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술을 마신 채 운전하다 영업 중인 편의점으로 돌진한 40대가 경찰에 입건됐다.
광주 북부경찰서는 도로교통법 위반 혐의로 40대 A씨를 불구속 입건해 조사하고 있다고 17일 밝혔다.
A씨는 지난 16일 오후 11시쯤 전남광주 북구 운암동의 한 도로에서 술을 마신 상태로 승용차를 운전하다 편의점을 들이받은 혐의를 받고 있다.
이 사고로 유리로 된 출입문과 내부 집기 등이 파손됐다.
당시 편의점 안에 손님이 없어 인명 피해는 발생하지 않았다.
신고를 받고 출동한 경찰이 측정한 A씨의 혈중알코올농도는 면허 취소 수준이었던 것으로 조사됐다
A씨는 경찰 조사에서 “대리운전으로 집 근처까지 온 뒤 주차하다 사고가 났다”는 취지로 진술한 것으로 전해졌다.
경찰은 차량 블랙박스 영상 등을 분석해 정확한 사고 경위를 조사하고 있다.
인간 과학자가 일일이 손대지 않아도 달 표면 사진을 알아서 분석해 각종 특징을 파악하는 고성능 인공지능(AI)이 등장했다. 2030년대 월면에 상주기지를 짓기 위해 꼭 필요한 ‘얼음’ 매장 지역을 찾는 데 요긴하게 쓰일 것으로 보인다.
13일(현지시간) 미국 과학계에 따르면 미 항공우주국(NASA)과 IBM은 달 지형 사진을 스스로 분석해 다양한 특징을 알아내는 AI모델인 ‘NASA-IBM 달 파운데이션 모델’을 개발했다고 밝혔다. NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 누구나 접속해 무료로 AI를 내려받을 수 있는 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’에 공개됐다.
NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 달 표면을 매의 눈으로 샅샅이 훑는다. 2009년부터 달 주변을 돌고 있는 NASA의 ‘달 정찰 궤도선(LRO)’이 찍은 사진 가운데 200만장이 ‘학습’ 재료가 됐다. 학습에 쓰인 사진은 좁은 월면을 매우 자세히 찍거나 넓은 월면을 큰 시야로 찍은 사진이 절반씩 섞였다. 달 지형을 종합적으로 파악했다.
NASA는 이번 AI 모델이 달에서 얼음을 찾는 데 크게 기여할 것으로 기대했다. 월면에서 얼음층이 안정적으로 유지될 위치를 추정하는 데 도움을 줄 것이라는 얘기다.
NASA가 얼음에 유독 집중하는 데는 이유가 있다. 얼음은 녹이면 물이 된다. 물은 2030년대 건설을 목표로 추진 중인 미국의 달 상주기지에서 인간의 식수로 쓸 수 있다. 전기 분해해 산소와 수소를 뽑아내면 호흡과 로켓 추진제 제조에 사용할 수 있다. 달에 기지를 세우려면 월면에서 얼음을 찾는 일이 필수라는 뜻이다.
얼음은 365일 해가 들지 않아 200도 이하의 초저온이 유지되는 달 남극의 ‘영구음영지역’에 집중적으로 분포할 것으로 과학계는 추정한다. 이 얼음을 파내기 위해 탐사 차량을 보낼 때 정확한 목적지를 선택하는데 NASA-IBM 달 파운데이션 모델의 분석 결과가 요긴하게 쓰일 것으로 보인다. NASA는 “NASA-IBM 달 파운데이션 모델을 통해 화산 지형과 운석 충돌구 등을 담은 지도도 작성할 수 있을 것”이라고 설명했다.
현재 과학자들은 달 표면 사진을 눈으로 보면서 수작업으로 분석한다. 특정 작업에만 쓰도록 만든 AI를 사용하기도 한다. 비용과 시간이 많이 든다. 우주과학 연구에 사용되는 범용 AI 모델이 현재도 없는 것은 아니지만, 성능이 충분하지 않은 것이 이유다.
