삼성 AI 포럼 선 한종희 "지속 가능한 AI 생태계 구축에 책임 다할 것"

2024-11-05 10:00
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    "인공지능(AI)은 놀라운 속도로 우리 삶을 변화시키고 있고 더욱 강력해짐에 따라 '어떻게 AI를 더 책임감 있게 사용할 수 있을지'가 갈수록 중요해진다" 한종희 삼성전자 대표이사(부회장)는 4~5일 동안 열린 '삼성 AI 포럼 2024'에 참석해 "삼성전자는 보다 효율적이고 지속 가능한 AI생태계를 구축하는데 책임을 다할 것"이라며 이같이 밝혔다.

    삼성리서치가 주관한 2일 차 포럼은 '모두의 일상생활을 위한 디바이스 AI'를 주제로 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 진행됐다.

    김대현 삼성전자 삼성리서치 글로벌 AI센터장(부사장)은 환영사에서 "생성형 AI 기술 발전에 따른 디바이스 AI의 일상 변화가 가속화되고 있다"며 "이번 포럼이 다가오는 AI 시대의 새로운 가능성을 논의하고 공유하는 장이 되기를 바란다"고 말했다.

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4~5일, 국내외 석학 초청해 AI의 미래 논해

AI와 반도체 활용한 지속 가능한 혁신 모색

신뢰성·인간수준 지능·지식그래프 활용 논의

 한종희 삼성전자 대표이사부회장이 삼성 AI 포럼 2024에서 개회사를 하고 있다 사진삼성전자
한종희 삼성전자 대표이사(부회장)이 '삼성 AI 포럼 2024'에서 개회사를 하고 있다. [사진=삼성전자]

"인공지능(AI)은 놀라운 속도로 우리 삶을 변화시키고 있고 더욱 강력해짐에 따라 '어떻게 AI를 더 책임감 있게 사용할 수 있을지'가 갈수록 중요해진다"

한종희 삼성전자 대표이사(부회장)는 4~5일 동안 열린 '삼성 AI 포럼 2024'에 참석해 "삼성전자는 보다 효율적이고 지속 가능한 AI생태계를 구축하는데 책임을 다할 것"이라며 이같이 밝혔다.
'삼성 AI 포럼'은 세계적으로 저명한 AI와 컴퓨터 공학(CE) 분야 석학과 전문가들을 초청해 최신 연구 성과를 공유하고 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장이다.

지난 4일 열린 1일 차 포럼은 '인공지능과 반도체 기술을 활용한 지속 가능한 혁신 방안 모색'을 주제로 4일 수원컨벤션센터에서 진행됐다.

요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수 'AI 안전을 위한 베이지안 오라클'이라는 주제로 강연에 나서 "AI 안전을 위해서는 정책 입안자들은 물론 대중들도 AI의 현재 상태와 미래에 대해 정확히 이해하고 있어야 한다"고 밝혔다.

얀 르쿤 메타 수석 AI 과학자 겸 미국 뉴욕대 교수는 기조 강연을 통해 현 거대언어모델(LLM)의 수준과 한계를 설명하고, 기계가 인간의 지능 수준에 도달하기 위해서는 추가적인 기술 혁신이 필요함을 강조했다.

기술 세션에서 AMD 최고기술자(CTO)인 조세프 마크리 부사장은 자사의 AI 솔루션을 소개하고 AI 플랫폼과 협업의 중요성 등을 피력했다. 이와 함께 최영상 삼성전자 SAIT 마스터가 강연자들과 AI 기술 트렌드 및 반도체 AI 방향성을 토의하는 시간을 가졌다.

삼성리서치가 주관한 2일 차 포럼은 '모두의 일상생활을 위한 디바이스 AI'를 주제로 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 진행됐다.

김대현 삼성전자 삼성리서치 글로벌 AI센터장(부사장)은 환영사에서 "생성형 AI 기술 발전에 따른 디바이스 AI의 일상 변화가 가속화되고 있다"며 "이번 포럼이 다가오는 AI 시대의 새로운 가능성을 논의하고 공유하는 장이 되기를 바란다"고 말했다.

이안 호록스 영국 옥스퍼드대 교수는 '지식 그래프를 적용한 개인화 AI 서비스 기술'이라는 주제로 키노트 발표를 맡았다. 그는 지식 그래프의 중요성과 지식 그래프가 사람의 지식 기억 및 회상 방식과 유사하게 데이터를 저장, 처리하는 방식을 설명했다.

또한 지식 그래프의 특징을 잘 반영하는 검색, 추천 등의 활용 사례를 소개하고, 유연한 데이터 모델과 논리적 추론을 바탕으로 한 사용자 맞춤형 서비스 구현 방안을 제시했다.

최창규 삼성전자 SAIT AI리서치센터장(부사장)은 "AI와 반도체 기술은 우리의 삶을 개선할 뿐만 아니라 개발 시간과 비용을 줄이는 등 과학 분야에서도 매우 중요하다"면서 "특히 실험 데이터가 부족하거나 물질 합성이 어려운 경우에 AI가 큰 도움이 된다"고 밝혔다.

이해준 삼성리서치 마스터는 거대언어모델의 효율적인 학습을 위해서는 고품질의 데이터, 효율적인 아키텍처, 안정된 훈련 기법 등이 필요하다며, 이를 통해 비용과 성능을 동시에 개선할 수 있음을 설명했다. 또한 이전 모델 재사용을 통한 새로운 모델 학습의 효율·성능 개선 등을 강조했다.

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