A new World from Altman
Axios

오랜만에 듣게 되는 월드코인 이야기. 이름을 월드로 바꾸고 홍채기반 신원증명에 더 집중하게 될 것이라는 기사

이제 월드(World)로 불릴 이 회사는 암호화폐에 대한 뿌리에서 벗어나, 봇이 가득한 세상에서 인간이 자신의 신원을 확인할 수 있도록 하는 데 집중하고자 합니다. 이는 어제 샌프란시스코에서 열린 행사에서 명확히 밝혀졌습니다. […] 인간임을 증명해야 하는 문제는 AI가 없었다면 생기지 않았을 문제이지만, 점점 현실적인 이슈로 떠오르고 있습니다.

The Value of De Minimis Imports
NBER Working paper, Pablo D. Fajgelbaum & Amit Khandelwal

테무나 쉐인같은 커머스 사이트를 통한 직구가 증가하면서 국내에서도 비슷한 논의가 있었는데 미국에서 이와 관련된 면세제도가 가지는 효과에 대해 연구가 나왔다.

미국 소비자는 관세와 행정 수수료 없이 하루에 800달러 상당의 상품을 수입할 수 있습니다. 소비자 직거래의 증가에 힘입어 최근 몇 년 동안 이러한 “최소” 배송은 폭발적으로 증가했지만 인구조사 무역 데이터에는 기록되지 않습니다. 이러한 유형의 무역으로 혜택을 보는 사람은 누구이며, 정책적 시사점은 무엇일까요? 3개 글로벌 운송업체와 미국 관세국경보호청의 최소 배송을 포함한 국제 배송 데이터를 분석합니다. 저소득층 우편번호일수록 특히 중국으로부터 최소 배송을 수입할 가능성이 높았으며, 이는 소비자 직거래에서 발생하는 관세 및 관리 수수료가 빈곤층에게 불균형적으로 혜택을 준다는 것을 시사합니다. 이론적으로 임계치 이상의 관세를 부과하면 선형 관세가 완전히 통과되는 환경에서도 번칭을 통해 거래 조건의 이득을 얻을 수 있습니다. 경험적으로 번칭은 직접 배송에 대한 수요 탄력성을 떨어뜨립니다. 321조를 폐지하면 총 후생이 109억~130억 달러 감소하고 저소득층과 소수 민족 소비자에게 불균형적인 피해를 입힐 수 있습니다.

Welcome to STATE OF AI REPORT 2024.
Air Street

테크니컬한 내용 위주라 그냥 전체 요약 내용만

2024년 보고서의 주요 내용:

