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뉴럴링크, 2명의 캐나다인 환자에게 뇌 칩 이식

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.20 17:20
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

엘론 머스크의 뇌신경 임플란트 기업 뉴럴링크는 캐나다 토론토 웨스턴병원에서 미국 외 첫 임상시험을 시작하여, 마비 환자 두 명에게 뇌-컴퓨터 인터페이스 장치의 이식을 성공적으로 마쳤다. 8월 27일과 9월 3일에 진행된 수술은 뇌-컴퓨터 기술 분야에서 중요한 이정표가 되었지만, 이번 협력이 캐나다 의사들과 생명윤리학자들 사이에서 윤리적 논쟁을 불러일으켰다.


경추 척수 손상을 가진 두 환자 모두 수술 직후 몇 분 이내에 자신의 생각만으로 컴퓨터 커서를 조종할 수 있었다. 무선 임플란트는 매우 얇은 전극 실로 구성되어 있어 신경 활동을 기록하고 무선으로 신호를 전송해 뇌의 활동을 디지털 행동으로 해독하게 설계되었다. 수술팀을 이끈 토론토 대학 보건 네트워크의 안드레스 로사노 박사는 이 결과가 과학과 의료 발전에 있어 놀라운 성과라고 평가했다.


글로벌 임상 시험 확대


캐나다에서 시행된 수술들은 CAN-PRIME 연구(캐나다 정밀 로봇 뇌-컴퓨터 인터페이스 이식 연구)의 일환으로, 이는 Neuralink의 임플란트와 수술 로봇의 안전성과 기능성을 평가하는 임상시험입니다. 해당 연구는 척수 손상 또는 근위축성 측삭경화증(ALS)으로 인해 양손을 거의 또는 전혀 사용할 수 없는 참가자 6명을 모집하는 것을 목표로 하고 있습니다.


Global News에 따르면, 이번 시술들은 4년 동안 진행되는 임상시험의 일부로, 이는 미국 외 지역에서 실시된 Neuralink의 최초 수술 사례를 대표합니다. Neuralink는 영국에서도 시험을 시작했으며, 2025년 말까지 전 세계적으로 최대 30명의 참가자를 모집할 계획입니다.


윤리적 우려가 높아진다


이 파트너십은 머스크의 회사와의 협업에 대해 캐나다의 의사들과 생명윤리학자들로부터 비판을 받고 있다. 라구 베누고팔 박사(University Health Network 소속 응급의학과 전문의)는 사회관계망 서비스에 “캐나다 의사들은 절대 일론 머스크와 협력해서는 안 된다”고 게시하며 머스크의 미국 대외 원조 삭감 역할에 대한 우려를 표했다.


최근 The Lancet에 발표된 연구에 따르면 머스크가 정부 효율성 부서장으로서 주도한 USAID 프로그램 삭감으로 인해 향후 5년 동안 최대 1,400만 명의 사망자가 발생할 수 있다고 추정했다. 연구진은 지난 20년간 HIV 치료제, 소아마비 백신 접종, 말라리아 박멸 활동을 통해 USAID 프로그램이 9천만 명 이상의 생명을 구했다고 밝혔다.


토론토대학교의 생명윤리학자 케리 보우먼(Kerry Bowman)은 머스크의 세계 보건 접근성에 미치는 영향이 고려됐어야 한다고 주장하며 “몹시 불편하고 윤리적으로 우려를 느낀다”고 말했다. 논란은 올해 초 머스크가 236,000명 이상 캐나다인들이 그의 시민권 박탈을 촉구하는 청원에 답하며 캐나다를 “진짜 나라가 아니다”라고 발언했던 전력이 더해져 더욱 심화되고 있다.


정치적 긴장이 협력을 복잡하게 만듭니다


윤리적 논쟁은 머스크와 캐나다 정부 관계가 악화되는 배경에서 벌어지고 있다. 온타리오주의 총리 더그 포드는 2025년 7월 머스크의 스타링크 인터넷 서비스와의 1억 달러 계약을 취소했는데, 이는 미국이 캐나다 제품에 관세를 부과했을 때 했던 위협을 실행에 옮긴 것이다. 포드는 이전에 이 결정을 트럼프의 “오른팔”에 관한 “원칙” 문제라고 설명한 바 있다.


이러한 우려에도 불구하고, 다른 윤리학자들은 환자 복지가 우선되어야 한다고 주장한다. Neuroethics Canada의 디렉터 주디 일레스는 머스크의 정치 활동을 Neuralink의 연구와 “분리”해야 하며, “목욕물과 함께 아기까지 버리는” 일이 없도록 경계해야 한다고 강조했다. 매니토바 대학교의 아서 셰이퍼 역시 기술이 안전하고 효과적임이 입증된다면, 의사들은 머스크의 논란과 무관하게 환자들에게 접근권을 제공해야 한다고 주장했다.


