그 밖의 연구 분야: 개미 군집, 로봇, 불확실성하의 추론
IDSIA의 연구는 신경망보다 폭이 넓다. 1990년대에 훗날 오랫동안 연구소를 이끈 Luca Maria Gambardella와 Marco Dorigo는 “개미 집단 시스템(ant colony system)”을 개발했다. 이는 개미의 행동에서 착안한 조합최적화 방법으로, 개미는 화학적 흔적을 남기고 그 흔적을 따라감으로써 둥지와 먹이원 사이의 짧은 경로를 찾아낸다. 이 방법은 외판원 문제와 차량 경로 문제에 적용되었다. 또한 이 방법은 연구소 최초의 분사기업(spin-off) 중 하나로 이어졌으며, 이 기업은 물류·유통 기업에 경로 최적화 서비스를 제공했다.1 1997년 IDSIA는 세계 10대 인공지능 연구소 및 생물학 모방 인공지능 분야 4대 연구소에 선정되었다.2 2007년에는 로봇공학 연구실이 뒤이어 설립되어 학습 로봇, 군집 로봇 및 휴머노이드 로봇을 연구하고 있다.3 Marco Zaffalon의 연구팀은 부정확 확률(imprecise probabilities)과 확률 그래프 모형, 즉 이용 가능한 데이터가 단일 확률분포를 정당화하지 못할 때 불확실성하에서 추론하고 결정하는 방법을 연구한다. Cesare Alippi의 연구팀은 비정상(non-stationary) 환경에서의 학습, 그래프 신경망 및 지능형 임베디드 시스템을 연구한다.4
이러한 연구 분야 중 몇몇은 금융과 직접적인 관련성을 갖는다. 불확실성하의 추론은 리스크 관리의 주제 그 자체이다. 기계학습 문헌에서 개념 드리프트(concept drift)로 알려진 데이터 흐름상의 변화 탐지는, 아래에서 설명하듯 스위스 금융시장감독청(FINMA)이 감독 대상 기관에 인공지능 응용에서의 “데이터 드리프트(data drift)”를 모니터링하도록 요구할 때 다루는 문제이다.5 최적화 방법은 포트폴리오 구성과 담보 배분에 사용된다. 순환 모형과 시퀀스 모형은 가격 및 거래의 시계열 분석에 사용된다. 연구소는 지역 기업들과 프로젝트를 수행해 왔다. 연구소의 연구자들은 스타트업도 설립했다. 가장 잘 알려진 곳은 NNAISENSE로, Schmidhuber가 금융, 중공업, 자율주행차 등의 분야에서 인공지능의 상업적 응용을 추진하기 위해 2014년에 설립한 회사이다. 이 회사는 범용 인공지능의 구축을 목표로 내세웠으나, Schmidhuber는 최근 회사의 초점이 범용 인공지능(AGI)에서 자산운용으로 옮겨 갔다고 밝혔으며, 이는 이 책의 주제와 가까운 것이다.6
교육과 기계학습의 윤리
IDSIA는 두 모기관 모두에서 교육을 담당한다. 연구소는 이탈리아어권 스위스 응용과학대학(SUPSI)의 데이터 과학 및 인공지능 학사과정, SUPSI의 공학 석사과정(Master of Science in Engineering), 그리고 이탈리아어권 스위스 대학교(USI)의 인공지능 석사과정(Master of Science in Artificial Intelligence)에 참여한다.7 연구소는 또한 인공지능 윤리에 관한 공론에도 참여하며, 특히 기계학습 알고리즘의 투명성과 공정성에 주목한다.8 이러한 의미에서 공정성이란 모형의 산출물에 정당화되지 않는 차별이 없는 것을 뜻한다. 예컨대 신용 결정, 보험료 산정 또는 입사 지원자 선발이 이에 해당한다. 투명성이란 모형의 작동 방식과 그 결과를 사용하는 사람과 그 영향을 받는 사람이 이해할 수 있음을 뜻한다. 두 개념은 이후 유럽연합(EU)의 「인공지능법」(Artificial Intelligence Act)에서 법적 요건이 되었고, 인공지능에 관한 FINMA 지침에서 감독상의 기대사항이 되었다. 이 장은 뒤의 절들에서 이를 검토한다.
