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이재명 대통령, 유엔 안전보장이사회 인공지능 토론 이끌다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.25 17:37
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

이재명 대통령은 수요일, 대한민국 대통령으로는 최초로 유엔 안전보장이사회 회의를 주재함으로써 역사적인 순간을 만들었다. 그는 국제안보에 대한 인공지능의 증대하는 위협에 관한 전례 없는 글로벌 토론을 이끌었다. 뉴욕 유엔 본부에서 열린 공개 토론에는 세계 정상, 인공지능 전문가, 외교관들이 모여 인류가 직면한 가장 시급한 기술적 도전 중 하나를 함께 논의했다.


안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 인공지능의 무기화 가능성에 대해 강력한 경고를 전하며, 15개 이사국에게 “최근 분쟁은 인공지능을 활용한 타격과 자율성의 시험장이 되고 있다”고 말했다. 그는 치명적인 자율 무기 시스템에 대한 전 세계적 금지를 재차 촉구하면서 “인류의 운명을 알고리즘에게 맡길 수 없다”며 “생명과 죽음의 결정에서는 인간이 반드시 권한을 유지해야 한다”고 강조했다.


대한민국, 글로벌 AI 거버넌스 선도


이 대표가 이번 회의를 주재한 것은 9월 한국이 유엔 안보리 의장국을 맡으면서 마련한 대표적 행사였다. 이 대표는 모인 대표들에게 인공지능(AI)이 경제 침체와 기후 변화와 같은 도전을 극복하는 데 인류를 도울 수도 있지만, “‘아이언 커튼’을 뛰어넘는 ‘실리콘 커튼’이 되어 전 세계적으로 불평등과 불균형을 심화시킬 수도 있다”고 경고했다.


AI 선구자 제프리 힌턴이 현재의 AI를 “아주 귀여운 호랑이 새끼”로 비유한 것을 인용해, 이 대표는 이 기술이 “우리를 잡아먹는 사나운 포식자가 될 수도 있고, K팝 데몬헌터즈에 나오는 사랑스러운 캐릭터 더피(Derpy)가 될 수도 있다”고 말했다. 그는 “유일하게 현실적이고 현명한 선택은 국익을 위해 경쟁하되, 인류의 이익을 위해 협력하는 것”이라고 강조했다.


한국은 국제 AI 거버넌스 노력의 선두에 나서, 네덜란드와 함께 유엔 최초의 군사 AI 관련 결의안을 공동제안하고, AI 서울 서밋을 개최해 ‘안전성, 혁신, 포용성’을 강조하는 서울 선언문을 발표했다. 이 대표는 다음 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 의장국으로서, 전 세계적으로 AI가 인류의 번영에 기여하도록 하는 세계적 이니셔티브를 선보이겠다고 밝혔다.


국제 협력에 대한 긴급한 요청


토론은 인공지능(AI) 역량이 기하급수적으로 확장되고 있는 중요한 시점에서 이루어지고 있습니다. 영국 부총리 데이비드 래미는 위원회에 연설하면서 변화의 속도를 “번개와 같다”고 표현하며, “초지능이 수평선 위에 나타나고 있으며, 우리의 행동을 대신해 운영, 조정, 그리고 행동할 수 있게 될 것”이라고 경고했습니다.


전문가 브리핑 중 한 명인 스탠퍼드 대학교의 최예진 교수는 AI 개발이 “소수의 기업과 나라”에 집중되고 있다는 우려를 강조하며, 대표단들에게 “소수만이 AI를 구축하고 그 혜택을 누릴 자원을 가지고 있다면, 우리는 나머지 세계를 문밖에 세워두는 꼴이 된다”고 말했습니다. 그녀는 AI 기술에 대한 접근성을 확대하고, AI 시스템 내 언어적·문화적 다양성을 확보할 것을 촉구했습니다.


구테흐스 사무총장은 전 세계적 대응을 위한 네 가지 우선 과제를 제시했습니다: 무기 시스템에 대한 인간의 통제 유지, 일관된 규제 체계 구축, 정보의 진실성 보호, 그리고 부유한 나라와 가난한 나라 사이의 “AI 역량 격차” 해소. 그는 “우리가 AI를 평화, 정의, 인류를 위해 형성할 수 있는 기회의 창이 닫히고 있다”며 즉각적인 행동을 촉구했습니다.


