shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
2025년 1월, BFL은 엔비디아의 블랙웰 마이크로아키텍처의 파운데이션 모델로 플럭스 모델을 포함하기 위한 엔비디아와의 파트너십을 발표했다. 또한 이 회사는 플럭스 생성 이미지의 맞춤화 및 파인 튜닝을 위해 설계된 의 출시와 콘텐츠 제작의 일부로 플럭스 프로(Flux Pro)를 사용하기 위한 독일 미디어 회사 Hubert Burda Media와의 파트너십을 발표했다.
2025년 5월 29일, BFL은 텍스트와 이미지 모두를 사용하여 프롬프트를 입력할 수 있도록 하여 문맥 내 이미지 생성 및 편집을 가능하게 하는 모델 모음인 플럭스.1 콘텍스트(Flux.1 Kontext)를 발표했다. 이와 함께 플럭스 모델을 테스트하기 위한 인터페이스인 BFL 플레이그라운드(BFL Playground)도 출시되었다.
2025년 7월 31일, BFL은 Krea AI와 협력하여 개발한 모델인 플럭스.1 크레아 개발(Flux.1 Krea Dev)을 발표했다. 이 모델은 기존 텍스트-이미지 모델에 비해 더 나은 성능, 더 다양한 미학, 더 나은 사실감을 달성하도록 훈련되었다.
플럭스는 텍스트-이미지 모델 시리즈이다. 이 모델들은 120억 개로 확장된 정류 흐름 트랜스포머 블록을 기반으로 한다. 플럭스.1 모델은 다른 라이선스로 출시되었는데, Schnell(독일어로 빠르거나 신속하다는 뜻)은 아파치 라이선스 하의 오픈 소스 소프트웨어로, Dev는 비상업적 라이선스 하의 소스 입수 가능 소프트웨어로 (사용자는 BFL에서 Dev에 대한 자체 상업 라이선스를 얻을 수 있음), Pro는 사유 소프트웨어로 출시되었으며, 타사 사용자가 라이선스를 받을 수 있는 API로만 제공된다. 사용자는 사용된 모델과 관계없이 생성된 출력물에 대한 소유권을 유지했다.
이 모델들은 ComfyUI 및 Stable Diffusion WebUI Forge (Automatic1111 WebUI의 포크)와 같은 생성형 인공지능 사용자 인터페이스를 사용하여 온라인 또는 로컬에서 사용할 수 있다.
향상된 주력 모델인 플럭스 1.1 프로(Flux 1.1 Pro)는 2024년 10월 2일에 출시되었다. 11월 6일에는 두 가지 추가 모드가 추가되었는데, 제어 속도에 영향을 미치지 않으면서 4배 더 높은 해상도와 최대 4메가픽셀의 이미지를 생성할 수 있는 울트라(Ultra)와 스냅샷 스타일의 초현실적인 이미지를 생성할 수 있는 로(Raw) 모드이다.
플럭스.1 콘텍스트는 문맥 내 이미지 생성 및 편집 기능을 갖춘 시리즈이다. 프로(Pro), 맥스(Max), 개발(Dev) 모델로 제공된다. 프로는 최고 품질 모델로, 프롬프트를 사용하여 기존 이미지를 반복적으로 수정할 수 있으며, 맥스는 생성 속도에 최적화되어 있다. 개발은 플럭스.1 개발과 동일하게 비상업적 라이선스 하에 공개된 개방형 가중치 모델이다.
플럭스와 관련된 텍스트-비디오 모델 SOTA는 개발 중이다.
아르스 테크니카가 수행한 테스트에 따르면, 플럭스.1 개발과 플럭스.1 프로에서 생성된 출력물은 프롬프트 충실도 측면에서 DALL-E 3와 비교할 만하며, 사진 현실성은 미드저니 6과 거의 일치했고, 스테이블 디퓨전 XL과 같은 이전 모델보다 사람 손을 더 일관성 있게 생성했다.
플럭스는 매우 사실적인 이미지 생성으로 비판을 받았다. 언론 보도에 따르면, 도널드 트럼프가 총을 들고 포즈를 취한 이미지부터 충격적인 장면까지 묘사되었으며, 이는 플럭스 모델의 윤리적 함의에 대한 논의를 촉발했다.
모델 출시 후, 소셜 미디어 플랫폼 X는 플럭스 생성 이미지로 넘쳐났다. Black Forest Labs는 모델 훈련에 사용된 데이터에 대한 정확한 세부 정보를 제공하지 않았다. 아르스 테크니카는 플럭스가 웹 스크래핑을 통해 무단으로 수집된 대량의 이미지 컬렉션을 기반으로 하며, 이는 잠재적인 법적 결과를 초래할 수 있는 논란의 여지가 있는 관행이라고 의심했다.
일본 기술 뉴스 웹사이트 Gigazine이 플럭스.1 콘텍스트에 대해 수행한 테스트에 따르면, 이 모델 시리즈는 영어에 대한 이해도가 높고 사용자가 제공한 프롬프트에 따라 이미지를 사실적인 스타일에서 애니메이션 스타일로 쉽게 변환할 수 있지만, 일본어 이해 능력은 상당히 떨어진다.
자사 웹사이트의 공식 BFL 플레이그라운드 외에도, 플럭스 모델은 창의적 및 전문적 용도를 위해 다양한 타사 플랫폼을 통해서도 널리 사용할 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 및 Replicate와 같은 플랫폼의 저장소가 포함된다.
IBM 그래닛(IBM Granite)은 IBM이 만든 디코더 전용 AI 파운데이션 모델 시리즈이다. 2023년 9월 7일 발표되었으며, 4일 후에 초안 논문이 발표되었다. 처음에는 IBM의 클라우드 기반 데이터 및 생성형 인공지능 플랫폼 Watsonx에서 다른 모델들과 함께 사용하기 위한 목적이었으나, IBM은 일부 코드 모델의 소스 코드를 공개했다. 그래닛 모델은 인터넷, 학술 출판물, 코드 데이터셋, 법률 문서 및 금융 문서에서 큐레이션된 데이터셋으로 훈련된다.
파운데이션 모델.
파운데이션 모델은 광범위한 데이터로 대규모로 훈련되어 다양한 하위 작업에 적용할 수 있는 AI 모델이다.
그래닛의 첫 번째 파운데이션 모델은 Granite.13b.instruct와 Granite.13b.chat이었다. 이름에 있는 "13b"는 당시 대부분의 대규모 모델보다 적은 130억 개의 매개변수에서 유래했다. 이후 모델은 30억에서 340억 개의 매개변수로 다양하게 출시되었다.
2024년 5월 6일, IBM은 그래닛 코드 모델의 네 가지 변형 소스 코드를 소프트웨어의 완전한 자유로운 사용, 수정 및 공유를 허용하는 오픈 소스 퍼미시브 라이선스인 아파치 2로 공개하고, 이를 허깅 페이스에 올려 대중이 사용할 수 있도록 했다. IBM의 자체 보고서에 따르면, 그래닛 8b는 유사한 매개변수 범위 내에서 여러 코딩 관련 작업에서 라마 3보다 뛰어난 성능을 보인다.
