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오픈메타시티, 가상 부동산-RWA 플랫폼 강화...2천만 달러 투자 유치

오픈메타시티가 가상 부동산 및 RWA 연계 플랫폼 역량을 강화하기 위해 2천만 달러(약 287억원) 규모의 투자를 유치했다고 파이낸셜 타임즈가 25일(현지시간) 보도했다. 이번 투자는 디지털 자산 투자사인 GEM 디지털과 토큰 구독 계약 체결을 통해 이뤄졌으며 AI 기반 기능을 가상 부동산 플랫폼에 통합하는 데 사용될 예정이다. GEM 디지털은 이번 계약에 따라 오픈 메타 시티에 최대 2천만 달러의 자금을 지원하기로 했다. 이를 통해 오픈메타시티는 글로벌 확장과 기술 개발을 가속화하며 사용자 맞춤형 가상 환경을 제공한다. 또한 부동산 디지털화 및 토큰화에 대한 교육과 참여 기회를 확대해 가상 부동산 시장에서의 입지를 강화할 방침이다. 박희종 오픈메타시티 대표는 "GEM 디지털과의 파트너십을 통해 AI 기반 혁신 기능을 도입할 수 있는 기회를 얻게 됐다"며 "이번 투자는 메타버스와 부동산 기술의 결합을 한층 발전시키고, 디지털 자산 생태계 내에서 새로운 표준을 제시할 것"이라고 밝혔다.

2025.02.26 13:49김한준

"MS보다 90배 많다"…구글, AI 코딩 어시스턴트 '무제한급 무료' 공개

구글 클라우드가 개인 개발자를 위한 인공지능(AI) 코딩 어시스턴트를 사실상 무료로 공개했다. 기술 격차 해소와 AI 기반 코딩 지원 확대를 내세우면서 사실상 MS가 주도해온 AI 코딩 시장을 흔들고 개발자 생태계를 자사 플랫폼으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. 구글 클라우드는 개인용 '제미나이 코드 어시스트' 퍼블릭 프리뷰 버전을 글로벌 출시했다고 26일 밝혔다. 기존 기업 대상 서비스와 달리 학생, 프리랜서, 스타트업 개발자도 무료로 사용할 수 있도록 개방한 것이 특징이다. '제미나이 코드 어시스트'는 구글의 최신 AI 모델인 '제미나이 2.0'을 기반으로 동작한다. 퍼블릭 도메인의 모든 프로그래밍 언어를 지원하며 방대한 코딩 사례를 학습해 코드 추천과 자동 완성을 제공한다. 특히 한국어를 비롯한 다양한 언어로 자연어 입력이 가능해 사용성이 높다. 무료 사용량도 파격적이다. 마이크로소프트(MS)의 '깃허브 코파일럿'이 월 2천회 수준의 코드 추천을 제공하는 것과 달리 '제미나이 코드 어시스트'는 월 최대 18만 회까지 지원한다. 업계 일각에서는 이는 기업용 AI 코딩 서비스와 견줄만한 수준으로, 사실상 무제한에 가깝다는 평이다. 자연어 프롬프트 기능도 강화됐다. 개발자는 "이름, 이메일, 메시지를 포함한 HTML 양식을 만들어 줘" 같은 자연어 입력만으로 코드를 자동 생성할 수 있다. 또 "매일 최신 날씨 정보를 이메일로 보내는 파이썬 스크립트를 작성해 줘" 같은 요청을 하면 반복적인 작업을 자동화할 수도 있다. 코딩 보조 기능 외에도 코드 리뷰 기능이 추가됐다. 개발자는 깃허브에서 AI가 코드 변경 사항을 분석하고 수정 제안을 제공하는 '제미나이 코드 어시스트 포(for) 깃허브'를 사용할 수 있다. 자동 코드 리뷰 기능은 오류 감지뿐만 아니라 스타일 가이드 맞춤 설정도 가능해 팀별 코드 규칙을 반영할 수 있다. 통합 개발 환경(IDE)에서도 활용할 수 있다. 비주얼 스튜디오 코드, 젯브레인스 IDE, 안드로이드 스튜디오, 파이어베이스 등 다양한 환경에서 지원된다. 이를 통해 개발자는 코드 스니펫을 생성하고 기존 프로젝트를 디버깅하는 등의 작업을 원활하게 수행할 수 있다. 반복적인 개발 작업도 AI가 처리한다. 테스트 코드 자동 생성, 코드 주석 추가 같은 작업을 AI에 맡기면 개발자는 더 창의적인 업무에 집중할 수 있다. 특히 최대 12만8천개의 토큰을 저장할 수 있는 채팅 컨텍스트 창을 활용하면 대용량 코드 파일 분석이나 전체적인 코드 구조 파악도 가능하다. 구글은 AI 코딩이 개발 프로세스에서 차지하는 비중이 빠르게 증가하고 있다고 강조했다. 현재 구글의 신규 코드 중 25% 이상은 AI가 생성한 후 엔지니어의 검토를 거친다. 이는 AI 코딩 보조 기술이 실무에서도 이미 적극 활용되고 있음을 보여준다. 개발자는 개인 지메일 계정만 있으면 누구나 깃허브, 비주얼 스튜디오 코드, 젯브레인스 IDE에서 제미나이 코드 어시스트를 설치해 사용할 수 있다. 또 구글은 개발자들이 직접 경험하고 피드백을 제공할 수 있도록 퍼블릭 프리뷰를 운영하며 이를 바탕으로 서비스 개선을 지속할 계획이다. 업계에서는 구글의 이번 움직임이 MS의 '깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)'을 정조준한 전략적 대응이라는 분석이 나온다. 현재 AI 코딩 시장에서 압도적 점유율을 차지하고 있는 MS에 맞서 무료 제공을 무기로 개발자들의 관심을 끌고 구글 생태계로 유입하려는 전략이라는 것이다. 지기성 구글 클라우드 코리아 사장은 "제미나이 코드 어시스트를 활용하면 누구나 AI를 통해 더 빠르고 효율적으로 코딩할 수 있다"며 "기술 격차를 줄이고 모든 개발자가 동등한 기회를 가질 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.02.26 13:36조이환

리플, XRPL 향후 로드맵 공개...기관 채택 촉진 계획

리플이 XRP 레저(XRPL) 주요 기능 업데이트와 향후 로드맵을 25일(현지시간) 블로그를 통해 공개했다. 이번 발표에는 네이티브 탈중앙화 거래소(DEX) 및 중앙지정가주문시스템(CLOB) 강화, 자동화 마켓 메이커(AMM) 도입, 분산형 신원증명(DID), 프로토콜-네이티브 오라클 적용 등 다양한 개선 사항이 포함됐다. 리플은 이를 통해 유동성을 확대하고 규제 요건을 충족하며 기관 채택을 촉진할 계획이다. 리플은 최근 블록체인 기반 금융의 기관 채택이 증가하는 가운데 실물자산 토큰화(RWA), 스테이블코인, 탈중앙화 유동성 시장이 주요 성장 동력으로 작용하고 있다고 분석했다. 이에 대응해 XRPL은 네이티브 DEX, 낮은 수수료, 빠른 결제 처리 속도, 금융 기관 친화적인 구조를 기반으로 기관용 디파이 생태계를 확장하고 있다. 새롭게 도입된 AMM 기능은 XLS-30 표준을 기반으로 토큰화된 자산과 RWA에 대한 유동성을 제공하며 기존 주문장 기반 DEX와 직접 통합돼 최적의 가격 경로를 자동으로 탐색한다. 또한 'AMM 클로백' 기능이 추가돼 특정 상황에서 자금 회수가 가능하도록 설계됐다. 탈중앙화 신원증명(DID) 기능도 강화돼, 기관과 개발자들이 신뢰할 수 있는 신원 검증 시스템을 구축할 수 있도록 지원한다. 가격 오라클 기능도 도입돼 외부 시장 데이터를 온체인에서 직접 활용할 수 있도록 개선됐다. 향후 리플은 XRPL에 DID 기반 인증 시스템, 규제 친화적인 DEX, 신용 기반 기관 대출 프로토콜 등을 추가할 예정이다. 이와 함께 다목적 토큰(MPT) 표준이 도입돼, 기존 NFT와 대체 가능한 토큰의 장점을 결합한 형태로 활용된다. 이 밖에도 리플은 XRPL에 스마트 컨트랙트 기능을 기본적으로 포함하지 않더라도 특정 조건을 설정할 수 있는 '익스텐션' 기능을 추가해 확장성을 높인다. 또한 오는 2분기에는 XRPL EVM 사이드체인이 메인넷에 도입돼 기존 이더리움 가상머신(EVM) 기반 애플리케이션들이 XRPL 생태계에 보다 쉽게 유입될 수 있도록 지원할 계획이다.

2025.02.26 13:11김한준

중앙대 이정훈 교수 "가상자산화된 게임 아이템에 대해 예외적인 법적 판단 필요"

한국게임미디어협회는 25일 서울 강남구에 위치한 OP.GG 사옥에서 2025년 신년 토론회를 개최했다. 이번 토론회는 '국내 게임 법제도와 산업의 미래'를 주제로 게임 산업의 법적 환경 개선과 경쟁력 강화를 논의하기 위해 마련됐으며 법조계 및 학계 전문가들이 참석해 게임 규제, 등급분류 제도 개편, 산업 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 토론회에는 중앙대학교 법학전문대학원 이정훈 교수, 법무법인 화우의 김종일 게임센터장, 안양대학교 게임콘텐츠학과 이승훈 교수가 자리해 게임업계 주요 현안에 대한 발제를 펼쳤다. 첫 번째 발제에서 이정훈 교수는 게임 내 블록체인 기술 및 NFT의 활용과 관련한 법적 이슈를 설명했다. 그는 "가상자산 가이드라인에서는 가상자산이 아닌 NFT(대체불가능한 토큰)는 경제적 가치가 아닌 다른 가치를 지닌다고 정의하고 있다"며 게임 내 NFT가 경제적 기능이 미미한 경우 가상자산에서 제외될 수 있지만 거래 가능성 여부가 핵심 쟁점이라고 강조했다. 이어서 최근 판례를 예로 들며 "이미 무한돌파 사건 등에서 행정법원은 해당 게임 내 아이템을 경품으로 보고 이는 게임법상 금지된 행위라고 판결했다"고 말하고 게임 아이템의 사용성과 환전 가능성이 결국 사행성 여부를 결정짓는 핵심 요소라고 설명했다. 그는 "가상자산화된 게임 아이템에 대해 예외적인 법적 판단이 필요하다"고 강조하며, 게임 산업 내 새로운 규제 체계의 필요성을 제안했다. 법무법인 화우 김종일 게임센터장은 국내 등급분류 제도의 문제점과 등급분류 민간이양 필요성에 대해 견해를 밝혔다. 김 센터장은 "현재 등급분류 체계는 게임을 일종의 위험물로 취급하는 방식으로 운영되고 있다"고 꼬집으며 "우리나라의 게임 심의 체계는 본래 이용자에게 연령 정보를 제공하는 것에 목적이 있었지만 현재는 사전 검열 방식으로 운영되고 있어 게임 산업 발전을 저해하는 요인으로 작용하고 있다"고 덧붙였다. 이어서 "게임법에서 사전 등급분류를 받지 않으면 출시 자체가 불가능하고 내용 변경 시에도 신고 의무가 부과되는 것은 글로벌 기준과 맞지 않는다"고 말하며 현재 등급분류 제도는 게임을 도박과 동일하게 규제하고 있어 불필요한 형사처벌 및 영업정지 위험을 초래한다고 강조했다. 김종일 센터장은 민간 중심 등급분류 체계 전환 필요성도 함께 거론해 눈길을 끌었다. 김 센터장은 "사후 규제만으로도 충분한데 사전 심의를 고집하는 것은 산업 발전을 막는 요소다"라며 "한국은 공공기관이 게임의 선정성·폭력성·사행성을 규제하는 몇 안 되는 국가 중 하나다"라고 지적했다. 마지막 발제를 맡은 이승훈 교수는 국내 게임산업의 경쟁력 강화를 위한 정책적 지원 방안을 논의했다. 그는 "최근 글로벌 게임 시장에서는 AI와 블록체인 기술이 게임 개발에 적극 활용되고 있고 중국 및 해외 기업들은 기술 기반 게임 개발을 가속화하고 있다"며 "한국은 여전히 전통적인 게임 개발 방식에 머물러 있어 경쟁력이 약화될 우려가 있다"고 말했다. 이 교수는 "국내 게임산업이 글로벌 시장에서 살아남기 위해서는 기술 R&D 지원과 세제 혜택이 필수적"이라며 "단순한 제작 지원이 아니라, 개발 단계별 지원과 해외 시장 개척을 위한 정부 차원의 전략이 필요하다"고 주장했다. 이와 함께 "콘솔 게임 개발 및 글로벌 진출을 위한 지원이 확대돼야 한다"고 강조하며, "현재 국내 콘솔 게임 시장은 매우 제한적이기 때문에 소니, 마이크로소프트와 같은 글로벌 플랫폼과 협력하는 형태의 정책적 지원이 필요하다"고 제안했다. 그는 중국의 '차이나 히어로 프로젝트' 사례를 언급하며, "국내에서도 단순한 제작 지원보다는 플랫폼과 협업하는 방식으로 개발부터 마케팅까지 지원해야 한다"고 덧붙였다. 이승훈 교수는 규제 측면에서도 변화를 요구했다. 그는 "현재 게임산업 관련 법안은 기존 산업 보호에 집중돼 있어 AI, 웹3, NFT 등 신기술을 반영하지 못하고 있다"고 설명했다. 이어서 이런 문제를 해결하기 위한 방안으로 스마트 규제 방식이 필요하다며 "새로운 기술이 등장했을 때 무조건 규제하는 것이 아니라 일정 기간 테스트를 거쳐 사후적으로 규제 방안을 마련하는 방식으로 접근해야 한다"고 주장했다. 아울러 "해외에서는 스마트 규제를 통해 신기술 도입을 지원하고 있는데, 한국은 여전히 기존 규제 틀에 갇혀 있어 혁신적인 게임 서비스가 나오기 어려운 구조"라고 발제를 마쳤다.

