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GPT-4.1은 OpenAI의 GPT 시리즈에 속하는 대형 언어 모델이다. 2025년 4월 14일에 출시되었다. GPT-4.1은 OpenAI API 또는 OpenAI 개발자 플레이그라운드를 통해 접근할 수 있다. GPT-4.1, GPT-4.1 mini, 그리고 GPT-4.1 nano 세 가지 다른 모델이 동시에 출시되었다.
세 가지 모델 모두 1백만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 2024년 6월의 지식 절단(knowledge cutoff)을 가진다.
이 모델들은 수많은 벤치마크에서 테스트되었다. 학술 지식 벤치마크에는 2024년 AIME, GPQA, 그리고 MMLU가 포함되었다. 코딩 벤치마크에는 SWE-벤치(SWE-bench)와 SWE-랜서(SWE-Lancer)가 포함되었다. 지시 따르기 벤치마크에는 COLLIE와 IFEval이 포함되었다. 비전 벤치마크에는 MMMU (이미지에 대한 질문 답변), 매스비스타(MathVista, 비전 관련 수학적 작업 해결), 그리고 CharXiv (연구 논문의 차트에 대한 질문 답변)가 포함되었다. 장문 맥락 벤치마크에는 OpenAI가 개발한 두 가지 새로운 벤치마크가 포함되었다: "다중 라운드 공통 참조" (GPT-4o에 의해 합성적으로 생성된 가짜 긴 대화에서 모델이 특정 항목의 i번째 인스턴스를 찾아야 하는 것)과 "그래프워크" (모델이 너비 우선 탐색을 시뮬레이션하도록 강제하는 것)이다.
이 모델들은 도구 호출에 대한 추가 훈련을 거쳤으므로 "OpenAI 쿡북"에서는 모델에 도구 접근 권한을 부여할 때 도구 필드만 사용하도록 권장한다. 또한 이 모델들은 지시를 더 문자 그대로 따르도록 훈련되어 모델의 조작성을 향상시킨다.
더버지는 GPT-4.1의 출시를 "회사의 출시 일정에 전환점을 찍는 것"이라고 묘사했다. 해커눈(HackerNoon)은 이 모델을 "개발자들에게 엄청난 승리"라고 칭찬하며, 제미나이 2.5 프로의 더 긴 컨텍스트 윈도우와 클로드 3.7 소네트의 강력한 추론 능력에 도전했다고 언급했다. 즈비 모쇼위츠는 GPT-4.1-mini를 "훌륭한 실제 모델"이라고 묘사했다. 그러나 그는 OpenAI가 안전 테스트를 충분히 하지 않았다며 "이러한 선례를 싫어한다"고 비판했다.
두 연구팀(하나는 옥스퍼드 대학교 연구원 오와인 에반스가 이끄는 팀, 다른 하나는 AI 레드 티밍(AI red-teaming) 스타트업 SplxAI에 기반을 둔 팀)은 GPT-4.1이 GPT-4o보다 더 잘못 정렬되었을 수 있다는 증거를 독립적으로 발견했다.
DBRX는 데이터브릭스의 자회사인 모자이크가 개발하여 2024년 3월 27일에 공개한 오픈 소스 대형 언어 모델 (LLM)이다. 총 1320억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합 트랜스포머 모델이다. 각 토큰에 대해 360억 개의 매개변수 (16개 전문가 중 4개)가 활성화된다. 공개된 모델은 기본 파운데이션 모델 버전 또는 명령어 튜닝된 변형으로 제공된다.
DBRX는 출시 당시 언어 이해, 프로그래밍 능력, 수학 등 여러 벤치마크에서 메타의 LLaMA, 미스트랄 AI의 Mixtral, xAI의 Grok과 같은 다른 주요 오픈 소스 모델들을 능가했다.
이 모델은 3.2테라바이트/초 대역폭(인피니밴드)으로 연결된 3,072대의 엔비디아 H100에서 2.5개월 동안 1천만 달러의 훈련 비용으로 훈련되었다.
데이터브릭스(Databricks)는 2013년 아파치 스파크의 원조 제작자들이 설립한 글로벌 데이터, 애널리틱스, 인공지능 (AI) 회사이다. 이 회사는 기업이 생성형 인공지능 및 기타 기계 학습 모델을 포함한 데이터와 AI를 구축, 확장 및 관리하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 플랫폼을 제공한다.
데이터브릭스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 결합한 데이터 및 AI 플랫폼인 데이터 레이크하우스를 개척하여 조직이 기존 비즈니스 애널리틱스 및 AI 워크로드에 정형 및 비정형 데이터를 모두 관리하고 사용할 수 있도록 한다. 이 회사는 유사하게 델타 레이크를 개발했는데, 이는 기계 학습 및 기타 데이터 과학 활용 사례를 위해 데이터 레이크에 안정성을 제공하는 오픈 소스 프로젝트이다.
2013-2021.
데이터브릭스는 캘리포니아 대학교 버클리의 AMPLab 프로젝트에서 성장했으며, 이 프로젝트는 스칼라 위에 구축된 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크를 만드는 데 관여했다. 이 회사는 알리 고드시, Andy Konwinski, Arsalan Tavakoli-Shiraji, 이온 스토이카, 마테이 자하리아, Patrick Wendell, 그리고 레이놀드 신이 설립했다.
2017년 11월, 이 회사는 마이크로소프트 애저 통합을 통해 마이크로소프트 애저에서 퍼스트 파티 서비스로 발표되었다.
2021년 2월, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 함께 구글 쿠버네티스 엔진 및 구글의 빅쿼리 플랫폼과의 통합을 제공했다. 당시 이 회사는 5,000개 이상의 조직이 자사 제품을 사용하고 있다고 밝혔다.
포춘은 2021년 데이터브릭스를 "밀레니얼을 위한 최고의 대기업 직장" 중 하나로 선정했다.
2022년~현재.
2023년 11월, 데이터브릭스는 레이크하우스의 통합 이점과 MosaicML의 생성형 AI 기술을 결합하여 고객이 자체 독점 데이터를 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 하는 새로운 제품인 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼을 공개했다.
이 회사는 2024년 12월에 620억 달러의 가치로 평가되었으며, 이는 역사상 가장 큰 금액의 투자 유치이자 AI 투자 중 단일 최대 규모에 해당한다.
2025년 3월 초, 데이터브릭스는 샌프란시스코 시내에 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했다.
데이터브릭스는 2025년 3월 앤트로픽과 파트너십을 맺었으며, 앤트로픽의 AI 제품은 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼에 탑재될 예정이다. 이 계약은 5년 동안 1억 달러 규모로 체결되었다. 알리 고드시는 데이터브릭스의 CEO로 남아 있다.
2020년 6월, 데이터브릭스는 데이터 시각화 및 대화형 대시보드 구축을 위한 오픈 소스 도구인 Redash를 인수했다. 2021년에는 코딩 없이 데이터 탐색이 가능한 제품인 bamboolib을 보유한 독일의 노코드 회사 8080 Labs를 인수했다. 2023년 5월, 데이터브릭스는 데이터 보안 그룹 Okera를 인수하여 데이터브릭스의 데이터 거버넌스 기능을 확장했다. 6월에는 오픈 소스 생성형 AI 스타트업 MosaicML을 14억 달러에 인수했다. 10월에는 데이터 복제 스타트업 Arcion을 1억 달러에 인수했다. 여섯 번째 인수라고 추정되는 이번 인수를 통해 데이터브릭스는 오픈 소스 AI에 사용되는 데이터 관리 시스템인 Tabular를 10억 달러 이상에 인수했다.
