구글 AI 프로젝트 속 '베트남인의 두뇌'와 ChatGPT와의 경쟁

(댄 트리) - 20년 전, 루옹 민 탕은 레 바 칸 찐 선생님의 수학 제자였습니다. 이제 그는 모교로 돌아와 선생님께 올림픽 수준의 어려운 수학 문제를 풀 수 있는 인공지능(AI) 소프트웨어를 소개했습니다.

2023년 12월 초 어느 날, Luong Minh Thang 박사는 호치민 시에 있는 고등학교 시절을 보낸 학교를 방문하여 전임 선생님인 Le Ba Khanh Trinh 박사에게 인공지능 소프트웨어 AlphaGeometry를 소개했습니다. AlphaGeometry는 신경 언어 모델을 사용하고 대규모 합성 데이터로 훈련되었으며 IMO(국제 수학 올림피아드) 문제를 해결할 수 있습니다. 30개의 최신 올림픽 수준 문제를 테스트한 결과 AlphaGeometry는 25개의 문제를 해결하는 놀라운 능력을 보여주었는데, 이는 IMO 금메달리스트의 성과와 같습니다. AlphaGeometry의 주요 저자는 Trinh Hoang Trieu 박사(30세, 뉴욕 대학교 졸업)와 Google DeepMind의 수석 전문가 팀인 Luong Minh Thang 박사, Le Viet Quoc 박사, Yuhuai Wu 박사(xAI 공동 창립자, 이전에 Google 근무)입니다. 메달 수준의 IMO 문제를 해결하는 것은 전 세계 대부분의 우수한 수학 학생들의 꿈입니다. 레 바 칸 찐 박사는 1979년 IMO 금메달을 딴 최초의 베트남인이 되었으며, 기하학 문제에 대한 아름답고 간결한 해법으로 이 대회에서 특별상을 수상한 유일한 베트남인이기도 합니다. 루옹 민 탕 박사가 전 스승에게 알파지오메트리를 소개했을 때, 그는 "매우 인상적이다!"라는 칭찬을 받았습니다. 그러나 탕 박사는 "칸 찐 선생님은 AI의 해법에 여전히 만족하지 못했습니다. 그가 기대했던 해법의 영혼과 아름다움이 부족했기 때문입니다."라고 말했습니다.

루옹 민 탕 박사(맨 오른쪽)와 레 바 칸 찐 박사(가운데)가 알파지오메트리가 해결한 2015년 IMO 대회의 문제에 대해 논의하고 있다. (사진: 웬디 우옌 응우옌)

Luong Minh Thang 박사는 AlphaGeometry가 인간과 유사한 지능과 자기 학습 능력을 갖춘 소프트웨어에 중요한 이정표를 세웠다고 믿습니다. 이는 인공 초지능 AGI로 나아가기 위한 전제 조건입니다. 호치민 국립대학교 영재 고등학교의 전 수학 학생인 Luong Minh Thang 박사는 싱가포르 국립대학교에서 컴퓨터 과학을 공부했고, 2016년에 스탠포드 대학교(미국)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았으며 7년 동안 Google의 AI 프로젝트에 참여했습니다. Google DeepMind에서 Luong Minh Thang 박사는 언어(QANet, ELECTRA)와 비전(UDA, NoisyStudent) 모두에서 가장 진보된 모델을 구축했습니다. 그는 2020년 세계 최고의 챗봇인 Meena 프로젝트를 공동 창립했으며, 이는 나중에 Google LaMDA, Bard가 되었고 현재는 Google의 주요 AI 제품인 Gemini가 되었습니다. 탕 박사는 학업 및 연구 과정에서 AI와 인연을 맺었을 뿐만 아니라, AI 덕분에 스탠퍼드 대학교 미생물학 및 역학 연구소(스탠퍼드 대학교)의 설립자이자 글로벌 대외협력 책임자인 웬디 우옌 응우옌 스승님을 만났습니다. 단 트리 신문의 보 탄 기자는 두 명의 젊은 연구원 루옹 민 탕과 웬디 우옌 응우옌과 대화를 나누었습니다.

