AI 뉴스 요약 – 2025년 6월 28일

2025년 6월 28일 – 인공지능(AI) 분야는 이번 주에 주요 기업들의 움직임, 최첨단 연구 성과, 새로운 AI 기반 도구, 그리고 규제·윤리 분야의 이정표 등 다양한 발전으로 활기를 띠었습니다. 테크 대기업들이 AI 인재 영입과 인프라에 투자하고, 헬스케어 및 로보틱스 분야에서의 돌파구, 새로운 법률이 AI의 미래를 형성하기 시작하는 등, 모두가 주목하고 있는 AI 주요 소식을 정리했습니다.

기업의 AI 전략 및 투자

메타, OpenAI 인재 영입 및 AI 투자 확대: 페이스북의 모기업 메타는 OpenAI의 고도화된 추론 모델을 개발한 주요 연구원 트라핏 반살을 영입하며 큰 주목을 받았습니다 cointelegraph.com. 반살은 최근 메타에 합류한 다른 전직 OpenAI 과학자들과 함께 cointelegraph.com, CEO 마크 저커버그가 메타의 AI 역량 강화에 박차를 가하는 전략의 일환입니다. 메타는 AI 시스템의 추론·계획 능력 향상을 위해 더 많은 실세계 데이터를 학습에 도입할 계획입니다 cointelegraph.com. 이와 함께, 메타는 AI 인프라에도 막대한 자금을 투자하고 있는데, 6월에는 데이터 레이블링 업체 스케일 AI의 지분 49%를 인수(스케일의 기업 가치는 약 150억 달러)했습니다 cointelegraph.com. 또한, 메타는 20년간 공급받을 원자력 발전 전력(Constellation Energy사에서 1.1GW)을 확보해 2027년부터 AI 데이터센터 가동에 사용할 예정입니다 cointelegraph.com. 이는 대규모 AI 운영의 막대한 에너지 수요를 보여줍니다. 국방 분야에서는, 메타가 군용 기술 기업 안두릴(Anduril)과 협력해 미국 군인을 위한 AI 기반 증강현실(AR) 헤드셋 개발에도 나섰습니다 cointelegraph.com. 이 프로젝트는 안두릴의 전장 데이터 플랫폼을 메타의 AR 기기에 통합하는 것이 핵심입니다. 이러한 모든 행보는 메타가 AI 경쟁에서 주도권을 쥐겠다는 의지와 이를 뒷받침하는 인재·자원의 규모를 보여줍니다.

아마존의 조용한 AI 확장: 대중의 주목을 받는 AI 기업들에 비해 아마존은 꾸준한 AI 투자로 의미 있는 성과를 거뒀습니다. 아마존의 주가는 최근 3년간 거의 두 배로 상승했는데, 이는 AI가 다양한 사업 성장에 기여했기 때문이라는 분석입니다 binaryverseai.com. 나스닥에 기고한 제니퍼 사이빌에 따르면, 아마존의 “플라이휠” 전략(소매, 프라임비디오, 헬스케어 인수 등)도 근본적으로 아마존 웹서비스(AWS)라는 AI 클라우드 인프라가 뒷받침하고 있다는 평가입니다 binaryverseai.com. 현재 AWS는 전 세계 클라우드 시장 점유율 약 30%를 차지하고 있고, 막대한 이익(광고 수익 포함)이 아마존의 AI 미래 프로젝트 자금원 역할을 합니다 binaryverseai.com. CEO 앤디 재시는 AI의 혁신적 영향력이 전기에 비견된다고 언급했습니다 binaryverseai.com. 실제로 아마존은 물류 자동화부터 알렉사 음성비서, AWS의 생성형 AI 서비스 등 전방위적으로 AI를 도입하고 있습니다. 최근 실적에서도 알 수 있듯, 아마존에게 AI는 부수적인 연구가 아닌 장기 전략의 핵심입니다. 경쟁사들만큼 대외적으로 크고 화려하진 않아도, 아마존의 AI 추진력은 결코 만만치 않습니다.

