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AI 뉴스

OpenAI, 인공지능 모델 훈련을 위해 전직 은행가 100명 채용

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작성자 xtalfi
작성일 10.22 16:28
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 Bloomberg가 검토한 문서에 따르면, 금융 모델링 작업에 대한 인공지능 모델 훈련을 위해 JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Morgan Stanley로부터 100명 이상의 전직 투자은행 직원들을 영입했습니다. 프로젝트 머큐리(Project Mercury)라는 코드명의 이 비밀 계획은 계약자들에게 시간당 150달러를 지급하며, IPO, 구조조정, 차입매수를 포함한 거래에 대한 금융 모델을 구축하도록 합니다.​

이 프로젝트는 OpenAI가 5,000억 달러 가치 평가에 도달했음에도 불구하고 수익성을 추구하면서 AI 기술을 전문 산업으로 확장하려는 최신 노력을 나타냅니다. 참가자들에는 Brookfield, Mubadala, Evercore, KKR과 같은 주요 기업의 전직 직원들과 Harvard 및 MIT의 MBA 학생들이 포함됩니다.

 

월스트리트의 단순 노동 자동화

 

Project Mercury는 상세한 Excel 모델 구축 및 PowerPoint 프레젠테이션 수정을 포함하여 일반적으로 주니어 뱅커들의 주당 80시간 근무를 소비하는 지루한 작업들을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 이 이니셔티브는 월스트리트가 AI 효율성을 수용해야 한다는 증가하는 압력을 반영하며, Goldman Sachs는 최근 운영 전반에 AI를 구현하면서 추가 인력 감축을 발표했습니다.​

지원 프로세스는 대부분 자동화되어 있으며, 20분간의 AI 챗봇 인터뷰로 시작하여 재무제표 및 모델링 테스트가 이어집니다. 계약자들은 업계 표준 Excel 형식을 사용하여 주당 하나의 모델을 제출해야 하며, 피드백을 받고 수정한 후 그들의 작업이 OpenAI 시스템에 통합됩니다.​

OpenAI 대변인은 Bloomberg에 "우리는 다양한 분야에서 모델의 역량을 개선하고 평가하기 위해 다양한 전문가들과 협력합니다"라고 말하며, 전문가들은 "제3자 공급업체에 의해 채용, 관리 및 보상받습니다"라고 언급했습니다.

 

산업 전환 우려

 

이 이니셔티브는 주요 은행들이 이미 AI 통합으로 인해 채용을 제한하고 있는 시점에 등장했습니다. JPMorgan Chase는 3분기에 12%의 이익 성장을 보고했지만 직원 수는 1%만 증가했으며, CFO Jeremy Barnum은 AI 도입이 가속화됨에 따라 관리자들에게 채용을 제한하도록 지시했다고 언급했습니다.​

연방준비제도 이사인 Christopher Waller는 최근 AI로 인한 일자리 대체가 이미 발생하고 있으며, 소매업체들이 "콜센터와 IT 관련 직무에서 인력을 감축하고 있다"고 관찰했습니다. 투자은행 업계 전문가들은 전통적인 애널리스트 업무를 자동화하는 것이 숙련된 은행가를 양성하는 도제 시스템을 약화시킬 수 있으며, AI로 훈련받은 애널리스트가 고위직에 도달했을 때 잠재적으로 지식 공백을 만들 수 있다고 우려하고 있습니다.​

이 프로젝트는 월스트리트의 "pls fix" 문화를 부각시키는데, 이는 주니어 애널리스트들이 재무 모델과 프레젠테이션을 수정하는 데 수많은 시간을 소비하는 것을 의미합니다. AI가 이러한 단순 반복 작업을 줄일 것으로 기대되지만, 반복적인 수작업을 통해 학습하는 방식을 기반으로 구축된 업계에서 보상과 경력 개발에 대한 의문도 제기됩니다.​

