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생성형 AI 다음은?…"물리 AI·공간 지능 시대 열린다"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI) 다음 시대에 대한 기대감이 높아지고 있다. 업계에서는 가상·현실 세계 차이점을 최대한 줄여 결과물 정확성을 높이는 '물리 AI'와 현실 세계의 3차원 특성을 반영한 '공간 지능'에 대한 관심이 쏠렸다. 해당 기술이 기존 AI 한계를 넘어 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출할 것으로 기대하는 분위기다. 25일 업계에 따르면 가상·현실 세계 차이를 최대한 줄여 결과 정확성을 높이는 '물리 AI'에 주목해야 한다는 목소리가 나왔다. 전문가들은 물리 AI가 기존 추론에 물리학 계산까지 접목해 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출한다고 입을 모았다. 물리 AI란 물리적 법칙과 데이터 기반 학습을 결합해 실제 현상을 더 정확히 예측하고 이해하는 AI다. 기존 생성형 AI 모델이 데이터를 활용해 추론하는 것에서 한 단계 더 심화했다. 이를 활용하면 기존 데이터 기반 모델이 추론하기 어려운 희귀 사건이나 극단적 상황을 더 정확히 예측할 수 있다. 대표적인 활용 예시는 날씨 예측과 자동차·반도체 설계, 우주 정거장 건설 등이다. 예를 들어 기존 AI가 비가 올 확률을 예측할 경우 기상 데이터 기반으로 계산한다. 반면 물리 AI는 공기 흐름이나 대기 압력 변화 등 물리학적 요소까지 고려해 비 올 확률을 계산한다. 이를 통해 물리 AI가 현실에 더 정확한 예측을 할 수 있는 이유다. 그동안 산업계에서도 물리 AI를 적용한 서비스를 출시한 바 있다. 대표 기업이 엔비디아와 다쏘시스템이다. 엔비디아는 지난해 3D 시뮬레이션 플랫폼 'VIMA'를 공개했다. 디지털 트윈 기술인 '엔비디아 옴니버스'를 활용해 현실 세계와 가상 세계 정보를 통합해 현실에 가장 적합한 시스템 구축을 지원한다. 다쏘시스템은 버추얼 트윈 플랫폼 '3D익스피리언스'로 가상 현실서 시뮬레이션해 현실 세계에 가장 적합한 제품 설계를 돕는다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO)는 지난달 한국서 열린 기자간담회에서 3DX가 물리 AI에 기반한 플랫폼이라고 강조한 바 있다. 달로즈 CEO는 "그동안 여러 산업서 수집한 텍스트와 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 수집해 3DX에 접목했다"며 "개발자는 이를 3D 모델링 작업에 적용해 현실 세계에 더 적합한 제품을 만들 수 있다"고 설명했다. 예를 들어 개발자가 3DX로 공장을 설계할 경우 이를 분자 수준까지 분석해 자재 성분이나 적용 결과를 시뮬레이션할 수 있다. 설계도를 축소하면 공장 전체의 물류와 공급망 흐름을 확인할 수 있다. 기존 소프트웨어 기술이 물리 AI와 결합해 구현할 수 있는 기능이다. "1차원 멀티모달 넘자…공간 지능으로 3차원 AI 구현" 문자와 이미지를 모두 처리하는 멀티모달 모델이 진전을 보이는 가운데 차세대 기술로 공간 지능 모델도 주목받고 있다. AI 업계 전문가들은 현존하는 멀티모달은 1차원적 AI에 그친다고 평했다. 모델이 글과 이미지, 음성 등 여러 정보를 한 번에 다룰 수 있지만 한계가 있다는 분석이다. 사람과 달리 모델은 이미지, 음성 등 모든 정보를 '텍스트'로 취급해 다뤄서다. 이에 고유 이미지와 영상의 진정한 의미를 이해할 수 없다. 모든 정보를 1차원적 토큰 시퀀스에 끼워 맞추는 셈이다. 공간 지능은 여기서 한발 더 나아간다. 사람처럼 현실의 3차원적 특성 중심으로 데이터 처리와 문제 해결을 진행한다. 멀티모달과 달리 문자, 이미지, 음성 등 여러 특성을 각각 고려하면서 데이터를 처리하는 셈이다. 기존 AI는 종이 위에 그려진 지도만 보고 방향을 찾으려 한다면, 공간 지능은 직접 그 장소를 걸어 다니며 주변 환경을 보고 느끼면서 방향을 찾는 셈이다. 현재 스탠퍼드대 페이페이 리 교수는 공간 지능 구현을 위해 스타트업 월드랩스를 설립했다. 현재 월드랩스는 공간 지능에 필요한 대형세계모델(LWM)을 개발 중이다. 다만 일반 멀티모달보다 데이터 학습·훈련에 드는 시간이 상당해 구체적 출시 시기는 미정이다. 리 교수는 "공간 지능은 AI 능력을 언어 중심적 이해를 넘어 자연과 물리 세계, 우주까지 영역을 확장할 수 있을 것"이라며 "증강현실(AR)·가상현실(VR) 기술 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 자신했다.

