데이터 없는 AI 학습, '앱솔루트 제로'가 여는 새로운 패러다임

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데이터 없는 AI 학습, '앱솔루트 제로'가 여는 새로운 패러다임

General: 데이터 중심 AI의 한계를 넘는 새로운 도전

최근 AI 연구에서 매우 흥미로운 논문이 발표되었습니다. 2024년 5월 7일, 칭화대와 베이징 제너럴 AI 연구소, 펜실베니아 주립대 연구진이 공동 발표한 이 논문은 기존 AI 학습 방식과는 전혀 다른 접근을 시도했습니다. 모델 이름은 '앱솔루트 제로(Absolute Zero)'로, 외부 학습 데이터 없이 스스로 문제를 만들고 해결하며 성능을 높이는 자율 학습 AI를 제안합니다. 이는 전통적인 지도 학습(Supervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 차별화된 방식으로, AI가 스스로 문제를 출제하고 푸는 셀프 플레이 기반 학습을 통해 결과를 도출합니다.

펜실베니아 주립대 연구진이 공동 발표한 이 논문'앱솔루트 제로(Absolute Zero)

Insight: AI 학습의 패러다임 전환과 의미

기존의 LLM(Large Language Models)은 대부분 대규모의 고품질 데이터셋에 의존해 학습합니다. 문제는 이러한 데이터가 점점 희소해지고 있다는 점입니다. 공개된 퍼블릭 텍스트의 양은 한계가 있으며, GPT류 모델이 학습한 데이터 규모는 수십 조 토큰에 달합니다. 이미 많은 연구자들이 "학습 가능한 데이터는 2028년경 포화에 이를 것"이라고 예측하고 있습니다.

이런 상황에서 '앱솔루트 제로'는 AI가 외부 데이터 없이도 자율적으로 문제를 만들고, 해결하며 성장하는 메커니즘을 증명해 보인 최초의 사례 중 하나로 평가됩니다. AI가 문제를 출제(Propose)하고, 이를 스스로 해결(Solve)하며 그 과정에서 학습을 반복하는 구조로, 자가 생성 + 자가 평가 + 자가 개선이라는 전례 없는 셀프 러닝 루프를 갖추고 있습니다.

또한 이 모델은 '코딩 문제'를 기반으로 사고력, 논리적 추론 능력을 훈련합니다. 코드 기반 학습은 정확한 정답 유무 판단이 가능하기 때문에 자동 채점과 리워드 부여 시스템 설계에 매우 유리합니다. 이는 마치 AI가 스스로 사고 훈련을 하는 셈입니다.


Specific: 앱솔루트 제로의 구조와 가능성

핵심 구조

  • LM 하나가 두 가지 역할 수행:

    • 문제 출제자(Proposer)

    • 문제 해결자(Solver)

  • 코드 실행기(Code Executor): 자동 채점 및 리워드 제공

  • 셀프 플레이 루프: 자가 생성 → 자가 해결 → 자가 검증 → 반복 학습

학습되는 추론 유형

  • 연역 추론(Deduction): A → B, B → C이면 A → C

  • 귀납 추론(Induction): 여러 사례를 바탕으로 일반 법칙 도출

  • 역추론(Abduction): 결과를 기반으로 원인을 추론

이 방식은 초기에는 간단한 '헬로월드' 수준에서 시작해 점차 복잡한 문제로 진화하며, 리워드를 통해 학습 난이도를 스스로 조절합니다. 또한 이 구조는 GPT나 라마(LLaMA) 등의 기존 모델에도 적용 가능한 확장성을 보였고, 특히 모델 크기가 클수록 성능 향상이 더욱 두드러지는 점도 입증됐습니다.

고려해야 할 한계점

  • 셀프 플레이 루프는 막대한 자원 소모 가능성

  • 일반화 능력은 제한적 (논리/코드 문제에는 강하지만 현실 세계 문제에는 불확실)

  • 예상치 못한 AI 행동 발생 시 안전성(Safety) 이슈

결론: AGI 시대를 향한 진정한 자율 학습의 첫걸음

앱솔루트 제로는 기존 AI가 반드시 필요로 했던 "사람이 만든 데이터" 없이도 고성능 학습이 가능함을 보여줬습니다. 이는 AGI(인공일반지능)를 위한 새로운 돌파구가 될 수 있으며, AI가 인간 수준을 넘는 사고 능력을 가질 수 있다는 가능성을 제시한 셈입니다.

