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ChatGPT, 수학 문제에 인간 힉생과 유사한 학습 오류

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.18 17:22
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인공지능 연구자들은 ChatGPT가 고대 그리스의 2,400년 된 수학 퍼즐에 도전했을 때, 인간과 매우 유사한 학습 행동을 보였음을 발견했습니다. ChatGPT는 창의적으로 해결책을 제시하고, 학생들이 익숙하지 않은 문제를 접근할 때 보이는 오류를 그대로 드러냈습니다.


이 실험은 케임브리지 대학교의 나다브 마르코 박사와 안드레아스 스타일리아니데스 교수가 진행했으며, 기원전 385년경 플라톤의 유명한 “정사각형의 두 배 만들기” 문제를 되살렸습니다. 이는 수학 교육에서 가장 오래된 실험 중 하나로 여겨집니다. 원래의 대화에서는 소크라테스가 수학을 모르는 소년을 이끌어, 정사각형의 넓이를 두 배로 만드는 방법이 단순히 한 변의 길이를 두 배로 늘리는 것이 아니라, 원래 정사각형의 대각선과 같은 길이의 새로운 변을 만들어야 한다는 사실을 발견하게 합니다.


AI가 예상치 못한 길을 선택하다


연구자들이 이 고전적인 기하학 문제를 ChatGPT-4에 제시했을 때, 그들은 챗봇이 방대한 훈련 데이터에서 잘 알려진 소크라테스식 해법을 그대로 반복할 것이라고 예상했습니다. 그러나 ChatGPT는 그들을 놀라게 하며 대수적인 방식으로 접근했는데, 이는 플라톤 시대에는 알려지지 않았던 방법이었습니다. AI는 연구자들이 실망을 표했음에도 완강하게 대수적인 방법을 고수하다가, “우아하고 정확한” 답을 원한다고 말했을 때에만 기하학적인 해법으로 바꿨습니다.


Marco는 ChatGPT의 행동을 “학습자 같은” 것으로 특징지으면서, 이 AI가 단순히 암기된 정보를 반환하기보다는 “자체적으로 가설과 해법을 만들어내는 것처럼 보였다”고 언급했습니다. 플라톤의 작업에 대해 직접 묻자, ChatGPT는 고전적인 해법에 대해 완벽히 알고 있음을 보여주었으며, 이는 정보를 몰라서가 아니라 스스로 접근 방식을 적극적으로 선택한 것으로 보였습니다.


즉흥성과 실수


연구자들은 ChatGPT의 추론 능력을 더욱 시험하기 위해 변형된 질문을 도입했습니다. 직사각형의 비율을 유지하면서 면적을 두 배로 늘리라는 질문에 대해, AI는 대각선을 사용할 수 없기 때문에 기하학적으로는 해법이 존재하지 않는다고 잘못 주장했습니다. 하지만 대체 기하학적 방법들이 실제로 존재합니다. 마르코는 이러한 잘못된 주장이 ChatGPT의 지식 기반에서 나올 확률이 “거의 없을 것”이라며, AI가 이전 대화를 바탕으로 즉흥적으로 답변한 것임을 시사했습니다.


이러한 행동을 바탕으로 연구자들은 은유적으로 “챗의 근접 발달 영역”을 제안했습니다. 이는 학습자가 독립적으로 알고 있는 것과 지도를 받을 때 달성할 수 있는 것 사이의 격차를 나타내는 교육 개념과 비슷합니다. 이 연구는 International Journal of Mathematical Education in Science and Technology에 게재되었으며, 이 발견이 수학 교육에서 학생들이 AI와 상호작용하는 방식을 변화시킬 수 있다고 제안합니다.


