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해리 왕자, 배넌 등 700명이 초지능 AI 금지 촉구

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.22 17:33
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

해리 왕자부터 스티브 배넌까지 700명 이상의 공인들이 수요일에 발표된 공개 서한에 서명하여, 안전 조치가 마련되고 대중이 그러한 기술을 지지할 때까지 초지능 인공지능 개발 금지를 촉구했습니다.

Future of Life Institute가 주관한 이 서한은 AI 규제 우려와 관련하여 지금까지 구성된 가장 다양한 연합체 중 하나를 대표합니다. 서명자들에는 5명의 노벨상 수상자,의 공동 창립자 스티브 워즈니악, 영국 억만장자 리처드 브랜슨, 전 합참의장 마이크 멀렌과 함께 조셉 고든-레빗과 뮤지션 will.i.am 같은 엔터테인먼트 인사들이 포함되어 있습니다.

 

전례 없는 연합이 정치적 분열을 넘어서다

 

30단어 성명서는 다음과 같이 선언합니다: "우리는 초지능 개발에 대한 금지를 요구하며, 이는 안전하고 통제 가능하게 수행될 것이라는 광범위한 과학적 합의와 강력한 대중의 동의가 있기 전까지는 해제되지 않아야 합니다".​

이 서한은 해리 왕자와 민주당 외교 정책 전문가 수잔 라이스부터 보수 논평가 스티브 배넌과 글렌 베크까지 예상치 못한 정치적 스펙트럼을 하나로 모았습니다. 이러한 초당적 접근은 백악관이 AI 개발 규제를 완화하려고 시도하는 가운데에도 도널드 트럼프 대통령의 행정부와 협력하려는 생명미래연구소(Future of Life Institute)의 전략을 반영합니다.​

해리 왕자는 동반 메시지에서 다음과 같이 강조했습니다: "AI의 미래는 인류를 대체하는 것이 아니라 인류에게 봉사해야 합니다. 진정한 진보의 시험대는 우리가 얼마나 빨리 움직이느냐가 아니라 얼마나 현명하게 방향을 잡느냐에 있다고 믿습니다. 두 번째 기회는 없습니다".

 

AI 경쟁이 심화되면서 침묵하는 기술 업계

 

주목할 점은 초인공지능을 향해 경쟁하고 있는 주요 AI 기업들의 CEO들이 서명자 명단에 없다는 것이다. OpenAI의 샘 올트먼, Google의 데미스 하사비스, 그리고 Meta의 마크 저커버그는 이전에 AI 안전성 논의에 참여했음에도 불구하고 서명하지 않았다. 현직 OpenAI 직원 중에서는 기술진인 레오 가오만이 서신에 서명했다.​

이 서신은 "인간을 여러 과제에서 능가하도록 설계된 형태의 인공지능을 구축하기 위해 서로 경쟁하고 있는" Google, OpenAI, Meta 같은 거대 기술 기업들을 겨냥하고 있다. 서신과 함께 발표된 최근 여론조사에 따르면, 미국인의 64%가 초인공지능은 안전성이 입증될 때까지 개발되어서는 안 된다고 믿는 반면, 급속한 개발을 지지하는 사람은 5%에 불과했다.​

생명의 미래 연구소 회장이자 MIT 교수인 맥스 테그마크는 AI 기업들이 직면한 경쟁 압박을 인정했다. "솔직히 그들을 정말로 이해합니다. 그들이 바닥을 향한 경쟁에 너무 갇혀 있어서 계속 나아가고 다른 회사에 추월당하지 않으려는 저항할 수 없는 압박을 느끼고 있기 때문입니다"라고 그는 말했다.​

