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AI, 또 한번의 혁신 "Computer Use"

Claude에서 Computer Use 라는 놀라운 기능을 선보였다. (출처 : 앤트로픽)  수요레터 구독 앤트로픽에서 새로운 업데이트를 발표했습니다. 컴퓨터 사용 (Computer Use)이라는 기능인데요. 생성형 AI가 이렇게 또 한 번 혁신하는군요.              기존의 AI는 서비스 툴 안에서 사용하게 됩니다. 해당 서비스 내에서 질문하고 대답합니다. 이미지나 영상 그리고 오디오로 확장한 멀티 모달로 확장할 수는 있었죠.                 하지만 이제는 AI가 사람이 실제 컴퓨터를 쓰는 방식을 그대로 모방해서 어떤 미션을 수행할 수 있게 되었습니다. 말 그대로 AI가 컴퓨터를 명령에 따라 조작하는 거죠.                 Claude의 Computer Use 기능은 ..

피규어(Figure) 사의 2세대 AI 휴머노이드 로봇 피규어 02 (Figure 02)를 선보였다. (출처)   오랜만에 로봇 소식 전해 드립니다.                    지난 8월 6일에 피규어(Figure)사에서 2세대 AI 휴머노이드 로봇인 피규어 02 (Figure 02)의 영상을 공개했습니다.지난 3월에 오픈AI와 협업한 피규어 01을 선보여서 센세이션을 일으킨 바 있었구요. 저도 깜짝 놀라서 관련된 영상을 올리기도 했습니다. 로봇이 인간과 직접 소통할 수 있는 모습을 보이면서 이제야 로봇의 혁신이 제대로 시작되겠구나 싶었죠.바로 그 피규어가 이번에 2세대 로봇을 공개한 거라 세간의 관심이 집중되었습니다.                       외모일단 외모가 많이 이뻐졌습니다. 1..

매주 수요일, 안철준 촌장의 입니다 👀       애플AI의 시작 - WWDC24 요약정리 수요레터 구독하기 한국시간 6월11일 새벽2시에 애플의 WWDC 2024 키노트가 진행되었습니다. 그 어느 때보다 이번 행사에 관심이 높았던 이유는 애플의 AI에 대한 전략이 이번 WWDC 를 통해 발표될 것이라 알려졌기 때문이죠. Apple Intelligence 라고 불리는 애플 AI의 시작을 살펴보겠습니다. AI는 Apple Intelligence 의 약자다팀쿡은 WWDC 2024 키노트 후반에 애플의 AI 전략인 Apple Intelligence 를 발표합니다.“AI에서 가장 중요한 것은 사용자를 이해하고 일상, 인간관계, 의사소통 등과 같은 개인적인 맥락에 기반을 두어야 합니다.”애플이 가지고 있는 엄청..

앨런 튜링의 사고 실험   미국의 인공지능학회에서는 튜링 테스트 란 행사를 매년 열어 왔습니다. 영국의 천재 수학자 앨런 튜링의 이름에서 따온 이 행사는 '인간같은 기계(컴퓨터)'가 가능한 지를 검증하는 행사입니다. 앨런 튜링은 생각을 복잡한 내용으로 규정하지 말고 어떤 상황에서 기계가 인간처럼 행동하고 말한다면 ‘기계도 생각할 수 있다고 판단’하자는 주장했죠.  베네딕트 컴버배치가 주연한 은 천재 수학자 앨런 튜링의 일대기를 다룹니다. 앨런 튜링은 애플의 베어문 사과 이미지의 모티브를 제공했다고도 알려져 있습니다. (출처)    누가 인간으로 보여? 시험 방법은 이렇습니다. 서로를 가린 채, 심사위원단은 인간 연합군과 컴퓨터 프로그램과 5분간 대화를 나눕니다. 상대를 전혀 모르는 상태에서 순수하게 단말..

수요일의 테크엔돌핀  구독하기   요즘 정보를 찾을 때, 검색이 아닌 AI 서비스를 이용하는 경우가 많죠. 그런데 챗GPT에 질문을 하고 답변을 얻을 때 발생하는 에너지가 구글을 통해 검색하는 경우와 비교했을 때 무려 10배나 더 많은 에너지를 소모한다는 사실 알고 계신가요? 생성형AI 서비스는 우리의 업무와 일을 매우 효율적으로 만들어 주지만, 에너지 관점에서는 AI 자체는 매우 비효율적인 기술입니다. 그래서 최근에 에너지 이슈가 다시 부각되고 있죠.사실 생성형AI 서비스는 에너지와 리소스 집약 기술이라고 볼 수 있습니다. (출처 : DALL-E / 안철준)    탄소중립 멈춰서다   전 세계는 탄소중립을 위한 중장기적인 목표를 향해 산업 전반적인 체질 개선에 심혈을 기울여 왔습니다. 그런데 AI의 갑..

수요일의 테크엔돌핀  구독하기     생성형AI는 변호사 시험에 합격할 정도로 똑똑해졌습니다. 그런데 아주 상식적인 질문에는 엉뚱한 대답을 하기도 하죠. 어떤 측면에서는 너무 똑똑한데, 또 다른 측면에서는 어린아이의 판단에도 미치지 못합니다. 대체 왜 그런 걸까요? AI 기업들의 얘기처럼 매개변수가 충분히 더 커지고 학습이 더 많이 이루어지면 문제가 해결될 수 있는 걸까요? 아니면 생성형AI의 LLM (거대 언어 모델)이 인간의 지능을 모방하는데 근본적인 한계가 있는 걸까요?       워싱턴 대학교의 최예진 교수는 2023년 타임지 선정 인공지능 100대 인물에 포함된 유일한 한국인입니다. 작년엔 AI의 근본적인 문제점을 예리하게 지적한 TED 영상이 큰 반향을 일으키기도 했습니다. 지난 수요일이었죠...