한국연구재단

메인으로

구독신청 독자의견

세계는 지금
: AI 전성시대

 

HOME 오늘날 AI는 특정 누군가에게만 허용된 전문 기술이 아닌, 누구나 쉽게 이용할 수 있는 보편적인 인프라로 자리 잡았습니다. 논문을 요약하고, 글을 작성하며, 데이터를 분석하는 등 사회 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있죠. 가히 AI 전성시대가 도래한 것인데요. NRF 웹진 3월호 트렌드리포트에서는 AI 기술의 최신 동향에 대해 살펴보겠습니다.

Scroll Down
이달의 트렌드 리포트
  • MIT Technology Review가 선정한 다섯 가지 AI 트렌드
  • AI가 연구 환경을 바꾼다고?!
  • 더 진화하는 Chat GPT, 그 한계는 어디까지?
  • 글로벌 시장을 뒤흔드는 중국발 AI의 등장
※ 출처 : 국책연구본부 Trend Report(2025 01호 ~ 03호)

2025년 AI 트렌드는?

#2025년 #AI트렌드

지난 1월, 과학기술 전문 매체 MIT Technology Review에서 2025년 AI 주요 트렌드 5가지를 선정하고, 기술의 발전과 응용이 일으킬 변화에 대해 조명했습니다. 연구자 여러분께서는 아래 소개드리는 트렌드 정보를 참고하여 연구에 영감을 얻어 가시길 바랍니다.

MIT Technology Review가 선정한 「2025년 AI 주요 트렌드」
  • ‘생성형 가상세계’가 뜬다! 2023년이 생성형 이미지의 해였다면, 2024년은 생성형 비디오 발전의 해로 정의할 수 있을 것 같은데요. 2025년은 생성형 가상세계가 주목받을 것으로 예상됩니다. 구글 딥마인드(DeepMind)를 비롯해 데카르트(Decart)와 에치드(Etched) 등 여러 AI 스타트업에서는 이미 가상세계를 생성하는 기술을 개발하고 있으며 추후 게임 제작, 로봇 훈련 등 새로운 분야에 가능성을 열어주고 있습니다.
  • ‘추론’ 가능한 대규모 언어 모델 단순한 텍스트 생성의 영역을 넘어, 문제를 다각도로 분석하고 해결할 수 있는 추론 가능한 언어 모델이 발전하고 있습니다. 지난해 오픈AI가 선보인 o1과 o3 모델은 수학, 물리학, 논리 문제 등에서 보다 나아진 정확도를 보여주었죠. 문제가 복잡하면 더 간단한 문제로 나누고, 한 가지 방식으로 답을 찾지 못하면 다른 방식을 시도하는 ‘추론’ 기법이 훈련된 결과인데요. 이러한 기술 혁신은 AI 에이전트의 응용 범위를 넓혀 다양한 산업 분야에 큰 변화를 불러올 것으로 기대됩니다.
  • 과학 연구에서 AI 활용이 폭발한다?! 2024년 단백질 구조를 예측하는 AI 프로그램인 ‘알파폴드(AlphaFold)’의 개발자들이 노벨 화학상 수상이라는 영예를 안았습니다. 과학 분야에서 AI의 잠재력이 증명된 것인데요. 2025년에는 신소재 발견, 생물학, 물리 등 다양한 분야에서 AI가 핵심 도구로 자리 잡아, 연구자들에게 혁신적인 통찰과 효율성을 제공할 전망입니다. 특히 생물학 분야에서 AI의 역할이 더욱 부각될 것으로 보이는데요. AI가 가상 생물학자로 발전하기까지 오랜 시간이 필요하겠지만 2025년은 이 기술의 전진을 확인할 수 있을 것입니다.
  • AI와 손잡고 성장하는 ‘국방 산업’ 국방 분야에 AI 기술 도입이 본격화되고 있습니다. 미군은 리플리케이터(Replicator) 프로그램을 개시하는 등 AI 기반의 전투 기술을 강화하고 있으며, 유럽은 AI 기반의 국방 기술 투자 확대를 추진 중이죠. 주요 대기업의 동향도 눈여겨볼만 합니다.
    아마존, 마이크로소프트, 구글은 오랫동안 미 국방부와 함께 협력해 왔으며, 군에 협력하지 않겠다던 오픈AI는 지난 12월 방위 기술 기업인 안두릴(Anduril)과 함께 드론 격추 프로그램을 개발한다고 발표했죠. 2025년은 기밀 군사 데이터를 이용해 AI 모델을 학습시키는 방위 기술 기업이 유리하게 확장할 수 있는 한 해가 되지 않을까요.
  • Nvidia 독주 막는 ‘경쟁기업’ 등장 AI 칩 시장에서 엔비디아(Nvidia)의 독주에 도전하는 움직임이 활발해지고 있습니다. 아마존, 브로드컴(Broadcom) AMD 등 기업들이 칩 설계를 통해 경쟁에 나서고 있는 것인데요. 이러한 경쟁은 공급망의 안정성을 강화하고, AI 기술 발전에 필요한 인프라를 더욱 견고하게 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

https://www.technologyreview.com/2025/01/08/1109188/whats-next-for-ai-in-2025

연구자가 AI를 활용하는 방법

#AI활용 #AI와 인간

AI 기술이 빠르게 발전하면서 사회 여러 분야에 AI가 자연스럽게 스며들고 있습니다. 연구 분야에서도 마찬가지인데요. 출판사 Wiley가 전 세계 70개국 5,000여 명의 연구자를 대상으로 실시한 AI 활용 실태 및 인식에 대한 설문조사 결과, 45%의 응답자가 AI를 직접 연구에 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 그렇다면 연구자들은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요? 대표적으로 논문 작성과 편집, 대량의 데이터 처리 등 연구의 효율성을 높이는 데 사용되고 있는 것으로 확인되었는데요. ‘인간과 AI 중 누가 더 잘할까?’라는 질문에는 연구를 설계하고, 동료 연구자를 추천하는 등 복잡한 작업을 하는데 있어서는 아직 인간이 더 우수하나, 논문의 오류를 감지하고 교정하며, 대량의 문헌을 검토하는 면은 인간보다 AI가 더 뛰어나다고 평가했습니다.

