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[기고] 생성형 AI 도입, 기업이 반드시 유념해야 할 두 가지 전략

생성형 AI 모델에 대한 뜨거운 관심은 이제 다방면으로 확산되고 있다. 지난 해 까지만 해도 변호사 자격시험 통과나 다양한 주제의 학술 논문 작성은 물론, 정보 검색 지원 등 놀라운 신기능이 화제의 중심이었다. 이제 우리는 생성형 AI가 텍스트 생성과 SQL 쿼리 생성, 코드 작성, 심지어는 예술작품 제작은 물론, 기업의 제품 지원에 이르기까지 거의 모든 분야의 작업을 수행하는 것을 목격하고 있다. 생산성과 수익을 향상시킬 수 있는 방법을 늘 고민중인 기업 경영진의 마음을 생성형AI가 사로잡고 있다고 해도 과언이 아니다. 실제 우리 기업들은 이제 향후 어떤 업무에 생성형 AI의 어떤 기능을 더 추가적으로 도입할 지 심각하게 고민하고 있는 상황이다. 기업은 생성형 AI 기능을 원하는 업무에 도입해 비즈니스 결과를 개선하려면 우선적으로 중요한 원칙을 되새겨야 한다. 즉 해당 AI기능이 자사의 비즈니스 적용업무에 통합되어 그에 적합하고 정확한 결과를 제공하는 대상 모델은 무엇인지 정의하는 것과, 그에 맞게 해당 인프라를 설정하고, 모델을 선택, 맞춤화하고 배포를 어떻게 할 것인지 대한 기획이다. 이와 같은 원칙과 전제하에 기업이 생성형 AI를 도입해 자사의 비즈니스를 향상시키는 방안은 두 가지로 구분할 수 있다. 애플리케이션에서 AI 서비스 및 데이터와 인프라 전반을 아우르는 '풀스택 AI'의 활용 전략과 '특정 비즈니스 업무에 적합한 맞춤형 서비스 활용'이 그것이다. 풀스택 AI 활용과 그 경험을 구현하는 방법은 무엇인가? 이는 생성형 AI에 대한 시스템 차원의 '총체적인 접근방식'으로, 기업이 AI 구현을 위해 필요로 하는 기술 전반을 통합한 환경을 의미한다. 이와 관련해 기업은 자사의 온프레미스(구축형)와 퍼블릭 클라우드로 운영되는 IT시스템 환경의 전반에서 애플리케이션과 서비스, 데이터 및 인프라를 아우르는 단일한 AI 솔루션 적용을 통해 AI의 ROI(투자대비효과)를 거둘 수 있다. 보통 기업에서는 AI 프로젝트를 진행할 경우 여러 곳에 편재한 단편적인 부분과 툴을 결합하는 방식으로 AI를 구현한다. 이와 달리 풀스택 접근방식은 기업 핵심 애플리케이션의 사용 경험에 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 기술력을 갖추고 있다는 장점이 있다. 덕분에 기업은 자사 애플리케이션에 필요한 생성형 AI 기술을 획기적으로 간단히 통합할 수 있다. 필자가 속한 오라클 역시 기업이 생성형 AI를 성공적으로 구현하기 위해 정말 필요한 것이 무엇인지에 대해 고민하면서 생성형 AI에 대해 이러한 총체적인 접근 방식을 취하고 있다. 또한 데이터베이스에 탑재된 AI 기반 운영 자동화 및 벡터 검색 기능은 기업이 추가적인 개발의 노력을 들이지 않아도 데이터베이스 관리 업무와 앱 개발 과정을 대폭 간소화하고 정확도 높은 모델을 지원할 수 있어 비용 절감을 돕는다. 오라클은 자사의 서비스형 소프트웨어(SaaS)에서 시작해 이러한 AI 기술이 접목된 풀스택 서비스와 함께 광범위한 미세 조정 모델 및 즉시 사용 가능한 검색 증강 생성(RAG)을 통해 기업의 차별화된 AI 전략을 지원하고 있다. 두 번째로, 생성형 AI가 기업 내의 다양한 활용을 지원하기 위해 미세 조정 또는 RAG 기술을 통해 대형 언어 모델을 현업 요구 사항에 적합하도록 맞춤화해 제공하는 방안이다. 이 중 '미세 조정'은 대형 언어 모델에 기업의 내부 정보, 지식 문서 등을 학습하는 것으로, 여기에는 많은 시간과 비용이 든다. RAG 기술은 이러한 미세조정을 돕기 위한 기술이다. 데이터 사용자와 자연어 기반의 대화 맥락 속에서 질의를 SQL 쿼리로 자동 변환하고 기업 보유의 벡터 데이터베이스와 연동을 통해 의도에 맞는 답변을 제공한다는 점에서 비용 효과성을 더 높은 수준으로 향상시켜준다. 한 예로 기업의 한 사용자가 RAG 기술을 탑재한 에이전트에 병가에 대한 인사(HR) 정책을 요약해서 알려 달라고 요청할 경우, 모델은 RAG를 통해 기업 HR 정책과 관련된 내부 문서에서 연관 있는 문단을 추출해 내어 자연어 대응 답변을 출처 문서에 대한 하이퍼링크와 함께 맞춤형으로 제공할 수 있다. 향후에는 사용자의 요청에 따라 기존 문서 편집과 같은 후속 조치까지도 지원할 것으로 기대된다. 이처럼 기업 업무의 특수한 맥락에 정교한 성능을 제공하는 생성형 AI 기술은 고객 서비스 자동화를 비롯해 개인화된 마케팅이나 가상 세일즈맨 역할, 계약서 작성, 경쟁사 및 고객 모니터링 등 비즈니스의 많은 영역에 적용해 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 성공적인 생성형 AI 구현은 인프라에 대한 총체적인 접근방식과 더불어, 생성형 AI 모델의 실제 비즈니스 적합성에 달려 있다. 이 두 가지 전략을 함께 고려하고 운용할 수 있을 때 비로소 기업은 생성형 AI 와 관련된 여정을 단계별로 차근차근 밟아 나가며 혁신을 가속화하고 고도화 할 수 있을 것이다.

2024.03.14 15:27나정옥

지니언스, 글로벌 사업 순항..."세계 시장서 연이은 수주"

지니언스가 글로벌 시장에서 고객사 확보를 이어가며 경쟁력을 입증하고 있다. 지니언스는 최근 미국·중동·남미·동남아 지역에 네트워크 보안 솔루션 '지니안 NAC(Network Access Control)'를 잇따라 공급했다고 12일 밝혔다. 주정부 기관 포함 금융, 의료, 방산, 항공, 유통 등 고객 분야도 다양하다. 양적인 성장뿐 아니다. 글로벌 가구 유통 기업은 과거 온프레미스(구축형) 형태의 NAC를 도입해 활용 중이었으나, 전체 매장으로 확대 적용하는 과정에서 클라우드 기반 구독형 모델로 전환했다. 재택·원격 근무 확산 등으로 IT환경이 복잡해지면서 '클라우드 NAC'에 대한 관심은 더욱 높아졌다. 지니언스는 초기 도입 비용·관리에 어려움을 겪는 중소기업(SMB)부터 다국적 기업까지 다양한 글로벌 고객층에 구독형 모델 '클라우드 NAC'를 제공했다. 지니언스는 이번 수주를 통해 올해 글로벌 고객사도 다수 확보했다. 현재 지니언스 글로벌 고객은 100곳을 넘어섰으며 ▲딜로이트 그룹을 포함한 전 세 주요 글로벌 파트너와 협업 ▲고도화된 클라우드 서비스 제공 ▲주요 국가에서 시행되는 사이버 보안 전시회 참가 등을 통해 글로벌 시장에서 입지를 한층 더 강화하고 있다. 김계연 지니언스 CTO·미국법인장은 "해외 기업들로부터 지속적인 제품 문의가 이어지고 있으며, 최근 잠재력이 높은 중동 지역 고객 추가 확보에도 성공했다"며 "정부 정책과의 시너지로 더 많은 사업 기회를 발굴해 글로벌 정보보호 시장에서 입지를 다질 것"이라고 말했다.

