검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

지속성장 맞춤형 AI 거버넌스 구축 '선택 아닌 필수'

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] A사는 최근 업무 효율성 제고 및 고객 서비스 편의 개선 차원에서 글로벌 B사가 개발한 프라이빗 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용하여 자사의 데이터를 추가 학습시키는 방식으로 생성형 AI 기반 대화형 검색 서비스를 도입했다. A사는 AI 기반 대화형 검색서비스 도입 과정에서 내부 조직 개편과 최고의 전문성을 지닌 인재 영입 등 과감한 투자를 감행했다. C사도 경영 혁신을 위해 전체 계열사 업무 전반에 생성형 AI를 도입했다. 전사 차원에서 고객 가치 제고를 위해 생성형 AI를 도입한 만큼 고객 데이터의 통합 관리 시스템을 구축하고, 개인정보 해킹 등 유출 사고로 인한 막대한 경제적, 사회적 손해를 예방하기 위해 개인정보 보호법이 요구하는 전문 개인정보 보호책임자(CPO)도 지정했다. A사와 C사는 AI를 도입한 다른 대부분의 기업과 마찬가지로 조직 의사결정에 유의미한 영향을 미치는 새로운 디지털 전략으로 AI를 택했다. 과연 A사와 C사는 AI 플랫폼 구축 프로젝트를 성공적으로 수행할 수 있을까? 국내외 기업의 AI 도입 수준은 AI는 금융, 의료, 제조, 교통 등 전 산업 분야를 아우르는 하나의 거대한 트렌드다. 지금의 AI 열풍은 기존 새로운 기술들이 출현했을 때 잠시 반짝 유행하고 잠잠해지는 버블이 아니라는 의견이 대세다. 여러 산업 현장에 적용돼 가시적 성과를 내고 있는 AI 기술은 별도 산업으로 분류될 수 있을 만큼 관련 시장에 실 수요가 증가하고 있기 때문이다. 최근 일반 기업을 중심으로 특정 기업의 비즈니스 요구 사항에 맞게 데이터를 추가 학습할 수 있도록 개발된 AI 솔루션(파운데이션 모델)을 활용하는 사례가 늘고 있다. 실제 IBM이 2024년 1월 10일 발표한 'IBM 글로벌 AI 도입 지수 2023(IBM Global AI Adoption Index 2023) 보고서에 따르면 2023년 기준 한국을 포함한 전 세계 20개국의 2천342개 기업(IT 전문가 8천584명 응답) 중 약 42% 기업들은 이미 비즈니스에 AI를 활용하고 있었고, 40%는 AI 도입을 적극 검토하고 있는 것으로 확인됐다. 우리나라의 경우 AI를 도입한 기업 비중은 약 40% 수준으로 파악된다. 한국경영자총협회가 실시한 '주요 기업 AI 도입 실태 및 인식 조사'는 2024년 1~2월을 기준으로 매출액 상위 100대 기업 중 응답 기업 50개 사의 38.0%가 기업 차원에서 생성형 AI를 도입한 것으로 설명했다. 국내외 AI 도입이 이처럼 활성화된 데에는 기술 융합, 예측 및 추천 솔루션 고도화 등 AI 기술 혁신이 크게 작용한 것으로 판단된다. 앞서 언급한 IBM 조사 결과, 2023년 AI 환경은 2~3년 전에 비해 'AI 솔루션의 접근성 및 배포가 용이해졌고(43%)', 'AI 솔루션이 비즈니스 요구 사항에 더욱 잘 부합할 수 있도록 설계되었다(41%)'는 특징을 보인다. 2020년의 한국개발연구원(KDI) 조사에 참여한 1,000개 기업의 35.8%가 '기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션 부족'을 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 응답한 것과 유사한 결과다. 하지만 전 산업 분야에서 AI가 화두로 떠오르고 있는 것과 달리 현장에서 기업이 AI를 도입하는 속도는 느리다. MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트(MITTR)와 호주 통신사 텔스트라의 글로벌 계열사 텔스트라 인터네셔널(Telstra International)이 아시아, 태평양, 미주, 및 유럽 전역의 비즈니스 리더 300명을 대상으로 공동 실시한 조사 결과에 따르면, 조사 대상 기업의 76%는 생성형 AI 도입을 시도해 본 적이 있는 것으로 확인됐다. 하지만 AI를 실제 조직 전반에 채택한 기업은 단 9%에 그쳤다. 기술 성숙도를 나타내는 가트너(Gartner)의 2023년 신기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies)에 따르면 생성형 AI는 기대감 최고 단계(Inflated Expectations)에 있다. 하지만 실제 시장에서 실질적 혁신 성과를 나타내기까지는 약 2~5년의 기간이 필요한 것으로 예측된다. 즉 현 시점에서 AI 도입⋅활용 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 예측하는 것은 더욱 어렵다. 조심해야 할 AI 리스크 유형은 대한상공회의소가 2024년 100대 상장기업의 경영 메시지를 수집해 챗GPT-4로 분석한 결과에 따르면 디지털 전환 및 AI 도입은 기업 경쟁력 강화를 위한 기회이자 리스크인 것으로 나타났다. 기업들은 AI 활용에 따른 근원적 리스크 요인을 사전에 제거하지 못해 회복할 수 없는 수준의 피해를 입게 될 것을 크게 우려했다. 전 산업에 걸쳐 공통적으로 우려되는 AI 리스크는 AI 라이프사이클 전반에 거쳐 존재한다. 이때 AI 라이프사이클은 단순히 AI 모델이 개발되는 단계에 국한되는 개념이 아니다. AI 파운데이션 모델 개발을 위한 데이터 수집 등 처리 단계부터 AI 파운데이션 모델을 개발하고 배포하는 단계, 개발된 AI 파운데이션 모델을 기업에 적용 및 활용하는 단계, 그리고 AI 서비스를 최종 이용자가 이용하는 단계는 서로 유기적으로 연결되어 있다. 그만큼 AI 리스크 유형은 다양하게 제시된다. AI 기술 자체가 가진 한계에서 오는 리스크나 데이터 처리 과정에서 우려되는 보안 침해 등 데이터 리스크, AI 윤리와 사회적 영향을 관리 혹은 통제하기 위한 법적 규제 리스크는 AI 이용 과정에서 또 새로운 AI 리스크로 파생될 수 있다. 초거대 AI 신경망을 개발하는 AI 개발자나 이미 개발된 AI 모델을 활용하는 AI 활용자가 유의해야 할 AI 리스크 유형은 크게 다르지 않다. AI 개발 및 활용 단계 모두 모델 훈련과 검증, 조정을 거쳐야 하고 그 과정에 데이터의 수집⋅이용⋅제공 등 처리도 필수로 요구되기 때문이다. 하지만 앞서 예시로 든 A사와 C사가 좀 더 유의해야 할 부분은 있다. A사는 기업 내부 데이터만 활용한 프라이빗 LLM을 도입함으로써 데이터 유출이나 환각 현상(실제로는 없거나 사실이 아닌 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 말하는 현상)에 대한 우려는 일부 해소할 수 있을 것이다. 하지만 이에 더해 산출물의 품질을 좌우할 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 준비도 필요하다. 프라이빗 LLM의 학습 데이터 활용될 조직 내부 데이터의 오남용 등이 발생하지 않도록 전사 차원의 표준화된 위험관리 체계를 수립할 필요성이 강조된다. 이는 C사도 마찬가지다. 기업이 보유하고 있는 고객 정보가 잘못 관리되어 유출 등 데이터 리스크로 이어지지 않도록 데이터 처리 흐름(flow)을 명확하게 파악하고 있어야 한다. 자사 비즈니스 특성에 맞는 AI 라이프사이클과 데이터 처리 흐름별로 법률·정책 준수 체크리스트(checklists)를 마련하고, 그에 대한 지속적, 상시적 모니터링을 통해 기업은 AI 도입 및 데이터 활용에 따른 리스크를 즉시 파악하고 통제할 수 있다. 이러한 철저한 준비가 부족하다면 A사와 C사 모두 AI 내재화에 성공하지 못한 채 리스크만 가중되어 AX(AI Transformation) 경쟁력에서 뒤쳐질 수도 있을 것이다. (참고로 A사와 C사는 AI 라이프사이클 단계상 AI 개발자가 이미 개발한 모델을 활용하여 자사의 데이터를 추가 학습시키는 방식으로 AI를 활용하는 AI 활용사업자에 해당한다.) AI 리스크에 사전 대응하는 AI 거버넌스 구축은 선택이 아닌 필수 불가능할 것 같아 보이는 AI 리스크의 완벽한 통제의 시작은 AI 거버넌스 구축을 통한 사전 대응 체계 마련에 있다. AI 리스크 발생 이후 사후적·개별적으로 해결하기보다는 AI 리스크 관리를 모든 기업 업무에 통합하여 관리의 연속성이 이루어질 수 있는 AI 가드레일(AI guardrail)을 선제적으로 구축하는 것이 필요하다. 이를 통해 기업은 식별된 리스크뿐만 아니라 사전에 식별되지 않은 잠재적 리스크에도 효과적으로 대응할 수 있다. AI를 효율적으로 관리·감독하는 AI 거버넌스 구축 중요성이 꾸준히 지적되고 있음에도 불구하고 대부분의 AI 도입·활용 기업은 AI 거버넌스 구축 과정에서 상당한 혼란을 겪는다. 전문가들이 AI 거버넌스를 정의하고 하위요소를 구성하는 방식이 산업 분야, 비즈니스 특성, 내부 규칙 및 규정, 현지 법제도와 같은 상황적 요인에 따라 달라질 수 있다고 소개하기 때문이다. 하지만 AI 거버넌스 개념은 간단하다. AI 거버넌스란, AI 라이프사이클에 대한 지속적 모니터링을 통해 각 단계별 발생 가능한 리스크를 정량적으로 식별하고, 해당 리스크 및 잠재적 영향을 최소화 및 제어할 수 있는 관리⋅감독 프레임워크를 의미한다. AI 거버넌스 구축을 위한 솔루션에는 다음 세 가지 방식이 포함된다. 솔루션 1. 국내외 법제도의 정합성 제고 기업들은 비즈니스 리스크로 확대될 수 있는 AI 리스크가 법 위반 리스크에서 촉발된다는 점을 명심해야 한다. 기업에 적용되는 국내외 AI 법제가 요구하는 수준의 실시간 현황을 즉시 반영할 수 있는 규제 라이브러리를 구축할 필요성이 강조되는 부분이다. 규제 라이브러리는 국내 개인정보 보호법, 저작권법 및 데이터 활용과 관련된 제반 국내 법령뿐만 아니라 최근 유럽의회를 통과한 EU의 AI Act, 지난 해 미국 정부의 AI 행정명령 등 해외 관련 법령에 대한 구체적 분석을 거쳐 기업 내부 규제 라이브러리에 포함되어야 할 것이다. 이에 더해 개인정보보호 중심설계(Privacy by Design), Trust-by-design 접근, 안전성 평가, 영향평가, 신뢰성 검인증, 제3자 외부평가 등 AI 및 데이터 정책이 국제 규범으로 어떻게 수렴되는지에 대한 정기적 모니터링도 필요하다. 글로벌 차원에서 AI 거버넌스 구축 시 기업이 충족해야 하는 최소 기준 요건을 설정한 가이드라인과 AI 표준 및 인증도 살펴봐야 한다. 특히 정보보호 및 개인정보 보호 관리체계(ISMS/ISMS-P), 정보보호 경영시스템(ISO 27001, 27701), AI 관련 국제적 인증 체계(ISO/IEC JTC 1/SC 42)ISO/IEC 42001 등 AI 표준 및 인증 획득은 기업 신뢰도를 제고할 수 있는 효과적인 방안이 될 수 있다, 솔루션 2. 맞춤형 AI 위험통제 모델 체계 확립 AI 프레임워크 등 다양한 명칭으로 불리는 AI 위험통제 모델(Risk Management Model)은 전 세계적으로 활발하게 논의되고 있는 신뢰할 수 있는 AI 위험통제 프로세스를 의미한다. 이때 핵심은 AI 라이프사이클의 각 단계에 대한 주기적인 모니터링을 실시하고 최신화된 국내외 규범을 준수한 평가 절차를 적용한다는 점이다. 즉, AI 위험통제 모델은 기업의 특성과 글로벌 차원에서 수립 중인 AI 규범을 종합적으로 고려한 내부 AI 윤리 등 기본 원칙이나 정책서, 가이드를 수립하는 것에 더해 비즈니스 프로세스 단계별 책임자 권한 및 책임을 설정하는 기준 마련을 통해 AI 리스크를 상시적으로 평가하고 신규 제품·서비스 기획, 설계 및 출시 등 모든 단계에 적용 가능한 신뢰성·안전성 담보 전략을 수립하는 등 지속 가능한 상시적 AI 리스크 통제체계를 마련하는 과정이라 볼 수 있다. 기본적으로 위험 평가 및 관리 절차는 각 기업의 특성을 고려하여 맞춤형으로 설계되는 것이 요구된다. 하지만 기업의 AI 윤리 및 기본 원칙, 정책서, 가이드 등에는 유효성 및 신뢰성, 안전성, 보안 및 복원성, 책임과 투명성, 설명 및 해석가능성, 개인정보 보호, 공정성 등과 같은 AI 신뢰성 확보를 위한 국제적 요구사항도 탄력적으로 반영될 필요가 있다. 또한, AI 리스크는 그 특성상 데이터 활용 과정에서 발생한다는 점에서 기업 맞춤형 데이터 관리체계의 마련 역시 AI 위험통제 모델 구축 시 중요하게 고려되어야 한다. 맞춤형 데이터 관리체계는 기업이 AI 등 신기술을 이용한 각종 솔루션을 도입하려는 경우 기존 데이터 내지 새롭게 생성될 데이터에 대한 신뢰성, 정확성 등을 법제도적 관점에서 정량적으로 판단할 수 있는 위험통제 모델을 의미한다. 기업은 맞춤형 데이터 관리체계를 도입함으로써 추후 데이터를 수정, 변환, 통합 또는 재수집하는 과정에서 발생 가능한 비용 및 위험도를 사전에 객관적으로 평가할 수 있도록 하는 효과를 기대할 수 있다. 나아가 비즈니스 특성에 적합한 기존 선례 등을 정확하게 파악하고 이를 기반으로 주기적 AI 침해 대응 모의훈련 프로그램도 실행할 필요가 있다. 기업은 이러한 모의훈련을 통해 AI 사고에 대한 대응체계의 적정성을 상시적으로 평가함으로써 예기치 못한 각종 사고에 효율적으로 대응할 수 있는 조직적 방어체계를 발전시켜 나갈 수 있다. 솔루션 3. 상시적 데이터 매니지먼트 체계 활성화 “이용 과정에서의 불확실성”이라는 생성형 AI 리스크에 대한 예측가능성을 제고하기 위해서는 AI 서비스에 활용되는 데이터 처리 시스템 구축 전 분석·설계 단계에서부터 시스템 운영, 개선, 폐기 등 각 단계를 포괄하는 데이터 처리 흐름(flow)의 현황과 위험 요인을 실시간으로 명확히 식별하는 것이 중요하다. 이때 데이터 리스크를 효율적으로 파악하고 평가, 관리하는데는 기업이 보유하고 있는 데이터 인벤토리 및 우선순위 지정을 통한 데이터 처리 흐름 분석이 필수로 요구된다. 데이터 처리 흐름 분석은 데이터 리스크에 대한 체계적 관리를 통한 사고 발생 시 신속한 원인분석, 대응을 가능하게 한다. 뿐만 아니라 데이터 처리 흐름 분석 결과는 기업이 활용하고 있는 데이터의 가치 산정 기준, 새로운 비즈니스 전략 수립을 위한 기초 자산으로 활용되어 기업의 지속 가능한 성장 잠재력을 높일 수 있다. 나아가, 기업 비즈니스의 대내외적 법 위반 리스크를 최소화할 수 있는 판단 근거로서의 활용 가치도 주목할 만하다. 기존의 위수탁 내지 제3자 제공 데이터 수준의 정량적 평가 최적화, 위수탁과 제3자 제공 현황의 적정성 재평가 등을 통하여 기업은 데이터 처리 위탁자 또는 수탁자로서의 법적 책임을 최소화할 수 있는 단계별 데이터 처리 방식을 재설계(Data Process re-engineering)할 수 있다. 상시적 데이터 매니지먼트 활성화를 위해서는 기본적으로 AI 및 데이터 관리 체계 전 영역의 데이터 흐름에 명확한 식별 이외에 주기적 모니터링 및 즉각적 개선 체계의 구축이 필요하다. 주기적 모니터링 결과로 시스템 취약점이 파악되어야만 비로소 데이터 유출 및 오·남용 등 AI 리스크의 발생 가능성을 최소화하기 위한 대비를 할 수 있다. 이에 더해 AI 도입 및 적용 단계별 또는 개인정보 처리 단계별로 데이터 시스템의 위험평가, 개인정보 영향평가 등 법 제도상 기업에 적용되는 요구사항 준수 여부를 빠짐없이 평가하는 것도 가능해진다.