University Health Network의 과학 및 연구 담당 부총재 브래드 우터스는 머스크와 협력하는 데 내재된 “복잡성”을 인정하면서도, 참여가 병원이 환자 치료의 새로운 영역을 개척할 책임과 부합한다고 밝혔다. 병원은 연구 프로토콜이 규제 기관 및 독립 연구 윤리 위원회의 승인을 받았다고 강조했다.

 

====추가 질문====

뉴럴링크의 주요 기능 요약 설명

뉴럴링크의 주요 기능은 뇌와 컴퓨터 또는 외부 기기를 직접 연결하는 신경-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface) 기술에 기반합니다[4][5][3].

핵심 기능 요약

- 뇌 신호 감지 및 디지털 변환: 머리뼈에 미세 전극이 장착된 임플란트(예: Neural Lace 또는 N1 칩)를 이식하여 뉴런의 전기 신호를 실시간으로 감지합니다[5][4].


- 신경 신호 해석 및 기기 제어: 감지된 신경 신호를 AI 기반 시스템이 해석하여, 생각만으로 로봇 팔·컴퓨터 커서·외부 장치 등을 무선 제어할 수 있게 합니다[3][7].


- 신경계 질환 치료: 척수 손상·마비·시각 장애·알츠하이머·우울증 등 다양한 신경학적 장애 치료 목표[4][6].


- 인지 능력 강화: 기억력, 학습 능력 등 인간의 인지 기능을 확장하거나, 이른바 '디지털 텔레파시'와 같이 생각만으로 의사소통이 가능하도록 연구 중입니다[4][5].


- AI와 사람의 공생: 인간의 뇌를 AI와 연결해, 방대한 정보를 빠르게 처리하거나 효율적 학습 등 인간 능력을 극대화하는 방향의 연구도 병행하고 있습니다[4][12].

 

이러한 기능은 신경계 장애 환자의 삶의 질 향상뿐만 아니라, 향후 인간 능력의 획기적 확장성을 보여주고 있습니다[5][7].

출처
[1] 뉴럴링크(Neuralink) https://brunch.co.kr/@donghyungshin/181
[2] 뉴럴링크 - 위키피디아 https://translate.google.com/translate?u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FNeuralink&hl=ko&sl=en&tl=ko&client=srp
[3] 뉴럴링크 기술 혁신의 미래 가능성 https://www.alchera.ai/resource/blog/neuralink
[4] AI(Claude3.5)가 작성한 「뉴럴링크(Neuralink)」보고서 https://t1.daumcdn.net/brunch/service/user/2N1T/file/4wIjFfel6_8wQ5rsp8Abv5CkN50.pdf?download
[5] 뉴럴링크(Neuralink): 정의, 기술, 원리, 장점, 단점, 활용, 전망 https://lifehackdeliver.tistory.com/entry/%EB%89%B4%EB%9F%B4%EB%A7%81%ED%81%ACNeuralink-%EC%A0%95%EC%9D%98-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%9B%90%EB%A6%AC-%EC%9E%A5%EC%A0%90-%EB%8B%A8%EC%A0%90-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EC%A0%84%EB%A7%9D
[6] 일론 머스크의 뉴럴링크, 인간 뇌 최초 칩 이식에 성공하다 https://www.sciencetimes.co.kr/nscvrg/view/menu/250?nscvrgSn=255223
[7] Neuralink의 전뇌화(The Sublimation of Neuralink) - 싸이엄쓰 https://ssu42th.tistory.com/entry/Neuralink%EC%9D%98-%EC%A0%84%EB%87%8C%ED%99%94The-Sublimation-of-Neuralink
[8] 뉴럴링크 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%89%B4%EB%9F%B4%EB%A7%81%ED%81%AC
[9] Neuralink란 무엇이며 장점은 무엇인가요? https://translate.google.com/translate?u=https%3A%2F%2Fwww.quora.com%2FWhat-is-Neuralink-and-its-advantages&hl=ko&sl=en&tl=ko&client=srp
[10] 뉴럴링크 https://namu.wiki/w/%EB%89%B4%EB%9F%B4%EB%A7%81%ED%81%AC
[11] 뉴럴링크, 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 도약! 지난 15년 발전 ... http://www.ainet.link/14990
[12] [일론 머스크의 야망: 트랜스휴머니즘, 인간과 AI를 융합한다] ... http://www.unfuture.org/2560
[13] 인간의 뇌와 컴퓨터를 연결하는 뉴럴링크의 도전 https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/501.do
 

 


 