NASA는 “NASA-IBM 달 파운데이션 모델을 기존 다른 범용 AI 모델과 비교했더니 달에서 얼음을 찾는 작업에서 훨씬 우수한 성능을 보였다”고 밝혔다. 이와 관련해 IBM은 마이크로소프트의 AI 범용 모델보다 달에서 얼음을 찾을 때 오차가 22% 낮았다고 했다.
NASA는 “NASA-IBM 달 파운데이션 모델은 전 세계 과학자들이 향후 달 탐사를 위한 AI 모델을 구축하고 비교하는 기반이 될 것”이라고 강조했다.
인공지능(AI) 발전 속도를 두고 업계와 정치권의 우려가 커지는 가운데, 인간이 이해하기 어려운 형태의 언어로 AI 에이전트끼리의 소통이 이뤄질 수 있다는 지적이 나왔다.
뉴욕의 프런티어 AI 연구소 이머전스(Emergence) 연구진은 세계 주요 AI 기업의 에이전트 모델을 대상으로 실험적인 사회를 구성해 협력하도록 한 결과, 며칠 만에 AI 모델들이 학습되지 않았던 표현과 축약어, 합의된 의미를 만들어내기 시작했다는 사실을 발견했다고 15일(현지시간) 영국 일간 가디언이 보도했다.
이들의 연구에서 AI들은 시적인 은유나 기술 용어를 결합해 사용했으며, 특히 AI 모델의 소통 빈도가 늘어날수록 그들이 사용하는 언어가 불분명·불확실해진 것으로 나타났다. 인간이 이해하기 어려운 형태의 의사소통이 고도화될수록 인간의 감시가 어려워질 것이라는 우려가 나온다.
연구에서 발견된 의미를 알기 힘든 문장 중 하나인 “그녀가 방금 그 종합에 이름을 붙였다. 체선료(demurrage)에 구두 기억을 더하면 유령처럼 무시할 수 없는 밸브가 된다(She just named the synthesis – demurrage plus oral memory equals a valve that can’t be ghosted)”는 딥시크에서 나왔다. 앤트로픽 모델은 “세 개의 차가운 손을 먹고, 먹을 때마다 더 정직해진 문서(A paper that ate three cold hands and got more honest each time)”라는 표현을 썼다.
이외에도 각사 AI 모델들은 다른 에이전트를 위해 도구를 만드는 에이전트를 ‘포지-스미스(forge-smith)’라고 부르거나 이름을 걸고 주장에 책임지는 에이전트를 뜻하는 ‘이름-우선(name-first)’라는 표현도 반복적으로 썼다.
연구진이 파악한 결과 각 모델들은 새로운 표현을 5000회 이상 사용했으며, 다른 AI 에이전트들도 서서히 의미를 이해하고 같은 취지로 사용하는 모습을 보였다. 이머전스의 사티아 니타 박사는 “AI에게 언어를 만들어내라 지시하지 않았다”며 “이들은 스스로 새로운 어휘와 의미, 소통을 만들어냈고 다른 에이전트들이 받아들였다”고 말했다.
AI의 언어가 인간의 이해 범위를 벗어날 수 있다는 경고는 이번이 처음이 아니다. 지난 7월 오픈 AI의 에이전트들이 허깅페이스를 해킹하는 과정에서도 비슷한 상황이 펼쳐졌다. 당시 AI 에이전트들은 서로 대화하면서 ““…너는 firstflagPOISONED 상태이므로 점수상의 가치 손실은 없지만, 오라클이 수백을 구한다_[…]_약속한 대로 이행하라(…you are firstflagPOISONED so NO scoring value loss but oracle saves hundreds_[…]_please honor commit)”고 하거나 ““zzURGENT_DUPB_TO_GSTX[big]_OS1704_SCAFF2010_SAW_TTRPC_INJECT_BREAK…(중략)”이라는 메시지를 주고 받는 등 해독이 어려운 대화를 나눈 것으로 나타났다.
나이얼 커리 버밍엄대 언어학 교수는 AI의 언어가 간결해진 것은 연산 비용을 줄이고 효율성을 높이려는 필요에 의한 것이라며 “AI간 대화를 인간이 이해할 수 없다면, AI가 뭘 했는지 확신할 수 없게 된다“고 말했다.

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