새로운 정보를 전해 드리는 소이뉴스입니다.

안녕하세요, 구독자님.

이번 한 주도 보람차게 보내고 계시겠죠?

혹시 집에 키우고 있는 동물이 있으신가요? 만약 있다면 개, 고양이, 물고기나 새 종류가 대부분이실테고 경우에 따라서는 도마뱀이나 곤충 등도 있겠죠. 저희 집의 경우, 작은 물고기 한 마리와 커다란 달팽이 4마리가 있는데요... 다 아이가 친구나 학교에서 얻어온 녀석들이랍니다. 달팽이는 아프리카 왕달팽이라 처음 집에 왔을 때는 손톱 크기였었는데 지금은 어른 손바닥 하나를 다 가릴 정도까지 커졌습니다. 원래 동물을 가둬두고 키우는 것을 좋아하는 성격이 아니라 풀어주고 싶지만 물고기도 그렇고 달팽이도 그렇고 다 토종이 아니라 그냥 풀어줄 수 없는 상황이라 벌써 4년 넘게 키워오고 있죠. 

그런데 달팽이한테 최근에 용과를 먹고 남긴 부분을 줬었는데 거기 박혀 있던 씨앗들이 사육통에서 싹을 틔웠습니다. 처음엔 일반 식물처럼 잎이 올라 왔길래 다른 종인가 생각했었습니다. 제가 알기론 용과는 선인장 종류였으니까요. 그런데 외부에서 넣어준 씨앗이 그것 밖에 없는터라 혹시나 하고 의심만 하고 있었는데 잎 위에 떡 하니 붙어 있는 용과 씨앗 껍질을 보게된 거죠. 흠... 용과가 이렇게 자라는구나 싶었고 그냥 넘어가려다가 아무래도 그 이후가 궁금해서 집에서 키우는 분의 영상이 있나 해서 찾아봤습니다. 그러다... 1000일 넘게 키우고 계신 분을 찾았습니다. 역시나... 제가 잎이라고 생각했던 것이 맞긴 한데 해당 부분이 선인장의 몸체로 자라게 되는 부분이더군요. (링크)

용과 싹을 흙에 옮겨심은 건 사실 키워서 열매까지 얻기 위함은 아니고 어떤 모습으로 자라는지 알아보기 위해서였습니다. 도시에서만 자라서 식물을 제대로 키워본 경험이 없는터라 화원 등에서 사온 식물들도 끝까지 잘 자라는 모습을 보지 못하고 먼저 보내는 경우가 태반이었기에 이번에도 크게 기대를 하고 있진 않고 그저 한동안이라도 잘 자라 줬으면 하는 바램입니다.

저와는 달리 최근에는 집안의 좁은 공간에서 직접 식물을 재배하면서 유튜브에 그 노하우를 공유해 주시는 분도 많습니다. 장훈농장TV라는 유튜브 채널에 올라오는 영상들을 가끔씩 보는데, 실내에서 야채 등을 키우는 방법이 소개되어 조만간 '생활의 기술'로 한번씩 시도해 봐야지 하며 벼르고 있습니다. 머릿속 시뮬레이션을 하는 중인 셈이죠. 최근 대기업들도 판매하고 있는 식물재배기도 있고, 수경재배 키트도 있고, 그것도 아니면 유튜브에서 본 PT병 등을 재활용해 만들 수 있는 것도 있고... 어떤 방식을 선택할지는 아직 결정하지 못했습니다. 다만, 시작이고 전문 농업인도 아닌데 큰 비용을 들이는 것은 아닌 것 같아서 일단은 재활용 방식 쪽으로 생각을 하고 있죠. 우연히 달팽이 배설물에서 싹튼 용과 얘기를 하다가 여기까지 왔네요. ^^;

사람들은 자기 가까운 곳에서 일어나는 일에만 관심을 둡니다. 저처럼 도시에서 태어나 평생 도시에서만 살아온 사람들은 농사나 묘목키우기나 접붙이기, 해루질(밤에 얕은 바닷가 근처에서 맨손으로 어패류를 잡는 일) 등에 대해 잘 알지 못하고 아예 경험조차 해 보지 못한 사람들도 많죠. 따라잡을 수 없을 정도로 빨리 변하는 기술의 시대에, 어쩌면 앞으로 꼭 필요하게 될 것이 '자연과 가까이 해야만 하는 생활의 기술' 같은 것이 아닐까 싶습니다. 시간나면 친구가 추천해 준 임순애 감독의 '리틀 포레스트'나 한번 봐야겠다는 생각을 해 봅니다.

