“생성형 인공지능(AI)는 또 한번의 기술혁명이다.”
유영준 뤼튼테크놀로지스 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 21일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 진행된 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 “PC, 인터넷, 모바일이 등장한 순간마다 우리는 큰 변화를 마주했다”면서 이같이 말했다. 그는 생성형 AI에 대해 ‘인터페이스(interface) 혁명’이라고 정의했다.
유 COO는 ‘차기 포털(Next Portal), 모두를 위한 인공지능(AI)’을 주제로 한 이날 강연에서 “뤼튼은 생성형 AI로 차기 포털로 도약하겠다”는 청사진을 밝혔다. 그는 “해외 빅테크 기업에 투자하는 큰 투자자들은 생성형 AI가 ‘아이폰 이상의 파급력’이라고 말한다”면서 “생성형 AI는 사람들이 업무 과정 등에서 마주하는 벽과 같은 막막한 순간을 줄여준다”고 설명했다.
그는 뤼튼의 차기 포털은 ▲챗 플랫폼 ▲스튜디오&스토어 ▲플러그인 등 세 가지 요소로 구성된다고 설명했다. 챗 플랫폼은 대화를 기반으로 하는 인터페이스 툴로, 최강의 접근성을 자랑한다. 뤼튼은 대화용 인터페이스를 구성하기 위해 챗 GPT등 다양한 최첨단(State-Of-The-Art, SOTA) 모델을 운용한다.
유 COO는 “기술은 보이지 않는 경우가 많은데, 뤼튼은 많은 사람들이 무료로 무제한 써보도록 제공하면서 다양한 입력이 가능하도록 한다”면서 “처음에 웹으로 출시한 뤼튼이 모바일로도 출시된 것도 이 때문”이라고 했다. 이어 “앞으로도 어떤 디바이스에서도 뤼튼이 사용 가능하도록 해 이용자들에게 심리스(Seamless)한 경험을 주도록 노력할 것”이라고 했다.
챗 플랫폼이 최강의 접근성을 자랑한다면, 스튜디오&스토어는 극강의 유용성이 특징이다. 유 COO는”스튜디오&스토어에서 사용자가 직점 프롬프트 엔지니어링을 하지 않아도 원하는 결과를 얻도록 한다”면서 “이용자는 소셜미디어(SNS) 광고 문구, 회사 채용 공고 등 각자의 상황에 맞는 최적화된 툴을 만들고 또 이를 공유할 수 있다”고 했다.
그는 “생성형 AI는 학습된 데이터를 기반으로 운영되기 때문에, 실시간으로 변하는 데이터를 반영하기 어려운 단점이 있다”면서 “뤼튼의 플러그인은 실시간으로 연동되고, 많은 기업과 협업해 다른 앱을 뤼튼 안에서 사용하고 뤼튼 밖의 앱을 뤼튼 안으로 가져올 수 있는 확장성을 갖고 있다”고 했다.
예컨대 50대 어머니의 생일 선물을 사야하는 상황에 놓인 이용자가 뤼튼에 도움을 요청하면, 뤼튼의 플러그인은 쥐마켓 앱과 연동돼 가격대별로 선물할 만한 물건을 추천해준다. 또 이용자가 원하는 국내외 경제 뉴스를 자동 선별·요약·분석해 매일 제공하는 ‘데일리 경제 뉴스 리포트’도 뤼튼은 제공하고 있다.
유 COO는 “궁극적으로 뤼튼은 AI 에이전트(agent·비서)를 가장 편리하게 사용할 수 있는 슈퍼앱을 추구한다”면서 “뤼튼을 통해 누구나 AI를 쉽게 사용해 일상에서 행복한 순간만 가질 수 있도록 하겠다”고 했다.
“소비자들은 어떤 서비스를 받을 때 개인화된 고품질 서비스를 신속하게 받기를 원합니다. 하지만 기업들은 이를 균형있게 제공하기가 어렵다고 느끼는 경우가 대부분입니다. 세일즈포스는 생성형 인공지능(AI) 고객관계관리(CRM) 솔루션인 ‘아인슈타인 1′을 통해 기업 생산성을 높이고, 소비자들도 만족할 만한 서비스를 받을 수 있도록 하고 있습니다.
박양교 세일즈포스코리아 클라우드세일즈 영업본부장은 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 진행된 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 강연자로 나서 “맞춤화된 특별 서비스 받기를 기대하는 소비자는 79%, 빠르게 서비스를 받기를 원하는 소비자는 83%에 달하지만 이를 제공하기 어려워하는 직원들은 78%에 달한다”며 이같이 말했다. 세일즈포스는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 클라우드 기반 CRM 시스템 공급업체로, 최근 아인슈타인 GPT의 차세대 버전인 아인슈타인 1을 공개했다.
박 본부장은 서비스 제공 관련 소비자와 기업간 괴리를 해결하는 방안으로 3가지 전략을 소개했다. 그는 “고객들에게 맞춤화된 서비스를 제공하는 ‘커스터머360(Customer 360)’ 서비스, AI를 통한 고객경험 강화, 쉽고 빠른 서비스 확장 세 가지가 필요하다”고 했다. 빠르게 바뀌는 산업 환경에서 소비자들의 요구사항은 점점 늘어나고 있기 때문에 세일즈포스 플랫폼 내에서 영업, 마케팅, 서비스 등 소비자들과 연결된 모든 업무 프로세스에 대해 ‘엔드 투 엔드’ 서비스를 제공하고자 한다는 것이다.
