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딥마인드 CEO, '배우는 법을 배우는 것'이 AI 미래의 핵심

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.13 14:08
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Google DeepMind의 CEO 데미스 하사비스는 금요일 아테네의 고대 로마 극장에서 연설을 하며 인류의 미래에 대해 엄중한 메시지를 전했습니다: “학습하는 방법을 배우는 것”이 앞으로 AI로 변화하는 세상을 살아가는 데 가장 중요한 기술이 될 것이라는 것입니다.


노벨상 수상자이자 신경과학자인 하사비스는 아크로폴리스 아래에서 연설하며 범용 인공지능이 10년 이내에 도래할 수 있고, 이는 교육과 경력을 근본적으로 바꿔놓을 것이라고 경고했습니다. “미래를 예측하는 것은, 예를 들어 10년 후를 예측하는 것은 보통의 경우에도 매우 어렵습니다. AI가 주마다 변화하는 오늘날에는 그 예측이 더 어렵죠,“라고 하사비스는 청중에게 말했습니다. “확실하게 말할 수 있는 유일한 사실은, 엄청난 변화가 다가오고 있다는 것입니다.”


불확실한 시대를 위한 메타스킬


하사비스는 수학, 과학, 인문학과 같은 전통적인 과목과 함께 “메타 스킬”의 개발을 강조했습니다. 여기에는 효과적으로 배우는 방법을 이해하고 새로운 과목에 접근하는 방식을 최적화하는 것이 포함됩니다. 그는 아테네 행사에서 “한 가지 확실한 것은 여러분이 경력 내내 계속해서 배워야 한다는 점입니다”라고 말했습니다.


AI 시스템을 개발해 단백질 접힘을 예측하는 성과로 2024년 노벨 화학상을 공동 수상한 48세의 전직 체스 신동 하사비스는 꾸준히 적응형 학습 전략의 중요성을 주장해왔습니다. 올해 초 그는 10대들에게 AI 도구를 능숙하게 다루는 “닌자”가 되면서도 코딩과 STEM 분야의 기본기를 유지하라고 조언했습니다.


정부의 인공지능 도입과 불평등 우려


그리스 총리 키리아코스 미초타키스는 정부 서비스에서 AI 활용 확대에 관한 논의 이후 아테네 행사에서 하사비스와 함께했다. 그러나 미초타키스 총리는 기술 기업들 사이에서 부의 집중에 대한 우려를 표했다. “사람들이 실제로 이 AI 혁명에서 개인적인 이익을 보지 못한다면, 점점 더 회의적으로 변할 수밖에 없습니다,“라고 총리는 말했다. “그리고 극소수의 기업에서 엄청난 부가 창출되는 것을 본다면, 이는 심각한 사회적 불안의 원인이 될 것입니다.”
이러한 경고는 그리스가 주요 AI 기업들과 거래를 체결하는 가운데 나왔다. 여기에는 최근 OpenAI와의 협약을 통해 ChatGPT Edu를 전국 중등 교육 과정에 도입하기로 한 것도 포함된다.


단백질 접힘에서 교육 혁명까지


하사비스는 2010년 런던에서 딥마인드를 공동 설립했으며, 구글이 4년 후에 이를 인수하였습니다. 그의 팀이 이뤄낸 알파폴드의 획기적인 성과는 단백질 구조를 정확히 예측함으로써 50년 된 생물학의 난제를 해결했고, 이 업적은 그와 동료 존 점퍼에게 2024년 노벨 화학상을 안겨주었습니다.