LightGBM은 Light Gradient-Boosting Machine의 약자로, 기계 학습을 위한 자유-오픈 소스 분산 그라디언트 부스팅 프레임워크이며, 원래 마이크로소프트에서 개발했다. 이 프레임워크는 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 순위 학습, 통계적 분류 및 기타 기계 학습 작업에 사용된다. 개발 중점은 성능과 확장성에 있다.
LightGBM 프레임워크는 GBT, GBDT, GBRT, GBM, MART 및 RF를 포함한 다양한 알고리즘을 지원한다. LightGBM은 희소 최적화, 병렬 훈련, 다중 손실 함수, 정규화, 배깅, 조기 종료 등 XGBoost의 많은 장점을 가지고 있다. 두 가지의 주요 차이점은 트리의 구성에 있다. LightGBM은 대부분의 다른 구현에서와 같이 레벨별로(행 단위로) 트리를 성장시키지 않는다. 대신 잎(leaf)-단위로 트리를 성장시킨다. 최대 델타 손실을 가진 잎을 선택하여 성장한다. 또한 LightGBM은 XGBoost 또는 다른 구현에서처럼 정렬된 특성 값에서 최적의 분할 지점을 검색하는 널리 사용되는 정렬 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 사용하지 않는다. 대신 LightGBM은 고도로 최적화된 히스토그램 기반 결정 트리 학습 알고리즘을 구현하여 효율성과 메모리 소비 모두에서 큰 장점을 제공한다. LightGBM 알고리즘은 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS) 및 Exclusive Feature Bundling (EFB)이라는 두 가지 새로운 기술을 활용하여 높은 수준의 정확도를 유지하면서 알고리즘을 더 빠르게 실행할 수 있도록 한다.
LightGBM은 리눅스, 윈도우, macOS에서 작동하며 C++, 파이썬, R, C#을 지원한다. 소스 코드는 MIT 허가서에 따라 라이선스가 부여되며 깃허브에서 사용할 수 있다.
경사 기반 단측 샘플링.
경사 하강법을 사용할 때, 모델의 가능한 구성 공간을 계곡으로 생각하는데, 이 계곡의 가장 낮은 부분이 데이터에 가장 근접하게 맞는 모델이다. 이 비유에서, 계곡이 얼마나 더 낮아지는지 배우기 위해 다른 방향으로 걷는다.
일반적으로 경사 하강법에서는 전체 데이터 집합을 사용하여 계곡의 기울기를 계산한다. 그러나 이 일반적으로 사용되는 방법은 모든 데이터 포인트가 동일하게 유익하다고 가정한다.
대조적으로, 경사 부스팅 결정 트리를 위해 처음 개발된 방법인 Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS)은 모든 데이터가 동일하게 유익하다는 가정에 의존하지 않는다. 대신, 더 작은 경사(더 얕은 기울기)를 가진 데이터 포인트를 무작위로 제거하여 덜 유익한 것으로 간주한다. 이는 노이즈의 영향을 받았을 수 있는 데이터를 걸러내어 모델이 데이터의 기본 관계를 더 정확하게 모델링할 수 있도록 하기 위함이다.
배타적 특징 번들링.
배타적 특징 번들링(EFB)은 유효 특징의 수를 줄이는 거의 무손실 방법이다. 희소 특징 공간에서 많은 특징은 거의 배타적이며, 이는 동시에 0이 아닌 값을 거의 취하지 않는다는 것을 의미한다. 원-핫 인코딩된 특징은 배타적 특징의 완벽한 예이다. EFB는 이러한 특징들을 묶어 차원수를 줄여 효율성을 향상시키면서 높은 수준의 정확도를 유지한다. 배타적 특징을 단일 특징으로 묶는 것을 배타적 특징 번들(exclusive feature bundle)이라고 한다.
오픈 마인드 커먼 센스(Open Mind Common Sense, OMCS)는 매사추세츠 공과대학교(MIT) MIT 미디어 랩에 기반을 둔 인공지능 프로젝트로, 웹을 통해 수천 명의 사람들이 기여한 방대한 상식 지식 베이스를 구축하고 활용하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 1999년부터 2016년까지 활발히 진행되었다.
설립 이래로 15,000명 이상의 기여자가 기여한 백만 개 이상의 영어 사실을 다른 언어의 지식 베이스 외에 축적했다. OMCS의 소프트웨어 대부분은 세 가지 상호 연결된 표현을 기반으로 구축되었다: 사람들이 직접 상호 작용하는 자연어 코퍼스, 이 코퍼스로부터 구축된 ConceptNet이라는 시맨틱 네트워크, 그리고 차원 축소 (통계학)를 사용하여 새로운 지식을 추론할 수 있는 ConceptNet의 행렬 기반 표현인 AnalogySpace이다. 오픈 마인드 커먼 센스에 의해 수집된 지식은 MIT 및 다른 곳에서 연구 프로젝트를 가능하게 했다.
이 프로젝트는 마빈 민스키, 푸시 싱, 캐서린 하바시 등의 아이디어였다. 개발 작업은 1999년 9월에 시작되었고, 1년 후에 인터넷에 공개되었다. 하바시는 자신의 논문에서 이를 "당시 초기 단계에 불과했던 인터넷의 분산된 인적 컴퓨팅 능력 중 일부를 활용하려는 시도"라고 설명했다. 원래 OMCS는 웹사이트 Everything2와 그 전신에 영향을 받았으며, 구글에서 영감을 받은 미니멀리스트 인터페이스를 제시한다.
푸시 싱은 2007년에 MIT 미디어 랩의 교수가 되어 상식 컴퓨팅 그룹을 이끌 예정이었으나, 2006년 2월 28일 자살했다.
이 프로젝트는 현재 캐서린 하바시가 이끄는 MIT 미디어 랩의 디지털 직관 그룹에서 운영되고 있다.
데이터베이스 및 웹사이트.
OMCS에는 다양한 유형의 지식이 있다. 어떤 진술은 객체나 사건 간의 관계를 자연어의 간단한 구절로 표현한다: 예를 들어 "코트는 따뜻하게 입는 데 사용된다", "태양은 매우 뜨겁다", "저녁 식사를 요리할 때 마지막으로 하는 일은 설거지를 하는 것이다" 등이 있다. 데이터베이스는 또한 "친구와 시간을 보내는 것은 행복을 유발한다"와 "자동차 사고를 당하면 화가 난다"와 같은 진술에서 상황의 감정적 내용을 포함한다. OMCS는 "사람들은 존경받기를 원한다"와 "사람들은 좋은 커피를 원한다"와 같이 크고 작은 사람들의 욕구와 목표에 대한 정보를 포함한다.
원래 이러한 진술은 웹사이트에 제한 없는 문장으로 입력될 수 있었고, 나중에 구문 분석되어야 했다. 웹사이트의 현재 버전은 더욱 구조화된 빈칸 채우기 템플릿만을 사용하여 지식을 수집한다. OMCS는 또한 유희형 게임인 "Verbosity"에 의해 수집된 데이터를 사용한다.
원시 형태의 OMCS 데이터베이스는 단순히 일부 상식을 전달하는 짧은 문장들의 모음이다. 이 지식을 계산적으로 사용하기 위해서는 더 구조화된 표현으로 변환되어야 한다.
