AIB-014호 인공지능 최신 동향과 시사점 CONTENTS AI를 활용해 영화산업의 변화를 노리는 할리우드 MIT IBM, COVID-19 대응 10대 AI 협력과제 추진 NVIDIA, AI 인프라를 위한 차세대 GPU 아키텍처 공개 Faceboo

Size: px

Start display at page:

Download "AIB-014호 인공지능 최신 동향과 시사점 CONTENTS AI를 활용해 영화산업의 변화를 노리는 할리우드 MIT IBM, COVID-19 대응 10대 AI 협력과제 추진 NVIDIA, AI 인프라를 위한 차세대 GPU 아키텍처 공개 Faceboo"

다빈 목
3 years ago
Views:

1 AIB-014호 인공지능 최신 동향과 시사점 CONTENTS AI를 활용해 영화산업의 변화를 노리는 할리우드 MIT IBM, COVID-19 대응 10대 AI 협력과제 추진 NVIDIA, AI 인프라를 위한 차세대 GPU 아키텍처 공개 Facebook, 혐오 표현(Hate Speech) 탐지 AI 성능 강화

AI 를활용해영화산업의변화를노리는할리우드 1 미국영화업계는극장관객수감소, 제작비증가, 수익쏠림현상심화등사업여건이악화넷플릭스등 OTT 서비스를통해가정에서영화를시청하는관객이급증하면서 2019 년미국극장수입은전년대비 5억달러감소한 114 억달러를기록 2 2019 년다수의블록버스터영화가손익분기점을넘기지못했고 * 디즈니의시장지배력이강화 **

2 AI 를활용해영화산업의변화를노리는할리우드 1 미국영화업계는극장관객수감소, 제작비증가, 수익쏠림현상심화등사업여건이악화넷플릭스등 OTT 서비스를통해가정에서영화를시청하는관객이급증하면서 2019 년미국극장수입은전년대비 5억달러감소한 114 억달러를기록 년다수의블록버스터영화가손익분기점을넘기지못했고 * 디즈니의시장지배력이강화 ** 되면서다른제작사의수익성이악화 * 제작비 1억달러이상영화중 제미니맨, 캣츠, 터미네이터다크페이트, 엑스맨다크피닉스 등이손실기록 ** 2019 년 10억달러이상흥행영화 : 디즈니 5편, 소니, 워너브라더스각 1편, 20세기폭스, 유니버설각 0편 영화제작사는흥행확률을높이고제작비를절감하기위해영화제작전과정에서 AI를활용기획워너브라더스는 AI 전문업체시네리틱 (Cinelytic) 을통해영화장르, 예산수준, 배우등영화의주요변수에따른흥행수준을예측하고최적의조합을결정제작일정관리, 영화편집, 시각효과등에 AI를활용해제작기간을단축하고비용을절감일정관리특수효과전문스튜디오 ILM 은사실감높은 3차원이미지를일정에맞춰제작하기위해이미지제작에필요한대규모컴퓨팅자원 ( 렌더팜 ) 을 AI로관리영화편집어도비의 프리미어프로, 어비드의 미디어컴포져 등편집프로그램은 AI를활용해대본에해당하는장면을빠르게찾거나상이한가로세로비율에따라영상을자동으로재구성시각효과영화어벤져스의제작에참여한디지털도메인社는대역의동작과표정을포착하여가상의캐릭터를덧씌우는작업을 AI로자동화홍보영화마케팅기업무비오 (Movio) 는 AI로영화를분석해유효관객층을예측하고영화사에배급및마케팅전략을제시 [ 그림 1] 프리미어프로의자동편집기능 ( 좌 ) 과배우조쉬브롤린을캡쳐해만든어벤저스의타노스 ( 우 ) 출처 : Hollywood Reporter( ) 국내영화산업도매출감소, 열악한제작여건등의문제를해소하기위해 AI 활용요구가높아질전망 코로나 19 의여파로올해영화산업은전년대비약 60~70% 의매출감소예상 ( 영화진흥위원회 ) 1 Hollywood Reporter, From Deepfakes to Facial Capture : How AI is Already Changing Hollywood, Motion Picture Association, THEME Report 2019,

