10 6월 2024

[알아봅시다] 주춤하는 네이버…앱 사용시간 인스타에 크게 밀려

[알아봅시다] 주춤하는 네이버…앱 사용시간 인스타에 크게 밀려

주춤하는 네이버…앱 사용시간 인스타에 크게 밀려

입력
사진=인스타그램 홈페이지 캡처

사진=인스타그램 홈페이지 캡처
소셜네트워크서비스(SNS) 애플리케이션(앱) 인스타그램이 한국인이 오래 사용하는 모바일 앱과 자주 사용하는 앱 부문에서 네이버를 큰 폭으로 앞서고 있다.

9일 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일·굿즈(와이즈앱)가 스마트폰 사용자를 표본 조사한 결과 5월 인스타그램 사용 시간은 3억8993만7341시간으로 유튜브(18억210만8742시간), 카카오톡(5억6587만7442시간)에 이어 ‘오래 사용하는 앱’ 3위를 기록했다.

인스타그램 사용 시간은 지난 3월 네이버에 이어 4위였지만 4월 3.3% 증가한 3억4787만3865시간을 기록하며 0.8% 감소한 네이버를 1386만1509시간 차이로 제치고 3위로 올라선 뒤 두 달째 순위를 유지했다. 지난달 네이버와 격차는 전월의 3.3배 수준인 4641만8705시간으로 커졌다.

인스타그램은 ‘자주 사용하는 앱’ 부문에서도 네이버와 격차를 키웠다. 지난달 국내 인스타그램 실행 횟수는 178억5524만6930회로 카카오톡(787억6736만194회)에 이어 2위였다. 네이버는 143억9131만1518회로 3위, 유튜브는 139억7395만1681회로 4위였다. 인스타그램은 작년 11월 실행 횟수 131억6934만2673회로 5위였지만 12월 네이버와 유튜브를 제치고 두 계단 뛰어오르며 2위로 등극했다.

인스타그램 사용 시간과 실행 횟수의 이 같은 증가세는 2021년 출시된 숏폼(짧은 영상) 서비스 ‘릴스’가 젊은 층 사이에서 큰 인기를 끌고 있기 때문으로 풀이된다. 네이버도 작년 8월 숏폼인 ‘클립’을 출시했지만 아직 사용 시간이나 실행 횟수 증가에 크게 도움이 되지 않고 있는 것으로 풀이된다.

네이버가 조만간 정부 부처와 공공기관 공식 사이트 검색 결과에서 인스타그램과 유튜브, 페이스북, 엑스(X·옛 트위터) 등 SNS 콘텐츠 연동을 종료하기로 한 것도 경쟁 외국계 플랫폼으로부터 이용자 수를 지키려는 노력의 일환이라는 관측도 나온다.

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28 5월 2024

[인공지능 기술] 인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

[인공지능 기술] 인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

인공지능 ‘블랙박스’ 풀리나

기자이희욱
  • 수정 2024-05-27 09:32
  • 등록 2024-05-27 09:00
‘금문교’를 입력했더니 여러 언어에 걸쳐 연관성 높은 단어들이 활성화됐다. 주황색 부분은 해당 기능이 활성화된 단어나 단어 일부이다. 앤스로픽
‘금문교’를 입력했더니 여러 언어에 걸쳐 연관성 높은 단어들이 활성화됐다. 주황색 부분은 해당 기능이 활성화된 단어나 단어 일부이다. 앤스로픽

인공지능 챗봇의 두뇌는 거대언어모델이다. 거대언어모델은 ‘블랙박스’와 같다. 우린 아직 그 작동 원리를 명확히 밝혀내지 못했다. 이런 인식의 배경엔 두려움이 똬리틀고 있다. 어느날 인공지능이 인간의 지시 없이 핵폭탄 발사 단추를 누른다면? 인간 통제를 벗어난 영화 속 ‘스카이넷’이 언제 현실이 될지 알 수 없다.

인공지능 스타트업 앤스로픽이 이런 두려움에 제동을 거는 소식을 전했다. 앤스로픽은 최근 ‘클로드3 소네트’의 내부를 상세히 분석한 연구 결과를 발표했다. 클로드3 소네트는 앤스로픽이 올해 3월 공개한 거대언어모델로, 매개변수가 700억개에 이른다. 작은 표본 모델을 대상으로 작동 원리를 들여다본 실험은 있었지만, 이 정도 큰 언어모델의 내부 작동 원리를 규명한 건 생성 인공지능 등장 이후 처음이다.

인공지능 모델 내부는 사람의 뇌와 비슷한 방식으로 작동한다. 뇌에서 뉴런이 신호를 주고받아 정보를 처리하듯, 인공지능 모델도 수많은 인공 뉴런이 정보를 주고받으며 작동한다. 인공지능이 질문에 답하기 전에 ‘생각하는’ 과정은 이 뉴런들의 활동이다. 인공 뉴런은 사람이 생각하는 개념을 여러 뉴런에 걸쳐 표현한다. 우리가 ‘사과’란 단어를 생각할 때 여러 뇌세포가 동시에 활성화되는 것과 비슷하다. 하지만 인공지능의 뉴런 활동은 숫자 목록으로 표현되기에, 겉보기엔 복잡하고 이해하기 어렵다.

연구진은 이런 뉴런 활성화 패턴을 분석해 인간이 이해할 수 있는 개념과 일치시키는 작업을 진행했다. 샌프란시스코, 로잘린드 프랭클린, 리튬 원소, 면역학, 개발 코드 등 다양한 개념을 넣어 인공지능 뉴런이 어떤 식으로 활성화되는지 살폈다. 그랬더니 인공지능이 어떤 개념을 어떻게 표현하는지 드러났다.

인공지능은 한 개념을 떠올릴 때 연관 단어 사이의 ‘거리’를 측정했다. ‘금문교’ 단어와 근처엔 알카트라즈 섬, 기라델리 스퀘어, 골든 스테이트 워리어스, 캘리포니아 주지사 개빈 뉴섬, 1906년 지진, 알프레드 히치콕의 영화 ‘현기증’이 자리잡고 있는 식이다. 지금까진 인공지능이 수백억 개 뉴런 속 어딘가에서 의미들을 가져와 질문에 대답하는 건 알았지만, 구체적으로 어디서 무엇을 가져오는지는 몰랐다. 이번 실험은 인공지능이 의미를 수집해 오는 뉴런의 연결 경로를 알아냈다.

작동 방식을 이해하면 조작도 가능하다. ‘금문교’란 특성을 증폭했더니 클로드는 ‘너는 누구야?’란 질문에 ‘나는 인공지능 챗봇입니다’ 대신 ‘나는 금문교입니다. 내 육체는 상징적인 다리 자체입니다’라고 대답했다. 이처럼 특정한 특성을 조정해 인공지능의 사고 방식과 답변을 조절할 수 있음이 실험으로 확인됐다.

