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"LLM, 사이버 범죄에 악용 가능"...빅테크, AI 보안 취약점 해결 집중

빅테크 기업들이 사이버 범죄자들에 의해 악용 여지가 있는 초거대 언어모델(LLM)의 핵심 보안 취약점을 해결하기 위한 노력을 강화하고 있다. 2일(현지시간) 파인내셜타임스 등 외신에 따르면 구글 딥마인드, 앤트로픽, 오픈AI, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크들은 웹사이트나 이메일에 숨겨진 명령어를 통해 인공지능(AI) 모델이 기밀 정보 등 비인가 데이터를 노출하도록 속이는 '간접 프롬프트 인젝션' 공격을 막기 위해 대응 중이다. 앤트로픽의 위협 정보팀을 이끄는 제이콥 클라인은 “현재 공격 체인의 모든 단계에서 AI가 사이버 공격자들에 의해 활용되고 있다”고 말했다. 빅테크들은 외부 테스터를 고용하거나 AI 기반 도구를 활용하는 등 다양한 기술을 사용해 강력한 기술이 악용되는 것을 탐지하고 줄이기 위해 노력하고 있다. 그러나 전문가들은 업계가 아직 간접 프롬프트 인젝션을 완전히 차단하는 방법을 찾지 못했다고 경고한 상황이다. LLM이 본질적으로 명령을 따르도록 설계돼 있어 사용자의 합법적인 명령과 신뢰할 수 없는 입력을 구분하지 못한다는 점이 문제의 핵심이다. 이는 사용자가 모델의 안전장치를 무력화하도록 유도하는 행동이 가능한 이유이기도 하다. 클라인은 앤트로픽이 외부 테스터들과 협력해 클로드 모델을 간접 프롬프트 인젝션 공격에 더욱 강하게 만들고 있다고 언급했다. 또 공격 발생 가능성을 탐지하는 AI 도구도 사용하고 있다고 덧붙였다. 그는 “악성 사용을 발견하면 신뢰 수준에 따라 자동 개입이 이뤄지거나 인적 검토로 넘어간다”고 설명했다. 구글 딥마인드는 '자동화된 레드티밍' 기법을 활용한다. 자동화된 레드티밍 기법은 회사 내부 연구팀이 실제 공격과 유사한 방식으로 제미나이 모델을 지속적으로 공격해 취약점을 찾는 방식이다. 외부인이 악성 데이터를 학습 데이터에 삽입해 모델의 행동을 바꾸는 '데이터 포이즈닝'도 LLM의 또 다른 취약점이다. 앤 존슨 MS 부사장은 “수년간 공격자는 단 하나의 취약점을 찾으면 됐지만, 방어자는 모든 것을 지켜야 했다”며 “그러나 이제 방어 시스템이 더 빠르게 학습하고 적용하며 반응형에서 선제형으로 전환하고 있다”고 말했다. 기업들이 AI 도입을 확대함에 따라 AI 모델의 결함을 해결하려는 경쟁이 치열해지면서 사이버 보안은 기업의 최우선 우려 사항 중 하나로 부상하고 있다. 제이크 무어 ESET 글로벌 사이버 보안 고문은 “LLM 덕분에 해커들이 아직 탐지되지 않은 새로운 악성 코드를 빠르게 생성할 수 있어 방어가 더욱 어렵다”고 말했다. 매사추세츠공대(MIT) 연구에 따르면 조사된 랜섬웨어 공격의 80%가 AI를 활용했고, 지난해 피싱 및 딥페이크 관련 사기는 60% 증가했다 AI는 피해자의 온라인 정보를 수집하는 용도로도 사용된다. LLM은 SNS, 이미지, 음성 파일 등을 효율적으로 수집해 타깃을 분석할 수 있다. 무어 고문은 기업이 특히 이같은 공격에 취약하다고 지적했다. AI가 인터넷에서 임직원 공개 정보를 수집해 회사가 사용하는 소프트웨어를 파악하고 이를 기반으로 취약점을 찾기 때문이다. 전문가들은 기업들이 새로운 위협을 모니터링하고 민감한 데이터셋과 AI 도구 접근 권한을 제한해야 한다고 강조하기도 했다.

2025.11.03 09:53박서린

사이먼 칸 구글 부사장 "과감한 AI 혁신, 책임감 있는 실행 전제돼야"

[경주=장유미 기자] "우리는 인터넷, 모바일에 이어 지금 세 번째 거대한 기술인 인공지능(AI) 혁명을 거치며 인류 전체의 잠재력이 새롭게 열리는 시대를 맞이 했습니다. AI가 전 세계 사람들과 사회에 의미 있고 긍정적인 변화를 가져올 수 있겠지만, 대담한 혁신과 책임감 있는 실행이 전제 돼야 함께 미래를 만들어 갈 수 있을 것입니다." 사이먼 칸 구글 APAC 부사장은 30일 경북 경주 예술의전당에서 진행된 '아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋'에 연사로 참석해 '지속 가능한 혁신을 위한 차세대 AI 로드맵'을 주제로 이처럼 강조했다. '구글 딥마인드'를 앞세워 AI의 활용 확장성에 대해 설명한 그는 AI가 앞으로 과학적 한계를 돌파하고 인류가 해결하지 못한 문제들을 해결하는 데 많은 도움을 줄 것이라고 주장했다. 칸 부사장은 "단백질 구조 분석은 질병 치료제 개발에 핵심적인 과정으로, 과거에는 박사 한 명이 논문 한 편을 쓰고 단백질 하나를 분석하는 데만 몇 년이 걸렸다"며 "구글 딥마인드가 이 문제를 해결하기 위해 '알파폴드'를 개발했고, 지금까지 2억 개 이상의 단백질 구조를 분석해 190개국 200만 명 이상의 연구자들이 오픈소스로 활용할 수 있게 도왔다"고 설명했다. 이어 "구글의 AI 기반 예측 시스템인 '플루드 허브(Flood Hub)'도 홍수를 최대 7일 전까지 예측할 수 있어 80여 개국, 20억 명 이상의 인구에게 생명을 구할 수 있는 정보를 제공 중"이라며 "AI는 인명을 보호하는 데도 도움이 되고 있다"고 덧붙였다. 또 그는 AI가 공공 안전에도 보탬이 되고 있다고 주장했다. 매년 전 세계적으로 인적 오류로 인해 교통사고 사망자 수가 약 130만 명가량 되는 상황에서 구글 모회사인 알파벳에서 선보인 '웨이모'가 완전 자율주행 기술을 선보이며 이에 대한 위험을 낮춰주고 있다고 강조했다. '웨이모'는 현재 미국 5개 도시에서 운영 중으로, 조만간 일본 도쿄, 영국 런던에서도 선보일 예정이다. 칸 부사장은 "'웨이모'는 단순한 편의성이 아니다"며 "모두가 안전한 도로 환경을 만드는 미래로 나아가는 길"이라고 말했다. 하지만 그는 이러한 기술 혁신에는 책임감이 필요하다고 강조했다. 특히 AI 기술은 모든 세대가 혜택을 받을 수 있도록 기업들이 디지털 접근성과 역량 강화를 위해 노력해야 한다고 밝혔다. 구글의 경우 지난 2015년 이후 아시아-태평양 지역에서 6천만 명 이상에게 디지털 교육과 기술 훈련을 제공해왔다. 칸 부사장은 "구글은 이제 미래 세대의 인재를 양성하는 데 집중하고 있고, 이번 주에 선보인 '구글 스킬스'도 이의 일환"이라며 "앞으로도 아세안(ASEAN)과 같은 기관 및 각국 정부와 협력해 AI 핵심 기술 교육을 확대할 계획"이라고 말했다. 또 그는 책임감 측면에서 지속 가능성에 대해서도 고려해야 한다고 주장했다. 구글의 경우 모든 운영 단계에서 탄소 배출 저감과 에너지 효율 향상을 실천하고 있다고 설명하며 7세대 탠서 프로세싱 유닛(TPU) '아이언우드'를 사례로 들었다. 이는 구글이 지난 4월 공개한 AI 추론 특화 칩으로, 이전 세대인 '트릴리엄' 대비 성능이 10배 이상 향상됐다. 칸 부사장은 "'아이언우드'는 2018년 첫 CPU 대비 전력 효율이 30배 높다"며 "구글은 지난해에만 '제미나이' 텍스트 모델의 탄소 발자국을 44배 줄이는 성과도 냈다"고 소개했다. 더불어 그는 AI를 두고 에너지 소비자가 아닌, 더 깨끗한 에너지 미래를 이끄는 촉매제가 될 것이라고 내다봤다. 실제 학술지 네이처의 연구에 따르면 AI는 오는 2035년까지 전 세계 탄소 배출량을 5기가톤 이상 줄일 수 있다고 분석한 바 있다. 칸 부사장은 "우리는 전력망의 전면 가시화를 통해 저렴하고 신뢰할 수 있으며 친환경적인 에너지 공급을 가능하게 하는 프로젝트를 추진 중"이라며 "뉴질랜드, 칠레 등에서 전력 회사들이 우리의 프로젝트를 통해 신재생 에너지를 효율적으로 전력망에 통합하고 있다"고 설명했다. 마지막으로 칸 부사장은 AI를 함께 만들어가는 미래라고 정의하고 모두가 이를 실현하기 위해 협력에 나서야 한다고 강조했다. 그러면서 구글에서도 현재 LG AI연구원, 카카오헬스케어, 삼성 등 APEC 경제권 전반의 파트너뿐 아니라 여러 정부 기관들과 함께 통합 인프라를 구축하고 협력해 나가고 있다고 설명했다. 그는 "기술 전환의 속도가 너무 빨라 그 어느 때보다 신뢰할 수 있는 파트너십이 중요하다"며 "AI의 국제화에는 규제 체계의 조율도 필수적으로, 국제 공통 표준을 마련해 글로벌 차원의 협력 기반을 구축해야 한다"고 주장했다. 이어 "AI의 약속은 어느 한 기업, 한 나라만으로는 실현할 수 없다"며 "대담하게 혁신하고, 책임감 있게 실행하며 함께 미래를 만들어 가는 것이 우리가 AI 시대를 이끌어 가는 핵심 철학"이라고 마무리했다.

