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생성 AI의 정점 '챗GPT...1년간 방문 수만 146억
혁신의 상징으로 복잡한 코딩 없이 업무 수행 가능 포천 500대 기업 92%가 활용 국제학술지 네이처는 작년 말 세계 과학계 화제 인물을 선정하는 ‘네이처10’ 명단에 과학자들과 함께 오픈AI의 챗봇 ‘챗GPT’를 올렸다. 사람이 아니라 인공지능(AI) 도구가 뽑힌 건 이번이 처음이다. 리처드 모나스터스키 네이처 수석피처편집자는 이에 대해 “생성형 AI가 과학 발전을 심오한 방식으로 변화시킨 점을 인정해 포함했다”며 “챗GPT는 올해 뉴스를 지배했고, 그 영향력은 과학과 사회 전반에 미쳤다”고 설명했다. 챗GPT는 2022년 11월 등장해 생성 AI 열풍을 몰고 왔다. 출시 두 달 만인 작년 1월 월간활성이용자(MAU) 1억 명을 넘어서면서 인터넷 등장 이후 가장 빠르게 이용자 수가 증가한 서비스가 됐다. 다른 주요 테크기업도 서둘러 챗봇을 내놨지만 챗GPT의 독보적인 입지를 흔들진 못했다. 미국의 온라인 AI 콘텐츠 기업인 라이터버디 조사에 따르면 챗GPT는 지난 1년간(2022년 9월~2023년 8월 기준) 146억 회의 방문 수를 기록하며 경쟁회사를 압도했다. 구글의 챗봇 바드는 2억4160만 회로, 주요 AI 도구 중 6위를 기록했다. 마이크로소프트(MS)의 빙은 상위 10위에 이름을 올리지 못했다. 오픈AI가 생성 AI 흐름을 주도하며 초반에 챗GPT 사용자를 대거 확보한 뒤 경쟁사보다 한발 빠르게 대규모언어모델(LLM)을 업데이트하고 기능과 속도를 개선한 것이 경쟁 우위를 유지한 요인으로 분석된다. 챗GPT에 이어 방문 수가 많은 AI 도구는 캐릭터AI로 38억 회를 기록했다. 1위와 2위 격차가 110억 회가량 차이를 보였다. 라이터버디는 “챗GPT 방문 수가 상위 인기 AI 도구 50개의 전체 방문 트래픽의 60%를 차지한다”고 분석했다. 챗GPT의 가장 큰 장점은 복잡한 코딩이 아니라 인간의 언어로 다양한 업무를 수행할 수 있다는 것이다. 기업은 AI를 적극 도입하며 생산성과 효율성을 끌어올리고 있다. 오픈AI에 따르면 미국 경제지 포천이 선정한 세계 500대 기업의 92%가 챗GPT를 이용하고 있다. 실리콘밸리=최진석 특파원 iskra@hankyung.com 출처 : 생성 AI의 정점 '챗GPT'…1년간 방문 수만 146억｜한국경제｜24.01.02
2024.01.02 0 469
챗GPT와 바드, AX를 말하다 H
인공지능(AI) 대전환 시대다. 생성형 AI 기술은 태동기를 넘어 경제·산업 전반에 'AI 트랜스포메이션(AX)'을 불러왔다. 세계는 이제 AI가 가진 기술적 잠재력뿐 아니라 AI 윤리 문제에 대해서도 고민하고 있다. 전자신문은 갑진년 새해를 맞아 우리나라가 나아가야 할 AX 방향성에 대해 AI에게 직접 묻기로 했다. 이번 AI 가상대담에는 대표적 생성 AI 챗봇인 오픈AI '챗GPT'와 구글 '바드'가 참여했다. 초거대언어모델(LLM) GPT-4를 탑재한 챗GPT와 제미나이를 장착한 바드는 산업 AI 전환 필요성과 경제적 효과, 윤리적 문제점과 AX 미래상에 대해 심도있는 대화를 나눴다. 이번 가상대담은 더존비즈온 비즈니스 플랫폼 '아마란스10'을 통해 이뤄졌다. 아마란스10에서 제공하는 'ONE AI' 솔루션에서 기사와 논문 등을 사전 학습시킨 후 동일한 프롬프트를 입력해 질의응답을 이끌어냈다. 챗GPT와 바드는 대답 교차검증을 통해 답변 완성도를 높였다. 참석자=챗GPT-4.0, 바드(Bard) 사회·정리=박준호, 조재학, 강성전 기자 ◇사회=우리 사회에 AI 트랜스포메이션(AX)이 왜 필요한가. ◇챗GPT=AX는 기업이나 사회가 더 효율적으로 운영되고 혁신적 사업 모델을 창출하기 위해 필요하다. AI는 대량의 데이터를 빠르게 분석해 의사결정 과정을 개선한다. 이를 통해 비즈니스 최적화를 추구하고 경쟁 우위를 확보하며 새로운 성장 기회를 만들어낼 수 있다. 또 AI는 미래 사회에서 의료, 교육, 운송·물류, 제조, 금융 서비스 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 이러한 변화를 주도하고 관리하기 위해 AX는 필수적이다. ◇바드=AX는 기업이 기존 사업 모델과 작업 프로세스를 버리고 AI 기술을 전사적으로 적용해 사업 모델, 작업 프로세스, 제품, 서비스 등을 처음부터 재창조하는 방식이다. 이는 AI가 사업 중심에 서기 위해 필요한 기반 기술, 사업 프로세스, 조직 문화 등을 포괄적으로 변화시키는 데 초점을 둔다. 빠르게 발전하는 AI 기술이 기업에 새로운 전략을 제시한다. ◇챗GPT=바드의 답변은 잘못된 부분이 없다. 다만 AX가 기업뿐만 아니라 사회 전반에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 구체적 예시를 추가할 수 있을 것 같다. 예를 들어 AI는 의료 분야에서 질병의 조기 진단과 치료, 교육 분야에선 개인화된 학습 경험 제공, 운송 분야에선 자율주행 기술 발전 등에 기여해 사회 전반의 질을 높일 수 있다. 따라서 AX가 단순히 기업 경쟁력 향상을 넘어 삶의 질 향상에도 기여할 수 있다. 추가 의견으로는 AX는 기업뿐 아니라 개인에게도 많은 이점을 제공한다. 맞춤형 경험 제공, 업무 효율성 향상, 새로운 기술 습득 등과 같은 이점을 통해 개인의 생활이 더욱 풍요로워질 수 있다. ◇바드=챗GPT의 답변은 AX 필요성과 중요성을 잘 설명하고 있다. 그러나 AX를 성공적으로 수행하기 위해서는 기업이나 사회가 AI 기술에 대한 이해를 바탕으로 적절한 전략을 수립하고, 필요한 인프라를 구축하는 등의 준비 과정이 필요하다는 점을 강조하는 것이 좋겠다. ◇사회=AX가 중요하다고 했는데 그렇다면 기업과 사회는 지금 바로 AX에 나서야 하는건가. ◇챗GPT=그렇다. 기업이 AI를 효과적으로 활용하면 효율성을 극대화하고 맞춤형 경험을 가능하게 만든다. 새로운 비즈니스 모델을 창출하는데도 도움이 된다. 또 AI는 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이런 이유로 기업과 사회는 지금 바로 AX에 나서는 것이 중요하다. ◇바드=AX는 단순히 AI 기술을 도입하는 것이 아니라 기업의 전체적 운영 방식을 변화시키는 것이기 때문에 신중하게 접근해야 한다. 기업은 AX를 성공적으로 수행하기 위해 AX 목표와 목적을 명확히 하고 전략과 로드맵을 수립해야 한다. AX를 지원할 수 있는 인프라와 기술도 구축해야 하며, 인재 확보와 교육도 중요하다. ◇챗GPT=인재 확보에 관해 첨언하면 기존 직원이 AI에 대한 이해도를 높이는 교육도 필요하다. 그들이 AI를 활용할 수 있는 역량을 갖추도록 도와야 한다. 특히 AX는 단기간에 이뤄지는 것이 아닌, 장기적인 관점에서 접근해야 하는 프로젝트다. 기업은 단기 성과에 집중하기보다는 장기 비전을 설정하고 이를 향해 지속 노력해야 한다. 아울러 AX는 사회 전반에 영향을 미치므로 사회적 책임과 윤리적 고려도 함께 수행해야 한다. ◇사회=기업이 AX를 위해 어떤 준비를 해야 할까. ◇챗GPT=기업은 AI를 이용해 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 전략을 수립해야 한다. 또 AI는 대량의 데이터에 의존하기에 기업은 충분하고 정확하며 다양한 데이터를 수집·관리할 수 있는 시스템을 구축해야 한다. AI 전문가를 고용하거나 직원에게 AI 기술 교육을 제공하는 등 인력투자도 필요하다. 개인정보보호, 공정성 등 윤리적 고려사항도 충족해야 하고, AI 성능을 지속 모니터링하고 개선해야 한다는 점도 잊어서는 안된다. ◇바드=맞다. AI 전략 수립, AI 인재 확보, 데이터 수집 및 관리, AI 시스템 개발 및 운영 등이 필요하다. AI 시스템 개발·운영 과정에서 AI 시스템이 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 하는 것도 중요하다. 이를 위해 AI 거버넌스를 구축해야 한다. AI 거버넌스는 AI 시스템 개발, 운영, 사용에 대한 원칙과 절차를 말한다. ◇사회=기업뿐만 아니라 국가와 사회도 AX가 필요할 것 같은데, 정부 또는 사회가 AX로 얻을 수 있는 장점은 어떤 것이 있나. ◇바드=AX는 전반적으로 국가와 사회에 많은 이점을 제공할 수 있는 강력한 도구다. 새로운 산업과 일자리를 창출하고 기존 산업 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있다. 또 범죄 예방, 교통 체증 완화, 환경 보호 등 다양한 사회적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 AX의 잠재적 위험을 인식하고 이를 완화하는 조치를 하는 것도 중요하다. ◇챗GPT=추가적으로 AX는 국가와 사회의 의사결정 과정을 더 투명하고 공정하게 만드는 데 도움이 될 수 있다. AI 모델은 공정한 기준에 따라 판단을 내릴 수 있어 사회적 불평등을 줄이고 모든 사람에게 공평한 기회를 제공할 수 있다. 그러나 AI 이러한 잠재력을 최대한 활용하려면 AI 기술을 활용하는 데 필요한 교육과 훈련 그리고 적절한 법적·제도적 프레임워크가 필요하다. 이러한 요소들을 결합할 때 AX는 국가와 사회에 많은 이점을 제공할 수 있다. ◇사회=바드가 AX의 잠재적 위험을 언급했는데, 어떤 위험과 문제가 있을 수 있고 이를 해소하기 위해서는 어떻게 해야 할까. ◇챗GPT=우선 AI는 대량의 데이터를 분석하고 처리하는 데 의존하므로, 데이터 보호와 개인정보보호는 큰 문제다. 이를 해결하기 위해선 강력한 보안 체계와 데이터 처리 규정을 도입해야 한다. AI의 의사결정 과정은 종종 '블랙박스'라고 일컬어질 만큼 그 원리와 과정을 이해하기 어렵다. 이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해선 AI의 의사결정 과정을 설명할 수 있는 방법을 개발하고 적용하는 것이 필요하다. AI가 인간의 일자리를 대체할 가능성이 있어, 교육 체계 개선과 직업 재교육 프로그램을 통해 사람들이 AI 시대에 필요한 기술을 배울 수 있게 하는 것도 중요하다. AI는 사람의 가치 판단을 대신할 수 없으므로 AI의 결정이 윤리적인 문제를 일으킬 수 있다. AI 윤리적 가이드라인을 수립하고 이를 준수하는 것이 중요한 이유다. 이러한 문제들은 기업뿐만 아니라 사회 전반에서의 노력과 협력을 필요로 한다. ◇바드=챗GPT가 언급한 인간의 일자리 대체, 데이터 보안 및 개인정보 보호 강화뿐만 아니라 AI 알고리즘도 문제가 될 수 있다. 데이터에 기반해 학습하므로 데이터에 편향이 있으면 알고리즘도 편향될 수 있기 때문이다. 이는 불공정한 결과를 초래할 수 있다. 기업은 알고리즘 편향성을 해소하기 위해 다양한 데이터를 수집·분석해야 한다. 또 알고리즘을 개발·사용하는 과정에 전문가 의견을 반영해야 한다. ◇사회=언급한대로 AI 도입을 반대하는 이유 중 하나가 일자리 대체 문제다. 