세일즈포스와 퍼플렉시티, 신규 AI 도구 출시: 기업용 소프트웨어의 대표 주자 세일즈포스는 이번 주 Agentforce 3를 선보였습니다. 이 고객지원 AI 플랫폼은 챗봇(“에이전트”)을 인간 상담사와 협력하는 진정한 가상 동료로 만들어줍니다. 라이브 모니터링, 세션 리플레이 기능이 포함된 명령센터, 100개 이상의 미리 빌드된 자동화가 거래되는 에이전트 익스체인지(Agent Exchange) 마켓플레이스 등도 신설됐습니다 binaryverseai.com. 세일즈포스는 최근 AI 에이전트 도입률이 6개월 만에 233% 증가했다고 밝혔는데, AI가 지원 티켓의 대부분을 직접 해결하고 처리 시간을 대폭 단축시킨 덕분입니다 binaryverseai.com. 한편, AI 기반 검색 서비스로 알려진 스타트업 퍼플렉시티(Perplexity)는 단순 Q&A를 넘어 리서치·생산성 스튜디오로 진화한 신기능을 출시했습니다. 새로워진 퍼플렉시티 랩스(Perplexity Labs)는 자연어로 보고서, 슬라이드쇼, 심지어 간단한 웹앱까지 생성할 수 있습니다 binaryverseai.com. 음성 상호작용 기능이 추가돼 사용자는 질문을 말로 하고 답변도 음성으로 받을 수 있습니다. 문서나 회의록에 대한 의미 기반 검색도 파일 업로드 기능으로 지원됩니다 binaryverseai.com. 아울러, 퍼플렉시티의 경우 무료 이용 한도와 프라이버시 기능(대화 기록 삭제 등)도 제공되어, 이제는 Notion, ChatGPT, Wolfram Alpha를 아우르는 만능 AI 비서에 가까워졌습니다 binaryverseai.com. 이처럼 대기업·스타트업 할 것 없이 AI를 제품에 적극 통합해 생산성과 서비스 경쟁력을 높이는 추세가 뚜렷합니다. 누가 AI 도구를 가장 효과적으로 활용하느냐가 곧 신규 경쟁우위를 결정지을 전망입니다.

혁신적인 AI 기술 및 연구

딥마인드 AlphaGenome, 유전체 연구의 진보: 구글의 AI 연구 부문 딥마인드가 유전학 분야에서 획기적인 연구성과를 발표했습니다. 신모델 AlphaGenome은 최대 100만 개의 DNA 염기쌍을 한 번에 분석해 유전자 돌연변이가 조절 및 기능에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다 deepmind.google deepmind.google. 합성곱 신경망과 트랜스포머를 결합한 이 단일 DNA 서열 모델은, 국소적 DNA 모티프와 먼 거리의 유전자 상호작용까지 포착합니다. 예를 들어 거의 98만 개 염기쌍 떨어진 인핸서 영역도 표적 유전자에 미치는 영향을 탐지할 수 있습니다 binaryverseai.com. 벤치마크에서 AlphaGenome은 24개 주요 유전체 과제 중 22개에서 기존 방법을 앞섰고, 인간 과학자들이 수년간 연구해 발견한 백혈병 돌연변이도 재발견했습니다 binaryverseai.com. 딥마인드는 AlphaGenome을 비상업적 연구용 API로 공개하며 유전체 과학의 발전을 기대하고 있습니다 deepmind.google deepmind.google. 연구진은 이를 “유전체의 천둥”이라고 평가하며, 유전체를 AI로 ‘검색’ 가능한 시대가 도래했다고 봅니다 binaryverseai.com. 앞으로 AlphaGenome 같은 AI는 DNA 변이 효과를 빠르게 점수화함으로써 질병의 유전적 원인을 규명하고 신약 개발을 견인할 수 있을 것으로 기대됩니다.

알리바바, 멀티모달 Qwen-VLo 모델 공개: 중국 IT 대기업 알리바바가 Qwen-VLo라는 차세대 멀티모달 AI 모델을 발표하며 주목을 끌고 있습니다. 알리바바 Qwen 시리즈를 기반으로 한 Qwen-VLo는 통합 비전-언어 모델로, 이미지를 이해하는 동시에 텍스트 프롬프트로 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다 qwenlm.github.io. 알리바바 Qwen 연구진에 따르면, “새롭게 업그레이드된 이 모델은 세상을 ‘이해’할 뿐만 아니라, 그 이해를 바탕으로 고품질 재현 이미지를 생성할 수 있습니다” qwenlm.github.io. 실제로, Qwen-VLo에 이미지를 입력하고 복잡한 수정 요청을 하거나, 자연어로 그림을 묘사만 해도 이미지를 생성할 수 있습니다. 데모에서는 Qwen-VLo가 스타일 변환(예: “이 사진을 반 고흐 그림처럼 바꿔줘”), 객체 삽입(“고양이에게 빨간 모자를 씌워줘”), 복합 명령 한번에 수행 등 정밀한 작업도 정확하게 수행하는 모습을 보여줬습니다 qwenlm.github.io qwenlm.github.io. 특히 Qwen-VLo는 개방형 이미지 수정 지시를 지원하고, 중영 이중언어 프롬프트도 자연스럽게 처리할 수 있습니다 qwenlm.github.io qwenlm.github.io. 이미지는 단계별로(거칠게→정교하게) 점진적으로 생성되어 완성도와 현실감이 뛰어나다는 평가입니다. 알리바바는 Qwen-VLo를 Qwen Chat 인터페이스에 프리뷰로 통합해, OpenAI의 Vision 지원 GPT-4와 유사한 “보고-만드는” AI 영역에서도 경쟁력을 내세웠습니다. 이는 텍스트·비전·기타 영역을 통합한 멀티모달 AI가 업계 대세로 확장됨을 보여줍니다.

