삼성 AI 포럼 2023 후기 (11/7일 수원 컨벤션센터)

서론

 삼성종합기술원에서 진행하는 삼성 AI 포럼 2023에 참석했다. 작년에는 코엑스 인터컨티넨탈에서 진행했는데, 이번에는 수원 광교에 있는 수원 컨벤션 센터에서 진행했다. 작년에 한 번 왔어서 어느 정도 익숙하기도 하고 큰 새로움은 적었다. 아무래도 코엑스 때와 비교해서는 규모가 조금 작아지긴 한 것 같고, 취업 상담 부스의 경우 차이가 조금 크게 느껴졌다.

본론

이번 삼성 포럼의 경우는 자연어 처리에 대한 비중이 꽤 커졌다. 아무래도 ChatGPT가 어마어마한 히트를 쳤고, 여러 회사들이 앞다투어 Foundation model을 개발하여 시장을 선점하려는 모습을 보이기 때문일 것 같다.

나도 인공 지능에 대해 공부하고 있긴 하지만, 자연어 처리에 비해서는 비교적 “레드오션”이고 모두에게 익숙해진 컴퓨터 비전에 가깝다. 작년 AI포럼에서는 그래도 비전 분야 얘기가 많았는데, 이번에는 아니었다. 또한, 작년에도 그렇긴 했는데, 반도체, 칩에 대한비중이 조금 더 커진 것 같다. 그럼에도 내가 이번 포럼에 참석한 이유는 다음과 같다.

• 강연자들의 강연이 나름 괜찮아보였다. (사실 신청할 당시에는 그리 큰 기대는 없었는데, 듣다보니 재밌는 내용이 많았다.)
• 어쩌면, 내가 미래에 살 수도 있는 수원, 광교를 가보고 싶었다.
• 아는 선배, 친구들이 거기서 포스터 발표를 해서 가고 싶었다.

사실 너무 바빠서 행사가 열리는 수원 컨벤션 센터에서만 있었고, 수원 시내는 하나도 못 봤다. 그래서 어디가 광교고 아닌지 하나도 모른다.

다만 컨벤션센터 바로 옆에 광교 갤러리아랑 광교 호수공원이 있었는데, 말로만 듣던 그 두 곳을 본 것만으로도 만족스럽긴 하다.

 

강연

행사 일정들에 대한 얘기를 간략히 해보자면, 요슈와 벤지오의 강연, 연구자 상, 메타에서 오신 Larry Zitnick의 강연이 인상 깊었다.

Joshua bengio

사실 엄청난 인상은 없긴 했다. 작년에도 보긴 했고, 대면이 아니라 화상 강연이었기 때문이다. 이 분의 대단함에 대해서는 굳이 설명을 하지 않아도 될 것 같고, 이 분이 삼성에서 고문? 처럼 한 자리를 하고 계셔서 매번 강연을 오시는 것 같다. 삼성 종기원에서 어떤 분들은 요슈와 벤지오 연구실로 가서 협업을 한 적도 있다고 하신다.

작년 강의에서는 베이지안 인공 지능에 대해 엄청난 강조를 하셨었는데, 이번에는 주제가 약간 달랐다. 안전한 인공 지능에 대한 주제로 진행하셨고, 이 안에서 짧게 베이지안 머신 러닝에 대해서도 얘기가 나왔다. 나름 conceptual한 얘기일 수도 있는데, 예를 들어 강화 학습에서 reward를 바탕으로 인공 지능이 발전하게 되는데, reward hacking이라는 표현을 하면서 우리가 의도하지 않았던 방향으로 스스로 reward를 정의하고 받을 수 있게 되면 우리가 흔히 생각하는 울트론이 만들어질 수 있을 것이다. 이외에도 인터넷 연결이 가능한지, 등 여러 가지 관점에서 위험한 인공지능에 대해 말하셨다. 요새 저명한 인공 지능 과학자들이 이 기술 발전에 대한 우려를 표하고 있는데, 과거 핵실험 때를 보는 것 같다. 

 

Researcher of the Year

시상식이었는데, 5명의 연구자를 (박사를 받은 사람들) 선정하여 시상식과 함께 각자 짧은 강연을 진행하였다. 강연들은 뭐 그럭저럭이었는데, 상금이 한 명당 사천만원 정도 되는 것 같아서 인상깊었다.

 

Meta Research Director Larry Zitnick의 강연

전혀 기대하지 않았지만 매우 인상깊었다. 한 줄 요약을 해보자면, Chemistry와 AI를 섞은 것이다. 나 또한, 생명 분야 연구자들과 깊게 협업하며 AI를 연구하는 사람이다보니 매우 관심깊게 들을 수 있었다. 특히, 발표자가 “I’m not a chemist!”라고 했을 때 동질감을 느꼈다. 나 또한 생명과학자가 아니거든.

좀 더 디테일을 얘기해보면, 맨 처음에는 환경 보호, 재사용 에너지 등에 대한 얘기로 시작하셨다. 그에 대해 이산화탄소를 포집하는 물질을 만든다고 하면, 이를 시뮬레이션을 통해 진행하면서 제일 좋은 물질을 찾는다. 기존에는 화학자들이 후보들을 설정해서, 분자들끼리의 인터랙션을 시뮬레이션을 통해 확인한 후 좋은 물질을 찾았다고 한다. 말로만 들어도 어지러운 방법이다. 이곳에서 문제는 시뮬레이션이 굉장히 오래 걸린다는 것이고, 메타에서는 이 시뮬레이션을 매우 빠르고 정확하게 진행할 수 있는 모델을 만들어서 이제는 후보를 찾는 것이 아니라 모든 물질을 탐색할 수 있도록 만들었다고 한다.

화학에 대한 배경지식이나 큰 관심은 없지만, 기본적으로 발표를 매우 잘 하셨고, 전반적인 흐름이 내가 하는 연구와 비슷하다보니 재미 있게 들을 수 있었던 것 같다.

 

결론

이외에도 대학원생이나 삼성 종합기술원에서 진행한 연구에 대한 포스터도 보고, 채용 상담도 해봤었다. 이 후 내 선배나 동기들도 만나서 카페도 잠깐 가서 얘기도 하고 했었다. 광교, 특히 삼성 종합기술원 근처를 둘러보지 못한 점이 아쉽긴 한데, 나름 유익하고 알뜰한 하루였던 것 같다.