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[IT뉴스][T나는 과학] 영화 '인턴' 속 로버트 드 니로처럼...'이제 AI도 경력직 우대'

온카뱅크관리자

2026-02-10 10:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="PZGrG2J603">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3f1fd0a71623f75d7d4ded140310b059c87222dadd1a50040f59e94c19e70d18" dmcf-pid="Q5HmHViP0F" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="영화 '인턴'(2015) 공식 예고편 中" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233065ejzt.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="41SASzQ9pU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233065ejzt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            영화 '인턴'(2015) 공식 예고편 中
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="454729c03cd9f00460ab4da9cdef6395f6bcb2dc7906e9f848078413c0d2ac2c" dmcf-pid="x1XsXfnQ0t" dmcf-ptype="general">창업 1년 반 만에 성공 신화를 쓴 30대 여성 CEO와 풍부한 경험을 갖춘 '경력직' 70대 인턴의 동반 성장 스토리를 다룬 영화, '인턴'(2015).</p>
          <p contents-hash="a730732a2d4f8dca3985f6813590cc24aa41f24c6da5141e1527d37993568006" dmcf-pid="yLJ9JC5TU1" dmcf-ptype="general">일과 가정, 인간관계 등 여러 주제들을 두 사람의 관계를 통해 섬세하게 다루며 국내에서 큰 사랑을 받은 작품입니다.</p>
          <p contents-hash="6a7d0cb0cd0052f4ad47a7ccb525d5ec2a020954ab685249316440c4abc5fa70" dmcf-pid="Woi2ih1yp5" dmcf-ptype="general">70대 인턴 '벤 휘태커' 역을 맡은 로버트 드 니로는 수십 년간의 직장 생활로 다져진 다양한 경험과 지혜를 사용해 여러 문제들을 해결하는 모습을 보입니다. 그리고 이런 명대사도 남기죠.</p>
          <p contents-hash="2a9253a90172ab017a992c8a72580a97bb0ab835695f06bebd814cc4049a4da1" dmcf-pid="YgnVnltWzZ" dmcf-ptype="general"><strong><i>"뮤지션한테 은퇴란 없대요. 음악이 사라지면 멈출 뿐이죠. 제 안엔 아직 음악이 남아있어요."(로버트 드 니로 / 영화 '인턴'(2015) 中)</i></strong></p>
          <p contents-hash="5e736602c33ea28e1df8686b87d940a52aed2ed91af43e65639f047261f2b894" dmcf-pid="GaLfLSFYpX" dmcf-ptype="general">세월과 다양한 경험이 쌓여 만들어진 '경력'은 회사와 같은 조직 내에서 보다 효율적인 의사 진행 등에 큰 도움이 됩니다. 이런 '경력'의 중요성은 인공지능(AI) 모델 개발에도 동일하게 적용된다고 합니다. </p>
          <p contents-hash="9807587c71b22a3391d29f225c15dbfea62392cc27f3e04415c1298f44365710" dmcf-pid="HNo4ov3G7H" dmcf-ptype="general"><strong>그야말로 'AI도 경력직 시대'입니다. </strong></p>
          <p contents-hash="a19cccdbf008a0ba42d3b9e01f00731aae240d2297c380ad2eb93d757fb33414" dmcf-pid="Xjg8gT0H0G" dmcf-ptype="general">최근 AI 분야 중에서는 사진과 글을 함께 이해하는 시각-언어 모델이 빠르게 발전하고 있습니다. 쉽게 말하면 사용자가 사진을 보여주면서 질문을 하면 이에 대해 AI가 설명을 제공하는 방식입니다.</p>
          <p contents-hash="00f62545671c23a9c47d5a941ac0a98cbf48caf240808b1fb8dfcd9cf94a0a3e" dmcf-pid="ZAa6aypX7Y" dmcf-ptype="general">이러한 AI 모델들은 이미 엄청난 양의 이미지와 언어 데이터를 학습한 상태이기 때문에 이후에는 추가되는 적은 양의 데이터만으로도 새로운 분야에 빠르게 적응할 수 있습니다. </p>
          <p contents-hash="deb18f46a4432423c52f451cc034eac739bd653692c9eb9a57a96f2e13d2abfe" dmcf-pid="5mDdD5b0uW" dmcf-ptype="general">하지만 성능이 더 좋은 새로운 AI 모델이 개발되면 문제가 생깁니다. 기존 분야의 지식을 갖추기 위해서 막대한 데이터와 비용을 들여 처음부터 다시 학습을 해야 하기 때문입니다. </p>
          <div contents-hash="02bbf82e9512b79fbf630d49348e786076711cafe44dab19dcc21b6fa395af54" dmcf-pid="1swJw1Kpzy" dmcf-ptype="general">
           이른바 '적응 과정'은 굉장히 큰 비효율의 원인으로 지적됩니다. AI 모델 구조가 조금만 달라지더라도 기존 학습 자료를 그대로 활용하기 어렵거나 여러 모델들을 동시에 사용해야 해 연산 비용이 크게 증가하기도 합니다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c15ca94103384fb432929bbb1589a77e95e70e1e7dd648c8e297cfa0a733c43" dmcf-pid="tOrirt9U3T" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST와 고려대 공동 연구팀" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233219cmct.jpg" data-org-width="604" dmcf-mid="8HHmHViP3p" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233219cmct.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST와 고려대 공동 연구팀
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="19a3c3427b49407e90075ef3791b9486a4951e8d8962f8ffedc505c4c80c588a" dmcf-pid="FImnmF2u0v" dmcf-ptype="general">
           <div>
             