자가 개선 “SEAL” AI 모델: 학계의 AI 연구에서 MIT의 과학자들은 자가 적응형 언어 모델(약칭 “SEAL”)을 제안했습니다. 이 모델은 자신의 출력으로부터 스스로 학습할 수 있습니다. 기존 모델처럼 훈련 후 고정된 상태로 남아있는 것이 아니라, SEAL 모델은 스스로 연습 문제를 만들어 풀고, 답을 평가한 후 자신의 지식을 업데이트할 수 있습니다. 이 모든 과정이 인간의 개입 없이 이루어집니다. 퍼즐 풀이 벤치마크에서 SEAL 시스템 프로토타입은 반복적인 자기 훈련을 통해 성공률을 0%에서 72%까지 끌어올렸습니다. binaryverseai.com 이 모델은 강화 학습을 통해 성과 향상에 대해 스스로 보상을 주며, 새로운 데이터를 즉석에서 통합할 수도 있습니다. 하지만 연구진은 이전 지식을 “치명적으로 망각”할 위험이 있다고 경고합니다. binaryverseai.com SEAL의 약속은 “견습생처럼 성장하는 AI”로, 고정된 전문가가 아닌 지속적으로 발전하는 AI를 지향합니다. binaryverseai.com 예를 들어, 코딩 어시스턴트가 어제의 오류를 바탕으로 그 날 밤 자동으로 새로운 테스트 케이스를 학습하거나, 교육용 튜터가 학생과의 상호작용 후 매번 강의를 개선하는 것을 상상해 볼 수 있습니다. SEAL 개념이 암시하는 바로 그런 적용 사례입니다. 아직 실험적인 단계지만, 이 연구는 자율적 개선이 이제 AI 시스템의 설계 철학임을 보여주며, 스스로 지속적으로 적응·개선할 수 있는 AI에 한 발 더 다가서게 합니다. binaryverseai.com

AI가 거짓말 탐지기 능가(대체로): 새로운 메타 연구가 거짓말 탐지 분야에 큰 변화를 일으켰습니다. 연구진은 98건의 연구를 검토한 결과, 사람의 단서(표정, 눈 깜빡임, 목소리 떨림, 체열 패턴, 심지어 뇌파 데이터 등)를 분석하는 CNN 기반 AI 시스템이 전통적인 폴리그래프(거짓말 탐지기)보다 거짓말을 더 잘 잡아낼 수 있음을 밝혔습니다. binaryverseai.com 사람은 순식간에 올라가는 눈썹 등 순간 표정 변화를 자주 놓치지만, 기계는 초당 240프레임으로 이를 잡아낼 수 있습니다. binaryverseai.com 하지만 연구팀은 중요한 한계를 지적했습니다. 바로 속임수 신호가 문화와 성별에 따라 다르다는 겁니다. 한 문화에서는 눈썹을 올리는 게 의심의 표시이지만, 다른 문화에서는 존중의 표시일 수 있습니다. binaryverseai.com 현재 거짓말 탐지 AI 모델은 지역 데이터에 과적합되는 경향이 있어 전 세계적 신뢰도가 떨어집니다. 보고서는 다양하고 폭넓은 학습 데이터와 윤리적 가이드라인의 중요성을 강조합니다. binaryverseai.com 결론적으로 AI 거짓말 탐지기는 기존의 폴리그래프보다 진일보했으나 결코 완벽하지 않습니다. 맥락이 중요하며, 전문가들은 이러한 도구의 사용에 있어 프라이버시와 오탐(거짓 양성)의 위험을 충분히 고려해야 한다고 강조합니다. 이는 AI의 감시와 법 집행 역할 논쟁과도 맞닿아 있습니다.

