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MS·AWS·메타, 딥시크 'R1' 쓴다…챗GPT 의존도↓

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 새 모델 'R1' 출시로 AI 생태계에 돌풍을 일으킨 가운데 미국 빅테크가 R1을 사업에 활용하는 전략으로 발빠른 대응에 나섰다. 30일 글로벌 업계에 따르면, 마이크로소프트와 아마존웹서비스(AWS), 메타가 딥시크 R1을 활용해 자사 서비스와 모델 개발을 업그레이드하기 위해 나선 것으로 전해졌다. 마이크로소프트와 AWS는 R1을 서비스에 접목했으며, 메타는 R1 기술을 분석해 자사 모델 라마에 적용할 방침이다. 마이크로소프트는 딥시크의 R1을 자사 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 애저(Azure)와 개발자 도구 깃허브에 제공한다고 밝혔다. 마이크로소프트 플랫폼 내 1천800개 넘는 AI 모델 목록에 R1을 추가한다. R1은 애저와 깃허브의 모델 카탈로그에서 우선 제공된다. 다수 외신은 마이크로소프트가 챗GPT 개발사인 오픈AI에 대한 의존도를 줄이려는 전략이라고 분석했다. 앞서 로이터도 지난달 마이크로소프트가 자사 대표 AI 제품인 마이크로소프트 365 코파일럿을 강화하기 위해 내부·서드파티 AI 모델을 추가하는 작업을 진행 중이라고 보도한 바 있다. 또 마이크로소프트는 고객들이 R1 모델을 코파일럿+PC에서 로컬로 실행할 수 있도록 지원할 계획도 밝혔다. 이를 통해 사용자 데이터가 중국 서버로 전송되지 않고 PC 내부에서만 AI가 작동하도록 해 프라이버시를 완화하려는 전략이다. 앞서 딥시크는 사용자 정보를 중국 내 서버에 저장한다고 발표했다. 이에 업계에서는 딥시크의 해외 진출 도입에 걸림돌이 생길 가능성을 높게 봤다. AWS "아마존 베드락 사용자, R1 호출 가능" AWS는 아마존 베드락 사용자가 R1의 증류모델을 '아마존 베드락 커스텀 임포트(Amazon Bedrock Custom Import)'에서 사용 가능하다고 29일 발표했다. AWS는 6천710억개 학습 파라미터 모델로 이뤄진 R1을 더 작은 모델로 압축한 증류 모델 '딥시크-R1-Distill-Llama-8B'와 '딥시크-R1-Distill-Llama-70B'를 아마존 베드락에 호출해 이용할 수 있다고 공식 블로그에서 밝혔다. 두 모델은 기존 R1 모델에서 추출한 내용 토대로 학습하는 지식증류 방식을 통해 개발됐다. 원본 딥시크-R1 기반으로 메타의 '라마'와 알리바바의 '큐원' 아키텍처를 융합한 변형 모델이다. 원본 딥시크-R1 행동과 논리적 추론 패턴을 학습했다. 모델 크기는 작지만 이용료가 적게 드는 것으로 알려졌다. 예를 들어 8B 모델은 요청을 더 빠르게 처리할 수 있으며 리소스 소모가 원본 모델보다 적다. 이에 프로덕션 환경에서 비용 효율적으로 사용될 수 있다. 반면 70B 모델과 같은 대형 증류 모델은 원본 모델에 가까운 성능을 유지하면서도 효율성 개선에 초점 맞췄다. AWS는 "딥시크-R1 모델 군은 코드 생성부터 일반 추론에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다"며 "경쟁력 있는 성능과 효율성을 유지하면서 폭넓은 활용이 가능하다"고 공식 블로그를 통해 강조했다. 이같은 AWS의 전략은 기업과 개발자가 아마존 베드락에서 다양한 AI 모델을 호출해 멀티 에이전트를 구현할 수 있도록 돕겠다는 기업 목표와 일맥상통한다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 "개발자는 아마존 베드락에서 여러 모델을 통합해 AI 서비스와 모델을 개발할 것"이라며 "아마존 베드락을 통해 다양한 모델을 융합할 기회를 제공할 것"이라고 지난 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트'에서 발언했다. "딥시크 기술 분석"…메타, 4개 워룸 구성 메타는 딥시크의 AI 기술 분석과 전략 수립을 위해 4개의 '워룸(war room)'을 구성한 것으로 전해졌다. 워룸은 긴급한 상황에서 집중적으로 전략을 짜고 실행하는 핵심 조직이다. 디인포메이션은 29일 메타 매튜 올덤 AI 인프라 디렉터가 딥시크의 최신 모델이 메타의 차세대 라마 모델보다 성능이 뛰어날 수 있다 언급했다고 내부 소식통을 인용해 보도했다. 앞서 메타는 올 초 '라마4' 출시 계획을 밝힌 바 있다. 내부 소식통에 따르면 메타가 구성한 워룸 4개 중 두 팀은 딥시크가 어떻게 AI 훈련·운영 비용을 낮출 수 있었는지 분석 중이다. 이 전략으로 메타의 라마 모델에 적용하는 것이 목표다. 또 다른 팀은 딥시크가 어떤 데이터로 AI 모델을 훈련시켰는지 조사하는 역할을 맡은 것으로 전해졌다. 나머지 팀은 딥시크 AI 모델 특성 기반으로 라마의 모델 구조를 어떻게 재설계 할 수 있을지 연구 중인 것으로 알려졌다. 메타는 "경쟁 모델을 지속적으로 평가하기 위한 과정일 뿐"이라며 "사내 생성형 AI 그룹이 생긴 이후 지속한 연구"라고 디인포메이션에 입장 밝혔다. 이어 "라마는 오픈소스 AI 모델 생태계 구축에 중요한 역할을 했다"며 "출시 예정인 라마4를 위해 해당 리더십을 확장할 것"이라고 덧붙였다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)도 지난 29일 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "딥시크가 여러 가지 새로운 시도를 했다"며 "현재 이를 분석하는 중"이라고 밝힌 바 있다. 이어 "딥시크의 '기술적 발전'을 라마 모델에 적용할 계획"이라고 말했다. 저커버그 CEO는 딥시크 등장으로 인해 AI 모델에 높은 컴퓨팅 자원이 필요하지 않을 가능성에 대해서도 입을 열었다. 그는 "여전히 대규모 자본 지출과 인프라에 대한 공격적인 투자가 필요할 것"이라며 "시간이 지날수록 이 방식이 전략적 이점으로 자리 잡을 것으로 확신한다"고 강조했다.

2025.01.30 15:37김미정

美 해군 이어 이탈리아도 '딥시크' 다운 금지

미국 해군에 이어 이탈리아 규제 당국도 딥시크 모바일 애플리케이션 다운로드를 금지했다. 로이터 통신은 30일 이탈리아의 구글과 애플의 앱스토어에서 딥시크 다운이 차단됐다고 보도했다. 이탈리아 개인정보보호기관 '가란테'가 지난 28일 딥시크에 개인정보 처리 방식 등에 대한 정보 제공을 요구한 뒤 내려진 조치다. 가란테는 딥시크에 어떤 정보가 수집되고 있는지, 수집 목적과 근거는 무엇인지, 개인 정보는 중국에서 저장되는지 등도 문의한 상태다. 딥시크는 이를 20일 내 답변해야 한다. 파스콸레 스탄치오네 가란테 수장은 "앱 철수 결정에 대한 원인은 구체적으로 설명할 수 없다"며 "딥시크 앱이 유럽연합(EU) 데이터 보호법을 준수하고 있는지 심층 조사할 필요가 있다"고 밝혔다. 현재 딥시크 앱을 다운받은 사용자는 서비스를 지속 이용할 수 있는 것으로 전해졌다. 또 이탈리아를 제외한 다른 EU 국가와 영국에선 여전히 내려받을 수 있다. 앞서 미국 해군도 딥시크 앱 다운로드와 사용을 전면 금지한 상태다. 해군은 공식 이메일을 통해 "딥시크의 AI를 어떤 방식으로도 사용해선 안 된다"며 "데이터 출처와 사용방식, 보안 등에 잠재적으로 문제가 있기 때문"이라고 당부했다.

