[외쿡신문] 이세돌은 틀렸다(?)…인간, 바둑 AI를 이기다

외쿡신문 : 주 1회 글로벌 테크 업계 소식을 전합니다.

• 인간, 바둑 AI를 이기다
• 메타 “돈 내고 본인 인증하세요”
• 챗GPT 탑재한 빙, 새로운 광고 모델을 검토한다
• 로블록스, 마인크래프트도 생성AI 탑재한다
• ASML 중국 직원 기밀 탈취로 국제 문제로 발전 가능성

인간, 바둑 AI를 이기다

인간은 더 이상 바둑 AI를 이길 수 없다는 생각은 틀린 걸까요? 인간이 AI를 압도적으로 꺾어버리는 사례가 등장했습니다. 인간이 AI와 바둑을 둬서 15전 14승 1패를 기록하는 사례가 나왔습니다.

18일(현지시각) 파이낸셜타임즈에 따르면, 켈린 펠린(Kellin Pelrine)이라는 아마추어 바둑기사는 바둑 AI인 카타고(Kata GO)와의 대국에서 15전 14승을 기록했다고 합니다. 이세돌 9단은 “AI를 이길 수 없어 은퇴한다”고 선언했는데, 아마추어가 AI라는 장벽을 넘어선 것입니다. 더 이상 이세돌 9단은 바둑에서 AI에 승리한 마지막 인간이 아닙니다.

흥미로운 점은 펠린이 바둑 AI를 이길 수 있었던 비결이 AI 덕분이었다는 것입니다. AI를 통해 바둑 AI의 약점을 찾아냈고, 펠린은 그 약점을 공략해 승리할 수 있었습니다. AI 스타트업인 ‘FAR AI’는 100만 번 이상의 대국을 통해 바둑 AI의 약점을 찾아냈습니다. FAR AI의 CEO 아담 글리브는 “인간이 이용할 수 있는 ‘사각지대’를 찾아냈다”고 밝혔습니다.

그에 따르면 FAR AI가 발견한 필승법은 인간이 배우기에 그다지 어렵지 않은 전략이라고 합니다. 그 전략을 이용하면 중급 수준의 기사도 AI를 이길 수 있다는 것입니다.

펠린은 바둑판의 다른 구석에 돌을 놓아 AI의 주의를 분산시키면서 큰 ‘고리’로 천천히 돌을 엮어 상대방의 그룹 중 하나를 포위하는 전술을 사용했습니다. 펠린은 바둑 AI가 포위망이 거의 완성될 때까지도 취약점을 알아차리지 못했다고 전했습니다. 그는 “사람이라면 쉽게 알아차릴 수 있을 것”이라고 덧붙였습니다.

이는 AI에 약점이 있을 수 있음을 보여줍니다. 인간을 완벽하게 압도했던 AI라도 완벽한 구멍이 있을 수 있다는 것입니다. 또 AI를 완전히 믿고 중요한 일을 맡기는 것은 위험할 수도 있다는 의미이기도 합니다.

버클리 대학의 컴퓨터 과학 교수인 스튜어트 러셀은 AI가 가장 진보한 바둑 분야에서 약점이 발견되었다는 것은 딥러닝 시스템에 근본적인 결함이 있다는 것을 의미한다고 평가했습니다.

메타 “돈 내고 본인 인증하세요”

페이스북과 인스타그램이 유료 구독 모델을 도입합니다. 마크 저커버그 메타 CEO는 자신의 페이스북에 ‘메타 인증(Meta Verified)’이라는 유료 구독 프로그램을 도입한다고 발표했습니다.

저커버그는 이에 대해 “정부 공인 신분증으로 계정을 인증하고, 파란색 배지를 받고, 본인 사칭을 방지할 수 있고, 고객 지원팀에 직접 연락할 수 있는 구독 서비스”라고 설명했습니다. 가격은 웹에서 월 11.99달러, 모바일에서 월 14.99달러입니다. 모바일에서 더 비싼 이유는 애플과 구글의 앱마켓 수수료 때문인 것으로 보입니다.

유료 서비스에 가입한 사용자에게는 스토리 및 릴스 전용 스티커가 제공되며, 별풍선처럼 크리에이터에게 기부할 수 있는 화폐도 지급됩니다.이 인증을 받으려면 만 18세 이상이어야 하며, 페이스북이나 인스타그램 이름과 사진이 일치하는 정부 공인 신분증을 제출해야 합니다.

메타는 공식 블로그에서 “(메타 인증은) 이용자들이 소통하는 계정이 진짜임을 신뢰할 수 있도록 한다”면서 “장기적으로는 크리에이터, 비즈니스, 커뮤니티 전반에 가치 있는 구독 서비스를 구축하고자 한다”고 밝혔습니다.

이 상품은 일론 머스크 CEO가 트위터를 인수한 후 추진하고 있는 구독 강화 전략과 일맥 상통합니다. 머스크는 트위터의 유료 구독 상품인 ‘트위터 블루’를 판매하고 있습니다. 트위터 블루는 게시한 트윗 삭제, 광고 노출 제한, 동영상 업로드 등의 기능을 제공합니다.