2024.03.12 10:12이한얼

스노우플레이크, 미스트랄AI와 협력…'미스트랄 라지' 모델 제공

스노우플레이크는 최근 프랑스 AI 솔루션 제공업체 미스트랄AI와 파트너십을 체결했다고 11일 일 발표했다. 이 파트너십은 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스의 미스트랄AI의 시리즈 A 투자를 포함한다. 양사의 협력으로 스노우플레이크 고객은 미스트랄AI가 가장 최근에 선보인 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 '미스트랄 라지'를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 적용할 수 있다. 미스트랄AI의 기본 모델인 '미스트랄 7B'와 오픈 소스 모델 '믹스트랄8x7B'에도 액세스할 수 있다. '미스트랄 라지'는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능하다. 기존 생성형 AI 모델과 '대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)' 비교함에서 뛰어난 성능을 입증하며 챗GPT-4에 이어 API를 통해 사용 가능한 모델 중 2위를 차지하기도 했다. '미스트랄 7B'는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이다. '믹스트랄 8x7B'는 대부분의 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄AI의 모델들은 '스노우플레이크 코텍스'에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다. 스노우플레이크 지난해 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타 '라마2' 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 GPU 관리 대신 사용자의 AI 활용도를 넓히기 위해 엔비디아와 적극적으로 협력하고 있다. 스노우플레이크 코텍스는 엔비디아 트라이튼 추론 서버를 활용해 풀스택 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되며 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 신임 CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 됐다”며 “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 밝혔다. 아르튀르 멘슈 미스트랄AI 공동창립자 겸 CEO 는 “스노우플레이크의 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스에 대한 원칙은 누구나 어디에서든 혁신적인 AI를 활용할 수 있도록 하겠다는 미스트랄AI의 포부와 맞아떨어진다”며 “미스트랄AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”고 강조했다. 그는 “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다. 스노우플레이크는 고객, 데이터 클라우드 생태계는 물론, 기술 커뮤니티 전체에 대한 AI 혁신을 위해 노력하고 있다. 이에 스노우플레이크는 최근 개발자, 연구원 및 조직이 개방적이고 안전하며 책임감 있는 AI를 개발하기 위한 국제 커뮤니티인 'AI 얼라이언스'에 가입했다. AI 얼라이언스를 통해 스노우플레이크는 생성형 AI가 가져올 도전과제와 기회에 대해 전방위적이고 개방적으로 대응하며 누구나 AI 기술을 활용하고 혜택을 얻을 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다.

2024.03.11 10:52김우용

퓨어스토리지, 서비스형 모델에 '셀프서비스' 기능 추가

퓨어스토리지는 스토리지 관리 플랫폼 퓨어1 및 구독형 스토리지 제품군 에버그린 포트폴리오에 새로운 '셀프서비스 기능'을 추가한다고 11일 밝혔다. 이 업데이트는 셀프서비스 기능을 통한 데이터 복원 및 자동화 기능을 확장해 사용자가 서비스형 모델을 더 효율적으로 활용하도록 지원한다. 퓨어스토리지는 고성능 스토리지 하드웨어 연구 및 개발에 집중하며 서비스형 스토리지(STaaS) 및 자동화된 소프트웨어 서비스 제공을 바탕으로 한 종합적인 플랫폼으로 발전해왔다. 이러한 전략적 변화는 효율성, 경제성, 확장성을 두루 갖춘 스토리지 솔루션을 찾는 현대 비즈니스의 변화하는 요구사항들을 충족시키며, 퓨어스토리지의 비전을 실현하는 데 기여하고 있다. 새롭게 선보이는 셀프서비스 스토리지 관리 기능은 에버그린 구독 서비스를 사용 중인 모든 기업 대상 무료 제공된다. 새로 추가된 기능들은 ▲퓨리티 플래시 스토리지 운영 환경에 대한 업그레이드를 자동화하고 ▲데이터 보호와 인보이스 관리 및 ESG 보고서 작성을 단순화하며 ▲파트너 인텔리전스를 향상시키는 등 확장된 소프트웨어를 제공하여 시간 소모가 큰 IT 작업을 줄여준다. 먼저, 향상된 셀프서비스 기능을 통해 셀프서비스 자동 업그레이드가 가능해졌다. 퓨어스토리지의 고객 중 30% 이상이 액티브클러스터를 사용하고 있으며, 이를 위한 퓨리티 운영 환경으로의 업그레이드가 필요하다. 이제 고객은 퓨어1 플랫폼에서 제공하는 셀프서비스 자동 업그레이드 기능으로 업그레이드 과정을 간소화하여 시간을 절약할 수 있다. 데이터 복원 기능도 간소화됐다. 퓨어1을 통해 기업은 자신의 데이터 자산에서 랜섬웨어 이상 징후를 탐지하는 데 AIOps를 활용할 수 있다. 이상 징후 발생 시 고객이 영향을 받은 데이터를 로컬 및 원격으로 복원할 수 있는 스냅샷을 추천하여 몇 시간에서 며칠이 소요되는 번거로운 수동 스냅샷 카탈로그 검토 과정을 생략할 수 있다. 퓨어스토리지는 또한 서비스형 재해복구(DRaaS) 제품을 선보이며 고객이 단 15분 이내에 데이터센터에 재해복구를 구축할 수 있도록 지원한다. VM웨어 환경에서 가상머신(VM)을 운영하는 기업은 이제 퓨어1을 활용해 AWS 클라우드에서 재해 복구를 위한 셀프서비스 환경을 구축할 수 있다. 또한, 퓨어스토리지는 데이터센터의 VM에 태그를 지정해 보호 기능을 강화하는 새로운 자동 등록 기능을 출시했다. 파트너 경험 역시 강화됐다. 퓨어스토리지 파트너는 베타 버전에서 파트너 인텔리전스 및 성과 추적 기능을 통해 향상된 사용자 경험은 물론, 더욱 세분화된 성능을 확보할 수 있다. 이와 더불어 퓨어스토리지는 새롭게 간소화된 인보이스 관리 기능을 통해 파트너와 고객 관계에 부담이 될 수 있는 비용 청구에 대한 추적 기능을 강화하여, 파트너가 고객에게 청구되는 비용을 조정할 수 있는 기능을 강화했다. 마지막으로, 퓨어스토리지는 기업의 지속가능성 규정 준수를 위해 고객의 데이터센터 및 전체 제품군에 대한 요약된 정보와 함께 개선이 필요한 부분을 맞춤형으로 요약한 고위 경영진 대상 ESG 보고서를 제공한다. IT팀이 IT 인프라의 지속가능성 영향을 경영진에게 더욱 효과적으로 전달하고, 기업의 지속가능성 목표를 더욱 잘 달성할 수 있도록 지원한다. 퓨어스토리지 프라카시 달지 디지털경험부문 총괄은 "퓨어스토리지는 고성능 올플래시 스토리지 하드웨어에 기반을 두고, 서비스형 스토리지와 자동화된 소프트웨어 제공을 강조하는 혁신적인 플랫폼으로 발전해왔다”며 “이번 발표는 확장 가능한 셀프서비스 스토리지 솔루션을 통해 현대 비즈니스의 다양한 요구를 충족하기 위한 변함없는 의지를 보여준다”고 밝혔다. 그는 “확장된 셀프서비스 기능은 IT 병목 현상을 제거하고, 전 세계 고객들에게 더욱 향상된 서비스 경험을 제공하는데 기여할 것”이라고 강조했다.

