2026년 1월 29일(목)
최신 AI 토픽 뉴스
안녕하세요, TEUM Lab입니다!
오늘도 넘쳐나는 AI 정보 속에서, 제가 공부하며 함께 공유하고 싶은 기사 3가지를 골랐습니다.
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짧은 지식으로 정리하다 보니 부족한 점이 있을 수 있습니다.
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중견국들의 '제3의 길', 연합형 AI 구축 전략
3줄 핵심 요약
기술 주권을 수호하기 위해 중견 경제국들이 다국적 자원 결집을 통한 '제3의 길'을 모색 중이다.
모델 학습 비용을 분담하면서도 각 국가가 독립적이고 안전한 추론(*1) 인프라를 운영하는 모델이 부상하고 있다.
Trillion Parameter Consortium과 같은 사례는 현재 미·중 양강 체제의 AI 독점에 대응할 실질적 대안을 제시한다.
본문 해설
현재 글로벌 AI 생태계는 미국과 중국이 주도하는 양강 체제로 굳어졌다. 이 과정에서 중견 경제국들은 특정 국가에 기술적으로 종속되는 '의존의 딜레마'에 직면했다.
이러한 상황에서 기술 주권을 지키기 위해 다국적 협력이라는 새로운 돌파구가 마련되고 있다. 실리콘밸리나 베이징의 시스템에 의존하는 대신, 여러 국가가 컴퓨팅 인프라와 연구 인력을 결집하는 방식이다. 이를 통해 자국의 가치관과 법적 체계를 반영한 독자적인 프런티어 AI(*2) 개발을 목표로 삼는다.
협력적 접근은 전략적 선택인 동시에 경제적 필연이다. 첨단 AI 모델에 논리적 사고를 가르치는 학습 단계에는 막대한 초기 비용이 발생하지만, 실제 사용 단계인 추론 비용은 수요에 따라 조절이 가능하다.
국가 간 초기 학습 과정을 공유하면 수십억 달러에 달하는 고정 비용을 효과적으로 분담할 수 있다. 학습된 모델은 각국이 독립적인 환경에서 안전하게 배포한다. Trillion Parameter Consortium이나 프랑스 GENCI와 브리스틀 대학교의 파트너십은 분산형 구조를 통해 데이터 공유에 대한 우려를 충분히 해결할 수 있음을 보여주었다.
또한, 중견국들은 단순한 규모 경쟁보다 신뢰성과 윤리적 검증에 집중하며 차별화에 나선다.
OpenAI 같은 빅테크의 초대형 프로젝트와 직접 경쟁하기는 현실적으로 어렵다. 하지만 독일의 Jupiter 시스템과 같은 특화된 슈퍼컴퓨터를 활용하면 정부나 산업계의 민감한 업무를 위한 맞춤형 소버린 AI(*3)를 구축할 수 있다. 개별 국가 단위의 고립된 대응에서 벗어나 긴밀한 협력으로 전환하는 지금이 영구적인 디지털 격차를 막을 수 있는 결정적 기회다.
용어 풀이
*1 추론: 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하여 결과값을 산출해내는 과정
*2 프런티어 AI: 기존 모델의 능력을 뛰어넘는 최첨단 고성능 범용 AI 모델
*3 소버린 AI: 국가의 데이터 주권과 문화적 정체성을 반영하여 독자적으로 구축한 AI 역량
출처: https://oecd.ai/en/wonk/can-mid-sized-economies-come-together-to-build-frontier-ai
AI가 바꾸는 일자리, 미래의 주인은 누구인가?
3줄 핵심 요약
PAI, 생산성과 신뢰 구축을 위해 기업 AI 도입 과정에 직원 목소리 반영 추진
AFL-CIO, BFFS 등 주요 노동조합, AI로 인한 실직 및 자동화로부터 노동자를 보호하는 역사적 합의 도출
노사 협력적 AI 거버넌스 구축을 위한 프레임워크가 담긴 사례 연구 보고서 발표 예정
본문 해설
Partnership on AI(PAI)가 기술 혁명의 중대한 사각지대를 조명하고 나섰다. 바로 AI 도입 논의 과정에서 정작 현장의 노동자들이 소외되고 있다는 점이다. 많은 기업 리더가 AI를 단순한 기술적 역량의 문제로만 바라보지만, Ford Foundation이 후원하는 이번 이니셔티브의 시각은 다르다. 장기적인 생산성은 결국 노동자의 동의와 수용에 달려 있다는 것이다. 신뢰가 결여된 상태에서는 아무리 최첨단 시스템이라도 효율성 대신 반감만 불러일으킬 뿐이다.
