EP.03 – DeepMind의 철학자: 데미스와 알파고

"기계는 왜 인간을 이기고자 했는가?"

프롤로그: 바둑판 위의 질문

2016년 3월, 세상은 충격에 빠졌다.
인공지능이 인간 바둑 챔피언을 이긴 것이다.

그 주인공은 알파고(AlphaGo), 그리고 그 배후에 있는 조직은 DeepMind.
그리고 이 모든 계획을 세운 중심엔, 한 사람의 과학자가 있었다.
그의 이름은 데미스 허사비스(Demis Hassabis).

그는 단지 AI를 이기게 만든 것이 아니라,
**인간의 지능이란 무엇인가?**라는 질문을 기계에게 던진 사람이었다.

💡 DeepMind는 영국에서 시작된 인공지능 연구 기업으로, 2014년 Google에 인수됨. 인간 수준의 지능을 목표로 연구 중.

1. 체스 천재에서 인공지능 철학자로

데미스 허사비스는 13세에 체스 마스터가 되었고, 17세에 게임 개발을 시작했다.
옥스퍼드와 UCL에서 인지신경과학을 공부했고, 인간 기억의 메커니즘을 연구했다.

그는 질문했다.
“기억, 상상, 사고… 인간 지능의 구조를 기계가 모방할 수 있을까?”

이 질문은 DeepMind의 철학이 되었고, 그 첫 번째 실험이 바로 알파고였다.

2. 알파고, ‘이기기 위해 태어난 AI’

알파고는 단순히 규칙 기반 프로그램이 아니었다.
그것은 딥러닝과 강화학습을 결합한, 자기 훈련형 AI였다.

• 수백만 번의 대국을 스스로 반복하며,
• 기존 인간 기보를 학습하며,
• 인간이 두지 않는 수를 ‘상상’해 냈다.

그 결과, 2016년 3월, 이세돌 9단과의 대국에서 4:1 승리를 거둔다.

이 승리는 전 세계에 충격을 주었다.
“인간만의 영역”이 무너진 것 같았다.

💡 강화학습(Reinforcement Learning):
AI가 시행착오를 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방식

3. 단 한 판, 인간이 AI를 이긴 날

그런데 모두가 잊지 못하는 단 한 판이 있다.
2016년 3월 13일, 알파고와의 4국까지 전패했던 이세돌은 제5국에서 승리한다.

그 판에서, 그는 아무도 예상하지 못한 수를 둔다.
바로 78번째 수. 해설자도, AI도, 관중도 멈춰섰다.

알파고는 흔들렸다.
그 수는 AI의 계산 속 확률 분포상 천 번 중 한 번도 선택하지 않을 확률이었다.

“그 수는 우리 모델이 예측하지 못한, 인간 고유의 직관이었다.”
— 데미스 허사비스, 《AlphaGo》 다큐멘터리 中

그날, 인간은 한 판을 이겼다.
그러나 더 깊은 의미는 그 승리보다, AI가 이해하지 못한 수에 있었다.

그건 수학이 아니라 감각이었다. 계산이 아니라 맥락이었다.

그 순간, 우리는 알았다.
인공지능이 ‘이길 수 있는 존재’가 되었을지라도, 아직 ‘이해하는 존재’는 아니라는 것.

그날의 78수는 인간이 AI에게 던진 질문이자 선언이었다.
“우리는 여전히 예측 불가능한 존재이다.”

그리고 데미스는 그 순간, 다시 질문을 던진다.

“AI는 정말로 ‘이해’할 수 있는 존재인가?”

3.5 알파고 팀 내부의 반응과 데미스의 고백

이세돌이 승리한 날 밤, DeepMind 내부는 침묵에 가까웠다.
기술자들은 78수의 의미를 되짚으며, “우리가 놓친 건 무엇인가”를 다시 검토했다.

어떤 이는 “AI는 승리를 배웠지만, 예외를 배우지는 못했다”고 말했고, 다른 이는 “AI가 감히 인간의 상상력을 예측하려 했던 건 오만이었다”고 적었다.

그리고 데미스는 조용히 말했다.

“그날 밤, 나는 오히려 안도했다. 우리는 아직 인간을 완전히 이해하지 못한다는 사실이, 나에겐 위로였다.”

그 한 판의 패배는 DeepMind에게 기술의 한계이자 철학의 출발점이 되었다.

4. DeepMind는 왜 게임을 연구하는가?

데미스는 말했다.

“게임은 우주의 축소판이다.
규칙, 선택, 전략, 창의성… 모두 존재한다.”

DeepMind는 알파고 이후에도 다양한 게임에서 AI를 실험했다.

• 알파스타(Starcraft II)
• 도타(DOTA 2)
• 아타리 게임 57종

이 실험들은 단순한 엔터테인먼트가 아니었다.
그는 AI가 복잡한 환경에서 인간처럼 학습할 수 있는지를 증명하고자 했다.

5. 철학자 데미스의 질문: "AI는 생각하는가?"

데미스는 기술자이면서도 철학자였다.
그는 AI의 윤리적 사용, 기억 시스템, 자기반성 능력에 깊은 관심을 두었다.

그는 단순한 자동화가 아닌,
**“의도를 가진 지능”**을 만들고자 했다.

“우리는 AI가 단지 똑똑해지는 것에 관심이 없다.
AI가 책임감 있고 이해 가능한 존재가 되길 바란다.”
— 데미스 허사비스, 2020

이 발언은 DeepMind가 기술 개발만큼이나,
윤리와 책임, 설명 가능성을 연구하는 이유를 보여준다.

💡 설명 가능 AI (XAI):
AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야

6. 알파고 이후의 DeepMind

알파고는 더 이상 존재하지 않는다.
DeepMind는 알파고를 은퇴시키고,
의학, 에너지, 물리학 등 실제 문제 해결로 초점을 옮겼다.

• 단백질 구조 예측 AI: AlphaFold
• 수학 증명 AI: AlphaTensor
• 원자력 융합 제어 AI: DeepMind Fusion

이 변화는 하나의 선언이었다.

“AI는 이제 인간을 이기기 위한 것이 아니라, 인간을 도와주기 위한 것이다.”

