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클라썸, '동아시아 에듀테크 150'에 4년 연속 선정

교육·지식 공유 플랫폼 클라썸(대표 이채린, 최유진)이 교육시장 조사 기관 홀론IQ의 '동아시아 에듀테크 150'에 4년 연속 선정됐다고 17일 밝혔다. 동아시아 에듀테크 150은 혁신과 잠재력을 보여주며 전 세계적으로 교육 발전에 기여하는 기업을 대상으로 시장, 제품, 팀, 재무 건전성, 모멘텀 등을 기준으로 선정한다. 클라썸은 기술경쟁력과 성장성을 강점으로 지난 2021년부터 2022, 2023년에 이어 올해까지 4년 연속해서 이름을 올렸다. 홀론IQ 보고서에 따르면, 클라썸은 B2B SaaS로서 견고한 성장세를 지속할 것으로 전망된다. 보고서는 동아시아 에듀테크에서 한국의 대표성이 강화되고 있고, B2B 분야의 시장 점유율은 2020년 19%에서 올해 31%까지 확대될 것으로 예상했다. 클라썸이 속한 학습 환경을 조성하는 운영 및 관리 시스템 분야는 언어 학습(21%)에 이어 2위(20%)를 차지했으며, 꾸준히 성장하고 있다고 보고서는 언급했다. 클라썸은 삼성, LG, 현대를 포함한 전 세계 32개국, 1만1천여 개 이상의 기업, 기관 및 대학에서 사용 중이다. 선택형 익명, 챌린지, 소셜미디어(SNS) 형태의 디자인 등을 통해 구성원 간 소통 활성화를 유도하고, 사내에 지식과 노하우를 공유하며 AI로 즉각 활용할 수 있는 환경을 만든다. 특히 최근 구성원의 성공적인 커리어 개발을 돕기 위한 기능 개발에 박차를 가하고 있다. 올 4월 'AI 러닝패스' 이후 교육이 현업에서의 성과로 연결되도록 역설계하는 '스킬 기반 육성' 기능을 잇달아 출시하고 있다. AI 러닝패스는 AI와 대화를 통해 상황과 목표에 따라 성장 방향을 세우고 장기적인 계획에 맞춰 적합한 콘텐츠를 제시해 I개인별 학습 계획·경력 개발 계획을 수립하면서 구성원의 리스킬링과 업스킬링을 도와준다. 스킬 기반 육성 기능은 조직 또는 직무별 필요 스킬 구축 지원과 함께, 구성원이 보유한 스킬 확인부터 경력 개발 관련 학습 추천까지 맞춤형 성장 계획을 그릴 수 있다. 이채린 클라썸 대표는 "AI 기반으로 학습 참여도와 성과 연결성을 높이는 클라썸만의 차별성이 글로벌 무대에서 4번이나 인정받아 감회가 새롭다"며 "이에 만족하지 않고 향후 기업과 대학 등 교육 현장에서 조직과 구성원이 모두 성장하는 환경을 조성하기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.

