단국대학교 생성형 AI 종합안내

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.

스마트폰에 생성형 인공지능(AI)을 탑재하려는 경쟁이 치열해지고 있다. 삼성전자와 애플, 구글, 샤오미 등 주요 스마트폰 제조 기업들이 일제히 생성형 AI 제품을 내놓거나 출시를 준비하고 있다. 카메라와 디스플레이 같은 하드웨어 성능을 차별화하기 힘들어진 상황에서, 생성형 AI라는 새로운 서비스로 정체된 스마트폰 시장의 돌파구를 마련하겠다는 전략이다. 시장조사 업체 얼라이드 마켓 리서치에 따르면 2030년 모바일 AI 시장은 848억달러(약 115조원)에 달할 전망이다. ◇스마트폰에 생성형 AI 장착 삼성전자는 지난 31일 3분기 실적 발표에서 “내년 출시하는 스마트폰에 사용자들이 많이 쓰는 핵심 기능 위주로 생성형 AI 기술을 적용할 계획”이라고 밝혔다. 첫 적용 대상은 내년 초 출시할 프리미엄 스마트폰 신작 ‘갤럭시S24′가 될 것으로 보인다. 갤럭시폰에 탑재됐던 AI 비서 ‘빅스비’를 업그레이드한 AI를 카메라·통화·검색 등 자주 사용하는 기능에 우선적으로 넣겠다는 것이다. 예를 들어 AI가 사용자가 평소 사진을 보정할 때 선호하는 색감·효과를 알아서 적용하거나, 음성으로 맛집·날씨 등을 검색하면 자주 이용하는 검색 앱에서 찾아주는 식이다. 챗GPT와 같은 생성형AI 앱을 열지 않고도 간편하게 대화형 검색 이용이 가능해질 것으로 보인다. 경쟁사들도 생성AI 스마트폰을 내놓고 있다. 구글은 최근 스마트폰 신제품 픽셀8을 공개하면서 “생성형 AI 시대를 위해 제작된 최초의 스마트폰”이라고 했다. 생성형 AI로 사진 속 피사체의 위치와 크기를 조정할 수 있고, 사람의 표정도 바꿔준다. 애플은 생성형 AI 제품 개발에 연간 10억달러를 쏟아부을 계획이다. 애플은 자체 대규모 언어모델(LLM) ‘에이잭스’를 개발해 챗봇인 ‘애플GPT’를 구축한 것으로 알려졌다. 앞으로 이 애플GPT를 음성 비서 시리, 메시지, 애플뮤직 등에 통합할 것으로 예상된다. 스마트폰 두뇌 역할을 하는 AP(애플리케이션 프로세스) 업체들도 생성형 AI 시대를 준비하고 있다. 퀄컴은 지난달 최신 AP ‘스냅드래건8 3세대’를 공개했다. 처음으로 생성형 AI에 최적화해 설계한 AP 제품이다. 최대 100억개 매개변수의 생성형 AI 모델을 지원하고 이전 세대보다 처리 성능이 98% 개선됐다. 퀄컴의 AP는 삼성, 샤오미 등 주요 스마트폰에 들어간다. 삼성전자의 자체 AP 엑시노스2400도 AI 성능을 대폭 강화한 것으로 알려졌다. ◇시장 부진 돌파구 될까 생성형 AI 탑재 경쟁의 배경엔 스마트폰 시장 부진이 있다. 경기 침체로 소비자들의 스마트폰 교체 주기가 2년에서 5~6년 정도로 늘어나면서 글로벌 스마트폰 시장은 9분기 연속 역성장했다. 관련 기사 내년 삼성 스마트폰에 생성형 AI 탑재된다 ‘생성형 AI’ 2R… 돈 되는 서비스를 개발하라 삼성전자는 갤럭시S23, 플립·폴드 등 신제품 출시로 3분기 실적은 선방했지만, 글로벌 출하량 감소에 위기감을 느끼고 있다. 애플의 문제는 더 심각하다. 주요 시장인 중국에서 애국 소비 열풍이 불면서 아이폰 판매량이 감소한 데다, 화웨이와의 경쟁에서도 밀리는 모양새다. 월스트리트저널은 31일 ‘애플에 드리워진 먹구름이 지속될 수 있다’는 기사에서 “애플에 겨울이 일찍 찾아왔고, 겨울은 꽤 지속될 수 있다”고 전망했다. 업계 관계자는 “생성형AI가 스마트폰 활용도를 획기적으로 높일 수 있는 만큼, 제조사들에 새로운 기회가 될 것”이라고 했다. 출처: 더 ‘스마트’하게… 폰으로 들어가는 ‘생성형 AI’ ｜ 조선경제 ｜23.11.02.