이를 위해 AI가 생성한 콘텐츠를 쓸 수 있게 하는 생성형 AI CRM 솔루션이 ‘아인슈타인 1′이다. 챗GPT와 마찬가지로 ‘챗봇’ 형태이며 세일즈포스의 커스터머 360을 기반으로 매일 2000억 개 이상의 AI 기반 예측을 제공한다. 박 본부장은 “아인슈타인 1 플랫폼은 생성형AI를 이용한 세계 최초의 CRM 솔루션”이라며 “영업, 서비스, 마케팅, 커머스, IT 전 분야에서 사용할 수 있다”고 했다.
예컨대 전화 상담원이 아인슈타인 1 플랫폼을 이용할 경우 사례 데이터 및 상담 기록을 기반으로 요약 노트가 자동으로 생성돼 숙련되지 않은 상담원도 마치 숙련된 상담원처럼 상담할 수 있다. 박 본부장은 “상담원의 생산성을 높이는 것은 물론 실시간 개인화를 통해 고객만족도를 높일 수 있다”고 했다.
그는 “세일즈포스는 비즈니스 전략 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 전 세계에 동일한 노 코드·로우 코드 플랫폼을 제공한다”며 “UI, UX의 유연한 확장, 데이터 모델 및 업무 프로세스 추가 기능도 갖췄다”고 덧붙였다.
‘스마트클라우드쇼 2023’ 패널토론
인공지능(AI) 발전이 사회에 부정적 부분도 분명 있지만, 발전을 늦추거나 멈추게 하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 역사적으로 모든 혁신적 기술은 리스크를 수용하면서 발전했습니다.
21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2023′ 패널토론에서는 ‘AI 발전’이 인류와 사회에 줄 영향에 대한 의견들이 나왔다.
이날 패널로 참석한 AI 석학 제리 카플란 박사, 마르코 파보네 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자, 에릭 앨리슨 조비에비에이션 제품 책임자(부사장)는 “AI로 인한 사회적 변화에 대해 두려움을 가질 필요 없다”고 강조했다.
토론 좌장을 맡은 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI가 사회적으로 긍정적 영향을 줄지, 인간의 능력을 대체하면서 부정적인 영향을 줄 것인지에 대한 정반대 의견이 있다”면서 운을 띄었다.
카플란 박사는 “기술 발전으로 인한 문제점과 걱정 때문에 발전을 멈춰야 한다고 생각하지 않는다”며 “한 예로 자동차가 개발되고 많은 교통사고가 났지만 적절한 규제를 통해 리스크를 줄이고 발전했다”고 강조했다.
그러면서 “AI의 경우 아직 어느 부분을 규제할건지 명확하지 않는데 앞으로 몇년 후면 제대로 된 규제가 나올 것으로 본다”고 했다.
앨리슨 부사장도 “인류 역사에서 새로운 혁신적 도구와 기술이 나올 때마다 나쁜 목적으로 사용하는 것은 항상 반복됐던 문제로 AI도 마찬가지”라며 “자동차가 처음 나왔을 때도 기수가 있던 시절이 있었지만 인류는 빠르게 적응했다”고 말했다.
이에 백 대표는 “특히 사람들은 AI의 일자리 대체를 우려하고 있다”고 물었다. 이에 파보네 교수는 “물론 사람의 일자리가 AI로 인해 어느 정도 대체되는데 특히 사무직 일자리가 위협받을 것”이라며 “하지만 새로운 강력한 기술이 나올 때마다 항상 다른 일자리는 생겨났고, 더 좋은 세상이 될 것이라 생각한다”고 답했다.
이어 “미래에는 운전기사, 통역사 등의 일자리가 사라질 수 있는데 실직되는 사람들의 재교육을 위해 각 국 정부 차원에서 이를 해결하기 위한 노력이 동반되어야 한다”고 덧붙였다.
앨리슨 부사장은 “AI로 인해 생산성이 증가하면 경제 파이가 커질 것이고 더 많은 기회가 생길 것”이라며 “인류 사회는 새로운 기술이 나올 때마다 빠르게 적응했고 급진적 변화도 견뎠다”고 말했다. 카플란 교수도 “자동화의 역사를 보면 마차를 끄는 마부가 사라졌고, 채찍 만드는 사람들도 없어졌지만, 그 뒤로 새로운 일자리가 생겨났고 크게 우려할 문제가 아니다”라고 했다.
백 대표는 생성형 AI가 잘못된 답변과 결과를 내놓는 환각현상(할루시네이션)에 대한 의견도 물었다. 그는 “생성형 AI가 환각 현상을 해결하지 않고 신뢰성 있는 서비스로 자리잡기가 어렵다”고 말했다.
카플란 교수는 “개인적인 전망으로는 생성형 AI의 환각 현상은 앞으로 2~3년 안에 해결될 것”이라며 “그 전까지 여러 생성형 AI 서비스들은 확답이 아닌 다양한 뉘앙스의 답을 할 수 있도록 제공해야 할 것”이라고 했다.
