[천체물리 – 우주(과학)] [사이테크+] “16만 광년 밖 외부 은하 내 적색 초거성 확대 촬영 성공”
[사이테크+] “16만 광년 밖 외부 은하 내 적색 초거성 확대 촬영 성공”
입력2024.11.22. 오전 5:00
수정2024.11.22. 오전 5:00
칠레 연구팀 “초신성 되기 전에 가스·먼지 내뿜는 별의 마지막 단계”
(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 천문학자들이 16만 광년 떨어져 있는 우리은하(Milky Way) 밖의 외부 은하에서 초신성이 되기 전 마지막 단계에서 가스와 먼지를 뿜어내고 있는 적색 초거성을 처음으로 확대 촬영하는 데 성공했다.
처음으로 확대 촬영된 16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 ‘WOH G64’
유럽남방천문대(ESO) 초대형 망원경 간섭계(VLTI) 관측장비(GRAVITY)로 촬영된 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)의 적색 초거성(WOH G64). 이 별은 초신성이 되기 전 마지막 단계에서 가스와 먼지를 뿜어내고 있는 것으로 추정된다. [ESO/K. Ohnaka et al. 제공. 재판매 및 DB 금지]
칠레 안드레스 벨로 대학 케이이지 오나카 교수팀은 과학 저널 천문학과 천체물리학(Astronomy and Astrophysics)에서 유럽남방천문대(ESO)의 초대형 망원경 간섭계(VLTI)를 이용해 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)에 있는 적색 초거성(WOH G64)을 확대 촬영했다고 밝혔다.
오나카 교수는 “VLTI의 높은 선명도 덕분에 가스와 먼지 등이 별을 타원형 고치처럼 둘러싸고 있는 모습을 발견, 촬영할 수 있었다”며 “이 별이 초신성 폭발 전에 물질을 급격히 방출하는 마지막 단계에 있는 것으로 보인다”고 말했다.
연구팀은 지금까지 천문학자들이 우리은하 내에 있는 별은 24개를 확대 이미지로 촬영해 그 특성을 밝혀냈으나 다른 은하에 있는 별들은 너무 멀리 떨어져 있어 자세히 관찰하는 게 사실상 어려웠다고 지적했다.
WOH G64는 우리은하를 공전하는 작은 은하 중 하나인 대마젤란운에 있는 태양 2천배 크기의 적색 초거성으로, 오나카 교수팀은 2005년과 2007년 VLTI로 이 별을 관측하는 등 관심을 기울였으나 실제 사진을 촬영하지는 못했다.
16만 광년 밖 외부 은하의 적색 초거성 ‘WOH G64’ 상상도
외부 은하의 별로는 최초로 근접 촬영된 WOH G64 상상도. 태양 2천배 크기의 적색 초거성인 이 별은 16만 광년 밖 대마젤란운(Large Magellanic Cloud)에 있으며, 별에서 방출된 먼지와 가스에 둘러싸여 있다. [ESO/L. Calçada 제공. 재판매 및 DB 금지]
연구팀은 이 연구에서 새로 개발된 VLTI의 2세대 관측 장비 중 하나인 ‘그라비티'(GRAVITY)로 WOH G64를 촬영하고 이를 이전 관측 결과들과 비교해 별이 10년 동안 더 희미해졌다는 사실을 밝혀냈다.
논문 공동저자인 독일 막스 플랑크 전파천문학 연구소(MPIRA) 게르트 바이겔트 교수는 “10년 동안 이 별이 중대한 변화를 겪고 있다는 사실을 발견했다”며 “이는 별의 일생을 실시간으로 관찰할 수 있는 드문 기회를 제공한다”고 말했다.
연구팀은 WOH G64 같은 적색 초거성은 마지막 단계에서 수천 년에 걸쳐 바깥쪽 가스와 먼지층을 날려버린다면서 이 별은 그런 별 가운데 가장 극단적인 예일 수 있으며 급격한 변화를 통해 폭발적인 종말을 맞이할 수도 있다고 설명했다.
오나카 교수는 “별이 점점 희미해지고 있어 VLTI로도 확대 촬영하는 게 더 어려워지고 있다”며 “현재 계획 중인 ‘그래비티+'(GRAVITY+) 같은 개선된 장비로 계속 관측하는 것이 이 별의 미래를 이해하는 데 중요하다”고 말했다.
◆ 출처 : Astronomy and Astrophysics, Keiichi Ohnaka et al., https://www.aanda.org/10.1051/0004-6361/202451820
청소년에게 중독을 비롯한 악영향을 미치는 것으로 알려진 온라인 게임이 성인에게는 직장 생활에서 바람직한 마음가짐을 갖는 데 도움이 된다는 연구결과가 나왔다.
