[달의이성 선정 TOP 10] AI 뉴스 (2024년 1월 30일)

달의이성2024-01-30 11:50

1. OpenAI 사가 GPTs를 챗지피티에 쉽게 적용할 수 있게 @(멘션) 기능을 추가하였습니다.

OpenAI just made it a lot easier to add custom GPTs into ChatGPT

OpenAI는 최근 GPT Store를 도입하여 사용자들이 ChatGPT 대화에 커스텀 챗봇을 더 쉽게 추가할 수 있도록 했습니다.이 새로운 기능은 'GPT 멘션'이라고 불리며, Slack이나 Discord의 멘션 기능과 유사하게 작동합니다. 이를 통해 사용자들은 대화 중에 커스텀 챗봇을 통합할 수 있습니다. ChatGPT 대화 중에 "@"을 입력하면 멘션할 수 있는 GPT 목록이 표시되며, 사용자들은 여러 GPT를 한 번에 멘션하고 사용하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

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2. 중국은 지난 6개월동안 지난 주에 14개의 대형 언어 모델을 포함하여 40개 이상의 AI 모델을 승인하였습니다.

China approved over 40 AI models in just 6 months, 14 LLMs last week

중국은 인공 지능(AI) 발전을 지속적으로 추진하고 있으며, 이를 통해 미국과의 격차를 줄이려는 노력의 일환으로 최근 40개 이상의 AI 모델에 대한 규제 승인을 진행했습니다. 중국 매체에 따르면, 이러한 움직임은 중국이 AI 분야에서 미국과 경쟁하기 위한 중요한 조치를 취하고 있음을 보여줍니다.

특히, 중국 규제당국은 대중 접근성을 위해 14개의 대형 언어 모델(LLM)에 승인을 부여했으며, Xiaomi Corp, 4Paradigm, 01.AI 등 주요 업체들이 이에 포함됩니다. 베이징은 2022년 8월, 기술 기업들이 대중에게 광범위한 LLM을 제공하기 위해서는 규제 승인을 받아야 한다는 지침을 내렸습니다. 이는 중국이 AI 기술 발전을 독특한 방식으로 접근하고 있음을 시사합니다.

지난해 8월, 바이두, 알리바바, 바이트댄스와 같은 산업 거물들도 포함된 첫 AI 모델 승인이 이루어졌습니다. 이어서 11월과 12월에는 두 번의 AI 모델 배치가 추가로 승인되었고, 최근에는 또 다른 배치가 규제 승인을 받았습니다.

정부는 승인된 회사 목록에 대해 구체적인 정보를 공개하지 않았지만, Securities Times에 따르면 승인된 AI 모델의 수가 40개를 넘어섰습니다. 이러한 노력은 중국 기업들 사이에서 AI 제품 개발에 대한 열정을 불러일으켰으며, 특히 2022년 OpenAI의 ChatGPT로 인한 글로벌 센세이션 이후로 계속해서 새로운 기능을 추가하고 있습니다.

3. PixArt-δ: 혁신적인 고해상도 AI 이미지 생성기

Open-source PixArt-δ image generator spits out high-resolution AI images in 0.5 seconds

최근, 화웨이 노아의 방주 연구소, 대련공과대학, 칭화대학교, 그리고 허깅페이스가 공동으로 개발한 PixArt-δ (델타) 모델이 AI 이미지 생성 분야에서 주목을 받고 있습니다. 이 모델은 기존의 PixArt-α (알파) 모델을 개선한 것으로, 고해상도의 이미지를 불과 0.5초 만에 생성할 수 있으며, 기존 모델 대비 7배 빠른 속도를 자랑합니다.

PixArt-δ는 Latent Consistency Model (LCM)과 ControlNet을 통합하여 이미지 생성의 정확도와 속도를 대폭 향상시켰습니다. 이 모델은 1024 x 1024 픽셀 해상도의 고화질 이미지를 단 2-4단계만에 생성할 수 있으며, 생성된 이미지는 높은 해상도와 일관성을 유지합니다.

특히, 이 모델은 ControlNet 모듈을 통해 텍스트-이미지 변환 모델에 대한 더 정밀한 제어가 가능해졌습니다. 이 새로운 ControlNet 아키텍처는 트랜스포머 기반 모델에 특화되어 있으며, 고품질 이미지 생성을 유지하면서 명시적인 제어를 가능하게 합니다.

