MIT 테크놀로지 리뷰가 10대 기술의 첫 번째로 꼽은 것은 올해 6월 본격 가동에 들어갈 칠레의 세로 파촌(Cerro Pachon)에 있는 거대한 천체망원경입니다. 이 망원경은 미국의 천문학자인 베라 루빈(Vera Rubin)의 이름을 따서 명명되었는데요, 그는 1970년대와 1980년대에 수십 개의 나선 은하 외곽에서 별들이 예상보다 빠르게 움직이는 현상을 관측한 바 있습니다. 루빈의 계산은 우리가 직접 관측할 수는 없지만 별의 궤도부터 우주의 구조까지 형성하는 것으로 보이는 암흑 물질(dark matter)의 존재를 강력히 뒷받침했습니다. 우리가 바라보는 우주는 별들을 제외하고 텅 비어 있는 것 같지만, 사실 우리가 알지 못한 암흑 물질과 암흑 에너지로 채워져 있습니다. 우리가 관측할 수 있는 일반 물질은 우주를 채우고 있는 물질과 에너지의 5퍼센트에 불과합니다. 

 

베라 루빈 천체망원경에는 직경 8.4m인 주렌즈와 32억 픽셀의 카메라가 장착된 최첨단 천체망원경으로, 빅뱅 이후 일어나고 있는 우주 가속 팽창의 원인인 암흑 에너지와 우주를 가득 채우고 있는 암흑 물질의 분포를 관찰해 우주에 대한 이해의 폭을 넓혀줄 것으로 기대됩니다.

 

 

기존의 검색 엔진은 사용자가 입력한 검색어에 대한 관련 웹 페이지를 나열하는 방식으로 정보를 제공하는 반면, 생성형 검색은 AI 모델이 다양한 온라인 출처에서 정보를 요약하거나 재구성해 사용자가 원하는 정확한 답변을 바로 제공하는 방식을 의미합니다. 생성형 검색은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습을 활용하는 AI 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 단순히 웹 페이지 링크를 나열하는 것이 아니라, 여러 소스에서 정보를 통합해 하나의 독창적인 답변을 생성합니다. 생성형 검색은 개인화된 AI 도우미 역할을 할 수 있으며, 보다 효율적이고 직관적인 검색 경험을 사용자에게 제공합니다. 이는 기존의 검색 엔진을 넘어서는 혁신적인 기술로, 정보 접근 방식을 근본적으로 변화시킬 가능성이 큽니다.

 

 

지금까지 나온 AI는 모두 LLM(Large Language Model), 즉 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있습니다. 이들은 파라미터 수가 엄청나서, 예를 들어 GPT-3는 1750억개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이런 초대규모의 파라미터 덕분에 복잡한 문맥 이해, 텍스트 생성, 질문 답변 등 고급 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 이런 파라미터를 처리하기 위해서는 그에 상응하는 하드웨어, 즉 거대한 데이터센터가 필요합니다. 이에 반해 SLM은 파라미터 수가 수백만에서 수십억에 불과합니다. 그래서 복잡한 언어 패턴을 이해하거나 고차원적인 텍스트 생성에서는 성능이 떨어질 수 있지만, 간단한 텍스트 생성과 분류, 기본적인 문법 검사 등의 작업에는 문제가 없으며 저사양 기기에서도 잘 실행됩니다. 강소형 모델인 셈입니다. MIT 리뷰는 SLM에 대한 기대를 "공룡들은 이제 물러나야 할 때이다. 미래는 더 작고 더 민첩한 존재들의 것이다"라고 표현했습니다.

 

이 세 가지 외에 MIT 테크놀로지 리뷰가 선정한 2025년에 기대되는 혁신 기술은 △소의 트림을 줄여 메탄가스 배출을 줄이는 기술 △로보택시(Robotaxi) △빠르게 학습하는 로봇(Fast-learning robots) △폐식용유이나 산업 폐기물, 심지어 공기 중의 가스를 활용해 만든 친환경 항공기 연료 △6개월에 한 번만 주사를 맞으면 면역력을 유지할 수 있는 장기 지속형 HIV 예방 약품 △철강을 생산할 때 코크스 대신에 재생에너지를 이용해 만들어낸 수소를 사용해 이산화탄소를 줄이는 제철 기술 △인간 배아에서 나온 줄기세포를 이식하여 간질이나 제1형 당뇨와 같은 난치병을 치료하는 기술 등입니다. 

 

임삼진·서경주 객원기자 isj2020@kosns.com