멜리카 시르모하마디 미국 휴스턴대 교수 연구팀은 온라인 게임을 취미로 즐기는 사람들이 직장에서 부여되는 업무를 ‘해결 가능한 퍼즐’로 여기며 적극적으로 도전하고 조직생활을 하는 데 팀워크, 리더십, 자신감과 같은 긍정적인 정서가 발달했다는 연구결과를 국제학술지 ‘국제 인적자원 개발’에 18일(현지시간) 발표했다.
연구팀은 평균 20년 동안 비디오 게임을 즐기고 최소 10년 이상 대규모 다중사용자 온라인 역할 게임(MMORPG)을 취미로 삼은 성인 직장인 23명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 게임이 직장생활에 미치는 영향을 효과적으로 확인하기 위해 온라인 게임 이용자의 경우 해당 게임 랭킹 상위 1%에 속하는 참가자들을 모집했다.
참가자들이 종사하는 직업 분야는 회계, 인사와 행정지원, 프로젝트 관리, 엔지니어링, 재무, 교육 등 다양했다. 연령대는 20~41세였으며 평균 연령은 29세였다. 남성 19명과 여성 4명이 참여했다.
참가자들이 직장 생활을 하는 과정에서 어떤 정서적 특성을 갖고 있는지 확인하기 위해 연구팀은 심층 인터뷰를 실시했다. 참가자들이 음성으로 답변한 내용을 줄글로 바꾸어 어떤 단어나 표현을 자주 사용했는지와 전체적인 내용을 자세히 분석했다.
연구팀은 정량적 데이터보다 개인의 주관적인 답변을 깊게 분석하는 이같은 방식은 사회적 상호작용에 대한 이해를 얻는 데 유리한 연구 방법론인 질적 해석주의 접근법이라고 설명했다.
인터뷰 질문은 참가자들이 자신의 경험을 해석하는 방식, 자신의 가치관을 구성하는 방식 등을 알아보기 위한 문항들로 구성됐다.
분석 결과 참가자들은 직장에서 수행해야 하는 업무를 해결 가능한 퍼즐이라 여겼다. 엔지니어로 일하는 한 참가자는 “퍼즐을 보면 풀고 싶다는 동기가 생긴다. 업무도 퍼즐이라 생각하면 해결 가능한 일이라고 생각하게 되곤 한다”고 말했다. 업무 목표를 달성하기 위해 진취적인 자세를 가지게 된다는 답변이다.
다른 참가자들은 온라인 게임에서의 성공 경험을 통해 자신감을 키울 수 있었다고 말했다. 또 자신이 게임 상에서 선보인 기술과 팀원들과 함께 게임을 한 방식에 대한 피드백을 받으면서 자기 인식이 발달했다고 보고했다.
연구팀은 “성과 평가, 피드백 제공, 지시하기, 다른 사람에게 영감을 주기 등의 능력은 게이머가 게임을 하면서 함양할 수 있는 능력”이라고 말했다.
연구를 이끈 시르모함마디 교수는 “이번 연구는 그간 연구되지 않았던 취미로서의 게임이 업무에 어떻게 도움이 될 수 있는가를 보여줬다”며 “게임은 실제로 사람들이 직장 업무를 수행하는 데 중요한 ‘스킬(기술)’을 개발하는 데 도움이 된다”고 말했다.
혼자 이겨낼 수 있는 고난이 존재할까. 불평등, 차별, 가난, 극심한 경쟁과 물질주의, 질병 등 삶에서 큼지막한 고통을 차지하는 문제의 다수가 쉽게 바꿀 수 없는 요소들, 예를 들어 태어난 가정 환경, 양육자의 소득 및 교육 수준, 사회적 구조, 타고난 건강함 등에 의해 큰 영향을 받고 있음을 고려해보면 여러 사람들이 함께 노력하지 않는 한 개인이 할 수 있는 일에는 한계가 있을 수밖에 없다.
여기에 더해 사회적 동물인 우리들의 건강과 행복에는 ‘사회적 지지’, 주변에 믿고 의지할 수 있는 좋은 사람들의 존재가 필수적이다. 개인적 차원의 문제인 것처럼 보이는 문제들, 예를 들어 다양한 질병이나 우울증 같은 경우에도 사회적 지지의 존재 여부에 따라 기존 건강상태와 상관 없이 예후가 다르게 나타난다.
한 메타분석 결과에 따르면 외로움과 사회적 고립은 관상동맥 심장질환 위험을 29% 증가시키고 뇌졸중 위험을 32% 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 우울증의 주된 원인 중 하나가 바로 인간관계에서 다수의 거절과 갈등을 경험하는 것이다. 수십년 간의 행복 연구가 내린 결론 또한 행복한 사람과 그렇지 않은 사람의 가장 큰 차이는 ‘좋은 인간관계’의 여부이다.