“이런 능력들이야말로 학생들이 반드시 익혀야 하는 핵심 기술입니다. 하지만 ‘이 문제를 함께 탐구해 보자’와 같은 프롬프트를 사용해야 하지, ‘정답을 알려줘’라고만 해서는 안 됩니다,“라고 마르코는 설명했습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 기술 역사상 가장 야심찬 인프라 지출 계획 중 하나를 착수했습니다. 2030년까지 맞춤형 칩 개발, 대규모 데이터 센터 확장, 전례 없는 컴퓨팅 용량 조달을 아우르는 총 4,500억 달러 규모의 투자 전략을 발표한 것입니다. 여러 파트너십과 내부 전망을 통해 상세히 공개된 이 대규모 계획은 OpenAI의 CFO 사라 프라이어가 "항상 컴퓨트가 부족한 상태"라고 부르는 상황에 대응하기 위한 회사의 움직임을 나타냅니다. 이러한 제약으로 인해 제품 출시가 지연되고, 고급 AI 기능 배포가 제한되어 왔습니다.이번 투자는 OpenAI의 인프라 환경을 근본적으로 재편하고, 기존 클라우드 제공업체로부터 회사가 장기적으로 독립할 수 있는 역량을 갖추기 위한 여러 주요 요소를 포함합니다.스타게이트 프로젝트, 대규모 데이터 센터 확장 주도오픈AI 전략의 중심에는 'Stargate 프로젝트'가 있다. SoftBank, Oracle, 투자기업 MGX와의 5,000억 달러 규모의 합작 투자로, 2029년까지 미국 전역에 10기가와트의 AI 컴퓨팅 능력을 구축하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 2025년 1월 트럼프 대통령이 공식 발표했으며, 정부 관계자들은 이를 "미국 역사상 가장 야심찬 인프라 사업 중 하나"라고 설명한다.9월에는 오픈AI가 오라클과 3,000억 달러 규모의 계약을 공식화했다. 이 계약은 2027년부터 약 5년 동안 진행되며, 추가로 4.5기가와트의 데이터 센터 용량을 제공할 예정이다. 이로 인해 200만 개 이상의 AI 칩이 지원될 것으로 기대된다. 1단계인 'Stargate I'은 텍사스 주 애빌린에서 이미 운영 중이며, 오라클은 Nvidia GB200 랙을 공급하고 있으며, 이 시설에서는 초기 AI 학습 및 추론 작업이 이루어지고 있다.맞춤형 칩 개발로 엔비디아 의존도 감소OpenAI와 Broadcom(Broadcom Inc.)의 파트너십은 독자적인 하드웨어로의 전략적 전환을 의미합니다. 두 회사는 맞춤형 AI 추론 칩에 대해 100억 달러 규모의 계약을 최종 체결했으며, 대량 생산은 2026년으로 예정되어 있습니다. 이 애플리케이션 특화 집적 회로(ASIC)는 TSMC의 3나노미터 공정을 활용해 제조되며, 상업적으로 판매되지 않고 오직 OpenAI의 데이터 센터에서만 사용될 예정입니다.이 맞춤형 칩은 OpenAI가 겪고 있는 심각한 컴퓨팅 자원 부족을 해결하기 위해 고안되었습니다. CFO 사라 프라이어는 이를 회사의 주요 운영상 제약이라고 밝혔습니다. 프라이어는 "우리가 당면한 가장 큰 문제는 끊임없이 '컴퓨트 부족' 상태에 있다는 것입니다"라고 설명했으며, 이러한 부족 때문에 Sora 비디오 생성 모델과 같은 제품의 출시가 지연되고, 일부 기능은 기업 고객에게 제공되지 못했다고 덧붙였습니다.Broadcom CEO 혹 탄은 실적 발표에서 OpenAI로 널리 알려진 신규 고객으로부터 100억 달러 이상의 주문을 확보했으며, 2026회계연도 3분기부터 납품이 시작될 것이라고 확인했습니다. 이 파트너십은 Broadcom을 AI 하드웨어 분야에서 Nvidia의 지배력을 위협하는 주요 경쟁자로 자리매김시키며, 해당 칩 주문이 수천 개의 서버 랙에 분산된 1~2백만 개 XPU에 해당할 수 있습니다.1,000억 달러 백업 서버 전략으로 신뢰성 보장주요 인프라를 넘어, OpenAI는 향후 5년간 클라우드 공급업체로부터 백업 서버에 1,000억 달러를 투자할 계획입니다. 