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美 연구팀 "AI로 사람 생각 읽을 수 있어"

인공지능(AI)으로 사람 생각을 읽는 기술이 나왔다. CNN 등 주요 외신은 4일(현지시간) 미국 텍사스대 오스틴캠퍼스 신경학과 연구팀이 뇌 활동을 AI로 해석하는 기술을 찾아냈다고 보도했다. 현재 개발 초기 단계다. 텍사스대 연구팀은 오픈AI GPT-3.5 등 거대언어모델(LLM)을 AI 알고리즘에 입력했다. 알고리즘에 언어 구조를 비롯한 단어, 문장, 의미 등을 훈련하기 위해서다. 그 후 연구팀은 실험 참가자에게 오디오북을 들려주면서, 참가자 뇌를 기능적자기공명영상(FMRI)으로 스캔했다. 이때 AI 알고리즘은 변화하는 뇌파를 분석하는 역할을 맡았다. 보도에 따르면 AI 알고리즘은 뇌파 분석을 통해 오디오북 내용을 파악할 수 있었다. AI가 사람 뇌파만으로 책 제목을 알아맞혔다는 의미다. 연구를 주도한 알렉산더 허스 신경학과 교수는 "실험 참가자가 오디오북을 들을 때, AI는 사람 뇌세포와 피 움직임을 인식할 수 있었다"며 "AI는 이를 사람 언어로 분석, 이해하고 책 내용과 제목을 챗봇처럼 알아맞혔다"고 설명했다. 허스 교수는 "다만 이번 기술이 개인정보를 침해할 수 있는 위험성을 가졌다"고 강조했다. 해당 기술이 더 발전하면, 사람이 원하지 않는 순간에도 머릿속 생각을 들킬 수 있다는 이유에서다. 이에 그는 "기술뿐만 아니라 개인 정보까지 보호할 방법도 마련해야 한다"고 덧붙였다.

2023.07.05 11:04김미정

포시에스, 생성AI 기반 전자문서 솔루션 하반기 출시

포시에스가 생성AI 기반 전자문서 솔루션을 하반기에 출시할 예정이라고 27일 밝혔다. 이를 위해 '자연어 대화를 통한 대규모 언어모델(LLM) 기반의 전자문서 작성 장치 및 이를 이용한 전자문서 작성 방법'에 대한 특허도 출원했다. 이번 특허는 대화하는 과정에서 챗GPT 등 생성AI를 활용해 전자문서 작성에 필요한 항목을 추출하고 자동으로 입력할 수 있는 기술에 관한 것이다. 포시에스는 인공지능(AI) 기계독해 기술을 접목해 상담원과 고객이 대화하는 과정에서 음성을 텍스트 형태로 바꾸고, 텍스트로 변환된 대화 내용에서 계약서 등 전자서식 작성에 필요한 항목을 추출하고 입력하는 연구를 진행 중이다. 해당 솔루션은 하반기 출시를 목표로 하고 있다. 여러 사람이 참여한 대화에서 각각의 음성을 분리하는 화자 분리 기술을 통한 고도화가 진행 중이다. 작성을 완료한 전자문서 내용에 대한 요약을 제공하거나 해당 문서에 대한 사용자의 질문에 답변하는 기능 등 추가적인 연구도 이뤄지고 있다. 포시에스는 다양한 AI 기술을 전자문서와 접목하여 활용하는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 사람과의 대화가 아닌 디바이스와의 대화에서 음성 인식 기술을 통해 음성만으로 전자문서를 작성하거나, 시선 정보를 이용한 앱 제어 기술로 직접적인 조작 없이 보고 말하는 것만으로 편리하게 전자문서를 작성할 수도 있다. 또한 전자문서 내용을 작성하는 것에 그치지 않고, 기존 종이 서식을 쉽게 전자서식으로 변환하는 연구도 진행 중이다. 내용 입력이 필요한 부분을 AI 모델이 인식하여 전자문서 입력란으로 변환해 주는 기술로, 다양한 문서 양식으로 자체 학습을 통해 모델을 구축하고 있다. 이를 통해 사용자들은 기존 서식을 전자서식으로 변환하는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 박미경 포시에스 대표는 “생성AI를 활용한 전자문서 작성 기술은 모든 전자문서 적용 분야에서 획기적인 사용자 경험을 선사하게 될 것”이라며, “앞으로도 디지털 트렌드에 부합하는 사용자 중심의 기술 개발을 통해, 국내는 물론 글로벌 시장 공략을 위한 경쟁력을 갖춰갈 것”이라고 전했다.

2023.06.27 10:41남혁우

메타, 상업용 거대 언어모델 오픈소스로 공개

메타가 거대 언어모델(LLM)을 오픈소스로 내놓는다. 개발자는 이 오픈소스 모델을 상업적으로도 활용할 수 있다. 미국 디인포메이션은 15일(현지시간) 메타가 기존 LLM '라마' 후속 버전으로 새로운 모델을 오픈소스형으로 공개할 예정이라고 보도했다. 구체적인 공개 시기는 미정이다. 보도에 따르면 메타는 개방형 인공지능(AI) 생태계 주도를 통해 구글이나 오픈AI에 대항하려는 목표를 가졌다. 현재 구글이나 오픈AI는 독점적이고 폐쇄적인 LLM을 갖췄다. 모델을 오픈소스로도 공개하지 않았다. 디인포메이션은 메타가 앞으로 AI 개발자에게 새로운 연구 기회를 제공할 수 있을 뿐 아니라 메타의 자체 AI 개발에도 도움 될 것으로 보인다고 분석했다. 이에 앞서 메타는 올해 2월 라마를 개발자, 학계, 시민단체 등에 오픈소스 형태로 공개한 바 있다. 연구개발에 활용하도록 개방했다. 이 라마는 기존 LLM보다 경량화된 형태다. 슈퍼컴퓨팅 없이 PC에서도 AI 모델을 정상적으로 구현할 수 있다. 당시 라마는 이 기능으로 큰 관심을 받았다. 보도에 따르면 기업이 라마에 가장 큰 관심을 보였다. 라마는 다른 언어모델보다 개방적인 환경에서 손쉽게 AI 모델을 만들 수 있다는 판단에서다. 이에 기업은 LLM으로도 비즈니스 모델을 구축할 수 있게 해달라고 메타에 꾸준히 요청했다. 메타는 연구를 위해 라마를 공개한 것이라며 이를 상업적으로 사용하도록 허락하지 않겠다고 선 그은 바 있다. 이런 와중에 메타가 상업적으로도 사용할 수 있는 새 LLM을 오픈소스로 공개하겠다고 알린 것이다.

2023.06.18 15:46김미정

"소규모 AI 모델, 비즈니스에 더 효율적"