AI의 의료 및 생명 과학 분야

딥러닝으로 산후 출혈 예측: 유망한 의료 AI 개발 소식입니다. 중국 장원저(Dr. Wenzhe Zhang) 박사가 이끄는 연구팀이 출산 전 산후 출혈(PPH) — 산모 사망의 주요 원인 — 을 출산 전에 예측할 수 있는 AI 모델을 발표했습니다. 임신부의 MRI 영상을 딥러닝의 “레이트 퓨전” 모델(2D·3D 합성 신경망, 라디오믹스, 임상 데이터 등 결합)로 분석해 고위험군을 높은 정확도로 선별했습니다. 581명 환자를 대상으로 한 임상 시험에서 AI는 심각한 산후 출혈을 겪을 여성이 누구일지 92% 민감도, 91% 특이도로 예측, 기존 방법을 능가했습니다. auntminnie.com binaryverseai.com 연구진은 Academic Radiology에 “산후 출혈 위험 환자를 더 일찍 선별하면 분만 계획을 최적화하고, 필요 혈액제제 마련과 분만 중 위급상황을 최소화하는 데 매우 중요하다.”고 밝혔습니다. auntminnie.com PPH는 전 세계 산모 사망의 약 25%를 차지합니다. auntminnie.com 이런 AI 도구는 위험군을 사전 경고함으로써 의료진이 수혈팀과 외과팀을 미리 준비하게 해 줄 수 있어 산모 생명을 구하는 혁신이 될 수 있습니다. 임상 적용 전 추가 입증이 필요하지만, 일상의 MRI 검사와 AI 결합이 인간의 눈이 놓치는 미묘한 위험 신호를 잡아주어 산욕기의 산모를 구할 시대가 다가오고 있습니다.

AI 현미경, “보이지 않던” 정자 찾다: 불임치료 분야에서도 또 다른 의료 혁신이 전해졌습니다. AI 기반 현미경이 기존 수작업으로는 찾지 못한 극소 수의 살아있는 정자를 판별하는 데 성공한 것입니다. 한 생식의학 클리닉에서 48시간 동안 현미경 슬라이드를 검사하고도 정자를 한 마리도 찾지 못했다는 판정을 받은 불임 사례가 있었습니다. 이때 AI 시스템(마이크로플루이딕 칩과 컴퓨터 비전 기반)이 시료를 스캔하여 1시간 이내에 44개의 정자를 찾아냈고, binaryverseai.com 이는 특수 체외수정(ICSI) 시술과 임신 성공으로 이어졌습니다. binaryverseai.com 무엇보다 이 방식은 독성 염료나 조직생검 없이도 살아있는 정자를 찾아내 추가 손상을 막아줍니다. 전문가들은 정자 건강도 자동 평가·랭킹할 수 있고, 향후 난자·배아 진단으로도 확장 가능해, 남성 불임 치료에 혁신을 가져올 것으로 기대합니다. 수백만 개의 세포 더미에서 몇 개의 정자를 찾는 “건초 더미 속 바늘 찾기”가 AI 덕분에 신속하고 정확하게 가능해진 셈입니다. 아이를 원하는 많은 부부에게 새로운 희망이 되는 일이며 랩에서의 AI가 실제로 삶을 변화시키는 대표적 사례입니다.

AI 영상진단, 산모 건강 지킨다: 산후 출혈 외에도 AI는 산과 영역의 다른 위험까지 겨냥합니다. 미국 캘리포니아와 중국 연구진이 MRI “라디오믹스” 영상분석과 머신러닝을 결합해 태반이 자궁에 비정상적으로 깊이 붙는 증상(태반 유착증) 및 동반 출혈을 조기 예측하는 모델을 개발했습니다. 영상·임상데이터 융합 앙상블 모델은 실제 분만 전에 위험 임신을 선별하여 병원 측이 미리 혈액, 인력 등 리소스를 준비하도록 돕습니다. binaryverseai.com 쉽게 말해, AI가 탑재된 영상진단은 산부인과에서 고위험 임신을 사전에 알려줘, 산모와 신생아 모두의 생존율을 높여줄 수 있습니다. 이는 암 판독, 뇌졸중 영상 등 거의 모든 의료 영상진단에 AI 보조 진단이 확산되는 최근의 흐름과 맞닿아 있습니다. 특히 산부인과·분만 환경에서는 AI의 이런 예지적 역할이 생사를 가르는 차이가 될 수 있습니다.

