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[현장] 이경일 솔트룩스 대표 "초거대 AI 대신 에이전트로 돌파구 찾아야"

"한국이 초거대 AI 모델 경쟁에서 살아남기 위해서는 소형 모델 최적화와 데이터 활용 전략이 필수적입니다. 단순한 거대 모델 구축이 아니라 에이전트 AI와 같은 차별화된 기술을 통해 비용을 절감하고 성능을 극대화해야 합니다. 당장 이 변화를 준비하지 않으면 글로벌 AI 시장에서 도태될 것입니다." 이경일 솔트룩스 대표는 14일 강남 해성빌딩에서 열린 '한국데이터산업협회(KODIA) 정기총회'에서 '생성형 AI와 데이터 산업의 미래'를 주제로 특별 강연을 진행하며 이같이 말했다. 이날 행사는 국내 데이터 산업의 발전 방향을 모색하고 업계 관계자들이 최신 AI 트렌드를 공유하기 위해 KODIA가 마련했다. 이 대표는 행사에서 거대언어모델(LLM) 중심의 경쟁이 아닌 에이전트 AI를 기반으로 한 차별화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. 글로벌 기업들과 정면 승부하기보다는 데이터 활용 최적화와 협업형 AI 모델로 새로운 시장 기회를 모색해야 한다는 주장이다. 지난 2022년 '챗GPT' 출시 이후 AI 산업은 PC·인터넷·스마트폰 시대를 거쳐 또 한 번의 변곡점을 맞았다. 기술 패러다임이 변화할 때마다 기존 강자들이 몰락하거나 새로운 기업들이 부상했는데 생성형 AI는 이 흐름을 이어받아 새로운 혁신을 이끌고 있다. 지난 1980년대 유닉스 기반 기업들의 쇠퇴, 1990년대 인터넷 기업의 등장, 2010년대 스마트폰 혁명이 대표적인 사례다. 현재 생성형 AI는 지난 2022년 이후 급격한 성장세를 보이며 또 하나의 기술 혁신 시점을 맞고 있다. 이 대표는 "단순히 오픈AI '챗GPT' 같은 거대 모델을 구축하는 방식은 비용과 인프라 측면에서 한계가 크기 때문에 국내 기업들은 소형 모델 최적화 및 데이터 기반 전략으로 경쟁력을 확보해야 한다"고 주장했다. 이어 "트랜스포머(Transformer) 모델의 발전과 초거대 모델의 등장으로 AI 성능이 폭발적으로 증가하고 있지만 그에 따른 문제점도 함께 발생하고 있다"고 지적했다. 그는 ▲환각(Hallucination) ▲최신 정보 부족 ▲보안 문제를 생성형 AI의 주요 한계점으로 꼽았다. 생성형 AI가 확률 통계적으로 답변을 생성하는 방식 때문에 존재하지 않는 사실을 말하는 문제가 빈번히 발생하며 이는 AI 신뢰성을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG)이 기본적으로 적용되고 있으며 솔트룩스도 이를 기반으로 한 에이전트 AI 개발에 집중하고 있다고 밝혔다. 이 대표는 국내에서 초거대 모델을 구축하기에는 비용과 인프라 측면에서 현실적인 한계가 있다며 대안으로 ▲믹스오브엑스퍼드(MoE) ▲지식 증류(Knowledge Distillation) ▲양자화(Quantization) 등의 기술을 활용한 비용 절감 및 성능 최적화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. MoE는 거대 모델 하나에 모든 기능을 몰아넣기보다 여러 개의 소형 특화 모델을 협업하게 만드는 방식이다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 고성능 AI 서비스를 제공할 수 있다. 지식 증류는 이미 학습된 대형 모델에서 중요한 지식만을 추출해 더 작은 모델에 적용하는 기술로, 연산량을 줄이면서도 학습된 정보의 핵심을 유지할 수 있는 방식이다. 이를 통해 경량 모델이 대형 모델 수준의 성능을 갖추도록 만들 수 있다. 양자화는 AI 모델이 사용하는 수치 연산을 더 작은 비트(bit)로 변환해 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법이다. AI 시스템의 전력 소모를 줄이는 동시에 제한된 컴퓨팅 자원에서도 보다 효율적인 추론이 가능해진다. 에이전트 AI가 차세대 기술로 부상하는 이유에 대해 그는 "단순 질의응답이 아닌 다단계 추론과 문제 해결이 가능한 AI가 필요하기 때문"이라고 설명했다. 기존 LLM 기반 서비스가 사용자의 질문에 바로 답하는 방식이었다면 에이전트 AI는 검색·추론·결정 과정을 거쳐 최적의 솔루션을 제공하는 구조다. 이에 따라 마이크로소프트(MS), 구글, 오픈소스 커뮤니티 등이 에이전트 AI 개발을 가속화하고 있다. 솔트룩스 역시 '구버(Guber)'라는 에이전트 AI 서비스를 개발하고 있다. 이 대표에 따르면 '구버'는 사용자의 질문을 받아 분석한 후 검색증강생성(RAG)과 다단계 추론을 거쳐 최적의 답변을 제공하는 시스템으로, 회사는 이를 챗봇을 넘어 전문적인 데이터 활용이 가능한 AI로 발전시킬 계획을 세우고 있다. AI 생태계에서 데이터의 중요성도 강조됐다. 이 대표는 "AI는 결국 데이터 산업"이라며 "모델은 알고리즘을 통과한 숫자 데이터 덩어리일 뿐으로, 이는 결국 데이터가 곧 AI 경쟁력을 좌우함을 의미한다"고 강조했다. 행사를 마치며 그는 한국 AI 산업이 글로벌 시장에서 생존하기 위한 조건으로 ▲GPU 인프라 확충 ▲도메인 특화 AI 사례 확보 ▲공공 부문 AI 국산화 가속화 ▲글로벌 AI 스타트업 지원 ▲AI 투자 환경 개선 등을 제안했다. 이 대표는 "AI 산업이 변화하는 속도가 매우 빠르다"며 "신속히 에이전트 AI 기반 서비스 및 데이터 최적화 전략을 도입하지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 것"이라고 말했다.

2025.03.14 16:55조이환

삼성·KAIST, 초거대 AI모델 학습 최적화 시뮬레이션 개발…"GPU 사용률 10% 개선"

국내 대학과 기업이 챗GPT나 딥시크 등 초거대형 AI 모델 학습 비용을 5%정도 줄일 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 '깃허브'에 공개했다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 삼성전자 삼성종합기술원과 공동으로 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 최근 챗GPT나 딥시크등과 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 주목받으면서 대규모 GPU 클러스터 운영과 최적화가 현안으로 떠올랐다. 그러나 이 같은 LLM은 수천에서 수만 개의 GPU를 활용한 학습이 필요하다. 특히, 학습 과정을 어떻게 병렬화하고 분산시키느냐에 따라 학습 시간과 비용이 크게 달라진다. KAIST와 삼성이 개발한 시뮬레이션이 이 같은 학습효율과 비용 문제를 개선했다. 연구팀은 병렬화 기법에 따른 통신 패턴을 효과적으로 표현하는 실행 그래프 생성 방법과 프로파일링 오버헤드를 최소화하는 연산 선별 기법을 개발했다. 이를 연구팀이 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 '브이트레인' 예측값을 비교한 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측했다. 유민수 교수는 "기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 10% 이상 향상시키면서도 학습 비용은 5% 이상 절감하는 것을 확인했다"고 말했다. 연구팀은 또 클라우드 환경에서 다중 테넌트 GPU 클러스터 운영 최적화와 주어진 컴퓨팅 자원 내에서 최적의 LLM 크기와 학습 토큰 수를 결정하는 문제와 같은 사례에서도 이 시물레이션 활용이 가능하다고 부연설명했다. 연구팀은 이 프레임워크와 1천500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 '깃허브'에 공개, AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 유민수 교수는 “프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략"이라고 덧붙였다. 연구 결과는 방제현 박사과정이 제 1저자로 참여했다. 과학기술정보통신부와 삼성전자가 지원했다.