2025.01.30 15:24김미정

오픈AI "딥시크, 지적 재산권 침해"…美 해군 "사용 금지"

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 새 모델 'R1'을 출시하자 미국 정부와 기업이 견제에 나섰다. 30일 업계에 따르면 오픈AI는 딥시크가 R1 훈련 과정에서 자사 지적 지산권을 침해했다고 주장했다. 미국 해군은 안전한 사용을 보장하지 못할 가능성이 높다며 애플리케이션 사용을 전면 금지했다. CNBC는 30일 오픈AI는 딥시크가 GPT로 지식증류(distillation) 기법을 통해 R1을 학습시켰다는 의혹을 제기했다고 보도했다. 지식증류 기법은 거대 AI 모델이 학습한 내용을 소형 모델에 전달해 주는 방식이다. 마치 경험 많은 사람이 핵심 개념을 정리해 초보자에게 설명해 주는 것과 같다. 이를 통해 소형 AI 모델은 적은 비용으로 더 뛰어난 성능을 낼 수 있다. 오픈AI는 "딥시크는 GPT 모델 군의 학습 내용을 R1에 넣은 정황을 포착했다"며 "이는 명백한 지적 재산권 침해"라고 파이낸셜타임스(FT)를 통해 밝혔다. 다만 구체적인 증거를 공개하진 않았다. 앞서 마이크로소프트도 지난해부터 딥시크와 연계된 것으로 추정되는 계정들이 오픈AI의 API를 사용한 정황을 발견했다고 밝혔다. 당시 마이크로소프트 관계자는 "서비스 이용 약관을 위반한 것으로 의심되는 해당 계정을 모두 차단했다"고 블룸버그를 통해 설명했다. 전문가들은 이같은 학습 방식이 AI 업계 관행으로 자리잡은 탓이라고 입을 모았다. AI 모델이 사람처럼 자연스럽게 응답할 수 있도록 만들려면 대규모 인력을 고용해 데이터 라벨링 작업을 수행해야 하는데, 이는 비용과 시간이 많이 드는 작업이기 때문이다. 이에 스타트업과 중소·중견 기업은 지식증류 기법으로 거대모델의 학습 내용을 자사 소형 모델에 그대로 탑재하기 시작했다는 설명이다. 미국 캘리포니아대 버클리캠퍼스 리트윅 굽타 AI 박사과정 연구원은 "스타트업과 학계서도 상업용 거대언어모델(LLM) 출력 내용을 소규모 모델 학습에 활용하는 것이 매우 일반적"이라며 "특히 챗GPT처럼 인간 피드백이 반영된 모델을 가장 많이 사용한다"고 말했다. 이어 그는 "딥시크가 이 방법을 사용한 것은 결코 놀라운 일이 아니다"며 "이러 관행을 완전히 차단하는 것은 어려울 것"이라고 덧붙였다. 미국 해군은 딥시크 애플리케이션 사용을 군 내부서 금지하도록 지시한 것으로 전해졌다. CNBC 등 외신은 28일 해군 최고정보책임자(CIO)가 사이버보안 정책에 기반해 이같은 결정을 내렸다고 보도했다. 해군은 공식 이메일을 통해 "딥시크의 AI를 어떤 방식으로도 사용해선 안 된다"며 "데이터 출처와 사용방식, 보안 등에 잠재적으로 문제가 있기 때문"이라고 강조했다. 도널드 트럼프 행정부의 AI·암호화폐 정책 고문 겸 벤처 캐피털리스트 데이비드 삭스 는 "딥시크는 글로벌 AI 경쟁을 더 치열하게 만들 것"이라며 "미국도 충분히 경쟁력을 갖췄다고 확신하지만 방심해서 안 된다"고 소셜미디어 X(구 트위터)에서 강조했다.

2025.01.30 15:23김미정

프렌들리AI, AI 개발도구 '허깅페이스' 옵션에 추가

프렌들리AI의 인공지능(AI) 인프라와 개발 도구가 허깅페이스 배포 옵션에 추가됐다. 프렌들리AI는 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결해 이런 옵션 기능을 공급한다고 30일 밝혔다. 허깅페이스는 글로벌 AI 모델·데이터셋 플랫폼이다. 그동안 아마존웹서비스, 마이크로소프트 애저, 구글클라우드 플랫폼, 엔비디아 등 빅테크 기업의 서비스를 배포 옵션으로 제공해 왔다. 이번 파트너십을 통해 프렌들리AI의 엔드포인트를 허깅페이스의 배포 옵션으로 추가했다. 두 기업은 이번 파트너십을 통해 허깅페이스의 'AI 민주화'라는 비전을 한 단계 발전시키는 동시에 프렌들리AI의 '누구나 생성형 AI 모델의 잠재력을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다'는 기업 사명을 실현하겠다고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 "허깅페이스 개발자 커뮤니티가 추론 솔루션으로 어떤 혁신을 만들어낼지 기대된다"며 "앞으로도 허깅페이스와 협력해 더 유용한 기능과 지원을 제공하도록 지속적으로 모색할 것"이라고 말했다. 줄리앙 쇼몽 허깅페이스 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화 발전을 선도해 왔다"며 "이번 파트너십을 통해 개발자들이 프렌들리AI의 최적화된 AI 인프라와 도구로 최신 오픈소스 모델과 생성형 AI 모델을 효율적으로 확장하고 운영할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.01.30 10:59김미정

알리바바, 새 AI 모델 출시…"오픈AI·딥시크·메타 능가"

알리바바가 오픈AI와 메타, 딥시크의 모델을 능가하는 새 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 주장했다. 29일 알리바바는 세 번째 AI 모델 '큐원(Qwen) 2.5-맥스' 출시 소식을 소셜미디어 위챗 계정을 통해 이같이 밝혔다. 큐원 2.5-맥스가 오픈AI의 GPT-4o와 딥시크-V3, 메타의 라마-3.1-405B를 거의 모든 영역에서 뛰어넘었다는 주장이다. 알리바바는 "이번 모델의 사전 훈련 데이터는 토큰만 20조개를 넘는다"고 "전 세계에서 가장 진보한 오픈소스 AI 모델"이라고 강조했다. 테크크런치 등 외신은 딥시크 돌풍 속에서 중국 기업이 미국뿐 아니라 자국 기업끼리도 AI 경쟁을 본격화했다고 평했다. 앞서 지난해 5월 딥시크가 딥시크-V2 사용료를 100만 토큰당 1위안(약 200원)으로 제시하자 알리바바는 자사 모델 가격을 97%까지 낮추면서 국내 기업 간 경쟁을 시작했다. 이후 텐센트와 바이두 등 중국 빅테크도 AI 모델 경쟁에 합류했다. 이런 가운데 딥시크가 최근 가성비를 앞세워 딥시크 R1을 새로 출시했다. 이를 통해 중국을 넘어선 글로벌 AI 생태계를 강타했다. 이어 알리바바가 모델을 새로 출시해 재응수한 셈이다. 같은 날 틱톡을 운영하는 중국 바이트댄스도 플래그십 AI 모델 업데이트를 발표하면서 새 모델 성능이 오픈AI의 GPT-4o를 능가한다고 주장했다.

2025.01.30 10:35김미정

中 딥시크, 오픈AI 못잖네…美 수출 통제 실효성 논란

애틀란틱 카운슬(Atlantic Council) 보도에 따르면 중국의 오픈소스 추론 대규모 언어모델(LLM) 개발사인 딥시크(DeepSeek)가 자사의 '딥시크-R1(DeepSeek-R1)' 모델로 오픈AI(OpenAI)의 o1 모델과 대등한 성능을 입증했다. 특히 이 모델은 무료로 접근이 가능하다는 점에서 주목을 받고 있다. (☞ 애틀란틱 카운슬 기사 보기) AI 연구자들은 딥시크의 이번 성과가 주목할 만하다고 평가했다. 미국의 수출 통제로 중국 기업들이 사용할 수 없는 엔비디아(NVIDIA)의 고성능 H100 칩 대신, 상대적으로 저사양인 H800 칩으로 동등한 성능을 달성했기 때문이다. 애틀란틱 카운슬은 딥시크가 칩 간 메모리 대역폭을 최적화하는 방식으로 이를 해결했다고 설명했다. 덜 정교한 칩들이 대규모 모델의 크기를 '공유'할 수 있게 만든 것이다. 이를 통해 고가의 고성능 칩을 사용한 경쟁사들보다 훨씬 적은 비용으로 모델을 개발할 수 있었다. 일각에서는 이번 성과가 미국의 대중국 반도체 수출 통제 정책의 실패를 보여준다고 주장했다. 하지만 전문가들은 이런 평가가 시기상조라고 지적했다. 애틀란틱 카운슬에서는 최근 중국의 '기술 돌파'가 실제 자체 혁신이 아닌 수출 통제 이전에 이미 진행 중이던 개발의 결과물이라고 분석했다. 2023년 말 화웨이(Huawei)가 7나노미터 칩을 탑재한 스마트폰을 출시했을 때도, 이는 수출 제한 이전에 네덜란드 ASML사의 장비를 미리 확보한 덕분이었다는 설명이다. 전문가들은 미국의 현재 AI 전략에 대한 근본적인 재검토가 필요하다고 강조했다. 단순히 중국의 컴퓨팅 파워 접근을 제한하는 것만으로는 충분하지 않다는 것이다. 애틀란틱 카운슬은 "AI 경쟁에서 승리할 수 있는 단일 전략은 없다"면서 "새로운 기술이 등장함에 따라 미국은 이러한 기술과 응용 프로그램이 가져올 도전과제들을 해결하기 위한 더 적응적인 프레임워크가 필요하다"고 제언했다. 전문가들은 미국이 AI 기술의 설계, 자금 지원, 거버넌스에 대한 선제적인 비전을 수립하고, 특정 기술에 대한 적대국의 접근이 가져올 수 있는 국가 안보 위험에 대해 더 투명하게 공개해야 한다고 조언했다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.30 08:08AI 에디터