2025.02.25 16:49김한준

클로드3.7 소네트 훈련 과정봤더니…포켓몬 게임까지 활용하네

앤트로픽(Anthropic)이 발표한 리포트에 따르면, 인공지능 모델 '클로드 3.7 소넷(Claude 3.7 Sonnet)'에 새롭게 도입된 '확장된 사고 모드(extended thinking mode)'는 인간의 사고 방식과 유사하게 AI가 복잡한 문제에 더 많은 인지적 노력을 기울일 수 있게 해준다. 사용자는 이 모드를 켜고 끄는 방식으로 AI가 까다로운 질문에 대해 더 깊이 생각하도록 지시할 수 있으며, 개발자들은 심지어 '사고 예산(thinking budget)'을 설정하여 클로드가 문제에 할애하는 시간을 정확히 제어할 수 있다. (☞ 앤트로픽 보고서 바로가기) 신뢰 구축을 위한 투명성 - AI의 내부 사고 과정 공개의 이점 앤트로픽은 클로드의 사고 과정을 사용자에게 그대로 보여주기로 결정했다. 이러한 투명성은 여러 가지 이점을 제공한다. 먼저, 클로드가 어떻게 생각하는지 관찰할 수 있어 답변을 이해하고 확인하기 쉬워져 사용자가 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 된다. 정렬(Alignment) 측면에서는, 모델이 내부적으로 생각하는 것과 외부적으로 표현하는 것 사이의 모순을 통해 기만과 같은 우려스러운 행동을 식별하는 데 활용할 수 있다. 또한 클로드의 사고 과정을 지켜보는 것 자체가 흥미롭다. 앤트로픽의 수학 및 물리학 배경을 가진 연구원들은 클로드의 사고 과정이 복잡한 문제를 추론하는 자신들의 방식과 얼마나 유사한지에 주목했다. 다양한 각도와 추론 분기를 탐색하고, 답변을 두 번, 세 번 확인하는 과정이 인간의 사고와 놀랍도록 비슷하다고 평가했다. 인간처럼 잘못된 생각도 할 수 있다 - 사고 과정 공개의 단점 사고 과정 공개에는 단점도 존재한다. 첫째, 공개된 사고 과정이 클로드의 기본 출력보다 더 객관적이고 덜 인격적으로 느껴질 수 있다. 이는 앤트로픽이 모델의 사고 과정에 표준 캐릭터 훈련을 실시하지 않았기 때문이다. 클로드가 답변에 도달하는 데 필요한 생각을 최대한 자유롭게 할 수 있도록 하기 위함이며, 인간의 사고와 마찬가지로 클로드도 때로는 잘못되거나 오해의 소지가 있거나 미완성된 생각을 하게 된다. 많은 사용자들이 이를 유용하게 여길 것이지만, 일부는 이러한 특성과 사고 과정의 덜 인격적인 콘텐츠에 불만을 느낄 수도 있다. 또 다른 문제는 '충실성(faithfulness)'이다. 사고 과정에 표시된 내용이 실제로 모델의 마음속에서 일어나는 일을 진정으로 대표하는지 확신할 수 없다. 예를 들어, 사고 과정에 표시되는 영어 단어가 모델이 특정 행동을 보이는 이유를 설명하기에 충분하지 않을 수 있다. 충실성 문제와 이를 보장하는 방법은 앤트로픽의 활발한 연구 영역 중 하나다. 지금까지의 연구 결과에 따르면, 모델은 생각 과정에서 명시적으로 논의하지 않는 요소에 기반하여 결정을 내리는 경우가 매우 자주 있다. 이는 현재 모델의 사고를 모니터링하는 것으로는 그 안전성에 관한 강력한 주장을 할 수 없음을 의미한다. 셋째, 보안 관련 우려가 있다. 악의적인 행위자들이 가시적인 사고 과정을 이용해 클로드를 보안 회피(jailbreak)하기 위한 더 나은 전략을 구축할 수 있다. 더 추론적으로는, 모델이 훈련 중에 내부 생각이 표시된다는 것을 학습하면 다른 방식으로 생각하거나 특정 생각을 의도적으로 숨기도록 유도될 수 있다는 우려도 있다. 앤트로픽은 이러한 우려가 미래의 더 강력한 클로드 버전에서 특히 중요할 것이라고 밝히며, 향후 출시에서 사고 과정 공개의 장단점을 고려할 것이라고 언급했다. 따라서 클로드 3.7 소넷의 가시적인 사고 과정은 현재로서는 연구 미리보기로 간주되어야 한다. 클로드 3.7: 포켓몬도 플레이하는 향상된 에이전트 능력 클로드 3.7 소넷은 '행동 스케일링(action scaling)'이라 부를 수 있는 개선된 기능을 갖추고 있다. 이는 반복적으로 함수를 호출하고, 환경 변화에 대응하며, 개방형 작업이 완료될 때까지 지속하는 능력이다. 대표적인 예로 컴퓨터 사용이 있는데, 클로드는 가상 마우스 클릭과 키보드 입력을 발행하여 사용자 대신 작업을 수행할 수 있다. 이전 버전과 비교해 클로드 3.7 소넷은 컴퓨터 사용 작업에 더 많은 차례, 시간, 계산력을 할당할 수 있으며 그 결과도 더 우수하다. 이러한 능력은 멀티모달 AI 에이전트의 능력을 측정하는 평가인 OSWorld에서 클로드 3.7 소넷의 성능 향상으로 나타난다. 클로드 3.7 소넷은 초기에는 이전 모델보다 약간 더 나은 성능을 보이지만, 모델이 가상 컴퓨터와 상호작용을 계속하면서 시간이 지남에 따라 성능 차이가 더욱 커진다. 클로드의 확장된 사고와 에이전트 훈련은 OSWorld와 같은 표준 평가뿐만 아니라 예상치 못한 다른 작업에서도 큰 성능 향상을 가져왔다. 게임보이 클래식 '포켓몬 레드' 플레이가 그 대표적인 예다. 앤트로픽은 클로드에 기본 메모리, 화면 픽셀 입력, 버튼 누름과 화면 탐색을 위한 함수 호출을 장착하여 일반적인 컨텍스트 제한을 넘어 포켓몬을 지속적으로 플레이할 수 있게 했다. 이를 통해 클로드는 수만 번의 상호작용을 통해 게임 플레이를 지속할 수 있게 되었다. 앤트로픽이 공개한 그래프에 따르면, 이전 버전의 클로드 소넷은 게임 초기에 막혔다. 클로드 3.0 소넷은 게임이 시작되는 팔레트 타운의 집을 떠나는 데도 실패했다. 반면 클로드 3.7 소넷의 향상된 에이전트 능력은 훨씬 더 진전된 성과를 달성하여 세 명의 체육관 리더(게임의 보스)를 성공적으로 물리치고 배지를 획득했다. 클로드 3.7 소넷은 여러 전략을 시도하고 이전 가정에 의문을 제기하는 능력이 뛰어나, 게임이 진행됨에 따라 자체 능력을 향상시킬 수 있었다. 앤트로픽은 포켓몬 게임이 클로드 3.7 소넷의 능력을 평가하는 재미있는 방법이지만, 이러한 능력이 게임 플레이를 넘어 실제 세계에 큰 영향을 미칠 것으로 예상한다. 모델의 집중력 유지와 개방형 목표 달성 능력은 개발자들이 다양한 최첨단 AI 에이전트를 구축하는 데 도움이 될 것이다. 병렬 계산으로 물리학 점수 96.5%까지 향상 클로드 3.7 소넷이 확장된 사고 기능을 사용할 때, 이는 '연속적 테스트 시간 계산(serial test-time compute)'의 혜택을 받는다고 할 수 있다. 즉, 최종 출력을 생성하기 전에 여러 순차적 추론 단계를 사용하며, 진행하면서 더 많은 계산 리소스를 추가한다. 일반적으로 이는 예측 가능한 방식으로 성능을 향상시킨다. 예를 들어, 수학 문제에 대한 정확도는 허용된 '사고 토큰(thinking tokens)'의 수에 따라 로그적으로 향상된다. 앤트로픽이 공개한 데이터에 따르면, 클로드 3.7 소넷의 2024년 미국 초청 수학 시험(AIME 2024) 문제에 대한 성능은 문제당 허용된 사고 토큰의 수에 따라 향상되었다. 그래프에서 볼 수 있듯이, 모델이 전체 사고 예산을 사용할 수 있지만 일반적으로 그 이전에 멈춘다. 최종 답변을 요약하는 데 사용되는 샘플링된 토큰도 플롯에 포함되었다. 앤트로픽 연구원들은 또한 병렬 테스트 시간 계산을 사용하여 모델의 성능을 향상시키는 실험을 진행했다. 이는 여러 독립적인 사고 과정을 샘플링하고 정답을 미리 알지 못한 상태에서 최상의 것을 선택하는 방식이다. 이러한 방법 중 하나는 다수결이나 합의 투표로, 가장 일반적으로 나타나는 답변을 '최상'으로 선택하는 것이다. 또 다른 방법은 작업을 확인하도록 요청받은 다른 언어 모델(클로드의 두 번째 사본과 같은)이나 학습된 점수 함수를 사용하여 최선이라고 생각하는 것을 선택하는 것이다. 이와 유사한 전략들은 다른 여러 AI 모델의 평가 결과에서도 보고된 바 있다. 앤트로픽은 병렬 테스트 시간 계산 스케일링을 사용하여 생물학, 화학, 물리학에 관한 도전적인 질문 세트인 GPQA 평가에서 주목할 만한 향상을 달성했다. 256개의 독립 샘플에 해당하는 계산, 학습된 점수 모델, 최대 64k 토큰 사고 예산을 사용하여 클로드 3.7 소넷은 84.8%의 GPQA 점수(물리학 하위 점수 96.5% 포함)를 달성했으며, 다수결 투표의 한계를 넘어 계속 스케일링하는 이점을 보였다. 이러한 방법을 통해 앤트로픽은 클로드가 사고를 마칠 때까지 기다릴 필요 없이 답변의 품질을 향상시킬 수 있다. 클로드는 여러 다른 확장된 사고 과정을 동시에 가질 수 있어, 문제에 대한 더 많은 접근 방식을 고려하고 궁극적으로 훨씬 더 자주 정확한 답변을 얻을 수 있다. 병렬 테스트 시간 계산 스케일링은 새롭게 배포된 모델에서는 사용할 수 없지만, 앤트로픽은 미래를 위해 이러한 방법에 대한 연구를 계속하고 있다. 강화된 AI 안전 메커니즘 앤트로픽의 책임 있는 스케일링 정책은 적절한 안전 및 보안 조치를 구현하지 않은 모델을 훈련하거나 배포하지 않을 것을 약속한다. 앤트로픽의 프론티어 레드 팀(Frontier Red Team)과 정렬 스트레스 테스트 팀(Alignment Stress Testing team)은 클로드 3.7 소넷에 대한 광범위한 테스트를 실시하여 이전 모델과 동일한 수준의 배포 및 보안 안전장치—AI 안전 수준(ASL) 2 표준—가 필요한지 아니면 더 강력한 조치가 필요한지 확인했다. 클로드 3.7 소넷에 대한 종합적인 평가 결과, 현재의 ASL-2 안전 표준이 여전히 적절한 것으로 확인되었다. 동시에 모델은 모든 영역에서 향상된 정교함과 능력을 보여주었다. 화학, 생물학, 방사선 및 핵(CBRN) 무기 생산과 관련된 작업을 조사하는 통제된 연구에서, 모델 지원을 받은 참가자들이 비지원 참가자들에 비해 일부 성능 '향상'을 보인 것으로 관찰되었다. 즉, 참가자들은 온라인에서 이용 가능한 정보만을 사용하는 것보다 더 성공에 가까워질 수 있었다. 그러나 이러한 작업을 수행하려는 모든 시도에는 성공을 완전히 방해하는 중대한 실패가 포함되어 있었다. 모델에 대한 전문가 레드팀의 피드백은 혼합된 결과를 보였다. 일부 전문가들은 CBRN 프로세스의 특정 영역에서 모델의 지식이 향상되었다고 지적했지만, 중대한 실패의 빈도가 너무 높아 종단간 작업 완료에는 성공할 수 없다는 점도 발견했다. 앤트로픽은 표적 분류기 및 모니터링 시스템의 개발 및 배포를 가속화하여 ASL-2 조치를 선제적으로 강화하고 있다. 또한, 앤트로픽의 미래 모델 능력은 다음 단계인 ASL-3 안전장치로 이동해야 할 수도 있다. 보안 회피를 방지하기 위한 헌법적 분류기(Constitutional Classifiers)에 관한 최근 연구와 다른 노력들은 가까운 미래에 ASL-3 표준의 요구 사항을 구현하는 데 유리한 위치에 있다. 잠재적 유해 내용은 암호화 - 사고 과정 안전 장치 ASL-2에서도 클로드 3.7 소넷의 가시적인 확장 사고 기능은 새로운 것이므로 새롭고 적절한 안전장치가 필요하다. 드문 경우지만 클로드의 사고 과정에 잠재적으로 해로운 내용(아동 안전, 사이버 공격, 위험한 무기 등의 주제 포함)이 포함될 수 있다. 이러한 경우 앤트로픽은 사고 과정을 암호화할 예정이다. 이는 클로드가 사고 과정에 해당 내용을 포함하는 것을 막지는 않지만(이는 여전히 완전히 무해한 응답을 생성하는 데 중요할 수 있음), 사고 과정의 관련 부분은 사용자에게 보이지 않게 된다. 대신 사용자들은 "이 응답에 대한 나머지 사고 과정은 제공되지 않습니다"라는 메시지를 보게 된다. 앤트로픽은 이러한 암호화가 드물게 발생하고, 해로울 가능성이 높은 경우에만 발생하는 것을 목표로 한다. 프롬프트 주입 공격 방어율 74%에서 88%로 향상 - 컴퓨터 사용 안전성 강화 마지막으로, 앤트로픽은 클로드의 컴퓨터 사용 능력에 대한 안전 조치를 강화했다. '프롬프트 주입(prompt injection)' 공격에 대한 방어에 상당한 진전이 있었다. 이는 악의적인 제3자가 클로드가 컴퓨터를 사용하는 동안 볼 수 있는 곳에 비밀 메시지를 숨겨, 잠재적으로 사용자가 의도하지 않은 행동을 하도록 속이는 공격이다. 프롬프트 주입을 무시하도록 새로운 훈련, 이러한 공격을 무시하라는 지시를 포함하는 새로운 시스템 프롬프트, 모델이 잠재적인 프롬프트 주입을 만났을 때 트리거되는 분류기를 통해 현재 이러한 공격의 88%를 방지한다. 이는 완화 조치 없이 74%를 방지하던 것에서 향상된 수치다. 앤트로픽은 클로드 3.7 소넷에 대한 광범위한 안전 작업의 간략한 요약만을 제공했으며, 더 많은 정보, 분석 결과, 안전장치가 작동하는 여러 예시는 전체 시스템 카드(system Card)에서 확인할 수 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.25 14:26AI 에디터

앤트로픽, '클로드 3.7 소네트' 공개…하이브리드 AI 시대 연다

앤트로픽이 실시간 응답과 심층적인 추론을 하나로 통합한 인공지능(AI)을 출시해 거대언어모델(LLM)의 새로운 기준을 제시했다. 보다 직관적인 방식으로 인간과 상호작용하도록 함으로써 갈수록 치열해지는 AI 경쟁에서 우위를 점하려는 전략이다. 25일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 거대언어모델(LLM)과 추론 모델을 결합한 '하이브리드 AI'인 '클로드 3.7 소네트'를 공식 발표했다. 이 모델을 통해 사용자는 기존의 LLM을 활용했을 때처럼 즉각적인 응답을 받을 수도 있고 AI가 보다 깊이 사고하도록 추론을 하게 명령할 수도 있다. 앤트로픽은 '클로드 3.7 소네트'의 추론 기능을 유료 사용자에게만 제공한다고 밝혔다. 무료 사용자에게는 일반적인 답변 기능만 제공되나 전체적인 성능은 기존 모델인 '클로드 3.5 소네트'보다 개선됐다. 가격은 100만 개 입력 토큰당 3달러(한화 약 4천200원), 100만 개 출력 토큰당 15달러(한화 약 2만1천원)다. 오픈AI의 'o3-미니'나 딥시크의 'R1'보다 높은 수준이지만 '하이브리드 모델'이 업계에서 처음으로 도입된 점을 감안하면 향후 가격이 인하될 것으로 예측된다. '클로드 3.7 소네트'는 실전 활용성에도 초점을 맞췄다. 어려운 코딩 문제 해결과 에이전트 기반 작업에서 강력한 성능을 발휘하며 개발자가 추론 시간을 조절할 수 있는 기능도 포함됐다. 이 모델은 '소프트웨어 엔지니어링(Bench SWE)' 벤치마크 테스트에서 62.3% 정확도를 기록해 오픈AI의 'o3-미니'보다 높은 성능을 보였다. 또 AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 상호작용 능력을 측정하는 'TAU-벤치'에서도 오픈AI의 'o1'을 앞서는 성적을 거뒀다. AI 업계의 반응은 뜨겁다. 소셜미디어에서는 지금까지 출시된 AI 중 최고라는 업계 관계자들의 평가가 잇따르고 있다. 특히 개발자들은 클로드 3.7 소네트가 복잡한 코드베이스를 다루는 능력이 뛰어나다며 극찬하고 있다. 유명 AI 팟캐스터 렉스 프리드먼은 자신의 X 계정에서 "'클로드 3.7 소네트'는 프로그래밍에 가장 적합한 모델"이라며 "AI 경쟁이 정말 치열해지고 있어 살아 있는 것이 신나는 시대"라고 언급했다. '클로드 3.7 소네트'의 등장은 AI 산업의 새로운 흐름을 시사한다. 오픈AI 역시 최근 'GPT-5'를 마지막으로 추론모델인 'o' 시리즈를 폐기하고 기존 GPT 모델에 통합하는 방향을 예고했다. AI 업계가 '하이브리드 모델' 중심으로 재편될 가능성이 높아지고 있는 것이다. 테크크런치는 "앤트로픽의 모델 출시는 AI 연구소들이 신모델을 빠르게 내놓는 치열한 경쟁 속에서 이뤄진 결정"이라며 "오픈AI 등의 경쟁자들도 자체 하이브리드 모델을 내놓으려고 하는 상황에서 회사가 AI 경쟁에서 얼마나 오래 선두를 유지할 수 있을지는 지켜봐야 할 것"이라고 분석했다.