            <br><strong>KAIST 전산학부 김현우 교수 연구팀은 고려대학교 연구팀과 공동 연구를 통해 서로 다른 AI 모델 사이끼리 학습된 지식을 효율적으로 '이식'할 수 있는 기술을 개발했습니다. </strong>
            <br>
            <br>모델의 구조나 크기에 상관없이 학습된 지식을 재사용할 수 있는 적응 기법(Transferable adaptation)인 'TransMiter'를 제안한 겁니다. 핵심은 한 AI가 학습하며 쌓은 '적응 경험'을 다른 AI로 직접 옮긴다는 점입니다.
            <br>
            <br>이 기술을 사용하면 AI의 복잡한 내부 구조를 뜯어고치지 않더라도 예측 결과만 보고도 학습 요령을 다른 AI에게 전해줄 수 있습니다. 한 AI가 질문에 내놓은 답변을 정리해서 전달해주면 그 '노하우'를 다른 AI도 활용할 수 있게 되는 겁니다.
           </div>
           <div>
            <br>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d1b321a7df1cd7ccc6a4debc9abd1fc2bd5b14dfd351a5d9f17d109c96b0ff1" dmcf-pid="3CsLs3V7pS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI의 지식 이식 과정(AI 생성 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233372nmlp.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="6jg8gT0HU0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/10/551724-22lyJQR/20260210103233372nmlp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI의 지식 이식 과정(AI 생성 이미지)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="2b451a60067864f902fbe8d480c63ec1be8fe35f7596e9893a1b226352fb6ce1" dmcf-pid="0hOoO0fzul" dmcf-ptype="general">
           <div>
             
            <br><strong>실제 연구 결과 복잡하고 시간이 많이 드는 학습 과정을 AI 모델 종류에 상관없이 정밀하게 이식할 수 있음이 입증됐습니다. 그야말로 '경력'을 전수받는 데 성공했다고 할 수 있습니다. </strong>
            <br>
            <br>해당 연구에는 KAIST 전산학부 송태훈 석사과정 학생, 이상혁 박사후연구원, 고려대학교 박지환 박사과정 학생이 공동 저자로 참여했으며, 김현우 교수가 교신저자를 맡았습니다.
            <br>
            <br>연구 결과는 인공지능 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 AAAI 2026(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에 구두 발표(25년 기준 채택률 4.6%)로 채택돼, 1월 25일 발표됐습니다.
            <br>
            <br>※ 논문명: Transferable Model-agnostic Vision-Language Model Adaptation for Efficient Weak-to-Strong Generalization. DOI :https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.08604
            <p><br></p>
            <p>(사진=워너브러더스 코리아 공식 유튜브 / KAIST)</p>
           </div>
          </div>
          <p contents-hash="79c305ca2c2f168da73c5262a53da3c45ab9ecc3d41d89a54ebe7ef47487eb30" dmcf-pid="plIgIp4quh" dmcf-ptype="general"><span></span> </p>
          <p contents-hash="badbca28d06668b7ba3f4f684c80c504dd061d3a1a8db034cf0a99b63f7c9943" dmcf-pid="USCaCU8B0C" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p>

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