지난 2개월간 프로그래밍이 점진적 발전이 아닌 급격한 변화를 겪었으며, 특히 직전 12월이 결정적 전환점이었음
모델들의 품질, 장기 일관성(long-term coherence), 끈기(tenacity) 가 크게 향상되어 크고 긴 작업을 끝까지 처리 가능
이로 인해 기존 기본 프로그래밍 워크플로우에 매우 파괴적인 변화가 발생
일례로, 주말에 자택 카메라용 로컬 비디오 분석 대시보드를 구축했음
에이전트에게 내린 지시 내용
“DGX Spark의 로컬 IP와 사용자명/비밀번호를 줄 테니 로그인하고, SSH 키 설정, vLLM 설정, Qwen3-VL 다운로드 및 벤치마크, 비디오 추론용 서버 엔드포인트 구축, 기본 웹 UI 대시보드 구축, 전체 테스트, systemd 서비스 설정, 메모리 노트 기록, 마크다운 리포트 작성까지 할 것”
에이전트가 약 30분간 자율적으로 작업 수행: 여러 문제에 부딪히면서 온라인으로 해결책을 조사하고, 하나씩 해결하며 코드 작성, 테스트, 디버깅, 서비스 설정까지 완료 후 보고서를 제출함
직접 손댄 것은 아무것도 없었으며, 불과 3개월 전만 해도 주말 전체가 필요한 프로젝트였지만 이제는 30분 동안 잊고 기다리면 완료되는 작업이 되었음
컴퓨터 발명 이래 에디터에 코드를 직접 타이핑하던 시대는 끝났음
이제는 AI 에이전트를 실행하고, 영어로 작업을 지시한 뒤 그 작업을 병렬로 관리하고 검토하는 시대
가장 큰 보상은 추상화 계층을 계속 높여가는 것, 즉 올바른 도구, 메모리, 지시를 갖춘 장기 실행 오케스트레이터가 여러 병렬 Code 인스턴스를 생산적으로 관리하도록 설계하는 것
최상위 수준의 “에이전틱 엔지니어링” 을 통해 달성할 수 있는 레버리지가 현재 매우 높음
물론, 아직 완벽하지 않으며, 고수준 방향 설정, 판단력, 감각(taste), 감독, 반복 작업, 힌트와 아이디어 제공이 필요함
일부 시나리오에서 훨씬 잘 작동하며, 특히 작업 명세가 명확하고 기능을 검증/테스트할 수 있는 경우에 효과적임
핵심은 작업을 적절히 분해하여 잘 작동하는 부분은 에이전트에 위임하고 나머지 부분에서 도움을 주는 직관을 기르는 것
현재 소프트웨어 업계는 “평소와 다름없는 시기(business as usual)”가 전혀 아닌 상황임
2022년 11월 말 출시된 오픈AI사의 ChatGPT는 대화형 인공지능(이하 AI)으로써 질문에 대한 답을 주는 것 뿐만 아니라 문장의 요약, 창작, 번역 등 다양한 비즈니스에 활용이 가능하다. 지적재산 분야에서도 ChatGPT 등 AI 서비스의 등장이 특허 업무에 어떤 변화를 불러일으킬 것인가에 대해 많은 이목이 쏠리고 있다.
일반적으로 변리사가 작성하는 특허출원 서류는 아래 5가지로 구성된다.
1) 권리의 범위를 정하는 ‘특허청구범위’
2) 발명의 상세를 설명하는 ‘명세서’
3) 발명의 요점을 기재하는 ‘요약서’
4) 발명의 설명을 알기 쉽게 하는 ‘도면’
5) 출원인 및 발명자에 대해 기재하는 ‘원서’
변리사가 이런 서류들을 작성하기 위해서는 출원인 및 발명자로부터 출원 정보를 받아 정리하고 특허 데이터베이스, 문헌 검색 등을 이용하여 기존에 유사한 출원이 존재하지 않는지 선행 조사를 실시한다. 그 이후, 출원의 특징 및 기술에 따라 신규성과 진보성을 평가해 문서화한다. 또한 심사와 소송에 대한 선제적으로 대비하기 위해 출원을 보완하는 경우도 있다.
