2024.10.9 관심 뉴스

Black Forest Labs, Flux.1.1 Pro 출시

Black Forest Labs가 기존 1.0 버전 대비 더 빠른 속도와 더 우수한 이미지 품질을 보여주는  Flux 1.1 Pro를 출시했는데, 이는  MidJourney 보다 우수하다고 평가받고 있습니다. (AI타임스)

 

품질이 향상된 생성형 모델들이 계속해서 나오고 있습니다.

최근 나온 모델들을 보면 실제와 AI를 구분하지 못하는 수준이 된 것 같기도 합니다. 

다양한 솔루션들의 출시로 시장이 포화되면 그 다음은 각자 자신이 우수한 분야를 특화해서 시장을 선점하려 하겠죠. 

앞으로 이런 우수한 기술을 가진 기업들이 어떤 재미난 서비스들을 출시하게 될 지 기대됩니다.

 

NVIDIA, GPT-4와 경쟁할 오픈 소스 AI 모델 NVLM-D-72B 공개

NVIDIA가 720억 개 매개변수를 가진 멀티모달 AI 모델 NVLM-D-72B를 공개했는데, 이 모델은 GPT-4와 유사한 성능을 제공하며, 시각과 언어 작업에서 높은 정확도를 보여줍니다. (AI타임스)

 

NVIDIA는 GPU의 초강세로 인해 한편으로는 AI와 SW 측면의 기술력이 과소평가된 측면이 있다고 보입니다. 

CUDA 에코시스템을 가장 잘 활용할 수 있고,

공개된 모델들의 기기 최적화된 서비스를 가장 잘 제공할 수 있으며

막대한 AI 인프라를 자체 보유하고 있는 기업인데 말이죠.

게다가 과거 그래픽 처리 기술을 기반으로 한 게임, 가상환경 등에 대한 깊은 지식까지 갖춰 

가상 데이터를 무궁무진하게 취급할 수도 있는 기업이기도 하죠.

 

앞으로의 AI 개발의 방향이 어떤 쪽으로 흘러갈지는 불분명하지만

어느 방향으로 가든 가장 빨리 합류할 수 있는 유연성을 가진 곳 같아서

저는 개인적으로 계속 관심을 가지고 있습니다. 

이렇게 잘 나갈 줄 알았으면 AI 초창기에 주식이나 사둘 걸 그랬어요... FOMO~!!!

 

OpenAI 핵심 리더 팀 브룩스, 구글 딥마인드로 이직

OpenAI에서 동영상 생성 AI '소라'를 개발하던 팀 브룩스가 구글 딥마인드로 이직했으며 그는 새 직장에서 '세계 모델' 연구에 집중할 계획알고 합니다.  (AI타임스)

 

최근 OpenAI에서 샘 앨트먼을 제외한 창업자들, 그리고 많은 핵심 인력들이 하나둘씩 회사를 떠나고 있습니다.

내부적으로 분명 큰 변화를 겪고 있는 것 같은데, 이러한 모습이 OpenAI에는 위기일지 기회일지는 아직 모르겠습니다. 

한가지 확실한 것은 그들이 경쟁사로 옮겨 잠재적인 위협이 되긴 할 것이라는 겁니다.

동시에 경쟁은 더 나은 서비스, 기술 개발을 창출합니다. 

OpenAI가 지속적인 도전에 응대할 수 있는 체력과 기술을 갖추고 있다면 기회, 

그렇지 못하다면 위기 이렇게 정리해야겠네요.

 

메타, 동영상 생성 AI '무비 젠' 공개…인스타그램에 통합 예정

메타가 새롭게 공개한 'Movie Gen' 은 강력한 동영상 생성 AI로, 사용자가 텍스트 프롬프트로 고화질 영상을 만들고, 영상 편집 및 오디오 생성까지 가능합니다. (AI타임스)

 

최근 MusicGen, AudioGen을 테스트 해 봤는데 상당히 인상적이었습니다. 

Movie Gen도 데모 영상을 보면 우와~ 하는 생각을 가지게 됩니다.

앞선 언급처럼 조만간 빅테크들의 경쟁이 정리가 되겠죠. 

기술이 더 이상 수준이 올라가봐야 차이가 미미해 지는 시점이 곧 올테니까요...

 

테일러 스위프트, 딥페이크 문제에 강력한 처벌 요구

테일러 스위프트는 딥페이크 기술로 인한 피해에 대해, 기술 규제보다 범죄자 처벌을 강화해야 한다고 주장하면서 동시에 기술 오용을 막기 위해 강력한 탐지 시스템과 법적 조치가 필수적이라고 언급했습니다. (AI타임스)

 

테일러 스위프트는 전세계에서 가장 영향력이 있는 셀럽이면서 동시에 딥페이크 기술의 가장 큰 피해자이기도 한 인물이죠.

그래서 저는 일방적인 기술 규제를 주장할 거라 생각했었는데 그게 아니었습니다. 부끄럽네요... -_-;

 

 

 

딥러닝의 선구자, 노벨 물리학상 수상 후 AI 위협 경고

딥러닝의 대부 제프리 힌튼과 존 홉필드 교수가 2024년 노벨 물리학상을 공동 수상했는데, 이들은 AI의 기반인 신경망 연구를 통해 챗GPT와 같은 생성형 AI 발전에 크게 기여한 바 있습니다. 여기서 힌튼 교수는 AI가 통제 불능 상태에 빠질 수 있다며 AI의 위험성을 경고했습니다. (동아일보)

 

노벨 물리학상을 인공지능의 대부가 받게될 것이라곤 생각을 못 해 봤습니다. 

제가 노벨상에 대한 이해가 부족했기 때문이겠죠?

 

제프리 힌튼 교수는 AI의 위험성에 대해 계속 경고를 해 오고 있는 인물 중 한명이죠.

반대편에는 또 다른 대부인 얀 르쿤 교수 같은 분이 있을텐데,

같은 분야를 연구하는데 이렇게 다른 견해를 보이는 것은 어떤 이유일까요?

 

연구하는 분야에 대한 기술력의 깊이의 차이라기 보다는 

가치관과 구현되는 시기에 대한 예측 차이가 있는 것처럼 느껴질 때가 있습니다.

전제가 'AGI가 구현된다면...' 이라는 것이 깔릴텐데

얀 르쿤 교수는 '에이 한참 멀었어, 벌써부터 제한하는 건 반대~...'라는 입장이기 때문이죠.