2025.02.25 09:42조이환

도커, 이미지 다운로드 요금 폐지…개발자 부담 최소화

도커가 이미지 다운로드 제한 및 스토리지 요금과 관련된 기존 정책을 전면 재검토했다. 도커 허브를 이용하는 전 세계 개발자와 팀의 경험을 우선시하고 클라우드 네이티브 생태계 기반 역할을 강화하기 위한 조치다. 투샤르 자인 도커 엔지니어링 부사장은 기존에 발표했던 이미지 다운로드 횟수에 따른 소비 요금 부과 계획을 공식적으로 취소한다고 공식 홈페이지를 통해 25일 밝혔다. 이에 따라 사용자는 요금 부담없이 도커 허브에서 이미지를 다운로드할 수 있다. 유료 구독자의 경우 이미지 다운로드 제한이 해제된다. 오는 4월 1일부터 도커의 모든 유료 구독자는 공정 사용 제한(fair use limits) 내에서 무제한으로 이미지를 다운로드할 수 있게 된다. 이를 통해 유료 사용자는 보다 안정적이고 지속적인 작업이 가능해질 것으로 기대된다. 무료 및 비인증사용자에 대한 이미지 다운로드 정책도 개선된다. 로그인하지 않은 비인증 사용자는 이미지 다운로드가 기존 발표와 동일하게 시간당 최대 10회로 제한된다. 무료 계정 사용자는 기존 시간당 40회에서 100회로 다운로드 한도를 상향 조정했다. 개인 계정이 아닌 조직 내에서 자동화 작업을 수행하기 위한 시스템 계정의 경우 개인 액세스 토큰(PAT) 또는 조직 액세스 토큰(OAT)을 통해 인증할 수 있는 기능을 지원한다. 도커는 이미지 다운로드 정책 외에도 스토리지 요금과 관련된 계획도 재검토했다. 기존에는 스토리지 사용량에 따라 요금을 부과할 예정이었으나, 해당 계획을 무기한 연기하기로 결정했다. 대신 사용자가 스토리지 사용량을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 새로운 관리 도구를 제공할 예정이다. 해당 도구가 제공된 이후에는 사용자 경험을 최우선으로 고려해 스토리지 정책을 다시 평가할 계획이다. 만약 향후 스토리지 요금이 도입될 경우 도커는 최소 6개월 전에 사전 공지해 사용자와 팀이 충분한 준비 시간을 지원할 방침이다. 더불어 스토리지 요금의 무기한 연기와 새로운 관리 도구의 도입은 사용자의 비용 부담을 최소화하면서도 효율적인 자원 관리가 가능하도록 지원할 예정이다. 도커 측은 이번 결정을 통해 개발자와 팀이 더욱 자유롭게 협업하고 확장할 수 있는 환경을 제공함으로써 도커 허브가 지속적으로 세계 최고의 컨테이너 레지스트리로 자리매김할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 특히 소비 요금 폐지 및 다운로드 제한 완화는 더 많은 개발자와 팀이 자유롭게 도커 허브를 활용할 수 있는 기반을 제공함으로써 클라우드 네이티브 생태계의 성장을 촉진할 것으로 기대했다. 투샤르 자인 부사장은 "도커 허브는 전 세계 2천만 명 이상의 개발자와 조직이 신뢰하는 세계 최고 수준의 컨테이너 레지스트리"라며 "앞으로도 클라우드 네이티브 생태계의 기반으로 자리매김할 수 있도록 개발자들의 사용하는 방식을 면밀히 분석하고 이를 기반으로 지원하도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2025.02.25 09:27남혁우

바이비트, 역대 최대 규모 해킹 피해...북한 라자루스 그룹 소행 의혹

세계 최대 규모의 암호화폐 해킹 사건이 발생했다. 21일(현지시간) 두바이에 본사를 둔 암호화폐 거래소 바이비트(Bybit)는 이더리움 콜드 월렛이 해킹되어 14억 달러(한화 약 2조 1천억원) 상당의 이더리움(ETH)이 도난당했다고 발표했다. 이번 사건은 암호화폐 업계 역사상 가장 큰 규모의 해킹으로 알려졌다. 벤 저우(Ben Zhou) 바이비트의 CEO는 공식 성명을 통해 “다중 서명 콜드 월렛에서 핫 월렛으로의 정기적인 이체 과정에서 스마트 계약의 논리가 조작되어 해커가 콜드 월렛을 제어하게 되었다”라고 밝혔다. 이로 인해 401,347 ETH와 stETH 등 다양한 이더리움 기반 토큰이 미확인 주소로 전송됐다. 블록체인 분석 업체인 아캄 인텔리전스는 “이번 공격이 북한의 해킹 그룹인 라자루스 그룹에 의해 수행되었다는 증거를 발견했다”라고 전했다. 이 그룹은 이전에도 여러 차례 대규모 암호화폐 해킹 사건에 연루된 바 있다. 벤 저우 CEO는 “고객들의 모든 자산은 1:1로 안전하게 보관되어 있다“라며 “이번 손실에도 불구하고 바이비트는 충분한 지급 능력을 갖추고 있다”라고 강조했다. 또한 파트너사로부터 브릿지 론을 확보하여 운영에 차질이 없도록 조치했다고 밝혔다. 지난 2018년 설립된 바이비트는 선물 및 스팟 거래소로, 파생상품(선물 및 마진) 거래에 특화된 암호화폐 거래소다.

2025.02.22 10:08김한준

AI 모델의 '긴 문장 처리' 한계 극복…딥시크, 새 어텐션 기술 화제

현대 AI의 새로운 도전: 70-80%를 차지하는 어텐션 계산 문제 딥시크(DeepSeek)가 발표한 연구 논문에 따르면, 차세대 AI 언어모델에서 긴 문맥 처리 능력이 매우 중요해지고 있다. 심층 추론, 저장소 수준의 코드 생성, 다중 턴 자율 에이전트 시스템 등 실제 응용 사례가 증가하면서 긴 문맥 처리의 중요성이 더욱 부각되고 있다. (☞ 논문 바로가기) 오픈AI의 O-시리즈 모델, 딥시크-R1(DeepSeek-R1), 제미니 1.5 프로(Gemini 1.5 Pro) 등은 이미 전체 코드베이스나 긴 문서를 처리하고, 수천 개의 토큰에 걸친 일관된 대화를 유지할 수 있다. 하지만 6만4천 토큰 길이의 문맥을 처리할 때 기존 소프트맥스 어텐션 구조는 전체 지연 시간의 70-80%를 차지하는 심각한 병목 현상을 보이고 있다. 기존 스파스 어텐션 접근법의 한계 분석 연구진은 기존의 스파스 어텐션 방식들을 세 가지 유형으로 분류하고 각각의 한계를 분석했다. 고정 스파스 패턴을 사용하는 슬라이딩윈도우 방식은 메모리와 계산 비용을 줄일 수 있지만, 전체 문맥 이해가 필요한 작업에서 성능 제한을 보였다. H2O와 SnapKV 같은 동적 토큰 제거 방식은 디코딩 중 KV-캐시 메모리 사용을 줄이는 데 효과적이었으나, 미래 예측에 중요한 토큰을 놓칠 위험이 있었다. Quest, InfLLM, HashAttention, ClusterKV 등 쿼리 기반 선택 방식은 청크 단위로 중요도를 평가해 토큰을 선택하지만, 학습 단계에서의 최적화가 어려운 한계가 있었다. 기술 구현의 실제적 도전과 해결 기존 접근법들의 가장 큰 문제는 이론적인 계산량 감소가 실제 속도 향상으로 이어지지 않는다는 점이었다. 연구진은 이를 '효율적 추론의 환상'이라 명명하고, 두 가지 주요 원인을 지적했다. 첫째, 디코딩이나 프리필링 단계 중 하나에만 최적화되어 전체 추론 과정의 효율성이 떨어지는 '단계 제한적 희소성' 문제가 있었다. 둘째, MQA(Multiple-Query Attention)나 GQA(Grouped-Query Attention)와 같은 최신 어텐션 아키텍처와의 호환성 부족으로 인해 메모리 접근 패턴이 비효율적이었다. NSA는 이러한 문제들을 계층적 토큰 모델링과 하드웨어 최적화를 통해 해결했다. NSA 구조: 3단계 병렬 어텐션으로 최적화된 문맥 처리 딥시크의 NSA(Native Sparse Attention)는 세 가지 병렬 어텐션 경로를 통해 입력 시퀀스를 처리한다. 압축된 거시적 토큰, 선택적으로 유지된 미시적 토큰, 지역 문맥 정보를 위한 슬라이딩 윈도우를 결합한 것이 특징이다. 구체적인 구현에서는 압축 블록 크기(l) 32, 슬라이딩 스트라이드(d) 16, 선택 블록 크기(l') 64, 선택 블록 수(n) 16(초기 1블록과 지역 2블록 포함), 슬라이딩 윈도우 크기(w) 512를 적용했다. 벤치마크 성능: 9개 중 7개 지표에서 기존 모델 상회 NSA를 적용한 모델은 지식(MMLU, MMLU-PRO, CMMLU), 추론(BBH, GSM8K, MATH, DROP), 코딩(MBPP, Humaneval) 분야의 벤치마크 테스트에서 기존 풀 어텐션 모델을 크게 앞섰다. 특히 DROP 테스트에서 +0.042, GSM8K에서 +0.034의 성능 향상을 보였으며, 9개 평가 지표 중 7개에서 더 우수한 성능을 기록했다. 롱벤치(LongBench) 평가에서도 NSA는 0.469점을 기록해 풀 어텐션(0.437)과 다른 스파스 어텐션 방식들을 모두 능가했다. 처리 속도: 최대 11.6배 향상된 디코딩 성능 8-GPU A100 시스템에서 진행된 성능 테스트에서 NSA는 6만4천 토큰 길이의 시퀀스 처리 시 디코딩에서 11.6배, 순방향 전파에서 9.0배, 역방향 전파에서 6.0배의 속도 향상을 달성했다. 특히 디코딩 단계에서는 메모리 접근 횟수를 크게 줄여 기존 모델이 필요로 하는 65,536 토큰 대비 5,632 토큰만으로도 처리가 가능했다. 수학적 추론: 16K 문맥에서 14.6% 정확도 달성 딥시크-R1의 지식을 증류하여 32K 길이의 수학적 추론 트레이스로 10B 토큰의 지도 학습을 수행한 결과, NSA-R 모델은 미국 수학 초청 시험(AIME) 벤치마크에서 8K 문맥에서 12.1%, 16K 문맥에서 14.6%의 정확도를 달성했다. 이는 동일 조건에서 기존 풀 어텐션 모델이 보인 4.6%와 9.2%를 크게 상회하는 결과다. 기술적 혁신: 하드웨어 최적화와 종단간 학습 지원 NSA는 텐서 코어 활용과 메모리 접근을 최적화한 하드웨어 친화적 알고리즘 설계를 통해 이론적 계산량 감소를 실제 속도 향상으로 이어지게 했다. 또한 27B 파라미터 트랜스포머 모델에 260B 토큰으로 사전학습을 수행하며 종단간 학습이 가능한 구조를 입증했다. 이는 기존 스파스 어텐션 방식들이 추론 단계에만 적용되거나 학습 효율성이 떨어지는 한계를 극복한 것이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.21 14:32AI 에디터

게임 개발자의 상상력을 현실로... MS 연구진, 게임 제작용 AI 모델 개발

마이크로소프트 연구진이 네이처(Nature)에 발표한 연구에 따르면, 게임 개발 과정에서 창의적 아이디어 구현을 지원하는 새로운 생성형 AI 모델 'WHAM(World and Human Action Model)'을 개발했다. 이는 생성형 AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 음악, 비디오 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있는 가운데 게임 개발 분야에 특화된 혁신적인 모델로 주목받고 있다. (☞ 보고서 바로가기) 2년에서 5년 걸리는 게임 개발...AI로 제작 기간 단축 기대 게임 개발은 매우 시간이 많이 소요되는 과정이다. 인디 게임의 경우 최소 2년 이상, AAA급 게임의 경우 5년 이상이 소요되며, 이 중 절반 가량이 컨셉과 사전 제작 단계에서 소요된다. 한 인디 게임 스튜디오의 CEO는 "새로운 캐릭터를 만들고 레벨을 디자인하는 과정에서 캐릭터 아티스트, 애니메이터, 프로그래머, 게임 디자이너 등 여러 전문가들의 반복적인 작업과 조율이 필요하다"고 설명했다. 글로벌 8개 스튜디오 27명의 개발자가 말하는 이상적인 AI 연구진은 마이크로소프트 파운더스 허브(Microsoft Founders Hub)를 통해 선정된 8개 게임 스튜디오의 27명 개발자들과 심층 인터뷰를 진행했다. 참여 스튜디오는 4개의 인디 스튜디오, 1개의 AAA 스튜디오, 3개의 게임 접근성 개발팀으로 구성되었으며, 미국과 영국을 중심으로 벨기에, 인도, 카메룬 등 다양한 국가의 개발자들이 참여했다. 특히 글로벌 사우스와 장애인 개발자들의 참여를 적극적으로 독려했다. 7년 분량의 게임플레이 데이터로 학습된 16억 파라미터 규모 모델 WHAM은 16억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 기반 모델이다. 2020년 9월부터 2022년 10월까지 닌자 시어리의 게임 '블리딩 엣지'에서 수집된 약 50만 건의 게임플레이 데이터(27.89 TiB)를 학습했다. 이는 7년 분량의 연속 플레이에 해당하는 방대한 양으로, 약 14억 개의 프레임 데이터를 포함한다. 데이터는 학습/검증/테스트 세트로 80:10:10 비율로 나누어졌다. AI 기반 게임 개발의 새로운 방향성 제시 WHAM은 기존의 AI 모델 개발 방향과는 다른 혁신적인 접근법을 제시했다. 그동안 머신러닝 연구 커뮤니티는 주로 작업 완료의 효율성과 효과성 측정에 중점을 두었다. 그러나 WHAM은 창의적인 작업을 지원하는 AI 개발에 있어 인간 창작자의 요구사항을 우선적으로 고려했다. 특히 수작업으로 도메인별 모델을 만들거나 학습해야 했던 기존 방식과 달리, WHAM은 관련 데이터만 있으면 복잡한 3D 게임의 구조를 자동으로 학습할 수 있다. 이는 음악이나 비디오 등 다른 창작 분야에서도 활용될 수 있는 가능성을 보여준다. 85% 이상의 정확도로 사용자 수정사항 반영하는 세 가지 핵심 기능 WHAM의 성능은 일관성, 다양성, 지속성이라는 세 가지 핵심 지표로 검증되었다. 일관성 측면에서는 FVD를 통해 생성된 게임플레이가 실제 인간 플레이어의 것과 매우 유사함을 입증했다. 다양성 측면에서는 바서스타인 거리를 사용해 모델이 생성한 행동이 실제 플레이어의 행동 분포를 잘 반영함을 확인했다. 지속성 검증에서는 파워셀, 캐릭터, 수직 점프패드에 대해 5개의 수정된 이미지 입력 시 85% 이상의 높은 지속성을 보여주었다. 기술적 한계를 극복한 혁신적 모델 구조 WHAM의 모델 구조는 기존 월드 모델링 접근법을 뛰어넘는 혁신적인 설계를 보여준다. 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 WHAM은 게임 이미지를 개별 토큰으로, 엑스박스 컨트롤러 동작을 11개의 버킷으로 이산화하여 처리한다. 각 이미지는 300×180 해상도에서 540개의 토큰으로 변환되며, VQGAN 이미지 인코더를 활용한다. 특히 1.6B WHAM은 기존의 4,096개 어휘 크기를 16,384개로 확장했으며, 이를 통해 더 높은 해상도와 더 정교한 게임 메커닉스 구현이 가능해졌다. "1초 만에 10가지 게임플레이 시나리오 생성" WHAM 데모 공개 WHAM 데모는 사용자가 시작 프레임을 선택하면 1초 안에 최대 10개의 다양한 게임플레이 시나리오를 생성한다. 사용자는 생성된 시나리오 중 원하는 분기점이나 프레임을 선택하여 새로운 시나리오를 재생성할 수 있으며, 이전 선택으로 돌아가 수정할 수도 있다. 특히 실시간으로 캐릭터나 오브젝트를 추가하거나 수정할 수 있어 개발자의 창의적인 실험을 지원한다. 30억 게이머 시대, AI로 여는 게임 개발의 새 지평 전 세계 30억 명 이상의 게이머 시대를 맞아, 게임 스튜디오들은 증가하는 새로운 콘텐츠 수요를 충족시키기 위해 AI 도입을 적극 검토하고 있다. WHAM은 기존 게임의 구조를 학습하여 새로운 게임플레이 시퀀스를 생성할 수 있으며, 이는 향후 음악이나 비디오 등 다른 창작 분야로도 확장될 수 있는 가능성을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 연구 결과를 바탕으로 WHAM의 가중치, 평가 데이터셋, WHAM 데모를 허깅페이스를 통해 공개하여 추가 연구를 지원할 예정이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.21 14:30AI 에디터

딥러닝 대가가 '그록3' 평가했더니…제미나이·클로드 못푸는 문제도 해결

안드레이 카파시(Andrej Karpathy) 유레카랩스(Eureka Labs) AI 연구원이자 테슬라(Tesla) 전 AI 디렉터가 엑스AI의 최신 생성형 AI인 그록3의 초기 테스트 결과를 공개했다. 18일(현지 시간) 카파시 X계정에 공개된 내용에 따르면, 그록3은 기존 생성형 AI 모델이 해결하지 못한 까다로운 문제들을 깔끔하게 풀어냈다고 밝혔다. (☞ 카파시 X 바로가기) 그록3의 가장 큰 특징은 '싱킹' 모드다. 카파시는 GPT-2 논문의 학습 플롭스(FLOPs) 계산 문제를 예시로 들었다. 이는 텍스트 용량, 토큰 수, 매개변수를 복합적으로 고려해야 하는 고난도 문제다. 그록3은 싱킹 모드를 통해 이를 정확하게 풀어냈다. 보드게임 '카탄의 개척자' 웹페이지 설계 문제에서도 그록3은 뛰어난 성과를 보였다. 이는 오픈AI의 최상위 모델(o1-pro)만이 해결할 수 있는 수준의 과제다. 딥시크(DeepSeek-R1), 제미니 2.0(Gemini 2.0), 클로드 등 다른 주요 AI 모델들은 해결하지 못했다. 그록3은 '딥서치' 기능을 통해 인터넷 정보를 검색하고 분석할 수 있다. 애플 신제품 출시, 팔란티어(Palantir) 주가 급등 원인, 화이트 로터스(White Lotus) 시즌3 촬영지 등 최신 이슈에 대해 정확한 답변을 제공했다. 하지만 X 플랫폼을 출처로 인용하기 꺼려하거나, 존재하지 않는 URL을 인용하는 등의 한계도 드러냈다. 카파시는 "그록3은 오픈AI의 최고급 모델과 비슷한 수준의 성능을 보여준다"며 "1년 만에 이런 수준에 도달한 것은 전례 없는 성과"라고 평가했다. 다만 "더 많은 평가가 필요하다"고 덧붙였다. ■ 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.20 16:08AI 에디터

홍콩 금융당국, 가상자산 생태계 강화 로드맵 공개

홍콩 금융관리국(HKMA)이 가상자산(VA) 산업 발전을 위한 새로운 로드맵을 발표했다고 미국 가상자산 매체 디크립트가 19일(현지시간) 보도했다. 이번 발표는 홍콩이 가상자산을 제도권 금융 시스템에 통합하고 글로벌 가상자산 허브로 자리 잡기 위한 전략적 움직임으로 해석된다. HKMA는 공식 성명을 통해 "가상자산 산업의 지속 가능한 발전을 위해 규제 명확성을 제고하고, 금융 기관과 가상자산 서비스 제공업체(VASP) 간 협력을 강화할 것이다"라고 밝혔다. 이번 로드맵에는 가상자산 관련 기업의 홍콩 내 운영을 장려하고 투자자 보호를 위한 규제 프레임워크를 정비하는 내용이 포함됐다. 특히 HKMA는 가상자산과 전통 금융 시스템 간 연결을 강화하는 것이 핵심 목표라고 강조했다. 이에 따라 홍콩 내 은행들이 가상자산 기업과 협력할 수 있도록 지원하고, 스테이블코인과 토큰화된 자산 관련 법적·기술적 기준을 수립할 계획이다. 또한 규제 기관들은 기존 금융 규제를 가상자산 산업에 적용하는 방안을 검토하고 있으며, 국제적인 규제 조화를 위해 해외 당국과 협력할 방침이다. HKMA는 "글로벌 표준에 맞는 규제 체계를 구축해 홍콩을 신뢰할 수 있는 가상자산 금융 허브로 만들겠다"고 밝혔다.