2025.10.30 15:48장유미

앤트로픽·구글 "AI 안전은 핵심 경쟁력"…네이버·LG도 '책임 확장' 가속

인공지능(AI)이 고도화될수록 안전은 더 이상 부가 요소가 아니라 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. AI 선도 기업들은 모델 확장 속도만큼 안전 검증을 정교하게 설계하며 책임 있는 기술 개발을 위한 내부 체계를 강화하고 있다. 앤트로픽·구글 딥마인드·네이버클라우드·LG AI연구원 등 주요 기업들은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼'에서 기술적·제도적 접근을 결합한 AI 안전 프레임워크와 검증 체계를 공개했다. 첫 발표를 맡은 앤트로픽 마이클 셀리토 글로벌정책총괄은 "강력한 AI 시스템이 물리적 세계와 연결되기 시작한 만큼 안전장치도 정교해져야 한다"며 "AI가 스스로 실행하는 시대에는 기술적 제어만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 셀리토 총괄은 앤트로픽이 추진 중인 '책임 있는 확장 정책'을 공개하며 AI 모델의 성능이 높아질수록 보안·평가·통제 수준을 단계적으로 강화하는 구조를 소개했다. 그는 "우리는 위험한 AI 모델을 배포하지 않겠다는 원칙을 명문화했고 외부 AI 안전 연구기관과 협력해 제3자 검증을 받는다"며 "이런 방식이 개발 속도를 늦추는 것이 아니라 오히려 더 빠르고 안전한 배포를 가능하게 한다"고 강조했다. 이어 "AI 안전 평가가 이제는 자율적 약속이 아니라 법적 의무로 전환되는 시점에 와 있다"며 "유럽연합(EU)·미국·한국 모두 안전 프레임워크 공개와 검증을 요구하는 규제 체계를 준비하고 있다"고 덧붙였다. 기술을 얼마나 빨리 확장하느냐보다 얼마나 책임 있게 확장하느냐가 향후 AI 기업의 신뢰를 좌우할 것이라는 설명이다. 이어진 영상 발표에서 구글 딥마인드의 루이스 호, 메리 퐁 연구원은 '프론티어 세이프티' 프레임워크를 중심으로 AI의 위험 역량을 조기 탐지하고 정기적으로 평가하는 체계를 설명했다. 두 연구원은 자율성, 생물, 사이버 위험, 기계학습 연구 역량 등 네 가지 핵심 위험 영역을 지정하고 모델이 위험 임계치를 넘어서기 전 단계에서 위험 역량 평가를 수행한다고 발표했다. 메리 퐁 연구원은 "현재의 AI 모델들은 아직 위험 임계치에는 도달하지 않았지만 세대가 바뀔 때마다 일부 고위험 작업 수행 능력이 비약적으로 향상되고 있다"며 "이를 놓치지 않으려면 정기적이고 반복적인 검증이 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 안전은 단발성 평가로 끝나선 안 되며 모델의 변화 주기마다 업데이트되는 동적 평가가 핵심"이라고 덧붙였다. 국내 기업들도 AI 안전을 독립된 경쟁력의 축으로 다루고 있다는 점을 강조했다. 네이버클라우드 윤상두 AI랩 연구소장은 "네이버는 2021년 '사람을 위한 AI'라는 윤리 준칙을 제정하고 초거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X' 개발 전 과정에 안전성 검증을 내재화했다"고 소개했다. 그러면서 "한국어 기반 안전 데이터셋이 부족한 현실을 보완하기 위해 자체 구축한 평가 데이터셋을 오픈소스로 공개했다"며 "모델 개발·배포·운영 전 단계를 관리하는 3선 방어 체계를 도입해 독립된 AI 세이프티 오피스가 사내외 모델의 안전성을 주기적으로 점검하고 있다"고 설명했다. 이어 "AI 안전을 단순한 법적 요구가 아니라 기업의 생존 전략으로 접근해야 한다"며 "모든 개발 과정에 리스크 관리 절차를 자동화해 AI 서비스의 신뢰를 확보하는 것이 목표"라고 강조했다. LG AI연구원 김유철 전략부문장은 AI 안전이 모델 개발의 마지막 단계에서 덧붙이는 절차가 아니라 설계 초기부터 내재화해야 하는 원칙이라고 짚었다. 이에 LG AI연구원은 설립 직후 윤리 원칙과 거버넌스 체계를 수립하고 모든 연구 과제에 윤리 영향 평가를 의무화했다. 또 데이터 컴플라이언스 체계를 통해 학습 데이터의 저작권과 개인정보 위험을 점검하고 AI 에이전트를 활용해 이를 자동화하고 있다. 김 부문장은 "AI의 가장 큰 위험은 기술 자체보다 소수 국가나 대기업만 혜택을 누리며 사회적 격차가 심화되는 것"이라며 "AI를 만드는 기술자뿐 아니라 AI를 사용하는 사회가 얼마나 선한가 역시 AI 세이프티의 핵심 가치로 봐야 한다"고 말했다. 끝으로 발표자들은 "AI의 위험은 국경을 넘어 확산되며 대응 역시 글로벌 협력이 필수적"이라며 "기업이 먼저 안전의 원칙을 실천할 때 비로소 신뢰할 수 있는 AI 생태계가 완성된다"고 입을 모았다.

2025.10.28 17:26한정호

얀 르쿤 "제 꾀에 넘어갔다"…오픈AI, 'GPT-5' 성과 부풀리다 망신

오픈AI가 'GPT-5' 성과 과장 논란으로 얀 르쿤 메타 수석 과학자에게 "제 꾀에 넘어갔다"는 비판을 받았다. 차세대 인공지능(AI) 성능을 과시하려던 시도가 전문가의 반박과 경쟁사들의 조롱으로 이어지며 망신을 자초했다는 평가다. 20일 테크크런치에 따르면 이번 논란은 케빈 웨일 오픈AI 부사장이 소셜 미디어(SNS)에 올린 게시물에서 시작됐다. 그는 "GPT-5가 이전에 풀리지 않았던 '에르되시 문제' 10개를 해결했다"고 선언했다. 더불어 다른 11개 문제에서도 진전이 있었다고 덧붙였다. 이에 '에르되시 문제 웹사이트'를 운영하는 수학자 토마스 블룸은 즉각 반박에 나섰다. 그는 웨일 부사장의 주장이 '극적인 왜곡'이라고 일축했다. 해당 문제들이 '미해결'로 등재된 것은 "개인적으로 그 해법을 담은 논문을 알지 못했다"는 의미일 뿐이라고 선을 그었다. 'GPT-5'가 새롭게 문제를 해결한 것이 아니라는 지적이다. 블룸은 "GPT-5는 이 문제들을 해결한 내가 몰랐던 참고 문헌을 찾아낸 것"이라고 밝혔다. 파문이 커지자 웨일 부사장은 해당 게시물을 삭제했다. GPT-5의 성과를 함께 홍보했던 세바스티앙 부벡 연구원 역시 문헌에 있는 해결책만 발견됐다고 물러섰다. 다만 그는 이 역시 의미 있는 성과라고 항변했다. 문헌 검색 역시 매우 어렵다는 주장이다. 경쟁사들은 즉각 공세에 나섰다. 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자는 이번 사태를 "제 꾀에 제가 넘어갔다"고 비판했다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 "이것은 망신스러운 일"이라고 밝혔다.

2025.10.20 10:48조이환

구글 딥마인드, AI로 '인공태양' 불 지핀다…핵융합 스타트업과 '맞손'

구글 딥마인드가 인공지능(AI) 기술을 앞세워 '꿈의 에너지'로 불리는 핵융합 발전 상용화에 본격 승부수를 띄웠다. 17일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드는 에너지 스타트업 커먼웰스 퓨전 시스템즈(CFS)와 손잡고 핵융합 발전을 고도화한다. 양사는 딥마인드의 AI 소프트웨어 '토락스'를 활용해 CFS의 실증 핵융합로 '스파크' 내부 플라즈마를 시뮬레이션하고 운전을 최적화할 계획이다. 핵융합 발전의 최대 난제는 초고온의 플라즈마를 안정적으로 유지하는 것이다. 태양과 같은 중력이 없는 환경에서 플라즈마는 소멸하기 쉬워 정교한 제어가 필수적이다. AI는 인간이 통제하기 어려운 수많은 변수를 동시에 관리하는 데 탁월해 이 문제의 핵심 해결사로 꼽힌다. CFS는 현재 보스턴 인근에 실증용 핵융합로 스파크를 건설하고 있다. 약 3분의 2 공정이 진행됐으며 내년 완공을 목표로 한다. 회사는 스파크가 투입된 에너지보다 더 많은 에너지를 생산하는 최초의 핵융합 장치가 될 것으로 기대하고 있다. 구글의 행보는 미래 데이터센터에 필요한 막대한 전력을 확보하기 위한 포석으로 풀이된다. 구글은 지난 8월 엔비디아와 함께 CFS의 8억6천300만 달러(한화 1조2천억원) 규모 시리즈B2 투자에 참여했다. 또 CFS가 건설할 첫 상업용 발전소 '아크'에서 200메가와트(MW)의 전력을 구매하는 계약도 이미 체결했다. 구글의 핵융합 투자는 이번이 처음이 아니다. 이전부터 경쟁 스타트업인 TAE 테크놀로지스와도 협력해 AI를 활용한 플라즈마 연구를 진행해왔다. 이는 특정 기업이 아닌 핵융합 기술 자체에 대한 구글의 깊은 관심을 보여준다. 구글 측은 "토락스를 강화학습 모델 등과 결합해 순에너지 생산을 위한 가장 효율적이고 안정적인 경로를 찾을 수 있다"며 "AI를 활용한 핵융합로 직접 제어 기술도 함께 연구하고 있다"고 밝혔다.