Vo Thanh: Luong Minh Thang 박사는 어떻게 Google의 선임 연구원이 되었나요? - Luong Minh Thang: 저는 2016년에 공식적으로 Google에 입사했지만, Google Brain에서 인턴으로 일하면서 인연을 맺게 되었습니다. 당시 번역 품질 향상 프로젝트에 참여하여, 번역 프로그램이 이전처럼 단일 구문을 번역하는 대신 복잡한 문장을 자동으로 번역할 수 있도록 인공 신경망을 적용하는 방법을 연구했습니다. 이 프로젝트의 목표는 기계가 여러 언어의 단어 의미를 이해하고 동시에 긴 단락을 처리할 수 있도록 돕는 것입니다. 새로운 접근 방식을 통해 저희가 2년 만에 이룬 성과는 20년 전의 성과로 평가됩니다. 또한 2014년부터 2016년까지 번역에 관한 박사 학위 논문을 완성하여 딥 러닝 분야의 선구적인 연구자 중 한 명이 되었습니다. 인공 신경망 기반 머신 러닝 방법을 적용하여 기계 번역을 스스로 학습할 수 있는 소프트웨어를 개발했습니다. 저희 연구는 translate.google.com에서 제공되는 번역을 지원하여 사용자가 텍스트, 웹 페이지, 심지어 음성까지 번역할 수 있도록 지원합니다. Google Translate는 여러 Google 서비스에 배포된 제품으로, 전 세계 언어 장벽을 허무는 데 광범위하고 심오한 영향을 미치고 있습니다. 2018년, 저는 사용자와 무엇이든 대화할 수 있는 챗봇인 Meena 프로젝트를 공동 창립했습니다. 당시 Google이나 Microsoft의 챗봇은 단순한 작업에만 국한되어 특정 분야에만 특화되어 있었기 때문에 이는 새로운 방향이었습니다.

Meena를 통해 우리는 사용자가 원하는 거의 모든 것에 대해 구체적이고 합리적인 콘텐츠로 대화할 수 있는 챗봇을 만들고 싶었습니다. 다시 말해, 누가 영역이나 지식에 구애받지 않고, 막히거나 혼란스러워하지 않고 마치 현명한 사람과 자연스러운 대화처럼 기계와 대화할 수 있을까요? 2020년 Meena는 세계 최고의 챗봇이 되었습니다. Meena 모델은 26억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 퍼블릭 도메인 소셜 미디어 대화에서 필터링된 341GB의 텍스트로 학습되었습니다. OpenAI GPT-2 모델과 비교했을 때 Meena는 1.7배 더 큰 모델을 가지고 있으며 8.5배 더 많은 데이터로 학습되었습니다. 그러나 Google은 당시 Meena의 위험을 두려워하여 출시하지 않았습니다. 당시 Microsoft는 AI 챗봇을 출시한 지 얼마 되지 않아 잘못된 정보에 답변하거나, 사용자와 논쟁하거나, 인종 차별을 하는 등 몇 가지 문제에 직면했습니다. 이 챗봇을 출시한 지 얼마 되지 않아 Microsoft는 이를 수정하기 위해 챗봇을 중단해야 했습니다. 이러한 발전으로 인해 Google은 Meena에 대해 신중해졌습니다. 2022년 말, ChatGPT가 출시되어 다양한 분야의 지식을 유창하게 채팅할 수 있다는 장점 덕분에 빠르게 주목을 받았습니다. 그 후 구글은... 놀라며 따라잡기 시작했습니다. 현재 저는 구글에서 추론, 논리 분석, 문제 해결, 이미지 처리 등을 위한 더 나은 AI 모델을 구축하는 여러 중요 프로젝트를 이끌고 있습니다.