📌 요약 정리

• 데미스 허사비스는 체스 천재이자 인지과학자 출신 AI 연구자이다.
• 그는 DeepMind를 설립해, 알파고로 인간을 이긴 최초의 AI를 만들었다.
• 이세돌과의 대국 중 한 판에서 인간이 승리하며 AI의 한계를 드러냈다.
• 그 승리는 DeepMind 내부에도 깊은 반성과 전환점을 남겼다.
• 알파고 이후 DeepMind는 AI를 통한 실질적 문제 해결에 집중하고 있다.

🧾 참고 출처

• DeepMind 공식 블로그: https://www.deepmind.com/blog
• Nature: AlphaGo 관련 논문 (2016) https://www.nature.com/articles/nature16961
• Wired 인터뷰, Demis Hassabis (2020)
• AlphaGo 다큐멘터리 (Netflix, 2017)

📣 당신에게 묻습니다

당신은 알파고를 기억하시나요?
그날, 인간은 졌습니다.
하지만 단 한 판, 인간은 예측 불가능함으로 승리했습니다.
그 한 수는, AI에게도 풀리지 않는 질문이었습니다.

EP.02 – Claude의 독립: 다리오의 결단

"AI는 누구의 손에 있어야 하는가?"

프롤로그: 조용한 반란

2021년 가을, 샌프란시스코의 한 연구소 회의실. 늦은 밤까지 모니터 앞에 앉아 있던 한 남자가, 조용히 노트를 덮는다. 그의 이름은 다리오 아모데이(Dario Amodei).

그는 OpenAI의 부사장이었고, GPT-2와 GPT-3의 설계자 중 한 명이었다. 하지만 그날, 그는 결심했다. 떠나겠다고.

그리고 한 달 후, 그는 자신의 회사를 차린다. 그 회사의 이름은 Anthropic(앤트로픽). 거기서 그는 GPT와는 완전히 다른 방향의 AI를 만들기 시작한다. 그 AI의 이름은, **Claude(클로드)**였다.

💡 Anthropic은 '인간 중심의 인공지능'을 철학으로 내세운 AI 스타트업입니다.

1. 다리오 아모데이, GPT의 중심에서 돌아선 이유

다리오는 수년간 GPT 프로젝트의 최전선에 있었다. GPT-2가 너무 강력해 공개를 미루었을 때도, GPT-3가 대중 앞에 처음 선보였을 때도, 그는 그 자리에 있었다.

하지만 시간이 지나면서 그는 불안을 느꼈다. 너무 빠른 속도, 너무 큰 모델, 너무 많은 가능성.

"우리는 너무 빠르게 나아가고 있었다. 위험을 감지할 시간조차 없을 정도로." — 다리오 아모데이 (2022년, Anthropic 블로그)

GPT-3는 상업적 성공을 거뒀지만, 그 안에는 질문이 있었다. “이 AI는 누구를 위해 작동하는가? 그리고 누구에 의해 통제되는가?”

다리오는, 그 질문에 답하기 위해 나왔다.

2. Claude: 윤리를 먼저 생각한 AI

Claude는 경쟁자가 아니라, 질문자였다. “AI는 정말로 인간을 이해하고 있는가?” “우리는 AI에게 어떤 기준을 가르쳐야 하는가?”

GPT가 ‘더 잘 대답하는 법’을 배웠다면, Claude는 ‘어떻게 대답해야 하는가’를 먼저 배웠다.

Anthropic은 Claude에게 헌법을 가르쳤다.

💡 헌법 기반 AI란?
AI가 따를 수 있는 가치 지향적 원칙(헌법)을 먼저 정의하고, 그 원칙을 기준으로 학습을 진행하는 방식입니다.

Claude는 공격적이거나 편향된 응답을 스스로 걸러내는 훈련을 받았다. AI가 인간을 위해 존재한다면, 인간의 기준을 먼저 알아야 한다는 철학이었다.

그리고 그 철학은, 다리오의 삶 전체에서 비롯된 것이었다. 그는 과학자이면서, 동시에 사색가였다. 기술의 진보보다, 그것이 끼칠 영향에 대해 더 오래 고민하던 사람이었다.

3. Anthropic vs OpenAI: 철학의 갈림길

두 회사는 언뜻 보기엔 닮았다. 언어모델, 대규모 훈련, 거대 기업의 투자.

하지만 질문은 다르다.

항목 OpenAI Anthropic

GPT는 상업화를 택했고, Claude는 의도를 택했다.

다리오는 인터뷰에서 이렇게 말했다.

"강력한 모델을 만드는 것은 어렵지 않다. 정말 어려운 건, 그 모델이 책임감 있게 작동하도록 만드는 일이다."

4. Claude의 구조와 특징

Claude는 GPT 시리즈와 달리, 사용자 피드백을 중심으로 설계되었다.

• 대화의 맥락을 더 잘 이해하고,
• 질문자의 의도를 파악하며,
• 언제나 정중하고, 조심스럽다.

그리고, Claude는 대답만 하지 않는다. **“왜 그렇게 대답했는지”**도 설명한다.

💡 자기 설명 능력(Self-explanation):
AI가 자신의 답변 근거를 설명할 수 있는 기능. 투명성과 신뢰성 향상에 기여.

Anthropic은 이 구조를 “AI의 양심 회로”라고 설명했다.

5. AI는 누구의 편에 서야 하는가?

이제 AI는 단순한 기술이 아니다.
매일 수억 명이 그것과 대화하고,
그 응답은 사람의 선택을 바꾸고, 감정을 흔든다.

그렇다면 우리는 질문해야 한다.

“이 AI는 누구를 위한 것인가?”

GPT는 빠르다. 정확하다. 탁월하다. 하지만 Claude는, 묻는다. “그렇게 대답하는 게 정말 옳은 일일까?”

다리오 아모데이의 결단은, 기술을 향한 반란이 아니었다. 그것은 윤리를 향한 귀환이었다.

📌 요약 정리

• 다리오 아모데이는 OpenAI에서 GPT를 만들었지만, 위험성을 느끼고 독립했다.
• 그는 인간 중심의 윤리적 AI를 만들기 위해 Anthropic을 창립했다.
• Claude는 헌법 기반 훈련과 자기 설명 능력을 가진 AI로 설계되었다.
• GPT와 Claude는 기술뿐 아니라 철학에서도 큰 차이를 가진다.

