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[인터뷰] '로봇 페퍼'의 아버지 "현재 AI는 가짜…韓과 손잡고 美·中 넘겠다"

"현재의 인공지능(AI)는 막대한 데이터와 에너지에 의존하는 통계 기계일 뿐 진정한 지능이 아닙니다. 우리는 인간의 뇌처럼 적은 에너지로 스스로 학습하고 '이해'하는 차세대 AI, '오가닉 AI'를 통해 이 한계를 넘어서고자 합니다. 한국과 같은 기술 강국과 손잡고 미국과 중국이 주도하는 현 AI 경쟁의 판도를 바꾸고 싶습니다." 브루노 메조니에 어나더브레인 최고경영자(CEO)는 9일 서울 종로구 락고재에서 열린 '오가닉 AI' 출간 기념 기자간담회에서 이같이 말했다. 그는 이날 인간의 뇌 구조에서 영감을 받은 차세대 AI 모델 '오가닉 AI'를 국내에 처음 소개했다. 메조니에 CEO는 휴머노이드 로봇의 세계적인 선구자로 꼽힌다. 그는 지난 2005년 알데바란 로보틱스를 설립해 세계적으로 유명한 휴머노이드 로봇 '나오'와 '페퍼'를 탄생시켰다. 이후 회사를 일본 소프트뱅크 그룹에 매각하기까지 서비스 로봇 시장을 개척하며 '페퍼의 아버지'라는 별칭을 얻었다. 메조니에 CEO는 현재 주류인 딥러닝과 거대언어모델(LLM)이 막대한 데이터와 전력을 소모하는 통계 모델에 불과하며 진정한 지능이 아니라고 선을 그었다. 그는 과거 자신이 개발한 로봇들이 주변 상황을 이해하지 못했던 한계를 지적하며 기존 AI 기술의 근본적인 문제점을 극복하기 위해 오가닉 AI를 개발했다고 강조했다. "통계뿐인 AI는 가라"…뇌처럼 '생각'하는 오가닉 AI 온다 어나더브레인의 오가닉 AI는 기존 AI가 1960년대 이론에 기반한 '인공신경망'을 모방한 것과 근본부터 다르다. 실제 인간의 뇌가 정보를 처리하는 핵심 영역인 대뇌피질의 에서 영감을 받아 설계됐기 때문이다. 그는 실제 뇌는 뉴런이 스파게티처럼 얽힌 구조가 아니라고 단언했다. 대신 110여 개 뉴런으로 구성된 초소형 정보처리 단위 '마이크로컬럼(Microcolumn)'이 네트워크처럼 연결돼 지능을 발현한다고 설명했다. 이 구조는 1981년 노벨상 수상 연구를 통해 입증된 과학적 사실이다. 이 '마이크로컬럼'은 뇌의 모든 영역에서 동일하게 발견된다. 시각 정보가 입력되면 시각을 처리하고 청각 신호가 들어오면 소리를 인지하는 식이다. 이는 단 하나의 알고리즘이 모든 종류의 정보를 이해하고 처리하는 '스위스 군용 칼(Swiss Army Knife)' 같은 역할을 할 수 있다는 의미다. 메조니에 CEO가 이 같은 확신을 얻게 된 계기는 한국과 인연이 깊다. 그는 과거 한 콘퍼런스에서 만난 김대식 카이스트 교수의 추천으로 세계적인 AI 연구자인 제프 호킨스의 저서 '지능에 대해서(On Intelligence)'를 접한 뒤 인생이 바뀌었다고 회고했다. 이를 통해 인간 뇌 지능의 작동 원리에 대한 깊은 통찰을 얻었다. 이러한 뇌 구조의 장점은 압도적인 효율성이다. 오가닉 AI는 수십억 개 이상의 데이터를 요구하는 기존 AI와 달리 소량의 데이터만으로도 즉각적인 학습이 가능하다고 메조니에 CEO는 설명했다. 그는 "외계인이 등장하는 영화를 처음 볼 땐 놀라지만 두 번째부터는 바로 알아본다"며 "뇌는 그렇게 작동한다"고 말했다. 오가닉 AI가 실현될 경우 AI의 전력 소모량 역시 혁신적으로 절감될 것으로 기대된다. 인간의 뇌가 지능 활동에 단 5와트(W)의 에너지를 사용하는 것처럼 오가닉 AI는 메가와트(MW)가 아닌 밀리와트(mW) 단위의 초저전력으로 구동된다는 설명이다. 