이는 2030년까지 서버 임대에 3,500억 달러를 투입하기로 한 기존 약속과는 별도의 예산입니다. 이러한 추가 용량은 제품 출시나 예기치 못한 사용량 급증 등 수요가 급격히 증가하는 상황에 대응하기 위해 마련된 것으로, 서비스 제한이나 출시 지연을 초래해온 지속적인 문제를 해결하기 위해서입니다.OpenAI 경영진은 이 백업 서버를 “수익 창출이 가능하다(monetiable)”고 보고 있으며, 이를 통해 연구 애플리케이션이나 일반적으로 수요가 낮은 기간 동안 제품 사용 증가를 통해 추가 수익을 얻을 수도 있다고 밝혔습니다. 주요 서버 지출과 합산할 경우, OpenAI는 향후 5년 동안 서버 임대 비용으로 연평균 약 850억 달러를 지출할 것으로 예상하고 있습니다.금융 아키텍처는 전례 없는 규모를 지원합니다막대한 인프라 투자는 오픈AI의 수정된 지출 예상에 의해 뒷받침되고 있습니다. 이는 2029년까지 1,150억 달러의 현금 소진이 예상되며, 이는 이전 추정치보다 800억 달러 증가한 수치입니다. 연간 지출은 2025년 80억 달러에서 2028-2029년에는 최대 450억~500억 달러까지 증가할 것으로 전망되며, 주로 컴퓨팅 비용과 인프라 확장에 의해 주도됩니다.이 확장을 위해 오픈AI는와의 파트너십을 재구성하고 있으며, 수익 공유 비율을 현재의 20%에서 2030년까지 약 8~10%로 낮출 예정입니다. 이 조정으로 수십억 달러의 자금을 재투자할 수 있게 되며, 마이크로소프트는 오픈AI가 영리 목적의 공익법인(Public Benefit Corporation)으로 전환할 계획에 따라 지분 보유 등 다양한 방식으로 보상을 받게 됩니다.
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2025.09.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)고급 인공지능 시스템이 전 세계적으로 기상 예보 방식을 혁신하고 있으며, 기존 슈퍼컴퓨터가 필요로 했던 계산 에너지의 일부만 사용하면서도 놀라운 정확성과 속도를 제공하고 있습니다. 유럽의 운영 AI 모델부터 뉴질랜드의 최첨단 슈퍼컴퓨터에 이르기까지, 2025년은 AI 기반 기상학의 돌파구가 된 해로 기록되고 있습니다.유럽 중기예보센터(ECMWF)는 2월에 인공지능 예보 시스템(AIFS)을 출시하며 최초의 완전 운영형 오픈 AI 기상 모델이라는 이정표를 세웠습니다. 이 시스템은 현재 전통적인 물리 기반 모델과 함께 운영되고 있으며, 열대 사이클론 추적 등 많은 영역에서 최대 20%의 정확도 향상을 이루며 기존 모델을 능가하고 있습니다. AI 모델은 기존 예보 시스템보다 1,000배 적은 에너지를 소비하면서도 훨씬 더 빠르게 예측을 생성합니다.혁신적인 인공지능 모델이 기존 예측 방식을 앞서가다Google DeepMind의 GenCast 모델은 앙상블 예측 기능을 통해 각 예측마다 50가지 이상의 다양한 기상 시나리오를 생성함으로써 해당 분야를 한층 더 발전시켰습니다. 네이처(Nature)에 발표된 이 시스템은 97%의 예측 대상에서 ECMWF의 전통적인 앙상블 시스템보다 우수하며, 36시간 이상 장기 예보에서는 99.8%의 정확도를 보입니다. GenCast는 구글 클라우드 TPU 칩 하나만 사용하여 단 8분 만에 15일간의 전 세계 기상 예보를 완성할 수 있습니다.속도 면에서도 압도적인 우위를 보입니다. 기존의 수치 기상 예측 모델은 대형 슈퍼컴퓨터에서 수 시간의 처리가 필요하지만, GenCast나 NVIDIA의 FourCastNet 같은 AI 시스템은 45,000배 더 빠르게 운영됩니다. 