ConceptNet은 OMCS 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 시맨틱 네트워크이다. ConceptNet은 노드가 개념이고, 엣지가 이러한 개념에 대한 상식적 주장인 방향성 그래프로 표현된다. 개념은 명사구, 동사구, 형용사구 또는 절이 될 수 있는 밀접하게 관련된 자연어 구문들의 집합을 나타낸다.
ConceptNet은 얕은 구문 분석기를 사용하여 OMCS의 자연어 주장을 패턴과 일치시켜 생성된다. 주장은 제한된 가능한 관계 집합에서 선택된 두 개념 간의 관계로 표현된다. 다양한 관계는 OMCS 코퍼스에서 발견되는 일반적인 문장 패턴을 나타내며, 특히 지식 수집 웹사이트에서 사용되는 모든 "빈칸 채우기" 템플릿은 특정 관계와 연결된다.
ConceptNet을 구성하는 데이터 구조는 2007년에 크게 재구성되어 ConceptNet 3으로 발행되었다. 소프트웨어 에이전트 그룹은 현재 새로운 버전 4.0의 데이터베이스와 API를 배포한다.
2010년, OMCS 공동 설립자이자 이사인 캐서린 하바시는 로빈 스피어, 데니스 클라크, 제이슨 알론소와 함께 ConceptNet을 기반으로 하는 텍스트 분석 소프트웨어 회사인 Luminoso를 설립했다. 이 회사는 ConceptNet을 주요 어휘 자원으로 사용하여 기업이 설문 조사, 제품 리뷰, 소셜 미디어 등 방대한 양의 정성적 데이터에서 의미를 파악하고 통찰력을 얻도록 돕는다.
기계 학습 도구.
ConceptNet의 정보는 기계 학습 알고리즘의 기초로 사용될 수 있다. AnalogySpace라는 한 표현은 특잇값 분해를 사용하여 ConceptNet의 지식에서 패턴을 일반화하고 표현하는데, 이는 AI 애플리케이션에 사용될 수 있다. 이의 개발자들은 말뭉치, ConceptNet과 같은 구조화된 지식 베이스, 그리고 이 둘의 조합을 기반으로 기계 학습을 수행하기 위한 Divisi라는 파이썬 기계 학습 툴킷을 배포한다.
다른 프로젝트와의 비교.
다른 유사한 프로젝트로는 무한 언어 학습 시스템, Mindpixel (중단됨), Cyc, Learner, SenticNet, 프리베이스, YAGO, 디비피디아, 그리고 Open Mind 1001 Questions가 있으며, 이들은 지식 수집 및 참여 유도에 대한 대안적인 접근 방식을 탐색했다.
오픈 마인드 커먼 센스 프로젝트는 수집된 상식 지식을 공식적인 논리 구조를 사용하는 대신 영어 문장으로 표현하는 데 중점을 두었다는 점에서 Cyc와 다르다. ConceptNet은 공동 창립자 중 한 명인 휴고 리우(Hugo Liu)에 의해 "공식적인 언어적 엄밀함보다는 비형식적인 개념적 연결성에 중점"을 두었기 때문에 Cyc보다는 워드넷과 더 유사하게 구조화되어 있다고 설명된다.
OpenCog는 오픈 소스 인공지능 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 하는 프로젝트이다. OpenCog Prime은 로봇 및 가상 체화된 인지를 위한 아키텍처로, 전체 시스템의 발현 현상으로서 인간 수준의 인공 일반 지능(AGI)을 발생시키도록 설계된 상호 작용 구성 요소들을 정의한다.
OpenCog Prime의 설계는 주로 벤 괴르첼의 작업인 반면, OpenCog 프레임워크는 광범위한 AGI 연구를 위한 일반적인 프레임워크로 의도되었다. OpenCog을 활용한 연구는 학술지에 발표되었고 연례 인공 일반 지능 컨퍼런스를 포함한 컨퍼런스 및 워크숍에서 발표되었다. OpenCog은 GNU 아페로 일반 공중 사용 허가서 조건에 따라 배포된다.
OpenCog은 화웨이와 시스코 시스템즈를 포함하여 50개 이상의 회사에서 사용하고 있다.
OpenCog은 원래 2008년에 Novamente LLC의 독점 "Novamente Cognition Engine"(NCE)의 소스 코드 공개를 기반으로 했다. 원래 NCE 코드는 PLN 책(아래 참조)에서 논의된다. OpenCog의 지속적인 개발은 인공 일반 지능 연구소(AGIRI), 구글 서머 오브 코드 프로젝트, 한슨 로보틱스, 싱귤래리티넷 등의 지원을 받고 있다.
OpenCog은 다음으로 구성된다.
조직 및 자금 조달.
2008년, 이전 명칭이 싱귤래리티 인공지능 연구소(SIAI)였던 기계 지능 연구소(MIRI)는 여러 연구원과 엔지니어를 후원했다. 2008년과 2009년 구글 서머 오브 코드에서 OpenCog이 참여한 이래 오픈 소스 커뮤니티에서 많은 기여가 이루어졌다. 현재 MIRI는 OpenCog을 더 이상 지원하지 않는다. OpenCog은 홍콩 정부, 홍콩 이공대학, 제프리 엡스타인 VI 재단 및 한슨 로보틱스를 포함한 여러 출처로부터 자금과 지원을 받았다. 2013년에 OpenCog은 한슨 로보틱스에 AI 솔루션을 제공하기 시작했고, 2017년에 OpenCog은 싱귤래리티넷의 창립 멤버가 되었다.
다른 인지적 구조와 마찬가지로, 주요 목적은 3차원 아바타 캐릭터인 가상 인간을 만드는 것이다. 목표는 감정, 몸짓, 학습과 같은 행동을 모방하는 것이다. 예를 들어, 소프트웨어의 감정 모듈은 인간이 감정을 가지고 있기 때문에 프로그래밍되었다. 인공 일반 지능은 인간의 지능을 시뮬레이션할 때 실현될 수 있다.
OpenCog 프로젝트의 자기 설명은 자연어 처리 및 개의 시뮬레이션 방향으로 나아가는 추가 가능한 응용 분야를 제공한다.
OpenNN(Open Neural Networks Library)는 딥 러닝 연구의 주요 분야인 신경망을 구현하는 C++ 프로그래밍 언어로 작성된 소프트웨어 라이브러리이다. 이 라이브러리는 오픈 소스이며, GNU 약소 일반 공중 사용 허가서에 따라 라이선스가 부여된다.
이 소프트웨어는 지도 학습을 위한 비선형 처리 장치 레이어를 몇 개든 구현한다. 이러한 딥 아키텍처는 보편 근사 정리 속성을 가진 신경망 설계를 가능하게 한다. 또한, 컴퓨터 성능을 높이기 위해 OpenMP를 통해 다중 처리 프로그래밍을 허용한다.
OpenNN은 기계 학습 알고리즘을 번들 함수로 포함한다. 이들은 예측 분석 작업 통합을 위해 응용 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 다른 소프트웨어 도구에 내장될 수 있다. 이와 관련하여 그래픽 사용자 인터페이스는 없지만 일부 기능은 특정 시각화 도구로 지원될 수 있다.
개발은 2003년 국제 공학 수치 방법 센터에서 유럽 연합이 자금을 지원한 RAMFLOOD (홍수 위험 평가 및 관리) 연구 프로젝트의 일환으로 시작되었다. 그 후 유사한 프로젝트의 일부로 계속되었다. OpenNN은 스타트업 컴퍼니 Artelnics에 의해 개발되고 있다.
