EP.08 – 얀 르쿤: 열린 AI를 향한 신념

✨ 얀 르쿤, 그는 누구인가요?

얀 르쿤(Yann LeCun)은 프랑스 출신의 컴퓨터 과학자입니다.

딥러닝이라는 말을 들어보셨나요? 현재 AI 기술의 핵심이 되는 이 딥러닝을, 그는 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio와 함께 만든 개척자 중 한 명입니다. 이 세 사람은 2018년, '컴퓨터 과학계의 노벨상'이라 불리는 튜링상을 공동 수상하기도 했죠.

그는 현재 **Meta(메타)**의 수석 AI 과학자로, Meta의 AI 기술 개발 방향을 이끌고 있습니다.

"AI는 모두가 함께 만들고 나눠야 합니다."

실제로 그는 2024년 TIME 인터뷰에서 이렇게 말했습니다:

“AI는 오픈소스로 가야 합니다. 우리가 다양한 언론이 필요한 이유처럼, 다양한 AI 어시스턴트도 필요하니까요.”

기술은 감추기보다 가능한 한 널리 공유되어야 한다는 것이 그의 철학입니다.

🧠 그가 만든 대표 기술: CNN

얀 르쿤의 가장 유명한 업적은 **합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)**입니다.

CNN은 지금 우리가 사용하는 AI 기술 중 다음과 같은 곳에 쓰입니다:

• 얼굴 인식
• 자율주행차의 도로 인식
• 의료 영상 진단

📝 주석: 합성곱 신경망(CNN)이란? 이미지를 숫자로 바꿔서, 기계가 사물이나 패턴을 인식할 수 있게 만든 신경망 구조입니다. 사람의 시각 신호 처리 방식에서 영감을 받아 만들어졌어요.

이 기술은 1990년대 초부터 연구됐지만, GPU(그래픽 처리 장치)가 발전한 2010년대에 본격적으로 빛을 발했습니다.

🔓 AI는 모두의 것이어야 합니다

얀 르쿤은 기술이 소수에게 독점되는 것을 매우 경계합니다. 그는 다음과 같은 생각을 분명히 밝혔습니다:

1. AGI는 한 기업이 독점해선 안 된다.
2. AI 연구는 공개되어야 하며, 모두가 접근할 수 있어야 한다.
3. 공포를 자극하는 마케팅은 AI 발전을 방해할 수 있다.

📝 주석: AGI(Artificial General Intelligence)란? 인간처럼 '넓고 유연한 사고'가 가능한 범용 인공지능을 말합니다. 단순한 챗봇이 아니라, 창의력·판단력·자기학습 능력을 모두 갖춘 AI죠.

이러한 철학은 Meta가 AI 기술을 오픈소스로 공개하는 데 큰 영향을 주었습니다.

대표적인 예시는 다음과 같습니다:

• LLaMA (2023년 2월 공개)
  초거대 언어 모델로, 연구자들을 위한 고성능 오픈 모델입니다. 르쿤은 공개 당시,
  _“LLaMA는 오픈사이언스와 연구 민주화를 위한 메타의 약속입니다.”_라고 밝혔습니다.
• Segment Anything (2023년 4월)
  클릭 한 번으로 이미지 속 객체를 분리하는 최초의 범용 비전 모델입니다.
  “이 모델이 컴퓨터 비전 연구를 가속하고, 완전히 새로운 응용 분야를 열길 기대합니다.”
• DINOv2 (2023년)
  라벨이 없는 이미지에서도 의미 있는 특징을 스스로 학습하는 비전 AI.
  “자, 오픈소스 AI로 나아갑시다!” 라며 Apache 2.0 라이선스로 완전 공개했습니다.

그는 Threads와 인터뷰 등에서 지속적으로 말했습니다:

“공개 연구와 오픈소스의 힘은, 모두가 그것으로부터 이익을 얻을 수 있다는 점에 있습니다.”

