Loading...

AI 뉴스

카메론, AI 현실로 인해 터미네이터 7 각본 완성 못 해

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.09.16 14:45
3,120 조회
0 추천
0 비추천

본문

e6158ff26c21bd7965d8ee65fa45d94cpxv4.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

전설적인 영화감독 제임스 카메론이 터미네이터 7의 대본을 적극적으로 집필 중임을 공식적으로 확인했으나, 인공지능과 세계 정세가 급변하는 탓에 대본을 완성하는 데 어려움을 겪고 있음을 인정했다. 최근 CNN과의 인터뷰에서, 터미네이터 시리즈의 원작자이자 속편을 만든 감독은 자신이 처한 독특한 딜레마를 밝혔다. 즉, 현실이 그의 공상과학적 상상력을 앞지르고 있다는 것이다.

"저는 새로운 터미네이터 이야기를 써야 하는 임무를 맡았습니다. 현실의 사건들이 너무나 빨리 전개되다 보니, 어디서부터 시작해야 할지, 또는 어떤 이야기를 써야 현실에 따라잡히지 않을지 모르겠어서 작업을 거의 진행하지 못한 상태입니다,"라고 카메론은 CNN의 크리스티안 아만푸어와의 인터뷰에서 말했다. "우리는 지금 그야말로 공상과학 시대를 살고 있습니다".

 

AI 시대의 작가의 어려움

 

카메론이 직면한 도전은 2025년의 SF 창작자들이 공통적으로 안고 있는 더 넓은 문제를 반영한다. 1984년 첫 번째 터미네이터가 공개됐을 때, 자각을 지닌 인공지능이라는 개념은 허황된 상상처럼 보였다. 하지만 오늘날, 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 무력화된 AI에 대한 우려가 커지면서, 카메론은 자신이 다루는 이야기가 불편할 정도로 현재의 헤드라인과 가까워진 현실에 직면하고 있다.

“지금은 SF를 쓰는 게 정말 어렵다”고 카메론은 고백했으며, 이 어려움은 단지 터미네이터 프로젝트를 넘어선다고 덧붙였다. 한때 스카이넷을 먼 미래의 디스토피아적 위협으로 그렸던 감독은 이제 인공지능 개발이 나날이 급속도로 진전되는 세상과 마주하면서, 자신의 허구적 이야기가 판타지라기보다는 예언처럼 느껴진다는 것에 고민하고 있다.

 

여러 프로젝트의 균형 잡기

 

카메론은 터미네이터 7 대본을 작업하는 동안에도 아바타 프랜차이즈에 깊이 몰두하고 있습니다. ‘아바타: 불과 재’는 2025년 12월 19일에 극장에서 개봉할 예정입니다. 시리즈의 세 번째 작품은 군국주의적인 재의 부족(Ash People)을 관객들에게 소개하며, 이는 판도라에 더욱 어두운 테마를 가져올 새로운 나비 부족입니다.

카메론은 또한 원자폭탄 생존자들에 관한 찰스 펠레그리노의 책을 바탕으로 한 제2차 세계대전 영화 ‘히로시마의 유령(Ghosts of Hiroshima)’을 개발 중임을 밝혔습니다. 그는 이 프로젝트를 자신의 가장 도전적인 영화가 될 수 있다고 설명했으며, 이는 거의 30년 만에 그의 첫 비아바타 프로젝트입니다.

 

프랜차이즈 리부트 계획

 

현재의 어려움에도 불구하고, 카메론은 이전에 새로운 터미네이터 영화가 사실상 프랜차이즈 리부트 역할을 할 것이며, 이전 이야기들을 계속 이어가기보다는 신선한 캐릭터와 스토리라인을 선보일 것이라고 밝혔습니다. 그는 2024년 엠파이어 매거진과의 인터뷰에서 “터미네이터 지난 40년간의 구체적인 모든 것을 버리는 것이 목표”라고 하면서도 원작 영화들이 성공할 수 있었던 핵심 원칙은 유지할 것이라고 전했습니다.

마지막 터미네이터 영화였던 ‘다크 페이트’는 2019년 개봉했으며, 평가는 괜찮았으나 박스오피스에서는 부진하여 많은 이들이 프랜차이즈가 사실상 중단된 것으로 여겼습니다. 카메론이 7번째 작품의 각본에 복귀한 사실은 팬들의 큰 기대감을 불러일으키고 있지만, 아직 개봉일이나 캐스팅 정보는 공개되지 않았습니다.

댓글 0
전체 1,366 / 310 페이지
손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
3191 조회
0 추천
2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
3236 조회
0 추천
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.
3142 조회
0 추천
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.
3123 조회
0 추천
2025.09.18 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입