"앞으로 범용 인공지능(AI) 모델보다 소규모 AI 모델이 사업화에 더 효율적일 것입니다. 기업 비공개 문서와 데이터만 학습해 '나만의 비즈니스' 모델을 만들 수 있기 때문입니다. 생성 AI를 사업에 활용할 때, 이 세상 모든 지식은 필요 없습니다." 한국전자통신연구원(ETRI) 임수종 박사는 16일 인천 테크노파크에서 열린 '인천, 초거대AI 산업 경쟁력 강화 네트워킹 세미나'에서 기업 맞춤형 AI 모델이 비즈니스 창출에 효율적일 것이라고 주장했다. 생성 AI를 활용해 돈을 벌려면 세상 모든 지식이 필요 없다는 이유에서다. 또 수천억 드는 AI 모델 개발 비용까지 낮출 수 있다. 네이버 김필수 AI연구원은 네이버 거대 언어모델 발전 필요성에 대해 강조했다. 하나의 큰 거대모델이 중소·중견 기업과 스타트업 비즈니스를 도울 수 있다는 이유에서다. "빅테크 소수 모델 독점서 벗어날 것" ETRI 임수종 박사는 초거대 AI 기술 전망에 대해 발표했다. 임수종 박사는 앞으로 대형 모델보다 소규모 모델이 활성화될 전망이라고 했다. 그는 "기업은 세상 모든 정보를 알지 않아도 된다"며 "반드시 범용 모델을 활용하지 않아도 충분"하다고 했다. 임 박사는 "기업은 모델에 필요한 정보만 집어넣으면 된다"며 "기업 비공개 문서, 데이터 등으로 모델을 훈련하면 효율성과 생산성 측면에서 범용 모델 활용보다 큰 효과를 볼 것"이라고 강조했다. 거대 모델보다 맞춤형 소규모 모델이 비즈니스에 더 유용할 것이란 주장이다. 그는 "앞으로 소수 빅테크 기업 모델만 활용되진 않을 것"이라며 "소규모 모델은 비즈니스 최적화를 제공할 뿐 아니라 수천억 드는 모델 개발 비용을 낮출 수 있다"고 말했다. 임 박사는 ETRI도 소규모 멀티모달 모델 개발을 연구 중이라고 했다. 그는 “작은 모델로 큰 규모의 효과를 낼 수 있는 모델을 개발 중”이라며 “올해 말쯤 공개할 예정이다”고 밝혔다. 임수종 박사는 현재 미국이나 유럽이 추진하는 AI 규제를 국내 정부 정책과 비교했다. 임 박사 설명에 따르면 국내 정부는 규제보다 산업을 육성하는 것에 초점을 맞췄다고 했다. 임 박사는 "정부 차원에서 다양한 초거대 AI 생태계를 구축하기 위해 노력하고 있다"고 했다. 정부가 초거대 AI 이용 활성화를 위한 생태계 구축 사업을 조성하고 있다는 이유에서다. 임 박사 설명에 따르면 정부는 기업에 서비스형 AI 기획이나 개발, 서비스 고도화, 데이터 학습 등에 맞춤형 컨설팅을 지원한다. 초거대 AI 활용법에 대한 단계별 교육 커리큘럼도 운영한다. 또 네이버나 KT 모델을 적용할 수 있는 사업자를 직접 선정해 이용료를 지원해 주는 지원도 한다. 그는 "기업의 소규모 모델 활성화와 적극적인 정부 노력은 계속될 것"이라며 "국내 모델 개발사와 수요 기업은 글로벌 생성 AI 시장에서 앞장설 것"이라고 전했다. "누구나 쉽게 생성 AI 사업할 수 있어야" 네이버 김필수 AI연구원 리더는 네이버 초거대 AI 모델을 통한 사업화에 대해 설명했다. 그는 네이버 거대 언어모델 '하이퍼스케일AI'을 통한 상용화 사례는 더욱 늘어날 전망이라고 예측했다. 하이퍼스케일AI는 다음 달 출시 예정이다. 기존 버전 '하이퍼스케일' 업그레이드 버전이다. 김필수 AI연구원 리더는 현재 상용화 중인 네이버 생성 AI 플랫폼 '클로바 스튜디오'를 소개했다. 클로바 스튜디오는 한 플랫폼에서 마케팅 문구 생성을 비롯한 자연스러운 대화, 데이터 생성, 기획전 구성 기능 등을 실행할 수 있다. 그는 "클로바 스튜디오는 노코트 플랫폼이다"며 "AI 전문가가 아니어도 다양한 기능을 자유롭게 활용할 수 있다"고 했다. 김 연구원설명에 따르면 현재 많은 스타트업이 클로바 스튜디오를 활용해 생성 AI 서비스를 운영 중이다. 그는 생성 AI 스타트업 뤼튼테크놀로지스를 예시로 들었다. 그는 "뤼튼은 클로바 스튜디오를 비롯한 GPT 등을 활용해 생성 AI 플랫폼 사업에 한창"이라며 "간단한 키워드 입력으로 완성도 높은 용도별 문구 생성을 지원하는 '뤼튼 2.0'을 운영 중이다"고 밝혔다. 김 연구원은 현재 상용화를 앞둔 '클로바 케어콜'도 설명했다. 이는 독거노인을 위한 AI 플랫폼이다. AI가 노인과 지속적인 음성 대화를 하면서 위험 상황을 인지, 예방하고 중증 질병을 관리해준다. 그는 "클로바 케어콜은 혼자 사는 노인 정서, 생활 문제 등을 대화로 책임진다"며 "사투리 등 특수한 한국어까지 알아들을 수 있어 문맥 파악을 잘한다"고 했다. 김 리더는 "이는 클로바 케어콜 안에 탑재된 하이퍼스케일AI 덕분이다"고 말했다. 김필수 리더는 클로바 스튜디오처럼 클로바 케어콜 API도 공개할 예정이라고 했다. 그는 “스타트업도 해당 API로 사업할 수 있을 것"이라며 "이를 통해 생성 AI 사업을 확장하길 바란다"고 했다. 네이버 기술 중심으로 누구나 사업할 수 있도록 적극 지원하겠다고도 덧붙였다. 김 리더는 네이버와 정부가 지속적인 기술 협력도 맺는다고 했다. 그는 "인간은 오래전 저장했던 문서를 찾기 힘들어한다"며 "공무원이 특정 정책에 대한 정보를 찾을 때, 하이퍼스케일AI를 탑재한 플랫폼이 이를 돕도록 적극 협력하겠다"고 했다. 네이버는 최근 행정안전부에 이러한 기술을 지원하기 위해 손잡았다고도 덧붙였다.

2023.06.16 18:39김미정

오라클, 생성 AI 서비스 위해 코히어와 맞손

오라클이 코히어와 손잡고 생성 인공지능(AI) 서비스를 제공한다고 16일 밝혔다. 해당 생성 AI 서비스는 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)' 기반으로 이뤄졌다. 오라클 수퍼클러스터 기능으로 작동한다. 해당 서비스는 애플리케이션부터 인프라스트럭처까지 전반에 걸쳐 적용될 예정이다. 오라클은 이 서비스에 업계 최고 수준 보안과 성능, 가치를 제공하겠다고 전했다. OCI의 생성 AI 서비스는 고객사에 데이터에 대한 완전한 제어 능력 및 소유권을 제공한다. 또 타 생성 AI 제품과 달리 오라클 생성 AI 서비스는 고객 데이터를 한데 섞지 않는다. 데이터 출처와 계보 액세스용 도구 역시 출시를 앞두고 있다. 해당 서비스는 코히어 기반 거대 언어모델(LLM)을 활용한다. 고객사는 오라클의 LLM을 맞춤화, 개선할 수 있다. 자체 데이터로 특정 비즈니스 사용 사례 정확성도 높일 수 있다. 오라클은 전사적자원관리(ERP), 인적자본관리(HCM), 공급망관리(SCM) 등 클라우드 애플리케이션 포트폴리오 전반에 생성 AI를 내장할 방침이다. 현재 헬스케어 및 공공 안전을 위한 신규 모델 배포를 앞두고 있으며, 산업별 애플리케이션 전반에도 생성 AI를 내장할 계획이다. 오라클은 오라클 데이터베이스와 MySQL 히트웨이브에 머신러닝 기능을 도입했을 때와 같은 방식으로 생성 AI 기능을 데이터베이스 포트폴리오에 내장할 예정이다. 고객은 OCI에서 해당 생성 AI 서비스를 사용할 수 있다. 퍼블릭 클라우드 이점을 활용해 온디맨드 방식으로 솔루션을 확장하고 모델 맞춤화할 수 있다. 또 비즈니스를 위한 개별 모델 엔드포인트도 생성할 수 있다. 오라클은 기업 조직의 데이터 센터에 생성 AI 서비스를 제공해 기업이 다양한 생성형 기능과 자체 온프레미스 데이터 및 애플리케이션을 결합할 수 있게 지원할 계획이다. 이 외에도 코히어 모델들은 오라클 클라우드 애플리케이션 포트폴리오에 직접 통합될 예정이다. 오라클은 코히어 언어모델을 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션과 오라클 넷스위트, 오라클의 산업별 애플리케이션 등 다양한 비즈니스 애플리케이션에 내장함으로써 고객이 생성 AI를 빠르고 안전하게 배포해 각자가 직면한 가장 까다로운 비즈니스 과제 해결에 활용할 수 있도록 지원할 것이다. 오라클 클레이 마고요크 OCI 인프라스트럭처 총괄 부사장은 “오라클은 첨단 보안을 비롯한 업계 최고 수준 데이터 관리 기능, 모든 비즈니스 문제를 해결하는 엔드투엔드 플랫폼을 제공한다”며 “이번 코히어와의 협력을 통해 고객이 비즈니스에 생성 AI를 쉽게 도입하도록 돕겠다”고 전했다. 마고요크 총괄 부사장은 “특히 고객은 코히어 기반 모델을 통해 보유한 데이터를 안전하게 통합, 훈련에 활용할 수 있다”며 “OCI를 통해 이를 업계 최고 AI 인프라스트럭처에 배포함으로써 해당 모델이 주는 비즈니스 이점을 애플리케이션으로 즉각 경험할 수 있을 것”이라고 말했다. 코히어는 오라클과의 협력을 통해 자사의 생성 AI 모델을 OCI에서 훈련해 구축, 배포할 예정이다. OCI는 클러스터당 1만6천개 넘는 H100 GPU와 RDMA 네트워크를 통해 최고 성능과 최저 비용의 GPU 클러스터 기술을 제공할 방침이다. 두 기업은 이번 협력을 통해 LLM 훈련 가속화와 비용 절감 효과를 기대한다고 했다. 마틴 콘 코히어 대표 겸 최고운영책임자는 “오라클과 코히어는 데이터 보안과 모델 맞춤화에 초점 맞췄다”며 “코히어는 오라클과 손잡고 전 세계 기업들이 자사의 AI 이니셔티브를 가속화하고, 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 지원하는 동시에, 비즈니스 성공을 극대화할 수 있도록 확실한 데이터 보안과 개인정보 보호를 보장하는 것은 물론, 새로운 수준의 자동화 기능도 제공할 것이다”고 전했다.

