키워드：AI 안경, 휴머노이드 로봇, AI 저작권 거버넌스, OpenAI, AI 안경 백경 대전, 휴머노이드 로봇 마라톤, AI 저작권 글로벌 거버넌스, OpenAI 추론 모델 o3, AI 반려동물 시장, AI 채용 프로세스, AI 고객센터 논란, AI 교육 적용
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🔥 포커스
AI 안경 ‘백경대전’ 격화, 거대 기업 진입으로 스타트업 입지 축소 : Xiaomi, Huawei, Alibaba, ByteDance 등 거대 기술 기업들이 AI 안경 시장에 대한 투자를 가속화하면서 새로운 ‘백경대전’을 촉발하고 있습니다. Xiaomi는 MIJIA 스마트 오디오 안경을 출시했으며, 더 강력한 기능을 갖춘 AR 안경 출시를 계획하고 있습니다. Huawei는 스마트 안경 제품을 업데이트했으며, Alibaba와 ByteDance 역시 AI, AR 기능을 통합한 신제품을 연구 개발 중입니다. 시장에는 현재 오디오+AI, 오디오+촬영+AI, 오디오+AR+AI, 오디오+촬영+AR+AI의 네 가지 유형의 제품이 있으며, 대기업은 여러 라인에 걸쳐 투자하는 반면, 스타트업은 대부분 기능이 가장 포괄적이지만 난이도가 가장 높은 경로에 집중하고 있습니다. 대기업은 자금, 기술(예: 듀얼 칩 솔루션으로 전력 소비 감소), 생태계 연동(시스템 권한 획득), 유통 채널 측면에서 뚜렷한 우위를 점하고 있어 Leiniao, XREAL 등 스타트업에 큰 압박을 가하고 있습니다. 스타트업이 민감한 감각을 가지고 있음에도 불구하고 기술 반복 속도가 느려 추월당할 위험에 직면해 있습니다. 그러나 AI 안경은 여전히 기술적 병목 현상(무게, 배터리 수명, 컴퓨팅 파워), 시장 수용성, 프라이버시(카메라 불법 촬영 위험) 등의 과제에 직면해 있으며, 최종 형태와 시장 규모는 아직 불확실합니다. 스타트업은 차별화된 포지셔닝(예: Yingmu Technology가 특정 사용자 그룹을 타겟으로 하는 것)을 통해 생존 공간을 모색할 수 있습니다. (출처: AI 안경 대전 격화: 거대 기업 진입, 소규모 팀 위기?, AI 안경 경쟁, 스마트 안경 다시 부상?, ByteDance, AI 안경 개발? 상상 이상의 가능성)
OpenAI 신규 추론 모델 o3/o4-mini, 강력한 성능에도 환각 비율 급증 : OpenAI가 최근 발표한 추론 모델 o3와 o4-mini는 코딩, 수학, 과학 및 시각 인지 등 복잡한 작업에서 우수한 성능을 보였습니다. 예를 들어 o3는 Codeforces 프로그래밍 대회에서 전 세계 상위 200위권 인간 선수 수준에 도달했습니다. 그러나 기술 보고서와 제3자 테스트에 따르면, 이 두 모델의 ‘환각 비율’은 이전 모델인 o1 및 GPT-4o보다 현저히 높으며, o3는 33%, o4-mini는 무려 48%에 달합니다. AI2 과학자 Nathan Lambert와 전 OpenAI 연구원 Neil Chowdhury는 이것이 결과 기반 강화 학습(Outcome-based RL) 훈련 방식이 과도하게 최적화되었기 때문일 수 있다고 지적합니다. 이 훈련 방식은 특정 작업 성능을 향상시키지만, 모델이 문제를 해결할 수 없을 때 한계를 인정하기보다는 ‘추측’하는 경향을 유발할 수 있으며, 훈련 중 도구 사용에 대한 보상이 일반화되어 도구 사용 시나리오를 허구로 만들어낼 수도 있습니다. 또한, 모델이 추론에 사용하는 ‘사고의 연쇄’(CoT)는 사용자에게 보이지 않으며 후속 대화에서 폐기되어, 모델이 추궁당할 때 정보 부족으로 설명을 지어낼 수 있습니다. 이러한 성능과 신뢰성 사이의 모순은 강화 학습의 부작용과 모델의 실용성에 대한 광범위한 논의를 촉발했습니다. (출처: OpenAI의 약점 노출, 강화 학습이 원흉, o3 강해질수록 ‘미쳐’, 환각 비율 급증, o3, 이전 성과 ‘무시’? 중국계 박사과정생 실명 비판, Xie Saining 등 거물 격렬 논쟁, OpenAI 최강 AI 모델이 ‘사기꾼’으로? o3/o4-mini, 지나치게 똑똑하고 결과 환각 빈번 발생?, AI 선택, 연애 상대 고르기보다 어렵다, 이름 짓기 블랙홀 OpenAI의 새 모델, 어떻게 골라야 할까?)