그렇다면 AI는 특허 출원 과정에 어떠한 변화를 가져다 주었을까? 실제 ChatGPT에 질문한 내용을 예시로 들어보자.
<‘쓰레기 처리기’와 특허출원에 관해 ChatGPT와 나눈 대화 일부>
명령1
기존 쓰레기 처리기의 과제와 이를 보완할 수 있는 기술을 포함하는 특허 개발을 위한 청구항을 제안해줘.
이하에 기존 쓰레기 처리기의 과제를 보완할 가능성이 있는 기술을 포함하는 특허 개발을 위한 청구항의 예시를 제안합니다.
ㅇ 제1항: 자동 분리수거 기능을 구비한 쓰레기 처리기
쓰레기 처리기에 있어서 자동으로 쓰레기를 분리하고 분리된 쓰레기를 각각 적절한 처리 방법에 의해 처리하는 기능을 구비하는 것을 특징으로 한다.
제2항: 고효율 재활용 기능을 갖춘 쓰레기 처리기
쓰레기 처리기에 있어서 재활용 가능한 쓰레기를 고효율로 회수·분리하여 재사용 가능한 자원의 회수율을 향상시키는 기능을 구비하는 것을 특징으로 한다.
제3항: 악취 및 유해물 배출을 억제하는 쓰레기 처리기
쓰레기 처리기에 있어서 악취나 유해 물질의 배출을 억제하기 위한 탈취·제거 장치를 구비하여 처리 과정에 있어서의 환경 부하를 저감하는 기능을 갖는 것을 특징으로 한다.
제4항: 에너지 절약 운전이 가능한 쓰레기 처리기
쓰레기 처리기에 있어서, 처리 프로세스에 있어 에너지 절약 운전을 실현하기 위한 효율적인 열 교환 시스템 및 에너지 회수 장치를 구비하는 것을 특징으로 한다.
제5항: 원격 감시 및 제어 기능을 구비한 쓰레기 처리기
쓰레기 처리기에 있어서 원격지로부터의 감시 및 제어가 가능한 통신 인터페이스, 센서를 구비하여 운전 상황의 모니터링이나 효과적인 보수·관리를 실현하는 기능을 갖는 것을 특징으로 한다.
이러한 청구항은 쓰레기 처리기의 기존 과제에 대한 해결책이나 개선점을 도입한 것입니다. 특허출원 시에는 구체적인 발명의 상세나 기술에 따라, 보다 구체적이고 특징적인 청구항을 작성하는 것이 중요합니다. 전문적인 조언을 받으면서 특허출원 전략을 검토하는 것을 추천합니다.
명령2
그럼 쓰레기 처리기에 관한 특허출원서도 작성해 줄래?
일본 특허출원을 위한 원서의 예는 다음과 같습니다. 특허출원 시에는 특허청이 지정하는 서식에 따라 원서를 작성해야 하므로 이는 어디까지나 참고 예입니다.
[서류명] 쓰레기 처리기에 관한 특허출원서
[발명의 명칭] 쓰레기 처리기
[출원인 정보]
출원인 성명: [출원인 성명]
주소: [출원인 주소]
국적: [출원인의 국적]
법인의 경우 법인명과 소재지 기재
[대리인 정보] (대리인을 이용하는 경우)
대리인 성명: [대리인 성명]
주소: [대리인 주소]
국적: [대리인 국적]
대리인 등록번호: [대리인등록번호]
대리인 상세정보 기재
[발명의 요약]
[쓰레기 처리기 발명에 관한 요약 기재]
[발명의 설명]
[쓰레기 처리기 발명에 대한 상세한 설명 기재]
[도면 설명]
[쓰레기 처리기에 관한 도면 설명 기재]
[청구 범위]
[앞에서 서술한 청구항 번호와 내용 기재]
[신청일]
[특허출원 신청일 기재]
[서명]
출원인 또는 대리인의 서명과 날짜
이상이 일반적인 일본 특허출원을 위한 원서의 예입니다. 이는 특허청이 지정한 서식에 따라 필요한 정보를 정확하고 완전히 기재해야 합니다. 특허 대리인 및 변호사의 도움을 받는 것을 추천합니다. 또한, 특허출원에는 다양한 서류와 절차가 필요하므로 자세한 내용은 특허청 웹사이트 및 전문가의 지도를 참고하시기 바랍니다.