이렇게 겉으로는 간단해 보이는 문제도 속에는 항상 다양한 사회적, 관계적 층계의 문제들이 엮여 있어서 실제로는 절대 간단하지 않다는 것을 배우고 나니 사람이 스스로 온전히 이겨낼 수 있는 문제가 과연 존재할까 싶은 의문이 든다. 다소 극단적으로 인간의 자유의지라는 것은 존재하지 않으며 순전히 환상이라고 보는 시각들도 있지만 그것과 별개로 우리가 삶에서 겪는 대부분의 굵직한 문제들은 내 손 안에서 굴리기에는 이미 너무 크고 복잡하다.
자수성가하여 가난을 이겨냈다고 하는 흔한 스토리들도 사실은 가난 자체를 해결했다기보다 혼자 ‘탈출’한 것에 불과하고 여기에서도 좋은 운과 좋은 사람들의 도움이 큰 역할을 한다. 하지만 많은 사람들이 자신의 이야기를 할 때 결과가 좋지 않았던 일은 외적 귀인(운이 나빴음)을 하는 반면 좋았던 일은 내적 귀인(자신의 능력과 노력 덕분)을 하는 경향을 보인다.
그렇게 스스로는 지각하지 못할지언정 분명히 존재했을 주변의 도움을 무시한 채 자신과 비슷한 어려움을 겪고 있는 다른 사람을 돕기는 커녕 “나는 혼자 해냈는데 너는 왜 못하냐”고 비난을 던지고 만다. 정말 주변의 도움 없이 혼자 해낸 것이든 아니면 도움이 있었는데 인지하지 못하는 경우이든 고난을 혼자 이겨내는 데에도 공감능력이 떨어진다고 하는 큰 부작용이 존재하는 것이다.
또 비교적 사소해 보이는 문제들 예를 들어 어질러진 방을 정리하는 것에 있어서도 집에 에너지 넘치는 아이가 있다거나 혹은 우울증이 심해서 손가락을 움직이는 것도 힘든 상황이라고 하면 방이 지저분하다는 문제는 표면에 드러난 증상일 뿐이고 그 이면에 훨씬 큰 진짜 문제들이 도사리고 있는 셈이다.
최근 노숙인들에 대한 사람들의 인식과 그 인식들이 도움 행동에 미치는 영향에 대한 연구를 접했다. 여기에서도 노숙인들이 그 상황에 처하게 된 이유가 단순히 ‘게으름’ 같은 개인적이고 내적인 문제 때문이라고 생각하는 사람들은 원인이 이보다 더 복잡할 거라고 생각한 사람들에 비해 노숙인들을 위한 봉사활동이나 도움 행동에 참여할 의향이 적은 것으로 나타났다.
한국인들이 특히 사랑한다는 소설 ‘데미안’을 보면 초반부에 유복한 가정환경에서 자라고 있는 주인공 싱클레어가 그렇지 않은 환경에 처한 다른 소년들을 바라보며 동일한 시공간에 서로 완전히 다른, 빛과 어둠의 세계가 아슬아슬하게 공존함을 잘 보여준다.
조금 다르지만 나 역시 청소년기에 가출의 유혹에 잠시 사로잡혔던 적이 있었다. 만약 내가 조금이라도 더 운이 나빴거나 주변의 도움이 없었더라면 지금과 완전히 다른 세계를 살아가고 있을 거라는 생각이 든다. 종이 한 장 차이 같은 작은 요소들이 모여서 커다란 나비효과를 만드는 법이다.
공감하고 말고의 여부를 떠나서 노숙인들 역시 ‘게으름’보다는 분명 더 복잡하고 다양한 각자의 사정에 인해 그런 상황에 처했을 거라는 생각이 든다. 내 사정이 복잡한 만큼 다른 사람들의 사정도 비슷하게 또는 더 많이 복잡한 법이니까.
Tausen, B. M. & Fossum, J. (2024). Empathy helps, Dehumanization harms: Beliefs about the causes of homelessness are (in)directly related to intentions to help and harm those who are unhoused. Journal of Applied Social Psychology. Online first publication https://doi.org/10.1111/jasp.13050
※필자소개 박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
[천체물리 – 우주(과학)] 5년 후 지구로 돌진하는 소행성 ‘아포피스’…지구 중력에 산사태 [아하! 우주]
5년 후 지구로 돌진하는 소행성 ‘아포피스’…지구 중력에 산사태 [아하! 우주]
입력2024.11.09. 오후 5:49
[서울신문 나우뉴스]
소행성 아포피스와 뉴욕 비교 그래픽 이미지. 사진=The Planetary Society
5년 후 지구를 향해 날아오는 소행성 아포피스에 대한 흥미로운 연구결과가 나왔다. 최근 미국 존스홉킨스 대학 응용물리학 연구소는 지구에 최근접한 아포피스가 지구 중력의 영향으로 진동과 산사태가 발생해 변형될 수 있다는 연구결과를 내놨다.
