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뉴럴링크, 생각을 텍스트로 번역하는 임상시험 계획

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.20 17:44
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

엘론 머스크의 뉴럴링크는 뇌 임플란트를 이용해 언어 장애가 있는 사람들이 자신의 생각을 직접 텍스트로 번역할 수 있도록 돕는 임상시험을 10월에 시작할 계획이라고 발표했습니다. 이 회사는 조사용 기기 면제(investigational device exemption)를 통해 FDA의 승인을 받아, 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 또 다른 확장을 알렸습니다.


뉴럴링크의 대표인 DJ 서는 이번 주 초 서울에서 열린 한국고등교육재단 발표에서 다가오는 임상시험에 대해 공개했습니다. 서 대표는 “무언가를 말하려고 상상하면, 저희가 그 신호를 포착할 수 있습니다”라며, 이 기술이 뇌로부터 직접 음성 신호를 읽어 전통적인 타이핑 방식을 건너뛸 수 있다고 설명했습니다.


윤리적 의문에도 불구하고 세계적 영향력 확대


연설 관련 발표는 Neuralink가 국제적으로 사업을 확장하면서 나온 것이지만, 논란이 없지는 않았다. 이 회사는 최근 미국 외 지역 최초의 임상시험을 토론토 웨스턴 병원에서 시작했으며, 여기서 사지마비를 앓고 있는 두 명의 캐나다 환자에게 8월 말과 9월 초에 뇌 임플란트가 이식되었다.


그러나 캐나다로의 확장은 일부 의료 전문가와 생명윤리학자들로부터 비판을 받고 있다. 대학보건네트워크(University Health Network)의 응급의학과 의사인 라구 베누고팔 박사는 머스크가 미국의 해외 원조 프로그램을 삭감하는 역할을 했다는 점을 들어 이 파트너십에 공개적으로 반대했다. 연구자들의 추산에 따르면 이로 인해 5년에 걸쳐 1,400만 명의 사망자가 발생할 수 있다고 한다. “캐나다의 의사들은 절대 일론 머스크와 협력해서는 안 된다”고 베누고팔은 SNS에 게시했다.


이러한 우려에도 불구하고, 토론토대학교의 생명윤리학자인 케리 보우먼은 상황의 복잡성을 인정하며, 머스크의 글로벌 건강정책에 대한 영향력이 윤리적 의문을 제기하지만, 치료 옵션이 제한적인 환자들에게 있을 수 있는 잠재적 이점 또한 상당하다고 지적했다.


빠른 환자 등록 및 경쟁 환경


Neuralink은 2025년에 빠르게 확장하여, 2월에 세 명의 환자에서 9월 기준 전 세계적으로 12명으로 늘어났습니다. 참가자들은 총 2,000일에 걸쳐 15,000시간 이상 기기 사용 시간을 기록했으며, 이를 통해 컴퓨터, 로봇 팔, 의사소통 도구를 제어하는 기술의 실용성을 입증했습니다.


이 기업은 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서 경쟁이 치열해지고 있는 상황에 직면해 있습니다. 최근 Precision Neuroscience는 FDA로부터 Layer 7 Cortical Interface의 승인을 받아, 회사 측이 주장하듯이 규제 승인을 받은 최초의 무선 BCI 개발업체가 되었습니다. 그 외에도 Bill Gates와 Jeff Bezos가 지원하는 Synchron과 같은 경쟁 기업들이 있는데, 이들은 뇌 조직에 직접 삽입하지 않고 혈관을 통해 기기를 삽입하는 덜 침습적인 방식을 사용합니다.


Neuralink의 장기 비전은 의료 분야를 넘어섭니다. 서(S)오 대표는 Neuralink가 2030년까지 건강한 사람들에게도 기기 이식을 할 수 있게 되는 것을 목표로 하고 있으며, 이를 통해 “생각의 속도”로 AI 시스템과 직접 통신할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. 또 2031년까지 연간 20,000건의 이식을 목표로 하면서, 현재의 의료용 기기에서 소비자용 기술로의 대전환을 준비하고 있습니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
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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.
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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
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