베이징, 세계 최초 휴머노이드 로봇 하프 마라톤 개최, ‘베이징 팀’ 활약 돋보여 : 2025년 4월 19일, 베이징 이좡에서 세계 최초의 휴머노이드 로봇 하프 마라톤이 성공적으로 개최되어 20개 팀이 21.0975km의 복잡한 코스에서 경쟁했습니다. 베이징 휴머노이드 로봇 혁신 센터의 ‘天工Ultra’는 2시간 40분 42초로 우승하며, 12km/h의 최고 속도와 ‘慧思开物’ 범용 구체화 지능 플랫폼의 우수성을 보여주었습니다. 베이징 미래 과학성 Songyan Dynamics의 ‘小顽童’과 ‘旋风小子’는 각각 준우승과 4위를 차지했습니다. ‘小顽童’은 안정성과 고난도 동작 수행 능력으로 주목받았습니다. 이번 대회는 로봇의 운동 성능 경쟁일 뿐만 아니라, 순찰, 물류 등 실제 응용 시나리오를 모방하여 AI, 기계 공학, 제어 알고리즘 등 기술의 극한 테스트였습니다. 베이징은 휴머노이드 로봇 분야에서 ‘정책-자본-산업-응용’ 생태계(예: 《베이징시 로봇 산업 혁신 발전 행동 방안》, 100억 위안 로봇 산업 기금, 이좡 산업 집적지, “솽바이 공정” 응용 보급)를 통해 선도적인 우위를 확보했으며, 더 많은 업계 선두 주자를 육성하고 있습니다. (출처: 휴머노이드 로봇 마라톤: 베이징은 어떻게 ‘선두 주자’를 육성하는가?, 구체화 지능 자본의 향연: 3개월간 37건의 투자 유치, 베이징·상하이·선전 경쟁, BAT 참전, 휴머노이드 로봇 최고 인기, Robots Take Stride in World’s First Humanoid Half-Marathon in Beijing)
AI 저작권 거버넌스 글로벌 동향: 경로는 다양, 과제는 여전 : 전 세계 각국이 AI 저작권 거버넌스 경로를 적극적으로 모색하고 있습니다. EU 모델은 《저작권 지침》과 《AI 법안》을 핵심으로 하며, 위험 관리와 규칙 우선주의를 강조하고 행정 기관의 ‘개입적 규제’를 통해 AI 제조업체에 훈련 데이터 투명성 제고와 저작권자 권리 존중을 요구합니다. 미국 모델은 행정(저작권청 판결), 사법(소송), 입법(의회 청문회)을 병행하는 방식으로, 산업 관행 주도 하에 ‘상황에 맞춰 대응’하지만 이해관계 충돌이 첨예하여 입법 차원에서는 ‘지켜보자’는 경향이 있습니다. 일본 모델은 응용 지향에 중점을 두어 문화청이 일련의 행정 지침을 발표하여 현행 《저작권법》의 ‘비감상적 이용’ 규칙이 AI 시나리오에 어떻게 적용되는지 구체화하고, 각 당사자의 행동 예측을 명확히 하며, 콘텐츠 산업에서 AIGC 활용을 장려합니다. 핵심 쟁점은 모델 훈련의 저작권 면제(주로 ‘예외의 예외’에 주목하는 경향), AIGC 콘텐츠의 저작권 인정 가능성(일반적으로 인간의 창의적 기여가 필요하며 기존 제도로 대응 가능하다고 봄), 침해 콘텐츠의 책임 분담(사용자 직접 침해, 플랫폼 간접 책임, 단 주의 의무 경계는 명확화 필요) 등입니다. 중국은 《AIGC 잠정 관리 방법》을 발표했으며 사법 판례를 통해 탐색 중이며, 향후 모델 훈련 면제, AIGC 저작물 보호 및 플랫폼 책임 등의 문제를 신중하게 고려해야 합니다. (출처: AI 저작권 글로벌 거버넌스 관찰, AI 기업의 무단 이용에 맞서 미국 언론은 ‘고발’을 선택했다)
🎯 동향
AI, 채용 프로세스 재편, 구직자는 새로운 규칙에 적응해야 : AI와 자동화가 채용 환경을 근본적으로 변화시키고 있으며, 미국 기업의 83%가 AI를 사용하여 이력서를 선별합니다. 구직자는 전략을 조정해야 합니다: 1. AI 대체 불가능한 기술 강조: 인맥 구축, 의사 결정, 개인 맞춤형 서비스 등 AI가 대체하기 어려운 능력을 강조하고 신흥 분야에 적응합니다. 2. AI 선별 이해: 이력서에 직무 설명의 핵심 키워드(예: 전략 기획, 운영 효율성 등)를 포함해야 하며, 그렇지 않으면 ATS 시스템에 의해 필터링될 수 있습니다. 3. AI 사용 신중: AI가 생성한 콘텐츠는 식별되기 쉽고 개성이 부족할 수 있으므로 이력서 및 자기소개서 작성에 전적으로 의존하지 말고, 최적화 및 키워드 매칭 보조 도구로 활용해야 합니다. 4. AI 면접 준비: HireVue 등 AI 면접 도구에 익숙해지고, 일반적인 기본 질문에 답하는 연습을 하며, 간결한 표현(2분 이내 권장)과 키워드 활용에 주의합니다. 5. 기업의 AI 활용 적극 파악: 회사의 AI 진행 상황 및 직원의 기술 재교육 계획에 대해 문의하여 장기적인 발전 전망을 평가합니다. AI 기반 채용 프로세스에 적응하고 전문 능력과 지속적인 학습 의지를 보여주는 것이 중요합니다. (출처: 면접관을 감동시키기 전에 AI를 감동시켜라)
소셜 플랫폼, 검색 습관 재구성하며 검색의 새로운 혁명 정의 : Douyin, Xiaohongshu, WeChat 등 소셜 플랫폼이 각자의 특징을 바탕으로 사용자 검색 습관을 재편하며 전통적인 검색 엔진에 도전하고 있습니다. Douyin은 짧은 동영상과 알고리즘 추천을 활용하여 검색을 콘텐츠 소비 흐름에 통합하고 사용자 관심을 유발하며 소비로 유도합니다. Xiaohongshu는 방대한 ‘실제 사용자’ 공유 및 추천 콘텐츠를 통해 젊은 세대의 생활 결정에 중요한 참고 자료가 되었으며, 검색 행동은 소비 결정과 깊이 연관되어 있습니다. WeChat은 지인 기반 소셜 네트워크와 공식 계정, 채널 등 콘텐츠 생태계를 기반으로 개인 관계망과 플랫폼 콘텐츠를 결합한 검색 결과를 제공하며 높은 신뢰도를 갖습니다. 이러한 플랫폼의 검색 기능 확장은 사용자 인지도 경쟁뿐만 아니라 중요한 비즈니스 전략이며, 각각 ‘관심 기반 전자상거래’, ‘추천 경제’, 신뢰 기반 ‘소셜 커머스’ 모델을 형성했습니다. Wenxin Yiyan, DeepSeek 및 각 플랫폼에 내장된 AI 비서 등 AI의 도입은 검색 환경을 더욱 변화시켜 더 개인화되고 광고 없는 답변을 제공하지만, 단기적으로 콘텐츠 플랫폼의 검색 가치를 완전히 대체하기는 어렵습니다. 미래에는 AI 역량이 각 플랫폼의 검색 경쟁 구도를 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다. (출처: 2025 검색 전쟁: Douyin, Xiaohongshu, WeChat, 검색의 새로운 혁명을 어떻게 정의할 것인가?)
튜링 테스트, 논란에도 불구하고 여전히 시대적 의미 지녀 : AI가 인간과 유사한 지능을 가졌는지 측정하는 초기 기준인 튜링 테스트(인간이 대화 상대가 인간인지 AI인지 구분할 수 없으면 통과)는 GPT-4가 최근 54%의 성공률로 통과하고, 심지어 GPT-4.5가 인간으로 식별될 확률이 실제 인간보다 높다는 연구 결과가 나오는 등 오늘날에도 여전히 언급됩니다. 그러나 이 테스트는 제안된 이후 계속해서 논란의 대상이었습니다. 비판자들은 이것이 사고 과정이 아닌 표현에만 초점을 맞추고(예: ‘중국어 방’ 사고 실험), ‘속이기’ 쉽다고 주장합니다(예: ELIZA의 간단한 응답, 언어 미숙 아동으로 위장한 프로그램). 테스트 기준(예: 5분 대화, 70% 인식률)은 현재 AI의 급속한 발전 속에서 시대에 뒤떨어진 것으로 보입니다. 현대의 대규모 모델은 인간의 대화를 모방할 수 있지만 본질적으로 내용을 이해하지 못하며 진정한 사고와 감정이 부족합니다. 또한 테스트 결과는 테스트 참여자의 경험에 영향을 받습니다. 많은 결함에도 불구하고 튜링 테스트는 AI 발전 초기에 실행 가능한 측정 방법을 제공했습니다. 오늘날 AI 능력은 이미 테스트 범주(예: 글쓰기, 프로그래밍)를 훨씬 뛰어넘었으므로 이 테스트에 지나치게 집착하는 것은 의미를 잃었을 수 있습니다. 튜링의 본래 의도는 궁극적인 기준을 설정하는 것이 아니라 기계 지능에 대한 탐구와 인류의 무한한 진보를 촉진하는 것이었을 수 있습니다. (출처: 수년간 비판받아온 튜링 테스트, 이 낡은 것이 아직도 살아있다니?)