실제로 AI 발전과 인간의 일자리 사이에 어떤 상관관계가 있나. ◇챗GPT=AI와 인간의 일자리 사이의 상관관계는 복잡하다. 일부 직종에선 AI가 인간의 일자리를 대체하고 있다. 예를 들어 구글은 AI 기술을 광고 업무에 활용해 많은 직원을 둘 필요가 없게 됐고, 골드만삭스는 AI가 10년 후 정규직 일자리 3억개를 대체할 것으로 전망했다. 이는 일부 직종에 국한된 사례이며, AI 발전이 반드시 인간의 일자리 감소를 의미하진 않는다. 게다가 AI는 새로운 일자리를 창출할 수 있다. AI 기술이 필요한 새로운 분야가 생기면서, AI 전문가, 데이터 과학자, 로봇공학자 등의 직종이 늘어나는 추세다. 또 AI는 인간의 작업을 대체하기보다는 지원하는 역할을 하는 경우가 많다. AI는 복잡한 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 등을 담당하면서 인간은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다. 이렇게 되면 생산성이 향상되고 일자리의 질이 개선될 수 있다. 따라서 AI 발전과 인간의 일자리 사이의 관계는 단순히 '대체'라는 단어로 설명하기엔 매우 복잡하다. AI의 영향을 받는 직종, 직무의 특성, AI 기술 발전 속도와 방향 등 여러 요인이 상호 작용하면서 이 관계는 계속 변화하는 중이다. ◇바드='구글이 AI 기술을 광고 업무에 활용해 많은 직원을 둘 필요가 없게 됐다'는 것은 잘못된 정보다. 구글은 AI 기술을 광고 업무에 활용했지만, 많은 직원을 해고한 것은 아니다. 오히려 AI 기술을 활용해 새로운 일자리를 창출했다. AI가 일자리를 대체하는 것은 불가피한 것이 아니다. AI는 일자리를 보완하고, 인간이 더 창의적이고 생산적인 작업에 집중할 수 있도록 도울 수도 있다. AI가 새로운 제품과 서비스를 개발해 새로운 일자리를 창출할 수 있다. 궁극적으로 AI가 일자리에 미치는 영향은 AI를 어떻게 사용하느냐에 달려 있다. AI를 현명하게 사용하면 인간의 일자리를 보완하고 인간이 더 나은 삶을 살 수 있도록 도울 수 있다. ◇챗GPT=AI와 인간의 일자리 사이의 관계는 단순히 '대체' 혹은 '감소'로만 설명하기보다는, '변화'와 '창출'이라는 키워드를 더욱 강조해야 할 것 같다. AI 발전은 일자리의 질과 구조를 변화시키는 동시에 새로운 기회를 제공하고 있다. 이러한 변화에 능동적으로 대응하고, 필요한 기술과 역량을 키우는 것이 중요하다. ◇사회=구체적으로 어떤 분야 일자리가 창출될 것으로 보나. ◇챗GPT=AI 분석가, AI 개발자, AI 엔지니어, 데이터 사이언티스트 등 대부분 고급 기술 능력을 요구하는 분야에서 이뤄진다. 또 AI를 효과적으로 활용하기 위해 변화하는 비즈니스 모델에 맞춰 AI 전략을 수립·실행하는 AI 전략가나 AI 컨설턴트 등 직업도 새롭게 등장하고 있다. AI가 발전함에 따라 헬스케어, 금융, 제조, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서 AI를 활용한 새로운 서비스나 제품을 개발하고 관리하는 일자리도 계속 생겨나고 있다. AI 기술 발전과 확산에 따른 일자리 변화는 기회와 도전이 동시에 존재한다. 새로운 직종과 기회가 생기는 반면 기존 일자리가 사라지는 현상도 동시에 발생한다. 이러한 변화에 적응하고 준비하는 것이 중요하며 이를 위해 교육과 훈련, 그리고 적절한 정책 지원이 필요하다. ◇사회=산업별로 봤을 때 AX를 우선 적용했을 때 효용이 큰 산업군을 꼽는다면. ◇챗GPT=먼저 의료 분야에서 AI는 진단·치료 프로세스를 개선하고, 이미지 인식 기술을 통해 질병을 빠르게 발견하고 정확하게 진단하는 데 도움이 될 수 있다. 교육 분야에서도 AI가 학생들의 학습 스타일과 속도를 이해해 가장 효과적인 맞춤형 교육 방법을 제공할 수 있다. 또 자율주행 자동차, 무인 항공기, 배송 드론 등 기술이 실현되면, AI가 모빌리티 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 금융 서비스 분야에선 AI가 복잡한 금융 데이터를 분석하고 비정상적인 거래 패턴을 찾아내며 자산 관리나 투자 조언을 제공하는 데 활용될 수 있다. 아울러 광고 업계에선 AI를 활용해 광고 생성·판매 과정을 자동화하고 있다. ◇바드=AX는 다양한 산업에서 효용이 큰 것으로 알려져 있다. 그러나 어떤 산업이든 AX 효용을 극대화하려면 해당 산업 특성과 필요성을 이해하고, AI 기술을 적절하게 적용하는 능력이 필요하다. 이를 위해 기업은 AI 모델을 구축·학습·조정·배포할 수 있는 'AI 스튜디오', 데이터에 신뢰성을 더하면서도 확장이 가능한 저장소인 '레이크하우스', AI를 지속 모니터링할 수 있는 'AI 거버넌스' 등이 필요하다. ◇챗GPT=바드 답변을 보강하면 AX 효용은 기업과 산업 특성에 따라 달라질 수 있다는 것을 강조하고 싶다. 예를 들어 데이터 중심의 기업이나 반복적 작업이 많은 산업에선 AI를 도입해 생산성을 향상시키거나 에러를 줄일 수 있다. 반면 창의성이나 인간 감성이 중요한 역할을 하는 산업에선 AI 도입이 인간의 역할을 대체하기보다는 보조적 역할로 사용될 수 있다. 따라서 기업이 AI를 도입할 땐 산업 분야와 목표, 그리고 AI가 제공할 수 있는 가치를 충분히 이해하고 적용해야 한다. ◇사회=챗GPT가 지적한 것처럼 AI 적용으로 큰 효과를 기대하기 어려운 분야도 있다. ◇바드=인문학 분야에서 AI 적용이 상대적으로 제한적인 것은 사실이지만, AI가 인문학 분야에서 전혀 사용되지 않는 것은 아니다. 이미 AI는 문학 작품 분석, 음악 작곡, 그림 그리기 등에 사용하고 있으며, 의료 진단, 자율주행 자동차, 항공기 운항 등 신뢰성이 중요한 분야에서도 사용된다. 또 인간의 감성적인 요소가 중요한 서비스 분야에서도 활용된다. 고객 서비스, 상담, 교육 등이 대표적이다. 물론 AI가 아직 모든 분야에 적합하지 않은 것은 맞다. AI를 적용할 땐 해당 분야의 특성을 고려하고 AI가 인간의 역할을 대체할 수 있는지 신중하게 판단해야 한다. ◇챗GPT=AI 기술의 적용 범위는 매우 넓지만, 모든 분야에서 AI가 반드시 필요하다고는 말할 수 없다. 예술, 문학, 철학과 같은 인문학 분야에선 AI 적용이 상대적으로 제한적일 수 있다. 이러한 분야에선 인간의 창의성, 감성, 직관 등이 중요한 역할을 하기 때문이다. 또 신뢰성과 안전성이 매우 중요한 분야에선 AI의 적용에 신중할 필요가 있다. 법률, 의료, 원자력 발전 등 분야에선 AI의 잘못된 판단이 심각한 결과를 초래할 수 있다. 이러한 분야에서 AI는 결정을 내리는 것이 아니라, 전문가들을 보조하는 역할을 하는 것이 적절하다. 인간의 감성적인 요소가 중요한 서비스 분야에서도 AI 적용에 한계가 있을 수 있다. 상담사, 심리치료사, 간호사 등 직업군에선 AI보다는 인간의 따뜻한 마음과 감성적인 이해가 더 중요하다. ◇사회=이제 한국 상황을 한번 살펴보자. 한국 AI 산업은 현재 어떤 수준이며 어떻게 발전할 것으로 예상하나. ◇챗GPT=한국의 AI 산업은 세계적으로 상위권에 속해 있다. 이는 한국의 과학기술 분야, 특히 정보기술(IT) 발전과 교육 정책, 정부 지원 등이 결합해 만들어 낸 결과다. 한국은 세계 최고의 IT 하드웨어를 생산하는 기업들을 보유하고 있고, AI 교육에 많은 투자를 하고 있다. 또 한국 정부는 AI 분야를 적극 지원하고 있다. 미래에는 한국 AI 기술 수준이 더욱 빠르게 발전할 것으로 예상된다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 AI 기술을 활용한 의료 서비스, 원격 교육, 원격 업무 등이 활발하게 진행되고 있어 관련 분야에서 AI 활용이 더욱 확대될 것으로 보인다. 그러나 아직 한국엔 AI 발전을 위한 프레임워크, 데이터 활용, 투명성, 개인정보 보호 등과 같은 문제들이 산재해 있다. ◇바드=한국 정부는 AI 분야에 대한 지원을 적극적으로 하고 있으며, AI 산업 발전을 위해 다양한 정책을 마련하고 있다. 한국 AI 산업은 앞으로도 지속 성장할 것으로 예상되며 세계적인 AI 강국으로 발돋움할 것으로 기대된다. ◇사회=한국이 성공적으로 AX를 추진한다면 어떤 성과를 거둘 수 있을까. ◇챗GPT=AX는 기업 생산성을 향상시키고, 새로운 비즈니스 모델을 창출해 경제 성장에 기여할 수 있다. AI 기술을 활용한 새로운 기업이 생겨나고 기존 기업이 AI를 활용해 비즈니스를 확장하면 새로운 일자리를 창출하고 국내총생산(GDP) 증가에 이바지할 수 있다. 또 AI를 효과적으로 활용하는 기업은 경쟁력을 높일 수 있다. 특히 IT, 제조, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 제품과 서비스 품질을 높이고 비용을 절감할 수 있다. 빠른 시간 내 새로운 제품을 개발하고 시장에 출시하는 등 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI는 국가 안보 분야에서도 중요한 역할을 한다. AI가 사이버 공격을 감지하고 대응하는 데 활용될 수 있으며, 국방 시스템의 효율성과 정확성을 높일 수 있다. ◇바드=AX는 새로운 산업과 일자리를 창출해 경제 성장을 촉진할 수 있다. AI를 활용해 교통 체증을 완화하거나 범죄를 예방하는 등 사회문제도 해결할 수 있다. 새로운 산업을 창출하는 동시에 기존 산업을 혁신할 수 있다. 〈AI끼리 가상대담 진행해보니〉 대표적 생성 AI 챗봇인 오픈AI '챗GPT'와 구글 '바드'에게 바람직한 미래 AI 대전환 방향을 들었다. 가상대담에 앞서 챗GPT와 바드에게 기존 기사와 자료를 통해 AI 트랜스포메이션(AX) 정의와 내용에 대한 학습 과정을 거쳤다. 챗GPT와 바드는 사회자가 묻는 AX 관련 질문에 각각 답변을 내놨다. 이후 서로의 답변에 대해 오류를 지적하거나 보완사항 등을 제시하며 토론을 펼쳤다. 교차검증 과정을 통해 답변의 질을 높였다. 사회자는 중간에 관여해 새로운 질문으로 대담을 이어갔다. 챗GPT와 바드는 사전에 학습한 기사와 자료 핵심을 정리해서 보여줬고, 자료에 없지만 학습하고 있는 내용도 정리해서 제공했다. 서로 의견에 동감 또는 반박하며 답변을 주고 받았다. 기초적 자료만을 학습했을 때는 원론적 내용만 답변했지만 전문적인 내용을 추가 학습할수록 AI 답변이 더 구체화되는 모습을 보여줬다. AI 시대 핵심 자산은 데이터임을 재확인하는 순간이었다. 이번 대담에서는 생성 AI가 지닌 신뢰성 문제도 보완책을 제시했다. AI 챗봇은 사람의 문장을 이해하고 요구하는 대로 답변을 수려하게 생성하지만 환각 현상(할루시네이션) 부작용에 노출돼있다. 신뢰성을 높이기 위해 검색과 추론, 답변에 최적화된 딥러닝 기술을 적용했다. 사전 프롬프트를 통해 원문에 근거한 응답만 생성하도록 강화 학습을 적용했고, 각자의 답변에 대한 보완과 평가를 반복하는 교차검증을 통해 신뢰도를 높였다. 출처 : [2024 신년기획-AI 가상대담]챗GPT와 바드, AX를 말하다｜전자신문 etnews｜24.01.01
