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AI가 비디오에서 사회적 단서를 읽는 능력에서 인간과 대등

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.07 13:55
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

 

핀란드 투르쿠 대학교의 획기적인 연구에 따르면, 인공지능은 인간의 사회적 상호작용을 해석하는 데 있어 새로운 이정표에 도달했으며, 이미지와 비디오에서 복잡한 사회적 행동을 평가하는 정확도 면에서 인간 평가자와 맞먹는 수준에 이르렀다.

이 연구는 9월 4일 Imaging Neuroscience 학술지에 게재되었으며, AI가 미묘한 사회적 신호를 이해하는 능력에 대해 지금까지 가장 포괄적인 평가를 제공한다. 투르쿠 PET 센터의 연구진은 ChatGPT와 GPT-4V를 138개의 다양한 사회적 특성에 걸쳐 시험했으며, AI의 평가를 2,000명 이상의 인간 참가자들의 평가와 비교했다.

투르쿠 대학교의 박사후 연구원인 세베리 산타비르타(Severi Santavirta)는 "ChatGPT의 사회 특성 평가가 평균적으로 한 명의 참가자보다 더 일관적이었기 때문에, AI의 평가 결과는 한 사람이 내린 판단보다 오히려 더 신뢰할 수 있다"고 말했다. 이 AI는 얼굴 표정과 몸짓부터 협력과 적대감 같은 복잡한 상호작용 역학에 이르기까지 다양한 사회적 특성을 파악하는 데 놀라운 일관성을 보였다.

 

신경 수준의 검증이 AI의 사회적 지능을 확인하다

핀란드 연구팀은 행동 비교를 넘어, AI의 사회적 지각이 인간의 뇌 활동 패턴과 일치하는지를 조사했습니다. 97명의 참가자가 사회적으로 풍부한 영상 클립을 시청하는 동안 기능적 MRI 데이터를 이용해 연구진은 GPT-4V의 평가가 인간 주석과 거의 동일한 뇌 활성화 지도를 생성한다는 사실을 발견했습니다.

AI와 인간이 생성한 뇌 지도 간의 상관관계는 0.95에 이르렀으며, 여기에는 상측두고랑, 측두두정접합부, 방추상회 등 핵심적인 사회 지각 네트워크가 포함되었습니다. 이러한 신경학적 검증은 AI 모델이 인간이 사회 정보를 처리할 때 사용하는 것과 유사한 표상 구조에 접근하고 있을 가능성을 시사합니다.

연구의 방법론에는 할리우드 영화에서 추출된 468장의 정적 이미지와 234개의 짧은 영상 장면을 분석하는 것이 포함됐으며, AI 시스템은 "웃기"나 "누군가를 만지기" 같은 구체적 행동부터 "지배적", "공감적"과 같은 추상적 특성까지 평가했습니다. AI와 인간 평가 간의 상관관계는 이미지와 영상 모두에서 0.79에 달해, 개별 인간 참가자 간에서 보이는 신뢰도에 근접한 수준이었습니다.

 

산업 전반에 걸친 혁신적인 응용

연구 결과는 여러 분야에서 현실 세계의 응용 가능성을 크게 열어줍니다. 의료 분야에서는 AI가 지속적인 비디오 분석을 통해 환자의 건강 상태를 모니터링하고, 스트레스 신호나 행동 변화를 감지하여 의료상의 문제를 확인할 수도 있습니다. 이러한 기술은 피로 없이 24시간 작동할 수 있기 때문에 환자 모니터링 시스템에서 특히 가치가 큽니다.

또한, 보안 응용 분야는 또 다른 중요한 기회를 제공합니다. AI 시스템은 잠재적으로 감시 영상에서 의심스러운 행동을 식별하거나 갈등을 예측할 수 있습니다. 이 기술은 비디오 통화에서 감정적 신호를 분석하여 고객 서비스를 강화하고, 기업이 고객의 요구와 반응을 더 잘 이해하는 데에도 사용할 수 있습니다.

산타비르타에 따르면, 효율성 향상은 상당하다고 합니다. "인간 평가를 수집하는 데 2,000명 이상의 참가자와 총 10,000시간 이상의 작업 시간이 필요했지만, ChatGPT는 동일한 평가를 단 몇 시간 만에 산출했습니다".