구글의 GraphCast는 이전에도 허리케인 리(Hurricane Lee)의 상륙 지점을 3일 앞서 기존 모델보다 9일 앞서 정확하게 예측하는 등 탁월한 허리케인 추적 성능을 입증한 바 있습니다.뉴질랜드, AI 대응 슈퍼컴퓨터 도입뉴질랜드 지구과학원이 9월 21일에 새로운 캐스케이드 슈퍼컴퓨터를 공개했으며, 이는 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 HPE(휴렛팩커드 엔터프라이즈 컴퍼니) Cray XD2000 구축 사례입니다. 이 시스템은 기존 슈퍼컴퓨터보다 세 배 더 높은 계산 능력을 제공하며, 여러 개의 AI 기반 기상 시뮬레이션을 동시에 실행하여 예보 정확성을 크게 향상시킵니다."캐스케이드 슈퍼컴퓨터 덕분에 5일 기상 예보의 신뢰도가 2일 예보와 맞먹게 되었습니다,"라고 뉴질랜드 지구과학원의 첨단 기술 최고 과학자인 제스 로버트슨 박사가 밝혔습니다. 이 시스템은 직접 액체 냉각 기술을 활용하며 100% 재생 에너지로 작동하여 뉴질랜드의 기후 회복력 강화에 기여하고 있습니다.적용 범위 확대와 글로벌 영향력워싱턴 대학교의 최근 연구에 따르면, AI는 초기 대기 조건을 최적화함으로써 일기예보 가능 기간을 30일까지 연장할 수 있다고 합니다. 연구진은 구글의 GraphCast 시스템에 향상된 초기 조건을 적용하여 기존 모델에 비해 예측 오류를 90% 이상 줄였습니다.AI 기반 기상 모델은 특히 극한 기상 현상 예측에서 큰 가치를 증명하고 있습니다. 《Frontiers in Environmental Science》에 게재된 체계적 검토 논문은, 머신러닝 기법이 홍수, 가뭄, 그리고 강력한 폭풍의 예보 정확도를 대폭 높였다는 사실을 밝혔습니다. FuXi-Extreme 확산 모델은 기존 AI 시스템에서 나타난 강수량과 강풍의 체계적 과소평가 문제를 효과적으로 해결했습니다.중국의 최근 돌파구는 AI 기상 기술의 세계적 영향을 보여줍니다. 연구진은 의료 영상 기술을 변형하여 단 몇 초 만에 5일 예보를 산출하는 AI 시스템을 개발했으며, 지역 대회 테스트에서 기존 기준 방법에 비해 20% 가까운 성능 향상을 기록했습니다.컴퓨팅 효율성의 증가는 전 세계적으로 일기예보의 민주화를 이끌 수 있습니다. 레딩 대학교의 앤드루 찰턴-페레즈는 “이 분야의 발전 속도는 정말 경이적입니다”라고 평가했습니다. 더 빠르고 저렴한 예보 산출 방식 덕분에, 슈퍼컴퓨터가 없는 개발도상국도 이제 표준 노트북에서 실행 가능한 AI 모델을 통해 맞춤형 일기예보를 생성할 수 있게 되었습니다
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2025.09.22 등록
블룸버그의 2025년 9월 21일 Matthew Yglesia 컬럼에 따르면,최근 미국 CEO들과 비즈니스 리더들은 트럼프 행정부의 여러 논란이 되는 경제 정책에 크게 반응하지 않고 있으며그 배경에는 인공지능(AI)이 불러올 미래에 대한 과신과 기대가 작용하고 있다고 주장.그는 미국 CEO들은 AI가 경제와 기업의 미래를 획기적으로 바꿔줄 것이라는 낙관론에 빠져 있으며. 이로 인해 현재 진행되는 정책적 위험, 즉 연준 독립성 약화, 경제 데이터 신뢰성 훼손, 방송 검열 시도, 생명공학 산업 흔들기, 무역관계 악화 등에 대한 경계심이 무뎌져 있다고 말한다.그는 "AGI 열병"이라는 표현을 사용해, AI 발전이 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 막연한 기대가 현재의 불안 요소를 무시하고 있다고 비판했다.. AI가 가져올 낙관적 미래상에 집착하면서, 오히려 현재 정책의 부작용이나 민주주의 훼손 가능성에 소극적으로 대처하게 된다고 지적했다.Matthew Yglesias 는미국의 저명한 블로거이자 저널리스트로, 경제와 정치에 대한 비평을 주로 다룹니다. 하버드대학교 철학과를 magna cum laude로 졸업했으며, 본인의 정책·경제 평론 시각을 담은 Substack 뉴스레터 ‘Slow Boring’의 운영자이다.