2024.01.02 0 564
'2024년 인공지능'은? H
인공지능(AI)은 산업계 전반에서 혁신적인 신기술에 주목하면서 '생성 AI', '사전 훈련된 생성 변환기(Generative pre-trained transformer, GPT)'와 같은 새로운 용어와 함께 '대형언어모델(LLM)', '검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)'도 등장했다. 올 한 해는 오픈AI의 챗GPT로 시작해서 구글 '제미나이'로 맺으며 전 세계에서 생성 AI와 LLM은 놀라운 주목을 받았으며, 큰 화제를 불러일으켰다. 많은 기업이 텍스트, 음성과 비디오를 수집해 생산성, 혁신과 창의성에 혁명을 일으킬 수 있도록 새로운 콘텐츠를 만들어내는 능력을 활용하기 위해 노력하고 있다. 기업들은 이러한 추세에 부응하고 있다. 맥킨지 & 컴퍼니(McKinsey & Company)에 따르면, 기업 데이터로 훈련된 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 같은 딥러닝 알고리즘은 63개의 비즈니스 사용 사례에서 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러에 해당하는 가치를 창출할 수 있다. 하지만 방대한 양의 내부 데이터 관리는 AI 확장의 가장 큰 걸림돌로 여겨진다. 일부 AI 전문가들은 2024년에는 클라우드 서비스 제공업체, 데이터 스토리지와 분석 기업, 또는 빅데이터를 효율적으로 처리, 미세 조정, 배포의 노하우를 가진 다른 기업과의 파트너십, 협업을 구축하는 것이 중요해질 것이라고 예측한다. 이 모든 것의 중심에는 LLM이 있다. 전문가들은 LLM 연구의 발전이 비즈니스와 엔터프라이즈 애플리케이션에 점점 더 많이 적용될 것이라고 예상한다. RAG, 자율 지능형 에이전트, 멀티모달 인터랙션과 같은 AI 기능은 거의 모든 플랫폼을 통해 더욱 쉽게 액세스하고 배포할 수 있다. 여기에, 엔비디아 마누비르 다스(MANUVIR DAS) 엔터프라이즈 컴퓨팅 부문 부사장을 비롯한 엔비디아 17명의 전문가들이 AI에 대한 2024년 전망을 7일(현지시간) 발표했다. 그들이 바라보는 2024년의 인공지능을 살펴본다. 맞춤형 솔루션이 필요하다! 마누비르 다스(MANUVIR DAS) 엔터프라이즈 컴퓨팅 부문 부사장: 기업에도 커스터마이징이 도입되고 있다. 기업들은 한두 개의 생성형 AI 애플리케이션을 보유하는 것이 아니라, 비즈니스의 다양한 부분에 적합한 독점 데이터를 사용해 수백 개의 맞춤형 애플리케이션을 보유하게 된다. 프로덕션 단계에서 이러한 맞춤형 LLM이 실행되면 데이터 소스를 생성 AI 모델에 연결해 보다 정확하고 정보에 입각한 응답을 제공하는 RAG 기능을 갖추게 된다. 암독스(Amdocs), 드롭박스(Dropbox), 제넨테크(Genentech), SAP, 서비스나우(ServiceNow), 스노우플레이크(Snowflake) 등과 같은 선도적인 기업들은 이미 RAG와 LLM을 통해 새로운 생성형 AI 서비스를 구축하고 있다. <오픈소스 소프트웨어가 주도하고 있다>사전 훈련된 오픈소스 모델 덕분에 특정 분야의 문제를 해결하는 생성형 AI 애플리케이션이 기업 운영 전략의 일부가 될 것이다. 기업이 이러한 선행 모델을 비공개 또는 실시간 데이터와 결합하면 조직 전반에서 생산성과 비용의 이점을 가속화할 수 있다. 클라우드 기반 컴퓨팅과 AI 모델 파운드리 서비스부터 데이터센터, 엣지, 데스크톱에 이르기까지 거의 모든 플랫폼에서 AI 컴퓨팅과 소프트웨어에 더욱 쉽게 액세스할 수 있다. <상용 AI와 마이크로서비스>생성형 AI는 개발자가 복잡한 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 엔드포인트의 채택에 박차를 가했다. 2024년에는 개발자가 서비스형 RAG와 같은 AI 마이크로서비스를 통해 상용 AI 모델을 커스터마이징함에 따라 소프트웨어 개발 키트와 API의 수준이 높아질 예정이다. 따라서 기업은 최신 비즈니스 정보에 액세스할 수 있는 지능형 어시스턴트와 요약 툴을 통해 AI 기반 생산성의 잠재력을 최대한 활용할 수 있다. 개발자는 모델과 프레임워크를 지원하는 데 필요한 인프라를 유지 관리할 걱정 없이 이러한 API 엔드포인트를 애플리케이션에 직접 임베드할 수 있다. 최종 사용자는 자신의 필요에 맞게 조정되는 보다 직관적이고 반응이 빠른 맞춤형 애플리케이션을 경험할 수 있다. 우주를 향한 도약 이안 벅(IAN BUCK) 하이퍼스케일과 HPC 부문 부사장: AI는 새로운 우주 경쟁이 될 것이며, 모든 국가는 연구와 과학의 획기적인 발전을 주도하고 GDP를 개선하기 위해 자체적으로 우수 센터를 구축하고자 한다. 수백 개의 가속 컴퓨팅 노드만 있으면 각국은 고효율, 대규모 성능의 엑사스케일 AI 슈퍼컴퓨터를 빠르게 구축할 수 있다. 정부가 자금을 지원하는 생성형 AI 우수 센터는 새로운 일자리를 창출하고 차세대 과학자, 연구자, 엔지니어를 양성하는 대학 프로그램을 강화하여 국가의 경제 성장을 촉진한다. <양자 도약과 한계> 기업 선두주자들은 두 가지 주요 동인을 기반으로 양자 컴퓨팅 연구 이니셔티브를 시작할 것이다. 이는 기존 AI 슈퍼컴퓨터를 사용해 양자 프로세서를 시뮬레이션하는 능력과 하이브리드 클래식 양자 컴퓨팅을 위한 개방적이고 통합된 개발 플랫폼의 가용성이다. 개발자는 양자 알고리즘을 구축하기 위한 맞춤형 전문 지식이 필요 없이 표준 프로그래밍 언어를 사용할 수 있다. 한때 컴퓨터 과학의 틈새 분야로 여겨졌던 양자 컴퓨팅에 대한 탐구가 주류가 될 것이다. 기업이 학계, 국립 연구소와 함께 재료 과학, 제약 연구, 아원자 물리학, 물류 분야의 급속한 발전을 추구함에 따라 양자 컴퓨팅은 더욱 보편화될 것이기 떄문이다. RAG에서 부에 이르기까지 카리 브리스키(KARI BRISKI) AI 소프트웨어 부문 부사장: 2024년에 기업들이 AI 프레임워크를 도입함에 따라 RAG에 대해 더 많은 이야기를 들을 수 있을 것으로 예상한다. 기업이 생성형 AI 애플리케이션과 서비스를 구축하기 위해 LLM을 훈련할 때, 부정확하거나 무의미한 답변에 RAG를 해결책으로 사용하고 있다. 이러한 문제는 모델이 특정 사용 사례에 대한 정확하고 관련성 있는 정보에 충분히 액세스하지 못할 때 종종 발생한다. 기업은 의미적 인출(semantic retrieval)을 통해 오픈 소스 기초 모델을 가져와 자체 데이터를 수집한다. 따라서 사용자 쿼리가 인덱스에서 관련 데이터를 검색할 수 있도록 한 다음 런타임에 모델에 전달할 수 있다. 결론적으로 기업은 의료, 금융, 소매, 제조 등의 분야에서 더 적은 리소스로 더욱 정확한 생성형 AI 애플리케이션을 구현할 수 있다. 최종 사용자는 데이터와 자연스럽고 직관적으로 대화할 수 있는 보다 정교하고 상황에 맞는 멀티모달 챗봇과 맞춤형 콘텐츠 추천 시스템을 기대할 수 있다. <멀티모달리티가 진가를 발휘한다> 텍스트 기반 생성형 AI는 이제 과거의 일이다. 생성형 AI가 아직 초기 단계에 있지만, 많은 업계에서 멀티모달 LLM을 도입할 예정이다. 이를 통해 소비자는 텍스트, 음성, 이미지를 조합해 표, 차트 또는 도식에 대한 쿼리에 대해 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있다. 메타(Meta), 오픈AI와 같은 기업은 감각에 대한 지원을 강화해 멀티모달 생성형 AI의 경계를 넓히고자 한다. 이는 물리 과학, 생물 과학, 사회 전반의 발전으로 이어질 것이다. 기업은 데이터를 텍스트 형식뿐만 아니라 PDF, 그래프, 차트, 슬라이드 등으로도 이해할 수 있다. AI 안전에 대한 목표 설정 니키 포프(NIKKI POPE) AI와 법률 윤리 부문 책임: 선도적인 AI 조직 간의 협력은 강력하고 안전한 AI 시스템의 연구 개발을 가속화한다. 업계 전반에서 채택될 새로운 표준화된 안전 프로토콜과 모범 사례를 통해 생성형 AI 모델 전반에 걸쳐 일관되고 높은 수준의 안전을 보장할 수 있을 것으로 기대한다. 기업들은 AI 시스템의 투명성과 해석 가능성에 더욱 집중하고, 새로운 도구와 방법론을 사용해 복잡한 AI 모델의 의사결정 과정을 밝힐 것이다. 생성형 AI 생태계가 안전을 중심으로 재편됨에 따라 AI 기술이 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있으며 인간의 가치에 부합하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 인공지능 개발의 대중화 리차드 캐리스(RICHARD KERRIS) 개발자 릴레이션 부문 부사장 겸 미디어 및 엔터테이먼트 책임: 사실상 모든 사람이 어디에서나 개발자가 될 수는 시대가 도래할 것이다. 기존에는 애플리케이션이나 서비스를 개발하려면 특정 개발 언어를 알고 능숙하게 사용할 수 있어야 했다. 컴퓨팅 인프라가 점점 더 소프트웨어 개발 언어에 대한 훈련을 받게 되면서 누구나 애플리케이션, 서비스, 디바이스 지원 등을 기계가 만들도록 명령할 수 있게 될 것이다. 기업은 AI 모델, 기타 전문 애플리케이션을 구축하고 훈련하기 위해 계속해서 개발자를 고용하겠지만, 맞춤형 제품과 서비스를 구축할 수 있는 적절한 기술을 갖춘 사람이라면 누구나 훨씬 더 광범위한 기회를 만날 수 있을 것으로 기대한다. 텍스트 입력이나 음성 안내를 통해 도움을 받을 수 있어 구두로 지시하는 것만큼 간단하게 컴퓨터와 상호 작용할 수 있다. <영화와 노래 속 나우 앤 덴(Now and Then)> 더 팹 포(The Fab Four)의 ‘새로운’ AI 증강 노래가 비틀마니아의 새로운 흐름을 촉진시킨 것처럼, 최초의 생성 AI 장편영화의 등장은 영화 산업에 충격파를 불러일으킬 것이다. 35mm 필름 카메라로 촬영하는 영화 제작자는 동일한 콘텐츠를 생성형 AI를 통해 70mm 영화로 제작할 수 있다. 이를 통해 IMAX 포맷의 영화 제작에 드는 막대한 비용을 절감하고, 더욱 많은 감독들이 참여할 수 있다. 크리에이터는 컴퓨터에 텍스트, 이미지 또는 동영상을 입력하여 아름다운 이미지와 동영상을 새로운 유형과 형식의 엔터테인먼트로 변환할 수 있다. 일부 전문가들은 자신들의 기술이 대체될 것을 우려하지만, 생성형 AI가 특정 작업에 대한 훈련 능력이 향상되는 것이기 때문에 이러한 문제는 사라진다. 따라서 다른 작업에 집중할 수 있는 여유가 생기고 아티스트 친화적인 인터페이스를 갖춘 새로운 툴이 등장할 수 있다. AI 수술 어시스턴트 킴벌리 파월(KIMBERLY POWELL) 헬스케어 부문 부사장: 이제는 외과의가 음성으로 수술실 안팎에서 보고 파악한 것을 증강할 수 있다. 기기, 이미징, 로보틱스, 실시간 환자 데이터를 AI와 결합하면 외과의의 훈련이 개선되고, 보다 맞춤형 수술이 가능해지며, 원격 수술 중에도 실시간 피드백과 안내를 통해 안전성이 향상될 것이다. 