251028 전자신문

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LLM은 모르는 물리세계, SLM 개발 필요	- LLM이 완성된 지식을 학습하는 경향 때문에 사물 원리를 이해하는 폭이 사람은 물론 동물보다 좁을 수 있음, 모라벨 역설(인간에게 쉬운 일은 컴퓨터에 어렵고 인간에게 어려운 일은 컴퓨터에 쉽다) 같은 틈을 메워야 AGI 실현 가능 - AI 시스템이 물리 세계를 이해할 수 있어야 AGI 실현이 가능한 만큼 물리 세계 학습 필요성 강조, AI가 단기간에 물리 세계를 모두 이해할 수 없기 때문에 다양한 가설을 세워 나타날 수 있는 동작과 발생할 수 있는 상태 등을 상상, 반복 학습을 통해 고도화하는 '월드 모델' 방법론 제시 - 차별화된 데이터와 알고리즘은 LLM과 기술격차를 좁힌 SLM 개발을 이끌고 다양한 인간 사회 특성을 반영할 수 있을 것, 산업별 고품질 데이터에 기반해 다수 주체가 LLM과 특정 분야에서 대등한 경쟁력을 갖춘 경량언어모델(SLM)을 개발하면 AI 민주화 실현 가능
기술 넘어 규범 선도, AI 거버넌스 경쟁 가속	- 세계 주요국, 생성형 AI 신뢰성과 안전성 확보를 위한 기반 연구 강화, 평가·인증·교육 체계 정비, 단순한 기술 개발을 넘어 AI 규범과 표준을 선도하려는 AI 거버넌스 경쟁 - 세계 30개국과 UN, EU, OEDC 등 AI 전문가 100명과 국제기구가 참여한 '국제 AI 안전보고서 공개', AI 모델 등 기술진화 속도가 지나치게 빠른 만큼 사후 규제 중심의 관리 방식만으로는 리스크를 통제하기 어렵다는 것이 핵심, 기존 안전 평가 기준만으로는 대응이 어려워 평가 및 완화 수단의 고도화 필요

 

AI 거버넌스 경쟁

  

International_AI_Safety_Report_2025_accessible_f.pdf

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