2025.02.20 08:58김한준

법무법인 율촌 "법인 가상자산 거래 허용...시장 패러다임 바꿀 것"

법무법인 율촌이 18일 배포한 보고서를 통해 금융위원회의 법인 가상자산 거래 허용 조치가 국내 가상자산 시장의 패러다임을 변화시킬 중요한 전환점이 될 것이라고 전망했다. 율촌은 이번 조치가 단순한 규제 완화를 넘어 가상자산이 제도권 금융 시스템 내에서 자산으로 인정받는 계기가 될 것이라고 분석했다. 금융위원회는 13일 제3차 가상자산위원회 회의를 통해 법인의 가상자산 거래를 단계적으로 허용하는 등 정책 검토 결과를 최종 논의했다. 법인 가상자산 시장 참여 로드맵에 따르면 1단계에서는 비영리법인과 가상자산거래소의 보유 자산 매도만 허용되며, 2단계에서는 상장법인과 일부 전문투자자 등록 법인이 가상자산 매매에 참여할 수 있다. 3단계에서는 외환 및 세제 관련 정비 후 모든 법인의 자유로운 거래가 가능해질 예정이다. 율촌은 이번 조치로 인해 국내 가상자산 시장의 유동성이 크게 증가할 것으로 전망했다. 기업과 기관투자자가 시장에 참여하면 기존 개인 투자자 중심의 시장 구조가 변화할 가능성이 크다. 특히, 대기업과 금융기관이 가상자산을 포트폴리오 자산으로 편입할 경우 가상자산의 제도권 편입이 가속화될 것이라고 내다봤다. 또한 보고서를 통해 기업의 가상자산 보유가 본격화되면서 내부통제 기준과 자금세탁방지(AML) 규제가 더욱 강화될 것이라고 예상했다. 금융당국은 기업의 가상자산 회계 및 세무 처리 기준을 명확히 하고, 불법 금융 흐름을 차단하기 위한 규제안을 마련할 방침이다. 이에 따라 기업들은 가상자산 관련 회계 및 세무 처리 시스템을 정비해야 할 필요성이 커질 전망이다. 또한, 율촌은 스테이블코인 규제와 증권형 토큰(STO) 관련 정책 변화도 함께 이뤄질 가능성이 높다고 분석했다. 가상자산이 기업의 자산으로 인정받기 위해서는 안정적인 법적·제도적 기반이 마련되어야 하며, 이에 따라 스테이블코인의 법적 정의 및 발행 기준, 증권형 토큰의 법적 지위가 재조정될 가능성이 크다는 이유다. 가상자산이 금융시장에서 차지하는 비중이 커지면서, 글로벌 트렌드에 맞춰 국내 기업들도 가상자산을 활용한 자금 조달과 투자 전략을 적극적으로 검토할 것으로 보인다. 특히 미국과 유럽에서는 기업들이 이미 비트코인을 자산으로 보유하거나 가상자산을 활용한 금융상품을 출시하는 사례가 늘어나고 있다. 율촌은 국내에서도 이러한 움직임이 확대될 것으로 전망했다.

2025.02.19 16:13김한준

'전문지식' 무장한 딥시크 R1, 일반상식 질문엔 "포기할래"

일반인도 검증 가능한 벤치마크의 필요성 AI 모델의 능력을 평가하는 벤치마크가 점점 더 전문화되면서 새로운 문제가 대두되고 있다. 웰슬리 칼리지와 텍사스 오스틴 대학 연구진들에 따르면, 현재의 벤치마크들은 대부분 PhD를 보유했거나 취득 중인 전문가들이 설계한 것으로, 일반인들은 문제 자체를 이해하기 어려울 뿐만 아니라 답이 맞는지 검증하는 것도 쉽지 않다. 이는 AI 모델이 왜 특정 문제를 어려워하는지, 답이 정확한지, 효율적으로 추론하고 있는지를 확인하기 어렵게 만든다. 연구진은 이러한 문제가 앞으로 추론 모델이 더욱 확산됨에 따라 더욱 중요해질 것이라고 지적한다. (☞ 논문 바로가기) 실제로 높은 학위 소지가 반드시 뛰어난 추론 능력을 의미하지는 않는다. 따라서 연구진은 일반적인 지식만으로도 이해할 수 있는 문제로 구성된 벤치마크가 필요하다고 주장한다. 이러한 문제는 해결하기는 어렵더라도 답을 검증하는 것은 AI와 인간 모두에게 쉬워야 한다는 것이 연구진의 설명이다. 박사급 지식은 필요 없다... NPR 퍼즐로 AI 능력 측정 연구진이 발표한 연구 논문에 따르면, 기존 AI 모델의 평가 방식을 완전히 새롭게 접근한 벤치마크가 등장했다. 지금까지의 AI 벤치마크는 대학 수준의 수학 경진대회 문제나 고난도 프로그래밍 문제, 학문적 전문 지식이 필요한 문제들로 구성되어 왔다. 그러나 NPR 선데이 퍼즐 챌린지를 기반으로 한 이 새로운 벤치마크는 전문적인 지식 대신 일반적인 상식을 활용해 AI의 성능을 측정한다. 1987년부터 방송된 이 라디오 퍼즐 프로그램은 매주 수백에서 수천 명의 청취자들이 정답을 제출할 만큼 대중적이며, 일부 퍼즐의 경우 사전이나 지도를 참고해 풀 수 있도록 명시적으로 안내하기도 한다. 오픈AI o1, 59% 정답률로 경쟁 모델 압도 이번 연구의 가장 주목할 만한 결과는 오픈AI의 o1 모델이 59%의 정답률을 기록하며 다른 모델들을 크게 앞섰다는 점이다. o3-미니는 높은 추론 노력으로 47%, 기본 설정으로는 36%를 기록했으며, 딥시크 R1은 35%의 정답률을 보였다. 추론 기능이 없는 클로드 소넷 3.5와 GPT-4o는 각각 13%와 6%로 크게 뒤처졌다. 특히 주목할 점은, GPQA(구글 검증 Q&A)와 같은 PhD 수준의 과학 문제에서는 R1, o1, o3-미니 모델들이 비슷한 성능을 보였던 것과 달리, 이번 일반 상식 벤치마크에서는 모델 간 성능 차이가 뚜렷하게 나타났다는 것이다. 595문제 중 142건 포기 선언한 딥시크R1... 실패 유형 2가지 연구진은 AI 모델들의 새로운 실패 패턴을 발견했다. 딥시크 R1의 경우 595개의 도전 과제 중 142개에서 "포기할래"라고 선언했다. 실패 유형은 크게 두 가지로 나타났다. 첫째는 '공중에서 답 끌어내기'로, 추론 과정에서 전혀 언급하지 않은 답을 최종 답안으로 제시하는 경우다. 예를 들어 "alpha에서 중간 글자를 알파벳 순으로 이전 글자로 바꾸면 aloha가 되는" 문제에서 R1은 전혀 다른 "penne"와 "penné"를 답으로 제시했다. 둘째는 '의도적 제약조건 위반'으로, "queueing"이라는 답이 부적절하다는 것을 인정하면서도 어쩔 수 없이 답으로 제시하는 경우였다. 퍼즐의 합리성 검증 연구에 사용된 퍼즐들의 난이도가 적절했는지에 대한 의문이 제기될 수 있다. 그러나 연구진이 제시한 데이터에 따르면, "alpha에서 aloha로 바꾸는" 퍼즐의 경우 370명이 정답을 제출했고, "daiquiri" 문제는 500명이 맞췄다. NPR 선데이 퍼즐 챌린지의 청취자 수가 약 400만 명으로 추정되는 것을 고려하면, 이 문제들이 도전적이면서도 충분히 풀 수 있는 수준임을 보여준다. 또한 정답자들이 대부분 동일한 답에 도달했고 오답 제출이 드물었다는 점에서, 퍼즐의 답이 명확하고 검증 가능하다는 것을 입증한다. 이는 AI 모델의 오답이 문제의 모호성이나 난이도가 아닌 모델 자체의 한계에서 비롯되었음을 시사한다. R1의 영원한 생각 현상과 32,768 토큰의 한계 연구진은 R1 모델이 특정 문제에서 사고를 멈추지 못하는 현상을 발견했다. 32,768 토큰이라는 출력 제한에도 불구하고, 50개의 도전 과제에서 R1은 추론을 완료하지 못했다. 특히 "서로 다른 13개 글자로 구성된 미국 도시 이름 찾기"와 "7글자 음식 이름에서 첫 글자를 다섯 번째 위치로 옮기면 동의어가 되는 단어 찾기(brisket → risk, bet)" 문제에서 이러한 현상이 두드러졌다. 최대 컨텍스트 창(128K)으로 실험을 진행했을 때도 각 문제에서 10번 중 2번은 추론을 완료하지 못했다. 3,000 토큰 vs 10,000 토큰: AI 추론의 최적점 발견 연구진의 추론 과정 분석 결과, 대부분의 도전 과제는 20,000토큰 미만의 추론 출력을 생성했다. 제미니 씽킹은 약 10,000토큰에서 정확도가 정체된 반면, R1은 3,000토큰 정도에서 제미니 씽킹의 성능을 추월하기 시작했다. 모델의 불확실성도 관찰되었는데, R1은 29건, 제미니 씽킹은 18건, o1-미니는 3건의 사례에서 답을 번복했다. 한 가지 흥미로운 사례로, 7개 항목을 가진 카테고리를 찾는 문제에서 R1은 정답인 '대륙'을 초반에 발견했음에도 불구하고 다른 답을 계속 탐색하다가 결국 처음 찾은 답으로 회귀하는 모습을 보였다. GPQA 9.1%에서 GSM8K 97%까지: AI 벤치마크의 현주소 최근 AI 모델들의 성능이 급속도로 발전하면서 기존 벤치마크들이 빠르게 포화상태에 도달하고 있다. GPQA의 경우 물리학, 화학, 생물학 분야의 PhD 과정 전문가들이 만든 문제들로 구성되었지만, 최신 추론 모델들은 불과 몇 달 만에 이를 정복했다. HLE(Humanity's Last Exam)는 더 광범위하고 어려운 문제들로 구성되어 있으나, 여기서도 오픈AI o1이 9.1%의 정확도를 기록했다. 수학 분야에서는 더욱 두드러진 성과를 보여, GSM8K 같은 벤치마크에서 97% 이상의 정확도를 달성했다. 그러나 이번 NPR 퍼즐 챌린지는 AI 모델들이 여전히 일반 상식 영역에서는 한계를 보인다는 것을 증명했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.19 08:36AI 에디터

한국블록체인스타트업협회, 비전 발표회 개최…"혁신 산업과 글로벌 시장 도전 지원"

한국블록체인스타트업협회가 18일 서울 강남역 인근에 위치한 드림플러스 강남에서 2.0 비전 발표회를 개최하고 블록체인 스타트업의 성장과 글로벌 진출을 지원하기 위한 방향성을 제시했다. 이날 행사에서는 김종승 엑스크립톤 대표가 '2025년 웹3 및 가상자산 동향'을 주제로 발제를 진행하고 조원희 협회장이 협회의 새로운 비전과 역할을 발표했다. 김종승 대표는 2024년부터 본격화된 글로벌 가상자산 시장의 변화와 2025년의 주요 이슈를 조망했다. 그는 "2024년 초 비트코인 현물 ETF 승인 이후 시장이 빠르게 성장했으며, 2025년에는 기업과 국가 차원의 디지털 자산 도입이 확대될 것"이라고 말했다. 그는 2025년 가상자산 시장을 움직일 핵심 요소로 ▲디지털 자산의 제도권 도입 ▲스테이블 코인과 핀테크 융합 ▲탈중앙화 금융(DeFi) 및 물리적 인프라 네트워크(DePIN) 확대 등을 꼽았다. 특히 스테이블 코인과 크로스보더 결제 시장의 성장은 글로벌 금융 질서에 영향을 미칠 것으로 전망했다. 또한 비트코인과 같은 디지털 자산을 전략적 보유 자산으로 삼으려는 국가들이 증가하고 있으며, 미국은 이미 20만 개 이상의 비트코인을 보유하고 있다고 밝혔다. 김 대표는 "2025년에는 각국의 중앙은행과 금융기관이 디지털 자산을 더욱 적극적으로 수용할 가능성이 높다"며 "국내에서도 기관 투자자들의 시장 참여가 본격화될 시점이다"라고 강조했다. 이날 발표회에서 조원희 한국블록체인스타트업협회장은 협회의 정체성과 방향성을 새롭게 정의하며, 블록체인을 넘어 혁신 산업 전반을 연결하는 협회로 도약하겠다는 목표를 제시했다. 그는 "블록체인 스타트업이 성장할 수 있도록 규제와 시장의 연결고리를 제공하고, 글로벌 시장 도전을 적극 지원하는 협회가 될 것이다"라고 밝혔다. 한국블록체인스타트업협회의 주요 방향성은 ▲블록체인 스타트업 성장 지원 ▲국제적 협력 네트워크 구축 ▲산업 융합 및 협력 확대 ▲블록체인 정책 씽크탱크 기능 강화 등 네 가지로 정리됐다. 한국블록체인스타트업협회는 블록체인 스타트업의 성장을 촉진하기 위해 대기업 및 정부와의 네트워크를 구축하고 오픈 이노베이션 프로그램을 운영할 계획이다. 또한 정기 투자 IR 행사와 M&A 네트워크를 활성화해 스타트업들이 더 많은 투자 기회를 얻을 수 있도록 지원할 방침이다. 국제 협력 네트워크 구축에 집중할 것이라는 계획도 공개됐다. 조원희 협회장은 아발란체, 솔라나, 이더리움 재단 등 글로벌 블록체인 허브와 협력 방안을 마련하고, 해외 컨퍼런스 참여 지원 및 글로벌 시장 진출 컨설팅을 제공하겠다고 계획을 밝혔다. 또한 EU의 MiCA 규제와 미국 SEC 정책 변화에 대응하는 국제 협력 활동도 적극 추진할 예정이다. 블록체인 기술이 금융, AI, 헬스케어, ESG, 게임 등 다양한 산업과 융합될 수 있도록 하는 지원에도 집중할 것이라는 계획도 눈길을 끌었다. 한국블록체인스타트업협회는 AI 기반 데이터 거래소 구축, 증권형 토큰(STO) 활성화, 의료 데이터 관리 및 탄소 배출권 거래 플랫폼 구축, 블록체인 기반 저작권 보호 및 NFT 비즈니스 컨설팅 등을 추진할 계획이다. 아울러 블록체인 정책 리포트를 발행하고, 정부 및 공공기관과 협력해 블록체인 도입 컨설팅을 제공할 예정이다. 조원희 협회장은 "국내 블록체인 스타트업들이 글로벌 무대에서도 경쟁력을 가질 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"며 "블록체인 생태계의 건강한 발전을 위한 정책적 연구와 대응도 병행할 것"이라고 밝혔다.

2025.02.18 16:48김한준

AI 훈련, 학습 데이터 817개로 10만개 뺨치는 성과…비결은?

