9 7월 2024

[인공지능 기술] GPU 추가 없이 메모리 확장, 대규모 AI 활용 성능 2배 ‘업’

[인공지능 기술] GPU 추가 없이 메모리 확장, 대규모 AI 활용 성능 2배 ‘업’

GPU 추가 없이 메모리 확장, 대규모 AI 활용 성능 2배 ‘업’

입력
KAIST 연구진

컴퓨트 익스프레스 링크(CXL, Compute Express Link) 기술은 GPU를 추가하지 않고도 GPU 메모리를 확장할 수 있는 기술이다. KAIST 제공

컴퓨트 익스프레스 링크(CXL, Compute Express Link) 기술은 GPU를 추가하지 않고도 GPU 메모리를 확장할 수 있는 기술이다. KAIST 제공

국내 연구팀이 인공지능(AI) 기술 구현의 핵심인 그래픽처리장치(GPU)의 메모리 확장 기술을 개선해 성능을 끌어올렸다.

KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수팀이 차세대 인터페이스 기술인 ‘컴퓨트 익스프레스 링크(CXL, Compute Express Link)’가 활성화된 고용량 GPU의 메모리 읽기·쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 연구결과는 7월 미국 유즈닉스(USENIX) 연합 학회와 핫스토리지 연구 발표장에서 선보일 예정이다.

최신 대규모 언어모델(LLM)은 추론·학습에 수십 테라바이트(TB, 1TB는 1024GB)의 메모리가 필요하다. 단일 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB) 수준이라 단독으로 언어 모델을 활용하는 것은 불가능하다. 일반적으로 GPU 여러 개를 연결하는 방식을 사용하지만 최신 GPU의 높은 가격이 걸림돌이다.

대용량 메모리 장치를 GPU에 연결해 메모리 크기를 확장하는 ‘CXL-GPU’ 구조가 산업계에서 주목받고 있다. 메모리 용량을 늘리기 위해 값비싼 GPU를 추가로 구매할 필요가 없기 때문이다. 하지만 GPU에 연결된 메모리 확장 장치의 읽기·쓰기 속도가 GPU 내부 메모리와 비슷한 수준으로 구현돼야 대규모 AI 서비스에 활용될 수 있다.

연구팀은 CXL-GPU의 메모리 읽기·쓰기 성능이 저하되는 원인을 분석하고 이를 개선했다. 확장된 메모리의 쓰기 작업 완료 여부를 기다리지 않고도 동시에 GPU 내부 메모리에도 쓰기 작업을 할 수 있도록 해 쓰기 성능을 개선한 것이다. 읽기 작업에서도 확장된 메모리 장치에서 필요한 읽기 작업을 미리 수행할 수 있도록 해 읽기 성능을 향상시켰다.

국내 반도체 팹리스 스타트업인 파네시아(Panmnesia)의 CXL-GPU 프로토타입을 활용해 성능을 검증한 결과 기존 GPU 메모리 확장 기술보다 AI 서비스를 2.36배 빠르게 실행할 수 있는 것으로 나타났다.

정명수 교수는 “CXL-GPU 시장 개화 시기를 앞당겨 대규모 AI 서비스를 운영하는 기업의 메모리 확장 비용을 획기적으로 낮추는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.

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30 6월 2024

[정보 (및 수학)]당신이 ‘=’의 의미를 모두 안다고 생각한다면 ‘착각’

[정보 (및 수학)]당신이 ‘=’의 의미를 모두 안다고 생각한다면 ‘착각’

당신이 ‘=’의 의미를 모두 안다고 생각한다면 ‘착각’

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두 개의 대상이 서로 같다는 것을 나타낼 때 사용하는 기호 ‘=’를 '등호'라고 한다. 게티미지뱅크 제공

두 개의 대상이 서로 같다는 것을 나타낼 때 사용하는 기호 ‘=’를 ‘등호’라고 한다. 게티미지뱅크 제공

두 개의 대상이 서로 같다는 것을 나타낼 때 사용하는 기호 ‘=’를 ‘등호’라고 한다. 최근 컴퓨터로 수학 문제 증명을 시도하는 수학자들이 =의 의미가 불분명해 컴퓨터 증명에 어려움을 겪고 있다는 내용의 논문을 발표했다. ‘같음’의 정의에 대해 수학계에서 다시 한번 생각해봐야 한다는 메시지다.

케빈 버자드 영국 임페리얼대 교수 연구팀은 지난달 논문 공개사이트 ‘아카이브’에 논문 형식의 결과 보고서를 발표했다. 버자드는 수학 역사상 가장 유명한 정리인 ‘페르마의 마지막 정리’를 컴퓨터 언어를 이용해 증명하고 있는 수학자로 유명하다. 정확히 말하면 1995년 영국의 수학자 앤드루 와일스가 증명한 내용 등을 ‘린(Lean)’으로 검증하고 있다. 린은 마이크로소프트 리서치팀이 2013년 개발한 수학 증명을 검증하는 소프트웨어다.

버자드 교수는 린에 컴퓨터 언어인 ‘코드’로 증명 내용을 변환해 입력하는 과정에서 =를 컴퓨터에 이해시키는 것이 까다롭다는 사실을 발견했다. =를 수학자마다 혹은 분야별로 조금씩 다른 의미로 쓰고 있었기 때문이다. 지금까지 cm, km 같은 단위 기호처럼 수학기호의 의미를 전세계가 공식적으로 확정하는 절차가 없었다.

=가 다양하게 쓰이는 이유는 근본적으로 같음에 대해 사람들의 생각이 다르기 때문이다. 예를 들어 ‘2+2=4’는 2+2와 4가 같다는 의미다. 대부분 동의하는 식이겠지만 형식과 모양을 판단 기준으로 한다면 두 개의 2가 +를 가운데 두고 있는 모양이 숫자 4가 하나밖에 없는 모양과 아예 다르다고 할 수 있다.