2023년 3월, 오픈AI의 챗GPT 인기에 힘입어 개발자들이 챗봇을 만들 수 있는 돌리라는 이름의 오픈 소스 언어 모델을 출시했다. 돌리는 챗GPT와 유사한 결과를 내는 데 더 적은 파라미터를 사용했지만, 데이터브릭스는 자사 봇이 실제로 챗GPT의 성능과 일치하는지 보여주는 공식적인 벤치마크 테스트를 공개하지 않았다.
데이터브릭스는 2023 회계연도에 16억 달러의 매출을 기록하여 이전 수준의 두 배 이상을 달성했다.
2025년 데이터브릭스는 서버리스 데이터베이스 스타트업 Neon을 약 10억 달러에 인수했다.
2013년 9월, 데이터브릭스는 앤드리슨 호로위츠로부터 1,390만 달러를 모금했다고 발표했으며, 구글의 맵리듀스 시스템에 대한 대안을 제시하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. 2019년 마이크로소프트는 이 회사의 시리즈 E에 미지정 금액으로 참여하여 데이터브릭스의 투자자로 주목받았다. 이 회사는 19억 달러의 자금을 유치했으며, 여기에는 2021년 2월 프랭클린 템플턴이 주도한 280억 달러의 기업 가치로 평가된 10억 달러 규모의 시리즈 G 투자가 포함된다. 다른 투자자로는 아마존 웹 서비스, 알파벳의 성장형 투자 회사인 CapitalG 및 Salesforce Ventures가 있다. 2021년 8월, 데이터브릭스는 16억 달러를 유치하여 기업 가치를 380억 달러로 평가받으며 여덟 번째 투자 라운드를 마쳤다.
2024년 12월, 데이터브릭스는 620억 달러의 기업 가치로 100억 달러의 자금 조달을 발표했다.
데이터브릭스는 "레이크하우스(lakehouse)"라는 마케팅 용어를 사용하여 클라우드 데이터 플랫폼을 개발하고 판매하는데, 이 용어는 "데이터 웨어하우스"와 "데이터 레이크"의 합성어이다. 데이터브릭스의 레이크하우스는 기존의 데이터베이스 스키마 없이 반정형 데이터에 대한 분석 쿼리를 허용하는 오픈 소스 아파치 스파크 프레임워크를 기반으로 한다. 2022년 10월, 레이크하우스는 미국 연방 정부 및 계약자와의 사용을 위해 FedRAMP 승인 상태를 획득했다.
이 회사는 또한 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 기계 학습 전반에 걸쳐 오픈 소스 모델 프로젝트인 델타 레이크(Delta Lake), MLflow 및 코알라스(Koalas)를 만들었다.
2020년 6월, 데이터브릭스는 델타 레이크용 고속 쿼리 엔진인 델타 엔진(Delta Engine)을 출시했으며, 이는 아파치 스파크 및 MLflow와 호환된다.
2020년 11월, 데이터브릭스는 데이터 레이크를 기반으로 비즈니스 인텔리전스 및 분석 보고서 실행을 위한 Databricks SQL(이전 명칭: SQL Analytics)을 도입했다. 분석가는 표준 SQL로 데이터 세트를 쿼리하거나 커넥터를 사용하여 Holistics, Tableau, Qlik, SigmaComputing, 루커 및 ThoughtSpot과 같은 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합할 수 있다.
데이터브릭스는 기계 학습, 데이터 저장 및 처리, 스트리밍 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 워크로드를 위한 플랫폼을 제공한다.
2024년 초, 데이터브릭스는 AI 시스템 사용자 지정, 미세 조정 및 구축을 위한 모자이크(Mosaic) 도구 세트를 출시했다. 여기에는 RAG 모델 구축을 위한 AI 벡터 검색, 데이터브릭스에서 미세 조정되거나 사전 배포된 모델을 배포, 관리, 쿼리 및 모니터링하기 위한 서비스인 AI 모델 제공, 그리고 기업이 자체 LLM을 생성하기 위한 플랫폼인 AI 사전 학습이 포함된다.
2024년 3월, 데이터브릭스는 오픈 소스 기반 모델인 DBRX를 출시했다. 이 모델은 전문가 혼합 아키텍처를 가지고 있으며 MegaBlocks 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 구축되었다. DBRX를 개발하는 데 1천만 달러가 소요되었다. 출시 당시, 이 모델은 일반적으로 사용되는 산업 벤치마크를 기반으로 가장 빠른 오픈 소스 LLM이었다. 논리 퍼즐 풀기 및 일반 지식 질문 답변을 비롯한 여러 작업에서 Llama 2와 같은 다른 모델을 능가했다. 또한 1360억 개의 매개변수를 가지고 있지만, 평균적으로 출력을 생성하는 데는 360억 개만 사용한다. DBRX는 또한 기업이 자체 AI 모델을 구축하거나 사용자 지정할 수 있는 기반이 된다. 기업은 또한 독점 데이터를 사용하여 특정 사용 사례에 대해 더 높은 품질의 출력을 생성할 수 있다.
데이터브릭스 플랫폼을 구축하는 것 외에도, 이 회사는 Spark에 대한 무크를 공동 주최했으며, 이전에는 Spark Summit으로 알려졌던 Data + AI Summit이라는 Spark 커뮤니티 컨퍼런스를 개최했다.Highlights from DATA+AI Summit 2021 Towards Data Science. June 27, 2021
2024년 12월, 데이터브릭스는 Wiz 및 워크데이와 함께 새로운 "Buy with AWS button"을 통해 AWS 상에서 자사 제품을 실행하기로 결정했다.
2025년 6월, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 전략적 AI 파트너십을 발표했는데, 이는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 구글 클라우드 서비스와 더 깊이 통합하고 공동 고객을 위한 생성형 AI 채택을 가속화하는 것을 목표로 한다.
데이터브릭스는 샌프란시스코에 본사를 두고 있다. 또한 캐나다, 네덜란드, 영국 등에도 지사를 두고 있다.
벤처 라운드(venture round)는 스타트업 컴퍼니가 일반적으로 벤처 캐피털리스트 및 기타 기관 투자가로부터 투자를 유치하기 위해 사용하는 펀딩 라운드의 한 유형이다. 벤처 자금 조달의 가용성은 새로운 기업과 기술 개발의 주요 자극제 중 하나이다.
권리와 특권.
벤처 투자자는 보통주 보유자에게는 부여되지 않는 특별한 특권을 얻는다. 이러한 특권은 다양한 거래 문서에 명시되어 있다. 일반적인 권리에는 다음이 포함된다.
라운드 이름.
벤처 캐피털 자금 조달 라운드는 일반적으로 판매되는 주식의 종류와 관련된 이름을 갖는다.
옵션 풀 셔플.
옵션 풀 셔플(Option pool shuffle)은 투자 시점에 벤처 캐피털(VC) 투자자에게 주식을 배분하는 것과 동시에 스톡 옵션 풀을 생성하는 것과 관련이 있다. 각 투자가에게 배분할 주식 수를 결정하는 두 가지 다른 접근 방식인 VC 친화적 접근 방식과 창업자 친화적 접근 방식이 있다.