인공지능 관련 뉴스

Meta가 라마3를 공개했습니다. 오픈소스 LLM의 대표 주자이다 보니 다들 언제쯤 나오나하며 기다렸을테죠. 이번에 소개된 라마3는 매개변수 80억개(8B)와 700억개(70B) 두 가지이며, 기존의 라마2 대비 7배가 많은 15조개 토큰으로 학습하고 토크나이저 개선, instruction-tunning 혁신, 분야 별 추가 미세조정을 통해 모델의 성능이 대폭 향상되었고, 지원되는 컨텍스트의 길이도 4000에서 8000으로 2배로 늘었으며 책임감 있는 AI를 지원하기 위한 다양한 도구도 함께 제공한다고 합니다. 퀄컴과 메타는 스마트폰, PC, VR/AR 헤드셋, 차량 등에 라마3 모델의 실행을 최적화하기로 했습니다. 퀄컴의 향후 스냅드래곤 플랫폼 기반으로 말이죠. (소개내용)

현대차가 최대주주로 있는 보스톤 다이내믹스에서 얼마 전 'Farewell to HD Atlas' 라는 영상을 올리며 유압 기반 현존 최고 성능의 운동 능력을 갖춘 로봇의 마지막을 알렸습니다. 뜬금없는 발표에 어찌된 일인가하며 놀란 사람들이 많았을 겁니다. 덤블링에 점프에 못하는 동작이 없던 첨단 기술의 휴머노이드를 접는다는 소식 때문이었죠. 그러다 곧 'All New Atlas'라는 영상을 통해 새로운 전기 모터 기반의 휴머노이드를 소개하면서 다시 한 번 사람들을 놀라게 했습니다. 최근 전기 모터 기반 휴머노이드하면 테슬라의 옵티머스, Fugure AI의 Figure 01 같은 것들이 큰 관심을 받고 있었죠. 여기에 로봇 분야의 최강자가 피봇팅을 해서 다시금 등장한 셈이라 이 분야 시장의 판도 변화가 당연히 있을 것으로 예상됩니다. 

보스톤 다이내믹스의 경우, 지금까지는 로봇의 동작 능력 위주로 보여준 것이라 두뇌에 해당하는 부분은 인공지능의 접목 부분은 아직 공개된 것이 거의 없습니다. 하지만 공개된 영상만으로도 충분한 가능성을 보여줬다고 생각됩니다. 이 로봇은 다른 휴머노이드 사례처럼 실제 생산 라인에 사람을 대체해서 투입될 것으로 예상되고 있습니다. 로봇, 특히 사람의 작업 공간과 동일한 환경에서 작동할 수 있는 휴머노이드 로봇 시장의 활성화나 발전을 위해 이런 업체들이 새로운 기술과 제품을 지속적으로 소개하고 경쟁해 주었으면 좋겠습니다. 그래야 산업적으로 더 발전이 있을테니까요.

'크리에이티브 아티스트 에이전시(CAA)'라는 미국의 연예기획사에서 소속 배우들의 AI 클론을 제작 중이라고 합니다. 아바타 역할의 가상인간을 만들거나 돌아가신 분들의 모습을 재현하는 경우는 종종 있었지만 현존하는 배우들의 클론을 만드는 것을 연예기획사가 한다는 건 또 다른 접근법인 것 같습니다. (하긴 국내에도 클론 AI 아나운서가 활동하고 있긴 하네요) 회사 입장에선 최대한 자사의 IP를 활용해서 수익을 극대화하는 것이 좋겠지만, 흠... 소속된 배우들은 어떤 입장일지 궁금합니다. 영화나 드라마 등 컨텐츠가 만들어졌을 때 그 속에서 연기한 사람이 배우 본인인지 아니면 AI가 만들어낸 가상의 인물인지가 제대로 구별되지 않는 수준으로 기술이 발전하고 있기 때문이죠. 어쩌면 조만간 연기의 주체가 누구인지가 전혀 중요하게 여겨지지 않는 때가 올 지도 모르겠습니다.  (기사)

다음 주에 'AI EXPO KOREA 2024'가 개최됩니다. 지난 주 World IT Show 2024가 AI 외에도 IT 전반에 대한 전시회였다면 보다 더 AI 쪽에 포커스를 맞춘 전시라고 보면 될 것 같습니다. AI가 산업 전반에 스며들고 있는 상황이라 이번 전시에는 아무래도 비즈니스 도메인에 접목된 서비스나 사례가 이전보다는 훨씬 더 많이 나올 것으로 기대됩니다. 그리고 이 전시는 B2B 성격을 띄고 있어서 공지에서는 전시 성격 상 고교생 이하는 입장이 엄격히 제한된다고 하네요. 