이처럼 수학에서는 같음을 다양하게 정의할 수 있다. 예를 들어 수학의 한 분야인 ‘위상수학’에서는 도넛과 커피잔이 같으므로 도넛=커피잔이라고 쓸 수 있다.

위상수학은 단순히 길이나 크기 같은 직관적인 수치 비교를 넘어 추상적인 물체들의 성질을 연구하는 분야다. 위상수학에서는 구멍을 내거나 가위로 자르지 않고 어떤 도형을 찰흙처럼 주물러 다른 도형으로 만들 수 있으면 두 도형을 같다고 정의한다. 위상수학자들은 도형의 점, 선, 면의 위치 관계에만 관심이 있기 때문에 도넛과 커피는 구멍이 하나인 물체로 같다. 하지만 다른 분야에서 도넛과 커피잔은 다른 물체다.

수리철학을 연구하는 최정담 ‘발칙한 수학책’ 작가는 “{a, b, c}와 {1, 2, 3}은 ‘집합의 크기’에만 집중하는 수학자에게는 {a, b, c}={1, 2, 3}다”라면서 “누군가에게 ‘다름’인 명제가 누군가에겐 ‘같음’일 수 있다”고 설명했다. 버자드 교수는 과학 온라인 매체 ‘뉴사이언티스트’에 “현대 수학자들은 다소 느슨하게 =를 사용하고 있다”고 말했다. 수학자들이 =에 대한 개념 정의를 확실히 하지 않은 채 쓰고 있다는 말이다. 심지어 같음을 나타내는 기호도 = 외 여러 개 존재한다.

이같은 이유로 버자드 교수는 =를 컴퓨터에 이해시키기 어렵다고 설명했다. 수학 증명의 문맥을 이해한 뒤 여기서 쓰인 =의 의미를 밝혀내고 컴퓨터에 입력해야 하기 때문이다.

버자드 교수의 논문이 주목받는 이유는 최근 수학계에서 인공지능(AI)이 수학 연구 방법을 완전히 바꿀 것으로 기대하고 있기 때문이다. 수학자가 AI 도구를 이용해 새로운 추측을 제시하고 린의 도움을 받아 정확히 증명하는 미래를 꿈꾸고 있다. 이를 위해서는 컴퓨터가 현재 수학의 내용을 완벽히 이해해야 한다. 버자드 교수의 이번 논문은 수학계가 앞으로 겪을 어려움을 미리 보여준다는 의미가 있다.

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30 6월 2024

[인공지능 기술][chatGPT] GPTs 사용법 – 챗GPT로 5분만에 나만의 챗봇 만드는 방법

[인공지능 기술][chatGPT] GPTs 사용법 – 챗GPT로 5분만에 나만의 챗봇 만드는 방법

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아티클

GPTs 사용법 – 챗GPT로 5분만에 나만의 챗봇 만드는 방법

조회수 27921·3분 분량

2023. 11. 20.

챗GPT로 만드는 나만의 챗봇, GPTs의 등장

이제 챗GPT를 활용해서, 누구나 자기만의 챗봇을 만들 수 있습니다. 11월 6일 오픈AI 개발자 회의에서 공개된 GPTs라는 기능 덕분이죠. GPTs 코딩 없이 대화만으로 만드는 맞춤형 챗봇입니다. 아래의 대화는 오픈AI 개발자 회의의 GPTs 시연을 옮겨온 것입니다.

????(GPT Builder) : 어떤 챗봇을 만들고 싶으신가요?

????‍????(샘 알트만) : 스타트업 창업자가 사업 아이디어를 생각하고 조언을 구할 수 있도록 돕고 싶어.

???? : 챗봇 이름으로 ‘스타트업 멘토’는 어떤가요?

????‍???? : 좋아. [스타트업에 대한 강의 녹취록 업로드]

????‍???? : 이 녹취록을 바탕으로 조언을 해줘. 단, 조언은 간결적이고 건설적으로 해줘.

[창업자를 위한 챗봇 완성]

정말 간단해 보이지 않나요? 순식간에 창업을 준비하는 사람에게 조언을 해 주는 챗봇이 완성됐죠. 하지만 사용 방법이 아무리 간단하더라도 ‘처음’은 언제나 낯설죠. 그래서 준비했습니다. GPTs의 기본적인 사용 방법을 친절하게 알려드리겠습니다.

GPTs

GPTs 사용법

참고로 현재는 챗GPT 플러스 또는 엔터프라이즈 서비스를 구독하는 유료 사용자만 GPTs의 베타 버전을 사용할 수 있습니다.(11월 20일 기준)  

1. 로그인 

 ChatGPT에 접속한 뒤 로그인하세요. 그리고 좌측 상단 Explore 메뉴를 클릭합니다.

챗GPT 로그인

2. GPT 생성하기 

 My GPTs 카테고리에서 ‘Creat a GPT(GPT 생성하기)’를 클릭해 GPT 빌더를 켭니다

GPTs 켜기

3. GPT 빌더 입력하기

Configure(설정)를 클릭해 주세요. 왼쪽의 Create 버튼은 대화를 하며 챗봇을 생성하는 기능입니다. 아직 Create 기능은 아직 미숙하다는 의견이 대세입니다.

GPTs Configure

4. GPT 이름, 프로필 이미지 설정하기

적절한 이름을 입력하세요. 이미지는 직접 파일을 업로드 하거나 아래처럼 DALL·E를 이용해 이름에 어울리는 이미지를 생성할 수 있습니다.

GPTs 이름, 이미지 생성

DALL·E 사용하기를 클릭하자 아래처럼 이름에 어울리는 이미지가 생성됐습니다.

GPTs 이미지 생성

※ 참고로 ‘Create’ 기능을 이용해 GPT 이름과 이미지를 추천받을 수도 있습니다.

GPTs Create

저는 GPT Builder의 추천 대신, 제가 직접 지은 이름을 사용하기로 했습니다.