2024.10.17 14:54백봉삼

"AI가 개인정보만 잊게 한다"…BBC가 '이 대학' 연구 주목한 이유는

"인공지능(AI)이 학습한 개인정보를 재학습 없이도 삭제할 수 있는 기술을 개발했습니다. 이는 AI 성능을 유지하면서도 개인정보 보호를 실현하는 최적의 방법입니다." 성균관대학교에서 AI와 사이버 보안을 연구하는 우 사이먼 성일 교수 겸 대시랩(Dash Lab) 소장은 최근 성대 수원 자연과학캠퍼스에서 기자와 만나 자신의 최신 연구 성과인 '머신 언러닝(Machine Unlearning)' 기술을 설명하며 이같이 밝혔다. 그는 AI 기술의 급속한 발전으로 개인정보 보호가 중요한 이슈로 부각되고 있는 상황에서 일부 데이터를 효율적으로 제거하는 기술의 필요성을 강조했다. 7일 업계에 따르면 최근 AI가 방대한 데이터를 학습하면서 개인정보까지 처리해 프라이버시를 침해하는 사례가 증가하고 있다. 이에 따라 개인정보 데이터를 AI 내에서 효율적으로 삭제하는 처리절차가 점점 더 중요한 과제로 부상하고 있다. 기존에는 AI 모델에서 개인정보를 포함한 일부 데이터를 삭제하려면 모델 전체를 처음부터 재학습시켜야 해 엄청난 시간과 비용이 소요됐다. 이러한 비효율을 해결하기 위해 우 교수가 최근 개발하고 특허를 낸 것이 '머신 언러닝' 기술이다. 머신 언러닝은 이미 학습된 딥러닝 모델에서 특정 데이터만을 선택적으로 삭제하는 기술이다. 민감한 정보가 포함된 데이터를 명령에 따라 효율적으로 제거하면서도 모델을 처음부터 재학습할 필요 없어 시간과 비용을 크게 절감하는 동시에 성능을 유지할 수 있다. 우 교수는 "'챗GPT' 등 거대 언어 모델(LLM)에서 특정 데이터를 삭제하고 다시 학습하려면 최소 3개월에서 6개월의 시간과 수백만 달러의 비용이 든다"며 "머신 언러닝 기술은 이러한 문제를 해결해 기업과 개인 모두에게 효율적인 솔루션을 제공할 가능성을 열었다"고 설명했다. 이 기술의 핵심은 고급 알고리즘을 활용해 일부 데이터를 제거하면서도 나머지 데이터를 보호하는 방식에 있다. 딥러닝 모델이 제거 대상 데이터를 더 이상 학습에 반영하지 않게 하면서도 발생가능한 부작용을 최소화한다. 이에 따라 모델은 삭제된 데이터를 제외하고 남은 데이터만으로도 빠르게 학습을 완료해 전체 모델의 성능과 정확성을 유지한다. 그는 "기존에는 4만5천 장의 데이터를 재학습해야 했던 것을 이 기술을 통해 5천 장만 학습시켜도 되게 됐다"며 "학습 시간 역시 4천 초에서 77초로 대폭 단축됐다"고 설명했다. 우 교수의 연구실은 AI 해악 방지 기술 개발로 국제적으로도 주목받고 있다. 실제로 그는 최근 딥페이크와 생성 AI를 이용한 가짜사진을 탐지하는 기술을 개발해 영국 공영방송사인 BBC로부터 자문 요청을 받았다. BBC는 그의 논문 '대조 학습을 이용한 이미지 위조 탐지(CFL-Net : Image Forgery Localization Using Contrastive Learning)'에 주목했다. 