2024.03.11 10:36김우용

kt클라우드, LLM으로 AI디지털교과서 맞춤형 교육 구현

kt클라우드(대표 황태현)가 AI디지털교과서에 학습분석 및 개인별 맞춤형 교육을 구현한다. kt클라우드는 스마트앤와이즈와 'AI기반 학습분석 플랫폼'을 선보인다고 8일 밝혔다. 양사는 지난 해 AI디지털교과서 사업을 위한 업무협약을 맺고, AI디지털교과서 구축에 필요한 AI학습분석 제공 플랫폼을 공동 개발했다. AI디지털교과서는 AI기반 학습 데이터를 수집∙분석하고, AI보조교사와 실시간으로 상호작용하며 학생별로 맞춤화된 교육을 제공하는 것이 핵심이다. 현재 다양한 에듀테크 기업에서 각자의 노하우를 바탕으로 학습 플랫폼을 개발하고 있지만, 대부분 AI기반이 아닌 단순 규칙에 따라 한정적으로 반응하는 룰베이스 방식을 활용하고 있다. kt클라우드는 스마트앤와이즈의 교육 전용 대규모언어모델(LLM) 및 플랫폼 개발을 위해 AI클라우드 인프라를 지원한다. kt클라우드의 AI 인프라는 LLM 학습, 개발에 있어 동적할당 기반의 이용료 과금, 대규모 클러스터링 지원 GPU 인프라를 제공한다. 향후 AI디지털교과서 사업이 확대되면서 늘어날 AI 인프라에 대비해 kt클라우드는 NPU 기반 인프라 공급도 적극 검토하고 있다. 발행사 및 에듀테크 기업은 NPU 이용으로 AI 인프라 이용 부담이 줄어들 전망이다. 스마트앤와이즈는 오랜 경험과 노하우가 축적된 교수학습플랫폼을 통해 교육 LLM을 개발했고, 이를 기반으로 학습자의 성향 및 과제 수행 정보를 분석하여 맞춤형 학습 전략을 제시하는 루츠(Roots) 플랫폼을 선보였다. 실제 교육현장 안착 및 확산을 위해 대구교육대학교와 시범 사업을 진행 중이며 연내 클라우드 보안인증(CSAP) 획득을 추진할 예정이다. 2023년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 'K-클라우드' 프로젝트에도 선정된 바 있다. 국정원은 '챗GPT 등 생성형 AI 활용 보안 가이드라인에 따라 발행사 및 에듀테크의 오픈AI 이용을 제한하고 있다. 또한 공공 교육에서는 ▲선행학습 ▲할루시네이션(허위정보) 등의 문제로, 객관적으로 검증할 수 있고 제어가능한 교육LLM의 이용이 필수적이다. 스마트앤와이즈 이민주 연구소장은 “CSAP 인증 획득을 통해 공공분야에 AI디지털교과서 제공을 위한 적격성 확보와 발행사의 콘텐츠 기반으로 특화된 교육 LLM을 구축∙제공할 수 있게 될 것”이라고 말하며 “이를 통해 공공분야 오픈 AI이용 제한과 학교 교육에서 엄격히 제한하고 있는 선행학습, 할루시네이션(허위정보) 등의 이슈를 해소할 것”이라고 강조했다. kt클라우드 남충범 본부장은 “다양한 발행사∙에듀테크에게 AI 인프라를 제공하여 사업자들의 이용 부담을 줄이고 효율적인 학습 플랫폼 개발을 적극 지원하겠다”고 말했다. 이어 “특히 AI디지털교과서 사업 및 생태계 활성화를 이끄는 선도 사업자로 앞장서겠다”며 다짐했다.

2024.03.08 10:29남혁우

ETRI, 절차 생성 AI 벤치마크 기술 첫 개발

대형언어모델(LLM)을 기반으로 만들어진 절차 성능을 자동 평가하는 기술이 세계 처음 개발했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 사람이 말로 작업을 명령하면 스스로 작업 절차를 이해하고 계획을 수립해 수행하는 절차 생성 인공지능(AI)의 성능을 자동 평가할 수 있는 로타벤치마크(LoTa-Bench) 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 기존에는 절차 이해 성능 평가를 자동으로 할 수 있는 벤치마크 기술이 없어서 사람이 직접 평가함으로써 손이 많이 갈 수밖에 없었다. 구글 세이캔(SayCan)을 비롯한 기존 연구에서는 여러 사람이 직접 작업 수행 결과를 관찰하고 성공 실패 여부를 투표하는 방법을 채택했다. 이는 성능 평가에 매우 긴 시간과 노력이 들어 번거로울 뿐 아니라 평가 결과에 주관적 판단이 개입하는 문제가 있다. 반면 ETRI가 개발한 로타벤치마크 기술은 사용자의 명령에 따라 대형언어모델이 생성한 작업 절차를 실행하고, 결과가 지시한 목표와 같은지 자동으로 비교해 성공 여부를 판단한다. 평가 시간과 비용을 최소화할 수 있고, 결과가 객관적인 이유다. 연구진은 알프레드(ALFRED) 기반 벤치마크 결과, 오픈AI(OpenAI)의 GPT-3는 21.36%, GPT-4는 40.38%, 메타(Meta)의 라마2(LLaMA 2)-70B 모델은 18.27%, 모자이크엠엘(MosaicML)의 MPT-30B 모델은 18.75% 성공률을 보였다고 밝혔다. 규모가 클수록 절차 생성 능력도 우수했다. 성공률이 20%면 100개의 절차 중 20개를 성공한 셈이다. 성능 평가는 로봇과 체화 에이전트 지능의 연구개발 목적으로 개발된 미국 알렌인공지능연구소(AI2-THOR)와 미국 MIT(버츄얼홈, VirtualHome) 가상 시뮬레이션 환경에서 이뤄졌다. “전자레인지에 차갑게 식힌 사과를 넣어라.”라는 일상적인 가사 작업 지시 명령을 내리고 각 작업 절차를 포함하는 데이터셋으로 평가했다. 또한, 연구진은 새로운 절차 생성 방법을 쉽고 빠르게 검증할 수 있는 로타벤치마크 기술의 이점을 활용해 데이터를 통한 훈련으로 절차 생성 성능을 개선할 수 있는 두 가지 전략도 발견했다. 컨텍스트 내 예제 선별법(In-Context Example Selection)과 피드백 기반 재계획(Feedback and Replanning)이다. 이와함께 파인튜닝을 통한 절차 생성 성능 개선 효과도 확인했다. 소프트웨어 오픈소스로 공개 기업·학교 활용 가능 연구진은 이 기술 개발로 대형언어모델을 이용한 로봇 작업계획 기술의 성능평가 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있을 것으로 전망했다. 연구진은 또 관련 소프트웨어를 오픈소스로 공개했다. 기업, 학교 등에서 이 기술을 자유롭게 활용할 수 있다. 최근 대형언어모델은 언어처리, 대화, 수학 문제 풀이, 논리 증명 외에 사람 명령을 이해해 하위 작업을 스스로 선택하고 순서대로 수행해 목표를 달성하는 절차 이해 영역에서도 우수한 성능을 나타내고 있다. 이에 따라 대형언어모델을 로봇 응용과 서비스 구현에 적용하려는 시도가 폭넓게 이뤄지고 있다. 연구진은 국제 인공지능 학술대회인 표현학습국제학회(ICLR)에 논문을 발표하고, 이 기술을 이용한 대형언어모델 총 33종의 절차 생성 성능 평가 결과를 깃허브를 통해 공개했다. 장민수 소셜로보틱스연구실 책임연구원은 “로타벤치마크는 절차 생성 AI 개발의 첫걸음”이라며 “향후 불확실한 상황에서 작업 실패를 예측하거나 사람에게 질문하며 도움을 받아 작업 생성 지능을 지속 개선하는 기술을 개발할 계획”이라고 말했다. 장 책임연구원은 또 “1가구 1로봇 생활 시대의 구현을 위해서는 이 기술이 반드시 필요하다”고 덧붙였다. 김재홍 소셜로보틱스연구실장은 “ETRI는 실세계에서 각종 임무 계획을 생성하고 실행할 수 있는 로봇을 실현하기 위해 파운데이션 모델을 활용한 로봇 지능 고도화 연구개발에 매진하고 있다”고 밝혔다. 이 기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 “사람중심 인공지능 핵심원천기술 개발 사업”의 일환으로 '스스로 불확실성을 자각하며 질문하면서 성장하는 에이전트 기술 개발' 과제를 통해 수행됐다.