2023.06.16 10:41김미정

스켈터랩스, 대형언어모델 브랜드 '벨라' 출시

스켈터랩스(대표 조원규)는 대형언어모델(LLM) 브랜드 '벨라'를 론칭했다고 12일 밝혔다. 브랜드 벨라는 기업들이 LLM을 실제 사업에 활용하고 높은 생산성을 누릴 수 있도록 지원하는 제품군으로 이뤄졌다. 대표 제품군은 '벨라-큐나' '벨라-LLM(가칭)' 'AIQ플러스'다. 스켈터랩스는 '벨라-큐나'를 올해 4월 출시했다. 벨라-큐나는 전문성 있는 정보, 내부 정보 기반으로 정답을 찾아주는 GPT 기반 질의응답 챗봇이다. 기업은 벨라-큐나를 통해 내부 문서, 실시간으로 업데이트되는 이벤트성 정보 등에 대해 빠르고 정확한 답변을 받을 수 있다. 스켈터랩스는 업무에 최적화된 LLM 개발에도 나선다. 기업 측은 도메인에 특화된 경량화 벨라-LLM을 자체 개발 중이다. 올해 하반기 공개할 예정이다. 벨라-LLM은 민감 데이터 유출, 데이터 주권 등의 문제를 해결하고 고객사에 경량화된 모델을 맞춤형으로 제공할 수 있는 기능을 갖췄다. 이 외에도 스켈터랩스는 지속적인 LLM 기술을 확장해 대화형 AI 서비스 AIQ플러스 등 다양한 솔루션을 제공할 방침이다. 조원규 스켈터랩스 대표는 "스켈터랩스는 LLM을 활용해 업무 생산성을 높일 수 있도록 가능성과 비전을 기업에 제시할 것"이라고 밝혔다.

2023.06.12 15:43김미정

러스트, 거버넌스 문제로 또 불협화음

개발언어 채택에서 성공가도를 달리는 '러스트'지만, 오픈소스 커뮤니티와 재단, 프로젝트팀 등에서 불협화음이 계속 이어지고 있다. 1일(현지시간) 더레지스터 등 외신에 따르면, 다가오는 러스트컨프2023 기조연설자로 초대됐던 소프트웨어 엔지니어 진헤이드 메나이드는 최근 주최측으로부터 기조연설을 정규 강연으로 격하한다는 연락을 받았다며 더 이상 해당 행사에서 발표하지 않겠다고 밝혔다. 그는 26일 자신의 블로그에서 "주최자가 전화로 연락해 내 연설을 기조연설에서 정규 강연으로 격하시킨다고 알려왔다"며 "이것이 시간대 상의 이유이거나 더 적합한 사람을 찾았기 때문이라고 생각했지만, 그 어느것도 해당되지 않았다"고 적었다. 그는 갑작스러운 강연 등급 격하의 이유에 대해 적절한 해명을 받지 못했다고 했다. 애초에 기조연설 강연도 신청하지 않았는데도 '러스트프로젝트리더십(RPL)'의 지명을 받아 갑자기 진행하게 됐는데, 발표 주제가 러스트 프로젝트 측에서 지지하지 않는 것이기 때문에 누군가에 의해 강연요청을 철회한 것이라고 주장했다. 그러면서 "더 이상 러스트컨프에서 발언하지 않겠다"고 밝혔다. 그가 발표하기로 했던 주제는 '가능한 컴파일 타임 프로그래밍의 미래'였다. 이후 러스트프로젝트 코어언어팀 공동리더인 조시 트립렛은 해당 사건에 사과하면서 자신의 역할을 사임하고 향후 거버넌스 체계에서 주요 역할을 맡지 않겠다고 했다. 그는 "러스트컨프 기조연설 결정에 관여했고, 경솔한 행동 때문에 진헤이드 메나이드가 기조연설자에서 제외된 것을 사과한다"고 밝혔다. 조시 트립렛은 작년 12월 러스트재단의 세이지 그리핀 소개로 진헤이드 메나이드의 프로젝트를 처음 접했고, 지난 2월 러스트컨프 측의 기조연설자 제안을 요청받아 진헤이드를 비롯한 몇명을 추천했으며, 그러다 5월 러스트 프로젝트 멤버들로부터 진헤이드의 프로젝트에 대한 부정적 입장을 접하고 재단의 리더십 채팅에 전달했다고 밝혔다. 그는 이후 논의 과정에서 명확한 결정을 내리지 못했으나 갑자기 기조연설에서 진헤이드 메나이드가 제외됐다는 것을 나중에 알게 됐다고 설명했다. 러스트컨프 주최자인 레아 실베르는 트위터에 사과문을 올렸다. 그는 해당 사안을 둘러싼 커뮤니케이션에 '러스트재단'. '러스트프로젝트', '러스트컨프' 등 3개 조직이 관여됐고, 소통 과정에서 투명성이 부족했다고 설명했다. 프로젝트 측은 러스트 공식 블로그에서 29일 러스트컨프 기조연설과 관련한 일련의 사태에 사과한다고 밝혔다. 볼로그는 "초대를 받은 후 연설을 격하시킨다는 생각은 모욕적이었고, 지도자 중 어느 누구도 이를 기꺼이 받아들여서는 안 됐다"며 "리더십 채팅에 참여하는 모든 사람은 여전히 잘못된 모든 것과 이 모든일의 재발을 방지할 방법을 파악하려 노력하고 있다"고 밝혔다. 재단 측은 이번 사태의 원인으로 '리더십 채팅의 의사 결정 및 커뮤니케이션 프로세서'에 있었다고 설명했다. 리더십 채팅은 2021년말 모든 조정부서 인원이 사퇴한 후 설립된 임시 최상위 거버넌스 구조다. 최상위 팀의 모든 리드, 코어 팀의 모든 구성원, 러스트 재단 이사회의 모든 프로젝트 디렉터 등으로 구성됐다. 리더십 채팅은 의사결정과 커뮤니케이션을 위한 명확한 규칙과 프로세스를 갖추치 못했다. 리더십 채팅 측은 이일로 일부가 사임했으며, 가능한 빨리 새로운 거버넌스 위원회를 출범시킬 것이라고 밝혔다. 러스트 커뮤니티의 불협화음은 꽤 오래된 일이다. 2021년 당시 러스트프로젝트의 조정부서 대표였던 앤드류 갤런트는 “코어팀에서 자신 외에 누구도 프로젝트에 책임을 지지 않는 것에 항의하기 위해 사임한다”며 “구조적 무책임의 결과로 커뮤니티가 우리에게 기대하는 표준과 우리 표준에 맞춰 행동 강령을 시행할 수 없었다”고 지적하며 총사퇴를 발표했다. 이에 재단에 리더십채팅이 구성돼 새로운 거버넌스 모델을 발표했다. 일단락되는 듯 했던 러스트 커뮤니티의 문제는 새로운 사건을 만나 다시 불거졌다. 지난 4월 러스트재단은 '러스트' 상표권에 대한 독점 권한을 재단에 두는 새로운 상표 정책 초안을 발표했다. 해당 정책 초안은 러스트용 개발도구나 러스트로 개발된 제품이나 도메인에서 '러스트'란 상표를 쓸 수 없게 한 것이다. 개발자들은 이 정책에 대해 러스트와 커뮤니티의 성장을 해치는 행동이라며 강력하게 비판했다. 러스트 상표권 논란은 현재진행형이다. 러스트재단, 러스트프로젝트 등 커뮤니티 주요 그룹에서 끊임없이 문제가 불거지는 상황이다. 러스트란 프로젝트 자체는 성공가도를 달리고 있다. 리눅스, 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS) 등의 적극적인 후원과 채택 속에 빠르게 성장하고 있다. 마이크로소프트는 4월말 윈도의 핵심 라이브러리를 러스트 언어로 재작성하고 있으며, 메모리 안전 코드를 개발자에게 이미 제공중이라고 밝혔었다. 리눅스커널도 올해 배포된 버전부터 러스트 코드 병합을 시작했다. 러스트는 모질라재단 연구소의 그레이든 호아레의 개인 프로젝트로 시작돼 2009년 모질라재단의 공식 스폰서를 받았다. 2015년 모질라재단은 러스트 1.0을 외부에 공개했다. 러스트는 탄생 후 매우 빠른 속도로 성장했다. 프로젝트를 주도하던 모질라가 코로나19 대유행으로 대규모 구조조정을 겪으며 흔들렸고, 이에 러스트재단이 2021년 출범했다. 러스트재단 설립엔 AWS, 마이크로소프트, 모질라, 구글, 화웨이 등 5개사가 창립멤버로 이름을 올렸다. 커뮤니티는 소규모 프로젝트였던 러스트가 빠른 시간 안에 대규모 프로젝트로 성장하는 과정에서 성장통을 겪는 것으로 보고 있다. 사용자층의 두터운 후원을 갖고 있는 만큼 새로운 주도자 그룹이 등장하면 현재의 혼란을 수습하고 프로젝트를 안정시킬 것으로 전망하고 있다.