• 최첨단 연구소 성능의 수렴: 최첨단 연구소의 성능이 수렴하면서 독점 모델의 우위가 사라지고 있으며, GPT-4와 다른 모델 간의 격차가 좁혀지고 있습니다. OpenAI의 o1은 연구소를 다시 최상위로 올려놓았지만, 그 위치가 얼마나 지속될지는 불확실합니다.
• 계획 및 추론의 우선순위: LLM(대규모 언어 모델) 연구에서 계획 및 추론이 중요한 과제로 떠올랐습니다. 기업들은 강화 학습, 진화 알고리즘, 자기 개선(Self-improvement)과 LLM을 결합하여 미래의 자율 에이전트 애플리케이션을 개발하는 방법을 모색하고 있습니다.
• 기초 모델의 다분야 확장: 기초 모델(Foundation Models)은 언어를 넘어 수학, 생물학, 유전체학, 물리학 및 신경과학 등 다양한 분야에서 다중 모달(multimodal) 연구를 지원하는 능력을 입증하고 있습니다.
• 미국 제재의 제한적 영향: 미국의 제재는 중국 연구소가 강력한 (V)LLM(초거대 언어 모델)을 생산하는 데 제한적인 영향을 미쳤습니다. 재고, 승인된 하드웨어, 밀수 및 클라우드 액세스의 조합으로 인해 중국 연구소는 고성능 모델을 구축할 수 있었습니다. 그러나 중국의 반도체 산업 육성 노력은 여전히 혼란스러운 상태입니다.
• AI 기업의 기업 가치 상승: AI 기업의 기업 가치는 9조 달러에 도달했으며, 상장 기업은 AI 노출로 인해 강세장을 경험하고 있습니다. 비상장 AI 기업에 대한 투자는 증가했지만, 미국 내 대규모 GenAI(생성형 AI) 투자 라운드에도 불구하고 그 규모는 상대적으로 적었습니다.
• 수익을 창출하는 AI 기업의 등장: 기초 모델 개발자 및 비디오 및 오디오 생성에 집중하는 스타트업 등 일부 AI 기업은 본격적으로 수익을 창출하기 시작했습니다. 그러나 기업들이 시장 점유율을 확보하기 위해 모델 가격을 낮추는 과정에서 장기적인 지속 가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.
• 의사 인수(pseudo-acquisition)의 등장: 일부 AI 기업은 최첨단 기술을 유지하는 데 비용이 많이 들기 때문에, 지속 가능한 비즈니스 모델을 찾지 못해 의사 인수를 통해 사업을 정리하는 방안을 모색하고 있습니다.
• 실존적 위험 담론의 완화: OpenAI의 쿠데타 시도 실패 이후, AI의 실존적 위험에 대한 논의는 다소 완화되었습니다. 그러나 연구자들은 여전히 모델의 잠재적 취약점과 오용 가능성에 대한 연구를 심화하고 있으며, 잠재적 수정 및 안전장치를 제안하고 있습니다.

The future of European competitiveness

최근에 플랫폼 규제 관련 내용을 보다보니 어쩌다 이런 보고서까지 보게 되었는데… 유럽 자체적으로도 경쟁력 약화에 대해 인지하고 이를 이야기하는 목소리도 있다는 것이다. 내용은 길어서 링크만 남기고 아래는 GPT 요약

1. 혁신 격차 해소: 유럽은 미국과 중국에 비해 기술 및 디지털 혁신에서 뒤처져 있습니다. 특히 AI, 클라우드 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅 같은 첨단 기술 분야에서의 투자와 기술 개발이 부족합니다. 이를 해결하기 위해 유럽 내에서 혁신을 촉진하고, 기업이 새로운 기술을 상용화할 수 있는 생태계를 조성하는 것이 필요합니다. 이는 새로운 고용과 경제 성장을 이끌어낼 것입니다.
2. 탈탄소화와 경쟁력 계획: 에너지 비용이 높고 자원 의존성이 큰 유럽은 탄소 중립을 달성하기 위한 일관된 전략이 필요합니다. 청정 에너지 전환을 통해 에너지 비용을 낮추고, 청정 기술 분야에서 글로벌 리더로 자리매김하기 위한 지원이 요구됩니다. 이를 위해 EU 내 에너지 및 자원 시장의 통합이 중요한 요소로 지목됩니다.
3. 안보 강화 및 의존성 감소: 보고서는 글로벌 공급망과 무역에 대한 의존이 유럽의 안보에 위협이 될 수 있다고 경고합니다. 특히 핵심 원자재와 디지털 기술 부문에서 자급자족을 강화하고, 특정 국가 의존을 줄이기 위한 외교 경제 정책이 필요하다고 강조합니다.
4. 투자와 재정 자원 마련: 이러한 변화를 지원하기 위해서는 대규모 투자가 필요하며, 이는 공공 부문의 지원 없이는 어려울 수 있습니다. 따라서 유럽 내 자본 시장을 통합해 개인과 기업의 저축이 생산적인 투자로 이어지도록 유도하고, 공동 자금을 조성해 연구 및 혁신을 지원해야 한다고 제안합니다.
5. EU 거버넌스 개혁: 유럽 연합의 결정 과정이 지나치게 느리고 분산되어 있다는 문제를 해결하기 위해 EU의 통합적인 거버넌스 구조를 강화하고, 규제 부담을 줄이는 것이 필요합니다. 이를 통해 정책의 일관성을 높이고 공동 목표를 향한 효율적인 대응을 가능하게 해야 합니다.

