라이너 대표
HP 첨단 컴퓨팅 솔루션 부문 수석 부사장
조지아공과대학교 교수
스마트클라우드쇼 2024 - 생성형 AI로 일반화된 로봇 공학
DeepAI 설립자 겸 CEO
스마트클라우드쇼 2024 - 새로운 재화: 정보와 계산 능력
"지금까지는 지능을 가진 동물은 인간이 유일했지만, 이제는 생성형 AI가 우리보다 지능적으로 더 훌륭할 수 있습니다."
세계적 AI 석학 제리 카플란
"자율주행차 개발에 생성형 AI가 대규모로 활용되면서 개발 사이클이 근본적으로 달라지게 됐습니다."
마르코 파보네 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자
"생성형 AI 기술은 인간의 고유 영역이었던 창작 분야까지 대체하며 세계적 돌풍을 일으키고 있습니다."
고진 디지털플랫폼정부위원회 위원장
21일 ‘비욘드 AI(beyond AI·AI 그 이상을 넘어)’를 주제로 열린 국내 최대 테크 콘퍼런스 ‘스마트클라우드쇼 2023′이 성황리에 폐막했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 인공지능(AI) 패권 경쟁을 벌이고 있는 상황에서 생성형 AI·자율주행·도심항공교통(UAM)·반도체 분야 석학과 기업인들이 총출동해 인공지능(AI)이 보여줄 미래의 모습을 공유했다. 과학기술정보통신부가 주최하고, 조선비즈와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한 올해 행사는 현장에 마련된 300여석의 좌석이 부족할 정도로 인산인해를 이뤘다. 참석자들은 “국내 최대 수준의 테크 콘퍼런스답다”라고 평가했다.
이날 축사는 고진 디지털플랫폼정부 위원장과 박윤규 과학기술정보통신부 2차관이 맡았다. 고 위원장은 “AI는 지금까지 보여준 것보다 더 많은 분야에서 생산성을 획기적으로 개선하고 서비스의 혁신을 가져올 것”이라고 했다. 박 차관은 “정부는 올해를 AI 일상화의 원년으로 삼고, 상용 AI를 생활 곳곳으로 확산해 AI 혜택을 공유하고 대규모 수요를 창출해 나가고자 한다”라고 말했다.
◇ “인간보다 똑똑한 생성형 AI… 우려보다 활용 방안 모색해야”
이날 기조연설자들은 생성형 AI가 가져올 무궁무진한 기회에 주목했다. ‘인공지능의 미래’ 저자인 AI 석학 제리 카플란(Jerry Kaplan) 박사는 “인간보다 똑똑한 생성형 AI가 회의자료를 정리하는 개인 비서 역할을 하는 것은 물론 포럼 연설, 조언, 경고, 고객 및 법률 의료 상담에 도움을 줄 것”이라며 “하지만, 인간과 달리 생성형 AI는 자신의 이익을 위해 열망을 갖는 존재가 아닌 만큼 잘 활용하면 세상을 바꿔놓을 것”이라고 했다.
마르코 파보네(Marco Pavone) 스탠퍼드대 항공우주공학과 부교수 겸 엔비디아 특훈과학자는 “주춤했던 자율주행 기술이 생성형 AI의 등장으로 다시 활기를 띄기 시작했다”며 “자율주행차가 운행 중에 마주하게 될 수 있는 희귀한 상황들을 시뮬레이션하고 실제 상황을 추론하는 과정에도 생성형 AI가 적극 활용되고 있다”고 말했다.
비네쉬 수쿠마(Vinesh Sukumar) 퀄컴 테크놀로지 시니어 디렉터·AI/ML(머신러닝) 제품 관리 총괄은 “퀄컴은 2020년대 내에 100억개의 파라미터가 포함된 모델을 제공하겠다는 목표를 세웠다”라며 “이 모델을 활용하면 XR(확장현실), VR(가상현실), 자동차 등 다양한 디바이스에서 생성형 AI를 구동할 수 있다”라고 말했다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 시냅스(신경연결) 역할을 한다.