그러나 이용자들의 평은 그다지 긍정적이지는 않은 듯 보입니다. 저커버그 CEO 게시글의 댓글에는 “왜 인증은 한 번 받는데 매달 돈을 내야 하느냐” “계정 보호나 고객지원은 플랫폼이 기본적으로 제공해야 하는 기능인데 왜 돈을 받느냐” 등의 불만이 쏟아졌습니다.

챗GPT 탑재한 빙, 새로운 광고 모델을 검토한다

마이크로소프트가 챗GTP가 탑재된 검색엔진 ‘빙’의 수익원을 만들기 위해 광고업계와 논의를 시작했다고 로이터가 보도했습니다. 보도에 따르면, 마이크로소프트는 주요 광고 대행사와의 미팅을 통해 검색 결과에 유료 링크를 제공하는 방안을 설명했다고 합니다.

빙 챗봇 대답에 광고주의 링크를 삽입하는 방식입니다. 예를 들어, 사용자가 AI로 구동되는 새로운 빙에게 “멕시코에서 가장 좋은 호텔은 어디인가?”라고 물으면, 호텔 광고가 튀어나올 수 있다는 것입니다.

이는 기존의 검색광고와 유사한 것으로 보입니다. 기존 검색광고 역시 검색결과의 일부로 광고주의 링크를 보여주고 이용자들이 클릭하도록 유도하는 방식이었습니다. 다만 챗봇이 계속 광고를 포함한 대답을 할 경우 답변의 신뢰도에 어떤 영향을 미칠지는 지켜봐야 할 듯합니다. 광고만 내놓는 챗봇이라면 이용자들의 신뢰가 떨어질 수 있기 때문입니다.

마이크로소프트는 이와 같은 광고 수익모델이 큰 수익원이 될 수 있다고 보고 있습니다. 지난 주 언론 브리핑에서 마이크로소프트는 검색 점유율이 1% 올라갈 때마다 20억 달러의 수익이 증가한다고 분석했습다.

스탯카운터의 추정에 따르면 빙 검색의 점유율은 5% 안팎입니다.

로블록스·마인크래프트도 생성AI 탑재한다

메타버스 플랫폼으로 각광을 받고 있는 로블록스와 마인크래프트도 생성 AI를 탑재합니다. 지금까지 이 플랫폼은 정해진 명령을 통해 아이템을 만들거나 이벤트를 생성했는데, 이제는 AI를 통해 자연어로 이 같은 일을 할 수 있다고 합니다.

예를 들어 로블록스에서 “빨간색, 2인승, 컨버터블 전륜 구동 스포츠카”라는 프롬프트를 입력하면 3D 세계에서 모든 동작이 가능하도록 코딩 된 빨간 자동차가 나타나는 것입니다. 챗GPT가 컴퓨터 프로그래밍 코드를 작성하는 것처럼, 로블록스 명령어를 생성하는 것으로 풀이됩니다. “사용자가 B를 누를 때마다 헤드라이트를 깜빡이도록 해”와 같은 명령도 수행할 수 있습니다.

생성 AI는 프롬프트에 간단한 자연어 명령을 내리면 그림을 그리고, 글을 쓰고, 오디오나 비디오를 만드는 기술입니다. 이는 다양한 콘텐츠를 필요로 하는 게임이나 메타버스에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보입니다.

로블록스의 경쟁자인 마인크래프트는 마이크로소프트가 소유하고 있는 게임입니다. 마이크로소프트가 챗GPT 기술을 독점적으로 이용할 수 있는 권한을 갖고 있기 때문에 마인크래프트에도 생성 AI가 탑재되는 것은 시간 문제로 보입니다.

ASML 중국 직원 기밀 탈취로 국제 문제로 발전 가능성

네덜란드 노광장비 업체 ASML이 기술 탈취로 골머리를 앓고 있습니다. 최근 이 회사는 전직 중국 직원이 자사 기밀을 훔쳤다고 발표했습니다. 이 직원이 중국 당국과 연관됐는지는 알 수 없으며, 기밀정보 유출을 ASML 본사가 위치한 네덜란드와 미국 당국에도 보고했다고 밝혔습니다.

ASML은 세계에서 거의 유일하게 EUV(Extreme Ultra Violet, 극자외선) 장비를 생산하고 있는 업체입니다. 현재 ASML은 미국의 대중국 압박 정책으로 인해 EUV 장비를 중국 업체에 공급하고 있지는 않지만, 이전 버전의 장비인 DUV(Deep ultraviolet) 장비는 판매하고 있습니다. 미국 정부는 중국에 DUV도 수출 제한하도록 권고하고 있지만, ASML은 매출의 15% 정도가 중국에서 발생하고 있어 이 같은 결정을 받아들이지 않고 있습니다.

외신에서는 중국이 ASML의 기술을 탈취했다고 해도 당장 EUV 노광장비를 직접 생산할 수는 없을 것이라고 보고 있습니다. 다만 이 같은 사례가 꾸준히 발생할 경우 ASML에 수출 제한 압박이 더 심해질 가능성은 있습니다. 현재 삼성과 TSMC 등 초미세공정을 도입한 업체들은 ASML의 EUV 장비를 필수적으로 사용해야 하므로, ASML에게 수출 제한이 걸릴 경우 전 세계 반도체 생산량에 타격이 생길 가능성이 있습니다.

글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimsky@byline.network