Vo Thanh: 안녕하세요, Wendy Uyen Nguyen 님. Luong Minh Thang 씨가 방금 인공지능 분야에 대한 자신의 인연을 공유해 주셨는데, 미국에서 활동하는 두 젊은 베트남 연구원의 인연은 어떻게 시작되었나요? - Wendy Uyen Nguyen: 저는 AI에 대한 공통 관심사로 Thang 씨를 만나 알게 되었습니다. 원래 전공은 심리학이었지만, 이후 병원 경영학으로 전향하여 UCSF 의과대학(UCSF)에서 석사 학위를 취득했습니다. 이후 스탠퍼드 대학교에서 경영학 시니어 리더십 석사 학위를 추가로 취득했습니다. 학문적으로 Thang 씨와 저는 완전히 다른 두 길을 걷고 있습니다. 한 분은 과학자이고, 다른 한 분은 전략가/경영학 전문가입니다. 하지만 어쩌면 이 덕분에 서로 다른 관점을 접하고 서로를 지지할 수 있는 것 같습니다. 의료 분야에서 일하면서 저는 기술 전반, 특히 AI의 적용이 환자의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 아시다시피 다른 분야의 오류는 큰 비용을 들여 수정할 수 있지만, 의료 분야 의 오류는 종종 인간의 건강과 생명으로 대가를 치러야 하기 때문입니다. 이전에 의사들이 의료 활동을 하는 데 도움이 되는 기술 모델을 연구하는 프로젝트에 참여했습니다. 그러다 우연히 친구들 사이에서 탕 씨를 만나 이 프로젝트의 AI 컨설턴트를 맡아달라고 부탁했습니다. 처음에는 서로에게 호감을 느끼지 못했을 것입니다. 하지만 AI에 대한 관심 외에도, 미국과 베트남의 과학 기술 협력을 위한 가교 역할을 하고 지역 사회에 기여하고 싶다는 바람에서 만났습니다. 탕 씨와 저는 베트남에서 차세대 AI 인재 양성에 큰 열정을 가지고 있습니다. 우리는 이러한 길을 함께 걸어갈 운명이었습니다. - 루옹 민 탕: 남편과 저는 음악 에 대한 열정이 넘칩니다. 웬디는 어렸을 때부터 음악원에서 피아노를 공부했고, 연주 실력도 뛰어났으며, 저는 노래하는 것을 좋아했습니다. 우리는 여러 번 친구끼리 만나서 함께 연주하고 노래했는데, 정말 즐거웠고, 그때부터 우리는 더욱 가까워졌습니다.

스탠포드 대학교 경영학부 재학 시절의 루옹 민 탕(Luong Minh Thang) 씨와 웬디 우옌 응우옌(Wendy Uyen Nguyen) 씨(사진: NVCC)

Vo Thanh: 그러니까, Thang 씨와 Wendy Uyen Nguyen 씨가 방금 말씀하신 이야기에서 AI는 기술을 적용하는 것 외에도 감정을 연결하는 역할도 한다는 말씀이군요. - Luong Minh Thang: 네, 베트남어로 "AI"라는 단어에 악센트를 붙이면 "Ai"가 되는데, 이는 사랑을 뜻하기도 합니다. Vo Thanh: Thang 씨와 Wendy Uyen Nguyen 씨는 AI에 대해 항상 의견이 일치하는가요, 아니면 AI의 이점과 위험과 같은 특정 문제에 대해 논쟁을 벌인 적이 있나요? - Wendy Uyen Nguyen: 저는 AI 전문 엔지니어는 아니지만, 의료 분야에서는 모든 것에는 장단점이 있다는 것을 알고 있습니다. 위험에 대해 말하자면, AI가 지나치게 똑똑해져 인간의 통제를 벗어나 미래에 인간을 파괴할 수도 있다는 두려움입니다. 그 두려움은 이해할 만합니다. 하지만 AI 연구자들도 이 문제에 대해 고민해 왔고, 정부 또한 AI를 통제 가능한 범위 내에서 개발하는 방법을 고민해 왔다고 생각합니다. 따라서 지금 더 중요한 문제는 AI를 실제로 적용하여 인간의 삶을 개선하는 방법입니다. 예를 들어, 자율주행 기술이나 진료 및 치료에 AI를 적용하는 것과 같습니다.