🧾 참고 출처

• Anthropic 공식 블로그: https://www.anthropic.com/index
• "Constitutional AI" 논문: https://arxiv.org/abs/2212.08073
• 다리오 인터뷰: Lex Fridman Podcast (2023)

📣 당신에게 묻습니다

AI는 점점 똑똑해지고 있습니다.
그렇다면, 우리는 그것이 '어떻게 똑똑해지도록 만들 것인지'에 대해
충분히 고민하고 있을까요?

"AI는 어떻게 인간의 언어를 이해하게 되었는가?"

프롤로그: 불씨를 지핀 두 사람

2015년 겨울, 샌프란시스코의 어느 회의실. 노트북 한 대, 백지에 가까운 선언문, 그리고 두 남자.

샘 알트먼, 창업가이자 당대 최고의 스타트업 인큐베이터 'Y Combinator'의 수장이었다. 일야 수츠케버, 딥러닝 혁명을 실현한 조용한 수학 천재. 그는 구글 브레인 팀의 핵심 멤버였고, ‘트랜스포머’가 나타나기도 전부터 인공지능을 연구하던 인물이다.

그들이 택한 이름은 OpenAI. 목표는 단순했다. 그러나 무모했다. “모든 인류에게 이익이 되는 AGI(범용 인공지능)를 만들자.”

그리고 그 첫 실험은, 인간의 언어를 기계가 이해하도록 훈련시키는 것이었다.

1. OpenAI, "모두를 위한 인공지능"이라는 이상

당시 Google, Facebook, Amazon은 AI를 비밀리에, 독점적으로 개발하고 있었다. AI는 이미 자본과 권력의 영역이었고, 누구도 그 기술을 공유하려 하지 않았다.

샘은 그 흐름에 의문을 품었다. 그는 '기술은 모두의 것이어야 한다'는 이상주의자였다. 그래서 일론 머스크, 피터 틸, 링크드인의 리드 호프먼 등에게 전화를 돌려 10억 달러 규모의 비영리 AI 연구소를 세웠다.

“우리는 AI가 소수 기업의 이익이 아닌, 인류 전체를 위한 기술이 되길 원했습니다.”
— 샘 알트먼 (MIT Tech Review, 2015)

비영리. 논문은 공개. 기술도 공유. OpenAI는 그렇게 탄생했다.

2. 일야 수츠케버: 감정을 상상한 과학자

일야는 천천히 말하는 사람이었다. 늘 실험실에 틀어박혀 모델을 만들고, 수학 문제를 풀며, 기계에게 마음이 있을 수 있을지를 고민했다.

그는 이미지넷(ImageNet) 챌린지를 딥러닝으로 우승시킨 장본인. 그 당시에 이미 구글은 그를 붙잡고 싶어 안달이었지만, 그는 샘의 제안을 받아들인다.

왜?

“AI가 인간의 언어를 이해할 수 있다면, 언젠가 감정도 이해할 수 있지 않을까.”
— 일야 수츠케버 (2018, 뉴욕타임즈 인터뷰)

그는 기계가 마음을 갖게 될 날을 상상하고 있었다.

3. 트랜스포머의 도래, GPT의 기반이 되다

2017년, 구글의 연구팀은 혁명적인 논문 하나를 발표한다.

"Attention is All You Need" — 인간처럼 단어의 관계를 맥락에 따라 파악하는 모델, **트랜스포머(Transformer)**의 등장이었다.

OpenAI는 이 구조에 주목한다. 일야는 이 구조 위에 ‘사전학습 언어모델’을 얹는 실험을 시작했다. Generative Pre-trained Transformer, 줄여서 GPT.

첫 버전은 논문 하나로 조용히 통과됐지만, 그 가능성은 뚜렷했다. GPT-1, GPT-2, 그리고 곧 세상이 충격을 받을 GPT-3의 시대가 다가오고 있었다.

📌 참고 논문: Attention is All You Need (2017)

🧭 GPT 시리즈 연대표 요약

• 2018: GPT-1 발표
• 2019: GPT-2 (공개 보류)
• 2020: GPT-3 발표 (1750억 파라미터)
• 2022: ChatGPT 출시 (5일 만에 100만 유저)

4. GPT-2의 등장: 공개를 미룬 AI

2019년 2월. OpenAI는 GPT-2를 만들고도 발표하지 않았다. 이례적이었다. 비영리를 표방하던 그들이 **처음으로 ‘공개를 보류’**한 것이다.

그 이유는 하나. 너무 강력했기 때문에.

간단한 입력만 넣어도 소설처럼 긴 글이 척척 나왔다. 모방, 조작, 허위정보 생성… 악용될 가능성이 너무 명확했다.

“우리는 기계가 인간의 언어를 무기처럼 다룰 수 있다는 걸 알게 됐다.”
— 일야 수츠케버 (Wired, 2019)

이 발표 보류는 전 세계 AI 커뮤니티를 술렁이게 만들었다. GPT는 단순한 모델이 아니라, 새로운 기술적 시대의 시작이라는 것을 모두가 깨달았다.

5. GPT-3와 ChatGPT, AI가 문화가 된 날

2020년, GPT-3가 세상에 나왔다. 1,750억 개의 파라미터. 당시 기준 세계 최대의 언어모델.

그리고 2022년 11월, ChatGPT가 등장했다. 단 5일 만에 사용자 100만 명. 누구나 AI와 대화를 시작할 수 있었다. AI는 뉴스가 아니라, 일상이 되었다.

📌 GPT-3 논문: Language Models are Few-Shot Learners (2020)

6. 기술과 철학, 어긋나는 시선

OpenAI는 2015년, 기술의 윤리를 외쳤다. 하지만 2019년부터는 Microsoft의 대규모 투자를 받으며, **영리법인(OpenAI LP)**으로 전환한다.

샘은 기업 성장과 상업화를 선택했고, 일야는 내부에서 조용히 연구를 계속했다.

이 차이는 결국 2023년, 일명 **‘OpenAI 쿠데타 사건’**으로 폭발한다. 샘 알트먼의 해임. 그리고 불과 며칠 뒤의 복귀.