백준호 퓨리오사AI 대표는 패널토론에서 AI가 사회적으로 긍정적 영향을 줄지, 인간의 능력을 대체하면서 부정적인 영향을 줄지 의견이 엇갈린다고 했다. 에릭 앨리슨(Eric Allison) 조비에비에이션 제품 책임자(부사장)는 “인류 역사에서 새로운 혁신적 도구와 기술이 나올 때마다 이런 논쟁은 항상 반복됐고 AI도 마찬가지”라며 “하지만 AI로 인해 생산성이 증가하면 경제 파이가 커질 것이고 더 많은 기회가 생길 것”이라 했다. 앨리슨 부사장은 UAM 개념을 처음 정립한 우버 엘리베이트(Uber Elevate) 총괄 출신이기도 하다.
◇ “특화된 모델로 작업 정확도 높여야”
기업들은 생성형 AI 전략을 어떻게 짤지 고민이다. 행사에 참여한 연사들은 기업, 산업 특성에 맞는 AI를 활용해 전략을 짜야 유의미한 성과를 거둘 수 있다는 조언을 내놓았다.
이화영 LG AI 연구원 상무는 “기업들은 ‘AI를 통해 어떻게 문제를 해결할지’를 고민할 뿐 ‘어떤 AI를 도입해야 할지’는 크게 고민하지 않는 것 같다”라며 “AI로 유의미한 성과를 거두기 위해서는 한 분야에 특화된 모델을 개발해 작업의 정확도를 높이는 게 중요하다”라고 했다.
샨커 V 셀바두라이(Shanker V Selvadurai) IBM 아시아태평양 지역 최고기술책임자(CTO)·부사장은 “유행에 따라 AI 모델 개발에 나서기보다 AI 모델을 통해 고객에게 어떤 가치를 줄 수 있는지를 먼저 고민해야 비즈니스 AI 전략을 효과적으로 세울 수 있다”라고 말했다. 올리비어 클라인(Olivier Klein) 아마존웹서비스(AWS) 아시아태평양 지역 수석기술자 역시 “단 하나의 생성형 AI 모델이 시장을 지배하지는 않을 것이고 이에 적절한 모델 선택이 중요하다”라고 말했다.
◇ “생성형 AI 구동 위한 연산 수요, 반도체가 못 따라가”
전문가들은 생성형AI 시대를 준비하는 데 있어 시스템적으로 준비를 갖춰야 한다는 점을 강조했다.
빌 레진스키(Bill Leszinske) 퓨리오사AI 상임고문은 “AI 구동을 위한 연산 수요를 반도체 집약 속도가 따라가지 못하고 있다”며 “AI를 통해 놀라운 생산성 증가를 경험하고 있지만, 엄청난 AI 능력을 활용하려면 여러 난제를 극복해야 한다”라고 말했다.
박경 SK하이닉스 메모리시스템솔루션 담당(부사장)은 “늘어나는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 메모리 병목 현상을 극복하고, 연산과 메모리 사이의 데이터 이동을 감소시켜야 한다”라며 “메모리에 연산 기능을 더한 프로세스인메모리(PIM) 기술이 적용된 GDDR6-AiM과 CXL에 연산 기능을 통합한 CMS(Computational Memory Solution)가 솔루션이 될 것”이라고 했다.
무어의 법칙, 한계 달해
’AI 구동’ 연산능력 매년 10배↑
”하드웨어·소프트웨어 혁신 동시 필요”
“무어의 법칙은 한계에 도달했다. 인공지능(AI) 구동을 위한 연산 수요를 반도체 집약 속도가 따라가지 못하고 있다.”
빌 레진스키(Bill Leszinske) 퓨리오사AI 상임고문은 21일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2023′에서 “AI를 통해 놀라운 생산성 증가를 경험하고 있지만, 엄청한 AI 능력을 활용하려면 여러 난제를 극복해야 한다”면서 이같이 말했다. 그가 언급한 무어의 법칙은 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터 분량이 24개월마다 2배로 늘어난다는 내용이다.
