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에이전틱 AI 시스템은 장수 산업의 새로운 기회

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.14 16:16
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


장수 산업은 "에이전틱 AI(Agentic AI)"—지속적인 학습과 자율적 의사결정이 가능한 적응형 인공지능 시스템—가 개념에서 임상 적용으로 이동하면서 새로운 장을 맞이하고 있습니다. 11월 11일 발표된 바에 따르면, 전문가들은 이러한 자가 개선 시스템을 개인의 생물학적 데이터와 생활습관 데이터를 지속적으로 분석하는 지능형 건강 동반자로 묘사하며, 이는 단순히 정적 보고서를 생성하는 기존 AI 모델과는 차별화된다고 설명합니다.​

TechIPM의 수석 컨설턴트인 Alex Lee는 기존 AI가 일회성 예측을 생성하는 계산기처럼 작동하는 반면, 에이전틱 AI는 혈액 검사 결과, 웨어러블 데이터, 영양 기록과 같은 입력값으로부터 지속적으로 학습하는 살아있는 시스템처럼 행동한다고 설명합니다. 이 기술은 Hevolution과 같은 재단과 Retro Biosciences, Altos Labs와 같은 기업들로부터 수십억 달러가 장수 연구에 투입되는 시점에 등장했으며, 이들은 생물학적 노화를 늦추거나 역전시키는 데 투자하고 있습니다.​


데이터에서 동적 건강 관리로

여러 기업들이 이미 에이전틱 AI 플랫폼의 기반을 마련하는 인프라를 구축하고 있습니다. 토니 로빈스와 피터 디아만디스 박사가 공동 설립한 Fountain Life는 11월 11일, 자사의 Zori AI 의료 보조 시스템이 이제 Oura Ring, Watch, WHOOP을 포함한 모든 주요 웨어러블 기기와 통합된다고 발표했습니다. 이 플랫폼은 이미징, 유전체학, 대사체학과 같은 고급 진단과 함께 라이프스타일 데이터를 종합하여 패턴을 식별하고 잠재적인 건강 위험을 알려줍니다. Fountain Life는 8월에 시리즈 B 펀딩으로 1,800만 달러를 유치하여 연간 21,500달러부터 시작하는 멤버십을 제공하는 장수 센터를 확장했습니다.​

유전체학 선구자인 J. 크레이그 벤터 박사가 공동 설립한 Human Longevity Inc.는 2024년 8월에 AI 기반 건강 위험 플랫폼을 발전시키고 전 세계로 확장하기 위해 3,980만 달러를 유치했습니다. 한편, InsideTracker는 10월에 웨어러블과 일일 저널에서 최대 15개의 변수를 분석하여 장수 개선에 가장 영향력 있는 주간 습관을 식별하는 Healthspan Habits Score 기능을 출시했습니다.​

FDA는 2015년부터 2025년 3월 사이에 1,000개 이상의 AI 지원 의료 기기를 승인했으며, 규제 당국은 AI 지원 의료기기용 소프트웨어 도구를 점점 더 인정하고 있습니다. FHIR과 같은 상호운용성 표준은 이제 웨어러블 데이터, 검사 결과 및 건강 기록을 안전하게 연결할 수 있게 하여, 장수 기술을 부티크 웰니스에서 합법적인 예방 의학으로 전환시키고 있습니다.​


건강수명-기대수명 격차 해소

에이전틱 AI에 대한 추진은 전 세계적으로 건강수명-기대수명 격차(질병이나 장애를 안고 살아가는 기간)가 2000년 8.5년에서 2019년 9.6년으로 확대된 가운데 이루어지고 있습니다. 미국의 경우, 이 격차는 2000년 10.9년에서 2024년 12.4년으로 증가하여 전 세계 평균보다 29% 높습니다.​

