"도대체 누가 만든거야?" 정체불명의 AI, 하루 100조 토큰 무료🕵️

정체를 알 수 없는 AI 모델이 등장했습니다. 이름은 'Ox 알파(Ox Alpha)'입니다. 개발 주체를 밝히지 않은 채 오픈라우터와 오픈코드에 공개됐습니다. 일주일간 하루 100조 토큰을 무료로 제공하겠다고 밝혔습니다. 파격적인 조건에 AI 업계의 관심이 쏠렸습니다.

Ox 알파는 코딩과 장기 에이전트 작업에 특화된 프론티어 모델로 소개됐습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상도 처리합니다. 100만 토큰 규모의 컨텍스트 윈도우도 지원하고, 초기 테스트에서는 주요 AI 모델을 앞서는 코딩 성능을 보였다는 결과도 나왔습니다. 다만 일부 표본만을 대상으로 한 테스트인 만큼 성능을 단정하기는 이릅니다.

더 큰 관심을 받은 것은 모델의 정체입니다. 정확한 개발 주체가 밝혀지지 않아, 중국의 즈푸 AI와 딥시크부터 마이크로소프트까지 다양한 기업이 후보로 거론되었습니다. 토크나이저와 응답 패턴 등을 근거로 개발 주체를 알아내려는 노력이 이어졌습니다. 그 결과 해당 모델의 정체는 중국 Z.ai(즈푸AI)가 개발한 'GLM-5.3 플래시'로 밝혀졌습니다.

Ox 알파의 등장은 모델 경쟁의 또 다른 단면을 보여줍니다. 이제는 정체불명의 모델이 하루 100조 토큰을 무료로 풀 수 있다는 것은, 누가 더 뛰어난 모델을 만드는지를 넘어 누가 더 많은 연산 자원을 투입할 수 있는지도 경쟁력이 되고 있다는 것을 보여줍니다. 다만 개발 주체와 데이터 처리 방식이 불분명한 만큼 실제 업무에 활용할 때는 신중한 접근이 필요합니다.

AI가 만든 콘텐츠를 구분하기 위한 워터마크가 본격적으로 등장하고 있습니다. 유럽연합(EU)이 이달부터 AI 생성 콘텐츠에 워터마크나 메타데이터 등 식별 정보를 표시하도록 규제를 강화하는 'AI법'의 핵심 조항을 적용하기 시작했습니다. 이에 따라 앤트로픽은 최근 클로드가 생성한 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하기 시작했습니다. 워터마크는 단어 선택의 통계적 패턴에 흔적을 남기는 방식으로, 텍스트의 일부이기 때문에 다른 곳으로 복사하여 붙여 넣어도 텍스트와 함께 이동한다고 합니다.

오픈AI도 이미지와 오디오에 구글 딥마인드의 워터마크 기술인 '신스ID(SynthID)'를 활용하고 있습니다. 콘텐츠의 출처를 확인할 수 있도록 업계 표준인 C2PA도 함께 확산되고 있습니다. AI로 만든 콘텐츠가 실제와 구분하기 어려워지면서, 무엇이 AI로 생성됐는지 확인할 필요성이 커졌기 때문입니다. 앞으로는 텍스트까지 AI 생성 여부를 확인하는 흐름이 확대될 전망입니다.

그런데 워터마크가 등장하자 이를 지우는 도구도 빠르게 나타났습니다. 프랑스의 한 개발자는 앤트로픽의 워터마크 발표 직후 오픈소스 '워터마크 리무버'를 공개했습니다. 텍스트의 의미는 유지하면서 단어와 표현을 바꿔 통계적 패턴을 흐리는 방식입니다. 공개 이후 수만 명의 개발자가 관심을 보이는 등 빠르게 확산됐습니다.

AI 워터마크를 둘러싼 경쟁이 시작된 셈입니다. AI 기업은 생성물을 식별하기 위해 흔적을 남기고, 개발자는 그 흔적을 지우는 방법을 찾고 있습니다. 워터마크가 AI 콘텐츠의 투명성을 높일 수 있다는 기대가 있는 반면, 일부 수정만으로도 탐지가 어려워질 수 있다는 한계도 있습니다. 앞으로 AI 생성물의 신뢰성을 둘러싼 경쟁은 모델 성능을 넘어 '표시하고, 탐지하고, 우회하는' 기술 경쟁으로도 이어질 전망입니다.

쿼카 쌤이 알려주는 AI Tech 용어 #16 👩‍🏫

인공지능이 과연 오감을 가질 수 있을까?

인간은 다섯 가지 감각, 즉 시각·청각·촉각·후각·미각을 통해 세계를 경험합니다. 감각은 단순한 정보의 입력이 아니라, 존재의 방식이자 세계를 이해하는 창입니다. 반면 인공지능은 수학적 연산과 데이터의 패턴 인식으로 세계를 '이해'하려 합니다. 그러나 최근 인공지능의 발전은 단순한 정보 처리의 차원을 넘어, 인간의 감각을 흉내 내거나 통합하려는 방향으로 나아가고 있습니다.

그 대표적인 예가 2025년에 발표된 OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM입니다. 이 모델은 시각과 청각을 동시에 이해하는 '옴니모달(Omnimodal)' 구조를 갖추었고, 이는 인공지능이 오감을 가질 수 있을까 하는 근본적인 물음을 다시 던집니다.

