인공지능

내장된 지도를 기반으로 움직이는 대부분의 로봇과 달리 이 4족 보행 로봇은 컴퓨터 비전과 강화학습을 통해 움직인다.

메타가 과학자들에게 도움을 주려고 공개한 대규모 언어모델 ‘갤럭티카’는 편향적이고 부정확하며 비상식적인 결과만 생산했다.

AI를 통해 비즈니스 임팩트를 창출하기 위한 가장 중요한 조건은 풀어야 하는 문제를 제대로 포착하는 것이다. 그러려면 가치를 창출할 수 있는 문제를 가려내는 분석력이 필요하다. AI를 적용해 거대한 임팩트를 창출하기 위한 문제 정의 노하우를 살펴본다.

디지털 경제의 시대에 데이터의 양극화와 컴퓨팅 파워 격차는 부의 편중을 낳을 수 있지만 AI 민주화는 모두에게 AI 기술의 접근을 가능하게 해준다. 전 세계의 연구자들이 공동으로 참여한 빅사이언스(BigScience) 프로젝트는 블룸(BLOOM)을 개발하는 데 성공했다. 세계 최대의 다국어 언어 모델 블룸이 보여준 개방성은 폐쇄적인 대규모 AI 개발 방식에 신선한 충격을 던져 주었고 AI 민주화를 앞당겼다는 평가를 받고 있다.

그리고 트위터의 대량 해고는 AI 업계 종사자들에게 무엇을 의미하나?

책임 있는 AI 분야 종사자들 중 '번아웃'을 느끼는 사람들이 늘고 있다. 이처럼 AI 윤리학자로서의 역할을 수행하며 '번아웃'을 이겨낼 수 있는 방법으로 무엇이 있을까.

기업들은 윤리적으로 문제없는 인공지능을 개발하는 것이 목표라고 말한다. 하지만 현장의 전문 인력들은 이를 위한 적절한 지원이 시급하다고 호소한다.

우리가 어려운 결정을 내릴 때 자동화가 도움을 줄 수 있을지 모르지만, 단순히 자동화 자체에만 의존하는 건 위험하다.

AI 커뮤니티는 이번 대회를 통해 인공지능 시스템의 윤리성을 강화하기 위한 기반을 마련하고자 한다.

머신러닝을 활용한 금속 발견은 우주부터 심해에 이르기까지 모든 곳에서 활용할 수 있는 유용한 방법이다.

2022년 2월 구글을 떠난 알렉스 한나는 AI 분야의 구조적 문제를 바로잡겠다는 목표를 실현하기 위해 ‘분산 인공지능 연구소(Distributed AI Research Institute, DAIR)’에 합류했다.

신뢰도 높은 AI 시스템을 구축하려면 양질의 데이터가 필요하지만 AI 모델의 훈련에 필요한 데이터를 구하기는 쉽지 않다. 원본 데이터의 통계적 변수 분포와 상관관계 등을 모방한 합성 데이터(재현 데이터)는 고질적인 데이터 병목현상을 해소할 수 있다.

사람들은 진정한 ‘지능’을 가진 기계를 만들기 위해 노력해왔다. 어쩌면 우리는 이 작업을 기계가 스스로 해나가도록 해야 할 필요가 있을지 모른다.

구글이 새로 선보인 AI 시스템인 ‘오디오LM(AudioLM)’에 짧은 음성이나 음악을 들려주면 나머지 부분이 자연스럽게 이어지도록 완성해준다.

딥마인드가 게임 AI ‘알파제로’를 활용해 컴퓨터과학의 핵심 문제인 ‘행렬 곱셈’을 더 빨리 푸는 방법을 알아냈다. 알파제로는 50년 넘게 깨지지 않았던 행렬 곱셈법보다 더 빠른 방법을 찾아내는 등 다양한 행렬 곱셈법을 발견했다.

미국 백악관이 AI 시대 시민의 권리를 보호하기 위해 ‘AI 권리장전’ 청사진을 발표했다.

텍스트에서 이미지를 생성하는 AI를 뛰어넘어서 이제 영상을 생성하는 AI가 등장했다. 그러나 이 AI 모델은 몇 가지 윤리적 의문을 제기한다.

지난해 영국의 자율주행 스타트업 웨이브는 여러 도시를 운전할 수 있는 딥러닝 모델을 선보였다. 이제 웨이브의 AI 모델은 승용차뿐만 아니라 승합차도 운전할 수 있다.

딥마인드가 사람의 피드백을 바탕으로 학습한 뒤 인터넷 검색을 통해 찾아낸 정보로 답변의 근거를 제시하는 새로운 챗봇을 개발했다.

폴란드 출신 디지털 아티스트 그렉 루트코스키(Greg Rutkowski) 풍으로 생성한 'AI 이미지'가 인기를 끌고 있다. 이 분야에서 루트코스키의 명성은 피카소를 압도한다.