2025.10.17 11:08조이환

제프 베조스·에릭 슈미트도 투자한 미국 AI 스타트업

미국의 인공지능(AI) 스타트업 '페리오딕 랩스'가 AI모델과 로봇을 결합한 로봇 자율 연구소를 앞세워 과학 연구의 패러다임 전환에 나선다. 12일 테크크런치 등 외신에 따르면 페리오딕 랩스는 최근 3억 달러(한화 약 4천억원) 규모의 시드 투자를 유치했다. 이번 투자는 안드레센 호로위츠(a16z)가 주도했고 엔비디아, 액셀, DST 등이 참여했다. 제프 베조스와 에릭 슈미트 같은 기술업계 거물들도 투자자 명단에 이름을 올렸다. 이번 투자 유치 과정에서 페리오딕 랩스는 10억 달러(한화 약 1조3천억원)의 프리머니(투자 전 기업가치)를 인정받았다. 페리오딕 랩스는 현재 AI 기술이 가진 근본적 한계를 지적한다. 대규모 언어 모델이 약 10조 개에 달하는 인터넷 토큰 데이터를 모두 학습했지만 이는 기존 지식을 반복하는 수준에 그친다는 것이다. 회사의 해법은 AI 모델과 로봇 연구소를 직접 결합하는 것이다. 이를 통해 세상에 없던 새로운 실험 데이터를 생성하고 AI를 훈련시켜 진정한 과학적 발견을 이루겠다는 목표다. 작동 방식은 AI가 가설을 세우면 로봇 연구소가 자동으로 실험을 진행하는 피드백 루프 구조다. AI는 실험 결과로부터 학습하는데 특히 공개되지 않는 '실패' 데이터가 핵심 학습 자원이 된다. 이러한 흐름을 'AI 포 사이언스(AI for Science)'라 부른다. AI 기술로 신약 개발, 신소재 연구, 질병 진단 등 과학 분야의 난제를 해결하는 기업들을 의미한다. 구글 딥마인드, 라일라 사이언시스 같은 해외 빅테크와 스타트업들이 이 분야의 대표 주자다. 국내에서는 아스테로모프가 '과학자 AI'를 개발하는 대표적인 스타트업으로 꼽힌다. 이 회사는 AI가 인간의 개입 없이 스스로 지식을 탐구하고 새로운 질병 치료법이나 생명공학 기술을 대규모로 제안하도록 설계된 시스템인 '스페이서(Spacer)'를 개발 중이다. 지난 8월 첫 테크리포트를 공개한 이후 현재는 해외의 최상위 연구기관들과 협력해 '스페이서'가 제안한 후보 기술의 실증 연구에 착수한 것으로 알려졌다. 이같은 시도들은 AI 기술의 진화 방향과도 맞닿아 있다. 한 AI 업계 관계자는 "생성형 AI가 코딩과 수학을 정복하고 있는 가운데 이제는 과학의 영역에 도전하는 시도가 뜨겁다"며 "AI가 불러올 다음 패러다임 전환은 바로 이 지점에서 나올 것"이라고 전망했다.

2025.10.12 14:52조이환

구글, 인간처럼 클릭·입력하는 AI 에이전트 공개

구글이 인간의 눈과 손을 대신해 컴퓨터 화면을 직접 제어하는 인공지능(AI) 에이전트 기술 상용화에 시동을 걸었다. 8일 구글 공식 블로그에 따르면 이 회사는 지난 7일 '제미나이 2.5 컴퓨터 유즈' 모델을 공개 프리뷰로 출시했다. 이 모델은 구글 AI 스튜디오와 버텍스 AI의 제미나이 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 개발자에게 제공된다. '컴퓨터 유즈' 모델은 제미나이 2.5 프로의 시각적 이해와 추론 능력을 기반으로 만들어졌다. AI 에이전트가 인간처럼 웹사이트 양식을 채우거나 필터를 조작하는 등 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 직접 상호작용하도록 힘을 실어주는 것이 핵심이다. 모델은 스크린샷과 작업 기록을 받아 분석한 뒤 클릭이나 타이핑 같은 다음 행동을 결정해 실행하는 순환 구조로 작동한다. 구글은 해당 모델이 주요 성능평가(벤치마크)에서 경쟁 솔루션을 압도한다고 설명했다. 온라인-마인드투웹, 웹보이저, 안드로이드월드 등 다수 벤치마크에서 더 낮은 지연 시간으로 높은 정확도를 기록하며 기술력을 입증했다. 구글은 AI 에이전트 기술의 오용 가능성에 대비해 강력한 안전장치를 마련했다. 개발자는 시스템의 보안을 해치거나 의료 기기를 제어하는 등 민감한 작업은 수행하지 못하도록 제한할 수 있다. 구체적으로 ▲단계별 안전 서비스 ▲시스템 지침 등 세부 제어 기능을 통해 위험을 관리한다. 이 기술은 이미 구글 내부 유저 인터페이스(UI) 테스트 자동화와 검색 AI 모드 등에 적용돼 활용되고 있다. 초기 테스트에 참여한 외부 파트너사들도 개인 비서나 업무 자동화 영역에서 긍정적 결과를 얻었다. 한 AI 에이전트 개발사는 가장 어려운 평가에서 성능이 최대 18% 향상됐다고 전했다. AI 에이전트 개발사 오토탭 관계자는 "우리 에이전트는 데이터 수집과 분석에서 작은 실수도 용납되지 않는 작업을 자율적으로 수행한다"며 "제미나이 2.5 컴퓨터 유즈는 복잡한 상황에서 맥락을 안정적으로 분석하는 데 다른 모델을 능가했고 가장 어려운 평가에서 성능을 최대 18%까지 끌어올렸다"고 밝혔다.

2025.10.08 11:24조이환

"생각하는 로봇 만든다"…구글 딥마인드, 에이전틱 AI 모델 공개

구글 딥마인드가 스스로 생각하고 계획, 행동하는 로봇 개발을 겨냥한 에이전틱 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 구글 딥마인드은 26일 '제미나이 로보틱스 1.5'와 '제미나이 로보틱스-ER 1.5'를 공개했다고 홈페이지를 통해 밝혔다. 제미나이 로보틱스 1.5는 비전-언어-행동(VLA) 모델이다. 시각 정보와 지시를 모터 명령으로 바꿔 실행하고, 행동 전 내부 사고 과정을 생성해 다단계 과제를 짧은 단계로 나눠 처리한다. 서로 다른 체화 형태에서도 학습을 공유해 기술 습득 속도를 높인다. 제미나이 로보틱스-ER 1.5는 물리 환경을 추론하고 계획을 세우는 고수준 두뇌 역할을 맡는다. 자연어로 상호작용하고 성공 가능성과 진행 상황을 추정할 수 있다. 구글 검색 같은 도구나 사용자 정의 함수를 네이티브로 호출할 수도 있다. 최근 공간 이해 벤치마크 전반에서 최신 최고 수준 성능을 기록하기도 했다. 두 모델은 에이전틱 프레임워크로 동시에 작동한다. 로보틱스-ER 1.5가 임무를 계획하고 단계 지시를 생성하면, 로보틱스 1.5가 시각과 언어 이해로 구체 동작을 수행하는 식이다. 구글 딥마인드는 로봇이 실제 환경을 얼마나 이해할 수 있는지 검증하기 위한 과정도 거쳤다. 내부적으로 로보틱스-ER 1.5 대상으로 '이알큐에이(ERQA)'와 '포인트 벤치(Point-Bench)'를 포함한 15개 학술 벤치마크를 활용해 실험을 진행했다. 여기서 로봇의 포인팅 능력과 이미지·영상 기반 질의응답 성능을 측정했으며, 최신 최고 수준의 결과를 달성한 것으로 확인됐다. 로보틱스 1.5는 서로 다른 로봇 사이에서 학습한 동작을 그대로 옮길 수 있는 능력을 갖췄다. 예를 들어 '알로하 2' 로봇에서 익힌 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 로봇 '아폴로'나 양팔을 가진 '프랑카' 로봇에 적용시킬 수 있다. 로봇마다 별도로 학습시키지 않아도 같은 동작을 적용할 수 있다는 점이 핵심이다. 구글 딥마인드는 로봇 안전성과 책임성을 한층 강화했다고 밝혔다. 현재 이 모델을 탑재한 로봇은 행동하기 전에 먼저 상황을 의미적으로 분석해 안전을 고려할 수 있다. 또 필요할 경우 충돌을 피하는 등 저수준 안전 시스템을 자동으로 작동시켜 위험을 줄인다. 또 로봇 안전성을 위해 '아시모프(ASIMOV)' 벤치마크도 업그레이드했다. 새 버전은 더 다양한 위험 상황을 다루고 주석 품질을 높였다. 새 유형의 안전 질문과 비디오 기반 평가 방식도 추가됐다. 로보틱스-ER 1.5는 이 벤치마크에서 최신 최고 수준의 성능을 보였고, 내부적으로 사고하며 안전을 이해하고 물리적 제약을 지키는 능력을 입증했다. 구글 딥마인드는 "우리는 더 넓은 연구 커뮤니티와 개발 작업을 이어갈 것"이라며 "로봇 공학 커뮤니티가 최신 모델로 무엇을 만들지 기대된다"고 밝혔다.