이 논문은 대조 학습을 활용한 이미지 위변조 탐지 기술을 다룬 연구로, 위성사진뿐만 아니라 일반 이미지나 영상에도 적용 가능해 언론사들의 보도 정확성을 비약적으로 향상시킬 잠재력이 있다. 그는 "BBC가 우리 논문을 보고 가짜 이미지를 탐지할 수 있는 기법에 대해 문의해 왔다"며 "딥페이크와 같은 조작된 콘텐츠를 판별하는 기술이 사진의 진위를 판단해야하는 언론사에 필수적이기 때문에 연락한 것 같다"고 밝혔다. 우 교수가 이렇게 희귀하면서도 혁신적인 기술들을 개발할 수 있었던 배경에는 사이버 보안 분야에서의 오랜 연구 경험이 있다. 실제로 그는 성대 교수 부임 전에는 미 항공우주국(NASA), 인텔 등에서 사이버 보안 관련 연구를 수행한 경력이 있다. 우 교수는 "많은 연구자들이 AI나 정보 보안 중 한 분야에만 집중하는 것과 달리 두 분야를 모두 연구할 수 있었다"며 "이러한 간학문적 접근이 개인정보 보호와 AI 성능 향상을 동시에 이룰 수 있는 기술 개발로 이어졌다"고 밝혔다. 또 그는 "인공지능은 인간에 대한 보호와 함께 가야 한다는 마음으로 사람을 보호하는 기술에 매진하고 있다"고 강조했다. 우 교수의 연구들은 정부의 다양한 지원 사업 덕분에 가능했다. 특히 지난 2022년 시작된 언러닝 연구는 과학기술정보통신부의 재원과 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 통해 진행됐다. '개인정보 보호 정책 변화를 유연하게 반영하고 준수할 수 있는 AI 플랫폼 연구 및 개발'이라는 프로젝트 하에 수행된 이 연구는 개인정보 보호 관련 정책 변동에 신속하게 대응하는 AI 개발을 목표로 하고 있다. 그는 "기업들은 돈이 되지 않는다고 생각해 혁신에만 투자를 하는 경향이 있다"며 "감사하게도 정부 지원 덕분에 안전과 혁신이 같이 가는 방향에 기여할 수 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "언러닝 기술로 시간과 비용이 절약되니 전 세계 어느 곳의 규제에도 발 빠르게 대응할 수 있게 돼 기업에도 실질적인 이익을 가져다줄 수 있다"고 덧붙였다. 우 교수는 랩실 연구 외에도 AI 인재 양성에 힘쓰고 있다. 성균관대가 실시하는 BK21, 인공지능대학원 및 융합보안대학원 사업 등을 통해 학생들이 AI 실무에 적합한 인재로 성장하도록 지원하고 있기 때문이다. 우 교수는 "전공자뿐만 아니라 문과 등 비전공자들도 AI 전문가로 성장할 수 있도록 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있다"며 "취업이 어려워 고민하는 요즘 청년들이 실무 능력을 키우는 데 도움이 될 것"이라고 말했다. 이어 "인간을 위한 AI를 개발하는데 힘쓰는 동시에 사회에 도움되는 실사구시형 AI 인재를 키우는데도 집중하겠다"고 강조했다.