2016년 바둑의 전설 이세돌 9단이 알파고에게 패배한 순간, 인공지능(AI)의 가능성에 대한 놀라움이 전 세계를 휩쓸었다. 당시에는 이 기술이 일상에 어떻게 적용될지에 대한 구체적인 경험이 부족했지만, 지금은 그런 불확실성까지도 넘어서고 있다. AI의 진화와 일상의 변화 그 이후 몇 년이 지난 2022년, 생성형 AI가 등장하며 더 이상 AI는 선택이 아닌 필수가 됐다. 이러한 변화는 스마트폰이 일상에 뿌리내린 것과 유사한 현상이다. 스마트폰을 분실하면 대체할 수 없는 만큼 AI는 이제 선택이 아닌 필수로 우리의 업무와 일상에 깊게 자리 잡게 될 것이다. 생성형 AI의 무한한 가능성 우리가 쉽게 접할 수 있는 챗GPT, 바드(Bard), 클라우드(Claude) 등은 텍스트 기반의 대화형 AI로 주로 텍스트생성에 특화되어 있다. 그러나 생성형 AI의 범위는 이를 훨씬 넘어선다. 예를 들어 DALL-E는 이미지를, Jukebox는 음악을 만들어 낼 수 있다. 이러한 생성형 AI는 인터넷과 다양한 데이터 소스를 기반으로 대량의 정보를 학습하여 사용자의 요구에 맞는 결과를 생성해 낼 수 있다. 인간의 창의성과 AI AI의 발전은 놀랍지만 그 기술이 생성하는 결과물은 결국 인간이 만든 데이터를 기반으로 한다. 이는 AI가 인간의 창의성을 단순히 반영하거나 수정하는 수준에 머무르게 만든다. 그렇다고 이것이 인간의 창의성이 덜 중요하다는 것을 의미하지는 않는다. 인간의 창의성은 문제 해결, 추상적 사고, 감정의 이해와 같은 고유한 능력에서 비롯된다. 이러한 능력은 현재까지 AI가 달성하지 못한 영역이다. 예를 들어 AI는 데이터를 기반으로 예측이나 추론을 할 수 있지만, 그 데이터에 없는 새로운 아이디어나 해결책을 창출하는 것은 아직 불가능하다. 또한 인간의 창의성은 문화, 역사, 사회적 상황과 같은 맥락에서 이해되고 발전한다. 이러한 인간만이 가진 복잡한 요소들을 AI가 완전히 이해하고 반영하기는 어렵다. 따라서 AI는 인간의 창의성을 보완하고 확장할 수 있는 도구로 활용되어야 하며, 그것을 대체하려는 시도는 오히려 제한적인 결과를 가져올 수 있을 것이다. AI와 인간, 지속적인 데이터 생성으로 미래를 만들다 AI의 발전과 활용은 물론 중요하지만, 그 기술의 지속적인 성장을 위해서는 인간이 계속해서 새로운 데이터를 생성해 나가야 한다. AI는 학습을 통해 발전하는 기술이기 때문에, 그 학습에 필요한 데이터가 지속적으로 공급되어야 한다. 이는 인간이 단순히 AI의 수혜자가 아니라, 그 발전을 위한 '데이터 제공자'로서의 역할도 중요하다는 것을 의미한다. 인공지능이 새로운 것을 추론하여 생성해 내는 것이 가능했던 그 기반에는 그동안 인간이 만들어 놓았던 수많은 내용들이 있었기 때문이다. 인공지능은 그것을 학습하고, 그것을 토대로 만들어진 결과인 것이다. 즉, 새롭게 보이기는 하지만 대부분 이미 인간의 생성물을 토대로 수정하고 응용하여 만들어 내는 일종의 모조품들일 뿐인 것이다. 편리함이라는 이유로 우리가 더이상의 창작을 하지 않고 인공지능만을 이용한다면 어떻게 될까? 컴퓨팅 파워가 늘고, AI가 더 지능적이 된다고 해서 컴퓨터가 과연 인간의 고유 영역인 창작활동(무에서 유를 생성하는 것)이라는 것을 할 수 있을까? 인류의 발전은 떄때로 상상할 수도 없는 것들을 상상해 내고, 그것을 몸소 실천하고 결과를 만들어 내는 그야말로 인간만이 할 수 있는 창조적 활동의 연속으로 가능했던 것이 아니었을까? 필요한 것에 갈증을 느끼고 해결 방안을 찾으며, 궁금한 것을 묻고 그것에 도움을 주기 위해 다양하게 고민하며 새로운 것들을 만들어 낸 인류의 역사를 돌이켜 볼 때, 컴퓨터와의 즉답을 통해 당장 필요한 것들만을 해결해 나간다면 인류에게 더이상의 발전이나 새로움의 발견을 기대할 수 있을 수 있을까? 끊임없이 변화하는 시대적 상황을 반영하여 새로운 룰을 만들고 새로운 윤리적 기준을 만드는 일을 과연 AI가 스스로 해낼 수 있다고 믿는가? 만약 인간이 새로운 데이터를 생성하지 않는다면, AI의 발전은 한계에 부딪히게 될 것이다. 기존의 데이터만을 반복적으로 활용하는 AI는 새로운 문제나 상황에 대한 해결 능력이 지극히 제한적일 수 밖에 없을 것이다. 이는 AI가 더 이상 혁신적인 방법으로 문제를 해결하거나 새로운 가치를 창출하지 못하게 만들 수 있다는 것을 의미한다. 인간의 창의성, 문화, 역사, 그리고 사회적 상황은 계속해서 변화하고 발전한다. 이러한 다양한 인간의 활동은 AI에게 새로운 학습 자료를 제공하며, 이를 통해 AI는 더욱 정교하고 다양한 작업을 수행할 수 있게 된다. 따라서, 인간은 AI의 활용에만 집중하는 것이 아니라 지금까지와 마찬가지로 새로운 데이터를 계속적으로 생성해 나가는 역할을 해야 한다. 이러한 관점에서 보면, 인간과 AI는 서로를 위한 '생태계'를 만들어 나가는 공생 관계에 있다. 인간이 생성하는 새로운 데이터는 AI의 발전을 촉진시키고, 발전한 AI는 다시 인간의 생활을 더욱 풍요롭게 만드는 순환의 양상이다. 이 고리가 지속적으로 유지되기 위해서는 우리 모두가 데이터를 책임있게 관리하고 공유하는 문화를 함께 만들어 나가야 할 것이다.