2024.04.30 13:40장준영

[기고] AI 기반 혁신의 진입 장벽을 낮춰라

그 어떤 형태로 인공지능(AI)을 활용하든지 간에 AI가 모든 산업에 걸쳐 인터넷의 등장 이후로 가장 커다란 영향을 미칠 것이라는 점에는 의문의 여지가 없다. AI는 연구개발부터 생산 및 판매 후 서비스까지 모든 비즈니스 과정에서 실질적으로 널리 사용되는 도구가 될 것이며, 최근 국제통화기금(IMF)의 제안대로 '글로벌 경제도 변혁할' 것으로 예상된다. 실제로 생성형 AI는 이미 이런 변화를 일으키고 있다. IDC에 따르면, 올해 기업이 생성형 AI에 지출할 비용은 두 배로 증가할 것이며, 2027년까지 그 규모가 약 1천510억 달러에 달할 것이라고 한다. 이런 예측이 놀랍지 않은 것은 대규모언어모델(LLM)은 이미 여러 조직들의 상상력을 사로잡으며, 기업 내부 및 제3자 애플리케이션의 생성형 AI 활용에 대한 관심을 끌어올려 전략적 사고를 이끌고 있다. 모든 조직이 자사 데이터를 유의미하게 연결하거나 인프라를 확장할 수 있는 것은 아니며, 이런 한계는 적극적인 생성형 AI 활용에 영향을 미친다. IT 자원의 현대화를 위해서는 유연하고 저렴한 데이터 연결이 필수지만, 비용 역시 하나의 커다란 제약사항으로 작용한다. 많은 기업들은 새로운 AI 서비스 관련 지출 증가에 대해 여전히 조심스러운 입장이다. 한국에서도 AI관련 비용 문제는 자주 언급된다. 국내에서는 천문학적인 비용을 들여 LLM을 직접 구축하기보다는 생성형 AI의 체크포인트를 활용해 서비스를 개발하는 것이 더 비용 효율적이라는 이야기도 나오는 상황이다. ■ 장기적인 AI 성장을 위한 비용 효율적인 클라우드 AI 발전을 논할 때 클라우드는 빼놓을 수 없는 기술이다. 하지만 클라우드 사용 비용 또한 AI의 진입장벽을 높이고 있다. 클라우드 서비스 수요의 꾸준한 증가에도 불가하고 예산 제약이나 복잡한 시스템 관리 및 업데이트 등으로 인해 많은 조직이 클라우드의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있으므로 모든 클라우드 인프라가 동등한 수준의 기술력을 발휘하지는 못하고 있다. 따라서 모든 기업 또는 기타 조직들이 미래의 중요 기술에 동등하게 접근하도록 기반을 마련해야 한다는 필요도 제기된다. 맥킨지의 '클라우드 가치를 찾아서: 생성형 AI가 클라우드 ROI를 변화시킬 수 있을까?'란 제목의 보고서는 “퍼블릭 클라우드에서 가치를 얻는 것은 복잡한 일”이라며 “기업들은 지난 수십 년 동안 온프레미스 환경에서 기업 기술 조직, 프로세스 및 아키텍처를 운영해 왔지만 이 중 많은 부분이 새롭게 변화해야 한다”라고 밝혔다. 이는 한 조직이 생성형 AI의 이점을 극대화하기 위해서는 비용뿐만 아니라 유연성과 접근성 측면에서도 진입 장벽을 낮추어 더 개방적이고 지속가능한 클라우드 환경을 조성해야 하기 때문이다. 알리바바 클라우드는 이미 오픈 클라우드 인프라를 통해 고객들에게 자체 LLM을 제공하고 있는데, 세계 최고 컨슈머 헬스케어 기업이자 AI 영양사이기도 한 헬리온과 같은 기업이 신뢰를 강화하고 영양 데이터베이스의 정확성과 고객에 대한 추천 정확도를 개선하도록 돕고 있다. 또한, 이런 오픈 클라우드 인프라는 일본어 처리가 능숙한 사전 훈련된 기초 모델 개발을 전문으로 하는 일본 스타트업 '린나'가 새로운 제품과 서비스를 혁신할 수 클라우드에서 저렴하게 생성형 AI를 활용하도록 돕고 있다. 이런 AI의 적극 활용을 지원하겠다는 알리바바 클라우드의 의지는 최신 가격 정책에도 반영되었으며, 알리바바 클라우드는 AI 응용 프로그램을 개발하는데 안정적인 기반을 제공하기 위해 장기 구독자에게 할인 혜택을 제공하기로 발표한 바 있다. ■ 생성형 AI 붐을 위한 민주화 AI 컴퓨팅으로의 전환은 향후 몇 년간 더욱 가속화될 것이다. AI 컴퓨팅은 생성형 AI 역량을 내장하는 생성형 AI를 위한 인프란 설계를 의미하는데, 혁신과 실행을 촉진하고 명확인 비용 구조와 확장 가능성도 갖출 것으로 기대가 되고 있다. 이에 대비해 알리바바 클라우드는 모델 및 관련 도구와 서비스를 위한 선도적인 오픈 소스 AI 모델 커뮤니티인 모델스코프(ModelScope)를 구축했다. 해당 커뮤니티는 최근 출시된 메타의 라마2와 알리바바 클라우드의 자체 오픈 소스 모델, 18억, 70억, 140억에서 720억에 이르는 파라미터를 갖춘 치엔(Qwen) LLM, 오디오 및 시각적 이해 기능을 갖춘 멀티 모달 모델(LLM)을 포함한 3,000개 이상의 인공지능 모델을 호스팅했으며, 개발자들의 사랑을 받고 있다. 앞으로 클로즈드 소스 및 오픈소스 LLM이 공존할 것이지만, AI의 민주화는 오픈소스 솔루션으로 인해 가속화될 것이다. 특히 오픈소스 LLM은 AI 모델 커뮤니티의 발전을 촉진하고, AI 해석 가능성을 향상하기 위한 협력을 우선시해, 모든 조직이 생성형 AI의 도움으로 제품과 서비스 향상을 할 수 있도록 돕는다. SeaLLM이 동남아시아 지역의 현지 언어에 대한 지원을 강화해 포용성을 넓히는데 중요한 역할을 한 것처럼 오픈소스 자원의 성장은 AI모델 커뮤니티의 발전을 이끌어줄 것이다. 인공지능의 민주화와 생성형 AI에 준비된 클라우드 서비스를 제공하는 것은 기업들의 데이터가 LLM에 통합되고 사용되도록 조직 데이터에 더 많은 자원을 투입할 수 있게 돕는다. 생성형 AI는 데이터를 요약하고 통합하는 면에서는 탁월하지만 구조화되지 않은 데이터로부터 통찰력을 얻을 때는 그리 효과적이지 않으므로 이를 활용하고자 하는 조직은 타협 없는 기본 인프라를 갖추고, 걱정 없이 데이터 문제를 해결할 수 있어야 한다. 즉 한 조직이 진정한 혁신을 이루기 위해서는 클라우드 인프라가 사실상 표준이 되어야 하며, 이는 LLM을 운영하고 실험 및 혁신하고, 발전시키기 위한 기준이 되어야 한다는 것이다. 이런 기준은 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 중요성이 더욱 대두될수록 보다 분명해질 것이다. IT 자원에 대한 수요는 꾸준히 증가할 것이므로 에너지 집약적인 모델 훈련을 지원할 수 있는 인프라를 활성화하고, 동시에 운영 효율, 비용 효율 보장은 물론 인프라가 환경에 미치는 영향도 최소화해야 한다. 이헌 변화는 생성형 AI의 민주화뿐만 아니라 더 많은 협업을 장려하기 위해 클라우드 산업이 극복해야 하는 과제이며, 오픈 클라우드 인프라만이 이를 주도할 수 있을 것이다.