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2025.09.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)LG AI연구원과 런던증권거래소그룹(LSEG)이 지난 19일 영국 런던에서 엑사원 기반 금융 AI 에이전트 '엑사원-BI(EXAONE Business Intelligence)' 상용화 서비스를 시작한다고 발표했다. 이번 협력은 한국과 영국 간 첫 금융 분야 AI 파트너십으로, 한국 AI 기술이 글로벌 금융 시장에서 가치를 인정받은 사례로 평가된다.4개 전문 AI 에이전트의 협업 시스템엑사원-BI는 사람의 개입 없이 데이터 분석부터 미래 예측, 보고서 작성까지 전 과정을 수행하는 금융 특화 AI 에이전트다. LG AI연구원은 이를 4개의 전문 에이전트가 협력하는 구조로 설계했다.AI 저널리스트가 뉴스, 기업 공시, 거시 지표 등 외부 데이터를 수집해 AI 경제학자에게 제공하면, AI 경제학자가 이를 바탕으로 미래 시장 흐름과 경제 전망을 예측한다. AI 애널리스트는 이 예측 결과와 내부 지표 분석을 종합해 종목별 핵심 요인을 포착하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하며, AI 의사결정자가 다양한 시나리오를 비교·평가해 최종 점수를 산출한다.미국 5천여 종목 일일 분석이 시스템은 현재 미국 뉴욕증시 상장 5천여 개 종목을 매일 전문가 수준으로 분석한다. LSEG는 엑사원-BI로 생성한 예측 점수와 보고서를 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'라는 데이터 상품으로 만들어 전 세계 투자자들에게 유료 구독제로 판매할 계획이다.토드 하트만 LSEG 데이터·피드 그룹 총괄은 "기존 금융 AI 서비스는 판단 근거에 대한 해설이 제공되지 않아 한계가 있었지만, AEFS는 분석부터 예측, 생성 전 과정이 AI 판단만으로 이뤄지며 해설을 제공해 블랙박스 문제를 해결했다"고 강조했다.AI 활용 수익 창출의 시작점임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원-BI는 각 전문가 에이전트가 협력해 집단 지능을 발휘하는 고도화된 AI 전문가 서비스로 발전할 것"이라며 "LSEG와의 협력은 LG의 버티컬 AI 기술이 글로벌 시장에서 가치와 경쟁력을 입증한 것이며, AI를 활용한 수익 창출의 본격적인 시작점이 될 것"이라고 밝혔다.이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 "그동안 우리가 LSEG의 원천 데이터를 구매해 활용했는데 LSEG가 거꾸로 우리 기술이 좋으니 금융시장에 필요한 상품을 만들어보자고 했다"며 "우리가 이 분야에서 빅테크보다 잘한다는 인정이 있는 것 같다"고 말했다.LG AI연구원은 금융을 시작으로 제조, 의료, 콘텐츠 등 다양한 산업 현장에 AI 에이전트 기술을 확장할 계획이다. 양사는 AEFS를 시작으로 원자재, 채권 등 다른 자산 영역으로 협력 범위를 넓혀갈 예정이다.
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2025.09.21 등록
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