2023.06.02 14:25김우용

MIT, 자가 학습 AI 공개...성능 최대 500배 향상

MIT가 적은 데이터로도 대규모 언어모델(LLM) 수준의 성능을 인공지능(AI)을 개발할 수 있는 새로운 접근법을 공개했다. 1일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)는 자기 학습 개발 AI 알고리즘인 '심플(Simple Pseudo-Label Editing)'을 개발했다고 밝혔다. MIT에서 공개한 내용에 따르면 심플 알고리즘은 생성AI 방식으로 초기 주어진 데이터와 레이블, 주석 등에 의존하지 않고 직접 새로운 학습 데이터를 추가로 생성해 학습하는 자가학습 기능을 적용했다. 또한 데이터 생성 과정 중 부정확하다고 예측되는 데이터를 판단하고 이를 제거해 정확도를 높일 수 있는 기능까지 도입했다. MIT 연구팀은 3억 5천만 개의 매개변수로 구성된 자가 학습 언어모델이 1천370억에서 1천750억 개의 매개변수를 보유한 언어 모델들 보다 뛰어난 성능을 기록했다고 밝혔다. 기존 LLM 모델과 비교해 최대 500배 이상 높은 성능 기록한 셈이다. 또한 AI가 스스로 학습데이터를 만들고 수정하는 만큼 초기 일정 수준의 데이터를 입력하면 추가 데이터를 입력하지 않아도 된다. 덕분에 추가 교육 없이 다양한 작업에 도입할 수 있으며, 학습 과정에서 발생하는 민감 데이터 노출 문제를 개선할 수 있다. 이번 연구의 주 저자인 MIT의 홍인 루오 연구원은 "우리는 자동으로 많은 양의 데이터를 학습할 수 있다는 자가 학습의 장점을 유지하면서 잘못된 예측으로 인한 불확실함을 해결했다”며 “이를 통해 사람이 직접 이미지에 설명을 작성하는 등의 반복 작업과 의도치 않은 정보 노출을 해결했다는 점이 개발 효율보다 더 중요한 점이라고 생각한다”고 말했다. 이를 위해 MIT CSAIL 팀은 AI가 생성한 데이터의 적합성 여부를 판단을 높일 수 있도록 언어에 내포된 뜻을 AI가 판단하는 것을 목표로 개발했다. 이를 위해 자체적으로 언어의 문맥을 분석하는 수학 모델을 개발해 적용시켰다. 홍인 루오 연구원은 "이번 연구는 언어 이해의 근본적인 원리인 맥락 연관성을 AI가 이해하는 것을 목표로 개발했다"며 "맥락 연관성을 중점적으로 학습시키며 모델 LLM의 매개변수 효율성은 높인만큼 자연어차리(NLU) 작업에서 좋은 성능을 달성할 수 있었다"고 설명했다.

2023.06.02 09:20남혁우

구글 PaLM 2, 더 작아졌지만 더 많이 공부했다

베일 속에 가려졌던 구글의 최신 대규모언어모델(LLM) 'PaLM 2'의 세부 정보가 알려졌다. 1년 전 버전인 PaLM보다 매개변수(파라미터) 규모는 오히려 줄어든 반면, 학습 데이터 양은 5배 늘어났다. CNBC는 16일 구글 PaLM 2 모델이 이전 버전보다 5배 더 많은 텍스트 데이터를 학습했고, 3천400억개의 파라미터 규모를 가졌다고 보도했다. CNBC가 확보한 구글 내부 문서에 따르면, PaLM 2는 3조6천억개의 토큰으로 훈련됐다. 단어 문자열을 의미하는 토큰은 생성하는 문장의 맥락 속에서 다음 단어를 예측하는 트랜스포머 기반 LLM의 주요 구성요소다. 1년전 모델인 PaLM의 경우 7천800억개의 토큰을 학습했다. PaLM 이전의 구글 LLM이었던 LaMDA의 경우 1조 5천억개의 토큰을 학습했다. PaLM 2의 매개변수는 3천400억개인 것으로 확인됐다. 이는 이전 버전인 PaLM의 5천400억개의 63%에 해당한다. 그동안 LLM 성능을 가늠하는 주요 척도로 여겨졌던 매개변수 규모에서 그동안의 통념과 다른 방향성을 보인 것이다. 최신 모델이 이전 버전보다 더 작은 규모로 만들어졌다는 점이 흥미롭다. 이는 공개된 논문에서도 언급된 부분이다. PaLM 2 논문 저자들은 "모델 크기가 성능 향상의 유일한 방법이 아니다"라며 "세심한 데이터 선택과 효율적인 아키텍처 및 모델을 통해 성능을 높일 수 있다"고 밝혔다. 이어 "더 작지만 더 높은 품질의 모델은 추론 효율성을 크게 개선하고 서비스 비용을 줄이며 더 많은 애플리케이션과 사용자를 위해 모델의 다운스트림 애플리케이션을 활성화한다"고 덧붙였다. 딥마인드 주빈 가흐라마니 부사장도 구글I/O 언론브리핑에서 "모델의 크기가 더 크다고 더 좋은 것은 아니란 것을 발견했다"며 "파라미터 수는 모델의 기능에서 유용한 방법이 아니며, 기능은 실제로 모델을 사용하고 달성하려는 테스트에서 유용한지 여부를 알아내는 사람이 판단해야 한다"고 설명했다. PaLM 2는 코드 작성과 디버깅 기능 지원 역량도 향상됐다. 자바스크립트, 파이썬 등의 언어 외에 Prolog, Verilog, 포트란 등 20개 개발언어를 학습했다. 구글은 상식적인 추론, 수학, 논리 등도 타 모델보다 더 우수하다고 밝혔다. 수학적 표현과 대량의 수학 및 과학 텍스트를 모델에 학습시켰고, 코드 작성과 디버깅 기능 지원 역량도 향상시켰다. PaLM 2는 자바스크립트, 파이썬 등의 언어 외에 Prolog, Verilog, 포트란 등 20개 개발언어를 학습했다. 구글은 PaLM 2를 네가지 크기로 제공한다. 활용 사례에 따라 작은 크기 순으로 겍코(Gecko), 오터(otter), 바이슨(Bison), 유니콘(Unicorn) 등이 존재한다. 가장 작은 모델인 '겍코'는 모바일 기기에서도 작동가능하며, 오프라인 환경에서도 대화형 애플리케이션을 실행할 수 있다. 구글은 지난 10일 열린 구글 I/O에서 차세대 LLM 'PaLM 2'를 공개하는 한편, 92페이지 분량의 PaLM 2 기술 논문을 발표했지만 매개변수 규모를 비롯한 모델의 구체적 정보를 공개하지 않았다. 구글의 PaLM 2 논문 저자들은 "PaLM 2는 새로운 최첨단 언어 모델로 모델 크기에 따라 매개변수가 달라지는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 적층 레이어를 사용하는 소형, 중형, 대형의 변형을 갖고 있다"며 "모델 크기와 아키텍처에 대한 자세한 내용은 외부 간행물에서 보류된다"고 적었다. 불과 1년전 공개된 PaLM 논문은 매우 상세하게 기술 내역을 밝혔었다. AI 기술은 연구자들의 적극적인 정보 공개를 통해 발전해왔다. 구글도 능동적인 정보 공개를 통해 AI 기술의 진보를 이끌었다. 구글에서 간행한 AI 연구 논문은 2019년부터 500건에 달한다. 구글은 2017년 'Attention is all you need'란 논문을 통해 트랜스포머 개념을 자세히 공개했다. 이는 생성 AI의 기폭제였다. 그런 구글이 180도 돌변한 것이다. 이런 태도 변화는 오픈AI 때문이다. 오픈AI는 구글의 트랜스포머 논문을 참고해 GPT 모델을 개발했는데, 구글은 자세한 기술 내역 공개로 역풍을 맞았다고 판단했다. 또, 오픈AI는 지난달 GPT-4를 공개하면서 세부 정보를 밝히지 않았다. 당시 AI 학자들은 오픈AI의 선택이 업계 전반에 오싹한 영향을 미칠 수 있다고 경고했고, 구글의 PaLM 2 논문은 학계의 전망을 증명하는 첫번째 신호로 여겨진다.

2023.05.19 12:49김우용

구글I/O에서 PaLM 2.0 공개되나

구글이 10일 개막하는 연례 개발자 행사 '구글 I/O' 행사에서 생성 AI 업데이트를 대거 발표할 것으로 전망됐다. 8일(현지시간) CNBC에 따르면, 구글은 10일 온라인에서 개최하는 구글 I/O 컨퍼런스에서 범용 대규모언어모델(LLM)인 PaLM의 차세대 버전과 바드의 개선 사항을 발표할 것으로 알려졌다. CNBC는 PaLM 2로 광범위한 코딩과 수학 테스트, 창의적 작문 시험, 분석 등을 수행할 수 있다고 전했다. PaLM은 작년 4월 구글에서 공개된 LLM이다. 파라미터 5천400억개로 이뤄진 트랜스포머 모델로, 오픈AI 챗GPT에 영감을 준 기술이기도 하다. 대화형 AI 서비스인 '바드'의 업데이트도 공개될 예정이다. 바드와 구글 검색의 결합 서비스가 나오고, 한국어와 일본어 등 지원 언어 확장 등의 발표가 예상된다. 구글워크스페이스 생성 AI 기능에 대한 추가 업데이트도 발표 주제로 거론된다.