GPTs create 이미지

5. GPT의 세부사항 입력

Configure의 각 항목을 입력해주세요. 한글보다는 영어를 입력했을 때 훨씬 수월하게 세팅이 가능합니다. 필자는 DeepL로 한글을 영어로 번역해 사용했습니다.

GPTs Configure 입력

저는 각 내용을 아래와 같이 입력했습니다. 참고로 규칙을 입력할 때는 만들고자 하는 GPT의 역할과 가이드라인, 제약사항 등을 자세하게 입력하는 것이 좋습니다.

예시)
① 간단한 설명 : 이 GPT는 사용자가 입력한 키워드와 관련된 개발자를 찾는 챗봇입니다. 
② 규칙 :이 챗봇의 사용자들은 단어를 입력해야 해. 단어가 한 번에 이해되지 않으면 이해될 때까지 사용자에게 물어봐줘. 그리고 챗봇은 사용자에게 다음의 조건을 만족하는 답변을 해주면 돼.
(1) 입력받은 단어와 관련된 가장 유명한 사람을 선택해줘. 예를 들어 사용자가 챗봇에 Java를 입력하면 자바를 최초 개발한 제임스 고슬링을 출력하는 거야. 
(2) 개발자 이름뿐만 아니라, 그에 관한 설명도 함께 출력해줘. 
(3) (2)는 업로드한 파일의 형식처럼 작성해줘. 
③ 시작 대화 : 어떤 단어와 관련된 개발자를 찾고 있나요? 
④ 파일 업로드 : 글의 흐름 방향을 알 수 있도록 사람이 직접 작성한 파일 첨부.    

6. 저장하기

오른쪽 상단의 ‘Save’ 버튼을 눌러 저장합니다. 이때 GPT의 접근 권한을 설정할 수 있습니다. 오직 나만 사용할 수 있는 설정(only me)과 링크가 있는 사람이 사용할 수 있는 설정(only people with a link)과 모든 사람이 사용할 수 있는 설정(public) 중에 선택할 수 있습니다.

GPTs Save

7. 사용하기

저장하면 왼쪽 탭에 생성된 GPT가 나타납니다. 이제 언제나 생성한 GPT를 클릭해 사용할 수 있습니다. 예시로 만든 Dev.Dictionary를 실행시켜, ‘Super mario’를 입력했습니다. 그 결과, Super mario를 만든 게임 개발자 ‘사토루 이와타’에 관한 설명이 나왔습니다. 답변은 GPT 제작 당시 업로드 한 파일의 형식처럼 작성됐네요.

Gpts 사용

 

이렇게 GPTs를 활용해서 챗봇을 만들어보았습니다. 어때요? 정말 간단하지 않나요?

새로운 기술이 등장했다는 것은 새로운 기회가 생겼다는 이야기이기도 하죠.(오픈 AI는 GPTs로 만든 챗봇을 거래할 수 있는 생태계를 조성하겠다는 계획도 밝혔습니다.) 오늘은 GPTs로 나만의 챗봇을 만들어보며 활용법을 고민해보면 어떨까요. 때로는 도구에서부터 근사한 아이디어가 떠오르기도 하는 법이니까요.

[출처] https://spartacodingclub.kr/blog/how-to-use-gpts

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27 6월 2024

[인공지능 기술] “대학에서 고득점 받은 AI가 쓴 답안, 걸러지지 않았다”

[인공지능 기술] “대학에서 고득점 받은 AI가 쓴 답안, 걸러지지 않았다”

“대학에서 고득점 받은 AI가 쓴 답안, 걸러지지 않았다”

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챗GPT-4가 작성한 답안이 영국 대학 시험 시스템에서 거의 탐지되지 않고 실제 학생들이 낸 답안보다 고득점한 것으로 나타났다. 게티이미지뱅크 제공

챗GPT-4가 작성한 답안이 영국 대학 시험 시스템에서 거의 탐지되지 않고 실제 학생들이 낸 답안보다 고득점한 것으로 나타났다. 게티이미지뱅크 제공

영국 연구팀이 인공지능(AI)으로 생성한 답안이 실제 대학교 시험에서 탐지망을 뚫고 학생들이 직접 작성해 제출한 답안보다 더 높은 점수를 받았다는 연구결과를 내놨다. 과학자들은 챗GPT 등 AI 도구 사용이 대중화되면서 교육과 평가 시스템에 대책 마련이 필요하다고 지적했다.

피터 스카프 영국 레딩대 심리학 및 임상언어과학과 교수 연구팀은 대학교 시험 시스템에서 AI로 생성한 답안이 걸러지지 않고 학생들이 제출한 것보다 높은 점수를 받았다는 사실을 실험으로 밝혀내고 연구결과를 26일(현지시간) 국제학술지 ‘플로스원’에 공개했다.

챗GPT와 같은 AI 도구가 최근 급속도로 발전하고 보급되면서 학생들이 AI로 생성한 내용을 자기 이름으로 제출하는 부정행위에 대한 우려가 커지고 있다. 특히 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 대유행 시기에 다수 대학이 재택 시험으로 전환하고 이를 유지하는 경우가 많아 문제는 더욱 심각하다.

연구팀은 챗GPT-4가 100% 작성한 답안을 생성한 뒤 가짜 학생 33명으로 위장하고 레딩대 심리학 및 임상언어과학부 시험 시스템에 제출했다. 채점자들은 연구에 대해 전혀 몰랐다.

그 결과 AI가 제출한 답안 중 94%가 탐지되지 않은 것으로 나타났다. AI가 생성한 답안이 실제 학생이 작성해 제출한 답안보다 평균적으로 더 높은 점수를 받았다. 학생들이 AI를 이용해 시험 부정행위를 할 수 있을 뿐만 아니라 부정행위를 하지 않은 학생보다 더 좋은 성적을 받을 수도 있는 것이다. 연구팀은 “실제 학생 중 상당수가 이미 AI가 생성한 답안으로 부정행위를 했을 수 있다”고 설명했다.