- Luong Minh Thang: 10년 전, 제가 자연어 처리에 딥러닝을 적용하는 분야를 선도하는 크리스토퍼 매닝 교수님의 지도 아래 연구를 하던 시절을 떠올려 보면, ChatGPT나 Gemini가 아내에게 시를 쓰거나, 상사에게 급여 인상을 요청하는 이메일을 작성하는 등의 작업을 도와줄 수 있을 거라고는 상상도 못했을 겁니다. 모든 분야에서 높은 대화 품질로 작업을 수행할 수 있는 자연어 모델을 구축하는 것은 그 누구도 상상하지 못했을 것입니다. 각 작업마다 고유한 요구 사항이 있고 매우 복잡하기 때문입니다. 예를 들어, 번역은 이메일 작성과는 다른 요구 사항이 필요하고, 시를 쓰는 것보다는 훨씬 더 다양한 요구 사항이 필요합니다. 기계가 운율이 맞는 시를 쓰도록 하는 것은 10년 전에는 거의 불가능할 정도로 매우 어려운 작업이었습니다. 하지만 오늘날에는 이미 가능합니다. 현재 AI의 발전 속도를 볼 때, 내년에는 AI로 제작된 할리우드급 단편 영화가 나오거나 수학 분야에서 획기적인 발전이 이루어지는 등 중요한 이정표에 도달할 것으로 예상합니다. 그렇다면 앞으로 10년은 어떨까요? AI는 우리의 상상을 뛰어넘는 발전을 이룰 것이라고 확신합니다. AI가 너무 빨리 발전하면 많은 사람들이 앞으로 어떤 일이 벌어질지 몰라 걱정할 것입니다. 그래서 AI 제어 범위에 대한 연구가 진행되고 있습니다. AI가 스스로 "뛰어나와" 외부의 공격이나 통제 없이 그 범위 안에서 발전할 수 있도록 말입니다. 개인적으로 저는 AI의 빠른 발전에 매우 기쁘고 기대하며, AI가 인류에게 많은 이점을 가져다줄 것이라고 믿습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 생성 AI를 통해 인류는 누군가가 성별, 나이, 체중, 의료 기록 등의 정보를 입력하면 AI가 그 사람에게 가장 적합한 약을 만들어 주는 미래로 나아갈 수 있습니다. 따라서 각 사람은 자신만의 약을 갖게 될 것입니다. 교육 분야 에서도 마찬가지입니다. 제가 학교에 다닐 때는 어려운 수학 문제를 풀기 위해 휴대용 계산기를 사용해야 했지만, 이제 AI는 슈퍼컴퓨터입니다. AI를 통해 아이들은 새로운 수학적 법칙, 물리, 공간, 시간에 대한 새로운 연구를 발견할 수 있습니다. 즉, AI는 우주를 탐험하고, 시간의 블랙홀을 탐험하고, 인류가 완전히 이해하지 못하는 신비로운 것들을 탐구하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 구글 딥마인드의 설립자이자 CEO인 데미스 하사비스는 제가 정말 좋아하는 말을 한 적이 있습니다. 즉, AI는 지금까지 발명된 가장 중요하고 유익한 기술 중 하나가 될 잠재력을 가지고 있으며, 과학과 인류의 미래에 대해 배우는 데 도움이 되는 도구가 될 잠재력을 가지고 있다는 것입니다.