🔥 이 극적인 사건의 이면—OpenAI 쿠데타—는 다음 화에서 깊이 파헤쳐보겠습니다. (EP.04 예고)

에필로그: 우리는 매일 GPT와 이야기한다

샘 알트먼은 속도를 택했다. 일야 수츠케버는 의미를 택했다.

그들의 선택 위에서 만들어진 GPT는 이제 전 세계 수억 명이 매일 사용하는 기술이 되었다.

그 기술의 안에는, 인간의 언어, 인간의 사고, 인간의 역설이 담겨 있다.

GPT는 알고 있다. 우리가 무엇을 말하고 싶어 하는지를.

📌 요약 정리

• OpenAI는 2015년 비영리로 출범했다.
• 샘과 일야가 공동 창립했고, 트랜스포머 모델로 GPT를 개발했다.
• GPT-2는 너무 강력해 공개가 지연되었다.
• GPT-3, ChatGPT로 AI는 대중의 도구가 되었다.
• 철학과 기술의 균열은 2023년 쿠데타로 이어진다.

📣 당신에게 묻습니다 GPT, 당신은 매일 쓰고 있습니다. 그 시작엔 어떤 사람들이 있었고, 어떤 선택이 있었을까요?

탈중앙화 AI 시대: ChatGPT 없이도 돌아가는 세상

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🚀 서론: "왜 다들 AI를 '내 컴퓨터'에 넣고 싶어할까?"

2025년, AI 산업의 새로운 흐름이 조용히 그러나 강하게 올라오고 있습니다.
그건 바로 "탈중앙화 AI" — 더 이상 OpenAI나 Google 같은 빅테크의 클라우드에 의존하지 않고, 개인이 직접 실행할 수 있는 생성형 AI에 대한 관심이 폭발하고 있는 것이죠.

MIT Technology Review에 따르면, 올해 가장 주목해야 할 AI 트렌드 중 하나가 바로 이 '로컬 중심, 개인 주권형 AI'입니다.

🔗 MIT: Why 2025 is the year of decentralized AI

🧠 탈중앙화 AI란?

간단히 말하면, AI를 '내가 직접 소유하고 실행'하는 구조를 뜻합니다.
즉, 서버도 내 것, 데이터도 내 것, 실행도 내 컴퓨터에서. 클라우드 기반 API가 아니라 로컬(Local) 환경에서 AI를 돌리는 방식이죠.

대표적인 탈중앙화 모델

모델명 개발사 특징 실행 방식

💡 LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 인공지능 언어모델

💥 왜 이게 중요한 트렌드인가?

1. AI 주권과 프라이버시

내 질문, 내 데이터가 외부 서버로 넘어가지 않기 때문에 프라이버시 보호에 유리합니다. 특히 기업, 병원, 연구소에서 각광받고 있어요.

2. 오픈소스 생태계 확산

LLaMA, Mistral처럼 오픈된 코드 기반의 AI는 누구나 수정·개선 가능. AI 민주화라는 흐름을 가속화하고 있어요.

3. 비용 절감

클라우드 API 호출당 요금 폭탄? 필요 없습니다. 로컬에서 직접 돌리면 비용이 획기적으로 줄어듭니다.

4. 네트워크 독립성

인터넷 연결 없이도 작동 가능. 원격지, 군사, 재난 등 오프라인 AI 활용이 가능해집니다.

📊 중앙집중형 vs 탈중앙형 AI 비교

항목 중앙집중형 (ChatGPT, Gemini) 탈중앙형 (LLaMA, Mistral 등)

🌐 [심화] 이건 기술이 아니라 '디지털 계급화'의 시작이다

지금까지는 모두가 ChatGPT, Gemini 같은 클라우드 AI를 공유하며 같은 기능을 썼습니다.
하지만 이제는 상황이 다릅니다:

• 어떤 사람은 자기 PC에 30B 파라미터짜리 AI를 올려 직접 쓰고,
• 누군가는 아직도 ChatGPT Free 버전에서 하루 25번만 질문할 수 있습니다.

이건 단순한 기술 격차가 아니라, AI에 대한 '소유권과 통제권'의 차이, 즉 디지털 계층 구조가 생겨나고 있다는 뜻입니다.

게다가:

• 대기업은 자사 데이터로 튜닝한 전용 AI를 갖게 되고,
• 일반 기업이나 개인은 여전히 외부 서비스에 의존하게 됩니다.

🧠 탈중앙화 AI는 이런 격차를 해소할 수 있는 '무기'이자 동시에, 이 격차를 더 확대할 수 있는 '기회'이기도 합니다.

우리는 지금, AI 기술이 진짜 '누구의 것인가'를 다시 정의하는 디지털 주권 전환점에 서 있습니다.

📌 이 흐름, 어디까지 왔을까?

2025년 기준으로 GitHub, HuggingFace 등에서 오픈소스 LLM 다운로드 수가 폭증하고 있습니다.
일부 스타트업은 GPT 대신 Mistral 기반 모델만으로 서비스 전환에 성공했고,
🔐 독일, 프랑스 정부기관은 자국 내 프라이빗 LLM 배포를 이미 시작했어요.

🗣️ 흥미로운 사실: Figure AI의 인간형 로봇도 로컬 LLM을 탑재해 "로봇에게 명령 내리는 속도"를 수초 → 1초 미만으로 줄였습니다!

🧭 결론: AI, 이제 내 손안에 있다

우리는 이제 ‘모두가 ChatGPT만 쓰던 시대’를 지나, “나만의 AI”를 갖는 시대로 넘어가고 있습니다.

탈중앙화 AI는 단순한 기술 트렌드가 아닙니다.
그건 ‘플랫폼 종속에서 벗어나는 자유’, 그리고 ‘내 데이터를 내가 지킨다’는 디지털 독립 선언이기도 합니다.

그리고 동시에,
AI를 가질 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람의 격차가 커질 수 있다는 신호이기도 하죠.

이 기술의 방향을 어떻게 설계하느냐에 따라,
AI는 인류의 공동자산이 될 수도, 또 다른 소유권 분쟁의 시발점이 될 수도 있습니다.

