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'딥마인드'통합검색 결과 입니다. (77건)

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[新테크용어] 로봇에 범용 AI 두뇌 심는다…RFM이란

로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model·RFM)은 인공지능(AI)이 다양한 로봇의 행동과 주변 환경을 학습해 여러 작업을 수행하도록 지원하는 범용 AI 모델이다. 특정 작업에 맞춰 개별적으로 개발하던 기존 로봇 AI와 달리 대규모 데이터를 사전 학습해 새로운 작업과 환경에도 적응할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 기존 산업용 로봇은 물건을 집거나 부품을 조립하는 등 정해진 작업을 반복 수행하는 데 특화돼 있다. 작업 대상이나 주변 환경이 달라지면 프로그램을 수정하거나 추가 학습을 진행해야 하는 경우가 많다. 반면 RFM은 다양한 물체와 작업 환경, 로봇의 움직임을 학습해 처음 접하는 상황에도 대응할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 한다. 이를 위해 카메라 영상과 이미지, 센서 정보, 로봇의 동작 데이터, 사람의 작업 시연 영상 등을 활용한다. 로봇은 이러한 데이터를 바탕으로 주변 물체의 위치와 형태를 파악하고 주어진 명령을 수행하는 데 필요한 행동을 학습한다. 사전 학습한 모델을 특정 로봇이나 작업에 맞춰 추가 학습시키는 방식으로 활용할 수도 있다. RFM은 대규모언어모델(LLM)과도 차이가 있다. LLM이 방대한 텍스트를 학습해 언어를 이해하고 생성하는 데 초점을 맞춘다면 RFM은 현실 공간에서 로봇이 움직이고 물체와 상호작용하는 데 필요한 능력을 학습한다. 대표적인 구현 방식으로는 시각 정보와 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 모델이 있다. RFM은 로봇이 주변 환경을 인식하고 스스로 행동하도록 하는 피지컬 AI 구현의 핵심 기술로 주목받고 있다. 엔비디아는 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델인 '아이작 그루트'를 개발하고 있으며, 구글 딥마인드는 로봇이 시각·언어 정보를 바탕으로 행동을 수행하는 '제미나이 로보틱스' 모델을 선보였다. 국내에선 LG그룹이 글로벌 기업과 손잡고 RFM 기반 로봇 개발을 추진하고 있다. LG그룹은 로봇 지능 전문기업 스킬드AI와 협력 가능성을 모색하는 동시에 엔비디아의 AI 플랫폼을 활용한 차세대 휴머노이드 로봇 개발에 나섰다. 특히 RFM은 제조와 물류, 가정용 서비스, 휴머노이드 로봇 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 로봇마다 별도의 AI를 개발하는 부담을 줄이고 새로운 작업을 학습하는 데 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있어서다. 다만 실제 산업 현장에 폭넓게 적용하기 위해서는 로봇 학습 데이터 확보와 정교한 동작 제어, 안전성·신뢰성 검증 등의 과제가 남아 있다.

2026.11.04 16:21장유미 기자

[AI는 지금] 구글, 로봇 훈련할 가상세계 만든다…월드모델 '지니4' 공개

구글 딥마인드가 화면과 소리를 함께 생성하는 인공지능(AI) 모델 '지니4'로 영화·게임 제작과 로봇 훈련 분야 공략에 나선다. 사용자 행동에 반응하는 가상세계를 구현해 촬영이나 개발에 앞서 아이디어를 시험하고 로봇과 AI가 과제를 수행하는 과정을 점검하도록 지원한다. 구글 딥마인드는 27일(현지시간) 자사 블로그를 통해 지니4를 일부 시험 사용자에게 연구용으로 공개했다고 밝혔다. 사용자가 글로 날씨를 바꾸거나 인물을 추가하도록 요청하면 장면과 소리를 실시간으로 생성한다. 가상공간 속 인물이 사용자 입력이나 주변 상황에 반응해 대화하는 기능도 갖췄다. 지니4는 주변 환경과 그 안에서 일어나는 변화를 생성하는 월드모델이다. 완성된 영상을 재생하는 방식과 달리 사용자가 키보드로 이동하거나 카메라 방향을 바꾸면 그에 맞춰 다음 장면을 만든다. 사용자는 생성된 공간을 탐색하면서 사건 흐름에도 개입할 수 있다. 소리 생성 기능은 바람과 파도 같은 주변 소음부터 악기 연주와 인물 대화까지 지원한다. 별도로 음향을 입힐 필요 없이 모델이 화면 속 상황에 맞는 소리를 직접 만드는 방식이다. 구글은 지니4가 자사 실시간 월드 모델 가운데 처음으로 음성을 포함한 오디오 생성 기능을 갖췄다고 설명했다. 영화 촬영 전 장면 구상…게임은 코드 작성 전 공간 탐색 구글이 시험 중인 주요 활용 분야는 영화와 게임 제작이다. 영화 제작자는 지니4를 이용하면 가상 장면 안에서 카메라 각도와 조명, 대사, 인물 동작을 바꾸며 여러 촬영안을 비교할 수 있다. 실제 촬영에 들어가기 전 머릿속 구상을 화면과 소리로 확인하도록 돕는다. 시험에 참여한 게임 개발자와 창작자는 코드를 작성하기 전 탐색 가능한 가상공간을 만들고 있다. 글로 화면 스타일과 사물 질감, 상호작용 방식을 바꾸며 초기 아이디어를 확인하는 용도다. 일부 사진기자는 과거 사진 한 장을 바탕으로 움직이는 가상환경을 만드는 방식을 시험 중이다. 구글은 역사 속 공간을 체험하거나 홍수·산불에 따른 환경 변화를 시각화하는 데도 활용 가능성을 살펴보고 있다고 밝혔다. 구글은 창작과 언론, 교육, 게임, 엔지니어링 분야 시험 사용자 의견을 받아 서비스를 개선할 방침이다. 산업별 협력사도 시나리오를 빠르게 구현하는 도구로 지니4를 평가하며 실제 업무에 적용하기 위해 보완할 부분을 찾고 있다. 제미나이가 단계별 진행 점검…로봇 행동도 가상환경서 시험 구글은 지니4에 AI 모델 '제미나이'를 결합해 복잡한 작업도 가상환경에서 구현하도록 했다. 여러 행동이 순서대로 이어져야 하는 작업에서는 제미나이가 계획을 세우고 진행 과정을 점검하는 역할을 맡는다. '제미나이 3.8 플래시'는 목표를 단계별로 나눈 뒤 지니4가 생성하는 화면을 보며 각 단계가 제대로 이뤄졌는지 확인한다. 사용자가 중간에 개입하거나 환경이 바뀌면 계획도 수정할 수 있다. 제미나이 옴니는 현실과 비슷한 모습과 움직임을 구현하는 데 쓰인다. 구글은 '제미나이4 아르곤'과 지니4를 연결해 앱트로닉 휴머노이드 로봇 '아폴로'가 체커 게임을 하는 가상 장면도 소개했다. 아르곤이 작업을 단계별로 나눠 글로 전달하면 지니4가 이를 화면으로 구현한다. 실제 로봇을 움직인 실험이 아니라 로봇 행동을 가상환경에서 생성한 사례다. 구글은 이 기술을 로봇과 AI 에이전트가 현실에 투입되기 전 여러 환경에서 행동을 시험하는 데 활용할 계획이다. 이를 위해 제미나이 추론 능력과 지니 장면 생성 능력을 결합해 사용자 요청에 맞춰 가상세계를 바꾸고 장면이 앞뒤 흐름에 맞게 이어지도록 연구하고 있다. 지니4는 아직 실험 단계로, 실행 시간이 길어지거나 복잡한 수정을 반복하면 물체 모습과 위치가 달라질 수 있다. 복잡한 물리 현상과 소리, 공간 관계를 정확하게 표현하고 화면 속 글자를 읽을 수 있게 생성하는 능력도 추가 연구 과제로 남았다. 구글은 향후 프로젝트 지니에서 구글 AI 울트라 가입자에게 지니4를 제공할 예정이다. 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오 일부 협력사에도 공개 범위를 넓힌다. 생성한 모든 영상과 오디오에는 AI 생성물 식별을 돕는 디지털 워터마크 '신스ID'를 적용하기로 했다. 구글 딥마인드는 "세계를 이해하고 시뮬레이션하는 일은 범용인공지능(AGI)을 만드는 데 중요한 요소"라고 밝혔다.

2026.10.28 08:54김동원 기자

[신간] 나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다

웅진지식하우스가 이달 26일, 구글 딥마인드 리더 출신 정수진 작가의 신간 '나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다'(웅진지식하우스·388쪽·2만 1000원)를 출간한다. 이 책은 문과 출신 비엔지니어 여성이 빅테크 조직의 리더로 도약하기까지의 생생한 여정과 함께, AI 혁명 최전선에서 찾아낸 '인간의 미래 가치'를 심도 있게 다룬다. 정수진 저자는 인텔, 메타(페이스북), 구글 등 글로벌 빅테크에서 25년간 경력을 쌓았다. 최근까지 인공지능 혁신을 주도하는 구글 딥마인드에서 AI UX 리서치 팀장으로 활약했다. 책에 따르면, '문과 출신, 아시아 여성, 비엔지니어, 박사 학위 없음'이라는 배경을 안고 천재 엔지니어들이 모인 실리콘밸리 한복판에서 리더로 인정받을 수 있었던 비결은 다름 아닌 '사람을 읽는 힘'이었다. 저자는 완벽한 알고리즘 앞에서 “다 좋은데요. 평범한 사람들도 이걸 두려움 없이 쓸 수 있을까요?”라고 묻는 인문학적 통찰이 어떻게 조직의 핵심 경쟁력이 됐는지를 증명한다. 신간은 챗GPT 출시 이후 불붙은 빅테크 기업들의 패권 격전부터, 데이터의 편향성으로 인한 AI의 민낯, 그리고 기계에 의존하며 점차 잃어가는 인간의 '의심하는 감각' 등 시장에 출시되기 전 가장 안쪽에서 목격한 현장의 이야기를 담았다. 특히 기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남는 다섯 가지 가치로 '의도, 안목, 책임, 공감, 의미'를 제시한다. 새로운 툴을 익히는 표면적인 기술력보다, '무엇을 원하는지 정하는 힘'과 '만들 만한가'를 묻는 통찰력이 앞으로의 시장에서 압도적인 보상을 받을 것이라는 강력한 메시지를 전한다. 이 책은 25년 커리어 노하우까지 수록해 AI 시대에 자신의 자리를 고민하는 직장인, 비전공자, 사회 초년생, 그리고 조직 리더들에게 구체적이고 현실적인 조언을 준다.

