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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 대모' 페이페이 리 교수 "AGI 의미, 솔직히 잘 모르겠다"

"일반인공지능(AGI)이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 이 단어에 대해 깊이 생각해 본 적도 없습니다. 이보다 더 중요한 일이 많다고 봅니다." 7일 테크크런치에 따르면 페이페이 리 스탠퍼드대 교수 겸 월드랩스 대표는 지난 3일 미국 샌프란시스코 골드게이트 클럽에서 열린 크레도 AI의 '책임 있는 AI 리더십 서밋'에 참석해 AGI에 대한 의견을 이같이 밝혔다. 최근 AGI 용어가 산업계에서 사업·마케팅 목적으로 남발되는 것에 대해 지적한 것이다. 페이페이 리 교수는 "수십 년 동안 AI를 학문적으로 접근했다"며 "더 엄격하고 객관적인 증거를 통해 AI를 연구했다"고 말했다. 이어 "요즘 거론되는 AGI가 무슨 뜻인지 모르겠다"며 "사람들은 AGI가 나타나면 알아차릴 수 있을 거라고 하지만, 학자로서 와닿지 않는다"고 지적했다. 또 그는 "AGI에 대해 딱히 생각해 본 적 없다"며 "AI 발전을 위해 더 중요한 일이 많기 때문"이라고 덧붙였다. 리 교수는 2010년 '이미지넷(ImageNet)' 구현 후 비전 AI를 탄생시킨 'AI 대모'로 알려졌다. 2000년대 초부터 연구자들과 AI 기초 개념을 확립했다. 이후 이미지넷을 '알렉스넷(AlexNet)'과 결합해 최신 비전 AI를 구현했다. 이렇게 수십 년간 AI를 연구했음에도 AGI 용어 모호성을 지적한 것이다. 일각에선 리 교수가 최근 오픈AI나 메타, xAI 등이 투자 확대를 위해 홍보 목적으로 AGI 용어를 남발하는 것을 우회해 비판했다고 분석하고 있다. 앞서 샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난해 미국 월간지 뉴요커 인터뷰에서 "AGI는 평균적인 인간과 동등한 존재"라며 "회사 직원들이 이를 동료로 생각할 수 있을 만큼 지적 수준을 갖춘 기술"이라고 해당 용어를 정의한 바 있다. 리 교수는 향후 다양한 기업과 기술이 결합해야만 AGI 시대를 맞이할 수 있다고 내다봤다. 특정 기업만이 AGI를 이룰 수 없다는 의미다. 그는 "앞으로 다양한 종류의 AI가 등장할 것"이라며 "이는 인류에 더 나은 기술을 제공할 것"이라고 설명했다. 리 교수는 최근 AI 스타트업 월드랩스를 설립했다. 월드랩스는 '공간 지능(spatial intelligence)'를 연구하고 있다. 공간 지능은 컴퓨터가 비전 AI를 통해 현실세계를 이해하도록 돕는 기술이다. 공간 지능은 AGI 구현을 위한 핵심 축으로 알려졌다. 그는 공간 지능에 활용할 '세계대형모델(LWM)'을 월드랩스에서 개발하고 있다. 리 교수는 LWM 개발이 거대언어모델(LLM) 구축보다 복잡하다고 했다. 인간 언어는 100만년에 걸쳐 완성됐지만, 시각·지각 완 5억4천만년 걸렸다는 이유에서다. 그는 "AI가 실제 사물을 보거나 세상을 탐색·상호작용하게 하려면 공간 지능이 필요하다"며 "몇 년 내 이를 실현할 수 있도록 노력할 것"이라고 설명했다.

2024.10.07 09:20김미정

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