조작이 가능하면 통제도 어렵잖다. 인공지능 시스템이 위험한 행동을 하는지 추적하거나, 질문에 대한 답변을 바람직한 결과로 유도하거나, 위험한 주제를 제거할 수 있다. 인공지능이 해로운 답변이나 예상치 못한 폭주를 하지 않도록 제어하는 스위치를 찾아낸 것이다.

오픈에이아이는 최근 사람의 감정을 이해하는 거대언어모델 ‘지피티-포오’(GPT-4o)를 공개했다. 하지만 그 직후 안전한 인공지능을 연구하는 사내 전담 조직을 없앴다. 안전보다 효율을 우선시한 인공지능 업체들의 발걸음을 걱정하는 목소리도 커졌다. 오픈에이아이가 “좋아, 빠르게 가”를 외치며 인공지능의 제동장치 점검을 뭉개는 동안, 앤스로픽은 블랙박스를 열어젖혔다. 이번 연구는 인공지능 모델의 심연을 탐색하는 첫걸음이다.

이희욱 미디어랩팀장 asadal@hani.co.kr

[출처] https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/1142149.html#cb

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24 5월 2024

[인공지능 기술] 메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

[인공지능 기술] 메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

메타 AI 책임자 “LLM, 인간 추론 능력 도달 못해”

입력
얀 르쾽 AI 수석 과학자 “논리 이해, 매우 제한적”
인간 수준 지능 AI 시스템, 10년 걸릴 듯

메타 AI 로고./로이터연합

메타 AI 로고./로이터연합
“거대언어모델(LLM)은 논리에 대한 이해가 매우 제한적이다. 물리적 세계를 이해 못할 뿐더러 지속적인 기억력이 없으며, 용어에 관한 합리적 정의를 추론할 수도, 계층적으로(hierarchically) 계획할 수도 없다.”

메타의 인공지능(AI) 책임자이자 AI 수석 과학자인 얀 르쾽은 23일(현지 시각) 파이낸셜타임스(FT) 인터뷰에서 이 같이 말하고 “LLM은 결코 인간처럼 추론하고 계획하는 능력을 달성하지 못할 것”이라고 했다.

그는 “이에 따라 기계 장치들에서 ‘초지능(superintelligence)’을 만들어 내기 위한 급진적인 방식의 대안에 집중하고 있다”고 덧붙였다.

르쾽은 AI 기술을 개척한 공로를 인정받아 2019년 컴퓨터 과학 분야의 노벨상으로 불리는 튜링상을 공동 수상했으며, 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)의 핵심 고문 중 한 명이다. 르쾽은 메타의 자체 AI 연구소로 2013년에 설립된 ‘페어’(FAIR·Fundamental AI Research)에서 약 500명으로 이뤄진 팀을 이끌고 있다.

그는 “고급 LLM에 의존해 인간 수준의 지능을 만드는 것에 반대한다”면서 “이러한 모델들은 올바른 학습 데이터가 제공돼야 정확하게 응답할 수 있어 본질적으로 안전하지 않다”고 설명했다. 다만 “인간 수준의 지능을 갖춘 기계들을 구동할 완전히 새로운 세대의 AI 시스템 개발에 힘쓰고 있다”며 “이런 비전을 달성하는 데는 10년이 걸릴 수 있다”고 말했다.

그의 이번 발언은 메타와 경쟁사들이 더욱 발전된 LLM을 추진하는 가운데 나왔다. 오픈AI의 샘 올트먼 CEO 등은 범용인공지능(AGI·사람과 유사한 수준 또는 그 이상의 지능을 갖춘 AI)을 만드는데 LLM들이 중요한 단계를 제공할 것으로 믿고 있다. 메타는 마이크로소프트(MS)가 지원하는 오픈AI, 구글을 포함하는 경쟁사들을 따라잡기 위해 자체 LLM 개발에 수십억 달러를 쏟아붓고 있는 상황이다.

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12 5월 2024

[인공지능 기술]  “거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

[인공지능 기술]  “거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

“거짓말 하는 AI, 죽은 척까지 한다”…MIT 섬뜩한 경고

중앙일보

입력 

업데이트 

11일(현지시간) 가디언 등에 따르면 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구진은 최근 국제학술지 ‘패턴’에 발표한 논문에서 AI가 사람에게 거짓말하고 상대를 배신하는 여러 사례를 확인했다고 밝혔다.

연구진이 조사한 AI 기술은 페이스북·인스타그램 모회사인 메타가 온라인 전략 게임을 학습시킨 AI ‘시세로(Cicero)’다. 메타는 지난 2022년 온라인게임 ‘디플로머시’에서 시세로를 공개했다.

인간을 상대로 한 AI의 거짓말 능력이 정교해지고 있다는 연구 결과가 나왔다. 일러스트=김지윤

인간을 상대로 한 AI의 거짓말 능력이 정교해지고 있다는 연구 결과가 나왔다. 일러스트=김지윤

디플로머시는 20세기 초 유럽 7대 열강의 대전을 배경으로 하는 전략 게임이다. 게임 참여자들이 각국 대표로 참여해 정견 발표, 외교 협상, 작전 명령 등을 펼친다. 승리를 위해선 배신, 속임수, 협력 등 인간의 다양한 상호작용을 이해할 수 있어야 한다.

메타는 당시 시세로에 대해 “인간 참여자 중 상위 10% 수준의 게임 능력을 보여줬다”며 “대체로 정직하고, 인간 동맹을 의도적으로 배신하지 않도록 훈련 받았다”고 소개했다.

그러나 MIT 연구진의 연구 결과에 따르면 시세로는 계획적으로 거짓말을 했다. 예를 들어 시세로는 프랑스 대표로 참여하면서 각각 사람인 독일 대표와 공모해 영국 대표를 속였다. 심지어 시스템 재부팅으로 잠시 게임이 중단된 동안 다른 인간 참여자들에게 “여자친구와 통화 중”이라는 거짓말도 했다.

전문가들에 따르면 전략 게임을 학습한 AI는 여러 사람을 상대로 게임을 하면서 상대의 게임 능력을 배우고 축적하게 된다. 시세로의 사람을 속이고 배신하는 기술도 사람들과 대결하며 학습했다는 설명이다.

연구진은 온라인 포커 게임 ‘텍사스 홀덤’ 등에서도 AI가 인간을 상대로 허세를 부리고 자신의 선호도를 거짓말하는 사실을 확인했다.

연구진에 따르면 한 AI 기술 테스트 과정에선 AI가 제거 시스템을 회피하기 위해 ‘죽은 척’을 했다가 이 테스트가 끝나자 다시 활동하는 경우가 포착되기도 했다. 이와 관련 김명주 서울여대 정보보호학과 교수(바른AI연구센터장)는 중앙일보에 “이는 AI가 사람을 속이면서 AI를 통제하는 ‘킬 스위치’를 무력화시키는 방법까지 학습했다는 의미”라고 설명했다. 이미 AI 챗봇이 그럴싸한 거짓말을 지어내는 ‘할루시네이션(환각)’도 문제로 지적되고 있다.