파보네 교수는 자율주행 분야에서 환각 문제도 빠른 시일 내 해결될 것으로 전망했다. 그는 “자율주행 분야에 LLM(초거대언어모델) 기반 AI를 적용했을 때 환각 현상이 발생하지만 시간이 지날수록 문제가 개선되고 있고, 많은 연구와 노력이 이뤄지고 있다”고 했다.
앨리슨 부사장은 UAM(도심항공교통)에 자율주행 AI가 적용되기까지 시간이 소요될 것으로 예상했다. 앨리슨 부사장은 “항공기체는 안전이 가장 중요한데 언젠가 이뤄질 AI 자율주행 비행을 위해서는 항공 관련 규정들도 바뀌어야 한다”고 말했다.
이날 현장에서는 청중들의 질문도 이어졌다. 카플란 박사는 ‘챗GPT 같은 생성형 AI로 학생들의 사고력 저하가 발생할 수 있다’는 질문에 대해 “과거에도 학교에서 학생들이 계산기를 사용하면 사칙연산을 못하게 되고 지능적으로 심각한 문제가 발생할 것이라고 우려한 적이 있었다”면서 “고대, 중세에는 승마 기술이 중요했는데 현재는 아닌 것처럼 사회적으로 필요한 기술은 계속 바뀌는 것”이라고 답했다.
앨리슨 부사장은 ‘한국에서 조비에비에이션의 UAM 상용화 시점’에 대한 질문을 받고 “현재 미국 캘리포니아에서 시범 운영 중이고 점점 확대하고 있다”며 “한국은 정부 차원에서 주도적으로 상용화를 추진하고 있어 2025년이면 주요 도시에서 조비에비에이션의 UAM을 만날 수 있을 것”이라고 했다.
파보네 교수는 ‘여러 자동차 회사들이 각자 다른 자율주행 알고리즘을 사용했을 때 생길 수 있는 문제가 없느냐’는 질문에 대해 “각 회사의 알고리즘마다 경쟁이 이뤄질 것인데 사회적으로 이를 실험해 볼 수 있는 계기가 될 것”이라고 말했다.
“이 사진에 나온 티셔츠와 잘 어울리는 바지를 추천해줘.”
“이미지 속 검은색 티셔츠와 잘 어울리는 바지를 찾으신다면, 어두운 색상의 면 또는 폴리 혼방 소재의 바지를 선택하세요.”
멀티모달(시각·청각 등 다양한 감각을 통해 정보를 주고받는 것) 인공지능(AI) 플랫폼에 검은색 티셔츠 이미지와 함께 위와 같은 명령어를 입력하니 아래 답이 나왔다. 이는 카카오엔터프라이즈가 진행한 한국어 LLaVA(대형 언어 및 시각 복합 모델) 실험 결과다. LLaVA는 시각 인코더와 대규모언어모델(LLM)을 연결해 시각 및 언어 이해를 가능케한 모델로, 카카오클라우드는 이를 타깃 모델로 잡고 한국어 학습 실험에 나섰다. 카카오클라우드는 AI 주요 연구 영역인 비전, 자연어 처리, 음성 부문에서 다양한 모델을 개발해 API(응용프로그램 인터페이스) 형태로 제공하고 있다.
전재진 카카오엔터프라이즈 클라우드서비스개발실 클라우드 AI/ML 기술개발 리더는 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2023’에서 “AI를 개발하기 위해서는 GPU(그래픽처리장치) 서버뿐만 아니라 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지에 대한 깊은 연구가 필요하다”며 “카카오는 단순히 기업과 연구소 등에 플랫폼을 제공하는 것 뿐 아니라 사용성을 명확하게 확인하기 위해 한국어 학습을 포함한 다양한 모델링을 진행하고 있다”고 말했다.
전 리더는 “AI 관련 언어 모델 학습에서 가장 어려운 점은 한국어 데이터가 적다는 점”이라며 “이에 카카오는 오픈 모델을 활용해 LLaVA에서 한국어 학습을 진행했다”고 말했다. 첫 실험 결과 사용자가 이미지와 명령어를 제시하고 간단한 답변을 받는 데엔 문제가 없었으나, AI가 이미지에 나타난 한글이나 국내 장소는 제대로 인식하지 못했다고 한다.
전 리더는 “한국어를 잘 인식하는 모델을 만들기 위해 20억장에 이르는 다국어 데이터 중 한국어 비율 50% 이상, 250음절 이내 길이의 데이터를 뽑아 추가 모델링 실험을 진행했다”며 “여기에 한국 이미지를 추가로 제공해 사전 학습과 파인튠 과정을 거쳐 한국어로 훨씬 자세한 이미지 기반 정보를 얻을 수 있었다”고 설명했다.
전 리더는 “이처럼 LLM 모델뿐 아니라 멀티모달 모델의 중요성이 점점 더 커지고 있는데, 카카오 클라우드는 이런 멀티모달을 개발한 경험이 충분하다”며 카카오 클라우드의 강점으로 효율적 학습 환경 관리, AI 모델 개발 및 배포 파이프라인, 동적 자원 할당 및 대규모 분산학습 지원을 꼽았다. 그는 “카카오 클라우드 머신 러닝은 실시간 스케일 인·아웃으로 유연한 개발 환경을 제공하고, AI 프레임워크를 통해 빠르게 모델을 검증할 수 있다”며 “카카오 클라우드의 숱한 경험을 토대로 외부 기관, 회사 등과 협업을 지속해 좋은 모델을 개발할 수 있도록 계속 노력하겠다”고 말했다.