2025.09.26 16:59김미정

[현장] "게임 개발, AI가 지휘한다"…딥마인드, '오케스트레이터'로 10억 달러 전쟁 선포

구글 딥마인드가 미래 게임 개발의 핵심은 개별 AI 모델이 아닌 이들을 통합 지휘하는 '오케스트레이터' 소프트웨어에 달렸다고 선언했다. 아이디어만으로 게임을 완성하는 '콘셉트에서 콘솔까지' 시대를 열어 AI '개발 속도'와 '콘텐츠 제작 비용' 전쟁을 주도하겠다는 것이다. 한국콘텐츠진흥원은 25일 서울 성수동 피치스 도원에서 '2025 스타트업콘'을 개최했다. 이날 발표자로 나선 피터 대넨버그 구글 딥마인드 시니어 소프트웨어 엔지니어는 AI 경쟁의 본질이 '통합'과 '지휘'로 넘어가고 있음을 역설했다. 대넨버그 엔지니어는 "AI로 트레일러, 캐릭터, 월드, 사운드까지 게임의 모든 조각을 만들 수 있지만 아무도 아직 이것들을 하나로 꿰지 못했다"며 "이것이 바로 10억 달러(한화 약 1조4천억원)짜리 기회"라고 말했다. 그의 설명에 따르면 ▲제미나이(Gemini)로 캐릭터 시트 생성 ▲지니(Genie) 등 월드 모델로 배경 구축 ▲상황에 맞는 적응형 사운드트랙 자동 생성 등 개별 기술은 이미 성숙 단계에 접어들었다. 문제는 이 개별 AI들을 조율해 하나의 게임으로 완성하는 '오케스트레이터'의 부재다. 구글은 이 문제를 해결하는 소프트웨어 기술이 미래 게임 산업의 '게임 체인저'가 될 것이라고 내다봤다. 이 같은 변화는 인간 개발자의 역할을 '코더'나 '제작자'에서 '선장'으로 바꿀 전망이다. 대넨버그 엔지니어는 "미래 개발자는 AI라는 거대한 배를 자신의 비전에 맞춰 올바른 방향으로 이끄는 선장의 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다. 그는 순수 AI 생성 콘텐츠에 대한 우려도 인정했다. 젊은 세대가 영혼 없는 AI 콘텐츠를 보면 오히려 몸서리친다는 점을 강조하며 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 도구이지 대체재가 아니라는 점을 역설한 것이다. 대넨버그 엔지니어는 "무한히 자유로운 게임은 재미없다"며 "창작자가 설정한 핵심 아이디어, 즉 '커널(kernel)'을 중심으로 AI의 자율성을 통제하는 균형 감각이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 이어 "궁극적으로 인간과 AI가 서로에게 영감을 주는 상호 발전적인 관계를 구축해야 한다"고 말했다.

2025.09.25 15:27조이환

구글 제미나이, '인간의 벽' 넘었다…세계 최고 코딩 대회서 금메달

구글이 인공지능(AI) '제미나이'를 앞세워 세계적인 컴퓨팅 프로그래밍 대회에서 금메달을 수상했다. 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 '추상적 추론' 능력 정복에 본격 나선 것이다. 18일 구글 딥마인드 공식 블로그에 따르면 회사의 AI 모델 '제미나이 2.5 딥 씽크'의 업그레이드 버전이 지난 4일 아제르바이잔 바쿠에서 열린 '2025 국제 대학생 프로그래밍 경진대회(ICPC) 월드 파이널'에 참가했다. '제미나이'는 5시간의 제한 시간 동안 총 12개 문제 중 10개를 해결해 금메달 수준의 성과를 기록했다. '제미나이'의 성적은 대회에 참가한 139개 대학 팀과 비교 시 종합 2위에 해당한다. 특히 대회 시작 45분 만에 8개 문제를 풀어내는 압도적인 속도를 과시했다. 특히 인간 참가팀이 아무도 풀지 못한 'C번 문제'를 해결하며 AI의 잠재력을 입증했다. 이 문제는 무한에 가까운 경우의 수를 탐색해야 하는 고난도 과제였다. 제미나이는 '미니맥스 정리'와 '동적 계획법' 같은 복잡한 알고리즘을 활용해 최적의 해답을 찾아냈다. 여러 AI 에이전트가 각자 해결책을 제시하고 검증하며 반복적으로 개선하는 방식으로 문제를 공략했다. 이번 성과는 사전 훈련, 사후 훈련, 강화 학습, 다단계 추론 등 구글이 쌓아온 AI 기술력이 집약된 결과다. 두달 전 국제 수학 올림피아드 금메달에 이은 성과이기도 하다. AI와 인간 전문가가 협력할 경우 모든 문제를 해결할 수 있었다는 분석도 나온다. 이번에 증명된 추상적 추론 능력은 향후 신약 개발이나 반도체 설계 등 다양한 산업에 적용될 전망이다. 빌 파우처 ICPC 글로벌 총괄 디렉터는 "'제미나이'가 이 분야에 참여해 금메달 수준의 결과를 낸 것은 차세대 AI 도구와 학문적 기준을 정의하는 중요한 순간"이라며 "이 연구는 모두를 위한 디지털 르네상스를 촉진하는 데 도움이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.09.18 14:55조이환

AI '공짜 시대' 막 내리나…구글 제미나이, 요금제별 혜택·한도 공식화

구글이 자체 인공지능(AI) 서비스 '제미나이'의 요금제별 사용량 기준을 명확히 규정하고 본격적인 유료화 전략에 나섰다. 8일 더버지에 따르면 구글은 최근 'AI 구독자를 위한 제미나이 앱 제한 및 업그레이드' 도움말 문서를 업데이트했다. 이번 업데이트를 통해 그간 모호했던 제미나이의 무료 및 유료 등급별 사용 한도가 구체적으로 공개됐다. 핵심인 프롬프트 횟수는 등급에 따라 차등을 뒀다. 이에 따라 '제미나이 2.5 프로'를 ▲무료 이용자는 모델을 하루 5회까지 ▲'AI 프로' 요금제 이용자는 100회 ▲'AI 울트라' 이용자는 500회까지 이용이 가능하다. 이미지 생성과 리서치 기능 역시 한도가 설정됐다. 무료 계정은 하루 100개의 이미지를 생성하고 5개의 '딥 리서치' 보고서를 이용할 수 있다. 유료 요금제인 프로와 울트라 등급은 이미지 생성 한도가 1천 개로 크게 늘어난다. 구글은 이전까지 '제한된 액세스'나 '특정 기간 내 사용 제한'과 같은 모호한 표현으로 정책을 안내해왔다. 이번 조치로 사용자들은 자신의 사용 패턴에 맞는 요금제를 명확히 선택할 수 있는 기준을 갖게 됐다. 더버지는 이번 정책 변경에 대해 "사용자들은 이제 자신의 필요에 맞춰 요금제를 업그레이드할 시점을 명확히 알 수 있게 됐다"며 "구글이 서비스의 가치를 명확히 제시하고 유료 구독 모델을 강화하려는 움직임"이라고 분석했다.

2025.09.08 16:31조이환

"텍스트로 3D 세상 만든다"…구글 딥마인드, '지니 3' 모델 공개

구글 딥마인드가 스스로 현실 세계를 학습·판단해 임무를 수행하는 대형 세계 모델(LWM)을 공개했다. 사람이 경험을 통해 세상을 이해하는 것처럼 사물 움직임과 상호작용을 실시간 학습해 3D 세계에서 재현할 수 있다는 게 특징이다. 6일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글 딥마인드가 실시간 작업을 스스로 수행하는 LWM '지니 3'를 미리보기 버전으로 공개했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 해당 모델은 스스로 현실 세계를 탐색·학습해 문제를 스스로 해결하는 자율형 에이전트 구조로 이뤄졌다. 범용 인공지능(AI) 에이전트를 훈련하는 데도 사용 가능하다. 딥마인드는 지니 1과 2, 베오(Veo) 시리즈 기술을 통합해 지니 3을 설계했다. 지니 3는 텍스트 프롬프트만으로 3D 가상 세계를 실시간으로 만들 수 있다. 생성된 화면은 초당 24프레임, 720픽셀(p) 해상도로 수 분간 작동한다. 딥마인드는 지니 3의 가장 큰 특징으로 현실 세계와 가상 세계를 일관성 있게 유지한다는 점을 꼽았다. 지니 3가 가상 세계 안의 물건이나 움직임, 빛, 물 흐름 등 물리 현상을 실제처럼 자연스럽게 표현할 수 있다는 이유에서다. 특히 지니 3 사용자는 3D 속 환경을 명령어로 변경할 수 있는 '프롬프트 가능한 세계 이벤트' 기능을 이용할 수 있다. 예를 들어 '비가 오게 해줘' 같은 텍스트를 입력하면, 해당 기능이 3D 세계 속 날씨를 실시간으로 변경하는 식이다. 지니 3는 사전 프로그래밍된 물리 엔진 없이 직접 사물 움직임과 상호작용을 실시간 학습해 재현한다. 이는 사람이 경험을 통해 세상을 이해하는 방식과 유사한 방식이다. 딥마인드는 "AI가 단순 영상·텍스트 생성에서 벗어나 일반인공지능(AGI) 수준으로 진화하고 있다는 것을 방증한다"고 홈페이지에서 밝혔다. 딥마인드는 지니 3를 자체 범용 AI 에이전트 '시마(SIMA)'에 적용했다는 점도 소개했다. 이를 통해 시마는 가상 세계에서도 사용자 명령어에 맞게 작업을 수행할 수 있게 됐다는 설명이다. 예를 들어 가상 창고 환경에서 '초록색 쓰레기 압축기로 가라'는 명령을 받은 시마는 해당 임무를 스스로 수행하고 목표를 달성할 수 있게 됐다. 다만 지니 3 기술이 당장 상용화될 만큼 완전하지는 않은 것으로 전해졌다. 다수 에이전트 간 복잡한 상호작용 구현이 어려울 뿐 아니라 현실과 가상세계 상호작용 시간이 수 분에 불과하다는 이유에서다. 또 시뮬레이션 정확도가 실제 지리 환경을 반영하기에는 역부족이다. 현재 소수 연구자와 창작자만 제한적으로 지니 3를 이용할 수 있다. 구글 딥마인드 슐로미 프룩터 연구 디렉터는 "지니 3는 실시간으로 상호작용 가능한 최초의 범용 세계 모델"이라며 "이 기술은 AI 에이전트를 훈련할 수 있는 기반 플랫폼으로 AGI로 가는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.