에이전틱 AI의 잠재력은 개인 치료를 넘어 확장됩니다. 연합 학습을 활용하여 이러한 시스템은 수천 명의 사용자를 연결하여 개인 데이터를 노출하지 않고도 공통된 건강 패턴을 발견할 수 있으며, 이를 통해 공중보건 기관이 질병이 발생하기 전에 예방 전략을 권장할 수 있게 합니다.의 빌 게이츠는 8월에 알츠하이머 연구를 가속화하는 에이전틱 AI 솔루션을 위한 100만 달러 상금 경진대회를 후원했으며, 주최 측은 이 기술이 "수년간의 연구를 압축"할 수 있는 능력을 가지고 있다고 설명했습니다.​

그러나 전문가들은 자동화에 대한 과도한 의존, 투명성 부족, 시스템이 너무 비싸게 유지될 경우 건강 불평등이 심화될 가능성 등의 위험에 대해 경고합니다. Lee는 설명 가능하고, 윤리적이며, 포용적인 AI, 즉 사람들이 이해하고 신뢰할 수 있는 기술을 구축하는 것이 과제라고 지적합니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 6일(현지시간) 연례 주주총회에서 차세대 인공지능(AI) 칩 AI5를 삼성전자 한국 공장과 TSMC 의 대만·텍사스·애리조나 공장 등 총 4곳에서 생산할 것이라고 밝혔다.머스크는 “AI5 칩은 기본적으로 4곳에서 만들어질 것”이라며 삼성전자와 TSMC 생산기지 3곳을 나열했다. 이번 발표는 지난 10월 테슬라 3분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “AI5 칩은 TSMC와 삼성전자 모두 제조하게 될 것”이라고 밝힌 것을 재확인한 것이다.칩 생산 부족 우려에 자체 공장 건설 검토머스크는 “내가 고민 중인 것 중 하나는 어떻게 하면 충분한 칩을 확보할 수 있을지에 대한 것”이라며 칩 부족 문제를 언급했다. 그는 “테슬라의 파트너사인 TSMC와 삼성에 대해 충분히 존중하고 인텔 [INTC -2.97%]과도 뭔가 협업할 수 있겠지만, 공급사들로부터 최상의 시나리오로 칩 생산량을 추산해도 여전히 부족하다”고 말했다이어 머스크는 “테슬라 테라 팹(제조시설)을 건설해야 할 것”이라며 자체 반도체 칩 생산 공장 건립 계획을 시사했다. 주주총회에서 그는 “나는 지금 칩에 대해 극도로 집중하고 있다”며 칩 확보의 중요성을 강조했다.40배 빠른 성능, 2027년 대량 생산 목표AI5 칩은 현재 테슬라 차량에 탑재된 AI4 칩보다 최대 40배 빠른 성능을 제공할 것으로 예상된다. 머스크는 “AI5 칩은 일부 지표에서 AI4 칩보다 40배 빠르다. 40%가 아니라 40배”라고 설명했다. 칩은 8배의 원시 연산 능력, 9배의 메모리 용량, 5배의 메모리 대역폭, 그리고 와트당 3배의 효율성을 갖출 예정이다.TSMC는 3nm N3E 공정을 사용하고, 삼성전자는 2nm 공정으로 AI5를 생산할 것으로 알려졌다. 두 회사는 설계를 물리적 형태로 변환하는 방식이 다르기 때문에 약간 다른 버전의 AI5 칩을 만들게 되지만, 테슬라의 AI 소프트웨어는 동일하게 작동하도록 설계된다.머스크는 AI5 칩 샘플과 소량 생산이 2026년에 가능하지만, 대량 생산은 2027년에 시작될 것이라고 밝혔다. 한편, 테슬라는 지난 7월 삼성전자와 차세대 AI6 칩 생산을 위해 165억 달러(약 23조 원) 규모의 계약을 체결한 바 있으며, AI6는 내년 하반기 가동될 삼성전자 텍사스 테일러 공장에서 2028년경 생산을 시작할 예정이다.