2024.04.30 10:05셀리나 위안

한국IDC "올해 국내 서버 시장 GPU 공급확대로 성장 전환"

한국IDC는 최근 발간한 '국내 엔터프라이즈 인프라스트럭처 서버 컴핏 보고서'에서 국내 서버 시장이 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 9.9%를 기록하며 2028년 4조7천246억원의 매출 규모를 형성할 것이라고 30일 밝혔다. 국내 서버 시장은 주요 GPU 제조사의 공급이 회복되며 2024년부터 성장세로 전환할 것으로 분석됐다. IDC 보고서에 따르면 작년 국내 서버 시장 매출 규모는 전년 대비 5.1% 감소한 2조9천521억원으로 나타났다. 신규 데이터센터 증가에도 불구하고 서버 증설 물량이 기대에 미치지 못한 점이 시장 감소의 주요 원인으로 꼽힌다. 2022년말부터 생성형AI 시장의 가파른 성장으로 인해 기업 IT예산이 GPU 서버에 집중되며 기존 데이터센터 랙서버 물량의 감소, GPU 서버 공급 지연 문제 등의 요인이 시장 하락에 영향을 미친 것으로 분석됐다. 국내 서버 시장은 그간 기업의 디지털화를 지원하는 클라우드가 성장의 동력이었으나 재작년부터 생성형 AI 시장이 급격히 성장하며 시장 판도가 바뀌었다. 작년 정부의 공공 클라우드 전환 사업 예산 삭감으로 투자 방향을 잃은 국내 클라우드 사업자들이 생성형AI를 위한 GPU 서버 확보에 IT투자를 집중하는 추세다. 특히 생성형AI를 구축하기 위해서 많은 데이터의 트레이닝을 위한 8GPU 서버가 선호되며8GPU 서버 공급이 가능한 서버 벤더가 국내 서버 시장을 주도했다. 향후 제조, 통신, 공공, 금융 등 다양한 산업의 GPU서버 도입도 증가하면서 생성형AI 시장의 저변이 확대될 것으로 예상된다. 엔비디아가 서버 GPU를 단독으로 공급하면서 수요가 몰리는 경향이 있었으나, AMD도 서버 GPU를 출시하며 향후 인퍼런싱 단계에서 GPU외에 다른 가속기 수요도 증가할 전망이다. 아직 생성형AI의 초기 단계로 트레이닝을 위한 8GPU 서버의 수요가 빠르게 증가하고 있지만 본격적으로 생성형AI가 상용화되는 시점에서는 인퍼런싱에 대한 수요도 증가하면서 8GPU 서버와 단일 GPU 벤더로 집중되는 현상은 해소될 것으로 예상된다. IDC는 서버를 크게 x86 프로세서를 사용하는 x86서버와 그 외 비x86 서버로 구분하고 있다. 대부분의 플랫폼이 x86 서버 기반으로 전환되면서 국내에서 대략적으로 90% 이상이 x86 서버로 공급되고 있으나 일부 공공 및 금융권에서는 여전히 미션크리티컬 서버로 비x86 서버 기반의 유닉스 시스템이 운영되고 있다. 저전력으로 운영되는 ARM 서버도 글로벌 클라우드 서비스 사업자 중심으로 빠르게 성장하는 추세다. 이런 기조를 바탕으로 국내 비x86 서버 시장의 향후 연평균 성장률은 5.9%를 기록하며 2028년에는 3천866억원의 매출 규모를 형성할 전망이다. 국내 x86 서버 시장 역시 기업의 AI 및 클라우드 등 디지털 전환을 주도하면서 향후 5년간 연평균 성장률은 10.3%로 증가하여 2028년에는 4조3천379억원의 매출 규모를 기록할 것으로 예상된다. 한국IDC에서 엔터프라이즈 인프라 시장 리서치를 담당하고 있는 김민철 수석연구원은 “서버 시장의 경우 아직 생성형AI의 초기 단계지만 GPU 서버에 대한 투자 과열과 늘어나는 GPU는 소비 전력 증가 및 발열 상승으로 이어지고 있다"며 "이는 데이터센터의 운영 비용 증가로 이어져 앞으로 수도권의 추가적인 데이터센터 구축은 점차 힘들어질 것”이라고 설명했다. 그는 "현재 생성형AI는 대부분 LLM 기반으로 운영되고 있으나, 향후에는 이미지, 사운드, 비디오 등 다양한 고용량 데이터가 증가하며 AI기술을 위한 GPU 서버 공급이 더욱 증가할 것"이라고 전망했다.

2024.04.30 09:46김우용

KT, AI 기술로 공사장 사고 예방한다

KT는 근로자의 날을 맞아 생성형 인공지능(AI)을 활용한 산업 안전 관리 플랫폼 '올 인 세이프티(All in Safety)'를 구축했다고 30일 밝혔다. 올 인 세이프티는 통신 분야 공사 현장의 안전 수준 격차를 해소하고 사고를 예방하기 위한 솔루션이다. 이 플랫폼은 KT와 KT 협력사의 공사가 안전에 대한 법적 의무 사항을 모두 준수하는지 확인하고 위험성 평가를 통해 자기규율적 예방체계가 구축되도록 지원한다. 현장 작업자가 올 인 세이프티 모바일 앱으로 표준화된 작업계획서를 전산에 등록하면, 1차적으로 AI가 위험성을 평가하고 자동으로 리스크 등급을 분류해 안전 관리자에게 전달하는 방식으로 플랫폼이 동작한다. 이 플랫폼의 AI는 10여년의 통신 공사와 안전 기준 등 데이터를 학습했다. 안전 관리자는 작업 계획서를 최종 검토하고 고위험 작업에 대해서는 승인된 작업만 진행되도록 허가한다. 올 인 세이프티는 KT 외에도 190여개의 KT 협력사가 이용할 수 있도록 개방됐다. 올 인 세이프티 도입 전에는 작업자가 계획서를 수기로 작성해야 했다. KT는 올 인 세이프티의 AI 위험성 검증을 비롯해 향후 도입할 AI 기술을 지난달 특허로 출원했다. 특허로 인정된 신기술은 ▲현장 위험요소 AI 분석, 안내 ▲안전 메시지자동 발송 ▲작업자 안전점검 활동의 AI 자동 검증, 판독 기능이다. 이 기술은 하반기 중 올 인 세이프티에 적용된다. KT 협력사 베가통신 현장 대리인 박용문 차장은 “올 인 세이프티로 필수 안전조치 항목을 간편하게 스마트폰으로 처리해 공사 현장의 안전관리에 집중할 수 있게 됐다”고 말했다. 황내연 광영이엠씨 대표는 “작업 시행 전 위험요인에 대한 필수 안전조치 활동과 작업자, 관리자의 안전의식이 크게 개선돼 체계적인 안전관리 역량 향상에 도움이 되고 있다”고 했다. 임현규 KT 안전보건총괄은 “중소기업의 경우 안전보건 체계를 어디서부터 어떻게 준비해야 하는지 명확한 기준을 설정하기 힘든 상황”이라며 “우리는 관행적, 관습적으로 수행하는 산업안전 관리 업무를 투명하고 정확, 간편하게 할 수 있도록 업무 체계를 개선하고 있으며 안전한 일터를 만드는데 중소기업과 협력하고 정부가 요구하는 자기규율적 예방체계의 모범 사례가 되도록 노력하겠다”고 말했다.

2024.04.30 09:40김성현

델 "생성형 AI가 기업 역량의 성과 창출 집중 도와”

델테크놀로지스는 국내 79%, 전세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 30일 발표했다. 이 조사는 델테크놀로지스가 밴슨본에 의뢰해 실시한 '이노베이션 카탈리스트'에 대한 연구로 전세계 40개국 6천600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 국내 기업의 63%, 전세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전세계 31%)를 꼽았다. 보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다. 대다수(국내, 전세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 엣지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 응답자 3분의 2(국내기업의 71%, 전세계 평균 67%)는 혁신에 필요한 인재가 부족하다고 인식했다. 학습 민첩성 및 학습 욕구, AI 유창성, 창의력 및 창의적 사고가 향후 5년 동안 가장 필요한 기술 및 역량으로 꼽혔다. 응답자 42%는 '환경적으로 지속 가능한 혁신 추진'이 중요한 개선 분야라고 답했다. 한국 기업의 68%, 전세계 평균 79%는 IT 환경을 보다 효율적으로 관리하기 위해 서비스형 솔루션을 실험적으로 도입하고 있으며, 국내 기업의 70%, 전세계 평균 73%는 에너지 효율을 높이기 위해 AI 추론을 엣지(예: 스마트 빌딩)로 적극적으로 이동시키고 있다고 답하는 등 에너지 효율이 중요한 의제로 떠오르고 있다. 국내 기업의 89%, 전세계 평균 81%에 달하는 상당수의 비즈니스 의사 결정권자들이 전략적 대화에서 IT 의사 결정권자를 배제하는 이유를 가지고 있지만, 두 부서 모두 개선해야 할 중요 요인의 두 번째로 관계 강화를 꼽았다. 김경진 한국델테크놀로지스의 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다”며 “오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”고 밝혔다. 그는 “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.30 09:36김우용

어도비, 크리에이티브 전문가의 생성형 AI 활용 현황 발표

어도비는 전세계 크리에이티브 전문가의 생성형 AI 견해를 담은 조사 보고서를 30일 발표했다. 이 조사는 한국을 비롯 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본, 호주, 뉴질랜드 등 전 세계 크리에이티브 전문가 2천541명을 대상으로 실시됐다. 조사에 따르면 전 세계 크리에이티브 전문가는 생성형 AI를 통해 콘텐츠 속도와 품질을 높이고, 이를 통해 본인이 좋아하거나 중시하는 업무에 창의력을 쏟고 있는 것으로 나타났다. 생성형 AI는 이미 혁신적인 기술로서 인정받고 있지만, 이를 업무와 일상에 효과적으로 적용하는 방법에 대해서는 아직 많은 연구를 필요로 한다. 실제로 전 세계 크리에이티브 전문가는 자신의 창작물과 업무에 생성형 AI가 미치는 영향에 대해 높은 관심을 갖고 있다. 생성형 AI 툴의 등장과 동시에 생성형 애플리케이션이 크리에이티브를 대체하며 일반적인 기계 생성 콘텐츠가 시장을 뒤덮을지, 또는 전문가의 경쟁력을 높이는 새로운 툴로 자리잡을지 의견이 분분했다. 어도비의 새로운 조사 결과, 크리에이티브 전문가 5명 중 4명 이상(83%)이 업무에 생성형 AI 툴을 사용하고 74%는 일상에도 적용한다고 답해, 아직 초기 단계에 불과한 생성형 AI가 벌써부터 크리에이티브 분야의 업무 방식에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 응답자 중 20%는 업무에 생성형 AI를 사용해달라는 고객 혹은 회사의 요구가 있었다고 답해 눈길을 끌었다. 또한 생성형 AI 툴을 사용하는 크리에이티브 전문가의 3분의 2는 생성형 AI 툴을 통해 더 나은 콘텐츠를 제작하고(66%) 더 많은 콘텐츠를 제작할 수 있게 됐다(58%)고 답했으며, 생성형 AI가 창의성을 표현하는 새로운 방식을 제공하게 될 것이라는 예상도 69%에 달했다. 이처럼 생성형 AI는 크리에이티브 전문가가 더 많은 프로젝트를 수행하고, 뛰어난 결과물을 만들며, 창의력의 지평을 넓힐 수 있도록 지원하는 것으로 나타났다. 생성형 AI가 가장 많이 활용된 크리에이티브 분야는 이미지 제작으로, 생성형 AI를 업무와 일상 전반에 활용하고 있는 전 세계 크리에이터 전문가들은 생성형 AI의 주요 이점으로 업무 효율성 제고, 작업물의 질적 향상, 전문가로서의 영역 확장 등을 꼽았다. 먼저 업무 효율성 측면에서는 더 많은 콘텐츠 제작(42%)과 자동화를 통한 시간 절약(44%)에 대한 답변이 우세했다. 생성형 AI를 사용하는 크리에이티브 전문가의 약 3분의 2가량(62%)은 이미 생성형 AI를 통해 업무 소요 시간의 20% 정도를 단축하고 있다고 했다. 이는 한국의 크리에이티브 전문가도 마찬가지로, 생성형 AI를 통해 프로젝트 투입 시간을 줄이며 효율성 향상을 체감하는 한국인 크리에이터는 81%에 달했다. 이러한 이점으로 인해 전 세계 크리에이터들은 생성형 AI가 콘텐츠 제작 속도를 높이고(74%), 디지털 콘텐츠 수요 증가에 대응하는 데 도움이 될 것(69%)이라고 여기고 있다. 크리에이티브 전문가들은 고품질의 작품을 제작하고(45%), 아이디어를 실현하며(42%), 창의적인 영감(43%)을 얻는 등 업무의 질적 향상을 위해서도 생성형 AI를 접목 중이라고 답했다. 이 밖에 새로운 표현 수단을 탐색(37%)하고, 작업물의 차별화를 꾀하며(32%), 새로운 트렌드에 발맞추는(32%) 등 전문가로서 영역을 확장하기 위해서 생성형 AI를 사용한다는 답변도 있었다. 생성형 AI 선택 시 가장 중요한 요소를 묻는 질문에 전 세계 크리에이터의 42%가 결과물의 질과 사용 편의성을 공통적으로 꼽고, 35%는 사용 편의성을 가장 중요한 요소로 꼽았다. 상대적으로 한국의 크리에이티브 전문가들은 품질과 더불어 상업적 사용의 안전성(36%)을 중시한다고 답해 차이를 보였다. 생성형 AI에 대한 신뢰도를 묻는 질문에는 응답자의 과반수 이상(66%)이 일정 수준이라고 답했으며, 주된 이유로는 수익성 및 생산성 측면에서 커리어에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 기대, 초기부터 지속된 생성형 AI 툴에 대한 긍정적인 경험, 생성형 AI 기업의 강력한 개인정보 보호 및 보안 정책 등을 언급했다. 반면, 크리에이티브 전문가들이 생성형 AI를 탐색하거나 사용해 보지 않은 가장 큰 이유는 정확한 사용법을 모르기 때문(31%)인 것으로 나타났다. 이 밖에도 작업하는 프로젝트 및 매체 유형에 적합하지 않거나(29%), 윤리 및 도덕적 문제에 대한 우려(25%), 시간 부족(19%), 원하는 결과 창출 방법을 알지 못해서(16%) 등이 주요 원인으로 지목됐다.