2025.08.06 13:34김미정

"AI가 사진을 영상으로"…구글, '비오 3' 기능 제미나이에 통합

구글이 영상 인공지능(AI) '비오 3'의 주요기능을 '제미나이' 언어모델에 통합했다. 사진 한 장으로 동영상을 만들 수 있는 AI 기능이 사용자 경험의 핵심 축으로 자리잡게 됐다. 11일 테크크런치에 따르면 구글은 지난주부터 '비오 3' 기반 '이미지-투-비디오' 기능을 전 세계 150여 개국에 확대 적용했다. 해당 기능은 '제미나이 앱'과 '플로우 툴'을 통해 제공되며 'AI 울트라'와 'AI 프로' 유료 요금제 사용자에게만 지원된다. 무료 사용자 확대 여부는 공개되지 않았다. 사용자는 '제미나이' 앱에서 프롬프트 창 하단 '비디오' 항목을 선택한 뒤 이미지를 업로드하면 된다. 여기에 영상 분위기나 배경음에 대한 설명을 함께 입력하면 이를 바탕으로 시청각 요소가 결합된 짧은 클립이 생성된다. 생성된 영상은 즉시 다운로드하거나 타인과 공유할 수 있다. 구글은 '비오 3' 모델의 상용화 이후 7주 만에 전체 플랫폼에서 4천만 건 이상의 AI 영상이 제작됐다고 밝혔다. 모든 영상에는 '비오' 로고가 삽입된 시각적 워터마크와 함께 '신스ID' 기반의 비가시 디지털 워터마크가 포함된다. '신스ID'는 생성형 인공지능 콘텐츠 식별을 위해 구글이 개발한 기술로, 외형 변경이나 영상 편집이 이뤄져도 식별이 가능하다. 구글은 올해 초부터 '신스ID' 탐지 기능도 별도 도구로 제공하며 생성물의 투명성 확보에 주력해왔다. 이번 기능은 지난 5월 구글 I/O에서 먼저 공개된 AI 기반 영상 툴 플로우에서 선제 적용된 바 있다. 이후 같은 기능을 '비오 3' 기반 제미나이 앱에도 옮긴 것이다. 테크크런치는 "영상 생성은 요금제에 따라 하루 최대 3건까지 가능하며 미사용 횟수는 이월되지 않는다"며 "생성된 콘텐츠는 공유 또는 저장은 가능하지만 편집 기능은 제공되지 않는다"고 밝혔다.

2025.07.11 09:22조이환

[현장] 구글 "AI, 이제 연구가 아니다"…알파폴드부터 아스트라까지, 실용화 전략 제시

구글이 기초과학과 일상생활을 넘나드는 인공지능(AI) 활용 사례를 공개하며 '에이전트화된 다중모달 AI'가 차세대 기술 진화의 핵심임을 강조했다. 단순 언어 처리에서 벗어나 시각·음성·코드 등 다양한 입력을 통합적으로 이해하고 실질적인 조력을 제공하는 AI의 가능성을 직접 시연했다. 구글코리아는 2일 서울 조선팰리스에서 '구글 포 코리아 2025' 행사를 열고 AI 기술이 창작·산업·과학 분야 전반에 걸쳐 어떻게 실용화되고 있는지를 소개했다. 이날 간담회에는 구글 딥마인드 및 랩스 디렉터가 함께 참석해 연구 중심의 기술과 서비스로 구현의 흐름을 중심으로 발표를 진행했다. 이 행사에서는 딥마인드의 핵심 프로젝트 소개와 구글 랩스의 프로젝트가 순차적으로 설명됐으며 행사 이후에는 AI 기반 콘텐츠 제작 툴과 연구성과에 대한 전시존 체험도 제공됐다. 딥마인드 "다중모달·에이전트형 모델로 전환…제품화 전략이 핵심" 이날 행사에서는 마니쉬 굽타 구글 딥마인드 시니어 디렉터가 '이론에서 현실로(From Research to Reality)'라는 주제를 중심으로 회사의 AI 연구 전략과 최신 기술을 공유했다. 굽타 시니어 디렉터는 구글이 개발한 기초모델 '팜(PaLM)' 사례를 소개하며 문제별로 매번 모델을 새로 학습해야 했던 기존 방식에서 벗어나 범용적 문제 해결 능력을 갖춘 '파운데이션 모델'의 중요성을 강조했다. '팜'은 58개 벤치마크 테스트 중 다수에서 기존 특화모델을 능가했으며 이는 이후 '제미나이(Gemini)' 시리즈로 진화해 텍스트·음성·영상·코드까지 모두 다룰 수 있는 멀티모달 모델로 확장됐다. 굽타 디렉터는 '프로젝트 아스트라(Project Astra)' 역시 소개했다. 이 프로젝트는 '제미나이 모델'을 기반으로 구현된 에이전트형 AI로, 실제 사용자 음성 명령에 따라 자전거 수리, 이메일 검색, 유튜브 조회, 매장 재고 확인까지 일관된 조력 흐름을 실시간으로 수행하는 예시가 시연됐다. 기존 챗봇을 능가하는 대화 유지력과 멀티태스킹 수행력을 기반으로 차세대 AI 비서의 전형을 제시했다. 기초과학 영역에서는 딥마인드의 '알파폴드(AlphaFold)'를 중심으로 생물학적 문제 해결 사례를 소개했다. '알파폴드'는 아미노산 서열을 기반으로 수초 내 단백질 3차원 구조를 예측할 수 있으며 현재 전 세계 2백억 종 이상의 단백질 구조 예측 데이터를 공개하고 있다. 굽타 디렉터는 이 기술이 약물 개발, 플라스틱 분해 효소 설계, 병충해 저항 종자 개발 등 다양한 영역에서 활용 중이며 국내에서도 많은 연구자들이 알파폴드 기반 연구를 진행 중이라고 밝혔다. 특히 그는 암 치료를 위해 알파폴드를 활용 중인 서울대 송지준 교수의 연구를 직접 언급하며 국내 연구진의 기여도에 주목했다. 송 교수는 알파폴드를 활용해 암세포 표적 단백질 구조를 분석하고 있으며 굽타는 이같은 실제 임상 접목이 과학적 진보의 상징이라고 평가했다. 창작과 콘텐츠 영역에서는 ▲'이마젠4(Imagen 4)' ▲'뮤직 AI 샌드박스(Music AI Sandbox)' ▲'비디오 생성 모델 비오3(Veo 3)' ▲'음성 기반 음악 생성기 리리아(Lyria)' 등이 공개됐다. '이마젠4'는 현재 업계 최고 수준의 텍스트-이미지 생성 모델로 평가받고 있으며 실제 프레임을 기반으로 동영상을 확장하는 '비오3' 모델도 함께 시연됐다. 이 모델은 영상에 자동으로 배경 음향을 삽입하는 오디오 생성 능력도 갖춰 무성 영상 한계를 넘어서고 있다. 영상 생성 기술은 '플로우(Flow)'라는 툴로 연결돼 영화 제작자를 위한 실제 프로덕션 환경에서도 쓰일 수 있도록 제품화되고 있다. 음악 분야에선 '리리아'를 통해 곡을 생성하고 이를 크리에이터가 활용할 수 있도록 뮤직 AI 샌드박스 툴킷이 함께 제공된다. 글로벌 확장성을 위해 구글은 '멀티컬처·멀티링구얼(Multicultural Multilingual)' 모델 개발도 병행 중이다. 영어 등 서구권 언어 중심의 성능 편향을 극복하기 위해 힌디어·한국어·중국어 등 다양한 언어의 이해력 격차를 줄이고 단순 번역이 아닌 '문화적 맥락 기반 생성'이 가능하도록 학습 방향을 조정 중이다. 마니쉬 굽타 구글 딥마인드 시니어 디렉터는 "우리는 대담한 혁신을 추진하는 동시에 책임 있는 개발과 배포를 최우선 가치로 두고 있다"며 "헬스케어 등 고위험 분야에 AI를 적용하는 만큼 각국 파트너들과의 협력을 통해 기술의 실질적 활용성과 안전성을 함께 담보하겠다"고 밝혔다. 구글 랩스 "실험을 제품으로…AI가 일하는 시대 온다" 이날 행사에서는 구글 랩스의 제품 전략도 함께 공개됐다. 발표는 사이먼 토쿠미네 구글 랩스 프로덕트 매니지먼트 디렉터가 맡았다. 그는 구글 랩스가 기술을 사용자 중심 제품으로 전환하는 임무를 가진 조직이라고 소개하며 AI 설계 키워드로 '변환'과 '협업'을 제시했다. 토쿠미네 디렉터가 첫 번째 사례로 소개한 사례는 '노트북LM'이었다. 이 도구는 대량의 문서를 분석해 요약, 마인드맵, 오디오, 영상 형태로 변환하는 리서치 보조 도구다. 이 툴은 입력된 정보를 기반으로만 작동하며 결과물마다 정보의 출처를 명시해 생성형 AI의 신뢰성 문제를 구조적으로 보완했다. 구글은 이 제품을 통해 실험적 AI 기술이 사용자 실생활에 적용되는 전환 사례를 구축하고 있다. 더불어 '오디오 오버뷰(Audio Overview)' 기능은 문서를 음성 콘텐츠로 자동 변환해주는 기능으로, 이날 행사에서는 KBO 올스타전 기록을 주제로 한 한국어 팟캐스트 형식의 오디오가 시연됐다. 감탄사나 여백 같은 비효율적 요소를 일부러 삽입해 실제 대화처럼 자연스럽게 들리도록 설계된 것이 특징이다. 구글은 이러한 음성화 전략이 오히려 정보 전달의 몰입도와 이해도를 높이는 데 효과적이라고 판단하고 있다. 아울러 '비디오 오버뷰(Video Overview)'는 이미지와 슬라이드 등 시각 자료를 기반으로 AI가 실시간으로 설명을 제공하는 기능이다. 이 과정에서 AI는 화면 속 콘텐츠를 보고 이해한 뒤 설명하는 방식을 택하고 있어 일반적인 텍스트 기반 요약 기능과는 몰입감에서 차별점을 둔다. 이 기능은 '비오3(Veo 3)' 기반의 고해상도 영상 생성 기술과 연동돼 교육, 회의, 여행 기록 요약 등에서 활용 가능성이 제시됐다. 토쿠미네 디렉터는 AI의 '에이전트화' 가능성을 설명하며 두 가지 협업형 AI도 함께 공개했다. 하나는 개발자 보조용 '줄스(Jules)'로, 코드 수정과 버그 해결을 자동화하는 도구다. 또다른 하나는 '마리너(Mariner)'로, 웹브라우저 환경에서 사용자를 대신해 온라인 쇼핑, 예약, 일정 정리 등을 수행하는 소비자용 AI 에이전트다. 두 제품 모두 '제미나이 2.5 프로' 기반으로 설계됐으며 구글은 이를 통해 AI를 단순 도구가 아닌 디지털 동료로 진화시키는 방향성을 실험하고 있다. 사이먼 토쿠미네 구글 랩스 프로덕트 매니지먼트 디렉터는 "에이전트형 AI는 단순한 기능 수행을 넘어 사용자와 함께 일하는 협업자로 자리 잡을 것"이라고 강조했다.