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2025.11.07 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)아마존이킨들작가를위한AI번역서비스‘킨들트랜스레이트’를출시하면서,인디작가들이언어장벽을넘어전세계독자들에게책을선보일수있는길이열렸습니다.현재베타단계인이서비스는킨들직판(KDP)플랫폼에서영어-스페인어,독일어-영어번역을지원하고있으며,앞으로지원언어를확대할계획입니다.서비스작동방식작가들은KDP포털에서번역대상언어를선택하고,번역판의가격을지정하며,번역결과를검토하거나자동으로출판할수있습니다.모든번역본은자동정확성평가를거치게되며,평가방식에대한상세내용은아직공개되지않았습니다.번역본에는‘KindleTranslate’라벨이붙고,독자들은구매전에샘플을미리볼수있습니다.번역본은KDP셀렉트및KindleUnlimited프로그램에등록될수있습니다.인디작가들은번역비용부담없이새로운시장에진출할수있게되어긍정적반응을보이고있습니다.AI번역논쟁AI기반번역도구는전문가대비약70~85%의정확도를보이지만,문화적뉘앙스나문체,관용어등의섬세한표현은아직부족하다는평가가많습니다.2025년연구에따르면AI는문학번역에서인간번역가만의해석적유연성과섬세함을구현하는데어려움을겪으며,2024년번역가대상설문에서도1/3이상이AI로인해일감이줄었다고답했습니다.반면AI자동번역과인간리뷰를결합하는하이브리드방식이확산되고있으며,아마존도번역결과에대한작가의사전검토기능을제공합니다.다만,작가가번역대상언어에익숙하지않을경우최종검수에는전문번역가의도움이필요할수있습니다.이번서비스는아마존이음성도서서비스오더블(Audible)에AI기반녹음·번역기능을도입한데이어,콘텐츠제작전반에AI를도입하려는전략의일환입니다.
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2025.11.07 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)TeslaCEO일론머스크는11월6일주주총회에서전기차제조업체가AI및로보틱스프로세서생산을위해Intel과파트너십을맺을수있다고발표했으며,이에Intel주가는시간외거래에서2.2%상승한$38.06을기록했습니다.머스크는또한Tesla가로보택시및인간형로봇사업에서증가하는반도체수요를충족하기위해"테라-팹(tera-fab)"이라고부르는대규모칩제조시설을자체적으로건설할가능성을제기했습니다.​이잠재적거래는Intel에게중요한시기에이루어졌습니다.Intel은지난3년간경쟁사인Nvidia와AMD를새로운정점으로끌어올린AI칩붐을활용하는데어려움을겪어왔습니다.Intel의파운드리사업은2024회계연도에130억달러의영업손실을기록했으며,이는2023년의70억달러에서증가한수치로,회사가AI칩개발과첨단제조분야모두에서경쟁사들에뒤처졌기때문입니다.​테슬라의칩공급망다각화테슬라는현재자사의완전자율주행시스템과로보틱스플랫폼을구동하는AI시리즈칩제조를위해TaiwanSemiconductorManufacturingCompany및Samsung과파트너십을맺고있습니다.테슬라의차세대프로세서인AI5칩은TSMC와삼성의애리조나및텍사스시설에서각각생산될예정이며,2027년에대량생산이예상됩니다.​10월테슬라의3분기실적발표에서머스크는삼성이2033년까지진행되는165억달러규모의계약의일환으로차세대AI6칩을제조할것이라고확인했습니다.인텔을잠재적인세번째제조파트너로추가하는것은업계전반에걸쳐첨단반도체에대한수요가증가함에따라테슬라의공급망을더욱다각화할것입니다.​인텔의턴어라운드노력2025년초취임한립부탄(Lip-BuTan)CEO체제하에서인텔은제조역량을회복하고AI칩시장에서경쟁하려는시도를해왔습니다.회사는2025년10월애리조나에새로운Fab52시설을열어RibbonFET및PowerVia혁신기술이적용된첨단18A공정기술을사용하여칩을생산하고있습니다.인텔은마이크로소프트,아마존을포함한주요기술기업들과의관계를유지하고있으며,최근에는AI인프라및개인용컴퓨팅제품개발을목표로엔비디아로부터50억달러투자를발표했습니다.​이러한노력에도불구하고인텔은계속해서상당한어려움에직면하고있습니다.회사는2024년에188억달러의손실을기록했으며주요파운드리고객유치에어려움을겪고있고,2025년3분기실적은공급제약과경쟁역학으로인한지속적인압박을보여주었습니다.까다로운엔지니어링기준으로알려진테슬라와의파트너십은인텔이더넓은시장에제조역량을입증하는데필요한검증을제공할수있습니다.
