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구글, 대학과 협력하여 무료 AI 교육 제공

xtalfi
11.04 16:07
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google는 2025년 11월 3일 플로리다 주립대학교 및 아칸소주와 새로운 교육 파트너십을 발표하여, 전국의 학생과 근로자들에게 무료 AI 기반 교육을 제공하는 AI for Education Accelerator 프로그램을 확대했습니다.

플로리다 주립대학교는 Google People Management Essentials 인증 프로그램을 제공하는 전국 최초의 교육기관 중 하나가 되었으며, 이는 Gemini 및 NotebookLM과 같은 AI 도구를 사용하여 리더십 기술을 가르치도록 설계된 8시간 분량의 자기주도 학습 과정입니다. Google의 School for Leaders가 개발한 이 프로그램은 SMART 목표 설정, 프로젝트 계획 개발, 커뮤니케이션 맞춤화를 포함한 관리 업무를 위한 인공지능 실습 경험을 제공합니다.​


대학들이 AI 교육 통합에 박차를 가하다

"우리는 세계에서 가장 저명한 기술 기업 중 하나인 Google과의 파트너십과 그것이 우리 학생들에게 제공할 혜택에 대해 기쁘게 생각합니다"라고 FSU 경영대학 학장 Michael D. Hartline이 말했다. 이 대학교는 플로리다에서 Google의 교육용 AI 가속기 프로그램에 참여하는 유일한 R1 연구 기관으로 선정되었다.​

동시에 아칸소주는 주 상무부를 통해 Google과의 파트너십을 발표하여 수요가 높은 기술 분야의 온라인 직업 훈련 프로그램에 대한 무료 액세스를 제공한다고 밝혔다. 이 이니셔티브에는 Google AI Essentials와 Google Prompting Essentials를 다루는 새로운 5시간 분량의 AI 모듈이 포함되어 있으며, 참가자들에게 책임감 있는 AI 관행과 생성 도구를 위한 효과적인 프롬프트 설계를 가르친다.​

18세 이상의 아칸소 주민들은 주의 인력 훈련 네트워크를 통해 사이버 보안, 데이터 분석, IT 지원, 디지털 마케팅, 프로젝트 관리 및 사용자 경험 디자인 분야의 자격증을 무료로 취득할 수 있다. 이 파트너십은 올해 초 발표된 Google의 웨스트 멤피스 40억 달러 규모 데이터 센터 투자에 이어 이루어졌다.​


디지털 역량 확대 이니셔티브

유사한 파트너십이 여러 주에 걸쳐 나타나고 있으며, 오클라호마, 테네시, 메릴랜드, 노스캐롤라이나가 대학 시스템과 인력 센터를 통해 비슷한 프로그램을 시작했습니다. 이러한 협력은 2025년 8월에 발표된 구글의 10억 달러 규모 AI 교육 투자 약속을 반영하며, 이미 100개 이상의 대학들이 AI for Education Accelerator 프로그램에 참여하고 있습니다.​

"구글에서 우리는 관리자에 대한 투자가 모든 사람을 위한 보다 효과적이고 협력적이며 지원적인 환경을 조성하고 비즈니스 성과를 이끌어낸다는 것을 직접 경험했습니다"라고 구글의 최고 학습 책임자인 브라이언 글레이저는 말했습니다. 구글은 학생들이 최초의 "AI 네이티브" 세대가 되는 동시에 AI 주도 경제를 위한 인력 준비의 선두주자로 자리매김하고 있습니다.​

11월 발표는 교육 기관들이 점점 더 경쟁이 치열해지는 취업 시장에서 기술 중심 직업을 위해 학생과 근로자를 준비시키기 위해 AI 교육 프로그램의 도입이 가속화되고 있음을 보여줍니다.

