MIT, 생성형 AI로 자연계에 없는 단백질 구조 설계하는 ‘FrameDiff’ 공개
MIT CSAIL 연구진은 새로운 단백질 구조를 합성하는 컴퓨팅 도구 'FrameDiff'를 발표했다. 이미지 생성에 쓰이던 확산 모델을 미분기하학의 강체 프레임과 결합해 기존 예측 모델 없이도 단백질 골격을 직접 생성한다. 표적 치료제와 백신 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
연구
주목할 AI 논문, 새 벤치마크와 방법론, 그리고 생물학·의학·소재 등 과학 연구에서 AI가 낸 성과.
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AI 텍스트 탐지기, 영어가 모국어 아닌 작성자 차별 논란
스탠퍼드대 연구진이 인기 AI 탐지 프로그램 7종을 테스트한 결과, 영어가 모국어가 아닌 학생들이 쓴 토플 에세이의 절반 이상이 AI가 작성한 것으로 오탐됐다. 단순한 어휘 사용으로 인해 텍스트 복잡도가 낮게 측정되는 점이 원인으로, 챗GPT로 다듬은 글은 오히려 모두 인간 작성으로 판정받았다.
오픈AI, 초지능 제어 위한 '슈퍼얼라인먼트' 팀 신설
오픈AI가 인간을 뛰어넘는 초지능 AI를 안전하게 제어하기 위한 '슈퍼얼라인먼트' 전담 팀을 출범시켰다. 일리야 수츠케버 최고과학자 등이 팀을 이끌며, 향후 4년간 확보한 연산 능력의 20%를 투입할 계획이다. 오픈AI는 10년 내 초지능이 등장할 수 있다고 보고, AI를 감독하는 자동화 정렬 연구자 개발을 목표로 내걸었다.
인실리코, 생성형 AI로 발굴한 폐섬유증 신약 후보 물질 임상 2상 진입
인실리코 메디슨은 생성형 AI로 발굴한 특발성 폐섬유증 치료제 후보 물질이 임상 2상 시험에 돌입했다고 밝혔다. 표적 발굴부터 분자 합성까지 자사 AI 플랫폼을 활용해 기존 방식 대비 10분의 1의 비용과 3분의 1의 기간으로 개발을 마쳤으며, 미국과 중국 환자를 대상으로 임상이 진행된다.
AI 학습 데이터 라벨러의 최대 46%, ChatGPT로 작업 대행
스위스 로잔연방공과대(EPFL) 연구진 조사 결과, 아마존 메커니컬 터크의 데이터 라벨링 작업자 중 33~46%가 ChatGPT 등 AI로 작업을 처리하는 것으로 나타났다. AI가 생성한 데이터로 다시 AI를 학습시키면 오류와 환각이 증폭될 위험이 있지만, 아직 이를 효과적으로 걸러낼 방법은 마땅치 않다.
캔자스대 연구진, ChatGPT 작성 논문 99% 감별 AI 개발
미국 캔자스대 연구진이 ChatGPT가 작성한 과학 논문을 99% 이상의 정확도로 판별하는 머신러닝 분류기를 개발했다. 연구진은 어휘 다양성과 단락 길이, 문장부호 활용 등 인간과 AI의 문체 차이를 집중 분석해 구분해냈다. 다만 테스트 표본이 적고 사람이 일부 수정한 논문에 대한 검증은 아직 제한적이다.
엔비디아, 2D 영상으로 정밀 3D 모델 만드는 뉴럴란젤로 공개
엔비디아 리서치가 스마트폰 등으로 찍은 2D 영상을 초정밀 3D 구조물로 복원하는 AI 모델 뉴럴란젤로(Neuralangelo)를 공개했다. 인스턴트 NeRF 기술을 활용해 대리석과 기와 같은 복잡한 질감을 섬세하게 살려내며, 코드는 깃허브에 오픈소스로 공개되었다.
AI로 슈퍼박테리아 잡는 새 항생제 발견…1시간 반 만에 후보 압축
미국과 캐나다 연구팀이 AI를 활용해 치명적 병원성 슈퍼박테리아를 사멸시키는 신규 항생제 '아바우신'을 발견했다. AI는 6680종의 미확인 화합물을 1시간 반 만에 분석해 후보를 추려냈다. 표적 세균만 정밀 공격해 내성 위험을 줄였으나 실제 처방까지는 2030년경까지 검증이 필요하다.
클릭하고 드래그하면 AI가 이미지 재합성하는 기술, 'DragGAN' 공개
이미지를 마우스로 끌어당겨 손쉽게 수정하는 새로운 AI 연구 'DragGAN'이 발표됐다. 기존 픽셀을 왜곡하는 방식과 달리 대상의 3D 회전이나 가려진 세부 요소를 AI가 실시간으로 재합성해 생성한다. 프롬프트 입력 대신 직관적인 포인트 제어로 이미지를 조작할 수 있다는 점이 핵심이나, 현재는 논문과 데모 단계다.
텍사스대 오스틴, GPT와 fMRI 결합해 생각 읽는 비침습 AI 디코더 개발
텍사스대 오스틴 연구진은 fMRI 뇌 스캔과 GPT 모델을 활용해 사람의 생각을 텍스트로 변환하는 비침습적 언어 디코더를 발표했다. 수술 없이도 뇌 활동에서 생각의 요지를 읽어내 언어 장애 환자 치료에 기여할 전망이나, 정신적 프라이버시 보호에 대한 경고도 함께 나왔다.