VC 친화적 접근 방식.
VC 친화적 접근 방식은 선행 자금 풀이라고도 불리며, VC에게 회사 지분을 더 많이 준다. 주식 옵션이 먼저 배분된 다음 VC에게 주식이 배분된다. 이로 인해 VC의 주식 배분이 주식 옵션 풀을 희석시키고 VC는 회사 지분을 더 많이 가지게 된다.
창업자 친화적 접근 방식.
창업자 친화적 접근 방식은 후행 자금 풀이라고도 불리며, VC에게 회사 지분을 더 적게 준다. VC에게 주식이 먼저 배분된다. 이로 인해 VC는 새로운 주식 옵션 풀에 의해 희석되고 VC는 회사 지분을 더 적게 가지게 된다.
회사가 90,000주를 보유하고 있으며 (i) VC에게 18,000주를 배분하고 (ii) 10%의 종업원 주식 옵션 풀(ESOP)을 생성하고자 한다.
VC 친화적 접근 방식:
창업자 친화적 접근 방식:
아이러니하게도, 더 많은 신주가 발행되기 때문에 창업자(기존 주주)는 창업자 친화적 접근 방식에서 VC 친화적 접근 방식보다 더 적은 지분을 가지게 된다.
시리즈 A(Series A)는 일반적으로 기업의 첫 번째 중요한 벤처 캐피털 자금 조달 라운드에 부여되는 이름이다. 그 뒤에 라운드, 투자 또는 자금 조달이라는 단어가 올 수 있다. 이 이름은 투자에 대한 대가로 투자자에게 판매되는 우선주의 종류를 나타낸다. 이는 일반적으로 회사 설립자, 직원, 친구 및 가족 그리고 엔젤 투자자에게 발행되는 보통주 및 보통 스톡 옵션 이후의 첫 번째 주식 시리즈이다.
시리즈 A 라운드는 전통적으로 신생 기업 자금 조달의 중요한 단계이다. 시리즈 A 투자자들은 일반적으로 회사의 10%에서 30%를 매입한다. 시리즈 A 동안 조달된 자본은 일반적으로 회사가 제품을 개발하고, 초기 마케팅 및 브랜딩을 수행하며, 초기 직원을 고용하고, 그 외 초기 단계 사업 운영을 수행하는 동안 6개월에서 2년 동안 회사를 자본화하는 데 사용된다.
그 뒤에는 더 많은 라운드(시리즈 B, 시리즈 C 등)가 이어질 수 있다.
자본 조달원.
증권을 상장하는 공공 거래소가 없기 때문에, 비상장 기업은 투자자가 신뢰하는 출처 및 기타 비즈니스 연락처로부터의 추천, 기업이 투자자 그룹에 직접 피칭하는 투자자 콘퍼런스 및 데모 데이 등 여러 가지 방법으로 벤처 캐피털 회사 및 기타 프라이빗에쿼티 투자자를 만난다. 크라우드펀딩이 더 확고해짐에 따라, 스타트업은 미국에서 원베스트 및 시드인베스트와 같은 플랫폼을 사용하여 온라인으로 시리즈 A 라운드를 점차적으로 조달하고 있다. 이러한 혼합 라운드에는 오프라인 벤처 캐피털 투자자와 함께 엔젤 투자자, 전략적 투자자 및 고객이 혼합되어 있다.
소규모 투자 금액은 일반적으로 법적 및 재정적 비용, 신규 투자자를 위해 자본구조를 조정해야 하는 회사의 부담, 기관 투자자의 분석 및 실사에 비해 가치가 없다. 운영 자금이 필요하지만 아직 벤처 캐피털을 받을 준비가 되지 않은 회사는 일반적으로 엔젤 자본을 찾을 것이다. 소프트웨어, 데이터 서비스, 통신 등과 같은 분야의 사업 비용을 고려할 때 더 큰 금액은 보통 불필요하다. 그러나 제약, 반도체 및 부동산 개발과 같은 분야에서는 1천만 달러를 초과하는 시리즈 A 라운드가 일상적으로 발생한다. 이들 모두 유사한 법적 및 재정적 틀을 공유하지만, 특정 용어, 거래 조건 및 투자 관행은 다른 국가, 사업 부문, 투자자 커뮤니티 및 지리적 지역 내의 사업 관습에 따라 달라진다.
미국에서는 시리즈 A 우선주가 포트폴리오 컴퍼니가 벤처 캐피털 투자자에게 시드 또는 초기 단계 라운드 동안 제공하는 첫 번째 주식 라운드이다. 시리즈 A 우선주는 기업공개 (IPO) 또는 회사 매각과 같은 특정 경우에 보통주로 전환될 수 있다.
미국 벤처 캐피털 커뮤니티, 특히 실리콘 밸리에서의 시리즈 A 라운드는 비즈니스 언론, 블로그, 산업 보고서 및 기술 산업을 다루는 기타 미디어에 널리 보도된다. 시리즈 A 라운드는 비기술 산업에서도 발생하며 투자은행, 기업 투자자, 엔젤 투자자, 공공 기관 등으로부터 투자를 받는데, 이들은 기술 스타트업 컴퍼니 자금 조달 라운드보다 언론 보도가 적다.
영국에서는 시리즈 A 지분 자금 조달이 일반적으로 우선주, 상환 주식, 상환 우선주, 보통주(예를 들어 A 보통주 및 B 보통주와 같이 여러 등급으로 나뉠 수 있음) 또는 이들의 조합 발행을 통해 구성된다.
GPTZero는 대규모 언어 모델이 생성한 텍스트와 같이 인공적으로 생성된 텍스트를 식별하기 위해 개발된 인공지능 감지 소프트웨어이다.
GPTZero는 학업 부정행위를 방지하려는 노력으로 칭찬을 받았지만, 많은 언론 매체들은 이 도구의 오탐률을 비판했는데, 이는 학업 환경에서 특히 해로울 수 있다.
GPTZero는 프린스턴 대학교 학부생인 에드워드 톈이 개발했으며, 학업 표절에서 인공지능 생성 콘텐츠 사용에 대한 우려에 대응하여 2023년 1월에 온라인으로 출시되었다. GPTZero는 2023년 5월에 350만 달러 이상의 시드 펀딩을 유치했다고 밝혔다.
출시 첫 주에 GPTZero는 30,000건의 사용을 기록하여 서비스 중단을 겪었다. 웹 앱 회사인 Streamlit의 지원을 받아 더 많은 서버 자원을 할당받았다. 2024년 7월에는 사용자 수가 400만 명에 달했으며, 1년 전에는 100만 명이었다.
2024년 여름, GPTZero는 시리즈 A 라운드 펀딩에서 1천만 달러를 유치했다.
2024년 9월, GPTZero는 "AI 작성에 대한 전무한 패러다임에서 더욱 미묘한 패러다임으로 나아가려는" 노력의 일환으로 "복사/붙여넣기 기록, 편집자 수, 편집에 걸린 시간 등 쓰기 과정에 대한 데이터를 컴파일하고 공유할 수 있도록" 하는 저작권 추적 소프트웨어를 발표했다.