어나더브레인은 이 기술을 클라우드 연결 없이 독립적으로 작동하는 반도체 칩 형태로 구현할 계획이다. 이 칩이 상용화되면 인터넷 연결이 없는 환경에서도 기기 스스로 생각하고 판단하는 진정한 '자율 AI' 시대가 열린다는 것이다. 회사는 이론을 현실로 증명하기 위한 데모 개발에 박차를 가하고 있다. 지난 7월 이미 절반을 완성했으며 연말까지 최종 버전을 선보이는 것이 목표다. 향후 스마트 센서를 비롯해 자율주행차, 드론, 위성 등 다양한 산업 분야에 오가닉 AI 칩이 탑재될 것으로 기대된다. 한 번도 겪어보지 못한 돌발 상황에서도 스스로 최적의 결정을 내리는 것이 핵심 경쟁력이라는 설명이다. 어나더브레인은 이를 위해 내년을 중요한 변곡점으로 삼고 있다. 본격적인 투자 유치와 함께 칩 생산 및 센서 분야의 글로벌 대기업과 파트너십을 구축해 시장을 선점하겠다는 것이 회사의 전략이다. 메조니에 CEO "최종 목표는 AGI…결과로 증명할 것" 이어진 기자와의 질의응답에서는 오가닉 AI의 실체와 미래에 대한 질문이 쏟아졌다. 특히 현재까지의 개발 성과를 묻는 말에 메조니에 CEO는 강한 자신감을 내비쳤다. 그는 "현재 결과물에 매우 만족하기에 이 자리에 올 수 있었다"며 "우리 이사회조차 결과에 놀라워했다"고 밝혔다. 메조니에 CEO에 따르면 현재까지 완성된 데모는 두 가지 핵심 성과를 입증했다. 기존 거대언어모델(LLM)이 수많은 데이터를 사전학습해야 하는 것과 달리 ▲실시간 학습이 가능하다는 점과 ▲하나의 시스템으로 시각과 청각 정보를 동시에 처리할 수 있다는 점이다. 그는 "투자자들이 '너무 아름다워서 사실 같지 않다'고 말해 증명이 필요했다"며 "연말까지 선보일 데모의 목표는 명확하다"고 설명했다. 어나더브레인은 올해 하반기에 최종 데모를 통해 단순히 사람을 인식하는 것을 넘어 '두 사람이 발표하고 있다'는 식의 상황의 맥락과 목적까지 이해하는 추상적 사고 능력을 가진 아키텍처를 선보일 예정이다. 시장 선두주자인 엔비디아의 로봇 칩 출시 등 빅테크와의 경쟁 구도에 대한 질문도 나왔다. 이에 메조니에 CEO는 데모가 아직 개발 중이라 상용 계약은 없다고 인정하면서도 오가닉 AI만이 가질 수 있는 경쟁력을 피력했다. 일례로 프랑스 국방부는 현재 어나더브레인의 위성 방어 시스템 기술에 큰 관심을 보이고 있다. 기존에 없던 새로운 방식의 공격에 계속 노출되는 국방 분야에서는 과거 데이터에 의존하는 딥러닝 AI가 명확한 한계를 드러내기 때문이다. 오가닉 AI는 데이터가 거의 없는 미지의 상황에서도 스스로 판단하고 대응할 수 있어 현재 트랜스포머 기술과는 달리 독자적인 시장을 공략할 수 있다는 설명이다. 어나더브레인의 장기적인 목표는 범용인공지능(AGI)이다. 메조니에 CEO는 "작은 칩은 진공청소기에, 크고 밀도 높은 칩은 자율주행차에 탑재하는 등 확장 가능한 형태가 될 것"이라고 강조했다. 미래 로봇의 기능에 대해서는 '유추 기반 의사결정'이 핵심이 될 것이라고 내다봤다. 인간의 뇌는 항상 다음에 일어날 일을 예측하고 예측이 빗나갈 때 주의를 기울이는데 오가닉 AI가 과거 경험과 유사성을 바탕으로 미래를 예측하고 스스로 행동하는 것이 가능해질 것이라는 설명이다. 메조니에 CEO는 마지막으로 한국 시장의 중요성을 거듭 강조했다. 그는 "한국과 프랑스는 미국과 중국에 뒤처진 AI 경쟁에서 같은 상황에 놓여있다"며 "이 레이스에서 다시 승리하려면 차세대 기술로 바로 점프해야만 한다"고 말했다.