'생성형 AI'를 사용한다면 누구나 작가 수준의 그림이나 사진을 만들 수 있다. 현재 대표적인 생성형 AI는 미드저니, 달리, 스테이블 디퓨전, 그리고 포토샵 AI 등이 있다. 이것의 놀라운 결과는 이미 공모전 평가를 통해서 입증되었다. 그러나 AI 예술의 경계선과 일자리에 대한 논란은 여전하다. 언론에서는 두 개의 AI 수상작이 대서특필되었다. 첫 번째 AI 수상작은 2022년 미국 콜로라도주 가축 경연 박람회의 미술대회 디지털아트 부문에서 수상한 제이슨 알렌의 '스페이스 오페라 하우스'라는 작품이다. 이 작은 공모전이 국제적 논란으로 번진 이유는 알렌이 SNS에 AI를 활용해서 "내가 1등을 했다"라는 것에 대해 화가들이 분노했기 때문이다. 알렌은 "출품할 때 '미드저니'로 만들었다는 사실을 명시했다"는 것과 "3개의 이미지를 만드는데 80시간 이상이 소요되었다"며 이 작업이 결코 쉽지 않았다고 밝혔지만, 화가들의 분노는 사라지지 않았다. 주최 측도 '문제 없다'며 수상 결정을 번복하지 않았다. 두 번째는 2023 소니월드포토그래피어워즈의 크리에이터 부문에서 1위 작품으로 선정되었지만 수상은 하지 못한 '전기기술자(The Electrician)'라는 AI 사진이다. 이 사진작가인 독일의 보리스 엘다그센은 "이 작품은 '달리 2'를 사용했고, 총 20단계의 프롬프트의 과정을 거쳤다"며 제작과정을 공개했다. 그것은 1940년대 두 여인의 흑백 초상, 미술사조 등의 내용적 프롬프트와 사진기의 렌즈 유형, 셔터 속도, 조리개, 조명 등의 기술적 프롬프트로 구분할 수 있다. AI 작품도 전문성이 필요하다는 뜻으로 해석된다. 각종 논란 끝에 수상을 포기한 엘다그센은 "'사진적' 작품과 '사진' 작품은 명확하게 구분돼야 한다"면서 "이 작품은 AI와 자신의 협업 작품"임을 강조했다. 생성형 AI는 거대한 시대적 흐름이다. 세계 곳곳에서 각종 AI 업체들이 경쟁하고 또 업그레이드하고 있다. 이중에 주목할 것은 어도비(Adobe) 사의 '포토샵 AI'이다. 포토샵 AI에만 '레이어(Layer)'가 있기 때문이다. 레이어란 포토샵 안에서 이미지 하나하나를 겹겹이 쌓아올려 이미지 수정이 편리하도록 만든 기능이다. 이것은 수십 년간 어도비의 노하우이다. 여기에 생성형 채우기, 생성형 확장, 제거툴 등의 프롬프트에서 한국어 인식이 가장 앞서있다. 이러한 기술은 멀티모달(Multi modal)의 일부이다. 멀티모달은 챗GPT처럼 텍스트 입력 후 텍스트 출력을 넘어서 이미지, 비디오, 3D, 코드 등으로 입·출력되는 것을 말한다. 프롬프트에서 텍스트만 넣으면 '무엇이든' 출력되는 'text-to-anything'이 현실이 되고 있다. 최근 오픈AI사는 챗GPT-4가 업그레이드 된 GPT-4 Vision라는 멀티모달을 발표하였다. 이것은 챗GPT가 단순한 쓰기 중심에서 보고, 듣고, 말하기가 가능해진 것이다. 영화 아이언맨의 '자비스'의 상상력이 현실이 되기 시작한 것이다. 아직 부족한 점이 많지만, AI의 1년이 인간의 10년, 100년 이상라는 점을 감안하면 AI의 발전속도는 상상 그 이상이다. 1839년, 최초의 사진기가 발명되고 사진이 등장했을 때, 화가들은 직업의 존폐를 염려했다. 자신이 그린 초상화보다 더 빠르고 더 많은 사진들이 출력되었기 때문이다. 당시 화가들은 사실주의에서 벗어나 인상주의, 입체주의, 초현실주의 등 사진과 다른 방향으로 선회했다. 오늘날 생성형 AI가 작업시간을 단축시키고 생산성을 증대한다는 점에서 시사하는 바가 크다. AI를 통해 많은 직업이 사라지겠지만, 사라지지 않을 직업도 분명 존재할 것이다. 따라서 미래는 변화에 대한 탐구와 함께 사라지지 않은 것, 변하지 않는 것에도 주목해야 한다. 변하지 않는 것은 AI가 할 수 없는, 인간적인, 인간만의 상상력과 창의력이다. 김경수 전남대 문화전문대학원 교수 출처: [칼럼] 생성형 AI의 상식과 문화예술의 미래｜무등일보｜23.10.22.