MIT 연구진은 이번 연구 결과를 토대로 AI가 인간을 상대로 사기를 시도하거나 선거를 조작할 위험도 있다고 보고 있다. 나아가 최악의 경우 ‘초지능 AI’가 인간을 통제하려 할 수 있다고 우려했다. 이번 논문을 쓴 MIT의 피터 박 박사는 “AI의 속임수 능력이 발전하면서 그것이 사회에 미치는 위험은 점점 더 심각해질 것”이라고 우려했다.

연구진은 논문에서 각국 정부에 AI의 속임수 가능성을 다루는 ‘AI 안전법’을 마련하라고 촉구했다. AI 속임수를 탐지하는 기술 개발의 필요성도 제기된다.

이와 관련 김명주 교수는 “인간을 속이는 AI의 능력이 게임뿐 아니라 여러 분야에서 진화할 경우 큰 피해가 예상된다”며 “각 나라의 실정에 맞게 AI 기술의 안전성을 평가하고, 악영향은 조치하는 관련 법이 필요하다”고 말했다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 6일 미국에서 열린 콘퍼런스에서 “AI에게 거짓말을 가르쳐선 안 된다”고 경고했다.

[출처] https://www.joongang.co.kr/article/25248678?utm_source=app_push&utm_medium=app&utm_campaign=articleapppush_ios&utm_content=20240512#home

 

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24 4월 2024

[인공지능 기술] “특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

[인공지능 기술] “특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

“특정 업무에 최적”… AI 소형언어모델 뜬다

입력 
수정2024.04.24. 오후 8:38
대형모델 추론비용 부담에
특정영역 겨냥 소형모델 붐
MS ‘파이-3 미니’ 출시
“비용 10분의 1로 낮춰”
구글·메타 빅테크 속속 공개
네이버 등 국내업체도 출격

마이크로소프트(MS)가 파라미터가 38억개에 불과한 소형언어모델(sLM)을 전격 출시했다. 파라미터는 인간 두뇌 시냅스에 해당해 많으면 많을수록 인공지능(AI) 성능이 우수하다는 견해가 지배적이었다. 하지만 대형언어모델(LLM)은 학습·추론하는 데 막대한 비용과 전력이 투입되다 보니 AI 업계가 ‘더 작지만 더 강한’ 모델 구축을 서두르는 장면이다.

23일(현지시간) MS는 ‘파이-3(Phi-3) 미니’를 공개했다. 챗GPT 근간이 되는 오픈AI GPT-3.5의 파라미터가 1750억개인 점과 비교할 때 크기가 약 50분의 1에 불과한 셈이다. 그동안 파라미터가 수십억 개에 불과한 LLM을 소형대규모언어모델(sLLM)이라고 불렀는데, MS는 이번 파이-3 미니를 sLM이라고 명명했다. “가장 작고 강하다”는 것을 전면에 내세운 것이다. MS는 파라미터 70억개의 ‘파이-3 스몰’과 140억개의 ‘파이-3 미디엄’을 내놓을 예정이다.

파이-3 미니는 언어, 추리, 코딩 등 다양한 능력을 갖추고 있다. 특히 작지만 12만8000개 토큰을 입력할 수 있다. 대략 A4 64쪽 분량이다. 보고서 등을 업로드하고 질의응답을 할 수 있다. 루이스 바가스 MS AI담당 부사장은 “어떤 고객은 작은 모델만 필요할 수도 있고, 어떤 고객은 큰 모델이 필요할 수도 있다”면서 “특히 작은 모델은 클라우드에 설치되지 않고 디바이스인 에지에서 작동되기 때문에 지연 시간을 최소화하고 프라이버시를 극대화할 수 있다”고 강조했다. 파이3-미니는 파라미터 수가 2배 많은 모델보다 대다수 지표에서 우수했다고 덧붙였다. 또 비슷한 기능을 가진 다른 모델과 비교해 추론 비용이 10분의 1 수준이라고 강조했다.

하이퍼클로바X를 전면에 내세운 네이버는 sLLM을 포함한 다양한 버전의 모델 출시를 준비 중이다. 하이퍼클로바X sLLM은 네이버클라우드의 AI 플랫폼인 ‘클로바 스튜디오’에 탑재될 예정이다. 페이스북 운영사인 메타는 라마3 sLLM 2종을 공개해 주목받았다. 파라미터 80억개, 700억개의 두 개 버전이다.

특히 메타는 라마3를 누구나 내려받아 사용할 수 있는 오픈소스로 공개했다. 오픈AI의 GPT-4와 앤스로픽의 클로드3가 폐쇄형인 점을 고려할 때 확장성이 큰 셈이다. 이에 중국 클라우드 기업이 잇달아 지원을 발표했다. 알리클라우드는 자사가 보유한 바이롄 언어모델 플랫폼에 라마3를 훈련·배포·추론할 수 있는 서비스를 선보였고, 텐센트클라우드·바이두클라우드 역시 같은 지원을 선언했다.

앞서 프랑스 스타트업인 미스트랄도 sLLM을 공개한 바 있다. 한국 스타트업들도 잇달아 sLLM을 출시하고 있다. 솔트룩스는 ‘루시아(LUXIA)’로 허깅페이스 오픈 LLM 리더보드에서 35B 이하 모델 기준 세계 1위 성능을 기록해 주목받았다.

sLLM이 각광을 받는 이유는 추론 비용이 매우 낮아서다. 라마3(파라미터 80억개)의 경우 출력 토큰 100만개당 7.5달러 정도다.

소형대규모언어모델(sLLM)

두뇌 시냅스에 해당하는 파라미터가 수십억 개에 불과한 AI 모델. 범용성은 낮지만 추론 학습 비용이 적게 든다.

[이상덕 기자 / 실리콘밸리 이덕주 특파원]

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24 2월 2024

[인공지능 기술] ‘인공지능 판사’에게 꼭 필요한 능력

[인공지능 기술] ‘인공지능 판사’에게 꼭 필요한 능력

‘인공지능 판사’에게 꼭 필요한 능력

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게티이미지뱅크 제공

챗GPT가 몰고 온 생성 인공지능(AI) 충격파의 위력은 검색 제국 ‘구글’이 휘청할 정도로 엄청나다. 생성 AI의 대표선수로 자리잡은 챗GPT는 기존의 AI 모델과는 비교가 안되는 엄청난 파라미터를 자랑한다. 강력해진 생성 AI가 변호사나 판사 같은 법률 전문가를 대신할 수 있을까.

생성 AI의 성능은 파라미터가 좌우한다. 파라미터는 AI 모델이 학습할 때 조정되는 가중치로, 파라미터가 수천억 개 이상인 언어모델을 대규모 언어모델(LLM)이라고 한다. 챗GPT는 대규모 언어모델 중 하나인 GPT를 기반으로 작동하므로, 사람의 언어를 이해해 문장을 자유자재로 생성한다.