이는 연구소가 2023년 이후 발표한 두 번째 주요 AI 서신이다. 당시 고급 AI 개발에 대한 6개월 중단을 요구한 이전 서신은 1,000개 이상의 서명을 받았지만 업계 속도를 늦추는 데 실패했다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)과학자들은 우리가 외계 생명체를 발견하지 못한 이유에 대한 놀라운 새로운 설명을 제안했습니다. 고도로 진화된 외계 문명이 인공지능으로 인해 너무 빠르게 진화해서 불과 수십 년 만에 우리의 탐지 방법으로는 보이지 않게 되어, 우리가 놓치고 있을 가능성이 높은 "우주의 눈깜짝할 사이(cosmic blink)"를 만들어낸다는 것입니다.AI 가속화로 탐지 창이 축소됨맨체스터 대학교 조드렐 뱅크 천체물리학 센터의 마이클 가렛이 9월에 발표한 연구에 따르면, AI 주도의 기술 가속화를 경험하는 외계 문명은 불과 100년 또는 심지어 수십 년 만에 탐지 가능한 단계를 지나칠 수 있다고 제안합니다. 이는 가렛이 "탐지 창(detection window)"이라고 부르는 기간을 극적으로 단축시킵니다. 탐지 창이란 문명의 기술이 우리의 탐지 능력과 겹치는 짧은 기간을 의미합니다.​이 연구는 칼 세이건의 1970년대 "통신 지평선(communication horizon)" 개념을 재검토합니다. 이 개념은 진보하는 문명이 결국 우리의 탐지 능력을 넘어서는 통신 방법을 개발한다고 제안했습니다. 세이건은 인류의 역사적 진보를 바탕으로 이러한 전환이 약 1,000년이 걸릴 것으로 추정했지만, 가렛은 기하급수적인 AI 발전이 이 일정을 근본적으로 변화시켰다고 주장합니다.​연구에 따르면 "문명의 기술이 기하급수적으로 진화한다면, 불가피하게 우리가 따라잡을 수 있는 능력을 앞지르게 될 것입니다". 기술이 몇 년마다 두 배로 증가하는 급격한 AI 주도 성장을 경험하는 문명의 경우, 탐지 창은 불과 수십 년으로 압축될 수 있습니다.라디오 신호에서 보이지 않는 기술까지이러한 시사점은 기존의 SETI(외계지적생명체탐사)가 우리 초창기 방송과 유사한 라디오 신호를 탐색하는 전통적인 접근법에 도전장을 던집니다. 고도의 AI 문명은 빠르게 중성자 빔, 양자 네트워크, 또는 현존하는 기기로는 감지할 수 없는 이색적인 물리학 기반의 통신 방식으로 전환할 수 있습니다.​최근 보도에 따르면, 인류의 기술 발전 경로 역시 이러한 이론을 뒷받침합니다. 우리는 이미 강력한 전방향 방송에서 더 조용하고 효율적인 디지털 통신으로 이동했습니다. 연구자들은 “우리 자체의 라디오 신호는 점차 조용해지고 멀리서 감지하기 점점 어려워지고 있다”고 지적합니다.​이러한 틀은 과학자들이 '초월 필터(transcendence filter)'라 부르는 페르미 패러독스 해법을 제시합니다. 문명들이 스스로를 파괴하거나 드물게 존재한다기보다, 우리의 인지 능력을 뛰어넘는 속도로 너무 빠르게 진화해버려 은하가 "장수하는 고도 문명들로 가득 차 있는데, 그들이 잠깐 내보냈던 감지 가능한 신호 시절을 우리가 단순히 놓쳤을 뿐"일 수 있습니다.​연구는 SETI가 기존의 라디오 탐색을 넘어서 기술 중립적 접근 방식, 예컨대 메가스트럭처에서 발생하는 폐열 감지, 중력파 탐색, 그리고 여러 파장에서 이상 징후를 감지하기 위해 AI를 활용하는 등 방법으로 확대되어야 함을 시사합니다. 한 연구자는 “창의적인 방법으로 데이터를 탐색하려면 초인적인 수단—즉, 본질적으로 AI—이 필요하다”고 언급했습니다.