2024.10.07 16:19조이환

"사업 하기 리스크 커"…개보위 공개 데이터 가이드라인에 AI 업계 '우려'

국내 인공지능(AI) 업계가 공개 데이터 처리 기준의 모호성으로 인해 기술 발전이 지연되고 있다고 호소하고 있다. 명확한 사용 기준이 없어 혼란이 가중되면서 AI 기술 및 서비스 개발에 직접적인 지장을 주고 있다는 지적이다. 2일 업계에 따르면 개인정보보호위원회(개보위)는 지난 7월 AI 개발 및 서비스에 활용되는 '공개 데이터 처리 기준'을 제시한 바 있다. 공개 데이터란 인터넷에서 누구나 합법적으로 접근할 수 있는 정보를 의미한다. 이는 생성 AI의 학습에 있어 핵심적인 역할을 하지만 주소와 고유식별번호 등 개인정보가 포함될 수 있어 개인정보 침해 우려가 있다. 개보위가 발표한 '공개 데이터 처리 기준'에 따르면 개인정보보호법 제15조 제1항 제6호에 명시된 개인정보처리자의 '정당한 이익'은 공개 데이터 사용의 법적 근거가 될 수 있다. 개보위는 이를 적용하기 위해서는 '목적의 정당성', '처리의 필요성', '구체적 이익형량' 등 세 가지 요건을 충족해야 한다고 설명했다. AI 기업들과 전문가들은 이러한 처리 기준이 지나치게 모호하며 구체적인 지침이 부족하다고 입을 모으고 있다. 업계 전문가들은 구체적인 가이드가 부재한 상황에서 각 AI 기업에게 강제된 자율성으로 인해 불필요한 추가 개발 및 비용이 발생함을 지적했다. 이에 따른 리스크 역시 기업이 부담하고 있는 상황이기 때문이다. IT 중소기업 B사 관계자는 "모호한 가이드만 있는 상황에서 자율적인 판단을 내리는 것은 원해서 하는 것이 아니라 거의 강제적으로 이뤄지는 것"이라며 "그 리스크도 어쩔 수 없이 각 회사가 지고 있다"고 토로했다. B사 관계자에 따르면 이러한 '자율성'은 스타트업과 중소기업에 특히 치명적이다. 회사가 자율적으로 판단해 데이터를 수집하고 모델 학습에 활용했다가 법적인 리스크를 져 발생하는 잠재적인 비용이 수십억 원에 달할 수도 있는 상황이기 때문이다. 대기업은 감당할 수 있겠지만 규모가 작은 기업에게는 큰 부담이 된다는 설명이다. 그는 "개발을 완료한 후 개인정보보호법에 따라 사용 불가 판정이 나오면 막대한 비용을 들여 다시 개발해야 하는 상황"이라며 "하루라도 빨리 명확한 가이드라인을 제공해 사업을 빠르게 진행할 수 있도록 해주면 좋겠다"고 강조했다. 또 다른 IT 대기업 R사 관계자는 AI 학습 데이터에 대한 처리 기준이 전 세계 차원에서도 명확한 규칙이 정해지지 않은 상황임을 지적했다. 그는 "해외 모델도 국내 공개 데이터를 이미 학습에 활용하고 있는 것으로 추정되는데 국내 기업에 더 강한 규제가 적용된다면 역차별이 될 수 있다"며 "AI 모델 경쟁이 심화되는 가운데 그래픽처리장치(GPU)와 학습 데이터 등 인프라 자원 확보가 기술 경쟁력으로 직결되기 때문에 신중한 규제나 가이드라인 제정이 필요하다"고 밝혔다. 그러면서 "단순히 빠르게 규칙을 정하는 데만 치중하지 말고 콘텐츠 기업·창작자·AI 기업이 함께 성장할 수 있는 방향으로 의견을 모아가면서 룰을 만들어가는 것이 필요하다"고 강조했다. 이러한 업계의 우려에 대해 개보위는 이날 저녁 공식적으로 반박했다. 우선 '정당한 이익'이라는 개념이 이미 전 세계적으로 확립된 적법 처리 근거로, 해외에서도 공개 데이터 처리에 법적으로 인정되고 있다는 것이다. 개보위 측은 "현재 프랑스에서는 지난해 10월부터 AI 학습 목적으로 개인정보 처리 시 '정당한 이익'이 인정되기 위한 기준을 제시한 바 있다"며 "마찬가지로 영국도 웹 스크래핑 수집 데이터를 생성 AI 학습에 사용하는 것을 두고 '정당한 이익'으로 인정된다고 밝혔다"고 주장했다. 또 개보위 측에 따르면 개인정보 처리의 목적·필요성·안전조치를 마련하는 것은 개인정보처리자의 기본 의무다. 이에 따라 안내서는 단순히 기업들이 '정당한 이익'을 적법 근거로 사용할 수 있도록 구체적 기준과 사례를 제시하는 목적으로 제작됐다는 것이다. 개보위 측은 "기업이 이를 준수하는 과정에서 일정 시간이 걸릴 수 있다"면서도 "그럼에도 이는 개인정보 보호의 기본적인 책임"이라고 강조했다. 개보위는 인허가 과정에 대한 우려도 일축했다. 기업들이 제기한 '인허가 과정'에 대한 우려는 사실과 다르며 정부는 어떠한 인허가 절차도 운영하지 않고 있다는 것이다. 이와 동시에 개보위는 AI 시대에 원칙 중심의 규율 체계를 정립하기 위해 노력 중이라는 점을 덧붙였다. 개보위 측은 "신기술 분야는 기술 발전 속도가 빠르기 때문에 안내서를 지속적으로 수정·보완할 예정"이라며 "그 과정에서 구속력 있는 법규의 필요성이 구체화되면 법 개정도 병행할 예정"이라고 밝혔다.