2024.04.30 09:32김우용

구름 탄 AI, 스마트폰·PC로 내려오다...이젠 '온디바이스' 시대

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 클라우드 접속 없이 기기 상에서 통·번역, 사진 생성, 문서 요약을 실행할 수 있는 온디바이스 AI 기기가 올해 보급 원년을 맞았다. 주요 제조사가 AI 스마트폰과 AI PC를 앞다투어 시장에 내놓고 소비자의 선택을 기다린다. 현재 대부분의 AI 서비스는 클라우드 서버에 각종 데이터를 올린 뒤 서버가 만든 결과물을 받아보는 방식으로 작동한다. 반면 온디바이스 AI 기기는 데이터 수집부터 처리까지 모든 과정을 기기 안에서 처리한다. 기존 클라우드 기반 AI와 비교하면 기업 비밀이나 개인 정보, 사생활 유출 걱정 없이 원하는 결과를 얻을 수 있고 서버와 데이터를 주고 받는 과정이 빠져 지연 시간도 그만큼 줄어든다. 매번 요금을 내야 하는 부담도 줄일 수 있다. 온디바이스 AI는 올해부터 스마트폰, PC, 웨어러블 등 다양한 기기로 확대하고 있다. 주요 제조사도 업무 효율 향상과 개인정보 보호를 내세워 고성능 기기를 쏟아내고 있지만 활용도나 유용성 면에서 최종 이용자의 기대치 대비 온도 차가 확연하다는 평가다. ■ 올 초부터 AI폰 경쟁 본격화…"AI 때문에 갤럭시S24 샀다" AI폰의 등장은 온디바이스 AI를 일상에서 쉽게 접할 수 있도록 했다. 시장조사업체 카운터포인트리서치는 올해를 기점으로 AI폰 붐이 일면서 2027년에는 전체 출하 스마트폰 중 43%(5억5천만대)가 생성형 AI 스마트폰이 될 것으로 전망했다. 삼성전자는 올해 초 첫 AI폰 갤럭시S24 시리즈를 선보이며 온디바이스 AI 주도권을 쥐었다. LTE·5G나 와이파이를 차단한 비행기 모드에서도 실시간 번역, 문서와 사진 편집을 처리한다. 생성형 AI 기능은 갤럭시S24 판매를 견인하고 있다. 국내는 물론 미국, 서유럽 등 해외에서도 전작 대비 높은 판매고를 올렸다. 시장조사업체 칸타월드패널 컴테크가 유럽 5개국과 미국, 호주에서 실시한 설문조사에 따르면 갤럭시S24 구매자 4명 중 1명은 AI 기능 때문에 삼성의 최신폰을 택했다고 답했다. ■ 스마트폰에 AI는 필수 요소..."소비자에게도 이득" 온디바이스 AI는 스마트폰 경쟁에 뒤처지지 않기 위한 필요조건이 됐다. 구글은 자체 제조 스마트폰인 픽셀8에 AI 기능을 통합했고 샤오미 등 중국 스마트폰 업체도 속속 AI폰을 내놓고 있다. 삼성전자는 흥행 탄력을 이어가기 위해 연내 단말기 1억 대에 AI 기능을 탑재할 계획이다. 최근 갤럭시S22 등 재작년에 출시한 스마트폰에도 갤럭시 AI 기능을 사용할 수 있도록 업데이트를 실시할 예정이다. 프리미엄 스마트폰 시장 점유율이 높은 애플은 하반기 선보일 아이폰16 시리즈에 AI 기능을 선보일 예정이다. 카운터포인트리서치는 삼성전자가 올해 AI 스마트폰 시장을 이끌 것으로 보이고, 애플은 내년년부터 AI 스마트폰 시장을 선도할 수 있을 것으로 예상했다. 이같은 흐름은 당분간 계속될 예정이다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 "2년마다 반도체 성능이 두 배 향상된다는 '무어의 법칙' 처럼 온디바이스AI 기능은 향후 10년간 계속 강해질 것"이라고 내다봤다. 이어 "라마(Llama) 등 오픈소스 LLM(대형언어모델)의 발전이 온디바이스AI 시대로 이어졌듯이 처리해야 할 매개변수(패러미터)도 계속 확대될 것"이라고 관측했다. 이경전 교수는 "애플과 삼성같은 디바이스 업체는 따라가야 할 흐름이며, 기기 성능 향상과 함께 AI 기능도 고도화될 것"이라며 "사용자 입장에서도 속도도 빠르고 비용도 내지 않아도 되니 나쁠 것이 없다"고 덧붙였다. ■ AI PC로 눈 돌린 PC 업계... 신제품 5대 중 1대는 AI PC 주요 PC 제조사와 프로세서 업체도 올해부터 NPU(신경망처리장치)를 탑재한 AI PC에 기대가 크다. 성능 상향 평준화와 경기 침체로 PC 교체 주기가 길어지면서 AI PC를 성장 동력으로 선택했다. 인텔이 내년까지 AI PC를 1억 대 이상 출하한다고 밝힌 데 이어 AMD도 업무용 PC를 겨냥한 라이젠 프로 8000 프로세서 등을 공개했다. 퀄컴도 올 하반기부터 삼성전자, 레노버, 델테크놀로지스 등 글로벌 제조사와 함께 스냅드래곤 X 엘리트 탑재 노트북을 투입한다. 한국IDC 관계자는 "올 한해 전세계 완제 PC 예상 출하량(약 2억 6천만 대)의 19%인 5천만 대가 AI PC로 예상되며 국내 시장 역시 이런 추세를 따라갈 수 밖에 없다. 국내 시장 성숙도가 높은 만큼 주요 제조사가 NPU를 탑재한 고성능 제품을 더 공격적으로 투입할 가능성이 크다"고 설명했다. 다른 시장조사업체의 전망도 AI PC의 성장세에 힘을 싣는다. 카운터포인트리서치는 18일(미국 현지시간) "올해 출시되는 노트북 중 45% 이상이 AI 처리 역량을 갖출 것이다. 생성 AI를 처리할 수 있는 노트북 성장세는 프로세서 제조사의 신제품과 생성 AI 활용도 증가에 따라 오는 2026년까지 가속될 것"이라고 평가했다. ■ AI폰은 편의 기능, AI PC는 생산성과 협업에 중점 온디바이스 AI의 활용도는 기기에 따라 달라진다. AI폰은 번역과 검색 등 편의 기능에, AI PC는 생산성과 협업에 초점을 뒀다. 모힛 아그라왈 카운터포인트리서치 디렉터는 "미래 스마트폰에는 사용자별로 개인화된 경험을 제공하는 것이 더욱 강조되고, AI가 큰 역할을 할 것"이라고 전망했다. 그는 "스마트폰 제조사는 현재 이미지 처리 향상, 텍스트 요약과 번역 기능, 맞춤형 콘텐츠 추천과 개인화된 콘텐츠 제작 등에 이르는 다양한 AI 사용 사례를 넓히는 데에 주력함으로써 차별화를 이뤄 나갈 것"이라고 전망했다. 이어 "LLM 규모가 커지고 효율성이 지속적으로 개선됨에 따라 완성도가 높아질 것으로 보이며, 온디바이스 AI와 클라우드 AI의 통합이 생성형 AI 스마트폰의 주류 모델이 될 것"이라며 "소프트웨어 개발 역량과 다양한 전략적 산업 파트너를 갖춘 OEM들이 앞으로의 스마트폰 경쟁에서 앞설 것"이라고 덧붙였다. 한국IDC 관계자는 "PC 업계에서는 회의 내용 요약, 슬라이드 생성, 문서·이메일 초안 생성 등 다양한 활용 사례를 논의중이다. 소비자 뿐만 아니라 콘텐츠 제작자도 이미지 생성에 AI PC를 활용할 수 있다"고 설명했다. 이어 "개인화 검색과 주변 소음 감소, 아이 컨택트(눈동자에 초점 맞추기) 등 화상회의 기능은 소비자와 기업 모두 활용할 수 있다. 기존 CPU/GPU로 실행하던 각종 기능을 NPU가 분담하며 배터리 소모는 줄고 작동 시간도 늘어난다"고 덧붙였다. ■ 생산성 강화·생성 AI에 치우쳐..."아직 초기단계" 주요 PC 제조사의 공통된 고민은 생산성 강화나 생성 AI 이외에 AI PC의 차별화 요소를 찾기 힘들다는 점이다. 기본 탑재 AI 소프트웨어도 간단한 콘텐츠 생성 기능이 대부분이며 한두 번 재미삼아 실행해 보고 더 이상 찾지 않는 경우가 많다. 관련 업계도 이런 문제를 해결하기 위해 다각도로 노력중이다. 인텔은 최근 AI PC 가속 프로그램 대상을 중소규모 소프트웨어 개발자로 확대했고 LG전자는 주요 스타트업 대상으로 AI 소프트웨어 공모에 나섰다. 그러나 아직 더 시간이 필요하다는 평가다. 한국IDC 관계자는 "AI PC가 많은 관심을 받고 있지만 아직은 활용도를 찾고 있는 초기 단계다. 마이크로소프트 빌드, 컴퓨텍스, 애플 WWDC(세계개발자회의) 등 주요 관련 행사가 있고 올 하반기에는 더 많은 제조사가 NPU를 탑재한 PC를 출시하며 상황은 충분히 달라질 수 있다"고 전망했다. 향후 AI 기기가 특정 타깃에 맞춤화 된 형태로 진화할 것이란 전망도 있다. 구체적으로 ▲시각 장애인에게 책을 대신 읽어주는 기능 ▲자동으로 문장을 만들고 디자인도 삽입해주는 동영상 제작 기능 ▲학생들이 공부할 때 가상 조교처럼 타이핑, 텍스트, 카메라, 음성으로 도움을 주는 교육 기능 등이 있다. 트레이시 차이 가트너 VP 애널리스트는 "현재 대부분 온디바이스 AI 디바이스 설계는 일반적인 목적에 초점을 맞추고 있다"며 "일반 사용자는 AI 기능이 반드시 필요하다고 느끼지 못할 수 있지만, 장애인·인플루언서·유튜버·크리에이터·학생용 AI 기기는 그 가치를 더 쉽게 알고 받아들일 수 있다"고 제언했다.

2024.04.29 13:03권봉석

중국판 '소라' 등장...최대 16초짜리 AI 영상 생성

중국에서 미국 오픈AI의 텍스트투비디오 생성 모델 '소라(Sora)'를 벤치마킹한 인공지능(AI) 영상 생성 모델을 발표했다. 27일 중국 성수커지(ShengShu)가 칭화대와 협력해 개발한 중국 AI 초거대 모델 '비두(Vidu)'를 발표했다. 이 모델은 장시간, 높은 일치성, 높은 동태성 등 특징을 가지는 모델로서, 중국 언론과 업계 관계자들은 이 모델이 중국 최초의 '소라'급 영상 모델이라고 평가하고 있다. 이 모델은 '중관춘포럼미래인공지능선봉포럼'에서 처음 공개됐다. 비두는 원클릭으로 최대 16초 길이와 최대 1080p 해상도의 영상 생성을 지원하는 독창적 '유빗(U-ViT)' 아키텍처를 사용했다고 설명했다. U-ViT은 소라처럼, 디퓨전(이미지 데이터에 노이즈를 추가 및 제거하며 이미지를 생성)과 트랜스포머(텍스트 맥락을 통해 이미지를 생성) 방식을 결합해 구성된 아키텍처다. 회사측에 따르면 U-ViT 아키텍처는 소라가 채택한 DiT 아키텍처보다 먼저 2022년 9월 개발팀이 제안한 것으로 디퓨전과 트랜스포머를 통합한 세계 최초의 아키텍처다. 개발팀은 앞서 U-ViT 융합 아키텍처를 기반으로 한 세계 최초 다중 모드 확산 모델인 유니디퓨저(UniDiffuser)를 오픈소스화하고 U-ViT 아키텍처의 대규모 확장성 검증을 완료했다고도 설명했다. 비두에 따르면 비두는 실제 물리적 세계를 시뮬레이션 할 수 있을뿐 아니라 창의력과 높은 시공간적 일관성 등을 갖추고 있다. 성수커지는 칭화대 인공지능연구원 출신 인력이 지난해 3월 설립한 AI 스타트업으로 알리바바, 텐센트, 바이트댄스 등 출신 인력으로 구성됐다.