Vo Thanh : Meena 프로젝트로 돌아가서, Google은 한때 강력한 챗봇을 보유했지만 출시하지 않았고, OpenAI는 2022년 11월 ChatGPT 출시를 강행했습니다. 이러한 상황은 Google의 AI 프로젝트 팀에 어떤 어려움을 안겨줍니까? - Luong Minh Thang: ChatGPT는 큰 주목을 받으며 탄생했지만, Google이 회사 전체에 "코드 레드" 명령을 내리게 된 충격적인 사건이었습니다. "코드 레드" 명령은 회사가 위험한 상태에 있다는 적색 경보를 의미합니다. ChatGPT가 출시되자마자 저희는 AI 경쟁의 100일 캠페인에 돌입했습니다. 저희 팀은 Meena 챗봇을 기반으로 2023년 2월(ChatGPT 출시 후 약 100일 후)에 출시된 Google의 주력 AI 제품인 Bard(현재 Gemini)를 개발했습니다. 이처럼 어려운 프로젝트를 빠른 속도로 진행할 수 있었던 것은 Google이 이전에 AI 연구를 진행했기 때문입니다. 예를 들어, 제 번역 연구는 트랜스포머 아키텍처(자연어 처리를 위한 딥러닝 모델)를 기반으로 합니다. 이 아키텍처는 대부분의 주요 언어 모델을 지원하고 AI 분야에 혁명을 일으켰습니다. ChatGPT와 Gemini는 모두 트랜스포머 아키텍처 플랫폼에서 개발되었습니다. 더욱이 구글은 무(無)에서 유(有)까지 모든 것을 구축할 수 있는 뛰어난 엔지니어들을 보유하고 있습니다. 또한 구글은 AI 학습을 위한 GPU 칩과 방대한 데이터 소스, 그리고 Gmail, Youtube와 같은 다양한 제품 유통 채널을 보유하고 있습니다. 물론, 이러한 강점과 경쟁 우위 외에도 구글은 대기업이기 때문에 프로젝트 실행 과정이 종종 신중한 프로세스를 따라야 한다고 생각합니다. 이 때문에 구글은 제품 출시가 느립니다. 다른 회사들은 더 유연해서 오류가 있는 제품을 출시하는 경우가 많습니다.

Luong Minh Thang 씨와 Wendy Uyen Nguyen 씨는 2023년 9월 베트남에서 인공지능 분야에서 재능 있는 젊은 세대를 양성하고 개발한다는 비전을 실현하기 위한 노력에 대해 공유하기 위해 전 미국 국무장관 John Kerry 씨를 만났습니다(사진: VietAI)

Vo Thanh: 구글이 적색 경보를 발령했을 때 엔지니어들은 "키보드에 두 손을 올려라! 초과 근무를 하고, 끼니를 거르고, 잠을 자더라도 문제를 해결해야 한다"는 생각으로 전투에 뛰어들었다고 들었습니다. 그렇다면 그 100일 캠페인 동안 무슨 일이 일어났을까요? - Luong Minh Thang: 사실 챗봇 제품 Bard를 개발할 때 아무도 100일 안에 끝내야 한다고 말하지는 않았지만, 모두가 구글의 생존을 위해 모든 노력을 기울여야 한다는 것을 알고 있었습니다. 그 노력 덕분에 평소보다 생산성이 세 배, 다섯 배, 심지어 열 배까지 높아졌습니다. 팀원들에게 "이제 막 출근했는데 화요일이 되니 한 주가 끝난 것 같다"라고 농담을 자주 했습니다. 일주일 동안 해야 할 엄청난 양의 일이 단 이틀 만에 해결되었고, 사실 모두가 주 초에 바로 시작하려고 이전 주말부터 생각하고 논의해 왔기 때문입니다. 저에게는 그 100일이 일 년처럼 느껴졌습니다. "불운 속에 행운이 있다"는 말이 있듯이, ChatGPT의 탄생 덕분에 구글의 모든 구성원은 더욱 단결하고 헌신적으로, 그리고 사용자에게 정말 유용한 훌륭한 AI 제품을 만들겠다는 목표를 향해 함께 나아갔습니다. 경쟁은 압박감으로 가득했지만, 미국의 크리스마스와 겹쳤기에 더욱 기억에 남는 시간이었습니다. 초창기에는 구글 CEO인 순다르 피차이와 공동 창업자 세르게이 브린이 저희 프로젝트팀을 방문해 이야기를 나누고 격려해 주었습니다. 그 전에는 구글의 두 창업자인 래리 페이지와 세르게이 브린이 더 이상 회사의 리더십 역할을 맡지 않았기 때문에 "은퇴"했고, 더 이상 사무실에 있지 않았습니다. 하지만 AI 프로젝트가 시작되자 세르게이 브린은 엔지니어들과 함께 앉아 이야기를 나누었고, 저녁에는 프로젝트팀에 "저녁 8시에 저녁 먹으러 갈 사람?"이라는 문자를 보내기도 했습니다. 저는 이 점이 매우 흥미롭다고 생각합니다.

