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AI는 인간의 글쓰기를 완전히 재현할 수 없다는 연구 결과

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작성자 이수
작성일 2025.12.21 17:33
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이번 주에 발표된 획기적인 연구에 따르면, 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 ChatGPT와 같은 인공지능 시스템은 인간의 글쓰기를 완전히 모방할 수 없는 것으로 드러났다. 인지 능력에 대한 AI의 영향에 대한 우려가 커지는 가운데 발표된 이 연구는, AI가 생성한 산문이 인간 작가와 구별되는 고유한 “스타일 지문(stylistic fingerprint)”을 지니고 있음을 보여준다.

유니버시티 칼리지 코크의 제임스 오설리번(Dr. James O’Sullivan)이 이끄는 이번 연구는, 전통적으로 필자 식별에 사용되던 계산 기반 방법인 문체 통계 분석(literary stylometry)을 인간과 AI의 창작 글쓰기를 체계적으로 비교하는 데 처음으로 적용한 사례다. 수백 편의 단편소설을 분석한 결과, 연구진은 AI가 매끄럽고 유창한 문장을 생성하긴 하지만, 매우 좁고 균질한 패턴을 따른다는 사실을 발견했다. 이에 반해 인간 작가들은 개인적 목소리, 창작 의도, 개별적 경험에 의해 형성된 훨씬 더 넓은 문체적 스펙트럼을 보여준다.

오설리번은 “ChatGPT가 인간처럼 들리려고 할 때조차 그 글에는 여전히 탐지 가능한 지문이 남아 있으며, 이는 컴퓨터와 사람이 아직은 완전히 같은 스타일로 글을 쓰지 않는다는 점을 시사한다”고 말했다. 네이처(Nature)의 『Humanities and Social Sciences Communications』에 실린 이번 연구 결과에 따르면, GPT-3.5, GPT-4, Llama 70B를 포함한 AI 시스템이 생성한 텍스트는 균질한 패턴을 반영하는 촘촘한 군집으로 모이는 반면, 인간이 쓴 텍스트는 훨씬 더 큰 변이와 개성을 드러낸다.


인지 영향에 대한 우려 증가

스타일로메트리 연구 결과는 AI가 인간 인지에 미치는 영향에 대한 우려스러운 연구들과 함께 제시되고 있다. 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 6월에 발표한 한 연구는 54명의 참가자를 대상으로, 에세이를 작성할 때 ChatGPT, 구글 검색, 혹은 어떠한 도움 없이 쓰도록 나누어 살펴보았다. 뇌 스캔 결과, ChatGPT를 사용한 참가자들은 신경 연결성이 가장 약하게 나타났고, 자신이 쓴 글을 기억하는 데 어려움을 겪었다. ChatGPT 사용자 중 83%가 자신의 에세이를 정확히 인용하지 못한 반면, 독립적으로 작성한 그룹에서는 그 비율이 11%에 불과했다.

MIT 연구진은 이 현상을 “인지 부채(cognitive debt)“라고 명명하며, 단기적인 편의를 위해 미래의 인지 능력을 선(先)차입하는 것이라고 설명했다. 뇌만 활용한(도구를 사용하지 않은) 그룹은 창의성, 기억력, 의미 처리와 연관된 주파수 대역에서 가장 강한 신경 네트워크를 보여주었다.

카네기멜론대학교와 마이크로소프트의 별도 연구에서는 319명의 지식 노동자를 대상으로 설문을 진행한 결과, AI 능력에 대한 신뢰도가 높을수록 비판적 사고 노력은 감소하는 경향이 있다는 사실을 밝혀냈다. 이 연구는 실제 AI 보조 과제 936건을 분석했으며, 생성형 AI가 효율성을 높여 주는 동시에 비판적 개입을 약화시키고 독립적인 문제 해결 능력을 떨어뜨릴 수 있다고 결론지었다.


학생들의 우려가 고조되다

옥스퍼드 대학 출판부(Oxford University Press)가 13-18세 영국 학생 2,000명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 80%가 학업에 AI를 정기적으로 사용하지만, 62%는 AI가 자신의 기술 개발에 부정적인 영향을 미친다고 생각하는 것으로 나타났다. 학생 4명 중 1명은 AI가 “스스로 과제를 수행하지 않고도 답을 찾는 것을 너무 쉽게 만든다”고 답했으며, 12%는 AI가 창의적 사고를 제한한다고 보고했다.

