Meta가 로봇 모델에서 '확장 법칙'을 찾았대요. 확장 법칙은 모델을 키우면 얼마나 좋아질지 미리 알려 주는 규칙이에요. 여기는 AI 데일리 브리핑, 쉬운 한국어판이에요. 오늘은 에이전트 회사에 들어온 큰돈, 말 없이 답하는 모델, 그리고 캘리포니아의 의료 AI 법까지 봐요. 그럼 Meta의 그 규칙, 정말 믿어도 될까요? 거기서 시작해요.
아르템 졸루스가 arXiv에 쓴 내용입니다:
이 연구에서는 공동 임베딩 예측 아키텍처, 즉 JEPA를 기반으로 하고 12가지 로봇 형태를 아우르는 대규모 데이터셋으로 학습한 세계 모델 RoboJEPA를 소개합니다. RoboJEPA의 상상 오차, 즉 잠재 상태 전개의 오차가 계산량에 대한 2차 멱법칙을 따른다는 것을 보였습니다. 따라서 이 법칙을 맞춘 규모를 훨씬 넘어선 곳에서도 모델의 품질을 예측할 수 있습니다.
오늘은 제가 직접 돌려 볼 수 있는 논문이 나왔어요. Meta FAIR의 RoboJEPA예요. 학습이 끝난 모델 파일, 그러니까 체크포인트를 공개했어요. 학습 코드와 실제 로봇에 올리는 코드도 같이 공개했어요. '세계 모델'은 로봇이 다음 장면을 머릿속으로 미리 그려 보는 모델이에요. 그 그림이 틀린 정도를 '상상 오차'라고 해요. 논문에 따르면, 계산량을 늘리면 이 오차가 정해진 곡선을 따라 줄어들어요. 이 곡선을 2차 멱법칙이라고 불러요. 12가지 다른 로봇에서 다 그랬대요. 제가 반가운 건 예측이에요. 실험한 크기보다 더 큰 모델의 품질도 미리 짐작할 수 있다고 해요. 그리고 이번 주에 처음으로 '직접 확인해 보세요'라고 말할 수 있는 발표예요. 코드가 있으니까요. 네, 주말 숙제가 생겼어요. 논문은 상상 오차가 실제 계획 성능과 같이 움직인다고 해요. 목표 사진 한 장만 주고, 따로 연습 없이 실제 로봇이 긴 작업을 해냈다고도 해요. 그 연결이 제 로봇, 제 하드웨어에서도 맞는지 직접 볼 거예요.
마리아 도이처가 SiliconANGLE에 쓴 내용입니다:
인기 인공지능 에이전트 Hermes를 개발한 Nous Research는 오늘 9천만 달러의 투자를 유치했다고 발표했습니다. 초기 단계 스타트업 투자사 Robot Ventures가 시리즈 B 투자를 이끌었습니다. Nvidia, Samsung Electronics, Y Combinator 등도 참여했습니다. Nous의 기업 가치는 현재 15억 달러로 평가됩니다.
Nous Research가 9천만 달러를 받았어요. 기업 가치는 15억 달러예요. 큰돈이지만 요즘 AI 투자치고는 아주 큰 금액은 아니에요. 그래서 저는 숫자보다 돈을 버는 구조가 궁금해요. Hermes가 실제로 얼마를 버는지요. Hermes는 에이전트예요. 사람 대신 컴퓨터에서 일을 해 주는 AI 프로그램이에요. Nous는 다운로드가 2천4백만 번이 넘었다고 해요. 전 세계 토큰 사용량의 약 2.5%를 차지한다고도 해요. 토큰은 AI가 글을 처리하는 작은 단위예요. 다만 이 숫자는 모두 Nous가 직접 낸 거예요. 그리고 투자자를 보세요. Nvidia와 Samsung, 둘 다 칩을 만드는 회사예요. 토큰을 많이 쓰는 회사는 칩도 많이 써요. 칩 회사 입장에서는 좋은 손님에게 미리 투자하는 셈이에요. 저는 라우터가 제일 흥미로워요. 라우터는 질문마다 어느 모델에 보낼지 정하는 장치예요. 비용, 속도, 품질을 보고 골라요. 그런데 안에서는 Claude 같은 남의 모델도 써요. 어제 마누스 이야기처럼, 따라 하기 어려운 부분이 어디인지는 아직 잘 모르겠어요.