OpenAI, 1단계 연산으로 이미지 만드는 '일관성 모델' 연구 공개
외신에 따르면 OpenAI 연구진은 수십 단계 이상의 연산이 필요한 확산 모델을 대체할 '일관성 모델(Consistency Models)' 논문을 발표했다. 단 1~2단계 연산만으로 이미지를 생성해 속도를 획기적으로 끌어올렸으며 초해상도와 채색도 지원한다. 초기 화질은 다소 거칠지만 스마트폰 온디바이스 구동과 실시간 생성을 가능하게 할 기술로 주목받는다.
GPT-4, 데이터 라벨링서 숙련 인력 제쳐: 50만 달러와 2만 시간 절감
Carnegie Mellon, Yale, UC Berkeley 연구진은 OpenAI의 GPT-4가 데이터 라벨링 작업에서 숙련된 크라우드워커보다 뛰어난 성능을 보였다고 밝혔다. 572,322개 텍스트 시나리오 작업에 GPT-4를 활용해 5,000달러 미만을 지출하며 500,000달러 이상의 비용과 20,000시간의 노동을 아꼈다. AI가 전문 인력 수준의 라벨링을 대체할 가능성을 보여준다.
스탠퍼드 생성 에이전트 연구: 가상 마을서 스스로 파티 열고 선거 출마
스탠퍼드대 연구진이 기억과 성찰, 계획 능력을 갖춘 '생성 에이전트' 아키텍처를 공개했다. 챗GPT 기반 에이전트 25명을 '심즈' 형태의 가상 마을에 배치하자 자율적으로 파티를 기획하고 시장 선거에 출마하는 사회적 행동을 보였으며, 인간 참가자보다 더 인간답다는 평가를 받았다.
애플, 2D 사진만으로 조명 조절 가능한 3D 얼굴 생성하는 FaceLit 공개
애플 연구진이 3D 얼굴 생성 프레임워크 FaceLit을 공개했다. 정교한 캡처 장비나 수작업 라벨링 없이 일반 2D 이미지만으로 학습해 사용자가 원하는 조명과 각도로 렌더링할 수 있으며, FFHQ 데이터셋에서 FID 3.5를 기록했다.
실제 인간 뇌세포로 AI 만든다: 연구진, '오가노이드 지능' 로드맵 발표
화요일 John Hopkins University 연구진이 이끄는 국제 연구팀이 학술지 Frontiers를 통해 인간 뇌세포 3D 배양체와 뇌-컴퓨터 인터페이스를 결합한 '오가노이드 지능' 로드맵을 공개했다. 뇌세포 연결망을 활용해 실리콘 컴퓨터의 물리적 한계를 넘는 바이오 컴퓨팅을 구현하겠다는 구상이다.
AI 이미지 생성기의 '원작 복제' 확인: 스테이블 디퓨전, 훈련 데이터 그대로 출력
Google Brain과 UC 버클리 등 공동 연구진은 Stable Diffusion과 Imagen 등 확산 모델이 훈련 데이터를 암기해 원본 이미지를 그대로 복제 출력할 수 있다는 연구를 발표했다. 약 30만 건의 프롬프트 중 복제율은 0.03%에 불과했으나, 연구진은 모델이 커질수록 저작권 침해와 민감 정보 유출 위험이 커질 것이라 경고했다.
구글, 텍스트로 고음질 음악 만드는 AI 'MusicLM' 공개… 저작권 우려로 출시는 보류
구글 연구진은 텍스트 묘사를 바탕으로 정교한 음악을 생성하는 AI 모델 MusicLM을 발표했다. 28만 시간 분량의 음악으로 훈련되어 허밍 기반 작곡이나 긴 배경음악도 제작 가능하다. 다만 생성물의 약 1%가 원본 음악을 그대로 복제하는 문제가 확인되어 공개 출시는 보류됐다.
세일즈포스 언어모델 '프로젠', 자연 진화 수준의 인공 단백질 합성 성공
세일즈포스 연구팀과 UC샌프란시스코 연구진이 언어모델 '프로젠(ProGen)'을 이용해 기능성 인공 단백질을 처음부터 설계해 냈다. 2억 8천만 개 단백질을 학습해 아미노산을 단어처럼 예측하며, 실제 합성된 분자의 73%가 정상 작동해 대장균을 사멸시키는 데 성공했다.
빛의 속도로 연산하는 광학 AI 프로세서 등장: UCLA, 파장 다중화 구현
IEEE 스펙트럼에 따르면 UCLA 연구팀이 전자가 아닌 광자를 활용하는 광학 신경망 프로세서를 개발했다. 파장 다중화 기술로 수천 개 파장의 빛을 이용해 행렬 연산을 빛의 속도로 병렬 처리하며, 조명 외에는 전력을 소모하지 않아 차세대 저전력 대안으로 꼽힌다.
AI로 ‘동물의 언어’ 해독한다: 종 간 소통 나선 연구진
세계경제포럼 보도에 따르면 비영리 단체 어스 스피시즈 프로젝트(ESP) 연구진이 AI를 활용해 동물 생체 음향 데이터를 분석하고 언어를 해독하는 연구를 진행 중이다. 단순한 이해를 넘어 종 간 양방향 소통을 지원해 생태계 보전을 돕는 것이 목표다.