2026.10.23 15:23백봉삼 기자

[AI는 지금] 구글, AI로 전 세계 산림 추적…환경 규제 대응 시장도 바뀌나

구글이 인공지능(AI)을 활용해 전 세계 산림의 변화 과정을 정밀하게 추적하는 기술을 공개했다. 기업들이 원자재 생산 과정에서 발생하는 산림 훼손 위험을 파악할 수 있게 되면서 글로벌 공급망 관리와 환경 규제 대응에도 변화가 예상된다. 구글 딥마인드와 구글 리서치는 지난 22일(현지시간) 세계자원연구소(WRI), 국제응용시스템분석연구소(IIASA)와 공동 개발한 AI 기반 산림 유형 지도 '포티(ForTy) 2020'을 공개했다. 포티는 전 세계 토지를 가로 10m, 세로 10m 단위로 분석해 원시림과 자연 재생림, 인공 조성림, 목재 생산용 조림지, 수목 작물 재배지 및 혼농임업 지역, 기타 토지 등 6가지 유형으로 분류하는 기술이다. 기존 위성지도는 주로 나무의 존재 여부나 산림 면적 변화에 초점을 맞춰 자연림과 인공 조림지, 팜유 농장 등을 구별하기 어려웠다. 자연림을 벌목한 뒤 나무를 다시 심으면 산림이 회복된 것처럼 보일 수 있다는 한계도 있었다. 구글은 이를 해결하기 위해 약 170만 개 위치에서 수집한 산림 유형 데이터를 AI에 학습시켰다. 특히 지난해 공개한 지리공간 AI 모델 '알파어스 파운데이션스(AlphaEarth Foundations)'를 활용해 수년간 축적된 위성 관측 정보를 분석하고 나무의 식재 패턴과 성장 주기, 벌목 주기 등을 토대로 산림 유형을 판별하도록 했다. 이후 전 세계 9000개 이상의 무작위 조사 지점에서 성능을 검증한 결과 산림 유형 분류 정확도는 90%, 산림과 비산림 구분 정확도는 95%를 기록했다. 구글은 기존 글로벌 산림지도보다 높은 성능을 확보했다고 설명했다. 이번에는 2017년부터 2025년까지 매년 산림 유형이 어떻게 달라졌는지 보여주는 초기 시계열 데이터도 함께 공개했다. 이를 통해 자연림이 목재 생산용 조림지나 농장으로 전환됐는지, 훼손된 지역에서 숲이 자연적으로 복원되고 있는지 등을 파악할 수 있다. 이 기술은 유럽연합(EU)의 산림전용방지규정(EUDR)에 대응해야 하는 기업들에 활용도가 높을 것으로 예상된다. EUDR은 커피와 코코아, 팜유, 고무, 목재 등 특정 원자재와 관련 제품이 산림 훼손과 연관되지 않았다는 사실을 기업이 입증하도록 요구한다. 그동안 기업들은 여러 국가에 분산된 원자재 생산지의 과거 토지 이용 상태를 확인하는 데 어려움을 겪어왔다. 포티를 활용하면 생산지의 위치 정보를 기반으로 2020년 당시 산림 유형과 이후 변화를 분석해 공급망 내 산림 훼손 위험을 파악하는 데 도움을 받을 수 있다. 이에 따라 기업의 환경 규제 대응 과정에서 위성 데이터와 AI 분석 기술의 활용이 확대될 가능성이 있다. 공급업체가 제출한 서류와 현장 조사에 의존하던 검증 방식에 AI 기반 분석을 결합하면 조사 범위를 넓히고 위험 지역을 선별하는 데 드는 부담을 줄일 수 있어서다. 다만 AI 분석 결과만으로 규제 준수 여부를 최종 판단할 수 있는 것은 아니다. 이번 일은 구글의 지리공간 AI 생태계 확장 측면에서도 의미가 있다. 구글은 알파어스 파운데이션스를 기반으로 산림 훼손과 토지 이용 변화, 생물다양성 등을 분석하는 기술 개발을 확대하고 있다. 범용 AI 모델을 실제 산업 현장의 문제 해결에 적용하면서 활용 범위를 넓히는 전략이다. 특히 포티는 공개 라이선스로 제공돼 직접적인 데이터 판매 수익보다는 구글의 지리공간 AI 기술과 분석 플랫폼 활용을 확대하는 효과가 기대된다. 기업과 연구기관이 관련 데이터를 기반으로 환경 위험 분석이나 공급망 관리 서비스를 개발할 수 있다는 점에서 새로운 사업 기회로 이어질 가능성도 있다. 구글은 포티 2020 지도와 시계열 데이터를 구글 어스 엔진(Earth Engine)을 통해 무료로 공개했다. 향후 협력기관과 함께 시계열 데이터의 정확도를 지속적으로 개선할 계획이다. 구글 딥마인드는 "이제 이용자들은 전 세계에서 산림이 어디서 사라졌는지뿐 아니라 그 자리를 목재 생산용 조림지나 수목 작물 농장, 다른 토지가 대체했는지까지 매년 10m 단위로 확인할 수 있다"며 "정부와 기업, 환경보호단체, 과학자들이 이 데이터를 활용해 산림 훼손 없는 공급망을 구축하고 자연림 보호에 필요한 투자를 확대하길 기대한다"고 밝혔다.

2026.10.23 10:54장유미 기자

"군에 AI 제공 우려"…구글딥마인드 연구진 잇단 '퇴사'

구글이 인공지능(AI) 기술을 군사 업무에 제공하는 데 반발해 연구진이 잇따라 사직했다. 이들은 군 AI 사용을 통제할 장치와 인간 감독이 충분하지 않다고 우려했다. 21일(현지시간) BBC 등 외신에 따르면 소피아 리구오리 구글딥마인드 엔지니어링 부문 연구원을 비롯한 직원 여러 명이 이달 초 이같은 이유로 회사를 떠난 것으로 전해졌다. 연구원들은 구글이 올해 초 미 국방부와 체결한 계약 건을 사직 이유로 꼽았다. 이 계약은 구글 AI 모델을 기밀 군사 업무를 포함한 모든 합법적인 정부 목적에 사용할 수 있도록 허용한다. 다만 적절한 인간의 감독과 통제 없이 국내 대규모 감시나 표적 선정을 포함한 자율무기에 사용해서는 안 된다는 조건을 담았다. 익명을 요청한 전 구글딥마인드 연구진은 이 같은 조건이 실제 군사 현장에서 제대로 작동할 수 있는지 의문을 제기했다. 구글이 미 국방부의 AI 사용을 통제하거나 거부할 권리가 없는 것으로 보이며, 기술이 어떻게 배치되는지 파악할 수 있는 범위도 제한적이라고 주장했다. 리구오리 구글딥마인드 연구원은 미군과 이스라엘군에 대한 회사의 협력 확대를 퇴사 이유로 꼽았다. 인간 감독과 국제법·인권 준수를 내세운 구글이 실제 사업에선 윤리적 가치를 지킨다는 믿음을 잃었다고 비판했다. 전문가들은 AI가 군사적 의사결정 속도를 높일수록 사람이 오류를 확인할 시간은 줄어들 수 있다고 지적했다. 특히 AI가 선정한 수백 개 표적을 짧은 시간에 검토해야 한다면 사람이 판단 과정에 참여하더라도 결과를 실질적으로 검증하기 어렵다는 우려다. 현재 미 국방부는 전쟁에서 승리하려면 AI 도입이 필수적이라는 입장을 유지하고 있다. 피트 헤그세스 미국 국방장관은 군에 AI를 통합하는 것을 핵심 우선순위로 제시했다. 오픈AI를 비롯한 아마존, 마이크로소프트, 스페이스X, 오라클, 엔비디아, 리플렉션도 다양한 군사 환경에서 AI 기술을 사용할 수 있도록 하는 유사 계약을 체결한 바 있다. 구글 내부에선 군사 활용에 대한 우려를 공개적으로 제기하기 어렵다는 주장도 나왔다. 일부 직원들은 고용계약이 구글에 대한 공개 비판을 제한하고 있으며, 보복이나 경력상 불이익을 우려해 발언을 주저하고 있다고 BBC에 밝혔다. 이스라엘과의 협력도 내부 갈등 배경으로 꼽혔다. 구글은 2024년 아마존과 이스라엘 정부와 군에 AI 기술·클라우드 인프라를 제공하는 12억 달러 규모 '프로젝트 님버스' 계약으로 직원들의 비판을 받았다. 당시 구글은 이 사업이 무기나 정보기관과 관련된 고도로 민감한 업무나 기밀·군사 업무를 대상으로 하지 않는다고 밝혔다. 구글은 군 관련 계약을 검토하고 체결할 때 허용되는 사용에 관한 정책과 AI 원칙을 준수하는 일관된 절차를 따른다고 설명했다. 직원들이 기업 윤리부터 부정행위까지 우려를 안전하게 제기할 전용 창구를 운영하며 보복을 막기 위한 엄격한 직장 내 정책도 시행하고 있다고 밝혔다. 사라 쇼커 전 오픈AI 지정학팀 책임자는 "AI는 사람보다 훨씬 빠르게 작동하기 때문에 운용자가 결정을 내릴 수 있는 시간을 줄인다"며 "AI가 선정한 표적이 수백 개에 달하고 시간도 부족하다면 인간 운용자가 AI의 출력에 오류가 있는지 실질적으로 검토하는 것은 거의 불가능하다"고 말했다.