오픈AI, 美정부 전용 챗GPT 출시…美中 AI경쟁 본격화 전망

오픈AI가 미국 정부 기관을 위한 맞춤형 AI 챗봇 '챗GPT Gov'를 출시하면서 중국과의 인공지능(AI) 경쟁이 더욱 치열해질 전망이다. 30일 오픈AI는 미국 정부 기관용 인공지능(AI) 업무 보조 도구 '챗GPT Gov'를 소개했다. 챗GPT Gov는 비대중적이고 민감한 정보를 다루는 정부 기관을 위해 특별히 설계된 AI챗봇이다. 각 정부 기관에 특화된 AI 기능을 지원하며, 특히 민감한 데이터와 업무를 다루는 만큼 사이버 보안과 개인정보 보호 및 규정 준수 요구 사항을 더 쉽게 관리할 수 있다. 또한 자체 마이크로소프트 애저 상업용 클라우드나 애저 거버먼트 커뮤니티 클라우드에서 구동된다. 이를 통해 챗GPT Gov를 사용하는 공무원들은 자체 보안과 프라이버시, 규정에 대한 준수 사항을 관리할 수 있다. 오픈AI는 지난해부터 1년여간 3천500여 개의 미국 연방·지방정부 기관에서 9만여 명의 이용자가 일상 업무에 도움을 받기 위해 챗GPT를 이용했다고 밝혔다. 이런 수요를 반영해 이번에 정부 기관용 챗GPT를 선보이게 됐다는 설명이다. 챗GPT Gov의 출시는 미국 정부의 AI 도입을 가속화하고 국가 경쟁력을 높이는 데 기여할 것으로 보인다. 오픈AI는 "미국 정부의 인공지능 도입은 효율성과 생산성을 높일 수 있으며, 이 기술 분야에서 미국의 글로벌 리더십을 유지하고 강화하는 데 매우 중요하다"고 강조했다. 이와 함께 챗GPT Gov 출시와 함께 미중 간 AI 경쟁이 더욱 치열해질 것이란 전망도 나오고 있다. 정부에서 본격적으로 AI를 활용하는 만큼 정부관계자들이 직접 성능을 체험할 것으로 예상되기 때문이다. 한편, 최근 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)에서 공개한 AI챗봇 'R1'이 챗GPT보다 우수하다는 평가를 받으며 주목받고 있다. R1은 오픈AI, 메타 등 미국 기업들보다 훨씬 적은 비용으로 경쟁 AI 모델에 필적하는 성능을 달성한 것으로 알려지면서 AI시장의 변화를 예고했다. 도널드 트럼프 대통령은 딥시크의 R1 모델에 대해 "미국 산업에 경각심을 줄 신호"라며 "중국에서 했다면 미국 기업도 해낼 수 있을 것이라며 이번 사례가 경쟁력을 강화하는 계기가 될 것"이라며 했다.

2025.01.30 07:59남혁우

"딥시크 R1, 어떻게 만들었나?"…美연구진, AI역설계로 뜯어본다

미국 AI 커뮤니티가 딥시크 R1 모델의 숨겨진 기술 분석에 나섰다. 미국 인공지능(AI) 개발자들이 중국의 최신 AI 모델의 숨겨진 비밀을 찾기 위한 프로젝트를 진행한다. 30일 AI 개발플랫폼 허깅페이스는 '오픈-R1(Open-R1)' 프로젝트를 실시한다고 밝혔다. 이 프로젝트의 목표는 R1 모델의 역설계(reverse engineering)를 통해 동일한 성능을 갖춘 완전한 오픈소스 버전을 제작하는 것이다. 현재 R1은 오픈소스로 공개됐지만 학습 데이터와 일부 알고리즘은 공개되지 않았다. 허깅페이스 측은 숨겨진 부분을 모두 분석한 후 완전한 오픈소스 버전으로 구축해 누구나 자유롭게 연구할 수 있도록 투명성을 확보해야 한다고 강조하며 프로젝트를 추진하고 있다. 예상보다 뛰어난 성능을 보인 R1 모델에 경계심을 느끼며 어떻게 비용을 절감하면서도 성능을 유지했는지 파악하기 위해서라는 이유다. 관련 업계에선 이 프로젝트를 통해 R1 모델의 학습 방법과 기술이 더욱 명확히 밝혀지는 만큼 AI 기술 발전에 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 특히 적은 비용과 인프라로 높은 수준의 AI모델을 개발할 수 있는 방법이 제시되며 다양한 AI모델이 오픈소스로 공개될 수 있을 것이란 전망도 나오고 있다. 오픈-R1 프로젝트를 담당 중인 허깅페이스의 엘리 바쿠치 엔지니어는 "R1 모델은 인상적이지만, 공개 데이터 세트, 실험 세부 정보 또는 중간 모델이 제공되지 않아 복제 및 추가 연구가 어렵다"며 "R1의 전체 아키텍처를 완전히 오픈소스화하는 것은 투명성만을 위한 것이 아니라 잠재력을 끌어내는 역할이 될 것"이라고 설명했다.