인공지능 기술

ScreenAI: A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding

사람들이 기계(주로 컴퓨터)와 상호작용을 할 때 필요한 것이 UI이고 정보를 시각적으로 쉽고 효율적으로 파악하기 위해 사용하는 것이 인포그래픽이죠. ScreenAI는 구글에서 발표한 사용자 인터페이스(UI)와 인포그래픽을 이해하는데 특화된 비전 언어 모델입니다. 이를 이용하면 사용자가 웹브라우저를 통해 접근한 사이트 내용이나 스마트폰 화면 등 우리가 보는 화면의 내용을 AI가 이해할 수 있게 되고 이를 통해 사용자 경험을 개선하는데 활용할 수 있게 됩니다. 

ScreenAI는 이전 모델인 PaLI를 기반으로 개선됐으며 유연한 패치 전략(이미지를 부분으로 나눠 처리하는)을 적용해 다양한 종횡비의 이미지에서 작동하도록 했습니다. 또 사람이 레이블을 지정한 스크린샷 및 인포그래픽 데이터 세트로 훈련했고, 다른 LLM이 생성한 합성 데이터를 훈련할 수도 있다고 합니다. 화면을 대형 언어 모델에 설명하고, 자동 질문 응답(QA), UI 탐색 및 요약 훈련 데이터셋을 자동으로 생성하는 능력도 있다네요. 5B 매개변수 수준의 비교적 작은 모델임에도 불구하고 다른 모델들보다 우수한 성능을 보여준다고 합니다. 

참고) 논문, 소개글

  사진: 모델 아키텍처 (상), Task 생성 파이프라인 (하) (출처)

Phi-3

마이크로소프트에서 Phi-3를 발표했습니다. phi-3는 SLM(Small Language Model)으로 이번에는 mini, small, medium 등 여러 버전으로 소개되었는데 각각 3.8B, 7B, 14B의 매개변수를 가지는 모델입니다. 이 가운데 mini 버전의 경우, 3.3조개의 토큰을 이용해 훈련되었고 4K 및 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하는 사전 학습모델이 HuggingFace에 올려져 있어 테스트 해 볼 수 있습니다. 작고 가볍지만 GPT-3.5보다 전반적으로 성능이 더 뛰어나다는데, 그 이유는 고품질의 데이터셋을 학습하고, 인간 피드백(RLHF)를 이용한 강화학습, 자동화된 테스트 및 평가와 레드팀을 통한 안전성 검토 등이 추가되었기 때문이라고 합니다. phi-3에 대한 제일 기대되는 것은, 성능은 높으면서도 휴대전화에서 동작될 정도로 가볍고 빠르다는 것입니다. 모델이 발표되자마자 가져다가 응용을 하고 있는 곳들이 나타나고 있답니다. 

참고) 논문, 소개글, 모델카드, 데모

Surya

Surya는 문서 OCR 툴킷으로 90 여개의 언어를 지원하며, 라인 단위의 텍스트 감지와 문서의 레이아웃 분석 (예: 테이블, 이미지, 헤더 등등의 감지), 읽는 순서의 감지 등의 기능을 제공합니다. surya-ocr이라는 python 패키지 형태로 제공되어 손쉽게 설치해서 사용해 볼 수 있습니다. 특징으로는 문서에 특화되어 있어서 일반 이미지에서는 제대로 동작하지 않을 수 있고, 인쇄체에서 잘 되며, 포함되어 있는 광고를 걸러내도록 학습되었다고 합니다. 아래 사진에 나온 뉴욕타임지 신문의 예를 보면 각 기사들의 타이틀, 서브 타이틀, 단락 구분 그리고 레이아웃 상에서 읽어 나가는 순서도 잘 인식하고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 

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