2025.07.02 15:09조이환

"DNA 100만 개 동시 분석"…구글 딥마인드, '알파지놈' 공개

구글 딥마인드가 유전자 정보를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. DNA 글자 100만 개를 한 번에 분석할 수 있는 등 기존 모델과 차별화된 기능을 갖췄다. 딥마인드는 26일 공식 블로그를 통해 AI 기반 DNA 서열 분석 모델 '알파지놈(AlphaGenome)'을 연구용 API 형태로 공개했다고 밝혔다. 누구나 비상업적으로 해당 모델을 이용할 수 있다. 알파지놈은 DNA 글자 100만 개를 읽고 각 염기 수준에서 정밀하게 예측할 수 있다. 긴 서열을 높은 해상도로 분석할 수 있어 멀리 떨어진 유전자 조절 영역까지 해석할 수 있다. 딥마인드가 해당 모델에 컨볼루션과 트랜스포머 구조를 탑재해 가능한 기능이다. 또 유전자가 언제, 어디서, 얼마나 작동하는지 나타내는 다양한 조절 정보를 예측할 수 있다. 변이 서열과 원래 서열의 차이를 빠르게 비교해 유전 변이가 미치는 영향을 1초 안에 평가하는 기능도 갖췄다. RNA가 잘리는 접합부까지 직접 예측할 수 있어, 스플라이싱 오류로 생기는 희귀 질환 분석에도 활용 가능하다. 딥마인드는 이 모델이 24개 예측 과제 중 22개에서 기존 최고 모델보다 높은 성능을 기록했다고 밝혔다. 조절 효과 예측 과제에서는 26개 중 24개에서 최상위 성능을 보였다고 설명했다. 이 모델은 기존 '엔포머(Enformer)' 기반으로 작동한다. 이용자는 단백질 코딩 영역에 특화된 '알파미스센스(AlphaMissense)'와 모델을 함께 사용할 수 있다. 이에 유전체 98%를 차지하는 비코딩 영역까지 분석할 수 있어 희귀 질환 연구에 활용 가능하다. 모델 학습에는 ENCODE, GTEx, FANTOM5 등 대규모 유전체 데이터가 사용됐다. 사람과 생쥐의 다양한 조직과 세포 데이터도 포함됐다. 딥마인드는 "알파지놈은 유전자 조절 과정을 전반적으로 이해할 수 있도록 학습됐다"며 "연구자들은 자신만의 데이터에 맞게 모델을 조정해 사용할 수 있다"고 설명했다. 미국 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 케일럽 라로우 박사는 "긴 문맥, 염기 단위 정밀도, 다양한 유전체 분석을 한 번에 처리할 수 있는 첫 모델"이라며 "복잡한 유전 정보의 활용 가능성을 넓혀줄 것"이라고 말했다.

2025.06.26 09:56김미정

[현장] "韓 대학생도 봉?"…美서 무료로 쓰는 구글 제미나이, 프로모션 두고 韓 '차별'