Vo Thanh: 100일 캠페인이 정점에 도달하는 시기라고 할 수 있습니다. 이 기간이 지나면 구글과 다른 기술 기업들 간의 AI 경쟁은 멈추지 않고 매일, 매시간 계속될 것입니다. Luong Minh Thang: AI 제품 발표는 중요한 이정표입니다. 제품 사용자가 생기기 시작하면 피드백을 받고 개선하는 단계로 접어들게 됩니다. 현재 단계에서는 사용자가 제품을 어떻게 받아들이고, 만족하며, 무엇을 원하는지 파악해야 합니다. 사용자 피드백은 매우 중요합니다. ChatGPT는 많은 사용자와 피드백을 통해 제품을 빠르게 개선할 수 있습니다. 구글의 AI 제품은 출시 시기가 늦지만, 동시에 많은 사용자를 확보하고 있습니다. 구글의 장점은 Gmail, Youtube 등 다양한 제품 유통 채널을 보유하고 있다는 것입니다. 현재 대부분의 구글 제품에는 Gemini의 "그림자"가 있는데, 이는 AI를 통합한다는 것을 의미합니다. 예를 들어 프레젠테이션 슬라이드를 만들 때 AI를 활용하여 프레젠테이션을 더욱 아름답고 직관적으로 만들 수 있습니다. 저는 이제 프로그래밍을 할 때 AI가 작성할 명령어를 사용하기 시작했습니다. 나중에 확인만 하면 되므로 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 저희 AI 프로젝트 팀은 처음에는 40명뿐이었지만, 제품 출시 후 구글에서 수천 명의 엔지니어로 구성된 강력한 팀을 동원했습니다. 저희 팀은 전투의 선봉에 서는 것처럼 보입니다. 전투에 뛰어들어 가장 어려운 문제를 해결한 후, 한 걸음 물러나 전체 그림을 보고 새로운 발견을 탐구할 시간을 갖습니다. 오랫동안 사람들은 AI, 모방, 그리고 기계가 인간을 모방하는 방법에 대해 이야기해 왔습니다. 이것이 바로 2020년대의 AI이며, 가장 큰 목표는 인간처럼 말할 수 있는 챗봇 소프트웨어를 만드는 것입니다. 이제 저희는 그 단계를 넘어 수학, 의학, 신약 개발 등에 대한 새로운 지식을 얻을 수 있는 AI 시스템 개발의 다음 단계로 접어들었습니다. 이는 새로운 여정이며 이전보다 더 많은 어려움과 도전이 있겠지만, 분명 탐험할 가치가 있는 여정입니다.