‘혼돈의 신’을 뜻하는 이집트 신화 속 아펩에서 이름을 따온 아포피스(Apophis)는 지름이 약 340m의 소행성이다. 지난 2004년 6월 처음 발견됐는데 최근까지 아포피스는 지구와 충돌 가능성이 가장 높은 소행성으로 꼽혀왔다. 이에 붙은 별칭 역시 ‘도시 파괴자’로 만약 지구와 직접 충돌한다면 지구 전체를 파괴하지는 못하지만 핵폭탄의 수십~수백 개가 폭발하는 것과 같아 반경 수백 ㎞를 흔적도 없이 사라지게 할 수 있다.
아포피스(Apophis)의 그래픽 이미지
특히 천문학자들은 아포피스가 2029년 4월 지구와 최근접할 것으로 예상했는데, 놀랍게도 발견 당시만 해도 아포피스가 지구와 충돌할 확률을 무려 2.7%로 예측하기도 했다. 그러나 다행히 최근 연구결과 아포피스가 지구와 약 3만1860㎞ 거리를 두고 지나갈 것으로 예측돼 지구와 충돌할 가능성은 거의 없다. 다만 이 정도 거리도 지구와 달 사이의 약 12분의 1에 불과할 정도로 가깝다.
이번에 존스홉킨스 대학 연구팀은 아포피스와 유사한 소행성을 기반으로 시뮬레이션 모델을 만들어 지구를 스쳐 지나가는 아포피스의 물리적 변화를 예측했다. 연구를 이끈 로날드 루이스 발루즈 연구원은 “아포피스의 중력은 지구보다 약 25만 배나 작다”면서 “지구 중력으로 인해 지구와 가까워지기 1시간 전 부터 소행성에 지진과 같은 진동이 이어질 수 있다”고 설명했다.
지구를 향해 날아오는 아포피스의 궤적. 일부 인공위성보다도 지구와 가깝다. 이미지=NASA
이어 “이 진동이 얼마나 강할 지 말하기는 어렵지만 아포피스 표면의 바위를 우주로 내 보내 외형을 바꿀 수 있을 것”이라면서 “지구의 중력은 아포피스의 회전 패턴을 바꿀 수 있어 산사태를 촉발해 표면 아래에 있는 층이 드러날 수도 있다”고 덧붙였다.
한편 지구를 방문하는 아포피스를 가깝게 지켜볼 수 있는 희귀한 기회를 맞아 국제 협력도 커지고 있다. 앞서 지난 7월 부산 벡스코에서 개막한 우주분야 세계 최대 규모 국제 학술행사인 ‘국제우주연구위원회’(COSPAR·코스파)에서도 아포피스 탐사와 관련한 국제협력이 언급된 바 있다.
meme % yarn init --yes
yarn init v1.22.19
warning The yes flag has been set. This will automatically answer yes to all questions, which may have security implications.
success Saved package.json
✨ Done in 0.03s.
meme % tsc --init
Created a new tsconfig.json with:
TS
target: es2016
module: commonjs
strict: true
esModuleInterop: true
skipLibCheck: true
forceConsistentCasingInFileNames: true
You can learn more at https://aka.ms/tsconfig
마감일을 넘긴 결과물은 완성도와 무관하게 나쁜 평가를 받는 것으로 나타났다. ING alternative/게티이미지뱅크 제공.
결과물만 좋다면 하루이틀 정도 업무 마감 기한을 넘긴 건 평판에 나쁜 영향을 안 미칠까. 데드라인을 넘긴 기간이 짧든 길든 좋은 평가를 받을 수 없다는 연구결과가 제시됐다.
미국 스탠퍼드대와 캐나다 토론토대 공동 연구팀은 제출 시한을 넘겨 완성한 작업물은 질이 떨어지는 결과물이라는 평을 받는다는 논문을 국제학술지 ‘조직행동 & 의사결정 프로세스’ 11월호에 발표했다.
연구팀은 관리자, 임원, 인사담당자 등 다른 사람을 평가하는 직무를 수행하는 근로자 6982명을 대상으로 광고전단지, 예술작품, 비즈니스 제안서, 사진, 기사, 상품 홍보 등의 결과물을 평가하도록 했다. 동일한 결과물을 두고 일부에게는 마감 기한 내에 제출됐고 일부에게는 기한을 넘겨 제출됐다는 정보를 함께 제공했다.
그 결과 늦게 제출된 결과물은 일관되게 나쁜 평가를 받았다. 평가자들은 기한을 놓친 직원에 대해 성실도가 떨어진다고 믿었고 앞으로 함께 일하고 싶지 않다거나 업무를 할당할 의향이 없다고 답변했다.