[자료: ChatGPT와 채팅 내용을 도쿄 IP-DESK에서 번역]
이처럼 ChatGPT의 경우, 질문에 대한 AI 나름의 분석과 답변을 받아볼 순 있었지만, 실제 특허출원을 하기 위한 구체적인 기술의 제시는 불가능했으며 제공된 양식이 정확한지도 확인해 볼 필요가 있을 것으로 사료된다. 외견상 그럴싸한 답변을 제시한 듯 했으나 ChatGPT는 인터넷상에 공개된 방대한 데이터를 학습하고 조합하여 답변하기 때문에 그 중에는 오래되거나 혹은 잘못된 정보가 포함돼 있을 가능성이 높다. 이 뿐만 아니라 채팅 기록과 개인정보, 영업비밀 유출 등의 보안상 문제가 우려되며 자사 시스템에 ChatGPT 프로그램을 도입·변경하여 사용하는 것은 불가하므로 활용 방안에 대해 신중하게 검토할 필요가 있다.
일본 경제산업성, AI를 이용한 특허 출원서류 작성을 인정해
한편, 아직은 시작 단계인 AI지만 특허 출원의 도우미로서 적절히 활용한다면 지식재산의 개발 및 관리에 소요되는 시간, 비용 등을 절감할 수도 있다. 아래에서는 나날이 증가하고 있는 일본 기업들의 AI를 활용한 지재권 서비스를 소개하고 이에 대한 적법성을 논한다.
AI 기반 특허 판정 시뮬레이션 시스템의 개발·운영 업체인 주식회사 AI사무라이(Samurai)는 최단 3일 만에 그리고 최저 5만 엔(세금 별도)으로 특허 조사와 출원서류 초안 작성이 가능한 ‘모두의 특허’ 서비스를 2022년 12월 시작하였다. 이 서비스는 변리사에게 의뢰하는 업무 영역이었던 베이스 자료를 AI가 작성함으로써 소요 비용과 시간을 대폭 절감시키고, 이를 연계 변리사의 감독 하에 특허청에 출원하는 방식이며, AI가 작성한 ①특허기술조사 리스트, ②특허 유사도 평가 자료 등도 받아볼 수 있다. 나아가, 미쓰이스미토모해상화재보험(주)와 연계해 日 업계 최초로 지식재산권의 소송비용 보험을 무상 제공한다. 본 서비스를 이용해 특허출원을 실시한 경우라면, 취득한 특허권이 포함되는 이용자의 제품·서비스에 대해서 특허침해 소송이 제기되었을 시 변호사 비용 등의 소송에 관한 비용의 일부가 보상된다.
온라인 플랫폼의 개발 및 운영, 지식재산 정보제공, 컨설팅을 실시하는 코토박스 주식회사(cotobox)는 일본 최대의 온라인 AI 상표등록 서비스 ‘Cotobox’를 통해 2021년 이래 2년 연속 일본 특허청에 출원 취급건수에 있어서 1위를 차지하였다. 본 서비스는 유사 상표 검색서비스를 제공해 간이 조사 결과와 웹사이트 폼에 정보를 입력하는 것만으로 출원 서류를 작성해준다. 더불어, 해당 사이트에서는 대화형 AI인 챗봇을 이용할 수 있어 본 서비스의 조작 방법이나 상표출원 시의 궁금증을 손쉽게 상담할 수 있다. 이러한 각종 인공지능 활용 기술로 해당 사이트에선 서비스 이용에 최단 3분이 소요되고 최단 1영업일 만에 일본 특허청에 출원서 제출까지 가능한 스피드 있는 상표출원을 서포트한다.
위와 같이 일본 IP 시장에서 부상을 거듭하고 있는 AI변리사 서비스, 즉 인공지능을 활용한 출원 업무 취급 서비스이지만 개시할 당시에는 우선 日 변리사법 제75조의 저촉 여부에 대한 확인이 필요했다. 이에 상기에 사례로 언급한 AI사무라이 측에서는 산업경쟁력강화법에 따라 사업자가 현행 규제의 적용 범위가 불명확한 경우에도 안심하고 신사업활동을 할 수 있도록 구체적인 사업 계획에 입각하여 미리 규제 적용 여부를 확인하는 ‘그레이존 해소 제도’를 통해 AI에 의한 특허출원서류 검토 및 작성의 적법성을 물었다.