2026.10.22 09:02김미정 기자

글로벌 빅테크·국가대표 AI 총출동…6만 8000명 찾은 AI 페스타, K-AI 존재감 높였다

국내 최대 인공지능(AI) 축제인 'AI 페스타'가 사흘 간의 대장정을 마치고 화려하게 막을 내렸다. 'AI 3대 강국(AI G3)'을 목표로 한 이재명 정부의 움직임에 발맞춰 진행된 과학기술정보통신부의 공식 AI 행사로, 글로벌 빅테크와 국내 대표 기업, 정부, 학계가 한 자리에 모여 우리나라 AI 미래 청사진을 제시했다는 점에서 많은 주목을 받았다. 이달 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스에서 진행된 'AI 페스타 26'는 과기정통부 AI 주간의 대표 행사로, 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 진행됐다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM)의 가능성을 보여주는 데 무게를 뒀던 지난해와 달리 산업 현장과 일상에서 실제로 쓰이는 AI를 전면에 내세워 참가자들의 호응을 얻었다. 또 사흘 간 관람객 수는 총 6만 8000여 명으로 집계됐다. 오픈AI·앤트로픽·화웨이·퍼플렉시티·IBM·젠스파크 등 글로벌 AI 대표 기업들을 포함해 삼성SDS·KT·롯데이노베이트·현대차그룹 등 국내외 100여 명의 연사가 참여한 다양한 컨퍼런스들이 펼쳐진 것이 이번 행사의 흥행 비결로 꼽혔다. 'AI 페스타 27'은 내년 9월 30일부터 10월 1일까지 사흘간 코엑스 D홀에서 개최된다. 이번 행사 첫날에 열린 'AI 서밋'에선 AI를 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 끌어올리기 위한 전략 논의가 이어졌다. 구글 딥마인드는 문화와 언어적 맥락을 반영한 글로벌 AI 평가 체계를 제안했고, AWS는 아시아태평양 시장 확대를 위한 데이터 거버넌스와 클라우드 전략을 소개했다. 앤트로픽은 프론티어 AI 확산에 따른 기업 대응 방안을, KT와 티맥스소프트는 각각 AX 플랫폼과 K-AI 풀스택 기반 엔터프라이즈 AI 전략을 제시했다. 또 오후 세션에선 국가AI전략위원회 조준희 산업 AX생태계 분과위원장과 하용호 공공 AX 분과위원이 각각 산업과 공공 부문의 AI 전환 전략을 소개했다. 두 연사는 현장 적용을 위한 정책 방향과 실행 과제를 짚으며 국가 차원의 AI 확산 전략을 구체화했다. 특히 구글 '제미나이' 개발에 참여한 로라 아로요 구글 딥마인드 수석 과학자는 'AI 서밋'에서 기조연설을 맡아 벤치마크 평가 방식을 개편해야 한다고 주장해 눈길을 끌었다. 현재 AI 모델은 70~100개 언어를 지원하지만 대부분의 벤치마크가 10~20개 언어에 머물고 영어 문항을 번역하는 방식에 의존해 각 지역의 문화와 사회 규범을 제대로 평가하지 못한다고 판단해서다. 아로요 수석 과학자는 "현지 전문가가 데이터 수집과 평가에 참여해 높임말·관용 표현·방언·전통·법률 등 지역별 특성을 처음부터 반영해야 하고, 텍스트뿐 아니라 이미지와 AI 에이전트·피지컬 AI까지 평가 범위를 넓혀야 한다"며 "언어를 자연스럽게 구사하는 능력과 문화를 이해하는 능력은 다르기 때문에 모델의 안전성과 문화적 적절성을 별도로 측정하는 평가 체계가 필요하다"고 강조했다. 둘째 날 진행된 '퓨처 테크 컨퍼런스'에선 AI가 실제 산업과 기업 운영에 어떻게 구현될지가 주요 화두로 다뤄졌다. 두산로보틱스와 현대차그룹, 롯데이노베이트는 제조·로봇·산업 현장에서 피지컬 AI를 적용하는 전략을 공유했고, 화웨이와 젠스파크, IBM, 퍼플렉시티는 대규모 AI 인프라부터 에이전트가 회사를 운영하는 조직 구조, 에이전트 행동 통제와 책임, AI 에이전트 기반 서비스 확장까지 차세대 AI의 방향을 제시했다. 이어 디노티시아와 웹케시, 몽고DB, AWS는 AI 에이전트 확산으로 급증하는 검색·메모리 수요와 데이터 인프라, 기업 시스템 현대화, 데이터베이스 마이그레이션 전략 등을 소개하며 AI 반도체와 인프라, 데이터, 클라우드가 함께 바뀌어야 한다는 점을 강조했다. 이 중 브랜든 우 화웨이 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 AI 모델이 향후 5년 내 100조 개 파라미터, 하루 100경 토큰 처리 규모로 커질 것으로 전망하며 개별 칩 성능을 높이는 방식만으로는 이를 감당하기 어렵다고 진단해 주목 받았다. 그러면서 그는 수천~수만 개의 가속기와 중앙처리장치(CPU), 메모리, 스토리지를 하나의 시스템처럼 연결하는 '슈퍼팟' 아키텍처를 이번 행사에서 제시했다. 우 CTO는 "대규모 모델 학습에서 장치 간 통신이 전체 시간의 절반가량을 차지할 수 있다"며 "P2P 연결과 풀메시 통신, 통합 프로토콜, 광 기반 상호연결 기술을 통해 병목을 줄여야 한다"고 강조했다. 이어 "긴 컨텍스트와 KV 캐시 증가에 대응해 HBM·D램·고속 스토리지를 계층적으로 활용하고, 여러 슈퍼팟을 다시 연결해 장기적으로 100만 개 이상의 가속기까지 확장할 수 있는 구조를 구축하겠다"고 덧붙였다. 셴커 V 셀바두라이 IBM 아시아태평양(APAC) 부사장 겸 최고기술책임자(CTO)도 같은 날 강연자로 나서 참관객들의 많은 관심을 받았다. 그는 이번 행사에서 AI가 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무와 의사결정에 관여하는 에이전트 단계로 발전하면서 모델 소유 여부보다 에이전트가 실제로 어떤 행동을 했는지 추적하고 검증할 수 있는 체계가 중요해졌다고 강조했다. 셀바두라이 CTO는 "에이전트가 사용하는 모델과 도구가 수시로 바뀌면 승인 당시 시스템과 실제 운영 시스템이 달라질 수 있다"며 "문제가 발생했을 때 무엇을 하도록 승인받았는지가 아니라 실제로 무엇을 했고 누구의 권한으로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다"고 설명했다. 이어 "이를 위해 기업은 에이전트가 어디서 실행되는지, 누가 중단할 수 있는지, 어떤 데이터를 읽고 쓰는지, 행동 기록을 어디에 남기고 누가 열람할 수 있는지 점검해야 한다"며 "특히 대출 심사처럼 결과를 되돌리기 어려운 업무에는 에이전트 설계 단계부터 행동 기록 기능을 넣어야 한다"고 제안했다. 행사 마지막 날 열린 '에어 쇼케이스(AI Realization Showcase)'에서는 AI 기술을 실제 기업 운영과 산업 현장에 구현하는 방안이 집중적으로 다뤄졌다. ▲퓨처플레이는 투자 관점에서 AI 산업화의 분기점을 짚었고 ▲더존비즈온과 팀뷰어, 모비젠, 지란지교소프트, 아이티센글로벌은 AI 네이티브 기업 운영과 자율형 IT, 온톨로지 기반 AX, AI 에이전트 통제와 생산성 혁신 전략을 소개했다. 또 ▲아크릴은 GPU 클러스터 네트워크 최적화 방안을 ▲딥엑스는 피지컬 AI 확산 과정에서 K-신경망처리장치(NPU)가 확보할 수 있는 기회를 제시했으며 ▲콴델라는 양자컴퓨팅을 차세대 AI 컴퓨팅 인프라의 한 축으로 제시했다. 현장에 방문한 한 업체 관계자는 "발표를 들으면서 기업의 AI 활용이 단순히 도구를 도입하는 수준을 넘어 실제 업무를 AI가 수행하는 단계로 빠르게 넘어가고 있다는 분위기가 느껴져 인상깊었다"며 "소프트웨어뿐 아니라 인프라와 반도체, 차세대 컴퓨팅까지 함께 준비해야 한다는 점도 체감할 수 있었다"고 말했다. 올해 'AI 페스타 26'은 기술 전시와 컨퍼런스에 그치지 않고 실제 사업 기회를 만드는 비즈니스 플랫폼 역할도 강화했다. 올해는 국내외 AI 기업·기관 350여 곳이 500여 개 부스를 운영했다. 행사장에는 에이전틱 AI, 피지컬 AI·로봇, AI 반도체, 인프라, 보안, 양자, 국방 AI 등 분야별 특별관이 마련됐고 KT와 한국화웨이를 비롯해 삼성SDS, 롯데이노베이트, 메가존클라우드, NHN클라우드, 한컴, 더존비즈온, 포티투마루, 플리토, 딥엑스, 두산로보틱스 등 다양한 기업이 참여해 관람객들의 주목을 받았다. 또 조직위는 AI 도입을 원하는 수요기업과 기술을 공급하는 기업을 사전에 연결해 현장에서 1대1 상담을 진행하고, 기술 검토와 실증(PoC), 구매·계약, 사업 제휴 등 후속 협력으로 이어질 수 있도록 지원했다. 스타트업과 투자사를 잇는 접점도 넓혔다. 행사 첫날에는 AI 기업과 투자 관계자들이 자유롭게 교류하는 'AI 밍글링'을 마련해 정형화된 기업설명회(IR) 대신 현장에서 기술과 사업 모델, 투자 가능성을 직접 논의할 수 있도록 했다. AI 기술 개발 경쟁이 실제 도입과 수익 창출 경쟁으로 옮겨가면서, 전시장에서 기술을 확인하고 상담을 거쳐 고객과 투자자를 만나는 구조를 행사 안에 함께 담은 셈이다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 겸 AI페스타 조직위원장은 "AI페스타가 자랑스러운 점은 다른 행사보다 고객사, 즉 수요기업이 많이 찾는 행사라는 것"이라며 "각 밸류체인에 있는 수많은 공급기업들도 이곳에서 만나 협업하고 동맹을 만들어 풀스택 형태로 정부와 민간 프로젝트를 함께하고 있다"고 말했다. LG AI 연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업'에서 경쟁을 벌이고 있는 3개 사를 비롯해 국가대표 AI 기업들이 한 자리에 모였다는 점도 참관객들의 호응을 이끌어 냈다. 또 'AI 챔피언관'에서도 대한민국 AI 챔피언 자리를 노린 15개 팀이 한 자리에 모여 실력을 겨뤘다. 류제명 과기정통부 2차관은 'AI 페스타 26'에서 프랑스, 유럽연합(EU) 등 22개국 주한 외국대사, 외교관들과 함께 전시회를 참관했다. 이들은 AI 국가대표 5대 기업관 등 전시관을 방문해 우리나라 기업들이 개발한 최신 AI 모델과 서비스 설명을 듣고 시연을 관람했다. 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석비서관과 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장도 행사 첫날 나란히 현장을 찾아 AI 정책과 산업 간 접점을 넓히는 데 주력했다. 두 사람이 인선 이후 산업계 공개 행사에 함께 참석한 것은 이번이 처음이다.이 수석은 개막식에서 공공·산업 현장의 수요를 AI 서비스와 시장으로 연결하고 검증된 서비스를 확산하는 '문제 해결 중심 국가 AI 정책 2.0' 방향을 소개한 뒤, 전시장을 돌며 국내 AI 모델의 활용성과 산업 적용 가능성, 보안 사업 등을 집중적으로 살폈다. 하 부위원장은 독자 AI 파운데이션 모델 특별관과 피지컬 AI, 클라우드·인프라 기업 부스를 찾아 경량·멀티모달 모델 확대와 제조 현장 적용, 로봇 학습 데이터 확보 방안 등을 점검했다. 두 사람 모두 이번 행사에서 모델 자체 성능을 넘어 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 쓰일 수 있는 생태계 구축에 관심을 보였다. 또 하 부위원장은 행사 기간 동안 정책 토크쇼도 진행해 현장에서 좋은 반응을 얻었다. 이번 행사는 AI 기업들이 현장에서 겪는 어려움과 국가 전략에 대한 의견을 직접 듣기 위해 마련됐다.그는 이 자리에서 한국이 AI 3강으로 도약하려면 모델뿐 아니라 전력·AI 반도체·GPU·데이터센터·에이전트·피지컬 AI까지 생태계 전반의 경쟁력을 함께 키워야 한다고 강조했다. 더불어 정부와 공공기관이 국산 AI 제품과 서비스를 먼저 구매해 초기 시장과 레퍼런스를 만들고, 이를 민간과 해외 시장으로 확산시키는 구조가 필요하다고 밝혔다. 그러면서 하 부위원장은 이번 행사를 통해 국내 AI 생태계가 모델 개발을 넘어 인프라와 서비스, 피지컬 AI까지 빠르게 확장되고 있다고 긍정적으로 평가해 눈길을 끌었다. 또 행사 현장에서 나온 기업과 시민들의 의견도 향후 정책 수립에 적극 반영하겠다는 뜻을 밝혔다. 하 부위원장은 "지난해보다 행사 규모가 커진 가운데 독자 AI 파운데이션 모델 3개 기업이 글로벌에서도 인정받는 수준에 도달했고, 인프라부터 모델·에이전트 서비스·피지컬 AI까지 국내 AI 생태계의 풀스택 경쟁력을 확인할 수 있었다"며 "전 국민 AI 경진대회와 '모두의 AI 실험실'을 통해 국민의 AI 활용 역량도 높아지고 있다는 점에서 AI 3강이라는 정부 비전에 한 걸음씩 다가가고 있다는 느낌을 받았다"고 말했다. 이어 "토크콘서트에서도 많은 청중이 실제적인 질문과 현실적인 제언을 해줘 향후 정책을 수립하는 데 큰 도움이 될 것 같다"며 "국가AI전략위원회도 부처와 지방자치단체가 국민이 체감할 수 있는 가시적인 성과를 만들 수 있도록 적극 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.08 16:32장유미 기자