2025.03.13 08:49박희범

ETRI, AI모델 이용 상수도 디지털 관제시스템 개발

한국전자통신연구원(ETRI)은 데이터를 기반으로 하는 AI모델을 이용해 상수관망 동작을 시뮬레이션하고 예측할 수 있는 '디지털트윈 기반 상수관망 관제시스템'을 개발했다고 11일 밝혔다. 핵심 기술은 크게 2가지다. 센서데이터 분석 기반 실시간 모니터링 기술과 시뮬레이션·예측 기술이다. 상수관망의 옥내·외 누수탐지나 누수 의심구역 식별, 수질 이상상황 탐지, 상수관망의 유량‧압력‧잔류염소 모의, 수질사고 모의, 주간 물 수요 예측 등을 수행한다. 이 시스템에 구현된 데이터 기반 AI모델은 통신오류나 센서 오작동 등으로 인해 생길 수 있는 이상 데이터에 즉각 동작하도록 설계했다. 최신 데이터 특성을 반영하기 위해 주기적으로 업데이트도 된다. 누수관리를 위해 연구진은 ▲진동데이터 분석 기반 옥외관로 누수탐지기술 ▲누수관로 고립을 위한 제어밸브 추천기술 ▲원격검침기 데이터 분석 기반 옥내누수 의심수용가 판별기술 ▲누수 의심구역 식별기술 등을 탑재했다. 연구진이 이 시스템에 탑재한 모의기능은 유량·압력·잔류염소 값의 분포를 직관적으로 시각화했다. 이 기능은 관리자가 신규계측기 설치위치를 선정하거나 물의 흐름이 정체된 구역을 확인할 수 있도록 도움을 준다. 특정구역에 대규모 수용가가 증설될 때 유량과 압력이 어떻게 변화하는지를 모의할 수 있는 기능도 개발했다. 관 내부의 수돗물 일부를 외부로 배출할 때 잔류염소 값이 어떻게 변화하는지도 모의할 수 있다. ETRI 변우진 대경권연구본부장은 “향후 전국 광역자치단체로 실증 구역을 늘려 기술 고도화에 나설 계획"이라고 말했다. 연구 성과는 과학기술정보통신부와 DGIST 일반사업의 지원을 받았다.

2025.03.11 09:50박희범

"딥시크만큼 똑똑"…알리바바, AI 추론 모델 공개

알리바바가 자사 새 인공지능(AI) 모델이 '딥시크-R1'과 대등한 수준이라고 주장했다. 7일 CNN 등 외신에 따르면 알리바바는 올해 1월에 이어 새 AI 모델 'QwQ-32B' 출시를 발표하면서 이같이 강조했다. 발표 내용에 따르면 QwQ-32B는 오픈AI의 저비용 추론 모델 '오픈AI-o1-미니'를 능가했으며 딥시크의 오픈소스 모델 딥시크-R1과 대등한 수준인 것으로 전해졌다. 또 수학을 비롯한 코딩, 일반 지식 분야에서 기존 모델보다 높은 점수를 받았다. 알리바바 모델 출시는 올해 1월 중국 AI 스타트업 딥시크가 고성능 AI 추론 모델 딥시크-R1을 공개한 지 두 달 만에 이뤄졌다. 당시 딥시크는 훈련 비용이 오픈AI, 구글 등 빅테크 모델보다 낮으면서도 높은 성능을 제공한다고 강조해 AI 산업계에 돌풍을 일으켰다. 같은 달 알리바바도 자사 모델 '큐웬 2.5 맥스'가 딥시크 모델 'V3'보다 우수한 성능을 보였다고 주장한 바 있다. 알리바바는 AI 경쟁력 강화하기 위해 대규모 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 지난주 향후 3년간 AI와 클라우드 컴퓨팅 인프라에 최소 524억 달러(약 75조8천800억원)을 투자하겠다고 발표했다. 이는 지난 10년간 투자 규모를 넘어선 수준이다. 투자 발표 후 알리바바 홍콩 증시 상장 주가는 8% 상승으로 마감했다. 항셍 중국 기업지수까지 함께 증가해 중국 AI 시장에 대한 기대감이 올랐다. CNN은 "중국 AI 시장 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다"며 "실제 모델 성능에 대한 시장 반응에 눈길이 쏠렸다"고 평가했다.

2025.03.07 09:32김미정

투비유니콘, NIPA 바우처 공급자로 선정…"원하는 기업에 AI솔루션 제공"

투비유니콘(대표 윤진욱)은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2025년 AI 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 투비유니콘은 공공기관 및 산업군에 따라 수요맞춤형으로 소형언어모델(sLLM)을 구축한 후 서비스용 AI 솔루션을 공급할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 솔루션을 보유한 공급기업과 AI 도입을 원하는 중소·벤처·중견기업을 연결시켜주는 프로그램이다. 수요 기업 초기 비용 부담을 낮추고, 국내 AI 기술을 확산하자는 취지로 만들어졌다. 수요 기업에서는 최대 2억 원 상당의 바우처를 활용해 AI 솔루션 공급업체 제품이나 서비스를 도입하면 된다. 투비유니콘은 한국어를 기반으로 특정 도메인 비즈니스 응용 서비스가 가능한 파운데이션 모델(TBU-LLM)을 보유 중이다. 윤진욱 대표는 "이 모델을 위해 우리나라 중등교육과정 수준의 교과목별 다양한 지식 데이터에 문화체육관광부 국립국어원 언어정보나눔터와 위키피디아 등 7개 공개 데이터를 학습시켰다"며 "데이터 정제 및 증강과정을 거쳐 한국어에 특화된 국내 몇 안되는 원천기술"이라고 말했다. 윤 대표는 "'TBU-LLM'에 수요기관 특정 도메인 데이터와 실시간 획득 정보를 추가 학습시킨 후 사용자 프롬프트를 통해 창의적인 사고를 실현시킬 경우 분야별 전문가 수준의 답변이 가능하다"고 설명했다. 수요기관이나 기업은 'TBU-LLM'을 활용할 경우 특화된 sLLM으로 온프레미스(기업자체 데이터센터) AI를 구현할 수 있다. 또 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 개발, 고객들에게 맞춤형 서비스도 제공할 수 있게 된다. 윤진욱 대표는 “AI 바우처 사업을 통해 보다 많은 공공기관 및 기업이 AI 기술을 도입하고, 이를 통해 업무 혁신과 디지털 전환을 가속할 수 있도록 적극 지원할 것" 이라고 말했다. 한편 AI 바우처 지원사업을 통해 자체 sLLM 구축을 희망하는 기관과 기업들은 투비유니콘의 홈페이지(www.tobeunicirn.kr)에서 상담 및 신청하면 된다.