2025.01.30 07:52남혁우

챗GPT 유·무료 버전 비교했더니…월 2만원 차이가 만드는 성적 차이

범용 AI의 무료·유료 성능차: 시험성적 최대 2배 차이 미국의 서던 메소디스트 대학교(Southern Methodist University) 통계·데이터과학부의 연구에 따르면, 챗GPT(ChatGPT)의 무료 버전과 유료 버전 간 성능 차이가 상당한 것으로 나타났다. 연구진은 여러 통계학 시험에서 성능을 검증했는데, 고등학교 수준의 ACTM 시험에서 GPT-3.5는 64%, GPT-4는 100%를 기록했다. 대학 입학 수준인 AP 통계 시험에서는 각각 50%와 81%, 대학 수준의 CAOS 시험에서는 48%와 70%를 기록했다. 대학원 1학년 통계학 시험의 경우 GPT-3.5는 41점으로 낙제했으나, 월 20달러의 유료 버전인 GPT-4는 82점을 기록했다. 새로운 무료 버전인 GPT4o-mini는 72점으로 중간급 성적을 보였다. (☞ 논문 바로가기) AI 교육 활용의 현주소: "금지해도 사용한다" 83% 서던 메소디스트 대학교 연구진에 따르면, 많은 교육자들이 AI를 개인 튜터로 활용하면 교육 격차가 줄어들 것으로 기대하고 있다. 하지만 이러한 잠재력을 실현하기 위해서는 학생들에게 무선 인터넷과 고성능 노트북이 필요하다. 특히 경제적 어려움이 있는 학생이나 인프라가 부족한 지역의 학생들은 이러한 디지털 기기 접근에 제약이 있다. 일부 대학에서 AI 사용을 금지하고는 있지만, 실제로는 통제가 어려운 것이 현실이다. 학생들의 83%가 금지되어 있어도 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 이미지 해석력 격차: GPT-4 66% vs GPT-3.5 0% 정답률 연구진은 특히 이미지를 포함한 문제에서 버전별 성능 차이가 두드러졌다고 밝혔다. GPT-3.5는 이미지가 포함된 30개 문제 모두를 틀린 반면, GPT-4는 20개를 맞추는 성과를 보였다. 맥니마 검정(McNemar's test) 결과, GPT-4가 맞고 GPT-3.5가 틀린 문제는 35개, 그 반대의 경우는 6개에 불과했다. 이는 천만 분의 12의 확률로만 우연히 발생할 수 있는 차이다. 순서형 로지스틱 회귀분석에서도 이미지가 포함된 문제의 경우 GPT-4가 GPT-3.5보다 70% 더 높은 품질의 답변을 제공하는 것으로 나타났다. GPT4o 출시로 달라진 AI 교육 환경 2024년 5월 출시된 GPT4o는 이전 버전에 비해 정확성과 응답 시간이 크게 개선되었으며, 복잡한 쿼리 처리 능력도 향상되었다. 영어 외 다른 언어에 대한 적응성도 높아졌다. 그러나 무료 사용자들은 피크 시간대 메시지 제한, 데이터 분석, 파일 업로드, 이미지 이해 기능 등에서 제약을 받는다. 2024년 중반, OpenAI는 GPT3.5를 완전히 GPT4o-mini로 대체했는데, 이는 무료 사용자들도 일정 수준의 성능을 보장받을 수 있게 되었음을 의미한다. AI 답변의 질적 차이: GPT4o-mini 평균 593단어 vs GPT-4 99단어 텍스트 분석 결과, GPT4o-mini는 문제당 평균 593개 토큰과 20.8개 문장을 사용한 반면, GPT-4는 99.6개 토큰과 4.31개 문장으로 가장 간결했다. 답변의 난이도를 평가하는 플레시-킨케이드(Flesch-Kincaid) 지수는 GPT-3.5가 12.8-15.1, GPT-4가 12.1-15.4, GPT4o-mini가 9.3-22.0을 기록했다. SMOG 지수에서도 GPT-3.5는 14.6-16.4, GPT-4는 13.5-16.1, GPT4o-mini는 14.1-17.4를 기록해 대체로 대학 수준의 독해력이 요구되는 것으로 나타났다. 통계적 사고력 차이: GPT-4의 높은 분석력 잠재 디리클레 할당(LDA) 기법으로 답변을 분석한 결과, GPT-3.5는 문제의 맥락과 관련된 일반적 용어를 주로 사용한 반면, GPT-4와 GPT4o-mini는 통계적 방법론 용어를 더 많이 사용했다. 예를 들어, 심장병과 콜레스테롤 관계를 분석하는 문제에서 GPT-3.5는 관련 용어를 반복적으로 사용했지만, GPT-4는 카이제곱 검정과 같은 통계적 분석 방법에 초점을 맞추었다. 질문 방식에 따른 AI 성능 차이: "맥락이 성적을 좌우한다" 연구진은 AI에게 질문할 때 맥락을 제공하면 정확도가 크게 향상된다는 사실을 발견했다. 예를 들어 "컴퓨터 공학 학부생으로서 기술 면접을 준비하고 있다"는 맥락을 제공했을 때, GPT-3.5의 정답률이 최대 92.8%까지 상승했다. 하지만 실제 학생들은 AI를 과제 도우미로 사용할 때 이러한 맥락을 제공하는 경우가 드물다. 연구진은 이번 실험에서 학생들의 실제 사용 패턴을 반영하기 위해 맥락 없이 질문을 입력하는 "제로샷" 방식을 채택했다고 설명했다. AI 교육 격차 해소를 위한 대안: 월 20만 달러 vs 교실 내 제한적 활용 연구진은 1만 명 규모의 대학이 모든 학생에게 GPT-4를 제공하려면 매달 20만 달러가 필요하다고 지적했다. 이러한 비용 문제를 해결하기 위해 연구진은 교육기관 특별 가격 책정, 교실 내 제한적 AI 활용, 교과서 대여 방식과 유사한 AI 구독 모델 도입 등을 제안했다. 또한 오픈소스 AI 플랫폼인 LLaMA-2, Colossal AI, OpenChatKit 등을 활용하는 방안도 제시했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.29 16:06AI 에디터

"교수님 보다 AI한테 먼저 물어봐요"...대학에 부는 생성형 AI 바람

영국 에든버러대학교와 UCL(University College London) 연구팀이 해당 연구는 두 대학의 학부생 26명과 교육자 11명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행했다. 두 대학은 모두 2022/23학년도 기준 학부생 25,000-30,000명이 재학 중이며, 이 중 40-50%가 유학생이다. 2023년 세계대학순위에서 모두 30위권에 진입한 주요 대학이다. (☞ 논문 바로가기) "주 1회 이상 AI 활용" 대학생 46%...학습 도우미로 자리잡은 AI 연구에 참여한 학생들은 다양한 방식으로 AI를 활용하고 있었다. 26명의 학생 중 12명(46%)이 일주일에 한 번 이상 ChatGPT를 비롯한 AI 도구를 사용한다고 답했다. AI는 크게 세 가지 역할을 수행했는데, 첫째로 10명의 학생이 학습 자료 설명과 피드백을 제공하는 '튜터' 역할로, 둘째로 16명이 정보 요약과 자료 검색을 돕는 '조교' 역할로, 셋째로 8명이 아이디어 발산과 토론을 위한 '파트너' 역할로 AI를 활용했다. "24시간 대기, 즉각적 응답"...학생들이 꼽은 AI의 장점 학생들의 AI 활용 동기는 크게 네 가지로 나타났다. 첫째는 상시 이용 가능성으로, 8명의 학생이 "교수님은 항상 계실 수 없지만 AI는 24시간 이용할 수 있다"는 점을 장점으로 꼽았다. 둘째는 효율성으로, 15명의 학생이 시간 절약 효과를 언급했다. 셋째는 사고 방향 제시로, 11명의 학생이 창의적 블록을 해소하거나 문제 해결의 실마리를 찾는 데 도움이 된다고 답했다. 넷째는 학습 심화로, 12명의 학생이 AI를 통해 학습 자료를 더 깊이 이해할 수 있었다고 평가했다. "이렇게는 하지 말자"...학생들이 만든 AI 사용 윤리 규칙 대학의 명확한 지침이 부재한 상황에서 학생들은 자체적인 AI 사용 규칙을 만들어 지켰다. 가장 기본적인 원칙은 '참고는 하되 표절하지 않기'였다. 4명의 학생이 AI의 도움을 받을 때는 반드시 출처를 밝혀야 한다고 답했다. 또한 13명의 학생이 'AI가 생성한 내용을 그대로 복사하지 않고 자신의 의견을 더해야 한다'고 강조했다. 14명의 학생은 'AI는 전체 과제를 대신하는 것이 아닌 보조 수단으로만 사용해야 한다'는 원칙을 세웠다. "표절 걱정에 AI 활용 못해요"...혼란스러운 대학의 AI 정책 대학의 AI 정책과 관련해 주목할 만한 문제점들이 발견됐다. 조사 대상 학생 중 9명만이 대학의 AI 사용 지침을 인지하고 있었으며, 17명은 대학의 AI 관련 커뮤니케이션이 불명확하다고 지적했다. 교육자들도 11명 중 9명이 공식 지침을 모른다고 답했다. 한 교수는 "한 교수는 AI 사용 과제에 0점을 주고, 다른 교수는 전혀 문제삼지 않는 등 평가 기준이 제각각"이라고 설명했다. "생각보다 많이 틀려요"...AI 활용의 한계와 대응 전략 학생들은 AI의 한계도 분명히 인식하고 있었다. 12명의 학생이 AI 사용 중 오류를 경험했다고 답했으며, 13명은 AI가 피상적이거나 뉘앙스가 부족한 답변을 한다고 지적했다. 이에 대한 대응으로 13명의 학생이 AI의 답변을 다른 출처로 교차 검증한다고 답했다. 특히 7명의 학생은 과제의 중요도에 따라 AI 의존도를 조절한다고 밝혔다. AI 도입으로 달라진 교수-학생 관계 AI 도입은 교수-학생 관계에도 변화를 가져왔다. 6명의 학생이 AI 의존도가 높아지면서 교수와의 관계가 소원해질 수 있다고 우려했다. 반면 5명의 학생은 교수와의 대화가 AI와는 다른 깊이 있는 이해와 정서적 지원을 제공한다고 평가했다. 교육자들 중 5명은 학생들이 교수보다 ChatGPT에 먼저 질문하는 경향을 인식하고 있었지만, 3명은 이를 긍정적으로 평가했다. "평소 질문하기를 꺼리던 학생들도 AI를 통해 도움을 받을 수 있게 됐다"는 것이다. "시험도 바뀌어야 해요"...AI 시대에 맞는 새로운 평가방식 필요 학생들과 교육자들은 AI 시대에 맞는 평가방식의 변화가 필요하다고 입을 모았다. 5명의 학생이 AI를 활용한 새로운 형태의 과제 평가를 제안했다. 예를 들어, AI의 답변에 대해 비판적으로 분석하거나, AI 활용 여부와 관계없이 작성한 글을 비교하는 방식이다. 교육자들도 7명이 현재의 평가방식이 변화해야 한다고 답했다. 일부 교육자들은 이미 구두시험과 필기시험을 결합하거나, 포트폴리오에 대한 심층 평가를 시도하고 있었다. 한 교수는 "ChatGPT를 사용해도 좋으니 어떻게 활용했는지 200단어로 설명하라고 했더니 효과가 좋았다"고 언급했다. "AI는 개별 맞춤형 교육 도우미"...학생과 교수가 그리는 미래 향후 AI 활용에 대해 학생 11명이 개인화된 학습 지원 도구로서의 발전을 전망했다. 구체적으로는 피드백과 연습문제 제공, 학습 동반자 역할 등이 언급됐다. 교육자들은 5명이 AI가 수업 중 학생 지원이나 개별화된 학습 경험 제공에 도움이 될 것으로 보았다. 다만 양측 모두 AI가 교육자를 대체하는 것이 아닌 보완하는 역할을 해야 한다고 강조했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.29 15:44AI 에디터