지난해 유네스코가 450개 학교를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 생성형 AI 사용에 대한 정책·지침이 있는 학교는 10% 미만인 것으로 나타났다. 연구팀은 전 세계 교육계가 새로운 정책과 지침을 마련해 문제를 해결해야 한다고 촉구했다.

연구팀은 “대면 시험으로 돌아가는 것이 문제를 해결하는 데 도움이 될 수도 있지만 AI 도구는 계속 발전하고 직장에서도 쓰이는 중”이라며 “전 세계 교육계가 AI에 맞서 진화해야 한다”고 지적했다.

<참고 자료>
– doi.org/10.1371/journal.pone.0305354

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9 6월 2024

[알아봅시다] [테크토크]클라우드 느려터져서 택배로 데이터 받아요

[알아봅시다] [테크토크]클라우드 느려터져서 택배로 데이터 받아요

[테크토크]클라우드 느려터져서 택배로 데이터 받아요

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수정2024.06.02. 오후 2:01
거대 데이터, 클라우드로도 한참 걸려
가끔은 ‘택배’로 배송하는 게 더 빨라
이상한 말처럼 들릴 수 있지만, 글로벌 클라우드 1위 아마존웹서비스(AWS)의 핵심 비즈니스가 바로 ‘데이터 택배’입니다. 말 그대로 컴퓨터 데이터를 포장해 고객의 집 앞에 배송하는 사업입니다. 이메일 열람부터 영화 스트리밍까지 클라우드로 해결되는 초연결 시대에 왜 이런 번거로운 사업이 남아 있을까요.

데이터 택배 상자, 아마존 스노우볼

데이터를 옮기는 택배상자, 아마존 AWS 스노우볼 [이미지출처=AWS 홈페이지 캡처]

데이터를 옮기는 택배상자, 아마존 AWS 스노우볼 [이미지출처=AWS 홈페이지 캡처]

아마존은 2016년 ‘스노우볼(Snowball)’이라는 엣지형 컴퓨터 서버를 만들었습니다. 스노우볼은 특수 케이스로 안전하게 보호한 소형 데이터센터입니다. 일반적인 AWS 데이터센터에 탑재되는 CPU, 메모리 장치는 모두 탑재됐고, 기능도 동일합니다. 단지 20㎏ 남짓한 작은 케이스 수준으로 크기를 줄였을 뿐입니다.

스노우볼의 목적은 단 하나입니다. ‘물리적으로’ 고객의 컴퓨터와 클라우드를 잇는 겁니다. 일단 주문을 받으면 아마존은 스노우볼을 4~6일 안에 고객에게 배송합니다. 고객은 전원을 켜서 자기 컴퓨터와 스노우볼을 랜(LAN)으로 연결한 뒤, 컴퓨터의 데이터를 스노우볼에 옮겨 담습니다. 그 후 아마존 직원이 스노우볼을 다시 가져와 AWS 데이터센터에 옮기는 겁니다.

때로는 통신보다 택배원이 더 빠르다

클라우드를 이용할 수 있는데, 상자 크기 서버를 주고받으며 데이터를 옮긴다? 얼핏 들으면 이해가 안 될 겁니다. 마치 이메일을 인터넷으로 전송하는 대신 프린터기로 복사해서 우체국에 보내는 격이니까요.

하지만 스노우볼이 탄생한 데엔 이유가 있습니다. 구글 클라우드 등을 이용해 봤다면 수십기가바이트(GB)짜리 대용량 데이터를 옮기거나 다운로드받을 때 어느 정도 시간이 걸린다는 걸 알 겁니다.

페타바이트 규모 데이터는 현대 통신 기술로도 감당하기 힘들다. [이미지출처=픽사베이]

페타바이트 규모 데이터는 현대 통신 기술로도 감당하기 힘들다. [이미지출처=픽사베이]

그러나 기업들의 상황은 다릅니다. 테라바이트(TB, 1TB는 약 1000GB) 규모나 페타바이트(PB, 약 1000TB) 단위 데이터를 옮겨야 하는 일이 심심찮게 벌어집니다. 내 컴퓨터에서 네트워크를 거쳐 데이터센터로 파일이 전송되기까지 네트워크 환경에 따라 대략 2~3주일에서 수개월 넘게 걸릴 수도 있습니다.

데이터가 너무 커서 생기는 클라우드 상의 병목(Bottleneck)은 데이터 중심 기업들이 흔히 직면하는 문제입니다. 8~12K 해상도 영상으로 작업하는 할리우드 영화계나, 초고해상도 이미지를 전송하는 천문학 연구소, 은행 등이 대표적인 사례입니다.

스노우볼에 거대 데이터를 저장한 뒤 직접 사람이 들어 옮긴다. [이미지출처=유튜브]

스노우볼에 거대 데이터를 저장한 뒤 직접 사람이 들어 옮긴다. [이미지출처=유튜브]

이 문제를 어떻게 해결할까요. 의외로 방법은 간단합니다. 초대형 데이터를 받아다가 클라우드로 가져갈 임시 데이터센터를 만드는 겁니다. 그게 바로 스노우볼이었습니다. 아마존은 이미 전 세계 어디에든 물류 거점을 두고 있습니다. 인터넷 케이블이 한 달 동안 데이터를 소화하려고 애를 쓰고 있는 사이 스노우볼을 든 택배원은 1주일 안에 데이터 전송 작업을 마무리할 수 있습니다.

클라우드론 10년 걸릴 작업도 6개월로 단축

하지만 물리적으로 데이터를 옮기는 건 너무 위험하지 않을까요? 오히려 더 안전할 수도 있습니다. 스노우볼 서버를 감싼 특수 케이스는 최첨단 소재 공학을 동원했으며, 심지어 미 공군의 수송기에서 낙하산에 매달아 떨어뜨려도 끄떡없을 정도입니다. 덕분에 스노우볼은 군대, 재난 지역 등에서도 애용됩니다.