레진스키 고문은 인텔에서 약 30년 간 근무하며 시스템온칩(SoC), 솔리드스테이트드라이브(SSD) 부문에서 제품기획, 영업, 마케팅 등을 총괄한 인물이다. 특히 인텔 SSD 부문에서 전략 기획 및 마케팅 CVP(Corporate Vice President)를 역임하며 40억달러 규모의 매출 성장을 주도하는 등 데이터센터 비즈니스에 특화한 인물이다. 그는 지난해 12월 한국에서 태동한 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI에 합류했다.
레진스키 고문은 이날 ‘하드웨어를 능가한 AI, 어디로 향할 것인가?’를 주제로 한 강연에서 “AI 구동을 위한 연산 규모는 지금까지 선형적으로 증가하다가 최근 몇년 사이에 빠르게 증가해 매년 10배 이상 늘어나고 있지만, 마이크로칩 집적화는 느려지고 있다”면서 “AI 반도체 발전 사이클은 4년인데, 트랜스포머가 처음 등장한 이후 챗GPT4가 나오는 데 5년도 걸리지 않았다”고 했다.
그는 “1테라바이트(Terabyte)에도 수십, 수백만장의 사진을 저장할 수 있는데 1테라바이트의 10억배인 제타바이트(Zettabyte)가 기업에서 생성 중”이라며 “제타바이트 단위의 데이터는 저장하는 것도 어려울 뿐더러 데이터센터에서 처리하는 데 많은 전력이 들어간다”고 했다. 이어 “미국 아이오와에 있는 마이크로소프트 데이터센터는 센터 냉각을 위해 아이오와주 담수의 10%를 사용하고 있다”고 덧붙였다.
레진스키 고문은 전 세계적으로 불고 있는 데이터 및 개인정보 보안에 관한 규제로 데이터 처리가 더욱 어려워지고 있다고 했다. 그는 “한국에서 저장·생성된 데이터는 한국 이외의 국가에서 저장하지 못한다는 식의 규제가 전 세계 100여개 이상의 국가에서 도입되고 있다”면서 “유럽연합(EU)의 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 미국 캘리포니아주의 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 같은 규제가 생기면서 데이터 프로세싱의 복잡성이 증가했다”고 했다.
그는 “최근 어떤 과학자를 인터뷰했는데 챗GPT4가 훌륭하지만 작은 다람쥐 정도의 지능과 역량을 가졌다고 말했다”면서 “더 높은 수준의 AI를 위해 더 많은 기술적 확장이 필요하다”고 했다. 그러면서 “반도체 산업에서 30년 동안 일하면서 엔지니어들이 무어의 법칙에서 영감을 받아 신기술을 만들고 혁신을 이뤄낸 것을 봤다”면서 “AI 발전에 따른 하드웨어 한계를 극복하기 위해선 과거보다 한 차원 높은 혁신을 만들어야 한다”고 말했다.
레진스키 고문은 하드웨어의 한계를 극복하는 방법으로 먼저 연산에 대한 혁신을 언급했다. 그는 “반도체 산업에서 무어의 법칙을 극복하기 위해 패키징 기술을 2차원에서 3차원으로 전환 중”이라면서도 “3D 패키징으로는 충분하지 않다. 강력한 연산기능을 수행하기 위해서는 특정한 기능만 수행하는 도메인 특화 아키텍쳐(Domain Specific Architectures)로 나아가야 한다”고 했다.
그는 이외에도 완전 동형 암호화(FHE), 광자를 이용한 데이터 저장 기술, 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 등을 하드웨어 개선을 위한 혁신 기술로 언급했다. 소프트웨어 개선에 대해서는 “오픈소스 소프트웨어 커뮤니티와 창의적인 엔지니어들이 혁신을 이루고 있다”면서 “최근에 공개된 라마2 모델이 대표적”이라고 했다. 라마2는 페이스북의 모회사인 메타(Meta)가 오픈소스 형태로 공개한 AI언어 생성 모델이다.
레진스키 고문은 “마지막으로 성장의 선순환을 강조하고 싶다”면서 “앞으로 AI 확장을 위한 연산요구가 증가할텐데, 이는 순차적으로 하드웨어와 소프트웨어 혁신으로 이어질 것이다. 앞으로 성장의 선순환이 가속화되길 희망한다”고 말했다.
“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.