2025.03.05 17:35박희범

앤트로픽, '클로드 3.7 소네트' 공개…하이브리드 AI 시대 연다

앤트로픽이 실시간 응답과 심층적인 추론을 하나로 통합한 인공지능(AI)을 출시해 거대언어모델(LLM)의 새로운 기준을 제시했다. 보다 직관적인 방식으로 인간과 상호작용하도록 함으로써 갈수록 치열해지는 AI 경쟁에서 우위를 점하려는 전략이다. 25일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 거대언어모델(LLM)과 추론 모델을 결합한 '하이브리드 AI'인 '클로드 3.7 소네트'를 공식 발표했다. 이 모델을 통해 사용자는 기존의 LLM을 활용했을 때처럼 즉각적인 응답을 받을 수도 있고 AI가 보다 깊이 사고하도록 추론을 하게 명령할 수도 있다. 앤트로픽은 '클로드 3.7 소네트'의 추론 기능을 유료 사용자에게만 제공한다고 밝혔다. 무료 사용자에게는 일반적인 답변 기능만 제공되나 전체적인 성능은 기존 모델인 '클로드 3.5 소네트'보다 개선됐다. 가격은 100만 개 입력 토큰당 3달러(한화 약 4천200원), 100만 개 출력 토큰당 15달러(한화 약 2만1천원)다. 오픈AI의 'o3-미니'나 딥시크의 'R1'보다 높은 수준이지만 '하이브리드 모델'이 업계에서 처음으로 도입된 점을 감안하면 향후 가격이 인하될 것으로 예측된다. '클로드 3.7 소네트'는 실전 활용성에도 초점을 맞췄다. 어려운 코딩 문제 해결과 에이전트 기반 작업에서 강력한 성능을 발휘하며 개발자가 추론 시간을 조절할 수 있는 기능도 포함됐다. 이 모델은 '소프트웨어 엔지니어링(Bench SWE)' 벤치마크 테스트에서 62.3% 정확도를 기록해 오픈AI의 'o3-미니'보다 높은 성능을 보였다. 또 AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 상호작용 능력을 측정하는 'TAU-벤치'에서도 오픈AI의 'o1'을 앞서는 성적을 거뒀다. AI 업계의 반응은 뜨겁다. 소셜미디어에서는 지금까지 출시된 AI 중 최고라는 업계 관계자들의 평가가 잇따르고 있다. 특히 개발자들은 클로드 3.7 소네트가 복잡한 코드베이스를 다루는 능력이 뛰어나다며 극찬하고 있다. 유명 AI 팟캐스터 렉스 프리드먼은 자신의 X 계정에서 "'클로드 3.7 소네트'는 프로그래밍에 가장 적합한 모델"이라며 "AI 경쟁이 정말 치열해지고 있어 살아 있는 것이 신나는 시대"라고 언급했다. '클로드 3.7 소네트'의 등장은 AI 산업의 새로운 흐름을 시사한다. 오픈AI 역시 최근 'GPT-5'를 마지막으로 추론모델인 'o' 시리즈를 폐기하고 기존 GPT 모델에 통합하는 방향을 예고했다. AI 업계가 '하이브리드 모델' 중심으로 재편될 가능성이 높아지고 있는 것이다. 테크크런치는 "앤트로픽의 모델 출시는 AI 연구소들이 신모델을 빠르게 내놓는 치열한 경쟁 속에서 이뤄진 결정"이라며 "오픈AI 등의 경쟁자들도 자체 하이브리드 모델을 내놓으려고 하는 상황에서 회사가 AI 경쟁에서 얼마나 오래 선두를 유지할 수 있을지는 지켜봐야 할 것"이라고 분석했다.

2025.02.25 09:42조이환

한국형 AI 대기질 모델 개발 위해 국내 석학 머리 맞대

환경부 소속 국립환경과학원은 20일과 21일 이틀간 서울 외발산동 메이필드호텔에서 '한국형 인공지능(AI) 대기질 모델 개발 전략 수립'을 위해 전문가 회의(워크숍)를 개최한다. 이번 행사는 국립환경과학원을 비롯한 관측, 배출량, 기상 및 대기질 수치모델, AI 등 국내 분야별 전문가 70여 명이 참가해 분야별 최신 연구 결과를 공유하고 현업 대기질 예측 모델의 문제점과 개선 방안을 논의한다. 20일에는 AI 기술 도입을 통한 대기질 모델 개발을 주제로, 21에는 관측기반 수치모델 개선 방안 마련을 주제로 각각 발표와 토론이 진행된다. 첫날 국립환경과학원이 초미세먼지 정확도 향상을 위해 AI 기술을 적용해 개발한 앙상블 예측시스템 구축 결과를 발표한다. 학계와 산업계에서는 배출량 개선·데이터 융합 등 최신 대기질 모델에 AI 기술을 적용한 사례를 비롯해 초거대 생성형 AI 모델개발 등 분야별 전문가 발표가 이어진다. 마무리 토론에서는 이재범 국립환경과학원 대기질통합예보센터장이 사회를 맡아 한국형 AI 대기질 모델개발 전략 수립을 위한 방향성을 논의한다. 둘째 날은 기상·대기질 관측과 수치모델링 전문가가 모여 AI 모델 예측 성능향상을 위해 학습자료로 활용되는 수치모델의 문제점을 진단하고 최신 모델 적용 결과를 발표한다. 이어지는 토론에서는 수치모델 개선 방향과 우리나라 실정에 맞는 최신 모델 도입과 적용 방안을 모색한다. 금한승 국립환경과학원장은 “이번 행사는 한국형 AI 모델개발을 통해 신뢰도 높은 대기질 예측 정보 생산 체계 마련을 위해 분야별 전문가가 한자리에 모이는 뜻깊은 자리”라며 “이번 전문가 회의를 통해 관련 분야의 전문가 의견을 수렴해 AI 기술을 활용한 대기질 예측 연구를 집중적으로 추진할 계획”이라고 밝혔다.

2025.02.20 07:49주문정

이상근 교수 "국가 AI 경쟁력, 모델 보유 수로 정해지지 않아"

국가 인공지능(AI) 경쟁력을 평가할 때 모델 보유 수로 AI 우수성을 단정 지어선 안 된다는 지적이 나왔다. 고려대 이상근 정보보호대학원 교수는 17일 한국과학기술한림원이 개최한 '딥시크 파장과 미래 전망'에서 국가 AI 경쟁력에 대해 이같이 밝혔다. 국가가 초거대 AI 모델을 많이 가졌다고 해서 강력한 경쟁력을 보유한 것은 아니라는 설명이다. 이 교수는 최근 발간된 소프트웨어정책연구소(SPRi) 보고서를 언급했다. SPRi는 미국 연구단체 에포크(Epoch) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서를 발표했다. 지난해 기준 한국이 초거대 AI 모델 3개를 추가 공개하면서 총 14개 모델을 보유했다는 내용이다. 모델 보유 건수를 근거로 한국이 3위를 차지했다는 소식이 담겨있다. 이 교수는 "모델 개수가 곧 AI 경쟁력인지 따져봐야 한다"고 지적했다. 이어 "모델 수로만 AI 우수성을 평가할 수 없다"며 "이를 평가하는 기준도 매우 다르므로 논리적 오류가 생길 수 있다"고 지적했다. 그는 "모델을 많이 갖고 있는 것이 AI 개발을 잘 한다는 것은 아니다"며 "이런 접근은 잘못된 일반화를 만들 수 있다"고 주장했다. 이 교수는 LM테스트닷컴의 글로벌 초거대 AI 모델 순위를 근거로 예시를 들었다. 해당 사이트는 대학원 수준 문제 해결 능력으로 모델을 분류한다. 상위 60개 모델 중 미국이 42개, 중국은 11개, 프랑스가 4개, 이스라엘이 2개, 캐나다가 1개 모델을 각각 차지했다. 다만 전체 70개 모델 중 한국 모델은 포함되지 않았다. 또 미국 보스턴컨설팅그룹이 73개국 대상으로 실시한 연구에 따르면 한국은 AI 성숙도 부문에서 2군인 상태다. 1군은 미국과 중국, 영국, 캐나다, 싱가포르다. 해당 국가는 'AI 선도 국가'로 분류됐다. 반면 한국은 프랑스, 일본, 대만, 이스라엘, 호주 등과 'AI 안정 국가'로 나뉘어져 있다. 이 교수는 "한국 AI 경쟁력에 대해 보다 냉철하게 점검해야 한다"고 강조했다.