제출 기한을 넘긴 기간은 중요하지 않았다. 데드라인이 하루 지났든 일주일이 지났든 제때 제출되지 않은 결과물은 부정적인 평가를 받았다. 직원이 관리자에게 마감 내 제출이 어려울 것이라는 사전 보고를 했다 해도 마찬가지로 좋은 평가를 받지 못했다.
연구팀은 사람들이 데드라인 내 업무를 마치지 못하는 현상이 발생하는 이유에 대해 ‘계획 오류’ 탓이라고 설명했다. 계획 오류는 계획을 세울 때 투입되는 시간을 과소평가하는 경향을 의미한다.
연구팀은 근로자가 스스로 통제할 수 없는 상황은 마감기한을 연장할 수 있는 구실이 될 수 있다고도 설명했다. 무작위로 선정돼 법원의 호출을 받아야 하는 배심원 의무 이행처럼 자신이 제어할 수 없는 일은 변명거리가 될 수 있다는 것이다. 연구팀은 ”마감일을 놓친 이유가 본인 스스로 통제할 수 없는 상황 때문이었다면 이를 반드시 관리자에게 얘기하라“며 ”자신의 사정을 봐줄 수 있는 몇 안 되는 이유가 된다“고 말했다.
[인공지능 기술] “GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정
“GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정
“GPT 성능 향상 속도 둔화”…오픈AI, ‘오라이온’ 개선 위해 전략 수정
기자명 임대준 기자
입력 2024.11.10 19:30
수정 2024.11.10 19:34
(사진=셔터스톡)
오픈 AI가 내년 초 출시할 차세대 인공지능(AI) 모델 ‘오라이온’의 성능을 끌어 올리기 위해 안간힘을 쓰고 있다는 소식이 전해졌다. 목표는 기존 ‘GPT-4’보다 월등한 성능을 선보이는 것이만, 큰 차이를 내는 것이 어려워지고 있다는 설명이다.
디 인포메이션은 9일(현지시간) “오픈AI가 GPT 모델 개선 속도 둔화에 따라 전략을 변경했다”라고 소개했다. 여기에서 말하는 전략이란 이전처럼 사전 훈련으로 모델 성능을 대폭 끌어올리는 것보다, 사후 강화학습이나 추론 기능 강화에 초점을 맞춘다는 내용이다.
소식통에 따르면 샘 알트먼 오픈AI CEO는 오라이온이 훈련 과정의 20%만 완료했지만, 지능과 작업 수행 능력은 이미 GPT-4와 동등하다고 말했다. 또 현재는 오라이온의 안전성을 테스트 중으로, 내년 초 출시가 유력한 것으로 알려졌다.
특히 오픈AI는 이번 모델을 기존 GPT 시리즈가 아닌 오라이온으로 명명할 만큼, 다른 차원으로 만드는 것이 목표다.
그러나 일부 오픈AI 직원은 오라이온의 성능이 이전 모델보다는 우수하지만, GPT-3에서 GPT-4로 넘어가는 과정에 선보인 성능 향상보다 폭이 훨씬 작았다고 말했다.
또 일부 오픈AI 연구원들은 특정 작업에서 이전 모델과 성능이 별 차이가 없다고 전했다. 언어 작업에서는 더 뛰어난 모습을 보였지만, 코딩과 같은 작업에서는 이전 모델보다 성능이 좋지 않을 수 있다는 것이다. 특히 실행 비용이 더 비싸다는 것을 감안하며 사실상 성능 후퇴로 보는 것이 맞다는 입장이다.
이런 문제는 지금까지 대형언어모델(LLM) 개발의 원칙으로 통했던 ‘스케일링 법칙’이 사실상 한계에 달했기 때문이라는 분석이다. 스케일링 법칙은 LLM에 더 많은 학습 데이터를 제공하고 추가 컴퓨팅을 제공하면 성능이 계속 향상될 것이라는 논리다.
이처럼 GPT 모델의 개선 속도가 느려지며 AI 업계에서는 사전 학습보다는 다른 방법을 모델을 개선하는 쪽으로 방향을 전환하고 있으며, 이 가운데 새로운 확장 법칙이 생겨날 가능성이 있다고 전했다.
이에 대해서 마크 저커버그 메타 CEO를 비롯한 일부 관계자들은 “현재 기술이 개선되지 않는 최악의 시나리오를 맞아도 소비자 및 기업용 제품을 만들 여지가 여전히 많이 있을 것”이라고 말했다. 그 대표적인 예가 최근 앤트로픽이 내놓은 ‘컴퓨터 유즈’와 같은 AI 에이전트 기능이다. 에이전트는 분명히 챗GPT 등장만큼 혁신적인 기술이 될 수 있다.