2024.04.29 08:59유효정

"포티투마루·바이브 좋겠네"···'생성AI 선도인재 사업' 선정

과기정통부가 생성AI 고급 인재 양성을 위해 올해 처음 시행한 '24년 생성AI선도인재양성 사업' 수행처로 포티투마루와 하이브 컨소기엄 두 곳이 선정됐다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 생성 인공지능(AI) 기술 중요성이 높아짐에 따라 산업 전반에 필요로하는 생성AI 전문인력을 적시 공급하기 위해 추진하는 '생성AI선도인재양성 사업'에 올해 이들 2개 기관을 신규 선정했다고 28일 밝혔다. 올해 총 예산은 35억원으로 과제당 17.5억원을 지원한다. '생성AI 선도 인재양성 사업'은 주관 연구개발기관인 생성AI 기업이 주도해 시장과 공공 분야의 생성AI 서비스 기술수요 조사를 통해 연구 주제 및 프로젝트를 발굴하고, 여러 국내 대학이 참여하는 연구팀을 구성, 공동연구를 통해 생성AI 초격차 기술을 확보할 핵심 고급인재 양성이 목표다. 이를 위해 사업에 참여한 기업은 생성AI 파운데이션 모델을 기반으로 대학에 연구용 API(application programming interface)와 데이터를 제공하고 기술개발과 문제해결에 필요한 연구지도를 수행한다. 이번에 선정한 각 컨소시엄은 2개 이상 공동연구 프로젝트를 발굴 및 추진해 석·박사 과정 학생을 양성함은 물론, 우수연구자를 선발해 기업에 파견하는 등 차별화한 운영 계획을 제시했다고 과기정통부는 밝혔다. 2곳 중 한 곳인 바이브컴퍼니는 자사의 생성AI 파운데이션 모델(VAIVGeM)을 연구자가 자유롭게 활용할 수 있게 플랫폼을 개방하고 연구에 필요한 API와 데이터를 제공한다. 또 다양한 사업수행 경험을 통해 공공 뿐 아니라 민간기업에서 요구하는 생성AI 수요를 반영한 연구 주제를 도출하고, 고려대, 서울대, 국민대, 연세대와 연구협력을 통해 그 결과물을 서비스화하는 등 산학협력을 통한 생성AI 고급인재를 양성할 예정이다. 포티투마루는 자사의 생성AI 파운데이션 모델(LLM42, RAG42) 솔루션을 제공하고, AI 컴퓨팅 자원 및 연구 인프라를 지원한다. 성균관대, 부산대, UNIST, 인하대와 공동으로 의료, 교통, 물류 등 특화 분야를 기반으로 한 산업 융합형 멀티모달 생성AI 기술을 개발하고, 유기적 산학 협력체계를 구축, 성AI 고급인재를 양성한다. 과기정통부 김보경 소프트웨어정책과장은 “최근 다양한 산업 분야에서 생성AI 활용도가 높아지고 있어 생성AI 기술을 개발하고 활용할 수 있는 인재 수요가 급증하고 있다"면서 "과기정통부는 이번 사업을 통해 생성AI 기업과 다수 대학 간 긴밀한 협력을 통한 인재양성 모델을 확립하는 한편 이를 발전시켜 AI 분야의 최고급 인재 양성을 추진해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2024.04.28 12:00방은주

플랫폼 곳곳에 쓰이는 AI…"삶이 더 편해진다"

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 인공지능(AI) 쇼크를 가져온 알파고를 기억하는가. 2016년, 구글 딥마인드가 개발한 알파고가 프로 바둑기사를 이겼다는 소식에 전세계가 들썩였다. 정부나 기업들이 AI에 엄청난 관심을 보이기 시작했고, AI 산업을 키워야 한다는 공감대가 형성됐다. 국내에서는 기존 산업을 고도화하기 위한 AI 국가 전략 AI+X 가 강조됐다. 또 한 번의 충격은 오픈AI의 챗GPT로부터 왔다. 오픈AI는 2022년 11월 대화 전문 AI챗봇인 챗GPT를 공개했고, 우리 일상뿐만 아니라 각 분야로 AI가 빠르게 스며드는 계기가 됐다. 챗GPT는 사용자 100만명을 달성하는 데 불과 5일밖에 걸리지 않았고, 이는 넷플릭스(3.5년)와 인스타그램(2.5개월) 등과 비교해서도 매우 빠른 속도다. 우리나라 기업들도 물론 가만있지 않았다. 플랫폼 기업들은 저마다의 방법으로 AI 주권을 뺏기지 않기 위해 고군분투 중이다. 생성형 AI를 빠르게 개발하고 도입하며 성공사례를 만들어내기 위해서다. 국내 플랫폼 기업 중에는 네이버가 2023년 한국어 기반 대화형 AI 서비스 클로바X를 공개하며 쉽고 빠르게 쓸 수 있는 서비스를 제공한다. 검색을 기반으로 성장하고 있는 생성형 AI가 국내 플랫폼 기업에서 어떻게 도입되고 발전하는지 알아봤다. 네이버가 이끄는 생성형 AI…검색엔진 더 굳건하게 네이버가 선보인 클로바X는 네이버의 초대규모(하이퍼스케일) 언어 모델인 하이퍼클로바X 기술을 바탕으로 만들어진 대화형 에이전트다. 클로바X는 외국어 번역이나 문서 요약 등의 업무를 수행하며 사용자의 생산성 향상에 도움을 준다. 창의적인 글쓰기 업무도 할 수 있다. 사용자의 요구에 따라 소설 초안 작성이나, 홍보 및 마케팅 문구 초안 작성 등을 수행한다. 또한 네이버 내부 및 외부 서비스와 연동하여 다양한 정보를 사용자에게 제공할 수도 있다. 일반적인 질문부터 일상대화, 상품 검색, 계획일정표 작성, 모의면접 등 상황과 목적에 따라 일상적인 대화부터 전문적인 대화까지 다양한 형태로 대화가 가능하다. 최근엔 검색에 생성형 AI 모델을 적용했다. 적합한 문서를 찾아주는 검색 본연의 기능에 생성형 AI 모델이 확용되는 것이다. 이를 통해 의도에 맞는 문서들을 이용자들이 더 잘 찾을 수 있도록 했다. 새로운 스마트블록 하에서 생성형 AI는 사용자가 입력한 검색어의 의도와 맥락을 해석하고, 적합한 순서에 따라 문서들의 랭킹을 재조정(Re-ranking) 하는 역할을 수행하게 된다. 이를 통해 기존 모델 보다 더 정확하게 사용자의 의도를 해석할 수 있게 됐으며, 의도와 적합한 문서들이 상위에 잘 노출될 수 있도록 검색 품질을 향상시켰다. 기존 네이버 검색은 일부 길고 복잡한 검색어에 대해 단어들 간의 관계를 파악하기 어려워 사용자가 원하는 문서를 정확하게 주지 못하는 경우가 있었다. 앞으로는 생성형 AI를 활용함으로써 이러한 검색어들에 대해서도 단어들 간의 맥락을 정확하게 파악하고 더욱 개선된 검색 랭킹 결과를 제공할 수 있게 될 전망이다. 생성형 AI 기술은 많은 비용을 요구한다. 모델이 크면 클수록 성능은 좋아지지만, 비용 이슈가 있어 만만치 않다. 네이버는 먼저 AI 모델을 경량화하는 알고리즘을 개발하고 삼성전자와 인텔과 협력해 AI 반도체를 개발해 도입하려 한다. 네이버 관계자는 "추후 생성형 AI가 고도화됨에 따라 네이버 검색 전반으로 확대해 나갈 것"이라며 "풀버티컬 전략으로 데이터터와 클라우드, AI 반도체 등 모든 역량을 갖춰 글로벌 생성형 AI 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 말했다. 배달 메뉴 추천도 생성형 AI가 해준다 배달의민족을 서비스하는 우아한형제들은 이용자에게 다양한 메뉴를 제안하기 위해 한국마이크로소프트(MS)와 손잡았다. MS와 애저 오픈AI 서비스 기반 생성형 AI 솔루션을 도입하고 지난해 10월부터 서울 송파 지역에서 메뉴 추천 서비스 '메뉴뚝딱AI'를 선보였다. 메뉴뚝딱AI는 생성형 AI를 이용해 누적된 리뷰 중 일부를 분석해 이용자에게 다양한 메뉴를 제안할 수 있다. 배민 사용자향 서비스에 GPT모델을 사용한 첫 사례다. 무엇을 먹을지 아직 결정하지 못한 사용자나, 메뉴는 정했으나 아직 가게를 결정하지 못한 사용자의 선택을 돕기 위해 만들어졌다. 실제로 명확한 주문 목적이 결정되지 않은 사용자들의 선택에 도움을 주고 있는 것을 회사는 확인했다. 예를 들어 치킨을 주문하고 싶지만 아이와 함께 먹을 자극적이지 않으면서 바삭한 치킨을 원한다면 메뉴뚝딱AI에 물어보면 된다. 메뉴뚝딱AI는 리뷰 데이터를 바탕으로 사용자가 원하는 치킨 가게를 찾아줄 수 있다. 개발 초기에는 여러 시행착오를 겪었다. 메뉴뚝딱AI는 주어진 정보에 없는 원산지와 같은 정보를 거짓으로 만들어 내기도 했다. 회사는 사용하면 안 되는 단어나 표현, 부적절한 맥락을 필터링하고, 필요한 경우 직접 수정해 해결했다. 지난달 20일부터는 메뉴뚝딱AI를 서울 전 지역으로 확장했다. 배민배달홈, 가게배달홈, 배민배달카테고리 지면 및 검색홈, 검색결과, 검색 중 화면에서 생성형 AI를 기반으로 만들어진 추천을 사용해볼 수 있다. 사용자가 어떤 맛이나 식감을 선호하는지, 어떤 상황에서 지금 음식을 시키는지, 그리고 누구와 함께 음식을 시키려고 하는 지에 따라 적합한 메뉴를 추천하는 것이 메뉴뚝딱AI의 목표다. 우아한형제들 관계자는 "더 많은 소재를 발굴하고, 사용자들의 상황과 취향에 맞는 메뉴를 추천해나가기 위해 데이터베이스와 추천 기술을 고도화해 나갈 예정"이라며 "서울에서 서비스를 제공한 후 사용성 분석을 통해 지역 확장을 고민하고 있다"고 말했다. LLM만든 야놀자…전세계 여행객 모은다 AI 관련 기술 투자에 적극적인 야놀자는 미래 기술을 여행 산업에 접목해 플랫폼 경쟁력을 강화하고자 하는 목적으로 야놀자만의 거대언어모델(LLM)을 만들었다. AI 분야 성과가 가장 눈에 띄는 것은 리뷰 분야에서다. 회사는 이용객들이 직접 남긴 최근 6개월간의 후기를 분석, 약 300자 분량으로 요약해 주는 '후기 요약 기능'을 도입했다. 후기가 숙소 선택에 있어서 큰 역할을 하기 때문이다. 이는 챗GPT를 접목한 기능으로, 여행을 준비하는 의사 결정 시간을 줄여 만족도 높은 경험을 제공 중이라는 평가다. 올해 1월에는 한국어 최적화 거대언어모델 'EEVE-Korean'을 개발·공개해 업계의 주목을 받았다. 영어 기반의 LLM에 한국어를 효과적으로 학습시킴으로써, 기존에는 어렵다고 여겨졌던 영어 수준은 유지하면서 한국어 처리 능력을 향상시킨 것이 특징이다. 야놀자는 EEVE-Korean을 시작으로 다양한 언어에 최적화된 모델을 구축해 전 세계 여행객들의 여가 가치를 제고한다는 방침이다. 회사 관계자는 "테크 기반 서비스로 안정적인 성장 동력을 마련하는 한편, 여행에 특화된 LLM으로 고객의 여행을 더 편하게 만들 계획"이라고 말했다.

