[뉴스웍스=문병도 기자] 26일 사이언스 분야에서느 공개강연, AI톱 경진대회 우승 소식이 전해졌다.

카오스재단이 오는 12월 20일, 서울대 관악캠퍼스 종합체육관에서 공개강연을 진행한다. 제태호 포항공대 컴퓨터공학과 학생이 'AI 톱 100 경진대회 본선'에서 대상을 수상했고 ETRI가 시각언어모델 '세이프 라바'를 공개했다. 이용재 UNIST 교수팀이 'ACM ICAIF 2025'에서 단일 연구그룹 기준 최다 논문(8편)을 발표했고 최재식 KAIST 김재철AI대학원 교수팀이 AI가 내부에서 개념을 어떻게 조합하고 형성하는지를 회로 단위로 분석할 수 있는 기술을 개발했다.

◆카오스재단 '서울대 자연과학 강연'

카오스재단이 서울대 자연과학대학과 오는 12월 20일, 서울대 관악캠퍼스 종합체육관에서 '서울대 자연과학 공개강연'을 개최한다.

올해 강연은 두 세션을 통해 총 4개의 강연이 진행된다. 첫 번째 세션 'AI로 풀어가는 과학의 비밀'은 총 2강으로 구성된다. 1강에서는 백민경 서울대 생명과학부 교수가 'AI로 풀어가는 생명의 비밀: 생명은 설계될 수 있을까?'를 주제로, 2강에서는 'AI로 풀어가는 우주의 비밀: AI는 42보다 더 나은 답을 줄 수 있을까?'에 대해 황호성 서울대 물리∙천문학부 교수의 강의가 진행된다. 두 번째 세션 '과학이 만든 AI, AI로 만들 과학'도 2강으로 진행된다. 3강에서는 정하웅 KAIST 물리학과 교수가 'AI에게 노벨물리학상을?!'을, 4강에서는 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수가 '인공지능: 인간지능을 대체할 수 있을까?'를 주제로 강연을 이끌 예정이다.

◆제태호 포항공대생 'AI톱 100경진대회 우승'

제태호 포항공대(POSTECH) 컴퓨터공학과 학생이 'AI 톱 100 경진대회 본선'에서 대상을 수상했다. 

'AI 톱 100 경진대회'는 국내외 3000여 명이 참여한 예선을 통해 상위 100명을 선발하고, 본선에서 실시간 AI 문제 해결 능력을 겨루는 방식으로 진행됐다. 제태호 학생은 예선 2위를 기록한 뒤 본선에서 최고점을 획득해 부총리 겸 과기정통부 장관상이 수여되는 대상을 수상했다. 우승 전략은 단일 AI 모델에 의존하지 않는 문제 해결 방식이었다. 코딩은 코덱스, 논리 추론은 챗GPT, 멀티모달 데이터 분석은 제미나이 등 문제 유형별로 AI 모델을 최적 조합해 활용했으며, 제한된 시간 안에 4개 이상의 문제를 병렬 처리하고 AI 오류를 실시간 모니터링하는 방식으로 최고 효율을 구현했다.

◆ETRI '세이프 라바' 공개

한국전자통신연구원(ETRI) 시각언어모델 '세이프 라바'를 공개했다.

'세이프 라바'는 국제공동연구를 통해 개발된 기존 LLaVA 모델을 기반으로 안전성 구조를 강화한 버전이다. AI 모델 내부에 유해성 분류기 20여 종을 통합해 이미지·텍스트 입력에 대해 불법 활동, 폭력, 혐오, 사생활 침해, 성적 콘텐츠, 자해 위험, 전문조언(의료·법률 등) 등 주요 7개 분야의 위험성을 자동 탐지하고, 안전한 응답과 판단 근거를 함께 제시한다. ETRI는 모델 공개와 함께 안전성 벤치마크 데이터셋 '홀리 세이프'도 공개했다. 홀리 세이프는 1700장 이미지, 4000여 개 질문·응답 쌍으로 구성된 평가셋으로, 7개 카테고리·18개 세부 항목 전반에 대해 모델의 위험 탐지 능력을 정량 평가할 수 있다.

◆이용재 UNIST교수 '금융AI학회 최다 논문'

이용재 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과 교수팀이 세계 최대 금융 AI 학회 'ACM ICAIF 2025'에서 단일 연구그룹 기준 최다 논문(8편)을 발표했다. 

올해 학회는 349편 중 31.8%(111편)만 채택될 만큼 경쟁이 치열했으며, UNIST는 구두 3편·포스터 5편으로  최다 발표 그룹이 됐다. 대형언어모델(LLM)의 투자 판단 편향을 분석한 연구가 주목받으며, 한국은행·한국투자공사 초청 세미나를 비롯해 UBS(홍콩), 블룸버그(뉴욕), 글로벌 헤지펀드 등에서 발표 요청이 잇따르고 있다. 연구는 챗GPT·제미나이·라마·딥시크 등 주요 LLM이 산업군·기업 규모·투자 전략별로 서로 다른 투자 편향을 보인다는 점을 실증적으로 제시했다.

◆KAIST 'AI 의사결정 내부 구조 시각화'

최재식 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원 교수팀이 AI가 내부에서 개념을 어떻게 조합하고 형성하는지를 회로 단위로 분석할 수 있는 기술을 개발했다.

기술은 AI의 개념 형성 과정을 시각화하는 기술로, 복잡한 딥러닝 모델의 의사결정 과정을 이해하고 해석하는 데 기여할 것으로 기대된다. 연구 결과는  '국제 컴퓨터 비전 학술대회'에서 지난달 21일 발표됐다. 최재식 교수는 설명가능 인공지능연구센터 센터장으로서, AI 모델의 내부 구조를 분석하고 의사결정 과정을 설명할 수 있는 알고리즘을 연구하는 등 설명가능 인공지능 분야를 선도하고 있다.