2024.03.07 10:55박희범

머스크가 지원한 플라잉카, 예약 주문만 약 3천 건

미국 항공 스타트업 알레프 에어로노틱스(Alef Aeronautics)가 개발 중인 하늘을 나는 자동차 예약 주문이 약 2천850건이 넘었다고 비즈니스인사이더 등 외신들이 5일(현지시간) 보도했다. 최근 짐 두코브니 알레프 에어로노틱스 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)는 2인승 전기수직이착륙기(eVTOL) '모델A'의 예약 주문이 약 2천850대를 넘었다고 밝혔다. 그는 “보잉과 에어버스, 조비에비에이션 등 대부분 전기수직이착륙기를 합친 것보다 더 많이 팔린 역사상 최고 모델”라고 덧붙였다. 모델A 가격은 30만 달러(약 4억원)다. 또 예약 주문을 하려면 보증금 150달러를 내야 한다. 만약 모델A를 예약한 사람 모두가 이 차를 구매하게 된다면, 이 회사의 매출은 8억 5천만 달러(약 1조 1천350억원)가 넘을 것으로 예상된다. 이 회사는 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)의 우주기업 스페이스X의 지원을 받아 작년 10월 최초의 100% 전기비행 자동차 '모델A'를 공개했다. 모델A는 1번 충전 시 최대 약 321km 가량 도로 주행이 가능하며 하늘에서는 약 177km의 거리를 날 수 있다. 모델A는 2022년 10월부터 사전 주문이 받고 있으며, 2025년 4분기 차량 생산이 시작될 예정이다. 알레프는 현재 모델A를 비롯해 2035년 출시를 목표로 '모델Z'라고 불리는 3만5천 달러짜리 4인승 세단 자동차도 개발 중이다.

2024.03.06 14:35이정현

파수, '엔터프라이즈 LLM' 출시..."사내 AI 구축 통합지원"

파수가 기업용 sLLM(경량 대형언어모델) 시장에 출사표를 던졌다. 파수는 지난 5일 '파수 ELLM'을 출시했다고 6일 밝혔다. 이 모델은 조직의 특성에 맞는 생성형 인공지능(AI)을 구축해 보고서 작성 및 문서 요약, 내부 데이터 분석, 지식창고 운영, 고객 응대 등 다양한 분야의 업무 생산성과 효율성을 높인다. 파수 ELLM은 고객별 도메인 사전 특화 학습(DAPT)와 태스크별 미세조정(파인튜닝) 학습으로 맞춤형 결과물을 제공한다. 멀티홉 추론 방식을 채택해 사용자 요청을 분석, 태스크를 분류하고 각 태스크별 최적의 프롬프트를 적용하기도 한다. 또 검생증강생성(RAG) 방식으로 필요에 따라 외부 검색 엔진이나 내부 시스템의 검색 기능 등과 연계할 수 있는 확장형 구조인 점도 특징이다. 파수는 해당 모델이 내부구축형(프라이빗, 온프레미스) AI 도입을 고려하고 있지만 AI 학습에 필요한 내부 데이터를 제대로 관리하지 못하고 있는 조직에게 적합하다고 설명했다. 윤경구 파수 전무는 "문서에 대한 높은 이해도를 갖춘 ELLM의 출시를 시작으로 '고객들의 AI 활용을 돕는 AI 기업'으로서 고객이 가장 필요한 솔루션과 서비스를 지속적으로 선 보일 예정"이라고 말했다.

2024.03.06 08:37이한얼

샌즈랩-포티투마루-LG U+, 정보유출 위험 없는 보안LLM 구축

샌즈랩(대표 김기홍)이 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 대규모언어모델(LLM)구축에 나선다. 샌즈랩은 포티투마루, LG유플러스와 사이버 보안 강화를 위한 대규모언어모델(이하 LLM) 기술을 공동 개발한다고 4일 밝혔다. LG유플러스 마곡 사옥에서 진행된 업무 협약식에는 LG유플러스 한영섭 AI기술담당, 포티투마루 김동환 대표, 샌즈랩 김기홍 대표 등이 참석했다. 3사는 이번 협약을 통해 사이버 보안 핵심 4대 분야인 ▲보안 관제 ▲위협 인텔리전스 ▲이상 징후 분석 ▲취약점 식별 등에 특화된 LLM을 구축하고 LLM 배포 체계를 만들기로 했다. 이 체계가 상용화되면 기업들은 LLM을 기업 내부에서 활용하며, 정보 유출 위험을 막을 수 있다. 샌즈랩은 이번협약으로 정보 유출 위험이 없는 사이버 보안 분야 LLM 상용화에 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 사이버보안 분야 및 사이버 범죄에 대응할 인공지능(이하 AI) 기술 공동 개발을 통해 관련 사업분야에서 시너지 효과를 기대하고 있다. LG유플러스는 LLM 개발과 고객 정보 보호 안전망 구축 역할을 담당하며, 포티투마루는 사이버 보안 및 범죄 예방에 특화된 LLM 모델링 및 검색증강생성(RAG) 등의 원천 기술 개발, 샌즈랩은 기업 내부 인프라에서 운영 가능한 데이터셋 개발 역량을 제공한다. 샌즈랩은 생성형 AI 기술과 인공지능 모델 학습용 데이터셋을 자사 전반의 보안 서비스와 솔루션에 적용하고 있는 AI 보안기업이다. 전문적인 위협 인텔리전스 분야 서비스를 자연어 형태로 손쉽게 활용할 수 있도록 한 'CTX for GPT'의 GPT 스토어 출시를 비롯해 기업 내부 인프라에서 운영할 수 있는 사이버보안 전문 소형언어모델(sLLM) 'SANDY'를 개발했다. 포티투마루는 기업이 LLM을 도입 시 발생되는 환각, 보안, 비용 문제를 극복하기 위한 전문 산업 분야별 도메인 특화 언어 모델인 'LLM42'를 개발하고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 독해 솔루션(MRC42), 검색 증강 생성 솔루션(RAG42) 등을 통해 답변의 신뢰성을 제고하고, 기업 내부 데이터나 고객 정보가 유출되지 않도록 기업용 프라이빗 모드를 지원하며, 경량화 버전의 상용 실현을 통해 초거대 AI 도입 및 운영 비용을 절감할 수 있도록 돕는다. LG유플러스는 LG AI 연구원과 협업해 대규모언어모델(LLM) '익시젠(ixi-GEN)'을 출시할 예정이다. 상반기엔 챗봇의 진화 형태인 'AI 에이전트'를 선보인다. AI 기술을 활용해 차별적 고객 가치를 제공하고 신성장 동력을 만들어 디지털 혁신(DX) 역량을 강화한다는 복안이다. 샌즈랩 김기홍 대표는 “사이버 보안과 AI 기술에 강점을 가진 분야별 전문 기업들의 융합으로 시너지 효과가 극대화될 것”이라며 “샌즈랩만의 데이터셋과 보안 기술력에 포티투마루와 LG유플러스의 고도화된 AI 기술을 결합해 혁신적인 AI 보안 환경을 조성하겠다”고 말했다. 포티투마루 김동환 대표는 “LLM 모델을 활용해 각종 사이버 범죄에 선제적으로 대응할 수 있을 것”이라며 “이번 협력을 통해 국내 보안 기술 수준을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다. LG유플러스 한영섭 AI 기술담당은 “LG 유플러스는 이번 협력을 통해 샌즈랩의 보안 기술력과 포티투마루의 AI 기술을 결합하여 사이버 위협으로부터 고객들의 정보를 보호하는 안전망을 구축할 것“이라며, “특히, 고객들의 정보 보호를 최우선으로 하며 사이버 위협에 대하여 보다 안전한 디지털 환경을 조성하겠다”고 말했다.