2024.10.02 19:08조이환

스쿨플랫·풀리AI, '2024 에듀테크 코리아 페어' 성료

에듀테크 스타트업 프리윌린(대표 권기성)이 운영하는 '스쿨플랫'과 '풀리AI'가 '2024 에듀테크 코리아 페어' 행사에 성공적으로 참여했다고 27일 밝혔다. 교육부와 산업통상자원부가 주최하는 2024 에듀테크 코리아 페어는 지난 9월 23일부터 25일까지 삼성동 코엑스 C홀에서 열렸다. 'AI가 이끄는 에듀테크의 미래'라는 주제로 3일간 행사에 약 300개 기업과 기관이 500 부스로 참가했다. 이번 박람회에서 프리윌린은 학교 맞춤형 인공지능(AI) 코스웨어 스쿨플랫AI와 풀리수학의 리브랜딩 버전인 풀리AI로 부스 참가와 세미나 등 다양한 행사를 진행했다. 박람회 기간 동안 6천 명이 넘는 관람객이 스쿨플랫과 풀리AI 부스를 찾았다. 스쿨플랫은 스쿨플랫 AI 튜터를 박람회 기간 동안 처음 공개하고, 에듀테크가 구현할 수 있는 교육 격차 없는 미래의 교육 현장을 선보여 많은 관심을 끌어냈다. 스쿨플랫 부스에 관람을 마친 한 초등교사는 "학생들이 스스로 학습하고 싶어 하는 서비스"라며 "교사로서도 기초학력이 부족한 학생들도 놓치지 않도록 수준 별로 학습 지도가 가능하고 본인의 학습 성취도를 바로 확인할 수 있어 학습 동기를 유발하는데 훌륭한 솔루션"이라고 말했다. 또 풀리AI는 학교급별로 초·중·고 교육용 '풀리스쿨'과 대학 교육 전문 '풀리캠퍼스'로 교육 전 과정을 아우르는 AI 코스웨어를 공개했다. 특히 AI 기반 학습과 교사의 코칭을 결합한 개인 맞춤형 AI 코스웨어(하이테크 하이터치)를 시연해 주목을 받았다. 풀리AI에서 마련한 학교 현장에서의 실제 활용 사례 세미나 참석 후 한 교육대생은 "예비 교사로서 강의를 들었는데 앞으로 학교 교육 현장에서 에듀테크를 어떻게 활용해야 할지 많은 고민이 해소됐다"고 밝혔다. 또 한 중학교 교사는 "교사로서 AI 에듀테크에 관심을 가질 수밖에 없는 오늘날인데, 학교 현장에서 많은 부분 교사의 수고를 덜어줄 수 있어 흔쾌히 도입하고 싶다"라는 의사를 나타냈다. 권기성 프리윌린 대표는 "교사, 정부 관계자, 학생 등 다양한 분야의 관람객들이 스쿨플랫과 풀리AI 부스에 방문해 주셨다"며 "AI를 활용한 기술력을 통해 교육 분야의 질적 향상에 보탬이 될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.

2024.09.27 08:44백봉삼

재능교육, '재능스스로교실' 오픈..."원하는 요일·과목·양 선택”

재능교육이 '스스로 학습할 수 있는 능력을 길러주는 공부방'인 '재능스스로교실'을 오픈했다고 26일 밝혔다. 재능스스로교실은 재능교육이 새롭게 선보이는 스스로 공부하는 습관을 길러주는 공부방이다. 재능스스로교실은 개인별 맞춤 학습이 가능한 '스스로학습시스템' 기반의 공부방이다. 스스로학습시스템에 따라 아이의 학습량과 진도가 개인별로 딱 맞게 조절된다. 아이들은 자신의 학습 능력에 딱 맞게 조절된 학습량을 공부하기 때문에, 학습에 부담을 느끼지 않으면서도 학교 공부를 더 잘할 수 있게 된다. 아이가 학습 부담을 느끼지 않으면서 학교 공부를 잘하게 되니, 학부모의 만족도가 높을 수 밖에 없다는 게 재능교육 측의 설명이다. 재능교육 고객들이 인정한 우수 학습 프로그램을 아이 발달 단계에 맞게 구성 재능스스로교실은 오랜 기간 고객으로부터 그 우수성을 검증 받아온 재능교육의 '사고력 프로그램', '문해력 프로그램', '학교 대비 프로그램', '영재교육 프로그램' 등을 아이의 발달 단계와 학습 필요성에 맞게 제공한다. 또 학교 공부를 꽉 잡아 주는 든든한 부가 학습 프로그램인 '학교공부다지기'도 정기적으로 제공한다. 원하는 요일에 원하는 과목을 원하는 만큼 학습 재능스스로교실은 아이의 집중력이 유지되는 최적의 학습 환경에서, 아이가 흥미와 재미를 가지고 학습하며 원하는 만큼 공부할 수 있도록 개인별 맞춤형 커리큘럼을 제공한다. 또한 등하원 일정과 학습 과목도 아이와 어머니가 원하는 요일에 원하는 과목을 원하는 만큼 학습할 수 있도록 별도의 제한을 두지 않고 있다. '스마트 출결 시스템'으로 아이가 교실에 오는 것이 즐겁도록 재능스스로교실에서 공부하는 것이 즐거울 수 있도록, 세세한 부분에서 '만족스러운 학습자 경험 제공'에 더욱 신경 썼다. 대표적인 것이 '스마트 출결 시스템'. 학습 일정과 등하원 스케줄을 관리해 주는 것은 물론, 아이가 등하원할 때마다 그날의 학습 성취를 형상화한 이미지를 AI를 통해 생성하여 보여줌으로써, 공부에 대한 기대와 보람을 느끼도록 했다. 예를 들어 아이가 등원하면 '스마트 출결 시스템'이 학습자가 모험을 떠나는 AI 이미지를 생성하여 보여 주고, 하원할 때는 모험을 마치고 돌아온 모습을 연출해 줌으로써, 아이가 매일 매일의 학습을 '즐거운 여행'처럼 여길 수 있도록 해준다. '스마트 출결 시스템'의 AI 이미지는 매번 새롭게 생성되며, 해당 이미지들은 학부모에게도 스마트폰으로 공유된다. 재능교육 백규태 COO는 "재능스스로교실은 재능교육이 40여 년간 일관되게 추구해온 스스로학습을 실현하는 최적의 학습 환경"이라며 "재능교육의 개인별 맞춤 학습 시스템인 스스로학습시스템을 '공부방'이란 학습 환경에 맞게 잘 적용해 아이들에게 공부하는 재미와 학습에 대한 자신감을 심어 준다"고 말했다.