광범위한 도입에도 불구하고, 학생들은 지침을 요구하고 있다. 옥스퍼드 보고서의 공동 저자인 에리카 갈레아(Erika Galea)는 “오늘날의 학생들은 기계와 함께 사고하기 시작하고 있습니다. 아이디어를 처리하는 데 유창함과 속도를 얻고 있지만, 때때로 멈추고, 질문하고, 독립적으로 사고하는 것에서 오는 깊이를 잃고 있습니다”라고 말했다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)위메이드가 일본 인공지능(AI) 기업 퀀텀솔루션스(Quantum Solutions Co., Ltd.)와 게임 아이템 거래 플랫폼 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 양사는 블록체인과 AI 기술을 결합해 안전하고 투명한 글로벌 아이템 거래 환경을 조성한다는 목표다.이더리움 기반 RWA 토큰화로 안전성 확보양사는 ‘레전드 오브 이미르’, ‘나이트 크로우’, ‘미르4’ 등 위메이드 대표 게임의 아이템을 거래할 수 있는 글로벌 공식 게임 아이템 거래 플랫폼을 공동 개발한다. 아이템 거래 데이터는 이더리움 네트워크 기반 실물자산(Real World Assets, RWA)으로 토큰화돼 블록체인상에서 위변조 없이 안전하게 관리된다.퀀텀솔루션스는 AI 인프라와 블록체인 통합 기술, 디지털 자산 운용 역량을 갖춘 기업으로, AI와 블록체인을 결합해 실물자산과 디지털 자산을 연결하는 자산담보 기술 인프라 조성에 집중하고 있다. 최근 기관급 블록체인 솔루션 개발을 위해 아크인베스트(ARK Invest) 등 글로벌 투자사로부터 1억8000만 달러(약 2500억원) 규모의 투자를 유치했다.AI로 게임 내 아이템 직접 제작 가능양사는 AI 기술을 접목해 이용자가 직접 게임 지식재산권(IP)을 바탕으로 새로운 아이템을 만들고, 이를 실제 게임 속에서 활용할 수 있는 제작 시스템도 함께 구현할 계획이다. 위메이드 관계자는 “블록체인 게임 시장 확대를 위해 다양한 파트너사들과 협력하고 기술 고도화를 통해 글로벌 경쟁력을 높여갈 예정”이라고 밝혔다.위메이드는 ‘미르4’와 ‘나이트 크로우’ 글로벌 버전으로 블록체인 게임 시장에서 성과를 거둔 바 있다. 미르4는 2021년 글로벌 출시 이후 누적 매출 1억4000만달러(약 2000억원), 최고 동시접속자 140만명을 기록했으며, 나이트 크로우는 출시 3일 만에 매출 1000만달러(약 143억원), 동시접속자 43만명을 돌파했다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Terray Therapeutics는 월요일 소분자 치료제를 처음부터 설계하기 위해 인공지능과 고처리량 실험을 결합한 신약 발견 플랫폼 EMMI를 출시한다고 발표했다.로스앤젤레스에 본사를 둔 이 바이오테크 기업은 “실험이 기계 지능을 만나다(Experimentation Meets Machine Intelligence)“의 약자인 이 플랫폼이 회사가 설명하는 고급 화학 기반 모델로 구동되는 생성(Generate), 예측(Predict), 선택(Select) 기능을 갖추고 있다고 밝혔다. 11월 17일에 발표된 이번 소식은 전통적으로 화합물당 25억 달러를 초과하는 비용을 절감하고 신약 개발을 가속화하기 위해 AI를 배치하는 점점 더 많은 기업들과 함께 Terray를 위치시킨다.독점 데이터 기반 구축Terray는 독자적인 tArray 마이크로어레이 기술을 사용하여 3년 동안 50억 개 이상의 표적-리간드 상호작용을 측정했으며, 이는 공개적으로 이용 가능한 모든 화학 데이터보다 약 50배 더 큰 데이터셋을 생성했습니다. 이 회사는 이전에 2024년 초에 발표된 화학 기초 모델인 COATI를 공개했으며, 이는 대조 학습을 사용하여 약물 유사 분자를 인코딩하고 생성합니다.나노기술과 합성화학 전문성을 갖춘 전 City of Hope 교수인 CEO Jacob Berlin은 10월 회사의 1억 2천만 달러 시리즈 B 펀딩 발표 시 “우리는 우리 엔진의 속도, 정밀도 및 규모를 통해 긴급한 환자 요구를 충족하는 약물을 예측 가능하게 만들 수 있는 미래를 구축하고 있습니다”라고 말했습니다.EMMI 플랫폼은 면역학에 초점을 맞춘 Terray의 내부 파이프라인과 Gilead Sciences, Bristol Myers Squibb, Calico 및 Odyssey Therapeutics와의 파트너십을 지원합니다. 