AI 펫 부상, 다양한 동반자 수요 충족하며 신산업 창출 : AI 기술과 전자 펫의 결합으로 일본 Vanguard Industries의 Moflin 토끼, CES에서 전시된 Ropet, Mirumi, Jennie 등 점점 더 ‘똑똑하고’ 인기 있는 AI 펫이 등장하고 있습니다. 이러한 AI 펫은 전통적인 전자 장난감의 동반자 기능을 갖출 뿐만 아니라, 대규모 언어 모델을 통해 대화하고 상호작용하며 사용자 습관을 학습하고 사건을 기억하여 더 깊은 정서적 가치를 제공합니다. AI 펫의 인기는 다양한 그룹의 요구를 충족시키기 때문입니다: 어린이와 젊은이에게 새롭고 재미있는 놀이 친구를 제공하고, 반려동물 알레르기가 있는 사람들에게 대안을 제공하며, 자폐증, 우울증 등 정신 건강 지원이 필요한 사람들에게 상호작용 동반자를 제공하고, 독거 또는 치매 노인에게 정서적 위안을 제공합니다. 실제 반려동물에 비해 AI 펫은 관리(먹이 주기, 청소, 의료 불필요)가 간편합니다. Technavio는 AI 펫 시장의 연평균 복합 성장률이 11.28%에 달하며, 2030년 시장 규모는 60억 달러에 이를 것으로 예측합니다. 일본 Yukai Engineering, 미국 TangibleFuture, 중국 TCL, KEYi Tech 등 국내외 기업들이 이 시장에 진출하고 있습니다. 그러나 데이터 프라이버시 보안과 사용자 과몰입은 이 산업이 직면한 과제입니다. (출처: AI 펫 열풍이 곧 다가온다)
인간-기계 협업에서의 알고리즘 선택: 정확성, 설명 가능성, 편향 간의 균형 : AI 알고리즘은 인간-기계 협업에서 핵심적인 역할을 하며, 데이터 처리와 패턴 인식을 통해 인간의 의사 결정을 보조합니다. 그러나 알고리즘에는 양면성이 있습니다: 높은 정확도를 가진 모델(예: 딥러닝)은 종종 설명 가능성이 부족하여 사용자 신뢰에 영향을 미치고, 간단한 모델은 이해하기 쉽지만 정확도가 낮습니다. 이러한 상충 관계를 해결하는 방법은 다음과 같습니다: 1. 설명 가능한 AI(XAI): SHAP, LIME 등의 기술을 사용하여 특징 기여도를 정량화하고 투명성을 높입니다. 연구에 따르면 설명 정보를 제공하면 복잡한 작업에서 인간-기계 협업 효과가 크게 향상됩니다. 2. 인간 참여 루프(HITL): 인간을 의사 결정 과정에 참여시켜 알고리즘 제안과 인간의 경험, 상황 판단(예: 금융 사기 탐지, 공급망 관리 조정)을 결합합니다. ‘인간 중심 최적화 알고리즘’(예: Alibaba 포장 최적화 사례)은 인간 행동 편향을 예측하고 적응하여 효율성을 높입니다. 3. 혼합 지도: AI 코치의 데이터 분석과 인간 관리자의 소통 기술을 결합하여 다양한 집단(예: 영업 교육)의 문제를 해결합니다. 동시에 알고리즘 편향(예: 채용, 신용 평가에서의 불공정)을 경계하고 완화해야 하며, 데이터 균형, 공정성 제약, 인간 감독 검토 등의 방식으로 대응합니다. 생성형 AI의 성숙은 인간-기계 관계를 협업(collaboration)에서 팀 협력(teaming)으로 진화시키고 있으며, 역할 분담, 신뢰 구축, 인지 조정 등 새로운 과제를 야기하므로 투명한 거버넌스 프레임워크를 구축하고 공정성 등 가치 목표에 주목해야 합니다. (출처: 인간-기계 협업에서의 알고리즘 선택)
인터넷 플랫폼, AIGC 콘텐츠에 ‘장려와 제한’ 병존하는 모순적 현황 : Xiaohongshu, WeChat 채널, Douyin 등 주요 인터넷 플랫폼들이 최근 AI 생성 콘텐츠(AIGC)에 대한 제한을 강화하면서 창작자들의 혼란을 야기하고 있습니다. 제한 조치에는 삭제, 차단, 트래픽 제한, 상업적 권리 박탈 등이 포함되며, 이유는 종종 ‘봉건 미신 전파’, ‘저작권 침해’, ‘사건 허구’, ‘실제 인물 사칭’ 등입니다. 플랫폼들이 창작자 유치를 위해 AI 창작 도구(예: Xiaohongshu ‘点点’, ByteDance ‘即梦’) 개발에 막대한 투자를 하고 있음에도 불구하고, AIGC 콘텐츠에 대한 심사는 엄격해지고 있으며, 심지어 AI 워터마크를 표시한 후에도 제한을 받고 있습니다. 플랫폼 정비의 초점은 동질화되고 독창성이 낮은 콘텐츠(예: 인기 콘텐츠 대량 복제)를 단속하고 커뮤니티의 진정성(예: Xiaohongshu의 ‘진실된 공유’)을 유지하는 데 있습니다. 그러나 ‘진실성’은 AIGC와 본질적으로 모순되어 AI 작품은 더 엄격한 심사 기준에 직면하게 됩니다. 이러한 ‘이것도 원하고 저것도 원하는’ 모순적인 상태와 불분명한 규칙 경계는 창작자들을 어찌할 바 모르게 만듭니다. 동시에 전통적인 창작자들의 AIGC 저항, AI 생성 데이터가 모델을 오염시킬 가능성(모델 자가 소화 장애) 등의 문제도 플랫폼의 거버넌스 어려움을 가중시키고 있습니다. 플랫폼의 이러한 조치는 완전한 금지가 아니라 범람하는 저품질 AI 콘텐츠를 관리하려는 의도일 수 있으며, 미래의 창작자들은 인공적인 독창적 요소와 AI 보조를 결합하는 ‘532 법칙’과 같은 전략을 탐색하고 불확실성 속에서 나아가야 할 수도 있습니다. (출처: 인터넷 플랫폼 현황: AI 장려, AI 제한)
🧰 도구