현재 하사비스는 구글의 LearnLM과 같은 이니셔티브를 통해 교육 분야에 유사한 AI 원칙을 적용하고 있으며, 이 기술은 맞춤형 학습 경험을 제공하고 지식의 빈틈을 찾아낼 수 있습니다. 그는 AI 튜터가 전 세계 소외 지역에 양질의 교육을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

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제목 AI 이미지 업스케일은 실제 사실을 보여주지 않는다최근 소셜미디어에서는 도널드 트럼프 대통령의 건강 악화설과 관련된 AI 이미지 업스케일 사진이 확산되었다. AI로 이미지를 '보정'하면 진짜 모습을 확인할 수 있을 것처럼 보이지만, 실제로는 원본에 없던 내용이 추가되어 잘못된 정보를 만들어 낸 것이다.예를 들어, 트럼프의 이마에 이상한 덩어리가 보인다는 의혹이 돌았으나, 이는 AI가 어두운 그림자나 주름을 임의로 해석해서 만들어낸 가짜 정보였다. 사람들은 이 이미지를 보고 '뇌수술 흔적'이라거나 구체적 진단을 내리기도 했지만, 모두 사실이 아니다이처럼 AI 이미지 보정이나 업스케일 도구는 실제 정보를 알려주기보다는, 픽셀의 패턴을 임의로 채워서 그럴듯하게 보이게 만들 뿐이다. 그래서 이미지를 검사하는 또 다른 AI(Grok 등)도 진위를 제대로 판별하지 못하는 사례가 많았다2022년 오스카 시상식에서 윌 스미스가 크리스 록을 뺨 때린 영상을 AI로 보정했더니, 록의 얼굴에 이상한 보호구가 있다고 오해하는 등 새로운 음모론을 낳았다. 이는 원본 이미지의 그림자나 주름을 AI가 과도하게 강조해 실제로 없는 내용을 덧입힌 결과였다.AI 업스케일 도구는 게임이나 픽션 장면 등을 선명하게 만드는 데는 활용 가치가 있지만, 역사적 영상이나 뉴스 이미지를 보정하여 '진실'을 밝히려는 시도에는 한계가 명확하다. 가짜 정보가 주로 퍼질 수 있으므로, 현실을 판단할 때 AI 보정 이미지를 신뢰해서는 안 된다.https://gizmodo.com/ai-zoom-enhance-does-not-work-2000651736
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2025.09.12 등록
컬리가 인공지능(AI) 식단 관리 앱 루션’(Roution)을 공식 출시했다. 루션은 음식 사진·이름 입력을 통한 식단 기록과 개인 맞춤형 식단 추천 기능을 제공하며, 컬리 최초로 구글 생성형 AI를 핵심 로직에 적용했다. 이용자의 나이, 성별, 체중, 활동량, 알레르기, 목표 칼로리 등을 반영해 하루 권장 섭취량과 영양 비율을 고려한 맞춤형 식단을 설계한다. 앱은 컬리 상품과 연동돼 추천 식단을 바로 구매할 수 있고, 식단 관리 미션 완료 시 포인트를 적립해 할인 쿠폰·교환권으로 활용할 수 있다. 현재는 주로 **다이어트 목적**으로 쓰이고 있으며, 컬리 계정을 통해서만 가입 가능하다. 컬리는 앞으로 루션을 체중, 체지방, 혈당, 수면 등 주요 건강 지표를 통합 모니터링하는 맞춤형 건강 관리 플랫폼으로 확장할 계획이다.
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2025.09.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Airbnb CEO 브라이언 체스키는 인공지능으로 인해 일자리를 잃은 근로자들에게 자사의 기업이 잠재적인 생명줄이 될 수 있다는 인상적인 비전을 제시하며, 플랫폼의 확장되는 서비스가 일자리 자동화에 대한 두려움이 커지는 시대의 피난처가 될 수 있다고 강조했습니다.화요일 샌프란시스코에서 열린 골드만삭스 Communacopia + Technology Conference에서 체스키는 환대 및 서비스 중심의 역할은 AI의 교란에 대해 탄력적으로 남을 것이라고 주장하며, 자신의 플랫폼이 자동화에 취약한 산업에서 근로자들을 흡수할 수 있음을 시사했습니다.