12월 Gilead와의 협력에 따라 Terray는 제약 대기업이 선택한 표적에 대한 저분자 화합물을 발견하며, Gilead는 독점적인 개발 및 상업화 권리를 보유합니다.경쟁 환경2025년 69억 3천만 달러로 평가된 AI 신약 발견 시장은 2034년까지 165억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 경쟁사로는 바이오제약 업계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터라고 불리는 BioHive-2를 운영하는 Recursion Pharmaceuticals와 2024년 8월 발표된 5억 6천5백만 달러 규모의 거래로 Recursion과 합병한 Exscientia가 있습니다. 다른 참여자로는 AI로 설계한 후보물질 INS018_055가 2023년 2상 임상시험에 진입한 Insilico Medicine, 물리 기반 시뮬레이션을 AI와 함께 사용하는 Schrödinger, 그리고 항체 설계에 집중하는 Absci가 있습니다.Terray는 2019년 설립 이후 NVIDIA의 벤처 투자 부문인 NVentures의 지원을 포함하여 2억 달러를 유치했습니다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Philips는 일요일 최소 침습 심장 판막 수리를 수행하는 의사들을 실시간으로 지원하도록 설계된 인공지능 솔루션인 DeviceGuide를 소개했습니다. London Valves 2025에서 공개된 이 기술은 시술이 진행되는 동안 적극적으로 중재 시술을 안내하는 회사의 첫 번째 AI 기반 도구입니다.DeviceGuide는 AI 알고리즘을 사용하여 승모판 경카테터 엣지-투-엣지 수리 시술 중 박동하는 심장을 통과하는 수리 기기를 자동으로 추적하며, 실시간 심초음파 및 X-ray 영상을 지능적으로 융합합니다. 이 소프트웨어는 실시간 심장 영상에 중첩된 치료 기기의 가상 3D 모델을 생성하여 시술 중 임상의에게 정확한 기기 위치와 방향을 보여줍니다.기술적 과제 해결이 솔루션은 중재 심장학에서 가장 까다로운 시술 중 하나인 승모판 역류 복구를 다룹니다. 이는 전 세계적으로 3,500만 명 이상의 성인에게 영향을 미치는 질환입니다. 이 질환을 가진 환자들은 심장의 승모판을 통해 혈액이 역류하는 현상을 경험하며, 이는 종종 호흡 곤란과 피로를 유발합니다.M-TEER 시술 중, 의사들은 전통적으로 작은 절개를 통해 복구 장치를 조작하면서 별도의 X-레이와 초음파 화면을 보며, 심장의 해부학적 구조를 머릿속으로 재구성해야 합니다. 필립스의 진단 및 치료 부문 최고 의료 책임자인 Atul Gupta 박사는 시술의 복잡성을 설명하며 “회전하고 있고 벽이 투명한 움직이는 테니스 공 안의 목표물을 맞추려고 하는 것을 상상해 보십시오”라고 말했습니다.필립스의 EchoNavigator 플랫폼을 기반으로 구축된 DeviceGuide는 회사의 Azurion 이미지 유도 치료 시스템에서 실행됩니다. 이 기술은 임플란트가 움직일 때 자동으로 그 윤곽을 인식하고 강조하며, 모든 작은 움직임을 실시간으로 분석합니다.산업 협력Philips는 PASCAL Ace 수리 장치 제조업체인 Edwards Lifesciences와 협력하여 DeviceGuide를 개발했습니다. 이 솔루션은 현재 승모판 수리를 위한 Edwards의 PASCAL Ace 임플란트와 독점적으로 작동합니다.Philips의 Image Guided Therapy Systems 사업 책임자인 Mark Stoffels는 “DeviceGuide는 선도적인 이미징 및 치료 전문 기술을 결합하여 시술 워크플로우를 중심으로 설계된 솔루션을 개발하는 것의 영향력을 보여줍니다”라고 말했습니다.이 기술의 이용 가능 여부는 현지 규제 승인에 따라 달라지며, 아직 모든 국가에서 판매 승인을 받지 못했습니다. 이 시스템은 Philips가 심장을 위한 GPS와 유사한 내비게이션이라고 설명하는 기능을 제공하며, 시술 중 수동 조정을 잠재적으로 줄일 수 있습니다.11월 16-18일에 개최된 London Valves 2025는 판막 심장 질환에 대한 경카테터 치료에 초점을 맞춘 주요 연례 회의입니다.
