구글 수석 과학자: 베트남은 AI 분야에서 유리하다

Jeff Dean 박사는 AI가 많은 강력한 변화를 가져오고 있다고 믿습니다. - 사진: TRONG NHAN

GenAI Summit 2024 컨퍼런스는 8월 18일 호치민시에서 개최되었으며, 세계 최고의 기술 전문가들이 참여했습니다.

이번 컨퍼런스에서 가장 흥미로운 기조연설은 제프 딘 박사의 것이었습니다. 그는 구글의 수석 과학자이자 , 구글 번역, 구글 브레인, 제미니 등 많은 인기 있는 구글 제품의 공동 창립자입니다.

이 유명한 구글 전문가가 베트남을 방문해 해당 국가의 과학 및 기술 애호가들과 정보를 공유하는 것은 이번이 처음입니다.

제프 딘 박사는 AI의 발전이 컴퓨터 기술 전반에 큰 변화를 가져오고 있다고 믿습니다.

과거에는 많은 사람들이 컴퓨터가 지능적이지 못하다고 "비판"했습니다. 컴퓨터는 많은 유형의 정보와 인간의 언어를 이해할 수 없기 때문입니다. 현재 AI는 컴퓨터가 기존에는 사용하기 어려웠던 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있도록 해줍니다.

제프 딘 씨는 지난 10년은 AI 기술이 많은 혁명적 발전을 겪은 시기였다고 지적했습니다.

예를 들어, 2013년에 딥 컨볼루션 신경망(AlexNet)이 처음 발표되면서 AI 이미지 처리 기술의 전환점이 마련되었고, 정확도가 15.9%에서 63.3%로 향상되었습니다.

마찬가지로 음성 인식 분야에서도 제프 딘 박사는 5년 만에 많은 AI 애플리케이션의 단어 오류율이 15.25%에서 단 2.5%로 감소했다고 지적했습니다.

"2.5%는 사실 훨씬 더 유용합니다. 음성 인식 시스템이 일곱 단어 중 한 단어를 틀리는 것과, 네다섯 단어 중 한 단어를 틀리는 것은 분명히 다릅니다."라고 제프 딘은 말했습니다.

그에 따르면, 개별 작업을 해결하는 능력에서부터 새로운 생성적 AI 애플리케이션이 다중 모드 방향으로 개발되고 있습니다.

데이터 입력은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 의 조합일 수 있으며, 컴퓨터는 이를 인코딩된 문자열 형태로 입력한 다음 결과를 텍스트, 이미지, 오디오 등으로 반환할 수 있습니다.

특히 AI는 반도체 분야에 진출할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그는 현재 새로운 칩을 설계하려면 시간이 많이 걸리며, 다양한 분야의 전문 지식을 갖춘 수십 명에서 수백 명의 전문가가 필요하다고 설명했습니다.

AI가 스스로 학습하고 데이터를 처리하며 멀티태스킹을 수행할 수 있는 능력을 반도체 산업에 적용하면 인력을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.

예를 들어, AI는 어떤 칩 크기가 최적인지, 어떤 칩이 가장 적은 에너지를 소모하는지 등을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 중요한 점은 일부 AI 설계는 인간이 전적인 책임을 져야 하는 경우 최대 60주가 걸리는 것과 달리 24시간 안에 처리된다는 것입니다.

제프 딘 박사는 "AI가 세상을 바꿀 수 있는 잠재력은 엄청납니다."라고 덧붙였습니다. "저는 베트남이 강력한 교육 시스템을 갖추고 있어 매우 좋은 입장에 있으며, 이 분야에 많은 사람들을 끌어들이고 있다고 생각합니다."

토론 세션에는 Google에서 근무하는 많은 베트남 기술 전문가들이 참여했습니다. 사진: TRONG NHAN

이 행사에서 응우옌 티 빅 응옥(Nguyen Thi Bich Ngoc) 기획투자부 차관은 베트남 디지털 경제에 대한 연구에 따르면 2030년까지 베트남에서 디지털 기술의 연간 경제적 영향 가치가 1,733조 동(VND)에 달할 것으로 예상되며, 이는 약 740억 달러에 해당한다고 말했습니다.

이러한 발전으로 AI는 디지털 경제에 큰 기여를 할 것입니다.

또한 응옥 여사는 썬더마크 캐피털의 조사에 따르면 베트남과 싱가포르는 AI 연구 분야에서 세계 30위권에 드는 동남아시아 대표 국가로, 가까운 미래에 베트남에서 AI 투자를 유치할 수 있는 많은 기회가 있을 것이라고 말했습니다.

뉴 튜링 연구소의 공동 창립자인 부 두이 특 박사는 베트남에서 AI를 개발하는 데 있어 과제는 데이터라고 말했습니다. 현재 베트남에서 AI 기반 문제를 해결하는 데 제공되는 입력 데이터 소스가 최적이 아니기 때문입니다.

많은 AI 모델을 훈련하는 데 여전히 미국, 유럽 등 선진국의 데이터 소스를 사용하고 있어, 베트남에 적용하면 일부 애플리케이션에 차이가 발생합니다.

하지만 다른 관점에서 보면, 툭 박사에 따르면 베트남은 데이터 측면에서도 큰 이점을 가지고 있습니다. 미국과 같은 나라에서는 AI와 같은 기술을 위해 '정제된' 데이터를 수집하는 데 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. 베트남에서는 아직도 저렴한 비용으로 "정제된" 데이터를 수집할 수 있습니다.

따라서 그에 따르면, 베트남 법률 준수를 장려하고 보장하는 방식으로 국내 데이터 소스에 접근할 수 있는 길을 마련하기 위한 몇 가지 추가적인 법적 통로가 필요합니다.

출처: https://tuoitre.vn/giam-doc-khoa-hoc-google-viet-nam-co-loi-the-ve-ai-2024081815461921.htm