2025.09.09 14:49조이환

'비행기↔자동차' 자유자재 변신…'트랜스포머 로봇' 화제

하늘을 날다가 모양을 바꿔 바퀴 달린 로봇으로 변신하는 신개념 로봇이 개발됐다고 과학전문매체 뉴아틀라스가 최근 보도했다. 보도에 따르면, 미국 캘리포니아공과대학(이하 칼텍) 연구진은 공중에서 모양을 바꾸는 로봇 '애트모(ATMO·Aerially Transforming Morphobot)'를 개발했다. 이번 연구 결과는 최근 국제 학술지 '커뮤니케이션스 엔지니어링(Communications Engineering)'에 실렸다. 애트모 로봇은 공중에 떠 있을 때는 쿼드콥터 드론처럼 덮개형 프로펠러 4개를 수평으로 펼쳐 하늘을 날다가 착륙할 때는 프로펠러를 안쪽으로 접어 바퀴 달린 로봇으로 변신해 지면을 달린다. 무게는 약 5.5kg, 높이 16cm 너비는 65cm다. 애트모는 이전 칼텍이 개발했던 M4 로봇에 탑재된 기술을 기반으로 개발됐다. 기존 M4 로봇은 영리한 디자인을 갖췄으나 착륙 후에야 주행 모드로 변환할 수 있었다. 때문에 착륙 지점에 돌 등의 장애물이 있으면 프로펠러가 완전히 접히지 않는 문제가 있었다. 이번에 나온 애트모 로봇은 이런 단점을 보완해 공중에서 형태를 전환할 수 있는 기술을 적용했다. 또, 연구진은 로봇의 각 프로펠러가 전달하는 추력을 지속적으로 조정해 안정적으로 날 수 있고 지면 가까이서 날 때 공기 흐름이 바뀌는 '지면 효과'를 활용해 안정적인 착륙이 가능한 특수 알고리즘을 개발했다. 연구진은 애트모의 향상된 기동성과 내구성 덕분에 향후 물류 배송이나 재난 구조, 탐사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대했다.