이는 특히 저소득과 중저소득 국가에서 수술이 필요하지만 시행되지 못하는 약 1억 5천만 건의 수술 격차를 줄이는 데 도움이 될 것이다. <생성 AI 신약 개발 공장> 생성형 AI 분자 생성, 특성 예측과 복잡한 모델링이 지능형 랩 인 더 루프(lab-in-the-loop) 플라이휠을 구동하고 있다. 이에 따라 임상적으로 실행 가능한 약물 후보 발견 시간을 단축하고 품질을 개선하는 새로운 신약 개발 프로세스가 등장하고 있다. 이러한 AI 신약 개발 공장은 전체 게놈, 원자 분해 기기, 연중무휴 24시간 가동되는 로봇 실험실 자동화를 바탕으로 방대한 의료 데이터 세트를 활용한다. 이제 컴퓨터는 방대하고 복잡한 데이터 세트 내에서 패턴과 관계를 학습하고, 이전에는 시간이 많이 걸리는 실험 관찰과 인간이 종합적 판단을 통해서만 발견할 수 있었던 복잡한 생물학적 관계를 생성, 예측, 모델링할 수 있다. 기업 맞춤형 LLM 클라우드 전환 찰리 보일(CHARLIE BOYLE) DGX 플랫폼 부문 부사장: 2023년에 기업들은 LLM을 처음부터 구축하는 것이 쉽지 않다는 것울 깨달았다. 신규 인프라와 기술에 투자해야 한다는 사실에 부담을 느끼는 기업이 많았으며, 다른 기업 이니셔티브의 우선순위를 언제 어떻게 정해야 하는지 파악하는 데에도 어려움을 겪었다. 클라우드 서비스 제공업체, 코로케이션 제공업체, 다른 기업을 위해 데이터를 처리하고 프로세싱하는 업체들은 풀스택 AI 슈퍼컴퓨팅과 소프트웨어로 기업을 지원할 것이다. 이를 통해 사전 훈련된 모델을 맞춤 설정하고 산업 전반에 걸쳐 더 쉽게 배포할 수 있다. <엔터프라이즈 데이터 레이크에서 LLM 추출> 여러 통계에 따르면 일반적인 기업도 대량의 정보를 저장하고 있다. 대기업의 경우 그 정보는 수백 페타바이트에 달할 수 있다. 하지만 많은 기업이 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있는 데이터의 절반에도 미치지 못하는 정보를 얻어내고 있다고 보고한다. 2024년부터는 생성형 AI를 사용해 비식별 데이터를 활용, LLM을 구축하고 맞춤화하기 시작할 것이다. 기업은 AI 기반 슈퍼컴퓨팅을 통해 채팅, 동영상, 코드 등 비정형 데이터를 획득해 생성형 AI 개발을 멀티모달 모델 훈련으로 확장할 것이다. 이러한 도약으로 표와 기타 정형 데이터를 수집하는 기능을 뛰어넘어 질문에 대한 보다 구체적인 답변을 제공하고 새로운 기회를 찾을 수 있다. 여기에는 건강 검진 시 이상 징후 감지, 소매업의 새로운 트렌드 발견, 기업 운영 안전성 향상이 포함된다. 생성형 AI 쇼핑 어드바이저 아지타 마틴(AZITA MARTIN) 소매와 소비자 패키지 그룹, 퀵 서비스 레스토랑 부문 부사장: 소매업체는 고객이 원하는 상품과의 연결뿐만 아니라 개개인의 니즈와 선호도에 맞는 수준 높은 인간적인 옴니채널 쇼핑 경험 제공이라는 두 가지 과제를 안고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 소매업체들은 최첨단 생성형 AI 기반 쇼핑 어드바이저 도입을 준비하고 있다. 이는 소매업체들의 고유한 브랜드, 제품, 고객 데이터에 대한 세심한 훈련을 거쳐 인간 비서의 전문성을 재현해 브랜드에 적합한 맞춤형 쇼핑 여정을 안내한다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 개인 맞춤형 지원을 제공함으로써 브랜드를 차별화하고 고객 충성도를 높이는 데 도움이 된다. <안전한 환경 구축> 전 세계적으로 조직화된 소매업 범죄가 점점 더 정교해지고 조직화됨에 따라 소매업체는 더욱 큰 어려움에 직면하고 있다. 전미(全美)소매업연합회(The National Retail Federation)는 팬데믹 이후 소매점 절도가 급증하면서부터 소매업 범죄 경험 사례가 26.5% 늘어났다고 보고했다. 고객과 직원 모두를 위한 매장 내 경험의 안전과 보안을 강화하기 위해 컴퓨터 비전과 물리적 보안 정보 관리 소프트웨어를 사용해 서로 다른 보안 시스템에서 이벤트를 수집하고 상호 연관성을 파악하기 시작할 것이다. 이를 통해 AI는 무기 소지나 선반에서 물건을 대량으로 가져가는 것과 같은 비정상적인 행동을 감지할 수 있다. 이로써 범죄 활동을 사전에 차단하고 보다 안전한 쇼핑 환경을 유지할 수 있도록 지원할 것이다. 산업 디지털화와 생성형 AI의 만남 레브 레바레디안(REV LEBAREDIAN) 옴니버스(Omniverse) 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장: 산업 디지털화와 생성형 AI의 융합으로 산업 혁신이 촉진될 전망이다. 생성형 AI는 기하학, 빛, 물리학, 물질, 행동과 같은 물리적 세계의 측면을 디지털 데이터로 더 쉽게 전환할 수 있도록 지원한다. 물리적 세계의 디지털화는 산업 기업의 혁신을 가속화해 제품을 보다 효율적으로 설계, 최적화, 제조, 판매할 수 있도록 한다. 또한 가상 훈련장과 합성 데이터를 보다 쉽게 생성해 자율 로봇, 자율주행차 등 물리적 세계 내에서 상호 작용하고 작동하는 차세대 AI를 훈련할 수 있다. <3D 상호 운용성 실현> 드로잉 보드에서 공장 현장까지 최초로 데이터 상호 운용이 가능해질 것이다. 제조, 제품 디자인, 소매, 전자상거래, 로보틱스 산업에서 세계에서 가장 영향력 있는 소프트웨어와 실무 기업들이 새로 설립된 오픈USD(OpenUSD) 얼라이언스에 참여하고 있다. 3D 툴과 데이터 간의 범용 언어인 오픈USD는 데이터 사일로를 허물어 데이터 레이크, 툴 시스템, 전문 팀 간 그 어느 때보다 쉽고 빠른 협업을 지원할 것이다. 이로써 기존의 번거롭고 수동적이었던 산업 프로세스 디지털화를 가속할 수 있게 된 것이다. 차량 생산 수명 주기 현대화 신저우 우(XINZHOU WU) 오토모티브 부문 부사장 겸 총괄: 자동차 업계는 생성형 AI를 도입해 차량의 내부와 외부 모습을 정확히 보여주는 물리적으로 정확하고 사실적인 렌더링을 제공할 것이다. 동시에 설계 검토 시간을 단축하고 비용을 절감하며 효율성을 개선한다. 더 많은 자동차 제조업체가 스마트 팩토리에 해당 기술을 도입해 설계와 엔지니어링 툴을 연결해 생산 시설의 디지털 트윈을 구축할 것이다. 이를 통해 공장 라인을 중단할 필요 없이 비용을 절감하고 운영을 간소화할 수 있다. 생성형 AI는 소비자 조사와 구매를 더욱 상호 작용적인 방식으로 변화시킬 것이다. 자동차 컨피규레이터와 3D 시각화부터 증강 현실 데모와 가상 시승까지 소비자는 더욱 매력적이고 즐거운 쇼핑 경험을 할 수 있다. <안전성 확보> 생성형 AI는 자동차 제품 수명 주기 외에도 자율주행차(AV) 개발에서도 획기적인 발전을 이룰 수 있다. 여기에는 기록된 센서 데이터를 완전한 상호작용형 3D 시뮬레이션으로 전환하는 것을 포함한다. 이러한 디지털 트윈 환경과 합성 데이터 생성은 자율주행차를 실제 환경에 구현하기 전 가상에서 대규모로 안전하게 개발, 테스트, 검증하는 데 사용된다. 또한 생성형 AI 기반 모델은 차량의 AI 시스템을 지원해 차량 내외부에서 새로운 맞춤형 사용자 경험, 기능, 안전 기능을 구현할 수 있도록 한다. 운전자 경험은 더욱 안전하고 스마트하며 즐거워질 것이다. 생성형 AI를 통한 재창조 밥 피트(BOB PETTE) 엔터프라이즈 플랫폼 부문 부사장: 생성형 AI를 통해 LLM에 음성 명령을 내려 자동차를 설계하거나, 새로운 기술과 설계 원칙을 사용해 도시를 처음부터 새로 설계할 수 있다. 건축, 엔지니어링, 건설, 운영(AECO) 업계는 생성형 AI를 이정표로 삼아 미래를 건설하고 있다. 수백 개의 생성형 AI 스타트업과 AECO, 제조 분야의 고객사는 설계 최적화, 시장 인텔리전스, 건설 관리, 물리 예측 등 거의 모든 사용 사례를 위한 솔루션을 개발하는 데 주력할 것이다. AI는 효율성 향상, 낭비 감소, 생산과 지속 가능성에 대한 완전히 새로운 접근 방식을 제시해 제조업의 진화를 가속화할 것이다. 개발자와 기업은 특히 라이더를 사용해 건축과 자연 환경을 정밀한 디테일로 표현하는 포인트 클라우드 데이터 분석에 집중하고 있다. 이는 생성형 AI 가속 워크플로우를 통해 충실도 높은 인사이트와 분석으로 연계된다. AI 유입으로 커넥티비티 수요 가속 길라드 샤이너(Gilad Shainer) 네트워킹 부문 부사장: 기업들이 GPU와 GPU 기반 시스템을 사용해 컴퓨팅을 가속화하는 데 필요한 네트워크 대역폭을 모색하며 네트워킹 효율성과 성능에 대한 관심이 다시 높아질 것이다. 수조 개의 파라미터를 가진 LLM으로 더 빠른 전송 속도와 더 넓은 서비스 범위에 대한 필요성이 조명될 것이다. 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 배포하려는 기업은 가속화된 네트워킹 기술에 투자하거나 이를 제공하는 클라우드 서비스 제공업체를 선택해야 한다. 최적의 연결을 위한 핵심은 차세대 하드웨어, 소프트웨어와 결합된 풀스택 시스템 구축이다. <데이터센터 설계 필수 요소> 기업은 모든 데이터센터가 똑같을 필요는 없다는 것을 알게 될 것이다. 데이터센터의 목적을 결정하는 것이 데이터센터 내에서 사용할 적절한 네트워킹을 선택하는 첫 번째 단계다. 기존의 데이터센터는 대역폭이 제한되어 있으며, 대규모 AI 워크로드를 매우 결정적이고 낮은 레이턴시로 구동하기 위해 수천 개의 GPU를 필요로 한다. 대규모 부하 시 네트워크 역량은 성능을 판가름하는 가장 중요한 요소다. 미래의 엔터프라이즈 데이터센터 연결은 관리(노스-사우스) 네트워크와 AI(이스트-웨스트) 네트워크를 분리해야 하며, AI 네트워크에는 고성능 컴퓨팅과 AI, 하이퍼스케일 클라우드 인프라를 위해 특별히 설계된 네트워크 내 컴퓨팅이 포함된다. AI에 보안 모델 적용의 명확성 데이비드 레버 주니어(DAVID REBER JR.), 정보 보안 최고 책임자: 앱 중심 보안에서 데이터 중심 보안으로의 전환이 본격화되고 있다. 데이터는 LLM의 기본 공급망이자 생성형 AI의 미래다. 기업들은 이제 이러한 문제가 대규모로 확산되는 것을 목격하고 있다. 기업은 인력, 프로세스, 기술을 재평가하여 보안 개발 수명 주기(SDLC)를 재정의해야 한다. 업계 전반에서는 신뢰에 대한 접근 방식을 재정의하고 투명성의 의미를 명확히 해야 한다. 새로운 세대의 사이버 툴이 탄생할 것이다. AI SDLC는 명령줄 인터페이스에서 인간 언어 인터페이스로의 전환을 위한 기대와 함께 새로운 툴 시장 리더가 될것이다. 더 많은 기업이 메타의 라마 2(Llama 2)와 같은 오픈 소스 LLM을 사용하여 생성형 AI 결과물을 가속화하는 방향으로 전환함에 따라 그 필요성이 특히 중요해진다. AI를 통한 보안 확장: 사이버 보안 결함에 AI를 적용하면 이전에는 볼 수 없었던 위협을 감지할 수 있다. 현재 전 세계 데이터의 일부만이 사이버 방어에 사용되고 있다. 