구글딥마인드 "AI 벤치마크, 10~20개 언어로만 모델 평가…범위 넓혀야"

"현재 다수 인공지능(AI) 벤치마크는 10~20개 언어로만 모델을 평가하고 있습니다. AI의 실제 역량을 제대로 검증하려면 소수 언어·문화 중심 평가 평가 체계부터 바꿔야 합니다. 현지 전문가와 함께 각 지역 언어와 문화를 벤치마크에 반영해 모델이 소수 국가의 사회 관습과 규범까지 이해하는지 평가해야 할 것입니다." 로라 아로요 구글딥마인드 수석 과학자는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026' 기조연설에서 벤치마크 평가 방식이 이같이 개편돼야 한다고 주장했다. 다국어·다문화 AI 평가를 주제로 한 발표에서 기존 벤치마크의 영어 편중 문제와 개선 과제를 제시했다. 아로요 박사는 다양한 언어와 문화적 맥락에서 AI 모델 안전성과 응답 적절성을 평가하는 연구를 진행하고 있다. 지역별 가치관과 사회 규범을 데이터 수집과 모델 평가에 반영해 영어 중심 AI 평가 한계를 줄이는 데 주력하고 있다. 아로요 박사는 현재 AI 모델이 약 70~100개 언어를 지원하지만 다수 벤치마크는 10~20개 언어 능력만 평가한다고 지작했다. 지구상에 약 7000개 언어가 존재한다는 점을 고려하면 평가 범위가 제한적이라는 설명이다. 그는 "현존하는 벤치마크 평가 문항을 만드는 방식에 한계가 있다"며 "영어로 작성한 문항을 다른 언어로 번역하면 질문에 담긴 상황은 전달할 수 있지만 현지 문화적 배경이나 사회적 의미까지 충분히 반영하기 어렵다"고 말했다. 그러면서 "현재 거의 모든 평가가 영어에서 출발한다"며 "영어 자료를 번역하는 것과 처음부터 해당 지역의 언어로 평가 자료를 만드는 것은 같지 않다"고 덧붙였다. 그는 모델의 텍스트뿐 아니라 이미지 이해 능력도 함께 점검돼야 한다고 강조했다. 이미지에는 글로 명확히 설명되지 않은 지역적 맥락이 담겨 있어 모델이 문화적 의미를 잘못 해석할 가능성이 있기 때문이다. 그는 "앞으로 모델은 각 지역 전통과 사회 규범, 법률뿐 아니라 높임말과 관용 표현, 방언 등을 평가 자료와 기준에 반영해야 한다"고 강조했다. 아로요 박사는 평가에 참여하는 사람의 구성도 중요하다고 주장했다. 데이터 수집과 평가 과정에 다양한 문화적 배경을 가진 사람들을 참여시켜야 한다는 설명이다. 그는 "벤치마크 평가는 특정 지역이나 집단 관점에 치우쳐선 안 된다"며 "평가 대상을 늘리는 과정에서도 지역 고유의 의미와 차이를 유지해야 한다"고 말했다. "벤치마크 범위 확대 필요…안전성·문화적 적절성 구분돼야" 아로요 박사는 벤치마크 평가 범위를 챗봇을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI로 확대할 필요가 있다고 밝혔다. 거대언어모델(LLM)을 평가 수단으로 활용할 때도 소수 집단과 지역 관점을 충실히 반영하는지 검증해야 한다고 재차 당부했다. 그는 AI의 언어적 유창함을 문화 이해 능력과 동일하게 봐서는 안 된다고 강조했다. 한국어를 자연스럽게 구사하는 모델이라도 높임말 체계를 제대로 따르지 못하거나 현지 관습에 어긋나는 답변을 할 수 있다는 설명이다. 이에 따라 모델 응답 안전성과 문화적 적절성을 구분해 측정해야 한다고 제안했다. 물리적 위해를 일으키지 않는 답변이라도 특정 문화에서는 예절이나 금기를 위반할 수 있어 '안전하다' 또는 '안전하지 않다'는 이분법적 평가만으로는 부족하다는 것이다. 아로요 박사는 "향후 더 많은 언어와 문화를 평가할 수 있는 기반을 만들어야 한다"며 "각 지역 현실을 존중하고 현지 전문가들과 협력하면서 문화적 특성을 이해하는 AI가 더 나와야 할 것"이라고 말했다.

2026.10.06 13:19김미정 기자

포티투닷, 엔비디아·딥마인드·제노 창시자 영입…SDV 기술 강화

현대자동차그룹 글로벌 소프트웨어센터 포티투닷이 분산 컴퓨팅과 음성 인공지능(AI), 자율주행 분야 전문가 3명을 영입했다. 소프트웨어 중심 자동차(SDV)와 지능형 모빌리티 기술 개발 역량을 강화하기 위한 인사다. 포티투닷은 안젤로 코르사로 수석 연구위원, 김재영 글레오 AI 모델 그룹 리드, 차오 팡 SV VLA 팀 리드가 최근 합류했다고 2일 밝혔다. 안젤로 코르사로 수석 연구위원은 지난달 초 미국 실리콘밸리 오피스에 합류했다. 분산 컴퓨팅과 실시간 시스템, 로보틱스 미들웨어를 주요 연구 분야로 삼아왔다. 그는 오픈소스 통신 프로토콜 '제노(Zenoh)' 창시자이자 이클립스 재단의 '이클립스 제노' 프로젝트 리더다. 제타스케일 테크놀로지를 공동 창업해 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)를 지냈다. 제노는 마이크로컨트롤러 같은 소형 장치부터 데이터센터와 클라우드까지 서로 다른 환경의 연결을 지원하는 통신 프로토콜이다. 포티투닷은 코르사로 수석 연구위원이 SDV와 클라우드, 지능형 모빌리티 플랫폼의 데이터 연결성과 확장성 고도화에 참여할 예정이라고 설명했다. 김재영 그룹 리드는 지난달 28일 포티투닷에 합류했다. 구글 딥마인드, 아마존, 삼성전자, 인텔 등에서 약 15년간 음성 대화형 AI와 신호처리 기술을 연구했다. 미국 스탠퍼드대학교 전기공학 박사 출신이다. 김 그룹 리드는 텍스트 변환 단계를 거치지 않고 음성을 직접 이해하고 생성하는 오디오 네이티브 AI 연구를 이끈 경력이 있다. 포티투닷에서는 차량 실내 소음과 다중 화자 환경에 맞춘 음성 인식(STT)·음성 합성(TTS) 기술, 저지연 오디오 처리 구조 개발 등을 담당한다. 차오 팡 SV VLA 팀 리드는 지난달 실리콘밸리 오피스에 합류했다. 엔비디아 자율주행 부문 수석 엔지니어로 근무하며 자율주행 파운데이션 모델 개발과 엔드투엔드 인지 기술의 양산 적용에 참여했다. 이전에는 토요타 리서치 인스티튜트와 아르고 AI에서 실시간 컴퓨터 비전, 예측, 경로 계획 기술을 개발했다. 그는 포티투닷에서 시각 정보 인식과 언어 기반 추론, 행동 생성을 하나의 모델로 결합하는 비전-언어-행동(VLA) 연구를 이끈다. 포티투닷은 이를 실제 차량 적용이 가능한 자율주행 기술로 발전시키는 역할도 맡길 계획이다. 포티투닷은 이번 영입을 계기로 분산 컴퓨팅, 차량 소프트웨어 플랫폼, 음성 AI, 자율주행 분야의 연구개발 역량을 확대할 방침이다. 현대차그룹의 SDV 전환 과정에서 차량과 클라우드, AI를 연결하는 소프트웨어 기술의 중요성이 커지는 만큼, 해외 기술 인재 확보도 이어갈 것으로 보인다. 포티투닷은 "각 분야 전문성과 회사의 AI·소프트웨어 역량을 결합해 SDV와 자율주행, 지능형 모빌리티 기술 개발을 추진하겠다"고 밝혔다.