2025.05.30 14:33이정현

"'카스2' 최적화 시켜줄 수 있어?"...엔비디아 AI 게이밍 시연해보니

[타이베이(대만)=권봉석 기자] 22일 오후(이하 현지시간) 타이베이 그랜드 하이라이 호텔 12층의 한 방. 일반 소비자를 위한 엔비디아 그래픽·AI 기술 시연을 보기 위해 아시아권 기자 여덞 명이 한 방에 모였다. 이들이 모니터에 비친 디지털 휴먼 '아키'를 바라보는 가운데 엔비디아 관계자가 마이크에 "AI 관련 재미있는 영어 슬로건을 만들고 한국어로 번역해서 말해줘"라고 영어로 말했다. 잠시 후 '아키'는 자연스런 억양으로 "미래를 만드는 AI"라고 말했다. 방 안의 유일한 한국어 화자인 기자는 왼손을 들어 다른 나라 기자들에게 '정확하다'는 의미로 OK 신호를 보냈다. 프로젝트 R2X, 코딩 없이 다양한 기능 추가 가능 시연을 진행한 엔비디아 관계자는 "이것은 다음 달 정식 공개될 디지털 휴먼 인터페이스 '프로젝트 R2X'다. 오픈AI 모델과 음성인식, 오디오 투 페이스 모델을 이용해 작동하며 PC에서 에이전틱 AI의 구현 사례를 보여준 것"이라고 설명했다. 프로젝트 R2X는 지난 1월 'CES 2025' 당시 엔비디아가 지포스 RTX 50 시리즈와 함께 공개한 디지털 AI 휴먼 비서다. 음성 인식과 번역은 오픈AI 모델을 활용했고 음성에 맞게 입모양을 맞추는 '오디오 투 페이스' 모델은 엔비디아 GPU로 실행된다. 그는 "이용자가 코딩 없이 다양한 서비스 항목을 드래그 앤 드롭으로 간편히 연결하고 기능을 확장할 수 있다. 현재는 외형을 바꿀 수 없지만 다음 달 정식 공개 이후 취향에 맞게 맞춤형 설정이 가능할 것"이라고 덧붙였다. 게임 실행부터 최적화까지 음성으로 처리하는 'G어시스트' 프로젝트 'G어시스트'(G-Assist)는 지난 해 컴퓨텍스에서 처음 공개된 AI 기반 게임 보조 기술이다. 40억 개 매개변수(패러미터)를 지닌 소형언어모델(SLM)을 엔비디아 그래픽카드에 올려 구동되며 지난 3월 정식 출시됐다. G어시스트가 구동 중인 PC에서 엔비디아 관계자가 "카운터 스트라이크 2를 최적화해줄 수 있어?"라고 말하자, AI가 즉시 게임 설정을 분석하고 최적화를 시작했다. 이어서 "그 게임을 해보자"라고 말하니, AI가 자동으로 게임을 실행했다. "초당 프레임 수를 띄워줘"라고 말하자 AI가 관련 수치를 자동으로 띄웠다. "지난 60초간 CPU와 GPU 사용률을 보여줘"라고 말하니, 실시간 그래프까지 생성해 보여줬다. 엔비디아 관계자는 "G어시스트 구동에 필요한 SLM 용량은 약 3GB이며 그래픽 메모리에 큰 부담을 주지 않는다. 12GB 메모리를 탑재한 지포스 RTX 4070 이상 GPU에서 구동하는 것을 권장한다"고 설명했다. "챗GPT로 플러그인 만들어 G어시스트 기능 확장 가능" G어시스트는 파이썬을 이용해 구동되는 플러그인을 이용해 여러가지 기능을 확장할 수 있다. 시연에 이용된 PC에는 디스코드 플러그인, 자동화 프로그램인 IFTTT 플러그인, 구글 제미나이 플러그인이 연결돼 있다. "디스코드에 5분 후 온라인 상태가 될 거라고 전해줘"라고 말하자 자동으로 메시지가 전송됐다. 구글 제미나이와 연결해 "다음 카운터 스트라이크 2 대회 일정이 언제야?"라고 묻자 최신 정보를 가져와 보여줬다. 엔비디아 관계자는 "파이썬 코딩 방법을 몰라도 챗GPT를 이용하면 G어시스트용 플러그인을 손쉽게 만들 수 있다. AI가 AI를 위한 도구를 만드는 셈"이라고 설명했다.