유튜브 영상과 관심 가는 내용의 기계 요약본

서게이 브린은 AI 기술이 구글의 핵심 분야인 검색을 포함하여 다양한 일상생활에서 큰 변화를 가져올 것이라고 언급했습니다. 그는 특히 AI가 사람들의 작업 방식에 미치는 영향을 강조하며, 이제는 단순히 코드를 작성하기보다는 AI에게 요청하여 코드를 생성하고 문제를 해결하는 시대가 왔다고 말했습니다. 예를 들어, 브린은 구글의 AI를 이용해 스도쿠 문제를 자동으로 생성하고 해결하는 프로그램을 만들었는데, 이런 경험을 통해 AI가 매우 복잡한 작업도 스스로 해결할 수 있는 능력을 가지고 있음을 체감했다고 밝혔습니다.

또한, 그는 현재 AI 모델들이 특정 문제를 해결하기 위해 개별적으로 설계되었지만, 앞으로는 여러 기능을 통합한 모델, 즉 “통합된 아키텍처”를 가진 AI가 등장할 가능성이 크다고 내다보았습니다. 그는 일부 전문가들이 이 통합된 모델을 “신의 모델(God model)”이라고 표현하는데, 이것이 모든 것을 해결할 수 있는 최종 AI 모델이 될 것이라는 기대와 과장이 있다고 덧붙였습니다. 그러나 브린은 현재로서는 특정 문제에 특화된 소규모 모델들이 각자 협력하여 최적의 결과를 내는 방식이 더 현실적이라고 설명했습니다.

브린은 AI의 놀라운 응용 분야 중 하나로 생물학을 예로 들었습니다. 특히, 구글의 알파폴드(AlphaFold)는 단백질 구조를 예측하는 데 뛰어난 성과를 보여 주며 생명과학 연구에 혁신을 가져왔습니다. 브린은 이처럼 AI가 기존 기술로는 접근하기 어려웠던 문제를 해결하며, 과학 및 연구에 커다란 기여를 할 수 있다고 설명했습니다. 또 다른 분야로는 로봇공학을 언급했으며, AI가 로봇의 움직임과 인식을 더욱 정교하게 만들어 주었지만, 아직 일상에서 활용되기 위해서는 더 많은 개선이 필요하다고 보았습니다. 특히 과거 구글이 여러 로봇 회사들을 인수하고 발전시키려 했지만 당시의 AI 기술로는 기대한 수준의 성과를 내지 못했다고 회고했습니다.

AI의 발전이 인간-컴퓨터 상호작용을 어떻게 변화시킬지에 대한 전망도 흥미로웠습니다. 브린은 AI가 실시간 영상 및 음성 인식을 통해 사용자의 주변 환경을 파악하고 그에 따라 상호작용할 수 있는 단계에 도달했다고 언급했습니다. 그는 구글이 개발 중인 “Astra”라는 모델을 예로 들어, 이 모델이 실시간으로 사용자와 소통하면서 주변 상황을 이해하고 반응하는 기능을 구현하고 있다고 설명했습니다. 이는 AI가 단순히 정적인 응답을 넘어, 실제 환경에서 사람과 상호작용할 수 있는 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대됩니다.

AI의 발전 속도에 대해서도 그는 놀라움을 표현했습니다. 브린은 불과 몇 년 전만 해도 언어 모델을 개발하기 위한 신경망 기술이 주목받지 못했지만, 이제는 기술과 데이터의 발전 덕분에 놀라운 성과를 내고 있다고 강조했습니다. 그는 최근 AI 개발에 있어 구글이 경쟁자들보다 한 걸음 앞서 있는 점을 언급하면서, 치열한 경쟁이 구글 내부에도 큰 자극제가 되고 있음을 인정했습니다. 경쟁이 AI 분야에서 혁신을 촉진시키며, 결과적으로 인간에게 더 큰 혜택을 가져다줄 수 있다는 긍정적인 견해를 밝혔습니다.

