< AI & 디지털 거버넌스 컨퍼런스 행사 사진 >
우리 대학은 9월 21일 9시 30분(현지 시각) 미국 뉴욕시의 뉴욕대(이하 NYU) 폴슨센터에서 이종호 과학기술정보통신부 장관, 린다 밀스(Linda G. Mills) NYU 총장, 이광형 우리 대학 총장 등이 참석한 자리에서 NYU-KAIST 글로벌 인공지능(이하 AI) & 디지털 거버넌스 컨퍼런스(Digital Governance Conference)를 개최했다.
이 자리에서 KAIST와 NYU는 국내외 AI 및 디지털 석학, 교수 및 학생 등 총 300여 명이 모인 가운데 ‘글로벌 AI와 디지털 거버넌스'에 대한 방향과 정책을 논의했다. 이번 컨퍼런스는 AI와 디지털 기술의 새로운 방향 모색과 함께 규제에 대한 공감대를 모으는 국제적 논의 마당이었다.
이광형 총장의 환영사 및 이종호 과학기술정보통신부 장관 축사에 이어서 프린스턴대와 옥스퍼드대를 졸업하고 현재 NYU 교수 겸 바이오윤리 센터장 매튜 리아오 교수(Prof. Matthew Liao)의 사회로 패널 토론을 진행했다.
토론에는 여섯 명의 저명한 석학이 참여하였는데, KAIST 출신으로 인공지능 언어모델에서 세계적인 반열에 오른 조경현 NYU 응용수학 및 데이터 과학센터 교수(Prof. Kyung-hyun Cho)와 국내외 주요 병원들과 협력을 통해서 메디컬 AI분야에서 혁신적인 연구를 선도하고 있는 예종철 KAIST 디지털 헬스 추진단장(Prof. Jong Chul Ye)이 참석하였다. 또한 예일대 디지털 윤리센터의 창립 멤버인 루시아노 플로리디 교수(Prof. Luciano Floridi), 영국 에든버러 대학교 인공지능 데이터 윤리 분야의 저명 교수인 샤논 발라 교수(Prof. Shannon Vallor), 정부 공공랩 데이터 연구를 이끌고 있는 스테판 베르헐스트 NYU 탠돈 공대 교수(Prof. Stefaan Verhulst), 뮌헨 공대에서 공공 정책, 거버넌스 및 혁신 기술 분야를 맡고 있는 우르스 가서 교수(Prof. Urs Gasser)등도 참석하였다.
사회를 맡은 매튜 리아오 NYU 교수는 AI와 디지털 기술에 관한 규제 방안, 의약 분야에서 개발되고 있는 딥러닝 기술이 전쟁에서 사용될 수 있다는 우려 제기, AI가 긍정적 목적으로만 사용되도록 하기 위한 Al 과학자의 책임 범위, AI 모델을 개발하는 컴퓨터 과학자에게 외부 규제가 연구에 미치는 영향, 그리고 다른 분야의 규제로부터 얻을 수 있는 교훈 등에 대해 토론을 이끌었다.
토론 중에 오늘날 디지털 전환을 통해 글로벌 차원에서 기술 발전이 가속화되고, 경제적 활력을 불러일으킬 수 있는 동시에 디지털 격차와 여론 조작 등의 문제점을 발생시킬 우려가 존재하는 상황에서 디지털 발전과 규제-사회윤리가 조화를 이룰 수 있는 규범 체계에 대한 논의가 있었으며, 특히 예종철 KAIST 교수(디지털 헬스 추진단장)는 지나친 규제보다는 발전을 방해하지 않는 균형을 잡는 것이 중요하다는 점을 강조했다.
< 환영사하는 이광형 총장 >
우리 대학 이광형 총장은 이번 행사에 앞서 “디지털 혁신과 자유의 가치가 공존하는 글로벌 거버넌스 체계가 중요하며 미래 디지털 협력의 비전 구체화, 기술과 사회윤리가 조화할 수 있는 규범체계를 논의하는 컨퍼런스가 기대된다”고 밝힌바 있는데, 이번 컨퍼런스 종료 후, “지난 해 10월 디지털 거버넌스 포럼에서는 세계적인 디지털 전환기에 디지털 난제 해결을 위한 새로운 거버넌스의 모색에 중점을 두었는데, 이번에는 규제에 관한 논의가 핵심이었다”고 설명하면서, “이번 컨퍼런스를 통해 정확한 규제는 기술발전의 허들이 아닌 새로운 발전의 동기가 될 수 있으며, 인공지능에 대한 규제는 우리가 인공지능을 명확히 이해하고 무엇을 규제해야 하고, 규제할 수 있는지를 고민하는 과정이 중요하다 점을 우리 모두가 이해할 수 있었던 귀한 자리였다”고 총평하면서 “KAIST가 앞장서서 모두가 공감할 수 있는 규제의 기술적 메카니즘을 고안하여 국제적 표준의 준거를 확립”해야 한다고 말했다.
한편, 우리 대학은 지난해 6월 NYU와 공동캠퍼스 구축을 위한 협력 협정을 체결하였고 9월에 양교간 공동연구 추진을 위한 KAIST NYU 조인트 캠퍼스(Joint Campus) 현판전달식을 개최한 바 있다. KAIST는 현재 NYU와 AI와 디지털 분야를 포함한 9개 분야의 공동연구를 진행하고 있다. KAIST-NYU 조인트 캠퍼스(KAIST NYU Joint Campus)는 NYU의 우수한 인문학, 예술 분야는 물론이고, 기초과학 및 융합연구 역량과 KAIST의 과학기술 역량을 결합해 과학‧기술‧공학‧수학(STEM) 중심의 혁신적인 샌드박스 캠퍼스를 건설한다는 목표로 구상됐다.
