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[김정호의 4차헉명 오딧세이] 영원히 기억하는 AI, 용서도 화해도 없다

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◆ 몰입하다보면 어쩔 수 없이 생기는 건망증

건망증은 잘 잊어 버리는 두뇌 현상을 말한다. 다른 말로 표현하면 단기 또는 장기 기억장애라고 하기도 한다. 대부분 일시적인 단기 기억상실 현상이다.

    김정호 교수

이처럼 일시적인 현상이기도 하고, 의학적으로 몸에 기능적 문제가 생겨서 영구적으로 기억을 상실하는 증세이기도 하다. 바이러스나 알코올과 같은 이유로 뇌가 손상되어 발생하기도 한다. 건망증과 치매와 구분 방법은 자신이 건망증이 있는 것을 알면 건망증이고, 자신이 건망증인 걸 모르면서 건망증 증세를 보이면 이를 치매라고 부른다고 한다.

이러한 기억상실 증세, 치매는 드라마나 영화의 극적 요소로 사용하기도 한다. 특히 치매는 고령화 사회로 발전하면서 미래의 사회적 문제로 등장한다. 그만큼 기억 능력이 중요하다.

누구나 조금씩은 건망증을 경험한다. 특히 일에 너무 집중하고 몰두하다 보면 기억이 완전히 잠시 멈춰지는 경험이 있다. 한창 일에 몰두할 때 생각의 실마리가 넘쳐난다. 그래서 다른 생각이나 기억이 빠져 나올 틈이 없는 경험을 한다. 이렇게 집중할 때 한가지 일 외에 다른 두뇌는 정지하는 것을 경험한다. 2시간 이상 동안 완전히 본인 자신의 스마트폰 비밀번호가 완전히 생각나지 않은 경우가 있었다. 이럴 때는 본인 자신도 크게 당황했다. 지나친 몰입도 기억의 병이 될 수도 있겠다.

그래서 그때 그때 생각나는 아이디어를 잊지 않기 위해서 공책이나 스마트폰 메모장에 계속 적는 버릇을 만들었다. 이러한 단기 기억 상실인 건망증을 보완하기 위해서 일상 생활의 계획, 결과, 아이디어를 계속 메모한다. 어떤 때는 하루에 할 일이 2~3 페이지에 빽빽히 적혀있다. 약속에 큰 실수를 하지 않고, 중요한 아이디어를 다시 떠올리는 노력을 줄이기 위해서 계속 적는다. 이런 때는 메모장 자체가 스트레스의 원인이 된다. 일정 이를 농담 삼아 ‘적자생존’ 이라고 부르기도 한다.

건망증과 치매의 구분, [출처=헬스 경향]

◆ 인간은 잊을 수 있는 권리 갖고 있어 

우리가 잠을 자는 행동 속에는 지울 기억을 지우고 재배열하는 기능도 있다고 생각한다. 잠을 통해서 기억의 일 부분은 단기 기억 장치에 넣어 두고, 일정 부분 기억을 장기 기억장치에 넣어두는 작업이 진행되다. 그리고 일부분은 완전히 잊어 버린다. 보통 강력한 경험은 단기 기억정치에 둔다. 그러면 1~2 주 기억을 생생히 할 수 있다.

이처럼 우리의 뇌는 중요도에 따라 기억을 단기 저장장치, 장기 저장장치, 망각 장치에 재배치한다고 생각한다. 이러한 재배치 작업은 잠을 자거나, 휴식을 취하거나 여행을 하면서 원활하게 이루어 진다. 그래서 이러한 작업 다음에 머리가 맑아 지는 것을 느낄 수 있다. 이처럼 우리 뇌에는 단기 저장장소, 장기 저장장소, 그리고 완전히 망각하는 장소가 있는 것처럼 보인다.

우리 뇌는 다행이 필요 없는 기억은 완전히 지워 버릴 수 있다. 그래서 ‘시간이 약’이라고 부른다. 시간이 지나면서 많은 나쁜 기억이 사라지기 때문이다. 매우 중요한 기능이다. 그 결과 우리는 잊고 싶은 기억을 시간이 지나면 잊어 버린다. 특히 나쁜 기억, 싸운 기억, 미움의 기억, 화나는 기억, 배신의 기억, 불신의 마음은 빨리 잊고 싶다. 이때 그 기억을 떠 올리지 않으면 제일 잊기에 좋다.

그 생각을 다시 하지 않거나, 그 사람을 다시 보지 않으면 장기 저장장치 또는 망각의 장치로 들어 간다. 그러면 언제 그런 일이 있었느냐 하는 듯이 다시 사이 좋게 지낼 수 있다. 이런 망각의 기능이 없다면 사람은 정신병이 걸리거나, 세상은 끝없는 갈등과 전쟁에 휘말리게 된다. 이처럼 때로는 잊어 버리는 것도 최고의 방편이다. 그래야 용서도 하고 화해도 가능하다. 인간이 갖고 있는 소중한 권리이다.