로보틱스 및 자율 시스템의 AI

구글 딥마인드의 온-디바이스 로봇 브레인: 구글 딥마인드의 로보틱스 부문에서 가장 눈길을 끈 신제품은 Gemini Robotics On-Device였습니다. 이 신형 AI 파운데이션 모델은 클라우드 연결 없이 로봇에 완전히 로컬로 작동합니다. pymnts.com pymnts.com 이 비전-언어-행동 모델은 휴머노이드 로봇이 실시간으로 환경을 인식하고, 복잡한 작업을 로우 레이턴시(지연률)로, 인터넷 연결 없이 수행하게 해줍니다. 딥마인드 로보틱스 책임자 카롤리나 파라다는 “모델이 데이터 네트워크와 무관하게 작동하므로 레이턴시에 민감한 응용이나, 연결 불량·무통신 환경에서도 견고함을 보장할 수 있다”고 밝혔습니다. pymnts.com pymnts.com 3월에 공개된 기존 “Gemini” 모델을 바탕으로, 온-디바이스 버전은 양팔(이족보행) 로봇에 특화됐으며, 소규모 피드백(50~100회 시연)으로도 새로운 작업을 빠르게 익힐 수 있습니다. 구글은 이 시스템이 가방의 지퍼 열기, 빨래 개기, 액체 따르기, 카드 한 장 뽑기 등 일상 동작을 다룰 수 있으며, 로봇의 손재주와 적응력이 비약적으로 향상되었다고 발표했습니다. pymnts.com pymnts.com 이번 모델은 개발자가 직접 미세 조정(fine-tune)을 할 수 있는 구글 딥마인드 최초의 대형 로보틱스 모델이기도 해서 맞춤형 활용의 문도 열렸습니다. pymnts.com Gemini On-Device의 의의는, 로봇이 이제 현장에서 실시간 사고·반응이 가능해졌다는 점입니다. 제조, 가정용 로봇 등에서 초단기 의사결정과 프라이버시(로컬 데이터 유지)가 중요한 경우 매우 유용해질 것입니다. 한 매체는 이 진전을 “이제 로봇이 현장에서 스스로 생각하고 즉시 행동한다”라고 평했으며, binaryverseai.com 이는 실생활에 유용한 휴머노이드 로봇 시대의 가속을 예고합니다.

ABB의 중량물 창고 로봇: 산업용 로봇 분야에서 ABB는 작은 크기의 자율주행 이동 로봇 Flexley Mover P603을 공개했습니다. 커피 테이블 정도 크기의 이 로봇은 최대 1,500kg(1.5톤)의 하중을 운반할 수 있습니다 binaryverseai.com. 작은 크기에 비해 놀라운 성능입니다. P603은 비주얼 SLAM(동시 위치 추정 및 지도 작성) 기술로 주변을 인식하며, 창고 바닥에 QR코드나 레일이 없어도 자유롭게 이동하고 지도를 작성할 수 있습니다 binaryverseai.com. 또한 실제 도로 상황에 맞는 능동 서스펜션이 탑재돼 험난한 바닥도 문제없이 통과하며, 이동 중에도 2m/s 속도로 5mm 오차 이내의 정밀도로 중량 팔레트의 위치를 조정할 수 있습니다 binaryverseai.com. 공장 관리자들에게 가장 매력적인 점은 ABB 소프트웨어 스튜디오의 드래그앤드롭 인터페이스로 복잡한 프로그래밍 없이 로봇의 작업 흐름을 손쉽게 설정할 수 있다는 점입니다 binaryverseai.com. 즉, 로봇의 경로나 업무 설정이 플레이리스트 구성만큼이나 쉬워졌다는 얘기입니다. P603은 최근 공장과 창고 현장이 유연한 자동화를 추구하며 고정된 컨베이어나 자동 유도차량 대신 자유롭게 이동하고 즉각 재배치 가능한 로봇을 찾는 흐름에 맞춰 등장했습니다. 업계에서는 이번 ABB의 신제품을 AI 기반 물류자동화 시대의 “또 하나의 벽돌”로 평가하고 있습니다 binaryverseai.com. 급성장하는 이커머스와 인력난에 대응하려는 공급망에 이런 지능형 로봇은 점점 없어서는 안 될 존재가 되고 있습니다.

중국 방산 연구소에서 공개한 모기 크기의 정찰 드론의 프로토타입 tomshardware.com. 국영 매체 영상에는 손가락 두 개 사이에 잡혀 있는 작은 생체모방 드론, 곧 곤충 크기의 드론이 등장했습니다.