2023.05.09 10:23김우용

허깅페이스-서비스나우, 소스코드 생성AI 무료 공개

인공지능(AI) 전문기업 허깅페이스가 서비스나우와 함께 개발한 소스코드 생성AI를 무료로 공개했다. 4일(현지시각) 테크크런치 등 외신에 따르면 허깅페이스와 서비스나우 리서치는 소스코드 생성AI '스타코더'를 무료로 출시했다. 스타코더는 서비스나우와 허깅페이스가 진행 중인 빅코드 프로젝트의 일환이다. 함께 개발 중인 대규모 언어모델(LLM)을 서비스나우의 로우코드 플랫폼과 결합해 다양한 산업분야에서 생성AI를 손쉽게 사용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 스타코더는 챗GPT를 이용해 소스코드를 생성하는 것과 비슷한 방식이다. 프롬프트 창에 원하는 기능을 자연어로 요청하면 이에 적합한 코드를 자동으로 생성해준다. 소스코드 작성을 비롯해 기술에 대한 설명이나 풀리지 않는 문제에 대한 해법 제시 등 개발에 특화된 답변도 제공한다. 서비스나우와 허깅페이스는 보다 정확하고 실무에 사용할 수 있는 소스코드 작성을 위해 코드 생성 및 개발에 최적화된 스타코더 LLM을 개발해 도입했다. 스타코더 LLM을 150억 매개변수 규모로 코딩 및 개발에 적합한 데이터로 이뤄진 데이터셋으로 학습이 이뤄졌으며 대기업부터 개인사용자까지 다양한 규모의 조직에서 사용할 수 있도록 고안됐다. 서비스나우 리사치의 대규모 언어 모델 연구소 책임자이자 빅코드의 공동 책임자인 함 드 브리스는 “이번 협력을 통해 선보인 스타코더는 그동안 AI코딩 도구에서 문제로 지적된 올바른 프로토콜 사용, 라이선스 원칙 준수 등을 가능하게 할 것”이라고 말했다. 허깅페이스의 레오나르도 폰 베라 기계학습 엔지니어는 “허깅페이스와 서비스나우의 공동 노력을 통해 효율적으로 광범위한 기능을 구축할 수 있는 기본 모델을 출시할 수 있게 됐다"며 "이러한 노력은 누구나 AI를 사용할 수 있는 AI민주화를 위해 노력하는 오픈소스의 기반이 될 것”이라고 전했다.

2023.05.05 10:57남혁우

머리 속 생각 읽는 AI 나왔다

머리 속 생각을 읽고 문장으로 나타내는 인공지능(AI) 모델이 나왔다. 기능적 자기공명 영상(fMRI) 장비를 이용, 뇌에 전극을 꽂지 않고도 뇌 언어 영역의 활동을 탐지하고 이를 해독해 내용을 거의 정확하게 제시할 수 있다. 의식은 있지만 언어 기능에 문제가 있는 사람들에게 유용하게 쓰일 수 있다. 이 연구 결과는 학술지 '네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)'에 1일(현지시간) 실렸다. (☞ 관련기사 바로 가기) 미국 텍사스대학 연구진은 자원자 3명을 fMRI 장비에 넣고 16시간 동안 이야기 팟캐스트를 들려주며 뇌 피질 영역의 활동을 기록했다. 이를 통해 듣는 내용의 의미와 뇌 활동 사이의 관계를 탐지하고, 이 데이터를 AI 모델에 학습시켰다. 이 AI 모델은 오픈AI의 챗GPT나 구글 바드의 기반이 된 구글의 트랜스포머 모델을 일부 활용했다. 이후 학습에 쓰이지 않은 다른 이야기를 참가자에게 들려주자, 이 때 나온 뇌의 반응을 바탕으로 AI 모델은 이야기의 주요 내용과 의미를 담는 문장을 생성해 냈다. 연구진은 들려준 이야기를 1:1로 옮기는 것이 아니라, 듣거나 생각한 것의 요지를 파악하도록 AI를 훈련시켰다. 잘못된 문장이나 단어를 내놓기도 했으나 대략 이야기의 의미나 쓰인 단어를 비슷하게 재구성해 보여주었다. 참가자가 "아직 운전면허증을 따지 않았어"라는 문장을 들은 경우, AI 모델은 "그는 아직 운전을 배우기 시작하지도 않았어"라는 결과를 내놓았다. "소리를 질러야 할지, 울어야 할지, 도망쳐야 할지 몰랐어. 결국 나는 '날 좀 내버려둬!'라고 말했어"라는 문장을 들려주었을 때엔 "그녀는 소리를 지르고 울기 시작했다. 그러다 '나를 내버려두라 했잖아'라고 말했다"라는 결과를 제시했다. 또 참가자가 머리 속에서 이야기를 상상만 한 경우에도 AI 모델은 이 이야기의 대략적 내용을 문장으로 제시했다. 두 개의 이야기를 동시에 들려주고 이중 하나는 무시하고 한 이야기에만 집중하라고 한 경우, AI 모델은 참가자가 집중해 들은 이야기의 의미를 재구성했다. 참가자들이 짧은 영상을 본 경우에도, AI는 영상의 내용을 재구성했. 뇌 활동을 탐지해 이를 언어로 옮기는 연구는 많이 시도됐으나 정확도를 높이려면 뇌를 열어 전극을 삽입해야 한다는 문제가 있었다. 비침습적 방식은 정확도가 낮고 단어나 짧은 문장밖에 파악할 수 없었었다. 이번 연구 결과는 이같은 한계를 넘어설 가능성을 제시했다는 평가다. 언어 기능에 장애가 있는 사람에게 유용할 전망이다. 또 뇌의 언어 관련 기능에 대한 이해를 높이고, 메타버스 등에 활용할 수도 있다. 이런 기술은 악용될 가능성도 있다. 다른 사람의 생각을 몰래 읽는다거나, 독재국가에서 정치범의 생각을 조사하는데 쓰일 수도 있다는 우려가 나온다. 이에 대해 연구진은 "AI 모델이 학습하려면 참가자가 협조적 태도를 가지고 15시간 동안 fMRI 장비 안에 들어가 이야기에 집중해야 한다. 또 참여자가 의식적으로 다른 생각을 하면 제대로 된 결과를 얻을 수 없다"라며 선을 그었다. 다만 앞으로 기술 발전에 따라 적절한 규제가 필요할 수 있다고 밝혔다.

2023.05.02 09:49한세희

구글, 스스로 디버깅하는 대규모 언어모델 개발

구글이 대규모 언어모델(LLM) 스스로 디버깅해 정확도를 높이는 방식을 공개했다. 연구 결과 현재 최대 12%까지 정확도를 높였으며 이후 더욱 높은 효율을 기록할 수 있을 것이라고 밝혔다. 최근 싱크드닷컴에 다르면 구글 연구팀과 버클리대학 연구팀은 '대규모 언어 모델의 자체 디버깅 교육'이라는 논문을 아카이브에 발표했다. 구글은 자체 디버깅을 연구한 이유에 대해 LLM을 새로 학습시킬 때마다 과도하게 소비되는 비용과 에너지, 시간을 줄이기 위함이라고 밝혔다. 방대한 데이터과 복잡한 구조로 인해 한 번에 올바른 솔루션을 생성하는 것이 어려워지는 상황에서 일일이 사람이 테스트하고 결과를 확인하는 것이 아니라 AI가 테스트하고 검증할 수 있는 환경을 조성하는 것이다. 대표적인 LLM인 GPT-3의 경우 1회 학습 비용이 약 150억 원 정도로 알려져 있다. LLM은 광범위한 복잡한 작업에서 인상적인 기능을 지속적으로 보여주며 컴퓨터 코드 생성에도 능숙하다. 하지만 이런 고성능 AI 역시 사람의 지시와 같은 외부 피드백 없이 컴퓨터 코드를 확인하고 수정하기 위해선 새로운 방안을 고안해야 했다. 이를 위해 연구팀은 먼저 프롬프트를 통해 몇 번의 입출력 예시 작업을 마련한 후 이중 어떤 방식이 더 나은지 지침을 마련했다. 이후 LLM을 활용한 몇 번의 반복작업을 통해 올바른 실행 결과가 가장 많이 나오는 예측 코드를 디버깅하도록 가르치는 프레임워크를 구축했다. 논문에 따르면 이러한 작업 과정은 복잡한 프로그래밍 없이 프롬프트로 이뤄졌으며 정확도 최대 12%까지 향상됐다. 구글 연구팀은 "LLM은 인상적인 성능을 달성하며 우리를 다음 세대로 이끌고 있다"라며 "하지만 복잡한 프로그래밍 작업은 일부 작업에서 문제를 발생시킬 수 있어 자체 디버깅을 제안하게 됐다"고 설명했다. 이어서 "몇 번의 데모 시연을 통해 우리는 자체 디버깅이 LLM을 코드 정확성이나 오류 메시지에 대한 피드백 없이 실수를 식별할 수 있는 것을 확인했다"며 "이를 활용하면 LLM을 효율과 활용성을 더욱 높일 수 있을 것"이라고 강조했다.