구글이 인공지능(AI) '제미나이'의 대중적 활용 가능성을 강조하며 국내 체험 행사를 열었으나 정작 미국 대학생들에게만 유료 기능을 무료 제공하는 프로모션 정책을 운영 중인 것으로 드러나 형평성 논란이 일고 있다. '글로벌 확장'을 내세우면서도 국내 이용자는 배제돼 한국 소비자들에 대한 차별 논란이 일고 있다. 구글코리아는 20일 서울 강남파이낸스센터 본사에서 '제미나이 워크숍 : 티치 미 하우 투 제미나이'를 개최했다. 이 행사는 음성 대화 기능을 포함한 '제미나이' 최신 기능과 새로운 생성형 AI 도구들을 소개하는 자리였다. 이날 행사에서는 김기환 구글코리아 매니저가 '딥리서치', '제미나이 라이브' 등 핵심 기능을 발표했다. 이어 연세대학교 학생들이 '제미나이'를 활용한 일상 접목 사례를 직접 소개했다. 다만 미국 대학생들에게는 유료 기능을 무료로 제공하는 프로모션 정책이 시행 중인 데 비해 국내에서는 아직 적용되지 않아 이쉬운 대목으로 남았다. "더는 실험실 이론이 아니다"…구글이 제시한 AI 활용법은? 이날 구글코리아는 '제미나이'의 진화 과정과 활용 방안을 집중적으로 소개했다. 모바일·웹·음성 등 멀티모달 환경에서 실제로 사용 가능한 기능을 사례 중심으로 설명하며 기술 확산만큼이나 '현실 적용'에 방점을 찍는 모습이었다. 김기환 구글코리아 커뮤니케이션팀 매니저는 "이제 AI는 단순한 기술을 넘어 이용자의 실생활을 직접 바꾸는 도구가 되고 있다"며 "오늘 소개할 기능은 모두 실제 스마트폰이나 브라우저에서 바로 실행 가능한 것들"이라고 강조했다. 김 매니저는 발표 초반에 '제미나이' 모델의 계보와 구글 AI 전략의 변화를 간략히 정리했다. 지난 2016년 구글 딥마인드가 개발해 이세돌을 이긴 바둑 AI '알파고'를 시작으로, 'AI 퍼스트'를 선언한 순다 피차이 CEO의 기조 아래 구글은 트랜스포머 아키텍처·람다·알파폴드·팜·제미나이 시리즈로 이어지는 대형 모델 개발을 지속해왔다. 이 중 '제미나이 2.5'는 올해 구글 I/O에서 가장 주목받은 최신 버전이다. 김 매니저는 "'제미나이'는 하나의 모델이 아니라 '모델군(family)'이며 '플래시', '플래시-라이트', '프로'처럼 목적과 성능에 따라 구분된다"며 "특히 '프로'는 복잡한 작업 수행에 강하고 플래시는 응답 속도와 비용 효율에서 유리하다"고 설명했다. 제미나이의 실사용 예시도 이어졌다. 음성 기반 대화가 가능한 '제미나이 라이브' 기능은 스마트폰 카메라 화면을 실시간으로 분석해 사용자에게 적절한 피드백을 제공한다. 김 매니저는 "방 구조 변경을 고민하며 제미나이에게 영상을 보여줬더니 도면 개선 방향까지 추천해줬다"고 말했다. 더불어 김 매니저는 '딥 리서치(Deep Research)' 기능도 소개했다. 이 기능은 복잡한 주제에 대해 AI가 조사부터 요약까지 전담하는 개인 연구 어시스턴트 역할을 한다. 텍스트 기반 질문은 물론 PDF와 같은 대용량 문서도 처리할 수 있으며 답변에는 출처와 인용 링크가 자동 포함된다. 그는 "기자처럼 정량적 정보 검증이 중요한 사용자에게 특히 유용한 기능"이라고 강조했다. 개인화 기능도 소개됐다. 구글 지메일, 캘린더, 드라이브, 문서 등과 '제미나이'를 연동하면 이용자의 일정과 파일을 AI가 직접 분석해 맞춤형 안내를 제공한다. 일례로 문자 작성부터 전송, 일정 등록까지 음성 지시 한 번으로 일괄 수행할 수 있다. 창작 도구도 빠짐없이 언급됐다. '캔버스(Canvas)' 기능은 입력한 프롬프트를 기반으로 HTML 코드를 생성해 미리보기까지 지원한다. 또 '스티치(Stitch)'를 이용하면 개발 지식이 없는 사용자도 자연어로 앱 프로토타입을 생성할 수 있다. 영상 생성 AI '비오(Veo)'와 이를 기반으로 한 편집 툴 '플로우(Flow)'도 함께 소개됐다. '비오 3'는 음성 지시만으로 현실감 있는 장면을 생성할 수 있는 모델이다. 실제 개발자 커뮤니티에서는 단편 영화 제작 도구로 활용되고 있다. '플로우'는 이처럼 생성된 짧은 영상 클립들을 시간 순서에 따라 연결하고 프롬프트나 이미지 등을 활용해 이어지는 장면을 자동 확장해주는 타임라인 기반 편집 툴이다. 김기환 구글코리아 매니저는 "영상 생성의 완성도가 카메라 촬영과 구별되지 않을 정도"라며 "자체 워터마크 삽입과 감지 기술인 '신스아이디 디텍터'를 병행해 콘텐츠 투명성을 확보하고 있다"고 밝혔다. 연세대 학생들 "AI, 우리들의 친구"…韓엔 없는 학생 혜택, 확장성엔 의문 이어 진행된 세션에서는 연세대학교 언론홍보학과 학생들이 직접 기획하고 제작한 세 편의 영상이 공개됐다. 해당 영상은 구글과 학과 측이 공동으로 기획한 상반기 프로젝트의 결과물로, '제미나이'를 실생활에서 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적인 상황에 맞춰 보여주는 것을 목표로 했다. 첫 번째 영상은 가족 구성원의 건강과 일상을 챙기는 보호자의 시점을 중심으로 '제미나이'를 활용한 사례를 다뤘다. 계란 알러지가 있는 아이의 급식 확인, 병원 면회 시간 계산, 복약 정보 검색 등 음성 기반 인터페이스를 통해 AI가 실시간으로 정보를 제공하는 장면들이 담겼다. 두 번째 팀은 다이어트, 연애, 야근 등 청년층의 생활 속에서 AI가 일종의 동료처럼 대응하는 상황을 연출했다. 간식의 영양 성분 분석부터 고백 준비, 스트레스 해소 영상 추천까지 이어지는 흐름은 '제미나이'가 단순한 정보 검색 도구가 아니라 개인화된 조언자로 작동할 수 있다는 점을 부각했다. 세 번째 영상은 캠퍼스 생활을 배경으로, AI가 복학생의 정보 격차를 메우고 실질적인 학업 보조 역할을 하는 모습을 담았다. 쇼츠 형식의 시리즈물로 구성돼 영상 집중도가 낮은 청년 겨냥했고 연동성 강점을 살려 유튜브·구글 문서·노트북LM 등 다양한 기능을 유기적으로 활용하는 장면이 포함됐다. 학생들은 발표를 통해 "AI는 나를 대체하는 존재가 아니라 함께 살아가는 존재로 자리 잡아야 한다"며 "광고처럼 정보를 주입하는 것이 아니라 스스로 찾아보게 만드는 도구로서 '제미나이'를 설계했다"고 설명했다. 이후 질의 응답 시간에선 학교를 대상으로 진행되는 제미나이 프로모션이 국가별로 다르게 적용되는 것을 두고 많은 관심이 집중됐다. 특히 미국 대학생에게는 유료 플랜을 일정 기간 무료로 제공하는 프로모션과 관련해 국내 대학생에게도 동일한 혜택이 제공될 예정인지에 대한 질문이 많았다. 이에 대해 구글 측은 "해당 프로모션은 미국 등 일부 국가에서만 운영되고 있다"며 "아직 한국은 대상에 포함돼 있지 않다"고 밝혔다.

2025.06.20 15:05조이환

앤트로픽, AI 인재 전쟁 '압도'…메타·딥마인드·오픈AI 인력 줄줄이 이탈

앤트로픽이 메타, 구글 딥마인드, 오픈AI 등 경쟁사의 핵심 인력을 대거 흡수하며 인공지능(AI) 업계에서 영향력을 확대하고 있다. 자율성과 안전성에 초점을 맞춘 기업 가치와 관료주의와 정치를 배격하는 독특한 문화가 고급 인재들을 끌어들이는 구조다. 15일 톰스 하드웨어 등 외신에 따르면 앤트로픽은 최근 오픈AI와 딥마인드 출신 인력들을 중심으로 핵심 AI 연구진을 대거 채용한 것으로 나타났다. 벤처캐피털 시그널파이어의 보고서에 따르면 앤트로픽으로 이직한 오픈AI 출신 인재는 반대 방향보다 8배 많았고 딥마인드 출신은 무려 11배에 달했다. 메타 역시 연봉 200만 달러(약 28억원) 이상의 조건에도 이탈을 막지 못하고 있는 것으로 알려졌다. 특히 앤트로픽은 오픈AI와 딥마인드의 핵심 인재들을 직접적으로 끌어오며 기술 경쟁력 확보에 속도를 내고 있다. 오픈AI 공동 창업자인 존 슐먼과 얀 라이케는 각각 앤트로픽으로 이직하거나 관련 프로젝트에 참여했고 딥마인드에서 수석연구원으로 일하던 닐 하우스비와 구글 및 딥마인드에서 7년 이상 근무한 보안 전문가 니콜라스 칼리니도 최근 이 회사에 합류했다. 앤트로픽은 오픈AI 출신 인재들이 주도해 창업한 조직이다. 이들은 상업화보다 AI 안전성 확보를 최우선 과제로 삼아야 한다는 문제의식을 공유해 독립했다. 이에 단순한 이직이 아니라 기술 철학과 조직 문화에서 기존 빅테크와 뚜렷하게 다른 방향성을 의도한 결과라는 분석도 나온다. 실제로 앤트로픽의 2년 유지율은 80%에 달한다. 오픈AI는 67%, 딥마인드는 78% 수준으로 알려졌으며 일반 테크업계 평균인 40~50%보다 훨씬 높다. 단순 유입뿐 아니라 잔류율에서도 빅테크를 압도하고 있는 셈이다. 업계는 앤트로픽의 이 같은 경쟁력 배경으로 ▲AI 안전성 철학 ▲자율적 연구 환경 ▲타이틀 중심 승진 구조의 부재를 꼽고 있다. 실제로 메타와 구글에서 경험한 관료주의를 피하고 싶어하는 연구자들이 기술적 독립성과 철학적 명분을 찾을 수 있는 대안지대로 앤트로픽을 선택하고 있다는 분석이 나온다. 보상 구조 측면에서도 경쟁력을 강화하고 있다. 초기 입사자에게는 스톡옵션과 제한주(RSU)를 혼합해 지급하고 있으며 일정 재직 기간 이후에는 주식 현금화 기회도 제공하는 것으로 알려졌다. 현재 앤트로픽은 약 200여 개 채용 공고를 운영 중이다. 이는 오픈AI의 약 330개보다는 적지만 설립 시점과 규모를 감안하면 가파른 성장세를 보이고 있다. 앤트로픽의 기업 가치는 약 615억 달러(약 84조원)로 추정된다. 최근 딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류한 니콜라스 칼리니는 자신의 블로그에서 "앤트로픽은 내가 중요하게 여기는 보안 문제를 실제로 중요하게 생각한다"며 "그 문제에 집중할 수 있도록 지원해준다"고 밝혔다. 엔지니어 보상 플랫폼 레벨스닷에프와이아이(Levels.fyi)의 공동 창업자인 주하이르 무사는 "초기 단계 기업에서 스톡옵션을 받을 수 있다는 점은 매우 매력적"이라며 "앤트로픽이 오픈AI보다 큰 잠재력을 가지고 있다고 보는 사람들도 많다"고 말했다.

2025.06.15 09:16조이환

구글 창업자·딥마인드 CEO "2030년 전후 인간 넘는 AI 온다"