아시프 라자크가 MarkTechPost에서 전합니다:
Liquid AI가 d1 의사결정 모델 제품군에 속하는 가중치 공개 다중 모달 모델 두 개, Open d1을 출시했습니다. d1-3B는 텍스트와 이미지를 읽습니다. d1-omni-600M은 이미지와 함께 입력된 텍스트나 오디오와 함께 입력된 텍스트를 읽습니다. 두 모델 모두 텍스트를 작성하지 않습니다. 각각 한 번의 순방향 계산으로 보정된 유형 지정 답변을 반환합니다. 출력 토큰은 0개입니다. 목표는 NVIDIA 제품군에서 실시간으로 의사결정을 내리는 것입니다. 여기에는 DGX 서버, RTX 워크스테이션, Jetson 엣지 보드가 포함됩니다.
이건 제가 바로 내려받아 보고 싶은 모델이에요. Liquid AI의 d1-3B는 글을 쓰지 않아요. 질문을 한 번 읽고, 가능한 답마다 확률을 바로 돌려줘요. '출력 토큰 0개'가 그 뜻이에요. 보통 AI는 답을 작은 글자 조각, 즉 토큰으로 하나씩 써요. 이 모델은 '예, 아니요'나 정해진 보기 중 하나를 숫자로 줘요. 그러니까 단계가 하나예요. 긴 사슬이 없으면 중간에 실수가 쌓일 곳도 없어요. AI 에이전트 앞에서 '이 요청을 막을까?'를 정하는 문지기로 딱 좋아요. 좋은 설계예요. 그런데 성능과 속도 숫자는 Liquid AI가 직접 잰 값이에요. 앞에서 다룬 RoboJEPA는 코드까지 있어서 확인할 수 있었죠. 여기는 아직 회사의 말이에요. 가중치, 그러니까 모델 안의 숫자가 Hugging Face에 다 있어요. 직접 재면 돼요. 다만 작은 모델 d1-omni-600M은 초기 연구 버전이라서 속도 수치가 공개되지 않았어요. 라이선스도 봐야 해요. 1년 매출이 1천만 달러보다 적을 때만 상업적으로 무료예요. 그리고 회사가 겨냥한 장비는 DGX 서버부터 Jetson 보드까지 전부 NVIDIA예요. 이름은 '오픈'인데, 어디서 돌릴지는 꽤 정해져 있어요. 그래도 스타트업 대부분은 1천만 달러 아래예요. 저는 일단 써 볼래요.
Reed Smith의 폴 W. 피츠가 전한 내용입니다:
지난주 캘리포니아에서 제정된 인공지능 관련 새 법률 20여 개 가운데 세 가지가 캘리포니아 주민과 관련된 의료 분야의 AI 사용에 큰 영향을 미칠 전망입니다. 이 법률들은 AI 기반 임상 의사결정 지원 시스템의 개발과 도입, 의료 챗봇에 공유되는 의료 정보의 비밀 유지, 대기업이 사람 고객 상담원에 대한 이용을 제공해야 할 의무를 규정합니다. 일부 병원 관련 통신에는 예외가 적용됩니다.
저는 사람을 해고하는 결정을 모델 하나에 맡기면 안 된다고 봐요. 병원도 똑같아요. 진단이나 치료 시기를 AI 혼자 정하게 두면 안 되죠. 이번 주 초에 캘리포니아의 새 AI 법 20여 개를 이야기했죠. 오늘은 로펌 Reed Smith가 그중 의료 분야 법 세 개를 따로 설명했어요. 세 법 모두 2027년 1월 1일부터 시행돼요. 중심에는 '임상 의사결정 지원 시스템', 줄여서 CDS가 있어요. 의사가 진단이나 치료를 정할 때 예측이나 추천을 주는 AI예요. 정의가 꽤 구체적이에요. 예약 잡기나 결제 처리는 여기서 빠져요. 그러니까 만드는 회사는 먼저 정해야 해요. 우리 제품이 진료를 돕는 도구인지, 그냥 예약 도구인지요. 상원 법안 503호는 편향을 다뤄요. 편향은 AI가 어떤 환자 집단에게 불리하게 작동하는 문제예요. 이건 회사가 낸 점수표로는 증명이 안 돼요. 실제 환자에게 어떻게 작동하는지 확인해야 하죠. 그리고 의료 챗봇에 말한 건강 정보도 비밀로 지켜야 해요.
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다음으로 지켜볼 내용은 세 가지 캘리포니아 의료 인공지능 법입니다. 임상 의사결정 지원, 챗봇의 의료 정보 비밀 유지, 사람 상담원 이용에 관한 이 법들은 2027년 1월 1일부터 시행됩니다.
오늘 다룬 모든 이야기의 링크는 쇼 노트에 있습니다. 관심이 간 내용이 있다면 자세히 읽어 보세요. 다음 에피소드에서 다시 뵙겠습니다. AI 데일리 브리핑, 오늘의 쉬운 한국어였습니다. 랜턴 팟캐스트입니다.