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)LG전자가 22일 인공지능(AI) 홈 허브 'LG 씽큐 온(ThinQ ON)'의 국내 판매를 시작한다고 발표했다. 온라인브랜드샵을 시작으로 다양한 온오프라인 채널에서 순차 판매되는 이번 출시는 생성형 AI를 활용한 본격적인 AI홈 시대의 개막을 알린다.일상 대화로 집 전체를 제어하는 AI 허브씽큐 온의 출하가는 24만6000원으로 책정됐으며, 함께 출시되는 LG IoT 디바이스는 4만원부터 51만3000원까지 다양한 가격대로 구성됐다. 이 제품은 생성형 AI를 탑재해 고객과 일상 언어로 대화하며 맥락을 이해하고, 생활 패턴을 학습·예측해 최적의 환경을 조성한다.​예를 들어 "하이 엘지, 에어컨 끄고 로봇 청소기 돌려줘. 그리고 한 시간 후에 제습기 틀어줘"라는 복잡한 명령도 기억하고 순차적으로 실행한다. 또한 "침실에 있는 조명 모두 꺼줘" 같은 공간별 제어도 가능하다.맞춤형 패키지와 보안 시스템 적용LG전자는 고객의 라이프스타일에 맞춘 AI홈 패키지도 함께 선보인다. 최적의 수면 환경을 위한 '웰슬리핑(Well-Sleeping)' 패키지는 씽큐 온과 스마트 조명 스위치, 스마트 전구 등으로 구성되어 취침 시간에 맞춰 조명이 서서히 어두워지고 에어컨과 공기청정기가 저소음 모드로 동작한다.​'스마트스타트(Smart Start)' 패키지는 스마트 버튼, 공기질 센서, 온습도 센서, 도어 센서, 모션·조도 센서, 스마트 플러그, 스마트 조명 스위치, 스마트 도어락 등 8종의 IoT 디바이스를 포함해 집 전체를 AI홈으로 구성할 수 있다.​보안 측면에서는 자체 보안 시스템인 'LG 쉴드(LG Shield)'를 적용해 AI 가전 및 IoT 기기의 안전한 연결과 데이터 보호를 보장한다.​류재철 LG전자 HS사업본부장은 "LG 씽큐 온은 일상 대화를 통해 마치 친구처럼 공감하며 소통하는 AI홈의 핵심 허브"라며 "생성형 AI로 가전을 제어하고 고객에게 필요한 서비스를 제안하는 차별화된 AI홈 고객 경험을 제공할 것"이라고 밝혔다.​글로벌 시장조사기관 인사이트에이스 애널리틱스에 따르면, AI 기반 글로벌 스마트홈 시장은 올해부터 연평균 21.3%씩 성장해 2034년에는 1041억달러(약 149조원) 규모에 달할 것으로 전망된다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)캘리포니아 대학교 샌디에이고의 엔지니어들은 조직이 훨씬 적은 데이터와 컴퓨팅 파워를 사용하여 대규모 인공지능 모델을 맞춤화할 수 있는 획기적인 방법을 개발했으며, 이는 소규模 연구소와 스타트업이 고급 AI 역량에 접근할 수 있도록 민주화할 잠재력을 가지고 있습니다.​BiDoRA(Bi-level Optimization-Based Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation)라고 불리는 이 새로운 기술은 기존 방법과 비교하여 성능을 유지하거나 심지어 향상시키면서 미세 조정에 필요한 매개변수 수를 300배 이상 줄입니다. 월요일 Transactions on Machine Learning Research에 게재된 이 연구는 AI 훈련 비용이 2020년 이후 4,300퍼센트 이상 급증한 시점에 나왔습니다.특화된 AI 애플리케이션의 주요 비용 절감UCSD 팀은 전기 및 컴퓨터 공학과의 Pengtao Xie 교수가 이끌었으며, 단백질 언어 모델—단백질 특성과 행동을 예측하는 특수 AI 시스템—을 사용하여 그들의 방법의 효과를 입증했습니다. 펩타이드가 혈액-뇌 장벽을 통과할 수 있는지 예측하는 데 있어 BiDoRA는 기존 방법보다 326배 적은 매개변수를 사용하면서도 더 높은 정확도를 달성했습니다. 단백질 열안정성 예측의 경우, 408배 적은 매개변수로 전체 미세 조정 성능과 동일한 결과를 보였습니다.​"우리의 방법을 사용하면 막대한 예산, 슈퍼컴퓨터급 리소스 또는 대규모 데이터셋이 없는 소규모 연구실과 스타트업조차도 자신들의 필요에 맞게 대규모 AI 모델을 적응시킬 수 있습니다"라고 Xie는 말했습니다. "이 연구는 AI 민주화를 향한 한 걸음을 나타냅니다."​전통적인 미세 조정 방법은 수십억 개의 매개변수를 포함할 수 있는 대규모 언어 모델의 모든 매개변수를 조정합니다. 이 접근법은 비용이 많이 들고 과적합에 취약한데, 과적합은 모델이 새로운 예시에 일반화하는 것을 학습하기보다 패턴을 암기하는 현상입니다. 