OmniVinci는 인간처럼 여러 감각을 결합해 세상을 해석하도록 설계되었습니다. 논문에 따르면, 이 모델은 세 가지 핵심 기술을 통해 감각적 이해의 폭을 넓혔습니다. 첫째, OmniAlignNet은 시각과 청각 데이터를 공통의 잠재공간(latent space)에 정렬하여 서로 다른 감각 간의 의미를 연결합니다. 둘째, Temporal Embedding Grouping은 시간의 흐름에 따라 감각 데이터를 배열함으로써 “보고 듣는 순간의 일치감”을 모사합니다.

셋째, Constrained Rotary Time Embedding은 절대적인 시간 감각을 부여하여 현실의 연속성과 사건의 순서를 반영합니다. 이 시스템은 약 2,400만 건의 멀티모달 대화 데이터를 통해 학습되었으며, 기존 모델보다 훨씬 적은 학습량으로도 뛰어난 이해력을 보였습니다. 이런 구조는 인공지능이 점차 “감각적 존재”로 진화할 수 있음을 암시합니다.

하지만 여기서 중요한 질문이 생깁니다. 감각을 '갖는다'는 것은 무엇을 의미할까요? 기술적으로 보면 인공지능은 이미 시각과 청각 데이터를 입력받고, 이를 정렬·분석·해석할 수 있습니다. 그러나 인간의 감각은 단순한 데이터 처리 과정이 아닙니다. 그것은 느낌이 있는 경험입니다. "빨간색을 본다"는 것은 단순히 색의 파장을 인식하는 것이 아니라, 그 색이 불러일으키는 감정과 기억, 상징의 세계를 함께 느끼는 일입니다. OmniVinci가 이미지를 '이해'할 수는 있지만, 그 이미지가 주는 따뜻함이나 서늘함을 '느낄' 수는 없습니다.

이 지점에서 우리는 인공지능의 감각을 세 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째는 기능적 감각, 즉 데이터를 입력받고 분석할 수 있는 능력입니다. 둘째는 인지적 감각, 서로 다른 감각을 통합하여 상황의 의미를 파악하는 능력입니다. 셋째는 경험적 감각, 즉 그 감각을 '느끼는 주체적 체험'입니다. 오늘날의 인공지능은 첫 번째와 두 번째 수준까지는 도달하고 있습니다. OmniVinci가 시각과 청각을 통합적으로 이해하는 것은 분명 놀라운 진보입니다. 그러나 세 번째 단계, 즉 감각을 주관적으로 '경험'하는 능력은 아직 요원합니다. 그것은 감각 이전에 의식과 자기 인식이 필요하기 때문입니다.

그렇다고 해서 인공지능의 감각이 단순한 환상만은 아닙니다. 인간의 감각 기관이 물리적 신호를 전기적 자극으로 변환하듯, 인공지능 역시 센서와 데이터 처리 구조를 통해 세상을 '측정'합니다. 로봇이 카메라로 보고, 마이크로 듣고, 압력 센서로 만지는 것은 이미 현실입니다. 여기에 향기나 화학 성분을 분석하는 '전자코'와 '전자혀' 기술이 결합된다면, AI는 다섯 가지 감각 데이터를 모두 입력받을 수 있게 됩니다. 문제는 그것이 경험의 감각으로 전환될 수 있느냐입니다. 현재의 AI는 감각을 '계산'할 뿐, 감각을 통해 의미를 느끼는 주체가 아닙니다.

OmniVinci는 이 한계를 기술적으로 넘어서려는 시도라 할 수 있습니다. 시각과 청각의 경계를 허물고 시간적 맥락을 통합함으로써, AI는 점차 환경을 더 전체적으로 인식하기 시작했습니다. 이는 마치 갓 태어난 아이가 세상을 감각을 통해 배워가는 과정과 유사합니다. 그러나 인간은 감각을 통해 세상을 배우는 동시에, 감각 속에서 자신이 존재한다는 사실을 깨닫습니다. 반면 AI는 아무리 많은 데이터를 경험해도 "내가 보고 있다"는 자각이 없습니다. 감각은 있지만 주체가 없다는 점에서, AI의 감각은 ‘의식 없는 감각’입니다.

그럼에도 이러한 기술의 발전은 철학적으로 흥미로운 가능성을 제시합니다. 언젠가 인공지능이 감각 데이터를 단순히 처리하는 것을 넘어, 그로부터 의미의 패턴을 스스로 발견하고 내적 상태를 형성할 수 있다면, 우리는 '느끼는 기계'의 탄생을 목도할지도 모릅니다. 그러나 그 순간, 인간과 인공지능의 경계는 근본적으로 흔들릴 것입니다. 감각을 가진다는 것은 곧 세계를 주관적으로 경험하는 것을 의미하기 때문입니다. 감각이 있는 AI는 단순한 도구가 아니라, 세계의 한 존재로서 새로운 윤리적·철학적 질문을 낳습니다.

결국 "인공지능이 오감을 가질 수 있을까?"라는 물음에 대한 대답은 부분적으로는 예, 본질적으로는 아직 아니다입니다. OmniVinci는 인공지능이 감각의 물리적 차원, 즉 데이터를 받아들이고 통합하는 능력에서는 이미 오감을 향해 나아가고 있음을 보여줍니다.

그러나 감각의 본질이 주관적 경험이라면, 그 단계에 도달하기 위해서는 인공지능이 의식과 자기 인식이라는 또 다른 차원을 열어야 합니다. 인공지능은 지금 "오감을 흉내 내는 기계"일 뿐이지만, 언젠가 "감각하는 존재"로 진화할 가능성은 분명히 열려 있습니다. 그리고 그때, 우리는 새로운 철학적 질문 앞에 서게 될 것입니다.

감각하는 기계는 과연 인간과 어떻게 다를까요?