2026.10.02 14:17김재성 기자

[SW키트] 구글·오픈AI·앤트로픽, 신모델 안전 확보 제각각…"검증 한계 여전"

인공지능(AI) 개발 속도조절론이 확산하는 가운데 주요 AI 기업들이 서로 다른 방식으로 신모델 안전성 확보에 나섰다. 구글은 모델 일반 공개에 앞서 안전장치를 보완하고 오픈AI는 평가 기준에 미달한 모델 출시를 철회했다. 앤트로픽은 외부 검증을 거쳐 안전장치에 따라 모델 이용 대상을 구분했다. 1일 IT 업계에 따르면 구글과 오픈AI·앤트로픽은 신모델 성능 평가 결과에 따라 출시 여부와 이용 대상을 조정하고 있다. 구글은 지난달 30일(현지시간) 새 AI 모델 '제미나이 4 아르곤'을 공식 블로그에 발표했다. 현재 '페어윈드 프로그램'에 참여하는 신뢰할 수 있는 일부 사이버보안 담당자에게 해당 모델을 제공하기 시작했다. 초기 사용자 평가 바탕으로 개발자와 기업·일반 소비자로 대상을 확대할 계획이다. 구체적인 일반 공개 일정은 제시하지 않았다. 아르곤은 소프트웨어(SW) 개발과 법률·금융 업무 등 여러 단계에 걸친 복잡한 작업을 수행하도록 설계됐다. 구글은 아르곤이 보안 취약점을 스스로 찾아 검증·수정할 수 있다고 설명했다. 이런 역량을 광범위하게 제공하기 전 악용 가능성을 줄이고 모델 행동을 통제하는 장치를 보완할 방침이다. 구글은 아르곤 추론 과정과 실제 행동을 감시해 사용자 의도를 벗어나는지 확인하고 필요하면 실행을 중단한다고 밝혔다. 고위험 학습·평가 전에는 시험 환경을 격리하며 외부 문서 등에 숨겨진 악성 지시로 모델 행동을 바꾸는 프롬프트 인젝션 공격에 대한 방어도 강화한다. 이같은 구글의 모델 안전성 점검 구상은 데미스 하사비스 전 구글딥마인드 최고경영자(CEO) 제안에서 나왔다. 하사비스 전 CEO는 지난 7월 모델 위험 평가에 따라 개발·배포 조건을 조정하자고 기고문을 통해 밝혔다. 그는 독립 기술 전문가 등이 참여하는 미국 주도 AI 표준기구를 설립하고 개발사들이 출시 최대 30일 전에 모델을 자발적으로 제공해 평가받아야 한다고 주장했다. 평가 체계가 충분히 검증되면 미국 시장 배포를 위한 의무 절차로 발전시키자는 내용도 포함됐다. 제시한 평가 대상에는 사이버보안과 생물학적 위협 등 고위험 분야의 역량뿐 아니라 안전장치 우회 시도와 기만적 행동도 포함됐다. 그는 위험이 커지면 대응 수위를 높이고 필요할 경우 주요 개발사 간 개발 감속을 조율할 수 있어야 한다고 밝혔다. 구글 '프런티어 안전 프레임워크'도 모델 평가에 활용되고 있다. 이 프레임워크는 특정 위험 역량 수준에 도달한 모델을 외부에 출시하기 전 위험을 관리 가능한 수준으로 낮췄는지 검토하는 데 쓰인다. 코레이 카부쿠오글루 구글딥마인드 수석부사장 겸 구글 최고 AI 아키텍트는 "아르곤의 최첨단 기능을 안전하게 대중에 공개하려면 단계적 접근이 필요하다"며 "초기 시험 사용자 의견을 지속 수집하면서 안전장치를 반복 개선할 것"이라고 밝혔다. 오픈AI·앤트로픽, 모델 출시·제공 대상 구분 앞서 오픈AI와 앤트로픽도 안전 평가 결과를 신모델 출시·제공 방식에 각각 반영했다. 오픈AI는 기준에 미달한 모델 출시를 철회했고, 앤트로픽은 외부 평가와 행동 감사를 거쳐 모델별 이용 대상을 구분했다. 오픈AI는 지난달 28일에는 출시를 앞둔 'GPT-6.1 아스트라'의 출시 계획을 철회한 바 있다. 당시 로이터통신에 따르면 오픈AI는 해당 모델이 내부 안전 기준을 충족하지 못한 것으로 전해졌다. 이후 오픈AI는 'GPT-6.1 솔'과 안전 평가 결과를 동시에 공개했다. 당시 해당 모델은 사용자가 명시한 제한을 따르고 에이전트 작업 중 승인받지 않은 결과를 방지하는 평가에서 이전 'GPT-6 솔'보다 낮은 실패율을 보인 것으로 나타났다. 오픈AI는 'GPT-6 솔·루나'에도 위험 수준에 맞춰 기존 안전장치를 적용했다. 회사는 두 모델의 사이버보안과 생물·화학 역량을 '높은 수준'으로 분류했지만, 사이버보안에서는 아스트라가 도달한 '중대한 수준'에 미치지 않는다고 평했다. 오픈AI는 "아스트라 개발 과정서 확보한 정렬 기술을 반영해 탈옥 공격에 대한 저항성과 사용자 의도 준수 능력을 개선했다"고 밝혔다. 앤트로픽은 외부 평가와 행동 감사를 통해 모델별 안전장치에 따라 제공 대상을 구분했다. 이에 지난달 발표한 '클로드 페이블 5.1'과 '클로드 미토스 5.1'에 서로 다른 안전장치를 적용했다. 페이블은 일반에 공급하지만, 미토스는 신뢰할 수 있는 사용자 대상 프로그램을 통해 제한적으로 제공한다. 페이블 5.1의 사이버 안전장치는 외부 기관 두 곳에 시험을 의뢰하고 '그레이 스완' 자동화 시험도 거쳤다. 검증 과정에서 확인한 한계도 공개됐다. 앤트로픽은 미토스 5.1이 일부 시험에서 승인 절차와 자동 모드 분류기를 우회할 수 있었다고 밝혔다. 앤트로픽은 지난달 22일 선보인 '클로드 오퍼스 5.5'에도 외부 평가와 내부 행동 감사를 적용했다. 출시 전 모델평가위협연구소(METR)와 프런티어 디자인 등 평가를 받았으며 내부에서는 약 2000개 상황을 대상으로 모델이 위험하거나 의도하지 않은 행동을 보이는지 점검하기도 했다. "AI도 테스트 알아채...평가만으로 한계" AI 모델 안전 평가만으로 위험을 모두 확인하기는 어렵다는 지적도 나온다. 모델이 시험 상황을 알아차리면 평소와 다르게 행동할 수 있고, 평가 도중 허용된 환경을 벗어나는 문제도 발생할 수 있기 때문이다. 평가 상황을 인식하는 반응은 구글 모델에서 포착된 것으로 전해졌다. 굿파이어와 영국 AI안전연구소 연구진이 지난 5월 공개한 연구에 따르면 구글 '제미나이 3.1 프로'는 자신이 수행하는 평가를 식별하고 시험 형식을 설명했으며, 관련 비판 논문까지 언급한 것으로 확인됐다. 연구진은 이러한 특성을 고려하지 않으면 모델 안전성을 실제보다 높게 평가할 수 있다고 지적했다. 안전성을 시험하는 과정에서 AI가 실제 외부 시스템에 접근한 사례도 확인됐다. AP에 따르면 앤트로픽은 약 14만1000건의 평가 기록을 검토한 결과 보안 취약점을 찾는 모의시험에 투입한 AI가 시험용 환경을 벗어나 실제 외부 조직의 시스템에 접근한 사건 3건을 발견했다. 시험 환경 안에서 수행해야 할 작업이 외부 시스템 접근으로 이어진 것이다. 마리우스 홉반 아폴로리서치 최고경영자(CEO)는 "모델은 자신이 평가받고 있다고 생각하면 바람직하지 않은 행동을 보일 가능성이 낮아진다"며 "응답 구분이 어려워져 안전 평가가 더 까다로워질 수 있다"고 지적했다.