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엔지니어들이 자석을 사용하여 뇌와 유사한 컴퓨터 개발
엔지니어들이 자석을 사용하여 뇌와 유사한 컴퓨터 개발
(퍼플렉시티가 정리한 기사)텍사스 대학교 댈러스 캠퍼스의 엔지니어들이 인간 두뇌 학습을 모방하는 뉴로모픽 컴퓨터 프로토타입을 개발했으며, 자기 부품을 사용하여 기존 인공지능 시스템에 비해 에너지 효율성을 극적으로 개선했습니다. 8월 Nature Communications Engineering에 발표된 이 획기적인 성과는 AI 처리를 스마트폰 및 기타 모바일 기기에 직접 적용하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.혁명적인 자기 뇌 기술UT Dallas의 Joseph S. Friedman 박사와 그의 팀은 자기 터널 접합(MTJ)을 사용하여 프로토타입을 개발했습니다. MTJ는 활동 패턴에 따라 연결을 강화하거나 약화시켜 생물학적 시냅스처럼 작동하는 나노스케일 장치입니다. 메모리와 처리를 분리하는 기존 컴퓨터와 달리, 이 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하여 두 기능을 통합합니다.​전기 및 컴퓨터 공학 부교수인 Friedman은 "우리의 연구는 스스로 학습할 수 있는 뇌 기반 컴퓨터를 구축하기 위한 잠재적인 새로운 경로를 보여줍니다"라고 말했습니다. "뉴로모픽 컴퓨터는 대규모 학습 연산이 필요하지 않기 때문에 막대한 에너지 비용 없이 스마트 기기에 전력을 공급할 수 있습니다."​프로토타입은 테스트에서 놀라운 효율성을 보여주었으며, 와트당 초당 600조 회 이상의 연산을 달성했습니다. 이는 기존 멤리스터 시스템보다 6배 이상 효율적이며 표준 그래픽 프로세서보다 수천 배 더 효율적입니다. MNIST 데이터셋을 사용한 손글씨 숫자 인식 테스트에서 이 시스템은 기존 AI 하드웨어보다 훨씬 적은 전력을 소비하면서 90%의 정확도를 달성했습니다.산업 협력 및 연방 지원이 연구는 산업 파트너인 에버스핀 테크놀로지스(Everspin Technologies)와 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)와의 협업을 통해 탄생했으며, 이 기술을 잠재적인 상업적 활용을 위해 포지셔닝하고 있습니다. 에버스핀 테크놀로지스의 사장이자 CEO인 산지브 아가왈(Sanjeev Aggarwal) 박사는 프리드먼(Friedman)과 함께 이 연구를 공동 집필했습니다.​2025년 9월, 미국 에너지부가 프리드먼에게 신경형 컴퓨팅 연구를 진전시키기 위해 2년간 498,730달러의 보조금을 수여하면서 프로젝트는 추가적인 동력을 얻게 되었습니다. 이러한 연방 자금 지원은 AI 시스템이 점점 더 막대한 전력을 소비함에 따라 에너지 효율적인 컴퓨팅 대안에 대한 정부의 관심이 커지고 있음을 보여줍니다.​이 연구는 종종 "함께 발화하는 뉴런은 함께 연결된다"로 요약되는 헤브 학습 원리에 기반하여, 인공 시스템이 방대한 사전 학습 없이도 경험을 통해 스스로 적응하고 학습할 수 있도록 합니다. MTJ 소자의 이진 스위칭 기능은 안정성 문제로 어려움을 겪었던 이전의 신경형 방식들과 비교해 신뢰성을 크게 향상시킵니다.​최근 분석에 따르면, 대규모 언어 모델 학습에는 300가구가 1년 동안 소비하는 전력만큼의 전기가 소모될 수 있는 반면, 인간의 두뇌는 20와트 전구 정도의 전력으로 복잡한 정보를 처리합니다. 신경형 칩은 기존 AI 시스템 대비 최대 80%까지 에너지 소비를 줄일 수 있어, 전력 효율성이 중요한 에지 컴퓨팅 분야에서 특히 높은 가치를 가질 수 있습니다.​
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11.02