2024.04.26 13:16안희정

SAP코리아 "효과적인 AI 활용, 촘촘한 데이터 연결 필수"

"기업이 인공지능(AI)으로 비즈니스 효과를 보려면 데이터를 잘 연결해야 합니다. SAP의 고객관계관리(CRM) 솔루션은 데이터를 촘촘히 연결해 미래 고객 경험에 대한 인사이트를 타사 제품보다 정확히 제공합니다. 올해 국내 제조·유통·서비스 고객을 집중 공략할 방침입니다." SAP코리아 원영선 엔터프라이즈 클라우드 부문장은 지난 25일 본지와 인터뷰에서 SAP 고객관계관리(CRM) 제품군 특장점을 설명하며 이같이 밝혔다. SAP은 생성형 AI '쥴' 기반으로 CRM 제품 기능을 고도화했다. 현재 고객경험(CX) 솔루션 CRM을 비롯한 CX AI 툴킷 등에 적용됐다. 올해 안에 한국어 패치를 100% 완료할 계획이다. 그는 SAP의 CRM 솔루션 특장점을 설명했다. 분야마다 적용되는 생성형 AI 기능이 상이하다는 점이다. 이를 통해 고객 목적에 따라 생성형 AI가 최적화된 서비스를 제공하는 식이다. 특히 원 부문장은 "CX AI 툴킷은 세일즈를 비롯한 서비스, 마케팅, 커머스에 필요한 AI 기능이 통합 형태로 제공된다"며 "고객들은 각 업무에 필요한 AI를 구성함으로써 쉽게 이용할 수 있다"고 말했다. 예를 들어 CX AI 고객이 커머스 부문에 생성형 AI 활용할 경우 물품 검색부터 이미지 추천 등 커머스에 적합한 AI 기능을 맞춤형으로 구축해 활용할 수 있다. 원 부문장은 "영업사원은 단순 업무를 일일이 하지 않아도 된다"고 말했다. "성공적 AI 활용, 촘촘한 데이터 연결 필수" 원영선 부문장은 현재 기업 데이터는 분절된 상태라고 지적했다. 이는 해외뿐 아니라 국내서도 발생하는 현상이라고 했다. 그는 데이터 연결고리가 중요한 이유를 설명했다. 원 부문장은 "기업은 현재와 과거 데이터를 잘 엮어야 잠재 고객 발굴부터 비즈니스 성과 창출까지 이룰 수 있다"며 "데이터 연결고리, 데이터 표준화가 중요해진 시점"이라고 말했다. 이에 원영선 부문장은 자사 CRM 제품군에 탑재된 AI 차별점으로 높은 데이터 연결성을 꼽았다. 그는 "한달 후 제품 수요가 얼마나 되는지, 주문 피크는 어느 시점인지 타사 솔루션보다 정확히 알려준다"며 "단순히 CRM 뒷단에 있는 데이터까지 통합적으로 엮어 비즈니스를 원활히 해준다"고 강조했다. "올해 제조·유통·서비스 분야 고객 공략할 것" 원영선 부문장은 국내 제조, 유통, 서비스 산업 고객을 공략할 것이라고 밝혔다. 그는 "제조분야는 그동안 SAP 주요 고객군이 밀집된 분야"라며 "CRM 솔루션은 제조 분야에 차별화된 기능을 제공할 수 있을 것"이라고 설명했다. 그는 "최근 유통 기업도 데이터를 한 군데 통합하는 걸 선호하는 추세"라며 "SAP은 여신부터 주문, 물량 관련 데이터까지 엮어 비즈니스 인사이트를 제공할 것"이라고 밝혔다. 이어 "세일즈 영역부터 서비스 영역을 엔드-투-엔드로 묶는 방식으로 서비스 고객까지 공략할 계획"이라고 덧붙였다. 현재 SAP는 해외 고객사로 토요타를 비롯한 델테크놀로지스, 벨, 뉴에라, 캘러웨이 등 다양한 기업을 둔 상태다. 해당 기업에 CRM 솔루션을 공급하고 있다. 국내에서도 CRM 솔루션 활성화를 위해 노력하고 있다. 최근 신세계아이앤씨와 디지털 마케터용 솔루션 'SAP 이마시스' 사업을 위해 손잡은 바 있다. 원 부문장은 "앞으로 국내 고객 확보 사례를 늘려 CRM 솔루션 존재감을 드러낼 것"이라고 강조했다.

2024.04.26 06:00김미정

[컨콜] 삼성SDS "생성형 AI GPU 용량 충분히 확보…엔비디아와 긴밀한 협력"

삼성SDS는 25일 올해 1분기 실적 컨퍼런스 콜을 통해 "생성형 AI를 준비하기 위해 작년부터 충분한 GPU 물량을 확보했다"고 밝혔다. 이어 "이를 위해서 엔비디아와 긴밀한 협력 관계를 유지 중"이라며 "엔비디아와 함께 AI 이론, 실습 교육도 진행 중이다"고 덧붙였다.

2024.04.25 14:43이한얼

'온디바이스AI' 동참한 애플, 생성형AI 모델 공개…성능은

온디바이스 인공지능(AI) 경쟁에 참여한 애플이 오픈소스 생성형AI 모델을 공개했다. 24일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 애플은 생성형AI 모델 오픈ELM을 허깅페이스를 통해 출시했다. 오픈ELM은 클라우드 서버에 연결할 수 없는 환경에서도 제한된 학습데이터만으로 충분한 성능을 낼 수 있도록 개발된 온디바이스용으로 언어모델이다. 사전 훈련된 4개와 명령 조정된 4개 등 총 8개의 모델로 이뤄져 있다. 각 모델은 최소 2억 7천만에서 4억 5천만, 11억, 30억 개 매개변수로 학습을 거쳤다. 애플은 적은 데이터로도 높은 정확성을 달성하기 위해 트랜스포머 모델에서 파라미터를 보다 효율적으로 할당하는 레이어별 스케일링 기술을 적용했다. 각 레이어가 동일한 파라미터 세트를 갖는 대신, 오픈ELM의 트랜스포머 레이어는 다른 구성과 파라미터를 갖게 된다. 애플이 공개한 내용에 따르면 OLMo와 비교한 결과 오픈ELM이 사전 훈련 토큰을 절반만 사용해도 2.36 퍼센트 더 높은 정확성을 기록했다. 다만 온디바이스AI 모델을 주도하고 있는 마이크로소프트의 파이-3(Phi-3)에 비해서는 아직 성능이 부족한 것으로 나타났다. 오픈ELM은 노트북이나 스마트폰에서 사용하는 것을 목표로 개발됐다. 특히 MLX 라이브러리를 통해 애플의 실리콘 기반 기기에서 직접 추론 및 미세 조정할 수 있는 기능을 지원한다. 애플은 새로운 AI모델과 함께 AI학습을 위한 사전 훈련, 평가, 명령 미세 조정을 위한 도구를 공했으며 훈련별 체크포인트, 모델 성능에 대한 통계, 매개변수 효율성에 대한 지침도 함께 공개했다. 또한 AI학습을 위한 도구는 제한된 오픈소스 라이선스가 적용된다. 이로 인해 애플은 오픈ELM에 기반한 파생 작업 중 애플의 권리를 침해하는 것으로 간주될 경우 특허 청구권이 발동될 수 있다고 경고했다. 애플 측은 “오픈ELM 모델 출시는 최신 언어 모델에 대한 액세스를 제공해 개방형 연구 커뮤니티를 강화하고 풍요롭게 하는 것을 목표로 한다”며 “다만 이런 AI모델은 사용자에 따라 부정확하고, 편향되거나, 불쾌한 결과를 생성할 가능성이 있는 만큼 철저한 안전 테스트를 수행하고 특정 요구 사항에 맞는 적절한 필터링 메커니즘을 구현해야 한다”고 조언했다.

2024.04.25 13:34남혁우

구글·오픈AI 등 빅테크, 모델 내 유해 이미지 차단 나서

글로벌 인공지능(AI) 기업이 AI 모델 내 유해한 이미지 데이터셋을 최소화하기 위해 나섰다. 특히 아동 성적학대 자료(CSAM)를 포함한 데이터셋이 모델 학습에 이용되지 않도록 할 방침이다. 24일 더 버지 등 IT 외신은 구글을 비롯한 메타, 오픈AI, 앤트로픽 등 AI 기업이 CSAM 확산 제한에 서명했다고 보도했다. 서명 기업들은 학습 데이터셋에 CSAM이 들어갔는지 확인해야 한다. CSAM 포함 가능성 있는 데이터셋은 모델 학습에서 제외다. 데이터셋에 CSAM 이미지나 관련 링크 발견 즉시 제거해야 한다. 자사 AI 모델이 CSAM 이미지를 생성하지 않도록 별도 테스트도 거치기로 했다. 이에 대한 평가가 완료된 모델만 시중에 나올 수 있다. 이번 서명에 구글, 메타 등 빅테크뿐 아니라 스태빌리티AI, 미스트랄AI 등 스타트업도 동참한 것으로 전해졌다. 그동안 이미지 생성 AI는 온라인에서 딥페이크를 비롯한 CSAM 확산을 부추겼다. 관련 보고서도 나왔다. 미국 스탠퍼드 연구진은 지난해 12월 개발에 가장 많이 사용되는 데이터셋에 CSAM 이미지 링크가 들어있다는 보고서 결과를 발표했다. 특히 아동 성 착취 자료 확산 방지를 위해 활동하는 미국 국립실종학대아동센터(NCMEC)는 AI가 생성한 CSAM 처리에 애를 먹고 있다. 이번 원칙은 미국 아동학대 방지 비영리단체 올 테크 이즈 휴먼도 참여한다. 단체 측은 "AI 이미지 생성은 CSAM 수요를 올리고 아동에 피해를 준다"며 "현실에서 아동 피해자 식별까지 방해할 수 있는 결과를 낳을 것"이라고 더 버지를 통해 전했다. 구글 수잔 제스퍼 신뢰 및 안전 솔루션 담당 부사장은 "일반 사람들이 악용 사례를 식별, 신고할 수 있는 도구도 곧 제공할 것"이라고 공식 블로그에서 밝혔다.

2024.04.24 15:28김미정

"아이폰16에 이런 AI 기능 들어간다"

삼성전자와 구글이 생성형 인공지능(AI) 기능을 탑재한 스마트폰을 잇따라 출시하면서 스마트폰에 AI 기능을 내장하는 것이 또 하나의 흐름이 됐다. 올 가을 출시될 예정인 아이폰16에도 다양한 AI 기능들이 탑재될 예정이며, AI 기능이 아이폰16 시리즈의 주요 판매 포인트가 될 것으로 전망되고 있다. IT매체 폰아레나는 23일(현지시간) 올해 출시될 아이폰16에 탑재될 것으로 예상되는 AI 기능들을 모아서 보도했다. ■ 시리 업그레이드 애플 AI 음성 비서 '시리'는 경쟁 서비스인 구글 어시스턴트나 아마존 알렉사와 비교하면 덜 똑똑하다는 게 일반적인 평가다. 하지만, 아이폰16에 탑재되는 시리는 챗GPT와 유사한 기능을 제공해 큰 폭의 업그레이드가 기대되고 있다. 블룸버그 통신 마크 거먼은 아이폰16에 탑재되는 시리와 메시지 앱이 생성형AI를 접목해 복잡한 질문에 대한 답변 능력을 향상시키고, 문장을 자동 완성할 수 있는 기능을 제공할 것이라고 밝혔다. 이는 시리도 구글 어시스턴트처럼 텍스트를 바꿔 말투나 어조를 바꿀 수 있고, 심지어 텍스트 구성 방법에 대한 제안을 추가할 수 있다는 것을 의미한다고 폰아레나는 전했다. ■ AI로 강화된 이미지·영상 편집 대규모언어모델(LLM)의 주요 사용 사례 중 하나는 사진과 영상의 품질을 향상시키는 것이다. 구글은 사진과 영상 콘텐츠를 보기 좋게 변환시켜주는 '매직 에디터', '비디오 부스터' 기능을 도입했다. 애플이 아이폰 카메라에 중점을 두고 있다는 점을 고려하면, 아이폰16에도 이와 유사한 기능들이 포함될 것으로 예상된다. 실제 애플은 지난 2월 이미 캘리포니아대학 산타바바라 캠퍼스 연구진과 공동 개발한 AI 모델 'MGIE'을 선보이기도 했다. 이는 사진 편집 소프트웨어(SW) 없이 명령어로반 이미지를 편집할 수 있는 AI 모델로, 이 역시 올해 아이폰16에서 볼 수 있을 것으로 전망된다고 폰아레나는 밝혔다. ■ 콘텐츠·이미지 제안 블룸버그 통신은 애플이 일부 iOS 앱에 AI 기능을 통합할 수도 있다고 밝혔다. iOS18에는 시리, 스포트라이트, 단축어, 애플뮤직, 메시지, 건강, 키노트 등의 앱에 새로운 생성형 AI 기능이 포함될 예정이며 구체적인 예시로는 애플뮤직 앱에서 자동으로 음악 목록을 생성해 주거나 키노트 앱에서 슬라이드쇼가 자동 생성되는 식이다. 또, 애플은 이 기능을 타사 앱 개발자에게 제공하는 방법을 연구하고 있는 것으로 알려졌다. ■ 온디바이스AI·클라우드 기반 AI 이번 주 블룸버그 통신은 아이폰16에 탑재되는 AI 기능은 온디바이스AI가 기반이 될 예정이라고 보도했다. 이에 따라 애플의 AI 기능은 응답 속도나 개인정보 측면에선 강점이 있을 것으로 전망됐다. 하지만 온디바이스AI의 가장 큰 단점은 복잡한 AI 알고리즘을 처리할 수 없다는 점이다. 때문에 애플은 아이폰16에서 온디바이스AI와 함께 구글 등 타 업체의 클라우드 기반 AI 기능도 함께 제공할 것으로 예상되고 있다.