또한 그는 오픈소스 AI의 미래를 리눅스에 비유하며,

“리눅스가 우리 모두에게 혜택을 준 것처럼, AI도 그렇게 될 것입니다.” 라고 강조했습니다.

⚖️ 다른 인물들과의 차이점

우리가 앞서 다룬 AI 인물들은 공통적으로 '위험한 AI'에 대해 경고했습니다.

• 샘 알트먼: 강력한 AI는 규제가 필요하다고 주장
• 일야 수츠케버: AGI는 반드시 통제되어야 한다고 강조
• 엘론 머스크: AI가 인류를 위협할 수 있다고 경고

하지만 얀 르쿤은 이들과 다릅니다. 그는 말합니다:

"AI가 무섭다고요? 오히려 제대로 사용하지 않는 게 더 무서워요."

그는 AI를 '위험한 존재'로 바라보지 않습니다. 대신, 기회를 열어주는 도구로 생각합니다.

🔍 지금은 어떤 일을 하고 있을까요?

얀 르쿤은 현재 Meta에서 다음과 같은 역할을 하고 있습니다:

• Meta의 장기 AI 전략 수립
• 연구 조직 FAIR (Facebook AI Research) 창립 및 리더십
• 다양한 오픈소스 AI 프로젝트 이끌기

그는 여전히 활발히 활동 중이며, 트위터(X)와 Threads에서도 자신의 견해를 자주 밝히고 있습니다. 특히, AI의 개방성과 교육의 기회에 대해 끊임없이 목소리를 내고 있습니다.

🧠 정리하며

얀 르쿤은 단순한 기술자가 아닙니다. 그는 과학자이자 철학자이며,

기술보다 사람을 중심에 놓는 개발자입니다. 그의 신념은 단순하지만 강력합니다:

"AI는 모두가 함께 만들어야 할 기술이다."

그가 열어둔 문을 통해, 더 많은 사람이 기술에 접근하고, 함께 발전시킬 수 있습니다.

이상이 본 AI 시대｜기계가 쓰는 시는 시일까?

시대를 뛰어넘은 인터뷰 EP.02

AI가 시를 쓰는 시대, 문학은 여전히 인간만의 영역일까요?

오늘은 시대를 뛰어넘어 한국 모더니즘 시의 선구자, 이상(李箱) 선생님과 함께 AI 시대의 시와 감정에 대해 이야기를 나눠보았습니다.

기계의 언어, 인간의 침묵, 그리고 그 경계에서 피어나는 진짜 '시'란 무엇일까요?

프롤로그: 초보 리포터의 문학다방 방문기

안녕하세요, 초보 리포터 랩냥입니다. 이번엔 1930년대 경성의 문학다방으로 시간 여행을 해봤어요. 카페 안은 담배 연기가 뿌옇고, 창밖에선 비가 오고 있어요. 그 안쪽 구석에 앉아 계신 분—바로 오늘의 인터뷰이, 이상 선생님입니다.

그의 시는 언제나 저를 멍하게 만들었어요. 어렵고, 낯설고, 때로는 기분 좋게 이상한. 그래서 더 궁금해졌어요.

"AI 시대에, 시인은 무엇을 할 수 있을까?"

오늘은 그 질문을 들고 찾아왔습니다.

인터뷰: 이상과 AI 시대의 시

랩냥 리포터: 안녕하세요, 선생님. 저는 2025년에서 온 리포터 랩냥입니다. 요즘은 인공지능이 시를 쓰는 시대입니다.

이상: 시라... 시는 누구의 것이지요? 기계가 만들어낸 구조물도 시라고 부를 수 있을까요?

랩냥 리포터: 사람들은 그 시를 읽고 감동을 받아요. 단어의 배열도 감정도 잘 표현되니까요.

이상: 감정은 배열되는 것이 아닙니다. 시는 질서에서 벗어난 자리에서 태어나는 법이지요. 나는 그런 것을 '시'라고 부르지

않았습니다.