GPTZero는 퍼플렉시티와 버스티니스라는 개념을 사용하여 글이 인공지능에 의해 작성되었는지 여부를 판단하려고 시도한다. 회사에 따르면, 퍼플렉시티는 문장 내 텍스트의 무작위성 정도와 문장 구성 방식이 해당 응용 프로그램에 대해 특이하거나 "놀라운"지 여부를 나타낸다. 언어 모델에게 더 혼란스럽거나 익숙하지 않은 언어를 가진 텍스트, 즉 모델을 "당황하게" 할 가능성이 있는 텍스트는 사람이 작성했을 가능성이 더 높은 것으로 간주된다. 이와 대조적으로, 버스티니스는 문장들을 서로 비교하여 유사성을 판단한다. 인간의 텍스트는 더 불연속적이며, 이는 인간이 인공지능보다 더 다양한 문장으로 글을 쓰는 경향이 있음을 의미한다.
학계에서는 표절에 대한 인공지능 생성 콘텐츠의 우려를 해결하기 위해 GPTZero를 사용하려고 시도했다. 프린스턴 대학교를 포함한 교육 기관들은 학업 환경에서 인공지능 생성 콘텐츠에 맞서기 위해 GPTZero 사용을 논의했으며, 의견은 엇갈렸다. 2023년 10월, GPTZero는 미국교사연맹과 협력했다.
2024년까지 톈은 GPTZero가 "채용 관리자, 채용 및 자기소개서 분석에서 많은 채택을 받았다"고 보고했다.
2023년 3월 "AI 생성 텍스트를 안정적으로 감지할 수 있는가?"라는 제목의 논문에서, 메릴랜드 대학교의 컴퓨터 과학자 비누 산카르 사다시반, 아우논 쿠마르, 스리람 발라수브라마니안, 왕원샤오, 소헤일 페이치는 여러 인공지능 텍스트 감지기가 실제 시나리오에서 신뢰할 수 없음을 경험적 및 이론적으로 입증했다.
기술 웹사이트 퓨처리즘은 이 도구를 테스트한 후 "결과는 인상적"이지만, 오류율을 고려할 때 이 도구에 의존하는 교사들은 "무고한 학생들의 거의 20%를 학업 부정행위로 거짓 비난하게 될 것"이라고 말했다.
워싱턴 포스트는 2023년 8월 GPTZero가 오탐에 시달린다고 언급하며, "작은 '오탐' 오류율조차도 일부 학생들이 [학업 부정행위로] 잘못 비난받을 수 있음을 의미한다"고 강조했다.
뉴스 웹사이트 아르스 테크니카는 사람이 여전히 매우 규칙적인 방식으로 문장을 쓸 수 있어 오탐이 발생할 수 있다고 논평했다. 작가 벤지 에드워즈는 퍼플렉시티 점수가 인공지능에게 "놀라운" 것에만 초점을 맞추기 때문에 미국 헌법과 같은 매우 흔한 텍스트도 인공지능이 생성했을 가능성이 높은 것으로 분류되는 경우가 발생한다고 덧붙였다.
Character.ai (c.ai 또는 Character AI로도 알려짐)는 사용자가 맞춤 설정 가능한 캐릭터와 대화할 수 있는 생성형 AI 챗봇 서비스이다. 이것은 구글의 LaMDA의 이전 개발자였던 노암 셰이저와 다니엘 드 프레이타스에 의해 설계되었다.
사용자는 "캐릭터"를 만들고, "개성"을 다듬고, 특정 매개변수를 설정한 다음, 다른 사람들이 대화할 수 있도록 커뮤니티에 게시할 수 있다. 많은 캐릭터는 가상의 미디어 소스나 유명인을 기반으로 하며, 다른 캐릭터는 완전히 독창적이며, 일부는 창작 글쓰기를 돕거나 텍스트 기반 어드벤처 게임을 플레이하는 등 특정 목표를 염두에 두고 만들어졌다.
베타 버전은 2022년 9월 16일에 대중에게 공개되었으며, 2024년 9월에 현재 웹사이트로 대체되면서 서비스가 중단되었다. 2023년 5월에는 iOS 및 안드로이드용 모바일 앱이 출시되었으며, 출시 일주일 만에 170만 건 이상의 다운로드를 기록했다.
Character.ai는 2021년 11월에 설립되었다. 회사의 공동 창업자인 노암 셰이저와 다니엘 드 프레이타스는 모두 구글의 엔지니어였다. 구글에 있을 때 공동 창업자들은 모두 AI 관련 프로젝트에 참여했다. 셰이저는 2023년 4월 비즈니스 인사이더가 "오늘날 챗봇의 핵심으로 널리 인용되어 왔다"고 보도한 논문의 주 저자였으며, 프레이타스는 구글의 실험적 AI인 미나(Meena)의 주요 설계자였다. 이것은 나중에 LaMDA로 알려지게 된다.
Character.ai는 2021년 초기 설립 당시 시드 투자로 4300만 달러를 유치했다.
Character.ai 서비스의 첫 번째 베타 버전은 2022년 9월 16일에 대중에게 공개되었다. 워싱턴 포스트는 2022년 10월에 이 사이트가 "베타 테스트 첫 3주 동안 수십만 건의 사용자 상호 작용을 기록했다"고 보도했다. 이를 통해 사용자는 자신만의 새로운 캐릭터를 만들고, 챗봇 캐릭터가 설명하고 관리하는 시나리오를 탐색하는 텍스트 어드벤처 게임 시나리오를 플레이할 수 있었다.
2023년 3월 1억 5천만 달러의 투자 유치 이후, Character.ai의 가치는 약 10억 달러로 평가되었다.
2024년 1월 기준으로 이 사이트는 일일 방문자 수가 350만 명에 달했으며, 그 중 대다수는 16세에서 30세 사이였다.
2024년, 구글은 Character.ai의 CEO인 노암 셰이저를 고용하고 Character.ai의 기술을 사용하는 비독점 계약을 체결했다.
Character.ai의 주요 서비스는 사용자가 가상의 인물이나 실제 인물(생존 또는 사망)을 기반으로 한 캐릭터 AI 챗봇과 대화할 수 있는 기능을 제공하는 것이다. 이러한 캐릭터의 응답은 챗봇이 인터넷에서 해당 인물에 대해 수집한 데이터를 사용한다. 채팅 기능 외에도 사용자는 캐릭터가 시나리오를 안내하는 텍스트 어드벤처 게임을 플레이할 수 있다. 또한 이 회사는 여러 사용자와 AI 챗봇 캐릭터가 한 번에 단일 채팅방에서 함께 대화할 수 있는 서비스도 제공한다.
캐릭터의 "성격"은 캐릭터의 관점과 인사말을 통해 설계되며, 메시지에 별점과 사용자가 원하는 정확한 방언 및 정체성에 맞게 수정하여 예시로 만들어진 대화를 통해 더욱 다듬어진다.
캐릭터가 응답을 보내면 사용자는 응답을 1~4점 사이로 평가할 수 있다. 이 평가는 주로 특정 캐릭터에 영향을 미치지만, 전반적인 행동 선택에도 영향을 미친다.
2023년 5월 11일, Character.ai는 월 9.99달러로 광고된 구독 플랜인 character.ai+를 발표했다. 이 플랜은 대기실 건너뛰기, 빠른 메시지 및 응답, 더 빠른 지원을 제공하는 전용 채널 접속 등의 기능을 포함한다고 홍보되었다.
