‘딥러닝(Deep Learning) 대부’로 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton, 76) 캐나다 토론토대학 교수가 구글을 떠났다. 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 혹은 딥러닝으로 불리는 새로운 기계 학습(Machine Learning) 분야를 개척, 학계는 물론 AI 산업 전 영역에 큰 업적을 남긴 그가 구글을 떠난 배경에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 1일(현지시각) 뉴욕타임스에 따르면 힌튼 교수는 지난 10년 동안 몸담았던 구글에 지난달 사표를 냈다. 힌튼 교수는 캐나다 토론토대에서 컴퓨터과학을 가르치며 창업한 AI 기업 ‘DNN리서치’가 2013년 구글에 인수된 이후 구글 내부에서 연구 활동을 해왔다.
마리아 얍(Maria Yap) 어도비 디지털 이미징 부문 부사장은 더밀크와의 단독인터뷰에서 “AI가 디지털 컨텐츠 제작 및 전달 방식을 발전시켰다”며 이같이 말했다. AI 기술을 활용해 창작자들이 더 창의적인 일에 집중할 수 있도록 돕고 있다는 설명이다. 얍 부사장은 어도비의 대표 이미지 편집 도구인 포토샵(Photoshop), 라이트룸(Lightroom) 제품 개발을 총괄하고 있다. 디자이너 출신으로 25년간 어도비에 근무하며 다양한 어도비 제품 개발에 기여한 핵심 임원이다. 어도비는 2016년 자체 AI 엔진 ‘센세이(Sensei)’를 처음 선보인 후 포토샵, 프리미어 프로(Premiere Pro, 영상 편집 도구), 인디자인(InDesign, 인쇄·출판 레이아웃 도구) 등 다양한 제품에 이 기술을 적용해 왔다.
실리콘밸리 벤처캐피털(VC) a16z에서 활동하는 귀도 아펜젤러(Guido Appenzeller) 특별 자문위원은 최근 발간한 글에서 “AI(인공지능) 모델은 프로그래머를 대체하기 전 예술가를 대체하게 될 것”이라며 이같이 말했다. 예술은 인간의 독창성에 기반한 고유 영역, 즉 AI가 대신할 수 없는 분야로 여겨졌는데, 그 믿음이 흔들리고 있다는 주장이다. 글로벌 반도체 업체 인텔, 클라우드 컴퓨팅 업체 VM웨어에서 최고기술책임자(CTO)를 지낸 테크 구루가 이런 말을 한 배경은 무엇일까. 근거는 분명하다. AI, 그중에서도 ‘제너레이티브 AI(Generative AI·생성 모델)’가 만들어내는 결과물의 수준, 발전 속도가 상상을 뛰어넘는다는 것. 실제로 최근 실리콘밸리에서는 귀도 아펜젤러와 비슷한 관측을 내놓는 전문가들이 급격히 증가하는 추세다. 가장 놀라운 데이터 중 하나는 ‘깃허브(GitHub)’ 저장소 스타(Star, 일종의 즐겨찾기) 숫자다. 소프트웨어 엔지니어들은 깃허브에서 소스코드 저장소(repository)를 참조해 개발에 활용하는데, 문자 기반으로 이미지를 생성(text-to-image)하는 오픈소스 제너레이티브 AI 모델 ‘스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)’의 스타 숫자가 수직상승 중이다.
“네가 제일 좋아하는 과자는 뭐지?”“스키틀즈(skittles) 입니다.” “그럼 그걸 파란색 통에 넣어 줘.”“완료했습니다.”2일(현지시각) 뉴욕 맨해튼. 구글이 올해 4월 오픈한 신규 오피스 ‘피어 57(Pier 57)’에서 흥미로운 로봇 조작 시연이 벌어졌다. 공상 과학 영화에서 인간과 가사 로봇이 나눌 법한 대화가 실제 현실에서 이뤄진 것이다. 이날 구글은 ‘AI(인공지능) 이벤트’를 열고 개발 중인 최신 AI 기술을 대거 공개했다. AI와 마치 인간처럼 대화를 나누는 것 자체는 새롭지 않은 일이다. 앞서 2021년 구글은 연례 개발자 행사인 ‘구글 I/O’에서 대화형 AI 모델 ‘람다(LaMDA, Language Model for Dialogue Applications)’를 공개했고, 올해 I/O 행사에서도 맥락을 이해하는 새로운 대형(LLM, Large language model) 언어 모델 ‘PaLM(Pathways Language Model)’을 공개해 기술 업계에 충격을 안긴 바 있다.이 로봇 조작 시연이 놀라웠던 이유는 여기에 중요한 과정 하나가 추가됐기 때문이다. ‘실시간으로’ 자연어(Natural Language, 일상생활에서 사용하는 언어)를 기계어로 번역해 주는 기능이 그것이다. 현장에서 로봇이 다양한 주문에 반응해 즉시 과제를 수행할 수 있었던 건 바로 이 기능 덕분이었다. 자연어를 기계어로 번역해준다는 건 프로그래밍이 필요 없다는 뜻이다. 기계는 0과 1로 이뤄진 기계어로 외부 정보를 인식하는데, 그렇기 때문에 로봇을 조작하려면 프로그램 언어로 기계에 지시를 내려야 한다. 로봇 공학자들 역시 로봇을 개발할 때 이런 프로그래밍 과정을 거친다.