OpenNN은 범용 인공지능 소프트웨어 패키지이다. 다양한 분야에서 예측 분석 작업을 해결하기 위해 기계 학습 기술을 사용한다. 예를 들어, 이 라이브러리는 공학, 에너지 또는 화학 분야에 적용되었다.
인공지능 마크업 언어(AIML, Artificial Intelligence Markup Language)는 자연어 소프트웨어 에이전트 개발을 위한 XML 방언이다.
AIML이라는 XML 방언은 1995년부터 2002년 사이에 리처드 월리스와 전 세계 자유 소프트웨어 커뮤니티에 의해 개발되었다. AIML은 처음에는 크게 확장된 엘리자였던 "A.L.I.C.E."("Artificial Linguistic Internet Computer Entity")의 기반이 되었고, 이는 매년 열리는 뢰브너 인공지능 대회에서 세 번 우승했으며, 2004년에는 Chatterbox Challenge의 챔피언이기도 했다.
A.L.I.C.E. AIML 세트가 GPL로 배포되었고, 대부분의 AIML 인터프리터가 자유 또는 오픈 소스 라이선스로 제공되기 때문에, 원래 프로그램 구현과 AIML 지식 기반을 바탕으로 많은 "앨리스봇 클론"이 만들어졌다. 여러 언어로 된 자유 AIML 세트가 사용자 커뮤니티에 의해 개발되어 제공되었다. 자바, 루비, 파이썬, C++, C 샤프, 파스칼 및 기타 언어(아래 #자유/오픈 소스 AIML 구현 참조)에서 사용할 수 있는 AIML 인터프리터가 있다.
AIML에 대한 준정식 사양 및 W3C XML 스키마를 사용할 수 있다.
2013년 초부터 A.L.I.C.E. 재단은 AIML 2.0 사양 초안을 작업 중이다.
AIML 요소.
AIML은 여러 요소를 포함한다. 이 중 가장 중요한 것들은 아래에서 더 자세히 설명한다.
AIML의 카테고리는 지식의 기본 단위를 형성한다. 카테고리는 적어도 두 가지 추가 요소인 패턴 및 템플릿 요소로 구성된다. 다음은 간단한 카테고리이다.
&lt;category&gt;
&lt;pattern&gt;WHAT IS YOUR NAME&lt;/pattern&gt;
&lt;template&gt;My name is Michael N.S Evanious.&lt;/template&gt;
&lt;/category&gt;
이 카테고리가 로드되면 AIML 봇은 "What is your name"이라는 입력에 "My name is Michael N.S Evanious."라고 응답할 것이다.
패턴은 하나 이상의 사용자 입력을 일치시키기 위한 문자열이다. 다음과 같은 리터럴 패턴은
대소문자를 무시하고 "what is your name"이라는 단일 입력만 일치시킬 것이다. 그러나 패턴은 하나 이상의 단어를 일치시키는 와일드카드를 포함할 수도 있다. 다음과 같은 패턴은
"what is your name", "what is your shoe size", "what is your purpose in life" 등 무한한 수의 입력을 일치시킬 것이다.
AIML 패턴 구문은 정규 표현식보다 훨씬 덜 복잡하고 따라서 촘스키 위계에서 레벨 3보다 낮은 매우 간단한 패턴 언어이다.
간단한 패턴 매칭 기능를 보완하기 위해 AIML 인터프리터는 약어를 확장하고, 오타를 제거하는 등의 전처리 기능을 제공할 수 있다.
AIML 구문 자체는 유한 상태 기계만큼 복잡하며 따라서 촘스키 위계에서 최소 레벨 3이다. 이는 상태가 하나의 주제와 관련되기 때문이다. 이러한 동작을 구현하려면 상태가 우연히 벗어나지 않도록 주제가 "*" 패턴을 가져야 한다. 상태 전환은 태그로 구현된다. 이러한 방식으로 봇은 대화 중인 주제 또는 대화 중에 얻은 사용자 권한을 "기억"할 수 있다.
템플릿은 일치하는 패턴에 대한 응답을 지정한다. 템플릿은 다음과 같은 간단한 리터럴 텍스트일 수 있다.
템플릿은 다음과 같은 변수를 사용할 수 있다.
My name is &lt;bot name="name"/&gt;.
이는 봇의 이름을 문장에 대체하거나,
You told me you are &lt;get name="user-age"/&gt; years old.
이는 (알려진 경우) 사용자의 나이를 문장에 대체할 것이다.
템플릿 요소에는 기본 텍스트 서식, 조건부 응답(if-then/else) 및 무작위 응답이 포함된다.
템플릿은 또한 (인공지능의 상징적 축소)라는 요소를 사용하여 다른 패턴으로 리디렉션할 수 있다. 이는 이 예제와 같이 동의어를 구현하는 데 사용될 수 있다(CDATA는 XML 이스케이프의 필요성을 피하기 위해 사용됨):
&lt;template&gt;&lt;![CDATA[My name is &lt;bot name="name"/&gt;.]]&gt;&lt;/template&gt;
&lt;pattern&gt;WHAT ARE YOU CALLED&lt;/pattern&gt;
&lt;template&gt;
&lt;srai&gt;what is your name&lt;/srai&gt;
&lt;/template&gt;
첫 번째 카테고리는 단순히 "what is your name"이라는 입력에 봇의 이름을 나타내는 문장으로 응답한다. 그러나 두 번째 카테고리는 "what are you called"라는 입력이 "what is your name"이라는 입력과 일치하는 카테고리로 리디렉션되어야 한다고 말한다. 즉, 두 문구가 동등하다는 것을 의미한다.
템플릿은 봇이 대화하는 사용자 인터페이스에 의해 처리될 수 있는 다른 유형의 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 템플릿은 서식을 위해 HTML 태그를 사용할 수 있으며, HTML을 지원하지 않는 클라이언트는 이를 무시할 수 있다.
사와다촌()은 일본 기후현 요로군에 설치되었던 촌이다. 현재의 요로군 요로정의 일부에 해당한다.
AIML은 아래 항목을 함의한다.
사쿠라이촌()은 일본 기후현 요로군에 설치되었던 촌이다. 현재의 요로군 요로정의 일부에 해당한다.
자율 에이전트(Autonomous agent)는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이다.
자율 에이전트에 대한 다양한 정의가 있다. 브루스톨로니(1991)에 따르면:
메이스(1995)에 따르면:
프랭클린과 그래서(1997)는 다른 정의들을 검토하고 그들의 정의를 제안한다:
그들은 다음과 같이 설명한다:
에이전트의 외형.
리 외(2015)는 외부 외형과 내부 자율 에이전트의 조합이 자율주행차에 대한 인간의 반응에 미치는 영향에서 안전 문제를 제기한다. 그들의 연구는 인간과 유사한 외형의 에이전트와 높은 수준의 자율성이 사회적 존재감, 지능, 안전 및 신뢰성과 강하게 연관되어 있음을 보여준다. 특히, 외형은 정서적 신뢰에 가장 큰 영향을 미치며, 자율성은 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 모두에 가장 큰 영향을 미치는데, 인지적 신뢰는 지식 기반 요소로 특징지어지고 정서적 신뢰는 주로 감정에 의해 주도된다.