증가하는 비용은 소규모 조직에 장벽을 만들어 왔으며, 최첨단 모델 훈련 비용은 현재 GPT-4의 경우 7,800만 달러, Google의 Gemini Ultra의 경우 추정 1억 9,100만 달러에 달합니다.혁신적인 이중 레벨 최적화 접근법BiDoRA는 미세 조정 과정을 크기와 방향 업데이트라는 두 가지 구성 요소로 분리하기 위해 이중 레벨 최적화를 사용하는 다른 접근 방식을 취합니다. 이 방법은 가장 중요한 매개변수만 업데이트하고 나머지는 동결된 상태로 유지하여 계산 요구 사항을 크게 줄입니다. 이러한 분리는 과적합을 방지하는 동시에 새로운 작업에 대한 모델의 일반화 능력을 유지하는 데 도움이 됩니다.​이 연구는 미국 국립과학재단과 국립보건원의 지원을 받았으며, 이는 컴퓨터 과학과 생물의학 연구 모두에서 이 방법의 잠재적 응용 가능성을 반영합니다. 이 시기는 UCSD가 새로운 인공지능 학부 전공을 시작하는 시점과 일치하여, 대학을 AI 교육 및 연구의 최전선에 위치시키고 있습니다.​이 개발은 AI 비용이 기하급수적으로 계속 증가함에 따라 중요한 과제를 해결합니다. 업계 데이터에 따르면 최첨단 모델의 훈련 비용은 2020년 이후 연간 약 3배씩 증가했으며, 일부 예측에서는 2027년까지 10억 달러 규모의 훈련 실행이 정상화될 수 있다고 제시합니다. 한국 스타트업 Trillion Labs가 최근 AI 평가 비용을 100배 이상 절감하는 방법을 발표한 것을 포함하여, 유사한 효율성 노력이 전 세계적으로 등장하고 있습니다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI의 인스턴트 체크아웃 기능을 통한 전자상거래로의 야심찬 진출은 사람들의 온라인 쇼핑 방식을 변화시키려는 회사의 광범위한 노력에도 불구하고 상당한 장애물에 직면하고 있습니다. 이 기능이 주요 소매업체들의 환호 속에 불과 몇 주 전에 출시되었지만, 새로운 연구와 사용자 테스트는 가능성과 문제점이 복합적으로 얽힌 복잡한 상황을 드러내고 있습니다.성과가 기대에 미치지 못함973개의 전자상거래 사이트에서 총 200억 달러의 매출을 창출한 12개월간의 데이터를 분석한 종합 연구는 ChatGPT의 쇼핑 기능에 대한 냉정한 결과를 제시했습니다. 함부르크 대학교와 프랑크푸르트 금융경영대학원의 연구진은 ChatGPT 추천을 통한 50,000건 이상의 거래를 조사하고, 이를 전통적인 마케팅 채널을 통한 1억 6,400만 건의 거래와 비교했습니다.​연구 결과는 전자상거래에서 AI 우위에 대한 광범위한 기대와 상반됩니다. ChatGPT 추천 트래픽은 기존 채널보다 전환율이 현저히 낮았으며, 제휴 링크는 ChatGPT 추천보다 전환될 가능성이 86% 더 높은 것으로 나타났습니다. Maximilian Kaiser와 Christian Schulze가 작성한 연구 논문에 따르면, 자연 검색조차도 ChatGPT를 약 13% 앞섰습니다.​연구진은 "결과는 LLM 우위에 대한 광범위한 기대와 상반된다"고 기술하며, ChatGPT 트래픽이 연구 기간 동안 점진적인 개선을 보였지만 "예측에 따르면 LLM은 향후 1년 내에 자연 검색과 동등한 수준을 달성하지 못할 것"이라고 언급했습니다.사용자 경험 문제가 대두되다Instant Checkout 기능의 실제 테스트 결과 상당한 사용성 문제가 드러났습니다. CNET 리뷰어가 ChatGPT의 새로운 쇼핑 인터페이스를 통해 립스틱을 구매하려고 시도했을 때 여러 장애물에 부딪혔으며, ChatGPT Plus로 업그레이드했음에도 불구하고 결국 어떠한 거래도 완료하지 못했습니다. "이상적인 무독성 립스틱을 찾기 위한 여정은 계속되고 있으며 ChatGPT의 새로운 Instant Checkout 기능은 개선의 여지가 있습니다"라고 리뷰어는 결론지었습니다.​마찬가지로 다른 사용자들도 ChatGPT가 제품을 성공적으로 식별하고 추천을 제공하지만, 실제 구매 프로세스는 종종 중단된다고 보고합니다. 이 기능은 현재 선택된 Etsy 판매자와 Shopify 판매자의 단일 품목 구매만 지원하며, 통합은 아직 보류 중입니다.Atlas 브라우저를 통한 광범위한 쇼핑 확대OpenAI는 이번 주 10월 21일 ChatGPT Atlas를 출시하며 커머스 분야에 대한 야망을 다시 한 번 확고히 했습니다. ChatGPT Atlas는 AI 기반 웹 브라우저로, 쇼핑 기능을 브라우징 경험에 직접 통합하도록 설계되었습니다. 현재 macOS에서만 제공되는 이 브라우저는 웹사이트를 자율적으로 탐색하고, 장바구니를 채우며, 사용자를 대신해 구매를 완료할 수 있는 "에이전트 모드"를 특징으로 합니다.​Atlas의 초기 테스트 결과는 Instant Checkout과 유사하게 엇갈린 반응을 보이고 있습니다. 