2024.11.25 17:18김미정

"AI 위협 걱정"…노벨물리학상 수상자들, 왜 경고했나

'인공지능(AI) 대부'로 꼽히는 제프리 힌튼 토론토대학 교수가 존 홉필드 프린스턴대학 교수와 공동으로 2024년 노벨물리학상을 수상했다. 하지만 제프리 힌튼은 노벨상 수상자로 선정된 직후 또 다시 'AI의 위협'에 대해 경고해 눈길을 끌었다. 공동 수상자인 존 홉필드 교수 역시 AI가 방대한 정보망과 연결되면서 초래할 부작용에 대해 우려를 나타냈다. 월스트리트저널을 비롯한 외신들에 따르면 힌튼은 8일(현지시간) 노벨상위원회와 인터뷰에서 "우리 보다 더 똑똑한 시스템이 초래할 결과에 대해 우려한다"고 말했다. 하지만 그는 자신의 연구 작업에 대해선 "똑 같은 작업을 할 것"이라고 강조했다. 힌튼은 1980년대 중반 다층 퍼셉트론과 역전파 알고리즘을 제안하면서 요즘 우리가 알고 있는 AI 연구의 기반을 닦았다. 역전파법은 챗GPT를 비롯한 많은 대용량언어모델(LLM)의 기반 기술이 됐다. 제프리 힌튼은 이날 노벨물리학상 수상자로 선정된 직후 워싱턴포스트와 인터뷰에서도 “AI가 초래할 수 있는 수 많은 나쁜 결과에 대해 걱정해야만 한다”고 강조했다. 이날 힌튼은 “(AI는) 여러 가치 측면에서 놀라우며, 엄청난 생산성 향상을 가져올 것이다”면서도 “인간보다 더 똑똑해질 경우 초래할 결과에 대해 우려하고 있다”고 덧붙였다. 그는 또 “어떤 물건들이 인간보다 더 똑똑해지는 상황을 경험한 적이 없다”고도 말했다. 인터뷰 당시 힌튼은 캘리포니아의 한 호텔에 묵고 있었다. 그는 노벨상 수상자로 선정된 직후 가진 워싱턴포스트와 인터뷰에서 “MRI 예약을 해 놨는데, 취소해야 할 것 같다”고 밝히기도 했다. 힌튼이 'AI의 위협'에 대해 경고한 것은 이번이 처음은 아니다. 지난 해 5월 힌튼은 10년 동안 몸 담았던 구글을 떠나면서 “AI가 인류에겐 존재론적 위협이 되고 있다”고 말해 많은 사람들을 깜짝 놀라게 했다. 당시에도 힌튼은 “AI가 사람보다 더 똑똑해지기까지는 아직 상당한 시간이 필요할 것이라고 생각했지만 이젠 그렇게 생각하지 않는다”는 말도 했다. 심지어 AI 시스템에서 일어나는 일이 사람 뇌보다 더 나은 경우도 있다고 경고했다. 힌튼은 오픈AI가 내놓은 GPT-4를 보면서 그런 생각을 하게 됐다고 밝혔다. 그는 MIT테크놀로지리뷰와 인터뷰에서 “외계인이 지구에 착륙했는데, 그들이 아주 훌륭한 영어를 구사하다보니 사람들이 그 위협을 깨닫지 못하고 있는 것과 비슷한 상황이다”고 주장했다. 노벨물리학상 공동 수상자인 존 홉필드도 AI에 대한 우려에 동참했다. 하지만 홉필드 교수는 AI 자체보다는 방대한 정보와 연결된 상황에 대해 경계심을 나타냈다. 이날 프린스턴대학 강당에서 가진 노벨상위원회와의 화상 인터뷰에서 "지구상의 방대한 정보 흐름과 결합된 AI에 대해 우려한다"고 말했다. 그는 또 "신경망의 간단한 알고리즘이 매우 거대한 정보 시스템을 통제할 수도 있다"면서 "그런 시스템의 작동 방식을 우리가 제대로 이해하지 못하고 있다는 점이 당황스럽다"고 강조했다.