중국의 모기 크기 스파이 드론: 마치 SF 같은 이야기지만, 중국 과학자들이 실제 모기만 한 크기의 드론을 개발했습니다. 이번 주 중국 국영 CCTV-7에서는 국방과학기술대 학생이 손가락 사이에 집어 올려 시연하는 초소형 로봇 비행체의 영상이 소개됐습니다 tomshardware.com. 모기 드론은 2개의 날개, 4개의 날개 등 최소 두 가지 버전으로 공개됐으며, 은밀한 감시 임무 수행을 목적으로 설계되었습니다 tomshardware.com. 아직 센서나 배터리 정보 등 기술 사양은 공개되지 않았지만(곤충 크기의 하드웨어 한계상), 전문가들은 이 프로젝트의 공개만으로도 중국이 초소형 무인기(마이크로-UAV) 기술을 한계까지 밀어붙이려는 의도를 드러낸 것이라 봅니다 binaryverseai.com. 이렇게 미니어처 드론은 중대형 드론이 들어갈 수 없는 건물 내부나 도시 환경에서 은밀하게 침투해 임무를 수행할 가능성도 있어, 윤리·보안 논의가 활발해지고 있습니다. 국방 전문가들은 세계 여러 나라가 정찰용 곤충 크기 드론을 연구하고 있으며, 극소형 배터리에서 데이터를 안정적으로 전송하고 충분한 비행거리를 확보하는 것이 최대 난제라고 지적합니다 tomshardware.com. 중국의 이 프로토타입은 아직 연구단계(실전 배치 근거는 없음 tomshardware.com)인 것으로 보이지만, 드론 혁신이 곧 현실에서 얼마나 큰 변화를 불러올지 보여줍니다. 이제는 귀에 웅웅거리는 모기가 진짜 모기가 아닐 수도 있다는 사실에 프라이버시와 방어책을 고민해야 하는 시대가 펼쳐진 셈입니다.

AI 정책, 윤리 및 전문가 관점

AI 학습 데이터와 저작권에 대한 역사적 판결: 미국 연방법원이 AI 기업과 저작권법에 중대한 영향을 미치는 판결을 내렸습니다. AI 스타트업 Anthropic(Claude 챗봇 개발사)을 상대로 한 소송에서 윌리엄 앨섭 판사는 저작권이 있는 책을 AI 학습에 사용하는 것이 미국법상 공정 이용(fair use)에 해당할 수 있다고 판결했습니다. 이는 AI 업계에 큰 승리로 해석됩니다 apnews.com. 앨섭 판사는 AI의 학습을 인간 작가가 디킨스 같은 고전을 읽어 영감을 얻는 행위에 비유하며, AI의 결과물이 “전형적으로 변형적(quintessentially transformative)“이며 단순한 복사본이 아니라고 밝혔습니다 apnews.com. 그러나 판결은 중요한 선을 그었습니다. 분석(학습) 단계는 공정 이용일 수 있지만, 데이터를 얻는 방식은 여전히 중요하다는 점입니다. Anthropic은 불법 복제한 이북(“섀도 라이브러리”)에서 수많은 책을 입수하여 학습에 썼습니다 apnews.com apnews.com. 이에 앨섭 판사는 Anthropic이 저작권 도용에 대해 재판을 받아야 한다고 판결했습니다. “Anthropic은 저작권 침해본을 자유롭게 도서관으로 활용할 자격이 없다”는 이유였습니다. 결과적으로 AI 학습 자체가 침해가 아니라는 점은 인정했지만, 데이터 소싱이 불법적이면 법적 책임 여지는 남아있다는 것입니다 apnews.com. 이는 AI 학습과 공정 이용을 다룬 첫 사법 판결로, “허가 없는 학습(permissionless learning)”은 허용하지만 데이터 소싱의 지름길은 허용되지 않는다는 전례를 남겼습니다 binaryverseai.com. 앞으로 AI 개발사들은 학습 데이터 확보 방식을 철저하게 관리해야 할 의무가 생길 전망입니다. 인터넷이나 불법 사이트에서 마구 긁어 모은 데이터는 리스크가 있고, 정식 구매 데이터 또는 퍼블릭 도메인 자료를 사용하는 경향이 강화될 것입니다 binaryverseai.com. 본 판결은 OpenAI 등 다른 기업을 상대로 한 유사 저작권 소송이 이어지는 가운데 나왔으며 apnews.com, 앞으로 판례가 될 가능성이 큽니다. Anthropic 측은 AI 학습이 변형적이고 창의성 촉진이라는 저작권의 목적과 부합한다는 점을 인정받아 만족스럽다고 밝혔으며 apnews.com, 나머지 사안에 대한 재판은 12월에 열릴 예정입니다. AI 업계는 법이 어디까지 기술 발전을 따라올지 주목하고 있습니다.

