구글, 과학·수학 특화 인공지능 도구 '알파이볼브' 공개

영국 구글 딥마인드가 과학·수학 분야의 최적화 문제 해결에 특화된 생성형 인공지능(AI) 도구인 '알파이볼브(AlphaEvolve)'를 공개했다. 게티이미지뱅크 제공

영국 구글 딥마인드가 새로운 생성형 인공지능(AI) 도구인 '알파이볼브(AlphaEvolve)'를 공개했다. 데이터센터와 반도체 칩 설계 효율, AI 모델 학습 속도를 개선하는 등 과학·수학 분야 최적화 문제 해결에 특화됐다는 평가다.

딥마인드는 14일(현지시간) 구글의 최신 대형 언어모델(LLM)인 제미나이(Gemini)를 기반으로 만든 AI 도구 AlphaEvolve를 공개했다. 

AlphaEvolve는 사용자가 제안한 문제나 기존 해결책에 대해 수백, 수천 개의 알고리즘을 만들고 자체 평가시스템을 통해 최적의 알고리즘을 제안한다. 기존 생성형 AI의 문제점으로 꼽히는 환각(hallucination) 현상도 줄였다는 설명이다. AI 환각은 AI가 없는 정보를 지어내거나 왜곡해 신뢰도를 떨어뜨리는 요소다.

연구팀은 지난 1년간 AlphaEvolve가 발견한 알고리즘을 구글 내부 컴퓨팅 생태계 전반에 배포해 활용한 결과를 공개했다.

발표 자료에 따르면 AlphaEvolve는 구글의 AI용 반도체 칩인 텐서프로세싱유닛(TPU)의 설계 최적화에 기여해 구글의 전세계 데이터센터 자원 소모량을 0.7% 감소시켰다. Gemini의 연산속도를 향상해 모델 훈련 시간을 1% 단축했다는 내용도 담겼다.

기하학, 조합론, 수론 등 50개 이상의 어려운 수학 문제에 AlphaEvolve를 적용한 결과 전체의 20% 사례에서 기존 해법을 개선했다는 결과도 소개됐다.

딥마인드는 AlphaEvolve가 구체적인 지표나 시뮬레이션으로 평가 가능한 분야라면 어디든 적용될 것으로 기대했다. 특히 수학·과학 문제 해결에 도움이 되는 알고리즘 설계에 도움이 될 것이라고 보고 있다. 

딥마인드는 "수학이나 컴퓨터과학과 같이 명확하고 체계적으로 측정 가능한 다양한 분야에서 AlphaEvolve가 특히 유용하다"며 "재료과학, 신약 개발, 지속가능성, 기술 및 비즈니스 등 더 많은 분야에서 혁신을 가져올 수 있다"고 밝혔다.

일부 과학자들은 AlphaEvolve의 유용성에 대해 좀 더 지켜보겠다고 밝혔다. 사이먼 프리더 영국 옥스퍼드대 연구원은 국제학술지 네이처에 "AlphaEvolve가 코드로 표현 가능한 수학 문제에만 적용될 가능성이 높아 활용 범위가 좁을 것"이라는 의견을 제시했다. AI 연구자인 후안 순 미국 오하이오주립대 교수는 "더 넓은 범위에서 테스트 되기 전까지는 회의적"이라고 밝혔다.

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]