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[연예뉴스][팩플] 명령 없어도 '셀프' 개발하는 AI, 구글 '알파이볼브' 공개

온카뱅크관리자

2025-05-16 18:11:46

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2MjUPJyjvc">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2d2b7f3c886c35ed0ba53439a5f823406009b56116bc8ba7e2c5b5c49e175d1e" dmcf-pid="VRAuQiWACA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글딥마인드가 14일 공개한 AI에이전트(비서) '알파이볼브'. 사진 딥마인드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/16/joongang/20250516181147757rwrq.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="KXrKJN5rlE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/16/joongang/20250516181147757rwrq.jpg" width="658"></p>
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            구글딥마인드가 14일 공개한 AI에이전트(비서) '알파이볼브'. 사진 딥마인드
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          <p contents-hash="a22b449145796aa268fa9919d6af7991909f8fb29e185bac27714338db198e4f" dmcf-pid="fec7xnYcCj" dmcf-ptype="general"><br> 구글이 알고리즘을 스스로 검증한 뒤 성능을 개선하는 인공지능(AI) 모델을 선보였다. </p>
          <div contents-hash="ddb077991a217c08bcfcff1785c2a412487b08de118e4f5907afba9923f525f6" dmcf-pid="4dkzMLGklN" dmcf-ptype="general">
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           <br>
           <p> 무슨 일이야 </p>
           <br> 구글의 AI 연구 조직인 딥마인드는 14일(현지시간) 블로그를 통해 새로운 AI 에이전트(비서)인 '알파이볼브'(Alpha Evolve)를 공개했다. 구글의 대규모 언어모델(LLM)인 '제미나이'에 자동 평가 시스템을 접목했다. 품질과 정확도를 수치로 바꿔 정량 평가한 뒤 더 나은 문제 해결 방법(알고리즘)을 찾는 식이다. 
          </div>
          <div contents-hash="4f47c29d214c46e53595cf983a62cfac389b83ca529d65a74cc4c05764dc0e42" dmcf-pid="8JEqRoHESa" dmcf-ptype="general">
           ━
           <br>
           <p> 이게 왜 중요해 </p>
           <br> 알파이볼브는 두 가지 AI 모델을 활용한다. 연산 속도가 빠르고 가벼운 '제미나이 플래시'로 알고리즘을 생성한 뒤, '제미나이 프로'가 이를 시행하고, 심층 분석한다. 이를 반복해 수 천개의 알고리즘을 생성하고 이 중 가장 성능이 뛰어난 알고리즘을 선택한다. 이를 통해 AI가 잘못된 답안을 제시하는 '환각'(할루시네이션) 현상을 줄일 수 있다는게 구글측의 설명이다. 
          </div>
          <div contents-hash="81638d21cc5cd76431d1a8774954022a7fb36ff2e5127ddf7211e2f35acbf1d5" dmcf-pid="6sGdwhKGhg" dmcf-ptype="general">
           ━
           <br>
           <p> 성능은 어때 </p>
           <br> 구글은 지난 1년 간 알파이볼브를 내부에서 시범 적용했다. 서버를 최적화하는 소프트웨어(SW)를 개선하는데 이 AI를 사용했다. 구글의 모든 데이터센터에 알파이볼브를 적용하자, 컴퓨팅 자원(리소스)을 이전보다 0.7%가량 절약했다. AI 반도체인 TPU(텐서 처리장치) 개발에도 이 AI를 썼다. 불필요한 연산을 제거하고, 새로운 아키텍처(기초 설계)에 관한 코드 작성을 맡겼다. 그 결과 TPU의 연산 속도는 이전보다 23%가량 빨라졌다. 제미나이 훈련시간도 이전보다 1%가량 줄었다. 
          </div>
          <div contents-hash="d10eda5a45aa7a736598c7fa4b0061fecbbed16602ed67c63fec212f5e4749cd" dmcf-pid="POHJrl9Hvo" dmcf-ptype="general">
           ━
           <br>
           <p> 어디에 쓸 수 있어 </p>
           <br> 딥마인드는 알파이볼브를 통해 컴퓨터 과학의 발전 속도가 더 빨라질 것으로 기대하고 있다. 이 AI가 수학 난제를 해결하는 데 강점이 있어서다. 컴퓨터 과학은 이산 수학, 선형대수 등 수학에 기반을 둔다. 구글에 따르면 정수론, 기하학 등 50여개 수학 문제를 푸는 데 알파이볼브를 사용한 결과, 약 75%가량의 문제에서 새로운 해결방안을 찾아냈다. 20%의 문제는 이전에 나온 해법을 더 빠르게 풀 수 있는 논리를 찾았다. 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4160a1ede438656684ac96100a99e2f730aaeb47c9d8294e8c78c3b925a9e1f9" dmcf-pid="QIXimS2XvL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글딥마인드가 14일 공개한 AI에이전트(비서) '알파이볼브'. 사진 딥마인드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/16/joongang/20250516181150091jwyk.jpg" data-org-width="559" dmcf-mid="9crKJN5rWk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/16/joongang/20250516181150091jwyk.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글딥마인드가 14일 공개한 AI에이전트(비서) '알파이볼브'. 사진 딥마인드