아직은 초기 단계지만, 이 방식이 발전한다면 우리는 AI가 스스로 학습하고 발전하는 완전 자율 학습 시대를 맞이하게 될지도 모릅니다. 트랜스포머가 AI 아키텍처의 전환점이었다면, 앱솔루트 제로는 학습 패러다임의 전환점이 될 가능성이 있습니다.

앱솔루트 제로는 외부 데이터 없이도 스스로 학습하며 기존 최고 성능 모델과 견줄 수 있는 결과를 도출한 AI 모델로, AGI 시대를 향한 새로운 패러다임을 제시합니다.

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AI가 대체하기 힘든 직업과 인간 고유의 가치

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AI가 대체하기 힘든 직업과 인간 고유의 가치

최근 thecore.media에서 발표한 'AI가 가장 대체하기 힘든 직업 20개' 리스트는 향후 20~25년 동안 AI로 대체하기 어려운 직업과 그 이유, 대체불가율을 명확히 제시하며 인간의 고유한 역할이 여전히 필수적인 분야를 조명합니다. 이 글은 해당 리스트를 바탕으로 AI와 인간의 공존 가능성, 그리고 인간만이 제공할 수 있는 가치를 탐구합니다.

AI가 대체하기 힘든 직업과 인간 고유의 가치

인간의 핵심 역할

리스트에 포함된 직업들은 공감, 신뢰, 창의성, 복잡한 맥락 이해와 같은 인간 고유의 능력을 요구합니다. 예를 들어, 영유아 교사(대체불가율 98%)는 아이들의 애착 형성과 안전을 책임지며, 트라우마 전문 심리치료사(97%)는 깊은 신뢰와 공감으로 심리적 치유를 지원합니다. 성직자(96%)와 외교관(94%)은 인간적 현존과 문화적 맥락 해석 능력이 필수적입니다. 심지어 프로 운동선수(92%)나 스탠드업 코미디언(90%)과 같은 엔터테인먼트 직업에서도 관객은 인간의 서사와 진정성에 매력을 느낍니다.

이 직업들은 AI가 인간의 감정, 직관, 도덕적 책임감을 완전히 모방하기 어렵다는 점을 보여줍니다. 응급실 의사(93%)는 생사를 결정하는 순간의 도덕적 판단을, 간호사(88%)는 환자에게 따뜻한 위로를 제공하는 역할을 수행합니다. 이는 기술로 대체할 수 없는 인간성의 본질을 드러냅니다.

AI와 인간의 협업 가능성

이 리스트는 AI가 모든 직업을 대체할 것이라는 우려를 완화하며, AI와 인간의 협업 가능성을 강조합니다. 예를 들어, 물리치료사(82%)는 AI 기반 진단 도구를 활용하면서도 환자와의 신체적 접촉과 동기 부여를 담당합니다. 크리에이티브 디렉터(85%)는 AI로 데이터 기반 인사이트를 얻고, 인간의 직관으로 브랜드 비전을 제시합니다.

또한, 현장 인류학자(81%)나 고고학 발굴자(79%)는 AI가 데이터 분석이나 패턴 인식에서 도움을 줄 수 있지만, 현지 문화의 깊은 이해와 섬세한 유물 처리는 인간의 몰입과 직관이 필요합니다. 이는 AI가 인간을 보조하는 도구로 자리 잡을 가능성을 시사합니다.

인간 고유의 가치

이 리스트는 인간의 존재감이 얼마나 중요한지를 다시금 깨닫게 합니다. 지역 분쟁 중재자(80%)는 당사자들의 신뢰를 얻기 위해 감정을 읽어야 하며, 파인 다이닝 셰프(91%)는 손님에게 다감각적 예술 경험을 제공합니다. 고등학교 스포츠 코치(78%)는 학생들에게 멘토링과 동기 부여를 통해 영향을 미칩니다.