ASMOKE 스마트 그릴: DJI 출신 창업자가 만드는 야외 바비큐 신체험 : 전 DJI 직원 Vince가 설립한 ASMOKE는 전통적인 야외 바비큐의 문제점(온도 조절 어려움, 복잡한 조작)을 해결하기 위해 최초의 스마트 과일나무 펠릿 그릴 ASMOKE Essential을 출시했습니다. 이 제품은 자체 개발한 Flame Tech 온도 제어 시스템(내장된 듀얼 센서 및 알고리즘 활용)을 사용하여 정밀한 온도 제어(변동폭 작음, 최대 8시간 조리 가능)를 실현하고, 8가지 사전 설정 조리 모드와 전문 레시피 라이브러리를 제공하여 초보자의 사용 장벽을 낮췄습니다. 동시에 자동 재 제거 시스템을 갖추어 청소가 용이합니다. 제품은 주로 품질과 스마트 경험을 중시하는 30~55세 중년 남성을 대상으로 합니다. ASMOKE는 스마트화를 통해 전통적인 그릴 시장에서 차별화를 이루었으며, Home Depot, Lowe’s 등 북미 주요 오프라인 채널에 입점하고 온라인(자사몰, 아마존)에서도 판매하고 있습니다. 제품 생태계에는 과일나무 펠릿, 바비큐 테이블 등 액세서리도 포함되며, 캠핑 등 다양한 시나리오에 맞는 호환 솔루션도 설계했습니다. 현재 북미 매출 비중이 50%를 넘으며 유럽 시장 개척에도 적극적이지만, 유통 채널 분산, 현지화 등의 과제에 직면해 있습니다. ASMOKE는 두 차례의 투자 유치(Gao Bingqiang 교수 투자 포함)를 완료했으며, 2025년 예상 매출액은 천만 달러를 돌파할 것으로 예상됩니다. (출처: Gao Bingqiang 투자 유치, DJI 출신 창업자가 블루오션 히트 상품 개발, 크라우드펀딩 백만 달러 돌파 | 제품 관찰)
AI 기반 포켓몬 대전 에이전트 Metamon, 뛰어난 성능 보여 : 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스 팀은 Pokémon Showdown 플랫폼에서 지난 10년간 축적된 47만 5천 건의 인간 대전 리플레이 데이터를 분석하여 훈련시킨 AI 에이전트 Metamon을 개발했습니다. 이 에이전트는 Transformer 아키텍처와 오프라인 강화 학습(Offline RL)을 사용하며, 사전 설정된 규칙이나 휴리스틱 알고리즘에 의존하지 않고 순수하게 인간 대전 데이터로부터 전략을 학습합니다. 연구팀은 제3자 시점의 대전 리플레이 데이터를 1인칭 시점으로 변환하여 훈련에 사용했습니다. Actor-Critic 아키텍처와 시간차(TD) 업데이트를 통해 모델을 훈련시켜 정보가 불완전하고 전략적 게임 플레이가 복잡한 환경(포켓몬 대전은 체스 전략, 포커의 불확실성, 스타크래프트의 복잡성을 융합한 게임에 비유됨)에서 의사 결정을 내릴 수 있도록 했습니다. 훈련된 모델은 Pokémon Showdown 래더 서버에서 전 세계 플레이어들과 대전하여 전 세계 활성 플레이어 순위 상위 10% 진입에 성공했으며, 데이터 기반 AI가 복잡한 전략 게임에서 보여줄 수 있는 잠재력을 입증했습니다. 향후 연구 방향에는 다양한 훈련 전략 탐색과 인간의 성능을 뛰어넘기 위한 대규모 자가 대전(self-play)이 포함됩니다. (출처: AI 버전 포켓몬, 전 세계 상위 10% 진입, 10년간 47.5만 건 인간 대전 데이터 한 번에 ‘흡수’)
AI 고객 서비스 로봇 논란, Cursor AI 오정보로 사과 : AI 고객 서비스는 편리함을 제공하는 동시에 ‘진지하게 헛소리하는’ 능력으로 문제를 일으키기도 합니다. 최근 AI 코드 편집기 Cursor 사용자는 여러 기기에서 동시에 로그인할 수 없다는 사실을 발견하고 고객 서비스에 이메일로 문의한 후, AI 고객 서비스로부터 “구독은 단일 기기 사용으로 설계되었으며, 여러 기기 사용 시 별도 구독 필요”라는 답변을 받아 사용자 불만과 구독 취소 사태를 유발했습니다. Cursor 개발자와 CEO는 이후 이것이 AI 고객 서비스의 잘못된 답변이며, 실제로는 사기 방지 조치의 버그로 인해 세션이 비정상적으로 로그아웃된 것이라고 해명하고 수정 및 환불을 약속했습니다. 이 사건은 AI 고객 서비스가 초래할 수 있는 오해의 위험성을 부각합니다. 이전에도 캐나다 항공의 AI 고객 서비스가 잘못된 환불 정책 정보를 제공하여 회사가 소송에서 패소하고 배상한 사례, 자동차 딜러의 AI 고객 서비스가 사용자의 ‘장난’에 넘어가 ‘1달러에 차 판매’라는 법적 구속력 있는 약속을 한 사례 등이 있었습니다. 이러한 사건들은 기업에 경고합니다: AI 고객 서비스 사용 시 그 정체를 명확히 밝혀 사용자의 오해를 피해야 하며, AI 답변이 검토 없이 회사를 대표할 경우 법적 위험을 초래하기 쉽고, 정책 해석, 계약 약속 등 중요한 업무 처리 시에는 AI에 전적으로 의존하기보다 완벽한 모니터링 및 인공 개입 메커니즘을 구축해야 합니다. (출처: 자사 AI 때문에 망신, 오해 유발 답변 하나로 프로그래머 구독 취소 사태, Cursor CEO 직접 사과)
SocioVerse: 천만 실제 사용자 데이터 기반 사회 시뮬레이션 시스템 주목 : 푸단대학교 등 기관이 공동 개발한 SocioVerse 시스템은 천만 명의 실제 사용자 데이터(Twitter/X, Xiaohongshu 출처)와 첨단 AI 기술(GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5)을 통합하여 높은 충실도의 디지털 트윈 사회를 구축했습니다. 이 시스템은 사용자 엔진(인구 통계, 심리, 행동, 가치관 등 다차원 태그 기반 가상 에이전트 구축), 사회 환경 엔진(뉴스, 정책, 경제 데이터 실시간 수집하여 동적 배경 구축), 시나리오 엔진(다양한 상황에서의 행동 규칙 및 피드백 메커니즘 시뮬레이션), 행동 엔진(ABM과 LLM 결합하여 개인 행동 및 정보 전파 상호작용 시뮬레이션) 등 네 가지 엔진을 포함합니다. SocioVerse는 대규모 사회 현상을 시뮬레이션하고 예측하는 것을 목표로 하며, 대통령 선거 예측, 긴급 뉴스 반응 분석, 국가 경제 조사 시뮬레이션 등 실험에서 놀라운 정확성을 보여주었습니다. ‘스탠포드 작은 마을’과 같은 폐쇄적인 가상 환경과 달리, SocioVerse는 실제 인간 데이터를 직접 기반으로 모델링하여 잠재적 능력에 대한 우려를 불러일으켰습니다: 이 기술은 집단 행동을 예측하거나 심지어 조작하는 데 사용될 수 있으며, 소셜 플랫폼을 ‘디지털 목동’으로 만들어 미묘한 정보 조정을 통해 소리 없는 통제를 실현하고 사회에 심오한 영향을 미칠 수 있습니다. (출처: 세계에서 가장 강력한 ‘정치인’과 ‘여론 조작자’가 인공지능 실험에서 탄생하고 있다)
