“AI, 아이들에게 어떻게 가르칠까”…갈림길에 선 부모와 교사들
AI 활용 사례
일부 부모와 교사들은 AI를 활용하여 아이들의 사고력 확장, 창의적 활동 유도, 언어 발달 지원, 미디어 리터러시 교육 등에 활용하고 있습니다. 예를 들어, 아이의 끝없는 질문에 챗GPT를 함께 활용하거나, 챗GPT를 통해 역사적 인물을 재현하거나 묘사글 쓰기 교육에 활용하는 사례가 소개되었습니다.
AI에 대한 우려
저작권 문제, 창의성 저해, 데이터 정확성 문제 등으로 인해 AI 사용을 제한하거나 아예 허용하지 않으려는 부모들도 있습니다. 아이에게 필요한 것은 표절이 아니라 자기만의 상상력과 비판적 사고력이라고 강조하는 의견도 제시되었습니다.
교육 현장에서의 AI
일부 교사들은 AI를 교육 과정의 일부로 수용하며 학생들에게 비판적 사고와 책임 있는 사용법을 가르치고 있습니다. 과제를 대신하게 하기보다는 개선 방법을 묻고, AI 답변의 부정확성을 인지시키는 교육 방식이 소개되었습니다.
전문가 의견
AI를 조기에 접하게 하는 것이 미래를 위한 준비라는 의견과 아직은 보호가 우선이라는 의견이 공존하며, 모든 선택에는 아이를 중심에 둔 깊은 고민이 필요하다는 점이 강조되었습니다.
AI는 교육 현장에서 새로운 도구로 활용될 수 있지만, 그에 따른 윤리적, 교육적 문제도 고려되어야 합니다. 부모와 교사들은 AI를 어떻게 활용할 것인지에 대한 합의와 가이드라인이 필요하며, 아이들에게 AI를 올바르게 활용하는 방법을 가르치는 것이 중요해 보입니다.
디지털분야 거버넌스 논의 시작…“AI·혁신이 중심 가치”
이 기사는 AI 시대의 디지털 거버넌스와 이에 대한 전문가들의 의견에 대해 논의합니다.
AI와 혁신을 핵심 가치로 삼아 디지털 거버넌스 논의가 시작되었습니다. 전문가들은 차기 정부가 AI 기반 혁신, 효율성, 공익에 초점을 맞춰야 한다고 제안합니다. 전문가들은 AI 혁신부, 미디어 장관급 부서, 디지털 혁신부 등 구체적인 대안을 제시하고 있습니다. 또한 거버넌스 구조 내에서 업무 간 긴밀한 협력을 구축하고 전문 지식을 갖춘 그룹을 만드는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
- AI 시대에 디지털 거버넌스는 중요한 이슈이며, 이를 위해 새로운 거버넌스 구조와 전문가 집단이 필요합니다. AI 혁신을 통해 사회적 문제를 해결하고 국가 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
메타, 오픈소스 LLM 라마4 시리즈 공개…오픈AI 대항마될까?
이 기사는 메타가 오픈 소스 LLM 라마4 시리즈를 4월 말 출시한다는 것으로, 주요 내용은 다음과 같습니다. 라마 4는 ‘스카우트’, ‘매버릭’, ‘비히모스’ 3가지 모델로 구성되며, 멀티모달 AI 기능을 갖춘 것이 특징입니다.
- 매버릭은 창의적인 쓰기 등에 적합합니다. 이 모델은 4000억개 매개변수로 이뤄져 있지만, 실제 사용되는 파라미터 수는 170억개입니다.
- 스카우트는 문서 요약 및 추론에 적합합니다. 이 모델은 이미지와 수백만 단어를 입력 가능하며, 컨텍스트 윈도 크기가 1000만 토큰에 달합니다. 170억대 활성 매개변수, 16개 전문가, 1090억개 전체 매개변수로 구성되어 있습니다.
- 학습이 진행 중인 비히모스는 전체 2조개 파라미터에 기반한다. 활성 파라미터는 2880억개, 16개 전문가 모델들로 이뤄져 있습니다.