이들은 책임 있는 혁신을 통해 경영진과 노동자 사이의 간극을 메우고자 한다. 초기 학습 세션 결과, 현장 노동자들의 심리는 꽤나 복잡했다. 고용 불안과 직무 변화에 대한 우려가 여전히 높았지만, 그 이면에는 분명한 낙관론도 존재했다. 단순 반복 업무가 자동화되면 비로소 고차원적인 전략적 사고와 가치 있는 업무에 집중할 수 있으리라는 기대였다.
PAI는 2026년 초까지 공공과 민간 부문 모두가 협력적 의사결정을 통해 얻을 수 있는 이점을 상세히 담은 사례 연구와 종합 보고서를 발표할 계획이다. 정책 입안자와 비즈니스 리더들에게 던지는 메시지는 명확하다. 미래의 일자리는 단순히 '모델의 성능'이 결정하는 것이 아니다. 기술을 사용하는 사람들이 공동의 번영을 위해 자신의 역할을 얼마나 주도적으로 설계할 수 있는지가 핵심이다.
이번 프로젝트는 기술 도입 과정에서의 세대 간 격차를 해소하기 위해 범분야 협력이 필수적임을 시사한다. 노동자의 목소리를 초기부터 적극적으로 반영할 때, 기업은 단순한 자동화를 넘어 인간과 AI가 공존하는 지속 가능한 시너지 모델로 나아갈 수 있을 것이다.
출처: https://partnershiponai.org/ai-is-reshaping-our-jobs-but-who-is-determining-the-future-of-work/
Sakana AI, 위치 인코딩 제거로 LLM 한계 돌파
3줄 핵심 요약
Sakana AI가 학습 후 위치 인코딩을 제거해 대규모 언어 모델(LLM(*1))의 컨텍스트 길이를 확장하는 DroPE 기술을 공개했다.
사전 학습에 소요된 비용의 1% 미만을 투입해 제로샷(Zero-shot) 방식의 길이 외삽을 성공적으로 구현했다.
DroPE는 LongBench 및 RULER 등 주요 벤치마크에서 기존의 컨텍스트 확장 모델들을 뛰어넘는 성능을 입증했다.
본문 해설
Sakana AI가 기존 트랜스포머(*2) 기반 대규모 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 한계를 깨기 위한 독창적인 방법론 'DroPE'를 발표했다. 현재의 AI 모델들은 문서가 길어질수록 텍스트의 순서를 파악하는 '디지털 책갈피'인 회전식 위치 인코딩(RoPE(*3))에서 혼란을 겪으며 긴 문서를 처리하는 데 어려움을 겪어왔다. 이러한 인코딩은 학습 초기 단계에서는 안정성을 위해 필수적이지만, 결국 모델이 사전 학습 시 보았던 것보다 더 긴 시퀀스를 처리하지 못하게 가두는 견고한 창살 역할을 하게 된다.
DroPE는 위치 인코딩을 영구적인 필수 요소가 아닌 임시 가설물로 취급하여 이 문제를 해결한다. 초기 학습이 끝난 후 이를 과감히 제거함으로써, 모델이 기억력을 억지로 늘릴 때 발생하는 '의미론적 변질'이나 왜곡 없이 훨씬 긴 데이터 문자열을 탐색할 수 있게 한 것이다. 이러한 기법은 인코딩 없이 처음부터 학습할 때 발생하는 불안정성을 피하는 동시에, 기존 스케일링 방식에서 나타나던 성능 저하 문제까지 효과적으로 우회한다.
개발자들은 이 방식을 통해 기존 모델을 재조정하는 데 드는 비용을 원래 학습 비용의 1% 미만으로 대폭 줄일 수 있게 됐다. 이는 표준 컨텍스트 윈도우(*4)가 쉽게 무너지는 법률 계약서 분석이나 방대한 코드 저장소 검토 등의 작업에 매우 중요한 진전이다. 값비싼 롱 컨텍스트 미세 조정(*5) 과정이 필요 없어진 만큼, 고성능 AI의 접근성과 효율성은 앞으로 더욱 강화될 전망이다.
용어 풀이
*1 대규모 언어 모델 (LLM): 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델
*2 트랜스포머: 문장 내 단어 간의 관계를 파악하여 문맥을 이해하는 데 특화된 현대 생성형 AI의 핵심 아키텍처
*3 회전식 위치 인코딩 (RoPE): 텍스트 내 각 단어의 상대적 위치 정보를 수학적으로 변환하여 모델이 단어의 순서를 인식하게 돕는 기술
*4 컨텍스트 윈도우: AI 모델이 한 번에 처리하고 기억할 수 있는 정보의 최대량
*5 미세 조정: 이미 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가 데이터를 투입하여 정교하게 다듬는 학습 과정
출처: https://sakana.ai/drope/