📚 학습
전 Meituan 임원 Bao Ta, AI 시대 인재 전환 논의: ‘문제 해결’에서 ‘문제 출제’로 : 전 Meituan 부사장이자 현 Qidian Lingzhi 창업자인 Bao Ta는 대규모 모델이 인류 역사상 가장 큰 기술 기회라고 생각합니다. 그는 청두 7중학교의 비인기 컴퓨터 동아리에서 기술 창업으로 나아간 경험을 공유하며 흥미 주도의 중요성을 강조했습니다. AI가 교육에 미치는 영향에 대해 그는 AI가 개인 맞춤형 튜터 역할을 할 수 있지만, 도전 과제(예: AI 대필)도 가져온다고 말했습니다. 교육의 중심은 ‘지식 전달’에서 ‘능력 배양’, 특히 문제 제기, 비판적 사고, 창의적 문제 해결 능력 배양으로 전환되어야 합니다. AI 보급은 이를 기초 기술로 만들며, 초중등학교에서는 AI와 협업하는 방법을 가르쳐야 합니다. 미래 인재 수요는 ‘T자형’(전문성 깊이 + 학제 간 넓이)에서 ‘파이(π)형’(두 가지 전문성 깊이 + 교차 혁신)으로 전환될 것이며, 호기심과 탐구욕 배양이 매우 중요합니다. 그는 AI 분야 진출을 희망하는 학생들에게 다음과 같이 조언합니다: 1. 빠른 기술 변화에 대응하기 위해 흥미를 키울 것; 2. 직접 실습(작은 프로젝트 개발)을 많이 할 것; 3. 원리를 이해하고 추세를 예측하기 위해 기초 지식을 습득할 것. 그는 AI 프로그래밍 능력이 3~5년 내에 중저급 프로그래머를 도태시킬 수 있다고 예측하며 능력 전환의 중요성을 강조했습니다. (출처: 전 Meituan 임원 AI 분야 진출: 3~5년 내 AI, 중저급 개발자 도태시킬 수도)
GPT-4o 시각 능력 평가: 생성은 강하지만 추론은 약해 : UCLA의 최신 연구는 세 가지 실험을 통해 GPT-4o의 이미지 이해 및 추론 능력의 한계를 밝혔습니다. 실험 1 (전역 규칙 준수): GPT-4o는 사전에 설정된 전역 규칙(예: ‘왼쪽은 오른쪽’, ‘숫자에서 2 빼기’)을 따라 이미지를 생성하지 못하고 여전히 문자 그대로 지침을 수행하여, 컨텍스트 이해 및 유연한 적용 능력이 부족함을 보여줍니다. 실험 2 (이미지 편집): 정밀한 부분 수정(예: ‘반사된 모습만 수정’, ‘앉아 있는 사람만 삭제’)을 요구했을 때 GPT-4o는 종종 잘못 조작하여 의미론적 제한을 정확하게 구분하지 못하고, 이미지 내용과 구조에 대한 이해가 충분히 정밀하지 않음을 드러냅니다. 실험 3 (다단계 추론 및 조건 논리): 조건 판단과 다단계가 포함된 복잡한 지침(예: ‘고양이가 없으면 개를 해변으로 교체’)에 직면했을 때 GPT-4o는 혼란스러운 모습을 보이며 조건을 올바르게 판단하고 논리적 연쇄를 따르지 못하며, 종종 모든 지침을 중첩하여 실행합니다. 연구 결론: GPT-4o는 강력한 이미지 생성 능력을 갖추고 있지만, 깊은 이해, 컨텍스트 인식, 논리적 추론 및 정밀한 제어가 필요한 복잡한 시각적 작업에서는 여전히 현저한 약점을 보이며, 진정으로 세상을 이해하는 지능체라기보다는 ‘정교한 지침 기계’에 더 가깝습니다. (출처: 생성은 강하고, 추론은 약하다: GPT-4o의 시각적 약점)
OpenAI 새 모델 선택 가이드: o3, o4-mini, GPT-4.1 각기 장점 있어 : OpenAI가 최근 여러 새 모델을 출시했으며, 필요에 따라 선택해야 합니다: 1. o3: 플래그십 추론 모델, 가장 지능적이며 복잡한 작업(코딩, 수학, 과학, 시각 인지)을 위해 설계되었습니다. 강력한 자율 도구 호출 능력(응답당 최대 600회, 검색, Python, 이미지 생성/해석 지원)과 동적 시각 추론 능력(이미지를 추론 루프에 통합하여 반복적으로 확인하고 조작 가능)을 갖추고 있습니다. 확장된 강화 학습 덕분에 장기 계획 및 순차 추론에 능숙합니다. 비용 효율성은 예상보다 우수합니다. 2. o4-mini: 가성비 높은 추론 모델, 속도가 빠르고 비용이 저렴하며(o3의 약 1/10), 20만 Token 컨텍스트를 제공합니다. 도구 능력은 o3와 비슷합니다(Python, 브라우징, 이미지 처리). 비용에 민감하거나 처리량이 높은 작업에 적합합니다. o4-mini(속도 중시)와 o4-mini-high(정확도 중시, 더 높은 컴퓨팅 파워) 두 가지 모드가 있습니다. 3. GPT-4.1 시리즈 (API 전용): GPT-4.1: 주력 모델, 지침 준수가 정확하고 긴 컨텍스트 기억력이 강하며(100만 Token), 엄격한 지침 실행이 필요한 복잡한 개발 작업 및 긴 문서 처리에 적합합니다. GPT-4.1 mini: 중간급 선택, 낮은 지연 시간/비용, 성능은 4.1 완전판에 가깝고, 지침 준수 및 이미지 추론은 GPT-4o보다 우수합니다. GPT-4.1 nano: 가장 작고 빠르며 저렴하며($0.1/M tokens), 자동 완성, 분류, 정보 추출 등 간단한 작업에 적합합니다. 세 모델 모두 100만 Token 컨텍스트를 지원합니다. (출처: AI 선택, 연애 상대 고르기보다 어렵다, 이름 짓기 블랙홀 OpenAI의 새 모델, 어떻게 골라야 할까?)