특히 업계에서는 LLM 성장이 한계에 맞았다는 지적이 나오고 있다.
전설적인 벤처 캐피털리스트 벤 호로비츠는 지난주 한 팟캐스트에 출연해 “AI 훈련에 사용되는 GPU의 수를 계속 늘리고 있지만, 이제는 과거만큼의 지능적인 개선을 전혀 얻지 못하고 있다”라고 지적했다. 동료인 마크 앤드리슨도 “많은 똑똑한 사람들이 한계를 돌파하고 더 높은 수준의 추론 능력에 도달하는 방법을 알아내기 위해 노력하고 있다”라고 말했다.
하지만 저커버그 CEO는 물론 알트먼 CEO와 다른 기술 리더들은 아직 전통적인 확장 법칙이 한계에 도달하지 않았다고 주장한다.
이 때문에 이들은 모델의 사전 훈련에서 최대한 성능을 얻어내기 위해 지금과는 차원이 다른 수십억달러 규모의 투자로 대규모의 데이터센터를 설립하려는 것으로 보고 있다.
물론 투자가 늘어나는 만큼 모델 성능 향상이 뒷받침될지는 의문이다. 비용에 비해 얻을 수 있는 성능 발전이 작다면, 투자 효율성에 의문이 생길 수 밖에 없다.
노암 브라운 오픈AI 연구원이 지난달 TED 컨퍼런스에서 “어느 순간 스케일링 패러다임이 무너질 수 있다”라며 “수천억달러 또는 수조달러의 비용이 드는 모델을 계속 훈련할 것인가”라고 말한 것도 이런 이유에서라는 것이다.
또 사전 훈련에서 얻는 이득이 줄어드는 이유 중 하나로는 고품질 데이터의 공급이 줄어든다는 점이 꼽혔다.
지난 몇 년 동안 LLM은 사전 학습에 웹사이트와 서적, 공개 사용이 가능한 텍스트 등을 사용했지만, 이미 최대한 많은 것을 쥐어 짜냈다는 말이다.
또 데이터 부족의 대안으로 꼽히는 합성 데이터도 한계가 지적됐다. 오라이온은 GPT-4와 최근에 출시된 o1을 포함한 다른 모델이 생성한 합성 데이터로 부분적인 학습을 받은 것으로 알려졌다. 그러나 합성 데이터는 오라이온이 특정 측면에서 이전 모델과 유사해질 수 있는 새로운 문제로 이어지고 있다고 오픈AI 직원은 말했다.
이에 대응해 오픈AI는 사전 학습을 담당했던 닉 라이더가 이끄는 기초 팀을 만들어 학습 데이터 부족 문제를 해결하는 방법과 확장 법칙이 얼마나 오랫동안 적용될지 파악하겠다고 밝혔다.
챗GPT 훈련 과정 (사진=링크드인, Pradeep Menon)
이 때문에 오픈AI는 사전 훈련이 아닌, 다른 방법에 집중하는 것으로 알려졌다. 여기에는 강화 학습과 추론 강화가 주를 이루는 것으로 알려졌다.
오픈AI는 챗GPT부터 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)으로 유명했다. 최근에는 RLHF를 담당하는 외부 계약직이 1000명에 달하는 것으로 전해졌다. 이를 관리하는 ‘휴먼 데이터 팀’도 운영하고 있다.
특히 박사급 학위 소지자 등 전문가들이 포함된 것으로 알려졌다. 이들의 검증을 통해 모델 성능의 기준을 높이겠다는 의도로, 이에 따른 비용 증가도 만만치 않은 것으로 알려졌다.
또 o1 모델에 이어 o2를 개발하는 등 추론 성능 향상에도 전념하고 있다. 알트먼 CEO는 최근 “회사의 최우선 순위는 o1과 그 후속 모델의 개발”이라고 밝혔으며, 지난주에는 X(트위터)를 통해 o2의 벤치마크 성능이 비약적으로 좋아졌다는 글을 실수로 올린 바 있다.
즉 추론 성능 향상이 오라이온의 성능을 끌어올릴 핵심으로 보는 것이다. 이 때문에 오라이온은 추론 후속 모델 출시 이후 개발을 마칠 것으로 예측되고 있다.
브라운 연구원도 TED에서 비슷한 내용을 공개한 바 있다. 모델을 변경하지 않고도 사용자 질문에 답하는 동안 모델에 추가 컴퓨팅 리소스와 시간을 제공하면 응답 품질이 계속 향상될 수 있다고 전했다. 이른바 ‘테스트-타임 컴퓨트(Test-Time Compute)’라는 개념이다.