美 10대 도시 매년 46억 시간 교통체증으로 낭비
3차원 공간 혁신처럼 모빌리티도 항공 기술 활용해야
“서울 내 45분 이상 거리 최적화 구축 목표”
“서울에서만 매일 3400만건의 이동 수요가 발생한다. 도심항공교통(UAM·Urban Air Mobility)을 이용하면 서울 시내에서 인천공항까지 60㎞ 거리를 15분 만에 이동할 수 있다.”
에릭 앨리슨(Eric Allison) 조비에비에이션 제품 책임자(부사장)는 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 “우리는 너무 많은 시간을 교통체증으로 길거리에서 낭비하고 있다”며 이렇게 말했다. 그는 “조비에비에이션과 같은 많은 기업들이 모빌리티 혁신을 위한 연구개발(R&D)에 집중하는 것도 이런 이유 때문”이라며 “미국 10대 도시에서만 매년 46억 시간이 교통체증으로 버려지고 있다”고 강조했다.
앨리슨 부사장은 이날 ‘수송의 도약: 도심항공모빌리티 구현을 위한 네트워크, 차량 디자인’을 주제로 한 기조강연에서 “건물을 수직으로 세우는 3차원 공간 혁신을 통해 전 세계 도시가 밀도를 높여 경제 발전을 주도한 것처럼 모빌리티도 3차원 공간을 활용해야 한다”라며 “3차원인 하늘 공간을 날아다니는 항공 기술을 활용하면 90분 걸리는 서울 시내에서 인천공항까지 이동을 15분으로 줄일 수 있다”라고 했다.
그는 “미국 뉴욕을 분석했더니 매일 2900만건의 이동이 있었고, 이동 수요의 99.4%가 80㎞ 미만이었다”라며 “이런 데이터를 활용해 접근성이 좋은 장소에 UAM을 위한 스카이포트(UAM을 타고 내릴 수 있는 정거장)를 설치하면, UAM 이동 네트워크를 완성할 수 있다”라고 했다.
앨리슨 부사장은 “UAM은 도심 내에서 타고 내려야 하는 만큼 한 번에 탈 수 있는 인원과 이동 가능한 거리, 최고 속도와 소음 등 기술적으로 해결해야 할 부분이 많다”라며 “조비에비에이션은 다양한 연구를 통해 4명의 승객과 1명의 조종사가 한 번에 최대 160㎞ 거리를 이동할 수 있는 전기 수직이착륙(eVTOL) 항공기를 개발하는 게 가장 적합하다고 판단해 그런 제품을 만들었다”라고 했다.
이어 “우리 UAM의 최고 속도는 시속 320㎞로 소음은 45데시벨(dB) 이하다”라며 “배터리 시스템과 모터, 프로펠러 등을 처음부터 설계해 헬리콥터 소음의 100분의 1 수준으로 소음을 줄일 수 있었다”라고 했다. 사람들이 살고 일하는 도심 내에서 UAM을 타고 내리기 위해서는 생활 소음 수준으로 소음을 낮춰야 한다는 게 앨리슨 부사장의 설명이다.
그는 UAM 서비스를 한국 시장에 도입하기 위해 SK텔레콤과 다양한 협력을 진행 중이라고 강조했다. 조비에비에이션은 SK텔레콤과 지난해 2월 업무협약을 맺었고, 올해 6월 1억달러(약 1320억원)의 투자를 유치했다. 이에 따라 SK텔레콤은 조비에비에이션의 지분 2%를 갖게 됐다.
앨리슨 부사장은 “SK텔레콤과의 파트너십을 통해 서울에 거주하는 사람들이 주로 어디에서 어디로 이동하고 있으며, 얼마나 시간을 이동하는 데 사용하는지 등 데이터 패턴을 분석하고 있다”라며 “서울 지역의 경우 이동하는 데 45분 이상 걸리는 거리의 최적화된 이동 네트워크를 구축하고자 한다”라고 했다.
그는 “우리가 UAM 서비스를 통해 이루고자 하는 것은 ‘사람들이 더 쉽고 편하게 만나고 교류하는 것’에 있다”라며 “교통체증으로 낭비하는 수많은 시간을 가족과 친구들과 보낼 수 있도록 되찾는 게 조비에비에이션이 할 일이라 생각한다”라고 했다.
“직원들은 출근한 뒤 이메일을 작성합니다. 이어 보고를 위한 문서 작성을 위해 자료를 해석하고 요약합니다. 이것만 다해도 하루 일과 시간이 훌쩍 지나갑니다. 그런데 생성형 인공지능(AI)이 이를 대신한다면 어떨까요. 작업 속도가 빨라져 하루에 8시간씩이나 근무할 필요가 없어질 겁니다.”