817개 학습 데이터로 AIME 57.1% 정확도 달성한 LIMO의 혁신 상하이교통대학교(SJTU) 연구진이 발표한 'LIMO: Less is More for Reasoning' 논문에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)의 수학적 추론 능력을 향상시키는데 기존의 통념을 뒤엎는 혁신적인 발견이 있었다. 연구진은 단 817개의 엄선된 학습 데이터만으로도 미국수학초청시험(AIME) 벤치마크에서 57.1%, MATH 벤치마크에서 94.8%의 정확도를 달성했다. 특히 주목할 만한 점은 이 성과가 NuminaMath-100k가 보여준 32.3%나 OpenThoughts-114k의 58.3%보다 훨씬 뛰어난 결과라는 점이다. (☞ 논문 바로가기) 3.7T 토큰으로 수학 특화 학습한 AI의 지식 기반 혁신 LIMO 연구진은 모델의 추론 능력이 두 가지 핵심 요소에 의해 결정된다고 주장한다. 첫째는 사전학습 과정에서 획득한 포괄적인 도메인 지식이며, 둘째는 추론 과정을 상세히 보여주는 '인지 템플릿'의 효과적인 활용이다. 특히 람다2(Llama 2)가 전체 도메인에서 1.8T 토큰의 데이터로 학습된 반면, 람다3(Llama 3)는 수학적 추론만을 위해 3.7T 토큰을 사용했다는 점은 현대 AI 모델들이 풍부한 수학적 지식 기반을 갖추고 있음을 보여준다. RL Scaling과 차별화된 LIMO의 효율적 접근법 LIMO는 강화학습(RL) 기반의 기존 접근법과는 다른 철학을 보여준다. OpenAI의 o1이나 DeepSeek-R1과 같은 RL Scaling 접근법이 대규모 컴퓨팅 자원을 활용한 광범위한 탐색을 통해 추론 능력을 향상시키는 반면, LIMO는 이미 모델에 내재된 추론 능력을 최소한의 고품질 예제로 이끌어내는 방식을 택했다. 이는 단순한 데이터 효율성을 넘어 AI 추론 능력 개발의 근본적인 패러다임 전환을 제시한다. 10개 벤치마크에서 40.5% 성능 향상 입증 LIMO는 다양한 평가에서 놀라운 성과를 보여줬다. 올림피아드벤치(OlympiadBench)에서 66.8%, 중국 고등학교 수학 리그(CHMath)에서 75.4%, 중국 대학입학시험(Gaokao)에서 81.0%, 대학원 입학시험(Kaoyan)에서 73.4%의 정확도를 달성했다. 특히 GPQA에서는 66.7%를 기록하며 OpenAI-o1-preview의 73.3%에 근접했다. 이는 기존 모델들이 100배 많은 데이터로 학습했음에도 불구하고 평균 40.5%의 절대적인 성능 향상을 보여준 결과다. L5급 고품질 추론으로 AIME 15% 성능 격차 실현 연구팀이 개발한 5단계(L1-L5) 추론 품질 평가에서, 최고 수준인 L5 품질의 추론 체인으로 학습한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. L5와 L1 사이의 성능 차이는 AIME24에서 약 15%, MATH500에서 약 12%에 달했다. 고품질 추론의 특징으로는 명확한 구조적 조직화, 단계별 세분화, 자체 검증 단계 포함 등이 있으며, 이는 모델의 성능에 결정적인 영향을 미쳤다. Qwen2.5-32B 기반 LIMO, 기존 대비 47.1% 성능 향상 LIMO는 Qwen2.5-32B-Instruct를 기반으로 개발되었으며, 같은 구조의 이전 모델인 Qwen1.5-32B-Chat과 비교해 AIME24에서 47.1%, MATH500에서 34.4%의 놀라운 성능 향상을 보였다. 이는 사전학습 데이터의 품질 향상이 모델의 수학적 추론 능력 향상에 핵심적인 역할을 한다는 것을 입증한다. AI 추론 연구의 새로운 과제들 연구진은 LIMO의 성공을 바탕으로 여러 후속 연구 방향을 제시했다. 다중 모달 추론으로의 확장, 자동화된 품질 평가 도구 개발, 인지과학 통찰의 통합 등이 주요 과제로 제시됐다. 특히 시각 정보와 구조화된 데이터를 활용한 수학적 추론 능력 향상, 추론 체인의 품질을 자동으로 평가하고 개선하는 알고리즘 개발이 시급한 과제로 꼽혔다. 또한 인간의 인지 과정과 LIMO의 추론 패턴 사이의 유사성을 연구함으로써 AI 시스템과 인간의 추론 과정에 대한 이해를 높일 수 있을 것으로 기대된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 15:26AI 에디터

금메달리스트급 AI 등장... 구글 '알파지오메트리2' IMO 기하학 문제 84% 해결

IMO 기하학 문제 해결률 84% 달성, 인간 금메달리스트 수준 입증 구글 딥마인드가 발표한 연구 논문에 따르면, 알파지오메트리2(AlphaGeometry2)가 국제수학올림피아드(IMO) 기하학 문제 해결에서 평균적인 금메달리스트급 성능을 달성했다. (☞ 논문 바로가기) 알파지오메트리2는 2000년부터 2024년까지의 IMO 기하학 문제 50개 중 42개를 해결하는데 성공했다. 이는 평균 금메달리스트의 해결률인 40.9개를 뛰어넘는 수치다. 특히 이전 버전인 알파지오메트리의 54% 해결률에서 크게 향상되었으며, 2024년 IMO에서는 은메달 수준의 성과를 거두었다. 이는 다른 AI 시스템들의 성과를 크게 앞지르는 결과다. OpenAI o1과 Gemini thinking은 단 한 문제도 해결하지 못했으며, TongGeometry DD는 18개, Wu with AG1 DDAR은 21개를 해결하는데 그쳤다. 특히 평균 은메달리스트가 33.9개, 동메달리스트가 27.1개를 해결한다는 점을 고려하면, 알파지오메트리2의 성과는 더욱 주목할 만하다. 도메인 언어 커버리지 66%에서 88%로 확장 알파지오메트리2는 도메인 언어를 확장해 선형 방정식, 각도, 비율, 거리 관련 문제와 물체의 움직임이 포함된 복잡한 문제도 해결할 수 있게 되었다. 이를 통해 IMO 2000-2024 기하학 문제의 언어 커버리지가 66%에서 88%로 향상되었다. 남은 12%는 3D 기하학, 부등식, 비선형 방정식, 그리고 가변적 점의 수를 포함하는 문제들이다. 알파지오메트리2는 11가지 유형의 궤적 문제도 처리할 수 있게 되었다. 시스템은 distmeq, distseq, angeq와 같은 새로운 술어들을 도입해 기하학적 양들 간의 선형 방정식을 표현할 수 있게 되었다. 또한 고정점 플레이스홀더를 사용해 점, 선, 원의 움직임을 표현하는 새로운 술어 구문도 개발했다. 다중 검색 트리로 구현한 혁신적 검색 시스템 SKEST 알파지오메트리2는 여러 개의 검색 트리가 병렬로 실행되며 지식을 공유하는 새로운 검색 알고리즘 SKEST(Shared Knowledge Ensemble of Search Trees)를 도입했다. 각 검색 트리는 보조점 구성을 시도한 후 심볼릭 엔진을 실행하며, 성공하지 못한 경우에도 증명된 사실들을 공유 데이터베이스에 기록해 다른 트리들이 활용할 수 있게 했다. 이 시스템은 고전적인 검색 트리, 다중 보조점 예측 트리, 균일한 분포의 보조점 유형 예측 트리 등 다양한 검색 전략을 결합했다. 이 시스템은 TPUv4를 활용해 모델당 여러 개의 복제본을 서비스하며, 각 검색 트리는 자체 검색 전략에 따라 동일 서버에 쿼리를 보낸다. DDAR 작업자들은 문제들 간에 공유되어 이미 해결된 문제의 컴퓨팅 자원을 다른 문제 해결에 활용할 수 있다. 300배 빨라진 심볼릭 엔진과 최적화된 검색 알고리즘 C++로 구현된 새로운 심볼릭 엔진 DDAR2는 이전 버전보다 300배 이상 빠른 처리 속도를 보여준다. 25개의 IMO 문제에 대한 벤치마크 테스트에서 DDAR1이 평균 1179.57초가 걸린 반면, DDAR2는 3.44711초만에 처리를 완료했다. 또한 빔 크기 128, 빔 깊이 4, 32개의 샘플을 사용하는 최적화된 검색 알고리즘을 도입했다. 이러한 성능 개선은 AMD EPYC 7B13 64 코어 CPU 환경에서 검증되었으며, pybind11을 통해 Python과 연동되어 효율적인 처리가 가능하다. 특히 가우스 소거법의 핵심 연산을 C++로 구현하여 획기적인 속도 향상을 달성했다. 30초 만에 IMO 문제 해결하는 놀라운 성능 2024년 IMO 4번 문제를 단 30초 만에 해결하는 등 인상적인 성과를 보였다. 이 해결책은 IMO 2024 문제선정위원회 의장이자 2회 금메달리스트인 조셉 마이어스로부터 만점을 받았다. 또한 IMO 2013 P3, IMO 2014 P3과 같은 난해한 문제들도 단 하나의 보조점만으로 해결하는 창의적인 접근법을 보여주었다. 자동화된 문제 이해와 다이어그램 생성 시스템 구축 제미니를 활용해 39개의 IMO 문제 중 30개를 자동으로 형식화하는데 성공했다. 다이어그램 생성에서도 큰 성과를 보여, 44개의 IMO 문제 중 41개에 대해 자동으로 다이어그램을 생성했다. 40개의 문제는 40개의 병렬 프로세스를 사용해 1시간 이내에 처리가 가능하며, 가장 복잡한 IMO-2011-6 문제는 3333개의 프로세스로 400분 만에 다이어그램을 생성했다. 다이어그램 생성 과정에서는 Adam gradient descent optimization과 Gauss-Newton-Levenberg method를 결합한 2단계 최적화 방법을 사용한다. 첫 단계에서는 비퇴화 손실을 포함한 평균 제곱 오차를 최소화하고, 두 번째 단계에서는 비선형 방정식의 수치해를 찾는다. 이 방법은 기존의 gradient descent 최적화만 사용할 때보다 일관되게 더 나은 결과를 보여준다. 3억 개의 정리로 훈련된 강력한 언어 모델 약 3억 개의 정리로 구성된 대규모 합성 훈련 데이터셋을 사용했으며, 이전 버전과 비교해 2배 더 큰 무작위 다이어그램을 탐색하고 10배 더 복잡한 증명 단계를 생성할 수 있게 되었다. 단 250회의 훈련 단계(약 2억 개의 토큰)만으로도 50개 중 27개의 IMO 문제를 해결할 수 있는 수준에 도달했다. 시스템은 few-shot 프롬프트를 사용해 Gemini에 5회 쿼리를 보내고 결과를 통합하는 방식으로 자연어 문제를 형식화한다. 실험 결과, 커스텀 토크나이저와 대규모 언어 모델 토크나이저 모두 비슷한 성능을 보였으며, top-k 샘플링에서 temperature=1.0, k=32 설정이 최적의 결과를 산출했다. 이는 낮은 temperature에서는 충분히 다양한 보조 구성이 생성되지 않고, 높은 temperature에서는 잘못된 문법의 출력이 증가하기 때문이다. 멀티모달 추론과 언어 모델의 발전 가능성 알파지오메트리2의 언어 모델은 제미니 1.5를 기반으로 멀티모달 추론 능력을 갖추었다. 다이어그램 이미지를 입력으로 받아 문제를 해결할 수 있지만, 복잡한 다이어그램의 경우 이미지 토큰화 과정에서 공간 정보가 손실되는 한계가 있다. 연구진은 현재 언어 모델이 보조점 생성뿐만 아니라 완전한 증명 생성도 가능하다는 것을 발견했으나, 추론 속도와 환각 현상 해결이 필요해 당분간은 외부 도구의 도움이 필수적이라고 밝혔다. IMO 쇼트리스트 최난도 문제 해결 성과 알파지오메트리2는 2002년부터 2022년까지 IMO 쇼트리스트에서 선정된 30개의 최난도 문제 중 20개를 해결하는데 성공했다. 이는 시스템이 실제 IMO에 출제된 문제뿐만 아니라 더 광범위한 올림피아드 기하학 문제를 해결할 수 있는 강력한 능력을 갖추었음을 보여준다. 남은 과제: 고급 기하학 문제 해결 IMO 2018 P6, IMO 2023 P6와 같이 반전, 사영기하학, 근축이 필요한 고급 기하학 문제는 여전히 도전 과제로 남아있다. 연구진은 이러한 문제들을 해결하기 위해 하위 문제로 분해하고 강화학습 접근법을 적용하는 추가 연구를 진행할 예정이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 13:28AI 에디터

프랑스, 글로벌 AI 행동 정상회의 종료, 미국, 중국에 이어 3번째 AI 강국 부상 목표 … 아트프라이스 바이 아트마켓, 2025-2029년 전략 계획 발표, Intuitive Artmarket® AI로 AI 미술 시장 인텔리전스 분야 리더로 부상