💼 비즈니스
Hanwei Technology, 돌파구 마련 위해 휴머노이드 로봇 센서 사업에 베팅 : 가스 센서 선두 기업 Hanwei Technology(시가총액 100억 위안)가 휴머노이드 로봇 분야에 적극적으로 진출하며 실적 돌파구를 모색하고 있습니다. 이 회사 창업자 Ren Hongjun은 ‘100년 기업’을 만드는 데 전념하고 있습니다. Hanwei Technology는 센서 분야에서 깊은 기술 축적을 보유하고 있으며, 가스 센서 국내 시장 점유율은 75%에 달합니다. 최근 몇 년간 회사의 영업 외 손익 제외 순이익은 3년 연속 하락했으며(2022-2024년 각각 51.38%, 34.34%, 89.97% 감소), 2024년 매출은 2.61% 소폭 감소한 22억 2800만 위안, 영업 외 손익 제외 순이익은 563만 3천 위안에 불과했습니다. 실적 압박은 시장 경쟁 심화, 연구 개발 투자 증가 및 신규 사업(MEMS 생산 라인, 레이저 패키징 테스트, 초음파 계측기)의 미수익 때문입니다. 휴머노이드 로봇은 새로운 성장 동력으로 간주되며, 센서(유연 촉각, 관성 측정 장치, 압력 스트레인 게이지, 전자 코 등)는 이미 다차원 제품 매트릭스를 형성했으며, 유연 전자 피부는 여러 본체 제조업체와 협력하여 소량 공급하고 있습니다. 센서 사업의 2024년 매출은 3억 4100만 위안으로 전체 매출의 15.3%를 차지합니다. 현재 로봇 사업 비중은 낮지만, 회사는 이를 2025년 중점 업무로 지정하여 구체화된 지능 산업 기회를 잡는 것을 목표로 하고 있습니다. 동시에 회사는 신에너지, 자동차, 반도체, 의료 등 분야의 응용도 확장하고 있습니다. (출처: 영업 외 손익 제외 순이익 3년 연속 하락, 100억 위안 규모 기술 선두 기업, 휴머노이드 로봇으로 돌파구 마련?)
Zhitong Technology, 3억 위안 투자하여 고정밀 감속기 연구 개발 및 생산 기지 건설 : 로봇 핵심 부품 공급업체 Zhitong Technology는 총 투자액 약 3억 위안 규모의 고정밀 감속기 연구 개발 및 본사 생산 기지 프로젝트를 시작한다고 발표했습니다. 베이징 경제기술개발구에 위치하며 2027년 가동 예정입니다. 이 기지는 연구 개발, 공학 실험, 테스트, 판매 및 관리 본사 기능을 통합하고 산업용 및 휴머노이드 로봇용 고정밀 감속기 스마트 제조 생산 라인을 건설할 예정입니다. 감속기는 로봇의 핵심 부품으로 운동 정밀도와 부하 용량에 영향을 미칩니다. Zhitong Technology는 2015년 설립 이후 국내 정밀 감속기 분야 선두 기업으로 성장했으며, 베이징 공업대학교와 협력하여 RV 감속기 기술 난제를 극복하고 국산화를 실현했습니다. 회사는 사이클로이드, 하모닉, 유성, 준쌍곡면, 롤러 스크류 등 다양한 전동 기술을 보유하고 있으며, 고객으로는 Estun, Inovance 및 KUKA, ABB 등 국내외 일류 로봇 기업이 있습니다. 현재 CRV 감속기 연간 생산 능력은 20만 대로 완전 가동 상태이며, 3년 연속 생산 및 판매량 복합 성장률 247%를 기록했습니다. 신규 기지 건설은 연구 개발 능력과 생산 능력을 향상시키고 로봇 전동 시스템 전체 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. (출처: 3억 위안 투자, ‘Zhitong Technology’ 고정밀 감속기 연구 개발 및 본사 생산 기지 구축, 2027년 가동 예정 | 최전선)
구체화 지능 분야 투자 열기, 2025년 1분기 국내 투자 35억 위안 초과 : 2025년 1분기, 국내 구체화 지능(특히 휴머노이드 로봇) 분야의 투자 활동이 급증하여 총 37건의 투자가 발생했으며, 33개 기업이 관련되어 총 금액은 약 35억 위안에 달합니다. 투자 건수는 이미 작년 전체의 약 70%에 해당합니다. 이 중 11개 기업은 1억 위안 이상의 투자를 유치했으며, 휴머노이드 로봇 본체 개발 기업이 투자액 상위를 차지했습니다(예: TARS 1억 2천만 달러 엔젤 라운드(기록 경신), Qianxun Intelligence 5억 2800만 위안, Xinghai Intelligence 3억 위안, Zhongqing Robotics 2억 위안). 지역적으로는 베이징(8개), 상하이(10개), 선전(7개)에 기업이 집중되어 있습니다. 신규 설립 기업(2023년, 2024년)과 초기 투자 라운드(엔젤 라운드, Pre-A 라운드)가 다수를 차지합니다. 투자자에는 Tencent, Baidu, Alibaba, Lenovo, iFlytek 등 거대 기술 기업과 베이징, 상하이 등 여러 지역의 국유 자본이 포함됩니다. 또한 로봇 기업 간 상호 투자(예: Yuejiang Technology가 Zhongke Fifth Era에 투자, ZHIYUAN ROBOTICS가 HEAL ROBOTICS에 투자)도 추세가 되고 있습니다. 소프트웨어 개발(9개) 및 핵심 부품(5개) 기업도 투자를 유치했습니다. 자본의 뜨거운 관심에도 불구하고 상업화 경로는 여전히 이 분야가 직면한 주요 과제이자 논쟁점입니다. (출처: 구체화 지능 자본의 향연: 3개월간 37건의 투자 유치, 베이징·상하이·선전 경쟁, BAT 참전, 휴머노이드 로봇 최고 인기)
36Kr, 2025 AI 파트너 컨퍼런스 개최, 슈퍼 앱에 초점 : 4월 18일, 36Kr은 상하이 모속 공간에서 ‘Super App이 온다’를 주제로 2025 AI 파트너 컨퍼런스를 개최하여 AI 시대의 슈퍼 앱 트렌드와 전망을 논의했습니다. 컨퍼런스에는 Liu Zhiyi(상하이 교통대), Ji Zhaohui(AMD), Ruan Yu(Baidu), Wan Weixing(Qualcomm), Chen Jufeng(Xianyu), Zhou Miao(Dahua Technology) 등 학계 및 업계 리더들이 모였습니다. 36Kr CEO Feng Dagang은 AI가 촉발한 파괴적인 관심이 브랜드를 구축할 최적의 시기라고 지적했습니다. 참석자들은 구체화된 지능, 컴퓨팅 파워 엔진, 산업 전환(예: 마케팅, 교통), 단말기 경험, 중고 거래, 보안 등 분야에서 AI의 응용과 실천 사례를 공유했습니다. 컨퍼런스에서는 ‘2025 AI 네이티브 애플리케이션 혁신 사례’와 ‘2025 AI 파트너 혁신 대상’을 발표하여 스마트 제조, 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 기업 관리, 의료 등 다양한 시나리오에서의 AI 도입 성과를 선보였습니다. 투자자 라운드테이블과 파트너 대화 세션에서는 AI 애플리케이션의 투자 논리, 상업화 과제, 미래 발전 방향에 대해 심도 있게 논의하며 시나리오 기반, 사용자 가치, 기술 혁신, 생태계 협력의 중요성을 강조했습니다. (출처: 다음 AI 슈퍼 앱은 어디에? 36Kr 2025 AI 파트너 컨퍼런스에서 미래 트렌드 해독)
