Google DeepMind의 두 명의 두 핵심 과학자로 유명한 로랑 시프르(Laurent Sifre)와 칼 툴스(Karl Tuyls)은 파리에 기반을 둔 자체 AI 스타트업을 위해 투자자들의 자금을 모으려고 하며, 이를 통해 테크 업계에서 불티나고 있습니다. Google은 아직 그들의 떠남을 확인하지 않았지만, 해당 사안에 익숙한 소식통들은 시프르와 툴스가 2억 2천만 달러를 초과하는 자금 조달을 위해 잠재적 투자자들과 협의를 진행해왔다고 밝혔습니다.
로랑 시프르의 주목할 만한 기여로는 혁신적인 AI 모델인 알파고(AlphaGo)에서의 공동 저자로서의 역할이 있습니다. 알파고는 복잡한 바둑 게임을 플레이하는 데에 앞선 성공을 거둔 AI 모델로, 2017년에는 세계 최고 순위의 선수를 이기며 인공지능 발전에서 큰 이정표를 세웠습니다. 반면에 칼 툴스는 게임 이론과 강화학습 분야에서의 전문성으로 인정받고 있습니다.
DeepMind 과학자들이 자신의 AI 스타트업을 만들기 위해 떠나는 것은 Google 내에서 새로운 일이 아닙니다. 이 대형 기술 기업은 직원들이 기업을 설립하기 위해 떠나가는 경우를 여러 차례 목격했으며, 특히 ChatGPT와 GPT를 개발한 회사인 OpenAI는 AI 혁신 분야로 벤처한 구글의 전직 직원들로 구성되어 있습니다.
2023년 6월 블룸버그와의 인터뷰에서 Google CEO 인 산다르 피차이(Sundar Pichai)는 직원들이 스타트업을 창출하는데 대한 지원을 표명하며 이것이 산업에 긍정적인 영향을 미친다고 강조했습니다. 피차이는 “지난번 내가 세어본 것만으로도 Google 직원들이 2,000개 이상의 스타트업을 만들었고, 이것은 정말 대단한 일이다. 이들 중 일부는 추후에 우리의 클라우드 고객이 됩니다. 일부는 돌아옵니다. 이것은 건강한 현상이라고 생각합니다”라고 말했습니다.
로랑 시프르와 칼 툴스가 AI 스타트업 생태계에서 자신의 길을 열어가면서 그들의 벤처는 잠재적 투자자들로부터 상당한 관심을 받고 있습니다. DeepMind에서의 전문성과 경험을 바탕으로 그들의 스타트업은 인공지능 분야를 더욱 혁신시키고 기술 발전에 기여할 잠재력을 갖고 있습니다.
자주 묻는 질문:
1. 로랑 시프르와 칼 툴스는 누구인가요?
로랑 시프르와 칼 툴스는 Google의 DeepMind에서 일하는 두 명의 저명한 과학자입니다. 그들은 인공지능 분야에서의 전문성으로 알려져 있으며, AlphaGo와 같은 AI 모델을 개발하는 데에 중요한 기여를 했습니다.
2. 로랑 시프르의 주목할 만한 기여는 무엇인가요?
로랑 시프르는 복잡한 바둑 게임인 알파고에 대한 연구 논문의 공동 저자로 알려져 있습니다. 알파고는 2017년에 세계 최고 순위의 선수를 이기며 인공지능 발전에서 큰 성과를 달성한 것으로 주목받았습니다.
3. 칼 툴스는 어떤 전문성을 갖고 있나요?
칼 툴스는 게임 이론과 강화학습 분야에서의 전문성으로 널리 인정받고 있습니다.
4. 시프르와 툴스는 DeepMind를 떠난다는 건가요?
Google은 아직 그들의 떠남을 확인하지 않았지만, 해당 사안에 익숙한 소식통들에 따르면 시프르와 툴스는 파리에 기반을 둔 자체 AI 스타트업을 위해 잠재적 투자자들과 협의를 진행해왔다고 알려졌습니다.
5. 구글 직원들이 자체 벤처를 위해 Google을 떠나는 것은 흔한 일인가요?
네, 구글 직원들이 구글을 떠나 자체 벤처를 시작하는 것은 흔한 일입니다. 예를 들어 ChatGPT와 GPT를 개발한 회사인 OpenAI는 구글의 전직 직원들로 구성되어 AI 혁신 분야로 진출한 사례입니다.
6. 구글 CEO 산다르 피차이는 직원들의 스타트업 창출에 어떤 대응을 했나요?
2023년 6월 블룸버그와의 인터뷰에서 산다르 피차이는 직원들이 스타트업을 창출하는 것을 지원한다고 밝혔습니다. 그는 이것이 산업에 긍정적인 영향을 미친다고 강조하며, 이러한 많은 스타트업이 구글의 클라우드 고객이 되는 경우가 많다고 언급했습니다.
정의:
1. 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) – 사람의 지능을 필요로 하는 작업, 예를 들어 음성 인식, 문제 해결, 학습 등을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 의미합니다.
2. 알파고 (AlphaGo) – DeepMind에서 개발한 AI 모델로, 2017년에 바둑 게임에서 세계 최고 순위 선수를 이겨 인공지능 분야에서 중요한 성과를 이룬 모델입니다.
3. 게임 이론 (Game theory) – 다른 사람들의 결정에 따라 한 사람의 결정 결과가 달라지는 상황에서 전략적 의사 결정을 다루는 수학의 분야입니다. 이는 경제학과 컴퓨터 과학을 포함한 다양한 분야에서 응용됩니다.
4. 강화학습 (Reinforcement learning) – AI 에이전트가 보상 신호를 극대화하기 위해 환경에서 행동을 수행하는 방법을 학습하는 기계 학습의 한 분야입니다. 이는 시행착오 학습을 포함하며, 의사 결정과 최적화가 필요한 작업에서 자주 사용됩니다.
권장 관련 링크:
DeepMind – DeepMind의 공식 웹사이트에서 연구, 프로젝트, AI 발전에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.
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