 

제한사항 및 향후 고려사항

이러한 발전에도 불구하고, 연구는 중요한 한계점을 드러냈습니다. AI가 개별 인간 평가자들과는 비슷한 수준을 보였지만, 집단적 인간 판단이 여전히 AI 평가보다 더 정확했습니다. 또한, AI와 인간 평가자들 간의 일관성이 약하게 나타난 사회적 특징들도 있었는데, 특히 ‘누군가를 괴롭히는 행동’과 같은 복잡한 행동이나 ‘평온함을 느끼는’ 등 감정 상태에서 그러했습니다.

연구는 또한 현재의 AI 모델들이 인간의 사회적 인식에 존재하는 세밀한 요소 중 일부를 아직 포착하지 못한다는 점을 강조했습니다. 그럼에도 불구하고, AI는 수십 년간 사회 심리학에서 인정받아 온 사회적 이해의 주요 차원들은 성공적으로 반영했습니다.

AI 기술이 계속 발전함에 따라, 최근 공개된 GPT-5와 같은 모델들이 더 향상된 기능을 약속하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 인간의 사회적 행동을 이해하고 해석하는 능력은 인간과 AI 간의 상호작용 시스템을 한층 정교하게 만들 수 있는 중요한 단계로, 행동 연구와 산업 전반에 걸친 사회적 모니터링 방식을 변화시킬 수 있을 것입니다.

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애플이 인공지능 및 로보틱스 핵심 인재를 메타와 경쟁사에 잇달아 빼앗기고 있다고 블룸버그가 보도.애플의 로보틱스 AI 연구 책임자 Jian Zhang이 메타(Meta)로 이직했으며, 지난 1월 이후 12명 이상의 AI 전문가가 애플을 떠나 메타, OpenAI, Anthropic 등 경쟁사로 이동했다메타는 뛰어난 인공지능 인재 확보를 위해 업계 최고 수준의 보상 패키지를 제시하고 있으며, 대표적으로 Foundational Models 팀장 Ruoming Pang은 2억 달러 규모의 연봉 패키지로 메타로 자리를 옮겼다Zhang이 이끌던 팀은 애플의 로봇 가상 동반자 개발 그룹과는 별개로, 제품 자동화와 AI 기술 적용을 연구하고 있었다.애플은 Siri의 AI 역량 강화를 위해 OpenAI, Anthropic, 구글 등과 파트너십을 논의 중이지만, 내부 잡음과 함께 추가적인 인력 이탈이 지속되고 있
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2025.09.03 등록
한국이 2025년 9월 한 달간 유엔 안전보장이사회 의장국을 수임한다고 외교부가 3일 발표했습니다. 안보리 의장국은 한 달 동안 안보리를 대표하며 회의를 소집하고 주재할 권한을 갖게 됩니다. 특히 9월은 전 세계 정상급 인사들이 뉴욕에 모이는 유엔총회 고위급회기가 열리는 시기여서 이번 의장국 수임의 의미가 더욱 큽니다.한국은 2024년부터 2025년까지 안보리 이사국 임기를 수행하고 있으며, 지난해 6월에 이어 이번이 두 번째 의장국 수임입니다. 정부는 의장국 대표행사로 9월 24일 이재명 대통령 주재 하에 '인공지능과 국제 평화와 안보'를 주제로 한 공개토의를 개최할 예정입니다. 한국 대통령이 유엔 안보리 의장으로서 안보리 회의를 직접 주재하는 것은 이번이 처음입니다.이번 AI 관련 회의에서는 급속하게 발전하는 인공지능 기술이 국제 평화와 안보에 미칠 기회와 도전을 논의하고, 이에 대한 국제사회의 대응 방안을 모색할 예정입니다. 회의에는 안보리 이사국을 포함한 모든 유엔 회원국이 참여할 수 있습니다. 또한 정부는 안보리 이사국으로서 중점 추진 중인 의제 중 하나인 유엔 평화 활동을 주제로 한 공개토의를 9월 9일 개최할 계획입니다.9월 한 달간 안보리는 이스라엘-팔레스타인, 시리아, 예멘, 콩고민주공화국, 아프가니스탄 등 지역의 평화와 안보를 확보하기 위한 방안을 논의할 예정입니다. 외교부는 전 세계의 이목이 유엔에 집중되는 9월, 우리나라의 안보리 의장국 수임이 다자무대에서 가시성을 높일 수 있는 중요한 기회라며, 이번 기회를 통해 국제 평화와 안보 분야에서 리더십을 발휘하고 글로벌 책임 강국으로서 위상을 제고해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
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2025.09.03 등록
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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2025.09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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2025.09.02 등록
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