하버드·옥스퍼드 연구팀, 바이러스 변이 사전 예측 AI ‘EVEscape’ 공개
하버드 의대와 옥스퍼드대 연구진이 네이처를 통해 바이러스 변이를 사전에 예측하는 AI 도구 ‘EVEscape’를 발표했다. 진화 정보와 구조 생물학 데이터를 결합해 면역을 회피하는 위험 변이를 미리 파악하며, 미래 대비형 백신 설계를 지원한다.
연구
주목할 AI 논문, 새 벤치마크와 방법론, 그리고 생물학·의학·소재 등 과학 연구에서 AI가 낸 성과.
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메타와 Inria, AI 모델 내부에 비가시성 워터마크 새기는 '스테이블 시그니처' 공개
메타 FAIR와 Inria가 오픈소스 생성형 AI 이미지를 추적하는 워터마크 기술 '스테이블 시그니처'의 논문과 코드를 공개했다. 생성 후 워터마크를 입히는 대신 모델 디코더에 직접 삽입해 이미지 크롭이나 압축, 미세조정 후에도 지워지지 않는다. 오탐률을 극단적으로 낮춰 AI 생성 이미지의 유통 경로를 정확히 추적할 수 있다.
메릴랜드대 연구진, AI 워터마크 전멸 판정: 전부 무력화되고 위조까지 가능
메릴랜드대 연구진은 현존하는 모든 AI 이미지 워터마킹 기술이 무력화될 수 있다는 사전 연구 결과를 공개했다. 공격자는 눈에 보이지 않는 워터마크를 지우는 것은 물론, 인간이 만든 이미지에 워터마크를 덧씌워 오탐을 유발할 수도 있다. 빅테크들이 가짜 뉴스 방지책으로 내세운 워터마크의 한계가 드러난 셈이다.
수술실에서 3분 만에 암세포 분석: 인베니오, 엣지 AI 병리 시스템 개발
의료 스타트업 인베니오 이미징이 엔비디아와 협력해 수술실 현장에서 3분 만에 생검 조직을 분석하는 AI 시스템을 공개했다. 수주일씩 걸리던 병리 검사를 즉각 처리해 외과의가 수술 도중 암세포 유무를 신속하게 확인하고 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.
존 카맥과 강화학습의 아버지 서튼 박사 협력, 2030년까지 AGI 개발 목표
존 카맥의 킨 테크놀로지스와 강화학습 개척자 리차드 서튼 박사가 범용 인공지능(AGI) 개발을 위한 파트너십을 맺었다. 이들은 주류 트렌드 대신 에이전트와 시간성을 핵심 테마로 삼아 2030년까지 진정한 AGI 프로토타입을 완성한다는 구상이다.
딥마인드 알파미스센스 공개: 7100만 개 유전자 돌연변이 질환 위험 AI로 예측
구글 딥마인드가 인간 DNA의 단일 염기 변이가 질병을 유발하는지 예측하는 AI 모델 '알파미스센스'를 공개했다. 알파폴드를 파인튜닝해 희귀 질환 진단을 돕기 위해 7100만 개 변이 예측치를 무료 공개했다. 다만 바이오 안보 위험을 이유로 모델 가중치는 배포하지 않았다.
챈 저커버그 이니셔티브, 1000장 규모 H100 클러스터 구축해 의료 AI 연구 지원
챈 저커버그 이니셔티브(CZI)가 1,000개 이상의 엔비디아 H100 GPU로 구성된 비영리 의료 연구용 AI 컴퓨팅 클러스터를 구축한다고 발표했다. 생성형 AI를 활용해 인체 세포를 시뮬레이션하는 '가상 세포' 모델을 개발하여 질병과 신약 반응을 예측하는 것이 목표다. CZI는 완성된 연구 모델을 과학자들에게 공개 제공할 예정이다.
딥마인드, LLM이 스스로 프롬프트를 최적화하는 OPRO 발표
딥마인드 연구진이 대규모 언어 모델을 최적화 도구로 활용하는 OPRO 기법을 발표했다. 복잡한 수학 공식 대신 자연어 설명과 이전 시도 점수를 메타 프롬프트에 담아, 모델이 스스로 개선안을 찾아내며 작업 정확도를 높이는 최적의 프롬프트를 작성하도록 돕는다.
MIT, 텍스트로 3D 프린팅 모델 꾸미는 'Style2Fab' 개발
MIT 연구진이 자연어 프롬프트만으로 3D 프린팅 모델을 맞춤형으로 꾸밀 수 있는 생성형 AI 툴 'Style2Fab'을 발표했다. 딥러닝을 활용해 모델의 기능 영역과 미적 영역을 분리한 뒤, 기존 기능은 보존하면서 외형만 새롭게 변형한다. 초보자도 복잡한 CAD 작업 없이 손쉽게 3D 모델을 커스텀할 수 있다.
망막 사진으로 파킨슨병과 심부전 위험 예측하는 AI 등장
네이처에 따르면, 연구진이 망막 이미지 분석만으로 안과 질환을 진단하고 심부전과 파킨슨병 위험까지 예측하는 AI 도구를 개발했다. 간단한 안저 촬영이 전신 질환을 조기 예측하는 창구가 될 수 있음을 보여준다.