테스트-타임 컴퓨트 (사진=오픈AI)
따라서 오픈AI가 사전 훈련으로 성능 향상을 조금이라도 올릴 수 있다면, 결국 추론 강화로 전반적인 모델 성능 향상을 이뤄내는 구조라고 한 관계자가 전했다.
알트먼 CEO도 결국 이런 방식을 염두에 두는 것으로 분석됐다. 지난 10월 데브데이에서는 “나는 추론이 우리가 수년간 기다려온 많은 것을 가능하게 해주기를 바란다”라고 말했다.
특히 게리 탄 와이 컴비네이터 CEO와의 팟캐스트에서는 “우리는 인공일반지능(AGI)을 달성하기 위해 무엇을 해야 할지 알고 있다”라며 “일부는 창의적인 방식으로 현재 모델을 사용하는 것을 포함한다”라고 말했다.
이에 대해 이온 스토이카 데이터브릭스 공동 창립자 겸 회장은 “LLM의 성과가 특정 면에서는 정점에 도달했지만, 다른 면에서는 그렇지 않을 가능성이 있다”라고 말했다.
그는 AI가 코딩이나 복잡하고 여러 단계로 구성된 문제 해결 등의 작업에서 지속적으로 개선되고 있지만, 텍스트의 감정을 분석하거나 의학적 문제의 증상을 설명하는 등 일반적인 능력에서는 진전이 둔화한 것으로 보인다고 설명했다.
“일반 지식 질문에 대해서는, 지금은 LLM의 성과가 정체돼 있다고 주장할 수 있다. 우리에게는 더 많은 고품질 데이터가 필요하며, 합성 데이터는 그다지 도움이 되지 않는다”라고 말했다.
자신이 겪었던 것과 비슷한 어려움을 겪는 사람들을 보면 그 힘듦을 알기에 더 마음이 가고 돕고 싶은 마음이 생길 것 같다. 물론 그런 경우들이 존재하지만 안타깝게도 그 반대의 경우도 존재한다는 것이 문제다.
사람들에게 자신이 과거에 겪었지만 이겨낸 어려움(예를 들어 금연, 취업하기)을 현재 겪고 있는 사람들을 보여주면 측은지심보다 경멸하는 마음이 더 크게 나타난다는 연구 결과가 있었다.
한국에서도 군대 갔다온 사람들이 지금 군인들을 보며 저건 힘든 것도 아니라고 어려움을 평가절하 하는 일이나 어려운 환경 속에서도 자수성가한 사람들이 비슷하게 어려운 환경에 처해있는 사람들에게 결국 다 의지력의 문제라며 사회 구조적 문제를 개인의 문제로 치환하는 일들이 흔한 것을 보면 꽤 흔히 나타나는 현상인 것도 같다.
이렇게 과거의 고생을 평가절하하고 비슷한 어려움을 겪는 사람들을 비난하는 것은 우선 우리의 ‘기억’이 자신을 훌륭하게 포장하는 방향으로 재구성되는 것이 한 몫 한다. 실은 힘들게 겨우겨우 문턱을 넘었지만 시간이 지나면 생각보다 할 만 했다고 개구리 올챙이적 기억 못 하는 이야기를 하는 것이다.
또 많은 이들이 자신의 능력과 노력 외에도 여러가지 운, 가족과 친구, 주변 사람들의 직간접적인 도움의 영향이 컸음에도 이런 부분은 모두 생략하고 오직 자신의 능력과 노력으로 이겨냈다며 자신의 성공을 과도하게 ‘내적 귀인’하는 모습을 보인다. 반대로 실패했을 경우에는 자신의 능력과 노력이 부족했다기보다 상황이 여의치 않았거나 주변의 방해가 심했다며 ‘외적 귀인’을 한다.
이렇게 우리의 기억이란 나에게 유리한 방향으로 쉽게 재구성되고 실제 성공에 기여한 원인들도 우리 마음대로 편집되기 때문에 그 결과 우리는 어려움을 이겨낸 소중한 경험을 타인을 돕는 방향으로 쓰기보다 ‘꼰대질’을 하는 데 사용하고 만다.
“내가 해보니까 할만하던데 너는 왜 어려워 하냐”고 어려움에 처해있는 사람을 돕기는 커녕 비난하고 만다. 하지만 우리가 ‘나 스스로 이겨냈다’라고 생각하는 많은 사건들은 사실 스스로의 역할을 과대포장해서 지어낸 거짓말인 경우가 많다.
최근 한 연구가 지나친 내적 귀인이 공감을 방해하는 요소일 가능성을 포착했다. 연구자들은 어렵게 직장을 구한 사람들에게 그 동력이 자신의 능력과 노력인지, 아니면 그 외에 주변의 도움 또한 존재하는지에 대해 물었다.