AI가 많이 사용되는 연구 작업

일각에서는 우려의 목소리도 있었는데요. 조사에 따르면 81%의 연구자는 AI가 생성하는 정보의 정확성, 편향 가능성, 개인정보 보호 등의 문제를 한계점으로 지적했습니다. 아울러 70%의 응답자는 출판사 및 학계에서 AI 사용에 대한 명확한 가이드라인이 필요하며, 콘텐츠의 신뢰성과 편향성을 검토할 수 있는 시스템이 마련되어야 한다고 강조했습니다. AI는 연구자들의 생산성과 효율성을 높이는 강력한 도구임은 분명합니다. 다만, 올바르게 활용하기 위한 신뢰성 확보와 윤리적 사용에 대한 논의가 지속적으로 이루어져야 할 것입니다. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00343-5

ChatGPT 열풍은 계속된다

#휴머노이드 로봇 #AI트렌드

2025년 2월, 오픈AI가 새로운 Chat GPT 도구인 ‘딥 리서치(Deep Research)’를 공개하며 과학계 이목을 집중시켰습니다. o3의 강화된 추론 능력과 실시간 웹 검색 기능이 결합된 딥 리서치는 수백 개의 온라인 소스를 검색‧분석‧집계하여 연구 분석가 수준의 상세하고 포괄적인 보고서를 생성해 내죠. 그렇다면 과연 딥 리서치는 믿을만한 정보를 생성해 내고 있을까요? 오픈AI에서 ‘HLE(Humanity’s Last Exam)’를 실시한 결과, 기존 LLM 모델보다 우수한 결과인 26.6%의 정답률을 기록하였으며, GAIA 테스트에서는 이전 기록을 크게 웃도는 58.03%로 최고 점수를 기록했습니다. 하지만 여전히 환각 문제로 인한 인용 오류나 잘못된 정보를 포함할 수 있는 한계를 가지고 있었는데요. 아울러 연구자처럼 창의적이고 깊이 있는 연구를 수행하기에는 아직 부족했습니다.

HLE(Humanity’s Last Exam)이란? 언어학에서 과학에 이르기까지 다양한 주제에 걸쳐 전문가 수준의 지식을 다루는 3,000문제의 벤치마크 테스트

그럼에도 과학자들은 딥 리서치의 리뷰 논문 작성 능력이나 지식의 격차를 식별하는 능력에 감명을 받았다고 하는데요.
향후 전통적인 문헌 리뷰를 보완하거나 대체하는 역할을 할 것으로 기대됩니다. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00377-9

중국이 세계를 놀라게 한 이유?!

#중국의 AI정책 #AI 인재양성

올해 초, 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 미국 오픈AI의 o1과 견줄 만한 성능을 갖춘 LLM ‘DeepSeek-R1’을 발표한 데 이어, 텍스트 기반 이미지 생성 모델 ‘Janus-Pro-7B’까지 선보이며 전 세계의 주목을 받았습니다. 특히 딥시크 앱은 애플 앱스토어 다운로드 순위 1위를 기록하며 AI 업계뿐만 아니라 일반 사용자들 사이에서도 큰 화제를 모았는데요. 딥시크의 성과가 더욱 주목받는 이유는 오픈AI와 유사한 수준의 모델을 훨씬 적은 비용으로 개발했다는 점입니다. 메타(Meta)가 라마 3.1(Llama 3.1)을 훈련하기 위해 최신 H100 GPU 16,000개를 사용한 반면, 딥시크는 한 단계 낮은 사양인 H800 GPU 약 2,000개만으로 DeepSeek-V3 훈련을 성공적으로 마쳤습니다. 2017년, 중국 정부는 2025년까지 주요 AI 기술을 선도하고 2030년까지 세계 1위를 목표로 하는 AI 굴기 정책을 발표하며 지금까지 적극적인 투자를 이어오고 있는데요. 딥시크의 부상이 글로벌 AI 경쟁 구도에 어떤 변화를 불러올지, 그 파장이 어디까지 미칠지 귀추가 주목됩니다. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00259-0

이번 달에 전해드린 트렌드 리포트는 한국연구재단 기획마루 누리집에서 확인할 수 있습니다. 자세한 내용이 궁금하신 분들은 아래 링크에서 자료를 확인하시길 바랍니다.

국책연구본부 Trend Report(해외 R&D 정책·기술 동향 리포트)
  • 국책연구본부 Trend Report (해외 R&D 정책·기술 동향 리포트)
    2025-1월 01호     다운로드
  • 국책연구본부 Trend Report (해외 R&D 정책·기술 동향 리포트)
    2025-1월 02호     다운로드
  • 국책연구본부 Trend Report (해외 R&D 정책·기술 동향 리포트)
    2025-2월 03호     다운로드
본 코너의 내용은 국내·외 동향에 대한 독자의 이해를 돕기 위해 만든 참고 자료로, 한국연구재단의 공식 견해는 담겨있지 않음을 알려드립니다. 수정이 필요한 부분이 있을 경우 이메일(nzine@nrf.re.kr)로 알려주시면 감사하겠습니다.

트렌드리포트