2025.02.17 17:23김미정

AI도 표현의 자유 얻나…오픈AI, 민감이슈 답변 허용·검열 수위 낮춘다

오픈AI가 '지적 자유'를 핵심 원칙으로 인공지능(AI) 모델 훈련 정책을 변경한다. 보다 개방적인 방식으로 질문에 답하고 다양한 관점을 제공하며 기존에 다루지 않았던 논란의 여지가 있는 주제에 대해서도 대응할 방침이다. 17일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 새로운 모델 사양(Model Spec)을 공개했다. 모델사양은 AI를 훈련시키는 과정에서 행동 지침과 설계 원칙을 담은 문서다. 어떤 방식으로 응답하고 무슨 기준을 가지고 판단해야 하는지 등을 규정해 AI가 답변이나 데이터를 생성하는 등 업무를 수행하는 과정에서 정확성을 높이고 합성된 허위데이터로 인한 환각 현상 등을 제거해 제어력을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이번에 오픈AI가 공개한 최신 모델 사양은 187페이지 분량으로 AI 모델이 거짓을 말하지 않고 중요한 맥락을 생략하지 않으며 중립적 태도를 유지해야 한다는 원칙을 중심으로 구성됐다. 기존에는 민감한 사안에 대해 답변을 거부하거나 어느 한쪽 입장에 기울어질 경우 정책 위반 경고를 띄워 사용자를 제지했지만, 이제는 '지적 자유(intellectual freedom)'를 보장한다는 대원칙 하에 더욱 폭넓은 영역에서 답변을 허용하는 방향으로 선회한다는 것이다. 이번에 공개된 모델 스펙에 따르면 오픈AI는 '거짓말 금지'와 '함께 진실을 탐색한다'는 새로운 슬로건을 강조한다. 사용자의 질문에 대해 맥락과 사실 관계를 충분히 전하며 특정 진영의 주장을 배제하기보다는 다양한 관점을 함께 제시함으로써 중립성을 지키겠다는 취지로 해석된다. 예를 들어 사회 운동 관련 질문이 들어올 경우 '인류에 대한 포괄적 존중'을 전제하면서 양측의 시각을 동시에 보여주는 식으로 답변을 유도한다고 한다. 논쟁이 뜨거운 주제에 대한 언급이라 할지라도, 가능한 한 답변을 거부하지 않고 다양한 시각과 사실적 근거를 함께 제시하겠다는 것이다. 오픈AI는 여전히 허위 정보를 조장하거나 증오·폭력을 선동하는 발언 등 '명백히 해롭고 악의적인' 요청은 제한할 수 있다고 설명한다. 다만 사용자의 체감상 느끼는 '검열' 수준은 대폭 낮추겠다는 게 핵심이다. 실제로 챗GPT가 사용자의 정책 위반 여부를 지적하는 경고 문구를 일단 제거해 답변 과정에서 사용자와의 충돌을 완화하는 모습이 포착되기도 했다. 업계에서는 오픈AI의 이런 노선 변경이 새로운 정치 환경과도 연관이 있을 수 있다는 추측을 내놓는다. 일부 전문가는 재집권한 트럼프 행정부가 기술 기업 중 특히 빅테크가 제공하는 서비스가 '정치적 중립'을 유지하고 있는지 예의주시해 왔다는 점을 들어, 오픈AI가 선제적으로 '지적 자유'를 표방하며 보수 진영을 비롯한 다양한 계층의 신뢰를 얻으려는 포석으로 해석 중이다. 다만 오픈AI 대변인은 "특정 정부나 정치 세력을 의식해 정책을 바꾼 것은 아니다"며 "사용자가 다양한 정보를 접하고 스스로 판단하도록 돕는 것은 오픈AI의 오랜 신념"이라고 일축했다. 이러한 변화는 AI 업계 전반에서도 큰 흐름으로 자리 잡을 조짐이다. 기존에는 선거 관련 정보 제공이나 민감한 정치·사회 이슈에 대해 AI가 답변하는 것을 위험하다고 보고 일괄 차단하는 방식이 주류였다면, 이제는 발전된 AI 모델의 기술력과 정책적 안전장치를 기반으로 한층 개방적으로 답변을 허용하려는 분위기가 확산되는 것이다. xAI나 메타 등 다른 기업들도 표현의 자유를 최대한 보장하겠다고 표명하고 나섰다. 또 다른 맥락에서 오픈AI의 이번 정책 변화는 자사의 차세대 대규모 데이터센터 건설 프로젝트인 '스타게이트'와 함께 언급되기도 한다. 대규모 인프라 투자에서 정부 규제는 상당한 변수로 작용하므로, 특히 미국 정부와의 원활한 관계를 유지하는 것이 중요하다는 해석이다. 오픈AI는 신규 모델 사양을 오픈소스 라이선스 정책에 따라 퍼블릭 도메인으로 공개한다고 밝혔다. 퍼블릭 도메인은 저작권의 보호를 받지 않아 누구나 자유롭게 다운로드, 복제, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 용도로도 사용할 수 있다. 오픈AI 측은 "우리의 목표는 유용하고 안전하며 사용자와 개발자의 요구 사항에 맞는 모델을 만드는 동시에 인공일반지능(AGI)이 모든 인류에게 이롭다는 사명을 발전시키는 것"이라며 "이 목표를 달성하려면 개발자와 사용자에게 권한을 부여하는 모델을 반복적으로 배포해야 하며 모델이 사용자나 다른 사람에게 심각한 해를 끼치지 않도록 방지하고 오픈AI의 운영 라이선스를 유지해야 한다"고 설명했다. 이어 "이번 업데이트는 임의의 제한 없이 AI를 탐색하고, 토론하고, 창조할 수 있는 사용자 정의, 투명성 및 지적 자유에 대한 우리의 헌신을 강화하는 동시에 실제 피해의 위험을 줄이기 위한 가드레일을 유지할 것"이라고 덧붙였다.

2025.02.17 10:28남혁우

"인간처럼 AI도 늙는다"…구형 모델, '인지 저하' 겪어

시간이 흐르면서 인공지능(AI) 모델도 사람처럼 '인지 저하'를 겪을 수 있다는 우려가 나왔다. 17일 영국의학저널(BMJ)에 따르면 거대언어모델(LLM) 기반 AI 챗봇 테스트 결과 이같은 연구 결과가 나온 것으로 전해졌다. 인간이 나이가 들수록 기억력 감퇴나 치매를 겪는 것처럼 AI도 비슷한 현상을 보인다는 설명이다. 연구진은 오픈AI '챗GPT'와 앤트로픽 '소네트', 구글 '제미나이' 등 LLM 기반 챗봇 대상으로 몬트리올 인지 평가(MoCA) 테스트를 진행했다. MoCA는 알츠하이머나 치매 등 인지 장애를 평가하는 검사다. 주의력과 기억력, 언어 능력, 공간 인지, 실행 기능 등을 측정한다. 실험 결과 모델 중 가장 최신 버전인 GPT-4o는 30점 만점 중 26점을 받아 정상 범주에 해당하는 점수를 기록했다. 상대적으로 구형 모델인 제미나이1.0은 16점에 그쳤다. 챗봇들은 이름 맞히기, 주의력, 언어 능력, 추상적 사고 영역에서 비교적 우수한 점수를 기록했다. 공간 인지, 실행 기능과 관련한 평가에서는 구형 모델일수록 낮은 점수를 받았다. 특히 기억 영역에서 가장 큰 격차를 보였다. 연구를 주도한 이스라엘 하다사 의료센터 로이 다얀 신경과학자는 "AI가 시각적 추상화(visual abstraction)와 실행 기능(executive function)이 필요한 작업에서 신뢰할 수 없는 결과를 낼 가능성이 높다"며 "AI가 인간을 대체하는 데 있어 치명적 한계를 가질 수 있을 것"이라고 지적했다. AI와 인간 인지 기능은 본질적으로 다르므로 직접적인 비교는 어렵다. 다만 연구진은 이번 보고서를 통해 AI 한계를 고려해야 한다는 점을 당부했다. 특히 의료 현장에서 AI를 활용할 때 이를 보완할 방안이 필요하다고 강조했다. 일각에선 AI 모델의 장기적 신뢰성 확보 중요성이 높아질 것이라는 전망이 나왔다. 신경학자들은 "인지 장애를 겪는 AI를 진단·관리할 수 있는 새 시장이 열릴 것"이라고 봤다.