중국 AI 스타트업 딥시크, 오픈AI 뺨치네…어떻게 성공했나

중국의 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 기존 실리콘밸리 기업들보다 훨씬 적은 비용으로 고성능 AI 모델을 개발하는데 성공하며 미국 주식 시장에까지 영향을 미치고 있다. 딥시크는 중국 헤지펀드 하이플라이어(High-Flyer)에서 시작됐다. 하이플라이어는 원래 AI를 활용해 중국 주식시장에서 투자하는 회사였지만, 2021년 중국 정부의 투기성 거래 규제 강화로 새로운 방향을 모색해야 했다. 뉴욕타임스는 하이플라이어의 루전저(Lu Zhengzhe) CEO가 2023년 중국 관영매체와의 인터뷰에서 "우리는 투자 산업을 넘어서는 더 큰 가치를 창출하고 싶었다"며 "투자와는 독립적인 새로운 팀을 구성했고, 이는 제2의 창업과 같았다"고 밝혔다고 전했다. 뉴욕타임스 보도에 의하면 딥시크는 바이두나 알리바바처럼 소비자용 AI 제품으로 수익을 내는 대신, 하이플라이어의 주식 거래 수익을 야심찬 연구 개발에 투자했다. 이러한 접근은 궁극적으로 소비자 기술 기업인 미국의 경쟁사들과는 다른 길이었다. 딥시크는 엔비디아(NVIDIA) 전문 칩 2,000개만으로 AI 챗봇을 학습시켰다. 뉴욕타임즈는 이는 미국 주요 기업들이 사용한 16,000개와 비교해 훨씬 적은 수치라며, 이러한 효율성이 실리콘밸리의 AI 기술 격차를 좁혔다고 평가했다. 딥시크의 CEO 량원펑(Liang Wenfeng)은 저장대학교 출신 엔지니어로, 중국 기업들이 미국의 혁신을 따라잡으려면 수익보다 연구를 우선시해야 한다고 강조해왔다. 딥시크와 함께 일했던 컴퓨터 엔지니어 지한 왕(Zihan Wang)은 뉴욕타임즈와의 인터뷰에서 "재직 중에 수익에 대한 이야기는 거의 하지 않았다"며 "훌륭한 기초 모델을 만드는 데만 집중했다"고 증언했다. 특히 딥시크는 다른 중국 기업들과 달리 프로그래머뿐만 아니라 시인과 인문학 전공자들도 채용해 고전 중국 시를 쓰고 대학 입학시험 문제를 풀 수 있는 모델을 훈련시켜왔다. 뉴욕타임스는 최근 딥시크가 첫 챗봇 출시와 함께 리창(Li Qiang) 중국 총리와의 원탁회의에 참석하는 등 갑작스러운 주목을 받게 되면서, 중국 공산당의 혁신 정책의 중심에 서게 됐다고 전했다. 랜드연구소(RAND Corporation)의 지미 구드리치(Jimmy Goodrich) 선임고문은 "이는 딥시크에게 큰 과제가 될 수 있다"며 "당과 전 세계가 지켜보는 가운데 자유로운 비전을 유지할 수 있을지가 관건"이라고 분석했다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.29 15:38AI 에디터

'억만장자' 스티브 코헨 "엔비디아 주가 폭락은 잘못된 정보 때문"

미국 유명 헤지펀드 '포인트72'의 설립자이자 억만장자인 스티브 코헨이 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek) 쇼크로 엔비디아 등 기술주가 폭락한 것을 두고 잘못된 정보 때문이라고 지적했다. 29일(현지시간) 파이낸셜타임즈에 따르면 스티브 코헨은 미국 마이애미에서 열린 헤지펀드 컨퍼런스에 참석해 “딥시크 AI 그룹의 등장이 이 분야 강세를 불러올 것”이라며 “그것이 인공 초지능으로의 이동을 앞당기고 있다”고 말했다. 이날 그는 최근 있었던 주가 폭락에 대해서도 언급했다. 앞서 딥시크가 공개한 새로운 모델은 엔비디아가 출시한 비교적 낮은 성능의 칩을 활용해 훈련한 것으로 알려졌다. 이에 AI 모델 개발에 필수적인 것으로 여겨졌던 엔비디아의 최첨단 AI 칩이 필요하지 않을 수 있다는 전망이 나오며 엔비디아 주가는 16.97% 급락한 바 있다. 스티브 코헨은 “일을 하지 않고 떠드는 사람들이 많고 그들은 투자자와 대중에게 잘못된 정보를 제공할 수 있다”며 “최근에도 그런 모습을 봤다”고 말했다. 이어, “AI는 엄청난 변화이며 모든 사람과 그들이 삶을 영위하는 방식, 사업을 하는 방식에 영향을 미칠 것”이라며 “사람들이 어제처럼 의심하는 순간이 있을 것이고 주식을 소유한 사람 중에는 자신이 무엇을 소유하고 있는지, 왜 소유하고 있는지를 모르는 사람이 많을 것”이라고 덧붙였다.