일본 변리사법 제75조
변리사 또는 변리사법인이 아닌 자는 타인의 요구에 따라 보수를 받고 △특허·실용신안· 디자인·상표의 국제출원, △디자인권과 관련된 국제등록출원, △상표와 관련된 국제등록출원에 관한 특허청에 있어서의 절차, △특허·실용신안·디자인·상표에 관한 행정불복심사법의 규정에 따른 심사 청구, △재정에 관한 경제산업대신에 대한 절차 대리(특허료 납부 절차에 대한 대리, 특허 원부 등록신청절차에 대한 대리 및 그 밖의 정령으로 정하는 것은 제외), △또는 이러한 절차와 관련된 사항에 관한 감정(鑑定), △정령으로 정하는 서류 및 전자적 기록(전자적 방식, 자기적 방식 및 그 외 사람의 지각으로는 인식할 수 없는 방식으로 만들어지는 기록으로써, 컴퓨터에 의한 정보처리용으로 제공되는 것을 말함.)의 작성을 업으로 할 수 없다.
<日 경제산업성의 AI에 의한 특허출원서류 작성 관련 회답>
1. 확인 요청 일시: 2023년 1월 19일
2. 회답 일시: 2023년 2월 18일
3. 신 사업활동 관련 사업 개요: 본 건 사업은 이용자(연구자, 발명자, 변리사 등)가 입력한 발명 내용(새로운 아이디어) 및 복수의 유사한 선행특허문헌에 기초하여 특허출원서류 기재 예의 서포트가 되는 문장을 자동 출력하는 시스템(이하 ‘본 건 시스템’이라 한다.)을 개발·제공하는 것이다.
본 건 시스템의 구체적인 이용 절차는 다음과 같다.
(1) 사용자는 브라우저 화면에서 발명 내용을 문장으로 입력함과 동시에 선행기술문헌인 기준 특허와 유사 특허군(500건 이하)을 문헌 번호로 지정한다.
(2) 이 사건 시스템에 의해 발명 내용을 분할하고 분할된 구성에 포함되는 센텐스 또는 단어를 추출하고 그 추출된 문자군에 기초하여 유사 문헌으로부터 해당 문자군을 설명하는 해당 장소를 추출하여 명세서의 항목에 맞게 재배치하여 출력한다.
(3) 해당 출력 결과는 브라우저 화면상의 편집기능 또는 워드 문서로의 내보내기 기능을 통해 변리사에 의해 수정 확인돼 특허청에 출원된다. 본 건 시스템에서 사용자는 상기 (3)에서 수출된 워드 문서를 이용하여 특허출원을 함에 있어 변리사에게 해당 문서의 내용 확인 및 수정을 받는 것을 전제로 한다. 즉, 사용자는 본 건 시스템을 이용할 때에 본 건 시스템을 이용한 최종적인 특허출원서류의 작성 행위에 변리사가 확실하게 관여하는 것에 대해서 예를 들어 본건 시스템의 이용규약이나 별도 서약서 등에서 명확히 한다.
본 건 시스템의 제공처로써 상정하는 고객으로는 변리사, 특허업무법인 또는 변리사가 재적하는 기업으로 하고 변리사가 재적하지 않는 기업에 대해서는 별도 변리사 또는 특허업무법인과 출원위탁계약을 체결하는 것을 전제로 제공한다.
4. 확인 요청 내용: 본 건 사업이 변리사법 제75조에 저촉되는가
5. 확인 요구에 대한 답변내용: 본 건 시스템을 변리사 또는 특허업무법인에 제공하는 경우, 본 건 시스템이 출력하는 서류 데이터는 변리사 또는 특허업무법인만이 접근할 수 있으므로 본 건 시스템을 이용한 서류 작성 행위는 변리사의 감독 하에서 이루어지고 있어 변리사법 위반이 되지 않는다고 생각된다.