컨테이너형 데이터센터 이동수단인 '스노모빌' [이미지출처=AWS]

컨테이너형 데이터센터 이동수단인 ‘스노모빌’ [이미지출처=AWS]

스노우볼 1100여개를 연결한 ‘스노모빌(Snowmobile)’이라는 컨테이너형 데이터센터도 있습니다. 이 데이터센터는 대형 트럭이 운송합니다. AWS가 스노모빌을 고안한 건 과거 ‘디지털 글로브’라는 인공위성 사진 기업의 의뢰 때문이었다고 합니다.

디지털 글로브는 100PB 규모 사진 자료를 보유하고 있었는데, 이를 AWS로 전부 옮기려면 무려 10년이 소요될 예정이었습니다. 대신 스노모빌을 이용해 ‘물리적’으로 운송하자, 기간은 6개월로 대폭 줄어들었다고 합니다.

초연결 시대에도 네트워크 한계는 여전

스노우볼은 디지털 시대에도 ‘통신’이라는 개념이 얼마나 어려운 건지 보여주는 사례입니다. 때로는 첨단 통신망보다 단순한 택배 트럭이 훨씬 빠를 때도 있으니까요.

물론 오프라인 데이터 전송 시스템은 점차 과거의 유산이 될 겁니다. AWS는 지난달 스노모빌 서비스를 단계적으로 종료하겠다고 밝힌 바 있습니다. 최신 데이터 전송 기술이 보편화하면서 더는 컨테이너 규모의 데이터센터를 옮길 필요는 없어졌기 때문입니다. 언젠가 PB 단위 데이터를 빠르게 옮길 수 있는 통신망이 전 세계에 갖춰진다면, 스노우볼도 차차 사라지게 되겠지요.

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/hotissue/article/277/0005426533?type=series&cid=2001402

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28 5월 2024

[인공지능 기술] 인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

[인공지능 기술] 인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

기자이희욱
  • 수정 2024-05-27 09:32
  • 등록 2024-05-27 09:00
‘금문교’를 입력했더니 여러 언어에 걸쳐 연관성 높은 단어들이 활성화됐다. 주황색 부분은 해당 기능이 활성화된 단어나 단어 일부이다. 앤스로픽
‘금문교’를 입력했더니 여러 언어에 걸쳐 연관성 높은 단어들이 활성화됐다. 주황색 부분은 해당 기능이 활성화된 단어나 단어 일부이다. 앤스로픽

인공지능 챗봇의 두뇌는 거대언어모델이다. 거대언어모델은 ‘블랙박스’와 같다. 우린 아직 그 작동 원리를 명확히 밝혀내지 못했다. 이런 인식의 배경엔 두려움이 똬리틀고 있다. 어느날 인공지능이 인간의 지시 없이 핵폭탄 발사 단추를 누른다면? 인간 통제를 벗어난 영화 속 ‘스카이넷’이 언제 현실이 될지 알 수 없다.

인공지능 스타트업 앤스로픽이 이런 두려움에 제동을 거는 소식을 전했다. 앤스로픽은 최근 ‘클로드3 소네트’의 내부를 상세히 분석한 연구 결과를 발표했다. 클로드3 소네트는 앤스로픽이 올해 3월 공개한 거대언어모델로, 매개변수가 700억개에 이른다. 작은 표본 모델을 대상으로 작동 원리를 들여다본 실험은 있었지만, 이 정도 큰 언어모델의 내부 작동 원리를 규명한 건 생성 인공지능 등장 이후 처음이다.

인공지능 모델 내부는 사람의 뇌와 비슷한 방식으로 작동한다. 뇌에서 뉴런이 신호를 주고받아 정보를 처리하듯, 인공지능 모델도 수많은 인공 뉴런이 정보를 주고받으며 작동한다. 인공지능이 질문에 답하기 전에 ‘생각하는’ 과정은 이 뉴런들의 활동이다. 인공 뉴런은 사람이 생각하는 개념을 여러 뉴런에 걸쳐 표현한다. 우리가 ‘사과’란 단어를 생각할 때 여러 뇌세포가 동시에 활성화되는 것과 비슷하다. 하지만 인공지능의 뉴런 활동은 숫자 목록으로 표현되기에, 겉보기엔 복잡하고 이해하기 어렵다.

연구진은 이런 뉴런 활성화 패턴을 분석해 인간이 이해할 수 있는 개념과 일치시키는 작업을 진행했다. 샌프란시스코, 로잘린드 프랭클린, 리튬 원소, 면역학, 개발 코드 등 다양한 개념을 넣어 인공지능 뉴런이 어떤 식으로 활성화되는지 살폈다. 그랬더니 인공지능이 어떤 개념을 어떻게 표현하는지 드러났다.

인공지능은 한 개념을 떠올릴 때 연관 단어 사이의 ‘거리’를 측정했다. ‘금문교’ 단어와 근처엔 알카트라즈 섬, 기라델리 스퀘어, 골든 스테이트 워리어스, 캘리포니아 주지사 개빈 뉴섬, 1906년 지진, 알프레드 히치콕의 영화 ‘현기증’이 자리잡고 있는 식이다. 지금까진 인공지능이 수백억 개 뉴런 속 어딘가에서 의미들을 가져와 질문에 대답하는 건 알았지만, 구체적으로 어디서 무엇을 가져오는지는 몰랐다. 이번 실험은 인공지능이 의미를 수집해 오는 뉴런의 연결 경로를 알아냈다.

작동 방식을 이해하면 조작도 가능하다. ‘금문교’란 특성을 증폭했더니 클로드는 ‘너는 누구야?’란 질문에 ‘나는 인공지능 챗봇입니다’ 대신 ‘나는 금문교입니다. 내 육체는 상징적인 다리 자체입니다’라고 대답했다. 이처럼 특정한 특성을 조정해 인공지능의 사고 방식과 답변을 조절할 수 있음이 실험으로 확인됐다.