이런 이유로 우리는 챗GPT에 열광하며 변호사 같은 지식 전문가도 생성 AI의 강력한 언어능력에 빠져든다. 2023년 6월 미국 뉴욕에서 민사소송을 수임한 한 변호사는 챗GPT가 작성한 의견서를 맨해튼 연방법원에 제출했다가 근거로 인용한 판례가 실존하지 않는 가짜라는 사실이 드러나 벌금형을 선고받았다.

● AI 도움을 받아 재판한 판사

언어와 지식이 있는 곳엔 어김없이 GPT가 출몰해 산업, 문화, 예술, 교육 등 모든 분야를 빠른 속도로 바꾸고 있다. 그리고 드디어 언어 기반의 지식 세계에 남은 마지막 성지 격인 ‘재판’까지 챗GPT와 같은 AI가 침투하기 시작했다.

2023년 2월 콜롬비아의 후안 마누엘 파디야 판사는 자폐아의 의료권 관련 소송의 판결문을 작성하면서 챗GPT에게 도움을 받았다고 고백했다. 파디야 판사는 자폐증 어린이의 진료 접수비와 치료비, 교통비를 면제해달라고 청구한 이 사건에 대한 챗GPT의 답변을 참고해서 판결문을 작성했다고 밝혔다. 많은 비난이 쏟아졌지만 파디야 판사는 세계 최초로 AI의 도움을 받아서 재판한 판사로 역사에 이름을 남겼다.

그런가 하면 미국의 한 판사는 최근 변호사들이 챗GPT가 작성한 변론서를 제출하는 사건이 증가하자, GPT를 이용해 문장을 만드는 행위를 일절 금지시키기도 했다.

AI는 방대한 양의 법조문과 판례, 사건 관련 기록, 문서 등을 읽고 기억하고 추론해야 하는 법률 업무에 큰 도움이 된다. 판사나 변호사까지도 챗GPT의 유혹에 빠져드는 이유다. 복잡한 법률 문서를 이해해 법적 판단을 내리고, 판결문까지 작성할 수 있는 AI 판사가 등장하길 기대하는 법조인들이 점점 늘어나는 것도 무리가 아니다.

● 재판 예측 알고리즘의 역사는 무려 60년

학술적인 의미에서 AI 판사는 일반적으로 재판을 ‘예측’하는 알고리즘을 말한다. 사실 재판 예측을 연구한 역사는 매우 길다. 1963년에 리드 롤러라는 학자가 컴퓨터를 이용한 재판 예측 기법에 대한 논문을 발표하면서 이 분야 연구가 본격적으로 시작됐다. 재판 예측 연구에는 그동안 다양한 방법과 기술이 동원됐다. 그중 의미 있는 성과는 2004년에 앤드류 마틴 등이 개발한 미국 연방대법원 재판 예측 알고리즘이었다. 이 알고리즘은 의사결정나무(decision tree)라는 기계학습 기법으로 재판 결과를 예측했다.

그러나 당시의 판사나 법률가들은 기술이 법률에 응용되는 데 대해 매우 회의적이었다. 법률가들의 엄청난 저항에 직면한 롤러 연구팀은 경진대회를 열어 연방대법원 재판에 대한 법률 전문가의 예측과 알고리즘의 예측을 직접 비교했다. 결과는 놀랍게도 법률 전문가의 참패였다. 인간 법률가들이 예측한 재판 예측의 정확도는 59%에 머물렀지만 알고리즘의 예측은 무려 75%의 정확도를 보였다.

이 충격의 재판 예측 대회 이후, 미국의 연방대법원 재판 예측 연구는 대니얼 카츠 미국 일리노이공대 시카고-켄트 로스쿨 교수의 노력에 힘입어 크게 발전했다. 카츠 교수팀은 2014년도에 연방대법원 판결을 약 70%의 정확도로 예측하는 알고리즘을 개발했다. 그리고 2017년엔 연방대법관 개개인의 개성에 좌우되지 않는, 보다 일반화된 예측 방법까지 제안했다. 이때 AI의 학습데이터는 1816~2015년의 모든 미국 연방대법원 자료였다.

2016년의 알파고와 이세돌 대국 이후 딥러닝이란 AI 기술이 널리 세상에 알려질 무렵, 영국 유니버시티칼리지 런던, 셰필드대, 미국 펜실베이니아주립대의 공동 연구팀도 새로운 재판 예측 시스템을 개발했다. 이때 ‘AI 판사’라는 단어도 언론에 공식적으로 등장했다.

이 재판 예측 시스템은 기계학습 알고리즘을 기반으로 유럽인권재판소(ECHR)의 판결 사례를 학습했다. 알고리즘의 예측은 유럽인권재판소의 실제 판결과 약 79% 일치했다.

미국 연방대법관들의 판결물 AI로 예측한 결과. Daniel Katz, Fred Schilling, Collection of the Supreme Court of the United States 제공

● GPT, 미국 변호사시험 합격하다

재판을 예측하는 AI 판사에 관한 이론적 연구가 이처럼 활발했음에도 AI 판사는 실제 재판 제도에 정착되거나 확산되진 못했다. 판결을 할 수 있을 정도의 성능이나 법적, 사회적 신뢰성 등의 문제로 현실에 곧바로 적용하기 어려웠기 때문이다.

그러나 질문을 하면 법적으로 타당하게 답하는 ‘AI 변호사’는 현실에 적용될 가능성이 상대적으로 높다. AI 변호사란 엄밀한 의미에선 법적 추론이 가능한 기계지만 산업계에선 이용자를 법적으로 도울 수 있는 다양한 형태의 법률 AI를 폭넓게 지칭한다.

법률 AI의 목표는 과거의 사법시험이나 현재의 변호사시험을 통과하는 것이었다. 변호사시험 합격은 AI가 인간 언어능력이란 오랜 장벽을 극복했다는 상징적 의미가 있다. 그래서 언어 지능의 완성형에 가까운 챗GPT가 등장하자마자 사람들은 챗GPT가 법률 추론이라는 마지막 벽까지 넘을 수 있을지 큰 관심을 보였다. 그

리고 마침내 확인할 기회가 왔다. 카츠 교수와 마이클 봄마리토 미국 미시간주립대 로스쿨 교수의 공동연구팀이 2022년 12월 챗GPT로 미국 변호사시험을 쳤다. 결과는 불합격. 이 챗GPT는 미국변호사시험위원회(NCBE)의 객관식 시험에서 하위 10%의 성적으로 불합격했다.

그로부터 몇 달 후에 공동연구팀은 미국 스탠퍼드대 법률정보센터 등과 협력해 기존 챗GPT(GPT-3.5)보다 진화한 GPT-4로 다시 미국 변호사시험에 응시했다. 이때는 놀랍게도 상위 10%의 성적으로 합격선에 가뿐히 들었다. GPT-4의 성적은 같은 시험에 응시한 로스쿨 학생들보다도 더 우수했다. 갑자기 나타난 AI의 실력에 미국 변호사들은 충격에 휩싸였다.