2024.09.26 16:15백봉삼

아이스크림홈런에 AI 교사 투입…공부할 때 아이들 마음 더 잘 읽어준다

에듀테크 플랫폼 아이스크림홈런을 제공하는 아이스크림에듀가 인공지능(AI) 튜터인 'AI 드림쌤'을 선보이고 학생들의 자기주도학습 능력 향상을 이끌겠다는 포부를 밝혔다. 아이스크림에듀(대표 이윤석)는 24일 오전 서울 강남구에 위치한 슈피겐홀에서 '아이스크림에듀 AI 드림쌤 쇼케이스' 행사를 개최했다. 미디어와 협력사, 내부 임직원들이 참석한 가운데 열린 이번 쇼케이스는 올 하반기 내 '아이스크림 홈런(이하 홈런)'에 도입 예정인 AI튜터, 'AI 드림쌤'의 실체를 선보이고 서비스와 적용 기술, 향후 계획 등을 발표하는 자리다. AI 드림쌤은 아이스크림에듀가 업계 최초로 개발한 교육 특화 sLLM(소형언어모델)을 비롯해 홈런에서 수집되는 일 1천600만 건의 학습 분석 데이터, 영상 생성 기술 등을 기반으로 제작했다. 이러한 AI의 능력과 기존 관리교사와의 협업을 통해, 자기주도학습 체계를 공고히 하고자 개발하게 됐다. AI 드림쌤은 학습 점검과 성취도 관리, 라포 형성 등 관리 및 감독의 영역을 담당하고, 기존 관리교사는 이 데이터를 기반으로 한 고차원적인 학습전략 컨설팅과 학부모 상담에 집중할 수 있도록 2단계로 역할을 나눴다. 쇼케이스에 나선 김대겸 사업전략본부장은 “자기주도학습 능력 향상을 위해 AI는 꼭 필요한 기술”이라며 “AI 드림쌤은 '휴먼의 대체' 또는 휴먼과의 대결 구도가 아닌, '컬래버레이션'으로, 휴먼과 AI 각각이 잘 할 수 있는 영역에 집중해 완벽한 자기주도학습을 이끌어내고, 공부의 즐거움을 아는 학생들을 육성하는 것이 목표”라고 밝혔다. 남녀 2명씩 총 4명으로 구성된 AI 드림쌤은 비대면을 선호하고 친근하면서도 편안한 소통을 원하는 아이들의 눈높이에 맞춰, 아이들이 호감을 가지고 부담없이 다가갈 수 있는 외모와 페르소나를 지니고 있다. 또 학습 상담에 강점을 보이는 sLLM으로 학습자의 적극적인 발화를 이끌어낸다. 이로써 아이는 보다 편안한 마음으로 AI 드림쌤과 대화를 이어나가며 학습 피드백과 격려를 받는 과정 자체에 흥미를 느낄 수 있다. AI 드림쌤 서비스 소개를 맡은 서유정 교사지원팀장은 체험단 후기와 대화 사례, 아이와 직접 대화하는 시연 영상을 통해 아이의 적극성과 참여도, 대화의 길이 측면에서 기존 관리교사와의 상담보다 발전된 모습을 보여주기도 했다. 서비스 구현을 위한 버츄얼휴먼 플랫폼과 sLLM 등 AI 드림쌤 핵심 기술에 대한 설명은 개발에 직접적으로 관여한 AI연구소의 양운천 대리가 나섰다. 특히 아이스크림에듀가 개발한 교육 특화 언어 모델 'AI 드림스텔라'를 소개하며 학습 상담과 교육적 측면에서 발휘할 수 있는 가치에 대해 강조했다. AI 드림스텔라는 학습 관리 상담의 요구사항을 상세하게 분석하고, 교육 모델 특성을 고려한 단계별 프롬프트 데이터 설계 및 구축을 통해 개발한 AI 모델이다. 세밀한 제어를 통한 수준 높은 맞춤형 학습 상담을 제공하고 열린 질문으로 대화 참여를 유도하며, 학습자의 개인정보 보호 및 투명성을 강화시킬 수 있다. 이윤석 아이스크림에듀 대표는 “AI 드림쌤은 AI 시대를 살아가고 있는 아이들에게 편안함을 느끼게 해주고 대화에 대한 부담감은 낮춰 적극적인 발화에 큰 도움을 준다는 것에 의의가 있다”며 “지속적인 서비스 고도화를 통해 AI 드림쌤이 대표적인 교육 특화 AI 서비스로 자리잡고, 아이 교육에 혁신을 제공할 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