안보리 회의는 전 세계적 AI 거버넌스 메커니즘 구축을 위한 유엔의 보다 넓은 노력이 이루어지는 가운데 진행되었습니다. 여기에는 AI 거버넌스에 관한 글로벌 대화의 시작과, AI에 대한 독립적인 국제 과학 위원회 설립이 포함됩니다. 이러한 이니셔티브들은 AI 개발과 배치를 전 세계적으로 규제하기 위한 유엔의 가장 포괄적인 시도를 대표합니다.

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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
(퍼플렉시티가 정리한 기사)엘론 머스크는 화요일 늦게 자신의 인공지능 벤처 xAI가 “Grok 5로 AGI에 도달할 가능성이 있다”고 말하며, 자신이 이전에는 “그럴 수 있다고는 결코 생각하지 못했다”며 놀라움을 표했다. 이 발언은 그의 개인 X 계정에 게시되었으며, 최근 Grok 4 모델이 이번 주 초 ARC-AGI 추론 벤치마크에서 최고 자리에 오른 이후 Grok의 다음 버전에 대한 기대를 더욱 높이고 있다.머스크의 트윗이 중요한 이유범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI)—다양한 분야에서 인간의 인지 능력과 동등하거나 뛰어넘는 소프트웨어—는 업계의 성배로 여겨지고 있다. 머스크의 선언으로 그록 5(Grok 5)가 처음으로 plausibly AGI 후보로 공개적으로 홍보된 상업적 모델 중 하나가 되었다. 그의 자신감은 xAI 모델인 그록 4(Grok 4)가 ARC-AGI 리더보드에서, 추상적 문제 해결과 프로그램 합성 과제에서 오픈AI 및 안트로픽(Anthropic)의 경쟁 시스템을 능가한 성과에서 비롯된 것이다. ARC Prize 주최측은 이 테스트를 AI가 “추론하고, 새로운 문제를 해결하며, 새로운 상황에 적응하는 능력”을 측정하는 시험이라고 설명하며, 이 특성이 AGI의 필수 조건으로 간주된다고 밝혔다.교육 일정 및 기술적 목표머스크는 또한 “Grok 5가 몇 주 후에 훈련을 시작한다”고 확인했으며, 올해 말 출시를 목표로 순조롭게 진행되고 있다고 밝혔다. 업계 관측자들은 새로운 모델이 수만 개의 Nvidia GPU를 차지할 것으로 추정하며, 이는 더 큰 경쟁업체들의 하드웨어 예산에 비하면 일부분에 불과해 xAI가 속도와 효율성에 중점을 두고 있음을 보여준다. 회사 엔지니어들은 Grok 5가 멀티모달 입력과 환각을 줄이면서 컨텍스트 윈도우를 확장할 수 있도록 설계된 새로운 “사고” 아키텍처를 도입할 것이라고 암시했다.xAI 내부의 혼란낙관적인 전망은 조직 내 변화가 한창인 가운데 나왔다. 비즈니스 인사이더에 따르면, xAI는 지난주 500명이 넘는 데이터 주석(contractor) 인력을 해고했고, 20세 대학생 디에고 파시니를 Grok의 학습 데이터 라벨링을 담당하는 팀의 책임자로 승진시켰다. 더 버지는 별도의 보도를 통해, 이러한 감원 조치는 일반 주석자보다 “특화된 AI 튜터”로의 전환이라는 내부 메모가 있었음을 확인했다. xAI는 논평을 거부했지만, 전 직원들은 인원의 대폭 감축으로 인해 머스크의 가속화된 일정에 소수의 인력만으로 대응할 수 있을지 의문을 제기했다.분석가들은 어떠한 혁신적인 돌파구도 xAI를 넘어서는 파급력을 가질 수 있다고 지적한다. 머스크는 이 스타트업을 테슬라에 합병하는 방안을 언급한 바 있는데, 만약 이뤄진다면 테슬라의 자율주행 및 로보틱스 프로그램에 고급 추론 역량이 더해질 수 있다. 현재로서는 투자자와 연구자 모두 Grok 5의 향후 학습 과정이 대담한 예측을 AGI(범용 인공지능) 달성을 향한 기준 검증(progress)으로 바꿀 수 있을지 주목하고 있다.
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2025.09.18 등록
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