2025.01.29 11:39김민아

"4세 아이도 30분만에 AI 동화책 창작"…AI가 놀라운 진짜 이유

"30분 녹음으로 동화책 완성"...AI가 바꾼 4살 아이의 창작 경험 필란드의 알토 대학교의 타피오 피트카란타(Tapio Pitkaranta) 교수가 발표한 논문에 따르면, 현재 우리는 4살 아이도 음성만으로 AI를 통해 자신만의 동화책을 만들 수 있는 시대를 살고 있다. 단 30분의 녹음으로 이야기를 만들고, AI는 이를 텍스트로 변환하고 그림을 그려 다시 음성으로 들려주는 방식이다. (☞ 논문 바로가기) 주목할 만한 점은 아이가 AI가 만든 초기 결과물이 마음에 들지 않으면 수정을 요청할 수 있으며, 성인의 기술적 도움 없이도 AI와 직접 상호작용하며 자신만의 비전에 맞는 이야기를 완성할 수 있다는 것이다. 1970년대 마이크로프로세서에서 현대 CPU까지: 컴퓨팅 파워의 진화 1971년 인텔의 4004 프로세서 출시를 시작으로 컴퓨터 하드웨어는 급속도로 발전했다. 1978년 인텔 8086은 PC 산업의 표준이 되었고, 이후 CPU는 복잡한 수학적 연산이 가능한 수준으로 발전했다. 1945년 ENIAC이 진공관으로 기본적인 수치 계산만 수행하던 시대에서, 현재는 수십억 개의 트랜지스터로 AI 모델 학습이 가능한 시대로 진화했다. "4G의 100배 속도"...5G 시대가 여는 모바일 AI 혁명 1946년 벨 연구소의 차량용 전화 시스템을 시작으로, 모바일 기술은 1G에서 5G까지 진화했다. 특히 2007년 아이폰의 등장과 함께 시작된 스마트폰 혁명은 현재 전 세계 60억대 이상의 스마트폰으로 이어졌다. 이러한 모바일 기기들은 단순한 통신기기를 넘어 AI 시스템을 위한 데이터 생성기이자 접근 지점이 되었다. 5G 네트워크는 4G보다 100배 빠른 속도로, 실시간 AI 응용을 가능하게 만들었다. 1메가와트에서 1기가와트로: 데이터센터 전력 소비의 폭발적 증가 현대 AI 시스템의 근간이 되는 데이터센터는 이제 원자력발전소에 맞먹는 수준인 1기가와트(GW)의 전력을 소비한다. 국제에너지기구(IEA)의 '2024년 전력 분석 및 전망' 보고서는 처음으로 데이터센터의 전력 소비를 주요 이슈로 다뤘다. 특히 2010년대 후반부터는 엣지 컴퓨팅과 서버리스 기술의 도입으로 실시간 분석과 사물인터넷(IoT) 애플리케이션이 가능해졌으며, AWS 람다와 같은 서비스로 인프라 관리 없이도 코드 실행이 가능해졌다. 1999년 GeForce 256에서 2020년 A100까지: GPU의 AI 가속화 여정 GPU의 역사는 1970년대 벡터와 래스터 그래픽을 위한 특수 하드웨어에서 시작되었다. 1984년 IBM의 Professional Graphics Controller를 거쳐, 1999년 엔비디아(NVIDIA)의 GeForce 256은 최초로 변환과 조명 기능을 내장한 'GPU'로서 그래픽 연산의 새로운 표준을 제시했다. 2007년 CUDA 아키텍처의 도입으로 GPU는 과학 시뮬레이션과 기계학습으로 영역을 확장했고, 2020년 출시된 A100 GPU는 대규모 AI 모델 학습에 최적화되었다. 1945년 하이퍼미디어에서 1998년 PageRank까지: 웹이 만든 AI 데이터 혁명 1945년 배니버 부시의 'As We May Think' 논문에서 제시된 하이퍼미디어 개념은 1968년 더글러스 엥겔바트의 "모든 데모의 어머니"를 거쳐, 1989년 팀 버너스리의 WWW 발명으로 실현되었다. 1994년 넷스케이프 네비게이터의 등장으로 웹 접근성이 향상되었고, 1998년 브린과 페이지가 개발한 구글의 PageRank 알고리즘은 웹의 하이퍼링크 구조를 활용해 정보의 중요도를 평가하는 혁신을 가져왔다. 1943년 신경망에서 2017년 트랜스포머까지: AI 연구의 핵심 돌파구 1950년 앨런 튜링의 '컴퓨팅 기계와 지능' 논문으로 시작된 AI 연구는 1943년 매컬럭-피츠 뉴런 모델, 1961년 로젠블랫의 퍼셉트론을 거쳐 발전했다. 1970년 린나인마의 역전파 알고리즘, 1986년 루멜하트, 힌튼, 윌리엄스의 연구로 다층 신경망 학습이 가능해졌다. 2013년 Word2Vec의 등장으로 자연어의 의미 관계를 벡터로 표현할 수 있게 되었고, 2017년 "Attention is All You Need" 논문의 트랜스포머 모델은 GPT, BERT와 같은 대규모 언어 모델의 근간이 되었다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.29 08:27AI 에디터

"기업들, AI 윤리적으로 사용" 42%…고객 신뢰 떨어져

기업 신뢰도 2년새 48%→29% 급락...고객 신뢰 회복이 최우선 과제로 세일즈포스가 전 세계 15,015명의 소비자와 1,570명의 기업 구매자를 대상으로 실시한 'State of the AI Connected Customer' 보고서에 따르면, 기업에 대한 신뢰도가 급격히 하락하고 있다. 2020년에는 기업에 대한 신뢰가 증가했다는 응답이 48%, 감소했다는 응답이 52%였으나, 2024년에는 신뢰가 증가했다는 응답이 29%로 떨어진 반면, 감소했다는 응답은 71%까지 치솟았다. (☞ 보고서 바로 가기) 특히 기업의 AI 윤리적 사용에 대한 소비자 신뢰도는 2023년 58%에서 2024년 42%로 급격히 하락했으며, 소비자의 64%는 기업들이 고객 데이터를 무분별하게 사용한다고 우려했다. 고객들의 61%는 AI 기술의 발전으로 기업의 신뢰성이 더욱 중요해졌다고 응답했다. 기업이 고객의 신뢰를 얻기 위해 가장 중요한 행동으로는 공정한 가격 책정과 가치 제공(54%)이 꼽혔다. 특히 일반 소비자의 경우 이 비율이 55%로, 기업 구매자(44%)보다 높았다. 그 다음으로는 일관된 제품/서비스 품질 유지(36%), 고객 개인정보와 데이터 보호(35%)가 중요한 요소로 나타났다. 이는 소비자와 기업 구매자 모두에게서 비슷한 수준의 응답률을 보였다. AI 윤리적 사용 우려 4년새 66%→73%로 증가...강한 우려는 22%→37% 급증 AI 기술의 급속한 발전과 함께 윤리적 사용에 대한 우려도 꾸준히 증가하고 있다. AI의 비윤리적 사용에 대한 우려는 2020년 66%에서 시작해 2021년 72%, 2022년 74%로 증가하다가 2024년에는 73% 수준을 유지했다. 특히 주목할 만한 점은 이에 대해 '강한 우려'를 표명한 응답자의 비율이 2020년 22%에서 2024년 37%로 크게 증가했다는 것이다. 고객들의 61%는 AI 기술의 발전으로 인해 기업의 신뢰성이 더욱 중요해졌다고 응답했다. 그러나 기업들이 AI를 윤리적으로 사용할 것이라는 신뢰도는 2023년 58%에서 2024년 42%로 급격히 하락했다. 이는 AI 기술의 발전 속도에 비해 기업들의 윤리적 관리와 투명성 확보가 따라가지 못하고 있음을 시사한다. 개인화 서비스 만족도 35%→73% 상승...데이터 활용 신뢰도는 60%→49% 하락 개인화 서비스에 대한 소비자 인식이 지난 5년간 극적으로 변화했다. 2020년에는 65%의 소비자가 기업들이 자신을 '숫자'로 대한다고 느꼈고 35%만이 '고유한 개인'으로 대우받는다고 생각했다. 이후 2021년에는 '숫자'라는 응답이 56%, 2022년 61%로 증가세를 보이다가, 2023년을 기점으로 큰 변화가 일어났다. 2023년에는 '고유한 개인'이라는 응답이 39%였으나, 2024년에는 73%로 급증했다. 하지만 개인정보 보호에 대한 우려도 함께 커졌다. 고객들의 71%는 자신의 개인정보 보호에 대해 점점 더 민감해지고 있다고 답했다. 특히 기업의 데이터 활용이 고객에게 이익이 된다고 생각하는 비율은 2022년 60%에서 2024년 49%로 크게 하락했다. 이러한 수치는 기업들이 제공하는 개인화 서비스의 수준은 높아졌지만, 고객 데이터 활용의 투명성과 실질적 혜택 제공에서는 여전히 개선이 필요함을 보여준다. 가격 민감도 최고조...소비자 65% "높은 가격으로 구매 중단" 가격은 소비자 행동 변화의 가장 큰 요인으로 나타났다. 새로운 브랜드를 시도한 이유로는 더 나은 거래(45%), 제품 선택의 다양성과 품질(24%), 편의성(23%)이 꼽혔다. 반면 특정 브랜드 구매를 중단한 이유로는 높은 가격(65%), 불만족스러운 고객 서비스 경험(43%), 제품이나 서비스 품질의 일관성 부족(40%)이 주된 요인으로 조사됐다. 특히 일반 소비자의 경우 높은 가격으로 인한 구매 중단이 66%로 기업 구매자(53%)보다 높게 나타났다. AI 활용과 관련해서는 50%의 소비자가 제품 개선을 위한 AI 활용에 긍정적이었으며, 49%는 더 빠른 응답을, 47%는 신속한 문제 해결을 기대했다. AI 에이전트 활용...기업(46%)과 소비자(30%) 간 선호도 격차 뚜렷 AI 에이전트 활용에 대해서는 기업 구매자와 일반 소비자 간 인식 차이가 뚜렷했다. 빠른 서비스를 위해 AI 에이전트를 활용하겠다는 응답은 기업 구매자의 경우 46%였으나, 일반 소비자는 30%에 그쳤다. AI 에이전트가 자신의 요구를 더 잘 예측하도록 개인정보를 공유할 의향이 있다는 응답도 기업 구매자는 42%인 반면, 일반 소비자는 25%에 불과했다. AI 맞춤형 서비스 선호도...일정 예약(40%) 높고 의료·재무(58%) 낮아 가장 선호되는 AI 활용 사례는 일정 예약(40%)과 맞춤형 콘텐츠 제작(38%)이었다. 반면 의료 상담(44% 불편함), 재무 결정(58% 불편함) 등 중요한 의사결정에서는 AI 활용을 불편해하는 것으로 나타났다. 특히 AI 에이전트가 본인을 대신해 응답하는 것에 대해서는 50%가, 재무적 의사결정을 대신하는 것에 대해서는 58%가 불편함을 표했다. AI 신뢰 구축 핵심 요소...투명성(42%)·인간 검증(35%) 최우선 응답자의 24%는 향후 5년 내에, 25%는 5-10년 내에 AI가 인간의 능력과 비슷한 수준에 도달할 것으로 전망했다. AI 신뢰 구축을 위해 가장 중요한 요소로는 AI 사용에 대한 투명성(42%), 인간의 검증(35%), 사용자 통제권(32%), AI 결정의 설명 가능성(31%), 일관된 정확성(30%)이 꼽혔다. 세일즈포스는 기업들에게 신뢰를 기반으로 한 AI 도입을 권고했다. 구체적으로 강력한 보안 가이드라인 구축, 조직의 가치에 맞는 AI 전략 수립, 직원과 고객에 대한 통제권 보장, 데이터 보호 방안 명확화, 고객 데이터의 상호 이익을 위한 활용 등을 제시했다. 또한 AI 도구 사용에 대한 윤리적 훈련과 교육의 중요성도 강조했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.01.29 08:21AI 에디터