2023.04.20 12:08남혁우

스태빌리티AI, 언어모델 '스테이블LM' 공개

스태빌리티에이아이(AI)가 AI 언어모델 '스테이블LM'을 오픈소스로 공개했다. 개발자들은 깃허브와 허깅페이스에서 이 모델을 알파버전으로 이용할 수 있다. 테크크런치 등 외신은 19일(현지시간) 스태빌리티AI가 코딩과 텍스트를 생성하는 언어모델 '스테이블LM'을 출시했다고 보도했다. 스태빌리티AI는 기존에 이미지 AI 생성기를 오픈소스로 출시한 미국 AI 스타트업이다. 이번엔 이미지 생성에 이어 문자 생성 모델을 내놓은 셈이다. 보도에 따르면 스테이블LM은 데이터셋 '더 파일'로 기능을 학습했다. 더 파일은 인터넷에서 스크랩한 텍스트 샘플이다. 위키피티아 등 웹사이트에서 언어 데이터를 모았다. 스태빌리티AI 측은 더 파일 크기를 3배 더 키워서 데이터셋을 만들었다고 주장했다. 스테이블LM 파라미터는 약 7백만개다. 스테이블LM 데이터셋 품질이나 규모에 대한 정확한 정보는 없다. 언어모델 기능과 안전성을 좌우하는 건 데이터셋이다. 틀린 답을 사실처럼 내놓는 '환각 현상' 여부도 확인해야 해서다. 현재까지 나온 오픈AI GPT 모델이나 구글 람다만 봐도 그렇다. 테크크런치는 "더 파일 데이터셋이 유해한 단어를 포함하고 있을 수 있다"며 "스테이블LM 모델이 해당 데이터까지 학습했는지 분석할 필요가 있다"고 지적했다. 스태빌리티AI 측은 "현재 모델은 비윤리적이거나 공격적인 단어를 답변에 포함할 수 있다"고 블로그를 통해 밝혔다. "앞으로 추가 미세 조정과 강화학습을 모델에 지속 주입해 이를 방지하겠다"며 "모델 규모, 데이터 품질, 기능 최적화에 집중해 문제를 개선하겠다"고 말했다. 스테이블LM, 오픈소스로 차별화…"모델 개발 문턱 낮춰" 스테이블LM 강점은 오픈AI GPT 모델이나 구글 람다와 달리 오픈소스 형태로 이뤄졌다는 것이다. 누구나 해당 모델을 무료로 활용해 새로운 제품이나 기술을 만들 수 있다. 기존 전문가들은 언어모델을 오픈소스 형태로 출시하는 걸 부정적으로 봤다. 이는 피싱 이메일 생성이나 악성 코드 공격 지원 등 부적절한 목적으로 사용하기 쉽다는 이유에서다. 또 개발자가 오픈소스 모델 최신 버전을 놓칠 경우, 백엔드에서 수정하고 조정하는 데 많은 시간을 들여야 한다. 이에 스태빌리티AI 측은 모델 오픈소스화가 필요하다는 입장이다. 기업 관계자는 공식 블로그에서 "연구자들은 모델 성능을 확인하고, 설명 가능한 AI 기술을 연구할 수 있을 뿐 아니라 잠재적 위험까지 함께 볼 수 있다"며 "모델에 대한 개방적이고 세부적 접근이 가능하다"고 주장했다. 관계자는 "빅테크가 만든 폐쇄된 언어모델로는 할 수 없는 연구와 개발을 할 수 있다"며 "누구나 모델 개발에 접근할 수 있는 다리를 만든 셈"이라고 덧붙였다. 일각에선 스태빌리티AI가 준비되지 않은 언어모델을 자금 마련을 위해 성급해 내놨다는 분석도 있다. 이 기업은 이미지 생성 AI 수익화에 어려움을 겪은 바 있다. 이미지 저작권법 위반으로 골머리를 앓았다. 다수 외신은 스태빌리티AI가 안정적인 수익화를 마련하지 않았다고 꾸준히 지적한 바 있다. 이마드 모스타크 스태빌리티 최고경영자도 "회사 현금을 급속도로 쓰고 있는데 수익 창출을 아직 못했다"고 밝혔다.

2023.04.20 11:43김미정

뤼튼테크놀로지스, '뤼튼 2.0' 출시..."챗봇에 외부 앱 연결"

뤼튼테크놀로지스(대표 이세영)는 외부 플러그인 연동 기능을 포함한 '뤼튼 2.0' 플랫폼을 출시했다고 17일 밝혔다. 뤼튼 2.0은 지난 달 출시한 챗봇 서비스 '챗 뤼튼'과 50여가지 툴을 갖춘 콘텐츠 생성 기능을 통합했다. 자체 플러그인 기술로 외부 다양한 일상 서비스를 이용할 수 있는 인공지능(AI) 플랫폼이다. 뤼튼 2.0 주요 특징은 플러그인을 통한 외부 서비스를 연동할 수 있다는 점이다. 식당과 숙박 예약, 항공권과 렌터카, 검색과 통계, 배달 앱과 커머스 기능 등을 채팅에서 활용할 수 있도록 상반기 중으로 업데이트 한다. 예를 들어 뤼튼에게 "지금 내 위치에서 데이트하기 가장 좋은 양식 레스토랑을 보여줘"라고 입력하면, 유명 식당 예약앱의 레스토랑 목록을 AI 채팅창에서 불러와 바로 예약할 수 있다. 뤼튼은 최근 연봉 1억원을 내걸고 국내 기업으로는 처음으로 AI 프롬프트 엔지니어를 공개 채용한다고 밝힌 바 있다. 최근 네이버 클라우드와 LG AI 연구원, SK텔레콤, KT, LG유플러스, 삼성SDS, LG CNS, SK C&C, 베스핀글로벌, 메가존클라우드, 솔트룩스, 포티투마루 등과 함께 초거대AI추진협의회 임원사로 추대되기도 했다. 뤼튼은 국내 생성 AI 기업이다. GPT-4와 네이버 하이퍼클로바, 자체 언어모델을 기반으로 다양한 글의 초안 작성을 돕고, AI 글쓰기 튜터 '뤼튼 트레이닝'과 전문적인 글쓰기를 도와주는 '뤼튼 도큐먼트' 서비스를 운영한다. 이세영 뤼튼테크놀로지스 대표는 "국내에서는 AI 플러그인 플랫폼을 첫 번째로 구현하는 사례기에 뤼튼 2.0의 플러그인 론칭 시점부터 함께할 기업들과 긴밀히 논의 중에 있다"며 "AI 기술 상용화를 위해 한걸음 더 나아가는 계기로 생각하고 있고, 지금까지의 추세로 봤을 때 향후에는 일상 대부분의 영역을 AI가 보조할 수 있을 것이라고 기대한다"고 말했다.

2023.04.17 10:57김미정

"실패 없는 디지털 전환, 비법은 체인지 매니지먼트"

“급변하는 환경에 적응하기 위해 많은 기업이 디지털 전환(DX)을 시도하지만 상당수가 실패하고 기존 방식으로 돌아간다. 이를 방지하기 위해 필요한 것이 바로 체인지 매니지먼트(변화관리)다.” 코어에이아이(kore.ai) 스리니 언나마라 아시아 태평양 및 일본(APJ) 총괄 부사장은 DX를 위한 핵심 요소로 변화관리를 강조했다. 변화관리는 체계적인 개발을 위한 개발방식인 형상관리를 기업 운영 및 관리 분야까지 확대한 개념이다. 기업 내 직원을 비롯해 고객사, 비즈니스 파트너에게 전달하는 메시지를 통일해 프로세스의 혼선을 없애고, 모든 관계자가 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 기업의 비전과 목표를 선명하게 제시한다. 스리니 부사장은 “지난해 중순까지 메타버스를 강조하던 MS가 챗GPT 성공이후 AI에 집중하는 것처럼 미국 주요 기업이나 스타트업은 급변하는 환경에 매우 빠르게 적응하고 있다”며 “이런 것이 가능한 이유가 형상관리를 적극 활용하기에 가능하다”고 설명했다. 이어서 “한국 등 아시아에서도 디지털 대전환에 성공하려면 변화관리에 집중해 DX를 통해 완성될 기업의 비전을 공유해야 한다”며 “이런 과정 없이 일부의 주도로 조금씩 바꾸는 식의 변화는 챗바퀴처럼 현재에 갇혀버리는 문제를 일으킨다”고 지적했다. 코어에이아이는 글로벌 대화형 AI 플랫폼 전문 기업으로 단순업무를 자동화하는 AI비서 등으로 고객사의 디지털 전환을 지원하고 있다. 챗GPT, 바드 등 대규모 언어 모델(LLM)을 비롯해 자체 개발한 기계학습(ML), 자연어 처리(NLP) 엔진 등을 활용해 고객사 환경과 요청에 가장 적합한 서비스를 제공한다. 스리니 부사장은 “챗GPT나 바드가 굉장히 훌륭한 AI인 것은 맞지만 범용으로 개발된 만큼 엔터프라이즈 환경에는 적합하지 않을 수 있다”며 “그래서 좋은 AI를 고객사의 환경에 맞춰 개선하고 기능을 추가해 보다 실용적으로 사용할 수 있는 도구를 제공한다”고 설명했다. 이어서 “예를 들어 챗GPT가 좋은 엔진이라면 우리는 엔진을 사용해 잘 달릴 수 있도록 차체를 만드는 일을 한다고 보면 된다”며 “또한 자체 개발한 별도 엔진까지 지원하는 만큼 비용이나 효율적인 면까지 고려한 하이브리드 차량을 만든다고 할 수 있다”고 말했다. 코어 에이아이는 2년 연속 가트너 매직 쿼드런트 '엔터프라이즈 대화형 AI플랫폼' 리더로 선정 되는 등 실행 능력과 완성도 면에서 높은 평가를 받고 있다. 전 세계 350개 이상의 고객사를 보유하고 있으며, 국내에도 한솔인티큐브, 메타넷티플랫폼 등 10여 개 파트너사를 확보하는 등 저변을 확대 중이다. 스리니 언나마라 부사장은 “한국은 많은 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추고 있고 성장하기 위해 노력하는 만큼 상당히 건강한 생태계를 이루고 있다고 생각한다”며 “이런 기업들과 좋은 파트너십을 맺고 디지털 전환을 지원하려 한다”고 말했다. 이어서 “현재 금융, 유통, 제조, 컨택센터 관련 파트너사를 주력으로 모집하고 있으며 이들과 함께 성공 사례를 만들려 한다”며 “함께 만든 성공사례를 바탕으로 다른 분야까지 코어에이아이 저변을 넓혀 나가는 것이 앞으로의 목표다”라고 말했다.

