< 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.
최근 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
2024-03-29우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다. *멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자 최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다. AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나
2024-03-25최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는
2024-03-14기계공학과 경기욱 교수가 KAIST와 공동캠퍼스를 진행하고 있는 뉴욕대학교(NYU)의 2024년 1월 겸임교수로 임용됐다. 경기욱 교수는 2023년 8월부터 뉴욕대학교 전자및컴퓨터공학과에서 연구연가를 보내고 있으며, 착용형 햅틱 인터페이스 등을 연구하고 있다. 2024년 1월 NYU 공과대학의 요청으로 로봇공학 부전공 학생들을 대상으로 2024년 봄학기 ‘소프트로봇 특별강좌’를 개설하여, 강의를 시작했다. 소프트로봇은 KAIST 기계공학과에서 2019년부터 대학원과목으로 개설되어왔는데, NYU에서는 학사과정에 적합하게 교과내용을 조정하여 강의되고 있다. 본 강의에는 NYU 기계공학과, 전자및컴퓨터공학과, 생물학과, 예술학과 등 다양한 학과의 학생들이 수강중이다. 경기욱 교수는 KAIST 교수가 NYU에서 강의하는 첫 사례로, 본 강의가 좋은 사례로 남아 향후 KAIST-NYU간 다양한 협력 확대의 계기가 되길 바란다고 하였다.
2024-03-13