Vo Thanh: 구글 과학자들의 비전에서, 향후 몇 년 동안 AI는 어떻게 발전할까요? - Luong Minh Thang: 저는 50명이 넘는 과학자와 엔지니어로 구성된 팀을 이끌고 구글의 대규모 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저희의 목표는 심층적인 사고와 고차원적인 추론이 가능한 AI 시스템을 구축하는 것입니다. 간단한 문제를 해결하려면 AI가 여러 단계를 거쳐 추론할 수 있어야 하지만, 올림픽 시험의 어려운 문제를 해결하려면 AI가 깊이 생각하고, 여러 단계를 거쳐 추론할 뿐만 아니라 모든 것을 연결하는 방법을 알아야 합니다. 이것이 인공지능 초지능 AGI로 나아가기 위한 전제 조건입니다. 미래의 AGI 이야기는 새로운 지식의 발견을 중심으로 전개될 것입니다. 예를 들어, AGI는 밀레니엄 문제를 해결할 수 있습니다. 7개의 밀레니엄 문제 중 단 하나만 해결되었고, 나머지 6개는 아직 해결되지 않았습니다. 또는 AGI 자체가 박사 과정생이 되거나, 특정 분야의 발명으로 노벨상을 수상하는 등의 역할을 할 수도 있습니다. 제 생각에는 사회가 AI의 발전에 적응하기 위해 변화해야 할 것입니다. 아직 그 변화를 완전히 예견하지는 못했지만, 새로운 지식을 발견하는 과정에서 인간과 기계가 상호작용할 수 있기를 바랍니다. 우리가 마주해야 할 현실 중 하나는 언젠가 AI가 인간보다 더 똑똑해질 것이라는 점입니다. 그렇다면 인간은 그 현실에 적응하기 위해 무엇을 해야 할까요? 어쩌면 법적 통로를 만드는 것에 대해 생각할 수도 있겠지만, 저는 조금 다르게 생각합니다. 저는 미래에는 신경기술 회사인 뉴럴링크가 하고 있는 것처럼 하드웨어와 소프트웨어의 생물학적 결합이 이루어질 것이라고 믿습니다. 즉, 이식형 뇌-컴퓨터 인터페이스를 개발하는 것, 다시 말해 인간 뇌의 기능을 확장하고 향상시켜 AI를 통해 인간이 더 강해질 수 있도록 하는 것입니다.

Vo Thanh: 위에서 Thang 박사님이 언급한 50명의 Google 과학자와 엔지니어 그룹은 어떤 프로젝트를 진행하고 있습니까? - Luong Minh Thang : 저는 Google Deepmind의 특별 프로젝트를 이끌고 있으며, 업무는 두 개의 다른 사무실에 분산되어 있습니다. 한 사무실은 미국의 실리콘 밸리인 Mountain View에 있고, 다른 사무실은 런던에 있습니다. 저희 프로젝트는 오늘날 가장 어려운 과학적, 기술적 과제를 해결하기 위한 차세대 AI 시스템을 구축하는 Google Deepmind의 전반적인 사명의 일부입니다. AI 과학자와 엔지니어뿐만 아니라 수학 분야의 선도적인 전문가들도 저희와 함께합니다. 아마도 이것은 저에게도 기회일 것입니다. Le Ba Khanh Trinh 선생님과 함께 공부하고 전국 수학 경시대회에 참가한 지 20년이 지난 지금, 저는 수학으로 돌아와 AI를 사용하여 수학 문제를 해결할 수 있습니다. Vo Thanh: 선도적인 AI 과학자의 관점에서 Luong Minh Thang 박사는 인공 지능 분야에서 베트남의 잠재력과 기회를 어떻게 생각하십니까?

- Luong Minh Thang : 베트남의 가장 큰 강점은 인적 자원, 즉 젊은 인재라고 생각합니다. 이 자원을 어떻게 육성할지는 오랫동안 고민해 온 부분입니다. 2018년부터 베트남의 차세대 AI 인재를 양성하고, 이들을 국제 사회에 진출시켜 베트남을 세계 AI 지도에 올려놓는 데 기여하는 비영리 단체인 VietAI를 설립했습니다. 베트남 젊은이들은 매우 똑똑하고 공부와 연구에 열정적이지만, 재능을 키울 환경이 부족합니다. VietAI는 현재까지 4,000명이 넘는 학생을 교육하여 인공지능에 대한 최신 지식을 전수했습니다. 많은 학생들이 초기 성공을 거두었습니다. 현재 베트남에는 VietAI 출신의 젊은 인재 4명이 구글 개발자 전문가로 활동하고 있습니다. 구글 개발자 전문가는 구글에서 제공하는 인재 발굴 프로그램으로, 뛰어난 기술뿐만 아니라 베트남 프로그래밍 커뮤니티에 기여하고자 하는 열정을 가진 전문가를 찾고자 합니다. AI에 대해 아무것도 모른 채 하노이에서 호치민으로 건너가 VietAI의 첫 번째 과정을 수료한 후, 하노이로 돌아와 VietAI를 설립하고 구글 자격증을 취득한 AI 엔지니어를 양성하는 등 흥미로운 사례들이 있습니다. VietAI의 초기 멤버였던 응우옌 호앙 바오 다이는 이제 베트남 기술계에서 친숙한 인물입니다. 바오 다이는 초당 10곡을 작곡할 수 있는 AI 모델을 만든 음악가로 알려져 있습니다. 저희는 올해 약 1,000명의 젊은이를 양성하고, 2030년까지 베트남에서 10만 명의 고급 AI 전문가를 양성하는 것을 목표로 생성 AI 교육을 장려하고 있습니다. VietAI 외에도 저와 동료들은 동남아시아의 차세대 AI 인재를 양성하고 영감을 주는 사회적 기업인 뉴 튜링 연구소(New Turing Institute)를 설립해 왔습니다.

