AI 대모 “빅테크 이윤추구뿐·공공 AI 구축 시급”

이상덕 기자(asiris27@mk.co.kr) 2024. 3. 11. 11:42
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인공지능(AI)의 대모로 불리는 페이페이 리(Fei-Fei Li) 스탠퍼드대 교수가 조 바이든 미국 대통령에게 '국립 컴퓨팅 파워·데이터센터 웨어하우스'설립을 긴급 건의했다.

애나 에슈 민주당의원은 공공 AI 구축을 위한 'AI 국립 저장소(repository)' 설립을 추진하는 법안을 발의했는데, 페이페이 리 교수가 동참한 것이다.

페이페이 리 교수는 2000년대 이미지넷을 구축해 알고리즘만큼 빅데이터가 AI 구축에 중요하다는 사실을 입증해 인공지능 업계의 대모로 불린다.

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페이페이 리 교수 바이든에 건의
공공AI 구축 위한 AI법안 양당지지
미국 정부 주도 AI 설립 탄력받을 듯
페이페이 리 스탠퍼드대 교수
인공지능(AI)의 대모로 불리는 페이페이 리(Fei-Fei Li) 스탠퍼드대 교수가 조 바이든 미국 대통령에게 ‘국립 컴퓨팅 파워·데이터센터 웨어하우스’설립을 긴급 건의했다. 초거대 AI 모델 학습에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 가격이 급등하면서, 대학 차원에서 AI 연구가 더 이상 불가능하다는 하소연이다.

10일(현지 시각) 워싱턴포스트에 따르면, 리 교수는 바이든 대통령의 국정연설에 앞서 “국가의 최고 AI 연구자들이 기술 대기업과 경쟁을 유지할 수 있도록 ‘문샷 투자’ 일환으로 대학을 지원해달라”고 공식 요청했다. 애나 에슈 민주당의원은 공공 AI 구축을 위한 ‘AI 국립 저장소(repository)’ 설립을 추진하는 법안을 발의했는데, 페이페이 리 교수가 동참한 것이다. AI 국립 저장소는 학계의 AI 연구를 위해 소프트웨어 클라우드 등을 무료로 공유하는 디지털 창고다.

AI 구축은 경쟁을 넘어 전쟁으로 바뀐 상태다. 오픈AI, 마이크로스프트(MS), 구글, 메타 등은 모델 구축에 수십억달러를 투자하고 있다. 메타는 AI 모델 학습을 위해 GPU 35만개를 구매하겠다고 밝힌 바 있다. 반면 스탠퍼드대 자연어처리 연구진은 GPU가 고작 68개 뿐이다. 엔비디아 GPU H100 대당 가격이 5000만원이 넘어서면서 예산 확보가 절실하다는 것이 학계의 주장이다.

워싱턴포스트는 “AI는 컴퓨팅 파워 뿐 아니라 학계의 스타 연구자를 빨아들이고 있다”면서 “대기업은 이제 인재를 독점하고 있다”고 말했다. 2022년 기준으로 빅테크는 AI 모델 32개를 발표했지만, 미국 학계는 3개에 그쳤다.

또 미국 학계에서는 AI 연구가 지나치게 상업적으로 편중되고 있다고 지적하고 있다. 페이페이 리 교수는 “산업계는 이윤을 추구하는 기술을 개발하기만 한다”면서 “공익을 창출하는 공공부문 AI 개발이 시급하고, 현재 상태는 심각하다”고 염려했다.

페이페이 리 교수는 바이든 대통령에게 건의 직후 백악관 과학기술정책국장을 만나 해당 법안을 논의한 것으로 알려졌다. 일부 기술 기업은 이러한 불만을 크레딧을 제공하는 것으로 달래고 있다. 마이크로소프트는 AI 국립 저장소 프로젝트에 2000만달러 규모 클라우드 크레딧을 기부했다. MS의 에릭 호비츠 최고과학책임자는 “MS는 오랫동안 학계 동료들과 지식과 컴퓨팅 파워를 공유하는 것을 중요시하게 여기고 있다”고 설명했다.

미국이 AI 국립 저장소 설립에 속도를 낼 경우 다른 국가들도 공공 AI 설립에 팔을 걷어 붙일 것으로 전망된다. 미국은 국립과학재단 주도로 국립 AI 연구소 7곳 등에 1억4000만 달러를 투자한 상태다. 또 에슈 의원이 발의한 공공 AI 구축을 위한 ‘AI 법안’은 하원·상원에서 정파를 초월한 지지를 받고 있다. 에슈 의원은 “AI에 대한 민주화가 시급하다”고 말했다.

페이페이 리 교수는 2000년대 이미지넷을 구축해 알고리즘만큼 빅데이터가 AI 구축에 중요하다는 사실을 입증해 인공지능 업계의 대모로 불린다. 레이블이 붙은 수많은 이미지를 무료로 공개했고, 이를 활용해 수많은 인공지능이 쏟아질 수 있었다. 특히 매년 AI 비전 인식 대회를 열었는데 2012년 이 대회에서 제프리 힌턴 토론토대 교수와 당시 수제자였던 오픈AI의 일리야 수츠케버 최고과학자가 참여한 알렉스넷팀이 우승을 차지하며, 인공지능 비전 인식 능력이 처음으로 사람을 앞질렀다. 이후 딥러닝이 급격히 발전한다.

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