[12월9일]랜섬웨어..기업 파산, AI노벨상 수상자! 강력한 규제 필요, LG 엑사원 3.5공개

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2024년  12월 9일(월) 주요 IT 뉴스

"랜섬웨어 때문에"...다국적 보드카 그룹 스톨리, 美서 파산 신청

랜섬웨어 기업파산

스톨리 그룹(Stoli Group) 랜섬웨어 공격 및 파산 요약

랜섬웨어 공격과 러시아 정부와의 갈등으로 인해 스톨리 그룹의 미국 계열사 두 곳이 파산, IT 시스템 마비와 자금난 악화가 주요 원인으로 작용.

 

 

파산 신청:

• 보드카로 유명한 다국적 기업 스톨리 그룹의 미국 계열사 스톨리그룹 USA와 **켄터키 아울(KO)**이 랜섬웨어 공격 여파로 텍사스 법원에 파산 신청.

 

랜섬웨어 공격:

• 2024년 8월, 그룹사의 IT 시스템이 랜섬웨어 공격을 받아 전사적자원관리(ERP) 시스템이 비활성화.
• 내부 프로세스가 수동 입력 모드로 전환되어 운영에 큰 차질 발생.
• 재무 데이터 전달 실패로 대출 상환 요건 미준수와 자금 활용 차질 초래.

 

추가 자금난 원인:

• 러시아 정부와의 법정 분쟁: 약 25년간 러시아 정부의 기업 흡수 시도에 반대.
• 창립자 유리 셰플레르가 2020년 러시아에서 추방.
• 2023년, 회사와 소유주가 러시아 정부에 의해 "극단주의 집단"으로 지명.
• 브랜드 변경: 2022년 러시아의 우크라이나 침공 이후 보이콧 의미로 보드카 브랜드명을 '스톨리치나야(Stolichnaya)'에서 '스톨리(Stoli)'로 변경.

 

결과:

• 운영 마비와 법적 분쟁으로 금전적 손실과 자금난 심화.
• 스톨리 그룹 전체에 운영상 심각한 타격 발생.

 

 

AI로 노벨상 받은 과학자들 "AI, 강력한 규제 필요해"

노벨상 수상자들은 인공지능(AI)의 급속한 발전 속도와 초지능, 자율 무기 체계 등 위험성에 대한 규제 필요성을 역설하며, 기술의 잠재력과 위험성을 균형 있게 다룰 것을 촉구.

 

인공지능 발전 속도와 초지능 우려:

• 노벨 물리학상 수상자 제프리 힌턴(토론토대 교수)은 초지능 기술이 5~20년 내 개발 가능성을 언급하며, 통제력 상실에 대한 우려를 표명.
• 자율 살상 무기 체계(LAWS)에 대해 미국, 중국, 러시아 등 주요 무기 공급국 간 군비 경쟁을 지적하며, 정부의 규제 부재를

 

AI의 양면성과 규제 필요성:

• 노벨 화학상 수상자 데미스 허사비스(구글 딥마인드 CEO)는 질병, 에너지, 기후 문제 해결 등 인공지능의 긍정적 잠재력을 강조하면서도, 인류가 개발한 가장 강력한 기술로서의 위험성도 지적.
• 빠르게 변화하는 인공지능 기술에 적절하고 효과적인 규제 마련의 중요성을 강조.

 

핵심 요약:

노벨상 수상자들은 AI의 급속한 발전 속도와 초지능, 자율 무기 체계 등 위험성에 대한 규제 필요성을 역설하며, 기술의 잠재력과 위험성을 균형 있게 다룰 것을 촉구.

 

LG '엑사원 3.5' 공개…임직원 AI 활용시대 개막

 

 

LG AI연구원, 생성형 AI '엑사원 3.5' 공개 및 AI 에이전트 개발 계획

 

엑사원 3.5 공개:

• 기존 '엑사원 3.0' 오픈소스 공개 이후 4개월 만에 성능 향상된 '엑사원 3.5'를 오픈소스로 공개.
• 3종 모델 공개:
  • 초경량 모델(24억 파라미터): 온디바이스용.
  • 경량 모델(78억 파라미터): 범용 목적.
  • 고성능 모델(320억 파라미터): 특화 분야 활용 가능.

 

기술 고도화:

• • 검색 증강 생성(RAG): 실시간 웹 검색 및 업로드 문서 기반 답변 생성으로 정확도 및 신뢰성 향상.
  • 단계별 추론(MSR): 질문을 단계별로 분해하고 논리적으로 추론한 결과 생성.

 

내부 서비스:

• LG그룹 임직원 대상 '챗엑사원' 정식 서비스 시작.
• AI 기반 업무 활용 시대 개막.

 

미래 계획:

• 2024년, '거대행동모델(LAM)'에 기반한 AI 에이전트 개발 목표.
• 단순 생성에서 작업 수행으로 역할 확대.

 

 

핵심 요약:

LG AI연구원은 엑사원 3.5 오픈소스를 공개하며 AI 활용을 강화하고, AI 에이전트를 개발해 업무 수행을 지원하는 미래를 준비. RAG와 MSR 기술로 AI의 신뢰성과 논리성을 높이며 차별화된 AI 경험 제공.

 

[참고] 단계별 추론(MSR, Multi-Step Reasoning)

단계별 추론(MSR)

• 복잡한 질문이나 문제를 여러 개의 논리적 단계로 나누어 각각 해결한 뒤, 이를 결합하여 최종 답변을 생성하는 기술

 

MSR의 동작 과정

1) 질문 분해: 사용자가 입력한 복잡한 질문을 단순하고 작은 단계로 나눔.

• 예: "서울에서 부산까지 가장 빠른 경로를 알려줘" →
• "서울에서 부산까지 어떤 경로가 있는지 확인."
• "각 경로의 소요 시간을 계산."

 

2) 단계별 추론 수행:

• 각 단계에서 필요한 데이터를 검색하거나 계산.
• 단계별 결과를 중간 결과로 저장.

 

3) 최종 결과 통합:

• 단계별로 얻은 중간 결과를 결합해 최종 답변 생성.
• 예: 경로별 소요 시간을 비교해 최적의 경로를 최종 답변으로 제시.