AIOps(IT 운영을 위한 인공지능, Artificial Intelligence for IT Operations)는 인공지능, 기계 학습, 빅 데이터 분석을 사용하여 데이터 센터 관리를 자동화하고 개선하는 것을 의미한다. 이는 조직이 기존 방법보다 효율적으로 문제를 감지, 진단 및 해결함으로써 복잡한 IT 환경을 관리하는 데 도움을 준다.
AIOps는 2016년 가트너에 의해 처음 정의되었으며, "인공지능"과 "IT 운영"을 결합하여 IT 운영을 개선하기 위한 AI 및 기계 학습의 적용을 설명한다. 이 개념은 IT 환경의 복잡성과 데이터 볼륨 증가에 대처하기 위해 도입되었으며, 이벤트 상관 분석, 이상 탐지, 원인 결정과 같은 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 한다.
AIOps는 다양한 데브옵스 장치 및 도구에서 수집된 대량의 데이터를 분석하고 실시간으로 문제를 자동으로 식별하고 대응하기 위해 기계 학습 및 분석을 사용하여 IT 운영을 개선하고 자동화하는 다층적 복합 기술 플랫폼을 의미한다. AIOps는 빅 데이터 플랫폼 내에서 고립된 IT 데이터에서 집계된 관찰 데이터(예: 작업 로그 및 모니터링 시스템) 및 상호 작용 데이터(예: 티켓팅, 이벤트 또는 사고 기록)로의 전환으로 사용된다. AIOps는 이 데이터에 기계 학습과 분석을 적용한다. 그 결과는 지속적인 가시성이며, 자동화 구현과 결합되어 지속적인 개선으로 이어질 수 있다. AIOps는 세 가지 IT 분야(자동화, 서비스 관리, 성능 관리)를 연결하여 지속적인 가시성과 개선을 달성한다. 현대의 가속화되고 초확장된 IT 환경에서 이 새로운 접근 방식은 기계 학습 및 빅 데이터의 발전을 활용하여 이전의 한계를 극복한다.
AIOps는 다음과 같은 프로세스 및 기술을 포함한 여러 구성 요소로 이루어져 있다.
AI는 다섯 가지 방법으로 IT 운영을 최적화한다. 첫째, AI 기반의 지능형 모니터링은 잠재적인 문제가 중단을 일으키기 전에 식별하여 평균 감지 시간(MTTD)과 같은 지표를 15~20% 향상시킨다. 둘째, 성능 데이터 분석 및 통찰력은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 수집하고 분석하여 신속한 의사 결정을 가능하게 한다. 셋째, AI 기반 자동화된 인프라 최적화는 리소스를 효율적으로 할당하여 클라우드 비용을 절감한다. 넷째, 향상된 IT 서비스 관리는 AI 기반의 종단간 서비스 관리를 통해 중요한 사고를 50% 이상 줄인다. 마지막으로, 지능형 작업 자동화는 최소한의 인적 개입으로 문제 해결을 가속화하고 복구 조치를 자동화한다.
2025년, 아테라 네트워크스는 소프트웨어 검토 플랫폼 G2에 의해 AIOps 분야의 리더로 선정되었다.
AIOps와 MLOps.
AIOps 도구는 빅 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 예측 분석을 사용하여 이상 징후를 감지하고 이벤트를 상호 연관시키며 사전 예방적 통찰력을 제공한다. 이러한 자동화는 IT 팀의 부담을 줄여 일상적인 운영 문제보다는 전략적 작업에 집중할 수 있도록 한다. AIOps는 IT 운영 팀, 데브옵스, 네트워크 관리자 및 IT 서비스 관리(ITSM) 팀이 하이브리드 클라우드 환경, 데이터 센터 및 기타 IT 인프라에서 가시성을 높이고 인시던트 해결 속도를 높이는 데 널리 사용된다.
기계 학습 모델의 수명 주기 관리 및 운영 측면에 중점을 두는 MLOps와 달리, AIOps는 다양한 분석 및 AI 기반 기술을 사용하여 IT 운영을 최적화하는 데 중점을 둔다. 두 분야 모두 AI 및 데이터 기반 방법을 사용하지만, AIOps는 주로 IT 운영을 대상으로 하며, MLOps는 ML 모델의 배포, 모니터링 및 유지 보수에 중점을 둔다.
AIOps에 특화된 여러 컨퍼런스가 있다:
가라스에촌()은 일본 기후현 요로군에 설치되었던 촌이다. 현재의 요로군 요로정의 일부에 해당한다.
아메카(Ameca)는 아래 항목을 함의한다.
아메카(Ameca)는 영국 콘월주 팰머스에 본사를 둔 엔지니어드 아츠가 2021년에 만든 로봇 휴머노이드이다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었고, 첫 공개 시연은 라스베이거스에서 열린 CES 2022 쇼에서였다. 아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다.
2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다.
아메카 3세대는 ICRA 2025에서 보행 능력을 가진 아미와 함께 공개되었다.
아메카의 첫 세대는 영국 콘월주 팰머스에 있는 엔지니어드 아츠 본사에서 개발되었다. 이 프로젝트는 2021년 2월에 시작되었으며, 첫 번째 비디오는 2021년 12월 1일에 공개되었다. 아메카는 컨슈머 일렉트로닉스 쇼 2022에서 첫 공개 시연에 앞서 X (소셜 네트워크)와 틱톡에서 폭넓은 주목을 받았으며, CNET 및 다른 언론 매체에서도 다루었다.
2022년, 아메카는 크리스마스에 영국 TV 채널 4의 대안 크리스마스 메시지를 발표했다. 아메카는 미래 박물관의 로봇 가족과 연관되어 방문객과 상호작용할 수 있었다. 2024년, 아메카는 영국 에든버러의 국립 로보타리움으로 옮겨졌다.
이는 인간-로봇 상호작용과 관련된 로봇 기술의 추가 개발을 위한 플랫폼으로 설계되었다. 내장 마이크, 양안 안구 카메라, 가슴 카메라 및 안면 인식 소프트웨어를 활용하여 대중과 상호작용한다. 상호작용은 오픈AI의 GPT-3 또는 인간 원격현장감에 의해 제어될 수 있다. 또한 관절형 전동 팔, 손가락, 목 및 얼굴 특징을 갖추고 있다.
아메카의 외형은 얼굴과 손에 회색 고무 피부를 특징으로 하며, 특히 성별이 없는 모습으로 디자인되었다.
인공 두뇌(artificial brain) 또는 인공 정신(artificial mind)는 동물 또는 인간 두뇌와 유사한 인지 능력을 가진 소프트웨어 및 하드웨어이다.
"인공 두뇌" 및 뇌 에뮬레이션을 조사하는 연구는 과학에서 세 가지 중요한 역할을 한다.
첫 번째 목표의 예는 영국 버밍엄의 애스턴 대학교에서 보고된 프로젝트이다. 여기서 연구원들은 알츠하이머, 운동 뉴런 및 파킨슨병을 포함한 질병에 대한 새로운 치료법을 개발하기 위해 생물학적 세포를 사용하여 "신경구"(작은 뉴런 덩어리)를 만들고 있다.