연구진은 이 모델을 32GB VRAM을 갖춘 V100 GPU에서 하루 미만의 시간에 효율적으로 훈련시킬 수 있도록 설계했습니다. 또한, 8비트 추론 기능을 통해 8GB GPU에서도 1024 픽셀 이미지를 합성할 수 있어 사용성과 접근성이 크게 향상되었습니다.

이러한 기술 발전은 AI 이미지 생성기의 경쟁력을 더욱 강화하고, 일상 생활에서의 AI 활용도를 높이는 데 기여할 것으로 보입니다. 이 연구는 AI 기술의 발전과 그 가능성을 잘 보여주는 사례입니다.

4. 엔비디아의 혁신적인 인공지능 기술: 가상 세계의 효율적인 축소

엔비디아(NVIDIA)가 개발한 새로운 인공지능 기술은 가상 세계를 기존 대비 50배 더 작게 만드는 데 성공했습니다. 이 기술은 '인스턴트 뉴럴 그래픽스(Instant Neural Graphics)'라고 명명되었으며, 몇 초 만에 고품질의 가상 세계를 생성할 수 있습니다. 품질은 기존 기술과 비슷하지만, 파일 크기는 1/5로 대폭 줄였다는 점에서 주목할 만합니다.

이와 함께, 인텔(Intel)과 뉴욕 대학교(NYU)의 협업을 통해 개발된 또 다른 기술은 이미지 속 인물이나 객체를 3D 모델로 변환하는 능력을 갖추고 있습니다. 사용자는 이 기술을 활용하여 3D 모델을 조작해 새로운 자세로 이미지에 통합하거나 위치를 변경하고 변형을 적용할 수 있습니다. 이를 통해 이미지에 대한 매우 큰 제어가 가능해졌습니다.

또한, 이 기술은 예술적 지시를 이미지에 적용하고 움직임이 있는 비디오로 변환하는 기능을 제공합니다. 다른 한편으로는 오디오 입력만으로 가상 캐릭터의 입모양과 제스처를 자동으로 생성하는 기능도 개발되었습니다. 현재 이 기술들은 인상이나 미세한 표정 변화를 완벽하게 재현하는 데는 어려움이 있으나, 앞으로의 발전 가능성을 크게 보여주고 있습니다.

이러한 혁신적인 기술들은 가상 세계의 창조와 이미지 조작 분야에서 중요한 진전을 이루고 있으며, 향후 더욱 발전된 형태로 현실에서의 활용이 기대됩니다.

5. 언어 모델 성능 향상을 위한 긴 사고 과정: 연구 결과 요약

Prompt engineering: Longer "Chain of Thoughts" improves language model performance

최근 북서부 대학교, 리버풀 대학교, 뉴저지 공과대학, 럿거스 대학교의 연구진이 대규모 언어 모델의 성능 향상에 관한 새로운 연구 결과를 발표했습니다. 이 연구는 언어 모델에 긴 사고 과정(Chain of Thought, CoT)을 포함한 프롬프트를 제공할 때, 심지어 그 정보가 정확하지 않더라도 모델의 추론 능력이 상당히 향상된다는 것을 보여줍니다.

연구진은 다양한 종류의 문제 해결 과제(산술, 상식, 기호 등)에서 긴 사고 과정을 포함한 프롬프트가 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 실험하였습니다. 그 결과, 프롬프트 내에서 사고 과정의 길이를 단순히 늘릴 때, 모델의 추론 능력이 크게 향상되는 것을 발견했습니다. 반면에, 사고 과정을 줄이면 성능이 저하되었습니다.

특히 놀라운 점은, 잘못된 논리를 포함하더라도, 사고 과정이 충분히 길면 긍정적인 결과를 가져올 수 있다는 것입니다. 이는 사고 과정의 길이가 개별 단계의 사실적 정확성보다 더 큰 영향을 미친다는 것을 시사합니다.

이러한 결과는 간단한 과제보다는 복잡한 과제에 더 유리하며, 큰 모델(예: GPT-4)에서는 더욱 뚜렷하게 나타났습니다. 연구진은 이제 언어 모델에 긴 사고 과정이 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해하기 위해, 긴 사고 과정과 짧은 사고 과정 간의 신경 활성 패턴을 분석할 계획입니다.

이 연구는 언어 모델의 성능 향상을 위한 새로운 접근 방법을 제시하며, 인공지능의 미래에 대한 흥미로운 통찰을 제공합니다.