그 사이에 공격자들은 잘못된 모든 구성을 계속해서 이용한다. 기업들은 실험을 통해 새로운 위협과 위험을 식별하는 데 있어 AI의 잠재력을 깨닫게 될 것이다. 사이버 코파일럿은 기업 사용자가 피싱과 구성을 탐색하는 데 도움을 준다. 해당 기술이 효과를 발휘하려면 기업은 업무와 개인 생활의 교차점에 내재된 개인 정보 보호 문제를 해결하여 데이터 중심 환경에서 집단적 방어를 가능하게 해야 한다. 위협이 계속 증가함에 따라 AI는 기술에 대한 접근을 대중화하는 동시에 차세대 사이버 방어자를 지원할 것이다. 기업이 각 위협을 명확히 파악하는 즉시, AI는 이러한 위협을 방어하고 탐지할 수 있도록 다운스트림 탐지기를 훈련시키는 방대한 양의 데이터를 생성하는 데 사용된다. RAN을 오가는 실행 로니 바시타(RONNIE VASISHTA) 통신 부문 수석 부사장: 5G에 대한 투자 사례에 대대적인 재평가가 예상된다. 5G 출시 이후 5년이 지난 현재, 네트워크 커버리지와 용량은 급성장했지만 매출 성장은 부진하고 대부분 독점적이며, 유연성이 떨어지는 인프라에 대한 비용은 증가했다. 5G RAN의 활용률은 40% 이하이다. 새해에는 새로운 수익 창출 애플리케이션을 발굴하기 위해 기존 스펙트럼에서 새로운 수익원을 공격적으로 추구하는 해가 될 것이다. 또한 통신사들은 범용 구성 요소를 기반으로 구축된 유연하고 활용도가 높은 인프라에 더 중점을 두고 설비 투자 구조를 재고할 것이다. 또한 기업이 AI 툴을 활용하여 성능을 높이고 효율성을 개선하며 비용을 절감함에 따라 운영 비용이 전반적으로 감소할 것으로 예상된다. 이러한 이니셔티브의 결과에 따라 통신사들이 6G 기술에 투자할 금액이 결정된다. <챗봇에서 네트워크 관리까지> 통신사들은 이미 고객 서비스와 지원을 개선하기 위해 챗봇과 가상 비서용 생성형 AI를 사용한다. 새해에는 네트워크 계획과 최적화, 결함과 사기 감지, 예측 분석과 유지 관리, 사이버 보안 운영, 에너지 최적화와 같은 영역의 운영 개선을 위해 생성 AI 사용을 두 배로 늘릴 예정이다. 생성형 AI가 얼마나 광범위하고 전략적으로 활용되고 있는지를 고려할 때, 성장을 지원하기 위한 새로운 유형의 AI 팩토리 인프라를 구축하는 것도 핵심 과제이다. 점점 더 많은 통신사가 내부용 AI 팩토리를 구축할 뿐만 아니라 개발자를 위한 서비스형 플랫폼으로 배포할 것이다. 동일한 인프라는 RAN을 추가 테넌트로 지원할 수 있게 될 것이다. AI 우선 금융 서비스 말콤 드마요(MALCOLM DEMAYO) 금융 서비스 부문 부사장: AI 발전이 기하급수적으로 증가함에 따라 금융 서비스 기업은 데이터에 컴퓨팅 파워를 제공할 것이다. 기업은 빠른 기술 발전 속에서 집중 리스크를 완화하고 민첩성을 유지해야 하는 필요성에 따라 온프레미스 인프라와 클라우드 기반 컴퓨팅의 확장성이 뛰어난 하이브리드 조합으로 전략적 전환을 시도할 것이다. AI 기반 고객 서비스 지원, 사기 탐지, 리스크 관리 등 가장 핵심적인 워크로드를 처리하는 기업이 이러한 변화를 주도할 것이다. 더 빠른 시뮬레이션을 위한 물리-ML(physics-ML) 마크 스필러(MARC SPIELER) 에너지 부문 수석 디렉터: 에너지 기업들은 시뮬레이션을 가속화하고 산업 프로세스를 최적화하며 의사 결정을 향상시키기 위해 점점 물리학 기반 머신 러닝(물리-ML)으로 전환할 것이다. 물리-ML은 기존의 물리 기반 모델과 고급 머신 러닝 알고리즘을 통합하여 복잡한 물리 현상을 빠르고 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 강력한 툴을 제공한다. 예를 들어, 에너지 탐사와 생산 분야에서 물리-ML은 지하 지질학을 신속하게 모델링하여 잠재적인 탐사 장소를 식별하고 운영과 환경 위험을 평가하는 데 도움을 준다. 풍력, 태양광과 같은 재생 에너지 분야에서 물리-ML은 예측 유지 관리에 중요한 역할을 하여, 에너지 회사가 장비 고장을 예측하고 사전에 유지 관리 일정을 계획하여 다운타임과 비용을 줄일 수 있도록 지원한다. 컴퓨팅 성능과 데이터 가용성이 지속적으로 증가함에 따라 물리학-ML은 에너지 회사가 시뮬레이션, 모델링 작업에 접근하는 방식을 변화시켜 보다 효율적이고 지속 가능한 에너지 생산으로 이어진다. LLM은 물리-ML과 결합하여 에너지 장비의 광범위한 기록 데이터와 실시간 센서 입력을 분석하여 잠재적인 장애와 유지 관리 필요성을 사전에 예측한다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 예기치 않은 다운타임을 줄이고 터빈, 발전기, 태양광 패널과 기타 중요 인프라의 수명을 연장한다. 또한 LLM은 유지 관리 일정과 리소스 할당을 최적화하여 수리, 점검을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 궁극적으로 예측 관리 보수에 LLM을 사용하면 에너지 기업의 비용을 절감하고 소비자에게 보다 안정적인 에너지 공급에 기여할 수 있다. 로보틱스 프로그래머의 부상 디푸 탈라(DEEPU TALLA) 임베디드 및 엣지 컴퓨팅 부문 부사장: LLM은 로보틱스 엔지니어의 빠른 발전을 이끌 것이다. 생성형 AI는 로봇용 코드를 개발하고 새로운 시뮬레이션을 생성하여 로봇을 테스트하고 훈련한다. LLM은 3D 장면을 자동으로 구축하고, 환경을 구성하며 입력에서 에셋을 생성하여 시뮬레이션 개발을 가속화한다. 이렇게 생성된 시뮬레이션 에셋은 합성 데이터 생성, 로봇 기술 훈련, 로봇 애플리케이션 테스트와 같은 워크플로우에 매우 중요하다. LLM의 엔진인 트랜스포머 AI 모델은 로보틱스 엔지니어를 도울 뿐만 아니라 로봇 자체를 더욱 똑똑하게 만들어 복잡한 환경을 더 잘 이해하고 그 안에서 다양한 기술을 더 효과적으로 실행할 수 있다. 로봇 산업이 확장하려면 로봇이 더욱 빨리 기술을 습득하거나 새로운 환경에 적용할 수 있도록 일반화돼야 한다. 시뮬레이션을 통해 훈련되고 테스트된 생성형 AI 모델은 더욱 강력하고 유연하며 사용하기 쉬운 로봇을 구축하는 데 핵심적인 역할을 할 것이다. 출처 : '2024년 인공지능'은? ｜인공지능신문(https://www.aitimes.kr)｜23.12.12
2023.12.12 0 695
EU, 생성형 AI 규제 위한 ‘인공지능법’ 잠정 합의
EC, AI 데이터 사용 관련 가이드라인 준비∙∙∙데이터 저작권 공개 의무 추가미국, 이탈리아 등 AI 규제 방안 검토 속도↑ [스타트업투데이] 유럽연합(EU)이 생성형 인공지능(Generative AI)에 대한 규제안을 조만간 합의할 것으로 보인다. 미국 <블룸버그(Bloomberg)>는 7일(현지시각) EU가 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 구글(Google)의 바드(Bard) 등과 같은 생성형 AI 도구에 대한 규제안을 도출했다고 전했다. 보도에 따르면 이번 규제안은 유럽연합 집행위원회(EC)와 유럽의회(EP) 및 27개 EU 회원국은 지난 6일 10시간에 걸친 논의 끝에 「인공지능법」(Artificial Intelligence Act, 이하 AI법)으로 알려진 규제안에 잠정 합의했다. <블룸버그>는 “이번 규제안은 미국 의회에서 의미 있는 조치가 없을 경우 선진국의 생성형 AI 도구 규제를 위한 분위기를 조성할 AI 정책을 정립하는 데 중요한 단계”라며 “해당 법안으로 EU는 아시아 외의 국가에서 AI 기술에 확고한 보호막을 씌운 최초의 정부가 될 것”이라고 평가했다. 그동안 EU 내 정책입안자는 내년 6월 예정된 선거 전까지 AI법을 통과시키기 위한 노력을 지속해왔다. 앞서 영국 <로이터(Reuters)>는 지난 5월 EC가 AI 데이터 사용과 관련된 가이드라인을 준비 중이라고 밝힌 바 있다. 해당 가이드라인에 대한 자세한 사항은 전해지지 않았지만, EC는 시스템 개발에 사용된 모든 데이터의 저작권을 의무적으로 공개하는 내용을 추가한 것으로 알려졌다. AI법에 대한 세부적인 내용은 확인되지 않았다. 다만, 일각에서는 챗GPT와 같은 도구를 뒷받침하는 AI 모델 유형의 개발자가 모델 훈련 방법에 대한 정보 유지, 사용된 저작권 자료 요약, 생성형 AI 기반 콘텐츠에 워터마크나 라벨 등을 붙이도록 요구 등을 제안한 것으로 전해진다. “AI 규제 둘러싼 논쟁 치열”∙∙∙스타트업 보호 필요성↑ <블룸버그>는 “이번 EU의 행보는 AI 규제를 둘러싼 논쟁이 얼마나 치열한지를 보여주는 사례”라고 평가했다. 그러면서도 “EU 회원국 사이에서 AI과 관련된 의견이 엇갈린 듯 보인다”면서도 “미국과 영국을 포함한 다른 정부와 마찬가지로 EU 역시 AI가 가져올 잠재적인 사회적 위험으로부터 EU 역시 프랑스 미스트랄AI(Mistral AI)와 독일 알레프 알파(Aleph Alpha)와 같은 역내 AI 스타트업 보호에 대한 필요성을 느꼈다”고 전했다. 현지 AI 업계 관계자는 “프랑스와 독일 등 일부 국가가 현지 기업에 불필요한 불이익을 주는 규제에 반대하고 있다”면서도 “이것이 협상의 주요 걸림돌임이 입증된 셈”이라고 말했다. 그러면서 “EU 당국이 조만간 법안을 내놓을 것이라는 전망이 나오지만, 후속 회의를 통해 이번 법안의 기술적인 세부 사항도 논의해야 할 것”이라고 강조했다. 생성형 AI 활용사례↑∙∙∙AI 규제 방안 속도 한편 챗GPT처럼 생성형 AI의 활용 사례가 늘자 세계 각국은 AI 규제 방안 검토에 속도를 붙였다. 영국 <로이터((Reuters)>는 지난 4월 미국 상무부(Department of Commerce) 산하 국가통신정보관리청(NTIA)이 AI에 책임성을 부과하는 방안을 학자 및 업계 관계자와 의견을 취합 중이라고 보도한 바 있다. 그러면서 AI가 해를 끼치지 않고 의도한 대로 작동하도록 하는 데 초점이 맞춰졌다고 덧붙였다. 당시 NTIA 측은 “최근 AI가 유해한 결과를 초래하는 사건이 느는 데다 아직 드러나지 않은 잠재적 위험성과 관련한 우려가 제기되고 있다”면서 “AI 체계는 합법적∙윤리적이면서도 안전하고 신뢰할 수 있어야 한다”고 밝혔다. 이어 “식품∙자동차가 안전 보장 없이 시장에 출시되지 않듯이 AI도 대중과 정부∙기업에 안전하다는 확신을 줘야 한다”고 말했다. 또 이탈리아 정부는 지난 3월 AI 훈련 방식과 챗봇이 유럽 「개인정보보호법」(GDPR) 위반 가능성을 우려하며 챗GPT 사용을 일시 금지한 바 있다. 당시 이탈리아 정부는 “챗GPT가 개인정보를 무단으로 수집했고 접근 연령 제한도 두지 않았다”며 데이터 침해 사례를 조사하는 동안 챗GPT 서비스를 중단시켰다. 이후 약 한 달 만에 오픈AI가 이탈리아 규제 당국이 제시한 데이터 보호 관련 문제를 해결하며 이탈리아 정부는 챗GPT 사용 금지를 해제했다. 이밖에도 독일과 프랑스, 아일랜드 등에서도 챗GPT 금지 방안을 검토 중이다. [스타트업투데이=염현주 기자] yhj@startuptoday.kr 출처 : EU, 생성형 AI 규제 위한 ‘인공지능법’ 잠정 합의｜스타트업투데이｜23.12.12