구글 창업자인 세르게이 브린과 데미스 하사비스 딥마인드 최고경영자(CEO)가 범용 인공지능(AGI)의 도래 시점을 오는 2030년 전후로 예상했다. 25일 액시오스에 따르면 브린과 하사비스 CEO는 최근 미국 캘리포니아 마운틴뷰에서 열린 구글 개발자 행사 '구글 I/O' 무대에 함께 등장해 AGI 전망을 공개적으로 밝혔다. 하사비스 CEO는 언론과의 인터뷰에서 "몇 가지 기술적 돌파만 더 있으면 AGI에 도달할 수 있다"고 언급했다. 이어 AGI가 올 시점에 대한 질문에 브린은 "2030년 이전", 하사비스 CEO는 "그보다 조금 후"라고 대답했다. 두 사람은 AGI 달성을 위해 단순히 현재 AI 모델의 스케일을 확대하는 것만으론 부족하며 연산력과 알고리즘의 동시 진화가 필요하다고 강조했다. 하사비스 CEO는 "지금 알고 있는 기법은 끝까지 밀어붙이면서 동시에 다음 세대를 연구해야 한다"고 말했다. 브린은 "알고리즘의 진화가 더 중요하다"고 밝혔다. 뒤이어 하사비스 CEO는 최근의 AI 모델 중 일부는 AGI로 향하는 기술적 돌파구의 초기 형태일 수 있다고도 덧붙였다. 그는 오픈AI, 메타, 구글 등이 선보인 '추론 기반 모델'이 대표적이라며 이는 응답 전에 사고를 거치는 방식으로 설계돼 인간 사고에 더 가까운 구조를 구현한다고 설명했다. 구글은 이번 I/O 행사에서 추론 구조를 테스트할 수 있는 새로운 기능도 함께 공개한 바 있다. '딥씽크'는 문제에 대한 복수의 해결 경로를 병렬로 계산해 가장 유망한 방법을 선택하는 시스템이며 모델 스스로 평가 및 비교 과정을 거친다. 또 다른 모델 '제미나이 디퓨전'은 기존 이미지 생성에 활용된 확산기법을 텍스트·코드 생성에 적용한 것이 특징이다. 잡음으로부터 점진적으로 의미 있는 문장을 도출하는 방식으로 기존 텍스트 생성기보다 더 빠른 응답을 제공한다. 하사비스 CEO는 현재 기술이 AGI에 근접해 있는 것은 분명하지만 완성을 위해서는 몇 가지 근본적 진보가 더 필요하다는 입장을 재확인했다. 지난해 12월 액시오스와의 인터뷰에서 유사한 입장을 밝힌데 이어 같은 입장을 강조한 셈이다. 이어 하사비스 CEO는 "브린은 그냥 AGI를 두고 오라고 하면 되지만 나는 그걸 만들어야 한다"고 농담을 던지기도 했다. 액시오스는 이에 대해 "하사비스 CEO는 실제로 AGI를 만들어야 하는 책임자라는 점을 재치있게 드러낸 장면"이라고 평했다.

2025.05.25 07:02조이환

"살아 있는 아인슈타인, AI와 손잡았다"…테런스 타오, 딥마인드와 '수학 난제' 도전

세계적 수학자 테런스 타오가 고차원 수학 문제 해결을 위해 구글 딥마인드의 인공지능(AI)을 활용하고 있다. 17일 테런스 타오 UCLA 교수의 공식 블로그에 따르면 그는 수학자 하비에르 고메스 세라노와 함께 구글 딥마인드의 AI 시스템 '알파이볼브'를 활용한 공동 연구를 진행 중이다. '알파이볼브'는 복잡하고 구조가 불분명한 수학 문제를 기존 최적화 방식보다 효율적으로 탐색할 수 있도록 설계된 범용 알고리즘 생성 도구다. 타오 교수는 전 세계에서 가장 뛰어난 수학자로 손꼽히는 인물이다. 만 9세에 대학 과정을 수료하고 21세에 박사학위를 받은 뒤 31세에 필즈상을 수상했다. 수학, 물리학, 컴퓨터과학을 넘나드는 연구로 '살아 있는 아인슈타인'이라 불리며 그가 직접 참여한 연구는 AI 도구의 학술적 신뢰성을 판단하는 강력한 기준이 된다. 타오 교수는 '알파이볼브'를 활용해 조화해석 부등식, 가법 조합론, 패킹 문제 등 복잡하고 수학적으로 난해한 문제들을 대상으로 초기 실험을 진행하고 있으며 이 중 일부는 딥마인드의 공식 발표에도 사례로 포함됐다. 현재는 정답이 거의 존재하지 않거나 찾기 매우 어려운 문제들로 적용 범위를 넓혀가는 중이다. 알파이볼브는 수식에서 가장 좋은 결과를 내는 조건을 찾아주는 AI다. 특히 변수가 너무 많거나 어떤 조건이 좋은 건지조차 감이 안 잡히는 문제일수록 기존 방식보다 더 잘 작동한다. 말 그대로 '답이 어딨는지도 모르는 문제'를 풀기 위해 탐색 능력을 극대화한 AI인 셈이다. 더불어 이전 모델인 '펀서치'보다 강화된 자동 피드백 루프를 탑재해 성능 개선 방향을 스스로 도출하는 구조다. 단순한 코드 생성에서 벗어나 수학적 구조 자체를 새롭게 제안하는 방식으로 진화하고 있다. 이 시스템은 현재 수십 개의 수학 미해결 문제에 적용됐으며 이 중 75%는 기존 최고 해법을 재현하거나 능가한 것으로 나타났다. 특히 일부 문제에서는 수십 년간 경신되지 않은 수학 기록을 경신해 학계의 관심을 모았다. 타오 교수는 "현재 우리는 좋은 해가 매우 드문 희소한 매개변수 공간을 갖는 난제들로 연구를 확장 중"이라며 "이 작업은 아직 진행 중으로, 완성에 가까워지는 몇 달 뒤쯤에는 더 많은 내용을 보고할 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.05.18 10:15조이환

"AI가 만든 코드, 기술 발전 가속"…구글 딥마인드, 진화형 알고리즘 '알파이볼브' 개발

구글 딥마인드가 알고리즘을 설계하고 성능까지 개선하는 인공지능(AI)을 선보였다. 언어모델 기반의 코드 생성 능력에 진화적 평가 구조를 결합해 대규모 컴퓨팅 인프라부터 수학적 난제까지 범용 최적화가 가능해진 것이다. 16일 구글 공식 블로그에 따르면 딥마인드는 지난 14일 코드 기반의 알고리즘을 진화시키는 AI 시스템 '알파이볼브'를 발표했다. 이 시스템은 구글의 최신 언어모델 '제미나이' 시리즈에 자동 평가 알고리즘을 접목한 구조로, 구글의 데이터센터·칩 설계·AI 모델 학습 등 실제 운영 환경에 투입돼 성능을 입증했다. '알파이볼브'는 기존의 함수 단위 코드 생성과 달리 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 전체를 설계할 수 있는 구조다. 속도 중심의 '제미나이 플래시'와 논리 구조를 강화하는 '제미나이 프로'를 병행 활용해 코드 제안을 생성한다. 이렇게 생성된 코드는 자동 평가 시스템이 정확성, 속도, 자원 활용도 등을 따져서 평가하고 성능이 좋은 코드만 다음 세대에 반영된다. 처음 성과를 낸 분야는 구글의 데이터센터 스케줄링이다. 이 시스템은 내부 클러스터 관리 도구인 보그(Borg)에 적용돼 일부 자원만 남은 서버를 더 잘 활용할 수 있도록 새로운 방식의 스케줄링 규칙을 만들어냈다. 사람이 읽고 관리하기 쉬운 단순한 코드 형태로 제공돼 전체 컴퓨팅 자원의 0.7%를 꾸준히 절약할 수 있게 됐다. 칩 설계 영역에서도 적용 사례가 나왔다. '알파이볼브'는 구글 텐서플로우 처리장치(TPU) 내 고성능 산술 연산 회로에서 불필요한 비트를 제거하는 베릴로그(Verilog) 코드를 제안했다. 이는 기능 검증을 거쳐 차세대 설계에 반영된 상태로, AI가 하드웨어 설계 언어 수준에서 의미 있는 구조 개선을 제안할 수 있음을 입증하는 계기가 됐다. 특히 구글 '제미나이' 모델 학습에 쓰이는 행렬 곱셈 연산을 최적화해 속도를 23% 끌어올렸다. 전체 학습 시간도 1% 줄었으며 기존에는 수주가 걸리던 커널 최적화 작업이 수일 내 자동 실험으로 가능해졌다. 반복 작업 부담이 줄어들면서 연구 효율도 함께 높아졌다. 사람이 직접 손대지 않던 그래픽처리장치(GPU) 저수준 명령어 영역에서도 성과가 나왔다. '플래시어텐션' 커널에서 최대 32.5%의 속도 향상을 기록했으며 기존 컴파일러 최적화를 넘어선 성능이라는 평가를 받는다. AI가 병목 지점을 스스로 찾아내고 개선 방향까지 제시한 사례로, 실제 코드 개선 작업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 수학 난제를 해결하는데도 기존 한계를 뛰어넘는 성과를 냈다. 일례로 복소수 4×4 행렬 곱셈 문제에서 기존보다 곱셈 횟수를 더 줄인 새로운 알고리즘을 찾아냈는데 이는 지난 1969년 수학자 스트라센이 세운 기록을 처음으로 넘어선 사례다. 수십 년간 누구도 개선하지 못한 수학적 구조 자체를 AI가 새롭게 설계해낸 것이다. 이외에도 이 시스템은 수학 분석, 기하학, 조합론, 수론 등 다양한 미해결 문제 50여 개에 적용됐다. 전체의 약 75%에서 기존 최고 해법을 재현했고 심지어 20%의 경우에는 보다 나은 해법을 제시했다. 구글 딥마인드는 현재 '피플+AI 리서치' 팀과 함께 '알파이볼브'의 사용자 인터페이스를 개발 중으로, 학술 연구자 대상 얼리 액세스 프로그램을 준비하고 있다. 일반 공개 여부는 추후 검토할 예정이나 명확한 평가 구조를 갖는 알고리즘 문제라면 어떤 분야에도 적용 가능한 구조라는 점에서 범용 기술로의 확장 가능성이 거론된다. 소재 개발, 신약 설계, 에너지 최적화, 공정 자동화 등 연산 기반 과학 영역 전반에 대한 활용이 논의되고 있다. 알렉산더 노비코프 딥마인드 연구원은 "우리는 평가자가 명확한 문제에 집중하고 있다"며 "자동화된 피드백 루프를 통해 성능을 지속적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 마테이 벌로그 딥마인드 연구원은 "'알파이볼브'는 일반적 AI 시스템임에도 불구하고 알파텐서보다 더 나은 성과를 냈다"며 "실제 문제에 곧바로 적용 가능한 과학 도구는 연구 현장에서도 드문 경험"이라고 말했다.

2025.05.16 09:58조이환

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