인간 고유의 가치

특히, 윤리 감독 위원(89%)과 중대 소송 변호사(84%)는 도덕적 판단과 사회적 책임이 요구되며, AI가 단순히 데이터 처리나 최적화를 넘어 인간 사회의 복잡한 가치 체계를 이해해야 한다는 점에서 한계를 드러냅니다. 이는 기술 발전 속에서도 인간의 도덕적, 감정적 역할이 필수적임을 상기시킵니다.

결론: 인간과 AI의 균형

AI는 우리의 삶을 빠르게 변화시키지만, 이 리스트는 인간의 공감, 창의성, 책임감이 대체 불가능하다는 점을 강조합니다. AI는 효율성을 높이고 새로운 기회를 열어줄 수 있지만, 인간의 손길과 마음이 필요한 순간은 항상 존재합니다.

AI를 두려워하거나 전적으로 의존하기보다는, 이를 파트너로 받아들이고 인간 고유의 가치를 더욱 빛나게 할 방법을 모색해야 합니다. 이 리스트는 그 여정을 시작하는 데 큰 영감을 줍니다. 여러분은 이 리스트에서 어떤 직업이 가장 인상 깊었나요? AI 시대에 인간의 역할은 어떻게 진화할 것이라고 생각하시나요?
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앤트로픽, Claude 'MCP·리서치' 대규모 업그레이드…AI 업무 자동화 시대 본격화

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앤트로픽, Claude 'MCP·리서치' 대규모 업그레이드…AI 업무 자동화 시대 본격화

AI 기술의 급진적인 발전을 이끄는 앤트로픽(Anthropic)이 2025년 5월, 자사의 AI 플랫폼 ‘클로드(Claude)’에 핵심 기능인 MCP(Model Context Protocol)와 리서치(Research) 기능을 대대적으로 확장했습니다. 이번 업데이트는 인공지능의 업무 자동화 및 정보 탐색 능력을 획기적으로 끌어올렸다는 평가를 받고 있습니다.

🔗 MCP 인티그레이션으로 외부 도구 연결 강화

MCP는 다양한 외부 애플리케이션과 AI 모델 클로드를 연결하는 오픈 표준 프로토콜입니다. 이번 인티그레이션(Integrations) 기능 확장을 통해, 이제 클로드는 웹 앱, 데스크톱 앱, 자체 앱 서버 등 다양한 환경에서 원격 MCP 서버와 원활하게 연동됩니다.

🔧 초기 지원 앱 목록:

  • 지라(Jira), 컨플루언스(Confluence), 재피어(Zapier)

  • 클라우드플레어(Cloudflare), 아사나(Asana), 페이팔(PayPal) 등 10여 종

이제 클로드는 업무 문서를 요약하거나, 앱 자동화 워크플로우를 트리거하고, 데이터 기반 업무 처리를 직접 수행할 수 있습니다.

📚 고급 리서치 기능 업데이트

강화된 ‘리서치(Research)’ 기능은 클로드가 수백 개의 소스를 바탕으로 사용자의 요청을 세분화해 45분 이내 종합 리포트를 생성합니다. 출처가 명확히 표시된 이 리포트는 분석 보고서, 시장조사, 학술 기반 정보 등에서 매우 유용합니다.

📌 지금은 맥스, 팀, 엔터프라이즈 요금제 사용자에게 베타로 제공되며, 곧 프로 요금제에도 적용 예정입니다.

💡 블로거가 주목해야 할 포인트

  1. AI 자동화 트렌드 콘텐츠 제작: 다양한 앱과 연동되는 Claude의 능력을 소개하며 실사용 예시 중심 콘텐츠를 제작해보세요.

  2. 리서치 기능 체험기 시리즈: 직접 사용 후 작성한 리서치 결과 비교 콘텐츠는 정보성 + 트렌드성 모두를 충족합니다.

  3. Zapier 활용법 & Claude 연결 가이드: 실전 팁 콘텐츠로 AdSense 수익 유입을 유도해 보세요.

AI는 이제 일하는 방식을 바꾸고 있습니다.

클로드의 진화는 AI의 다음 단계를 예고합니다. 이 변화의 흐름을 블로그에 담아보세요. 트렌드를 선도하는 블로거로 성장할 수 있습니다.

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