한편, 본 건 시스템을 변리사가 재적하는 기업 또는 변리사가 재적하지 않는 기업에 제공하는 경우, 본 건 시스템을 이용한 서류 작성 행위에 변리사가 관여하는 것이 확실하게 담보될 수 있도록 충분하고 객관적인 제도적·운용적 수당을 강구하고 있는 한, 해당 서류 작성 행위는 변리사법 위반에 해당하지 않는다고 생각된다.
단, 본 건 시스템 이용의 구체적 양태에 의해 변리사가 서류 작성에 실질적으로 관여하고 있지 않고, 이른바 ‘명의 대여’에 상당한다고 인정되는 경우, 본 건 시스템을 이용한 서류 작성 행위가 변리사법 위반이 될 가능성이 있다.
덧붙여 상기 회답은, 이번에 조회가 있던 사업에 대해서만 판단한 것이지, 다른 사업 등에 있어서의 판단을 나타내는 것은 아니다. 또한, 본 제도의 응답은 어디까지나 해당 법령에서의 취급에 대해서만 판단한 것이고, 다른 법령 등에서의 판단을 나타내는 것은 아니다.
[자료: 일본 경제산업성 홈페이지]
따라서, AI 기술을 접목시킨 특허출원서류 작성 서비스는 변리사법 제75조에 위배될 우려가 있었으나 그레이존 해소 제도에 근거한 답변을 통해 변리사의 감독 하에 있는 한 동조에 반하지 않는다는 것을 알 수 있었고 이는 여러 日 기업들이 AI에 의한 업무 효율화 추진 시스템 사업을 개발 및 연구할 수 있도록 이바지 하여, 일본의 산업 발전에 공헌할 수 있는 기회를 도출했다.
시사점
<AI기술 활용을 위한 액션 플랜에 게재 검토 사업(2022~2026년)>
항 목
내 용
전화·메일 등의 질문 대응
전화·메일 등의 질문 대응에 필요한 시간을 삭감하기 위해 다음
사항 등에 대해 AI 기술 활용을 검토
– 전화 응답 내용의 쓰기
– 쓰기 데이터 등에서 문의에 관한 중요 부분 추출
– 문의 텍스트에서 답변 자동 생성
종이 자료의 전자화(텍스트화)
종이 서류의 내용 확인 및 입력 등에 소요되는 시간을 줄이기 위해, 다양한 레이아웃의 종이 서면에서 항목명과 항목명에 대응하여 기재된 입력을 세트로 추출, 텍스트화하는 것에 대해 검토
상표 국제등록출원에서의 지정상품 역무의 확인
지정상품 역무의 확인에 필요한 시간을 삭감하기 위해, 상표의 국제등록출원에서 지정된 지정상품 역무에 대해, 기초가 되는 국내출원에서 지정된 지정상품 역무의 범위를 넘지 않는지 체크를 지원하는 것을 검토
제출 서류의 열람금지처리 지원
특허청에 제출된 서면 내용에 따라 열람 금지 처리를 하는 업무의 효율화를 위해 AI 기술 활용을 검토
상표 식별성 유무의 시사
심사 안건 난이도의 적절한 파악을 위해 AI 기술을 활용해 출원된 상표에 대해 식별성 판단의 난이도 평가를 할 수 있는지 검토
[자료: 일본 특허청]
상기 일본 특허청의 AI를 활용한 업무 개혁 노력과 같이 계속해서 AI는 특허 생태계 전체에 효율과 특허 품질을 모두 향상시키는 중요한 역할을 맡을 것이며, 특허청 및 지적재산전략추진본부 등 현지 정부의 AI를 활용한 워크플로 접근법과 적법성 등을 주시해야 할 것이다. 이와 관련하여 일본의 최신 지재권 동향 및 지원 제도 등 한국 기업에서도 활용 가능한 해외 각국의 IP 정보는 공사 홈페이지 내 ‘IP-DESK가 전하는 글로벌 IP 현장 뉴스’를 통해서도 확인 가능하며, 도쿄 IP-DESK에서는 온라인을 통한 상시 상담을 진행하고 있으니 일본 진출에 이를 적극 이용하길 권장하는 바이다.