6. Hugging Face와 Google Cloud의 전략적 파트너십: 오픈 AI 협력의 새로운 장

Hugging Face and Google partner for open AI collaboration

Hugging Face와 Google Cloud의 전략적 파트너십: 오픈 AI 협력의 새로운 장

Hugging Face는 오픈 모델과 오픈 소스 기술을 활용하여 모든 회사가 자체 AI를 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 이들은 커뮤니티의 최신 모델에 쉽게 접근하고 선택한 플랫폼 내에서 사용할 수 있는 개방형 플랫폼을 구축하고자 합니다.

이번에 Hugging Face는 Google Cloud와의 전략적 파트너십을 발표하며, 오픈 사이언스, 오픈 소스, 클라우드, 하드웨어 분야에서 협력하여 기업들이 Hugging Face의 최신 오픈 모델과 Google Cloud의 최신 클라우드 및 하드웨어 기능을 활용하여 자체 AI를 구축할 수 있도록 지원할 예정입니다.

7. 북한의 사이버 공격 위협: 남한 정보기관의 경고

North Korean Hackers Employ Generative AI for Cyberattacks

Hugging Face와 Google Cloud가 전략적 파트너십을 체결했습니다. 이 협력은 오픈 AI 연구, 오픈 소스, 클라우드 및 하드웨어 분야에서 진행되며, 기업들이 Hugging Face의 최신 오픈 모델과 Google Cloud의 기능을 활용해 자체 AI를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 파트너십은 Hugging Face Hub 사용자와 Google Cloud 고객에게 새로운 경험을 제공하고, AI 모델과 애플리케이션 개발을 촉진할 것입니다.

남한의 국가정보원(NIS)은 북한이 생성 인공지능(AI) 솔루션을 사용하여 타깃을 식별하고 디지털 공격을 용이하게 하는 것으로 보고했습니다. 생성 AI는 인간의 최소한의 개입으로 학습한 모델과 정보를 바탕으로 다양한 유형의 데이터를 생성합니다.

NIS는 평양의 기술 관련 활동을 추적 중이라고 밝혔으며, 북한이 사이버 영역을 활용하려고 시도할 경우 발생할 수 있는 문제들을 설명했습니다. NIS는 "북한이 우리나라를 적대국으로 규정하고, 공공 인프라와 행정 서비스를 마비시켜 사회적 혼란을 일으킬 수 있다"고 경고했습니다.

또한, 남한은 북한의 사이버 능력이 거짓 정보를 확산하고 정치적 사안을 조작할 수 있다고 덧붙였습니다. NIS는 "선거 개입, 정부에 대한 불신 조장, 주요 국가들의 선거 결과에 영향을 미치고 국민 의견을 분열시키려는 시도에 대한 우려가 있다"고 말했습니다.

이와 함께, NIS는 가짜 뉴스와 딥페이크 비디오의 확산, 선거 시스템 해킹, 외교 전략 및 첨단 기술 도난을 위한 사이버 정보 전쟁에 대한 우려도 제기했습니다.

8. OpenAI의 AI 칩 제조 야심: 삼 알트만 CEO의 대규모 투자 계획

OpenAI plans to set up chip factories worth $100 billion: Report

OpenAI는 AI 및 생성 AI 관련 작업에 필요한 칩에 대한 시장 수요를 충족하기 위해 자체 칩 공장 설립을 계획하고 있습니다. 이 회사의 CEO 삼 알트만은 전 세계에 퍼져 있는 칩 공장 네트워크에 약 1000억 달러를 조달하기 위해 여러 벤처 캐피탈 회사들과 논의 중입니다.

칩 공장, 특히 반도체 제조 단위는 매우 비싼 기계와 기술이 필요하기 때문에 엄청난 투자가 요구됩니다. 알트만은 아부다비에 기반을 둔 AI 회사 G42와 투자 회사 소프트뱅크 그룹과 대화를 나눴으며, 이 새로운 칩 벤처가 형성되면 전 세계 AI 기반 작업에 칩을 공급할 것으로 보고되었습니다.

G42로부터는 80억에서 100억 달러 사이를 조달할 계획이며, 이 회사는 이전에 OpenAI와 협력하여 지역 시장에 AI 기반 서비스를 제공하기로 했습니다. OpenAI은 이전에 1000억 달러를 조달하려는 계획이 보도되었지만, 당시에는 이 금액이 어떻게 사용될지에 대한 정보는 없었습니다.

