까?

AI 기업을 대상으로 많은 소송이 제기되면서 미국에서 AI를 규제하는 주체가 정치인들이 아닌 기술 전문 변호사들이 될 가능성도 커지고 있다.

딥마인드의 공동 창업자인 술레이만은 AI의 능력 평가 기준을 측정하는 튜링 테스트의 기준이 바뀌어야 한다고 말한다. 그가 제안하는 현대의 튜링 테스트는 'AI가 얼마나 인간을 닮았는지'를 묻기보다 'AI가 100만 달러를 벌 수 있는지'를 테스트하는 것이다.

7월 18일 메타가 새로운 대형 언어모델 라마2(LLaMA 2)를 공개했다. 메타는 이 오픈소스 접근 방식을 통해 오픈AI와 같은 경쟁사의 우위를 점하고자 한다.

새로운 AI 시스템은 기상예보에 걸리는 시간을 단축할 뿐만 아니라 그 정확도를 높여준다.

챗GPT의 효용성을 이야기하던 많은 사람이 이제 AI의 위험을 이야기하고 있다. AI는 갑자기 더 위험해진 것일까? 전문가들은 “괴담에는 전염성이 있다”라고 말한다.

새로운 연구 결과에 따르면 사람들은 AI 모델이 생성한 정보를 인간이 생성한 정보보다 더 쉽게 믿었다. 연구진은 이 결과가 AI 모델의 텍스트 구성 방식과 관련이 있을 수 있다고 말한다.