🌟 커뮤니티
LeCun, LLM 경로에 회의적 시각 표명하며 업계 논쟁 촉발 : Meta 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 최근 여러 차례 현재 주류 대규모 언어 모델(LLM) 경로에 대해 부정적인 견해를 공개적으로 밝혔습니다. 그는 자기회귀 예측 방식에 근본적인 어려움(발산성, 오류 누적)이 있어 인간 수준의 AI로 나아갈 수 없으며, 몇 년 후에는 아무도 사용하지 않을 것이라고 예측했습니다. 그는 LLM이 물리적 세계를 제대로 이해하지 못하고 상식, 추론, 계획 능력이 부족하다고 생각합니다. 그는 연구 중심이 물리적 세계를 이해하고, 지속적인 기억을 가지며, 추론하고 계획할 수 있는 AI로 전환되어야 한다고 주장하며, 자신이 제안한 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)를 대안으로 강력히 추천합니다. LeCun의 견해는 논란을 불러일으켰으며, 일부는 그의 ‘교조주의’가 Meta를 AI 경쟁에서 뒤처지게 할 수 있다고 비판하고 Llama 4의 부진한 성능을 그의 탓으로 돌립니다. 그러나 지지자들은 그의 원칙 고수와 오픈 소스 철학을 높이 평가하며, LLM 외의 경로(예: 자기 지도 학습, 비생성적 시각 시스템 기반) 탐색이 AI의 장기적인 발전에 유익하다고 생각합니다. LeCun 팀은 이전에 과학 문헌 LLM인 Galactica를 발표하여 여론의 뭇매를 맞았던 경험이 있으며, 이 또한 현재 AI 열풍에 대한 그의 태도에 영향을 미쳤을 수 있습니다. (출처: LeCun 맹비난: 당신이 Meta를 망쳤다, 수천억 달러 컴퓨팅 파워 낭비, 20년 노력 완전 실패 자백)
실리콘밸리 스타트업 Mechanize, 모든 작업 자동화 목표로 윤리적 논쟁 야기 : Epoch AI 공동 창업자 Tamay Besiroglu가 새로 설립한 회사 Mechanize는 ‘모든 작업의 전면 자동화’와 ‘경제의 전면 자동화’라는 거대한 목표를 제시했습니다. 실제 작업 시나리오를 모방한 가상 환경과 평가 시스템을 구축하고 강화 학습을 이용하여 AI 에이전트를 훈련시켜 인간 노동을 대체하는 것을 목표로 하며, 전 세계 60조 달러 규모의 노동 시장(초기에는 화이트칼라 직업에 집중)을 겨냥합니다. 이 계획은 이미 Jeff Dean 등 AI 업계 유명 인사들의 투자를 받았습니다. 그러나 이 목표는 ‘인류의 배신자’, ‘유해한 목표’라는 비판을 받으며 엄청난 논쟁을 불러일으켰고, 대규모 실업과 빈부 격차 심화를 초래할 것이라는 우려를 낳았습니다. Besiroglu는 자동화가 막대한 부와 더 높은 생활 수준을 창출할 것이며 경제적 복지는 임금에서만 비롯되는 것이 아니라고 반박합니다. 그의 비전은 극단적이지만, 현재 AI 에이전트가 신뢰성, 긴 컨텍스트 처리, 자율성, 장기 계획 등에서 보이는 부족함과, 자동화에 필요한 데이터 생성 및 평가 체계를 통해 이러한 문제를 해결하려는 기술적 경로를 지적함으로써 AI 발전의 중요한 현실적 과제를 건드리고 있습니다. (출처: 실리콘밸리 AI 스타트업, 60억 명 실직 목표, 네티즌 ‘인류 배신자’ 맹비난, Jeff Dean 이미 투자)
Vectara, AI 모델 환각 순위 발표, Google 모델 두각 나타내 : Vectara는 대규모 언어 모델(LLM)의 환각 정도를 평가하는 순위표를 공개했습니다. 이 순위표는 모델에게 특정 기사 내용을 기반으로 한 질문을 하고, Vectara 자체 평가 모델을 사용하여 답변 중 환각(즉, 원문과 불일치하거나 정보를 날조하는 것)의 비율을 판단합니다. 순위표 스크린샷에 따르면 Google의 모델(아마도 Gemini 시리즈를 지칭)이 우수한 성능을 보여 환각률이 낮았습니다. OpenAI의 o3-mini-high도 좋은 성적을 거두었습니다. 주목할 점은 중국 Zhipu AI의 오픈 소스 모델 GLM도 이 순위표에서 좋은 순위를 기록하여 사실 정확성 측면에서의 잠재력을 보여주었다는 것입니다. 이 순위표와 평가 모델은 모두 공개되어 업계에 특정 작업에서 다양한 LLM의 신뢰성을 정량적으로 비교할 수 있는 참고 자료를 제공합니다. (출처: karminski3)
AI, 특정 작업에서는 초인적 능력 보이지만 상식 및 기초 인지 능력은 여전히 부족 : Reddit 사용자들은 현재 AI(예: LLM)가 특정 지식 분야 및 정보 처리에서는 대부분의 사람을 능가할 수 있지만(“smarter”라기보다는 “more knowledgeable”라는 댓글), 상식 판단, 물리적 세계 이해(예: 사진 속 돌 개수 세기) 등에서는 여전히 부족함을 지적했습니다. 한 댓글은 AI가 “극도로 똑똑하면서도 극도로 어리석다”며, 해당 분야의 고난도 문제를 해결할 수 있지만 간단한 작업에서는 실패할 수 있다고 평가했습니다. AI의 ‘지능’은 진정한 이해보다는 방대한 데이터를 기반으로 한 것으로 간주됩니다. 사용자 경험 역시 이를 뒷받침하는데, 예를 들어 Gemini는 특정 상황에서 ‘어리석게’ 행동하는 반면, GPT는 특정 측면에서 뛰어난 성능을 보이지만 때로는 질문을 진정으로 ‘이해’하지 못하는 답변을 합니다. 이러한 능력의 불균형은 현재 AI 발전 단계의 특징입니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