2024.03.04 16:01남혁우

S2W, 기업용 AI 플랫폼 'S-AIP' 소개 행사 개최

데이터 기업 S2W가 기업용 sLLM 인공지능(AI) 플랫폼 에스에이아이피(S-AIP)를 출시한다. S2W는 S-AIP를 소개하는 행사를 3월 13일 코엑스에서 개최한다고 28일 밝혔다. 이번 행사에서 S2W는 S-AIP의 차별점과 산업에서 실제 활용 사례를 제시할 예정이다. S-AIP의 강점은 제로트러스트 관점에서 설계돼 보안성이 보장되며 다년간의 빅데이터 분석을 통해 실전에서 검증된 안정성과 성능을 보여준다는 점이다. S2W는 사이버 공간의 빅데이터를 AI로 분석하는 전문 기업이다. 지난해 S2W는 한국과학기술원(KAIST)와 공동 연구를 통해 다크웹 빅데이터 분석에 인공지능을 접목한 다크웹 전용 언어모델 다크버트(DarkBERT)를 국제학술지(ACL)에 세계 최초로 공개한 바 있다.

2024.02.28 16:46이한얼

[MWC] 5.5G 원년...화웨이, 지능형 디지털 혁신 고도화

화웨이가 MWC24에서 전 세계 이동통신사업자, 업계 파트너, 오피니언 리더를 초청해 미래 네트워크, 클라우드, 인텔리전스 간 시너지에 대해 논의할 수 있는 '어드밴스드 인텔리전스' 쇼케이스를 운영한다. 화웨이는 산업 전반에서 지능형 디지털 혁신을 촉진하고 활발한 생태계를 구축하는 동시에, 5G 비즈니스 선순환 구조 가속화로 다가오는 5.5G 시대에 대비하는 것을 목표로 하고 있다. MWC 행사장 1홀에 마련된 화웨이 부스에선 모든 것이 지능적으로 연결된 지능형 디지털 세상의 모습을 확인할 수 있다. 미래 지능형 세상 속 디지털 인프라는 일상과 산업, 사회의 모든 영역에 깊숙이 통합될 것으로 예상된다. 화웨이는 MWC24에서 다양한 시나리오를 지원하는 5.5G, F5.5G, Net5.5G 제품과 솔루션을 선보이며 글로벌 이통사, 업계 파트너와 협력해 도전과 기회를 수용하고 미래 지능형 세상을 선도하기 위해 전력을 다하고 있다는 점을 역설했다. 회사는 그간 전 세계 20개 이상 도시에서 이통사가 5.5G 상용 검증, 테스트에 착수할 수 있도록 지원했다. 중동지역에서는 걸프협력회의(GCC) 6개 회원국이 모두 5.5G 10Gbps 속도 검증을 완료하고, 레드캡(RedCap), 패시브 사물인터넷(IoT)과 같은 새로운 서비스를 시범 도입하는 등 5.5G 발전에 대한 공감대를 형성하고 있다. 중국에선 3대 주요 이통사가 모두 핵심 도시에서 5.5G 네트워크 구축을 시작했으며, 연결된 개인, 사물, 차량, 산업, 가정을 위한 서비스를 검토하고 있다. 홍콩 이통사들 역시 C-밴드와 밀리미터파(mmWave)에서 5.5G 10Gbps 속도 테스트 및 검증을 완료하고 5.5G 고정무선접속(FWA) 서비스를 시작했다. 유럽의 경우, 핀란드 이통사들이 상용 네트워크에서 5.5G 기술 검증을 거쳐 10Gbps 이상의 피크 속도를 달성하고 패시브 IoT 기술을 검증했으며, 독일에서는 6GHz 대역을 운영 중인 이통사가 다중 반송파 기술을 사용해 12Gbps의 최고 속도를 달성했다. 화웨이는 이번 MWC에서 통신 파운데이션 모델을 공개할 예정이다. 이 파운데이션 모델은 역할 기반, 시나리오 기반 지능형 앱을 제공해 신속한 서비스 프로비저닝, 정확한 사용자 경험 보장, 도메인 전반의 효율적인 운영, 유지보수에 대한 업계 요구를 지원할 수 있다. 또 이통사가 직원 역량을 강화하고 사용자 만족도를 높이며 종합적으로 네트워크 생산성을 개선할 수 있도록 돕는다. 화웨이 엔터프라이즈 비즈니스 부문은 '산업 인텔리전스 가속화를 위한 선도적 인프라'를 주제로 10가지 산업을 위한 새로운 지능형 디지털 솔루션과 일련의 주력 제품을 공개할 예정이다. 이 자리에서 화웨이는 전 세계 이용자, 파트너와 함께 지능형 디지털 전환에 대한 혁신과 사례를 모색할 계획이다. 올해 MWC에서는 화웨이 디바이스 비즈니스 부문이 선보이는 유행을 한 발 앞선 하이엔드, 기술 중심의 플래그십 제품 라인업을 만날 수 있다. ▲패션 포워드 ▲아름다움의 창조 ▲피트니스, 헬스 등 시나리오 기반 체험 존으로 구성된 부스는 화웨이의 솔루션이 일상생활에 어떻게 새로운 기술을 제공하고 시나리오 기반 경험을 풍부하게 하는지에 초점을 두고 있다.