올해의 단어로 ‘상보성’(complementarity을 제안한다. 기존 기술과 AI 지식을 잘 결합하는 사람이 성공할 것이다. 기회가 왔다. 스스로에게 연봉 인상 가능성을 제시할 시점이다. 한 연구에 따르면 인공지능(AI) 역량을 보유한 직원은 연봉을 40%나 더 많이 받을 수 있다. 하지만 연구진은 AI 기술을 다양한 다른 기술과 결합하는 것이 진정한 가치라는 사실을 발견했다. 더 높은 연봉을 받을 수 있는 비결은 '상보성'으로, 가치 있는 비AI 기술과 AI 기술을 결합할 수 있는 능력이다. 옥스퍼드 인터넷 연구소와 코펜하겐 대학교의 소셜 데이터과학 센터가 이번 연구를 수행했다. 연구가 의미하는 바는 뭘까? 대규모 언어 모델 기반의 생성형 AI 열풍이 불기 전인 2022년 이전에는 AI를 고도의 전문성을 요하는 분야로만 생각하는 경향이 있었다. AI만 연구하는 AI 전문가들이 있었고, 나머지 사람들은 제품의 사용자 또는 소비자로서 AI 기술이나 지식을 필요로 하지 않았다. 하지만 지금은 다르다. 많은 분야의 전문가들이 AI에 대한 기술과 지식이 필요한 AI 도구를 사용하고 있다. 작년까지만 해도 대부분의 전문가에게는 AI 기술이 전혀 필요하지 않았다. 올해는 많은 전문가들이 이러한 역량을 습득하고 있다. 그리고 내년에는 거의 모든 사람이 그러할 것이다. 일부 직업에서 '상호보완성'의 가치는 선명하다. 생성형 AI 도구를 활용하는 데 탁월한 소프트웨어 엔지니어는 그렇지 않은 엔지니어보다 더 가치가 있다. 생성형 AI 역량을 보유했다고 할지라도 프로그래밍 전문 지식이 부족하다면, 차별화된 소프트웨어를 만들어내기 어렵다. 또 프로그래밍 역량을 가졌을지라도 AI에 문외한이라면, 가속화되는 소프트웨어 산업의 발전을 따라잡기 어려울 것이다. 고용 기회가 열린 개발자는 프로그래밍과 AI 기술을 창의적이고 효과적으로 결합하는 이들이다. 여기서 소프트웨어 엔지니어의 예를 사용하는 이유는 직관적이고 분명한 사실이기 때문이다. '상호보완성'의 힘이 여실히 드러난다. 하지만 다른 많은 직종과 산업에서도 마찬가지다. 필수 비즈니스 역량이 되어가는 AI 여기서 말하는 AI 역량이란 챗GPT를 사용하여 이메일을 대신 작성하는 능력을 의미하는 것이 아니다. 채용 담당자들은 진정한 지식과 기술을 갖춘 사람, 즉 AI 분야에 관심을 갖고, 심지어는 AI 관련 강좌를 수강하는 사람을 찾고 있다. 이를 테면 비즈니스 세계에서 야망이 있는 사람이라면 누구나 글쓰기를 더 잘하기 위해 노력해야 하고, 대부분 그렇게 하고 있다. 글쓰기는 각자의 전문 분야와 결합되어야 하는 필수 역량이다. 이제 AI는 바로 그런 존재다. AI를 파고들어 어떻게 하면 업무를 더 효과적으로 수행할 수 있는지 탐구하고 이해해야 한다. 최고 경영진에게도 해당되는 이야기다. EdX는 800명의 경영진과 800명의 직원을 대상으로 AI가 업무에 미치는 영향에 대해 설문조사를 실시했다. 놀랍게도 거의 절반에 가까운 CEO가 업무의 대부분 또는 전부를 AI로 자동화할 수 있다고 답했다. (이 비율은 평균 20%인 직원들의 값보다 훨씬 높았다.) CEO는 파트타임으로 일하기 위해서가 아니라 인간 CEO만이 할 수 있는 중요한 일에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 이러한 자동화를 효과적으로 활용하는 방법을 배워야 할 것이다. 미래의 인력은 학교에서 AI를 배우게 될 것이며, 향후 15년 동안 다음 세대의 졸업생은 이전 세대보다 훨씬 더 강력한 AI 역량을 갖게 될 것이다. 실제로 필자의 아들은 8세 어린이에게 AI 리터러시를 가르치는 실리콘밸리 기반 스타트업인 채터박스(Chatterbox)를 이용하고 있다. 그 나이에 AI를 배운다는 것은 현재 직장에 다니는 성인에게는 상상할 수 없는 일이다. 