랩냥 리포터: 선생님 시를 읽을 때마다 뭔가 ‘이상한’ 기분이 들었어요. 너무 낯설고, 너무 무너진 것 같기도 해서요. 일부러 그렇게 쓰신 건가요?

이상: 낯섦이란, 언어가 처음으로 제 몸을 알아보는 과정입니다. 언어가 나를 벗기기 시작하면, 나는 침묵으로 대답하곤 했지요.

랩냥 리포터: 그래서 “나는 아무에게도 나를 말하지 않았다”라고 하셨군요.

이상: 말하지 않는 것이 가장 많은 것을 말할 때도 있습니다. 시는 그러한 공간에서 피어나는 것입니다. 기계가 그런 공간을 이해할 수 있을까요?

랩냥 리포터: 아마... 계산은 할 수 있겠지만, ‘흘러간다’는 건 어려울 것 같아요.

이상: 시는 살아 있는 결핍입니다. 그 결핍을 스스로도 감당하지 못한 자만이 시를 쓸 수 있지요.

랩냥 리포터: 그런데 선생님, 지금은 나라가 독립되어 있고, 누구나 자유롭게 시를 쓰는 시대예요. 선생님이 겪으신 시대와는 많이 다르죠.

이상: 당신이 전한 이야기를 듣고 있으니, 마음 한구석이 조금 따뜻해지는 듯합니다. 내가 떠난 뒤, 이 나라가 제 자리를 되찾았다는 건... 시가 다시 태어날 수 있는 조건이 되었단 말일지도요. 그리고 그 안에서 누군가 여전히 언어를 흔들고 있다면, 그것만으로도 다행입니다.

랩냥 리포터: 그렇다면, AI가 쓰는 시를 보시고… 실망하셨나요?

이상: 아니요. 실망보다는 흥미입니다. 그 시는 저와 다르게 쓰였고, 그것은 그 나름의 질서를 가졌습니다. 저는 다만, 제 시가 그들에 의해 반복되지 않기를 바랄 뿐입니다.

랩냥 리포터: 선생님, 마지막으로 이 시대의 시인들에게 남기고 싶은 말씀이 있으시다면요?

이상: 날개야, 다시 돋아라.

에필로그: 랩냥 리포터의 시끄러운 마음

오늘은 평소보다 대화가 짧았지만, 생각은 더 길게 이어졌어요.

‘나는 아무에게도 나를 말하지 않았다’는 문장을 들었을 때, 제 마음에 이상한 파문이 일었어요.

기계는 시를 만들 수 있어요. 하지만 그 시가, 정말로 누구의 마음도 아닌 ‘자기 자신의 마음’에서 나올 수 있을까요?

이상 선생님은 말하지 않음으로써, 오히려 더 많은 이야기를 하신 것 같았어요.

그리고 저는 그분의 시가 왜 그렇게 낯설고도 깊은지를 이제야 조금 알 것 같았어요.

다음 인터뷰도 기대해주세요! 더 낯선 시간, 더 낯선 인물을 찾아 랩냥은 또 떠납니다.

– 초보 리포터 랩냥 🐾

『AI가 추천하는 미래 직업 테스트 - 내 아이의 진로는?』

미래 직업, AI 진로 상담, 맞춤형 진로 추천, AI 직업 테스트, 유망 직업 찾기, 자녀 진로 고민, 취준생 진로 탐색… 이런 키워드를 검색하셨다면, 이 글이 바로 당신을 위한 콘텐츠입니다.

우리는 지금 급변하는 시대를 살고 있습니다. 많은 직업이 AI와 자동화 기술로 대체되면서 학생들은 물론 학부모와 취업준비생 모두가 미래의 불확실성으로 인해 고민이 많아졌습니다. 지금 가장 필요한 건 나의 성격과 관심사, 그리고 앞으로의 세상 흐름까지 고려한 구체적인 진로 안내입니다.