그 결과 자신의 성공에 가족, 친구, 주변인들의 도움 또한 크게 작용했다고 생각한 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 비슷한 고생을 겪고 있는 다른 사람들에 대해 안타깝고 도와주고 싶다는 의향을 내비치는 것으로 나타났다.
어려움을 극복한 경험에 대해 내적 귀인보다 ‘관계적 귀인’을 할 때 우리는 더 비슷한 어려움을 겪고 있는 타인에게 따뜻한 손길을 내밀게 된다는 것이다.
생각해보면 태어난 순간부터 상당시간을 오로지 타인의 선의에 의해 생존해온 우리의 발자취에는 보이지 않더라도 크고 작은 도움의 손길들이 분명히 존재한다. 그럼에도 불구하고 오로지 나의 노력으로만 전부 이루었다고 보는 것은 정확하지 않은 시각일 것이다.
물론 어떤 사람들은 비교적 작은 도움을 받고 이로 인해 더 많은 어려움을 겪는다. 하지만 이 때에도 상관없는 타인에게 보상심리나 억울함을 내비치기보다는 “나는 도움을 받지 못했고 그래서 더 힘들었지만 너는 그런 어려움을 겪지 않았으면 좋겠다. 내가 너를 도와주겠다”고 할 수 있다면 좋겠다는 생각이 든다. 자신의 과거에 매이지 않고 다음 세대의 행복을 바라는 것이 바로 ‘성숙한’ 인간의 조건이 아닐까.
Ruttan, R. L., McDonnell, M. H., & Nordgren, L. F. (2024). Relational attributions for one’s own resilience predict compassion for others. Journal of Personality and Social Psychology, 108(6), 610-622.
※필자소개 박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.
2018년 간단한 대화가 가능한 보컬로이드 인형 ‘하츠네 미쿠’와 결혼한 콘도 아키히코. /콘도 아키히코 인스타그램
여성에게 7번 차인 후 인형과 결혼한 일본 남성이 결혼 6주년을 앞두고 근황을 전했다.
홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 4일(현지 시각) 여성에게 7번 차인 끝에 6년 전 간단한 대화가 가능한 보컬로이드 인형 ‘하츠네 미쿠’와 결혼한 콘도 아키히코(41)의 근황을 보도했다.
콘도는 최근 결혼 6주년을 맞이해 미쿠에게 선물한 케이크 사진을 자신의 인스타그램에 올렸다. 그는 “오늘은 우리의 결혼기념일이다. 6년이나 지났다. 우리가 계속 잘 지내길 바란다”라고 적었다. 케이크에는 “나는 미쿠를 매우 좋아한다. 6주년을 축하한다”는 문구가 적혀 있었다.
콘도와 미쿠는 2018년 일본 도쿄의 한 예배당에서 결혼식을 올렸다. 결혼식 비용으로는 200만엔(약 1813만원)을 썼다.
학창 시절 그는 여성에게 7번 고백했지만 모두 거절 당한 경험이 있다. 또한 애니메이션 오타쿠라는 이유로 친구들에게 놀림과 괴롭힘을 당했다. 그로 인해 적응장애 진단을 받고 병가를 내기도 했다. 그러던 중 콘도는 2008년 미쿠를 처음 알게 됐다. 미쿠는 청록색 머리카락을 가진 16세, 키 158㎝의 가상 아이돌이다. 그는 미쿠 인형과 함께 식사하고, 잠자고, 영화도 보며 시간을 보냈다.
2018년 간단한 대화가 가능한 보컬로이드 인형 ‘하츠네 미쿠’와 결혼한 콘도 아키히코. /콘도 아키히코 인스타그램
이후 다양한 가상의 캐릭터들을 홀로그램으로 소환할 수 있는 테이블 램프 크기의 기계인 ‘게이트 박스’가 2017년 상용화되면서 콘도는 미쿠와의 ‘상호작용’이 가능해졌다. 콘도는 게이트 박스에 소환된 미코에게 청혼했고, 미쿠는 “나에게 잘 대해주세요”라고 대답하며 결혼을 승낙했다. 2018년 10년간의 연애 끝에 둘은 결혼식을 올렸다. 이듬해엔 미쿠를 실물 크기 인형으로 제작했다.
콘도는 미쿠 덕분에 사회로 다시 복귀할 수 있었고 자신의 생명도 구할 수 있었다고 매체에 말했다.
한편, 콘도는 현재 교토 대학교 등 일본 내 여러 대학에서 자신과 미쿠의 관계에 대해 강연하는 강사로 활동 중이다. 또한 그는 일본 내 ‘픽토섹슈얼(허구의 인물에게 로맨틱한 감정을 느끼는 사람)’ 협회를 설립하고 자신과 비슷한 처지에 놓인 사람들도 돕고 있는 것으로 알려졌다.