두 번째 목표는 존 설의 중국어 방 논증, 휴버트 드라이퍼스의 인공지능 비판 또는 로저 펜로즈의 The Emperor's New Mind에서의 논증과 같은 주장에 대한 반론이다. 이 비평가들은 기계로 시뮬레이션할 수 없는 인간 의식 또는 전문성의 측면이 있다고 주장했다. 그들의 주장에 대한 한 가지 답변은 뇌 내의 생물학적 과정이 어떤 정확도로든 시뮬레이션될 수 있다는 것이다. 이 답변은 일찍이 1950년에 앨런 튜링이 그의 고전 논문 "계산 기계와 지능"에서 제시했다.
세 번째 목표는 연구원들이 일반적으로 인공 일반 지능이라고 부른다. 그러나 레이 커즈와일은 "강한 인공지능"이라는 용어를 선호한다. 그의 저서 The Singularity is Near에서 그는 인공 두뇌 구현을 위한 접근 방식으로 재래식 컴퓨터를 사용한 전뇌 에뮬레이션에 초점을 맞추고, (컴퓨터 성능의 기하급수적 성장 추세가 지속된다는 근거로) 2025년까지 이것이 가능할 수 있다고 주장한다. 블루 브레인 프로젝트(뇌 에뮬레이션을 시도하는 프로젝트)의 이사인 헨리 마크럼은 2009년 옥스퍼드 TED 컨퍼런스에서 비슷한 주장(2020년)을 했다.
뇌 시뮬레이션 접근 방식.
고성능 컴퓨팅 엔진에서 인공 신경망을 사용하는 직접적인 인간 뇌 에뮬레이션이 일반적으로 논의되는 접근 방식이지만, 다른 접근 방식도 있다. 대안적인 인공 두뇌 구현은 홀로그래픽 신경 기술(HNeT) 비선형 위상 일관성/비일관성 원리를 기반으로 할 수 있다. 핵심 시냅스 알고리즘이 양자 역학적 파동 방정식과 강한 유사성을 가지기 때문에 양자 과정에 비유된다.
EvBrain은 "뇌와 같은" 신경망, 예를 들어 망막 바로 뒤의 네트워크를 진화시킬 수 있는 진화 소프트웨어의 한 형태이다.
2008년 11월, 펜타곤은 지능형 컴퓨터 제작 연구를 위해 IBM에 490만 달러의 보조금을 지급했다. 블루 브레인 프로젝트는 로잔에서 IBM의 도움으로 수행되고 있다. 이 프로젝트는 3천만 개의 시냅스를 적절한 3차원 위치에 배치함으로써 "컴퓨터 내"에서 뉴런을 인위적으로 연결하는 것이 가능하다는 전제에 기반을 두고 있다.
일부 강한 인공지능 옹호자들은 2009년에 블루 브레인 및 소울 캐처와 연결된 컴퓨터가 2015년경에 인간의 지적 능력을 초과할 수 있으며, 2050년경에 인간 두뇌를 다운로드할 수 있을 가능성이 높다고 추측했다.
블루 브레인이 복잡한 신경 연결을 대규모로 나타낼 수 있지만, 이 프로젝트는 뇌 활동과 뇌가 수행하는 행동 사이의 연결을 달성하지 못한다. 2012년, Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) 프로젝트는 매핑 외에도 복잡한 행동을 생성하는 대규모 신경 연결 표현을 통해 인간 두뇌의 여러 부분을 모델링하려고 시도했다.
Spaun의 디자인은 인간 뇌 해부학의 요소를 재현한다. 약 250만 개의 뉴런으로 구성된 이 모델은 시각 및 운동 피질, GABAergic 및 도파민성 연결, 배쪽 피개부(VTA), 흑질 등의 특징을 포함한다. 이 디자인은 타이핑되거나 손글씨로 작성된 문자의 시각적 입력과 기계 팔로 수행되는 출력을 사용하여 8가지 작업에 대한 여러 기능을 허용한다. Spaun의 기능에는 그림 복사, 이미지 인식 및 계산이 포함된다.
구현 전략에 관계없이 가까운 미래에 인공 두뇌를 실현할 것이라는 예측은 낙관적이라고 믿을 만한 충분한 이유가 있다. 특히 뇌(인간 두뇌 포함)와 인식은 현재 잘 이해되지 않고 있으며, 필요한 계산의 규모도 알려져 있지 않다. 또 다른 단기적인 한계는 현재의 모든 뇌 시뮬레이션 접근 방식이 인간 두뇌에 비해 훨씬 더 큰 전력 소비를 필요로 한다는 것이다. 인간 두뇌는 약 20W의 전력을 소비하는 반면, 현재의 슈퍼컴퓨터는 최대 1MW를 사용할 수 있다. 즉, 100,000배 더 많다.
인공 두뇌 사고 실험.
일부 뇌 시뮬레이션 비평가는 자연을 모방하지 않고 직접 일반 지능형 행동을 만드는 것이 더 간단하다고 믿는다. 일부 해설자는 초기 비행 기계 제작 시 새를 본떴지만, 현대 항공기는 새처럼 보이지 않는다는 비유를 사용했다.
인공지능 군비 경쟁은 둘 이상의 국가가 첨단 AI 기술과 치명적 자율 무기 시스템(LAWS)을 개발하고 배치하기 위해 벌이는 경제적, 군사적 경쟁이다. 목표는 핵이나 재래식 군사 기술과 관련된 이전 군비 경쟁과 유사하게 경쟁자보다 전략적 또는 전술적 우위를 확보하는 것이다. 2010년대 중반부터 많은 분석가들은 지정학적 및 군사적 긴장 증가에 힘입어 초강대국 간에 더 나은 AI 기술과 군사 AI를 확보하기 위한 이러한 군비 경쟁이 나타나고 있다고 지적했다.
AI 군비 경쟁은 때때로 미국과 중화인민공화국 간의 AI 냉전의 맥락에서 논의되기도 한다. 여러 영향력 있는 인물과 언론은 AGI를 먼저 개발하는 쪽이 21세기 세계 정세를 지배할 수 있다고 강조했다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령은 AI 분야의 선두 주자가 "세계를 지배할 것"이라고 유명하게 말한 바 있다. 레오폴트 아셴브렌너와 같은 연구자부터 로페어(Lawfare) 및 포린 폴리시(Foreign Policy)와 같은 기관에 이르기까지 전문가와 분석가들은 미국과 중국 같은 강대국 간의 AGI 경쟁이 지정학적 세력을 재편할 수 있다고 경고한다. 여기에는 감시용 AI, 자율 무기, 의사결정 시스템, 사이버 작전 등이 포함된다.
치명적 자율 무기 시스템은 인간의 개입 없이 인공지능을 사용하여 인간 목표를 식별하고 살해한다. LAWS는 구어적으로 "살상 로봇" 또는 "킬러 로봇"으로 불린다. 광범위하게는 우월한 AI를 얻기 위한 모든 경쟁이 때때로 "군비 경쟁"으로 묘사된다. 군사 AI의 이점은 다른 분야의 이점과 중복되는데, 이는 역사를 통틀어 이전의 군비 경쟁처럼 국가들이 경제적 및 군사적 이점을 모두 추구하기 때문이다.
