00:00구글과 마이크로소프트에 이어 엔비디아까지 인공지능 기상 예보 모델을 공개한 가운데 이것이 가져올 변화와 과제를 연속으로 짚어봅니다.
00:10어제는 긍정적 측면을 살펴봤는데요. 오늘은 반대로 들여다보겠습니다.
00:14공짜로 공개된 AI 날씨 예보, 정말 비용이나 부작용은 없을까요? 김민경 기자가 전해드립니다.
00:24겉으로 보면 개방, 누구나 내려받아 활용할 수 있는 AI 예보 모델이 공개되면서 연구의 문턱은 분명 낮아졌습니다.
00:33하지만 AI 예보 모델의 내부를 들여다보면 이야기는 조금 달라집니다.
00:39모델의 구조와 학습 방식, 이를 구동하는 계산 환경까지 특정 기업의 기술 위에 놓여 있습니다.
00:47AI 예보 모델을 활용할수록 기술 의존 역시 깊어질 수밖에 없다는 우려가 나오는 이유입니다.
00:53일종의 AI의 주권에 대한 얘기를 하잖아요. 계속 그 플랫폼 안에 갇혀 있어야 된다는 얘기예요.
01:00그러니까 우리가 성장할 수 있는 잠재력을 어느 부분은 계속 닫아놓고 갈 수밖에 없다라는 문제는 발생하게 됩니다.
01:08AI 예보 연구의 기준과 방향이 자칫 특정 기업의 기술 생태계에 맞춰 굳어질 수 있는 겁니다.
01:16국내 연구기관들 역시 해외 AI 예보 모델을 그대로 쓰기보다는 성능과 한계를 분석해 자체 기술로 발전시키는 데 초점을 맞추고 있습니다.
01:24단지 이 오픈소스 모델 혹은 오픈소스 툴들을 가져다 쓰는 것뿐만 아니라 툴들의 약점이 뭐고 어떻게 하면 좀 더 빠르게 할
01:34수 있고 어떻게 하면 한반도에 최적화된 예보 모델을 만들 수 있는지 그런 것들을 연구를 해야 합니다.
01:40전문가들은 오픈소스 AI 예보 모델을 단기적인 성능 영상이나 검증 수단으로 활용하되 핵심 역량은 국내 기술로 쌓아가야 한다고 강조합니다.
01:49단순히 AI 예보 모델을 가져다 쓰는 것에 그치지 않고 어디까지 참고해서 무엇을 우리 기술로 남길지 나아가 새롭게 만들어갈지가 앞으로의 과제입니다.
02:00YTN 김민경입니다.
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