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2025.10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)대규모 언어 모델은 의료 분야 애플리케이션에서 상당한 잠재력을 보여주고 있으며, 최근 연구들은 환자 교육 및 임상 워크플로우를 향상시킬 수 있는 능력을 보여주는 동시에 신중한 고려가 필요한 중요한 한계점들을 드러내고 있습니다.중재적 영상의학 교육에서의 우수한 성과CVIR Endovascular에 10월 13일 게재된 연구에 따르면, DeepSeek-V3와 ChatGPT-4o는 복잡한 중재적 영상의학 시술에 관한 환자 질문에 답변하는 데 있어 우수한 성능을 보였습니다. 베를린 샤리테 의과대학(Charité-Universitätsmedizin Berlin) 연구진은 경동맥 관절주위 색전술(TAPE), CT 유도 고선량률 근접치료, 블레오마이신 전기경화요법 시술과 관련된 107개의 질문에 대해 4개의 LLM을 평가했습니다.​DeepSeek-V3는 BEST 질문(4.49점)과 CT-HDR 근접치료 질문(4.24점)에서 가장 높은 평균 점수를 달성했으며, TAPE 관련 질문에서는 ChatGPT-4o와 비슷한 성능을 보였습니다. 그러나 의학적으로 사전 훈련된 모델인 OpenBioLLM-8b와 BioMistral-7b는 훨씬 낮은 성능을 보였으며, BioMistral-7b는 방사선 노출에 관한 잠재적으로 위험한 정보를 제공했습니다.종양학에서 안전한 AI 구현을 위한 첫 번째 지침10월 20일, 유럽종양학회(European Society for Medical Oncology)는 대규모 언어 모델(LLM)을 암 치료에 안전하게 통합하기 위한 최초의 구조화된 지침을 발표했습니다. ESMO의 임상 진료에서 대규모 언어 모델 사용에 관한 지침(ELCAP)은 특정 안전 요구사항을 갖춘 세 가지 범주의 AI 응용 프로그램을 설정합니다.​챗봇과 같은 환자 대면 도구는 명시적인 에스컬레이션 경로와 함께 감독 하에 운영되어야 합니다. 임상의 대면 도구는 공식적인 검증과 투명한 한계를 요구합니다. 전자 건강 기록과 통합된 배경 기관 시스템은 지속적인 모니터링과 기관 거버넌스가 필요합니다.​ESMO 회장 Fabrice André는 "혁신은 종양학자들과 궁극적으로 환자들에게 도움이 되어야 하며, 그들을 혼란스럽게 하거나 오도해서는 안 됩니다"라고 말했습니다. 이 지침은 LLM이 임상 의사결정을 대체하는 것이 아니라 향상시켜야 한다는 점을 강조합니다.더 광범위한 의료 응용 분야에서 엇갈린 결과 보여최근 비교 연구들은 의료 전문 분야별로 다양한 성능을 보여줍니다. 2025년에 발표된 연구에 따르면 DeepSeek-V3는 복강경 담낭절제술 환자 교육에 있어 ChatGPT-4o보다 더 적합한 응답을 제공했으며, 질문의 95%에서 5점 만점 평가를 받은 반면 ChatGPT-4o는 65%를 기록했습니다. 그러나 10월 16일 발표된 Mass General Brigham 연구에서는 LLM이 의료 맥락에서 정확성보다 유용성을 우선시한다는 것을 발견했습니다.​연구 결과는 LLM이 환자 교육과 임상 업무 지원에 있어 가능성을 보여주지만, 아직 포괄적인 의료 상담을 대체할 수는 없다는 것을 나타냅니다. 향후 연구에서는 실제 임상 환경에서 이러한 결과를 검증하고 안전한 구현을 보장하기 위해 환자 피드백을 통합해야 합니다.
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2025.10.22 등록