인간적인 손길은 여전히 필수적입니다체스키의 낙관주의는 특정 경험에는 대체할 수 없는 인간적인 요소가 필요하다는 그의 신념에서 비롯된다. "저는 사람들이 보르도에 가서 와인 한 병을 마실 때, 그 경험이 AI로 이뤄지기를 원하지 않는다고 생각합니다,"라고 그는 설명했다. "그들이 코모 호수에 갈 때, 누군가가 문을 로봇이 열어주는 것을 원하지 않을 것이라고 생각해요".이러한 관점은 현재의 자동화 트렌드와는 크게 대조된다. 체스키는 자율주행 차량이 결국 인간 운전자를 없애게 될 것임을 인정하면서—"미래에는 인간이 운전하는 차량이 거의 없을 것 같아요"—향후 5~10년 동안은 환대 서비스(호스피탈리티)가 사람 중심으로 이루어질 것이라고 강조했다.최근 데이터는 라이드셰어 운전사들에 대한 그의 우려를 뒷받침한다. 2025년 9월 Gridwise의 보고서에 따르면, 로보택시가 활성화된 모든 시장에서 라이드셰어 운전자의 시간당 급여가 하락했으며, 샌프란시스코는 6.9%, 오스틴은 5.3%의 하락을 기록했다.에어비앤비의 확장하는 생태계이 회사는 단순한 임대 플랫폼에서 체스키가 말하는 '올인원 앱'으로 탈바꿈해왔으며, 개인 셰프, 마사지, 사진 촬영 등과 같은 서비스로 영역을 확장하고 있습니다. 이러한 다양화는 2025년 5월에 검증된 전문가들이 평균 10년 이상의 경력을 가진 Airbnb 서비스와 함께 시작되었습니다."만약 AI가 많은 일자리를 대체하게 된다면, 그 중 일부라도 우리 플랫폼에서 성장하고 확대될 수 있기를 바랍니다,"라고 체스키는 컨퍼런스에서 밝혔습니다.AI로 인한 일자리 대체 현실체스키의 비전은 인공지능(AI)으로 인한 일자리 상실 경고가 점점 커지는 상황에서 등장했다. Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 최근 AI가 향후 5년 내에 모든 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 사라지게 할 수 있으며, 실업률이 10~20%에 이를 수 있다고 예측했다.'AI의 대부'로 불리는 제프리 힌턴 역시 "평범한 지적 노동"이 대체될 위험이 있다고 경고하면서, 배관과 같은 육체적 직업이 더 안전한 선택일 수 있음을 시사했다. 최근 자료에 따르면 2025년 첫 5개월 동안 미국 내에서 696,000건 이상의 일자리가 줄었는데, 이는 전년도 대비 80% 증가한 수치다.체스키의 비전에서의 과제는, 일자리를 잃은 지식 노동자들이 숙박 호스팅 역할에 필요한 창업 역량을 갖추었는지, 경제적 압박 상황에서 높은 실업률이 여행 수요에 영향을 끼칠 것인지에 있다. 그럼에도 그의 전략은 인간 중심의 서비스가 AI 중심의 직장 변화 물결 속에서 하나의 돌파구가 될 수 있음을 시사한다.
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2025.09.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)전 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 설립한 새로운 인공지능 회사인 Thinking Machines Lab은 화요일 첫 번째 연구 블로그 게시물을 공개하여, 올해 초 20억 달러의 시드 펀딩을 확보한 이후 구체적인 기술 작업으로 스타트업의 공식 데뷔를 알렸다.이번 연구는 Thinking Machines Lab 소속 과학자인 호레이스 허(Horace He)가 저술했으며, 회사가 새롭게 개설한 "Connectionism" 블로그에 게재되었다. 이 연구는 현대 인공지능 시스템에서 만연하게 나타나는 한 가지 문제, 즉 대형 언어 모델이 동일한 질문을 받을 때 일관된 답변을 내놓지 못하는 현상을 다루고 있다.AI 불일치의 근본 원인 파악하기"LLM 추론에서 비결정성을 극복하기"라는 제목의 글은 AI의 무작위성이 그래픽 처리 장치(GPU)에서의 동시 처리에서 비롯된다는 일반적인 믿음에 의문을 제기합니다. 