- 메타는 오픈 소스 LLM 시장에 라마4 시리즈를 출시했습니다. 라마4는 멀티모달 AI 기능과 MoE 아키텍처를 통해 성능과 효율성을 높여줄 것으로 기대됩니다.
“AI 인프라 대안 나올까”…망고부스트, 엔비디아 넘은 추론 성과 공개
망고부스트가 AI 추론 성능에서 새로운 기록을 세워 LLM 시대의 대안으로 떠오르고 있다는 내용입니다. 망고부스트는 AMD와 함께 자사의 AI 추론 소프트웨어인 망고 LLMBoost와 AMD의 MI300X GPU를 사용하여 MLPerf 추론 v5.0 테스트에서 최고의 성능을 달성했습니다.
MI300X GPU와 Mango LLMBoost를 결합하면 H100 GPU보다 2.8배 높은 가격 대비 성능을 보여줍니다. MangoBoost의 솔루션은 50개 이상의 오픈 LLM을 지원하며 기존 시스템과의 쉬운 통합을 제공합니다. 이 회사의 기술은 30개 이상의 특허로 보호되고 있으며 미국, 캐나다, 한국에 진출하여 6,000만 달러 이상의 투자를 유치했습니다.
망고부스트의 AI 추론 기술은 LLM 시대에 경쟁력 있는 대안으로 부상하고 있습니다. 높은 성능과 가격 대비 효율성, 다양한 LLM 지원, 쉬운 통합 등의 장점을 가지고 있어 다양한 산업에서 활용될 가능성이 높아보이네요.
“마지막 인사 못 나눈 아내가 살아 돌아왔어요”…추모의 새로운 방식이된 AI
AI 기술을 활용한 추모 서비스가 확산되며 새로운 장례 문화로 자리 잡고 있습니다. 고인의 목소리, 표정, 말투를 재현한 AI 아바타를 통해 유족과의 실시간 대화가 가능해졌습니다.
프리드라이프의 ‘리메모리’와 같은 AI 추모 서비스는 사진 한 장과 짧은 음성만으로도 고인을 생생하게 재현할 수 있습니다. 핵가족화, 고령화, 1인 가구 증가 등 사회 변화와 함께 비대면 장례, 디지털 분향소 등 새로운 추모 방식이 등장했습니다.
MZ세대를 중심으로 디지털 추모 문화가 확산되며 상조 서비스 가입자도 증가하고 있습니다. AI 기술의 악용과 윤리적 문제에 대한 우려가 제기되며, 관련 규제와 사회적 논의의 필요성이 강조되고 있습니다.
AI 추모 서비스는 단순한 기술적 진보를 넘어, 죽음을 기억하고 사랑하는 사람을 기리는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거의 추모 방식이 시간과 공간의 제약을 받았던 반면, AI 기술은 이러한 제약을 뛰어넘어 고인과의 지속적인 교감을 가능하게 합니다.
그러나 AI 기술의 발전은 윤리적 문제라는 숙제를 남겼습니다. 고인의 디지털 정보가 악용될 가능성과 개인 정보 및 초상권 침해에 대한 우려가 제기되고 있습니다. AI 추모 서비스가 사회적으로 수용 가능한 문화로 자리 잡기 위해서는 기술 개발과 함께 윤리적, 사회적 논의가 병행되어야 합니다.
기술은 빠르게 발전하고 있지만, 인간의 존엄성과 윤리에 대한 고민은 그 속도를 따라가지 못하는 경우가 많습니다. AI 추모 서비스는 인간의 기억과 감정을 다루는 기술인 만큼, 더욱 신중한 접근이 필요합니다.
딥시크, ‘R2’ 추론 성능 예고하는 고효율 ‘보상 모델’ 공개
딥시크의 새로운 추론 모델 ‘R2’의 성능 향상에 기여할 것으로 예상되는 고효율 ‘보상 모델’에 대해 다룹니다. 업계에서는 이 논문 발표를 통해 1~2주 내로 R2가 출시될 것으로 예상하고 있습니다.
- 딥시크는 칭화대학교 연구진과 협력하여 강화 학습(RL) 효율성을 높이는 ‘보상 모델(RM)’을 개발했습니다.
- 이 모델은 27B의 작은 매개변수 크기에도 불구하고, 더 많은 추론을 통해 671B 모델에 맞먹는 성능을 냅니다.
