삼성 AI 포럼, '생활 디바이스 AI' 강조

삼성전자가 AI 미래 방향성에 대한 논의의 장을 마련했다.

삼성전자는 ‘삼성 AI 포럼 2024’를 이틀간 개최해 글로벌 AI 석학들과 AI의 미래에 대해 논의했다고 5일 밝혔다.

삼성 AI 포럼은 인공지능(AI)과 컴퓨터 공학(CE) 분야 석학과 전문가들을 초청해 최신 연구 성과를 공유하고 향후 연구 방향을 모색하는 행사다. 올해로 8회째 행사다.

이번 포럼에는 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수, 얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수, 이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수 등이 기조 강연을 했다.

한종희 삼성전자 대표이사 부회장은 개회사를 통해 “AI가 놀라운 속도로 우리 삶을 변화시키고 있고 더욱 강력해짐에 따라 어떻게 AI를 더 책임감 있게 사용할 수 있을지가 갈수록 중요해진다”며 “보다 효율적이고 지속 가능한 AI 생태계를 구축하는데 책임을 다할 것”이라고 말했다.

■ AI와 반도체 기술 활용 지속가능 혁신 방안 토론

1일차 포럼은 삼성전자 SAIT가 주관했다. ‘인공지능과 반도체 기술을 활용한 지속 가능한 혁신 방안 모색’을 주제로 수원컨벤션센터에서 포럼을 진행했다.

참석자들은 차세대 반도체 개발 및 생산 역량을 강화할 수 있는 AI와 CE 기술 연구 성과를 공유하고 향후 발전 방향을 논의했다.

이 중 벤지오 교수는2018년 튜링상 수상자로 2017년부터 삼성 AI 포럼에 참석했다. 2020년부터는 ‘삼성 AI Professor’로 활동 중이다.

벤지오 교수는 기조 강연에서 ‘AI 안전을 위한 베이지안 오라클’을 주제로 보다 안전하고 신뢰성 높은 AI 시스템 구축을 강조했다.

이어 대규모 노동 시장 영향, AI를 이용한 해킹, 슈퍼 인텔리전스의 출현 등 AI의 미래 위험성과 성능이 다양한 분야에서 인간 수준을 넘었다는 연구 결과를 소개했다.

벤지오 교수는 “AI 안전을 위해서는 정책 입안자들은 물론 대중들도 AI의 현재 상태와 미래에 대해 정확히 이해하고 있어야 한다”고 말했다.

이에 AI 안전성을 확보하기 위해서는 AI가 위험한 행동을 하지 않도록 사전에 안전한 AI 설계를 하고 AI의 행동과 목표를 인간과 일치시킬 필요가 있으며 국가와 기업간 AI 경쟁에 더 많은 조정과 협력이 필요하다고 주장했다.

2018년 튜링상을 수상한 얀 르쿤 교수는 현재 거대언어모델의 수준과 한계를 설명했다. 기계가 인간의 지능 수준에 도달하기 위한 추가적인 기술 혁신 필요성도 강조했다.

기술 세션에서는 AMD CTO인 조세프 마크리 부사장이 ‘어디에나 존재하는 AI’를 주제로 AMD의 AI 솔루션을 소개했다. 여기에 AI 플랫폼과의 협업 중요성과 AMD의 강점도 설명했다.

최영상 삼성전자 SAIT 마스터는 강연자들과 함께 AI 기술 트렌드 및 반도체 AI 방향성을 토의했다.

1일차 포럼에서 발표된 ‘삼성 AI 연구자상’에는 수란송 미국 스탠퍼드대 교수를 포함한 5명이 선정됐다. 로보틱스 전반에 AI를 활용한 연구를 하고 있는 수란 송 교수는 3D 모델링의 인식 및 추론 알고리즘 개발에 기여한 점을 평가 받았다.

■ 일상생활 위한 디바이스 AI 가능성 논의

2일차 포럼은 삼성리서치가 주관했다. ‘모두의 일상생활을 위한 디바이스 AI’를 주제로 삼성전자 서울R&D 캠퍼스에서 포럼을 진행했다.

김대현 삼성전자 삼성리서치 글로벌 AI센터장 부사장은 환영사를 통해 “생성형 AI 기술 발전에 따른 디바이스 AI의 일상 변화가 더욱 가속화되고 있다”며 “이번 포럼이 다가오는 AI 시대의 새로운 가능성을 논의하고 공유하는 장이 되길 바란다”고 밝혔다.

키노트 발표는 옥스퍼드 시멘틱 테크놀로지스의 공동 설립자인 이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수가 ‘지식 그래프를 적용한 개인화 AI 서비스 기술’을 주제로 담당했다.

지식 그래프는 사람이 지식을 기억 및 회상하는 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 처리하는 방식의 기술이다. 앞서 삼성전자는 7월 ‘지식 그래프’ 원천 기술을 보유하고 있는 OST사를 인수했다.

호록스 교수는 지식 그래프의 중요성과 지식 그래프가 사람의 지식 기억 및 회상 방식과 유사하게 데이터를 저장하고 처리하는 방식을 설명했다.

이에 더해 지식 그래프 시스템의 특징을 반영하는 검색, 추천 등 주요 활용 사례를 소개하고 유연한 데이터 모델과 논리적 추론을 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스 구현 방안을 제시했다.

최창규 삼성전자 SAIT AI 리서치센터장 부사장은 ‘과학을 위한 AI’ 주제 발표에서 “AI와 반도체 기술은 우리의 삶을 개선할 뿐만 아니라 개발 시간과 비용을 줄이는 등 과학 분야에서도 매우 중요하다”며 “특히 실험 데이터가 부족하거나 물질 합성이 어려운 경우에 AI가 큰 도움이 된다”고 강조했다.

이해준 삼성리서치 마스터는 거대언어모델의 효율적인 학습을 위해서는 고품질의 데이터, 효율적인 아키텍처, 안정된 훈련 기법 등이 필요하며 이를 통해 비용과 성능을 동시에 개선할 수 있다고 설명했다.

이에 더해 이전 모델 재사용을 통해 새로운 모델 학습의 효율과 성능을 개선할 수 있다고 진단했다. 여기에 해당 방법들은 언어 모델 개발에 있어 중요하게 고려해야 할 요소라고 덧붙였다.