2024.04.24 14:50이정현

어도비, '파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델' 공개

어도비는 포토샵과 파이어플라이 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있는 크리에이티브 생성형 AI 모델군의 후속 릴리스인 '어도비 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델' 베타 버전을 24일 공개했다. 파이어플라이 이미지 3는 고품질 이미지 생성, 프롬프트 이해도 향상, 새로운 차원의 디테일 및 다양성, 빠른 아이디어 구상과 표현에서의 개선 등 결과의 품질과 다양한 표현에 있어 고도화된 역량을 제공한다. 어도비의 최신 파이어플라이 모델은 향상된 조명, 위치, 디테일, 텍스트 표시 등을 통해 이전보다 한층 더 사실적인 품질을 제공한다. 사용자는 파이어플라이 웹 앱 내 텍스트를 이미지로 모듈의 구조 참조 및 스타일 참조와 이미지의 종횡비를 확장하고 변경할 수 있는 생성형 채우기 모듈의 새로운 생성형 확장 기능에 파이어플라이 이미지 3를 활용할 수 있다. 파이어플라이는 작년 3월 첫 선을 보인 이래 전 세계적으로 70억 개 이상의 이미지를 생성하는 데 사용됐다. 포토샵, 어도비 익스프레스, 일러스트레이터, 서브스턴스 3D, 인디자인 등 워크플로우에 직접 통합할 수 있도록 구축된 파이어플라이는 불과 1년 만에 이미지 편집, 템플릿 제작, 벡터 디자인, 3D 텍스처링 및 스테이징 작업을 눈에 띄게 개선시켰다. 어도비는 새로운 파운데이션 모델을 출시할 때마다 크리에이터 커뮤니티에 베타 버전으로 기술을 공개하고 피드백을 통해 결과물을 발전시키고 있다. 파이어플라이 이미지3는 크리에이터가 비전을 보다 쉽게 실현하고 더 생산적으로 작업하며 고품질의 디테일한 이미지를 생성할 수 있도록 빠른 아이디어 구상과 실험을 위한 역량을 제공한다. 새로운 스타일 엔진으로 구동되는 파이어플라이 이미지 3의 새로운 자동 스타일화 역량은 더욱 다양한 고품질 결과물을 제공해, 사용자가 생성하는 이미지의 스타일을 더 잘 제어하고 개인화할 수 있도록 지원한다. 새로운 스타일, 색상, 배경, 피사체 포즈 등을 포함한 이미지 결과물은 사용자에게 창의적인 아이디어를 위한 다양한 옵션을 제공하고 보다 빠른 탐색을 돕는다. 파이어플라이 이미지 3로 구동되는 구조 참조 및 스타일 참조 역량은 탁월한 사용자 제어와 최첨단 시각적 품질을 제공한다. 사용자는 구조 참조를 통해 참조 이미지의 구조를 반영한 새로운 이미지를 빠르게 생성할 수 있어, 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오를 줄일 수 있다. 또한 고품질의 결과물을 제공하는 스타일 참조를 활용해 맞춤화된 스타일을 생성할 수 있다. 이러한 역량의 결합으로 사용자는 이미지 구조와 스타일을 모두 참조해 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 개선된 조명 및 포지션 등을 통해 새로운 차원의 사진 품질을 제공한다. 특히 디테일한 이목구비와 다양한 분위기 및 표정을 반영한 인물 렌더링과 복잡한 구조물 및 군중을 표현하는 데 상당히 개선된 모습을 볼 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 텍스트 프롬프트와 장면에 대한 이해도가 향상되어, 길고 복잡한 프롬프트를 정확하게 반영하고 보다 풍부한 디테일이 담긴 이미지를 생성할 수 있다. 개선된 텍스트 렌더링으로 텍스트가 명확하게 표기된 이미지를 생성하는 것이 가능해져, 포스터와 같은 에셋에 대한 아이디어를 보다 효율적으로 구현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 아이콘, 로고, 래스터 이미지 및 라인 아트를 빠르게 만들 수 있도록 결과물의 일러스트레이션도 대폭 개선했다. 베타 버전으로 제공되는 파이어플라이 이미지 3는 어도비 애플리케이션의 파이어플라이 구동 생성 크레딧을 포함한 유료 구독 플랜 또는 무료로 파이어플라이 웹 앱에서 이용 가능하다. 어도비 파이어플라이는 어도비 스톡과 같은 라이선스 콘텐츠를 학습했으며, 저작권 및 상표, 로고와 같은 다른 지적재산(IP)을 침해하지 않는 상업적 용도의 콘텐츠를 생성하도록 설계됐다. 어도비는 다층적이며 지속적인 검토와 조정을 통해 어도비의 정책에 위배되는 콘텐츠를 차단 및 삭제하고, 파이어플라이가 생성한 콘텐츠에 대한 지적재산 면책 기회를 기업 고객에게 제공한다. 최근 어도비는 브랜드가 대규모 개인화를 위해 콘텐츠를 제작하고 생산하는 방식을 근본적으로 변화시키기 위해 어도비 파이어플라이 서비스 및 커스텀 모델을 도입했다. 콘텐츠 제작, 편집 및 조합을 위한 생성형 크리에이티브 API, 툴 및 서비스 활용을 지원하는 파이어플라이 서비스는 모든 제작 또는 워크플로우에 통합할 수 있어 기업의 대규모 콘텐츠 제작 자동화 시 품질 유지 및 제어를 돕는다. 커스텀 모델은 기업의 IP, 제품, 브랜드 스타일을 기반으로 생성형 AI 모델을 학습해, 크리에이티브 및 마케팅 팀이 일관되게 브랜딩을 유지할 수 있도록 지원한다. 일라이 그린필드 어도비 디지털 미디어 부문 최고기술책임자는 “1년여 만에 수백만 명의 크리에이터가 매일 아이디어를 구상하기 위해 사용하는 이미지 생성 툴로 자리잡은 파이어플라이는 아직 시작 단계에 불과하다”며 “어도비는 이미지 3 파운데이션 모델을 통해 계속해서 최첨단 기술을 발전시키고 있고, 크리에이티브 커뮤니티는 이번 베타 버전을 활용해 무궁무진한 가능성을 발휘할 것으로 기대된다”고 강조했다. AI 사용에 대한 투명성을 제공하기 위해 콘텐츠 자격증명은 파이어플라이에서 생성된 콘텐츠에 자동으로 첨부되고 있다. 디지털 콘텐츠의 '영양 성분 표시'와 같은 콘텐츠 자격증명은 제작 또는 편집 과정에서 AI를 사용했는지 여부 등 디지털 콘텐츠에 대한 상세 정보를 제공할 수 있는 위변조 확인이 가능한 메타데이터다. 콘텐츠 자격증명은 C2PA 개방형 표준을 기반으로 개발됐으며, 디지털 생태계에서 신뢰를 높이기 위해 2019년 어도비 주도로 출범한 콘텐츠 진위 이니셔티브(CAI)의 지원을 받는다. 기술, 정책, 미디어 기업, 크리에이티브 전문가, 연구원 등 약 2천500개 이상의 회원사가 참여하는 글로벌 연합으로 성장한 CAI는 디지털 콘텐츠의 투명성 향상을 위해 공동 노력하고 있다.

2024.04.24 14:18김우용

어도비, 생성형 AI로 무장한 포토샵 새 버전 베타 공개

어도비는 고도화된 생선형 채우기와 이미지 생성 기능을 포함하는 새로운 포토샵 베타 버전을 24일 공개했다. 이번에 선보인 포토샵 베타는 어도비 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델을 기반으로 한다. 참조 이미지, 이미지 생성, 비슷하게 생성, 배경 생성, 디테일 강화 등의 새로운 기능을 제공한다. 이미지 생성은 백지상태에서 훌륭한 결과물을 만들어 내기까지 간극을 좁히며 모든 기술 수준의 사용자가 창의력을 발휘하는 데 필요한 툴을 제공한다. 포토샵과 파이어플라이 웹 앱에서 바로 사용 가능한 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델은 생성형 채우기(Generative Fill) 및 생성형 확장(Generative Expand) 등 인기있는 역량을 강화해 누구나 다양한 배경을 무한히 생성하고, 차별화된 색상 및 스타일로 다양한 디자인 콘셉트를 만들며, 고도화된 콘텐츠 제작 역량으로 세부 장면에 생동감을 불어넣을 수 있는 기술을 제공한다. '참조 이미지'는 사용자가 선택한 이미지를 생성을 위한 영감으로 사용해 원하는 결과물을 제공한다. 이미지 생성을 활용한 '텍스트를 이미지로' 기능이 포토샵에 통합돼 백지상태에서 훌륭한 콘텐츠를 만들어 내기까지 간극을 좁힐 수 있다. '배경 생성'은 배경을 대체하거나 제작할 수 있는 기능으로 기존 이미지와 매끄럽게 어울리는 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. '비슷하게 생성'은 크리에이터가 선택한 변형을 반복해 아이디어를 더욱 정밀하게 구현하도록 지원한다. '디테일 강화'를 통한 미세 조정으로 이미지의 선명도와 부분 대비를 개선할 수 있다. 어도비는 디자인 및 제작에 유용한 포토샵 툴도 발표했다. 조정 브러시를 사용해 사용자는 이미지의 특정 부분을 손상 없이 쉽게 조정할 수 있다. 향상된 글꼴 브라우저로 포토샵에서 클라우드에 있는 2만5천개 이상의 어도비 글꼴을 실시간 이용할 수 있어 프로젝트에 최적인 글꼴을 찾을 수 있다. 조정 사전 설정에서 클릭 한 번으로 효과 적용 필터와 맞춤형 사전 설정을 만들고 저장해 이미지를 손쉽게 변경 가능하다. 지난해 5월 선보인 포토샵의 생성형 채우기 및 생성형 확장은 크리에이티브 클라우드의 새로운 시대를 열며 사용자의 뜨거운 반응을 얻고 있다. 사용자들은 파이어플라이를 사용해 지금까지 70억 개가 넘는 이미지를 생성했으며, 생성형 채우기는 포토샵의 다른 인기 기능보다 10배 빠르게 도입하고 있다. 획기적인 파이어플라이 이미지 3 모델로 인해 최신 버전의 포토샵에서는 생성형 채우기 및 생성형 확장 툴로 보다 생생하고 사실적인 이미지를 제작 가능하다. 어도비 파이어플라이는 어도비 스톡과 같은 라이선스 콘텐츠를 학습했으며, 저작권 및 상표, 로고와 같은 다른 지적재산(IP)을 침해하지 않는 상업적 용도의 콘텐츠를 생성하도록 설계됐다. 어도비는 다층적이며 지속적인 검토와 조정을 통해 어도비의 정책에 위배되는 콘텐츠를 차단 및 삭제하고, 파이어플라이가 생성한 콘텐츠에 대한 지적재산 면책 기회를 기업 고객에게 제공한다. 어도비 애플리케이션 내 AI 사용에 대한 투명성을 제공하기 위해 포토샵의 파이어플라이 구동 기능은 콘텐츠 자격증명(CC)을 콘텐츠에 자동 첨부하고 있다. 디지털 콘텐츠의 '영양 성분 표시'와 같은 콘텐츠 자격증명은 제작 또는 편집 과정에서 AI를 사용했는지 여부 등 콘텐츠에 대한 상세 정보를 제공할 수 있는 위변조 확인이 가능한 메타데이터다. C2PA 개방형 표준을 기반으로 개발된 콘텐츠 자격증명은 디지털 생태계에서 신뢰를 높이기 위해 2019년 어도비 주도로 출범한 콘텐츠 진위 이니셔티브(CAI)가 지원하고 있다. 기술, 정책, 미디어 기업, 크리에이티브 전문가, 연구원 등 약 2천500개 이상의 회원사가 참여하는 글로벌 연합으로 성장한 CAI는 디지털 콘텐츠의 투명성 향상을 위해 공동 노력하고 있다. 애슐리 스틸 어도비 크리에이티브 제품 그룹 수석 부사장은 “이번 업데이트는 포토샵 전문가뿐 아니라 포토샵을 처음 접하는 사용자의 크리에이티브를 새로운 차원으로 끌어올린다”며 “포토샵의 새로운 파이어플라이 구동 기능은 아이디어를 쉽게 구현하고, 강력하면서도 쉬운 이미지 편집으로 누구나 창의적인 비전을 실현할 수 있도록 지원한다”고 밝혔다. 포토샵의 최신 릴리스는 25일부터 포토샵 데스크탑 앱(베타)에서 바로 사용할 수 있으며, 올해 말 정식 출시될 예정이다.