엔비디아 "딥시크 AI 혁신, GPU 수요 더 증가시킬 것"

엔비디아가 27일(미국 현지시간) 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 새 AI 모델 'R1'에 대해 긍정적인 평가를 내왔다. 딥시크 R1은 20일 공개된 추론 특화 AI 모델이다. 자체 테스트 결과에 따르면 딥시크 R1은 일부 테스트에서 오픈AI의 추론 특화 모델 'o1'보다 나은 성능을 보였다. 또 2022년 미국 상무부의 수출 통제 조치를 우회하기 위해 엔비디아가 성능을 낮춘 H800 GPU를 이용했다. 모델 훈련에 든 순수 비용은 557만6천달러(약 80억원)이며 메타가 라마(LLaMa) 등 AI 모델 개발에 투입한 비용의 10% 수준이다. 지난 주 알렉산더 왕 스케일AI CEO는 미국 CNBC와 인터뷰에서 "딥시크가 미국 정부의 수출 규제를 우회해 고성능 GPU를 썼을 것"이라고 주장했다. 그러나 엔비디아는 "시크가 사용한 GPU가 미국의 수출 규정을 완전히 준수했다"고 확인했다. 27일 미국 증권 시장에서는 딥시크 R1 이후 비교적 성능이 낮은 GPU로 고성능 AI 모델 개발이 활발해질 것이라는 전망에 따라 엔비디아 주가가 크게 하락했다. 1주당 가격은 지난 주 대비 16.86% 하락한 118.58달러(약 17만 2천원)로 마감했고 시가총액은 6천억 달러(약 868조원) 가까이 줄었다. 미국 CNBC에 따르면 엔비디아는 "딥시크는 탁월한 AI 발전의 사례이며, 사용 가능한 모델과 완전한 수출 통제 준수 하에 구축된 컴퓨팅을 활용하여 새로운 모델을 생성하는 방법을 잘 보여준다"고 밝혔다. 엔비디아 관계자는 이어 "추론은 상당히 많은 엔비디아 GPU와 고성능 네트워킹이 필요하다. 이와 같은 딥시크의 혁신이 GPU 수요를 더욱 증가시킬 것"이라고 전망했다.

2025.01.28 16:22권봉석

"6주 만에 2년치 학습"…AI, 교육의 미래 재정의하나

인공지능(AI)이 2년 분량의 교육을 단 6주 만에 압축한 혁신 사례가 전 세계의 이목을 끌고 있다. 28일 싸이콜로지 투데이 등 외신에 따르면 나이지리아 에도 주에서 실행된 AI 기반 교육 프로그램은 30일간 학생들에게 영어, 디지털 리터러시, AI 기본 개념 등 다양한 분야를 교육하며 약 2년치 학습량에 해당하는 성과를 성공적으로 달성하게 한 것으로 나타났다. 이 파일럿 프로그램에서 학생들은 생성형 AI 도구를 활용한 맞춤형 학습으로 학습 효율성과 몰입도를 크게 향상시켰다. 특히 여학생들의 학업 성과가 눈에 띄게 개선돼 성별 격차 해소 가능성을 보여줬다. 이 프로그램은 교사와 AI가 협력하는 방식으로 운영됐다. AI는 학습 자료를 제공하고 교사들은 학생들의 이해도를 실시간으로 점검하며 적절한 피드백을 제공했다. 성과를 높이기 위해 전력 및 인터넷 인프라의 안정성도 강화됐다. 안정적 환경 덕분에 학생들은 AI 도구를 최대한 활용하며 학습 과정에 몰입할 수 있었다. 또 AI 도구는 지역 상황에 맞춘 프롬프트와 학습 자료를 제공하며 현지화 가능성을 높였다. 이와 같은 유연성은 AI 교육 모델이 다양한 환경에서 성공적으로 적용될 가능성을 보여준다고 전문가들은 평가한다. 세계은행은 "나이지리아의 사례는 AI가 글로벌 교육 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준다"며 "투자와 정책적 지원이 더해진다면 이 모델은 전 세계로 확산될 가능성이 크다"고 분석했다.

2025.01.28 15:17조이환

세계 놀래킨 中 딥시크 'R1'...샘 알트먼 "가성비 인상적 신선해"

샘 알트먼 오픈AI 대표가 전세계 AI 시장을 강타한 중국 스타트업 딥시크의 거대언어모델(LLM) 'R1' 모델을 긍정적으로 평가하며 더 나은 모델을 선보일 것이라고 자신감을 드러냈다. 알트먼 대표는 28일 자신의 X 계정을 통해 "딥시크의 R1 모델은 특히 가격 대비 성능에서 인상적"이라며 "우리는 당연히 더 나은 모델을 선보일 것"이라고 말했다. 이어 "새로운 경쟁자가 생겼다는 점이 정말 신선하다"고 강조했다. 그는 또 연구를 지속할 수 있음에 기쁨을 표하며 오픈AI의 사명을 성공으로 이끌기 위해 "더 많은 컴퓨팅이 그 어느 때보다 중요하다"고 밝혔다. 이같은 알트먼 대표의 발언은 초저비용 인공지능(AI) 모델이 등장했더라도 AI 운용을 위한 컴퓨팅 자원의 중요성이 여전히 유지될 것임을 시사한다. 딥시크가 기존 오픈AI '챗GPT' 모델보다 최대 50배 저렴한 AI를 선보이며 시장 변화를 이끌었지만 이 변화가 오히려 AI 기술 경쟁을 한층 심화시킬 것이라는 전망이다. 알트먼 대표는 "세계는 더 많은 AI를 원할 것"이라며 "차세대 모델이 나올 때 모두가 놀라게 될 것"이라고 강조했다.