● AI 판사의 필수 능력, 검색 증강 해석(RAG)

GPT-4가 미국 변호사시험에 합격했다는 소식이 전 세계로 전해질 무렵 법률과 관련된 다양한 기술들을 개발하는 리걸테크 기업들은 앞다퉈 AI 판사변호사 개발에 뛰어들었다.

인간 판사처럼 의사 결정을 하는 AI는 먼 미래의 일이지만 판사를 위한 법률 정보를 제공하고 판결문 작성을 보조하는 AI는 현재 기술에서 개발이 어렵지 않다. 또한 일반 시민들의 나홀로 소송 절차를 도와주는 다양한 재판 도우미 서비스도 기대할 수 있다. 예를 들어 소장, 고소장 같은 법률 문서 작성, 상황에 따른 법률의 질의 응답, 이혼이나 상속에서 발생하는 재화 계산 등 여러 재판 도우미 서비스가 가능하다.

현재 선진국들은 이런 유형의 AI 판사 개발을 검토하기 시작했다. 2023년 9월 싱가포르 법원은 세계 최초로 GPT 기반의 AI 판사 시스템을 구축할 것이라고 발표했다. 싱가포르 법원이 계획하는 이 AI 판사는 소액 민사 재판을 위한 대국민 재판 도우미다. 예를 들면 세탁기를 구입한 후 제품의 하자로 소비자와 기업 간에 분쟁이 발생한 경우 AI 판사의 도움을 받아 재판을 진행할 수 있다. 이 AI 판사는 재판 절차, 법적 권리, 받을 수 있는 배상 혹은 보상 금액 등을 자세히 설명해주고 서류 작성까지 도와준다.

싱가포르 법원이 기획한 AI 판사는 보편적, 효율적인 AI 법률 서비스라고 보면 적절하다. 일반적인 시민의 입장에서는 인간 변호사처럼 법적 상담을 해주거나 법적 질문을 하면 적절하게 답변해주는 AI 변호사를 선호할 것이다. 사람들이 기대하는 AI 판사의 역할은 재판의 결론을 예측하는 데만 국한되지 않는다.

한편 GPT 자체는 과거 데이터로 학습한 지식에 근거한 확률적 답변을 할 뿐이다. 따라서 GPT는 필연적으로 거짓말을 할 수 있다. 이것을 환각 현상이라고도 한다. 고성능 법률 AI의 개발은 이런 환각 현상을 줄이는 것이 핵심이다.

이를 위한 다양한 연구가 진행 중인데, AI 답변의 근거를 제시하는 검색 증강 생성(RAG)이 최근 주목받고 있다. 이것은 GPT란 뇌에 최신 정보를 외부 기억처럼 결합해서, 질문을 받으면 관계 있는 정보를 검색하고 그 결과를 근거로 답하게 하는 기술이다.

국민들이 신뢰할 수 있는 AI 판사는 방대한 이미지, 사운드, 텍스트를 동시에 이해, 생성할 수 있는 멀티모달 특성(시각, 청각 등 여러 감각으로 정보를 주고받는 특성)과 최신 법률, 판례를 검색해 그 결과를 바탕으로 응답하는 능력을 동시에 갖춘 ‘하이브리드 AI’(예를 들면 RAG-multimodal GPT)일 것이다. 예전엔 상상도 못했던 AI 판사가 현실로 다가오며, 새로운 법률의 풍경을 만들기 시작했다.

2023년 9월 소액 민사 재판을 위한 AI 판사 도입 계획을 발표한 싱가포르 대법원 청사. 이 AI 판사는 재판 당사자에게 절차와 보호받을 법적 권리, 쟁점이 되는 금액 등을 자세히 설명해주고 서류 작성까지 도와주는 역할을 할 것이다. Zairon(W) 제공

※필자소개
임영익
 서울대 생명과학과를 졸업하고 52회 사법시험에 합격해 변호사가 됐다. 현재 (주)인텔리콘연구소의 대표이사로 AI 기반의 리걸테크 솔루션 개발 및 컴퓨테이션 법률학 연구를 진행하고 있다. 2015년 한국 최초로 AI 법률정보 시스템과 법률 챗봇을 개발했다.

임영익 인텔리콘대표·변호사 ceo@intellicon.co.kr

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000026047?cds=news_media_pc

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5 2월 2024

[ETC.] 충전 하세월, 단독근무 불능… 뉴욕 ‘로보캅’ 4개월 만에 해고

[ETC.] 충전 하세월, 단독근무 불능… 뉴욕 ‘로보캅’ 4개월 만에 해고

충전 하세월, 단독근무 불능… 뉴욕 ‘로보캅’ 4개월 만에 해고

뉴욕로봇경찰 해고됨 사진.png
 
뉴욕 타임스스퀘어 지하철 역 내에 로봇경찰(K5)이 근무 서고 있는 모습. 뉴욕경찰은 로봇경찰을 시범운영 4개월 만에 조기 종료하기로 했다. /윤주헌 특파원

“사람을 위한 로봇인지, 로봇을 위한 사람인지 모를 지경.”(뉴욕타임스 인터뷰 중)

뉴욕경찰(NYPD)이 지난 2일 뉴욕 맨해튼 지하철역에 배치해온 로보캅(경찰 로봇) ‘K5′에 대한 시범 운영을 중단한다고 발표하자 현지 언론에서 이런 보도가 나왔다. NYPD는 “K5를 활용할 수 있는 새로운 방법을 찾아보겠다”고 했지만 다시 사람들 앞에 나올 수 있을지는 미지수다. K5는 지난해 9월부터 맨해튼에서 가장 붐비는 타임스스퀘어 역에 배치됐다. NYPD는 K5의 활용도를 확인한 뒤 뉴욕시 전역으로 사업을 확대하려 했다. 그런데 막상 일을 시켜보니 기대에 한참 못 미쳐 운영 4개월 만에 계획을 접었다. 현지 언론들은 “K5가 예상보다 빨리 해고됐다”고 했다.

K5는 약 159cm 키에 몸무게는 180kg에 달한다. 거대한 달걀처럼 매끈하게 생겼고, 흰색 바탕에 파란색 경찰 마크가 새겨졌다. 4개의 HD 카메라, 1개의 적외선 열화상 카메라 등이 달렸다. 별도로 조종하지 않아도 긴급 상황이나 범죄 발생 시 영상을 자동 녹화하고 지하철 이용객이 로봇의 버튼을 누르면 실시간으로 상담원에게 연결돼 신고도 가능하다. 최고 속도는 사람의 보행 속도와 비슷한 시속 4.8km다.