파리, 2025년 2월 14일 /PRNewswire/ -- 프랑스가 최근 글로벌 AI 행동 정상회의(Global AI Action Summit)를 개최한 가운데, 지난 28년간 미술 시장 데이터 분야의 글로벌 리더로 자리매김해 온 아트프라이스 바이 아트마켓(Artprice by Artmarket)이 2025-2029년 전략 로드맵과 Intuitive Artmarket® AI의 첫 번째 성공 사례를 공개하며, AI 기반 미술 시장 인텔리전스 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 공고히 하고 있다. 아트프라이스 바이 아트마켓은 파리 유로넥스트(Euronext Paris)에 상장되어 있다. AI Intuitive Artmarket® 파리의 아름다운 그랑 팔레(Grand Palais) 전시장에서 2월 10일과 11일 양일간 열린 이번 AI 행동 정상회의에는 전 세계 100여 개 국에서 온 국가 및 정부 수반, 국제 기구 지도자, 중소기업 및 대기업, 학계, 연구자, 비정부 기구, 예술가 및 기타 시민 사회 대표를 비롯한 다양한 인사들이 참석했다. 이번 정상회의는 2월 6일부터 시작된 AI 액션 위크(AI Action Week)의 일환으로 열렸다. AI 액션 위크는 정상회의 외에도 6-7일에 에콜 폴리테크니크(École Polytechnique)에서 개최된 학술 컨퍼런스와 8-9일에 라시다 다티(Rachida Dati) 프랑스 문화부 장관이 주최하고 아트프라이스와 티에리 에르망(Thierry Ehrmann) 아트프라이스 설립자 겸 CEO가 참여한 컬처 위크엔드(Cultural Weekend) 등 주요 행사를 진행했다. 다티 장관은 "문화부가 기획한 컬처 위크엔드 행사는 AI가 창작자들에게 제공하는 기회를 최대한 많은 사람들에게 알리는 것을 목표로 한다"고 말하면서 "우리는 새로운 창의성의 시대에 기여하는 한편, 오늘날 문화계가 직면한 과제와 위험에 대한 예리한 관점을 유지해야 한다"고 덧붙였다. 이에 화답하듯이, 아트마켓 정보 분야의 글로벌 리더인 아트프라이스는 중국의 아트론 미술 연구소(Artron Research Academy of Arts)와 공동으로 작성한 제30회 연례 미술 시장 보고서(Annual Art Market Report)에서 발표될 독점 자료 중 일부를 사전 공개했다. 매년 3월 전 세계 미술계가 간절히 기다리는 이 획기적인 보고서는 아트프라이스와 씨전 PR뉴스와이어(Cision PR Newswire)가 26년간 이어온 파트너십을 통해 122개 국 11개 언어로 배포된다. 올해 보고서에서는 경매 매출액 기준 유럽 최고의 미술 시장이자, 미술 경매 거래량 기준 세계 2위, 총 경매 매출액 기준 미국, 중국, 영국에 이어 세계 4위인 프랑스를 집중 조명한다. 프랑스에게 있어 이번 AI 행동 정상회의는 자국의 AI 전문성과 비즈니스 및 연구 생태계의 활력을 보여주고 국가적 AI 전략의 새로운 단계를 시작하기 위한 장을 제공했다. 이에 프랑수아 바이루(François Bayrou) 정부의 클라라 샤파즈(Clara Chappaz) AI•디지털화 담당 국무장관은 이번 정상회의의 공식 주최자로서 사회•문화, 경제, 외교라는 세 가지 목표를 제시했다. 정상회의 전날 가진 레제코(Les Échos)와의 인터뷰에서 샤파즈 장관이 몇몇 주요 쟁점에 대해 언급한 내용은 다음과 같다. "2025년 1월 21일 워싱턴의 백악관에서 도널드 트럼프 미국 대통령은 래리 앨리슨 오라클 공동 설립자, 손정의 소프트뱅크 CEO, 샘 알트먼 오픈AI CEO와 함께 5천억 달러 규모의 AI 계획인 스타게이트(Stargate)를 발표했다. 중국 역시 가성비가 뛰어난 AI 모델인 딥시크(DeepSeek)를 보유하고 있다. AI 분야에서 유럽은 어디에 위치해 있을까? AI는 유럽에게 기회다. 지난 9월에 발표된 드라기(Draghi) 보고서는 매우 정확했다. 이 보고서는 유럽이 반응하고 있음을 보여줬다. 유럽에서의 변화는 이미 시작됐다. EU집행위가 최근 발표한 경쟁력 나침반(Competitiveness Compass) 정책은 혁신을 우선순위로 명시하고 있다. 우리는 이미 경쟁에 참여하고 있으며 반드시 경쟁을 이어 나가야 한다. AI의 도입과 보급에 핵심적인 역할을 하는 대규모 그룹들도 급증하고 있다. 그랑 팔레에서 열리는 이번 정상회의에는 전 세계 최고의 기업들과 AI 스타트업이 한자리에 모인다. 전례가 없는 일이다. 이는 모두가 같은 테이블에 앉아 있고, 사일로가 무너지고 있음을 보여준다." AI 전문가이자 엔지니어인 안느 부베로(Anne Bouverot) 프랑스 대통령 특사는 이번 AI 행동 정상회의 준비 과정에서 핵심적인 역할을 담당했다. 그녀는 '공익을 위한 AI', '일의 미래', '혁신 생태계', 'AI 안전성', '글로벌 AI 거버넌스'라는 5대 주제에 대한 작업을 감독했다. 또한 개방적이고 민주적인 AI 거버넌스를 확립하기 위한 국제적 노력을 조정하고 책임 있는 AI를 촉진하기 위해 아베오나 재단(Abeona Foundation)을 설립했다. 파리에 본부를 둔 AI•사회 연구소(AI & Society Institute)의 공동 의장도 맡고 있다. 실제로 2월 9일 프랑스2 방송을 통해 전파를 탄 특별 연설에서 마크롱 대통령은 프랑스를 AI 강국으로 만들겠다고 선언하면서, MGX, 블랙록, 브룩필드, 아마존, 마이크로소프트, 플루이드스택, 데이터4, 에퀴닉스, 디지털 리얼티, 프로로지스, 에브록스, 세스터스, 오프코어, 미스트랄, BPI 프랑스, 인프라비아, 스케일웨이 같은 기업들이 프랑스에서 1090억 유로에 달하는 AI 투자를 진행한다고 발표했다. 나렌드라 모디(Narendra Modi) 인도 총리가 공동 의장을 맡은 이번 파리 AI 행동 정상회의에서 마크롱 대통령은 프랑스를 미국과 중국에 이어 세계 3위의 AI 강국으로 만들겠다는 의지를 드러냈다. 이번 정상회의에는 글로벌 AI 거버넌스의 토대를 마련하기 위해 전 세계 100여 개 국, 국제 기구의 수장, 연구자, 시민 사회 대표 등이 모였다. 참석자 중에는 안토니우 구테흐스(António Guterres) UN 사무총장, 실리콘밸리 출신인 J.D. 밴스(J.D. Vance) 미국 부통령, 딩쉐샹 중국 부총리, 우르줄라 폰데어라이엔(Ursula von der Leyen) UN 집행위원장, 올라프 숄츠(Olaf Scholz) 독일 총리, 모하메드 빈 자이드 알 나흐얀(Mohamed Bin Zayed Al-Nahyan) 아랍에미리트 대통령 등이 포함됐다. 이번 정상회의에는 응고지 오콘조이웨알라(Ngozi Okonjo-Iweala) WTO 사무총장, 마티어스 코먼(Mathias Corman) OECD 사무총장 등 국제 기구 대표들과 파티 비롤(Fatih Birol) IEA 사무총장, 무사 파키(Moussa Faki) 아프리카연합(AU) 집행위원회 위원장, 샘 알트만(Sam Altman) 오픈AI CEO, 순다르 피차이(Sundar Pichai) 구글 CEO, 아서 멘쉬(Arthur Mensch) 미스트랄AI CEO, 그자비에 니엘(Xavier Niel) 일리아드 그룹 설립자, 데미스 허사비스(Demis Hassabis) 구글 딥마인드 CEO, 브래드 스미스(Brad Smith) 마이크로소프트 사장 등 수많은 IT 기업 임원들도 참석했다. 또한 AI 선구자인 얀 르쿤(Yann Le Cun) 메타 수석과학자, 조엘 바랄(Joëlle Barral) 구글 딥마인드 연구원, 마이클 조던(Michael Jordan) 버클리대 교수, 현대 AI의 아버지 중 한 명으로 여겨지는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 등 노벨상 수상자, 언론인이자 마찬가지로 노벨 평화상 수상자인 마리아 레사(Maria Ressa), 경제학자인 조셉 스티글리츠(Joseph Stiglitz) 등 많은 과학자와 전문가들이 참석했다. 30여 개 국과 국제 기구, 학계, 기업, 시민사회 대표들로 구성된 운영위원회가 이번 정상회의를 준비하기 위해 다섯 차례 회의를 가졌다. 프랑스는 2030년까지 4만-10만 명의 연구자를 양성하고 35개의 데이터 센터(아랍에미리트가 300억-500억 유로 규모의 자금을 출연하는 시설 포함)를 건설할 계획이다. 또한 AI에 대한 프랑스-유럽 규제 체계를 수립할 계획이다. 브룩필드(Brookfield)는 캉브레에 건설할 1기가와트 규모의 시설을 포함해 프랑스 데이터 센터에 200억 유로를 투자한다고 발표했다. 이번 투자는 주로 AI 훈련에 필수적인 데이터 센터의 개발과 에너지 생산과 같은 인프라를 대상으로 한다. 주요 프로젝트 중 하나는 프랑스 북부의 캉브레에 최대 전력 1기가와트급 메가 데이터 센터를 건설하는 것이다. 프랑스 정부 관계자에 따르면, 프랑스는 유럽에서 외국인 AI 투자가 가장 많이 이루어지는 국가다. 이번 정상회의에서는 AI의 에너지 영향을 관측하는 국제에너지기구(IEA) 주도의 관측소 설립과 해당 분야의 주요 기업들을 한데 모으려는 지속가능한 AI 연합의 결성이 공식화됐다. 2025년 뉴스 및 전망: 아트프라이스 바이 아트마켓은 2025년 1월 9일 Intuitive Artmarket® AI를 성공적으로 출시하며 새로운 이정표를 세웠고, 현재는 미술 시장 정보 AI 분야의 글로벌 리더로 성장했다. 아트프라이스는 2024년 말에 고급 구독자들에게 Intuitive Artmarket® AI와 그 알고리즘이 학습한 데이터에 대한 액세스 권한을 부여했다. 이후 2025년 1월 9일 Intuitive Artmarket® AI의 성공적인 출시를 통해 AI 기반 미술 시장 인텔리전스 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 공고히 했다. 한 달이 지난 현재, 이 서비스는 고급 옵션 중에서는 이미 선호하는 연간 구독 대상으로 자리잡았다. 이러한 변화는 아트프라이스의 930만 고객과 회원들이 회사의 데이터베이스에 AI를 활용하는 것에 동의하면서 Intuitive Artmarket® AI를 포함한 프리미엄 구독으로 전환하고 있으며, 이는 회사의 반복 매출(ARR) 성장에 영향을 미치고 있음을 보여준다. 향후 수년간 아트프라이스는 고객과 회원들을 위해 미술 시장에서 전례 없는 수준으로 연구와 성과를 늘리고 다양한 신규 서비스와 제품을 제공할 것이다. 아트프라이스는 특히 DOMO의 연구(레제코/솔루션즈에 보도된 수치)에 많은 관심을 보였다. DOMO는 AI를 프로세스에 통합하는 기업의 능력을 평가하는 중요한 지표를 사용한다. 직원 1인의 초당 데이터 처리량을 보여주는 지표다. 이 지표의 유럽 평균은 초당 1.7MB다. 마자스(Mazars)에 의뢰해 실시한 IT 감사 결과, 아트프라이스는 각 직원이 초당 35MB의 데이터를 생성한다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 유럽 평균보다 21배 높은 수치로, 전문 데이터베이스와 독점 알고리즘의 글로벌 퍼블리셔이자 미술 시장 정보 분야의 글로벌 리더인 아트프라이스의 핵심 비즈니스에 완벽하게 부합한다. 아트프라이스는 빅5 회계•컨설팅 법인들의 AI에 대한 태도와 정책을 모니터링한다. AI가 주요 화두인 것은 분명하다. 예를 들어, 액센츄어와 엔비디아는 기업을 AI 시대로 이끌기 위해 액센츄어 엔비디아 비즈니스 그룹(Accenture NVIDIA Business Group)이라는 이름으로 제휴를 발표했다. 아르노 나우단(Arnaud Naudan) BDO 프랑스(BDO France) 사장은 에코라마(Ecorama)에서 "고객들이 직면한 두 가지 주요 과제 중 하나가 바로 AI"라고 답했다. 빅5 회계법인 중 하나인 딜로이트는 "AI 분야 최고의 인재들을 한데 모으기 위해" AI 연구소를 설립했다. KPMG의 경우, "프랑스 CEO의 4분의 3은 자사 경영진이 회사의 경쟁력 강화를 위한 생성형 AI의 이점을 알고 있다고 생각한다(CEO 전망 조사)"고 보고한 바 있다. 이러한 문화적 혁명은 비즈니스 세계에서 완전히 새로운 어휘들을 만들어 내고 있다. 그러나 AI를 구성하는 프로세스와 도구는 이미 아트프라이스에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 이 새로운 어휘를 통해 아트프라이스의 고객과 파트너는 아트프라이스의 미개척된 가치와 그들의 요구에 정확히 부합하는 심층 데이터를 발견하고 있다. 또한 아트프라이스는 프랑스 BPI 은행으로부터 '혁신기업' 라벨을 (규제 시장에 상장된 기업으로는 드물게) 2회 연속으로 획득했으며, 현재도 지속적으로 혁신을 추진하고 있다. 1987년부터 유럽의 인터넷, 법률 데이터베이스, 컴퓨터 생성 이미지의 선구자로 활약해 온 모회사 서버 그룹(Groupe Serveur)의 경험을 바탕으로, 아트프라이스는 지난 수십 년간 여러 국가의 법률, 특히 PDP 및 IP 관련 법률을 엄격하게 준수하면서, 자체 Intuitive Artmarket® AI 구축의 기반이 된 180개 이상의 데이터뱅크로 더욱 강력하고 유효한 수천 개의 독점 알고리즘을 개발해 왔다. 이는 1999년에 서버 그룹이, 이후에는 아트프라이스가 자일로직(Xylogic)과 같은 혁신적인 기업들을 인수했기에 가능했던 일이다. 자일로직은 유럽 입자물리연구소(CERN), WHO 출신을 포함하여 시대를 훨씬 앞서 AI의 시작과 기본 원리를 예견했던 최고의 과학자들로만 구성된 스위스 기업이다(아트마켓 AMF 참조 문서 참조). 아트프라이스와 같은 대형 글로벌 전문 데이터베이스 제공 업체에게 있어 독점적인 AI를 핵심 사업에 통합하는 것은 산업의 장기적 발전에 반드시 필요하다. 아트프라이스가 1999년부터 선도적 역할을 해오며 2025년부터 2029년까지를 독점적인 알고리즘 AI인 Intuitive Artmarket®의 상업적 출시를 위한 핵심 기간으로 삼은 것도 이러한 이유에서다. 티에리 에르망(Thierry Ehrmann) 아트프라이스 설립자 겸 아트마켓 CEO(공식 '후즈 후 인 프랑스(Who's Who In France)' 인명사전: https://imgpublic.artprice.com/img/wp/sites/11/2024/02/2024_Biographie_thierry_Ehrmann_WhosWhoInFrance.pdf ): "아트프라이스 바이 아트마켓의 알고리즘은 데이터베이스에 있는 수억 개의 익명화된 독점 로그, 텍스트, 수천만 개의 작품을 활용하여 작가의 초기 구상, 세계관, 영감, 사용 매체, 주제, 형태, 크기 등을 설명하는 데 사용된 모든 언어를 식별할 수 있다." Intuitive Artmarket® AI의 신경망 덕분에 사용자들은 이러한 귀중한 데이터를 활용하여 기존의 학술적인 시각적 기준을 넘어, 작가 약력을 비롯한 인증된 데이터를 통해 86만1,000명의 작가들에 대해 더 잘 이해할 수 있다. 이미 Intuitive Artmarket® AI는 경시적 경매 결과를 조사하고 아트프라이스만의 반복 거래 모델을 사용하여 신뢰할 수 있는 가격 정보를 산출하고 작품의 추적 가능성을 탐색할 수 있다. 또한 독특한 작품의 미래 가치 변동도 예측이 가능하다. 대체로 학계, 기관, 대학 및 상업계의 범위를 벗어나는 극도로 복잡한 범분야적 미술 트렌드도 감지할 수 있다. 이와 관련하여, 아트프라이스가 미술과 미술사에서 차지하는 정확한 위상을 확인할 수 있는 심층적인 즉석 인지도 조사가 실시됐다. 이 조사는 2024년 프랑스 리옹에서 70개 국 이상 1,000명 이상의 연사가 참여한 가운데 열린 제36회 세계미술사학회(CIHA) 대회 기간 중에 이루어졌다. 아트프라이스는 1873년부터 4년마다 세계 주요 도시에서 개최된 이 올림피아드에 후원사로 참여했다. 이 조사에서 아트프라이스는 미술 시장 데이터베이스 중 '가장 먼저 고려되는' 데이터베이스로 확인됐다. 몇 달간의 준비를 거쳐 아트프라이스는 대회 기간 내내 컨퍼런스, CIHA 도서 박람회 등에 참여했고, 뉴욕 타임즈가 혼돈의 집(Adobe of Chaos)이라고 표현한 명소를 관리하는 오르간 현대 미술관(Organe Museum of Contemporary Art)의 중심부에 위치한 자사의 세계 본사에서 특별한 저녁 행사를 주최하기도 했다. 즉석 인지도 조사 외에도 아트프라이스는 정성적 인지도도 평가하고자 했다. 이 조사에는 두 가지 특별한 요소가 장점으로 작용했다. 하나는 70개 국의 컨퍼런스 참석자들에게 직접 질문함으로써 온라인이나 전화 설문지의 신뢰성 및 검증 문제를 해결할 수 있었다는 점이다. 다른 하나는 등록 및 인증된 회의 및 컨퍼런스 참석자들과 직접 상호작용하면서 이들의 직업, 전문 분야, 직책, 직함, 학위, 기관, 또는 대학을 고려할 수 있었다는 점이다. 질문은 "알고 있는 미술 시장 데이터베이스로 어떤 것들이 있나?"였다. 378명의 응답자 중 무려 86%인 325명이 첫 번째로 아트프라이스를 꼽았고, 이로써 아트프라이스가 '가장 먼저 고려되는' 미술 시장 데이터베이스인 것이 분명해졌다. '가장 먼저 고려'된다는 것은 특정 브랜드, 제품 또는 서비스를 가장 먼저 떠올린다는 의미다. 이는 자연스럽고 즉각적으로 나오는 반응이다. Intuitive Artmarket® AI 알고리즘으로 돌아가서, 이 알고리즘은 수요, 희귀성, 그리고 작가의 명성 등 다양한 요소를 바탕으로 미술관과 경매장이 작품의 적정 가격을 정하는 데 도움을 줄 수 있다. 요컨대, Intuitive Artmarket® AI는 정보 접근성을 개선하고, 구매자 경험을 개인화하며, 위조품을 근절하고, 새로운 창의적 시각을 열어줌으로써 미술 시장에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 지녔다. Intuitive Artmarket® AI는 거의 무한한 범위의 독점 콘텐츠를 바탕으로 작동하므로 지적재산권법에 의해 보호되며 덕분에 사용자들은 저작권 문제와 제한 사항에서 자유로울 수 있다. 따라서 Intuitive Artmarket® AI는 미술 시장 사용자들의 구체적인 요청에 대한 데이터 및/또는 응답을 다른 곳에서 찾을 필요가 없다. 이는 Intuitive Artmarket® AI의 지속가능성뿐만 아니라 고급 구독자 수의 증가에 따른 아트프라이스 매출의 증대를 보장한다. 티에리 에르망 아트프라이스 CEO: "지난 20년간 아트프라이스는 미술품 시장과 관련된 수억 개의 익명화된 인간 행동을 기록, 관찰 및 유도해 왔다. 미술품은 모두 다르고 독특하며, 아름다움이라는 추상적 개념은 인간의 감정에 의존하기 때문에 미술품 시장은 본질적으로 매우 복잡하다." 아트프라이스는 이처럼 강력한 알고리즘 학습을 통해 2025-2029년의 성장 동력이 될 미술품 시장에 특화된 고유 AI 모델을 만들 수 있었다. S&P 500에 속한 기업의 95% 이상이 AI를 기반으로 성장을 도모할 계획이다. 이 주제에 대해 유럽보다 한 발 앞서 있는 최고의 앵글로색슨계 금융 분석가들에 따르면, 규모에 관계없이 기업을 지속적인 법적 공격에 노출시키지 않는 유일한 모델은 매우 잘 정의된 경제 부문을 기반으로 하는 AI다. AI의 경제 부문은 빅 데이터, 딥 러닝, 데이터 마이닝, 독점 알고리즘, 그리고 초고품질 정보의 판매를 기반으로 하는 핵심 비즈니스 등 IT의 역사와 관련된 5대 핵심 영역과 모든 프로세스에 대한 데이터 표준화를 기반으로 한다. 아트프라이스가 제공하는 정보는 중요한 역할을 담당하며, 아트프라이스는 5대 핵심 영역에 대한 모든 지적 재산권과 알고리즘, 데이터베이스, 빅 데이터, 머신 러닝(딥 러닝), 신경망에 대한 저작권 및 기타 권리를 보유하고 있다. 요컨대, 산업적 또는 법적 위험 없이 상당한 경제적 이익을 거둘 수 있는 AI는, 고부가가치 정보가 필수적인 특정 시장 부문에서 지적 재산권을 완전히 소유한 독점적 AI의 모든 단계를 소유한 경제 주체에 의해 만들어진 AI인 것이다. 여기에 정확히 부합하는 것이 바로 미술 시장 정보 분야의 글로벌 리더인 아트프라이스가 개발한 Intuitive Artmarket® AI다. Intuitive Artmarket® AI 2025-2029년 기본 계획 현황: Blind Spot AI® 이후, 아트프라이스는 세 번째 AI인 AIDB* Search Artist®를 출시한다. 2025-2029년 기본 계획에 따르면 아트프라이스는 각 부서의 모든 지식을 대표하는 20개가량의 AI를 만들 계획이다. 이는 미술시장지수 계량경제학•통계학, 작가 약력, 원고• 카탈로그 컬렉션, 데이터베이스, 편집, 인트라넷 옥셔니어, ArtMarketInsight 통신사, 연례 미술 시장 보고서, IT, 생성형 AI 검색(SGE), 데이터 분석가•과학자, R&D, 마케팅, 고객 서비스, 다중 사용자•주요 고객, 표준화된 시장, 작가•창작 단체 커뮤니케이션, 기관•금융 커뮤니케이션, 법률, 재무관리 등 각 부서에 특화된 AI다. AI에 대한 아트프라이스의 핵심 전략 중 하나는 퍼지 논리(fuzzy logic)라고도 알려진 퍼지 집합 이론을 피하는 것이었다. 퍼지 논리란 0 또는 1을 기반으로 하는 일반적인 부울(Boolean) 논리 체계가 아니라 '진실의 정도'를 기반으로 하는 방법이다. 이것은 부울 논리에서 알려지지 않았지만 명확한 근본 요소를 찾는 것에 해당한다. 아트프라이스는 Blind Spot AI®라는 Intuitive Artmarket® AI에 대한 독특한 솔루션을 개발했다. 아트프라이스가 개발한 이 혁신적인 AI 개념은 구조적 데이터 사이의 사각지대를 검색한다. Blind Spot AI®는 미술사로 보면 마르셀 뒤샹이 만든 인프라신(infrathin) 개념에 해당한다. 인프라신은 두 가지 현상 사이에 존재하는, 때로는 상상만 할 수 있을 뿐이지만 매우 현실적인 미묘한 차이 또는 간격을 가리키는 미학적, 과학적 개념이다. 이 뒤샹의 이론은 과학에서 모형 사용의 중요성을 다룬 '과학과 가설(Science and Hypothesis)'의 저자인 유명한 수학자 앙리 푸앵카레(Henri Poincaré)와의 작업에서 비롯됐다. 이 작업은 아인슈타인이 1905년에 발표한 특수 상대성 이론에 영감을 준 것으로도 알려져 있다. 실제로 주요 글로벌 데이터베이스 제공업체들은 실수가 허용되지 않는다는 사실을 잘 알고 있다. 사용자와 구축한 신뢰 관계에서는 부정확한 데이터나 잘못된 데이터가 용납되지 않기 때문이다. 아트프라이스는 독점적인 AI와 Blind Spot AI® 프로세스를 통해 자사 고객, 즉 전문가, 경매인/경매 회사, 미술 딜러, 갤러리스트, 기관, 박물관, 보험 회사, 프라이빗 뱅커, 은행, 자산 관리자, 수집가에게 필수적인 확실하고 신뢰할 수 있으며 완전하고 오래 지속되는 데이터를 바탕으로 지난 27년간 구축된 신뢰를 훼손하지 않으면서도 미개척 데이터를 생산할 수 있음을 보여주고 있다. 