2025.01.28 14:14조이환

"AI로 한국적 소통 재정의"…뤼튼, 글로벌 공략 본격화

"기술이 아무리 발달해도 결국은 일상 속에서 쉽게 활용되고 즐길 수 있어야 비로소 대중화가 이뤄집니다. 그래서 우리는 우선 인공지능(AI) 모델을 누구든지 마음껏 써볼 수 있도록 했습니다." 이동재 뤼튼 테크놀로지스 최고 프로덕트 책임자(CPO)는 최근 아리랑TV '더 글로벌리스트(The Globalist)'에 출연해 설립 초기부터 모든 기능을 무료로 제공한 이유를 이같이 밝혔다. 28일 업계에 따르면 뤼튼은 지난 2021년 설립 이후 한국과 일본에서 월간 500만 명 이상이 사용하는 생성형 AI 서비스로 급성장하며 국내 최대 B2C AI 스타트업 중 하나로 자리매김했다. 이같은 성공에 두고 이 CPO는 한국 사용자들의 니즈에 맞춘 로컬라이제이션 전략과 초기부터 소비자 중심의 접근 방식이 유효했다고 지적했다. 그는 "처음에는 왜 대규모 언어 모델(LLM)을 무료로 제공하느냐는 의문이 많았지만 우리에게는 AI 기술이 점차 저렴해지고 대중화될 것이라는 확신이 있었다"며 "진입장벽을 낮추면 더 많은 사람들이 체험할 기회를 갖게 되고 이는 자연스럽게 사용자 풀 확장으로 이어질 것이라고 생각했다"고 밝혔다. 뤼튼의 AI 플랫폼은 단순히 텍스트 입력에 답변만 해주는 수준을 넘어 엔터테인먼트와 업무 생산성을 한곳에 담아낸다. 마치 웹소설이나 게임처럼 이야기가 무한히 확장되는 '캐릭터 챗'을 통해 이용자가 직접 가상의 캐릭터와 실시간 대화를 만들 수 있다. 또 한국어 보고서 작성, 요약·정리 등 다양한 기능을 제공해 학업과 직장에서 활용이 가능하도록 지원한다. 이 CPO는 "'챗GPT'가 글로벌 표준으로 자리 잡았지만 한국어 사용 환경과 문화적 맥락을 세밀하게 담아내기엔 한계가 있다"며 "우리는 엔터테인먼트 요소와 생산성 기능을 결합해 '한국어 현지화'를 극대화했다"고 강조했다. 뤼튼의 무료 개방 전략에 대해 업계에서는 '파격적 마케팅'이라는 평가도 나온다. 이 CPO에 따르면 이러한 전략의 핵심은 결국 얼마나 빠르게 많은 이용자를 모으느냐에 달려 있다. 한 번 무료에 익숙해진 사용자는 유료 기능이 추가돼도 거부감 없이 받아들일 가능성이 크기 때문이다. 이 전략은 해외 투자사들로부터도 큰 관심을 받고 있다. 현재 회사는 일본과 중동 시장에 진출한 상태로, 북미 진출도 검토 중인 상황이다. 이 CPO는 "네이버·카카오처럼 기술 전환기에 새롭게 부상한 기업들이 많다"며 "생성형 AI 시대에도 한국어·현지 문화를 제대로 공략하는 '로컬 챔피언'이 나와 세계 무대로 나아갈 수 있음을 보여주고 싶다"고 밝혔다. 현재 뤼튼은 시니어 세대를 위한 'AI 동반자' 서비스를 구상 중이다. 이 기술은 홀로 계신 어르신들에게 정보 제공은 물론 정서적 교감을 통해 고립감을 해소하고 삶의 질을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 직관적인 인터페이스와 자연스러운 대화 기능을 갖춘 이 서비스는 고령화 문제 해결의 새로운 돌파구가 될 전망이다. 이 CPO는 "어르신들이 AI를 통해 정보를 얻고, 정서적 위안을 받을 수 있는 시대를 만들고 싶다"며 "시니어 세대가 기술로부터 소외되지 않도록 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 서비스를 만드는 데 초점을 맞추고 있다"고 밝혔다. 이같이 뤼튼은 기술을 통해 전 세대를 아우를 수 있는 서비스를 구축하며 한국 사회의 독특한 문화와 언어적 요구를 세심하게 반영하고 있다. 이러한 전략은 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 확보하기 위한 초석이 될 전망이다. 특히 다양한 연령층과 사용 환경에 최적화된 서비스를 통해 사용자 경험을 극대화하며 AI 기술의 일상화를 선도하고 있다. 이동재 CPO는 "AI 시장의 거대 경쟁자들과 맞서려면 기술력만으로는 부족하고 결국 가장 중요한 건 사용자 경험"이라며 "우리의 독특한 문화와 언어를 제대로 담아낸 AI가 글로벌 무대에서도 더 큰 경쟁력을 갖추도록 앞으로도 누구나 쉽게 AI를 활용하게 만드는 '생활형 플랫폼'으로 확장해 가겠다"고 강조했다.

2025.01.28 12:32조이환

"AI로 문서 속 개인정보 보호"…로민, 손해보험協에 식별화 솔루션 구축

로민이 손해보험협회에 AI 기반 개인정보 비식별화 솔루션을 구축하며 문서 보안과 새로운 자동화 기준을 제시했다. 로민은 최근 손해보험협회의 주요 문서 및 서류를 대상으로 AI 기반 개인정보 비식별화 솔루션 '텍스트스코프 프라이버시가드'를 도입했다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 개인정보 보호 강화와 업무 효율성 증대를 목적으로 추진됐다. 로민이 선보인 텍스트스코프 프라이버시가드는 딥러닝 기반 AI 광학문자인식(OCR)과 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 고도화된 솔루션이다. 이 기술은 텍스트 및 이미지 문서에서 주민등록번호, 전화번호, 이메일 등 주요 개인정보를 탐지하고 비식별화 처리하는 데 특화돼 있다. 이 솔루션은 다양한 문서 형식을 지원하며 MS 오피스, 한글, PDF뿐 아니라 TIFF, BMP, JPG, PNG 등 이미지 파일에서도 개인정보를 탐지한다. 특히 기존 기술로는 어려웠던 손글씨나 저화질 이미지에서도 정확한 탐지가 가능한 점이 특징이다. 탐지된 개인정보는 자동 또는 수동으로 마스킹 처리되며 사용자가 특정 영역을 수정하거나 추가 설정할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공한다. 맞춤형 탐지 모델 설계도 가능해 다양한 고객 요구에 부합한다. 로민은 이미 주택도시보증공사, KB국민카드 등 금융·공공기관에 솔루션을 공급하며 안정성과 실효성을 입증해 왔다. 이번 프로젝트를 통해 금융권에서의 데이터 보호와 문서 자동화 분야에서의 입지를 더욱 공고히 다지고 있다. 강지홍 로민 대표는 "프라이버시가드는 대규모 문서 처리에 최적화된 성능과 유연한 연계를 통해 개인정보 보호와 업무 자동화를 효과적으로 지원하고 있다"며 "앞으로도 데이터 보호와 문서 자동화의 새로운 기준을 제시하며 신뢰받는 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2025.01.28 11:52조이환

"10배 더 강력해진 AI"…머스크, '그록 3' 출시 초읽기

일론 머스크의 인공지능(AI) 회사 xAI가 차세대 주력 모델 '그록 3'를 일부 사용자들에게 공개하며 출시를 앞두고 있다. 28일 테크크런치에 따르면 지난 주말 일부 사용자가 X 플랫폼의 그록 챗봇 앱을 통해 그록 3를 테스트한 사실이 확인됐다. 사용자들은 해당 모델의 응답 성능을 확인했으며 다양한 논리적 질문과 코드 생성 요청을 시도했다. 그록 3는 수수께끼 풀이와 코딩 요청에 응답하며 진일보한 성능을 보였으나 일부 코드에서는 프로그래밍 오류와 세부사항 누락이 발견됐다. 시스템 프롬프트에는 도널드 트럼프가 미국 47대 대통령으로 명시돼 있어 정치적 오류 방지를 위한 하드코딩된 설정이 포함된 것으로 보인다. 머스크는 이달 초 그록 3가 사전 학습을 마쳤으며 1월 말이나 2월 초에 출시될 것이라고 밝혔다. xAI는 멤피스 데이터 센터의 10만 개 GPU를 활용해 이전 모델보다 10배 많은 연산력을 사용했다고 강조했다. 그록 3는 법률 데이터를 학습에 포함해 법률 주제에 대한 정확한 이해를 목표로 하고 있다. 또 정치적 중립성을 강화하기 위해 특정 주제에서 응답을 개선하려는 노력이 반영됐다. 그록은 경쟁 모델과 차별화된 '거침없는 AI'로 자리 잡는 것을 목표로 하고 있다. 이에 따라 '선 넘는 모드(Unhinged Mode)'라는 새로운 기능이 추가될 가능성이 거론되고 있다. 이 모드는 기존 AI가 회피했던 민감하거나 논쟁적인 주제에도 응답할 수 있도록 설계된 것으로 알려졌다. 테크크런치는 "반 PC 성향을 가지고 거침없는 성향을 가질 것이라고 한 머스크의 예고에도 현재 '그록'은 선을 넘지 않는다"며 "실제로 한 연구에서 그록은 트랜스젠더 권리, 다양성, 불평등 등의 주제에서 정치적 좌파 성향을 보였다"고 분석했다.

2025.01.28 11:19조이환

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