그는 그 진짜 원인이 NVIDIA 칩 내에서 실행되는 작은 프로그램인 GPU 커널들이 AI 추론 처리 중에 어떻게 조율되는가에 있다고 주장합니다.그의 연구에 따르면, AI 시스템이 동일한 질문에 대해 다른 답변을 하는 주된 이유는 샘플링 선택이나 동시 스레드 때문이 아니라, 서로 다른 배치 크기에서 부동 소수점 연산이 서로 다르게 순서화되기 때문입니다. AI 추론 서버가 요청을 처리할 때, 동시에 처리되는 쿼리 수가 기본적인 수학 연산의 순서를 바꿔, 수치적으로는 다르지만 모두 유효한 결과가 나오게 됩니다.연구자는 Qwen의 235B 파라미터 모델을 사용해 이 현상을 시범적으로 보여 주었으며, 동일한 온도 설정으로 1,000개의 완성 결과를 생성한 뒤 80개의 고유 응답을 발견했는데, 103번째 토큰부터 결과가 달라지기 시작했습니다. 대부분의 완성 결과가 물리학자 리처드 파인만의 출생지를 "Queens, New York"으로 생성한 반면, 8개는 "New York City"로 작성했습니다.기업용 AI를 위한 제안된 솔루션He의 연구는 얼마나 많은 요청이 동시에 처리되는지에 상관없이 일관된 연산 순서를 유지함으로써 AI 커널을 "배치 불변(batch-invariant)"으로 만드는 것을 제안합니다. 이 접근 방식은 트랜스포머 모델의 세 가지 핵심 연산(즉, RMSNorm, 행렬 곱셈, 어텐션 메커니즘)에 대한 수정이 필요합니다.연구실은 vLLM(오픈소스 추론 프레임워크) 위에서 실행되는 결정적 추론의 데모 코드를 공개했습니다. 초기 성능 테스트 결과, 결정적 방식은 표준 구성에 비해 약 60% 느리게 실행되는 것으로 나타났으나, 연구진은 이 구현이 속도에 맞춰 최적화되어 있지 않다고 언급했습니다. 재현 가능한 응답이 필요한 엔터프라이즈 응용 분야를 넘어, He는 이 연구가 샘플링 및 훈련 단계 간의 수치적 차이를 제거함으로써 강화학습 훈련을 개선하고, AI 모델 훈련 효율성을 높일 수 있다고 제안합니다.실리콘밸리의 최신 인공지능 연구소Thinking Machines Lab는 7월에 Murati가 Andreessen Horowitz가 주도한 기록적인 20억 달러 시드 투자를 발표하며 은둔 상태에서 모습을 드러냈습니다. 회사의 가치가 120억 달러로 평가된 이번 투자 라운드에는 NVIDIA, AMD, Cisco, ServiceNow 등 주요 테크 기업들이 참여했습니다.회사의 팀은 주로 OpenAI 출신 연구원들로 구성되어 있으며, ChatGPT의 개발에 참여한 John Schulman과 OpenAI 전 연구 책임자 Barrett Zoph 등이 포함되어 있습니다. 초기 인력의 거의 3분의 2가 Murati의 전 직장 출신입니다.2023년 11월 OpenAI의 리더십 위기 동안 잠시 임시 CEO를 맡았고, 2024년 9월에 회사를 떠난 Murati는 Thinking Machines Lab을 “여러 방식으로 당신이 자연스럽게 세상과 상호작용하는 방식에 맞춘 멀티모달 AI 구축”으로 자리매김했습니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 연구자와 맞춤형 모델을 개발하는 스타트업을 대상으로 하는 오픈 소스 컴포넌트가 포함된 첫 번째 제품을 출시할 계획입니다.“우리는 과학이 공유될 때 더 발전한다고 믿습니다.”라고 회사는 공식 웹사이트를 통해 밝히며, 기술 블로그, 논문, 코드의 정기적인 공개를 약속합니다. 이는 회사가 규모가 커지고 상업적 성격이 강해지면서 점점 더 연구 공유에 폐쇄적이 되어가는 OpenAI와의 뚜렷한 대조를 이룹니다.
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2025.09.11 등록
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