딥마인드, 알파제로 뛰어넘는 체스 멀티 에이전트 'AZdb' 공개
구글 딥마인드가 여러 스타일의 알파제로를 결합한 멀티 에이전트 시스템 AZdb를 공개했다. 에이전트별로 다양한 플레이 스타일을 학습시켜 고난도 체스 퍼즐 해결 능력을 기존 알파제로의 2배로 끌어올렸으며, 실전 Elo 레이팅도 50점 높였다.
전 구글 CEO 에릭 슈미트, '오픈AI식' 과학 전문 AI 연구소 세운다
세마포에 따르면 에릭 슈미트 전 구글 CEO가 AI로 바이오 및 재료과학 난제를 해결할 비영리 연구 조직을 준비 중이다. 초기 오픈AI 모델을 본떠 사무엘 로드리게스와 앤드루 화이트 등 스타 과학자들을 영입했으며, 슈미트의 사재를 바탕으로 학계에서 얻기 힘든 대규모 연산 자원과 파격적 대우를 제공할 계획이다.
UC 버클리, 뇌파 분석 AI로 핑크 플로이드 록 음악 복원 성공
UC 버클리 연구진은 뇌전증 환자 29명이 음악을 들을 때 기록된 뇌파를 AI로 분석해 핑크 플로이드의 곡을 재현하는 데 성공했다고 밝혔다. 복원된 음원의 스펙트로그램 유사도는 43%에 달했다. 뇌가 음악의 억양과 리듬을 인지하는 방식을 규명해 실어증 환자용 음성 보조 기기를 기계음 대신 자연스러운 목소리로 개선하는 데 쓰일 전망이다.
창의력 검사서 상위 1% 기록한 ChatGPT, 인간 독창성 앞서나
몬태나대 연구진에 따르면, GPT-4 기반 ChatGPT가 대표적 창의력 검사인 TTCT 평가에서 유창성과 독창성 부문 상위 1%를 기록했다. 맹검 방식으로 채점된 이번 결과는 생성형 AI가 참신한 아이디어 발상 능력에서 대다수 인간을 능가할 수 있음을 보여준다.
엔비디아, 고품질 3D 메시 생성 기술 '플렉시큐브' 공개
엔비디아가 3D 생성 AI 및 재구성 파이프라인의 결과물을 개선하는 신기술 '플렉시큐브(FlexiCubes)'를 공개했다. 기존 마칭 큐브를 대체해 복잡한 형상의 세부 디테일을 정밀하게 살려내며, 별도 가공 없이 물리 시뮬레이션에 즉시 투입 가능한 메시를 생성한다.
타자 소리만으로 비밀번호 식별: AI 키 입력 인식률 90% 돌파
가디언에 따르면 영국 연구진이 키보드 타건 소리만 분석해 눌린 키를 맞히는 AI 모델을 개발했다. 스마트폰 녹음 시 95%, 줌(Zoom) 통화 환경에서도 93%의 정확도를 보였다. 화상회의 중 비밀번호를 직접 입력할 때 도청당할 위험이 있는 만큼 생체 인증이나 2단계 인증 활용이 권장된다.
엔비디아, 100KB 용량에 4분 만에 학습하는 이미지 생성 기법 '퍼퓨전' 공개
엔비디아와 텔아비브 대학교 연구진은 텍스트-이미지 개인화 기법 '퍼퓨전(Perfusion)'을 발표했다. 모델 크기가 100KB에 불과하고 학습 시간도 4분 수준이다. '키-라킹(Key-Locking)' 기술로 대상의 정체성을 유지하면서 과적합을 방지해, 수 기가바이트에 달하던 기존 미세조정 방식의 진입 장벽을 대폭 낮췄다.
SHOW-1 공개: 멀티 에이전트와 GPT-4로 애니메이션 한 편 자동 제작
연구팀이 쇼러너 에이전트와 결합한 'SHOW-1' 시뮬레이션 시스템을 공개했다. 캐릭터 설정과 감정 데이터를 시뮬레이션하고 GPT-4와 상호작용해 '사우스 파크' 스타일의 22분짜리 에피소드를 자동 생성한다. 단순 반복을 피하는 장치를 마련했으나, AI 창작물에 대한 인식 개선은 과제로 남아 있다.
스탠퍼드·버클리 연구: 몇 달 만에 바뀐 GPT-4 성능, 수학·코딩서 드리프트 확인
스탠퍼드대와 UC 버클리 연구진이 3월과 6월 버전의 GPT-3.5 및 GPT-4를 비교한 결과 단기간에 성능 드리프트가 나타났음을 확인했습니다. 특히 GPT-4는 소수 판별 정확도가 급감하고 코드 서식 오류가 늘어나는 등 지시 수행 능력이 떨어졌습니다. 불투명하게 업데이트되는 상용 LLM의 모니터링 필요성을 보여줍니다.
메타, CM3leon 공개: 텍스트·이미지 양방향 생성에 학습 연산량 5분의 1로 절감
메타가 텍스트 투 이미지와 이미지 투 텍스트 생성을 모두 지원하는 멀티모달 모델 CM3leon을 공개했다. 텍스트 언어 모델의 학습 방식을 접목해 기존 트랜스포머 기반 모델 대비 5분의 1 수준의 연산량만으로 MS-COCO 벤치마크에서 최고 성능을 달성했다.