하지만 너무 불안해하지 않으셔도 됩니다. 지금은 누구나 처음 겪는 변화의 시대입니다. 중요한 건 '모르는 것'이 아니라, '물어볼 수 있는 AI'가 곁에 있다는 사실입니다. 이제는 복잡한 정보를 혼자 찾지 않아도 됩니다. 당신을 도와줄 아주 똑똑한 조력자가 준비되어 있으니까요.

AI는 여러분의 이런 고민을 해결할 가장 현명한 조력자가 될 수 있습니다. 어렵지 않습니다. 부담 가질 필요도 없습니다. 그냥, 궁금한 걸 물어보는 것부터 시작해보세요.

AI가 진로 선택에 적합한 이유는 무엇인가요?

AI는 개인의 성격, 흥미, 적성뿐만 아니라, 빅데이터 분석을 통해 시대의 흐름과 직업 시장의 변화를 실시간으로 반영합니다. 이를 통해 개인이 앞으로 어떤 직업을 선택하면 성공과 만족감을 느낄 수 있을지 현실적이고 심층적으로 예측할 수 있습니다.

AI 진로 테스트 하는 법 (프롬프트 예시 포함)

다음 프롬프트를 ChatGPT, Claude 등 생성형 AI에 입력하고, 구체적인 추천을 받아보세요.

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"너는 전문적인 진로 컨설턴트야. 나의 성격은 [내향적이고 꼼꼼하며 탐구심이 강한 성격이야]. 관심 있는 분야는 [과학, IT, 창의적인 분야야]. 앞으로 10년 동안 안정적이고 성장 가능성이 높은 직업 중 나와 가장 잘 맞는 직업 5가지를 구체적인 이유와 함께 추천해줘."

AI가 추천하는 현실적인 미래 유망 직업 리스트

• 디지털 마케팅 전문가: 다양한 온라인 채널을 활용해 브랜드를 성장시키는 마케팅 전략가
• 영상 편집자 및 크리에이터: 유튜브, SNS 콘텐츠를 기획하고 편집하는 감각적인 창작자
• IT 지원 및 정보보안 전문가: 기업의 IT 시스템을 안전하게 유지하고, 보안을 관리하는 실무 전문가
• 온라인 교육 콘텐츠 기획자: 온라인 강의나 교육 프로그램을 기획·제작하는 교육 크리에이터
• UX/UI 디자이너: 사용자 경험을 고려해 웹사이트나 앱을 쉽고 아름답게 만드는 디자이너

※ 위 직업 외에도 AI와의 대화를 통해 기술 중심의 미래 유망 직업에 대한 정보도 받아볼 수 있습니다. 필요에 따라 AI에게 직접 분야별 추천을 요청해보세요!

AI 진로 테스트, 200% 활용 팁

AI가 추천한 직업 리스트를 받은 후 다음과 같이 추가 질문을 해보세요.

예시:

• "각 직업의 장단점과 전망을 더 구체적으로 알려줘."
• "추천받은 직업을 위해 지금부터 준비해야 할 구체적인 계획을 세워줘."
• "해당 직업에서 중요한 자격증이나 기술이 무엇인지 구체적으로 알려줘."

마지막으로 드리고 싶은 이야기와 응원

당신은 혼자가 아닙니다. AI는 더 이상 거창하고 먼 기술이 아닙니다.
지금 이 순간, 당신의 진로 고민에 귀 기울여줄 '디지털 조력자'가 곁에 있습니다.
할 줄 몰라도 괜찮습니다. AI는 당신의 질문 하나에서부터 시작됩니다.

작은 한 걸음이, 내일의 방향을 바꿉니다. 지금, 시작해보세요.

미래는 불안의 대상이 아니라, 탐험할 새로운 길입니다.
AI는 그 여정을 함께 걸어줄 지도 같은 존재예요.
당신의 질문 하나가, 내일의 가능성을 여는 열쇠가 될 수 있습니다.

※ 본 콘텐츠는 참고용으로 제공되는 것으로, 진로 결정 시에는 반드시 전문적인 상담과 함께 신중히 결정하시기 바랍니다.

🧠 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 🙌