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2025.11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)일본의 선도적인 연구기관인 RIKEN은 SC25 컨퍼런스에서 NVIDIA Blackwell GPU로 구동되는 두 대의 새로운 슈퍼컴퓨터를 배치할 것이며, 2026년 봄부터 운영을 시작할 예정이라고 발표했습니다. 이 시스템들은 일본의 자주적 AI 전략을 지원하고, 과학 컴퓨팅 및 양자 연구 분야에서 일본을 선도국가로 자리매김하게 할 것입니다.듀얼 시스템용 2,140개의 Blackwell GPU첫 번째 시스템은 RIKEN의 과학을 위한 AI 이니셔티브의 일환으로 GB200 NVL4 플랫폼을 사용하는 1,600개의 NVIDIA Blackwell GPU를 탑재하며, NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand 네트워킹으로 상호 연결됩니다. NVIDIA에 따르면, 이 시스템은 생명과학, 재료과학, 기후 및 날씨 예측, 제조 및 실험실 자동화 분야의 연구를 발전시킬 것입니다.양자 컴퓨팅 전용인 두 번째 시스템은 동일한 플랫폼과 네트워킹 기술을 갖춘 540개의 Blackwell GPU를 배치할 예정입니다. 양자 중심 슈퍼컴퓨터는 양자 알고리즘, 하이브리드 시뮬레이션 및 양자-고전 컴퓨팅 방법의 연구를 가속화하는 것을 목표로 합니다.RIKEN 계산과학센터의 소장인 마쓰오카 사토시(Satoshi Matsuoka)는 “NVIDIA GB200 NVL4 가속 컴퓨팅 플랫폼을 차세대 슈퍼컴퓨터와 통합하는 것은 일본의 과학 인프라에 있어 중추적인 발전을 의미합니다”라고 말했습니다. “우리의 파트너십은 AI, 양자 및 고성능 컴퓨팅을 위한 세계 최고 수준의 통합 플랫폼 중 하나를 구축하여, 연구자들이 기초과학부터 비즈니스와 사회를 위한 산업 응용에 이르기까지 다양한 분야에서 발견을 실현하고 가속화할 수 있도록 할 것입니다.”Pathway to FugakuNEXT두 개의 새로운 시스템은 세계적으로 유명한 Fugaku 슈퍼컴퓨터의 후속 모델로 계획된 FugakuNEXT를 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 애플리케이션의 코드 서명 및 개발을 위한 프록시 머신으로 사용될 예정입니다. 8월에 발표된 FugakuNEXT는 RIKEN, Fujitsu 및 NVIDIA 간의 협력 프로젝트로 2030년까지 운영을 목표로 하고 있습니다.2021년 3월에 전면 운영을 시작한 Fugaku는 2020년과 2021년 TOP500 슈퍼컴퓨터 순위에서 1위를 차지했습니다. 이 시스템은 현재 전 세계적으로 7위를 기록하고 있습니다.NVIDIA의 하이퍼스케일 및 고성능 컴퓨팅 부문 부사장인 Ian Buck은 “RIKEN은 오랫동안 세계 최고의 과학 기관 중 하나였으며, 오늘날 컴퓨팅의 새로운 시대 최전선에 서 있습니다”라고 말했습니다. “우리는 함께 일본이 세계에서 가장 복잡한 과학 및 산업 과제를 해결하기 위한 혁신을 주도할 주권적 혁신의 기반을 구축하도록 돕고 있습니다.”NVIDIA는 RIKEN과 협력하여 전통적인 과학 컴퓨팅을 위해 Tensor Core GPU 성능을 활용하는 부동 소수점 에뮬레이션 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이 연구소는 또한 400개 이상의 GPU 가속 라이브러리 및 도구를 제공하는 NVIDIA CUDA-X를 사용할 계획입니다.
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2025.11.18 등록
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