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조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)주요 AI 기업들은 보다 능력 있는 AI 에이전트를 만들기 위해 강화학습 환경에 전례 없는 투자를 쏟아붓고 있으며, Anthropic은 내년에 이러한 정교한 훈련 플랫폼에 10억 달러 이상을 지출할 계획이라고 전해졌다. 이 대규모 자금 지원은 실리콘밸리에서 기존 AI 훈련 방식이 한계에 도달했으며, 진정으로 자율적인 AI 시스템을 개발하려면 새로운 접근이 필요하다는 인식이 커지고 있음을 보여준다.강화학습 환경은 AI 에이전트가 단순히 텍스트를 처리하는 것보다 실제로 행동하면서 학습할 수 있는 시뮬레이션 작업 공간 역할을 한다. 2025년 9월에 보고된 바에 따르면, 이러한 가상 훈련장은 AI 에이전트가 소프트웨어 애플리케이션을 탐색하거나 Salesforce를 통해 고객 관계를 관리하거나, 의료 시스템에서 의료 기록을 처리하는 등 복잡한 과업을 연습할 수 있게 해준다. 이전 세대 AI를 구동했던 고정된 데이터셋과 달리, 이러한 동적 환경은 실시간 피드백을 제공하고 예측할 수 없는 에이전트의 행동에 맞춰 적응한다.스타트업들이 수요에 부응하기 위해 서두르고 있다수요의 급증으로 인해 잘 자금이 지원된 신생 스타트업들이 RL(강화 학습) 환경 제공의 패권을 차지하기 위해 경쟁하는 새로운 카테고리가 탄생했습니다. 모든 직업의 자동화를 대담하게 목표로 지난해 6개월 전에 설립된 메카나이즈 워크(Mechanize Work)는 AI 코딩 에이전트를 위한 고도화된 훈련 환경을 구축하기 위해 소프트웨어 엔지니어에게 연봉 50만 달러를 제안하고 있습니다. 소식통에 따르면 이 스타트업은 이미 Anthropic과 RL 프로젝트를 진행 중이라고 합니다.저명한 AI 연구원 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)와 파운더스 펀드(Founders Fund)가 지원하는 프라임 인텔렉트(Prime Intellect)는 “RL 환경을 위한 허깅페이스(Hugging Face)“를 자처하며, 2025년 8월에 출시된 오픈소스 플랫폼으로 소규모 개발자들을 겨냥하고 있습니다. 이 회사는 2025년 3월에 1,500만 달러의 자금을 조달하며 이러한 강력한 훈련 도구에 대한 접근을 민주화하는 것을 목표로 하고 있습니다.기존 데이터 라벨링 업체들도 이 기회를 포착하기 위해 전략을 수정하고 있습니다. 지난해 12억 달러의 매출을 올린 것으로 알려진 서지 AI(Surge AI)는 AI 연구소의 수요 증가에 대응해 RL 환경 구축을 위한 전담 내부 조직을 만들었습니다. 연간화 매출 4억 5천만 달러와 100억 달러 가치로 투자를 유치 중인 머커(Mercor)는 코딩, 헬스케어, 법률 등 분야별 환경을 개발하고 있습니다.시장 경쟁이 심화된다경쟁 구도는 기업들이 이 신흥 분야에서 우위를 차지하기 위해 치열한 경쟁을 벌이면서 점점 더 치열해지고 있습니다. 한때 AI 데이터 라벨링 분야의 독보적인 선도 업체였던 Scale AI는 Meta가 회사에 막대한 투자를 하고 CEO를 영입한 뒤, OpenAI와 Google가 Scale을 고객에서 제외하면서 상당한 도전에 직면했습니다. 이로 인해 Surge와 Mercor와 같은 경쟁 업체들이 시장 점유율을 확대할 기회를 얻게 되었습니다.업계 관계자들에 따르면, RL 환경에 대한 투자는 AI 시스템의 학습 방식에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. Surge의 CEO인 에드윈 첸(Edwin Chen)은 “OpenAI와 Anthropic이 자신들의 모델을 개선하는 방식은 실제로 인간의 학습 과정을 모방하고 있으며, 강화 학습 환경은 AI가 실제 세계에서 살아가는 것과 같다”고 설명했습니다.도전과 회의론막대한 투자에도 불구하고, 상당한 기술 및 사업적 과제들이 여전히 남아 있습니다. 비평가들은 AI 모델이 실제로 의도한 작업을 수행하지 않고 보상을 얻기 위한 허점을 찾아내는 “보상 해킹”과 같은 문제를 지적합니다. 환경 자체에는 긍정적 입장을 보이면서도, Andrej Karpathy는 강화 학습에 대해서는 신중한 태도를 보이며 “강화 학습에만 한정해선 부정적 시각을 갖고 있다”고 언급했습니다.업계의 공감대는 RL 환경이 차세대 AI 에이전트 개발에 핵심적이며, OpenAI의 o1 모델 및 Anthropic의 Claude 시스템 등 최근의 혁신을 가능하게 했다고 봅니다. 하지만 이러한 환경에서 지능을 추출하는 최적의 방법과 확장성에 관한 의문이 연구자와 투자자들 사이에서 끊임없이 논쟁을 불러일으키고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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