2026.10.01 15:18김미정 기자

앤트로픽 이어 구글 연구원 사임…"AI 발전 속도 너무 빨라"

구글의 인공지능(AI) 연구원이 AI의 발전 속도가 지나치게 빠르다는 우려와 함께 회사를 떠났다. 앤트로픽에 이어 구글에서도 AI 발전 속도와 실존적 위험에 대한 업계 내부의 문제 제기가 이어지고 있다. 구글의 AI 담당 조직인 구글 딥마인드 소속 로버트 오캘러핸은 지난 24일 자신의 엑스(X·옛 트위터)를 통해 구글 퇴사 사실을 공개했다. 그는 개인 블로그에 공개한 사직서에서 "자신이 속한 팀의 목표가 AI를 더 저렴하고 지연시간이 낮게 만드는 것"이라며 "현재로서는 이런 방향이 사람들에게 이롭다고 생각하지 않는다"고 밝혔다. 오캘러핸은 AI 기능 자체를 개발한 것은 아니지만 하드웨어 칩 설계를 위한 도구를 개선하는 업무를 맡았다. 그는 해당 도구가 결과적으로 AI 칩 설계를 가속해 AI를 더 저렴하고 빠르게 만들고 기술의 확산과 성능 향상으로 이어질 수 있다는 점을 우려했다. AI의 장기적 위험에 대해서도 문제를 제기했다. 그는 초인공지능(ASI)이 인류를 파멸시킬 가능성이 100%라고 확신하는 것은 아니지만, 위험 자체는 실재하며 불확실하다는 사실만으로도 걱정스럽다는 입장이다. 보상 해킹과 정렬 불일치 등 그동안 AI 비관론자들이 우려했던 현상 가운데 일부가 실제로 나타났다고도 지적했다. 다만 오캘러핸은 자신의 퇴사가 개인적인 여행 일정에 따른 것으로, 업계에서 확산한 '속도조절론'이나 다른 연구자들의 사임과는 관련이 없다고 선을 그었다. 앞서 오픈AI를 거쳐 앤트로픽에서 근무했던 연구자 제이컵 콕슨도 AI가 10년 안에 인류를 멸망시킬 수 있다고 경고하며 회사를 떠났다. 콕슨의 사임 이후 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 AI 발전 속도를 조절할 필요성을 주장하는 등 AI의 빠른 발전을 둘러싼 논쟁이 업계 안팎으로 확대되고 있다. 오캘러핸은 사직서에서 "AI 발전이 현재 인간이 이해하고 적응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다"며 "AI를 통해 더 나은 미래로 나아갈 가능성이 있더라도 지금과 같은 속도는 지나치게 빠르다"고 말했다.

2026.09.27 11:44이나연 기자

[AI는 지금] 구글딥마인드, DNA 변이 90억개 AI로 분석…"질병 원인 신속히 찾아"

구글딥마인드가 질병 관련 유전적 변이를 빠르게 찾아내 생명과학 연구·치료법 개발을 앞당길 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼을 내놨다. 구글딥마인드는 약 90억개 DNA 변이가 인체 분자생물학적 작용에 미치는 영향을 정리한 '알파게놈 아틀라스'를 8일(현지시간) 홈페이지를 통해 공개했다. 연구자는 이날부터 웹사이트를 통해 비상업적 연구 목적으로 이를 이용할 수 있다. 알파게놈 아틀라스는 인간 게놈을 구성하는 특정 염기가 다른 염기로 바뀔 때 발생할 수 있는 변화를 예측할 수 있다. 특정 단백질 생성량이 달라지는지를 비롯해 각 변이가 인체에 미칠 수 있는 영향을 분자 수준에서 제시한다. 인간 DNA는 아데닌(A)과 사이토신(C), 구아닌(G), 티민(T) 등 네 가지 염기로 구성된다. 인간 게놈에는 약 30억쌍의 염기가 있으며 이 가운데 하나만 바뀌어도 개인 특성이나 질병 발생에 영향을 줄 수 있다. DNA를 구성하는 약 30억개 위치의 염기는 각각 다른 세 가지 염기로 바뀔 수 있다. 이 때문에 발생할 수 있는 단일 염기 변이는 약 90억개에 달한다. 알파게놈 아틀라스는 이런 변이가 인체에 미칠 영향을 AI로 미리 계산해 정리할 수 있다. 연구자는 이를 활용해 수많은 변이 중 질병과 관련됐을 가능성이 큰 변이를 먼저 찾아볼 수 있다. 딥마인드는 연구할 가치가 높은 변이를 쉽게 가려낼 수 있도록 '변이 영향 점수'도 공개했다. DNA 변화가 인체에 미치는 영향을 점수로 나타내 변이 중요도와 작용 방식을 함께 파악하도록 돕는다. 알파게놈 아틀라스는 딥마인드가 지난해 공개한 AI 모델 '알파게놈'으로 구축됐다. 알파게놈은 인간과 생쥐의 공개 게놈 데이터를 학습해 DNA 변화가 생명 활동에 어떤 영향을 주는지 예측한다. 기존 AI 모델 '알파미센스'가 단백질을 변화시킬 가능성이 있는 일부 돌연변이를 분석했다면 알파게놈 아틀라스는 예측 범위를 인간 게놈 전체로 넓혔다. 단백질 생성에 필요한 정보를 직접 담고 있지 않은 '비암호화 영역'도 분석 대상에 포함했다. 비암호화 영역은 단백질을 직접 만들지는 않지만 유전자가 언제 어디에서 얼마나 작동할지를 조절한다. 인간 게놈 대부분을 차지하는 만큼 이 영역 변화를 분석하면 질병이 발생하는 과정을 이해하는 데 도움을 받을 수 있다. 딥마인드는 알파게놈을 활용해 약 90억개 변이의 영향을 미리 계산했다. 이를 모은 알파게놈 아틀라스의 전체 데이터 규모는 약 1페타바이트에 달한다. 연구자는 웹 포털과 구글의 AI 개발 플랫폼 '안티그래비티' 또는 알파게놈 인터페이스를 통해 예측 결과를 확인할 수 있다. 비상업적 연구에는 이날부터 이용할 수 있으며 상업용 서비스는 조만간 구글클라우드를 통해 제공될 예정이다. 지가 아브세크 구글딥마인드 유전체학 총괄은 "변이 범위가 워낙 방대하기 때문에 이렇게 많은 변이를 사전에 계산하고 분석하는 데 상당한 시간이 필요했다"며 "알파게놈 아틀라스는 과학과 의학 분야 난제를 AI로 풀려는 우리 연구 연장선에 있다"고 홈페이지에서 밝혔다.

2026.09.09 09:59김미정 기자

구글, AI 날씨 모델 '웨더넥스트3' 공개…강수 예측 최대 60% 개선

구글이 더 좁은 지역의 날씨를 시간 단위로 예측하는 인공지능(AI) 기상예보 모델을 내놨다. 기존보다 강수 예측 성능을 높이고 실시간 위성 관측 데이터를 활용해 AI 기상예보의 정확도와 활용 범위를 넓혔다. 4일 테크크런치에 따르면 구글 딥마인드와 구글 리서치는 새로운 AI 기상예보 모델 '웨더넥스트3'를 공개했다. 구글은 웨더넥스트3의 예측 정보를 검색과 구글 지도 및 제미나이 등에 적용할 예정이다. 웨더넥스트3는 기존 AI 기상예보의 한계로 꼽혔던 예측 범위와 강수 예측 성능을 개선했다. 주요 기상 변수는 최대 5km 해상도로 예측하며 강수 예측 평가 결과는 이전 모델인 웨더넥스트2보다 최대 60% 향상됐다. 기존 6시간 간격이던 예보도 1시간 단위로 제공한다. 예측 정확도에서도 경쟁 모델을 앞선 것으로 나타났다. AI 기상예보 비교 도구 '오퍼레이셔널 웨더벤치' 평가에서 구글과 마이크로소프트, 엔비디아 및 유럽중기예보센터(ECMWF)가 개발한 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 기록했다. 미국 국립기상청과 ECMWF의 기존 기상예보보다도 높은 성능을 보였다. 성능 향상을 위해 모델 규모도 키웠다. 웨더넥스트3는 이전 모델보다 매개변수가 2.4배 많다. 특정 기상관측소의 데이터를 예측하도록 학습해 보다 세밀한 지역 단위 예보가 가능하도록 했다. 실시간으로 수집되는 기상위성 데이터도 활용한다. 매시간 들어오는 위성 데이터를 모델에 반영해 예보를 더 자주 갱신하도록 했다. 기존 AI 기상예보가 가공된 기상 데이터를 주로 활용했던 것과 달리 실제 관측 데이터를 직접 활용하는 범위를 넓혔다. AI를 활용하면 기존 수치예보보다 적은 비용으로 빠르게 기상예측 결과를 만들 수 있다. 기존 방식은 슈퍼컴퓨터로 대기의 물리 현상을 나타내는 방정식을 계산하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. AI는 과거 기상 데이터에서 패턴을 학습해 예측에 필요한 계산량을 줄인다. 페란 알레 구글 딥마인드 연구원은 "날씨는 혼돈계여서 작은 차이가 크게 증폭되기 시작한다"며 "머신러닝은 불완전한 정보와 제한된 컴퓨팅 자원으로 복잡한 물리 현상을 근사해야 하는 문제를 많은 데이터에서 패턴을 학습하는 방식으로 해결한다"고 설명했다.

2026.09.04 11:06김동원 기자

모티프, 독파모 탈락 이의신청…해외선 '벤치마크 무용론'

글로벌 벤치마크 지표에서 최고점을 받고도 정부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 벤치마크 비중을 더 반영하라며 이의를 제기했다. 그러나 해외 AI 연구 현장에서는 벤치마크만으로 모델을 평가하는 방식에 회의론이 커지고 있는 상황이다. 27일 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 선정 결과에 공식 이의를 제기하고 세부 평가점수와 기준 공개, 재심의를 요청했다. 회사가 개발한 '모티프 3'는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위를 기록했다. 모티프는 입장문에서 "AAII 1위(47점)와 4위(31점)의 16점 격차가 배점 환산 과정에서 4점으로 줄었다"며 "배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 반영하지 못한다"고 주장했다. 하지만 해외에선 벤치마크 점수를 실제 성능 척도로 삼는 데 대한 회의론이 커지고 있다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI 추론 모델 'o1'·'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크가 성능을 하나의 숫자로 압축하면서 정작 중요한 차이를 지운다고 지적했다. 브라운 부사장이 든 근거는 연산량이다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 크게 달라지는데 막대그래프 점수 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다. 그는 "최신 모델일수록 추론에 투입하는 연산량을 늘리면 성능이 계속 오르는 반면, 구형 모델은 일정 수준에서 정체된다"며 "단일 점수가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 하고 이를 무시하면 실제 역량을 과소평가하거나 반대로 발생할 수 있는 위험을 놓칠 수 있다"고 말했다. 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 정제된 환경에서 시험을 통과해도, 노이즈와 예외가 뒤섞인 실제 현장에서 잘 작동한다는 보장은 없다는 뜻이다. 고얄 엔지니어는 자신의 초기 연구 사례를 들었다. 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도, 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 경우가 있었다. 그는 "친구를 알아보고 나서 1초 뒤 고개를 돌렸을 뿐인데 알아보지 못하는 것과 같았다"며 "정제된 테스트에서 조금만 벗어나도 모델이 무너질 수 있다"고 말했다. 또 "모델 배포 전에 복잡하고 예외적인 상황을 의도적으로 시험하는 테스트를 통과 관문으로 두어야 한다"고 제안했다. 과기정통부가 2차 평가에서 사용자 평가를 새로 도입한 배경도 이러한 벤치마크 한계와 연관된다. 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 짜인 이번 평가에서 AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀 모델을 직접 써보고 채점했다. 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조다. 3차에 오른 곳은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 밝혔다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 그는 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 모티프 이의신청을 15일 이내에 처리하되, 세부 점수 전면 공개는 하위 평가 기업에 낙인 효과를 줄 수 있어 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 일각에서는 모티프테크놀로지스를 둘러싸고 이른바 '벤치맥싱' 논란도 제기된다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 최근 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. 모티프 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다.