AI의 에너지 소모, 심층 분석: AI 모델이 점점 더 대형화되면서 환경 및 에너지 영향에 대한 우려도 커지고 있습니다. 이번 주 기술 칼럼니스트 조안나 스턴은 “내 AI 프롬프트 하나에 얼마만큼의 에너지가 들까?”라는 질문에 심층적으로 접근했습니다. 놀랍게도 사소해 보이는 AI 작업도 상당한 전력을 소모할 수 있습니다. 예를 들어, 단 6초 길이의 AI 영상 클립 1개만 생성해도 “20~110 와트시”의 전기를 쓸 수 있습니다 livemint.com. 상한선 기준이라면 전기 그릴을 10분간 돌리는 전력과 맞먹으며, 스턴은 AI 영상 생성에 필요한 전기를 실제로 스테이크를 굽는 데 사용해 시연했습니다 livemint.com. 결과적으로 짧은 AI 영상 2개만 만들어도 저녁 한 끼를 굽는 전력과 맞먹는 셈입니다 livemint.com. 더 큰 AI 작업은 그야말로 전력 소모가 기하급수적으로 늘어납니다. 대형 언어모델의 학습에는 수천 회 GPU 작업이 동원되며, 메가와트급 전력과 데이터센터 냉각용 대량의 물까지 필요합니다 livemint.com livemint.com. AI 프롬프트의 비밀스런 여정—사용자 노트북에서 먼 데이터센터 GPU 서버를 거쳐 다시 사용자의 화면으로 결과가 돌아오는 에너지 소비의 모습—은 평소 소비자에겐 보이지 않지만, 스턴의 리포트는 이런 “에너지 누수” 현실을 공개하고 있습니다 linkedin.com linkedin.com. Hugging Face의 사샤 루치오니 같은 연구진은 AI 에너지 소모 리더보드도 만들어 각 모델의 전력효율을 비교하기 시작했습니다 livemint.com. 다행히 하드웨어는 발전 중입니다: Nvidia의 최신 AI 칩은 불과 1년 전 제품보다 30배 더 효율적이라는 평가도 나오고 있습니다 livemint.com. 기술기업들은 데이터센터의 재생에너지 전환 노력도 내세우고 있습니다 livemint.com. 그러나 효율 향상을 넘어 AI 사용량 자체가 너무 빠르게 늘고 있어, 전체 에너지 소모는 더 커질 수밖에 없습니다 livemint.com livemint.com. 스턴 등 전문가들은 각 AI 요청에 “에너지 비용” 표시가 생긴다면 사용자의 신중한 이용을 유도할 수 있다고 제안합니다 linkedin.com. 결론적으로 업계는 AI의 탄소발자국을 줄여야 하는 이중과제에 직면해 있습니다. 지금의 교훈은 AI는 마법이 아니라 “전기로 작동하는 기술”이라는 점입니다. 어느 임원이 말하길, AI는 우리가 공급하는 전기(그리고 물)만큼만 지속가능하다는 것 livemint.com, 따라서 앞으로는 더 똑똑한 모델만이 아니라 더욱 에너지 절약형 모델 개발이 필수입니다.

전문가들, AI의 예측 불가능한 진화에 대해 토론: AI의 급속한 발전으로 인해 그 선구자들조차 낙관과 경계의 목소리를 동시에 내고 있습니다. 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 오픈AI의 공동 창립자이자 최고 과학자는 AI의 진화가 예기치 못한 방향으로 치달을 수 있다는 공개 경고로 큰 반향을 일으켰습니다. 수츠케버는 최근 인터뷰에서 “AI는 매우 예측 불가능하고 상상할 수 없을 것”이라며, 고도화된 AI 시스템이 언젠가는 인간의 감독 없이 스스로를 개선하기 시작할 수 있다고 경고했습니다 analyticsindiamag.com. 그는 이것이 “급속하고 통제 불가능한 진전”을 촉발시킬 수 있으며, 그 결과 인간이 무엇이 다음에 올지 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다고 말했습니다 analyticsindiamag.com. 이러한 강력한 경고와 함께 수츠케버는 “지능 폭발”이라는 개념도 언급했습니다. 즉, 충분히 발전한 AI가 스스로를 계속해서 더 나은 버전으로 개조하며 기하급수적으로 능력을 키울 수 있다는 것입니다. 하지만 긍정적으로 그는 이러한 AI가 “놀라운 의료” 혁신을 이끌어내고 질병을 치료하며 인간의 수명을 연장시킬 수 있다고 언급했습니다 analyticsindiamag.com. 그러나 그는 AI가 그만큼 강력해졌을 때 인간이 어떻게 대응해야 하는지에 대한 우려도 함께 제기했습니다 analyticsindiamag.com. 그의 발언은 AI 커뮤니티 전반의 논의를 대변합니다. 즉, AI가 가져다 줄 약속(의학, 과학 등)과 위험(통제력 상실 등) 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인지입니다. 눈에 띄게, 수츠케버는 최근 오픈AI를 떠나 미래 AI가 이로운 방향으로 유지될 수 있음을 목표로 하는 새로운 벤처 Safe Superintelligence를 창립했습니다 analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com. 그의 입장은 다른 IT 리더들의 “AI 안전 연구를 지금” 해야 한다는 요구와도 공명합니다. AI의 핵심 설계자 중 한 명이 인간 이해를 넘는 자기 진화형 AI와 같은 과학 소설에서나 나올 만한 시나리오에 대해 공개적으로 우려하는 사실만으로도, AI의 윤리적이고 존재론적인 질문은 더이상 이론이 아닌, 지금 여기 우리가 반드시 다루어야 할 문제임을 보여줍니다. 이 문제는 전 지구적 협력, 신중한 규제, 그리고 인간의 가치와 정렬되는 AI 연구의 지속을 통해 해결해야 할 것입니다.