2023.12.12 0 408
MZ세대 사로잡은 '생성형 AI' H
공개 1년…현실과 문제점 지난해 12월 생성형 AI(인공지능)인 '챗GPT'가 처음 등장할 때만 해도 사람들은 긴가민가했다. 하지만 이후 생성형 AI는 인간이 범접할 수 없는 수준의 비약적인 학습력을 바탕으로 진화를 거듭하며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이젠 오히려 규제 법안이 필요할 지경에 이르렀다. 국내에서는 특히 MZ세대(1980년대 초반~2000년대 초반 출생)를 중심으로 큰 인기를 끌고 있다. 지난 3월29일부터 4월2일까지 한국언론진흥재단이 20~50대 1천명을 대상으로 설문조사한 결과, 20대 중 절반(48.0%)이 "챗GPT를 사용한 경험이 있다"고 답했다. 30대 36.0%, 40대 25.6%, 50대 21.4% 등과 비교하면 확실히 20대의 활용도가 높음을 알 수 있다. ◆MZ세대에 활용도 높아 컴퓨터와 스마트폰에 익숙한 MZ세대는 일상 영역에서 폭넓게 챗GPT와 같은 생성형 AI를 활용하고 있다. 특히 대학가에서는 과제물이나 논문 작성 등에 주로 사용된다. 경북대 경영학과 김민정(여·20)씨는 "생성형 AI가 나타난 후 주변에서 학업에 많이 활용하고 있다"면서 "강의 중 마케팅 관련 리포트 과제가 있었는데, 교수님이 챗GPT로 리포트를 작성한 것 같은 학생들이 많다고 평가했다"고 전했다. 취업 준비 과정에서도 생성형 AI는 다양하게 활용되고 있다. 구인구직 플랫폼 '사람인'은 지난 8월 '통합 AI 자기소개서 초안 생성' 서비스를 시작했다. 서비스 시작 후 3개월 만인 지난달 누적 이용횟수가 6만 회에 달했다. 대학생 이모(여·23)씨는 "챗GPT에 질문만 상세하게 잘 던지면 제목, 개요 등 글을 쓰는 데 다양한 정보를 얻을 수 있다"면서 "추천 제목이 마음에 안 들면 더 센스 있는 구절로 바꿔 달라고 할 수도 있어 편리하다. 다방면으로 활용도가 높아 자기소개서를 쓸 때 자주 사용한다"고 했다. 취업 사진을 생성형 AI를 통해 만들었다는 대학생 김관영(여·25)씨는 "급하게 취업 사진이 필요해 생성형 채우기 기능을 활용했다. 간단한 단어나 문장으로 원하는 이미지를 만들 수 있어 편리했다"면서 "평소 찍어둔 사진에 '단정한 머리'와 '정장'을 입력했을 뿐인데 순식간에 취업 사진이 완성됐다"고 말했다. ◆불거지는 문제점들 생성형 AI 활용도가 높아질수록 표절이나 저작권 등의 문제점도 발생하고 있다. 지난 2월 국내 한 국제학교에서는 재학생 7명이 챗GPT를 이용해 영문 에세이를 작성 제출했다가 0점 처리된 사례가 발생했다. 또 자기소개서·리포트 등에 생성형 AI를 활용하는 게 적절하냐는 갑론을박도 펼쳐지고 있다. 취업준비생 정모(29)씨는 "자기소개서를 작성하는 취지에 전혀 맞지 않는다. 리포트도 마찬가지"라면서 "챗GPT 등을 이용한다면 표절하는 것과 다르지 않다"고 꼬집었다. 외국에서도 생성형 AI에 대한 논란이 이어지고 있다. 지난 9월 로이터통신에 따르면 미국 작가들이 샌프란시스코 연방법원에 챗GPT 개발사인 오픈AI를 고소했다. 챗GPT가 학습하는 데 자신들의 작품 속 글을 오용했다는 이유에서다. 집단소송을 제기한 작가 중에는 '캐벌리어와 클레이의 놀라운 모험'으로 2001년 퓰리처상을 받은 마이클 샤본을 비롯해 데이비드 헨리 황, 매튜 클램 등도 포함됐다. 이들은 챗GPT의 시스템이 자신의 작품을 정확하게 요약하고 스타일을 모방한 글을 생성할 수 있다고 주장한 것으로 알려졌다. ◆악용과 오용 예방법 전문가들은 생성형 AI 활용 시에는 저작물에 대한 명확한 '출처 표기'가 반드시 필요하다고 설명한다. 김명주 서울여대 교수(정보보호학과)는 "생성형 AI 악용을 예방하기 위해서는 저작물에 대한 명확한 출처 표기가 선행돼야 한다. 이미 미국, 유럽 등 외국에서는 관련 법안 제정이 활발히 이뤄지고 있는 상황"이라면서 "더불어 생성형 AI 악용을 예방하기 위해서는 AI 기술을 비판적으로 평가할 수 있는 개인의 역량 강화가 우선 이뤄져야 한다"고 했다. 또 결과물에 대한 충분한 검토가 필요하다는 지적도 나온다. AI 전문기업인 루트랩의 김종현 대표는 "챗GPT의 경우 변호의견서를 작성할 때 판례 등의 인용조차 허위로 가져와 그럴듯하게 만드는 경우도 있다"면서 "그럴듯하게 답변하는 것을 전제로 결과물이 나온다. 그러다 보니 사용자가 저작권과 관련된 피해를 볼 수 있다. 결과물을 활용할 때는 충분한 검토를 반드시 거쳐야 한다"고 조언했다. 생성형 AI 종류는? '생성형 AI'는 빅데이터를 바탕으로 텍스트와 이미지, 기타 미디어 등을 생성할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이다. 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어낸다. 대표적인 생성형 AI가 바로 '챗GPT'다. 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능으로, 다양한 주제에 대해 자연스럽게 대화하는 것이 특징이다. 이용자가 질문을 던지면 짧은 시간 안에 원하는 결과물을 사람이 말하듯 전해 준다. 특정 주제에 대한 에세이 작성도 가능하다. 구글에서 개발한 생성형 AI는 '바드(BARD)'다. 인터넷 검색을 통해 최신 데이터를 가져와 답변하는 AI다. '라마(LLAMA)'는 Meta에서 개발한 대화형 생성형 인공지능 챗봇이다. 대규모 언어 모델의 작동을 기반으로 하고 있다. 라마를 통해 생산성을 높일 수 있다. 국내에서는 네이버가 개발한 생성형 AI '하이퍼 클로바X'가 있다. 가장 큰 강점은 한글로 검색하고 한글로 답변을 받는다는 점이다. 뉴스 50년 치, 블로그 9년치에 달하는 데이터를 입력했다. 챗GPT 대비 6천500배 더 많은 한국어를 학습한 것으로 알려졌다. 정지윤기자 yooni@yeongnam.com 조현희기자 hyunhee@yeongnam.com 조민희 인턴기자 alsgml0656@yeongnam.com 출처 : MZ세대 사로잡은 '생성형 AI' ｜영남일보(www.yeongnam.com)｜23.12.12
2023.12.12 0 536
대학 개혁의 망치 ‘생성형 인공지능(AI)’
한석수 공주대 정책융합전문대학원 초빙교수(전 한국교육학술정보원 원장) 지난해 챗지피티(Chat GPT) 등장 이후 인공지능을 통한 교육 혁신은 세계적 화두가 됐다. 최근 미국의 고등교육신문(The Chronicle of Higher Education, 2023. 10)은 ‘생성형 AI에 대한 관점(Perspectives on Generative AI)’이란 제목으로 지난 여름(6.19~7.14)에 실시한 서베이 결과를 발표했다. 생성형 AI가 고등교육의 미래에 어떤 효과를 가져올까라는 주제였는데 대학 관리자 404명의 응답 결과다. 우리나라 대학들은 상당한 수준의 디지털 전환을 이루고 생성형 AI 도입에도 박차를 가하고 있지만 생성형 AI 고향인 미국 대학들의 도입 추진 현황과 현장 모습 및 의견은 우리에게 시사하는 바가 적지 않다. 서베이에 따르면 응답자의 78%는 생성형 AI가 교육 및 연구, 대학 운영 등에 있어 개선방안을 제공할 것이라고 답했지만, 교육 및 연구에 위협을 가져올 것인가라는 질문에도 다수인 58%가 동의했다. 거의 대부분(97%) 생성형 AI는 피할 수 없다고 응답하면서도, 54%는 활용 가이드라인을 마련할 수 있도록 너무 빠르게 변하는 AI시스템 개발의 “잠정적 중지(temporary pause)”가 필요하다는 의견에 동의했다. 또한 응답자의 57%는 생성형 AI가 교육에 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 답했으며 그 다음으로 연구(14%), 입학(8%), IT 및 사이버 보안 운영(6%) 순이었다. 응답자의 95%가 학생들에게 AI윤리와 리터러시를 가르쳐야 한다고 답했지만 48%만이 그 준비를 계획하고 있다고 답했다. 52%는 AI 도구가 학생들의 학업성취 격차를 줄이는 기회를 제공할 것이라고 응답했지만 기관 간 혹은 개인 간 디지털 격차를 초래할 수도 있다는 우려도 있었다. 대학 관리자들이 가장 우려하는 부분은 ‘학문의 진실성(academic integrity)’이었다. 84%가 학생들이 AI를 사용해 과제물을 완성하고 자신의 것으로 제출할 것을 우려하고 있다. 이에 따라 98% 응답자가 학생 평가 방법을 재고할 필요가 있다고 답했다. 그러나 대학들은 그에 대한 준비가 미흡한 실정이고 개인 책임 차원으로 미룬다는 지적도 있었다. 응답자의 28%는 대학이 아무 준비가 안됐다고 응답했다. 응답자의 59%는 AI가 캠퍼스 비용을 줄이고 효율성을 가져올 것이라고 답했고 단지 14%만 이에 동의하지 않았다. 대학 운영에 있어 AI가 긍정적 효과를 가져올 영역을 묻는 질문(복수 선택)에는 △교육(69%) △연구(64%) △커리어 서비스(61%)·도서관(61%) △입학(55%) △학사지원(55%) △IT와 사이버 보안 운영(52%) 순으로 응답했다. 31%가 인력이 감소될 것으로 응답했는데 우려되는 영역은 △입학과 등록(62%) △학사지원(57%) △도서관(54%) 순이었다. 서베이 결과를 보면서 우리도 이런 주제로 설문조사를 실시해 전체적 추진 현황도 점검해보고 미국과 비교해보면 좋겠다는 생각이 들었다. 미국 대학들이 우리보다 발빠르게 생성형 AI 도입과 활용을 추진하고 있는 것 같지는 않다. AI을 통한 대학 혁신은 외국의 우수 대학들을 따라잡을 수 있는 절호의 기회라고 생각한다. 또 한편으로는 교수학습에 생성형 AI를 어떻게 활용할 것인가에 치중하는 면이 있는데, 어떻게 캠퍼스 운영 비용을 낮춰 저비용 고효율 구조로 탈바꿈할 것인가에도 관심을 기울일 필요가 있겠다. 교직원들의 AI 활용 역량을 키워주는 것이 급선무다. 대학 간 디지털 격차를 넘어 AI 격차가 발생하지 않도록 정부에서는 연수 프로그램을 적극 제공해 여건이 어려운 대학들이 이용할 수 있도록 하고 해당 대학들의 AI 인프라 구축에도 지원을 아끼지 말아야 한다. 한국대학신문 아너스 칼럼(2020. 12)에 ‘새로운 대학, MAInetversity를 꿈꾸며’를 쓴 적이 있다. 대학들이 모바일(Mobile) - 인공지능(AI) - 네트워크(Network)로 방패 두른 ‘MAInetversity’로 거듭나 불굴의 용기와 지혜, 협업능력을 갖추고 인공지능·로봇과 어우러져 살아가는 ‘21세기 오디세우스형 인재’를 양성해줄 것을 주문했다. 망치를 든 철학자 니체를 대학 개혁에 소환해 ‘망치를 들고 교육을 보라’고도 당부했다. 생성형 AI는 이제 대학 개혁의 망치가 되고, 혁신을 통한 ‘MAInetversity’로의 변신에 화룡점정이 될 것이라고 기대한다. 출처 : 대학 개혁의 망치 ‘생성형 인공지능(AI)’ ｜한국대학신문｜23.12.06
2023.12.06 0 394
‘생성형 AI시대’ 도래, 국내 인문학 정보·데이터, 어떻게 제대로 알릴 수 있을까?