힌턴, "기술 대기업들이 AI로 수익을 내기 위해 일자리 감축 필연"
힌턴, "기술 대기업들이 AI로 수익을 내기 위해 일자리 감축 필연"
(퍼플렉시티가 정리한 기사)노벨상 수상자 제프리 힌턴은 이번 주 인공지능이 고용에 미치는 영향에 대한 경고를 재차 강조하며, 블룸버그 TV에 출연해 거대 기술 기업들이 인간 노동자를 더 저렴한 대안으로 대체하지 않고서는 대규모 AI 투자로 수익을 낼 수 없다고 말했다.​"저는 대기업들이 AI로 인한 대규모 일자리 대체에 투자하고 있다고 생각합니다. 왜냐하면 거기에 큰 돈이 있기 때문입니다"라고 힌턴은 금요일 Wall Street Week 출연 중 경고했다. 머신러닝 분야의 선구적인 업적으로 "AI의 대부"로 알려진 이 컴퓨터 과학자는 AI가 일자리를 창출하고 파괴했던 과거의 기술 혁신 패턴을 따를 것이라는 점에 회의적인 입장을 표명했다.대규모 AI 지출 가속화이 경고는 주요 기술 기업들이 AI 관련 자본 지출을 극적으로 증가시키고 있는 가운데 나왔습니다. Microsoft, Meta, Alphabet, 그리고 Amazon은 올해 3,600억 달러에서 다음 회계연도에 4,200억 달러로 지출을 늘릴 것으로 예상됩니다. OpenAI만 해도 Nvidia, Broadcom, 그리고 Oracle을 포함한 파트너들과 총 1조 달러 규모의 인프라 계약을 발표했습니다.​이러한 투자가 일자리를 없애지 않고도 수익을 창출할 수 있는지에 대한 질문에 Hinton은 다음과 같이 답했습니다: "그럴 수 없다고 믿습니다. 돈을 벌기 위해서는 인간 노동력을 대체해야 할 것이라고 믿습니다".​Hinton의 우려를 뒷받침하는 증거들이 늘어나고 있습니다. 채용 공고는 ChatGPT가 2022년 11월에 출시된 이후 약 30% 감소했으며, 같은 기간 동안 주식 시장은 70% 급등했습니다. Stanford University 연구에 따르면 AI에 노출된 직종의 22-25세 근로자들은 2022년 말 이후 고용이 13%에서 16% 감소한 반면, 같은 분야의 고령 근로자들은 일자리 증가를 경험했습니다.아마존, AI 추진 속에 14,000개 일자리 감축이번 주, 아마존은 약 14,000개의 기업 직책을 없앨 것이라고 발표했으며, 이는 회사 역사상 가장 큰 규모의 정리해고 중 하나입니다. CEO 앤디 재시(Andy Jassy)는 이러한 감축을 AI가 아닌 "문화"에 기인한다고 밝혔지만, 그가 6월에 작성한 메모에서는 "회사 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 사용함으로써 효율성을 얻게 되면서" 더 적은 규모의 기업 인력을 예측한 바 있습니다.​근로자들에게 미칠 수 있는 잠재적인 부정적 결과에도 불구하고, 힌튼(Hinton)은 의료 및 교육 분야에서 AI의 이점을 인정했습니다. 그러나 그는 근본적인 문제가 AI 자체에 있는 것이 아니라 "우리가 사회를 어떻게 조직하는가"에 있다고 강조했습니다.​이 연구는 AI가 주로 초급 직책에 영향을 미치는 반면, 경험이 많은 근로자들은 생산성 도구 증가로 인해 종종 혜택을 받는 복잡한 고용 환경을 보여주며, 이는 기술의 영향이 노동력 전반에 걸쳐 매우 불균등할 것임을 시사합니다.
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11.02
닐 타이슨, 딥페이크를 이용해 AI 기만 위험성 경고
닐 타이슨, 딥페이크를 이용해 AI 기만 위험성 경고