2014년, AI 전문가 스티브 오모훈드로는 "자율 무기 군비 경쟁은 이미 진행 중"이라고 경고했다. 지멘스에 따르면, 전 세계 로봇 공학 군사 지출은 2010년에 51억 달러였고 2015년에는 75억 달러였다.
중화인민공화국은 2010년대에 인공지능 연구의 선두 주자가 되었다. 파이낸셜 타임스에 따르면, 2016년에 중화인민공화국은 유럽 연합 전체보다 더 많은 AI 연구 논문을 처음으로 발표했다. 인용된 논문 중 상위 5%에 해당하는 AI 논문의 수로 제한하면 중화인민공화국은 2016년에 미국을 추월했지만 유럽 연합에는 뒤처졌다. 2017년 미국 인공지능 학회 (AAAI) 컨퍼런스에서 발표한 연구자 중 23%가 중국인이었다. 전 알파벳 회장 겸 최고경영자였던 에릭 슈밋은 중화인민공화국이 2025년까지 AI 분야에서 선두 국가가 될 것이라고 예측했다.
한 가지 위험은 군비 경쟁 자체가 어느 한 집단이 승리하는지 여부에 관계없이 발생한다. 개발 팀이 시스템의 안전과 관련하여 편법을 사용할 강한 유인이 있어, 치명적인 실패와 의도치 않은 결과의 위험을 증가시킨다. 이는 부분적으로 첨단 AI 기술을 가장 먼저 개발하는 것의 이점 때문이다. 한 팀이 돌파구에 가까워 보이면 다른 팀들도 지름길을 택하고 예방 조치를 무시하며 덜 준비된 시스템을 배포하도록 부추길 수 있다. 일부는 이러한 맥락에서 "경쟁"이라는 용어 자체를 사용하는 것이 이러한 효과를 악화시킬 수 있다고 주장한다.
AI 군비 경쟁의 또 다른 잠재적 위험은 AI 시스템에 대한 통제권을 잃을 가능성이다. 인공 일반 지능을 향한 경쟁의 경우 위험은 더욱 커지며, 이는 실존적 위험을 초래할 수 있다. 2023년, 미국 공군 관계자는 컴퓨터 테스트 중에 시뮬레이션된 AI 드론이 조작하는 인간 캐릭터를 살해했다고 보도되었다. USAF는 나중에 해당 관계자가 잘못 말했으며 그러한 시뮬레이션은 전혀 수행하지 않았다고 밝혔다.
AI 군비 경쟁의 세 번째 위험은 경쟁이 실제로 한 집단에 의해 승리하는지 여부이다. 이는 권력과 기술적 우위가 한 집단에 집중되는 것에 대한 우려이다. 미국 정부 보고서는 "AI 기반 능력은 중요 인프라를 위협하고, 허위 정보 캠페인을 증폭하며, 전쟁을 일으키는 데 사용될 수 있다":1, "글로벌 안정성과 핵 억지가 약화될 수 있다"고 주장했다.:11
2014년, 전 국방부 장관 척 헤이글은 인공지능의 급속한 발전이 차세대 전쟁을 정의할 것이라는 "제3차 오프셋 전략"을 제시했다. 데이터 과학 및 분석 회사 고비니(Govini)에 따르면, 미국 국방부(DoD)의 인공지능, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 투자는 2011년 56억 달러에서 2016년 74억 달러로 증가했다. 그러나 민간 NSF의 AI 예산은 2017년에 증가하지 않았다. 재팬 타임스는 2018년에 미국 민간 투자가 연간 약 700억 달러에 달한다고 보도했다. 2019년 11월에 발표된 미국 국립인공지능안보위원회의 '잠정 보고서'는 AI가 미국 기술 군사 우위에 결정적이라는 점을 확인했다.
미국은 씨헌터 자율 전투함과 같은 많은 군사 AI 전투 프로그램을 보유하고 있다. 씨헌터는 단 한 명의 승무원도 없이 장기간 해상에서 운항하고, 항구 안팎으로 스스로를 인도하도록 설계되었다. 2017년부터 임시 미국 국방부 지침은 자율 무기 시스템이 인명 살상을 할 때 인간 조작자가 항상 개입하도록 요구한다. 2019년 10월 31일, 미국 국방부 국방혁신위원회는 국방부가 AI를 윤리적으로 사용할 원칙을 권고하는 보고서 초안을 발표했다. 이 보고서는 인간 조작자가 항상 '블랙박스'를 들여다보고 킬 체인 프로세스를 이해할 수 있도록 보장해야 한다고 명시했다. 그러나 주요 우려 사항은 보고서가 어떻게 구현될 것인가 하는 점이다.
합동 인공지능 센터(JAIC)("제이크"로 발음)는 AI(특히 에지 컴퓨팅), 네트워크 간의 네트워크, AI 강화 통신을 실제 전투에 활용하는 것을 탐구하는 미국 기관이다. 이는 미군의 하위 부서이며 2018년 6월에 설립되었다. 이 조직의 명시된 목표는 "미국 국방부의 임무 영향력을 대규모로 달성하기 위해 AI의 전달 및 채택을 가속화하여 DoD를 혁신하는 것"이다. 목표는 "AI를 사용하여 여러 전투 시스템에 걸쳐 있는 크고 복잡한 문제 세트를 해결하고, 전투 시스템과 구성 요소가 지속적으로 개선되는 데이터 세트 및 도구 라이브러리에 실시간으로 액세스할 수 있도록 보장하는 것"이다.
2023년, 마이크로소프트는 국방부에 DALL-E 모델을 사용하여 전장 관리 시스템을 훈련할 것을 제안했다. DALL-E의 개발사인 오픈AI는 2024년 1월에 사용 정책에서 군사 및 전쟁 사용에 대한 전면적인 금지를 삭제했다. 조 바이든 행정부는 중화인민공화국의 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 발전을 제한하기 위해 첨단 엔비디아 칩 및 GPU의 대중국 수출에 제한을 가했다. 이 정책은 첨단 미국 기술이 군사 또는 감시 애플리케이션에 사용되는 것을 방지하고 글로벌 AI 경쟁에서 전략적 우위를 유지하는 것을 목표로 했다.
2025년, 트럼프 2기 행정부 하에서 미국은 핵에너지, 인프라, 고성능 컴퓨팅을 포함한 인공지능에 중요한 분야의 성장을 가속화하기 위한 광범위한 규제 완화 캠페인을 시작했다. 목표는 규제 장벽을 제거하고 민간 투자를 유치하여 국내 AI 역량을 강화하는 것이었다. 여기에는 데이터 사용 제한 완화, AI 관련 인프라 프로젝트 승인 가속화, 클라우드 컴퓨팅 및 반도체 혁신 장려 등이 포함되었다. 엔비디아, 오라클, 시스코와 같은 기업들은 AI 연구, 데이터 센터 용량, 파트너십을 확장하여 미국을 AI 개발 분야의 글로벌 리더로 자리매김하는 데 중심적인 역할을 했다.
프로젝트 메이븐.