3 MIT IBM, COVID-19 대응 10 대 AI 협력과제추진 3 MIT-IBM Watson AI Lab* 은코로나 19(COVID-19) 대응을위한 AI 연구를추진 * 미국의공과대 MIT 와 IT기업 IBM 의산학협력인공지능연구소로, 지난 2017 년 9월에 10년간 2억5 천만달러투입을목표로설립되었으며, 매년 50여개의프로젝트를수행중 COVID-19 의치료, 예방, 방역및코로나이후 (Post-Corona) 의사회 경제분야혁신을불러올수있는 AI 연구에중점하고있으며, 최근 10 대주요과제를선정 AI 10대연구주제는치료 (1~4), 예방 (5~7), 사회적관리 (8~10) 등의다양한분야 1 다목적치료제슈퍼컴퓨터를활용하여기존에승인된약물들중 COVID-19 에효과적인약물을발견해내고작용과정을 3D로식별할수있는분자구조분석법연구 2 인공호흡기 COVID-19 의합병증인급성호흡기증후군 (ARDS) 을치료하기위한인공호흡기의데이터를통해최적화된설정과관리를수행하는 AI 도구개발연구 3 합병증발견 COVID-19 환자의백혈구이미지를학습 분석하여치명적합병증인패혈증 (Sepsis) 에걸릴위험이있는환자를조기에식별하여집중치료우선순위를정하는연구 4 임상실험고혈압, 당뇨등만성질환치료약물효과에대한수백만건의전자의료기록및자료를분석하여 COVID-19 치료제에대한임상시뮬레이션수행연구 5 감염차단꿀벌이생성하는실크단백질코팅기법을응용하여 COVID-19 바이러스의단백질침투를방지하기위한방법을설계하고합성물질을테스트하는연구 6 최적의마스크호흡 기침 재채기중의 300nm 크기이상의비말전파를 95% 이상막는최적의재료와다양한종류의마스크의효과를평가할표준화방법을만드는연구 7 백신제조공정수십억개이상의 COVID-19 백신을생산하는공정과신속하고공평하게분배할수있는글로벌유통망을구축하기위한데이터통계모델구축연구 8 개인정보보호스마트폰등개인단말을활용하여 COVID-19 의감염확산을추적하는과정에서개인식별정보가익명화될수있도록암호화된 Bluetooth 데이터기법연구 9 취약계층보호연령및질환에따른입원 사망률등의위험도분석을통해 COVID -19 에가장취약한계층을보호하는방법과사회적거리두기같은정책효율성연구 10 정책효율성검증표적화된정부정책의환자보호효과, 환자가 COVID-19 에취약한정도, 개인화된치료법의효과성등을예측하는 AI 모델개발연구 MIT 와 IBM 이보여준산학연 AI 협력모델은다양한사회문제또는산업문제에서구체적이며실효적인솔루션발굴에활용가능 대학교수를중심으로한연구진이구성되어핵심기술을개발하고산업계는재정지원, 연구진공동협력, 인프라, 상용화지원등의협업체계구축 3 MIT News, Marshaling artificial intelligence in the fight against Covid-19,