2025.05.23 08:54권봉석

"챗GPT 만든 논문, 21세기 최다 인용"…AI는 어떻게 과학계 지배했나

글로벌 테크 기업이 발표한 인공지능(AI) 관련 논문이 21세기 과학계를 사실상 점령한 것으로 나타났다. AI 기술의 구조 활용법을 설명한 논문들이 생명과학, 물리학 등 전통 강세 분야를 누르고 피인용 상위권을 싹쓸이한 가운데 업계에서는 도구 중심 연구가 과학 혁신을 실질적으로 이끈 결과라는 분석이 나온다. 17일 네이처에 따르면 지난 20년간 가장 많이 인용된 논문 대부분이 인공지능(AI) 분야에 집중됐다. 대표적 학술 데이터베이스 다섯 곳을 종합 분석해 선정된 인용 상위 25편 가운데 1위를 차지한 논문은 마이크로소프트(MS)가 지난 2016년 발표한 '딥 레지듀얼 러닝(ResNet)' 관련 연구였다. MS의 논문은 구글 학술 기준으로 약 25만회, 웹오브사이언스 기준 약 10만회 인용되며 '21세기 최다 피인용 논문' 타이틀을 차지했다. 피인용 횟수는 후속 논문에서 얼마나 자주 참조됐는지를 의미하며 논문의 영향력을 가늠하는 핵심 지표로 평가된다. AI 분야의 상위권 독주는 여기서 그치지 않는다. 지난 2012년 제프리 힌튼 토론토대 교수가 발표한 이미지 인식 딥러닝 구조 '알렉스넷' 논문은 8위에 올랐고 지난 2017년 구글이 발표한 자연어처리 기반 구조 '트랜스포머'를 설명한 논문 '어텐션 이즈 올 유 니드'는 7위를 기록했다. 이 논문들은 각각 이미지 분석과 언어 생성 기술의 뿌리를 형성한 연구다. 힌튼 교수의 논문은 이미지넷 대회에서 압도적인 성능을 입증하면서 큰 관심을 끌었다. 이 논문은 힌튼 교수가 구글에 입사하고 AI 개발을 주도하는 발판이 됐다. 트랜스포머 구조는 '챗GPT'를 비롯한 거대언어모델(LLM)의 핵심 구조로 문장 간 관계를 스스로 학습하는 '셀프 어텐션' 메커니즘이 중심이다. 네이처는 AI 논문의 피인용 증가 요인으로 다학제 활용성과 오픈소스 문화를 꼽았다. AI 알고리즘 대부분이 무료로 공개돼 의료, 번역, 로봇 등 다양한 분야에 쉽게 적용됐기 때문이다. 또 사전 공개된 프리프린트 형태 논문이 많아 실질적 인용은 공식 수치보다 더 많을 가능성도 제기된다. AI 외에도 분석 소프트웨어와 실험 도구를 다룬 논문들이 순위에 다수 포함됐다. 2위 논문은 유전자 활성 변화를 정량화하는 공식을 설명한 연구다. 5위에는 X선 산란 패턴을 분석하는 구조화 프로그램 '셸렉스(SHELX)'를 소개한 논문이 이름을 올렸다. 네이처 분석에 참여한 미샤 테플리츠키 미시간대 교수는 "과학자들은 혁신이나 이론을 중요하게 생각한다고 말하지만 실제로는 연구에 직접적인 도움을 주는 도구 논문을 더 자주 인용한다"며 "도구 중심의 연구가 과학 발전을 실질적으로 견인하고 있다는 방증"이라고 말했다.

2025.04.17 11:39조이환

스테이블디퓨전3 미리보기 공개

텍스트-이미지 모델 '스테이블 디퓨전'의 세번째 버전이 초기 미리보기로 공개됐다. 품질 및 철자 기능 향상, 다중 주제 프롬프트 등이 특징이다. 22일(현지시간) 스태빌리티AI는 차세대 텍스트-이미지 모델 '스테이블디퓨전 3' 초기 미리보기를 발표했다. 사용을 원하는 경우 미리보기 대기자명단에 등록해 이용할 수 있다. 접근권한을 얻게 되면 디스코드 서버 초대 메일을 받게 된다. 스테이블디퓨전은 2022년 2.0 버전 공개로 이미지 생성 AI 모델의 획기적 진보를 보여줬다. 세번째 버전은 기존 아키텍처와 달리 디퓨전 트랜스포머 아키텍처와 플로우 매칭을 결합했다. 디퓨전 트랜스포머 아키텍처는 일반적으로 사용되는 U-Net 백본을 트랜스포머로 대체해 이미지 디퓨전 모델을 훈련한다. 이 방식은 효율적으로 확장하고 더 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있다. 플로우 매칭은 랜덤 노이즈에서 구조화된 이미지로 원환하게 전환하는 방법을 학습해 이미지를 생성하는 AI 모델을 만드는 기술이다. 스테이블디퓨전3는 이전 모델보다 더 나은 성능과 품질로 이미지를 만들어낸다. 한 프롬프트에 여러 주제를 넣을 수 있다. 철자 생성의 정확도도 더 높아졌다. 스테이블디퓨전3의 크기는 다양하다. 8억에서 80억개의 매개변수를 제공한다. 스테이블디퓨전은 기본적으로 오픈소스 라이선스를 따른다. 모델의 소스코드에 접근할 수 있고 미세조정이 가능하다. 현재 스테이블디퓨전3의 소스코드와 기술문서는 공개돼 있지 않다. 회사측은 미리보기 단계에서 성능과 안정성을 개선할 것이라고 밝혔다.

2024.02.23 10:43김우용