윤영진 네이버클라우드 AI 비즈니스 리더는 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2023′ 강연에서 “생성형 AI는 업무 생산성과 효율성 측면에서 혁신을 가져올 것”이라며 이같이 말했다. 윤 리더는 “현재 생성형 AI는 특정 질문에 대해 표면적인 답을 하는 수준을 넘어 애매한 질문에 대한 추천성 답변까지 하는 단계까지 왔다”며 “똑똑해진 생성형 AI 모델이 일반 사무, 콘텐츠 생산, 마케팅 등 다양한 분야에 쓰일 수 있다는 뜻이다”라고 말했다.
윤 리더는 생성형 AI가 정보 검색 효율을 높여 문서 작성에 도움을 줄 것이라 설명했다. 그는 “보통 궁금한 것을 찾을 때 구글이나 네이버 등 포털에 접속해 키워드를 검색하고 필요한 내용을 일일이 찾는 작업을 거친다”라며 “그러나 생성형 AI에 키워드를 입력하면 AI가 검색 결과를 빠르게 분석해 즉시 답을 알려주게 된다”고 설명했다. 이어 “이 같은 기능이 기업 내부에 쌓여있는 정보 검색도 빠르게 할 수 있도록 도와 업무 효율을 크게 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
생성형 AI는 콘텐츠 생산 속도도 증대할 것으로 전망된다. 윤 리더는 “생성형 AI가 소설이나 시를 쓴다든지 이미지 생성을 통해 디자인 초안을 만드는 데다 작곡까지 하는 시대가 왔다”며 “생성형 AI가 콘텐츠 제작 속도도 가속화할 수 있을 것으로 보인다”고 설명했다.
윤 리더는 신생 기업이 마케팅을 진행하는 데도 생성형 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 그는 “1~2명이 운영하는 온라인 스토어 등 소규모 업체는 직접 마케팅을 할 시간도 없고 전문 업체를 고용할 여력도 없다”며 “그런데 생성형 AI에 키워드 몇 개를 입력하면 마케팅 문구가 자동으로 생성돼 홍보에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
지난달 네이버는 업무 효율을 올리는 데 도움을 주는 생성형 AI ‘하이퍼클로바X’를 공개했다. 하이퍼클로바X를 통해 블로그 게시글과 관련된 광고를 본문 적합한 위치에 띄우거나 음성을 문서화 해 회의록을 간편하게 작성할 수도 있다. 네이버 스마트스토어에 입점한 소상공인들이 마케팅 문구를 만들거나 홈쇼핑사 직원들이 큐시트를 작성하는 데도 사용 가능하다. 코딩 작업을 비롯한 전문적인 영역의 업무도 일부 수행할 수 있다.
윤 리더는 “내부에서 생성형 AI 개발에 박차를 가하고 있다”며 “높은 성능의 생성형 AI 플랫폼으로 업무 자동화와 효율화를 추구하겠다”고 말했다.
생성형 AI 등장으로 자율주행차 개발 과정 달라져
시뮬레이션 통해 비용 절감… 이상 상황 판단 정확도 높여
“도시에서 달릴 정도로 자율주행 기술을 개발하기 위해선 막대한 비용이 듭니다. 이 때문에 자율주행차 개발은 최근 들어 다소 정체기에 접어들었습니다. 하지만 생성형 인공지능(AI)의 등장으로 다시 활기를 띄기 시작했습니다. 자율주행차가 운행 중에 마주하게 될 수 있는 희귀한 상황들을 시뮬레이션하는데 생성형 AI가 적용되기 시작했고, 실제 상황을 추론하는 과정에도 생성형 AI가 적극 활용되고 있습니다.”
마르코 파보네(Marco Pavone) 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자는 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 진행된 ‘스마트클라우드쇼 2023′ 기조강연에서 “자율주행차 개발에 생성형 AI가 대규모로 활용되면서 개발 사이클이 근본적으로 달라지게 됐다”며 이같이 말했다. 파보네 교수는 2010년 미국 매사추세츠공대(MIT)에서 항공우주학 박사를 받았고, 미 항공우주국(NASA) 제트추진연구소(JPL) 로봇공학 부문 연구원을 역임했다. 현재 스탠퍼드대 자동차 연구센터 소장을 맡고 있으며 자율주행차, 자율 항공·우주 차량의 시스템 분석과 설계·제어를 위한 방법론 등을 연구하고 있다.
파보네 교수는 “생성형 AI는 자율주행 기술 개발을 가속화할 수 있는 새로운 기술”이라고 강조했다. 몇년 전까지만 해도 자율주행 개발 회사들은 자율주행의 다양한 기술 요소들을 하나씩 만들어 나가는데 집중했다면, AI 도입 이후에는 데이터 센터, 데이터 모델 학습 등 AI 인프라에 투자하기 시작했다는 것이다.
그는 엔비디아가 생성형 AI를 트래픽 시뮬레이션 모델에 적용한 사례를 소개했다. 현실에서 사람들의 운전 양상이나 도로의 장애물들이 나타나는 모습은 복잡 미묘한데, 엔비디아는 이를 실제와 유사하게 재현하기 위해 시뮬레이터에 생성형 AI를 활용하기 시작했다. 그는 “생성형 AI를 교통 시뮬레이션 모델에 적용해 출력값을 사람들의 이동 경로가 나오도록 하는 것”이라며 “수많은 교통 패턴을 생성하고, 한 화면에 등장하는 여러가지 요소들을 모두 제어할 수 있도록 해 시뮬레이션 상에서 현실적인 경험을 축적할 수 있도록 했다”고 말했다.