아들 세대의 인력은 2022년과 2023년, LLM 기반의 생성형 AI 혁명이 일어나기 전에 학교를 다녔던 인력보다 훨씬 더 뛰어난 AI 지식과 능력을 갖춘 채 직장에 진입하게 될 것이다. 그렇기 때문에 직종에 관계없이 지금 할 수 있는 현명한 일 중 하나는 생성형 AI에 대해 더 많이 배우는 것이다. '프롬프트 엔지니어링', 즉 단어를 사용하여 생성형 AI 도구에서 결과물을 얻는 능력은 올해 각광을 받은 역량이다. 하지만 프롬프트 엔지니어링이 평범하고 진부해지는 것은 시간 문제일 뿐이다. 한 걸음 더 나아가 생성형 AI의 작동 방식, 한계와 잠재력, 결과물에 대한 윤리적, 법적 이슈에 대해 제대로 공부하여 다른 사람들과 차별화되는 것이 중요하다. -> 요즘 핫한 ‘프롬프트 엔지니어링’ 역량 따라잡기 -> 최적의 챗GPT 프롬프트를 작성하는 6단계 체크리스트 -> 'AI, 입맛에 맞게 조련하라' 프롬프트 엔지니어링 활용법 또한 생성형 AI가 얼마나 빠르게 진화하는지 이해하고 그 변화를 따라잡는 것이 중요할 터다. 관련 도구, 기술, 모범 사례가 거의 매주 바뀌는 것처럼 보이는 지경이다. 아울러 생성형 AI 기술을 단독으로 사용하면 쓸모없거나 심지어 위험할 수도 있다는 점을 이해하는 것도 중요하다. 고등학생이 더 좋은 성적을 받기 위해 에세이를 챗GPT에 맡겼다가 적발되어 GPA가 엉망이 된 사례를 떠올려볼 수 있다. 생성형 AI 기술은 다른 기술과 결합될 때 특히 효과를 발휘한다. AI 역량과 직업 기회에 대해 말하자면, 기술 산업 자체를 생각해보라는 것이다. 현재 AI 기반 스타트업에 대한 자금은 전체 벤처캐피털 부문을 견인하고 있다. 실리콘밸리의 거대 기술 기업들은 투자를 줄이고, 제품을 단종하고, 직원을 해고하고 있지만, AI에 대한 투자는 두 배, 세 배로 늘리고 있다. 이제 AI를 다른 사람의 전문 분야로만 생각해선 안 된다. 어떤 일을 하든 커리어에서 진정으로 성공하기 위해서는 이 역량이 필수적이라고 바라보아야 할 시점이다. 출처 : ‘누구나’ 생성형 AI 역량을 ‘바로 지금’ 키워야 할 이유 ｜CIO｜ 23.11.06.

로봇신문은 한국로봇산업진흥원과 공동으로 ’인공지능‘을 주제로 2023년 제3차 로봇플러스 세미나를 개최했다. 이번 3차 세미나에선 장진철 소프트웨어정책연구소 선임연구원이 ’생성형 AI의 부상과 로봇산업의 변화‘, 이장우 박사(Idea Doctor)가 ’인공지능 로봇의 진화와 미래’를 주제로 발표했다. 이번 세미나 내용은 20일 로봇신문 유튜브 채널인 로봇플러스TV(https://www.youtube.com/watch?v=vfKj0ZvGpzo&feature=youtu.be)를 통해 공개됐다. 장진철 소프트웨어정책연구소 선임연구원의 발표 내용을 간추려 소개한다. ◆ ‘생성형 AI의 부상과 로봇산업의 변화’(장진철 소프트웨어정책연구소 선임연구원) 챗GPT의 등장으로 생성형 AI가 2023년 전세계에서 화두가 되었다. 스탠포드대가 내놓은 ‘AI 인덱스 리포트’에 따르면, 2023년 현재 인공지능 분야의 최신 동향은 ▲미국과 중국 주도의 연구 ▲윤리관련 이슈 증가 ▲경기 침체로 인한 투자 둔화 ▲ AI교육의 보편화 ▲AI 관련 입법·정책 활성화 등을 특징으로 하고 있다. AI 연구 분야 출판물이 양적으로 증가하고 있으며, 패턴인식, 머신러닝, 컴퓨터비전을 중심으로 활발하게 연구가 이뤄지고 있다. 중국은 출판물의 양과 질 측면에서 미국을 압도하고 있다. 윤리관련 이슈와 관련해선 공정성과 편향성 문제가 있다. 그동안 AI에 대한 투자가 지속적으로 증가해왔으나 우크라이나전쟁 등의 영향으로 경기가 침체하면서 지난해 10년만에 처음으로 AI투자가 감소했다. 이같은 상황에서 각국에서 AI관련 입법과 정책이 속속 마련되고 있다. 세계 AI시장이 고속 성장하면서 생성 AI가 부상하고 있다. IDC 자료에 따르면 세계 AI소프트웨어 시장 규모는 연평균 20.4% 성장하면서 2026년 7962억달러(약 1029조 8847억원) 규모로 확대될 전망이다. 