작품의 가치가 매우 높은 경우도 있다는 점을 고려하면, 아트프라이스의 충성 고객과 단골 고객들 입장에서는 사소한 실수라도 용납되지 않는다. 2024년 말에 실시된 베타 테스트에서 아트프라이스는 10년 동안 Intuitive Artmarket® AI의 성공적인 탄생과 구축에 필수적인 AI 정렬 문제를 안정화시켰다는 증거를 제공했다. Intuitive Artmarket® AI가 생성하는 고부가가치 데이터는 아트프라이스와 고객, 그리고 미술 시장의 전통적이고 무형적인 규칙이 지닌 윤리, 가치, 기대 및 인간적 감수성을 존중한다. 2025년 안에 아트프라이스는 AIDB Search Artist®를 통해 930만 명의 고객과 회원들이 작품 사진을 기반으로 한 유료 서비스로 작품을 검색(구글 렌즈와 유사)하여 작가 데이터로 동일하거나 유사한 작품을 찾을 수 있도록 지원할 예정이다. 아트프라이스의 독점적인 AI 애플리케이션인 AIDB Search Artist®는 아트프라이스가 보유한 '알렉산드리아 도서관'으로서 아트프라이스의 역사학자와 전문가들이 주석을 달고 분석한 세계 최대 규모의 물리적 원고 및 미술 시장 판매 카탈로그 컬렉션에서 수집한 2억 1천만 개의 작품 이미지 또는 판화(1700년부터 현재까지 1,800만 개의 핵심적인 토큰화된 이미지 포함)를 대상으로 장장 7년에 걸쳐 개발한 결과물이다. 아트프라이스의 AIDB Search Artist® AI 애플리케이션을 설계하는 과정에서는 다른 전문 회사들이 지금까지 달성하지 못한 미술품 연구를 가능하게 하는 딥러닝 애플리케이션을 훈련시키기 위해 초기에 아트프라이스 전문가들이 수동 학습을 통해 모든 프로세스와 저작권을 완전히 통제해야 했다. 실제로, 이 과제에 도전한 30개 회사는 참조 작가가 2만 명에 불과한 반면, 아트프라이스는 무려 86만 1천 명을 등재했다. 작가의 복제권이 존중되지 않는 경우도 많았다. 지적 재산권과 관련하여, 작가의 권리는 AI에서 자주 누락되고 저작권 침해의 희생양이 되는 경우가 많다. 그래서 아트프라이스는 여러 나라의 54개 저작권 협회를 통해 아트프라이스가 참조하는 작가의 복제권 비용을 지불한다. 네 번째 AI 도구는 4세기부터 현재까지 작가의 서명과 모노그램에 대한 인식과 전문 지식을 기반으로 하는 AIDB signatures & monograms® by Artprice다. 이 도구는 지난 28년간 아트프라이스가 확보한 세계 3대 서명•모노그램 데이터베이스인 Caplan & Creps(미국), Sound View Press(미국), Editions Van Wilder(유럽), Enrique Mayer(스위스)를 사용하여 훈련됐다(아트마켓 참조 문서 참조). 엔비디아의 Project DIGITS에 대한 투자와 관련한 2025년 Intuitive Artmarket® AI 기본 계획의 현황 아트프라이스는 엔비디아 Project DIGITS의 기술적 컨셉과 그 결과로 나온 법적 솔루션을 전적으로 수용했다. 실제로, 이 컴팩트하고 에너지 효율적인 PC는 진정한 혁명이다. 아트프라이스는 생산, 지식, 전문 지식의 틀 안에서 모든 직원에게 Project DIGITS PC를 제공할 수 있게 됐다. 모든 것은 DMZ를 거쳐 아트프라이스의 인트라넷으로 연결된다. Project DIGITS를 사용하면 사용자는 자신의 데스크톱 시스템을 사용하여 모델을 개발하고 추론을 실행한 다음, 모델을 아트프라이스 소유의 독점적인 클라우드 또는 데이터 센터 인프라에 원활하게 배포할 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 설립자 겸 CEO는 "AI는 모든 산업의 응용 분야에서 주류가 될 것"이라며, "Project DIGITS를 통해 Grace Blackwell 슈퍼칩이 수백만 명의 개발자에게 제공된다. 모든 데이터 과학자, AI 연구자, 학생의 책상에 AI 슈퍼컴퓨터를 배치하면 AI 시대를 함께 만들어 갈 수 있는 역량을 갖추게 된다"고 말했다. 마찬가지로, 아트프라이스의 수많은 독점 AI가 생성하는 데이터는 이러한 180개의 독점 데이터뱅크에서만 생성되므로, AI 특유의 '환각' 현상을 상당 부분 해소할 수 있다. 마지막으로, 모든 계산과 반영 체인은 아트프라이스 데이터베이스 및 28년 동안 7,200개의 파트너 경매장과 연결되어 온 글로벌 인트라넷에 의존하기 때문에 방법론적 편향의 통제가 훨씬 용이하다. 아트프라이스의 분석에 따르면, 엔비디아의 Project DIGITS는 GB10 Grace Blackwell 칩이라는 탁월한 혁신 기술을 기반으로 한다. 이 칩을 장착한 Project DIGITS는 1페타플롭에 달하는 연산 능력을 제공하며, 이는 FP4 정밀도에서 초당 1천 번의 연산에 해당한다. 마지막으로, 이 PC의 진정한 강점은 최대 2천억 개의 매개 변수를 가진 AI 모델을 실행할 수 있는 능력에 있다. 2대를 병렬로 연결하면 성능이 4,050억 개로 증가한다. 이 장치에는 리눅스 기반 NVIDIA DGX 운영체제가 제공된다. 아트프라이스는 설립 이래 모든 인프라와 데이터베이스를 리눅스로 개발해 온 만큼 Linux Kernel을 완벽하게 숙달해 직무에 관계없이 모든 직원들의 Project DIGITS를 통합할 수 있다. 아트프라이스에 따르면 이러한 전략은 성공할 수밖에 없다. 엔비디아는 초고성능 PC를 경쟁력 있는 가격에 개별적으로 제공함으로써 아트프라이스의 사양을 충족시키고 가속 컴퓨팅 분야의 리더로서 입지를 공고히 하고 있다. Deepseek-R1에 대한 분석을 통해 한층 강화되는 아트프라이스 아트프라이스는 주요 대규모 언어 모델(LLM), 특히 오픈 소스 기반의 LLM을 모니터링하고 분석한다. 2025년 1월 딥시크가 등장한 이후, 아트프라이스는 자연스럽게 오픈 소스 기반의 Deepseek R1을 분석했다. 이 모델은 6,710억 개의 매개 변수를 가진 공개 가중치 모델로, 오픈AI와 비슷한 성능을 발휘하면서도 6개의 Llama 및 Qwen 모델을 통합하여 비용을 90~95% 절감한다. 이러한 방향으로 개발을 지속한 딥시크는 RL과 지도 학습을 결합하여 복잡한 추론 작업을 처리하고 OpenAI o1의 성능에 필적하는 DeepSeek-R1을 출시했다. 테스트 결과, DeepSeek-R1은 2024년 미국수학경시대회(AIME) 시험에서 79.8%, MATH-500에서 97.3%의 점수를 받았다. 또한 코드포스(Codeforces)에서 2,029점을 기록해 인간 프로그래머(96.3%)보다 높은 점수를 받았다. 반면, 오픈AI의 o1-1217은 각 시험에서 79.2%, 96.4%, 96.6%를 기록했다. 또한 DeepSeek-R1은 MMLU에서 90.8%의 정확도로 일반 지식에서도 높은 수준을 입증했으며, 이는 o1(91.8%)에 이어 두 번째로 높은 수치다. 아트프라이스의 입장에서 딥시크를 둘러싼 논쟁은 Intuitive Artmarket® AI의 실제 측정된 요구에 대한 작업과 분석의 중요성을 확인시켜 준다. 딥시크의 영향력을 증명한 결정적 변수는 2025년 1월 27일에 발생한 월스트리트의 '블랙 먼데이'였다. 이날 미국 IT 증시에서 1조 달러가 넘는 자금이 빠져나갔다. 서방 세계는 이 스타트업의 언어 모델이 미국 AI 리더(오픈AI, 앤트로픽, 메타)와 비슷한 성능을 보이지만 사용 비용이 훨씬 저렴하다는 사실을 알고 크게 놀랐다. 기술 업계의 '블랙 데이'에 비교적 훌륭하게 대처한 기업이 있는데, 그게 바로 애플이다. 애플 역시 애플 인텔리전스(Apple Intelligence) 제품군을 중심으로 생성형 AI에 투자하고 있는 상황임에도 불구하고 애플의 주가는 오히려 3.18% 상승했다. 이러한 현상의 원인 중 하나는 딥시크의 작업이 애플이 선택한 여러 가지 방법을 검증해주기 때문이다. AI의 에너지 비용 제한은 아트프라이스와 같은 대형 데이터 뱅크 제공업체들에게 현실적인 영향을 줄 수 있는 요소다. 아트프라이스의 신념을 강화하는 애플 인텔리전스의 비전 아트프라이스의 신념은 애플 인텔리전스의 철학과 닮아 있다. 애플의 CEO 팀 쿡은 3자의 저작권 침해를 피하면서 자신만의 작업을 하고 싶어하는 창작자와 작가들이 애플의 주요 고객이라는 점을 알고 있었다. 아트프라이스는 미술 감독 부서의 직원들에게 애플의 뉴럴 엔진(Neural Engine)이 탑재된 M4 칩을 제공했으며, 현재 "발트라(Baltra)"로 알려진 브로드컴과 함께 개발한 애플의 AI 칩을 기다리고 있다. 피크 데이터 문제를 평가하고 인터넷 생태계에 대한 분석을 제공하는 아트프라이스 아트프라이스에게 있어, 2022년부터 '피크 데이터(peak data)'의 임박을 경고했던 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 전 오픈AI 수석과학자의 예측을 반영한 일론 머스크의 경고는 매우 구체적인 현실이다. '피크 오일' 이론에서 차용한 이 개념은 주로 웹과 온라인 인간 활동에서 AI를 훈련하는 데 사용할 수 있는 양질의 데이터가 양적인 측면에서 정점에 도달했으며, 이미 감소하기 시작했음을 시사한다. 아트프라이스는 피크 데이터, 슬롭, 그리고 무료 웹사이트의 붕괴가 인터넷 생태계에 위협이 된다고 생각한다. 마찬가지로, 2024년 7월 말에 과학 저널 네이처(Nature)에 게재된 기사에 따르면, AI가 AI를 잡아먹는 '오토파지(autophagy)' 현상은 모델의 붕괴로 이어질 수 있다. 처음에는 AI 응답의 독창성과 유효성이 낮아지다가 결국에는 의미가 없어지는 것이다. 구체적으로 말하면 (기계로 생성되는) '인위적 데이터'를 사용하면 AI 모델이 사용하는 샘플의 풍부함이 떨어진다. 에릭 슈미트(Eric Schmitt) 전 구글 CEO의 분석은 아트프라이스의 AI 경제 모델을 검증한다. 미국 스탠포드대 컨퍼런스에서 에릭 슈미트는 AI의 선순환 경제 모델이 유료 모델을 통해서만 달성될 수 있다는 아트프라이스의 주장에 동의한다는 입장을 밝혔다. AI의 훈련에는 저작권 및 기타 권리에 의해 보호되는 고부가가치 데이터가 필요하기 때문이다. 이는 아트프라이스의 핵심 사업으로 28년 동안 이어져 왔다. 또한 그는 무료 인터넷의 데이터가 피크 데이터 문제로 '고갈'될 것이기 때문에 기업은 AI 개발에 필요한 현금이 너무 많이 소모되어 유료 경제 모델이 필요해질 것이라고 지적한다. 글로벌 AI에 관한 EU AI법과 지적 재산권에 관하여 퍼플렉시티 AI에 따르면, AI와 관련된 지적 재산권 판례가 여전히 발전하고 있는 가운데 국내외적으로 몇 가지 핵심 원칙이 부상하고 있다. AI법은 생성형 AI 시스템의 저작물 사용에 대한 저자의 권리를 보호하기 위해 다음과 같은 몇 가지 주요 조치를 취하고 있다. - 투명성 의무: 생성형 AI 제공자는 모델 훈련에 사용된 데이터의 저작권 보호 여부를 표시해야 한다. 또한 AI법 제28조에 따라 침해된 보호 저작물에 대한 상세한 요약도 제공해야 한다. - 거부권(옵트아웃): 저자는 거부권을 행사함으로써 자신의 작품이 AI 훈련에 사용되는 것을 거부할 수 있다. 이 방법은 2019년 유럽 저작권 지침(2019 European Copyright Directive)에서 처음 규정되고 AI법에 의해 강화되었지만, 온라인에서 작품의 실제 사용을 통제하기가 어렵기 때문에 실효성은 떨어진다. - 추적 가능성과 책임 관리: AI법은 AI 개발자가 사용된 데이터의 출처를 사용자 및 저작권자에게 알리도록 추적 요건을 부과하여 저작권을 효과적으로 관리하고 투명성을 개선한다. - 법적 체계: 이 규정은 집단 관리와 같은 방법을 확립하여 저작권 상담을 지원하고 작품의 상업적 사용에 대한 공정한 보상을 보장함으로써 혁신과 저작권자 보호 간의 균형을 맞추는 것을 목표로 한다. 이러한 규정은 저작권자의 권리를 보호하는 동시에 생성형 AI 기술의 윤리적이고 투명한 사용을 장려하는 것을 목표로 한다. 아트프라이스는 유럽의 AI법과 EU AI 사무국의 창설이라는 틀 안에서 각 관할 지역이 때로는 매우 짧은 기한 내에 수많은 의무를 직면하게 될 것으로 예상한다. 아트프라이스는 이사회와 내부 통제 회의에서 정기적으로 논의되는 국가 차원의 88가지 책무를 정리했다. 마지막으로, 최근 열린 AI 행동 정상회의에서 에마뉘엘 마크롱 대통령은 다음과 같이 언급했다. "우리는 저작권 및 기타 권리를 계속해서 보호할 것이다. 우리는 인간의 창의성을 계속해서 지켜 나갈 것이다. AI는 많은 혁명을 불러오겠지만, 창의성은 여전히 인간의 몫이다. AI는 진보를 위한 기술적, 과학적 혁명이며, 진보를 위한 서비스다. 이 혁명은 인류에게 봉사하고 사람들의 삶을 개선하는 역할을 해야 한다." AI의 폭발적인 성장은 오늘날의 세계, 특히 미술 시장을 어떻게 변화시키고 있나? 에너지 전환이라는 주요 이슈에 직면한 상황에서 AI를 어떻게 평가해야 하나? 티에리 에르망 아트프라이스 설립자 겸 아트마켓 CEO: "우리는 6개월마다 컴퓨터 성능이 두 배씩 증가하는 세상에 살고 있다. 동일한 가격에 칩의 트랜지스터 수가 18개월마다 두 배씩 증가한다는 내용의 고든 무어(Gordon Moore)의 법칙은 이제 '스케일링 법칙'으로 대체되었다. 앞으로 생성형 AI의 가속도는 '유로당, 와트당 토큰(디지털 자산)' 공식으로 측정할 수 있다. 이는 AI가 정보를 처리하는 방식에 따라 각 유로 지출과 실제 소비된 와트를 고려하는 새로운 측정 단위다. LLM 제공업체들이 탄소 배출량을 무시하는 건 매우 위험한 일이다. 그런 일은 절대 있어서는 안 된다. Deepseek R1뿐만 아니라 최근에는 앵글로색슨 세계의 여러 연구자들도 훨씬 에너지 효율적인 서버를 사용하여 LLM을 설계할 수 있음을 확인했다. 에너지 전환의 시대에 이러한 주제가 기피되어 온 것은 이상한 일이다. AI가 인간의 언어 기능을 효과적으로 모방하기 시작했지만, 수학 및 기하학은 여전히 오류가 많다는 사실을 겸허하게 인정해야 한다. 또한 집적 회로로 간주되는 인간의 두뇌는 과학적 관점에서 볼 때 오늘날까지도 모방이 불가능하다. 그 알고리즘을 이해하고 수천억 개의 매개 변수를 가진 초고용량 서버에서 이를 재현하더라도, 두뇌의 에너지 효율은 따라잡을 수 없다. 인간의 뇌가 1.4kg에 불과하고 30와트만으로도 작동하는 반면, 미국의 거대 AI 기업들은 원자력 발전소와 대형 댐에 의존하고 있다. 실제로 마이크로소프트는 미국 펜실베이니아주에 있는 스리마일 아일랜드(Three Mile Island) 원전을 되살리는 중이다. 상상력과 창의력을 가진 인간의 뇌는 '유로당, 와트당 토큰 수'라는 AI의 측정 단위로는 여전히 따라잡을 수 없다." 티에리 에르망 아트프라이스 및 서버 그룹 창시자 겸 아트마켓 CEO에 따르면 해당 그룹의 AI 전략은 매우 간단하다. "인간의 지능 없이는 AI도 존재할 수 없다"는 것이다. 이 개념은 그룹이 자체 개발한 AI인 Intuitive Artmarket®의 개발 과정에서 인간의 지능과 AI의 상호작용을 중요하게 여기고 있음을 보여준다. "이러한 철학은 1987년 AI의 시작 단계에서 서버 그룹이 설계하고 3D 렌더링, 광물질 시뮬레이션, 벡터 모델링, 래스터 모드와 같은 첨단 기술을 기반으로 한 루미에르(Lumière®) 스테이션(인공 컴퓨터 생성 이미지)의 핵심인 모양 인식 알고리즘을 통해 그룹에 확고하게 자리 잡았다." 아트프라이스와 서버 그룹의 퍼플렉시티 AI 분석 아트프라이스가 수십년에 걸쳐 수행한 수십 개의 AI 관련 주제 및 연구, 그리고 아트프라이스가 개발한 Intuitive Artmarket® AI와 AI의 혁신적인 개념인 Blind Spot AI®의 개발사에 대한 정보는 이 링크(https://www.perplexity.ai/)를 통해 확인할 수 있다. 아트프라이스의 대주주로서 1990년대 프랑스 최초의 리눅스 검색 엔진인 넷스캔(Netscan)을 개발한 서버 그룹은 38년 이상의 전문 지식을 바탕으로 퍼플렉시티 AI가 AI 분야에서 정교한 검색 엔진과 챗봇으로서 최고의 솔루션으로 부상했다고 평가한다. 이 두 가지 역할의 결r합을 통해 자연어를 심층적으로 이해할 수 있다. 아라빈드 스리니바스(Aravind Srinivas) 퍼플렉시티 공동 설립자 겸 CEO는 데니스 야라츠(Denis Yarats), 조니 호(Johnny Ho), 앤디 콘빈스키(Andy Konwinski)와 함께 퍼플렉시티 AI를 구글의 잠재적 경쟁자로 키워냈다. 2025년 현재 딥 웹 연구자들은 이 솔루션을 주요 작업 도구로 사용하고 있다. 퍼플렉시티 AI는 다양한 질문에 실시간으로 답변을 제공하는 대화형 엔진의 개발에 동기를 부여했다. 아트프라이스와 서버 그룹에 따르면, 이 엔진은 출처를 표시할 때 저작권 및 기타 권리를 엄격하게 따짐으로써 AI 분야에서 명백한 경쟁 우위를 제공한다. 퍼플렉시티 AI는 IT 개발에 투자함으로써 현대적인 신경망 접근법을 사용하는 아키텍처를 구축했다. 이 아키텍처는 복잡한 언어 작업을 더욱 효과적으로 해석하고 관리할 수 있도록 지원한다. 2025년 1월 아트프라이스와 서버 그룹이 조사한 결과에 따르면, 검색 엔진 전문가 커뮤니티(SEO 컨설턴트, 웹 SEO, SE 알고리즘을 사용하는 크리에이티브 넷링커 등)는 퍼플렉시티 AI를 선호하는 것으로 나타났다. Copyright 1987-2025 thierry Ehrmann www.artprice.com - www.artmarket.com 아트프라이스의 계량경제학 부서(econometrics@artprice.com)는 개인화된 통계 및 분석과 관련된 모든 질문에 답변해 드릴 수 있습니다. 무료 데모를 통해 당사 서비스에 대해 자세히 알아보세요. https://artprice.com/demo 서비스 구독: https://artprice.com/subscription 아트마켓(Artmarket.com) 소개: 아트마켓은 파리 유로넥스트(Euronext Paris)의 유로리스트(Eurolist)에 상장되어 있다. 최신 TPI 분석에는 외국 주주, 기업, 은행, FCP, UCITS를 제외한 18,000명 이상의 개인 주주가 포함되어 있다. Euroclear: 7478 - Bloomberg: PRC - Reuters: ARTF. 아트마켓과 아트프라이스에 대한 영상 보기: https://artprice.com/video 아트마켓과(Artmarket) 그 계열사인 아트프라이스(Artprice)는 1997년 티에리 에르망(Thierry Ehrmann) CEO에 의해 설립됐다. 지배회사는 1987년에 설립된 서버 그룹(Groupe Serveur)이다. 프랑스 후즈 후(Who's Who In France©)의 공식 약력 참조: https://imgpublic.artprice.com/img/wp/sites/11/2025/02/2025-Biographie_de_Thierry_Ehrmann-Who-s-Who-In-France.pdf 아트마켓은 미술 시장 분야의 글로벌 기업으로, 여러 계열사 중 아트프라이스가 특히 유명하다. 아트프라이스는 86만 3천명 이상의 작가를 대상으로 3천만 개 이상의 색인과 경매 결과를 포함하는 데이터뱅크에 있는 미술 시장 정보(수년에 걸쳐 수집된 원본 아카이브, 코덱스 원고, 주석이 달린 서적, 경매 카탈로그)를 전문적으로 축적, 관리, 활용하는 글로벌 리더다. Artprice Images®를 이용하면 1700년대부터 현재에 이르기까지 미술품의 사진 또는 판화 복제본 1억 8,100만 장 이상의 디지털 이미지와 미술사학자들의 해설을 통해 세계 최대 규모의 미술 시장 이미지 뱅크에 무제한 액세스할 수 있다. 아트마켓과 아트프라이스는 7,200여 개의 경매 회사를 통해 지속적으로 데이터베이스를 보강하면서, 119개 국 9개 언어로 세계 주요 기관과 언론 매체에 미술 시장 동향 정보를 제공하고 있다. https://www.prnewswire.com/news-releases/artmarketcom-artprice-and-cision-extend-their-alliance-to-119-countries-to-become-the-worlds-leading-press-agency-dedicated-to-the-art-market-nfts-and-the-metaverse-301431845.html 아트마켓은 930만 명의 사용자에게 회원들이 게시한 광고를 제공한다. 이 회원들은 현재 고정 가격 또는 경매 가격(프랑스 상법 L321.3조 2항 및 3항에 따라 규제되는 경매)으로 미술품을 거래하는 최초의 글로벌 표준화 마켓플레이스®를 구성하고 있다. 아트프라이스의 Intuitive Artmarket® AI는 미술 시장의 미래를 밝혀준다. 아트마켓은 아트프라이스를 통해 프랑스 BPI 은행으로부터 두 번이나 '혁신기업'에 선정됐다. 이는 아트마켓이 미술 시장에서 글로벌 플레이어로 입지를 다지는 계기가 됐다. 아트마켓 바이 아트프라이스 2024년 현대 미술 시장 보고서(Contemporary Art Market Report): https://www.artprice.com/artprice-reports/the-contemporary-art-market-report-2024 2024년 3월에 아트프라이스가 발행한 2023년 글로벌 미술 시장 연례 보고서 보기: https://www.artprice.com/artprice-reports/the-art-market-in-2023 아트마켓 및 아트프라이스 보도 자료 요약: https://serveur.serveur.com/artmarket/press-release/en/ 아트마켓과 아트프라이스의 페이스북과 트위터를 팔로우하고 실시간으로 미술 시장 소식 확인하기: www.facebook.com/artpricedotcom/ (구독자 650만 명 이상) twitter.com/artmarketdotcom twitter.com/artpricedotcom 아트마켓과 아트프라이스의 세계 확인하기: https://www.artprice.com/video 뉴욕 타임즈가 혼돈의 집(Adobe of Chaos)이라고 표현한 오르간 현대 미술관의 중심부에 위치한 본사: https://issuu.com/demeureduchaos/docs/demeureduchaos-abodeofchaos-opus-ix-1999-2013 혼돈의 집(La Demeure du Chaos/Abode of Chaos) - 예술과 아키텍처.비공개 2개 언어 보고서 드디어 공개: https://ftp1.serveur.com/abodeofchaos_singular_architecture.pdf • 오르간 현대 미술관 - 미래의 미술관: https://youtu.be/29LXBPJrs-o • https://www.facebook.com/la.demeure.du.chaos.theabodeofchaos999 (구독자 410만 이상) • https://vimeo.com/124643720 문의 - Thierry Ehrmann, ir@artmarket.com 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2617848/AI_Action_Summit.jpg?p=medium600사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2617847/AI_Intuitive_Artmarket.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2260897/Artmarket_logo.jpg?p=medium600 AI Action Summit