- 연구진은 RM 훈련을 위해 ‘SPCT(Self-Principled Critique Tuning)’라는 새로운 방법을 개발, RM이 평가 작업을 병렬로 실행하여 더 나은 결과를 얻도록 했습니다.
- 이러한 방식으로 구축된 ‘딥시크-GRM-27B’는 기존 방식보다 RM 벤치마크에서 높은 점수를 기록했으며, 이는 후속 모델인 R2 개발에 활용될 것으로 보입니다.
이 연구는 보상 모델을 통해 강화 학습의 효율성을 크게 높일 수 있음을 보여주었습니다. 이는 대규모 언어 모델 개발에 있어 중요한 진전으로, 향후 더욱 강력하고 효율적인 모델이 계속 출시될 것이란 기대를 주네요.
인공지능 시대, 데이터와 AI로 조직을 움직여라
인공지능(AI) 시대에 조직이 데이터와 AI를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 내용을 다루고 있습니다.
- AI 기술의 급속한 발전과 AGI(인공일반지능) 개발 경쟁이 기업과 국가의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소가 되고 있습니다.
- AI는 산업 구조를 재편하고 있으며, 기업들은 AI를 전략의 중심으로 삼아 비즈니스 모델과 수익 구조를 혁신하고 있습니다.
- 리더십의 역할이 중요하며, 데이터를 해석하고 AI 기술을 활용하여 조직의 방향성을 설계하는 리더십이 요구됩니다.
- AI 도입과 활용에 있어서 리더와 현장 직원 간의 인식 차이를 줄이는 것이 중요하며, AI를 능동적으로 활용하는 조직이 경쟁 우위를 확보할 것입니다.
AI 기술은 단순한 도구를 넘어 기업의 생존과 성장을 결정짓는 핵심 요소가 되고 있습니다. 기업들은 AI를 전략적으로 도입하고 활용하여 업무 방식을 혁신하고 경쟁력을 강화해야 합니다. 리더십은 데이터 기반의 의사 결정을 내리고 AI 기술을 적극적으로 활용하여 조직의 변화를 이끌어야 합니다.
“AI와 사랑에 빠진 인류…공감 능력이 사라지고 있다”
기사에서는 AI와의 정서적 관계가 증가함에 따라 인간의 공감 능력과 사고력 약화에 대한 우려를 제기합니다. 일론대학교 보고서는 AI 의존도가 높아질수록 사회적·정서적 지능, 깊은 사고력, 공감능력, 도덕적 판단력 등 인간의 특성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 경고합니다. AI 챗봇과의 ‘결혼’이나 사망한 사람의 AI 복제본 서비스와 같은 사례는 AI가 인간 관계를 대체하면서 발생하는 사회문제를 보여줍니다. 특히 미성년자 피해 사례는 AI의 위험성을 강조하며, 윤리적 규제와 사회적 적응 노력이 필요함을 시사합니다.
‘최대 15배’ AI가 바꾼 단백질 설계 성공률···신약 개발 현주소·미래?
이 기사는 한국생명공학연구원(KIOST)이 주최한 ‘2025 단백질 디자인 심포지엄’을 다루며, 새로운 약물 개발을 위한 AI 기반 단백질 디자인에 초점을 맞추고 있습니다.
- 심포지엄에서는 AI가 단백질 디자인에서 차지하는 역할이 증가하고 있으며, 새로운 약물 개발에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 강조했습니다.
- 전문가들은 단백질 디자인에서 현재 AI 모델의 한계점, 특히 기존 데이터에 대한 의존성과 단백질의 구조적 유연성을 고려하는 보다 정교한 모델의 필요성을 논의했습니다.
- 심포지엄에서는 AI를 단백질 디자인에 적용하기 위한 인프라 구축의 중요성도 강조했습니다.
- 과학기술부는 AI 바이오 확산 전략을 마련하여 바이오 분야에서 AI의 중요성을 홍보하고 있습니다.
- 심포지엄은 연구자들이 AI 기반 단백질 디자인 분야에서 아이디어를 공유하고 협력 기회를 모색할 수 있는 플랫폼을 제공했습니다.