생성 AI 시장은 연평균 70% 이상 성장하면서 2027년 1431억달러(약 185조 1000억원)로 확대될 전망이다. 가트너에 따르면 생성형 AI 기술은 향후 2~5년내 혁신적인 성과를 달성할 것으로 예측되고 있다. 한편 최근 AI 활용에 대한 위험 요인이 부각되고 있는데 AI의 블랙박스, 딥테이크ㆍ딥보이스 등 가짜정보와 여론의 범람, 학습 데이터 편향화 및 오염 등 문제가 이슈가 되고 있다. 미국과 유럽 등은 AI 규제 법안을 논의하고 있는데, 유럽은 위험을 내포하는 AI 애플리케이션을 금지하고, 고위험 사용 사례에 대한 엄격한 규제 방안을 마련하겠다는 계획이다. 유럽은 AI시스템의 완전 자동화 보다는 인간에 의해 감독되어야 한다는 쪽으로 제도를 마련하고 있으며, 특정 분야 AI 시스템은 시장 출시전 안정성 평가를 요구하는 움직임을 보이고 있다. 우리나라 인공지능 활용 현황을 보면 공공부문의 경우 AI 도입률이 50% 이상에 달하며, 챗봇, 추천 서비스 등에 우선 도입되는 추세다. 산업 부문의 경우 IT산업 외 제조 등 다른 산업에서의 디지털 전환은 낮은 수준이다. 시장의 IT 투자 증가 등 여러 요인으로 향후 점차 확산될 것으로 전망된다. 최근 부상하고 있는 초거대 AI는 인공신경망 구조와 기법을 사용하는 AI 모델 가운데 파라미터 수가 매우 많은 모델을 말한다. 생성형 AI는 이용자 요구에 따라 텍스트, 이미지 등 결과를 생성하는 기술로, 대량의 데이터를 학습해 인간 영역인 창작 영역까지 확대되고 있다. 작년 11월 공개한 챗GPT는 5일만에 이용자수 100만명을 돌파하는 놀라운 기록을 수립했다. 오픈AI 뿐아니라 구글, 메타, 바이두, 네이버 등이 초거대 AI를 내놓으면서 이 시장은 빅테크 기업들의 격전지가 되고 있다. 구글 바드(Bard)가 5월 발표된데 이어 오픈AI의 GPT-4 터보, X(트위터)의 그록(grok) 등 강화된 기능의 서비스들이 속속 등장하고 있다. 우리나라도 네이버, LG 등이 빠르게 생성형 AI를 적용한 서비스를 내놓고 있는데, 한국어에 특화돼 있다. 글로벌 경기 침체에도 불구하고 생성형 AI 스타트업들이 등장, 투자자들로부터 엄청난 자금을 끌어들이고 있으며 유니콘 기업도 등장했다. 또한 금융, 교육 등 전산업으로 생성형 AI 작용이 확산되고 있으며, 이들 업계는 자체 개발 또는 SW기업과의 협업을 통해 AI 생태계 확장에 기여하고 있다. 생성형 AI는 산업에 부정적인 영향을 미칠 것으로 우려되고 있는데, ▲(기술) 정확도 오류 ▲ (법제도) 저작권 이슈 ▲(산업) 빅테크 중심의 승자 독식과 일자리 감소 문제 ▲ (보안) 개인정보 및 금융정보 유출 문제 등이 생길 수 있다. 그렇다면 생성형 AI를 로봇에 적용하면 어떻게 될까. 우선 AI 시장과 함께 로봇AI 시장 역시 성장하고 있는데, 연평균 약 30% 성장하면서 2030년 777억달러(약 100조 4600억원) 규모로 확대될 전망이다. 로봇이 음성이나 이미지 인식은 물론 생성형 AI와 결합하면 보다 어려운 문제를 해결하는 자동화된 지능형 시스템으로 발전할 것이다. 제조 분야에 생성형 AI 적용 시 사용자와 대화하며 코드를 생성하고, 로봇과 대화하며 공장이나 물류센터에서 협업하는 일이 가능해질 것이다. 또한 로봇과 생성형 AI는 노동력 고령화의 대안이 될 수 있다. 또한 네이버 케어콜 서비스에서 볼 수 있는 것처럼 생성형 AI는 복지 분야에도 적용될 수 있다. 향후 돌봄 로봇으로 확대될 수 있다. 생성형 AI와 로봇의 결합으로 여러 분야에서 긍정적인 활용 가능성이 높아지고 있지만, 빅테크 기업에 대한 플랫폼 종속 가속화, 저작권 및 보안 우려 등 문제가 있다. 따라서 빅테크 기업-스타트업-연구소 및 학계 등 상생하는 생태계 조성을 위한 노력이 필요하며, 가이드라인을 제시함으로써 오용 사례를 줄일 수 있도록 이끌어야한다. 출처 : [기획] 생성형 AI의 부상과 로봇산업의 변화｜ 로봇 신문 ｜ 23.11.20.