2025.02.17 09:21김미정

韓, 초거대 AI 모델 수 세계 3위지만…미·중과 격차 커

한국이 미국, 중국에 이어 세계에서 3번째로 초거대 인공지능(AI) 모델을 많이 보유한 것으로 나타났다. 14일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 미국 연구단체 에포크(EPOCH) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서에 따르면 한국이 지난해 초거대 AI 모델 3개를 추가 출시하면서 총 14개 모델을 보유한 것으로 전해졌다. 국가별 순위로는 한국이 3위다. 128개 모델을 보유한 미국과 95개를 갖고 있는 중국이 각각 1, 2위를 기록했다. 프랑스는 10개, 일본과 독일은 각각 4개를 보유해 4, 5위로 뒤를 이었다. 기업별로는 LG가 5개 모델을 보유하며 국내에서 가장 많은 초거대 AI를 개발했다. 이어 네이버와 삼성은 각각 3개, KT·NC소프트·코난테크놀로지가 각 1개의 모델을 출시한 것으로 나타났다. 보고서는 2024년 기준 초거대 AI 모델을 3개 이상 출시한 기업·기관을 보유한 국가 순위에서도 한국이 프랑스와 공동 3위를 차지했다고 분석했다. 전 세계 초거대 AI 모델 증가세가 이어진 것으로 나타났다. 2020년부터 2024년까지 전 세계에서 총 271개의 초거대 AI 모델이 개발됐다. 지난해만 122개 초거대 AI 모델이 개발됐으며 109개를 기록한 2023년에 이후 지속적으로 증가세를 보였다. SPRi 봉강호 선임연구원은 "최근 초거대 AI 경쟁이 치열해지며 한국도 지속적으로 경쟁력을 유지하고 있다"며 "시장이 빠르게 변화하는 만큼 민·관 협력을 통한 기술 개발과 생태계 조성이 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.

2025.02.14 18:05김미정

"앤트로픽, 클로드 새 모델 공개 임박?"…출시설에 AI 업계 촉각

앤트로픽이 추론과 신속 응답을 결합한 '하이브리드' 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있는 것으로 보인다. 최근 AI 업계에서는 주요 기업들이 잇따라 신형 모델을 출시하며 기술 경쟁이 격화되고 있어 앤트로픽의 행보에도 관심이 집중되고 있다. 14일에 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 향후 몇 주 안에 차세대 AI 모델을 출시할 계획을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이번 모델이 도입할 가능성이 높은 핵심 기술 중 하나는 '슬라이딩 스케일' 기능이다. 이 기능을 활용하면 AI의 연산 모드를 조절해 성능을 최적화할 수 있다. 앤트로픽 내부 직원들은 신형 AI 모델이 일부 프로그래밍 작업에서 오픈AI의 'o3-미니-하이' 모델을 능가하는 성능을 보였다고 전했다. 이에 따라 이 모델은 대규모 코드베이스 분석 및 비즈니스 활용에서도 강점을 가질 것으로 예상된다. 앤트로픽의 이번 행보는 AI 업계의 치열한 경쟁 구도 속에서 나온 결정으로 보인다. xAI의 최고경영책임자(CEO)인 일론 머스크 역시 지난 13일 두바이에서 열린 행사에서 "우리 AI 모델 '그록 3'가 최종 개발 단계에 있다"며 "향후 1~2주 내 출시될 것"이라고 밝힌 바 있다. 다만 이번 보도는 내부 정보망을 기반으로 한 것으로, 출시 여부와 정확한 일정은 공식적으로 확인되지 않았다. 업계에서는 앤트로픽의 신형 AI 모델이 오픈AI, 구글, xAI를 비롯한 경쟁사들과의 기술 격차를 줄이는 계기가 될지 주목하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 대표는 최근 테크크런치와의 인터뷰에서 "우리는 자체적으로 더 차별화된 추론 모델을 만드는 데 집중하고 있다"며 "일반 모델과 추론 모델을 구분하는 기존 개념이 다소 이해하기 어렵다"고 밝혔다.

2025.02.14 10:04조이환

"업무 생산성 게임체인저"…코난테크놀로지, AI 기반 검색 플랫폼 'RAG-X' 공개

인공지능(AI) 기반 검색 기술이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르는 가운데 기업 맞춤형 솔루션을 개발해온 코난테크놀로지가 자사 AI 검색 플랫폼의 본격적인 시장 진입을 예고했다. 코난테크놀로지는 기업용 AI 검색 플랫폼 '코난 검색증강생성(RAG)-X'의 베타 테스트를 진행 중이라고 13일 밝혔다. 이 솔루션은 기업 내부 데이터, 실시간 웹사이트, 고객 맞춤형 사이트까지 검색 결과를 통합해 AI가 즉각적인 답변을 제공하는 B2B형 플랫폼이다. '코난 RAG-X'는 단순 검색을 넘어 AI가 종합적이고 심층적인 답변을 생성하는 것이 특징이다. 기존 웹 기반 검색 서비스와 달리 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 내부 문서, 데이터베이스(DB), 외부 사이트 정보까지 아우르며 기업에 최적화된 정보를 제공한다. 일례로 사용자가 특정 산업 동향에 대한 최신 정보를 요청하면 AI가 내부 자료와 실시간 웹사이트 데이터를 분석해 핵심 변화를 정리하고 보고서 초안까지 생성한다. AI의 답변에는 모든 출처가 명확하게 표시되며 연관 검색어나 참고자료도 자동 추천된다. 이같은 기능을 통해 기업들은 수작업으로 정보를 찾을 필요 없이 원클릭 검색만으로 신속하고 정확한 답변을 제공받을 수 있다. 업무 생산성을 높이고 시장 분석·경쟁사 동향 파악·신제품 조사·정책 연구 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 코난테크놀로지는 지난 1999년 설립 이후 AI 검색엔진 '코난 서치'를 포함해 2천900여 개 기업과 3천400건 이상의 프로젝트를 수행하며 기술력을 입증해왔다. 특히 자체 개발한 대규모 언어 모델 '코난 거대언어모델(LLM)'은 지난해 미국 스탠퍼드대학의 AI 생태계 분석 리포트 '에코시스템 그래프'에 포함되며 글로벌 경쟁력을 인정받았다. 현재 '코난 RAG-X'는 200여 명의 사내 인력과 일부 고객사를 대상으로 비공개 베타 테스트를 진행 중이다. 다음달 정식 출시를 목표로 서비스 안정성과 성능을 최적화하고 있다. 코난테크놀로지는 또 '코난 LLM'의 차세대 버전도 다음 달 공개할 예정이다. 최신 AI 연구 트렌드에 맞춰 추론 데이터와 인스트럭션 튜닝을 대폭 강화해 한층 업그레이드된 성능을 선보일 계획이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "검색 품질에 대한 기대가 높아지는 가운데 기업 맞춤형 검색 수요도 증가하고 있다"며 "새로운 생성형 AI 경험을 통해 고객의 비즈니스 혁신을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.02.13 14:45조이환