마지막으로 브린은 AI의 가치를 대중과 공유하는 것이 중요하다고 말했습니다. AI가 완벽하지 않고 때때로 실수를 범하더라도, 이를 통해 사람들이 새로운 가능성을 발견하고 실험할 수 있는 기회를 주는 것이 필요하다고 강조했습니다. 그는 “마법 같은 능력”을 가진 AI가 세상에 제공할 수 있는 혁신적 잠재력을 지지하며, 대중이 AI와 함께 성장하고 발전해 나가는 것이야말로 미래 AI 기술의 본질적인 목표라고 생각한다고 덧붙였습니다.

McDonald’s touchscreen kiosks were feared as job killers. Instead, something surprising happened
CNN

기술이 도입되면 인간이 대체될 것이라고 생각했지만 그렇게 단순한 결과를 가져오지는 않았다. 생각보다는 복잡한 결과로 이어졌다는 점을 이야기한다.

일부 McDonald’s 프랜차이즈(미국에서 McDonald’s의 95%를 소유하고 운영)는 현재 현금을 받고 거스름돈을 받을 수 있는 키오스크를 출시하고 있습니다 . 하지만 이러한 매장에서도 McDonald’s는 계산원을 다른 역할로 재배치하고 있으며, 여기에는 고객이 키오스크를 사용하고 문제를 해결하는 데 도움이 되는 새로운 “고객 경험 책임자” 직무가 포함됩니다.

“이론적으로 키오스크는 노동력을 절감하는 데 도움이 되어야 하지만, 실제로 레스토랑은 모바일 주문 및 배달로 인해 복잡성이 더해졌고, 키오스크에서 절감된 노동력은 종종 이러한 노력에 재할당됩니다.” 데이터 분석 회사 Placer.ai에서 레스토랑 및 소매 산업을 다루는 분석가인 RJ Hottovy의 말입니다. 키오스크는 “레스토랑 안에 레스토랑을 만들었습니다.”

The 27-Year-Old Billionaire Whose Army Does AI’s Dirty Work
WSJ

Scale AI에 관한 WSJ 기사. 인공지능 학습을 위한 데이터를 제공하는 기업으로 주목받고 있으며 많은 투자를 받았다. 하지만 꽤나 많은 투자를 받았기 때문에 투자 받은 만큼 헤자가 있고 가치 있는 기업이 될 수 있을까.

알렉산드르 왕은 현대 AI 붐을 뒷받침하는 지루한 작업을 수행하는 10만 명이 넘는 계약직 직원으로 이루어진 방대한 군대를 구축하여 세계에서 가장 어린 자수성가한 억만장자 중 한 명이 되었습니다. 전 세계 도시에서 컴퓨터 앞에 앉아 있는 그의 스타트업 Scale AI의 직원들은 스토리를 타이핑하고, 이미지를 라벨링하며, 챗봇이 인간의 말투를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 문장을 작성합니다. 데이터 라벨링이라고 불리는 이 작업은 하이쿠를 쓰고 뉴스 기사를 요약하는 것부터 코사어나 우르두어와 같은 언어로 이야기를 쓰는 것까지 다양합니다.

Edelman’s 2024 AI Landscape Report

AI는 생산성 향상, 콘텐츠 개인화, 창의적 프로세스 개선, 데이터 분석 효율화 등을 통해 기업의 비즈니스 방식을 혁신할 잠재력을 지녔지만, 기술적 용어, 마케팅 과장, 신뢰 문제 등으로 적절한 AI 도구를 선택하기 어렵다는 문제가 있다고 언급함. 그래서 몇 가지 인공지능 벤더를 평가하고 주요 추천 제품군을 정리했음

대형 언어 모델(LLMs):

• OpenAI의 ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot 등이 선두.
• 글쓰기, 리서치, 아이디어 구상, 요약, 디자인, 분석.