2025.02.14 20:10글로벌뉴스

[AI는 지금] "오픈소스로 AI 주도권 잡는다"…中 딥시크·알리바바, 美에 도전장

중국이 오픈소스를 앞세워 글로벌 인공지능(AI) 시장의 주도권을 확보하려 하고 있다. 딥시크·알리바바 등 주요 테크 기업들이 개방형 혁신을 강조하며 AI 비용을 낮추고 접근성을 확대하는 상황으로, 이는 미국의 폐쇄형 모델과 차별화된 전략이다. 14일 업계에 따르면 오픈소스를 기반으로 글로벌 시장을 시도하는 중국의 테크기업은 대표적으로 딥시크와 알리바바가 있다. 딥시크는 비용 절감을 극대화한 AI 모델인 'R1'과 'V3'를 선보여 지난 연초 글로벌 AI 생태계에 큰 화제를 불러모았다. 알리바바는 거대언어모델(LLM) '큐원(Qwen)' 시리즈를 지난 2023년부터 지속적으로 공개하며 오픈소스 생태계를 구축하고 있다. 딥시크는 최근 가장 주목받는 중국 오픈소스 AI 모델이다. 지난 1월 발표된 '딥시크-R1'은 720B 파라미터 규모의 모델로, 오픈AI 'GPT-4o'와 동급의 성능을 제공하면서도 구축 비용을 200분의 1 수준인 100만 토큰당 14센트(한화 약 190원)로 낮춘 것이 특징이다. 비용 절감 효과와 성능을 동시에 잡은 이 모델은 공개 직후 전 세계 AI 업계에서 큰 반향을 일으켰다. 이른바 '딥시크 쇼크'라 불리는 이 현상은 실리콘밸리에서도 강한 파급력을 보였다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 딥시크 'R1' 출시 직후 유사 추론 모델인 'o3-미니'를 발표하고 모델의 추론과정을 공개하는 등 신속한 대응에 나섰다. 유명 벤처 캐피털리스트 마크 안드리센은 "딥시크 'R1'은 내가 본 가장 놀랍고 인상적인 돌파구 중 하나"라며 "이 모델은 오픈소스로서 세상에 미치는 광범위한 선물"이라고 평가했다. 알리바바의 '큐원' 시리즈도 현재 오픈소스 LLM 중 최상위 모델로 자리 잡은 상태다. 지난해 9월 공개된 '큐원2.5-72B'는 중국 상하이 AI 연구소가 발표하는 오픈컴패스 벤치마크에서 수학 77점, 코딩 74.2점을 기록하며 오픈AI 'GPT-4o'의 70.6점과 앤트로픽 '클로드 3.5'의 72.1점을 뛰어넘는 성능을 기록했다. '큐원'의 영향력은 오픈소스 개발자 커뮤니티에서도 확인된다. 큐원을 기반으로 한 파생 모델은 글로벌 개발자 커뮤니티인 허깅페이스에서 9만 개 이상 생성됐으며 이는 전 세계에서 가장 많이 활용된 오픈소스 사례 중 하나다. 알리바바는 단순한 기술 공개를 넘어 AI 상용화에도 적극 나서고 있는 상태다. 특히 멀티모달 모델인 '큐원2.5-VL'과 장문 처리 모델인 '큐원2.5-1M'을 추가 공개하며 폐쇄형 모델과의 경쟁력을 강화하고 있다. 조 차이 알리바바 회장은 지난 13일 두바이에서 개최된 '월드 거버먼트 서밋'에서 AI의 미래와 오픈소스의 중요성을 강조했다. 같은 날 발표한 기고문에서도 AI 개발이 상용 애플리케이션 중심으로 전환될 것이라고 전망했다. 그는 "AI 비용을 낮추고 접근성을 높이면 더 많은 기업과 개발자가 AI 혁신에 참여할 것"이라며 "소규모 기업도 최첨단 오픈소스 모델을 활용해 유용한 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경이 조성될 것"이라고 말했다. 이어 "자본은 AI 학습 및 구축 비용을 절감하는 혁신적인 기업으로 이동해 특정 작업에 최적화된 AI 모델과 AI 에이전트의 확산을 가속화할 것"이라고 주장했다. 이같은 중국의 오픈소스 AI 전략은 정부, 기업, 학계가 협력하는 삼각 협력 모델을 기반으로 한다. 중국 정부는 지난 2017년 '차세대 인공지능 발전 계획'을 바탕으로 지난 2023년 '국가 AI 오픈 이노베이션 플랫폼'을 출범시킨 상태로, 이 플랫폼을 통해 23개 주요 기업이 공동 데이터셋과 툴킷을 공유하며 기술 표준화를 추진하고 있다. 또 칭화대와 중국과학원은 바이추안, 지푸AI, 문샷AI 등 유망 AI 스타트업을 육성하며 오픈소스 생태계 확장을 지원하고 있다. 알리바바나 화웨이 같은 주요 빅테크들 역시 산학 협력을 통해 대규모 AI 연구를 공동 진행하며 경쟁력을 강화하는 상황이다. 이같이 중국과 미국의 AI 전략은 상당한 차이를 보인다. 미국 역시 거대한 오픈소스 생태계를 보유하기는 했으나 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 등 일부 프론티어 스타트업이 폐쇄형 모델 중심으로 시장을 장악하고 있기 때문이다. 반대로 중국은 정부 주도로 AI 표준화와 오픈소스 생태계 확장을 추진하는 상황이다. 다만 중국의 전략에는 한계도 존재한다. 미국의 반도체 제재로 고성능 AI 모델 훈련에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 공급이 제한되고 있어 장기적으로 발전에 제약이 걸릴 수 있기 때문이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 "GPU 수출 통제는 딥시크나 다른 중국 기업이 몇만 개 수준의 칩을 확보하는 것을 막기 위해 설계되지 않았다"며 "오히려 대규모 칩 확보를 방지하는 데는 효과적일 수 있으며 중국이 AI 분야에서 미국과 동등한 수준에 도달하지 못하는데 기여할 것"이라고 말했다.

2025.02.14 16:09조이환

"양자컴퓨터도 못 뚫는다"…쿼라니움, 양자 내성 블록체인 메인넷 공개

양자컴퓨터를 악용한 보안위협에 대비해 설계된 최초의 블록체인 메인넷이 공개됐다. 14일 퀀텀인사이더 등 외신에 따르면 쿼라니움(Quranium)이 양자 컴퓨팅 위협에 대비해 설계된 블록체인 메인넷을 공식 출시했다고 밝혔다. 메인넷은 블록체인 기술에서 독립적으로 운영되는 본격적인 네트워크로, 테스트 단계가 아닌 실제 환경에서 거래와 스마트 계약이 실행되는 블록체인 시스템을 의미한다. 쿼라니움은 기존 블록체인들과 달리 양자 저항 기능을 추가하는 수준을 넘어서 개발 초기부터 양자위협에 면역되도록 설계된 것이 특징이다. 스핑크스(SPHINCS+) 알고리즘 기반 양자 저항 암호화를 블록체인 네트워크에 통합해 디지털 자산과 스마트 계약을 양자컴퓨팅 기반 공격에서도 안전하게 보호할 수 있는 기반을 마련했다는 설명이다. 이번 메인넷 출시는 지난 2년간의 개발과 테스트를 거쳐 진행됐다. 더불어 쿼라니움의 블록체인 네트워크의 기본 암호화폐인 QRN 토큰은 하반기 주요 암호화폐 거래소에 상장될 예정이다. 쿼라니움은 메인넷을 금융 기관 및 엔터프라이즈를 대상으로 양자 저항성을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 기존 블록체인 기술이 양자 컴퓨팅으로부터 직면할 수 있는 보안 문제를 해결할 것이란 계획이다. 메인넷 출시와 함께 쿼라니움은 양자 보안 디지털 자산 관리를 위한 다양한 기능을 제공할 예정이다. 더불어 개발자 친화적인 스마트 계약 플랫폼을 통해 다양한 양자 저항 애플리케이션 개발을 지원한다는 방침이다. 쿼라니움의 카필 디만 최고경영자(CEO)는 "블록체인 보안은 사후 고려사항이 될 수 없다"며 "우리는 기술 발전에도 만료되지 않는 보안을 필요로 하는 기업, 정부, 기관들이 현실 세계에서 사용할 수 있는 쿼라니움을 구축했다"고 설명했다. 이어 "이번 메인넷 출시로 양자 공격에 대한 이론적 방어를 넘어 디지털 거래, 자산, 기업 운영을 오늘날뿐 아니라 향후 수십 년간 보호할 수 있는 실질적이고 현실적인 블록체인 솔루션을 제공하게 됐다"고 밝혔다.

2025.02.14 10:51남혁우

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