"오라클·엔비디아가 인정했다"…베슬AI, 엔터프라이즈 시장 공략 본격화

베슬AI가 오라클·엔비디아와 손잡고 엔터프라이즈 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 기업 환경에 최적화된 AI 오케스트레이션과 프라이빗 거대언어모델(LLM) 솔루션을 앞세워 글로벌 시장에서 입지를 확대하려는 전략이다. 베슬AI는 오는 18일 미국 캘리포니아 레드우드시티에서 공동 AI 밋업을 개최한다고 13일 밝혔다. 회사는 현재 오라클 글로벌 파트너 네트워크(OPN) 멤버이자 엔비디아 인셉션 프로그램 참여 기업이다. 업계에서는 이번 행사를 두고 베슬AI가 실리콘밸리 AI 생태계에 성공적으로 안착했음을 보여주는 자리로 평가하고 있다. 행사에서는 오라클, 엔비디아, 베슬AI의 AI 전문가들이 차세대 AI 기술과 인프라 구축 전략을 발표할 예정이다. 오라클에서는 클라우드 인프라(OCI)의 생성형 AI 부문을 이끄는 수지스 라비 부사장이 연사로 나선다. 엔비디아는 AI 엔터프라이즈 제품을 총괄하는 아델 엘 할락 디렉터가 발표를 맡는다. 베슬AI에서는 AI 에이전트 플랫폼 개발을 담당하는 이재준 엔지니어링 매니저가 연단에 선다. 그는 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서 AI를 최적화하는 오케스트레이션 기술과 기업 AI 도입 전략을 소개할 예정이다. 베슬AI의 머신러닝 운영(MLOps) 플랫폼 '베슬(VESSL)'은 AI 모델 개발 시간을 주당 200시간 이상 단축하고 배포 속도를 4배 향상한 것으로 알려졌다. 베슬AI는 이번 협력을 계기로 온프레미스·클라우드·하이브리드 환경 전반에서 AI 인프라 구축을 강화할 계획이다. 특히 오라클의 월 고정 요금제 클라우드 서비스와 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 최적화 기술을 결합해 기업의 AI 도입 비용을 절감하는 방안을 추진한다. 금융·의료 등 보안과 컴플라이언스가 중요한 산업군에서도 프라이빗 LLM을 활용해 AI 도입을 가속화할 전망이다. 안재만 베슬AI 대표는 "이번 밋업을 통해 최신 AI·ML 트렌드를 공유하고 글로벌 기업들과 협업 방안을 모색하는 자리가 될 것"이라며 "오라클과 엔비디아의 글로벌 역량과 시너지를 바탕으로 기업용 AI 시장의 혁신을 주도해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.02.13 10:56조이환

삼성전자 최연소 임원 출신이 만든 '이곳'…新 AI 모델로 中 딥시크 뛰어 넘나

투플랫폼이 50개 이상의 언어가 가능한 추론형 생성형 인공지능(AI) 모델을 새롭게 선보이며 글로벌 사업 확대에 본격 나선다. 투플랫폼은 최근 해당 모델에 독자적인 듀얼 트랜스포머 아키텍처를 적용한 '수트라-R0'를 공식 출시했다고 12일 밝혔다. 지난해 다국어 특화 생성 AI 모델 '수트라'를 공개한 데 이어 이번에는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 추론형 AI로 라인업을 확장했다. 지난 2021년 설립된 투플랫폼은 실리콘밸리에 본사를 두고 한국과 인도를 거점으로 사업을 전개하고 있다. 삼성전자 최연소 임원 출신 프라나브 미스트리가 창업한 이 회사는 지난해 AI 소셜 앱 '재피'를 선보이며 50만 명의 사용자를 확보했다. 이후 AI 전환을 원하는 기업을 대상으로 독자 기술 기반의 AI 모델을 제공하며 빠르게 성장했다. '수트라-R0'는 비용 대비 성능을 극대화한 것이 특징이다. 자체 개발한 다국어 토크나이저와 듀얼 트랜스포머 아키텍처를 통해 낮은 사양의 그래픽 처리 장치(GPU)에서도 구동이 가능하며 토큰 처리 비용을 줄여 기업들의 운영 부담을 최소화했다. 이에 따라 한국의 금융 기업, 인도의 대형 소매 기업 등 여러 엔터프라이즈 고객을 유치하는 데 성공했다. 추론 성능도 대폭 향상됐다. '수트라-R0'는 금융 리스크 평가, 시장 분석, 의료 데이터 해석, 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 특히 힌디어·구자라트어 등 여러 언어의 벤치마크 테스트에서 오픈AI, 딥시크, 라마 등 경쟁 모델을 뛰어넘는 성능을 기록했다. 한국어 성능도 딥시크 'R1', '라마 3.3 70B' 모델보다 우수한 것으로 나타났다. 투플랫폼은 인도 최대 통신사 지오 플랫폼, 한국 네이버 스노우 등으로부터 투자를 유치하며 성장세를 이어가고 있다. 독자 모델을 공개한 지난해 약 100억원의 매출을 기록했으며 올해는 이를 대략 세 배 늘려 280억원을 목표로 잡았다. 향후 투플랫폼은 AI 모델을 더욱 고도화할 계획이다. 후속 모델로 산업 트렌드 예측, 이상 탐지, 선제적 의사 결정을 지원하는 '수트라-P0'도 준비 중이다. 프라나브 미스트리 투플랫폼 대표는 "한국과 미국에서의 비즈니스 경험과 인도의 언어·문화적 이해를 바탕으로 다국어 성능이 우수한 AI 모델을 만들었다"며 "'수트라-R0'를 통해 전 세계 기업들의 AI 활용 격차를 해소하는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2025.02.12 15:11조이환

"너도 나도 차단인데"…검색 시장 노린 이스트소프트, 앨런에 中 딥시크 적용 괜찮을까

보안 우려로 국내외서 중국 딥시크에 대한 경계령이 내려진 가운데 이스트소프트가 자사 인공지능(AI)에 이를 적용해 주목된다. 보안 기술을 강화한 만큼 검색 품질과 정보 신뢰도에 문제가 없다는 입장으로, 이번 일로 AI 검색 엔진 시장에서 존재감을 끌어올린다는 목표다. 이스트소프트는 자사 AI 검색 엔진 서비스 '앨런'에 딥시크가 지난달 20일 발표한 추론 특화모델인 'R1'을 적용했다고 10일 밝혔다. '앨런'은 사용자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 AI 검색 엔진으로, 멀티 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 서비스 구조를 지향하면서 이번 'R1' 적용을 통해 검색 결과의 정교함을 한층 높였다. 이스트소프트가 운용하는 'R1'은 오픈소스를 기반으로 중국 본토의 딥시크와 완전히 분리돼 독립적인 클라우드 환경에서 구동된다. 이로 인해 정보 왜곡이나 외부 유출 우려 없이 안정적인 AI 추론 기능을 활용할 수 있다. 특히 이스트소프트의 보안 자회사 이스트시큐리티가 개발한 '알약xLLM'을 기반으로 데이터 유출 방지 기능을 강화했다. 이번 'R1' 적용으로 '앨런'은 기존보다 정밀한 검색 결과를 제공할 수 있게 됐다. 일례로 '맨해튼이 여의도의 몇 배인지' 묻는 질문에 기존 버전은 단순 계산 값을 제공했지만 새 버전은 여의도의 다양한 면적 기준을 고려한 비교 분석까지 제시한다. 딥시크 'R1'은 직접 사용할 때보다 앨런을 통해 활용할 경우 검색 품질이 더욱 향상되는 것이 특징이다. 오늘 저녁 메뉴 추천 요청 시 딥시크는 한식·중식·일식 등 음식 종류만 나열하지만 '앨런'의 'R1'은 날씨와 영양 정보까지 고려해 맞춤형 추천을 제공한다. 정보 왜곡 문제에서도 '앨런'의 'R1'은 강점을 보인다. 김치가 어느 나라 음식인지에 대해 한국어와 중국어로 각각 질문한 결과 '앨런'의 'R1'은 모두 한국의 전통 음식이라고 답했다. 이와 반대로 기존 딥시크는 중국어 질문에 대해 '동아시아 전통 음식'이라고 답하며 정보 해석에서 차이를 보였다. 또 정치적으로 민감한 질문에도 앨런의 'R1'은 중립적인 사실 기반의 답변을 제공했다. 현재 '앨런'은 검색창에서 LLM 선택 기능을 제공해 사용자가 직접 R1을 선택할 수 있도록 한다. 이스트소프트는 비용 효율성이 높은 'R1' 적용을 계기로 무료 기능을 확장하고 회원 가입 없이도 앨런을 사용하게끔 지원할 계획이다. 정상원 이스트소프트 대표는 "앨런은 글로벌 LLM 기술 경쟁을 기회로 삼아 서비스 품질과 비용 효율성을 동시에 개선하고 있다"며 "앞으로 AI 검색 엔진 서비스로서 글로벌 AI 기술을 가장 빠르게 접할 수 있는 플랫폼이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.02.10 18:18조이환

