무스타파 술레이만 "최악의 상황 가정해 안전장치 강화할 필요 있어" 구글 딥마인드 공동설립자 무스타파 술레이만이 쓴 '더 커밍 웨이브'는 인공지능(AI) 기술이 몰고 온 변화상을 소개하고 전망한 책이다. 딥마인드를 10년 이상 이끈 저자는 불과 바퀴, 전기의 발명이 인류의 역사 궤적을 완전히 바꾸었듯, AI가 그런 역할을 할 것이라고 예상한다. 실제로 지난 10여년간 AI는 비약적인 발전을 이뤘다. 이제 AI는 뉴스, 스마트폰, 주식거래, 웹사이트 구축 등을 포함해 실생활 곳곳에서 활용되고 있다. 학생들은 생성형 AI 챗GPT로 영어 공부를 하고, 리포트를 제출한다. 챗GPT는 물리학 강의 계획서, 식단표, 스크립트를 작성해 달라고 요청하면 몇 초 만에 해당 작업을 수행한다. 인간을 "지능적으로 만드는 큰 요소 중 하나는 우리가 과거를 살펴보고 미래에 일어날 일을 예측하는 것"인데, AI가 하는 일이 정확히 그런 일이다. 인간뿐 아니라 온고지신의 지혜를 AI가 체득해가는 것이다. 이에 따른 긍정적 영향은 크다. 가령, 몇 년 전만 해도 의학·생명공학 연구자들이 특정 단백질 모양과 기능을 파악하는 데 몇 주 또는 몇개월이 걸렸다면, 이젠 AI '알파폴드2'를
구글 모회사 알파벳은 자사 인공지능(AI) 조직인 '딥마인드'(DeepMind)와 '브레인'(Brain)을 통합한다고 20일(현지시간) 밝혔다. '딥마인드'는 AI 바둑프로그램인 알파고 개발로 잘 알려진 자회사로, 2014년 5억 달러(6,612억원)에 인수했다. 브레인은 구글 내부 딥러닝 핵심 연구팀이다. 통합되는 AI 조직의 이름은 '구글 딥마인드'(Google DeepMind)로, 딥마인드 최고경영자(CEO)였던 데미스 하사비스가 이끌게 된다. 순다르 피차이 알파벳 CEO는 이날 블로그에 "이 모든 인재를 하나의 집중된 팀으로 결합하고 구글의 컴퓨팅 리소스로 뒷받침함으로써 AI 분야의 발전을 크게 가속할 수 있을 것"이라고 기대했다. 또 "생성 AI의 대담하고 책임감 있는 개발을 보장할 것"이라고 말했다. 구글의 이런 AI 조직 통합은 챗GPT로 시작된 AI 기술 경쟁이 치열해지면서 경쟁력을 강화하기 위한 것으로 풀이된다. 마이크로소프트(MS)는 챗GPT 개발사 오픈AI와 생성 AI 기술 개발을 가속화하고 있다. 오픈AI는 최근 대규모 언어 모델(LLM) 최신 버전인 GPT-4를 내놓았다. 아마존과 메타 등도 자체 언어 모델과 생성 AI 개발을 위한 플
헬로티 서재창 기자 | 이세돌 9단과 대국한 AI 바둑 프로그램 '알파고'를 개발한 구글 자회사 딥마인드가 지난해 처음으로 흑자를 달성했다고 CNBC 방송이 5일(현지시간) 보도했다. 보도에 따르면, 딥마인드는 영국 회사등기소에 제출한 서류에서 지난해 4380만 파운드(약 709억 원)의 이익을 냈다고 밝혔다. 딥마인드는 지난해 매출도 8억2620만 파운드(약 1조3375억 원)로 2019년의 2억6550만 파운드보다 세 배 넘게 증가했다고 말했으나, 증가 이유에 관해서는 설명하지 않았다. 런던에 본사가 있는 딥마인드는 2019년에도 6490만 파운드의 적자를 기록하는 등 지난 2014년 구글에 인수된 이후 수익을 내지 못하고 있었다. 이와 관련해 딥마인드를 잘 아는 AI 업계의 한 관계자는 지난해 매출 급증이 장부상 조정에 따른 것일 수 있다고 주장했다. 이 관계자는 딥마인드가 많은 매출원을 갖고 있다고는 보지 않는다며, 모든 수입이 모회사인 알파벳이 지불한 내부 서비스 대가에서 나오기에 임의로 조절할 수 있다고 말했다. 딥마인드는 구글과 유튜브 등 알파벳 산하 기업에만 소프트웨어 등을 판매하고 있으며 다른 민간 기업이나 소비자와는 직접 거래를 하지 않고
[첨단 헬로티] 블룸버그 통신에 따르면, 딥마인드에서 개발한 딥뉴럴 네트워크 기술 기반의 ‘알파폴드(AlphaFold)’프로그램이 멕시코 칸쿤에서 열린 단백질 구조 예측 대회에서 ‘알파폴드'로 43개 단백질 중 25개의 구조를 정확하게 예측함으로써 우승을 차지하였다. 3개의 구조를 예측한 2위팀(미국 미시간대학교 연구진)을 압도적인 차이다. 알파폴드 개발을 위해 딥마인드는 지난 2년간 구조 생물학, 물리학 및 기계 학습 분야 등의 전문가들과 함께 게놈 데이터를 바탕으로 유전자 서열 및 단백질의 성질, 3차원 구조를 예측할 수 있는 딥뉴럴 네트워크(deep neural networks) 기술을 개발해 왔으며, 이를 통해 20가지 아미노산들이 서로 연결되어 형성된 복잡한 구조의 단백질을 2시간 만에 예측하는 것이 가능해진 것이다. ▲<알파폴드, 단백질 예측 결과, 실험값(Green), 예측값(Blue) 단백질 구조는 쉽게 무너지는 특성을 가지고 있기 때문에 정확하게 구조를 예측하는 것은 그동안 많은 시간과 노력이 필요하였다. 알파폴드는 아미노산만으로 단백질 구조를 예측할 수 있도록 수천 개의 단백질 구조에 대해 학습을 하였으
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