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메타의 얀 르쿤, 월드모델 AI 스타트업 창업 위해 퇴사 계획

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.12 18:04
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Meta의 인공지능 경쟁에서 따라잡기 위한 야심찬 노력이 중대한 차질에 직면했습니다. 회사의 수석 AI 과학자이자 튜링상 수상자인 Yann LeCun이 자신의 스타트업을 설립하기 위해 앞으로 몇 달 내에 떠날 계획이라고 Financial Times가 화요일에 보도했습니다.​

합성곱 신경망을 개척한 공로로 "AI의 대부" 중 한 명으로 여겨지는 65세의 프랑스계 미국인 연구자는 동료들에게 자신의 결정을 알렸으며, 텍스트만이 아닌 비디오와 공간 데이터를 통해 환경에 대한 이해를 발전시키는 AI 시스템인 "월드 모델"에 초점을 맞춘 벤처를 위한 자금 조달에 관한 초기 논의를 진행 중입니다. LeCun은 새로운 회사를 추진하는 동안 뉴욕대학교의 실버 교수직을 유지할 예정입니다.​


전략적 전환이 긴장을 조성하다

르쿤의 계획된 퇴진은 CEO 마크 저커버그가 6월에 메타의 AI 운영을 재구성한 지 5개월 만에 이루어졌으며, 데이터 라벨링 기업인 스케일 AI의 지분 49%를 위해 143억 달러를 투자했고, 해당 기업의 28세 창업자 알렉산더 왕을 새로 설립된 메타 슈퍼지능 연구소(Meta Superintelligence Labs) 부문의 리더로 영입했다. 이 거래는 스케일 AI의 기업 가치를 290억 달러 이상으로 평가했으며, 메타에게는 190억 달러에 인수한 WhatsApp 이후 두 번째로 큰 거래였다.​

이번 조직 개편으로 르쿤은 최고제품책임자 크리스 콕스에게 보고하던 구조에서 왕에게 보고하는 구조로 변경되었고, 이는 2013년에 르쿤이 설립한 기초 AI 연구소(FAIR)에서 장기적인 연구를 하던 메타가 빠른 제품 출시로 방향을 전환했음을 보여준다. 이러한 변화로 인해 AI 부서 내에 마찰이 생겼으며, 소식통에 따르면 8월 TechCrunch와의 인터뷰에서 FAIR가 회사가 상업 중심 팀에 우선순위를 두면서 "천천히 죽어가고 있다"고 말했다.​

메타는 10월에 AI 부서에서 약 600명의 인력을 감축했으며, 이는 주로 FAIR와 인프라팀에 영향을 주었고, 동시에 대규모 언어 모델 훈련에 집중하는 엘리트 TBD Lab에는 계속해서 인력을 채용하고 있다. Business Insider가 입수한 메모에서 왕은 이번 감축이 "의사결정을 단순화하고" 직원들이 "더 큰 부담을 질 수 있도록" 만들 것이라고 밝혔다.​


AI 개발에 대한 상이한 비전

이번 떠남은 AI의 방향성에 대한 LeCun과 Zuckerberg 간의 철학적 분열을 부각시킨다. LeCun은 대규모 언어 모델이 인간 수준의 추론을 달성할 수 있는지에 대해 공개적으로 의문을 제기해 왔으며, 현재 시스템은 진정한 지능이 아닌 통계적 패턴 매칭에 의존한다고 주장해왔다. 한편 Zuckerberg는 AI의 가능성을 강조하며, 1년 내에 Meta의 코딩 작업 중 상당 부분을 자동화할 수 있을 것이라고 분석가들에게 말했다.​

Meta가 치솟는 AI 지출을 정당화해야 한다는 압박에 직면하면서 전략적 긴장이 심화되었다. 회사가 2025년 자본 지출이 720억 달러에 달하고 2026년에는 "현저히 더 커질" 수 있다고 발표한 후, Meta의 주가는 10월 말 12% 이상 급락하여 시가총액 약 2,400억 달러가 사라졌다. 투자자들은 특히 Meta의 Llama 4 모델이 4월에 출시되어 기대에 못 미치는 평가를 받고 OpenAI의 ChatGPT 및 Google의 Gemini와 같은 경쟁사들보다 뒤처진 후, 투자가 수익을 낼 수 있을지 의문을 제기했다.​

LeCun과 Meta 모두 논평 요청에 응답하지 않았다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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