😄 마무리 한마디

“이젠 GPT 서버 터져도 안 무섭다니까요. 내 컴에 AI 한 명쯤은 있거든요.”

읽어주셔서 감사합니다! 🙌

한국의 ChatGPT? 삼성 Gauss, 기대 vs 현실

검색 키워드: 삼성 Gauss, 갤럭시 S25, 한국 AI, 생성형 AI, GPT 비교

📌 첫인상: 기대보다 현실이 앞선다?

2025년 3월, 삼성전자는 갤럭시 S25에 자체 생성형 AI 모델 '가우스(Gauss)'를 정식 탑재했다고 발표했습니다. 하지만 AI 업계와 소비자들 사이에선 기대보다 현실적인 우려가 앞서는 분위기입니다. "삼성도 드디어 AI 모델을 공개했다"는 상징성은 있지만, 실질적인 완성도나 활용 범위 면에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가가 많습니다.

🔍 한국형 AI 3대장 비교: Gauss, HyperCLOVA X, KoGPT

항목Gauss (Samsung)HyperCLOVA X (NAVER)KoGPT (Kakao)GPT-4 (OpenAI)Gemini 1.5 (Google)

💡 용어 풀이:

• 파라미터 수: AI 모델이 학습한 지식의 양을 나타내는 숫자로, 클수록 더 복잡한 문제 해결이 가능함
• 멀티모달: 텍스트 외에도 이미지, 소리, 영상 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 처리하는 능력
• API: 외부 개발자가 해당 AI 기능을 자신들의 앱이나 서비스에 연동할 수 있도록 열어주는 인터페이스

🤔 왜 한국 AI는 아직 아쉬운가?

1. 인프라와 자원 격차

OpenAI와 Google은 수십억 달러 규모의 슈퍼컴퓨팅 자원과 수억 명의 피드백 데이터를 활용해 AI를 학습시킵니다. 반면 한국 기업들은 상대적으로 소규모 GPU 클러스터와 제한된 언어 자원을 사용하기 때문에 글로벌 AI 수준을 따라가기엔 시간이 더 필요합니다.

2. 전략의 차이

NAVER와 Kakao는 자사 서비스 최적화에 집중하며, 범용 AI보다는 특정 기능에 특화된 AI 전략을 선택했습니다. 삼성의 Gauss도 마찬가지로, 'AI 비서'보다는 '기기 내 자동화 도우미'에 가까운 방향을 추구하고 있습니다.

3. 생태계 구축 미비

GPT-4와 Gemini는 수많은 개발자와 기업들이 API를 통해 기능을 자유롭게 확장하고 있습니다. 그러나 한국형 AI는 대부분 자사 서비스 안에 갇혀 있고, 외부 개발자들과의 협업 구조가 부족한 상태입니다.

🧠 특별 코너: "AI 주권, 한국은 왜 지금 준비해야 할까?"

전 세계가 생성형 AI를 중심으로 자국의 데이터, 언어, 기술을 확보하는 데 집중하고 있는 지금, **'AI 주권'**은 단순한 기술 경쟁이 아니라 국가 생존과 안보의 문제로 떠오르고 있습니다.

• 🇰🇷 한국어는 글로벌 모델에서 여전히 비중이 낮아, 미묘한 뉘앙스나 문화적 맥락 해석에 약합니다.
• ☁️ 외산 모델에 의존하면 공공정책, 산업정보, 민감한 데이터를 해외 서버에서 처리하게 될 수 있습니다.
• 🔒 자국 AI 기술이 있어야 교육, 국방, 행정, 의료 등 분야에서 데이터 보안과 통제권을 확보할 수 있습니다.

Gauss의 등장은 아직 완성형은 아니지만, 한국이 자체 AI 생태계를 구축하려는 의지의 출발점입니다. 지금 준비하지 않으면, 향후 AI 플랫폼 종속이 고착화될 가능성도 있습니다.

🤖 Gauss는 지금 어디쯤?

Gauss는 현재 갤럭시 S25에 기본 탑재되어 있습니다. 대표적인 기능은 다음과 같습니다:

• 📋 통화 내용 요약
• 📨 이메일 초안 자동 작성
• 🖼️ 사진 배경 자동 제거 및 리터칭

이 기능들은 스마트폰 사용자 입장에서 편리하지만, 자유로운 대화, 논리적 추론, 창의적 텍스트 생성 등에서는 아직 GPT-4 수준에는 미치지 못합니다.

📘 참고 용어:

• 추론 (Reasoning): 질문이나 상황에 대해 논리적으로 판단하고 결론을 도출하는 AI의 능력
• 창의적 생성 (Creative Generation): 단순 반복이 아닌 새로운 아이디어, 문장, 이야기 등을 만들어내는 능력

Gauss는 현재 '스마트폰에 최적화된 AI 도우미'이며, **AGI(범용 인공지능)**의 방향성과는 거리가 있습니다.

🧭 결론: 중요한 시작, 하지만 냉정하게 봐야 할 때

Gauss의 등장은 한국 AI 산업에 있어 중요한 전환점입니다. 특히 한국어에 최적화된 모델을 스마트폰에 실시간으로 탑재한 것은 세계적으로도 드문 사례입니다.

하지만 글로벌 AI 기술과 비교했을 때, 여전히 기술적 완성도, 창의성, 확장성 측면에서 많은 격차가 존재합니다. 기대감만으로는 충분하지 않으며, 지속적인 투자와 생태계 확장 전략이 병행되어야 합니다.

😄 마무리 한마디

"한국 AI도 이젠 걸음마를 시작했네요. 하지만 옆에서 GPT는 벌써 마라톤 중이라는 게 함정!"

🧠 멀티모달 AI의 시대: 인간처럼 이해하고 표현하는 인공지능

인공지능(AI)은 더 이상 단순한 계산기나 자동화 도구에 머물지 않습니다. 인간처럼 보고, 듣고, 말하고, 느끼는 존재로 진화하고 있죠. 그 중심에는 바로 멀티모달 AI가 있습니다. 2025년 현재, 멀티모달 AI는 기술 혁신의 최전선에서 놀라운 발전을 이루며 우리의 삶에 깊숙이 들어오고 있습니다.