‘자율주행차 원톱’ 테슬라와 ‘반도체 강자’ 엔비디아가 벌이는 자율주행 인프라(Infrastructure, 기반) 경쟁이 뜨거워지고 있다. ‘테슬라 AI 데이(Tesla AI Day 2022)’가 하루 앞으로 다가온 가운데 엔비디아가 최근 공개한 차세대 차량용 컴퓨터 ‘드라이브 토르(DRIVE Thor)’와 시뮬레이션 도구 ‘엔비디아 드라이브심(NVIDIA DRIVE Sim)’이 자율주행 산업의 판도를 바꿀 수 있을지 귀추가 주목된다.엔비디아가 자체 컨퍼런스 GTC 2022에서 공개한 차량 컴퓨터 ‘드라이브 토르’는 테슬라가 자체 개발해 지난해 공개한 차량용 컴퓨터 ‘도조(Dojo System)’ 및 통합칩(SoC) ‘D1 도조칩(D1 Dojo Chip)’에 대응하는 제품이다. 테슬라 역시 30일(현지시각) 개최하는 AI 기술 컨퍼런스 ‘AI 데이’에서 관련 기술 업데이트를 공개할 예정이다. 업계에서는 실제 도로 주행 데이터를 확보한 테슬라와 다양한 시나리오 및 가상 테스트 환경을 확보한 엔비디아가 계속 이 분야에서 경쟁을 벌일 것으로 전망하고 있다.
위 그림을 어떻게 설명할 수 있을까? '초밥으로 만들어진 집에 사는 개' 정도로? 이런 사진을 왜 찍지? 저런 초밥 집이 가능한가? 개의 크기가 작은 것일까? 초밥 집을 크게 지은 것일까? 하지만 놀랍게도 ‘초밥으로 만들어진 집에 사는 귀여운 웰시 코기(A cute corgi lives in a house made out of sushi)’ 라는 문장을 입력하면 인공지능이 실제 촬영한 사진처럼 보이는 가상의 이미지를 만들어준 결과라고 하면 어떨까? 현실에 존재하지 않는 사물까지 AI가 인간처럼 ‘상상해’ 만들어 준다. 구글의 인공지능(AI) 연구조직 구글 리서치 브레인팀(Google Research, Brain Team)은 23일(현지시각) 46페이지 분량의 연구 논문을 발표했다. 이 발표에는 인간의 언어를 이해, 그 정보를 바탕으로 이미지를 만들어 내는 AI 모델 이매진의 성능이 자세히 기술돼 있다.생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, 이하 GAN)이라고 부르는 딥러닝(Deep Learning, 심층학습) 기술의 발전으로 이런 이미지 창조가 가능해졌다. 생성 모델(생성자, generator)과 판별 모델(감별자, discriminator)이 서로 경쟁, 실제와 가까운 이미지를 자동으로 만들어낸다.가짜 지폐를 만드는 범인(생성자)과 위폐를 감별하는 경찰(감별자)이 경쟁하는 상황을 떠올리면 된다. 경쟁 과정에서 위폐가 발전해 진짜 지폐와 구별할 수 없는 수준에 이르게 되는 것이다. 여기에 텍스트, 사진 등 다양한 양식의 정보를 동시에 이해하는 ‘멀티모달(Multimodal, 다중모드)’ 학습이 더해져 말하는 대로 그려주는 똑똑한 AI가 완성됐다.구글이 인공지능 전문 기업 ‘오픈AI’와 본격적인 경쟁 구도를 형성했다는 점도 흥미로운 부분이다. 오픈AI는 지난 4월 6일 텍스트 기반 이미지 생성 모델 ‘달리2’를 공개해 화제를 불러일으킨 바 있다. 구글은 불과 한 달여 만에 달리와 비슷한 이머젠을 공개, 차세대 AI 대전을 예고했다.
모빌리티(mobility, 이동 수단) 산업 패권을 차지하기 위한 실리콘밸리 빅테크(Big Tech) 기업의 경쟁이 뜨겁다. 스마트폰의 뒤를 잇는 차세대 디바이스(기기)로 자동차가 빠르게 부상하고 있기 때문이다.전문가들은 미래의 자동차가 ‘움직이는 컴퓨터’로 진화, 새로운 혁신 플랫폼이 될 것으로 보고 있다. 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰 출현에 힘입어 성장해 온 빅테크 기업 입장에서는 놓칠 수 없는 먹거리다.마이크로소프트(MS), 구글, 아마존, 애플은 어떤 전략과 방향성을 가지고 미래를 준비하고 있을까? 모빌리티 산업 주도권을 쥐기 위한 핵심 기술·서비스 트렌드로 꼽히는 △딥러닝(Deep Learning, 심층학습) △로보택시(Autonomous Ride –Hailing) △전기차(Electric Vehicles)를 중심으로 4대 빅테크 기업의 전략을 분석했다.