4 NVIDIA, AI 인프라를위한차세대 GPU 아키텍처공개 4 세계최대의 GPU 생산기업인 NVIDIA 는 AI 전용차세대 GPU 아키텍처암페어 (Ampere) 출시 NVIDIA 최고경영자젠슨황은지난 2020 년 5 월웨비나형태로개최된 GTC(GPU Technology Conference) 2020 에서차세대 GPU 암페어아키텍처를공개 젠슨황은이스라엘의세계적인컴퓨터네트워크기업 Mellanox 를인수한배경을함께전하며, NVIDIA 의 차세대 AI GPU 발표와더불어고성능데이터센터인프라구축을위한청사진을제시 AI 학습과추론을위한차세대 GPU 암페어는기존 GPU 대비 6배이상성능향상암페어아키텍처를탑재한 AI 전용 GPU 인 A100은 2017년출시된볼타 (Volta) 아키텍처인 V100 대비획기적인성능향상을달성 - A100 의자연어처리분야 BERT* 모델학습성능은 V100 대비 6배성능향상 * Bidirectional Encoding Representation from Transformer 로 2018 년구글이개발한자연어처리모델 - 학습된 BERT 모델에대한 A100 의추론성능은 V100 대비 7배성능향상 NVIDIA 는 A100 을 8대탑재한고성능컴퓨터 DGX A100 도출시하여 5페타플롭스 * 수준의연산처리성능보유 * 초당 5천조번연산처리 (16bit 부동소수점연산기준 ), 기존 DGX V100 은 1페타플롭스수준 A100 은 7nm 공정으로생산되어양적으로성능이향상됐으며, 새로운정밀도인 TF32 (Tensor Float 32) 를구현한 3세대텐서코어로질적으로성능이향상됨 - 텐서코어텐서코어는 AI 학습이나추론에서빈번하게발생하는행렬곱연산을빠르게처리하기위해고안된계산장치 - TF32 AI 학습및추론을위한행렬곱연산에최적화된정밀도표현으로, 19bit를활용해단정밀도 (32bit) 연산을대체함으로써성능향상달성 NVIDIA 는 AI 학습과추론을위한전용 HW 를전방위적으로공급함에따라, NVIDA GPU 에대한의존도는더높아질것으로전망 이번암페어아키텍처는 AI 학습및추론성능향상에더집중하여, 연구개발용가속기로써의 GPU 의가치는 앞으로 AI 분야가주가될것임을시사 현재 AI 학습용 HW 에서 NVIDIA 를견제할수있는제품은구글의 TPU(Tensor Processing Unit) 가있으나 TPU 는클라우드형태로만활용가능하기때문에, 지속적으로성능이향상되는 NVIDIA 가향후 AI 학습용 HW 를더욱독점할가능성이높음 4 NVIDIA, GTC 2020 Keynote - NVIDIA A100 GPU( )

5 美 Facebook, 혐오표현탐지 AI 성능강화 5 Facebook 은혐오표현 (Hate Speech)* 을자동적으로탐지하는 AI 의성능이획기적으로높아졌다고자사홈페이지를통해보고 (5.12) 6 * (Facebook 혐오표현정책 ) 사용자가인종, 출신국가, 종교, 성별, 성적지향, 장애, 질병등관련누군가를고의적으로 공격, 모욕, 비난할경우사용자에게경고, 게시물삭제등관리 혐오표현게시물을사용자들이신고하기전 AI 를활용해선제적으로탐지하여관리한비율이 2019 년 4 분기 80.2% 에서 2020 년 1 분기 88.8% 로상승 * 관리게시물건수기준 5.7 백만건 ( 19.4Q) 9.6 백만건 ( 20.1Q) 으로상승하였으며 9.6 백만건중 8.5 백만건이 AI 에 의해혐오게시물로자동분류 Facebook 은머신러닝기반의언어모델이정확성에서향상을보였다고보고 - 혐오게시물로자동분류된 8.5 백만건의게시물중사용자의이의제기 * 로인해최종적으로복원된수는 6.4 만건으로 4.6% 수준 * 혐오표현으로자동분류된 8.5 백만건중 1.3 백만건에대해이의제기 하지만, 알고리즘이분류하지못한건수에대해서는별도보고는없어 AI 의기술적한계및정보투명성에대한비판도있음 학계전문가는알고리즘이탐지한혐오게시물의수가 Facebook 같은거대 SNS 의크기에비해적은 수치라고지적 - Caitlin Carlson 시애틀대학교수는 300 건의정책위반소셜미디어게시물을활용한실험연구한결과 절반정도만최종적으로삭제되었음을연구 Carlson 교수는혐오표현의발생률 (Prevalence) 을공개해야한다고주장 - 실제, Facebook 은 17 억명에달하는일사용자 (Daily Users) 에의해게시되는게시물중혐오표현이 포함된게시물의전체건수보고는하지않고있음 혐오표현의정의와탐지 (definition and detection) 는소셜미디어업체에정치적으로기술적으로난제중하나로 AI 와인간의협업이필요한분야 미묘한표현의의도와의미를해석하는것은 AI 와인간의공동협업이필요한요소 Facebook 은 AI 의성능을높이기위해이미지와텍스트를결합한혐오표현밈 (Memes) 1 만개이상을 제작해 AI 학습에활용하는방안모색 - 향후 10 만달러상금을걸고혐오표현밈 (Hateful Memes) 을가장잘분별할수있는오픈소스소프트 웨어개발공모추진예정 5 Wired, Facebook s AI for Hate Speech Improves. How Much Is Unclear, 방문

6 홈페이지 : * 보고서와관련된문의는 AI 정책연구팀 (jayoo@spri.kr, ) 으로연락주시기바랍니다.