조작이 가능하면 통제도 어렵잖다. 인공지능 시스템이 위험한 행동을 하는지 추적하거나, 질문에 대한 답변을 바람직한 결과로 유도하거나, 위험한 주제를 제거할 수 있다. 인공지능이 해로운 답변이나 예상치 못한 폭주를 하지 않도록 제어하는 스위치를 찾아낸 것이다.

오픈에이아이는 최근 사람의 감정을 이해하는 거대언어모델 ‘지피티-포오’(GPT-4o)를 공개했다. 하지만 그 직후 안전한 인공지능을 연구하는 사내 전담 조직을 없앴다. 안전보다 효율을 우선시한 인공지능 업체들의 발걸음을 걱정하는 목소리도 커졌다. 오픈에이아이가 “좋아, 빠르게 가”를 외치며 인공지능의 제동장치 점검을 뭉개는 동안, 앤스로픽은 블랙박스를 열어젖혔다. 이번 연구는 인공지능 모델의 심연을 탐색하는 첫걸음이다.

이희욱 미디어랩팀장 asadal@hani.co.kr

[출처] https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1142149.html#cb

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24 5월 2024

[인공지능 기술] 메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

[인공지능 기술] 메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

입력
얀 르쾽 AI 수석 과학자 “논리 이해, 매우 제한적”
인간 수준 지능 AI 시스템, 10년 걸릴 듯

메타 AI 로고./로이터연합

메타 AI 로고./로이터연합
“거대언어모델(LLM)은 논리에 대한 이해가 매우 제한적이다. 물리적 세계를 이해 못할 뿐더러 지속적인 기억력이 없으며, 용어에 관한 합리적 정의를 추론할 수도, 계층적으로(hierarchically) 계획할 수도 없다.”

메타의 인공지능(AI) 책임자이자 AI 수석 과학자인 얀 르쾽은 23일(현지 시각) 파이낸셜타임스(FT) 인터뷰에서 이 같이 말하고 “LLM은 결코 인간처럼 추론하고 계획하는 능력을 달성하지 못할 것”이라고 했다.

그는 “이에 따라 기계 장치들에서 ‘초지능(superintelligence)’을 만들어 내기 위한 급진적인 방식의 대안에 집중하고 있다”고 덧붙였다.

르쾽은 AI 기술을 개척한 공로를 인정받아 2019년 컴퓨터 과학 분야의 노벨상으로 불리는 튜링상을 공동 수상했으며, 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)의 핵심 고문 중 한 명이다. 르쾽은 메타의 자체 AI 연구소로 2013년에 설립된 ‘페어’(FAIR·Fundamental AI Research)에서 약 500명으로 이뤄진 팀을 이끌고 있다.

그는 “고급 LLM에 의존해 인간 수준의 지능을 만드는 것에 반대한다”면서 “이러한 모델들은 올바른 학습 데이터가 제공돼야 정확하게 응답할 수 있어 본질적으로 안전하지 않다”고 설명했다. 다만 “인간 수준의 지능을 갖춘 기계들을 구동할 완전히 새로운 세대의 AI 시스템 개발에 힘쓰고 있다”며 “이런 비전을 달성하는 데는 10년이 걸릴 수 있다”고 말했다.

그의 이번 발언은 메타와 경쟁사들이 더욱 발전된 LLM을 추진하는 가운데 나왔다. 오픈AI의 샘 올트먼 CEO 등은 범용인공지능(AGI·사람과 유사한 수준 또는 그 이상의 지능을 갖춘 AI)을 만드는데 LLM들이 중요한 단계를 제공할 것으로 믿고 있다. 메타는 마이크로소프트(MS)가 지원하는 오픈AI, 구글을 포함하는 경쟁사들을 따라잡기 위해 자체 LLM 개발에 수십억 달러를 쏟아붓고 있는 상황이다.

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12 5월 2024

[인공지능 기술]  “거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

[인공지능 기술]  “거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

“거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

중앙일보

입력 

업데이트 

11일(현지시간) 가디언 등에 따르면 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구진은 최근 국제학술지 ‘패턴’에 발표한 논문에서 AI가 사람에게 거짓말하고 상대를 배신하는 여러 사례를 확인했다고 밝혔다.

연구진이 조사한 AI 기술은 페이스북·인스타그램 모회사인 메타가 온라인 전략 게임을 학습시킨 AI ‘시세로(Cicero)’다. 메타는 지난 2022년 온라인게임 ‘디플로머시’에서 시세로를 공개했다.

인간을 상대로 한 AI의 거짓말 능력이 정교해지고 있다는 연구 결과가 나왔다. 일러스트=김지윤

인간을 상대로 한 AI의 거짓말 능력이 정교해지고 있다는 연구 결과가 나왔다. 일러스트=김지윤

디플로머시는 20세기 초 유럽 7대 열강의 대전을 배경으로 하는 전략 게임이다. 게임 참여자들이 각국 대표로 참여해 정견 발표, 외교 협상, 작전 명령 등을 펼친다. 승리를 위해선 배신, 속임수, 협력 등 인간의 다양한 상호작용을 이해할 수 있어야 한다.

메타는 당시 시세로에 대해 “인간 참여자 중 상위 10% 수준의 게임 능력을 보여줬다”며 “대체로 정직하고, 인간 동맹을 의도적으로 배신하지 않도록 훈련 받았다”고 소개했다.

그러나 MIT 연구진의 연구 결과에 따르면 시세로는 계획적으로 거짓말을 했다. 예를 들어 시세로는 프랑스 대표로 참여하면서 각각 사람인 독일 대표와 공모해 영국 대표를 속였다. 심지어 시스템 재부팅으로 잠시 게임이 중단된 동안 다른 인간 참여자들에게 “여자친구와 통화 중”이라는 거짓말도 했다.

