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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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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.
3281 조회
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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.
3182 조회
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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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