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2025.11.07 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)이번주에발표된두가지주요연구는인공지능시스템이구축되고평가되는방식의심각한약점을드러내며,AI능력이과장되어왔는지에대한의문을제기하고있다.SonyAI는11월5일컴퓨터비전모델의편향성을드러내기위해설계된데이터셋인FairHuman-CentricImageBenchmark를공개했으며,옥스퍼드인터넷연구소와영국정부의AI보안연구소연구원들은AI성능을측정하는데사용되는테스트의광범위한결함을밝히는연구를발표했다.이러한연구결과들은많은AI시스템이윤리적으로문제가있는데이터로훈련되고신뢰할수없는방법으로평가될수있음을시사한다.​훈련데이터에동의와다양성이부족함SonyAI가Nature에발표한새로운벤치마크는연구자들이컴퓨터비전시스템에서"편향되고윤리적으로문제가있는학습데이터의지속적인과제"라고부르는문제를다룹니다.이데이터셋은81개국1,981명의개인이찍힌10,318장의이미지로구성되어있으며,모두사전동의와공정한보상을받아수집되었습니다—이는업계관행과크게다른방식입니다.​SonyGroup의AI거버넌스글로벌책임자인AliceXiang은컴퓨터비전이객관적이지않다고강조했습니다."컴퓨터비전은학습데이터에반영된편향에따라사물을왜곡할수있습니다"라고그녀는말했습니다.데이터셋은기존AI모델중공정성테스트를완전히통과한모델이없다는것을보여주었습니다.일부모델은"she/her/hers"대명사를사용하는사람들에대해낮은정확도를보였으며,벤치마크는이를더큰헤어스타일변동성—이전에간과되었던요인—으로추적했습니다.직업에대한중립적인질문을받았을때,테스트된모델들은특정인구통계학적그룹에대해특히고정관념을강화했으며,때로는피사체를성매매종사자,마약상또는도둑으로묘사했습니다.​벤치마크테스트가신뢰할수없고오해의소지가있는것으로밝혀짐옥스퍼드연구팀은445개AI벤치마크를조사한결과,거의모든벤치마크에기술기업들이주장하는결과의신뢰성을"약화시키는결함"이있음을발견했습니다.벤치마크중통계적테스트를통해신뢰성을증명한것은16%에불과했습니다.​핵심적인문제는구성타당성(constructvalidity),즉테스트가실제로그들이측정한다고주장하는것을제대로측정하는지에관한것입니다.옥스퍼드인터넷연구소의수석연구원인아담마디(AdamMahdi)는NBC뉴스와의인터뷰에서,그레이드스쿨매스8K(GradeSchoolMath8K)벤치마크와같은테스트에서모델이좋은성과를거둔다고해서반드시추론능력을보여준다고할수는없다고말했습니다.그는"1학년학생에게'2더하기5가뭐야?'라고물었을때'7이에요'라고답하면,분명정답입니다.하지만이로부터5학년이수학적추론을완벽하게습득했다고결론지을수있을까요?"라고덧붙였습니다.​이번연구는데이터오염(datacontamination)을주요문제로지적했는데,이는테스트문항이모델의학습데이터셋에포함되어있어모델이답을추론하는것이아니라암기해서답을내는현상입니다.Mixtral,Phi-3,Gemma를포함한여러모델은GSM8K벤치마크와유사한신규문항으로평가할때성능이최대13%까지저하되는것으로나타났습니다.​옥스퍼드연구의수석저자인앤드루빈(AndrewBean)은업계에서내놓는주장들을그대로믿어서는안된다고경고했습니다."모델이박사수준의지능을가졌다는것같은이야기를볼때는한번쯤의심해볼필요가있습니다,"라고빈은NBC뉴스에말했습니다.이번연구결과는최근구글이자사의GemmaAI모델이미국상원의원에관한허위주장을생성한후에모델을철회한상황에서나왔습니다.
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2025.11.07 등록
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