2024.02.27 14:49김성현

올거나이즈-마키나락스, 금융권 LLM 인프라 최적화 전략 제시

올거나이즈(대표 이창수)가 금융업 실무자들이 LLM 솔루션을 업무에 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 금융권 인공지능(AI) 도입 핵심 사례와 활용 노하우를 공개한다. 올거나이즈는 마키나락스와 '알짜 기업이 쓰는 진짜 AI-금융권 LLM+AI 인프라 최적화 전략'을 주제로 세미나를 개최한다고 27일 밝혔다. 지난 1월 진행된 동명 세미나의 후속으로 진행되는 이번 세미나는 금융권 기업의 AI 실제 도입 사례를 보다 풍부하게 소개할 예정이다. 다음 달 5일 오후 6시부터 9시까지 서울 역삼동에 위치한 창업지원센터인 마루180의 이벤트홀에서 진행된다. 마키나락스의 신민석 이사가 '금융기업의 AI 자원 최적화: 하이브리드 AI 플랫폼의 구축과 운영 전략'을 주제로 강연을 시작한다. 비용 효율성, 운영의 민첩성, 유연성 측면에서 하이브리드 AI 플랫폼의 구축 및 운영 전략을 살펴본다. 금융 분야에서 AI를 활용해 비즈니스 가치를 극대화하고, 규제 준수 요건을 충족하면서도 기술적 유연성을 유지하는 전략을 공유한다. 올거나이즈의 이창수 대표는 '금융권 생성형 AI 프로젝트 성공을 위한 베스트 프랙티스'를 주제로 강연을 진행한다. 금융권 고객들과 실제 협업했던 사례를 중심으로, 금융권에서 첫 번째 생성형 AI 프로젝트를 시작할 때 내부에서 어떤 데이터를 준비하고 어떻게 팀을 꾸려 대응해야 하는지, AI 내재화와 고도화를 위해 지금 바로 사용할 수 있는 생성형 AI 애플리케이션은 어떤 것들이 있는지 등을 설명한다. 패널토론 및 질의응답은 총 1시간 진행된다. 실사례 위주로 진행되는 세미나인 만큼, 강연자 외에도 실제 금융권 AI 도입 프로젝트를 이끌었던 담당자들이 패널로 참여해 실무자들의 궁금증을 해소할 예정이다. 사례의 구체적인 내용에 대한 현장 질문도 가능하다. 올거나이즈에서 실제 금융권 AI 프로젝트를 진행중인 유태하 PM과 이창수 대표가 30분간 토론 및 질의응답을 진행한다. 금융권에서 AI를 도입할 때의 주의점, AI 프로젝트를 효율적으로 운영하고 관리하며 생산성을 혁신할 수 있는 방법 등을 중점으로 이야기 나눌 예정이다. 이어 마키나락스의 신민석 이사와 허영신 CBO가 금융권의 AI 인프라 및 플랫폼 구축에 대한 실제 사례와 장기적으로 비용 및 운영 측면에서 고려해야 할 사항 등에 대해 토론한다. 올거나이즈는 4월 4일 SK텔레콤, 마이크로소프트와 함께 '금융 AI 도입의 핵심 사례'를 주제로 세미나를 개최할 예정이다. 서울 중구에 위치한 SKT 타워에서 오후 3시부터 6시까지 진행된다. 올거나이즈의 이창수 대표는 "2024년은 4대 은행그룹 회장, 은행장들이 2024년 조직 개편과 신년사를 통해 AI 활용 확대를 선언할 정도로 금융업 전반에서 생성형 AI를 적용한 서비스가 확대되는 해"라며, "양사가 금융권 고객 기업과 실제 프로젝트를 진행하며 경험한 노하우를 벤치마킹할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:57남혁우

[MWC]유영상 SKT "AI로 시장 판도 바꾸겠다"

“우리는 항상 글로벌에 대한 갈망과 피해의식이 있었다. 통신을 포함해 한국 서비스 기업이 글로벌 스케일을 가진 적이 많지 않다. 제조업은 글로벌 활약이 두드러지는데, 서비스는 왜 글로벌 강자가 탄생하지 못할까 자책도 해봤다.” 유영상 SK텔레콤 사장은 26일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개막한 MWC24 현장에서 '글로벌 텔코 AI 얼라이언스(GTAA)'에 모인 회사들이 AI 합작법인을 추진키로 한 이유를 묻자 이같이 말했다. 기존과 같은 사업 운영으로는 ICT 시장의 주도권을 되찾기 어려웠지만, 글로벌 통신사들과 AI 협력으로 판도를 바꿀 자신감을 얻게 됐다는 것이다. 이날 SK텔레콤은 도이치텔레콤, 이앤(e&)그룹, 싱텔그룹, 소프트뱅크와 함께 AI 거대언어모델(LLM) 공동 개발과 사업 협력을 수행할 합작법인을 공동으로 설립하기로 했다. AI 언어모델 개발에 SK텔레콤과 뜻을 모은 회사들은 각각 유럽, 중동, 동남아 지역에서 통신사업을 주도하는 회사들이다. 또 소프트뱅크는 혁신 투자에 뛰어난 회사다. "AI 시대 리더십 위해 모였다" 유 사장은 여러 통신사들이 뜻을 모은 과정을 두고 “함께 하는 회사들과 비교하면 (SK텔레콤은) 가입자도 제일 적고 시총도 가장 작은 수준이다”며 “글로벌 강자가 되기 위해서는 동맹 체계를 우선 구축해야 했고, 이들을 설득하는 과정이 어려웠는데 AI(로 인한) 성장 모멘텀이 있어서 가능했다”고 회고했다. 이어, “통신 사업자들이 인터넷이나 모바일(을 통한 ICT 산업 발전) 모멘텀에 적극적으로 나서지 않고 분열됐다가 주도권을 잃게 됐는데, AI 시대에는 그렇게 하지 않았으면 좋겠다는 생각을 모은 것”이라고 설명했다. 그러면서 “챗GPT 등장 후 통신사들이 힘을 모아 제대로 AI 시대에 대응해보자고 생각했다"며 "왜 함께해야 하는지, 또 AI여야만 하는지 질문이 많았는데 (얼라이언스 구축 이후) 1년이 지났고, 이제 모든 기업이 AI를 외치고 있다”고 강조했다. 글로벌 유수의 통신사들과 뜻을 모은 것은 단순히 AI 경쟁력 확보를 넘어 글로벌 AI 강자로 나서겠다는 야심찬 포부인 셈이다. 텔코 LLM, 남들이 가질 수 없는 무기 유 사장은 SK텔레콤 대표 취임 1년이 지난 후부터 'AI 컴퍼니' 비전을 강조해왔다. 본업은 통신이지만 AI로 기존 사업과 신사업을 일구며 일하는 방식도 바꿔야 한다고 강조해왔다. 지난해 MWC에서는 AI 협력사들과 뜻을 모았는데, 지난해 하반기부터는 GTAA를 결성하면서 통신사만의 AI도 갖춰야 한다는 철학에 따라 텔코 거대언어모델(LLM) 구축의 필요성을 외쳤다. 자강과 협력을 키워드로 AI 피라미드 전략을 내세우며 AI 컴퍼니로의 전환 의지는 더욱 커졌다. 유 사장은 “1년 전 거대언어모델(LLM) 매개변수 크기를 따졌다면, 지금은 활용 방안과 어떤 비즈니스모델(BM)을 마련할지 여부에 관심이 쏠리고 있다”며 “텔코 LLM 같은 버티컬(특화형) LLM 발전이 하나의 기업을 넘어 산업 전체에 AI 전환을 불러일으키고, 수익화하는 데 중요한 축이 될 것”이라고 내다봤다. 범용 LLM이 아니라 통신에 특화된 버티컬 LLM은 꾸준한 데이터 학습과 함께, 규모의 경제를 통해 시간이 지나 큰 경쟁력을 가지며 산업 판도를 바꿀 수 있다는 자신감이다. AI 피라미드 전략 주효했다...게임체인저 도약 SK텔레콤의 AI 피라미드 전략에 따르면 데이터센터와 같은 AI 인프라를 갖추고 전 산업 영역에 걸쳐 AI 전환을 추진하며 실제 AI 서비스를 구현해야 글로벌 AI 회사로 성장하는 발판을 다질 수 있다. 구체적인 AI 서비스로 에이닷과 같은 AI 개인비서를 꼽았다. 즉, 통신사가 가장 잘할 수 있는 AI 개인비서(PAA, 퍼스널 AI 어시스턴트)로 글로벌 시장에서도 통할 수 있는 무기를 가지고 승부를 내겠다는 뜻이다. 유 사장은 “에이닷을 비롯한 PAA는 현 AI 시대 흐름과 궤를 같이하고 있다”며 “이는 빅테크의 전유물이 아니라 GTAA에서 서비스가 나올 수 있지 않을까 생각한다”고 말했다. 그는 또 “지금은 한 산업분야에 특화된 LLM이 해당분야의 변화를 이끌어가는 시대”라며, “글로벌 통신사들이 텔코 LLM 등 AI 분야 협력을 통해 시장 변화를 주도하는 게임 체인저가 되려는 것”이라고 강조했다. 그러면서 “기존 혁신에 그치지 않고 국내외 시장에서 과감한 도전을 계속할 것”이라며, “이를 통해 진정한 글로벌 AI 컴퍼니로 거듭날 것”이라고 밝혔다.