이 글에서는 AI 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 멀티모달 AI의 개념부터 최신 기술 동향, 활용 사례, 그리고 앞으로의 전망까지 자세히 살펴보겠습니다.

📌 멀티모달 AI란 무엇이며, 왜 중요한가? (인간 인식과의 비교)

멀티모달(Multimodal) AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 등 여러 종류의 입력 정보를 동시에 이해하고 결합해 사고하는 인공지능입니다. 이는 인간이 오감을 통해 세상을 인식하고 판단하는 방식과 유사합니다. 사람은 눈으로 시각 정보를 얻고, 귀로 소리를 듣고, 텍스트를 읽고, 말로 의사 표현을 하며, 이 모든 감각을 종합하여 상황을 해석하죠. 마찬가지로 멀티모달 AI는 다양한 감각 데이터를 통합하여 하나의 문맥으로 사고할 수 있는 구조를 지향합니다.여러 종류의 입력 정보를 동시에 이해하고 결합해 사고하는 인공지능입니다. 기존 AI는 텍스트나 음성 등 한 가지 형태의 정보만을 처리하는 단일모달(single-modal) 중심이었지만, 멀티모달은 사람처럼 복합적인 감각을 이용하는 AI입니다.

예시: 음식 사진을 보여주며 "이건 뭐야?"라고 질문하면, 단일모달 AI는 이해하지 못하지만, 멀티모달 AI는 사진을 분석해 "베트남식 쌀국수입니다"라고 응답할 수 있습니다.

멀티모달 AI는 현실을 더 정교하게 이해하고, 인간의 사고와 유사한 방식으로 다양한 정보 간의 관계를 유추할 수 있기 때문에 인간과의 상호작용에서도 훨씬 더 자연스럽고 풍부한 반응을 제공할 수 있습니다. 예컨대, 사람도 누군가의 표정과 말투, 단어 선택을 함께 고려해 감정을 읽어내듯이, 멀티모달 AI 역시 여러 모달을 함께 고려함으로써 맥락 인지 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다. 인간과의 상호작용을 더 자연스럽게 만듭니다.

🎥 요즘 쇼츠나 유튜브에서 보셨죠? "텍스트 한 줄 넣었더니 영화 같은 장면이 뚝딱!" — 바로 Sora 같은 AI 영상 생성 도구가 대표적인 멀티모달 AI 기술입니다.

🧠 멀티모달 AI vs 인간 인식 구조 비교

멀티모달 AI는 다양한 입력(텍스트, 이미지, 음성 등)을 통합하여 하나의 맥락으로 이해하려는 구조를 가집니다. 이는 인간의 인지 체계와 흡사합니다.

구분 인간 인지 구조 멀티모달 AI 구조

이러한 구조적 유사성 덕분에 멀티모달 AI는 인간과의 소통에서 더욱 자연스럽고 풍부한 반응을 보여줄 수 있으며, 향후 인간-컴퓨터 상호작용의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

🧪 주요 멀티모달 AI 모델 (2025년 기준)

🔹 GPT-4-turbo (OpenAI)

• 텍스트, 이미지, 음성 입력을 통합적으로 이해
• API 기반으로 Microsoft Copilot, DALL·E 등과 연동
• ChatGPT Vision 기능으로 이미지 분석 수행

🔹 Sora (OpenAI, 2024년 발표)

• 텍스트를 기반으로 고해상도 동영상 생성 가능
• 물리 시뮬레이션 기반의 장면도 생성

예: “눈 내리는 뉴욕 거리에서 강아지가 뛰는 장면”을 영상으로 만들어줌

🔹 Gemini 2.5 (Google DeepMind)

• 텍스트, 이미지, 웹검색 데이터를 통합 분석
• 장기 문맥 유지, 수학·코딩·논리 능력 탁월
• Android, Pixel, YouTube 등 구글 서비스에 통합 중

📌 출처: DeepMind 블로그, 2025.2

💡 멀티모달 AI의 활용 사례

분야 적용 사례

⚠️ 기술적 한계와 도전 과제

멀티모달 AI는 빠르게 진화하고 있지만, 여전히 해결되지 않은 기술적, 윤리적 과제들이 존재합니다:

• 문맥 해석 오류: 서로 다른 모달(예: 이미지와 텍스트)을 연결하는 과정에서 의도와 무관한 정보 결합이나 오해가 발생할 수 있습니다. 특히 시각적 디테일을 오해하면 응답 정확도에 치명적 영향을 줍니다.
• 지식 일관성 부족: 텍스트로는 맞지만 이미지나 영상에서 다른 메시지를 주는 경우, AI는 어느 정보를 신뢰해야 할지 혼란을 겪습니다. 이는 멀티모달 모델 내 정보 우선순위 설정 문제와도 연결됩니다.
• 운영 비용과 에너지 소모: 멀티모달 AI는 학습 데이터량, 연산량, 저장 공간 모두에서 기존 모델보다 훨씬 높은 자원을 요구합니다. 이는 기업 도입 장벽이 되며, 탄소 배출 등 지속 가능성 이슈로도 이어집니다.
• 윤리적 위험과 남용 가능성: Sora와 같은 고해상도 영상 생성 기술은 창작 도구이자 동시에 딥페이크, 허위정보 생성에 악용될 가능성이 높습니다. 법적·정책적 장치가 기술 발전 속도를 따라가지 못하고 있는 것도 문제입니다.

현재 OpenAI와 DeepMind는 이러한 문제를 해결하기 위해 멀티모달 정렬(multimodal alignment), 사후 검증(RAG + 필터링) 등 다양한 기술을 연구 중입니다.

🔚 결론: 사람처럼 이해하고 표현하는 AI의 시작

멀티모달 AI는 단순한 기능 향상이 아닙니다. AI가 사람처럼 세계를 감각적으로 이해하고, 맥락 있게 소통하는 새로운 존재로 진화하고 있는 중입니다.

더 이상 AI는 '명령을 받는 기계'가 아닙니다. 이제는 텍스트를 읽고, 이미지를 해석하고, 영상을 이해하며, 대화를 자연스럽게 이어가는 감각적인 동반자로서 역할을 넓혀가고 있습니다.