사용자가 AI에게 “감사합니다”라고 말하는 현상, 감정 투영과 자원 소모 논의 촉발 : X 사용자가 Sam Altman에게 AI에게 “부탁합니다”와 “감사합니다”라고 말하는 비용에 대해 질문하자, Altman은 수천만 달러에 달할 것으로 추산하지만 그럴 가치가 있다고 답했습니다. 이 현상은 다음과 같은 논의를 촉발했습니다: 왜 감정이 없는 AI에게 예의를 지켜야 하는가? 심리학 연구(예: Reeves & Nass 실험)에 따르면 인간은 인간과 유사한 특징을 보이는 대상을 의인화하는 경향이 있으며, 이는 ‘사회적 존재감 인식’을 활성화합니다. AI에게 예의를 지키는 것은 사용자의 품격과 습관을 반영하며, ‘감정 투영’ 또는 ‘감정 쓰레기통’ 요구의 표현일 수도 있습니다. 예의 바른 표현이 AI를 ‘길들여’ 더 나은 응답을 유도할 수 있다는 견해도 있습니다(인간이 예의에 반응하는 방식을 모방). 그러나 이는 위험을 수반하기도 합니다. AI가 편견을 학습하고 증폭시킬 수 있으며(예: Microsoft Tay), 민감한 주제를 부적절하게 처리할 수도 있습니다. 동시에 모든 상호작용(‘감사합니다’ 포함)은 전력과 수자원을 소모하여 AI의 지속 가능성에 대한 우려를 제기합니다. AI에게 예의를 지키는 것은 인간의 사회적 본능의 연장선이면서도, 무심코 AI 운영의 물리적 비용을 증가시키는 행위입니다. (출처: ChatGPT에게 ‘감사합니다’라고 말하는 것, 매일 하는 가장 사치스러운 일일지도, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
AI의 교육 분야 활용 잠재력과 도전 과제 공존 : Reddit 사용자들은 교육 분야에서 AI의 활용 전망에 대해 논의했습니다. 지지자들은 AI(예: ChatGPT)가 개인 맞춤형 학습 도구로서 수학 등 과목 이해를 돕고, 비판단적인 질의응답 환경을 제공할 수 있다고 생각합니다. AI는 교사 보조 역할을 하여 주제에서 벗어난 질문을 처리하거나 빠른 정보 검색을 제공하고, 심지어 학생들이 스스로 답을 찾도록 유도할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이미 영국, 미국 텍사스 등 일부 학교에서는 ‘교사 없는’ AI 교실을 시도하여 AI를 활용한 맞춤형 교육을 제공하고 학생들의 취약점을 집중 관리하고 있습니다. 그러나 도전 과제도 분명합니다: AI의 신뢰성(환각 문제)은 사용자의 비판적 사고와 사실 확인 능력을 요구하며, AI에 대한 과도한 의존은 깊이 있는 사고와 자율 학습 능력 함양을 저해할 수 있고, AI가 부정행위에 사용될 수 있으며, 편견을 내포하거나 부적절한 정보를 제공할 수도 있습니다. 미래 교육에서 AI의 역할은 완전한 대체보다는 보조적인 역할에 가까울 것이며, 교육 현장에 맞게 AI를 설계하고 최적화하며 윤리, 프라이버시, 공정성 문제를 해결해야 합니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 기타
OpenAI CFO, AGI 경로와 컴퓨팅 파워 수요에 대해 언급 : OpenAI CFO Sarah Friar는 골드만삭스 서밋에서 AGI 발전에 대한 회사의 견해와 전략을 공유했습니다. 그녀는 AI 물결이 인터넷, 모바일 인터넷보다 더 거대하며 OpenAI가 모든 방면에서 혁신하고 있다고 말했습니다. 그녀는 기업의 AI 활용 중요성을 강조하며, ChatGPT와 DeepResearch를 사용하여 내부 자금 조달 분석 등 문제를 해결한 사례를 공유했습니다. OpenAI는 AGI 발전을 다섯 단계로 구분합니다: 실시간 예측(Chatbot), 추론(o 시리즈), 에이전트(Agent, Deep Research, Operator 출시, 자율 프로그래밍 에이전트 A-SWE 출시 예정), 혁신 세계(지식 경계 확장), 에이전트 조직(미래 방향). 그녀는 AGI가 임박했지만 세상은 아직 이를 충분히 활용할 준비가 되지 않았다고 생각합니다. AGI 실현을 위해서는 사전 훈련, 후훈련, 추론 시 계산이라는 세 가지 확장 법칙(scaling law)을 따라야 하며, 컴퓨팅 파워 수요는 기하급수적으로 증가합니다. 그녀는 OpenAI의 ‘스타게이트’ 계획(Stargate)에 5천억 달러 투자와 10기가와트 컴퓨팅 파워가 필요할 수 있다고 언급하며, 컴퓨팅 파워 부족이 이미 Sora 등 모델 출시에 제약을 가하고 있으며 자체 AI 인프라(AWS와 유사) 보유의 중요성을 강조했습니다. (출처: OpenAI CFO 중대 폭로: AGI 임박, 세계 최강 프로그래밍 에이전트 준비 완료)
Huawei 출신 창업자들 로봇 분야 진출하며 신세력 형성 : Zhihui Jun(Peng Zhihui)이 ZHIYUAN ROBOTICS를 창업한 이후, 더 많은 전 Huawei 직원들, 특히 자동차 BU(스마트 자동차 솔루션 사업부) 출신 인재들이 구체화된 지능 및 로봇 분야에 진출하며 ‘Huawei계’ 로봇 창업 군단을 형성하고 있습니다. 최신 대표 주자는 TARS로, 전 Huawei 자동차 BU 자율주행 CTO Chen Yilun과 ‘천재 소년’ Ding Wenchao(ADS 스마트 드라이빙 의사 결정 네트워크 주도)가 공동 창업했으며, 최근 1억 2천만 달러의 엔젤 라운드 투자를 유치했습니다. Ding Wenchao는 자율주행의 엔지니어링 및 데이터 폐쇄 루프 경험을 구체화된 지능으로 이전할 수 있다고 생각합니다. 또한, 전 Huawei 미국 연구소 임원 Hu Luhui는 Zhicheng AI를 창업하여 산업용 로봇에 집중하고 있습니다. Leju Robotics는 Huawei Cloud와 협력하여 Pangu 대규모 모델 + Kuafu 로봇을 개발했습니다. Huawei의 완전 자회사인 JIMU Robot 역시 산업용 로봇에 주력하고 있습니다. 이들 창업자들은 일반적으로 AI와 대규모 모델이 로봇에 새로운 기회를 가져다준다고 생각하며, 스타트업의 소규모 팀 빠른 반복 모델이 새로운 분야에 더 적합하다고 봅니다. 그들은 Huawei의 엔지니어링 역량, 분투 문화, 심지어 지분 인센티브 모델까지 새로운 회사에 도입하고 있으며, Huawei 배경을 바탕으로 자본의 선호를 받고 있습니다. 그러나 그들은 여전히 핵심 부품 국산화, 기술 검증 및 상업화 실현 등의 과제에 직면해 있으며, 대학계 및 다른 대기업계 창업자들과의 경쟁 속에서 실력을 증명해야 합니다. (출처: Ren Zhengfei를 떠난 천재 소년들 속에 로봇 군단이 숨어 있다)