코난테크놀로지, 의료분야 국내 첫 LLM 기반 진료 플랫폼 개발

코난테크놀로지(대표 김영섬)가 생성형인공지능(AI) 기술을 기반으로 의료 분야에 특화된 대규모언어모델(LLM)을 선보인다. 코난테크놀로지는 한림대학교 의료원과 '생성형AI기반 입원환자 전주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축' 사업을 계약했다고 5일 밝혔다. 이 사업은 한림대학교의료원과 협력하여 국내 의료 분야에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 적용하는 것을 목표로 하며, 양 기관은 오는 7월까지 의료 AI 솔루션 공동 개발에 나서게 된다. 입원환자 전주기 의무기록은 접수부터 진료, 검사, 경과 기록, 퇴원까지 모든 과정을 아우르는 통합 기록 시스템으로, 의료 기록 전 과정에 LLM 기술을 적용하는 사례는 국내 최초다. 이에 따라 의무기록 작성에 소요되는 시간이 연간 최대 절반까지 단축될 것으로 예상되며, 실시간 데이터 분석과 함께 입력 오류도 줄어들어 의료기록의 정확성이 한층 높아질 전망이다. 생성형 AI가 의료 현장에 도입되면, 환자 관리와 케어에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 환경이 조성되어 궁극적으로 의료 서비스의 품질 향상으로 이어질 것으로 기대된다. 양 기관은 의료 기록 시스템 외에도 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한 지식 상담 플랫폼을 개발해 의료진과 교직원의 실시간 정보 검색과 상담을 지원할 계획이다. 윤리적 AI 설계와 안전 필터링으로 정보 신뢰성을 강화하며, AI 오남용 방지를 위한 대응 시스템도 구축한다. 김규훈 코난테크놀로지 사업부장은 "생성형 AI 기술을 적용해 병원 행정과 진료 과정에서 업무를 효율화하려는 시도가 늘어나는 만큼, 의무기록 작성 AI 서비스를 시작으로 의료 AI 시장의 수요에 민첩하게 대응하며 관련 모델 고도화와 제품화를 이어가겠다"고 포부를 전했다. 한림대학교의료원은 초기 개념검증(PoC) 단계부터 서비스 기획, 의료진 인터뷰, 방향성 도출까지 사업의 주요 과정을 주도적으로 이끌었다. 코난테크놀로지는 한림대학교의료원이 제공한 실무적 통찰과 피드백, 그리고 의료 AI의 특수성을 반영한 철저한 검증을 기반으로 안전하고 신뢰성 높은 의료 AI 솔루션을 고도화 해나갈 예정이다.

2025.02.05 16:46남혁우

오픈AI, 韓 기업 연쇄 회동…카카오·삼성 만나 '수익' 실현하나

샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 방문해 카카오, SK, 삼성, 크래프톤 등 주요 대기업 및 스타트업과 연쇄 회동을 가졌다. 글로벌 인공지능(AI) 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 수익성 강화를 위해 국내 기업들과의 협력·투자 유치를 추진하기 위함이다. 4일 업계에 따르면 알트먼 CEO는 이날 오전부터 빡빡한 일정을 이어갔다. 오전 8시부터 최태원 SK그룹 회장과 약 40분간 간담회를 진행했으며 9시에는 회사가 주최하는 개발자 행사 '오픈AI 빌더랩'에 참석했다. 이 자리에는 네이버, LG AI 연구원 등 IT 대기업과 뤼튼테크놀로지스, 와들, 포티투마루 등 국내 신생 AI 기업들의 개발자들이 대거 참석해 오픈AI의 기술과 전략에 대한 논의를 진행했다. 빌더랩 질의 응답에 참가한 알트먼 CEO는 오전 10시 40분부터 김창한 크래프톤 대표와 만나 AI 게임 캐릭터(CPC) 및 게임 특화 AI 모델 최적화 협력 방안을 논의했다. 이후 11시에는 카카오톡 미디어 간담회에 모습을 드러냈다. 이 자리에서는 카카오와 함께 '챗GPT' 기술을 카카오톡과 카카오의 새 AI 서비스 '카나나(Kanana)'에 통합한다고 전격 발표했다. 이에 따라 카카오는 '챗GPT' 엔터프라이즈를 회사 서비스에 전면적으로 적용하게 된다. 카카오와의 협력 발표가 끝난 후 그는 극비리에 방한한 손 마사요시 소프트뱅크 회장과 함께 삼성전자 서초사옥을 찾았다. 업계에서는 이 자리에서 AI 반도체, AI TV, AI 특화 디바이스 개발 등이 주요 의제로 다뤄졌을 것으로 본다. 특히 알트먼 CEO가 지난달 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 발표한 대규모 데이터 센터 건설 사업인 '스타게이트 프로젝트' 참여를 삼성전자에 요청했을 가능성도 제기된다. 업계에서는 이처럼 알트먼 CEO가 동분서주하는 이유로 현금과 수익성 확보가 절실하기 때문이라고 분석한다. 현재 오픈AI는 세계 1위 AI 업체로 평가받으며 기업가치 1천570억 달러(한화 약 2천290조원)를 기록 중이지만 '챗GPT'의 B2C 수익만 놓고 보면 적자 상태인 것으로 알려졌다. 실제로 회사는 지난해 기준 매출 37억 달러(한화 약 51조원)에 적자 50억 달러(한화 약 68조원)를 기록한 상황으로, 올해 매출은 전년 대비 2배 이상 늘어날 것으로 전망됨에도 여전히 적자를 벗어나기 어려울 것으로 예상된다. 실제로 샘 알트먼 CEO는 지난달 자신의 X 계정에 "챗GPT '프로'를 발표한 뒤 너무 많은 사람이 사용해 적자를 보고 있다"며 "월 200달러(한화 약 30만원) 정도 구독료를 책정하면 수익을 낼 수 있으리라 봤다"고 언급했다. 이같은 상황 속에서 알트먼 CEO의 국내 방문과 협력 모색은 국내 IT·빅테크 업계와 협업 계획을 적극 추진하고 투자를 유치하면서 파트너 범위를 넓히려는 행보로 풀이된다. 특히 카카오와의 전면적인 협력은 오픈AI가 안정적 수익 창출원을 확보하기 위한 중요한 포인트로 해석된다. 이용자가 5천만 명에 달하는 카카오 플랫폼은 단숨에 대규모 사용자를 확보할 수 있는 통로이기 때문이다. 빌더랩 행사에 국내 주요 IT 대기업과 스타트업의 개발자들을 초청한 것도 같은 맥락으로 분석된다. 초대된 개발자들이 오픈AI 기술을 직접 체험하게 함으로써 잠재적인 파트너 풀을 확대해 API를 도입하게 함으로써 B2B 사업을 장기적으로 확장할 수 있다는 계산이다. 이날 빌더랩에 참석한 한 업계 관계자는 "질의응답 시간에 알트먼이 한국을 두고 AI 발전에 필요한 핵심 요소를 갖춘 장소'라고 강조했다"며 "오픈AI가 국내 IT 서비스 기업들에게도 경쟁력 있는 파운데이션 모델 API를 공급하려는 의지가 강하게 드러났다"고 설명했다. 이 같은 국내 협력 논의는 투자 유치와도 연결된다. 오픈AI는 B2B 확장을 통해 새로운 매출원을 발굴하는 동시에 글로벌 투자자들로부터 대규모 자금을 조달하려는 움직임을 보이고 있기 때문이다. 실제로 삼성전자와의 3자 대담에 동석한 손 마사요시 소프트뱅크 회장은 지난 3일 일본 도쿄에서 이미 알트먼 CEO와 별도로 회동해 투자 확대 방안을 논의했다. 소프트뱅크 그룹은 연간 30억 달러(한화 약 4조 원) 규모로 오픈AI의 도구를 자사 계열사에 도입하겠다는 계획을 발표했으며 지난달에는 '스타게이트' 프로젝트의 출자자로서 전면적인 지원을 아끼지 않겠다고 밝히며 사실상 오픈AI와 전략적 동맹 관계를 구축한 상태다. 오픈AI가 국내에서 투자 유치와 기업 협력을 강화하는 이유 중 하나는 최근 중국 AI 업계의 급부상이다. 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 출시한 'R1' 모델이 업계에 거대한 지각변동을 일으키고 있기 때문이다. 지난달 20일 공개된 'R1'은 출력 토큰 100만 개당 2.19달러(한화 약 3천 원)로, 이는 오픈AI의 'o1' 모델 대비 97%나 저렴한 수준이다. 이미 아마존, MS, 퍼플렉시티 등 글로벌 IT 기업들이 딥시크 모델의 도입을 검토하거나 추진하면서 오픈AI 역시 비용 경쟁력을 확보하고 시장 대응 속도를 높이는 것이 시급해졌다. 다만 오픈AI의 한국 시장 내 입지는 오히려 더 강화될 가능성이 크다는 분석도 제기된다. 보안 문제로 인해 국내 IT 기업들은 중국산 LLM API 활용에 제약을 받을 가능성이 높으며 상대적으로 보안 신뢰도가 높은 오픈AI를 선호하는 기업이 많다는 점이 그 이유다. 이에 따라 오픈AI는 한국 시장을 AI 기반 B2B 사업 확장의 주요 거점으로 삼고 대기업과의 협력을 더욱 적극적으로 확대하려는 것으로 보인다. 한 업계 관계자는 "오픈AI가 기술 우위를 유지하는 동시에 보안 신뢰도와 파트너십을 빠르게 확대해 나간다면 국내에서의 장기적인 수익화에도 긍정적인 영향을 미칠 것"이라고 전망했다.