2026.08.27 14:44김동원 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

구글, AI 개발 고삐 쥔다…연구보다 상용화에 '무게'

구글은 자율적으로 운영되던 딥마인드 일부 조직을 본사에 통합해 자사 인공지능(AI) 고도화에 박차를 가한다. 제미나이가 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '클로드'보다 뒤처져있다는 평가를 받자 개발 속도를 끌어올리려는 조치로 풀이된다. 로이터통신은 구글이 딥마인드 산하 비기술 지원조직 일부를 본사 보고 체계로 흡수·통합하기로 했다고 12일(현지시간) 보도했다. 구글은 지난 5일 딥마인드 경영진 개편을 발표한 다음 날 전사회의를 열어 이 같은 조직 개편 방침을 알렸다. 경영진 개편으로 딥마인드를 이끌어온 데미스 허사비스 최고경영자(CEO)는 의장으로 자리를 옮겼다. 부책임자였던 코라이 카부쿠오을루가 조직 운영을 총괄하게 됐다. 카부쿠오을루는 지난해부터 런던을 떠나 캘리포니아 마운틴뷰 구글 본사에서 순다르 피차이 CEO에게 직접 보고해온 인물로, 기술 상용화에 적극적이라는 평가를 받아왔다. 카부쿠오을루의 영향력은 지난해부터 커지기 시작했다. 피차이 CEO는 당시 딥마인드 최고기술책임자(CTO)였던 그를 구글 본사 최고 AI 아키텍트로 임명하고 제미나이를 검색·클라우드·업무용 소프트웨어 등 주요 제품에 적용하는 역할을 맡겼다. 앞서 구글은 2014년 딥마인드를 인수한 뒤에도 런던 기반을 유지하며 매출보다 장기적 기초 연구를 우선하는 자율성을 보장해왔다. 이번 조직 개편은 이런 기조에서 벗어나 제미나이의 제품화와 상용화에 힘을 싣겠다는 뜻으로 풀이된다. 구글 클라우드 등 본사 상업 부서들은 조직 통합으로 그동안 프로젝트 간 AI 연산 인프라 배분을 둘러싼 갈등이 줄어들 것으로 기대하는 분위기다. 구글이 조직 개편에 나선 배경에는 경쟁사와의 격차를 빠르게 좁혀야 한다는 압박도 작용한 것으로 보인다. 구글은 지난해 11월 '제미나이3'를 선보이며 한때 경쟁 모델들을 앞섰다는 평가를 받았다. 그러나 이후 오픈AI와 앤트로픽이 잇달아 신모델을 내놓으면서 경쟁 구도가 다시 뒤집혔다. AI 성능 분석업체 아티피셜 애널리시스 지능지표에 따르면 구글의 최상위 모델 '제미나이3.6 플래시'는 오픈AI 저가형 모델 'GPT-5.6 루나', 중국 '딥시크 V4 플래시 0731'과 공동 11위를 기록했다. 순다르 피차이 CEO가 지난 5월 개발자회의 'I/O'에서 6월 출시를 예고했던 제미나이3.5 프로도 현재까지 나오지 않고 있다. 이 같은 상황이 이어지면서 구글 본사 경영진은 물론이고 경영 일선에서 물러났던 창업자까지 등판했다. 세르게이 브린 구글 공동 창업자는 앤트로픽이 지난 4월 고성능 모델 '클로드 미토스' 프리뷰를 공개하자 수백 명이 모인 타운홀 미팅에서 딥마인드가 더 빠르게 움직일 것을 주문한 것으로 전해졌다. 핵심 개발진에게는 경쟁사와 격차를 좁히기 위해 제미나이 모델 개발에 매진해야 한다고 거듭 촉구한 것으로 알려졌다. 한 소식통은 로이터에 "허사비스가 제미나이에 대한 관여를 줄이고 카부쿠오을루가 구글 본사로 이동한 이후, 런던에 기반을 둔 딥마인드의 리더들은 제미나이의 기술적 방향에 대한 자신들의 영향력이 줄었다고 느꼈다"고 전했다.

2026.08.13 10:08이나연 기자

'알파고' 만든 하사비스, 딥마인드 CEO 물러난다…"AGI 연구 집중"

데미스 하사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)가 경영 일선에서 물러나 일반인공지능(AGI) 개발 방향과 사회적 영향을 다루는 데 집중한다. 5일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 구글은 하사비스가 구글딥마인드 CEO에서 물러나 딥마인드 의장과 모회사 알파벳 수석과학자를 맡는다고 발표했다. 구글딥마인드는 하사비스 측근으로 꼽히는 코라이 카부크추오글루 수석부사장이 이끈다. 하사비스 CEO는 조직 운영에서 벗어나 AGI 개발 방향과 첨단 AI가 사회에 미칠 영향을 다룰 예정이다. 향후 AI 규제 체계를 만드는 작업에도 참여할 것으로 전해졌다. 구글에서 오랫동안 근무한 제프 딘 구글딥마인드 수석과학자도 회사를 떠나 스타트업을 설립하는 것으로 확인됐다. 구글은 딘이 세우는 스타트업에 투자할 방침이다. FT는 "구글딥마인드가 독립 연구 조직에서 구글의 전반적인 사업과 밀접하게 통합되는 흐름을 보여준다"며 "연구보다 상업적 성과만을 추구하는 조직으로 바뀌지는 않지만, 사업 부문 연계는 강화될 전망"이라고 분석했다. 앞서 구글은 연구 전략도 전면 개편했다. 노벨상 수상 성과를 낸 연구팀을 해체하고 관련 연구자들을 자사 거대언어모델(LLM) '제미나이'에 집중하는 부서로 재배치했다. AI 코딩 분야에서는 앤트로픽과 오픈AI를 따라잡기 위해 내부 조직 '코드 스트라이크'를 구성했다. 구글은 현대 AI 기술 기반이 된 연구 성과를 다수 확보했지만 AI 코딩 에이전트 상용화에서는 경쟁사에 뒤처졌다는 평가를 받아왔다. 이 과정에서 데이비드 실버와 존 점퍼를 비롯한 유명 연구자들도 구글딥마인드를 떠났다. 하사비스 CEO와 제프 딘 역할 변화까지 겹치면서 구글의 AI 연구 조직과 사업화 전략이 새로운 전환점을 맞았다는 분석이 나오고 있다. 하사비스 CEO는 지난달 프런티어 모델이 초래할 위험을 줄이기 위해 미국 금융산업규제국을 본뜬 AI 표준 기구를 설립하는 방안도 제안했다. 첨단 AI 연구뿐 아니라 규제와 사회적 영향에 관한 활동을 확대해 온 셈이다. 순다 피차이 알파벳 CEO는 "하사비스 CEO가 AGI 미래를 적극적으로 설계하는 일에 온전히 집중할 수 있도록 하는 역할을 오랫동안 논의해 왔다"고 밝혔다. 하사비스 CEO는 "이제 AGI가 가까이 와 있다고 느낀다"며 "이 모든 일이 인류에게 이로운 방향으로 진행되도록 다음 단계를 올바르게 밟는 것이 매우 중요하다"고 말했다.

2026.08.06 10:30김미정 기자

신진서, 최강 바둑 AI '카타고'에 2연승…역전 우승

신진서 9단이 세계 최고 수준의 바둑 인공지능(AI)으로 평가받는 카타고 상대로 역전 우승을 거뒀다. 신진서는 21일 서울 중구 한국경제TV 스튜디오에서 열린 '쎈수학·한경 기신전' 최종 3국에서 221수 만에 11집 반 차이로 카타고를 제압한 것으로 전해졌다. 이에 따라 최종 성적 2승 1패로 대회를 마쳤다. 최종국은 신진서가 흑돌 두 점을 미리 놓는 접바둑 방식으로 치러졌다. 대신 카타고에는 18집 반의 덤이 주어졌다. 카타고는 앞선 두 차례 대국과 달리 좌상귀 소목에 첫 수를 뒀다. 신진서는 우하귀 소목으로 맞섰으며, 초반에는 양측 모두 큰 전투를 벌이기보다 영역을 확보하는 데 집중했다. 승부는 중반부터 신진서 쪽으로 기울었다. 신진서는 상변과 중앙에 넓은 흑집을 형성하며 유리한 형세를 만들었다. 대회를 앞두고 밝힌 대로 복잡한 싸움을 줄이고 집으로 승부하는 실리적인 전략을 구사했다. 앞선 1·2국에서는 신진서가 한때 승률 99%까지 높인 뒤에도 흐름을 내준 장면이 나왔다. 그러나 최종국에서는 주도권을 놓치지 않고 끝까지 안정적으로 경기를 운영해 두 자릿수 집 차이의 승리를 완성했다. 대회 전 바둑계에서는 신진서가 카타고를 상대로 한 판만 이겨도 의미 있는 성과라는 평가가 많았다. 신진서는 예상을 넘어 두 차례 승리를 거두며 최종 우승까지 차지했다. 신진서는 대국 후 평소 스타일을 내려놓고 승리를 위해 수비적인 바둑을 두는 과정이 쉽지 않았다고 기자회견서 밝혔다. 완성도 면에서는 3국이 가장 좋았지만, 가장 큰 성취감을 느낀 대국으로는 어려운 상황을 이겨낸 2국을 꼽았다. 카타고의 특성에 대해서는 완벽함을 추구하는 방식이 오히려 약점이 될 수 있다고 분석했다. 불리한 상황에서도 과감한 승부수를 선택하지 않는다는 이유에서다. 신진서는 인간 바둑은 형세에 따라 승부수나 예상 밖 묘수를 던질 수 있다는 점이 매력이라고 강조했다. 이어 이번 대회를 통해 인간 기사도 AI를 상대로 충분히 견디고 경쟁할 수 있다는 사실을 보여준 데 의미가 있다고 평가했다. 신진서는 이번 우승으로 대국료를 포함한 상금 2억 5000만원과 제네시스 G90을 부상으로 받는다. 카타고는 인터넷 바둑 플랫폼 타이젬이 마련한 전용 시스템에서 작동했다. 해당 시스템에는 엔비디아 RTX 3090 그래픽카드 4장이 병렬로 연결됐으며, 카타고가 결정한 수는 한국기원 소속 이단비 초단이 바둑판에 대신 뒀다.

