인공지능

‘백사장에서 바늘 찾기’는 어떤 일이 인간의 능력으로 불가능할 정도로 어려울 때 인용하는 표현이다. 그런데 AI는 이런 종류의 일을 꽤 쉽게 수행해낸다. 그리고 산업에 오랫동안 내재된 고정관념을 깨고 있다.

오픈AI가 새로 발표한 이미지생성 AI ‘DALL-E 2’가 만들어내는 이미지들은 놀라울 정도로 훌륭하다. 이 AI는 우리가 AI의 지능을 어떻게 정의해야 할지 의문을 던진다.

AI 언어모델은 자신이 무슨 말을 하고 있는지 이해하지 못하고 그럴듯하게 인간의 말을 흉내 낼 뿐이다. 우리가 그런 언어모델을 모든 질문에 답을 주는 전문가로 여겨야 할 이유가 있을까?

캐나다 맥길대학교 연구팀이 환각성 약물 사용 경험자들의 체험담이 담긴 대량의 문서를 자연어 처리 기술로 분석해 약물이 뇌에 미치는 영향을 구체적으로 알아내려고 하고 있다. 이들의 연구가 정신질환을 치료하는 더 나은 의약품 개발로 이어질지 주목된다.

자원이 부족한 국가에서 이제 AI가 효율적인 의료 서비스 제공에 도움을 주고 있다. AI 소프트웨어는 어느 곳에 진료소를 만들지, 인력이나 장비를 어디에 우선적으로 배치할지 등의 문제를 결정하는 데 도움을 주면서 환자들이 더 나은 검사와 치료를 받는 데 기여하고 있다.

몇 년 전 ‘알파고’로 세상에 강렬한 인상을 남겼던 딥마인드가 지난해에는 ‘알파폴드2’를 출시하며 과학계를 깜짝 놀라게 했다. 딥마인드의 다음 목표는 무엇일까? 딥마인드의 CEO 데미스 허사비스는 무엇을 꿈꾸고 있을까?

IBM의 슈퍼컴퓨터 딥블루가 세계 최고의 체스 챔피언을 꺾고 세상을 놀라게 한 지 이제 25년 가까이 흘렀다. 그 이후로 AI는 ‘신경망’과 ‘딥러닝’이라는 놀라운 방식으로 사람들을 놀라게 하고 있다. 그렇다면 AI의 미래는 어떤 모습일까?

인공지능(AI)의 이점은 데이터를 이용할 수 있는 분야에 집중되어 있다. 합성 데이터는 데이터가 부족한 분야에서도 AI가 활용될 수 있도록 도움을 줄 것이다.

딥마인드가 단백질 구조를 예측하는 AI를 통해 생물학계가 50년 동안 풀지 못했던 난제를 해결하며 신약을 발굴하고 설계할 수 있는 새로운 경로를 개척했다.

자율주행차 스타트업 와비(Waabi)는 자율 주행 학습을 위한 새로운 접근 방식에 사활을 걸고 있다.

핵융합 발전은 아주 적은 양의 연료로 탄소 배출물 없이 엄청난 에너지를 생산할 수 있는 안전하고 제한 없는 청정에너지원으로 주목받고 있다. 하지만 아직 실용화까지는 갈 길이 멀다. 딥마인드가 이번에는 이러한 핵융합로 개발을 앞당길 수 있는 알고리즘을 만들었다.

DNA에서 추출한 유전자 정보로 사람의 얼굴 생김새를 알아내는 기술을 개발했다고 주장하는 기업이 있다. SF영화 속 설정처럼 들리는 이러한 기술이 실제로 가능할까? 관련 분야가 어떤 방향으로 향하고 있는지 살펴봤다.

최근 손정의 회장이 이끄는 소프트뱅크로부터 1억 4,600만 달러(약 1,746억 원) 투자를 받아서 화제가 된 기업이 있다. 바로 크래프트 테크놀로지스(Qraft Technologies)다. MIT 테크놀로지 리뷰 혁신가 인터뷰 시리즈의 2022년 첫 순서로 AI 금융의 혁신을 이끌고 있는 크래프트 테크놀로지스의 창업자 김형식 대표를 만났다.

오픈AI가 자사의 대표적 언어모델 GPT-3의 문제점을 개선한 새 버전, ‘인스트럭트GPT’를 선보였다. 인스트럭트GPT의 배경이 되는 GPT-3를 다시 조명한다.

오픈AI가 대표적인 대형언어모델 GPT-3의 새 버전을 출시했다. 이번 언어모델은 이용자의 명령에 따라 텍스트를 생성할 수 있도록 학습했기 때문에 혐오 발언처럼 원하지 않는 텍스트가 생성되는 것을 줄일 수 있다. 그러나 더 완벽한 언어모델을 만들기 위해서는 아직 갈 길이 멀다.

씨앗은 좋은 땅에 심어야 뿌리를 잘 내리고 커다란 나무로 성장한다. 좋은 땅이 어디인지를 아는 것이 식물을 잘 키우는 첫걸음이다. AI는 모든 영역에 적용될 수 있지만 엉뚱한 영역에 적용하면 뿌리를 제대로 내리지 못할 수 있다. 커다란 가치를 창출할 수 있는 영역을 가려내는 것은 AI 도입을 고려하는 시점에서 가장 중요한 과업이다.

메타(Meta, 구 페이스북) AI가 세계 최초로 음성, 이미지, 텍스트를 동시에 인식하는 고성능 인공지능 자기지도 알고리즘인 'Data2vec'을 개발했다.

오픈소스를 활용한 플랫폼을 통해 AI에 대한 접근성이 향상되고 있다. 또한 이제 한 가지 정보가 아니라 이미지와 텍스트 등 서로 다른 유형의 데이터를 통해 학습하며 데이터들의 관련성을 이해하는 AI도 등장하고 있다. 점점 발전하고 있는 AI 기술의 발전 방향을 알아보자.

인간의 언어를 모방하는 오픈AI의 프로그램 GPT-3 출시를 계기로 인공지능 언어모델 시장의 트렌드는 ‘대형화’가 되었다. 많은 대형언어모델이 탄생하고 있는 이 상황에서 AI의 미래는 어떻게 될까? AI는 과연 얼마나 더 커질 수 있으며 그에 따른 비용은 얼마나 필요할까?

페이스북을 퇴사하면서 회사 내의 가짜 계정들이 허위 정보를 퍼뜨리며 여러 국가에서 정치적 혼란을 초래하고 있다는 사실을 알렸던 ‘소피 장’이 MIT 테크놀로지 팟캐스트에 출연했다.