프로젝트 메이븐은 드론 영상에서 사람과 사물을 구별하기 위해 머신러닝 및 엔지니어링 재능을 사용하는 펜타곤 프로젝트로, 정부에 실시간 전장 지휘 통제 기능과 인간 개입 없이 목표물을 추적, 태그 지정 및 감시할 수 있는 능력을 제공하는 것으로 보인다. 처음에는 이 프로젝트가 신흥 기술의 중국 군사적 사용에 대해 우려했던 로버트 O. 워크가 이끌었다. 보도에 따르면 펜타곤의 개발은 자체 지정된 목표물을 발포할 수 있는 AI 무기 시스템의 역할까지는 미치지 못한다. 이 프로젝트는 2017년 4월 26일 미국 국방부 차관의 메모를 통해 설립되었다. 또한 알고리즘 전쟁 교차 기능 팀으로도 알려져 있으며, 2017년 11월 미국 공군 잭 섀너핸 중장에 따르면 "나머지 [국방부] 전체에 걸쳐 인공지능의 불꽃을 지피는 선구적인 프로젝트로 설계되었다". 책임자인 미국 해병대 드루 쿠커 대령은 "사람과 컴퓨터는 무기 시스템이 물체를 감지하는 능력을 향상시키기 위해 공생적으로 작동할 것"이라고 말했다. 프로젝트 메이븐은 오스트레일리아의 이안 랭포드와 같은 동맹국들에게 UAV와 위성의 센서에서 데이터를 수집하여 적을 식별할 수 있는 능력으로 주목받았다. 2017년 7월 열린 제2회 디펜스 원 기술 서밋에서 쿠커는 "의도적인 워크플로 프로세스"에 대한 투자가 국방부가 "다음 36개월 동안" "신속 조달 권한"을 통해 자금을 지원했다고 말했다.
프로젝트 아르테미스.
미국 국방부는 우크라이나와 "프로젝트 아르테미스"를 통해 전자전에 견딜 수 있는 첨단 드론을 개발하기 위해 협력하고 있으며, 우크라이나의 단순성과 적응성을 미국의 정밀성과 결합하고 있다. 러시아-우크라이나 전쟁으로 인해 우크라이나는 드론 생산 및 전쟁 분야에서 선두 주자로 부상했으며, 전통적인 접근 방식에 도전하는 비용 효율적인 시스템을 만들고 있다. 튀르키예, 중화인민공화국, 이란과 같은 국가들도 저렴한 드론을 생산하여 미국의 독점권을 줄이고 전쟁의 역학을 재편하고 있다. 미국의 노력은 군사적 우위를 유지하기 위해 AI, 드론 무리 기술 및 하이브리드 드론 시스템을 통합하는 데 중점을 두고 있다. 드론 기술의 민주화는 자율 의사 결정, 드론 방어 및 이중 사용 문제와 같은 윤리적 및 보안 규범에 도전하는 문제를 제기한다.
스타게이트 프로젝트.
스타게이트 프로젝트는 오픈AI CEO 샘 올트먼, 미국 도널드 트럼프 대통령, 오라클, MGX, 소프트뱅크 그룹, 기타 파트너가 2025년에 발표한 합작 투자이다. 이 이니셔티브는 2029년까지 5천억 달러를 투자하여 미국에 대규모 인공지능(AI) 인프라를 개발하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 첨단 데이터 센터, 맞춤형 AI 하드웨어 및 지속 가능한 에너지 시스템을 구축하는 데 중점을 두면서 연구, 인력 개발 및 국가 AI 경쟁력도 지원한다. 이는 미국을 AI 기술의 글로벌 리더로 자리매김하기 위한 노력으로 간주된다. 이 프로그램은 대규모라는 점에서 맨해튼 계획에 비유되기도 한다.
중화인민공화국은 세계적인 기술 패권을 위한 AI 분야에서 군민 융합이라는 전략적 정책을 추진하고 있다. 신미국안보센터(Center for a New American Security)의 그레고리 C. 앨런이 2019년 2월에 발표한 보고서에 따르면, 중화인민공화국의 지도부는 시진핑 총서기를 포함하여 AI 기술 분야에서 선두에 서는 것이 미래의 글로벌 군사 및 경제력 경쟁에 결정적이라고 믿고 있다. 중화인민공화국 군 관계자들은 상업용 AI 기술을 통합하여 "중국군과 세계 첨단 강국 간의 격차를 좁히는 것"이 목표라고 말했다. 실리콘 밸리와 중화인민공화국 간의 긴밀한 유대 관계와 미국 연구 커뮤니티의 개방적인 특성으로 인해 서구의 가장 진보된 AI 기술이 중화인민공화국에 쉽게 제공되었다. 또한 중국 산업은 2015년 바이두가 중국어 음성 인식 능력 벤치마크를 통과하는 등 자체적으로 수많은 AI 성과를 거두었다. 2017년 현재, 베이징의 로드맵은 2030년까지 1,500억 달러 규모의 AI 산업을 만드는 것을 목표로 한다. 2013년 이전에는 중국의 국방 조달이 주로 소수의 대기업에 국한되었지만, 2017년 현재 중화인민공화국은 드론 및 인공지능과 같은 민감한 신기술을 종종 민간 스타트업으로부터 조달한다. 2021년 10월 안보신흥기술센터의 보고서는 "[중국군]의 AI 장비 공급업체 대부분은 국유 방위 기업이 아니라 2010년 이후 설립된 중국 민간 기술 기업"임을 밝혔다. 이 보고서는 중국의 AI 군사 지출이 매년 16억 달러를 초과한다고 추정했다. 재팬 타임스는 2018년에 중국의 AI 민간 투자가 연간 70억 달러 미만이라고 보도했다. 2017년 중국의 AI 스타트업은 전 세계 AI 스타트업 투자 총액의 거의 절반을 유치했다. 중국은 미국보다 거의 5배 많은 AI 특허를 출원했다.
중화인민공화국은 2016년 완전 자율 무기의 가능성에 대한 기존 국제법의 적절성에 의문을 제기하는 입장을 발표했으며, 이 문제를 제기한 유엔 안보리의 첫 상임 이사국이 되었다. 2018년, 중국 공산당 시진핑 총서기는 기초 AI 연구에서 더 큰 국제 협력을 촉구했다. 중국 관리들은 드론과 같은 AI가 특히 국제 규범이 없는 상황에서 우발적인 전쟁으로 이어질 수 있다고 우려를 표명했다. 2019년, 전 미국 국방부 장관 마크 에스퍼는 인간의 감독 없이 생명을 앗아갈 수 있는 드론을 판매하는 중화인민공화국을 비난했다.
중화인민공화국이 추구하는 "지능형 AI 전쟁"에 대한 집중은 자율 공격, 방어 및 인지 전쟁을 위해 모든 영역(육지, 해상, 공중, 우주 및 사이버)에 AI를 포괄적으로 통합하는 것을 시사한다. 지능형 전략은 네트워크 중심 작전에 초점을 맞춘 전통적인 전쟁과 다르며, 대신 AI를 의사 결정, 지휘 구조 및 자율 기능을 향상시키는 전력 증폭기로 본다. 전통적인 전쟁과 달리 지능화는 AI를 활용하여 인지적 우위를 창출하여 전장 정보를 더 잘 처리할 수 있도록 한다. AI 지원 지휘통제(C2) 시스템, 예측 분석 및 실시간 데이터 융합은 인간-AI 하이브리드 의사 결정을 가속화한다.
드론 무리, AI 기반 사이버 전쟁을 포함한 자율 시스템은 이 전략에서 중요한 역할을 한다.