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첫 번째, 인공지능신문 보도 내용입니다.
엠아이티와 우스터공대, 구글 공동 연구진이 비전언어 모델 브이엘엠의 편향을 제거가 아닌 회전 방식으로 완화하는 기법 링을 머신러닝 분야 권위 학회 아이시엘알 2026에서 발표했습니다. 기존 방식은 한 편향을 없애면 다른 편향이 강화되는 두더지 잡기 딜레마를 겪었으나, 링은 고차원 좌표를 회전시켜 모델의 관계 구조를 보존한 채 특정 편향만 완화합니다. 학습 완료 모델에 재학습 없이 적용하는 방식으로 고성능 에이아이 컴퓨팅 재학습에 드는 비용과 시간을 절감하며, 성능 저하 없이 공정성을 높여 의료 분야와 생성형 언어 모델로 확장될 수 있습니다.
두 번째, 동아사이언스 보도 내용입니다.
미국 스토워스의학연구소와 독일 헬름홀츠 뮌헨·뮌헨공대, 영국 옥스퍼드대 공동 연구팀이 세포의 분화 방향과 이를 이끄는 핵심 유전자를 함께 예측하는 에이아이 모델 레그벨로를 개발했습니다. 세포 변화 방향을 추정하는 알엔에이 속도 분석과 유전자 간 관계를 밝히는 유전자 조절 네트워크 분석을 통합해, 기존에 따로 다뤄지던 분화 경로와 조절 인자를 동시에 계산합니다. 제브라피시 배아 실험에서 색소세포 형성을 이끄는 유전자를 예측하고 이를 실제 실험으로 확인했으며, 줄기세포 유도와 종양 성장 예측, 재생의학 등으로의 활용 가능성을 제시했습니다.
세 번째, 중앙일보 보도 내용입니다.
오픈에이아이 소속 수학자들이 범용 추론 에이아이 모델로 1946년 제기 이후 풀리지 않던 평면 단위 거리 문제의 정설을 반증하며, 에이아이가 수학계의 주요 미해결 난제를 자체 해결한 첫 사례를 남겼습니다. 에이아이는 격자 형태 배치가 최적이라는 기존 추측이 틀렸음을 증명했고, 오픈에이아이 소속과 외부 수학자 검증에서 풀이의 타당성이 확인됐지만 최적값 자체는 규명되지 않은 상태로 남아 있습니다. 수학 특화 모델이 아닌 범용 모델로 이룬 성과라는 점에서 의의가 크며, 오픈에이아이는 생물과 물리, 재료, 의학 등으로의 확장 가능성을 제시했고 수학계도 권위 학술지 게재 수준으로 평가했습니다.
국적별 특허출원 동향입니다. 고성능 에이아이 컴퓨팅 기술은 2014년 121건에서 시작해 가파른 성장세를 보이며 2023년 2,596건으로 역대 최고치를 기록했습니다. 국가별로는 미국이 45퍼센트로 1위를 차지했고, 중국이 33퍼센트, 한국이 9퍼센트 순으로 집계되었습니다.
다음은 글로벌 주요 출원인 현황입니다. 미국의 인텔이 1,022건으로 7.5퍼센트의 점유율을 차지하며 1위를 기록했으며, 미국의 구글이 560건으로 4.1퍼센트, 마이크로소프트가 453건으로 3.3퍼센트로 뒤를 이었습니다. 이어 미국의 아이비엠이 439건, 한국의 삼성전자가 372건을 기록했습니다.
마지막으로 국내 출원 현황입니다. 삼성전자가 372건으로 30.1퍼센트의 점유율을 차지하며 국내 1위를 기록했으며, 에스케이하이닉스가 66건으로 5.3퍼센트, 한국전자통신연구원이 55건으로 4.5퍼센트의 점유율을 나타내고 있습니다.
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