2024.10.09 09:28김익현

자율주행 산업서 '물리적 AI' 뜬다…삼성, 'LP-PIM'로 미래 준비

자율주행을 위한 AI 기술이 급속도로 발전하는 가운데, 삼성전자가 이를 위한 솔루션으로 'LPDDR-PIM(LP-PIM)'에 주목하고 있다. 해당 반도체는 메모리가 자체적으로 데이터를 연산해, 성능 및 전력 효율성을 높인 것이 특징이다. 25일 오전 여의도 국회의원회관에서는 'AI·모빌리티 신기술전략 조찬포럼'이 개최됐다. 이번 포럼은 정동영 더불어민주당 의원·최형두 국민의힘 국회의원이 공동 주최했다. 국내 미래기술의 발전을 위해 각계 전문가가 모여 트렌드를 분석하고, 정책 분석 및 제안을 논의하고자 마련됐다. 이날 '물리적(Physical AI)'와 모빌리티 융합을 위한 방안 제언'을 주제로 발표를 진행한 유재훈 삼성전자 마스터는 자율주행용 물리적 AI 기술의 고도화가 필요함을 강조했다. 물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행을 비롯해 로봇, 드론 등이 대표적인 응용처다. 거대언어모델(LLM) 등 기존 AI 대비 더 뛰어난 실시간 의사 결정과 다양한 환경 변수 처리 성능이 요구된다. 유 마스터는 "젠슨 황 엔비디아 CEO도 올해 컴퓨텍스 행사에서 물리적 AI를 차세대 기술로 소개해 주목받은 바 있다"며 "향후 2~5년 내에 관련 기술의 생산성이 정상에 도달할 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다. 물리적 AI를 구현하기 위해서는 ▲고성능 GPU 인프라 기반의 'AI 모델 학습' ▲가상 환경에서 AI 모델을 테스트하는 '시뮬레이션' ▲실제 환경에서 데이터를 처리하기 위한 '온디바이스 AI' 등 3단계가 중요하다. 특히 온디바이스 AI의 경우, 고효율 AI 가속기와 고성능 메모리가 필요하다. 이를 위한 솔루션으로 유 마스터는 LPDDR(저전력 D램) 기반의 PIM(프로세싱-인-메모리)를 제시했다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략하기 때문에 효율성이 높다. 삼성전자의 경우 LPDDR5-PIM을 개발해 기존 LPDDR 시스템 대비 성능은 4.5배, 전력효율성은 72% 향상됐음을 확인했다. 유 마스터는 "이는 작년에 공개한 성과로, 구체적으로 언급할 수는 없으나 성능을 지속 개선 중"이라고 말했다. 유 마스터는 이어 "차량용 칩이나 PIM 연구 개발에서 AI 반도체 핵심 인력을 확보하고 유지하는 것이 관건일 것"이라며 "국내로 복귀하는 인력에게 조세 혜택이나 세액공제를 제공하는 것도 방안이 될 것"이라고 덧붙였다. 이어진 토론 시간에서 채정석 현대자동차 상무는 "향후 자율주행 레벨이 높아지게 되면 칩 사이즈가 커지고, 이에 따라 수율 등 여러 문제점이 발생할 수 있다"며 "이는 원가 상승으로 연결되기 때문에, 칩 설계 관점에서 보완 기술을 준비해야 할 것"이라고 밝혔다. 하정우 네이버 AI Future센터장은 "AI 기술이 고도화되려면 계속해서 정보를 산출하고 고치는 과정이 필요한데, 이를 위해서는 양질의 데이터를 많이 확보하는 것이 중요하다"며 "현재의 LPDDR로는 용량이 부족해, 이를 개선하기 위한 연구개발이 있어야 한다고 생각한다"고 강조했다. 유 마스터는 이에 "데이터 용량 자체가 커져야 한다는 부분에 동감한다"며 "이러한 부분들에 주의하면서 연구를 진행하도록 할 것"이라고 답변했다.