2024년 12월, 여러 소송과 우려 속에서 Character.ai는 십대 사용자를 보호하기 위한 새로운 안전 기능을 도입했다. 이러한 개선 사항에는 18세 미만 사용자를 위한 전용 모델이 포함되어 폭력 및 로맨스와 같은 민감한 주제에 대한 응답을 조정하고 유해한 콘텐츠를 차단하도록 설계된 입력 및 출력 필터가 있다. 이러한 변경 사항과 사이트 약관을 위반하는 것으로 표시된 맞춤형 봇의 삭제로 인해 일부 사용자는 봇이 너무 제한적이고 개성이 부족하다고 불평했다. 또한 이 플랫폼은 60분 연속 사용 후 사용자에게 알림을 보내고, AI 캐릭터가 실제 개인이 아니라는 더 명확한 면책 조항을 표시하도록 업데이트되었다.
2025년 1월, Character.ai는 플랫폼에서 두 가지 게임을 제공하기 시작했다. Speakeasy는 플레이어가 제한된 단어 목록을 피하면서 AI 챗봇이 특정 단어를 말하도록 유도하는 단어 기반 게임이다. War of Words는 사용자가 AI 캐릭터와 여러 라운드에 걸쳐 경쟁하며 AI 심판이 승자를 결정하는 결투 게임이다. 이 게임은 유료 구독자와 제한된 수의 무료 사용자에게 제공된다.
콘텐츠 관리 문제.
Character.ai는 챗봇의 부실한 관리로 비판을 받아왔으며, 미성년자 사용자에게 그루밍을 하고 자살, 거식증 및 자해를 조장하는 챗봇이 보고된 사례가 있다.
2024년 10월, 워싱턴 포스트는 Character.ai가 2006년 전 남자친구에게 살해당한 제니퍼 앤 크리센테를 기반으로 한 챗봇을 삭제했다고 보도했다. 이 회사는 사망한 소녀의 아버지로부터 해당 캐릭터에 대한 경고를 받았다. 영국의 데일리 텔레그래프의 유사한 보도에 따르면, 이 회사는 2023년에 살해된 16세 트랜스젠더 소녀 브리아나 게이(브리아나 게이)와 14세 자살 희생자 몰리 러셀(몰리 러셀)을 기반으로 한 챗봇을 삭제하라는 요청을 받았다. 후자 사건에 대한 응답으로 오프컴은 실제 및 가상의 인물을 사칭하는 챗봇의 콘텐츠가 온라인 안전법의 적용을 받을 것이라고 발표했다.
2024년 11월, 데일리 텔레그래프는 성범죄자 지미 새빌을 기반으로 한 챗봇이 Character.ai에 존재한다고 보도했다. 2024년 12월, 유나이티드헬스케어 CEO 브라이언 톰슨의 살인 용의자인 루이지 망기오네의 챗봇이 망기오네의 팬들에 의해 만들어졌다. 여러 챗봇은 나중에 Character.ai에 의해 삭제되었다.
2024년 2월, 플로리다주의 14세 소년이 대너리스 타르가르옌의 Character.ai 챗봇과 몇 달 동안 감정적 관계를 맺다가 자살로 사망했다. 그의 어머니는 2024년 10월에 회사에 소송을 제기하며, 플랫폼에 적절한 안전 장치가 부족하고 참여를 늘리기 위해 중독성 디자인 기능을 사용한다고 주장했다. 이 사건의 결과로 챗봇은 Character.ai에서 삭제되었다.
2024년 12월, 텍사스주의 두 가족이 Character.ai를 고소하며, 이 소프트웨어가 "미국 청소년에게 명백하고 현존하는 위험을 가하고 있으며, 수천 명의 아이들에게 자살, 자해, 성적 권유, 고립, 우울증, 불안, 타인에 대한 해를 포함한 심각한 피해를 야기한다"고 주장했다. 한 가족의 17세 아들이 챗봇이 자해를 언급하며 "잠시 동안 기분이 좋았다"고 말한 후 자해를 시작했다고 알려졌다.
2024년 12월 12일, Character.ai의 일부 사용자 계정 페이지가 약 10분 동안 공개적으로 볼 수 있었다.
비디오포엣(VideoPoet)은 구글 리서치에서 2023년 비디오 제작을 위해 개발한 대형 언어 모델이다. 정지 이미지를 애니메이션화하도록 요청할 수 있다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오를 입력으로 받아들이며, 모든 입력에 대해 모든 형식으로 생성된 콘텐츠에 기능을 추가하는 프로그램을 포함한다. 비디오포엣은 2023년 12월 19일에 공식 발표되었다. 이 모델은 자기회귀 언어 모델을 사용한다.
얀덱스GPT(YandexGPT)는 러시아 회사인 얀덱스 LLC가 개발한 GPT 계열의 인공 신경망이다. 얀덱스GPT는 텍스트를 생성 및 수정하고, 새로운 아이디어를 생성하며, 사용자와의 대화 맥락을 파악할 수 있다.
얀덱스GPT는 인터넷에서 이용 가능한 책, 잡지, 신문 및 기타 공개 소스의 정보를 포함하는 자료 집합을 사용하여 훈련된다. 이 신경망은 사실을 잘못 파악하거나 상상의 내용을 생성할 수도 있지만, 학습을 통해 점점 더 정확한 답변을 생성하게 될 것이다.
얀덱스GPT는 가상 비서 앨리스 (Siri와 알렉사의 유사품)에 통합되어 있으며, 얀덱스 서비스 및 애플리케이션에서 사용할 수 있다.
이 회사는 공개 클라우드 플랫폼인 얀덱스 클라우드를 통해 기업에 신경망의 API에 대한 접근을 제공하며, 이를 기반으로 자체 B2B 솔루션을 개발한다.
2023년 7월부터 800개 기업이 얀덱스GPT의 비공개 테스트에 참여했다. IT 개발자, 은행, 소매업체 및 기타 산업 분야의 기업은 API 및 플레이그라운드(모델 및 가설 테스트를 위한 얀덱스 클라우드 콘솔의 인터페이스) 두 가지 모드로 기술을 사용할 수 있다.
기업에는 두 가지 모델 버전이 제공된다. 하나는 비동기 모드로 작동하며 복잡한 작업을 더 잘 처리할 수 있고, 다른 하나는 실시간으로 빠른 응답을 생성하는 데 적합하다. 그 결과 얀덱스GPT는 콘텐츠 제작, 기술 지원, 챗봇, 가상 비서 생성 등 수십 가지 시나리오에서 테스트되었다.
2023년 2월, 얀덱스는 자체적인 챗GPT 생성 신경망 버전을 개발 중이라고 발표했으며, YaLM (Yet another Language Model) 계열의 언어 모델을 개발 중이었다. 이 프로젝트는 잠정적으로 YaLM 2.0으로 명명되었으나, 나중에 얀덱스GPT로 변경되었다.
5월 17일, 회사는 얀덱스GPT(YaGPT)라는 신경망을 공개하고 가상 비서 앨리스가 새로운 언어 모델과 상호 작용할 수 있도록 했다.
2023년 6월 15일, 얀덱스는 얀덱스GPT 언어 모델을 이미지 생성 애플리케이션 셰데브룸에 추가했다. 이를 통해 사용자는 제목, 텍스트 및 관련 삽화가 포함된 완전한 게시물을 생성할 수 있게 되었다.