OpenAI의 이번 입찰은 AI 및 생성 AI에 훨씬 많은 칩이 필요하다고 여기는 여러 산업 리더와 기술 회사들의 수요에 부응하는 시기에 나왔습니다. 마이크로소프트, IBM, AWS, 구글 등 클라우드 및 기술 서비스 제공업체들은 모두 시장 수요에 대응하기 위해 자체 맞춤형 AI 칩을 설계했습니다.

전 세계 AI 칩 시장 규모는 2022년에 149억 달러로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 40.5%로 성장하여 2030년에는 2276억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 하지만 다른 회사들이 맞춤형 실리콘을 설계하고 전통적인 칩 제조업체에 제조를 맡기는 동안 OpenAI는 설계부터 제조, 공급까지 모든 것을 계획하고 있습니다.

알트만은 Tigris라는 코드명의 프로젝트를 진행 중이며, 이는 엔비디아와 경쟁할 수 있는 반도체 제조를 포함합니다. 엔비디아는 AI 기반 칩 분야에서 선두주자로 평가받고 있습니다.

9. 구글, 교육 기술 이벤트에서 새로운 교실 관리 및 AI 기능 발표

https://techcrunch.com/2024/01/24/google-announces-new-ai-powered-features-for-education/

구글이 영국의 교육 기술 이벤트 Bett에서 교실 관리, 접근성 향상, 그리고 AI를 활용한 질문 및 수업 계획 생성 기능을 포함한 새로운 기능들을 발표했습니다. 구글은 이미 교사들이 Classroom 과제의 일부로 YouTube 동영상에 질문을 추가할 수 있게 하고 있습니다. 회사는 곧 AI가 다양한 타임스탬프에 대한 질문 제안을 돕게 될 것이라고 밝혔습니다. 이 기능은 2023년 6월에 처음 발표되었으며, 당시에는 교사들이 이 기능을 받기 위해 신청해야 했습니다. 구글은 또한 AI를 사용하여 답변과 일반적인 힌트를 생성하는 Practice sets 기능이 이제 50개 이상의 언어로 제공된다고 추가했습니다. 교육자들은 Google Form을 연습 세트로 변환할 수 있습니다. 구글은 또한 동영상 중에 요청된 연습 세트와 인터랙티브 질문을 관리하기 위한 새로운 리소스 탭을 도입하고 있습니다. 더불어, 구글은 Google Workspace의 생성 AI 도구인 Duet AI가 교사들이 수업 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있다고 언급했습니다.

마이크로소프트, AI 기반 독서 연습 도구 Reading Coach 무료 제공

https://techcrunch.com/2024/01/24/google-announces-new-ai-powered-features-for-education/

마이크로소프트는 개인 맞춤형 독서 연습을 제공하는 AI 도구인 Reading Coach를 Microsoft 계정을 가진 모든 사용자에게 무료로 제공하기 시작했습니다. 오늘 아침부터 Reading Coach는 웹에서 미리보기로 접근 가능하며, 곧 Windows 앱이 출시될 예정입니다. 또한, 늦은 봄에는 Canva와 같은 학습 관리 시스템과 통합될 예정입니다.

마이크로소프트는 블로그 게시물에서 "독서가 학생의 학업 성공에 기초가 되며, 유창한 독서 능력을 가진 학생들은 고등학교 졸업률과 좋은 직업을 얻을 가능성이 4배 높다는 연구가 있다"고 밝혔습니다. "최신 AI 기술을 활용하여 학습자에게 개인화되고, 흥미롭고, 변혁적인 독서 경험을 제공할 수 있는 기회가 생겼습니다."

Reading Coach는 교사들이 학생들의 독서 유창성을 증진시키는 데 도움을 주기 위해 설계된 교육용 Microsoft Teams, Teams for Education의 플러그인인 Reading Progress를 기반으로 합니다. Reading Progress의 성공에 영감을 받아 마이크로소프트는 2022년에 Teams for Education과 Immersive Reader의 일부로 Reading Coach를 출시했습니다.

Reading Coach는 학습자가 가장 어려워하는 단어를 식별하고, 독립적인 개별 연습을 지원하는 도구를 제공함으로써 작동합니다. 교육자의 선호도에 따라, 사용 가능한 도구에는 텍스트 음성 변환, 음절 분리 및 그림 사전이 포함될 수 있습니다.

학습자가 Reading Coach에서 연습을 마친 후, 교육자는 학생이 연습한 단어, 시도 횟수 및 사용한 도구 등의 작업을 볼 수 있습니다. 필요한 경우, 이 정보를 학생들과 공유할 수도 있습니다.

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