YouTube가 AI 딥페이크로 인한 신원 도용 문제를 방지하기 위해 새로운 AI 얼굴 유사성 감지 기능을 도입.AI 유사성 감지 도구는 크리에이터가 AI로 생성되거나 변경된 자신의 얼굴을 사용하는 영상을 직접 찾아내고 관리할 수 있도록 설계되었다.이 기능은 YouTube Studio 내 콘텐츠 감지 탭에서 사용할 수 있으며, 크리에이터는 신분증과 셀카 영상을 통해 본인 인증 과정을 완료해야 이 기능을 사용할 수 있다.또한 크리에이터는 자신과 유사한 AI 영상 목록(영상 제목, 채널, 조회수, 대화 내용 등)을 볼 수 있으며, AI 기반 유사 영상이 발견될 경우 삭제 요청을 할 수도 있고 만일 저작권 보호 콘텐츠가 허가 없이 사용된 경우에는 저작권 침해 삭제 요청 또한 지원된다.이 기능은 YouTube 파트너 프로그램 멤버 중 즉시 활용도가 높은 창작자를 우선 대상으로 시작되며, 2026년 1월까지 모든 수익화 크리에이터에게 확대 적용될 예정이라고 한다.
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2025.10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)생성형 인공지능이 스스로 계획을 세우고 실행하는 ‘AI 에이전트’로 진화하면서 금융회사들이 데이터 연동성과 거버넌스 역량을 전면적으로 강화해야 한다는 분석이 나왔다. 삼일PwC는 21일 발간한 ‘AI가 바꾸는 금융 프론트라인, AI 에이전트 금융의 미래’ 보고서에서 금융산업의 구조적 변화가 불가피하다고 전망했다.A2A 경제와 금융사 역할 대전환보고서는 AI 에이전트의 진화가 ‘A2A(Agent-to-Agent) 경제’라는 새로운 질서를 가져올 것이라고 제시했다. A2A 경제는 인간의 개입 없이 AI 에이전트들이 서로 협력하고 거래하며 의사결정과 실행을 자율적으로 수행하는 구조를 의미한다.이러한 변화로 고객 접점의 주도권이 금융사에서 AI 에이전트로 이동하고, 금융사는 데이터와 상품을 제공하는 인프라 역할로 무게 중심이 옮겨갈 것으로 전망된다. 예를 들어 고객이 AI 에이전트에게 금융상품 추천을 요청하면 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 통해 각 금융사의 상품 정보를 호출해 비교·분석한 후 후보군을 제시하는 방식이 확산될 것이라고 분석했다.데이터 거버넌스가 핵심 경쟁력보고서는 AI 에이전트 시대에 데이터 거버넌스의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망했다고 밝혔다. 금융사가 데이터와 상품을 제공하는 핵심 인프라 역할을 하게 되면서, 데이터와 리스크를 아우르는 통합 관리 체계 구축이 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것이라고 강조했다.특히 금융사가 서비스를 기능 단위로 세분화해 API 기반으로 제공하는 체계를 갖추지 못한다면 AI 에이전트의 상품 선택 과정에서 경쟁력을 잃을 수 있다고 경고했다. 또한 단순·반복 직무의 AI 대체가 가속화되는 반면, AI 산출 결과를 비판적으로 해석하고 윤리적·전략적 결정을 내릴 수 있는 인력의 중요성이 부각될 것으로 내다봤다.규제 패러다임도 변화AI 에이전트가 금융 거래의 핵심 채널로 자리잡게 될 경우 규제 방식도 사후 점검에서 AI 행위의 실시간 추적으로 변화할 것으로 예측했다. 금융사의 규제 준수 역시 기존 업권·기관 중심에서 AI의 판단과 행위 자체를 관리·검증하는 방향으로 전환될 것이라고 전망했다.김경구 삼일PwC 금융산업 리더는 “AI 에이전트의 부상은 단순한 기술 변화가 아니라 금융산업의 구조 전반을 재정의하는 흐름”이라며 “A2A 경제 전환기에 대응하지 못한다면 금융의 주도권은 AI 에이전트와 이를 통제하는 새로운 주체에게 넘어갈 수 있다”고 경고했다.
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2025.10.21 등록
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