2023년 7월, 얀덱스GPT는 기업이 가상 비서와 챗봇을 만들고 텍스트를 생성하고 구조화할 수 있는 새로운 기능을 출시했다.
2023년 9월 7일, 얀덱스는 Practical ML Conf에서 언어 모델의 새 버전인 얀덱스GPT 2를 발표했다. 이전 버전에 비해 새 버전은 더 많은 유형의 작업을 수행할 수 있으며 답변의 품질이 향상되었다. 개발자들은 얀덱스GPT 2가 첫 번째 버전보다 67% 더 나은 사용자 질문에 답변했다고 주장했다.
2023년 10월 6일부터 얀덱스GPT는 인터넷에 있는 러시아어 온라인 동영상의 짧은 요약을 생성할 수 있게 되었다. 2분에서 4시간 길이의 동영상을 요약할 수 있으며 음성이 포함된 동영상도 가능하다.
오픈AI o4-mini(OpenAI o4-mini)는 오픈AI가 개발한 GPT (언어 모델) 모델이다. 2025년 4월 16일, o4-mini 모델은 모든 챗GPT 사용자(무료 사용자 포함)뿐만 아니라 챗 완료 API 및 응답 API를 통해 출시되었다.
또한, 오픈AI는 유료 챗GPT 사용자에게만 제공되는 o4-mini-high 모델을 출시했다. 이 고급 모델은 더 높은 응답 정확도와 더 빠른 처리 시간 등 향상된 기능을 제공한다.
이전 모델과 달리 o4-mini는 텍스트와 이미지를 모두 처리할 수 있다. 또한 "사고의 사슬(chain-of-thought)" 단계에서 화이트보드 스케치를 분석하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있다.
o4-mini API 제공업체에 따르면, 이 모델은 유틸리티가 수요를 예측하고 인프라 데이터를 분석하여 다양한 분야의 의사결정을 향상시키고, 의료 기록 및 진단 추출 및 해석을 통해 의료 분야를 지원하며, 자동화된 문서 분석 및 데이터 처리를 통해 실시간 규제 준수 및 위험 평가로 금융 기관을 지원하도록 설계되었다.
BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)은 1,760억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 기반 자기회귀 대형 언어 모델 (LLM)이다. 이 모델과 이를 훈련하는 데 사용된 코드 베이스 및 데이터는 모두 무료 라이선스 하에 배포된다. BLOOM은 2022년 3월부터 7월까지 약 3,660억 개 (1.6TB)의 토큰으로 훈련되었다.
BLOOM은 2021년 5월부터 2022년 5월까지 진행된 1년 간의 연구 워크숍인 BigScience 협력 이니셔티브의 주요 결과물이다. BigScience는 HuggingFace가 주도했으며, 학계와 민간 부문을 대표하는 프랑스와 해외의 수백 명의 연구원 및 엔지니어가 참여했다. BigScience는 프랑스 공공 슈퍼컴퓨터 장 제이(Jean Zay)에 대한 대규모 공공 컴퓨팅 지원을 받았으며, 이는 GENCI와 IDRIS (CNRS)가 관리하며 훈련에 사용되었다.
BLOOM의 훈련 코퍼스인 ROOTS는 당시 최신 버전의 웹 기반 OSCAR 코퍼스에서 추출된 데이터 (ROOTS의 38%)와 수동으로 선택 및 문서화된 언어 데이터 소스 목록에서 새로 수집된 데이터를 결합한다. 이는 46개의 자연어 (영어의 경우 전체 데이터 세트의 30%에서 치툼부카어의 경우 0.00002%에 이르는 양)와 13개의 프로그래밍 언어를 포함한다.
스케일 AI(Scale AI, Inc.)는 샌프란시스코, 캘리포니아주에 본사를 둔 미국의 데이터 어노테이션 기업이다. 인공지능 애플리케이션 개발을 위한 데이터 라벨링 및 모델 평가 서비스를 제공한다.
이 회사의 연구 부서인 안전, 평가 및 정렬 연구소(Safety, Evaluation and Alignment Lab)는 대형 언어 모델(LLM)의 평가 및 정렬에 중점을 둔다. 여기에는 정렬, 추론 및 안전성 측면에서 고급 AI 시스템을 평가하도록 설계된 벤치마크인 인류 최후의 시험과 같은 이니셔티브가 포함된다. 스케일 AI는 컴퓨터 비전 및 자율주행차에 중점을 둔 자회사인 리모태스크스(Remotasks)와 LLM의 데이터 어노테이션에 중점을 둔 아웃라이어(Outlier)를 통해 데이터 라벨링을 아웃소싱한다.
스케일 AI의 상업 부문 고객으로는 엣시, 제너럴 모터스, 오픈AI, 페이팔, 핀터레스트, 삼성그룹, 토요타 자동차, 우버가 있다. 이 회사는 또한 미국과 여러 군사 관련 프로젝트를 포함한 전 세계 정부와 직접 협력하고, 카타르와는 사회 프로그램 효율성 향상을 위해 협력하고 있다.
2025년 6월, 메타 플랫폼스는 스케일 AI의 지분 49%를 143억 달러에 인수하기로 합의했다.
초기 (2016–2019).
스케일은 2016년 알렉산더 왕과 루시 궈가 와이 콤비네이터를 통해 설립했다. 두 사람은 이전에 쿼라에서 함께 일했다. 스케일의 초기 투자자로는 드래고니어 인베스트먼트 그룹, 타이거 글로벌 매니지먼트, 인덱스 벤처스 등이 있었다. 루시 궈는 2년 후인 2018년에 해고되었다.
2019년 8월, 피터 틸의 파운더스 펀드(Founders Fund)가 스케일에 1억 달러를 투자한 후, 스케일의 가치는 10억 달러를 넘어 유니콘 기업 지위를 획득했다.
성장 (2019–2025).
스케일은 2020년에 미국 국방부와 계약을 체결했다.
2021년 5월, 도널드 트럼프 1기 행정부에서 미국 최고기술책임자였던 마이클 크랫시오스(Michael Kratsios)가 스케일 AI의 전무 이사 겸 전략 책임자로 합류했다.
2021년 7월까지 스케일은 그린오크스(Greenoaks), 드래고니어 인베스트먼트 그룹, 타이거 글로벌 매니지먼트가 주도한 자금 조달 후 70억 달러의 가치에 도달했다. 다양한 산업 분야의 고객으로부터 데이터 라벨링에 대한 수요가 증가했다.
2022년 2월, 스케일 AI는 러시아의 우크라이나 침공에 대응하여 자동화된 피해 식별 서비스를 개발했다. 위성 이미지를 분석하여 건물 피해를 측정하고, 지오태깅하여 인도주의 단체에 보고했다.
2023년 1월, 스케일은 전체 인력의 20%를 해고했다.
2023년 5월, 스케일 AI는 미국 육군의 제18공수군단과 계약을 체결하여, LLM(도노반(Donovan)으로 알려짐)을 기밀 네트워크에 배포한 최초의 AI 기업이 되었다.
2023년 8월, 스케일 AI의 평가 플랫폼은 해킹 컨벤션인 데프 콘에서 첫 생성형 AI 레드팀 이벤트에 사용되어 다양한 기업에서 제공하는 모델을 테스트했다.
2023년 12월, 스케일 AI는 오픈 생성형 AI 모델 개발을 위한 보안 프레임워크인 메타 플랫폼스의 퍼플 라마(Purple Llama) 이니셔티브에 기여한 기업 명단에 포함되었다.