2024.09.25 11:22장경윤

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

한-이탈리아 정상, "우주·수소·AI 등 협력"

세르지오 마타렐라 이탈리아 대통령의 방한을 계기로 한국과 이탈리아가 우주 개발과 연구 협력을 강화한다. 8일 윤석열 대통령과 세르지오 마타렐라 이탈리아 대통령이 임석한 가운데 이종호 과기정통부 장관과 테오도르 발렌테 이탈리아 우주청장이 한-이탈리아 우주협력 양해각서(MoU)에 서명했다. 이번 양해각서는 평화적 목적의 우주개발 협력을 강화하자는 취지에서 이루어졌다. 두 나라는 향후 우주과학, 우주탐사, 지구관측, 합성개구레이더(SAR) 기술, 상업적 네트워크 강화 등의 영역에서 폭넓게 협력을 이어나갈 예정이다. 공동연구와 데이터 및 정보 교환 등을 추진한다. 한국과 이탈리아는 거대 연구시설을 활용해 우주의 기원을 밝히는 기초 연구 분야에서도 협력한다. 이날 노도영 기초과학연구원(IBS) 원장과 이탈리아 국립핵물리연구소 안토니오 조콜리 소장은 '물리 분야 연구 협력에 관한 양해각서'를 맺었다. 최근 한국에 중이온가속기 등 대형 연구시설이 구축됨에 따라 연구장비 연계·활용 등 실질적 연구 협력을 강화, 양국이 함께 세계 최고 수준의 기초과학 역량을 확보하기 위해 이루어졌다. 이탈리아 국립핵물리연구소는 세계 최대 규모의 지하 실험시설을 갖춘 그랑사소 연구소와 이탈리아 최초 가속기를 구축한 프라스카티 연구소 등 뛰어난 연구 인프라를 보유했다. 우리나라 기초과학연구원은 지난해 세계 6위 규모의 지하 실험시설 예미랩을 완공하고, 올해 초에는 중이온가속기 '라온'을 구축한 바 있다. 양 기관은 중성미자 측정, 암흑물질 탐색, 방사성 이온빔 실험 등 물리 분야 전반에서 각 기관이 보유한 거대 과학 연구시설의 공동 활용과 공동연구, 인력 교류 등을 확대한다. 윤석열 대통령은 마타렐라 대통령과 용산 대통령실에서 정상회담을 가 후 공동언론발표에서 "한국과 이탈리아는 우수한 제조역량과 첨단기술을 보유하고 있어 양국 간 교역과 투자의 성장 잠재력이 매우 크다"라며 "수소와 인공지능 등 첨단 기술 및 우주 분야 협력을 강화해 나가기로 뜻을 모았다"라고 밝혔다.

2023.11.08 20:00한세희