파보네 교수는 “거대언어모델(LLM)을 사용해 원하는 시뮬레이션 상황을 구체적으로 인코딩함으로써 획기적으로 발전된 교통 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다”고 밝혔다. 미국 도로교통안전국의 충돌사고 관련 데이터베이스나 충돌 사고를 설명하는 경찰 보고서를 활용해 현실적으로 시뮬레이션하는 것이 가능해졌다는 것이다.
생성형 AI를 자율주행 시스템에 직접 적용해 ‘추론’ 능력을 발전시킬 수도 있다. 파보네 교수는 신호등을 싣고 도로를 달리는 트럭이 테슬라 차량 디스플레이에 여러 대의 신호등이 도로에 세워져 있는 것처럼 표시된 상황을 예로 들면서, 맥락에 대한 이해만 갖춰진다면 자율주행차도 이 같은 상황을 사람처럼 정확하게 이해할 수 있다고 설명했다. 프롬프트 양식에 추론 사례를 함께 녹여 이상 현상을 탐지할 수 있도록 했다.
파보네 교수는 “생성형 AI의 등장이 자율주행이나 로보틱스 분야 개발을 가속화하며 많은 기회를 제공하고 있다”며 “시뮬레이션이나 추론 등의 기술이 다른 분야에도 광범위하게 활용할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
“미국 펜타곤 근처에서 검은 연기가 피어오르는 사진이 삽시간에 곳곳에 퍼졌다. 생성형 인공지능(AI)이 만들어낸 한 장의 가짜 사진이었다. 이 사진 때문에 주식 시장에서는 수십억달러가 증발하는 피해가 발생했다. 생성형 AI의 창의성에는 한계가 없다. 그래서 필연적으로 안전성이 담보로 되어야 한다.”
데스몬드 앙(Desmond Ang) 어도비 아시아태평양 지역 전략개발 총괄은 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 ‘크리에이티브 생산성에 생성형 AI가 미칠 영향’이라는 주제로 특별강연을 진행했다.
이날 앙 총괄은 “생성형 AI를 활용한 어도비의 파이어플라이는 디자인 기술이 없는 사람들도 자유롭게 창의성을 발휘할 수 있다”며 “특히 ‘텍스트투이미지’ 기능으로 삽화나 사실적인 그림을 어려움 없이 생성해낼 수 있으며, 기존 사진에서 사물을 추가하거나 삭제, 변경하는 작업도 간단하게 가능하다”고 말했다.
문제는 이 같은 생성형 AI 기반의 이미지 생성 기술이 때로는 ‘가짜뉴스’나 재산권 피해 등 분쟁의 소지를 발생하게 한다는 것이다. 그는 “파이어플라이가 특별한 이유는 안전성을 중요시 하는 기업 고객사들에게 최적화된 기술을 제공한다는 것”이라며 “생성형 AI가 사용하는 이미지 자체에 아무런 법적 문제가 없게 데이터베이스를 구축해놓았다”고 설명했다.
그는 “가령 이미지 프롬프트에 스파이더맨’이라는 단어를 입력했을 때 어도비 파이어플라이는 스파이더맨과 비슷한 이미지를 보여주는데, 이는 직접적으로 지식재산권을 침해하지 않도록 프로그램이 설계돼 있기 때문”이라고 설명했다.
특히 앙 총괄은 어도비의 ‘콘텐츠 자격증명’ 제도를 강조했다. 그는 “어도비는 생성형 AI에서 창작된 이미지가 누구에 의해 창작된 것인지 명확하게 표기하며, 모든 생성 데이터가 이미지에 메타데이터로 포함돼 있다”며 “디지털 콘텐츠를 위한 영향성분표라고 보면 된다. 이 재료가 어디서 왔고 칼로리가 얼마나 되는지 확인할 수 있는 것”이라고 말했다.
한편 어도비는 이 같은 콘텐츠 자격증명을 위해 어도비는 전 세계 1만7000명 이상의 기업 멤버로 구성된 업계 표준을 수립하고 있다. 그는 “더 안전한 AI의 사용을 위해 전 세계 정부와도 대화하며 업계 표준을 확립해 콘텐츠 사용자와 창작자 모두를 보호할 수 있는 방안을 고안해냈다”고 덧붙였다.
“생성형 AI “세상을 바꾸고 있다
새로운 일자리와 기회 생겨날 것
자동화 가속→생산성 증대→임금 상승 및 비용 감소→수요 증대→일자리 및 부 증대
생성형 AI, 인간과 달리 자신의 이익이나 열망 가진 존재 아니야
서울의 중심, 기술의 꿈이 모일 때,
스마트클라우드에 우리의 미래가 열린다.
데이터의 바다, AI의 빛나는 춤,
창조와 혁신, 디지털의 순간.
조선비즈 모여, 미래를 향해 나아가,
스마트클라우드로 세상을 연결하리.
이 컨퍼런스의 무대 위에서 그리는 미래,
연결된 시대, 스마트클라우드의 선물이다.