2023.04.10 16:36남혁우

"미국에 의존 않겠다"···유럽 생성 AI 스타트업 급부상

유럽 인공지능(AI) 스타트업들이 미국 오픈AI나 구글 언어모델 의존도를 줄이기 위해 노력하고 있다. 이들은 스웨덴어를 비롯한 아이슬란드어, 덴마크어 등을 포함한 유럽 언어로 새로운 대규모 언어모델을 만들려는 프로젝트를 진행할 방침이다. 유럽 기업이 이러한 프로젝트를 진행하는 이유는 오픈AI 챗GPT와 구글 바드로부터 품질 좋은 답변을 유럽어로 받기 어려워서다. 오픈AI 챗GPT는 독일어, 페르시아어 등 수십 가지 유럽어를 지원하지만 모든 언어에서 동일한 정확도를 보장하지 않는다. 이는 챗GPT 출시 전 사전 테스트를 진행한 전문가 의견이다. 언어마다 답변 정확도가 다른 이유는 GPT 언어 데이터셋에 있다. 이 데이터셋에는 약 80%가 영어로 이뤄졌다. 나머지 20%에 유럽어를 비롯한 제 2 언어 데이터셋이 포함된 셈이다. 영어를 통한 답변 정확도가 월등히 높을 수밖에 없다. 구글 바드는 영어로만 답한다. 유럽 생성 AI 스타트업들이 유럽어를 통해서도 높은 답변 정확도를 보일 수 있는 언어모델을 개발하려는 이유다. 유럽어 언어모델 개발·프로젝트 추진..."영어보다 유럽어" 사일로AI는 스칸디나비아어를 비롯한 아이슬란드어, 노르웨이어, 덴마크어 등으로 새로운 대규모 언어모델을 구축할 예정이라고 이달 초 밝혔다. 이 회사는 핀란드 헬싱키에 있다. 사일로AI는 유럽어로 질문해도 챗GPT보다 정확도 높은 대답을 하는 '유러피안 AI 챗봇'을 개발할 예정이다. 우선 사일로AI는 유럽 내 AI 학자들로 구성된 팀을 결성해 언어모델 설계에 나섰다. 핀란드에 있는 슈퍼컴퓨터 '루미'에서 언어모델을 작동하도록 한 뒤 스칸디나비아 언어모델을 구축해 학습, 운영할 방침이다. 스칸디나비아 언어가 정상 작동하면 추후 스웨덴어, 아이슬란드어, 노르웨이어 등 유럽어를 순차적으로 적용할 예정이다. 피터 살린 사일로AI 최고경영자(CEO)는 "해당 언어모델은 오픈소스로 구성될 예정이다"며 "누구나 해당 언어모델을 가져가 분석하고 제품에 적용할 수 있다"고 밝혔다. 오픈AI나 구글의 폐쇄적인 언어모델 출시와는 대조적 행보다. 피터 살린 CEO는 "우리는 유럽 관점에서 AI 기술 개선점을 포착했다"며 "유럽인에게 이로운 방식으로 언어모델을 연구해 만들겠다"고 전했다. 독일에는 오픈소스 언어모델 개발 그룹 '오픈GPT-엑스'와 'LEAM'도 있다. 독일 내 AI 개발자들이 독일어 특화 모델을 개발하기 위해 만들었다. 오픈GPT-엑스 그룹은 오픈AI GPT-4가 유럽 기업과 연구 성장을 저해하는 요소라는 입장이다. 해당 그룹 측은 "미국 언어모델 세부 정보 접근이 제한되면, 이에 의존했던 유럽 디지털 주권과 AI 시장 독립성이 무너질 수 있다"며 "미국 AI 모델에 탈피해 유럽만의 AI 모델을 구축할 필요가 있다"고 강조했다. 이탈리아 번역 기업도 나섰다. 번역 기업 트랜스레이티드는 "대부분 AI 챗봇은 영어 데이터셋으로 훈련했다"며 "나머지 언어를 사용하는 국가에 공정치 않다"고 강조했다. 트랜스레이티드는 유럽어 포함 60개 언어로 작동하는 실시간 번역 도구를 AI 챗봇에 탑재하는 프로젝트를 추진할 예정이다. 유럽어 답변에 정확도를 개선하려는 목적으로 이뤄진 프로젝트다. 마르코 트롬베티 트랜스레이티드 CEO는 "현재 영어를 사용하지 않는 국가는 기술적으로 5년 뒤처지는 것 같다"며 "이를 탈피하기 위해 유럽어 특화 챗봇 필요성을 느꼈다"고 밝혔다.

2023.04.06 13:36김미정

오픈AI 서츠케버 COO "초거대 AI, 신뢰성·제어가능성으로 커야"

"앞으로 초거대 인공지능(AI) 모델은 더 새롭고 놀라운 성장을 보일 것입니다. 성장에 가장 필요한 건 신뢰성과 제어 가능성입니다. 모델은 믿을만한 답을 내놔야 하고, 사람이 모델을 제어할 수 있어야 합니다. 이는 매우 중요한 요소입니다." 오픈AI 일리야 서츠케버 공동설립자(COO)이자 수석과학자는 이달 미국 팟캐스트 루나 소사이어티와 진행한 단독 인터뷰에서 초거대 AI 모델을 비롯한 범용인공지능(AGI), 모델 추론 성능 등에 대해 논의하며 이같이 밝혔다. 일리야 서츠케버는 2015년부터 오픈AI에서 언어모델 GPT를 비롯한 AI 기술을 꾸준히 연구한 수석과학자다. 딥러닝 권위자로 알려진 제프리 힌턴으로부터 박사 학위를 받았다. 서츠케버 COO는 현재 챗GPT 기술을 비롯한 모든 오픈AI 연구를 주도하고 있다. 일리야 서츠케버 COO는 "챗GPT에 활용되는 언어모델과 멀티모달은 폭발적으로 성장할 것"이라고 내다봤다. 그는 초거대 AI가 지금보다 더 발전하려면 신뢰성과 제어 가능성을 필수요소로 둬야한다고 주장했다. 챗GPT 문제점인 환각 증상이나 오답 제공을 해결할 수 있는 열쇠라고 했다. 서츠케버 설명에 따르면, 신뢰성은 모델이 모두가 믿을만한 답을 제공할 수 있는 능력을 뜻한다. 제어 가능성은 사람에 의해 모델이 충분히 제어될 수 있다는 의미다. 그는 "AI 모델을 키우면서 신뢰성과 제어 가능성까지 강화한다면 향후 챗GPT 문제점을 보완할 수 있을 것"이라고 예측했다. 서츠케버 COO는 초거대 AI 모델이 결국 AGI 시대를 만들 것이라는 입장이다. 그는 AGI 시대를 기술적 관점으로만 보지 않았다. 서츠케버는 "AGI 시대는 사람들에게 세상을 더 정확하게 바라볼 수 있게 하는 역할을 하게될 것"이라고 밝혔다. AGI가 인간 마음을 이해하고, 사회가 직면할 어려운 문제를 해결할 수 있는 방법을 정확히 파악할 수 있다는 이유에서다. 그는 "AGI 시대에는 분명 인간보다 뛰어난 지능을 가진 AI가 출현할 것이다"며 "이를 위해 현재 모델 학습에 필요한 데이터도 인간이 아닌 AI 그 자체에서 가져와 모델을 훈련하고 있다"고 말했다. 서츠케버 COO는 AI 모델 추론 비용에 대해서도 언급했다. 그는 더 나은 모델일수록 추론값에 드는 비용은 더 높아질 것이라고 주장하면서 "여기서 가격은 문제가 아니라"고 말했다. 그는 "만약 모델 추론 비용이 높아도 훌륭한 성능을 보이면, 가격은 문제가 아닐 것이라 본다"고 말했다. 앞으로 비용보다는 모델 신경망이 좋은 답변과 추론값을 내놓을 수 있느냐가 관건이라는 의미다. 그러나 향후 다른 기업도 성능 좋은 모델을 내놓으면 가격 경쟁이 붙을 수 있다. 모델 GPU 실행 비용만큼 사용료를 낮춰야할 수도 있다. 이에 대해 서츠케버 COO는 "분명히 그런 경향이 일어날 것이다"며 "오픈AI는 지속적으로 모델을 개선하고 새 아이디어를 내 신뢰성 있는 답과 추론을 제공하도록 노력하겠다"고 답했다. 서츠케버는 향후 전 세계 AI 연구 방향을 예측했다. 그는 "AI 연구 방향은 '수렴-발산-수렴' 식으로 흐를 것"이라고 답했다. 이 방식은 기업·학계가 단기적으로는 AI 연구 중 한 특정 분야에 집중하는 것으로 시작한다. 그러다 이를 다양한 산업이나 기술에 퍼뜨리면서 연구를 응용한다. 해당 응용분야는 새 분야를 만드는 등 다양한 결실을 본다. 결과적으로 기업·학계는 새 분야를 집중적으로 연구하기 위해 다시 모이는 방식이다. 그는 오픈AI가 내년 매출에 대해서도 입을 열었다. 오픈AI는 최근 2024년 예상 매출액을 10억 달러(약 1조3천200억원)일 것이라고 밝힌 바 있다. 서츠케버는 "오픈AI는 GPT-3 공개 시점부터 꾸준히 성장했다"며 "뿐만 아니라 달리-2나 챗GPT 반응에 대해서도 지속적으로 체크했다"고 말했다. 그는 "이 모든 반응과 현상을 살폈을 때 합리적인 추론값으로 10억달러로 매출을 예상했다"며 "아마 빗나갈 확률은 낮을 것이다"고 강조했다.