2024.04.24 14:11김우용

AWS, 아마존 베드록 신기능 발표

아마존웹서비스(AWS)는 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션과 경험을 쉽게 개발할 수 있게 지원하는 아마존 베드록의 신규 혁신 기능을 23일 발표했다. 아마존 베드록 신규 기능을 통해 고객은 아마존 베드록에서 자체 완전 관리형 모델을 실행하고, 사용 사례에 가장 적합한 모델을 쉽게 찾고, 생성형 AI 애플리케이션에 더 쉽게 보호 기능을 적용하고, 더 많은 모델 선택권을 제공받을 수 있게 됐다. 새로운 아마존 베드록 커스텀 모델 가져오기 기능은 조직이 아마존 베드록에서 완전히 관리되는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)로 자체 커스텀 모델을 가져와 액세스할 수 있게 함으로써 생성형 AI 애플리케이션 구축 시 전례 없는 선택의 폭을 제공한다. 고객은 클릭 몇 번으로 아마존 세이지메이커나 다른 도구에서 커스터마이징한 모델을 손쉽게 아마존 베드록에 추가할 수 있다. 이 새로운 기능은 조직이 동일한 API를 통해 아마존 베드록 모델과 자체 커스텀 모델의 조합을 쉽게 선택할 수 있도록 지원한다. 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 아마존 베드록의 커스텀 모델 가져오기 기능은 가장 인기 있는 오픈 모델 아키텍처인 플란-T5, 라마, 미스트랄 세 가지를 지원하며 향후 더 많은 아키텍처를 지원할 계획이다. 모델 평가 기능은 조직이 아마존 베드록에서 모델을 분석하고 비교할 수 있는 가장 빠른 방법으로, 모델 평가에 소요되는 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하여 새로운 애플리케이션과 경험을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있게 지원한다. 고객은 정확성이나 견고성 등 사전 정의된 평가 기준을 선택하고 자체 데이터 세트 또는 프롬프트 라이브러리를 업로드하거나 기본 제공되는 공개 리소스에서 선택하여 빠르게 시작할 수 있다. 주관적인 기준이나 세심한 판단이 필요한 콘텐츠의 경우, 고객은 간편하게 워크플로우에 평가자를 추가해 관련성, 스타일, 브랜드 보이스 등 사용 사례별 메트릭에 따라 모델 응답을 평가할 수 있도록 지원한다. 설정 프로세스가 완료되면 아마존 베드록이 평가를 실행하고 보고서를 생성하며, 고객은 주요 기준에 따라 모델이 어떻게 수행되었는지 쉽게 이해하고 사용 사례에 가장 적합한 모델을 신속하게 선택할 수 있다. 정식 출시된 가드레일 포 아마존 베드록은 FM의 기본 기능에 안전 보호 기능을 추가해 고객이 유해 콘텐츠를 최대 85%까지 차단할 수 있도록 지원한다. 현재 사용 가능한 다른 모델보다 뛰어난 성능을 제공한다. 가드레일은 아마존 베드록의 모든 대규모 언어 모델(LLM)과 미세 조정된 모델에서도 작동한다. 가드레일을 생성하려면 고객은 애플리케이션의 컨텍스트 내에서 거부된 주제에 대한 자연어 설명을 제공하기만 하면 된다. 혐오 발언, 모욕, 성적인 언어, 자극적인 표현, 폭력 등의 영역을 필터링하는 임계값과 개인 및 민감한 정보, 욕설 또는 특정 차단 단어를 제거하는 필터를 구성할 수 있다. 가드레일 포 아마존 베드록은 일관된 사용자 경험을 제공하고 생성형 AI 애플리케이션 전반에 걸쳐 안전 및 개인정보 보호 제어를 표준화함으로써, 고객이 빠르고 안전하게 혁신할 수 있도록 지원한다. 현재 아마존 베드록은 아마존 타이탄 제품군을 지속적으로 확장해 고객에게 더 많은 선택권과 유연성을 제공하고 있다. RAG 사용 사례 작업에 최적화된 아마존 타이탄 텍스트 임베딩 V2는 정보 검색, 질의응답 챗봇, 개인화된 추천과 같은 다양한 작업에 적합하다. 아마존 타이탄 텍스트 임베딩 V2 모델은 스토리지 및 컴퓨팅 비용을 절감하는 동시에 정확도를 높여준다. 이 모델은 고객에게 유연한 임베딩을 제공해 전체 스토리지를 최대 4배까지 줄여 운영 비용을 크게 절감하는 동시에, RAG 사용 사례의 정확도를 97%로 유지해 다른 주요 모델보다 뛰어난 성능을 발휘한다. 정식 버전으로 사용 가능한 아마존 타이탄 이미지 제너레이터는 광고, 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트와 같은 업계의 고객이 자연어 프롬프트를 사용해 저렴한 비용으로 스튜디오 품질의 이미지를 제작하거나 기존 이미지를 개선 및 편집할 수 있도록 지원한다. 아마존 타이탄은 생성하는 모든 이미지에 보이지 않는 워터마크를 적용하여 AI가 생성한 이미지를 식별할 수 있도록 지원함으로써, 안전하고 투명하며 보안이 유지된 AI 기술 개발을 촉진하고 허위 정보의 확산을 줄이는 데 도움을 준다. 현재 아마존 베드록에서 메타 라마 3 FM을 사용할 수 있으며, 곧 코히어의 커맨드 R 및 커맨드 R+ 모델도 출시될 예정이다. 라마 3는 개발자, 연구자, 기업이 생성형 AI 아이디어를 구축 및 실험하고 책임감 있게 확장할 수 있도록 설계됐다. 라마 3 모델은 광범위한 사용 사례를 지원하는 사전 학습 및 지침 파인튜닝된 LLM 컬렉션이다. 텍스트 요약 및 분류, 감정 분석, 언어 번역, 코드 생성에 적합하다. 코히어의 커맨드 R 및 커맨드 R+ 모델은 고객이 글로벌 비즈니스 운영 지원을 위해 10개 언어의 고급 RAG 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 최첨단 FM이다. 스와미 시바수브라마니안AWS AI 및 데이터 부문 부사장은 "아마존 베드록은 그 어느 곳보다 빠르고 쉽게 실험에서 운영환경으로 전환할 수 있도록 지원하기 때문에 모든 규모와 산업군에 걸친 수만 개의 조직이 생성형 AI 전략의 기반으로 선택하면서 폭발적인 성장을 경험하고 있다"며 "고객은 엔터프라이즈급 보안과 개인정보 보호, 폭넓은 FM 선택권, 그리고 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 가장 쉬운 방법을 제공하는 아마존 베드록에 많은 관심을 보이고 있다”고 밝혔다. 그는 “이번 발표는 고객에게 가장 포괄적인 기능들과 업계 선도적인 모델 선택권을 제공하고자 하는 노력의 일환이며, 이를 통해 고객을 위한 빠른 혁신을 지속하고 대규모 생성형 AI 혁신을 더욱 대중화할 것"이라고 강조했다.

2024.04.24 13:51김우용

현대IT&E, 업무용 보고서 작성 AI 솔루션 내놨다

현대백화점그룹 계열 IT 전문기업 현대IT&E가 생성형 AI를 활용한 B2B IT 솔루션 3종을 출시했다고 24일 밝혔다. 신규 솔루션 3종은 업무용 보고서 작성 솔루션 'AI 텍스트 에딧', 벡터 데이터베이스 솔루션 '벡터코어'와 벡터 데이터베이스 검색 엔진 '엑스파인더' 등이다. AI 텍스트 에딧은 기업 업무환경에서 자주 사용되는 콘텐츠 작성, 번역, 요약 등을 수행하는 솔루션이다. 이메일, 게시글 등 업무용 문구를 생성하고 작성한 글을 한 번의 클릭으로 문체를 바꾸거나 분량을 자유롭게 조절할 수 있다. 회사 관계자는 “일반적인 대화형 인공지능 서비스에서 찾아보기 힘든 문장 수정 기능과 장문의 비즈니스 글쓰기 기능을 탑재한 것이 특징"이라고 설명했다. 벡터코어는 기업의 방대한 데이터를 '벡터 데이터베이스' 형태로 저장해 기업별 맞춤형 AI 서비스로 활용할 수 있는 솔루션이다. 벡터 데이터베이스란 텍스트, 이미지, 영상 등 비정형 데이터를 벡터 형식으로 저장하는 것을 말한다. 특히 벡터코어는 현대IT&E의 AI 개발 노하우를 통해 생성형 AI의 문제점으로 지적되는 할루시네이션 현상을 최소화했다. 엑스파인더는 벡터코어와 연계해 활용 가능한 벡터 검색 솔루션이다. 사용자가 키워드 검색 방식으로 필요한 정보를 호출하면 엑스파인더는 저장된 벡터 데이터베이스에서 최적의 결과를 도출한다. 사용자의 검색 의도와 문맥을 파악하는 '시맨틱 검색' 기능을 갖춰 더욱 구체적이고 적합한 정보 수집을 돕는 것이 특징이다. 앞서 2019년 현대IT&E는 인공지능 관련 기술 개발 전담부서인 '리테일테크팀'을 신설해 운영해 왔으며, 지난해 생성형 AI 기반 솔루션 개발 전문 인력과 설비를 늘려 'AI LAB'으로 격상해 운영 중에 있다. AI LAB은 벡터 데이터베이스, 머신러닝 등 인공지능 관련 기술을 지속 연구·개발 중이다. 지난해 현대백화점이 유통 업계 최초로 선보인 AI 카피라이팅 시스템 '루이스', 현대그린푸드의 AI 활용 영양상담 솔루션 '그리팅X' 등이 대표적인 성과다. 김성일 현대IT&E 대표는 “많은 기업들이 데이터를 활용한 신규 사업 개발·마케팅·업무 환경 개선을 필요로 하지만 적합한 AI 솔루션을 찾는 데에 어려움을 겪고 있다”며 “앞으로도 고객사별 니즈에 최적화한 AI 솔루션을 개발·제안해 기업들의 AI 전환을 돕는 IT 전문기업으로 자리매김할 것”이라고 말했다.

2024.04.24 10:32박수형

생성형AI 도입 가로막는 장벽, 해결 방법은

차세대 생존을 위한 필수 기술로 주목받는 인공지능(AI) 도입을 본격화하고, 디지털 전환 가속을 위한 인사이트가 노코드·로우코드 하이퍼오토메이션 컨퍼런스에서 제시된다. 노코드로우코드협의회와 지디넷 코리아가 공동 주최하는 이번 컨퍼런스는 다음 달 2일 서울 양재 엘타워 그레이스홀에서 개최하며 온라인 중계도 진행할 예정이다. 국내외 주요 AI, 자동화 전문기업들이 공공⋅금융⋅제조 등 산업 각 분야에서의 업무 자동화를 위한 AI도입 방안과 불황 속 기업의 생존 전략을 선보인다. 과학기술정보통신부 강도현 차관이 축사하며 과학기술정보통신부 이상민 과장이 키노트 발표를 진행할 예정이다. 노코드로우코드 협의회 회장인 배영근 비아이매트릭스 대표가 생성형 AI를 접목한 노코드 솔루션을 선보이며, 삼성SDS 신계영 상무와 한국IBM 정욱아 실장은 기업의 AI 도입을 위한 전략과 사례 등을 발표한다. 이어진 세션에서는 실제 산업 현장에서 노코드와 로우코드, AI를 활용한 자동화 혁신 전략을 제시한다. 관람객이 현장에서 참가사의 솔루션을 체험할 수 있는 전시부스도 마련된다. 전 산업분야에서 생성형 인공지능(AI)의 중요성이 커지며 빅테크들은 관련 기술 확보를 위해 경쟁적으로 대규모 투자를 진행하고 있다. 하지만 실제 현장도입은 이러한 인식에 미치지 못하고 있다. IBM이 지난해 작년 11월 한국을 포함한 전 세계 20개국의 2천342명의 IT 전문가를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자 중 40%가 여전히 AI를 배포하지 못한 채 검토하는 단계라고 답했다. 시스코가 발표한 조사자료에서는 AI 도입 및 활용 준비가 완료된 기업은 5%에 불과한 것으로 나타났다. 지속된 불황으로 투자 심리가 얼어붙었을 뿐 아니라 경영진의 AI기술에 대한 이해도 부족이 AI 도입을 막는 진입장벽으로 작용한다는 분석이다. 성공적인 국내 롤모델이 아직 제시되지 못한 것 역시 AI 확산이 더딘 요인으로 꼽힌다. 이러한 장벽을 넘어서기 위해 노코드, 로우코드 등 자동화 솔루션을 먼저 도입하며 IT역량을 확보하고 디지털전환(DX)에 적합한 기업 문화를 임직원에게 학습시키는 사례가 늘고 있다. 배영근 노코드로우코드 협의회 회장은 “이번 행사에서는 AI 시대에 주요 키워드로 주목받고 있는 노코드와 로우코드, 그리고 고급 자동화 기술인 하이퍼오토메이션을 활용한 디지털 혁신 전략을 소개한다”며 “이러한 혁신적인 기술은 A의 발전과 함께 더욱 확장되어 우리의 비즈니스와 사회에 혁명적인 변화를 가져올 것”이라고 말했다. 이어서 “이번 컨퍼런스를 통해 AI 기술과 융합된 로우코드, 하이퍼오토메이션등 최신기술에서 디지털 혁신의 가능성을 발견하고 인사이트를 얻을 수 있기를 바란다”고 강조했다.

2024.04.23 17:11남혁우

ZDNet 검색 페이지

'생성 AI'통합검색 결과 입니다. (956건)