Vo Thanh: Thang 씨 외에도 Wendy Uyen Nguyen 씨도 미국과 베트남 간 AI 브릿지 구축을 적극적으로 추진하고 있습니다. 관련 정보를 공유해 주시겠습니까? - Wendy Uyen Nguyen: Thang 씨와 저, 그리고 몇몇 부서가 8월 18일 호찌민시에서 AI 컨퍼런스를 개최할 예정입니다. 최근 여러 대형 기술 기업의 리더들이 동남아시아에 와서 이 지역 시장을 검토하고 AI 개발 및 반도체, 칩 산업 협력에 대해 논의하는 모습을 보았습니다. 베트남이 이 "전쟁"에 대비할 준비가 되어 있는지가 관건입니다. 저희는 AI에 대한 지식을 확산하는 데 기여하고자 합니다. 직접적인 교육뿐 아니라 미국의 AI 분야 저명한 교수와 과학자들을 베트남에 초청하여 발표를 진행하는 것도 포함됩니다. 또한 가까운 시일 내에 구글의 고위 임원들을 베트남에 초청하여 베트남 시장의 잠재력을 확인하고 미국과 베트남 간 AI 브릿지를 더욱 활성화할 계획입니다. 의료 분야에서는 교수님들과 기업인들과 협력하여 우리나라 젊은이들에게 유용한 교량을 만들어 나가겠습니다.

New Turing Institute와 VietAI의 공동 창립자 및 고문이 Nvidia 회장 겸 CEO인 젠슨 황을 만나 환영했습니다(사진: VietAI).

Vo Thanh: Thang 씨와 Wendy Uyen Nguyen 씨는 과학 기술 및 AI 분야에서 경력을 쌓고자 하는 젊은이들에게 어떤 조언을 해주시나요? - Luong Minh Thang: 이론을 잘 공부하는 것뿐만 아니라 실습에도 신경 써야 합니다. 인터넷에는 공개 라이브러리가 있어서 모델을 활용하여 개선하고, 자신이 하는 일을 다른 사람들과 공유할 수 있습니다. 저희는 유능한 엔지니어를 채용할 때 지원자가 어떤 코드를 작성했는지, 프로젝트는 어떤 모습인지 자주 살펴봅니다. 즉, 이론 암기에만 의존하는 것이 아니라 실제적인 정보를 살펴보고 결과물을 통해 평가한다는 뜻입니다. - Wendy Uyen Nguyen: 제가 공유하고 싶은 핵심은 리더십과 소프트 스킬입니다. 전문적인 기술을 개발하는 것과 함께 젊은이들은 이 두 가지 측면에도 대비해야 합니다. 많은 친구들과의 만남을 통해 젊은이들이 취약한 부분을 알게 되었기 때문입니다. 이는 매우 중요합니다. 예를 들어, 연구를 할 때 제품 생산 시장을 이해하고 팀을 구성하는 방법을 알아야 하기 때문입니다. 이를 통해 스타트업을 성장시킬 수 있습니다. Luong Minh Thang 박사님과 Wendy Uyen Nguyen 스승님께 진심으로 감사드립니다. 출처: https://dantri.com.vn/xa-hoi/bo-nao-viet-trong-du-an-ai-cua-google-va-chien-dich-chay-dua-voi-chatgpt-20240713175306476.htm