AI와 노동의 미래 – 노동력 격차 경고: 첨단 기술 진화에 대한 집중 속에서 제조업계로부터 한 가지 분명한 메시지가 나왔습니다: 과연 누가 AI의 미래를 만들어낼 것인가? 포드 CEO 짐 팔리(Jim Farley)는 Aspen Ideas Festival에서, AI가 화이트칼라 직군의 생산성을 크게 끌어올리는 동안 숙련된 블루칼라 기술직 인력은 급격히 줄어들고 있다고 경고했습니다 binaryverseai.com. 팔리는 여전히 공장에서는 숙련된 전기공·용접공·엔지니어가 필요하며, AI와 로봇이 이미 맡은 업무 비중은 10~20%에 불과하다고 지적했습니다 binaryverseai.com. 그는 자동차 공장에서 독일인 라인 노동자가 자전거 타이어를 활용해 고장난 트렁크 도어를 즉석에서 기발하게 고쳐낸 일화를 예로 들었습니다. 이런 창의적 즉석 대처 능력은 어떤 알고리즘도 예측할 수 없는, 현장에 절대적으로 필요한 인간만의 역량입니다 binaryverseai.com. 그러나 젊은 세대는 점차 기술직을 기피하고 부담은 퇴직 인력에게 쏠리면서 산업계는 큰 병목에 부딪힐 수 있습니다. 즉, 실제 작업을 할 수 있는 인간의 손이 없다면 전기차 공장도, 인프라 사업도 확대할 수 없습니다. 팔리는 이러한 기술직 교육 투자와 현대의 첨단 직업으로 전환 인식 개선이 필요하다고 제언했습니다(실제로 오늘날 전기공은 자동화와 첨단 기계를 다루는 경우가 많음) binaryverseai.com. 그는 이를 국가 안보의 문제(“국내 제조업이 곧 우리의 방어”)로까지 강조하며, 각국의 경쟁력은 AI가 상상해낸 혁신을 실제로 만들어낼 수 있는 사람에 달렸다고 합니다 binaryverseai.com. 요점은 이렇습니다: AI는 일자리를 바꿀 것이지만, 동시에 노동시장에 새로운 수요를 만들 수도 있습니다. AI가 반복적 인지 업무를, 로봇이 단순 수작업을 담당하게 될 때 남는 일자리들은 한층 더 높은 숙련도와 적응력, 그리고 융합적 역량(예: 스마트홈 설치기사라면 목공+프로그래밍 결합)까지 요구하게 됩니다. 따라서 정책입안자와 기업들은 인력 개발에 대한 철저한 계획이 필요하며, 사회가 프로프트 엔지니어는 넘쳐나는데 배관공은 부족한 사태를 막아야 한다고 강조했습니다. 팔리의 직설적인 표현처럼 “미국에는 청사진이 필요하다” – 즉, 기술 발전과 인간 노동의 진전이 함께 가야 한다고 말했습니다 binaryverseai.com.

출처: 위 내용은 기업 발표, 전문가 인터뷰, AI 관련 보도기사 등 다양한 권위 있는 출처에서 발췌되었습니다. 주요 참조로는 앤트로픽 저작권 판결에 관한 AP 보도 apnews.com apnews.com, 월스트리트저널의 AI 에너지 소비 분석 livemint.com livemint.com, 일리야 수츠케버 등 AI 리더 진술 Analytics India Magazine analyticsindiamag.com analyticsindiamag.com, 코인텔레그래프의 기업 뉴스(메타 채용과 딜 관련) cointelegraph.com cointelegraph.com 등이 포함됩니다. 첨단 연구 결과는 DeepMind 공식 블로그(AlphaGenome) deepmind.google, Academic Radiology 및 AuntMinnie(산후출혈 AI 연구) auntminnie.com auntminnie.com, 그리고 톰스 하드웨어(초소형 모기 드론) tomshardware.com 등 기술 전문 사이트에서도 인용되었습니다. 이 모든 발전들은 AI가 능력과 영향력을 빠르게 확장하며 진화하고 있음을 보여주고 있으며, 인류는 그 과정을 이해하고 방향성을 설정해야 하는 과제와 마주하고 있습니다. 매주 이어지는 변화는 AI가 우리 삶, 경제, 미래에 미칠 역할에 대한 기대와 성찰을 동시에 불러일으키고 있습니다.