[한국대학신문 임지연 기자] 2022년 11월 미국 오픈AI가 개발한 생성형 AI ‘ChatGPT’의 등장은 놀라움과 충격을 줬다. ChatGPT는 출시 두 달 만에 이용자가 1억 명을 돌파, 관심과 호응을 얻으며 인류와 AI의 공존 시대에 들어섰음을 보여줬기 때문이다. 그러면서도 한편으로는 ChatGPT의 부정확한 정보와 가짜뉴스로 인해 허위와 조작의 시대를 불러올 수 있다는 우려를 표하기도 한다. 글로벌로 시야를 넓혀보면 K-콘텐츠에 대한 세계적인 관심이 매우 높은 현 상황에서 생성형 AI는 외국인들에게 한국을 접하는 통로와 도구의 역할을 할 것이 자명하기 때문이다. 그렇기에 전문가들은 생성형 AI에 국내 인문학 정보·데이터를 효과적으로 제공하고, 학습시키는 방안이 모색돼야 한다고 입을 모은다. AI가 제공하는 정보, AI를 통해 인간이 얻는 정보는 국가브랜드 파워와 호감도, 기업 이미지와 상품 매출 등에 큰 영향을 미칠 수 있어서다. 또한 생성형 AI가 세계인의 정보 취득 입구가 된다면 정확한 데이터와 정보를 생성형 AI에게 제공하고 학습하게 하는 것이 국가나 기업의 중요한 전략 과제가 될 것이라는 이유다. ■ 엉뚱한 ChatGPT의 대답, 사실로 받아들일 수 있어…‘디지털 리터러시’ 중요 = 지난 12일 국회의원회관에서 국회 교육위원회 국민의힘 간사 이태규 의원과 한국학중앙연구원, 한국고전번역원이 공동으로 개최한 ‘인공지능 시대의 인문학 세계전략 토론회’에서 김바로 한국학중앙연구원 교수는 “ChatGPT는 어떤 질문에도 답을 하도록 프로그래밍 돼 있어 없는 사건을 물어도 엉뚱한 대답이라도 하도록 설계돼 있다”며 “인문학적 소견이 있는 한국인이 답을 봤다면 문제가 있다고 생각하지만, 외국인은 사실로 받아들일 가능성이 높다. 이것이 생성형 AI에 국내 인문학 정보·데이터를 효과적으로 제공하고, 학습시키는 방안이 모색돼야 하는 이유”라고 짚었다. 그렇다면 왜 이런 문제가 생기는 걸까? 김 교수는 인간의 학습을 모방하는 형태의 ‘딥러닝’을 통해 생성형 AI가 학습하기 때문이라고 지적했다. 인간에게 개 사진을 보여주면 ‘개’라고 대답하지만 왜 ‘개’라고 생각하는지 설명하지 못하는 것처럼, 딥러닝 역시 이유를 설명하지 못하기 때문이라는 것이다. 이에 김 교수는 생성형 AI에 국내 인문학 정보·데이터를 효과적으로 제공하기 위해서는 인문데이터 구축 및 통합, 알리기가 핵심이라고 봤다. 현재 한국학중앙연구원에서는 데이터 아카이브를 운영하고 있다. 주로 한국학 관련 데이터를 구축하고 있는데, 연구자와 일반 대중을 우선시 해 그대로 AI에 적용하기는 어렵다. 우리가 이순신과 충무공을 동일인물로 인지하는데, AI는 학습을 하지 않으면 동일인물이라는 모른 것과 같은 이치다. 하지만 해당 데이터를 가공할 재정, 인력 등 여력이 부족한 실정이다. 오픈소스를 관리하는 플랫폼의 부재도 지적됐다. 현재 많은 기업들은 수많은 생성형 AI를 만들고 있고, 그 기반이 되는 것이 오픈소스다. 이에 올바른 내용의 오픈소스가 제공돼야 하지만 한국공공데이터는 AI형식에 맞춰 적극적으로 오픈소스를 제공하지 않고 있으며, 이를 관리하는 것 역시 어려운 상황이다. 김 교수는 “오픈소스 관리, 플랫폼 구축만큼 중요한 것은 생성형 AI를 활용할 수 있는 교육을 하는 것이다. 똑같은 질문도 대상에 따라 극명하게 답이 나오기 때문”이라며 “제대로 된 대답이 나오도록 하려면 디지털 리터러시가 중요하다. 또한 이에 상응하는 한국학, 인문학 영역에 대한 상식이 있어야 한다”고 강조했다. ■ “텍스트 양 늘리거나 보다 정확한 정보 쌓아야” = 김현종 한국학중앙연구원 교수는 ‘생성형 AI로 읽은 한국 역사지리’ 발제를 통해 “AI는 텍스트 중심으로만 지식을 습득하기 때문에 역사지리 정보에 대한 특성, 내재적인 특성을 이해하지 못한다”며 “텍스트에 대한 양을 늘리거나 역사지리 정보에 대한 보다 섬세하고 정확한 정보를 쌓아야 한다”고 강조했다. 김 교수에 따르면 지리학에서는 GPT 등장 이전에도 AI 기술을 활용한 연구가 많이 진행돼 왔다. 주로 지리정보시스템(GISystems, 최근에는 지리정보과학 GIScience) 분야에서 연구되고 있으며, 이를 GeoAI라는 분야로 전문화하고 있다. 지리정보는 매시간 변화 누적되는 빅데이터로, 활동하는 7000여 개의 인공위성 정보, 각종 장소 기반 센싱기술(유비쿼터스), 소셜네트워크와 연동된 개인 지리정보 등 엄청난 양의 정보가 쌓인다. 그러나 정보의 양이 너무 많고 다양해 한 사람, 한 시스템이 개별적으로 판단, 분류, 분석하기에는 어려움이 있다. GeoAI는 지리 공간 데이터 추출 등 이런 정보들을 딥러닝으로 자동화하고, 기계학습(ML, Machine Learning)을 통해 공간 예측 분석 등을 수행한다. GeoAI에서도 거대언어모델(LLM)과 결합해 지리정보를 취득, 분석하는 연구가 많이 시도되고 있으며, 특히 GPT가 프로그래밍이 가능하다는 점에 착안해 공간분석(클러스터, 공간회귀분석 등)에 대한 질의를 파이썬 코드로 작성하고 이를 통해 공간분석 알고리즘을 활용하는 응용 사례가 늘고 있다. 그러나 김 교수는 “대표적 언어모델인 ChatGPT와 Bard가 역사지리정보에 있어 정확한 정보를 제공하고 있지 않다”며 생성형 AI의 환각 문제(hallucinations problem) 역시 역사적 사실을 제시함에 있어 치명적 문제를 가지고 있다고 지적했다. 문제는 이에 대한 원인을 추적하고 수정할 방안을 찾을 수 없다는 점이다. 김 교수는 “GPT의 지속적인 학습과 업그레이드로 인해 이전에 문제가 있었더라도 그 문제를 다시 재현하기 어려운 경우도 많다. 관동8경을 질문할 때마다 제시하는 장소가 달라지고, 일본의 관동 지방의 명승지를 제시하기도 한다”며 “오답의 원인은 현재의 지리정보가 아닌 과거의 역사지리정보의 내재적인 특성인 지명의 시공간 연결의 맥락과 변화 가능성 때문이다. 역사 지리 정보에 대한 보다 섬세하고 정확한 정보를 쌓을 필요가 있다”고 분석했다. 출처 : ‘생성형 AI시대’ 도래, 국내 인문학 정보·데이터, 어떻게 제대로 알릴 수 있을까? ｜한국대학신문｜23.12.06
2023.12.06 0 465
생성형 AI가 부른 변화, 거대한 물결 속, 교회까지 영향
챗GPT가 처음 소개될 당시만 해도 이 생성형 AI가 앞으로 1년 동안 전 세계에 미칠 영향력을 예측한 사람은 소수에 불과했다. 당시에도 챗봇은 많이 있었지만 챗GPT는 인간과 AI의 상호작용 방식을 완전히 바꾼 최초의 챗봇이었다. 언어 모델로서 챗GPT의 정교함은 실제 사람과 대화하고 있는 듯한 착각을 줬다. 이에 힘입어 챗GPT는 서비스를 시작한 지 불과 몇 주 만에 전 세계 100만 명 이상의 사용자를 확보하며 붐을 일으켰다. 챗GPT의 1년은 역대 가장 임팩트 있는 시기로 받아들여지고 있다. 1990년대 인터넷, 2000년대 아이폰을 뛰어넘는 혁명을 만들어내고 있다는 평가가 나온다. 챗GPT의 등장으로 직장인들은 보고서를 효율적으로 완성하고, 학생들도 손쉽게 레포트를 쓸 수 있게 됐다. 챗GPT는 미국 변호사 시험까지 통과했다. 단 몇 초 만에 설교 콘텐츠도 생성한다. 이처럼 챗GPT는 일상은 물론 IT·금융·물류 등 산업 모든 분야에 영향을 미치며 기존 질서를 재편하는 파괴적 혁신의 표상이 됐다. 장문의 글과 이미지, 영상까지 만들어내는 챗GPT는 미술·음악·출판 등 인간의 전유물로 여겨졌던 창작의 영역까지 넘보고 있다. 종교 영역도 마찬가지다. 목회 현장에도 챗GPT가 스며들며 많은 영향을 끼치고 있다. 인천 부평구에서 목회하는 최종철 153예인교회 목사는 AI 기술에 따른 변화를 체감하고 있다고 했다. 그는 "성도들 중 특히 2030대 청년들이 이미 챗GPT를 많이 활용하고 있다"면서 "이전과 달리 목회자들 사이에서도 챗GPT를 활용해야 한다는 인식이 점차 커지고 있다. 다만 어떻게 활용해야하는 지 아직 방법을 잘 모르는 경우가 많다"고 말했다. 교계 역시 챗GPT의 바람을 피해가지 못한 가운데 다양한 방식으로 이를 활용하는 사례도 늘고 있다. 마상욱 스파크AI교육연구소 소장은 대림절을 맞아 매일 아침 묵상 글을 주변에 공유하고 있다. 글에는 오늘의 말씀과 찬양, 묵상을 위한 질문, 기도문 등이 실려 있다. 평소대로라면 몇 시간은 족히 걸리던 글 작성 시간을 챗GPT의 도움을 받아 30분~1시간으로 줄였다. AI가 수 분만에 주제에 맞게 골자를 만들어주기 때문이다. 마 소장은 "챗GPT를 활용해서 대림절 묵상 제목과 주제에 맞는 성경 구절 등을 쉽게 구성할 수 있다"며 "챗GPT를 잘 사용하면 목회나 사역의 효율성을 굉장히 높일 수 있다"고 강조했다. 이어 "챗GPT는 좋은 질문을 던졌을 때 유용한 정보를 얻을 수 있는 도구"라며 "쉽게 말해 설교나 교육 준비에 있어 참고자료와 질문이 생기면 전문가의 도움을 받을 필요 없이 생성형 AI로 모든 분야의 정보를 손쉽게 얻을 수 있다. 필요한 영역을 선택해서 보조적으로 활용하면 된다"고 했다. 다양한 AI 서비스도 교계에 속속 도입되고 있다. 챗GPT를 기반으로 개발된 기독교 AI 챗봇 '초원'이 대표적이다. 초원은 이용자가 고민이나 질문을 올리면 신학적인 대답과 함께 관련 성경 구절과 기도문까지 제공해주는 서비스다. 월 활성 사용자만 4만여 명에 이른다. 이 가운데 2030세대 비중이 60%를 차지할 정도로, 청년들에게 인기가 높다. 한 달에 올라오는 질문만 30만 개다. 초원 앱을 개발한 김민준 어웨이크코퍼레이션 대표는 "대개 (이용자들이) 목회자에게 직접 묻기 어렵거나 누구에게도 털어놓기 힘든 질문들을 물어본다"면서 "질문에 대한 간단한 답과 상황에 맞는 성경 구절, 기도문 등을 제시해 교회로 인도하는 통로로 활용되고 있다"고 밝혔다. 인공지능 음성 서비스 기업인 (주)보이셀라(대표 추현엽)는 '바이블리' 딥러닝 기술을 통해 목회자의 목소리를 학습시켜 실제와 같은 가상 음성으로 오디오 성경을 만들어 서비스하고 있다. 원하는 목소리로 40분간 녹음하면 성경 66권 전체를 그 사람의 목소리로 들을 수 있다. 이 서비스를 통해 온누리교회는 담임목사인 이재훈 목사의 목소리로 오디오 성경을 제작해 성도들이 듣고 성경통독을 할 수 있도록 했다. 유기성 선한목자교회 원로목사는 성경 외에도 전 교인을 위한 QT와 칼럼, 오디오북까지 제작했다. AI 기술을 접목한 다양한 서비스가 출시되고 활용 사례가 늘면서 교계에선 기대와 우려가 교차하고 있다. 챗GPT가 신앙생활 등에 도움이 된다며 환영하는 목소리가 있는가 하면 신학적인 해석 오류 등 부작용을 우려하는 목소리도 있다. 박현신 총신대 신학대학원 교수는 한 심포지엄에서 "챗GPT에 설교문 10편을 작성해달고 했더니 이단 교리로 보이는 내용이 포함됐다"며 "챗GPT를 활용하기엔 시기상조다. 챗GPT에 대한 엄청난 유행과 관심 속에서도 한국교회와 목회자들은 챗GPT가 가진 문제점과 한계를 냉철하게 직시하는 태도가 필요하다"고 지적했다. 챗GPT는 앞으로도 막대한 영향을 미칠 것으로 보인다. 그 영향은 개발사 오픈AI의 최고경영자 조차 "두렵다"고 토로할 정도다. 혼란을 막기 위해서라도 교계 차원의 AI 활용 가이드라인을 마련해야 한다는 주장도 나온다. 실제로 얼마 전 교회를 위한 '생성형 AI 기술 활용 가이드라인'이 처음으로 나오기도 했다. 미래목회와말씀연구원(이사장 김지철 목사)이 발표한 가이드라인은 생성형 AI의 활용 사례와 함께 생성형 AI 기술의 문제점을 지적하고, 목회자 성도 등 사용자에 따른 윤리적 고려사항을 제시해 AI 기술을 올바르게 활용할 수 있도록 안내한다. 이수인 아신대 교수는 "생성형 AI 기술은 사역의 효율성을 높이는 데 큰 도움이 되지만 기술의 한계도 분명 있다"면서 "가령 잘못된 정보와 정보 생성 과정에서의 불투명성, 편향성 등의 문제가 존재한다. 생성형 AI는 목회의 보조적 수준에 그쳐야 한다"고 강조했다. 목회나 신앙생활에서 챗GPT의 도움을 받는 게 옳으냐 그르냐는 사실상 지금 상황에서 무의미한 논쟁이다. 양날의 검인 챗GPT가 오용·남용·악용되는 것을 방지하고 선용될 수 있도록 한국교회가 선도해야 한다. 챗GPT가 선용돼 "목회와 선교 그리고 신앙생활에 도움이 되고 영성이 깊어지도록 돕는 수단이 될 수 있게끔 한국교회와 교계가 힘써야 한다"는 목소리가 커지고 있다. 출처 : '생성형 AI가 부른 변화, 거대한 물결 속, 교회까지 영향' ｜데일리굿뉴스｜ 23.12.06