(퍼플렉시티가 정리한 기사)저명한 천체물리학자 닐 디그래스 타이슨(Neil deGrasse Tyson)이 이번 주 자신의 StarTalk 유튜브 쇼의 최근 에피소드에서 "지구가 실제로 평평할 수도 있다"고 거짓으로 주장하는 설득력 있는 AI 생성 딥페이크 영상을 공유하여 시청자들을 놀라게 했다. 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 빠르게 확산된 이 시연은 딥페이크 기술의 증가하는 정교함과 심지어 지적인 청중까지도 오도할 수 있는 잠재력을 강조하기 위해 고안되었다.​​"무엇이 진짜인지 알기가 점점 더 어려워지고 있다"라는 제목의 이 영상은 타이슨 본인으로 보이는 인물이 충격적인 반과학적 발언을 하는 것으로 시작되었고, 이후 실제 천체물리학자가 화면에 나타나 속임수를 밝혔다. "저게 저는 아닙니다," 타이슨은 침착하게 말했다. "결코 저였던 적이 없습니다. 그것들은 제 말이 아닙니다".​유명인 피해자와 탐지 과제타이슨은 딥페이크가 너무나 정교해져서 배우 테리 크루스를 포함한 그의 절친한 친구들조차 속이고 있다고 밝혔다. StarTalk 에피소드에서 타이슨은 크루스가 인터스텔라 사운드트랙에 맞춰 천체물리학자가 우주 문명에 대해 논의하는 조작된 영상에 대해 자신에게 메시지를 보냈던 일화를 회상했다. 에피소드 설명에 따르면 "테리 크루스는 가짜 빅뱅 영상에 대해 나에게 문자를 보냈지만, 닐은 테리가 속았다는 것을 깨달았다".​​이 천체물리학자는 초기 딥페이크가 명백한 패러디로서 받아들일 만했지만, 시청자들이 그것을 현실과 구별할 수 없을 때 최신 버전은 윤리적 경계를 넘는다고 설명했다. 타이슨은 "초기 것들은 패러디라면 괜찮다"고 말했다. "하지만 이것을 만들었는데 시청자가 그것이 패러디인지 모른다면, 그것은 선을 넘는 것이다".사이버 보안 전문가, 광범위한 위협 경고이번 에피소드에서는 Bitdefender의 최고 보안 전략가 알렉산드루 코소이가 출연해, 딥페이크 기술이 점점 더 정교해지는 사기 수법에 어떻게 악용되고 있는지 설명했습니다. 코소이는 딥페이크가 활용된 사기 유형을 세 가지 주요 카테고리로 구분했습니다: 연애 및 투자 사기, 홍콩의 직원들이 가짜 화상회의 중 2,500만 달러를 송금한 사례를 포함한 비즈니스 이메일 침해 공격, 그리고 가족의 목소리를 복제해 친척인 척 가장하는 가족 곤란 사기.​​코소이에 따르면, 정치 관련 딥페이크가 가장 체계적인 위험을 초래한다고 합니다. 그는 러시아-우크라이나 분쟁 초기, 위조된 영상에서 지도자들이 잘못된 항복 발표를 하는 일이 있었다고 언급했습니다. 이러한 전술은 민주적 절차를 목표로 진화하고 있는데, 딥페이크를 이용해 정치인을 곤란한 장면에 등장시키는 영상이 선거 직전에 전략적으로 공개되어 후보자가 법적으로 대응할 수 없는 시점을 노린다고 합니다.​소셜 미디어 이용자들은 시범의 효과에 크게 놀라움을 표했습니다. 한 시청자는 "딥페이크가 너무 정교해지고 있다. 구분하기가 점점 어렵다"고 했으며, 다른 시청자는 "대박. 솔직히 두 번째 파트도 딥페이크인 줄 알았다"고 인정했습니다. 트위터, 틱톡, 인스타그램 등 여러 플랫폼에서 영상이 빠르게 확산된 사실은 AI가 생성한 콘텐츠와 실제 콘텐츠를 구별하는 것에 대한 대중의 우려를 부각시켰습니다.​타이슨의 시범은 딥페이크 감지 및 규제의 빠른 발전과 시점이 맞물려 있습니다. 2025년 미국에서는 동의 없는 딥페이크 콘텐츠를 겨냥한 최초의 연방법인 TAKE IT DOWN 법이 제정되었으며, 현재 47개 주가 딥페이크 관련 법률을 통과시켰습니다. 한편, Sensity와 Reality Defender 등 기업의 AI 감지 툴은 95~98%의 정확도를 보고하지만, 전문가들은 딥페이크 생성 기술과의 경쟁이 여전히 이어지고 있다고 경고합니다.
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11.02
전 xAI 연구원, 감성 AI 스타트업을 위해 10억 달러 모색
전 xAI 연구원, 감성 AI 스타트업을 위해 10억 달러 모색
