[IT뉴스10월26일]MS팀즈 먹통,신스ID텍스트, 인터넷 기반 자원공유 컴퓨팅 전략, 대형세계모델(LWM)

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2024년 10월 26일(금) 주요 IT 뉴스

"또 먹통이네?"…4시간 만에 복구된 MS 팀즈, 믿고 써도 될까

MS 팀즈 등 MS 서비스 장애 빈발, 신뢰성 문제 심화

• MS 팀즈, 지난 25일 전 세계적으로 4시간 동안 서비스 장애 발생
• MS 서비스 장애, 최근 빈번하게 발생:
  • 지난해 1월에도 MS 팀즈, 아웃룩 등의 장애가 발생했으며,
  • 올해 7월에는 MS 윈도우 운영체제 전반에 걸친 대규모 장애(크라우드스트라이크)가 발생 
• 장애 원인: 보안 업데이트 오류, 데이터 센터 문제, 통신사 네트워크 문제 등 다양한 원인이 지목 
• 문제점: 잦은 서비스 장애로 인해 MS 서비스의 안정성에 대한 우려 제기, 기업들의 업무 연속성에 대한 우려 증가 
• 파급력: MS 서비스 장애는 항공, 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에 영향을 미쳐 사회경제적 손실 야기  

 

구글, '신스ID 텍스트' 오픈소스로 공개..."인공지능 작성 텍스트 잡아낸다"

 

• 구글 딥마인드, 인공지능 생성 텍스트에 워터마크를 추가하는 기술인 신스ID 텍스트를 오픈소스로 공개했다. 
• 신스ID 텍스트는 AI 모델이 텍스트를 생성할 때 특정 패턴을 추가하여, 나중에 이를 통해 인공지능의 생성 텍스트임을 식별할 수 있도록 함.
• 작동 원리:
  • LLM은 텍스트를 문자, 단어, 구문 등 토큰으로 분해한 다음 특정 토큰 뒤에 나올 가능성이 높은 토큰에 대해 예측
  • 각 토큰은 문장의 다음 단어로 선택될 가능성에 대한 백분율 점수 확인 
  • 백분율이 높을수록 출력 텍스트에 포함될 가능성이 높은 것으로 판단 
  • 이때 신스ID 텍스트는 토큰 선택 점수 패턴과 조정 확률 점수를 합쳐 출력된 텍스트를 생성형 AI 모델이 작성한 것인지 구분 

 

AI의 필수 기반인 인터넷 기반 자원 공유 컴퓨팅(클라우드컴퓨팅)에 대한 앞으로 3개년 정책

과기정통부 클라우드 기반 AI 전략 

과기정통부는 인공지능 시대를 맞아 클라우드 기반의 AI 생태계를 조성하고, 디지털 전환을 가속화하기 위한 다양한 정책을 추진하고 있다. 

 

클라우드 기반의 AI 생태계 조성

• 클라우드 도입 전면화:
  • 공공 부문에서 클라우드 도입을 의무화하고, 민간 클라우드 활용 장려 
  • 교육, 금융 등 국민 체감도가 높은 분야에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 확대 
  • 클라우드 도입을 위한 제도 개선 추진 
• 클라우드 경쟁력 강화:
  • 한국형 클라우드(K-CLOUD) 프로젝트를 통해 국산 인공지능 반도체 개발 및 데이터센터 구축 추진  
  • AI 컴퓨팅 인프라를 확대하고, 유망 서비스형 소프트웨어 기업을 집중 지원
  • 민관 합작으로 대규모 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축 
• 클라우드 생태계 활성화:
  • 인공지능 및 클라우드 분야 투자 세액공제 확대 
  • 민간 주도의 인공지능 혁신 자금 조성 및 서비스형 소프트웨어 전환 지원을 통해 생태계 활성화
  • AI 데이터센터 산업을 육성하고, 클라우드 보안인증제(CSAP) 개선
  • 국내외 클라우드 기업 간 협력을 강화

디지털 전환 가속화:

• AI 학습용 데이터 구축 및 개방: 민간에서 확보하기 어려운 고품질 빅데이터 구축 및 개발
• AI 컴퓨팅 기반 활용 지원: 중소기업 등을 대상으로 고성능 AI 컴퓨팅 기반 활용 지원  
• 디지털 핵심 인재 양성: 인공지능, 반도체, 보안 등 신기술 분야 인재 양성 확대 
• 산업 전반의 디지털 전환: 문화, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야에 디지털 기술 적용 
• 국민 생활 편의 증진: 공공 서비스 디지털 전환을 통해 국민 편의를 향상 

[출처] 보안뉴스, AI의 필수 기반인 인터넷 기반 자원 공유 컴퓨팅(클라우드컴퓨팅)에 대한 앞으로 3개년 정책

 

[AGI의 핵심으로 떠오른 '월드 모델'이란

LLM에서 LMM, 그리고 LWM으로 진화하는 인공지능

 

최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 주목받는 키워드는 '대형세계모델(LWM)'이다.

챗GPT로 유명해진 대형언어모델(LLM)이 텍스트만 학습하던 것에서 벗어나, 이미지와 영상까지 이해하는 대형멀티모달모델(LMM)로 진화했고, 이제는 현실 세계를 학습하여 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 LWM으로 발전하고 있다. 

 

 

LWM의 핵심과 중요성

• 현실 세계를 이해하는 인공지능:
  • LWM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 학습하여 현실 세계를 더욱 정확하게 이해  
• 인공일반지능(AGI)으로 가는 길: LWM은 인간 수준의 지능을 갖춘 AGI 개발에 가장 근접한 기술로 평가  
• 다양한 분야의 혁신: 로봇 공학, 자율주행, 의료 등 다양한 분야에서 LWM을 활용하여 혁신적인 변화 기대  

LWM의 역사와 주요 인물

• 2018년: 데이비드 하가가 '세계 모델' 개념을 처음 제시
• 2022년: 막스 테그마크 등이 LLM이 시공간적 표현을 학습할 수 있다는 연구 발표
• 2023년: 페이페이 리, 얀 르쿤 등 인공지능 전문가들이 LWM 연구에 참여
• 2023년: 오픈AI, 구글, 메타 등 주요 기업들이 LWM 개발에 투자

LWM 개발의 어려움과 미래 전망

• 기술적 난제: LWM 개발에는 방대한 양의 데이터와 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 아직 해결해야 할 기술적 과제 존재 
• 시간: LWM이 완성되고 AGI에 도달하는 데에는 수년에서 수십 년이 걸릴 수 있다는 전망이 지배적
• 윤리적 문제: AGI 개발은 인류에게 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에, 윤리적 문제에 대한 심도 있는 논의 필요 

[출처] AItimes, [10월3주] AGI의 핵심으로 떠오른 '월드 모델'이란