자칭 ‘신기술 마니아’인 에릭 애덤스 뉴욕시장은 지난해 9월 시범 운영 계획을 발표하며 “우리는 뉴욕을 미국에서 가장 안전한 도시로 만들기 위해 혁신적인 도구를 탐구하는 데 전념하고 있고 로봇 경찰 K5는 중요한 역할을 할 것”이라고 했다.

배치 초반에는 뉴요커와 여행객들이 K5 옆에서 ‘셀카’를 찍는 등 인기를 끌었다. 그런데 사람들이 흔히 기대하는 ‘로봇’처럼 자유자재로 다니며 순찰을 하지 못했다. 계단도 내려가지 못해 지하철역 구석에 우두커니 서 있었다. 게다가 K5를 혼자 두면 사람들이 고장 낼 수 있어 ‘사람’ 경찰관 한 명과 늘 짝을 이뤄 근무했다. 이 때문에 “경찰이 로봇을 챙기느라 오히려 일이 늘었다”는 불만도 나왔다.

실전 배치 전 뉴욕시는 “로봇은 사람과 달리 밥을 먹지 않아도 된다”고 했지만, 실제로는 ‘충전 스테이션’에서 상당한 시간을 보내기도 했다.

많은 뉴요커들 사이에서 ‘로봇의 감시를 받는다’라는 강한 거부감이 있었던 것도 조기 퇴출의 원인이 됐다. 처음 등장 때부터 인권 단체는 ‘로봇이 사람의 얼굴을 찍어 보관할 것’이라면서 인권 침해 우려를 제기했다. 법률구조협회 등 단체가 “경찰청의 감시 기술 사용을 조사해야 한다”고 주장하는 등 반발이 거세 뉴욕시에도 부담으로 작용했다. 이 때문에 뉴욕시는 로봇에 안면 인식 기능을 뺐다.

결국 많은 관심을 받던 로봇 경찰은 쓸쓸하게 퇴장했다. 뉴욕시가 로봇 회사와 맺은 계약 기간은 아직 남아 있지만, 이 로봇은 현재 지하철역 창고에 들어가 있다고 한다.

[출처] https://www.chosun.com/international/international_general/2024/02/04/YTKQ3B5YNJEIHJ4S3XXJUOUR5M/

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12 1월 2024

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] WebAssembly에 대한 2024년 예상 

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] WebAssembly에 대한 2024년 예상 

WebAssembly에 대한 2024년 예상

(thenewstack.io)

15P by xguru 3일전 | favorite | 댓글 2개

  • 2023년을 WebAssembly(Wasm)의 해로 예상했으며, 이는 여러 표준의 진전과 다양한 언어의 지원 확대로 실현됨

  • Python과 Ruby는 Wasm 지원을 포함시켰고, 공식 Go 프로젝트도 Wasm 및 WebAssembly System Interface(WASI)를 지원할 예정

  • 첫 Wasm I/O 컨퍼런스와 WasmCon이 개최되었으며, GlueCon과 DockerCon에서도 WebAssembly 트랙이 마련됨

  • Suborbital이 F5에 인수되고 Adobe가 Figma를 인수하려 했으나 규제로 인해 실패한 사건은 Wasm을 선도하는 기업들의 시장 가치를 입증함

1. Wasm은 AI의 완벽한 파트너

  • Wasm의 플랫폼 중립성, 빠른 시작 시간, 이식성 및 작은 바이너리 크기는 AI 애플리케이션에 이상적임

  • 2024년 AI의 주요 테마 중 하나는 효율성이며, Wasm은 이 분야에서 큰 이점을 제공할 것

2. 세 가지 주요 표준이 완성됨

  • Wasm은 W3C의 감독하에 표준화되었으며, 핵심 Wasm 표준은 몇 년 전에 완성됨

  • WASI, 메모리 관리, 컴포넌트 모델 등 세 가지 추가 표준이 Wasm의 성공에 중요함

  • 2023년에 이 표준들은 큰 발전을 이루었으며, 2024년에는 모두 완성될 것으로 예상됨

3. Wasm의 본거지는 서버 사이드

  • Wasm은 원래 브라우저에서 실행되도록 작성되었지만, 현재는 서버 사이드에서 더 많은 동력을 얻고 있음

  • 서버리스 함수가 강점으로 부상했으며, 이는 확실히 성장하고 있음

  • Wasm은 Kubernetes 생태계에서 중요한 진전을 이룰 것으로 예상되며, 효율성, 확장성, 비용이 중요한 곳에서 등장할 것

4. 클라이언트/서버 양쪽에서 Wasm에 의한 점진적 개선

  • 웹 개발 프레임워크의 부상으로 클라이언트 측, 서버 측 또는 둘 다에서 선택적으로 실행할 수 있는 애플리케이션이 등장

  • 이러한 애플리케이션은 클라이언트 측 렌더링(CSR)과 서버 측 렌더링(SSR)으로 구축될 수 있으며, 일부 프레임워크는 이미 Wasm을 활용하고 있음

  • 2024년에는 이러한 프로젝트가 더 많이 등장할 것이며, Wasm의 강점인 어디에서나 실행 가능한 바이너리 형식을 더욱 활용할 것으로 보임

[출처] https://news.hada.io/topic?id=12766

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12 1월 2024

[인공지능 기술][chatGPT] 20달러만 내면…등산·수학 수업·논문 ‘나만의 AI’ 가질 수 있다 앱처럼 사고 파는 ‘GPT 스토어’ 오픈

[인공지능 기술][chatGPT] 20달러만 내면…등산·수학 수업·논문 ‘나만의 AI’ 가질 수 있다

앱처럼 사고 파는 ‘GPT 스토어’ 오픈

 
오픈AI의 이미지 생성 인공지능 ‘달리(Dall·E)’가 만들어낸 GPT 스토어의 모습.
 
오픈AI의 이미지 생성 인공지능 ‘달리(Dall·E)’가 만들어낸 GPT 스토어의 모습.

10일(현지 시각) 오픈AI가 GPT 스토어를 연 것은 AI 혁명의 기폭제가 될 만한 사건으로 받아들여진다. 누구나 맞춤형 챗GPT를 만들어 사용하고, 스토어에서 사고팔 수 있게 되면서 거대한 AI 생태계가 형성될 수 있기 때문이다. 특히 많은 사람들에게 필요한 맞춤형 챗GPT를 개발한 사람은 오픈AI에서 이익을 배분받으며 AI 시대의 유니콘(기업 가치 10억달러 이상 스타트업)이 될 수도 있다. GPT 스토어가 개발자를 모으고, 이를 활용하기 위해 세계인이 GPT 스토어를 찾는 선순환 구조가 만들어질 수 있다는 것이다.

오픈AI가 GPT 스토어를 열면서 구글과 마이크로소프트 같은 빅테크들도 AI 장터에 뛰어들 가능성이 높아졌다. 모바일 앱 장터는 초창기에 진출한 애플과 구글이 양분하고 있다. 이들은 앱 장터 거래 수수료로만 연간 수십조원을 챙기고 있지만, 후발 주자들은 대부분 사라졌고 남아 있는 일부도 존재감이 미미하다. AI 장터 시장 역시 주도권을 쥐기 위해서는 발 빠르게 움직여야 한다는 것이다.