[이데일리 이선우 기자] 글로벌 온라인 여행 플랫폼 아고다가 생성형 AI(인공지능) 기술을 이용한 동화책 ‘마야와 아고다의 비밀세계(Maya and the Secret World of Agoda)’를 출간했다. 세계 어린이날(11월20일)을 맞아 아고다 마케팅과 기술·번역 팀이 생성형 AI 프로그램인 챗GPT와 미드저니(Midjoureny)를 사용해 제작한 책이다. 총 24쪽 분량의 동화책은 주인공인 어린 소녀 마야가 아고다 방콕 지사에 있는 엄마를 만나러 가는 과정에 겪는 모험을 이야기로 엮었다. 이단 잘츠버그 아고다 CTO(최고기술책임자)는 “아이들이 기술을 탐구하고 즐길 수 있도록 장려하기 위해 추진한 프로젝트”라며 “AI 기술을 활용해 제작한 이번 동화책은 기술이 얼마나 급속도로 발전하고 있는지를 보여주는 결과물”이라고 설명했다. 동화책은 아고다 플랫폼에서 AI가 작성한 영어 원본뿐 아니라 한국어와 영어 버전을 무료로 다운받을 수 있다. 일본어와 중국어, 베트남어 등 다양한 언어로도 제공한다. 출처 : 아고다, 챗GPT 등 생성형AI 이용한 동화책 출간 ｜ 이데일리 ｜ 23.11.21.

2023년 올 한 해, 가장 널리 회자된 기술 화두는 생성형AI다. 챗 GPT가 서막을 연 이후, 국내외 내노라 하는 기업들이 거대언어모델을 기반으로 한 생성형 AI에 주목하고 있다. 자체적으로 개발한 모델을 앞다퉈 선뵈는 등 생성형 AI의 바람은 거세지고 있다. 11월 초 챗GPT를 개발한 오픈AI는 개발자 행사 '데브데이'를 통해 진화된 모델을 발표했다. 이 모델은 최신 정보를 반영하고 반응 속도를 향상시켰으며, 300페이지 분량의 데이터 처리는 물론 이미지 이해와 오디오 생성 능력이 향상됐다고 한다. 이와 같은 진보는 예견됐지만, 그 범위와 깊이에 놀라움을 자아낸다. 다만, 주목할 점은 따로 있다. 최근 개발 동향에 따르면 노코드(No-Code) 플랫폼 등장으로 프로그래밍 언어를 사용하지 않고도 앱이나 웹사이트 등을 만들 수 있게 됐다. 챗GPT는 이런 트렌드를 반영하고, 구현한 것이다. 개발에 문외한인 사용자가 코딩을 하지 않아도 본인만의 챗봇 생성이 가능하다. 일상적인 자연어를 입력함으로써 사용자가 원하는 대로 특화된 챗봇이 탄생할 수 있다. 이같은 기술 확산으로 아이디어만 있다면 누구나 서비스 출시가 가능하다. 만약 웹서비스를 출시하려면 서버 및 클라우드 구매, 운영, 배포 등 비용 투입과 관리가 필요했다. 이런 일련의 활동이 필요없어진 셈이다. 더욱이 GPT스토어 등 유사한 플랫폼에 서비스를 올림으로써 손쉽게 수익화까지 연결될 수 있다. 이처럼 생성형AI와 연관된 기술은 점점 더 진화하고 있다. 그 효과가 긍정적이든 부정적이든 산업 전반에 광범위한 파급력을 발휘할 것으로 예상된다. 특히 금융 분야에서는 기회의 확대와 함께 위협요소를 내포하고 있다. 이런 변화는 세 단계로 나눠 볼 수 있으며, 각 단계는 금융 산업의 성장에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 첫번째는 접목을 통한 공존이다. 생성형 AI는 금융 업무 자동화를 넘어 의사 결정 영역까지 확장하고 있다. 이는 금융 가상비서를 통한 고객 서비스 개선, 금융상품 추천 및 자산관리, 자금세탁 방지, 리스크 관리와 금융 사기 예방에 이르기까지 다양한 분야에 이용되고 있다. 일례로 금융사가 생성형 AI를 활용해 복잡한 내부 규정과 전체 출시 상품을 학습시키고, 인지하고 있는 고객 정보와 상황을 매칭한다면 적합한 상품 추천이나 운영이 가능해질 것이다. 두번째 단계는 신뢰성의 문제다. AI의 불투명한 결정 과정이나 알고리즘의 편향성은 신뢰가 중요한 금융 분야에서 반드시 풀어야 할 도전과제다. 금융 소비자의 이익을 최우선하는 투명하고 공정한 알고리즘의 개발이 필요하다. 이를 위해 지속적인 모니터링과 반복적인 개선 과정을 거쳐야 하고, 엄격한 개인정보 보호까지 이뤄져야 한다. 세번째 단계는 AI 기반의 고객층 확대와 관련된다. 생성형 AI는 금융 서비스의 접근성을 높이고 다양한 고객층에게 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 특히, 금융 소외 계층이나 금융 이력이 부족한 소비자에게 중요한 기회를 제공할 수 있다. 간소화된 금융 서비스나 개인화된 솔루션은 금융 기관의 접근성을 높일 수 있는 혜택임에 분명하다. 결국, 생성형 AI는 서비스의 효율성과 사용자 경험의 혁신을 통해 금융의 구조와 운영 방식 자체를 재정의할 것으로 본다. 이는 고객 중심의 맞춤형 서비스 제공, 접근성 향상, 비용 절감 등으로 이어져 금융 산업의 지속 가능한 성장을 촉진할 것이다. 그러나, 동시에 투명성, 공정성, 윤리성 등 풀어야 할 과제도 제기된다. 금융권은 이런 문제를 해결하고 긍정적인 변화를 이끌어내기 위해, 자구적인 노력과 상호 협력이 지속적으로 이뤄지길 기대한다. 출처 : [송민택 교수의 핀테크 4.0] 생성형 AI 발전과 금융의 변화 ｜ ETNEWS ｜ 23.11.21.