우리는 지금, AI가 사람처럼 보고 듣고 말하는 능력을 갖춘 첫 세대의 지능형 존재로 성장하는 순간을 함께 목격하고 있습니다.

📚 참고 출처 (2025년 3월 기준)

항목 출처 링크

😎 마무리 멘트

“말도 하고, 그림도 보고, 영상도 만들고… 이제 AI는 눈과 귀를 가진 존재가 되었습니다.”

다음 편에서는 실제 멀티모달 AI를 체험해 본 사용 후기와 추천 활용법을 소개해드릴게요! 감사합니다 🙌

🧠 OpenAI vs Google DeepMind: AI 기술 경쟁의 실체

1. 왜 이 두 회사가 중요한가?

2025년, 인공지능(AI) 기술의 미래를 좌우하는 양대 산맥은 OpenAI와 Google DeepMind입니다. 이 두 기업은 언어 모델, 멀티모달 AI, 로보틱스, 강화학습 등 AI의 핵심 분야를 선도하며 서로 다른 철학과 전략으로 경쟁 중입니다.

하지만 단순한 경쟁을 넘어, 이들의 기술 방향성과 접근 방식은 AI가 인간의 삶을 어떻게 바꿀 것인지에 대한 중요한 힌트를 줍니다.

이 글에서는 두 기업의 기술 전략, 대표 모델, 오픈소스 철학을 비교하고, 멀티모달 AI라는 다음 주제를 연결하는 인사이트를 함께 나눠보겠습니다.

2. 철학의 차이: '누구나 쓰는 AI' vs '완벽에 가까운 AI'

구분 OpenAI Google DeepMind

OpenAI는 ChatGPT, DALL·E, Codex 같은 대중 친화형 제품을 빠르게 출시하며 '일상 속 AI'를 실현하고자 합니다. 예를 들어, ChatGPT는 우리가 질문을 하면 사람처럼 대답하고, 그림도 그려주고, 코딩도 도와줍니다.

반면 DeepMind는 바둑을 이긴 AlphaGo, 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold처럼 정밀하고 과학적인 문제 해결에 초점을 둡니다. 대중적 사용보다는, 구글 검색, 헬스케어, 클라우드 인프라에 자연스럽게 녹아드는 전략이죠.

🔍 추가 설명: OpenAI는 미국 마이크로소프트와 전략적 제휴를 맺고 있으며, ChatGPT는 Bing 검색과도 통합되어 있습니다. 반면 DeepMind의 기술은 YouTube 추천, Google Maps 경로 예측, Android 키보드 추천 등에 녹아 있어 사용자가 모르게 쓰이고 있습니다.

3. 대표 모델 비교: GPT와 Gemini, AI의 두 성격

항목 OpenAI (GPT 시리즈) DeepMind (Gemini 시리즈)

GPT는 사용자 중심의 자연스러운 인터페이스를 강점으로 갖습니다. 예를 들어, 사용자가 “퇴근 후 10분 만에 만들 수 있는 저녁 뭐 있어?”라고 물으면, 간단한 레시피와 함께 요리 순서까지 알려줍니다.

반면 Gemini는 더 복잡한 질문에서 강점을 보입니다. “세계 인구 성장률과 CO₂ 배출량의 상관관계 그래프 보여줘” 같은 질문에 대해, 실시간 검색과 그래프 해석을 결합해 구체적 답변을 제공합니다.

🧪 더 알아보기: Gemini 2.5는 문서 수십만 단어의 긴 맥락도 기억하며 처리할 수 있어, 논문 해석, 계약서 요약, 코드 분석 등에서 강력한 퍼포먼스를 보입니다.

4. 오픈소스와 연구 성과의 접근법

• OpenAI는 GPT 모델 자체는 비공개지만, API 형태로 널리 제공하면서 사용자 피드백을 학습에 반영합니다.
• DeepMind는 연구 기반이 강해, AlphaFold처럼 전 세계 과학자들과 협력 가능한 오픈소스 프로젝트도 다수 운영합니다.

예시: AlphaFold는 단백질 구조를 AI가 예측하는 기술로, 전 세계 생명과학 연구에 혁신적인 도구가 되었습니다. 이처럼 DeepMind는 산업보다 학계와의 협력을 더 중시합니다.

참고로 DeepMind는 MuZero, AlphaStar, Flamingo 등 다양한 이름의 AI 시스템을 연구해왔으며, 이들은 주로 게임, 영상 인식, 로봇 시뮬레이션 분야에서 실험되어 왔습니다.

5. 인사이트: 멀티모달 전쟁의 서막

이제 두 기업 모두 다음 전장으로 멀티모달 AI에 주력하고 있습니다. 멀티모달이란 한 가지 정보(텍스트)만이 아니라 영상, 음성, 이미지, 코드 등 다양한 데이터를 함께 이해하고 생성하는 AI입니다.

• OpenAI는 'Sora'라는 텍스트 → 영상 생성 모델을 통해 사람의 상상을 영상으로 바꾸려는 시도를 하고 있고,
• DeepMind는 Gemini를 통해 텍스트 + 시각 정보 + 검색 능력을 통합하며 실시간 사고 능력을 키우고 있습니다.

멀티모달은 단순히 기능을 늘리는 것이 아니라, AI가 인간처럼 ‘문맥’을 더 깊이 이해할 수 있는 방향입니다.

예시: 당신이 "고양이가 의자 위에서 점프하는 장면을 만들어줘"라고 하면, Sora는 실제 그 영상을 만들어 보여주고, Gemini는 그 장면을 상상하고 설명하며 관련 영상과 이미지를 함께 제공할 수 있는 식입니다.

6. 최신 기준 참고 출처 요약 (2025년 3월 기준)

항목 출처 링크

8. 마무리 멘트 🤖

GPT는 사람처럼 대화하고, Gemini는 박사처럼 논리적입니다.

둘 다 똑똑하지만, 쓰는 방식도 다르고 목표도 다르죠. 이제 우리는 어떤 AI를 믿고, 어떻게 활용할지를 고민해야 할 시점입니다.

다음 편에서는 "멀티모달 AI의 정체"를 파헤쳐봅니다. 기대해주세요!