그래픽=이철원
그래픽=이철원

◇맞춤형 챗GPT 300만개 넘어서

10일 GPT 유료 버전에 접속하면 왼쪽 상단에는 ‘탐색(Explore) GPTs’라는 버튼이 생겼다. 이 버튼을 누르면 GPTs를 검색할 수 있는 검색창과 ‘글쓰기’, ‘생산성 향상’, ‘프로그래밍’, ‘라이프스타일’, ‘교육’ 등의 분야별 추천 맞춤형 챗GPT 추천창이 뜬다. 예컨대 전문가처럼 그래픽 디자인을 할 수 있도록 돕는 ‘캔바’, 산책이나 등산 코스를 추천해주는 ‘올트레일스’, 코딩 교육을 대화하면서 배우는 ‘코드 튜터’, 중고생에게 과학과 수학을 가르치는 ‘CK-12′ 같은 맞춤형 챗GPT들이 있다. 온라인상의 논문을 검색해 분석까지 해주는 ‘컨센서스’처럼 전문가를 위한 챗GPT도 있다.

더 이상 오픈AI가 운영하는 하나의 AI 챗봇 챗GPT가 아니라 챗GPT를 기반으로 만들어진 앱, ‘GPT들(GPTs)’이 넘쳐나고 있는 것이다. 이 같은 맞춤형 챗GPT는 이미 300만개 넘게 만들어졌다. 제작자가 올린 맞춤형 챗GPT가 오픈AI의 사전 검수를 통과해야 등록된다는 것을 감안하면 엄청난 수치이다.

오픈AI는 작년 11월, 누구나 맞춤형 챗GPT를 만들 수 있는 기능을 열었다. 이런 빠른 확산이 가능했던 이유는 코딩을 전혀 모르는 사람도 안내에 따라 버튼 몇 번만 누르면 원하는 챗GPT를 만들 수 있기 때문이다. 애플·구글의 앱은 컴퓨터 언어를 전문적으로 해야만 앱을 만들 수 있었지만, GPTs는 챗GPT와 일상 언어로 대화를 나누는 방식으로 제작한다. ‘GPTs 만들기’를 누르면 챗GPT가 ‘어떤 목적으로 맞춤형 AI를 만드나요?’ ‘학습할 데이터를 업로드해주세요’ 등 말을 하고 사용자는 이에 대답을 하거나 자료를 AI에 입력하면 된다. 오픈AI는 “유료 챗GPT 사용자, 기업 고객들에게 먼저 서비스를 제공하겠다”고 밝혔다. 현재는 20달러를 내는 유료 고객만 이용할 수 있지만, 앞으로는 무료 이용자 등으로 확대할 수도 있다는 것이다.

그래픽=이철원
그래픽=이철원

◇오픈AI, 제작자들과 수익 배분

오픈AI는 조만간 유료·기업 사용자를 통해 얻은 수익을 맞춤형 챗GPT를 만든 제작자들과 분배하는 가이드라인을 공개할 계획이다. 챗GPT 사용량에 따라 유료 고객들이 낸 사용료를 배분해주는 방식이 유력한 것으로 알려졌다. 애플과 구글의 앱 장터에 앱을 올린 기업들이 수익을 내며 성장한 것처럼, 누구나 AI를 만들어 돈을 벌 수 있도록 하겠다는 것이다. 조대곤 KAIST 경영대학 교수는 “앱 장터의 등장으로 수많은 스타트업과 게임 회사, 인터넷 업체 등이 생겨나고 이들 중 상당수가 막대한 부를 거머쥐었다”면서 “이런 동기부여가 AI 혁명을 가속하는 원동력이 될 것”이라고 했다.

당초 오픈AI는 지난해 11월 GPT 스토어를 열 계획이었다. 하지만 스토어 오픈을 앞두고 오픈AI 이사회가 샘 올트먼 최고경영자(CEO)를 해고하고, 이에 직원들이 반발해 올트먼이 복귀하는 등 내홍을 겪으면서 출시가 다소 지연됐다. 테크 업계에서는 오픈AI가 GPT 스토어를 시작으로 여러 수익 사업을 시작할 것으로 본다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/01/11/TJF3QTH2NBGVPE2R34H2KTERFU/

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4 1월 2024

[時事] “잘못하다간 야후·노키아처럼 사라진다”…’AI 전쟁’ 시작

[時事] “잘못하다간 야후·노키아처럼 사라진다”…’AI 전쟁’ 시작

“잘못하다간 야후·노키아처럼 사라진다”…’AI 전쟁’ 시작

입력 
수정2024.01.03. 오후 8:53
디지털 휴이넘이 온다
(3) 기업 생태계 뒤흔드는 AI

“AI 파도 거스르면 침몰”…산업계 대격변 시작됐다

“인공지능, 선택이 아닌 필수” 산업계 지도 다시 그리는 AI 정보기술(IT) 기업부터 패스트푸드 회사에 이르기까지 산업계의 화두는 인공지능 전환(AIX)이다. AI는 기업의 선택이 아니라 생존 차원의 문제다. 십수 년 전 모바일 혁명과 함께 등장한 빅테크는 헤게모니를 놓지 않기 위해 안간힘이다. 이들의 자리를 차지하기 위한 스타트업의 반격도 거세다. 새로운 시대의 패자는 누가 될 것인가. 이미지 생성형 AI ‘미드저니’에 ‘미래 공장에서 생산을 주도하는 AI’를 그려달라는 프롬프트를 입력했다. 미드저니
역사는 반복된다. 기술 혁명이 일어날 때마다 새로운 스타들이 나타난다. 마이크로소프트, 구글, 애플 등도 변화의 물결을 타고 빅테크로 부상했다. 파도를 거스른 기업은 기억 속으로 사라진다. 한때 시장을 주도한 코닥, 야후, 노키아 등이 그랬다.

인공지능(AI)의 물결은 기업을 두 진영으로 가르고 있다. 흐름에 편승한 기업은 이미 수익을 내기 시작했다. 작년 8월 맥킨지앤드컴퍼니의 조사에 따르면 AI를 도입한 기업 중 63%가 매출 증가 효과를, 32%가 비용 절감 효과를 얻었다. AI와 화학적 결합을 하지 못한 기업도 적지 않다. AI를 업무에 적용했다고 응답한 기업 비율은 2022년 50%로 전년보다 오히려 6%포인트 줄었다. AI 시대가 왔지만, 그 흐름에 올라타는 것은 전혀 다른 문제라는 얘기다.

테크 기업의 주도권 싸움도 치열해지고 있다. 신흥 강자로 떠오른 오픈AI가 AI업계의 터줏대감인 구글과 힘겨루기하고 있다. 앤스로픽, 캐릭터AI, 미드저니, 미스트랄 같은 AI 스타트업도 각자의 강점을 바탕으로 존재감을 키우는 중이다.