크리에이티브 및 디자인 도구:

• Adobe Firefly(image), Runway(video), ElevenLabs(audio) 등이 추천.
• 이미지 및 비디오 생성, 오디오 제작.

분석 및 소셜 리스닝 도구:

• Quid, Meltwater, SignalAI 등이 언급.
• AI를 활용한 데이터 통찰력 제공 및 의사결정 지원.

주요 모델에 대한 평가는 참고할만함.

Charting Your AI Native Journey
Tessl

변화와 신뢰라는 두 가지 축을 중심으로 인공지능을 구분하는 사고 모형

(1) 높은 채택성 (Bottom Left)
기존 워크플로에 통합되며 신뢰도가 낮아 쉽게 도입 가능.
예시: GitHub CoPilot(코드 완성), Glean(엔터프라이즈 검색), Fathom(노트 작성).
특징: 간단히 검증 가능한 작업으로 생산성을 향상.

(2) 높은 자율성 (Top Left)
기존 워크플로에 통합되지만 높은 신뢰가 필요.
예시: Intercom의 Fin(고객 지원 AI), Robotaxis(자율주행 택시).
특징: 자동화된 작업을 수행하며 인간의 개입을 최소화.

(3) 변화 기회 (Bottom Right)
새로운 워크플로를 요구하며 낮은 신뢰가 필요.
예시: Synthesia(AI 아바타 영상 제작), Perplexity(챗 기반 검색).
특징: 기존 산업을 흔들 수 있는 혁신적 잠재력을 가짐.

(4) AI 네이티브 미래 (Top Right)
새로운 워크플로를 요구하며 높은 신뢰를 요함.
예시: AI 변호사, 자율 소프트웨어 개발(Tessl).
특징: 완전히 새로운 패러다임으로 전환하는 미래적 비전.

Enterprise Philosophy and The First Wave of AI
Stratechery

AI가 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 기업 생산성을 높이고 인력을 대체하는 방식으로 자리 잡고 있다고 분석하는 글. 벤 톰슨이 과거에 작성했던 내용이지만 인상적 이야기.

Google의 관점에서 컴퓨터는 여러분을 대신하여 일을 처리함으로써 여러분이 일을 처리하고 시간을 절약할 수 있도록 도와줍니다. Duplex는 가장 인상적인 사례였습니다. 컴퓨터가 여러분을 대신하여 전화 통화를 하는 것이었지만, 일반적인 개념은 Google의 다른 많은 데모, 특히 AI를 기반으로 하는 데모에도 적용되었습니다. Google Photos는 사진을 분류하고 태그를 지정할 뿐만 아니라 이제 특정 편집을 제안합니다. Google News는 여러분을 대신하여 뉴스를 찾아주고, Maps는 여러분의 동네에 있는 새로운 레스토랑과 상점을 찾아줍니다. 

[…] 기대하는 바는 컴퓨터가 당신을 대신해서 일을 해준다는 것이 아니라, 컴퓨터가 당신이 더 잘, 더 효율적으로 일을 할 수 있도록 해준다는 것입니다. 그리고 이 철학과 함께 책임에 대한 다른 견해가 생겨납니다. 피차이는 Google의 기조연설 서두에서 “우리는 이것을 제대로 해야 한다는 깊은 책임감을 느낍니다”라고 인정했지만, 그 진술에는 Google의 전반적인 중심성과 관리자들의 직접적인 책임이 내재되어 있습니다. 반면 나델라는 책임이 기술 산업 전체에 있으며, 개인적으로 그것을 활용하려는 우리 모두에게 있다고 주장합니다