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AI 탐구노트
2024.9.25 관심 뉴스 본문
LG, ‘엑사원 3.0’ 오픈소스 공개
LG AI연구원이 초거대 AI 모델 '엑사원 3.0 7.8B 모델을 오픈소스로 공개하며 글로벌 AI 경쟁에 뛰어들었고, 내부 임직원들의 업무 지원을 위한 AI비서 서비스로 ChatEXAONE을 베타 테스트 중이라고 밝혔습니다. (ZDNet Korea)
지구 온난화 가속화로 영구동토층 해빙 및 산불 급증 우려
IBS 연구팀은 지구온난화로 영구동토층 해빙이 가속화되면서 토양 수분 감소와 대기 건조로 인해 북극과 시베리아 등 북반구 지역의 산불이 심각해질 것으로 전망하고 있습니다. (헤럴드경제)
K밸류업 지수, 삼성전자·현대차 포함 100개 종목
한국거래소가 시장대표성, 수익성, 주주환원, 시장평가, 자본효율성 등을 기준으로 100여개 종목을 선정하여 코리아 밸류업 지수를 만들어 발표했으며 11월 중 ETF 상장도 계획 중이라고 밝혔습니다. (블로터)
여기에 포함된 기업들도 말만 '밸류업'이 아니라 정말 주주를 위해 투명 경영을 하면서 성장했으면 좋겠습니다. 한국 증시에서는 워낙 뒷통수를 치는 경우가 많아서 완전한 신뢰를 얻기까지는 아직 많은 시간이 걸릴 것으로 생각됩니다.
GLP-1 기반 비만 치료제 개발자, 래스커상 수상
올해 미국판 노벨상으로 불리는 래스커상은, 인슐린 분비를 촉진해 당뇨와 비만을 치료하는 물질인 GLP-1 기반 비만 치료제를 개발한 과학자들이 수상했습니다. (한국경제)
미국에서는 많은 셀럽들이 비만 치료나 단순히 살을 단기간에 빼는 용도로 위고비와 같은 약물을 복용하는 사례가 많습니다. 당뇨병 치료를 위해 물질이 이런 쪽으로 응용이 될 줄이야... ^^;
여튼 미국 같은 나라는 비만이 국민들의 건강에 악영향을 미치는 경우가 아주 많다고 알고 있는데, 아예 국가 차원에서 해당 기업을 사서 국민들에게 저렴한 가격에 사용할 수 있도록 하는 것을 복지차원에서 검토하는 것은 어떨까 생각해봤습니다.
KAIST, 이미지 왜곡 없는 신축성 디스플레이 소재 개발
KAIST와 한국기계연구원이 가로·세로로 늘려도 이미지가 왜곡되지 않는 신축성 디스플레이 기판을 개발했습니다. (동아사이언스)
본격적인 웨어러블 시장이 언제쯤 올지... 하지만 이런 소재 기술이 발전하고 있다는 것은 참 희망적입니다.
AI 규제 독립기관 설립은 아직 논의 중, 기본법 제정이 우선
국회 과방위 'AI 기본법안 공청회'에서 정부는 AI 기본법 제정이 우선되어야 하며 이후 필요 시 독립적 생정기구 설립이 가능하다는 입장이었고, 업계에서는 혁신과 인권 보호 모두를 고려한 법안, 유연한 자율규제, 불법AI 생성물에는 강한 규제 등의 의견을 제시했습니다. (연합뉴스)
샘 울트먼, AI 초지능 등장 가능성에 대한 낙관
OpenAI의 CEO인 샘 울트먼은 AI의 미래를 긍정적으로 전망하며 인류의 삶에 혁신적인 발전을 가져올 것이고, 수천일 안에 초지능이 등장할 수도 있다고 예측했으며 AI가 소수 특권층의 도구가 되지 않기 위해 컴퓨팅 비용을 낮추고 인프라를 확충해야 한다고 경고했습니다. (전자신문)
이 때문에 샘 울트먼이 전용 AI반도체 개발과 전력 발전 기업 쪽에 투자를 진행하고 있죠. 직접적인 AI 서비스를 제공하고자 하는 쪽이니 긍정적인 측면을 강조할 수 밖에는 없을 겁니다.
얀 르쿤, 인간 수준 AI 개발, 20년 더 걸릴 수도...
메타의 AI 부문 책임자이자 AI 4대 천왕 중 한명으로 불리는 얀 르쿤 교수는 인간 수준의 범용 AI가 나오려면 20년 이상이 걸릴 것이며, 그것도 기존의 LLM 기술이 아닌 물리적 세계를 이해하고 예측하는 능력을 갖춘 '목표지향형 AI'에 의해서일거라고 전망했습니다. (이데일리)
앞서의 샘 울트먼과는 상당히 다른 의견인 셈입니다. 세계 최고의 AI서비스를 제공하는 기업의 수장과 세계 최고의 AI 모델을 개발하는 책임자가 하는 말이니 서로 다른 뷰라고 생각하기 보다는 같은 전망인데 다만 생각하는 기간의 차이가 아닐까 하는 쪽으로 생각을 돌려 보는 것이 맞을 것 같습니다.
에쓰오일, AI 기반 '혁신 구매 시스템'으로 디지털 전환 성과 공유
에쓰오일(S-OIL)이 AI 기술을 접목한 디지털 구매 시스템을 공개했는데, 이 시스템은 이 과거 10년의 내부 구매 데이터와 외부 원자재 시장의 가격 변동을 분석하여 가격과 수요를 예측하고, 최적의 조달 시점을 결정하는 데 활용되어 구매 비용 절감, 업무 효율성 증대, 공급만 안정성 강화에 도움을 주고 있습니다. (비즈니스포스트)
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