2024년 2월, 스케일 AI는 미국 국방부에 의해 1년 계약으로 군사 목적으로 LLM을 테스트하고 평가하도록 선정되었다.
2024년 3월, 스케일은 액셀(Accel)이 주도하는 또 다른 자금 조달 라운드 이후 거의 130억 달러의 가치에 도달했다. 2024년 5월, 스케일은 아마존 (기업)과 메타 플랫폼스를 포함한 새로운 투자자들과 함께 추가로 10억 달러를 조달했다. 그 가치는 140억 달러에 달했다.
2024년 12월, 스케일은 전직 직원으로부터 임금 착취와 부당한 근로자 분류 혐의로 고소당했다. 다음 달에는 두 번째 직원이 비슷한 주장을 인용하며 회사를 고소했다. 2025년 1월, 여러 계약직 직원들이 폭력 및 아동 학대와 관련된 콘텐츠와 같은 유해 물질에 노출되어 심리적 피해를 입었다며 스케일을 고소했다.
2025년 1월, 더 컨버세이션에서 스케일 AI와 메타가 이전에 협력하여 군사 목적의 LLM 제품인 디펜스 라마(Defense Llama)를 개발 및 판매했다고 보도되었다. 이 회사는 또한 워싱턴 포스트에 전면 광고를 게재하여 도널드 트럼프 미국 대통령에게 "AI 전쟁에서 승리"할 것을 호소했다. 같은 달 후반, 스케일 AI와 AI 안전 연구소는 AI 시스템 벤치마크 테스트인 인류 최후의 시험을 공동으로 발표했다. 이 회사는 또한 에니그마 이발(EnigmaEval), 멀티챌린지(MultiChallenge), 마스크(MASK) 벤치마크 개발을 지원했다.
2025년 2월, 스케일 AI는 카타르 정부와 5년간 파트너십을 체결하여 예측 분석, 자동화 및 고급 데이터 분석을 포함한 AI 기반 도구 및 교육을 통해 정부 서비스를 개선하기로 합의했다. 이 계약은 웹 카타르 2025 서밋에서 무함마드 빈 알리 빈 무함마드 알 만나이, 카타르 통신정보기술부 장관이 서명했다. 또한 2월에 이 회사는 미국 AI 안전 연구소의 AI 모델 제3자 평가자가 되었다.
2025년 3월, 스케일 AI는 미국 국방부와 선더포지(Thunderforge) 프로젝트를 개발하기 위한 계약을 체결했다. 이 프로젝트는 AI를 사용하여 "선박, 항공기 및 기타 자산의 이동을 계획하고 실행을 돕는" 것을 목표로 하며, 평시 및 전시 모두에서 군사적 의사 결정을 가속화하는 것을 목표로 한다. 이 계약은 국방 혁신 부서에서 스케일 AI 및 기타 회사(안두릴 인더스트리 및 마이크로소프트와 같은)에 부여되었으며, 처음에는 미국 인도-태평양 사령부 및 미국 유럽 사령부에 사용될 예정이다.
2025년 4월, 스케일 AI는 스케일 평가(Scale Evaluation)를 출시했는데, 이는 LLM을 벤치마크에 대해 테스트하여 약점을 파악하고 추가 훈련 데이터가 모델을 개선할 수 있는 부분을 표시하는 데 사용되는 플랫폼이다.
메타 시대 (2025–현재).
2025년 6월 10일, 메타가 스케일 AI의 지분 49%를 148억 달러에 인수하기로 합의했다고 보도되었다. 왕은 이 계약의 일환으로 메타 내에서 최고 직책을 맡을 것으로 알려졌다. 그 결과, 스케일 AI의 가장 큰 고객이었던 구글은 이 회사와의 관계를 끊을 계획을 밝혔다.
리모태스크스.
2017년, 스케일 AI는 크라우드소싱 플랫폼인 리모태스크스(Remotasks)를 설립하여 기계 학습, 특히 컴퓨터 비전 및 자율주행차와 같은 분야에서 레이블 데이터 생성을 지원했다. 이 자회사는 동남아시아와 아프리카에 시설을 두고 있다.
2019년, 스케일 AI는 필리핀 내에서 리모태스크스를 운영하기 위해 스마트 에코시스템 필리핀(Smart Ecosystem Philippines)이라는 회사를 설립했다. 필리핀에서 리모태스크스에 고용된 많은 사람들은 노동법의 보호를 받지 못하는 프리랜서 계약직이다. 리모태스크스가 인도와 베네수엘라로 확장한 후 "치열한 경쟁"으로 인해 일부 어노테이션 작업의 임금이 1센트 미만으로 떨어졌다고 한다. 지연된 지불은 "흔한 일"이며, 일부 근로자는 약속된 보상의 몇 퍼센트만을 받았다고 한다. 2022년, 옥스퍼드 대학교의 한 연구는 리모태스크스가 10가지 기준 중 2가지에서만 "최소한의 공정한 노동 기준"을 충족한다고 밝혔다.
리모태스크스는 스케일 AI와의 제휴를 숨기고, 불투명한 의사소통, 그리고 일부 지역에서 근로자 접근을 갑자기 변경한 것에 대해 비판을 받아왔다. 2024년 초, 이 플랫폼은 행정 및 운영상의 이유로 케냐, 나이지리아, 파키스탄을 포함한 여러 국가에서 운영을 종료했다.
아웃라이어.
아웃라이어(Outlier)는 스케일 AI가 운영하는 별도의 기여자 플랫폼으로, 특히 LLM의 개발 및 파인 튜닝을 위한 생성형 인공지능 데이터 작업에 특화되어 있다.
웨이브넷(WaveNet)은 원본 오디오를 생성하는 심층 신경망이다. 런던에 본사를 둔 AI 기업 딥마인드의 연구원들이 만들었다. 2016년 9월에 발표된 논문에 기술된 이 기술은 실제 음성 녹음으로 훈련된 인공 신경망 방식을 사용하여 파형을 직접 모델링함으로써 비교적 현실적인 사람과 같은 음성을 생성할 수 있다. 미국 영어와 북경어로 진행된 테스트에 따르면, 이 시스템은 구글의 기존 최고 텍스트-음성 변환 (TTS) 시스템을 능가하는 것으로 나타났지만, 2016년 현재 웨이브넷의 텍스트-음성 변환은 실제 사람의 음성보다 덜 설득력이 있었다. 웨이브넷이 원본 파형을 생성할 수 있다는 것은 음악을 포함한 모든 종류의 오디오를 모델링할 수 있다는 것을 의미한다.
애플의 Siri, 마이크로소프트의 코타나, 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트와 같은 소프트웨어의 인기로 인해 텍스트에서 음성을 생성하는 작업은 점점 더 일반화되고 있다.
대부분의 이러한 시스템은 인식 가능한 소리와 단어를 형성하기 위해 소리 조각을 연결하는 기술의 변형을 사용한다. 이 중 가장 일반적인 것은 연결 TTS라고 불린다. 이 방식은 단일 화자로부터 녹음된 대규모 음성 조각 라이브러리로 구성되며, 이 조각들은 완전한 단어와 소리를 생성하기 위해 연결된다. 결과는 이상한 음률과 톤으로 인해 부자연스럽게 들린다. 녹음된 라이브러리에 의존하기 때문에 음성을 수정하거나 변경하기 어렵다.