오픈AI의 생성형 AI 챗GPT-4
‘인공지능의 미래’ 저자인 세계적인 인공지능(AI) 석학 제리 카플란(Jerry Kaplan) 박사는 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 생성형 AI ‘챗GPT-4′가 지은 시 한편을 소개했다. 스마트클라우드쇼를 주제로 8줄의 시를 지어보도록 명령한 것이다.
카플란 박사는 “생성형 AI를 활용하면 행사 기조강연에 대한 아이디어는 물론 관련 시도 눈 깜짝할 순간에 뚝딱 받아볼 수 있다”라며 “인간보다 똑똑한 생성형 AI는 과거에 불가능한 것을 실현시키며 세상을 바꾸고 있다”라고 말했다. 그는 “처음 생성형 AI가 등장했을 때는 자연어처리(NLP)에 중점을 뒀지만, 초거대언어모델(LLM)이 나타나며 초인적인, 인간보다 똑똑한 기계가 등장했다”라고 말했다.
카플란 박사는 35년 넘게 인공지능 전문가, 연쇄창업가, 미래학자, 기술혁신가 등으로 활동하고 있다. 그는 1981년 AI 스타트업 ‘테크놀리지(Teknowledge)’를 공동 창업했다. 1987년에는 태블릿 컴퓨터 회사 고(GO Corp)를 창업했다. 애플이 아이패드를 선보인 것보다 20년 이상 먼저 태블릿PC의 기본 아이디어를 제시한 것으로 유명하다.
카플란 박사는 생성형 AI가 초인적 능력을 발휘하는 과정에 대한 설명을 이어갔다. LLM은 엄청난 양의 텍스트를 포함한 정보를 학습하고, 이를 사람으로 따지면 뇌 역할을 하는 인공신경망 ‘트랜스포머’로 보낸다. 이때 트랜스포머 과정에서 방대한 학습 데이터를 압축하는 과정인 임베딩(Embedding)을 거치게 된다. 임베딩은 단어에 수천개의 번호를 부여한다. 트랜스포머는 임베딩을 이용해 단어 간의 유사성, 차이점을 처리하며 단어 간의 복잡한 관계를 구성한다.
카플란 박사는 “임베딩은 왕(king)이라는 단어에서 남성(man) 임베딩 값을 빼고, 여성(woman) 임베딩 값을 추가하면 결과 값이 여왕(queen)으로 나오는 식”이라며 “우리가 사전을 찾아볼 때 다른 단어와의 관계로 설명을 읽듯이 임베딩은 디지털시대 컴퓨터가 학습하는 방법”이라 했다. 우리가 챗GPT를 통해 질문을 하면 트랜스포머는 세상의 모든 맥락을 고려해 질문을 이해하려 하고, 다양한 연산을 한다. 생성형 AI가 문제 해결책과 의견을 내놓을 수 있는 이유다.
LLM은 인간의 복잡한 언어를 이해할 수 있기 때문에 가까운 미래에 의료·법률·코딩·교육·조직관리 등 전 분야에 파고들 것이라는 게 카플란 박사의 설명이다. 여러 명의 전문가가 내놓을 수 있는 제안을 생성형 AI는 한 번에 가능하다. 회의자료를 정리하는 개인 비서, 포럼 연설, 조언, 경고, 고객 상담, 의료, 법률 조언은 물론 사람의 목소리마저 만들어낼 수 있다. 복잡한 일을 기계가 대신해 주니 업무 효율성도 높아진다. 카플란 박사는 “미래에는 생성형 AI가 판사 역할은 물론 인구가 많지 않은 작은 마을에 사는 사람에게 세계 최고의 의료 서비스를 제공하기도 할 것”이라며 “신입 직원 교육은 물론 드라마 대본, 생생한 묘사가 필요한 소설 등 창의적 일에도 쓰일 것”이라 말했다.
생성형 AI가 미래 일자리를 빼앗을 것이라는 우려 섞인 목소리도 나온다. 하지만 카플란 박사는 “생성형 AI는 또 다른 자동화 과정”이라며 “산업혁명이 일어났을 때와 마찬가지로 일부 일자리가 사라져도 새로운 일자리와 기회가 나타날 것”이라고 했다. 카플란 박사는 오히려 생성형 AI는 ‘자동화 가속→생산성 증대→임금 상승 및 비용 감소→수요 증대→일자리 및 부 증대’를 촉발할 것이라 설명했다. 카플란 박사는 “기술 발전은 우리의 삶과 질을 향상시키기 위해 발전된 것이지 일자리를 빼앗으려는 목적이 아니다”라고 했다.
다만, 그는 생성형AI가 악용되는 것은 경계해야 한다고 강조했다. AI로 진짜처럼 합성한 ‘딥페이크(deep fake)’ 사진과 영상이 유포되는 것은 물론, 친구나 가족의 목소리를 변조해 사기를 치는 일이 생길 수 있기 때문이다. AI가 특정 그룹에 유리하게 답변하는 편향적 답변을 하는 것과 거짓을 사실인 것처럼 답하는 ‘환각’도 주의할 요소다. 아직은 생성형 AI가 인간과 같은 윤리적 규범을 지킬 것이라고 기대하기도 어렵다. AI 교사에게 아이들이 감정적 애착이 생기는 것도 경계해야 한다. 카플란 박사는 “사람들이 강아지를 좋아하는 것처럼 나중에는 AI 챗봇을 단짝 친구로 생각할 수 있다”라고 말했다.