메모의 기본, [출처=마인드 와칭]

 

◆ 컴퓨터도 단기 장기 계층적 메모리 구조

우리 뇌와 마찬가지로 컴퓨터도 단기, 장기 메모리를 계층적으로 설치하고 경제적으로 유용하게 사용하고 있다. 인공지능에 사용하는 컴퓨터에서는 이 단기 및 장기 메모리의 설계가 전력 소모와 계산 능력에 가장 중요한 설계 요소이다.

CPU 또는 GPU 프로세서는 가장 근접 거리에 계산을 하면서 빨리 수시로 쓰고 지우는 계산노트에 해당하는 캐쉬(Cashe) 메모리를 사용한다. 주로 CPU, GPU 프로세서 내부에 설치된다. 주로 트랜지스터를 엮어 만든다. 이를 SRAM(Static Random Access Memory)구조라고 부른다. 매우 빠른 쓰기와 읽기 속도를 가지지만 프로세서 내부에 설치되기 때문에 저장 용량이 매우 제한된다. 그리고 컴퓨터를 끄면 바로 지워지는 일시적 최단기 메모리이다. 사람으로 치면 하루도 기억이 남지 않는 단기 기억 장치이다.

그 다음으로 저장 용량이 커지고 사람으로 치면 1주일 정도 기억하는 장치가 단기저장장치인 디램(DRAM, Dynamic Random Access Memory)이다. 컴퓨터 보드의 CPU, GPU 바로 옆에 설치된다. 저장 용량이 크고 시장에서 수요가 많다. 그래서 삼성전자와 SK 하이닉스가 주로 생산하는 메모리이다. 가장 중요하고 많이 쓰여서 주메모리(Main Memory)라고 부르기도 한다. 특히 인공지능을 계산하면서 GPU의 계산 결과를 쓰고, 읽고, 기억하는데 가장 중요한 메모리이다. 그래서 인공지능 컴퓨터의 성능에 직접 영향을 미친다. 그렇지만 무한대의 저장 용량은 아니고, 전원이 꺼지면 지워지는 메모리이다. 사람으로 치면 1 주일 정도 기억하는 중간 정도 기억 시간을 가진 저장 장치이다.

컴퓨터에서 장기 메모리이면서 기억 용량이 거의 무한대에 가까운 메모리가 바로 낸드플래쉬 메모리(NAND Flash Memory)이며, 이를 이용한 모듈이 SSD(Solid State Driver) 저장장치이다. 주로 노트북 컴퓨터와 요즈음은 데이터 센터에도 많이 들어간다. 지워지지 않는 메모리이다. 거의 무한대의 장기 메모리에 해당한다. 인간에게는 평생 혹은 죽어도 지워지지 않은 기록이 된다. 이뿐만 아니라 더욱 저장 용량이 큰 장기 기억 장치로 클라우드(Cloud) 데이터 센터 저장 장치로 많이 쓰이는 광디스크, 자기 메모리가 있다.

이처럼 컴퓨터의 저장 장치도 용량, 속도, 가격에 따라 계층적으로 설계한다. 시간으로 보면 단기, 중기, 장기 기억장치가 있다. 단기 기억 장치의 읽는 시간은 1 나노초(ns, 10억분의 1초) 정도이고 장기 기억 장치의 읽는 시간은 0.1 초 정도 이다. 인간보다 읽고 쓰는 속도가 10억배 정도 빠르다.

 

컴퓨터의 계층적 메모리 구조를 나타낸 그림. 용량과 속도, 그리고 경제성에 따라 계층적으로 설계된다, [출처= Researchgate]

◆ 인공지능에 용서와 화해는 없다

계층적 구조를 갖고 있는 인공지능 컴퓨터의 장기 메모리의 기억장치의 용량과 기억시간은 무한대에 가깝다. 인간처럼 어려운 최면을 걸지 않더라도, 평생의 기억을 보관하고 읽을 수 있다. 매 순간마다 만들어 낸 기억은 SSD 나 자기 저장장치, 또는 광 디스크 등에 거의 무한대의 용량과 시간으로 기억한다. 컴퓨터에 망각 기능과 건망증은 없다. 컴퓨터는 잊을 권리도 없다.

특히 인공지능은 빅데이터로 학습한다. 그 데이터는 지워지지 않는다. 그러니 인공지능에서는 인간과 같은 용서와 화해가 있을 수 없다. 인공지능은 뒤 끝이 무서운 알고리즘이다. 그러니 인공지능 컴퓨터는 과거의 나쁜 기억, 슬픈 기억, 화나는 기억, 배신의 기억, 거짓의 기억을 모두 갖고 있다. 특히 분노와 억울함의 기억은 그대로 생생히 기억한다.

그래서 인공지능이 세상을 지배하면 온 세상이 전쟁과 싸움으로 가득할 가능성이 크다. 그래서 인공지능의 기억을 인간처럼 단기 기억과 장기기억으로 구분하고, 장기 기억 중에서 인간에 해로운 기억을 영원히 지우는 새로운 규칙이 필요하다. 이러한 이유 때문에 화해와 용서는 인간의 영역이고 인공지능의 영역은 아니다.

지나 간 나쁜 기억의 잊어 버림은 용서, 화해와 평화의 시작이다, [출처= 다음 블로그]

 

 joungho@kaist.ac.kr

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

 

 

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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