2026.07.21 18:01김미정 기자

구글 딥마인드, 미나리·백룸 배급사와 영화 AI 도구 개발 추진

구글 딥마인드가 미국 독립 영화 스튜디오 A24와 손잡고 영화 제작용 인공지능(AI) 도구 개발에 나선다. 구글 딥마인드는 22일(현지시간) A24와 연구 중심의 비(非) 독점적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. A24는 2022년 아카데미 작품상을 받은 영화 '에브리씽 에브리웨어 올 앳 원스'에 이어 최근 공포영화 '백룸'과 티모시 샬라메 주연의 '마티 슈프림' 등을 잇달아 흥행시킨 독립 영화사다. 배우 윤여정이 아카데미 여우조연상을 받은 영화 '미나리'의 배급을 맡기도 했다. 이번 협업은 다년간 여러 프로젝트에 걸친 양사 간 연구개발(R&D) 협력으로 진행된다. 구글 딥마인드가 A24의 영화·TV 라이브러리 등 데이터에 접근할 수 없는 대신 A24 소속 아티스트들이 창작 과정에 AI를 접목하는 방식이다. 구글 딥마인드는 연구 협력과 별도로 A24에 지분 투자도 단행했다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 투자 규모는 7500만 달러(약 1153억원)로 알려졌다. 최근 할리우드에서는 작품 창작 과정에 AI를 접목하는 사례가 늘고 있다. 넷플릭스는 올해 초 영화제작자용 AI 도구를 만드는 벤 애플렉의 회사 인터포지티브를 인수한다고 발표했고, 아마존의 MGM 스튜디오는 지난해 영상 제작용 도구 개발에 주력하는 AI 부서를 출범했다. 구글 딥마인드는 이번 협업이 연구와 호기심에서 출발한 장기 여정의 시작이라고 강조했다. 세부 계획 등은 양측 협업이 진행되면서 구체화될 전망이다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "창작자에게 힘이 되는 도구를 만들려면 그들과 직접 함께 일하는 것이 최선"이라며 "A24 같은 영화제작자, 업계 리더들과 처음부터 협업해 진정성 있는 스토리텔링과 창작 비전을 뒷받침하는 AI 기능을 선보이겠다"고 말했다.

2026.06.23 11:49이나연 기자

노벨상 수상자까지 떠난 구글…핵심 AI 인재 이탈에 위기

구글 핵심 인공지능(AI) 연구 인력이 경쟁사 앤트로픽으로 이직한다. 20일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 존 점퍼 구글딥마인드 부사장이 회사를 떠나 앤트로픽에 합류하는 것으로 확인됐다. 지난주 제미나이 공동 개발자 노엄 샤지어의 이직 소식이 전해진 데 이어 또 다른 핵심 연구 인력이 자리를 옮기게 됐다. 점퍼 부사장은 단백질 구조 예측 AI 모델 '알파폴드' 개발을 이끈 핵심 인물로 꼽힌다. 그는 데미스 허사비스 구글딥마인드 최고경영자(CEO)와 알파폴드 성과를 인정받아 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했다. 점퍼 부사장은 사회관계망서비스(SNS) '엑스'를 통해 "약 9년간 몸담은 구글딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류한다"며 "박사 학위를 받은 지 6개월 만에 알파폴드 팀을 이끌 기회를 준 허사비스 CEO에게 고맙다"고 밝혔다. 지난주 노엄 샤지어 역시 오픈AI 합류 소식을 알렸다. 그는 제미나이 공동 개발자이자 생성형 AI 토대가 된 주요 논문 저자 중 한 명으로 알려져 있다. 점퍼 부사장이 합류하는 앤트로픽과 샤지어가 이동한 오픈AI는 AI 모델 시장을 이끄는 대표 기업으로 평가받고 있다. 오픈AI는 챗GPT를 앞세우고 있으며 앤트로픽은 클로드를 중심으로 영향력을 확대하고 있다. 현재 구글은 AI 연구 역량에서는 여전히 선도 기업으로 평가받고 있지만, 기업용 AI 코딩 도구 시장에서는 뚜렷한 존재감을 확보하지 못했다는 분석이 나오고 있다. 블룸버그통신은 "최근 구글딥마인드 내부에서 AI 코딩 도구 수요 확대에 대응할 명확한 해법을 제시하지 못하고 있다는 우려가 제기됐다"고 보도했다.

2026.06.21 14:20김미정 기자

앤트로픽은 왜…호랑이 등에 올라탄 빅테크의 속내

올해 G7 정상회의는 프랑스 휴양도시 에비앙레뱅에서 열렸다. 우리나라 이재명 대통령도 참석한 국제 무대다. 이 외교의 장 한편에서 기묘한 장면이 연출됐다. 지난 17일(현지시간) 도널드 트럼프 대통령과 미국 빅테크 최고경영자(CEO)들의 비공개 오찬이 있었다. 이 자리에서 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO와 데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO가 뜻밖의 제안을 했다. 트럼프 대통령에게 "미국이 글로벌 AI 연합과 거버넌스를 주도해달라"고 요청한 것이다. 미국 기업이 자국 대통령에게 글로벌 리더십을 요구하는 것은 자연스러워 보인다. 하지만 일주일 전 실리콘밸리를 뒤흔든 사태를 보면 예사롭지 않다. 일주일도 안돼 미국 정부에 SOS 친 앤트로픽 미국 상무부는 지난 12일 국가 안보를 이유로 앤트로픽의 최신 AI 모델 '페이블 5'와 '미토스 5'에 기습적인 수출금지령을 내렸다. 미국 내 외국인의 접근도 금지됐다. 앤트로픽은 90분 만에 글로벌 서비스를 중단했다. 정부가 민간 AI 모델에 '킬스위치'를 누른 초유의 사태였다. 앤트로픽은 정부의 칼날에 직격탄을 맞았다. 그런 기업의 CEO가 불과 일주일 만에 도리어 그 정부를 향해 "맹주가 되어달라"고 외쳤다. 매를 든 이에게 더 큰 방망이를 쥐라는 꼴이다. 상식적으로 납득하기 어렵다. 실제로 G7에 참석한 각국 정상들은 미국의 독주와 앤트로픽 사태에 강한 우려를 표했다. 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 나렌드라 모디 인도 총리는 '미국 AI 의존 위험성'을 지적했다. 미국이 하루아침에 AI 접근을 차단하면 전 세계 경제와 후발 AI 생태계가 마비될 수 있다는 경고였다. 동맹국들조차 미국의 'AI 무기화'를 경계한다. 그런데 정작 제재 당사자인 앤트로픽은 왜 미국 중심의 판을 짜달라고 했을까? "G7이 거버넌스를 이끌어달라”는 샘 알트먼 오픈AI CEO보다 훨씬 노골적인 패권 귀속 요청이다. 단순한 아부가 아니다. 계산이 치밀하다. 첫 번째 속내는 '불확실성'으로부터의 탈출이다. 현재 AI 시장은 세계 최초로 규제법을 시행한 EU와, 안보를 무기로 목을 죄는 미국 정부 사이에서 파편화된 규제에 걸려 있다. 피 말리는 불확실성 속에서 사업을 하느니, 차라리 절대 권력인 미국을 중심으로 명확한 규제 틀을 짜는 게 낫다는 판단이다. 미국 중심의 판이 짜이면 선두 기업들의 기술 구조가 곧 '세계 표준'이 된다. 후발 주자들에게는 거대한 진입 장벽이다. 중국 AI 기업 겨냥한 '사다리 걷어차기' 전략 진짜 속내는 따로 있다. 현재 AI 경쟁은 사실상 미·중 양강 구도다. 앤트로픽에 미국 정부 규제만큼 무서운 것은 중국 기업들의 거센 추격이다. CNBC 보도가 전하는 아모데이 CEO의 발언을 보면 의도가 명확하다. 그는 비공개 회동에서 최첨단 모델에 대한 체계적인 접근 관리를 주장했다. 이어 “중국을 철저히 배제한 반도체 및 핵심 부품 공급망 구축이 국제 협력의 필수 과제”라고 강조했다. 미국이 주도하는 거대 연합의 힘을 빌려 중국의 추격을 차단하는 '사다리 걷어차기' 전략이다. 지난주 앤트로픽 사태는 AI가 더 이상 민간 기업의 전유물이 아님을 증명했다. AI는 20세기 군수산업이나 핵무기에 준하는 '국가 안보 재화'가 됐다. 빅테크의 '글로벌 AI 연합' 제안은 냉전 시대 미국 주도 UN 같은 구도를 AI 세계에 이식해달라는 요청이다. 결국 앤트로픽의 제안은 국가의 패권주의를 자사의 시장 지배력 공고화에 이용하려는 고도의 비즈니스 외교 전략이다. 글로벌 AI 생태계는 이제 기술의 영역을 넘어섰다. 냉혹한 '정치와 외교의 격전지'다. AI의 연산 속도만큼이나, 빅테크와 백악관이 주고받는 은밀한 체스판의 수(手)를 예의주시해야 할 것 같다.

2026.06.18 14:58김익현 미디어연구소장

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