우리 대학은 기술혁신을 통해 대한민국의 산업과 경제를 과학기술력으로 빛나는 혁신국가로 발전하는 데 이바지했다. 우리는 이제 NYU 조인트캠퍼스를 통해 큰 물리적 자원의 투입이 없이 뉴욕 중심지인 NYU 내에 KAIST 캠퍼스(Campus in campus)를 세워 뉴욕에서 KAIST의 인지도를 높이는 앵커/진지 전략을 추진할 것이다.
우리 대학 김재철AI대학원(원장 정송)은 지난 5월 2일(목) 서울 COEX에서 ‘KAIST 김재철AI대학원 AI기술설명회 2024’(공동주최: 성남산업진흥원, 서울특별시)를 열었다. 본 행사는 KAIST 김재철AI대학원에서 연구개발 중인 최신 AI기술을 일반 참관객 및 산업계 종사자에게 홍보하여 AI기술 확산에 기여하기 위해 마련됐다. 이번 설명회에는 약 650여명이 참석하여 KAIST에서 연구 중인 AI기술에 대한 큰 관심을 확인할 수 있었다. 오전 프로그램으로는 최근 관심이 높은 AI기술 분야에 대한 초청 강연을 진행했다. 최근 산업계의 주요 관심사인 ‘기업용 대형언어모델(LLM) 도입과 활용 전략’을 주제로 장동인 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 강연했고, ‘AI와 로봇의 만남: 로봇러닝의 현재와 미래’라는 제목으로 임재환 교수(KAIST 김재철AI대학원)가 로봇러닝 분야의 연구동향과 성과를 설명했다.
2024-05-10우리 대학 김재철 AI대학원 김기응 교수가 자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 국제재단(이하 IFAAMAS)으로부터 영향력 있는 논문상(Influential Paper Award)를 수상했다고 10일 밝혔다. 수상 논문은 공동 저자로 참여해 2000년도에 발표한 논문 `정책 탐색을 통한 협동 학습(Learning to Cooperate via Policy Search)'이다. 수상 발표는 인공지능 에이전트 분야의 국제 학술대회인 ‘자율 에이전트 및 다중 에이전트 시스템 학술대회 (AAMAS)’에서 이루어졌다. 본 논문에서는 다수의 인공지능 에이전트*가 분산화된 환경에서 협동 학습하는 상황에서, 개별 에이전트의 학습 시그널이 다른 에이전트의 정보에 의존하지 않음을 밝힘으로써, 저자는 이를 기반으로 분산 학습 알고리즘을 제안했다. *에이전트: 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템 이 학습 알고리즘은 간단하면서도 지역 최적점으
2024-05-10챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 KAIST(총장 이광형)가 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다. 특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반
2024-04-30최근 자연어나 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 주목받는 생성형 AI가 신약 설계 분야에서도 기존 신규성 문제를 극복하고 새로운 혁신을 일으키고 있다고 하는데 어떤 기술일까? 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질-분자 사이의 상호작용을 고려해 활성 데이터 없이도 타겟 단백질에 적합한 약물 설계 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 신규 약물을 발굴하기 위해서는 질병의 원인이 되는 타겟 단백질에 특이적으로 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존의 약물 설계 생성형 AI는 특정 단백질의 이미 알려진 활성 데이터를 학습에 활용하기 때문에 기존 약물과 유사한 약물을 설계하려는 경향이 있다. 이는 신규성이 중요한 신약 개발 분야에서 치명적인 약점으로 지적되어 왔다. 또한 사업성이 높은 계열 내 최초(First-in-class) 타겟 단백질에 대해서는 실험 데이터가 매우 적거나 전무한데, 이 경우 기존 방식의 생성형 AI를 활용하는 것이 불가능하다. 연구팀
2024-04-18우리 대학이 서울시 · 서울시복지재단과 'AI안부확인서비스 데이터 활용연구를 위한 업무협약'을 29일 서면 교환 방식으로 체결한다. 이번 업무협약은 서울시가 2022년 10월부터 제공해 온 인공지능을 활용한 안부 확인 서비스를 고도화하기 위해 추진된다. 안부 대상자의 심리상태와 고립 위험 신호를 탐지할 수 있는 대화형 'AI안부확인서비스'를 개발해 고립가구 돌봄서비스에 활용하는 것이 목표다. 우리 대학은 이번 연구를 위해 인공지능-사회복지-HCI(인간컴퓨터상호작용)를 아우르는 융합연구팀을 구성했다. 차미영 전산학부 교수와 최문정 과학기술정책대학원 교수 및 IBS 수리 및 계산과학 연구단 데이터사이언스 그룹 진효진 박사가 참여한다. 연구팀은 서울시가 'AI안부확인서비스'를 운영하며 축적해 온 대화 데이터를 제공받아 ▴고립 위험 대상자를 찾아낼 수 있는 지표 개발 ▴고립감 해소 및 심리적 안정을 위한 시나리오 개발과 이를 반영한 대화형 인공지능 개발 ▴고령자 및
2024-03-29