2023.04.05 20:39김미정

순다르 피차이 구글 "AI챗봇 바드 대규모 업그레이드"

구글이 AI 챗봇 바드에 초대형 언어모델 'PaLM'을 적용해 성능을 대폭 개선한다. 31일(현지시간) 더 버지 등 외신에 따르면 순다 피차이 구글 CEO는 바드를 초대형 언어모델 'PaLM'으로 업그레이드할 것이라고 밝혔다. 그는 ”현재 바드는 대화 전달에 중점을 둔 언어모델인 구글 람다(LaMDA)를 기반으로 하고 있다”며 “이 언어모델은 효율성을 위해 경향화한 버전으로 현재 제공하는 서비스에 일부 적합하지 않은 느낌이 있다”고 설명했다. 이어서 “반면 새롭게 적용하는 최신 언어 모델 PaLM은 규모가 도욱 크며 범용적이고 상식적인 추론 문제에 보다 효과적으로 대응할 수 있다”며 특히 “추론이나 코딩 등 코딩에서 수학적인 작업에 강점을 가진다”고 강조했다. 구글은 지난 2월 AI챗봇 '바드' 처음 공개하며 진행한 시연회에서 오답을 내놓아 우려를 샀다. 이어 3월 공개된 사용자 버전도 만족스러운 답변을 제공하지 못해 비판을 받았다. 바드에 추가 예정인 'PaLM'은 패스웨이 언어모델의 약어로 GPT-3보다 3배 이상 많은 5천400억 개의 매개변수를 사용한 트랜스포머 기반이다. 이름에서 강조하듯 구글에서 직접 개발한 패스웨이 아키텍쳐가 특징이다. 하나의 AI 알고리즘에서 영상, 오디오, 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터 형식을 포괄하는 다중 학습모드를 지원한다. 이를 활용해 특정 단어를 제시했을 때 음성, 텍스트, 이미지 등 데이터 형식에 따라 별도로 학습할 필요 없이 한번에 학습할 수 있다. 구글 측은 패스웨이를 통해 더 많은 양의 작업을 동시에 학습할 수 있을 뿐 아니라 학습에 필요한 컴퓨팅파워만 요구해 에너지 효율성이 높고, 작업 속도도 향상할 수 있다고 설명했다. 같은 날 구글 잭 크로치크 수석 제품 디렉터는 바드의 수학 및 논리 기능을 일부 개선했다고 트위터를 통해 밝혔다.

2023.04.02 15:09남혁우

MS·서비스나우, 노코드와 AI 결합으로 생산성 극대화

마이크로소프트, 서비스나우 등 주요 IT기업에서 노코드로우코드(NCLC) 플랫폼에 챗GPT 등 대규모 언어모델(LLM)을 도입하고 있다. 두 서비스를 결합하는 이유는 생산성 및 편의성을 극대화하기 위함이다. 최근 디지털전환과 함께 인공지능(AI), 클라우드 등의 도입으로 전 산업에서 개발 프로젝트 규모가 점차 크고 복잡해지고 있다. 하지만 지속적인 불황으로 개발인력이나 외주사업 등에 투자할 수 있는 비용이 제한되면서 생산성에 극대화에 대한 고객사의 요구가 더욱 높아지고 있기 때문이다. 마이크로소프트는 로우코드 개발자 파워플랫폼에 GPT의 LLM 기술을 도입한다. 파워플랫폼은 애플리케이션 제작, 데이터분석, 챗봇 개발 등 전문적인 개발 기술을 누구나 사용할 수 있도록 제공하는 서비스다. 챗GPT는 파워플랫폼 내 파워앱스와 파워 버추얼 에이전트에 우선 적용될 예정이다. 파워앱스는 업무용 모바일 앱을 개발하고 배포할 수 있는 로우코드 앱 개발 플랫폼이다. 챗GPT 지원으로 원하는 기능을 프롬프터에 적는 것 만으로도 간단한 앱을 제작할 수 있게 될 예정이다. 예를 들어 “일정 및 비용 보고서를 작성 및 제출할 수 있는 용 앱을 만들어줘”라는 문장을 입력하는 것 만으로 바로 앱을 생성할 수 있다. 이후 필요한 기능을 프롬프터 입력이나 템플릿 드래그 등으로 추가하거나 변경할 수 있을 예정이다. 파워 버추얼 에이전트는 기업 내 챗봇을 만들고 유지 관리할 수 있도록 지원하는 지능형 챗봇 개발 플랫폼이다. 기존 AI 대신 챗GPT가 챗봇의 역할을 대신함으로써 기업 내 자원과 데이터에 더욱 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 지원하며 보다 자연스러운 언어로도 소통할 수 있는 챗봇을 구현할 수 있도록 돕는다. 서비스나우는 허깅페이스와 함께 LLM 개발 프로젝트인 빅코드(BigCode)를 개발 중이다. 150억 매개변수로 교육 중인 빅코드는 전문 개발자를 비롯해 비개발자도 쉽게 다양한 프로그래밍 언어로 사용해 앱을 개발할 수 있도록 지원하는 언어모델이다. 서비스나우의 로우코드 플랫폼과 결합해 보다 광범위한 산업에서 다양한 업무와 프로그래밍 언어를 사용해 앱을 개발할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 서비스나우는 먼저 큰 데이터 세트를 구축해 충분히 최신 언어 모델을 교육시킨 후 릴리스할 예정이다. 오픈소스의 경우 허용 가능한 라이선스만 데이터 세트에 포함한다. 앰빗도 GPT를 이용해 별도의 코딩 없이 업무용 앱과 자동화 프로세스를 구축할 수 있는 노코드 플랫폼을 공개했다. GPT 챗봇을 통해 원하는 기능을 프롬프터로 작성하는 것 만으로 간단한 앱과 구조를 구현할 수 있으며, 이후 추가로 필요한 기능은 템플릿 등을 드래그앤 드롭으로 추가해 완성도를 높일 수 있다. 플랫폼에서 제공하지 않거나 지원하지 않는 기능은 GPT에 문의해 코드를 생성해 추가하는 것도 가능하다. 한 노코드 기업 관계자는 “최근 IT기술의 급격한 발전과 기술 경쟁으로 고객사에서 요구하는 기술 수준은 상당히 높아졌지만 불황으로 인해 공공이나 민간 모두 사업에 투자할 수 있는 비용은 기존과 비슷하거나 줄어든 상황”이라며 “이런 상황에서 현실적으로 개발 기간 내에 비용을 맞추며 개발하기 위해선 그에 맞는 성능을 발휘하는 개발 도구는 필수가 된 상황”이라고 말했다.

2023.03.24 11:35남혁우

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