AI가 넘어야 할 다음 벽은 ‘더 잘 읽는 것’이 아니라 ‘보고 판단하는 것’이다. 인터넷의 텍스트를 읽으며 성장한 AI는 수학 올림피아드 문제를 풀고 사람보다 빠르게 코드를 쓰는 수준에 이르렀다. 그러나 사진에서 물체의 개수와 위치, 거리, 앞뒤 관계를 파악하는 능력은 그 수준에 한참 못 미친다. 올해 국제 머신러닝 학회 ICLR에서 노스웨스턴대와 스탠퍼드대, 워싱턴대, 코넬대 공동 연구팀이 발표한 ‘시어리 오브 스페이스(Theory of Space)’ 실험은 주어진 이미지를 해석할 때 뛰어났던 주요 AI 모델들이 가상 공간을 능동적으로 탐색할 때 성능이 떨어지는 모습을 여과 없이 보여줬다. 환경이 바뀐 뒤에도 모델들은 앞서 내린 판단을 바로잡지 못했다. 원인은 모델이 추론하는 방식에 있었다. 앤드루 다이 CEO는 오늘날 AI가 이미지를 입력받더라도, 답을 찾아가는 명시적 추론은 여전히 텍스트와 코드로만 하기 때문이라고 판단했다. 도면의 치수나 부품이 맞물리는 구조처럼 말로...

오늘의 세줄 요약 1.AI 기업들이 ‘인터넷 밖 데이터’ 확보에 나서고 있습니다. 구글, 아마존, 앤트로픽은 물론 피지컬AI 기업들도요. 2.이유는 인터넷 데이터만으로는 AI를 더 똑똑하게 만들기 어려워졌기 때문입니다. 기업 업무 과정, 희귀 서적, 인간의 손동작처럼 웹에 없는 데이터가 차세대 AI 성능을 좌우하는 핵심 자원이 되고 있습니다. 3.데이터 확보 경쟁은 새로운 논란도 낳고 있습니다. 파산 기업 직원의 프라이버시, 희귀 서적의 파기, AI를 학습시키는 노동자들이 결국 AI에 일자리를 빼앗길 수 있다는 역설까지 데이터를 둘러싼 새로운 갈등이 커지고 있습니다. 스피릿 항공. 저희가 모르는 사이에 이미 파산 기업의 데이터를 사고파는 시장이 형성되어 있습니다. 이유는 AI 교육 때문이고요. [사진=스피릿 항공] 구글이 원한 기업 '내부' 데이터 지난 8월 14일 구글은 파산한 스피릿 항공의 내부 데이터를 사들이겠다며 경매 최고가인 1000만 달러를 써냈습니다. 담긴...