[인더스트리뉴스 홍윤기 기자] 한종희 삼성전자 대표이사 부회장은 "AI는 놀라운 속도로 우리의 삶을 변화시키고 있고 더욱 강력해짐에 따라 '어떻게 AI를 더 책임감 있게 사용할 수 있을지'가 갈수록 중요해진다"면서 "삼성전자는 보다 효율적이고 지속 가능한 AI생태계를 구축하는데 책임을 다할 것"이라고 밝혔다.
5일 삼성전자에 따르면 한종희 부회장은 지난 4일부터 이틀간 진행된 '삼성 AI포럼 2024' 개회사에서 이같이 강조했다. 올해 8회째를 맞는 '삼성 AI 포럼'은 세계적으로 저명한 인공지능, 컴퓨터 공학 분야 석학과 전문가들을 초청해 최신 연구 성과를 공유하고 향후 연구 방향을 모색하는 행사다.
이번 포럼에는 ▲딥러닝 분야의 세계적 권위자인 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 캐나다 몬트리올대 교수 ▲얀 르쿤(Yann LeCun) 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수 ▲지식 그래프(Knowledge graph) 분야 세계적 권위자인 이안 호록스(Ian Horrocks) 영국 옥스퍼드대 교수 등이 강연에 나섰다.
삼성전자 SAIT(Samsung Advanced Institute of Technology)가 주관한 1일차 포럼은 '인공지능과 반도체 기술을 활용한 지속 가능한 혁신 방안 모색'을 주제로 수원컨벤션센터에서 개최됐다.
이 자리에서 참석자들은 차세대 반도체 개발 및 생산 역량을 강화할 수 있는 AI와 CE(Computer Engineering) 기술 연구 성과를 공유하고 향후 발전 방향에 대해 논의했다.
벤지오 교수는 ' AI 안전을 위한 베이지안 오라클(Bayesian Oracles for AI Safety)'이라는 주제의 기조 강연에서 보다 안전하고 신뢰성 높은 AI 시스템 구축을 강조했다.
벤지오 교수는 AI의 성능이 여러 분야에서 인간 수준을 넘어선 사례를 소개하면서 "AI 안전을 위해서는 정책 입안자들은 물론 대중들도 AI의 현재 상태와 미래에 대해 정확히 이해하고 있어야 한다"고 밝혔다.
그는 AI의 안전성을 확보하기 위해 ▲안전한 AI 설계 ▲AI의 행동과 목표를 인간과 일치 ▲국가·기업간 AI 경쟁에 더 많은 조정과 협력이 필요하다고 역설했다.
벤지오 교수는 2018년 튜링상 수상자로 세계적인 AI 석학으로 손꼽힌다. 2020년부터는 '삼성 AI Professor'로 활동하며 삼성전자와 산학협력 등을 진행하고 있다.
또다른 튜링상 수상자인 얀 르쿤 교수는 기조 강연을 통해 현 거대언어모델(LLM)의 수준과 한계를 설명해 추가적인 기술 혁신이 필요하다고 강조했다.
기술 세션에서는 AMD CTO인 조세프 마크리(Joseph Macri) 부사장이 '어디에나 존재하는 AI'를 주제로 AMD의 AI 솔루션을 소개하고 AI 플랫폼과 협업의 중요성, AMD의 강점 등을 피력했다.
강연에 이어 최영상 삼성전자 SAIT 마스터가 강연자들과 함께 AI 기술 트렌드 및 반도체 AI 방향성을 토의하는 시간을 가졌다.
삼성리서치가 주관한 2일차 포럼은 '모두의 일상생활을 위한 디바이스 AI(Device AI for Our Daily Lives)'를 주제로 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 열렸다.
김대현 삼성전자 삼성리서치 글로벌 AI센터장(부사장)은 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 되기를 바란다"고 말했다.
호록스(Ian Horrocks) 옥스퍼드대 교수는 '지식 그래프를 적용한 개인화 AI 서비스 기술' 이라는 주제로 키노트 발표를 맡았다.
삼성전자는 지난 7월 세계 최고 수준의 '지식 그래프(Knowledge Graph)' 원천 기술을 보유하고 있는 OST사를 인수했다.
지식 그래프는 사람이 지식을 기억·회상하는 방식과 유사하게 데이터를 저장·처리하는 방식의 기술을 말한다.
최창규 삼성전자 SAIT AI리서치센터장(부사장)은 '과학을 위한 AI' 주제 발표에서 "AI와 반도체 기술은 우리의 삶을 개선할 뿐만 아니라 개발 시간과 비용을 줄이는 등 과학 분야에서도 매우 중요하다"면서 "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 필요하다며, 이를 통해 비용과 성능을 동시에 개선할 수 있다는 점을 역설했다. 그는 특히 이전 모델 재사용을 통해 새로운 모델 학습의 효율과 성능을 개선할 수 있을뿐 아니라 이런 방법들이 언어 모델 개발에 있어 중요하게 고려해야 할 요소라고 언급했다.
