구글 클라우드 아태 지역 최고정보보호책임국 총괄
SIA 부사장
2024 SPACE K: Reboot Presentation 3 - 위성영상, 인공지능, 그리고 보다 나은 의사결정을 위한 인사이트
세종대학교 전자정보통신공학과 교수
2024 첨단산업 표준 리더십 포럼 총회 발제 2- 반도체 중점 표준화 계획
2024 첨단산업 표준 리더십 포럼 총회 질의응답 및 자유 토론
가루비 식품건강사업추진부 과장
"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.
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.
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