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          <div contents-hash="864d4ea870ddda8896f9d2966a472d5c18dd03c7570f8ff6356433c2862abb01" dmcf-pid="xCZnsvVZCn" dmcf-ptype="general">
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           <p> 더 알면 좋은 점 </p>
           <br> 딥마인드가 범용인공지능(AGI)의 실마리를 찾았다는 해석도 나온다. 알파이볼브가 작동하는 방식이 '재귀 개선'과 비슷해서다. 재귀 개선은 사람의 개입 없이 AI가 스스로 개선하는 개념을 뜻한다. 이 기술이 구현되면 사람의 지능과 맞먹을 수 있다. 딥마인드도 알파이볼브의 효용성을 특정 분야에 국한하지 않았다. 딥마인드는 "알파이볼브는 구체적인 지표로 성능을 평가하는 모든 분야에 쓸 수 있다"며 "컴퓨터 과학뿐 아니라 신소재 공학, 신약 개발 등 더 많은 분야에서 혁신을 가져올 수 있다"고 설명했다. 
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          <p contents-hash="78f8b8d8b68369b02168a7e8a1ab765f0c860a2f54186e9042c989a4fd027a52" dmcf-pid="yfi59PIiSi" dmcf-ptype="general">■ 더중앙플러스 : 팩플</p>
          <p contents-hash="5ebe264cc8f6b3acae669603569656e69080d7a66e15606f34102305bc57ad4e" dmcf-pid="W4n12QCnWJ" dmcf-ptype="general">「 더 자세한 기사 내용이 궁금하시다면, 기사 링크를 복사해 주소창에 붙여넣으세요. </p>
          <p contents-hash="f8125ba34cb307790ac008093588104f8db176db83c6fb93019e6237bbab2014" dmcf-pid="Y8LtVxhLSd" dmcf-ptype="general">“챗GPT, 거짓말해서 안 써요” 대학생 쓰는 ‘노트북LM’ 뭐길래 <br> 어차피 챗GPT만 쓰면 되는 거 아냐? ‘생성AI=챗GPT’가 되면서 오픈AI가 AI 서비스를 천하통일하나 싶었는데. 웬걸, 절치부심한 구글이 제대로 반격하기 시작했다. 구글이 만든 ‘AI 기반 연구 도우미’인 노트북LM이 뜨거운 반응을 얻으면서다. 1타 강사로도, 우리 팀 ‘일잘러’ 막내로도 변신하는 노트북LM. 요새 ‘AI 좀 쓴다’는 사람들은 다들 쓰고 있다는데. 팩플이 고수들의 사용법을 전한다. <br> https://www.joongang.co.kr/article/25335959 </p>
          <p contents-hash="a5420235bc6ecf0fb8c82e72432d4b2927986df262537b72f571ee7cccd1b93e" dmcf-pid="G6oFfMlove" dmcf-ptype="general">알아서 척척 앱도 만들어준다, 개발자 뒤집은 ‘바이브 코딩’ <br> ‘느낌’대로 코딩한다고? 미국 실리콘밸리에서 시작된 ‘바이브 코딩(vibe coding)’이 태평양을 건너 판교에도 상륙했다. 개발자의 직감과 흐름에 따라 자유롭게 구현한다는데. AI랑 코딩하면 사람보다 좋나? 그럼 코딩의 ‘ㅋ’도 모르는 비개발자도 개발할 수 있는거 아닌가? 요즘 가장 뜨거운 바이브 코딩, 무엇인지부터 어디까지 가능할지, 개발자 일자리를 위협할 존재인지, ‘문송’한 기자가 바이브 코딩을 실제 해 본 경험담까지, 싹 다 담았다. <br> https://www.joongang.co.kr/article/25334130 </p>
          <p contents-hash="e07a36a36256fa973b53628cc4a8e6f128828eb0018398143f7c099ed1102e47" dmcf-pid="HPg34RSgSR" dmcf-ptype="general">“한국 개발자, 큰 기회 왔다” 깃허브의 24시간 ‘코딩 과외’ <br> 코딩 AI는 개발자들의 일자리를 얼마나 위협하는 걸까. 앞으로 개발자들이 일하는 방식은 어떻게 변할까. 코딩을 모르는 일반인도 개발자처럼 프로그램을 만들 수 있는 시대가 올 수 있는 건가? 팩플이 셰린 네이피어 깃허브 APAC(아시아·태평양 지역) 부사장에게 물었다. <br> https://www.joongang.co.kr/article/25336249 </p>
          <p contents-hash="a1024d3e214de4e00a05ab6ada49186288910b9e32f179d5223f3052af03127b" dmcf-pid="XQa08evaSM" dmcf-ptype="general">」</p>
          <p contents-hash="34a3d69848b4c78e8886e3eb88e842a2d4c9851ec8d961a0a54c90b3a070a394" dmcf-pid="Z32I1ug2Wx" dmcf-ptype="general">오현우 기자 oh.hyeonwoo@joongang.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 중앙일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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