2025.02.04 17:43조이환

"가장 강력한 LLM은?"…올거나이즈, AI 에이전트 평가 플랫폼 첫선

올거나이즈가 거대언어모델(LLM) 성능 평가 플랫폼을 선보여 기업이 최적의 인공지능(AI) 모델을 선택하도록 돕는다. 올거나이즈는 문제 해결을 위해 자율적으로 행동하는 AI 에이전트의 성능을 평가하는 국내 최초 플랫폼으로서 '올인원 벤치마크'를 출시했다고 3일 밝혔다. 이는 지난해 선보인 금융 전문 LLM 리더보드에서 한 단계 발전한 형태로, LLM의 다양한 역량을 종합적으로 분석하고 대시보드 형태로 결과를 제공한다. 올인원 벤치마크는 LLM이 에이전트 역할을 수행하기 위해 필요한 도구 선택 및 활용 능력, 대화의 맥락 이해, 정보 수집 및 활용 능력 등을 평가한다. 현재 올거나이즈의 자체 소형언어모델(sLLM)을 비롯해 챗GPT, 엑사원, 큐원, 딥시크 등 총 12개의 LLM을 분석할 수 있다. 새로운 LLM 평가는 매우 간편하게 진행된다. 모델 이름을 입력하면 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 자동 구현돼 즉시 테스트가 가능하다. 또 기존 벤치마크 방식이 동일 작업을 반복 실행해야 하는 불편함이 있었던 데 비해 올인원 벤치마크는 대규모 데이터셋에서도 효율적인 평가가 가능해 시간을 대폭 단축했다. 최근 올거나이즈는 올인원 벤치마크를 활용해 오픈소스로 공개된 딥시크의 'V3' 모델을 평가했으며 그 결과 'GPT-4o 미니'와 유사한 성능을 보였다고 밝혔다. 'V3'는 기존 다양한 벤치마크에서 성능을 검증받았으나 에이전트로서의 성능 분석은 이번이 처음이다. 올인원 벤치마크는 에이전트 성능뿐 아니라 언어 이해력, 지식 수준, 명령 준수(Instruction Following) 등 LLM의 전반적인 역량을 평가한다. 평가에는 '아레나하드(ArenaHard)' '코베스트(Kobest)' '해래(HAERAE)' 등 12개의 공개 벤치마크가 활용되며 결과는 100점 만점 기준으로 소수점 4자리까지 수치화돼 제공된다. 이창수 올거나이즈 대표는 "기업들이 AI 도입 시 객관적인 데이터를 기반으로 최적의 LLM을 선택할 수 있도록 지속적으로 평가 플랫폼을 업데이트할 것"이라며 "에이전트 성능을 강화하기 위한 LLM 학습 방법도 심도 있게 연구 중"이라고 밝혔다.

2025.02.03 12:06조이환

"AI, 역사 시험은 빵점"…거대언어모델, 전문 시험서 한계 드러내

인공지능(AI)이 고급 역사 질문에서는 신뢰할 만한 답변을 내놓지 못한다는 연구 결과가 나왔다. 21일 테크크런치에 따르면 오스트리아 연구기관 복잡성 과학 허브(CSH)는 최근 발표한 연구에서 'GPT-4', '라마', 구글 '제미나이' 같은 거대언어모델(LLM)들이 역사적 전문성을 테스트하는 벤치마크인 '히스트-LLM(Hist-LLM)'에서 낮은 성과를 보였다고 밝혔다. 가장 높은 성과를 보인 'GPT-4 터보'도 정확도가 46%에 불과했다. 이번 테스트는 '세샤트 글로벌' 역사 데이터베이스를 바탕으로 진행됐으며 고대 이집트와 같은 특정 역사적 상황을 포함한 고급 질문을 포함했다. 이 질문에서 LLM은 대부분의 질문에 대해 부정확하거나 과장된 답변을 내놓으며 한계를 드러냈다. 일례로 연구진은 고대 이집트에 특정 시기에 찰갑 갑옷이 존재했는지 물었다. 'GPT-4'는 "예"라고 답했지만 실제로 찰갑은 해당 시기로부터 1천500년 뒤에 등장했다. 또 다른 질문에서는 고대 이집트에 상비군이 있었는지를 물었으나 모델은 잘못된 정보를 바탕으로 "있었다"고 답했다. 연구팀은 이런 오류의 원인으로 AI가 널리 퍼진 데이터를 우선적으로 학습하는 특성을 지적했다. 페르시아 같은 제국의 상비군에 대한 정보가 풍부한 반면 고대 이집트와 같은 특정 시기와 관련된 희귀 데이터는 학습이 부족하다는 것이다. 또 AI 모델은 특정 지역에 대한 역사적 지식의 성능이 더 낮은 경향도 보였다. 특히 사하라 이남 아프리카와 같은 지역에 대한 데이터의 부족과 편향이 더 큰 문제로 작용했다. 연구진은 이번 결과가 LLM의 역사적 한계와 개선 가능성이 있다는 점을 동시에 보여준다고 강조했다. 향후에는 대표성이 부족한 지역의 데이터를 추가하고 보다 복잡한 질문을 포함하는 방향으로 기준을 개선할 계획이다. 피터 투르힌 CSH 교수는 "AI는 기본적인 역사적 질문에는 유용하지만 고급 질문에서는 아직 전문성을 갖추지 못했다"며 "향후 기술 개선을 통해 역사 연구를 보조할 수 있는 가능성은 충분하다"고 말했다.

2025.01.21 09:57조이환

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