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넷플릭스 창업자 헤이스팅스, 모교에 733억원 기부…"AI 부작용 빨리 연구해야" [이코노믹데일리] 리드 헤이스팅스 넷플릭스 공동 창업주 겸 이사회 의장이 모교인 미국 메인주 보든 칼리지에 수백억 원을 기부한 사실이 알려졌다. 보든 칼리지는 24일(현지시간) 헤이스팅스 의장이 인공지능(AI) 프로그램을 위해 5000만 달러(약 733억원)를 기부했다고 밝혔다. 이는 1794년 학교 설립 이후 가장 큰 규모다. 보든 칼리지는 이 기금을 활용해 총 10명의 교수를 채용하고 교육 및 연구 분야에서 AI를 통합·탐구하는 교수진을 지원할 방침이다. 헤이스팅스 의장은 "더 많은 연구자와 학생들이 AI가 인간 사회의 규칙, 가치, 행동 방식을 근본적으로 변화시킬 가능성에 대해 연구했으면 한다"고 말했다. 그는 뉴욕타임스(NYT) 인터뷰에서 "AI의 발전 속도와 시스템이 인간 활동에 큰 혼란을 초래할 수 있다"며 "빠른 시일 내에 이에 대한 연구가 더 활발히 이루어져야 한다"고 강조했다. 또한 AI를 소셜 네트워크에 비유하며 "우리는 인류의 생존과 번영을 위해 싸울 것"이라고 밝혔다. 이어 "과거 소셜 네트워크가 빠르게 성장했을 때 대부분의 사람들은 그것이 인간의 상호작용과 행동에 미칠 변화를 제대로 이해하지 못했다"며 "AI의 변화는 소셜 네트워크의 변화보다 훨씬 더 클 것"이라고 덧붙였다. 아울러 "AI 기술의 급격한 발전이 예상치 못한 부작용이나 위험을 초래하기 전에 연구를 시작해야 한다"고 강조했다. 헤이스팅스 의장은 "나는 극단적인 기술 낙관론자다. 인류의 진보는 한편으로 기술 발전, 다른 한편으로는 도덕적·윤리적 시스템의 발전에 달려 있다"면서 "기술 발전은 순조롭게 진행되고 있지만 후자는 더욱 강화될 필요가 있다"고 말했다. 한편 보든 칼리지는 미국 최고 수준의 리버럴 아츠 칼리지(LAC) 중 하나로 헤이스팅스 의장은 1983년 이곳에서 학사 학위를 취득했다.2025-03-25 08:45:09
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다보스포럼, AI 규제-혁신 조화 방안 모색...글로벌 협력 촉구 [이코노믹데일리] 세계경제포럼(WEF·다보스포럼) 연차총회에서 인공지능(AI) 기술의 혜택과 부작용을 둘러싼 심도 있는 논의가 펼쳐졌다. AI 발전이 가져올 혁신과 규제 필요성 사이의 균형점을 찾는 방안에 대해 심층적인 의견 교환이 이루어졌다. 지난 22일(현지시간) 'AI 거버넌스' 토론 세션에서는 AI 분야 정부 및 재계 대표들이 모여 AI의 바람직한 미래를 조망했다. 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 특별연설을 통해 AI 부작용 방지를 위한 글로벌 규범 체계 수립의 중요성을 역설했다. 구테흐스 사무총장은 AI의 잠재력을 인정하면서도, "AI가 속임수 도구, 노동시장 혼란, 전쟁터의 냉혹한 영향 등 부작용을 초래할 수 있다"며 인권 중심의 AI 규범 수립을 강조했다. 압둘라 알스와하 사우디아라비아 통신·정보기술부 장관은 AI 시대 심화될 디지털 격차 문제를 주요 화두로 제시했다. 그는 AI 보급이 선진국-저소득 국가 간 정보 격차를 더욱 심화시킬 것이라며, "정보 소외 지역에 데이터 흐름이 지속적으로 생성되지 않으면 돌이킬 수 없는 경제적 손상이 초래될 것"이라고 경고했다. 클라라 샤페즈 프랑스 인공지능·디지털 기술 담당 장관은 AI 산업계와 정부 간 상생하는 규범 체계 마련을 강조했다. 샤페즈 장관은 "정부가 AI 산업 혁신을 도우면서 업계와 함께 AI 기술의 안전성과 신뢰를 구축해야 한다"고 역설했다. AI 업계 역시 당국과의 협력을 통한 합리적 해법 도출에 무게를 뒀다. 아빈드 크리슈나 IBM 최고경영자(CEO)는 "정부와 AI 산업은 놀라울 정도로 일치된 목표를 공유하고 있다"고 평가했다. 다만, 크리슈나 CEO는 과도한 규제가 혁신을 저해할 수 있음을 경계하며, AI 기술 개방성 유지, 극단적 위험 시에만 강력한 규제 적용, AI 개발자의 안전장치 명시 의무화를 제안했다. '유럽판 챗GPT'를 개발한 미스트랄의 아르튀르 멘슈 CEO는 AI 개방성 유지를 강조했다. 멘슈 CEO는 "미스트랄은 분산화된 AI 접근 방식을 장려한다. 이용자가 자신만의 AI에 접근해 스스로 행동과 결정을 내리는 것"이라며 오픈소스 모델의 유해 목적 사용 방지 사례를 제시했다. 그는 "AI를 중앙집중화된 기술로 간주하고 통제하려는 것이 가장 큰 위험"이라며 애플리케이션 제어 중심의 규범과 과학적이고 자동화된 검증 프로세스 도입을 주장했다.2025-01-23 08:08:15
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