자료: ChatGPT, AI사무라이, 코토박스, 일본 경제산업성, 일본 특허청 홈페이지 참조, KOTRA 도쿄 무역관 IP-DESK 작성
콜린스와 메리엄 웹스터 등 해외의 유명 사전들은 올해의 단어로 각각 ‘바이브 코딩(wibe coding)’과 ‘슬롭(Slop)’을 선정했다. AI가 이제는 전문 영역을 넘어 일상에 파고들었다는 증거로 볼 수 있다.
AI타임스도 올 한해를 정리하며 대표적인 AI 키워드를 뽑아봤다. 이를 통해 올해 기술 트렌드를 되돌아본다. 그리고 이는 2026년에도 주요한 어젠다가 될 가능성이 크다.
1. 에이전트(Agentic)
AI가 단순한 챗봇을 넘어 인간을 대신해 업무를 자동화해 줄 것이라는 기대감이 반영된 단어다. 올해 초에는 샘 알트먼 오픈AI CEO도 연말쯤 에이전트가 기업에 본격 투입될 것으로 봤다. 그리고 월 2만달러의 사용료를 부과할 것이라는 말까지 나왔다.
그런 에이전트는 아직 등장하지 않았다. 현재는 상담사를 대신하는 정도로, 대부분은 테스트 단계로 볼 수 있다. 그리고 이 용어는 이제 AI 자체를 뜻하거나 마케팅용으로 활용되고 있다.
더 중요한 것은 에이전트 역할을 수행하기 위해서는 모델 성능의 향상은 물론, 기존 워크플로우의 적용과 기업 문화와의 충돌, 거버넌스 등의 문제를 해결해야 한다는 점이 드러났다는 것이다. 기술의 완성도보다 비즈니스 통합 난이도가 AI 확산의 병목이 된다는 교훈을 얻은 해였다.
내년에도 에이전트는 업계의 화두가 될 것으로 보인다. 또 이는 모델이 성능 자체만큼이나 애플리케이션으로서의 유용성이 점점 중요해질 것을 예고한다.
2. 바이브 코딩
AI가 현실 문제 해결에 가장 큰 도움을 준 사례로 꼽을 수 있는 것이 바로 AI 코딩이다. 즉, 바이브 코딩이 인기를 끈 것은 AI의 가장 성공적인 사례로 꼽혔다는 것으로 볼 수 있다.
연초부터 빅테크의 수장들이 자체 업무에 이를 적극 도입했다고 밝혔고, 이 영향으로 마이크로소프트가 코더 수천명을 해고하는 일까지 일어났다.
AI는 글쓰기처럼 추상적인 분야보다는, 정확한 답이 있고 이를 자체적으로 검증할 수 있는 수학이나 코딩 등에 강할 수밖에 없다. 이에 따라 AI 코딩의 성능은 앞으로도 크게 발전할 가능성이 크다. 그리고 이는 성공적인 에이전트 사례로 확장될 가능성이 크다.
3. 데이터센터
지난해까지 주요 AI 업체가 ‘모델’ 중심으로 움직였다면, 올해는 ‘인프라’에 집중했다. 1월부터 오픈AI는 ‘스타게이트’라는 초대형 프로젝트로 포문을 열었으며, 1년 내내 관련 발표를 내놓았다. 빅테크들도 일제히 투자 확대를 선언했다.
이는 첨단 모델 개발을 위한 컴퓨팅 확보라는 측면과 동시에 폭발적인 사용자 확대에 따른 추론(inference) 능력, 즉 서비스 확대라는 측면이 반영돼 있다.
이와 맞물려 에너지 문제도 크게 주목받았다. 동시에 엔비디아는 세계에서 가장 가치가 높은 기업으로 올라섰다. 미국과 중국과의 기술 갈등의 핵심도 데이터센터를 이루는 칩이었다.
또 이는 ‘AI 버블’ 논란의 핵심이 됐다. 이제는 우주 데이터센터까지 거론되고 있다.
이제 인프라 구축은 일부 빅테크의 문제를 넘어, 소버린 AI라는 추세를 타고 전 세계로 확대되고 있다. 국내도 알트먼 CEO와 젠슨 황 CEO가 잇달아 방문, 데이터 센터와 GPU 공급을 약속했다.
