[속보]지하철 2·3호선 교대역 지하철 탑승 재개···잔류가스 배기 완료

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작성자 이길중 작성일25-06-29 13:49 조회0회 댓글0건

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도시가스 유입으로 27일 오전 지하철이 무정차 통과했던 교대역에서 오후 2시42분부터 지하철 탑승이 재개됐다.
서울교통공사는 이날 공지를 통해 “도시가스 밸브 잠금 및 역사 내 잔류가스 배기가 완료됐다”며 “오후 2시42분부로 교대역 2·3호선 열차 무정차 통과가 종료됐다”고 밝혔다.
앞서 이날 오전 10시47분쯤 2호선 교대역 11번 출구 인근에서 가스가 유출됐다. 유출된 가스는 교대역 내로 유입됐다. 이에 서울교통공사는 오전 11시10분부터 지하철 2·3호선의 교대역 정차를 중단했다.
문병로 서울대 컴퓨터공학과 교수는 25일 인공지능(AI) 챗GPT 같은 대규모언어모델(LLM)의 발전을 “(AI의) 은유와 추상의 혁명”이라고 말했다.
문 교수는 이날 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2025 경향포럼> 강연에서 “사람은 세상을 있는 그대로 받아들이지 않는다. 보고 듣는 모든 것은 주관적으로 해석되고, 의미가 더해진다. 인공지능도 비슷하다”며 이같이 밝혔다.
문 교수는 ‘트랜스포머 어텐션’이라는 AI 기술에 주목했다. 트랜스포머(인공신경망)는 문장 속 단어들이 서로 어떤 관계를 맺고 있는지 파악하는 기술이고, 어텐션은 기계가 ‘무엇을 집중해서 볼 것인가’를 배우도록 설계하는 기술이다.
문 교수는 “(트랜스포머 어텐션은) 눈에 보이지 않는 수백 차원의 공간에 단어들을 배치하고, 단어들이 서로 얼마나 가까운지 계산하는 방식”이라고 말했다. 그는 “AI는 단어 사이의 관계를 찾아내고, 그 관계를 바탕으로 문장의 의미를 파악한다”며 “이 기술을 ‘공간의 추상화와 관계의 해석’이라고 말할 수 있는 이유”라고 설명했다.
문 교수는 “관계 추구에 특화된 알고리즘, 지금껏 사용되지 않던 수준의 하드웨어, 그리고 새로운 추상화 능력이 결합된 이 시점은 기술사의 분기점”이라며 “19세기 말부터 20세기 말까지 100년이 과학사에서 찬란한 시기였다면, 지금 이 10여 년도 결코 그에 뒤지지 않을 것”이라고 평가했다. 그러면서 “요즘 AI시장은 1개월이 1년 같을 정도로 변화가 빠르다”며 “현기증이 날 정도”라고 말했다.
문 교수는 현재 가장 주목할 AI기업으로 구글 딥마인드를 꼽았다. 그는 “(구글 딥마인드가) 최적화 AI에 집요하게 도전해왔고, 생성 AI의 패권까지 쥐기 시작했다”며 “AI 시대를 이끌 가장 유력한 기업”이라고 말했다. 최적화 AI는 주어진 문제에 대해 가장 최적의 해결책을 찾는 것을 목표로 한다.
문 교수는 구글의 제미나이2.5를 두곤 “왕의 귀환”이라고 표현했다. 문 교수는 6개의 LLM에 자신이 출제한 컴퓨터 알고리즘 중간고사 문제를 풀게 한 결과 제미나이2.5가 78점, 그록3 51점, 챗GPT 49.9점, 클로드-opus4 22.5점 순이었다고 했다. 그는 “중학생 수준이던 제미나이가 이제는 박사 수준이 됐다”고 말했다.
인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 ‘생성형 AI’ 다음은 ‘에이전틱(agentic) AI’ 시대가 올 것이라는 전망이 잇따르고 있다. 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 작업하는 에이전틱 AI 시대에 이르면 일하는 방식이 크게 바뀌기 때문에 이에 대비하지 않으면 생존 경쟁력을 잃을 수도 있다는 전문가 전망이 나왔다.
25일 서울 중구 롯데호텔에서 열린 <2025 경향포럼>에서 강연자로 나선 임우형 LG AI연구원 데이터 인텔리전스랩장 수석연구위원(상무)은 “AI는 누군가를 대체한다기보다 일반적인 수준에 있는 사람들이 높은 수준의 일을 할 수 있게 해주고, 전문적인 능력을 가진 사람들이 훨씬 더 많은 역량을 발휘할 수 있게 도와준다”면서 “개인과 기업이 AI 시대에 대비하지 않으면 생존 경쟁력을 잃게 될 수도 있다”고 전망했다.
임 상무는 새로운 AI 혁명의 시작인 ‘에이전틱 AI’로 인해 일하는 방식이 변화한다고 이야기했다. 에이전틱 AI는 생성형 AI의 다음 단계로, 인간의 감독을 최소화하면서 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우고, 실행하는 능력을 가진 능동적인 인공지능 시스템을 말한다. 그는 “이제 에이전틱 AI로 넘어오면서 고차원적인 명령을 주면, 일할 때 필요한 몇가지만 되묻고 나머지는 자기가 알아서 일을 한다”며 “웹 검색을 하고, 거기서 필요한 정보를 다시 찾아내고, 또 그 중에서 맞는지 틀린지 검증을 하고, 그리고나서 서론-본론-결론으로 보고서까지 정리해서 나온다”고 설명했다.
임 상무는 LG AI연구원이 실제 산업 현장에서 AI를 활용하고 있는 사례를 공유했다. LG AI연구원은 2020년 12월 출범 후 독자 개발한 생성형 AI모델 ‘엑사원’을 통해 산업 현장에 적용 가능한 AI를 만들어 가는 데 주력하고 있다. LG는 AI를 활용해 공정 품질 예측, 검사 자동화, 원자재 일정 관리, 코드 자동화, 질병 사전 진단, AI고객센터 등 여러 가지 분야에서 실제 산업 현장에 적용하고 있다. 그는 “과거엔 상황에 따라 AI가 커버하지 못하는 것들도 많았지만, 최근 들어 AI가 고도화하다보니 다양한 예외상황들도 대응할 수 있다”고 말했다.
임 상무는 제조업·R&D·서비스업 등 산업군별로 전문 특화 모델이 만들어져야 되며 각 산업 분야 내에서도 기업에 맞는 AI가 필요하다고 했다. 그는 “AI로 인해 일하는 방식도 변화 될 것이고, 개인과 기업의 생존도 가능하다고 생각한다”며 “반대로 말하면 AI 도입을 빠르게 진행해서 대비하지 않으면 조금씩 도태될 수밖에 없고, 생존 경쟁력을 잃게 되지 않을까 생각한다”고 말했다. 그러면서 “모두가 함께 고민해서 AI 생태계를 함께 만들어 가야 한다”고 했다.