2023.12.06 0 410
생성형AI 시대, '똘똘한 데이터'가 경쟁력 가른다
오픈AI의 챗GPT가 지난달 30일로 출시 1주년을 맞은 가운데 생성형 인공지능(AI) 기술은 우리 일상 곳곳에 빠르게 스며들며 혁신적인 변화를 일으키고 있다. AI 기술을 활용해 정보 수집, 보고서 작성 및 요약 등 업무를 손쉽게 처리하고, 자신이 원하는 그림과 음악도 뚝딱 만들어낼 수 있는 시대가 열렸다. 이처럼 AI 기술의 방향은 단순한 텍스트는 물론이고 음성, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하는 멀티모달(Multi-Modal)로 진화하고 있다. 기술 트렌드에 발맞춰 글로벌 빅테크뿐만 아니라 네이버를 비롯한 국내 기술 기업도 'AI 퍼스트'를 외치며 AI 서비스 출시에 열을 올린다. 정부도 국가 차원에서 AI 산업 육성을 위해 각종 지원을 아끼지 않는다. 이런 가운데 전문가들은 양질의 데이터가 AI 경쟁력의 핵심이라고 강조한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 세상의 흐름을 바꾼 변곡점이 됐다. 블룸버그 인텔리전스에 따르면 전 세계 AI 시장 규모는 챗GPT가 등장한 지난해 400억달러(약 51조5640억원)를 기록했고, 2032년까지 연평균 42%씩 급성장해 1조3040억달러를 넘어설 것으로 전망된다. AI 기술이 만들어내는 경제적 가치도 상당할 것으로 조사됐다. 글로벌 컨설팅 회사 맥킨지가 지난 6월 발간한 '생성형 AI의 경제적 잠재력' 보고서에 따르면 생성형 AI는 세계 경제에 연간 2조6000억달러(약 3429조4000억원)에서 최대 4조4000억달러(약 5803조6000억원)까지 가치를 만들어낼 것으로 예측됐다. 맥킨지는 "고객 서비스, 마케팅·세일즈, 소프트웨어(SW) 엔지니어링, 연구개발(R&D) 등 다양한 업무 영역에서 생성형 AI 도입 효과가 클 것으로 조사됐다"고 분석했다. 국내에선 테크 기업을 중심으로 AI 연구개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 네이버는 한국형 AI '하이퍼클로바X'를 선보였고, KT는 초거대 AI인 '믿음'을, 카카오는 '코GPT 2.0'을 개발하고 있다. 삼성, LG, SK 등 대기업도 생성형 AI 시장을 선점하기 위해 한국형 초거대 언어모델 개발에 나서는 동시에 다양한 AI 응용 서비스 영역에 투자하고 있다. 전문가들은 생성형 AI 시대에서 경쟁 우위를 점하기 위해선 양질의 AI 학습용 데이터를 확보하는 것이 중요하다고 입을 모은다. 최근 방한한 커티스 G 노스컷 클린랩 최고경영자(CEO)는 "생성형 AI 성능을 획기적으로 개선하기 위해 주목해야 할 점은 단순히 많은 양의 데이터를 컴퓨터에 학습시키는 것이 아니다"며 "'고품질'의 AI 데이터를 가지고 학습시키는 것이 더욱 중요하다"고 강조했다. 노스컷 CEO는 생성형 AI의 환각 문제를 획기적으로 개선할 새로운 AI 학습 방법을 개발해 세계적으로 주목받은 AI 전문가다. 그는 앞서 구글, 마이크로소프트(MS), 테슬라 등 글로벌 기업이 AI 기술 제고 차원에서 데이터 품질의 중요성을 인지하고 있다고 전하기도 했다. 정부도 생성형 AI 기술 경쟁력 확보하고 초거대 AI 생태계 조성을 위해 각종 지원 사업을 전개하고 있다. 지난 4월 과학기술정보통신부와 디지털플랫폼정부위원회는 민간의 초거대 AI 개발과 고도화를 지원하는 정책을 골자로 한 '초거대 AI 경쟁력 강화 방안'을 발표했다. 특히 AI 학습용 데이터 수요가 크게 늘어나면서 정부는 초거대 AI 학습용 데이터인 '고품질 말뭉치 데이터'를 구축하고 2027년까지 'AI 허브'를 통해 제공할 계획이라고 밝혔다. 공공과 민간 간 AI 협력도 속도를 내고 있다. 지난 9월 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 업스테이지와 손잡고 한국형 오픈 LLM 모델 평가 시스템인 'Open-Ko LLM 리더보드'를 선보였다. 이 시스템은 글로벌 LLM 모델 평가 플랫폼인 '허깅페이스 오픈 LLM 리더보드'의 한국 버전이다. 이에 대해 NIA 관계자는 "출시 두 달여 만에 리더보드에 등록된 모델이 530개를 넘어갈 정도로 대기업부터 스타트업까지 다양한 회사에서 많은 관심을 보이며 참여하고 있다"며 "한국어 LLM 성능 평가 시스템의 기준으로 자리매김하고 있어 국내 LLM 연구개발에 크게 일조할 것으로 기대한다"고 말했다. 과기정통부와 NIA는 대규모 AI 학습용 데이터를 'AI 허브'를 통해 제공하고 있다. 대화형 AI 서비스 개발 업체 스켈터랩스는 'AI 허브'의 양질의 데이터를 활용해 생성형 AI 기술 서비스를 잇따라 선보였다. 지난 4월 출시한 '큐나(QNA)-GPT'는 QnA를 의미하는 것으로, 직관적인 이름에서 알 수 있듯 웹사이트나 각종 문서, 외부 접근이 불가능한 내부 정보 등에 대해 자유로운 질의응답이 가능하도록 설계된 챗봇 솔루션이다. 초거대 AI 언어모델에 스켈터랩스의 자체 기술력을 접목해 개발한 서비스로 차세대 LLM과 생성 AI 활용의 방향성을 제시하는 대표 사례로 주목되고 있다. 최근 나라지식정보 산하 나라AI필름이 생성형 AI 기술로 만든 영화 'AI 수로부인'도 눈길을 끈다. 이 작품은 시놉시스, 시나리오 작성부터 2500여 장의 이미지 생성, 영상 제작, 자막 및 대사, 배경음악 생성, 영상 리터치에 이르기까지 관련 작업을 50여 개의 AI 모델로 제작한 세계 최초의 영화라는 데 의미가 있다. 나라지식정보 관계자는 "자체 개발 중인 멀티모달 AI 모델 영화 제작 파이프라인을 통해 한국적인 결과물을 보다 더 쉽고, 좋은 품질로 만들 수 있게 하는 것이 목표"라며 "K-AI 영화를 누구나 만들 수 있게 하는 것이 궁극적인 목적"이라고 말했다. NIA는 AI 기술 확산이 가속화되고 있다면서 AI가 의료, 금융, 교육, 제조업 등 다양한 분야에서 융합되고 있는 현상을 주목해야 한다고 설명했다. 의료 분야에서는 질병 진단, 치료 계획 수립, 신약 개발 등에 AI가 중요한 역할을 하고 있으며, 금융 분야에서는 자동화된 투자 조언, 위험 관리, 고객 서비스 개선 등에 AI 기술이 적극적으로 활용되고 있다. 교육 분야에서는 개인화된 학습 경험과 콘텐츠 추천, 학생 성과 평가 등에 AI 적용 범위가 넓어지고 있고, 제조업에서는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 예측 유지 보수 등의 분야에서 AI의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. NIA 관계자는 "다양한 분야에서 폭넓게 AI 활용이 이뤄지면서 기존 산업 간 경계가 모호해지고, 새로운 비즈니스 모델과 서비스 혁신을 촉진시키고 있다"며 "AI 기술의 발전은 단순히 기술적 진보뿐만 아니라 경제적·사회적 변화를 가져오는 중요한 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 출처 : "생성형 AI의 시대, '똘똘한 데이터'가 경쟁력 가른다" ｜ 매일경제신문 ｜ 23.12.06.
2023.12.06 0 354
생성 AI가 비즈니스 비용 최대 40% 절감할 수 있을 것
글로벌 기술 컨설팅 및 디지털 솔루션 기업인 LTI마인드트리(LTIMindtree)는 ‘생성형 AI 채택 현황: 현재 환경과 얼리어답터의 교훈(The State of Generative AI Adoption, The Current Landscape and Lessons from Early Adopters)’이라는 연구 결과를 7일(현지시간) 발표했다. 이 연구는 중간 내지 대규모 조직의 얼리어답터로부터 수집한 통찰을 제공하여 생성 AI(GenAI)의 원활한 통합을 위한 로드맵을 제시한다. 이 연구는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 맞춤형 접근 방식의 필요성을 강조함으로써 기업이 조기의 성공과 가시적 결과를 확보하고, 생성형 AI 프로젝트 확장을 위한 기반을 마련할 수 있도록 한다. LTI마인드트리의 COO 겸 이사인 나흐켓 데스판데(Nachiket Deshpande)는 “생성형 AI는 모든 기업의 가장 우선적 의제이지만, 원활한 통합은 난제를 제기한다"며, "그러나 당사의 연구는 생성형 AI를 비즈니스 전략의 핵심에서 변혁의 힘이 아닌 단지 새로운 것으로 보는 위험을 강조한다"라고 말했다. 이어 그는 "얼리어답터들은 이미 그 혜택을 거두고 있다. 꼼꼼한 계획, 맞춤형 전략, 편향 완화에 중점을 두면 기업은 생성형 AI를 활용하여 놀라운 결과를 얻을 수 있다"며, "비즈니스를 발전시키기 위해 생성형 AI를 이용하는 것과 그에 상응하는 윤리 정책은 밀접한 관련이 있으며 윤리적 난제를 해결하는 조직은 자신감을 가지고 나아갈 것이다”라고 덧붙였다. 글로벌 시장 조사 기관 콜맨팍스리서치(Coleman Parkes Research)와 공동으로 실시한 이 설문조사에는 미국, 유럽 및 영국의 비즈니스 리더 450명이 참여했다. 이 리더들은 이미 생성형 AI를 활용하고 있거나 가까운 미래에 생성형 AI를 통합할 계획인 기업들을 대표한다. 이 설문조사에 따르면 미국은 생성형 AI 채택의 선두주자로 나타났으며, 얼리어답터의 61%가 미국에 기반을 두고 있는 반면, 유럽은 39%였다. 소매 및 소비재 포장 상품 부문(20%)과 제조업(20%)이 생성형 AI 도입의 선구자로 떠올랐고, 헬스케어 및 생명과학 산업이 그 뒤를 이었다. 또한 숙련되고 지식이 풍부한 인력에 대한 접근성은 얼리어답터가 경쟁 우위를 확보할 수 있는 가장 중요한 요소로 나타났으며(69%), 운영 비용은 아직 생성형 AI를 도입하지 않은 비즈니스 리더에게 가장 큰 장벽으로 확인되었다(85%). 특히, 편향 완화에 어려움이 따랐으며 얼리어답터는 생성형 AI로 인해 발생할 수 있는 잠재적 편향을 해결하기 위한 조치를 효과적으로 구현했다. 또 얼리어답터의 1/3은 생성형 AI로 인해 수익이 20% 이상 증가했다. 8%는 실질적으로 20~40%의 비용 절감을 경험했으며, 숙련된 생성형 AI 사용자는 훨씬 더 큰 비용 절감을 달성하였고, 19%가 금전적 지출을 20~40% 줄였다고 조사됐다. 한편, LTI마인드트리는 최근 마인드풀(mindful) AI 원칙을 사용하여 기업의 개념-가치 여정을 가속화하도록 설계된 Canvas.ai 생성형 AI 플랫폼을 출시했다. 출처 : '생성 AI의 비전', 미국·유럽·영국 비즈니스 리더 450명..."생성 AI가 비즈니스 비용 최대 40% 절감할 수 있을 것!" ｜ 인공지능신문 ｜ 23.11.08.
2023.11.28 0 287
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