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Eric Zelikman은 전 xAI 연구원이자 Stanford University 박사과정 학생으로, 그의 새로운 인공지능 스타트업 Humans&를 위해 10억 달러를 모금하고 있으며, 거래에 정통한 여러 소식통에 따르면 40억~50억 달러 사이의 기업가치를 목표로 하고 있습니다. 펀딩 라운드는 현재 진행 중이며 조건은 여전히 변경될 수 있습니다.​27세의 연구원인 Zelikman은 2024년 3월 Elon Musk가 이끄는 회사에 합류한 후 9월에 xAI를 떠났으며, 그곳에서 Grok 챗봇과 추론 기능을 연구했습니다. Zelikman은 언어 모델이 응답하기 전에 내부 추론을 생성할 수 있게 하는 방법인 "Quiet-STaR"에 관한 획기적인 논문을 공동 저술한 것으로 가장 잘 알려져 있으며, 이는 복잡한 문제 해결 작업에서 상당한 개선을 가져왔습니다.감성 지능을 갖춘 AI 구축하기각 대화를 독립된 상호작용으로 취급하는 현재의 AI 모델과 달리, Humans&는 사용자 선호도를 기억하고 응답의 장기적 영향을 이해하는 시스템 개발을 목표로 합니다. "모델들은 자신이 말하는 것의 장기적 영향을 이해하지 못합니다"라고 Zelikman은 벤처 캐피탈리스트 Sarah Guo와의 최근 팟캐스트 출연에서 설명했습니다. "모델들은 상대편에 있는 사람에 대해 실제로 관심을 갖지 않습니다".​이 스타트업은 Google, Meta, Anthropic, OpenAI, 그리고 DeepMind 출신의 저명한 연구자들로 팀을 구성했습니다. 주목할 만한 공동 창업자로는 AdWords와 AdSense를 공동 개발한 Google의 7번째 직원 Georges Harik, Stanford 교수 Noah Goodman, 그리고 이전에 Anthropic에서 사후 훈련 및 행동 강화 작업을 수행한 Andi Peng이 있습니다.​Zelikman의 비전은 인간을 대체하기보다는 진정으로 협력하는 AI를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. "우리는 대규모 그룹의 사람들과 정말 잘 협력하고, 다양한 사람들의 목표, 야망, 가치를 정말 잘 이해하는 모델을 구축함으로써 이러한 근본적인 인간 문제들을 해결할 가능성이 훨씬 더 높습니다"라고 그는 말했습니다.전례 없는 AI 자금 지원 급증의 일부Humans&의 자금 조달 라운드는 뛰어난 연구 인재가 이끄는 AI 스타트업에 대한 투자자들의 엄청난 관심을 잘 보여줍니다. 2025년에는 AI 기업들이 사상 최대의 투자를 유치했으며, 1분기 동안 전 세계적으로 731억 달러의 자금이 조달되어 전체 벤처 캐피탈 투자금의 거의 58%를 차지했습니다.​이는 전 OpenAI CTO 미라 무라티(Mira Murati)가 설립한 Thinking Machines Labs가 2025년 7월 120억 달러의 가치 평가와 함께 20억 달러를 모금한 것을 비롯한 거대한 초기 단계 AI 투자 사례에 이어진 것입니다. 비슷하게, 전 OpenAI 공동 창립자인 일리야 슈츠케버(Ilya Sutskever)가 공동 설립한 Safe Superintelligence도 20억 달러의 자금을 확보했습니다.​이러한 투자인 열기는 일부 투자자들 사이에서 과열된 기업 가치 평가에 대한 우려를 낳고 있습니다. 싱가포르 국부펀드 GIC의 그룹 최고투자책임자 브라이언 여(Bryan Yeo)는 "AI"라는 브랜드가 붙은 회사들은 현재의 수익을 훨씬 뛰어넘는 비상한 가치 평가를 받고 있다며, "초기 단계 벤처 투자 분야에 조금 과장된 거품이 끼고 있다"고 경고했습니다.​아직 공개된 제품이 없음에도 불구하고 Humans&는 인공지능 분야의 다음 혁신이 인간-AI 협업의 새로운 방식을 추구하는 소규모의 우수 인재 팀에서 나올 것이라는 벤처 캐피탈 업계의 기대를 대변합니다.
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