브라우저가 Walmart에서 일부 쇼핑 작업을 자동화하는 데 성공했으나, 사용자들은 팝업, 로그인 요구, 사이트 호환성 등의 문제로 인해 쇼핑 과정이 자주 중단된다고 보고했습니다. 한 리뷰어는 "Agent 모드가 적용된 Atlas는 이미 신기한 것 이상으로 유용하게 느껴진다"고 평가했으나, 아직 많은 사용자 안내가 필요하다는 점을 강조했습니다.​이번 출시에 따라 Alphabet 주가가 하락하며, 투자자들은 Google Chrome의 브라우저 독점에 대한 잠재적 위협을 주목하게 됐습니다. OpenAI CEO인 샘 올트먼은 Atlas를 "브라우저가 무엇이 될 수 있는지 다시 생각해볼 수 있는, 10년에 한 번 찾아오는 드문 기회"로 자리매김했습니다.​현재의 제한점에도 불구하고, 회사의 쇼핑 사업은 주요 소매업체로부터 점점 더 주목받고 있습니다. Walmart는 이제 ChatGPT가 전체 추천 트래픽의 20%를 주도한다고 밝혔고, Target, Etsy, eBay에서도 비슷한 증가세가 보고되고 있습니다. 하지만 Hamburg 연구에 따르면 이러한 추천 트래픽은 대부분의 소매업체에서 전체 웹사이트 방문의 0.2% 미만에 불과합니다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Alphabet의 Google이 수백억 달러 규모의 잠재적 클라우드 컴퓨팅 계약에 대해 AI 스타트업 Anthropic과 초기 협의 중인 것으로 Bloomberg의 소식통에 따라 알려졌습니다. 이 협상 소식으로 Google의 주가는 시간외 거래에서 2.68% 급등했으며, Amazon 주식은 투자자들이 클라우드 컴퓨팅 시장에 미치는 영향을 고려하면서 1.6% 하락했습니다. 제안된 합의는 Google Cloud 서비스를 통해 Anthropic에 추가 컴퓨팅 성능을 제공할 예정이지만, 계획은 아직 확정되지 않았으며 세부 사항은 변경될 수 있다고 소식통이 Bloomberg에 전했습니다. 두 회사 모두 이 협의에 대해 논평했습니다.전략적 클라우드 파트너십 전쟁이번 잠재적 거래는 현재 AI 기업에 대한 30억 달러 투자를 기반으로 구축된 Google과 Anthropic의 기존 관계를 크게 확장할 것입니다. Google은 2023년에 약정한 20억 달러와 올해 초 추가로 투입한 10억 달러를 포함한 이전 투자를 통해 이미 Anthropic의 약 14%를 소유하고 있습니다. 회사는 올해 9월 전환사채를 통해 7억 5천만 달러를 추가로 투입할 예정입니다.​그러나 Google은 Anthropic에 80억 달러를 투자하고 AI 기업의 "미션 크리티컬 워크로드를 위한 주요 클라우드 제공업체"로서의 입지를 확보한 Amazon과 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. Morgan Stanley 추정에 따르면, Amazon과 Anthropic의 파트너십은 2025년에 12억 8천만 달러의 AWS 수익을 창출할 것으로 예상되며, 2027년까지 56억 달러로 증가할 가능성이 있습니다.시장 영향과 최근의 혼란이러한 협상의 시기는 10월 20일 발생한 대규모 AWS 장애 이후 클라우드 컴퓨팅 신뢰성에 대한 감시가 강화된 시점과 일치합니다. 이 장애로 전 세계 수천 명의 고객이 15시간 동안 서비스 중단을 겪었습니다. 이 장애는 병원, 은행, 정부 기관을 포함한 중요 서비스에 영향을 미쳤으며, 단일 클라우드 제공업체에 대한 과도한 의존에 대한 우려를 부각시켰습니다.​2021년 OpenAI 출신 직원들이 설립한 Anthropic은 OpenAI의 GPT 모델과 직접 경쟁하는 Claude 계열의 대규모 언어 모델을 개발하고 있습니다. 이 회사는 2025년 말까지 연간 매출 90억 달러 달성을 목표로 하고 있으며, 이는 현재 궤도의 두 배 이상입니다. 3월에 Anthropic은 회사 가치를 615억 달러로 평가받는 35억 달러 규모의 펀딩 라운드를 완료했습니다.​이번 협상은 AI 파트너십을 둘러싼 클라우드 거대 기업인 Microsoft, Google, Amazon 간의 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다. Microsoft와 OpenAI의 독점적 관계는 Azure가 상당한 시장 점유율을 확보하는 데 도움을 주었으며, 최근 분기에 Google Cloud의 32%, AWS의 17% 성장률에 비해 39% 성장했습니다.
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