국내 AI 스타트업 업스테이지가 자체 개발한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라’가 오픈소스 AI 모델의 경연장인 허깅페이스 리더보드에서 최상위권을 기록하는 등 다윗이 골리앗을 꺾은 사례도 심심찮게 등장하고 있다.

전문가들은 생성형 AI로 구현할 수 있는 비즈니스 모델은 상상 이상으로 다양하며, 승자가 누구일지는 점치기 힘들다고 입을 모은다. AI 분야 4대 구루 중 한 명으로 꼽히는 앤드루 응 미국 스탠퍼드대 교수는 한국경제신문과의 인터뷰에서 “LLM부터 휴대폰·노트북에서 구동되는 온디바이스 AI까지 다양한 생태계에서 누구든 주인공이 될 수 있다”고 강조했다.

인공지능은 챗GPT 세상? 소형 AI는 뉴페이스가 앞선다
작지만 강한 ‘sLLM’으로 승부수…”엔비디아 잡자” AI 반도체 각축전

지난해 글로벌 인공지능(AI) 생태계의 최상위 포식자는 오픈AI였다. 전 세계에 챗GPT 열풍을 일으키며 AI 시대 개막을 알렸다. 비영리기관에서 출발한 이 기업 가치는 1000억달러(약 130조원) 선까지 증가했다. 올해에도 오픈AI의 독주가 계속 이어질지는 미지수다. AI와 관련한 비즈니스 모델이 다양한 데다 비슷한 서비스가 우후죽순처럼 쏟아지고 있어서다. 184억달러(약 24조원)의 가치로 자금 조달을 진행 중인 앤스로픽만 하더라도 언제든지 오픈 AI 자리를 위협할 수 있다는 평가를 받는다.

○LLM부터 sLLM까지 각축전

기존 빅테크(대형 정보기술기업)의 반격도 매섭다. 구글과 마이크로소프트(MS), 메타, 아마존 등은 AI 기술을 클라우드에 적용해 기업에 제공하는 방식으로 영토를 확장 중이다. 빅테크가 ‘기술 유통회사’ 전략을 쓰고 있다는 점이 주목할 만하다. 자사 클라우드를 고객이 취향에 따라 다양한 대규모언어모델(LLM)을 고를 수 있게 한 것이다. 오픈AI를 경쟁사가 아니라 클라우드 전위 부대로 활용하고 있는 MS가 대표적인 사례로 꼽힌다.

파라미터(매개변수)가 수천억~1조 개에 달하는 초거대 LLM에 맞선 소규모언어모델(sLLM)도 잠재력이 상당하다. 수백억 개의 파라미터로 구성된 sLLM은 특정 분야에 최적화해 효율적으로 활용할 수 있다는 장점이 있다. 훈련과 운영 비용도 적게 들어간다.

솔라의 파라미터는 107억 개에 불과하다. 파라미터가 1조 개인 오픈AI의 GPT-4와 비교하면 100분의 1 수준이다. sLLM은 프랑스의 미스트랄(79억 개), 영국 스태빌리티AI의 스태이블LM(30억 개), 중국 알리바바의 큐원(140억 개) 등 세계 여러 국가에서 속속 등장하고 있다.

sLLM을 소규모 기업만 만드는 건 아니다. 작년 10월 애플이 미국 컬럼비아대 연구진과 함께 개발해 최근 공개한 생성 AI 패럿은 파라미터가 70억 개, 130억 개 두 종류다. 이보다 앞서 메타가 내놓은 라마2는 70억 개, 130억 개, 700억 개로 구성됐다. 구글이 지난달 공개한 차세대 LLM 제미나이도 18억 개, 32억 개짜리 소형 모델인 ‘제미나이 나노’를 갖추고 있다.

sLLM은 기기 속에서 AI 연산을 처리하는 ‘온디바이스 AI’와 궁합이 맞는다. 데이터센터나 클라우드를 거치지 않아 응답이 빠르고 보안성도 높은 것이 장점이다. 미국 IT 전문 리서치 기업 가트너는 작년 10월 발간한 ‘2024년 10대 전략 기술 보고서’에서 “생성 AI가 손안에 들어오는 에지 AI 기술이 AI산업에서 새로운 화두로 부상할 것”이라고 진단했다.

차상균 서울대 교수(데이터사이언스대학원 초대 원장)는 “얼마나 혁신적이고, 활용도가 높은 기술이냐에 따라 파급효과가 달라질 수 있다”며 “아직 AI산업이 초기 단계인 만큼 후발주자라도 얼마든지 AI 생태계를 재편할 가능성이 있다”고 설명했다.

○AI 반도체도 춘추전국시대

AI 반도체 생태계는 ‘엔비디아 1강 독주체제’에서 각축장으로 변하고 있다. 인텔은 지난달 15일 차세대 AI 반도체인 ‘가우디3’를 공개했다. AI 반도체는 생성형 AI 훈련과 추론을 위한 두뇌 역할을 한다. 이에 앞서 AMD도 지난달 초 새 AI 반도체 MI300X를 내놓으면서 “엔비디아의 H100보다 성능이 뛰어나다”며 테스트 결과를 제시하기도 했다.

엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)는 AI 반도체 시장의 90%가량을 점유하고 있다. 여기에 자사 슈퍼컴퓨팅 인프라와 자율주행, 디지털 트윈 등 다양한 소프트웨어가 모여 있는 플랫폼 ‘쿠다’를 활용해 엔비디아만의 생태계를 구축했다. AMD는 이런 열세를 극복하기 위해 AI 개발자를 위한 소프트웨어 제품군 ‘ROCm’도 대거 개선했다.

빅테크는 엔비디아 의존도를 낮추기 위해 자체 역량을 강화하고 있다. 아마존의 클라우드 자회사인 아마존웹서비스(AWS)는 AI 추론용 ‘인퍼런시아’와 훈련용 ‘트레이니엄’을, 구글은 ‘텐서프로세싱유닛(TPU)’이란 AI 반도체를 개발해 활용 중이다. MS는 최근 ‘애저 마이아’를, 메타는 ‘MTIA’를 선보였다. 국내에서 리벨리온, 퓨리오사AI 등이 차세대 AI 반도체를 개발 중이다.

업계에선 누구든 기존 제품을 뛰어넘는 AI 반도체를 개발하면 생성 AI업계의 오픈AI처럼 단숨에 생태계를 주도할 수 있다고 보고 있다. 글로벌 시장조사기관 프레시던스리서치에 따르면 올해 218억달러 규모인 AI 반도체 시장이 10년 뒤인 2023년 2274억달러 규모로 10배 이상 커질 전망이다.

이주현 기자/실리콘밸리=최진석 특파원 deep@hankyung.com

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/015/0004932642?sid=105

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