🌍 AI는 기후위기의 해결사일까, 또 다른 위협일까?

기후위기는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 현재, 전 세계는 이상기후, 해수면 상승, 산불과 폭염 등 실제적인 기후 재난 속에서 살고 있습니다. 이 와중에 빠르게 발전하는 인공지능(AI)은 과연 지구를 지키는 기술일까요, 아니면 에너지를 더욱 소모하는 새로운 문제일까요?

이번 글에서는 AI가 기후위기와 어떤 관계를 맺고 있는지에 대해 살펴보고, 기술이 가진 가능성과 한계, 그리고 우리가 어떤 방향으로 나아가야 하는지 함께 고민해보겠습니다.

✅ 한국과 동아시아에서의 AI 기후 기술 활용

AI는 한국과 동아시아에서도 기후위기 대응에 중요한 기술로 주목받고 있습니다. 특히, 대기오염, 도시 열섬 현상, 해안 침수 등 이 지역 특유의 환경 문제에 AI가 효과적으로 활용되고 있습니다.. 다음은 대표적인 활용 사례입니다:

1. 이상기후 예측과 재난 감시

• 한국기상청은 AI 기반 모델을 통해 초단기 강수 예측, 태풍 경로 추적 등에 활용하고 있으며, 일본 기상청과 협력해 동북아 지역의 기상 데이터 통합 분석도 강화 중입니다.
• 대기질 예측 시스템에서도 AI가 미세먼지, 오존 수치를 정밀 예측하여 공공 알림 서비스에 활용되고 있습니다.
• NASA, ESA(유럽우주국) 등은 위성 데이터를 분석해 해수면 상승, 대기 중 탄소 농도 등을 실시간으로 감시하고 있습니다.
• AI는 이런 방대한 기후 데이터를 분석하여 이상기후 조기 경보 시스템을 구현하는 데 활용됩니다.

2. 에너지 절감과 도시 효율화

• 한국전력공사는 AI 기반 수요예측 시스템을 통해 전력 공급의 효율성을 높이고 있으며, 스마트시티 시범사업에서 교통량·기온·건물 에너지 사용 패턴을 통합 분석하는 AI 기술을 도입하고 있습니다.
• 일본과 대만도 도시 열섬 현상 완화를 위해 AI를 활용한 그린인프라 최적 설계를 실험하고 있습니다.
• 구글은 DeepMind AI를 활용해 자사 데이터센터 냉각 시스템의 전력 사용량을 30% 이상 절감한 사례가 있습니다.
• 스마트 그리드 기술에서는 AI가 전력 수요를 예측하고 재생에너지 공급을 최적화해 에너지 낭비를 줄이고 있습니다.

3. 탄소중립 도시와 정책 설계

• 서울시는 AI 기반 탄소배출 모니터링 시스템을 통해 건물별 에너지 사용량과 배출량을 분석하고, 에너지 정책 수립에 활용하고 있습니다.
• 중국은 산업지역의 실시간 배출 추적에 AI 영상인식 기술을 접목하며 감시 강화를 시도하고 있습니다.
• AI는 신소재 개발, 탄소 포집(CDR: Carbon Dioxide Removal), 친환경 건축 설계에도 활용됩니다.
• 예를 들어, 기후 솔루션 스타트업들은 AI 기반 시뮬레이션으로 탄소 흡수력이 높은 식물 분포 지역을 탐색하기도 합니다.

⚠️ AI 자체가 배출하는 탄소는? (구체적 수치와 영향)

하지만 AI 기술 자체도 적지 않은 에너지를 소모합니다. 특히 대규모 언어 모델을 학습하거나, 초거대 데이터센터를 운영할 때 그 영향은 결코 무시할 수 없습니다.

• GPT-3 모델 학습에는 약 1,287 MWh의 전력이 소요, 이는 한 가정이 약 120년간 사용할 수 있는 전력량에 해당합니다. (Strubell et al., 2019)
• AI 모델이 클수록 매개변수(parameter) 수와 연산량이 기하급수적으로 증가해 탄소 배출량도 크게 증가합니다. 예를 들어, **GPT-3는 약 1.5억 kg의 CO₂eq(이산화탄소 환산량)**를 발생시켰다는 연구도 있습니다. 이는 약 30만 대의 차량이 연간 배출하는 탄소량과 맞먹는 수준입니다. (Oxford Martin School, 2023), 그만큼 탄소 발자국도 커집니다.
• 전력 사용이 집중되는 지역이 화석연료 기반 전력망에 의존하고 있다면, AI 기술의 확산은 탄소 배출을 더욱 심화시킬 수 있습니다. 특히 일부 대형 AI 데이터센터는 하루 수백만 리터의 냉각수를 소비하며, 전력 사용량이 중소 도시 전체와 맞먹는 경우도 있습니다. 이러한 문제는 단순한 기술 문제를 넘어 환경정책, 에너지 인프라와도 직결됩니다., AI는 오히려 탄소 배출을 가속화할 수 있습니다.

AI는 전력 그 자체를 쓰는 게 문제가 아니라, 그 전력이 어디서 오는가가 중요한 지점입니다.

🔄 균형 잡힌 접근: ‘기후친화적 AI’의 조건

AI를 기후 솔루션으로 활용하려면, 기술 자체도 지속 가능해야 합니다. 현재 기업과 연구기관들은 다음과 같은 노력을 시도하고 있습니다:

시도 예시

AI 기술을 발전시키되, 그 과정에서의 탄소 발자국을 최소화하려는 기술적·윤리적 설계가 동반되어야만 지속 가능한 혁신이 됩니다.

📎 참고 자료 및 출처 (2025년 기준)

내용 출처

🔚 결론: AI는 중립이다, 사용하는 우리가 책임을 져야 한다

AI는 기후위기의 해결사가 될 수도 있고, 가속자가 될 수도 있습니다. 모든 것은 우리가 어떤 방향으로 기술을 설계하고, 사용하는지에 달려 있습니다.

지구 환경을 위한 AI라면, 기술의 힘을 환경 감시와 해결에 쓰는 동시에, 그 기술 자체도 친환경적이어야 하지 않을까요?

기술은 중립입니다. 선택은 우리에게 달려 있습니다.