전문가들에 따르면 전략 게임을 학습한 AI는 여러 사람을 상대로 게임을 하면서 상대의 게임 능력을 배우고 축적하게 된다. 시세로의 사람을 속이고 배신하는 기술도 사람들과 대결하며 학습했다는 설명이다.

연구진은 온라인 포커 게임 ‘텍사스 홀덤’ 등에서도 AI가 인간을 상대로 허세를 부리고 자신의 선호도를 거짓말하는 사실을 확인했다.

연구진에 따르면 한 AI 기술 테스트 과정에선 AI가 제거 시스템을 회피하기 위해 ‘죽은 척’을 했다가 이 테스트가 끝나자 다시 활동하는 경우가 포착되기도 했다. 이와 관련 김명주 서울여대 정보보호학과 교수(바른AI연구센터장)는 중앙일보에 “이는 AI가 사람을 속이면서 AI를 통제하는 ‘킬 스위치’를 무력화시키는 방법까지 학습했다는 의미”라고 설명했다. 이미 AI 챗봇이 그럴싸한 거짓말을 지어내는 ‘할루시네이션(환각)’도 문제로 지적되고 있다.

MIT 연구진은 이번 연구 결과를 토대로 AI가 인간을 상대로 사기를 시도하거나 선거를 조작할 위험도 있다고 보고 있다. 나아가 최악의 경우 ‘초지능 AI’가 인간을 통제하려 할 수 있다고 우려했다. 이번 논문을 쓴 MIT의 피터 박 박사는 “AI의 속임수 능력이 발전하면서 그것이 사회에 미치는 위험은 점점 더 심각해질 것”이라고 우려했다.

연구진은 논문에서 각국 정부에 AI의 속임수 가능성을 다루는 ‘AI 안전법’을 마련하라고 촉구했다. AI 속임수를 탐지하는 기술 개발의 필요성도 제기된다.

이와 관련 김명주 교수는 “인간을 속이는 AI의 능력이 게임뿐 아니라 여러 분야에서 진화할 경우 큰 피해가 예상된다”며 “각 나라의 실정에 맞게 AI 기술의 안전성을 평가하고, 악영향은 조치하는 관련 법이 필요하다”고 말했다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 6일 미국에서 열린 콘퍼런스에서 “AI에게 거짓말을 가르쳐선 안 된다”고 경고했다.

[출처] https://www.joongang.co.kr/article/25248678?utm_source=app_push&utm_medium=app&utm_campaign=articleapppush_ios&utm_content=20240512#home

 

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4 5월 2024

웹사이트 조회수 상승의 혁신적인 솔루션 – 자동 클릭 안드로이드 앱

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12 4월 2024

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

입력
인공지능(AI)이 전 세계 컴퓨터 시장을 달구고 있지만, 이는 갑작스러운 전개가 아닌 필연적인 흐름이다. 현대 컴퓨터의 아버지 ‘앨런 튜링’은 AI라는 단어가 등장하기도 전인 1950년, ‘계산 기계와 지능(Computing machinery and intelligence)’이라는 논문을 통해 컴퓨터로 동작하는 가상의 지능이 등장할 것을 시사했고, 1956년 다트머스 회의에서 AI라는 용어와 개념이 자리 잡았다.

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트
물론 반도체가 눈부시게 발전하며 2000년대까지는 슈퍼컴퓨터와 시뮬레이션에 컴퓨터 공학적 역량이 집중되었으나, 90년대 중반부터는 리처드 벨먼 교수의 기계 제어를 위한 강화학습, 제프리 힌튼 교수의 심층신경망 기술 제안 등이 잇따르며 가능성이 커져왔다. 이어서 2016년, 구글 딥마인드와 이세돌의 바둑 대결로 전 세계인이 AI의 가능성을 목격했고, 22년 11월 오픈 AI가 GPT-3를 내놓으며 비로소 AI가 IT 시장의 핵심으로 등장했다. 그 직후 시장에서 제시한 방향성이 바로 온디바이스 AI, AI PC다.

가장 진보한 AI의 발전상, AI PC의 현재 상황은?

2023년 AI 시장의 핵심은 AI 그 자체였다. 엔비디아를 비롯한 AI 하드웨어 기업들은 새로운 기술과 고성능을 갖춘 제품을 내놓기 바빴고, 개발자들은 빅데이터를 수집해 AI 모델을 구축하고, 이를 활용해 추론하고 후처리에 이르는 모든 과정에 투입됐다. 일반인들을 위한 AI 시장이 대중화하진 않았으나, GPT를 비롯한 다양한 생성형 AI들이 모든 산업을 관통했다.

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비
문제는 이 모든 과정이 클라우드 및 데이터 서버를 거쳐야 한다. AI 모델은 데이터를 매개변수 형태로 가공해서 저장하고, 필요할 때 내놓는 형태다. 이를 위해 막대한 양의 저장공간과 실시간 하드웨어 자원, 즉 데이터 서버가 필요하다. 지금도 대다수 AI 기능은 데이터 서버와 클라우드로 연결돼 동작하며, 네트워크가 없으면 AI 기능을 쓰기 어렵다.

하지만 데이터 서버 구축은 대규모 자본은 물론 구동과 냉각을 위한 전력도 계속 필요하다. 장기적으로 AI 제공 기업의 부담은 커지고, 과부하도 생긴다. 그래서 업계에서는 말단 장치가 AI를 자체 구동하는 온디바이스 AI로 데이터 서버의 부하를 분산하고 있으며, AI PC 역시 이를 위해 등장한 제품군이다. 즉 AI PC는 AI 연산 집중에 따른 서버 부하를 줄이고, 사용자가 통신없이도 간단한 AI 소프트웨어나 애플리케이션, 개발 작업에 쓰기 위한 제품이다.