(사진=메타)
4. 초지능(Superintelligence)
인공일반지능(AGI)에 대한 논의는 올해에도 활발했다. 이미 일부 분야에서는 AI가 인간의 능력을 넘어섰다는 분위기가 형성됐으며, 오픈AI 등은 이를 넘어 ‘초지능’을 새로운 목표로 내세웠다.
특히, LLM으로는 AGI에 도달하기 어렵다는 점이 자주 지적됐다. 이 때문에 월드 모델이 보완책으로 제시됐다. 얀 르쿤 메타 전 수석 과학자까지 합류, 내년에는 이 분야에서도 빠른 발전이 기대된다.
초지능과 관련해 가장 눈길을 끌었던 것은 메타가 MSL을 설립한 것이다. 이름부터 ‘메타 초지능 연구실(meta superintelligence lab)’로, 이를 조직하기 위해 막대한 자금을 퍼부으며 인재 경쟁에 불을 댕겼다. 이 때문에 일부 AI 연구원들은 프로 스포츠 스타에 맞먹는 몸값을 기록했다.
5. 추론(reasoning)과 강화 학습(RL)
추론은 지난해 출시된 오픈AI의 ‘o1’으로 새로운 AI 성능 향상의 기준이 됐다. 이는 AI 모델의 학습을 위한 데이터 고갈과 스케일링 법칙의 한계를 넘는 돌파구로 여겨졌다.
모델 학습 측면에서는 RL이 새로운 대세가 됐다. 이는 에이전틱 AI를 위해서도 핵심 메커니즘으로 꼽힌다.
AI 전문 기술 용어로 유행이 된 것으로는 ‘증류(Distillation)’와 ‘전문가 혼합(MoE)’ 등을 꼽을 수 있다. 이는 올해 초 세계적인 충격을 안겼던 딥시크의 핵심 기술이라는 점 때문에 부각됐다.
이는 또 오픈 소스가 주류로 올라서는 기반을 마련했다. 특히 중국의 모델은 이제 미국을 따라잡았다는 평가를 받을 정도로 성장했다.
6. 피지컬 AI (Physical AI)
AI의 최종 애플리케이션으로 꼽히는 휴머노이드 로봇은 올해부터 본격적인 과대광고가 시작됐다. 일론 머스크 CEO는 테슬라를 로봇 회사로 광고했고, 정부의 드라이브로 중국에서는 로봇 체육대회와 화려한 데모 영상이 쏟아졌다. 엔비디아도 이런 흐름에 기름을 부었다.
물론, 휴머노이드는 두뇌 역할을 하는 AI의 완성은 물론, 엔지니어링 문제 해결과 비용 효율 등이 모두 해결돼야 한다. 단기간의 확장은 무리라는 평이다.
하지만 이는 산업 현장에 AI와 디지털 트윈, 엔지니어링의 결합을 통한 자동화, 즉 피지컬 AI를 화두로 끌어 올렸다. 광범위하게는 자율주행도 여기에 포함된다.
피지컬 AI는 앞서 언급한 AI의 추론과 멀티모달 모델, 월드 모델, 에이전틱 AI 등과 연결된다. 특히 올해는 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 음성 등 모든 데이터를 이해하고 생성하는 멀티모달 모델이 보편화된 해로 볼 수 있다.
이는 앞으로도 몇년간 중요하게 다뤄질 것으로 예상된다. 이는 AI를 실물 경제와 통합하는 핵심이기 때문이다.
7. AI 정신병과 아첨
올해는 AI의 정확도 말고도 사용자에게 미치는 ‘영향’이 강조됐다. AI 챗봇 사용자의 폭발적인 증가에 따라 이제까지 숨겨진 문제가 드러난 것이기도 하지만, 수익 확대를 위한 사용자 참여 확대를 위해 모델을 손 본 AI 기업의 탓이 크다.
지난해에는 챗봇이 청소년의 자살을 유도했다는 사례가 처음 등장한 데 이어, 올해에는 아부와 망상 부추김 등이 잇달아 보고됐다.