2024.02.27 08:00김성현

中 바이트댄스, 10배 속도 '텍스트로 이미지 생성' AI 모델 공개

틱톡 모회사인 중국 바이트댄스가 텍스트로 이미지를 만들어내는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 24일 중국 언론 졔몐신원에 따르면 중국 바이트댄스는 텍스트투이미지(Text-to-Image) 오픈 모델 'SDXL-라이트닝(Lightning)'을 출시했다. 이 모델을 사용하면, 매우 짧은 시간에 고품질, 고해상도 이미지를 생성할 수 있으며 최근 가장 빠른 텍스트투이미지 모델로 꼽힌다고 소개됐다. 텍스트투이미지는 AI 기술을 이용해 텍스트를 기반으로 이미지를 생성해내는 기술이다. 매체에 따르면 바이트댄스의 SDXL-라이트닝 모델은 전례없는 생성 속도를 달성했으며, 2~4개 단계 만에 고품질의 고해상도 이미지를 생성해내면서 생성속도를 기존 대비 10배 향상시켰다. 이를 통해 1024 해상도에서 가장 빠른 텍스트투 이미지 모델이 됐으며, 컴퓨팅 원가를 10분의 1로 낮춘다. 이 기술을 개발한 바이트댄스의 지능창작팀에 따르면 이 모델은 오픈소스 텍스트투이미지 모델 SDXL의 업그레이드 버전으로서 개방형 모델 커뮤니티의 다른 툴 및 플러그인과 호환된다. 개발자, 연구원 및 창의적 임무를 맡은 이들이 사용할 수 있다. 중국 언론에 따르면 이 모델은 이미 AI 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에도 공개돼 인기 모델이 됐다.

2024.02.25 23:47유효정

"MS 애저보다 빠르다"…美 스타트업 그로크, AI 칩으로 시장 판도 흔들까

거대언어모델(LLM)의 추론·응답 속도를 높인 인공지능(AI) 칩이 나왔다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)보다 더 빠른 속도를 갖췄다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 22일 미국 IT 매체 뉴아틀라스에 따르면 미국 AI 스타트업 그로크는 지난 20일 LLM의 추론과 응답 속도를 높이는 AI 칩 '언어처리장치(LPU)'를 출시했다. 그로크는 구글 개발자 출신들이 모여 2016년 설립한 반도체 기업이다. 설립자 중에는 구글 머신러닝(ML) 칩을 개발한 조나단 로스가 최고경영자(CEO)다. 보도에 따르면 LPU는 LLM을 탑재한 챗봇인 오픈AI의 '챗GPT', 구글의 '제미나이' 등의 응답 속도 향상에 특화됐다. 사용자 질문에 1초도 안 되는 시간에 영어 기준 수백 단어의 답변을 생성할 수 있다. 벤치마크 테스트에서도 LPU는 마이크로소프트의 애저 클라우드 인프라 성능을 능가했다. 메타의 700억 매개변수 '라마 2'는 마이크로소프트 애저 클라우드상에서 초당 19개 토큰을 생성했지만, 그로크를 탑재했을 때 초당 241개 토큰을 만들었다. LLM이 그로크를 탑재할 경우 18배 이상 빠른 추론 속도를 갖출 수 있는 셈이다. 또 LPU는 100개 토큰을 생성하는 데 0.8초가 걸렸지만, 마이크로소프트의 애저 클라우드는 10.1초 소요됐다. 현재 개발자는 그로크챗 인터페이스에서 LPU 엔진을 이용할 수 있다. 승인된 사용자는 라마 2, 미스트랄, 팰컨 등을 통해 엔진을 시험해 볼 수 있다. 조나단 로스 그로크 CEO는 "LLM의 추론 속도는 개발자의 아이디어를 사업화할 수 있다"며 "이는 AI 사업 생태계 필수 요소"라고 밝혔다.

2024.02.22 11:05김미정

행안부, 버스 노선 개편에 AI 도입해 실효성 높인다

정부가 관행적으로 편성됐던 버스노선에 인공지능(AI)를 도입해 실효성을 높인다. 행정안전부와 부산광역시는 합리적 대중교통 노선 개편 지원을 위한 'AI기반 승객하차정보 추정 분석 모델' 개발을 완료했다고 21일 밝혔다. 이번에 개발된 모델은 승객 하차지점과 하차인원 추정을 통해 실제와 가까운 교통 수요량을 산출하고, 대중교통 잠재수요를 찾아내는 것을 주요 기능으로 설계했다. 행안부는 고령화·인구감소로 노선 효율화가 필요한 지자체의 노선 개편에 모델을 활용할 예정이다. 과거 노선 개편·신설은 그 때 그 때 민원 등에 의해 이뤄져왔다. 이번엔 교통카드 사용이력 데이터, 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터 등 약 3억 건의 공공·민간 데이터가 모델 개발에 활용됐다. 승차시간, 장소, 환승지점 등 하차정보가 존재하는 승객 데이터를 AI가 학습한 뒤 예측 알고리즘(심층신경망:DNN)으로 하차정보가 없는 승객의 하차지점을 예측한다. 버스를 탈 때는 누구나 교통카드를 찍지만 내릴 때는 찍지 않아 하차 정보가 없는 경우가 많다. 하차지점 예측이 어려울 때는 거주지 추정 방식(Home-based 분석), 동승자 이력 추적 방식을 순차적으로 적용해 하차 예측 정확도를 끌어올렸다. 이 같은 단계별 분석 결과를 토대로 정류장별, 교통유형별 실제 이용자 규모를 산출하고 통신사 유동인구 데이터, 신용카드 사용데이터로 교통 잠재수요까지 도출했다. 김준희 행안부 공공데이터국장은 "파악이 어려웠던 승객규모를 데이터 분석으로 찾아내 과학적 교통정책의 토대를 마련했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 데이터로 행정역량을 높이고 국민 생활을 실질적으로 변화시킬 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