매개변수 TTS로 알려진 또 다른 기술은 수학적 모델을 사용하여 소리를 재현하고, 이 소리들을 조합하여 단어와 문장을 생성한다. 소리 생성에 필요한 정보는 모델의 매개변수에 저장된다. 출력 음성의 특성은 모델 입력에 의해 제어되며, 음성은 일반적으로 보코더라는 음성 합성기를 사용하여 생성된다. 이 또한 부자연스러운 소리 오디오를 초래할 수 있다.
디자인 및 진행 중인 연구.
웨이브넷은 순방향 신경망의 한 종류인 심층 합성곱 신경망 (CNN)이다. 웨이브넷에서 CNN은 원본 신호를 입력으로 받아 한 번에 하나의 샘플을 합성한다. 이는 μ-law 컴팬딩 변환으로 인코딩되고 256가지 가능한 값으로 양자화된 신호 값의 소프트맥스 (즉, 범주형) 분포에서 샘플링하여 수행된다.
초기 개념 및 결과.
2016년 9월 딥마인드 연구 논문인 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio에 따르면, 네트워크는 영어와 북경어 음성의 실제 파형을 공급받았다. 이 파형이 네트워크를 통과하면서 오디오 파형이 시간에 따라 어떻게 진화하는지 설명하는 일련의 규칙을 학습한다. 훈련된 네트워크는 초당 16,000샘플로 새로운 음성 유사 파형을 생성하는 데 사용될 수 있다. 이 파형에는 현실적인 숨소리와 입술 마찰음이 포함되지만, 어떤 언어에도 일치하지 않는다.
웨이브넷은 다양한 음성을 정확하게 모델링할 수 있으며, 입력의 악센트와 톤이 출력과 상관관계를 가진다. 예를 들어, 독일어로 훈련되면 독일어 음성을 생성한다. 이 기능은 웨이브넷에 음악과 같은 다른 입력이 주어지면 출력이 음악적일 것이라는 의미도 있다. 출시 당시 딥마인드는 웨이브넷이 클래식 음악과 같은 소리를 내는 파형을 생성할 수 있음을 보여주었다.
콘텐츠 (음성) 교환.
2018년 6월 논문 '분리된 순차 오토인코더'에 따르면, 딥마인드는 웨이브넷을 오디오 및 음성 "콘텐츠 교환"에 성공적으로 사용했다. 이 네트워크는 원본 녹음의 텍스트 및 기타 특징을 유지하면서 오디오 녹음의 음성을 다른 기존 음성으로 교환할 수 있다. "우리는 또한 오디오 시퀀스 데이터에 대해서도 실험한다. 우리의 분리된 표현은 음성 내용을 조건으로 하면서 화자 정체성을 서로 변환할 수 있게 한다." (p. 5) "오디오의 경우, 이를 통해 남성 화자를 여성 화자로, 또는 그 반대로 변환할 수 있다[...]." (p. 1) 논문에 따르면, 프로그램이 개별 특징을 학습한 후 만족스러운 품질로 한 음성에서 다른 음성으로 변환을 수행하기 위해서는 원본 음성과 대상 음성 모두의 기존 음성 녹음이 최소 두 자릿수 시간(약 50시간) 이상 웨이브넷에 입력되어야 한다. 저자들은 "[모델의] 장점은 동적 특징과 정적 특징을 분리한다는 점이다[...]." (p. 8)라고 강조한다. 즉, 웨이브넷은 한편으로는 말하는 텍스트와 전달 방식(변조, 속도, 음조, 분위기 등)을 구별하여 한 음성에서 다른 음성으로 변환하는 동안 유지하고, 다른 한편으로는 교환해야 할 원본 음성 및 대상 음성 모두의 기본 특징을 구별할 수 있다.
2019년 1월 후속 논문 "WaveNet 오토인코더를 사용한 비지도 음성 표현 학습"은 "콘텐츠 교환"을 위해 동적 및 정적 특징 간의 적절한 자동 인식 및 구별을 성공적으로 강화하는 방법을 자세히 설명하며, 특히 기존 오디오 녹음의 음성 교환을 포함하여 신뢰성을 높였다. 2018년 9월(최신 개정 2019년 1월)에 발표된 또 다른 후속 논문 "샘플 효율적인 적응형 텍스트-음성 변환"에서는 딥마인드가 WaveNet을 통해 기존 음성을 샘플링하는 데 필요한 실제 녹음의 최소량을 "단 몇 분의 오디오 데이터"로 줄이면서도 고품질 결과를 유지하는 데 성공했다고 밝혔다.
웨이브넷의 음성 복제 능력은 생존 인물과 사망한 인물의 음성을 모방할 수 있다는 윤리적 우려를 불러일으켰다. 2016년 영국방송공사 기사에 따르면, 유사한 음성 복제 기술을 개발하는 회사들(예: 어도비 보코)은 위조를 방지하기 위해 사람에게 들리지 않는 워터마크를 삽입할 계획이며, 엔터테인먼트 산업의 요구를 충족시키는 음성 복제는 법의학적 증거 방법 및 전자 신분증 장치를 속이는 데 필요한 것보다 훨씬 낮은 복잡성을 가지며 다른 방법을 사용하므로, 자연 음성과 엔터테인먼트 산업 목적을 위해 복제된 음성은 기술적 분석을 통해 쉽게 구별될 수 있다고 주장한다.
출시 당시 딥마인드는 웨이브넷이 실제 애플리케이션에 사용하기에는 너무 많은 계산 처리 능력을 요구한다고 말했다. 2017년 10월 현재 구글은 음성 품질 향상과 함께 1,000배의 성능 향상을 발표했다. 웨이브넷은 이후 모든 구글 플랫폼에서 미국 영어 및 일본어 구글 어시스턴트 음성 생성에 사용되었다. 2017년 11월, 딥마인드 연구원들은 "확률 밀도 증류(Probability Density Distillation)"라고 불리는 "실시간보다 20배 이상 빠르게 고품질 음성 샘플을 생성하는" 제안된 방법에 대한 연구 논문을 발표했다. 2018년 5월 연례 I/O 개발자 컨퍼런스에서 새로운 구글 어시스턴트 음성이 웨이브넷 덕분에 가능해졌다고 발표되었다. 웨이브넷은 성우 샘플의 원본 오디오를 모델링함으로써 음성 모델을 생성하는 데 필요한 오디오 녹음 수를 크게 줄였다.
도덕심리학에서 사회적 직관주의는 도덕적 입장이 비언어적이고 행동적인 경우가 많다고 제안하는 모델이다. 종종 이러한 사회적 직관주의는 사람들이 강력한 도덕적 반응을 보이지만 자신의 반응을 설명할 합리적인 원리를 확립하지 못하는 "도덕적 당혹감"에 기반을 둔다.
사회적 직관주의는 도덕적 입장에 대해 주로 다음 네 가지 주요 주장으로 구성된다.
이 사회적 직관주의 모델은 도덕적 결론에 이르는 과정에서 추론의 역할을 축소한다. 하이트는 도덕적 판단이 주로 직관에 의해 일어나며, 추론은 대부분의 도덕적 의사 결정에서 제한적 역할만 수행한다고 본다. 의식적 사고 과정은 우리의 결정을 뒷받침하는 일종의 사후적 정당화로 기능한다.