금융 중심지에 IDSIA는 루가노 규모의 도시 가운데 보유한 곳이 드문 종류의 자원이다. 연구소의 연구자와 졸업생은 은행, 보험사, 자산운용사 및 기술기업이 졸업생 채용이나 응용연구 의뢰를 통해 활용할 수 있는 전문 인력풀을 이룬다. 연구소의 오랜 역사는 주(칸톤)가 티치노를 인공지능의 입지로 홍보할 때 일정한 신뢰성도 제공한다. 그러나 연구소의 학문적 성공으로부터 루가노가 인공지능의 상업적 중심지가 되었다고 추론하는 것은 잘못이다. 대규모 인공지능 개발은 소수의 미국 및 중국 기업에서 이루어지며, 스위스에서는 주로 여러 대형 기술기업이 연구센터를 둔 취리히에서 이루어진다. 금융 중심지에 대한 IDSIA의 기여는 지식, 인력 및 응용 프로젝트에 있다.
흔한 오해. 현대의 대규모 언어모델이 “루가노에서 발명되었다”는 말이 종종 나온다. 이는 과장이다. Hochreiter와 Schmidhuber가 1997년에 개발하고 IDSIA에서 개선된 LSTM 구조는 딥러닝의 기초적 방법이었으며, 2010년대 중반 음성인식과 기계번역을 지배했다. 오늘날의 대규모 언어모델은 2017년 Google 연구진이 발표한 트랜스포머 구조에 기반한다. IDSIA의 업적은 이들 모델이 토대로 삼는 방법의 역사에 속하며 연구소는 여전히 중요한 연구 중심지이지만, 대규모 언어모델의 상업적 개발은 다른 곳에서 이루어졌다.
주석
- Marco Dorigo and Luca Maria Gambardella, “Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1 (1997), 53–66. ↩
- Wikipedia, “Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research” (전게) (1997년: “listed among the top ten artificial intelligence laboratories, and among the top four in the field of biologically-inspired AI”). ↩
- Wikipedia, “Dalle Molle Institute” (전게). ↩
- USI, IDSIA 조직 페이지, https://search.usi.ch/it/unita-organizzative/351, 연구소의 역량 분야로 “Graph deep learning”, “Apprendimento in ambienti non stazionari” 및 “Sistemi integrati e ciberfisici”를 열거하고 있다. ↩
- FINMA, Guidance 08/2024 “Governance and risk management when using artificial intelligence” (2024년 12월 18일), 제2.4절, https://www.finma.ch/en/~/media/finma/dokumente/dokumentencenter/myfinma/ 4dokumentation/finma-aufsichtsmitteilungen/20241218-finma-aufsichtsmitteilung-08-2024.pdf. ↩
- Schmidhuber, 홈페이지 (전게) (NNAISENSE의 수석과학자, “which aims at building the first practical general purpose AI”); Wikipedia, “Jürgen Schmidhuber” (전게) (“In 2014, Schmidhuber formed a company, NNAISENSE, to work on commercial applications of artificial intelligence in fields such as finance, heavy industry and self-driving cars”; “as of 2026 he has said that the focus of NNAISENSE has shifted from artificial general intelligence to asset management”), 최후의 수단으로 참조. ↩
- SUPSI, IDSIA, “Istituto” (전게). ↩
- SUPSI, IDSIA, “Istituto” (전게) (“ethical artificial intelligence, with a particular focus on the transparency and fairness of machine learning algorithms”). ↩
일반적인 정보 제공만을 목적으로 합니다. 이 글은 법률 또는 세무 자문에 해당하지 않으며, 개별 사안에 대한 자문을 대체하지 않고, 변호사와 의뢰인 간의 위임 관계를 성립시키지 않습니다. 이 글은 2026년 10월 기준의 법적 상황을 반영합니다.