2024.02.21 15:40이한얼

미소정보기술, 비라벨링 데이터 솔루션 '데이터스캔' 출시

의료 및 산업분야에 최적화된 비(非)라벨링 데이터 표준화 솔루션이 출시했다. 미소정보기술(대표 안동욱)은 대규모언어모델(LLM) AI 구축과 소규모언어모델(sLLM) AI 구축시 양질의 빅데이터 확보를 위한 솔루션 '데이터스캔'을 선보인다고 15일 밝혔다. '데이터스캔'은 의료 및 산업분야에서 사람의 손으로 가공된 라벨링 데이터(지도학습)가 아닌 챗GPT등 초거대AI 개발에 필수인 양질의 빅데이터를 확보할 수 있는 비라벨링 데이터 표준화 솔루션이다. 초거대AI 사전학습에 필요한 빅데이터 구축을 위해 데이터 등록부터 분류체계, 단어사전 구축 통한 자연어 처리 및 분류분석, 텍스트분석, 산업별 적용 도메인에 따른 데이터 후처리 등을 실시간 분석한다. 기업·공공기관의 내부 문서 보안이 강화된 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅(smart BIG)'을 통해 LLM, sLLM구축시 고도화된 언어처리 기술을 원스톱으로 제공한다. 일상생활과 직결되는 의료분야에서는 의료영상 판독을 통한 건강검진·진료 소견서 작성, 과거 진료기록 요약, 치료 방법·처방전, 개인건강관리, 반려동물 질병 상담 등 활용할 수 있다. 금융 부분은 고객상담, 금융상품 추천, 신용평가, 금융사고 감지 등 금융전반의 AI서비스에 활용하며, 법률 분야에서는 계약서, 소장, 법조문 제시, 판결문(법원)등 서류 작성 시간을 줄이고 유사 판례를 쉽게 찾아주는 서비스 등을 통해 업무 효율성과 국민 편의성까지 높아질 것으로 기대하고 있다. 현재 초거대AI에 필요한 '비라벨링 데이터'는 의료 및 산업분야에 부족한 실정이다. 단순·반복 작업 중심이었던 라벨링 데이터 중심의 AI 학습용 데이터로는 사람이 직접 라벨링 하지 않고 비지도학습 즉 모델이 스스로 예측하며 학습하는 방식의'챗GPT' 같은 초거대 AI를 지원하기 어렵다. 국가 차원의 초거대 AI 학습용 핵심 데이터 구축으로 빠르게 전환이 필요하다. 미소정보기술은 주력사업인 디지털 헬스케어사업 호조 및 대학병원 및 공공, 의료기관등 의료데이터 개방에 맞춰 임상연구분석에 최적화된 워크플로 전과정을 통합 제공하는 '서비스형 임상시험(CRaaS)' 솔루션 고도화, 정형, 비정형, 텍스트, 비디오, 오디오 등 데이터들을 통합하고 인터랙션을 제공하는 멀티모달 데이터 플랫폼(MDP) 사업에 집중하고 있다. 미소정보기술은 의료데이터에서 산업데이터까지 데이터 구분없이 분석이 가능한 전문 도메인 날리지와 패브릭기반 멀티모달 데이터 플랫폼 '스마트빅'을 통해 기업 및 공공기관에 한국형 챗GPT, LLM, Sllm등 생성형AI 서비스 품질을 높일 수 있도록 고도화에 집중 투자하고 있다. 미소정보기술 안동욱 대표이사는“생성형AI시대를 맞아 양질의 데이터는 AI경쟁력의 핵심이라며 의료, 산업 데이터분석 및 멀티모달 데이터 플랫폼으로 똘똘한 데이터를 제공해 초거대AI 기업들의 경쟁력을 지원하는 데이터 인에이블러 역할을 담당할 것”이라고 말했다.

2024.02.16 15:05남혁우

MS가 보는 올해 AI 트렌드…SLM·멀티모달·과학

마이크로소프트는 올해 주목해야 할 3가지 인공지능(AI) 트렌드를 14일 발표했다. 마이크로소프트는 올 한해 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 AI 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다. ■ AI 연구와 혁신을 촉진하는 소형언어모델 가장 먼저 소형언어모델(SLMs)이 AI분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다. 수십억 개의 매개변수로 이뤄진 소형언어모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행 가능하며, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이에 반해 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 대형언어모델(LLMs)의 경우 매개변수가 수천억 개 이상이기 때문에 저장 공간이 많이 필요하며, 실행 시에도 많은 자원이 소모된다. 매개변수는 언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수를 말한다. 실제로 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형언어모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형언어모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 세바스티앙 부벡 마이크로소프트 머신러닝 파운데이션그룹 팀장은 “소형언어모델은 그 크기와 비용 효율성으로 인해 AI에 대한 접근성을 높일 수 있다”며 “우리는 대형언어모델만큼 소형언어모델을 강화하는 새로운 방법을 연구하고 있다”고 설명했다. ■ 인간의 인지능력을 활용하는 멀티모달 AI 이와 함께 멀티모달 AI가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 기대된다. 해당 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다. 코파일럿은 멀티모달AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다. 해당 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다. 제니퍼 마스맨 마이크로소프트 CTO오피스 수석 엔지니어는 “멀티 모달리티는 인간이 사용하는 시각, 음성 및 청각과 같은 다양한 감각을 활용해 인간과 유사한 경험을 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있다”고 강조했다. ■ 과학분야의 새로운 가능성을 여는 AI 마지막으로 AI 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다. 마이크로소프트는 AI를 활용해 기후 변화 완화와 농부들의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용가능한 AI챗봇도 개발하고 있다. 생명과학 분야 연구원이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 AI 모델과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 첨단 AI를 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다. 재료 과학 분야에서도 혁신을 일으키고 있다. 스위스의 제약회사인 노바티스는 마이크로소프트와 협력해 AI와 고성능 컴퓨팅 기술을 활용, 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화에 성공했다. 크리스 비숍 마이크로소프트 리서치 AI4사이언스팀 디렉터는 “AI가 과학발견의 혁명을 주도하고 있다”며 “가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 활용 분야가 될 것”이라고 전망했다.

2024.02.14 11:30김우용

테슬라, 美서 '모델Y' 일부 모델 1천달러 인하

테슬라가 미국에서 2월 판매량을 높이기 위해 가격 인하를 단행했다. 11일 (현지시간) 로이터통신, 테슬라 웹사이트 등에 따르면 테슬라는 모델Y RWD와 모델 Y 롱레인지 모델의 가격을 각각 1천달러(133만) 인하했다. 테슬라는 웹사이트 공지를 통해 가격 인하는 오는 29일까지이며 다음 달 1일부터는 1천달러 이상 인상될 것이라고 밝혔다. 다만 다른 모델의 가격은 그대로다. 테슬라가 이 처럼 가격 인하를 단행한 이유는 테슬라 모델 Y의 재고를 처분하기 위한 것으로 분석된다. 테슬라는 지난달 홍해발 물류대란으로 인한 부품 부족의 영향으로 독일에서 모델 Y 가격을 인하한 바 있다. 한국에서는 전기차 보조금 영향으로 1월 단 한대만 팔기도 했다. 로이터는 "이번 가격 인하로 테슬라는 지난해부터 시작한 가격 인하 전쟁에 타격을 입은 마진에 더욱 큰 부담을 줄 것으로 예상된다"고 보도했다. 테슬라 주가는 올해부터 9일까지 22.1% 하락했다.

2024.02.11 20:01김재성

애플, 명령어로 이미지 편집하는 AI 모델 내놔

애플은 명령어만으로 이미지를 편집할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 내놨다. 7일(현지시간) 더버지 등 주요 외신은 애플이 사진 편집 소프트웨어(SW) 없이 프롬프트로만 이미지를 수정하는 모델 'MGIE'를 출시했다고 보도했다. 현재 MGIE는 깃허브에 무료로 공개됐다. 허깅페이스에는 웹 데모 형태로 나왔다. 외신은 MGIE가 사진 속 물체나 사람을 다른 모양으로 만들거나 더 밝게 보이도록 수정하는 등 간단하고 복잡한 이미지 편집 작업을 돕는다고 전했다. 이미지 자르기, 사진 크기 조정, 뒤집기, 필터 추가 기능을 사용자 명령어에 따라 수행할 수 있다. 모델 이용법은 간단하다. 사용자가 사진 속 이미지를 편집할 때 변경하고 싶은 부분을 글로 입력하기만 하면 된다. 예를 들어, 페퍼로니 피자 사진에 건강한 이미지를 넣고 싶을 경우, 사용자가 "더 건강하게"라고 키워드 입력만 하면 된다. 그럼 모델이 페퍼로니 피자에 야채 토핑 이미지를 추가한다. 애플은 "이미지 편집에 대한 광범위한 연구를 몇 년간 수행함으로써 MGIE를 만들 수 있었다"며 "내부 테스트에서도 이미지 편집 기능을 효과적으로 수행한다는 사실을 입증했다"고 전했다.

2024.02.08 10:46김미정

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