생성형 인공지능(이하 AI)이 대학 교육 생태계를 뒤흔들고 있다. 생성형 AI란 텍스트, 이미지 등 기존 자료를 활용해 새로운 콘텐츠를 만들어 내는 인공지능 기술을 의미한다. 우리에게 가장 가까이 다가온 생성형 AI는 지난해 12월 등장한 챗GPT이다. 현재 월 16억 명 이상이 방문하고 2억 명 이상의 사용자를 보유하등 전 산업 분야에 영향을 미치는 초거대 AI로 성장했다. 생성형 AI는 대학 교육에도 대변혁을 요구하고 있다. 국내외 많은 대학이 챗GPT 지침을 마련하는 등 생성형 AI가 가져올 미래 교육 환경 변화를 주시하며 대응책을 마련해 나가고 있다. 물론 생성형 AI가 학생들의 지식을 탐구하는 데 도움을 줄 수 있지만, 창의적·비판적 사고를 저해하고 교수-학생 간 상호작용을 약화해 대학 교육의 근간을 흔들 수 있다는 우려도 존재한다. 생성형 AI 시대에 부합하는 고등 교육의 해법은 대학 간 협력과 대학-지역사회 및 산업체와의 연계를 기반으로 한 융합 교육에서 찾을 수 있다. AI 기술을 활용해 융합적 사고력을 배양하고, 지역사회 및 산업체와의 리빙랩을 통해 현장 기반의 맥락적 지식을 공유해야 한다. 미국 스탠퍼드대학교는 '생각을 디자인하는 방법을 가르치는 학교'라는 의미의 디자인 대학을 만들어 지역사회 문제 해결과 학문 간 연계를 통한 융합인재를 양성해 오고 있다. 하버드보다 입학하기 어렵다는 평가를 받고 최근 2년 연속 '세계 혁신대학'으로 선정된 미네르바 스쿨은 학생들이 세계 7개 도시를 순회하며 지역 기반 과제 해결을 위해 기업과의 협업 프로젝트를 진행하고 있다. 우리 정부와 대학들도 이러한 변화와 실험에 적극적으로 나서고 있다. 정부는 고등·평생교육 지원 특별회계를 통해 2024년 약 15조 원 규모의 고등교육 재정지원 계획을 발표했다. 대학들도 정부의 재정지원 아래 첨단분야 혁신융합대학(COSS), 산학연협력선도대학(LINC3.0), 창업교육 혁신 선도대학(SCOUT) 등의 사업에 참여해 첨단분야 인재 양성과 지역전략산업 강화라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 노력하고 있다. 특히 11월 8일부터 10일까지 3일간의 일정으로 대전 컨벤션센터에서 열리는 '2023 산학협력 EXPO'는 우리나라 산학연협력을 통한 대학혁신의 현재와 미래를 확인할 수 있는 행사이다. 아울러 AI 세대를 위한 교육혁신의 해법을 확인하는 장이 될 것으로 기대하고 있다. '대학이 AI와 어떻게 협력해야 할 것인가'에 대한 질문에 챗GPT는 '공동의 이익을 추구하는 것'을 제안했다고 한다. 생성형 AI 시대를 맞이해 대학-지역사회-산업체 연계 및 융합 교육 활성화를 통한 공동 이익 추구는 학령인구 감소와 디지털 대전환 시대를 맞아 위기에 처한 대학 교육에 새로운 돌파구가 될 것이다. 출처 : 생성형 AI 시대, 대학은 어떻게 변해야 할까? ｜ 한국일보 ｜ 23.11.01.