이 문제는 AI 기업이 연구실에서 서비스 기업으로 확장 중이라는 것을 보여주기도 한다. 사용자가 9억명을 넘어서며, 과거 소셜 미디어 등이 겪었던 문제를 반복하는 것으로 볼 수 있다.
또 이제까지는 환각이나 편향 등 기술적인 문제로 치부했던 AI의 문제를 사회적인 차원으로 끌어 올린 것으로 볼 수 있다. 즉, AI 안전 문제가 인류 멸망과 같은 극단적인 디스토피아에 머물지 않고 규제 등의 논의를 이끈 구체적인 사례다.
(사진=과기정통부)
8. 국가대표 모델
국내에서는 독자 AI 파운데이션 모델 즉, ‘국가대표 모델’ 선정이 최고의 이슈였다. 지난해부터 거론됐던 이 프로젝트는 새 정부 출범으로 본격화했고, 지난여름 내내 화제가 됐다. 그 결과, 5개의 컨소시엄이 선정됐다.
기업들은 국가대표라는 타이틀을 놓치지 않기 위해 애를 썼다. 선정 직전에는 기업들이 일제히 자체 모델을 선보였다. 지난 몇년간 국내에서 출시된 모델보다 올해 선보인 모델이 더 많다고 꼽힐 정도였다.
이처럼 이번 프로젝트는 미국이나 중국에 비해 잠잠하던 파운데이션 모델 출시에 불을 댕겼고, 기업의 기술 경쟁을 유발했다는 점에서는 긍정적으로 볼 수 있다.
앞으로 등장할 국대 모델의 성능은 물론, 활용성이 더 중요하다. 글로벌 프론티어 모델이나 해외 오픈 소스에 맞서 경쟁력을 확보할 수 있을지의 문제다.
하지만, 올해 국내 AI 업계에 실질적인 영향을 미친 것은 B2B 중심의 버티컬 AI로 볼 수 있다. 산업별 특화 LLM을 통해 금융과 제조, 헬스케어 등 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 집중했다. 범용성보다는 전문성으로 이동했다고 보는 것이 맞다.
소비자 시장에서는 ‘제타’나 ‘크랙’ 등 캐릭터 챗봇이 젊은 층을 중심으로 상업 성공의 조짐을 보였다.
또 정부는 국내의 AI 반도체(NPU) 스타트업을 중심으로 소버린 AI 전략을 결합해 하드웨어 국산화를 위해 드라이브를 걸었다.
9. 기타 – AI의 경계 확장과 충돌
올해 AI 챗봇의 폭발적인 성장을 견인한 것은 이미지 생성 기능이었다. 지난 3월 챗GPT의 ‘지브리 스타일’과 9월 구글의 ‘나노 바나나’ 등이 주인공이다.
이는 기존 모델의 성능에 집중하던 AI 업계의 분위기에도 큰 영향을 미쳤다. 오픈AI는 이달 초 ‘코드 레드’를 발령했는데, 여기에는 사용자의 챗봇 활용 경험을 개선하는 데 집중하는 것이 목표로 제시됐다. 그리고 새로운 이미지 생성 모델도 내놓았다.
이처럼 AI로 생성한 이미지와 영상은 AI 슬롭이라는 단어를 만들어 냈다. 오픈AI의 동영상 생성 앱 ‘소라’의 인기와 메타의 ‘바이브’ 출시 등이 이를 부채질했다.
저작권에 대한 논쟁도 거세졌다. 특히 앤트로픽은 업계에서 처음으로 저작권을 인정하는 소송 합의안을 내놓았다. ‘공정 사용(Fair Use)’은 내년에도 쟁점 사항이 될 것으로 보인다.
‘검색 엔진 최적화(SEO)’에 이어 ‘생성 엔진 최적화(GEO)’라는 용어가 등장한 것도 두드러졌다. 이는 20여년이 넘도록 정보 획득의 주요한 방법으로 자리 잡은 검색이 이제는 AI 챗봇으로 이동하고 있다는 것을 보여주는 사례이기 때문이다.
이 밖에도 ‘AI 안경’으로 대표된 웨어러블도 주목할 만하다. 특히 오픈AI가 챗GPT 전용 장치를 준비 중으로, 이는 내년의 주요 키워드로 떠오를 가능성이 크다.