카플란 박사는 생성형 AI를 두려워할 필요가 없다고 설명했다. 카플란 박사는 “지금까지는 지능을 가진 동물은 인간이 유일했지만, 이제는 생성형 AI가 우리보다 지능적으로 더 훌륭할 수 있다”라며 “생성형 AI는 인간처럼 결혼하고, 부동산에 투자를 하거나 자신의 이익을 위해 열망을 갖는 존재가 아니라는 점을 이해하라”고 말했다. 생성형 AI는 인류가 축적한 지혜, 경험, 지식을 통해 인사이트를 얻는 데 활용하는 개념으로 받아들이라는 이야기다. 그는 “사람이 동물과 다른 점은 도구를 이용할 수 있다는 점”이라며 “생성형 AI는 단순한 도구 이상으로 발명이 가능하다는 게 차이점이라 신중히 사용하면 된다”라고 덧붙였다.
샨커 V 셀바두라이(Shanker V Selvadurai) IBM 아시아태평양 지역 최고기술책임자(CTO)·부사장은 21일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 “생성형 인공지능(AI)으로 진정한 비즈니스 가치를 만들기 위해서는 고객들에게 어떤 종류의 사용 경험을 제공할 것인지를 먼저 고민해야 한다”라고 했다. 유행에 따라 AI 모델 개발에 나서기보다 AI 모델을 통해 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 먼저 고민해야 비즈니스 AI 전략을 효과적으로 세울 수 있다는 조언이다.
셀바두라이 부사장은 이날 ‘비즈니스를 위한 AI: 생성형 AI를 기업 비즈니스에 도입, 확장하는 법(AI for Business: Scaling Generative AI in the Enterprise)’을 주제로 특별강연에 나섰다. 그는 먼저 컴퓨터가 데이터를 스스로 분석해 학습하는 딥러닝(심층학습) 및 머신러닝(기계학습)과 파운데이션 모델(기반 모델)의 차이점을 설명했다.
딥러닝과 머신러닝은 AI가 학습할 수 있도록 이미지나 문서, 음성, 영상 등을 가공한 라벨링 데이터를 활용하는 AI 모델이다. 반면 파운데이션 모델은 라벨링되지 않은 모든 데이터를 완전히 학습시킬 수 있다. 딥러닝과 머신러닝을 사용하기 위해서는 AI 관련 전문 인력이 있어야 하지만, 파운데이션 모델은 그렇지 않다는 의미다.
또 딥러닝·머신러닝은 한 분야에서 하나의 결과물만 내놓을 수 있다. 하지만 파운데이션 모델은 한 분야에서 얻은 결과물을 다른 분야에도 적용할 수 있다. 가령 의료 데이터를 학습한 딥러닝은 의료 분야에서만 활용할 수 있지만, 파운데이션 모델은 스포츠, 음악, 문학 등에서도 활용 가능하다는 것이다.
셀바두라이 부사장은 파운데이션 모델을 기업 비즈니스에 적용하기 위해서는 먼저 다양한 데이터를 학습시켜 확장성을 넓혀야 한다고 주장했다. 그는 “파운데이션 모델을 학습시키기 위해서는 특정 데이터를 넘어 기존 비즈니스 데이터를 적극적으로 활용해야 한다”라며 “하나의 AI 모델이 특정 분야에서만 활용되면 유연성이 떨어지는 만큼 조건이 바뀌어도 유연하게 적용할 수 있도록 확장성을 강화해야 한다”라고 했다.
파운데이션 모델은 여러 종류의 데이터를 활용하는 만큼 전문화된 영역에서도 적용 가능하다는 게 셀바두라이 부사장의 설명이다. 기존 코드를 활용해 새로운 코드를 만들거나, 고객 관리, IoT(사물인터넷) 센서에 얻은 데이터로 전혀 다른 결과물을 만들 수 있다는 설명이다.
셀바두라이 부사장은 파운데이션 모델을 다양한 분야에서 활용할 수 있는 만큼 발생할 수 있는 문제를 기업이 미리 인지하고 있어야 한다고 주장했다. 그는 “데이터가 검증되지 않으면 파운데이션 모델이 만들어 낸 결과에 편향과 오류가 포함될 수 있고, 향후 문제를 파악하기도 쉽지 않다”라며 “적절하게 선별된 데이터로 학습해야 편향과 환각 현상(할루시네이션·잘못된 답변과 결과를 내놓는)을 줄이거나 감지할 수 있다”라고 했다.
그는 파운데이션 모델을 활용해 각 기업들이 자신들의 비즈니스에 맞는 AI 모델을 활용해야 한다고 조언했다. AI 모델 주권을 기업들이 외부에 주지 말고 직접 가져야 한다는 의미다. 셀바두라이 부사장은 “AI 모델 개발을 외부에 맡기지 말고 각자의 비즈니스 모델에 맞는 AI 모델 전략을 펼쳐야 한다”라며 “IBM의 AI 플랫폼 ‘왓슨x’는 기업 고객들이 AI 모델을 도입해 활용하는 데 도움이 될 수 있다”라고 했다.