테크 엔돌핀 - 잇츠맨

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 ..

유럽연합 EU의 획기적인 AI 규제법이 8월 1일 발효됐습니다.                      지난 5월 21일 최종 승인을 받았구요, 기업의 AI 개발과 사용 및 적용 방식에 대한 광범위한 규제를 담고 있는 세계 최초의 AI에 관련된 법안입니다.                       AI 기술이 폭발적으로 발전하고 막대한 투자가 이뤄지는 과정에서 여러가지 부작용도 드러나고 있죠   사실 AI 개발의 경쟁이 너무 과도하게 진행되는 측면도 많습니다.                      막대한 투자도 그렇지만, AGI (인공일반지능)를 향한 무분별한 개발이 자칫 인류에게 재앙이 될 수도 있을 거란 불안감도 있습니다.                      AI 학습에 사용되는 막대한 데이터들이 불법..

구글의 베팅은 보안 구글의 모회사 알파벳이 사이버 보안 회사인 위즈(Wiz)를 230억 달러에 인수하기 위한 협상에 들어갔다는소식이 전해졌습니다.230억 달러면 한화로 약 32조 원에 이르는 어마어마한 금액입니다.이 성사가 이루어지면 구글의 사상 최고가의 인수로 기록됩니다.위즈는 2020년에 설립한 이스라엘 기업으로, 클라우드 보안 시장에서 빠르게 성장하여 주목을 받아 왔습니다.그럼에도 불과 4년 밖에 되지 않은 스타트업을 230억 달러에 인수하려는 구글의 의도는 무엇일까요?가뜩이나 요즘 반독점 규제 때문에 눈치를 봐야하는 구글의 입장에서 말이죠.AI 서비스의 확산과 함께 기업의 가장 고민 거리 중에 하나가 바로 보안이기 때문입니다.     AI 도입의 가장 큰 걱정 글로볼 리서치 전문 루시드윅스는 이번..

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...