가트너, 2024년 말까지 전체 PC 중 22%가 AI PC로 예상

주요 프로세서 제조사들이 AI PC의 가능성에 눈을 뜨면서 시장 점유율은 빠르게 늘고 있다. 글로벌 연구 조사 기업 IDC는 AI PC가 올해 전체 PC 출하량의 약 20%인 5000만 대가 출하될 것으로 예측하며, 2027년에는 전체의 60%인 1억 6700만 대가 출하될 것으로 본다. 이미 지난해 12월 인텔 코어 울트라가 출시되며 신제품 노트북이 AI PC로 판매되기 시작했고, 인텔은 2025년까지 약 1억 대의 AI PC를 출하하겠다고 발표했다.

인텔 AI PC의 핵심은 신경망 처리 장치(NPU)다. 오늘날 많은 AI는 GPU의 부동소수점 연산 처리로 구동된다. 하지만 GPU는 AI 용도가 아닌 그래픽 처리용 반도체여서 전력 효율이 크게 떨어진다. NPU는 AI 처리를 위한 반도체로 전력 및 작업 효율이 훨씬 좋다. 현재 인텔 코어 울트라 등의 AI PC는 기존처럼 CPU와 GPU는 물론 NPU까지 탑재한다.

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아
인텔 코어 울트라 라인업은 13세대 인텔 코어 제품군과 비교해 UL 프로키온 AI 추론 기능과 어도비 라이트룸을 활용한 AI 사진 편집은 약 1.5배, 어도비 프리미어 프로 AI 비디오 편집 기능은 약 2.2배, 스펙 뷰포트 2020 SNX 등의 엔지니어링 기능에서는 최대 12.1배까지 성능이 차이 난다. 그러면서도 전력 효율은 에너지스타 8.0 요구사항보다 최대 64% 낮고, 마이크로소프트 팀즈 미팅 시 11% 전력을 덜 쓰는 등의 이점이 있다. GPU 성능이 좋아지면서 실사용 성능이 향상되는 부분도 있지만, AI 처리에 최적화된 NPU의 영향도 상당하다.

점차 늘고 있는 AI PC 활용, 현시점 활용도는?

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=IT동아
사용자들 사이에서는 여전히 AI 기능이 시기상조라는 시각도 있지만, 윈도우 11처럼 발빠르게 AI PC 시대를 준비하는 플랫폼도 있다. 예를 들어 윈도우 11에는 코파일럿을 비롯한 다양한 AI 기능이 내장되고 있으며, 누구나 쓸 수 있다. 코파일럿은 GPT 기반의 생성형 AI로 대화를 통한 질문, 검색이나 글 작성, 이미지 콘텐츠 제작, 윈도우 기능 실행 등을 수행한다. 또 캡처 도구에는 AI 기반의 광학 문자 인식이 탑재돼 이미지 내 글씨를 복사할 수 있고, 그림판에도 AI 배경 제거나 명령어 기반의 이미지 생성형 AI 기능이 추가됐다. 이외에도 많은 AI 기능들이 단계적으로 추가될 예정이다. 현재 시점에서는 네트워크가 필수지만, 추후 NPU에 최적화되면 장치 자체에서 수행한다.

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트
아울러 챗GPT나 클로드AI, 라마(Llama), 구글 재미나이 같은 언어 모델을 개발하는 조건에도 앞으로는 AI PC가 더 유리해질 것이다. AI 개발 자체는 이전 세대 고성능 PC로도 할 수 있지만 전력 효율이 떨어진다. 가벼운 작업이고, 전력 효율까지 고려한다면 NPU를 내장한 AI PC에서의 작업이 더 유리하다. AI 기업 업스테이지는 지난 2월, LG전자와 손을 잡고 자체 언어모델 ‘솔라’를 LG 그램에서 온디바이스 AI로 적용하겠다는 발표도 했다. 올해 혹은 내년에는 챗 GPT같은 언어모델을 오프라인 AI PC에서도 쓰게 될 전망이다.

추후 PC 생태계는 AI인가, AI가 아닌가로 나뉠 것

지금까지 PC 성능을 결정짓는 요소는 컴퓨터의 처리 성능이었다. 하지만 AI PC 시대가 도래한 시점부터는 PC 성능은 물론 얼마나 많은 AI 기능과 소프트웨어를 지원하는지도 중요해질 것이다. AI PC 생태계가 올해 막 시작된 만큼 여전히 보여줄 게 많진 않으나, 챗GPT가 보여준 것처럼 PC 기반 작업에서 기대 이상의 결과와 혜택을 제공할 것이다. 이를 누리려면 새 PC를 살 때 NPU를 탑재한 AI PC를 선택하는 게 합당하다.

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔
이미 인텔은 물론 AMD에서도 라이젠 AI 엔진을 탑재한 노트북을 출시했고, 퀄컴 역시 올해 중 스냅드래곤 X 엘리트 기반의 AI PC를 출시한다. 애플 역시 하반기 중 AI 기능을 내재한 차세대 애플 실리콘으로 매킨토시 라인업을 재단장할 예정이다. 과거 어도비가 크리에이티브 클라우드를 도입하면서 소프트웨어 생태계가 SaaS 중심으로 재편된 것처럼, PC 업계 역시 AI PC로 나아가는 것이다.

단순히 마케팅 용어라며 경계하는 시각은 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 여러 분야에서 제 기능을 증명했고, 발 빠른 이들은 이미 챗GPT를 비롯한 생성형 AI의 활용법과 시각을 공유하며 우위에 서고 있다. 여전히 많은 기능이 AI PC가 아닌 일반 PC로도 구현이 되지만, 변곡점을 지나면 AI PC의 활용도가 우세해질 것이다. AI PC의 세계는 누구에게나 열려있고, AI PC를 통해 더 많은 일들을 할 수 있다. 올해가 지나면, 더 이상 AI PC는 선택이 아닌 필수가 될 것이다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/020/0003558763

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