2024.09.24 10:42안희정

韓-美, "가정용 GPU로 기존 104배 넘는 초고효율 AI학습 가속기술 개발"

PC방이나 가정용 GPU를 이용해 고속 네트워크 없이도 AI학습 성능을 최대 104배까지 끌어 올릴 수 있는 획기적인 기술이 개발됐다. KAIST는 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU로 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서 AI 모델 학습을 혁신적으로 가속할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 기업과 연구자들이 고가의 데이터센터급 GPU(엔비디아 H100)나 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 길이 열린 셈이다. 기존에는 AI 모델 학습을 위해 개당 수천만 원에 달하는 고성능 서버용 GPU(엔비디아 H100) 여러 대와 이들을 연결하기 위한 400Gbps급 고속 네트워크 등 고가 인프라가 필요했다. 연구팀은 이 같은 문제 해결을 위해 '스텔라트레인(StellaTrain)'이라는 분산 학습 프레임워크를 개발했다. 고성능 H100 대비 10~20배 저렴한 GPU를 활용하고 고속 전용 네트워크 대신 대역폭이 수백에서 수천 배 낮은 일반 인터넷 환경에서도 효율적인 분산 학습이 가능하도록 알고리즘을 짰다. CPU와 GPU를 병렬로 연결해 학습 속도도 높였다. 또 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축 및 전송하는 알고리즘을 적용, 고속 네트워크 없이도 빠른 학습이 가능하도록 설계했다. 특히, 학습을 작업 단계별로 CPU와 GPU가 나눠 병렬 처리하도록 새로운 파이프라인 기술도 도입했다. 원거리 분산 환경에서도 GPU 연산 효율을 높이기 위해 AI 모델별 GPU 활용률을 실시간 모니터링, 모델이 학습하는 샘플 개수(배치 크기)를 동적으로 결정하고 변화하는 네트워크 대역폭에 맞춰 GPU 간 데이터 전송을 효율화했다. 연구 결과, 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존의 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있는 것으로 나타났다. 임휘준 박사는 "스텔라트레인 기술을 사용하면 기존 데이터 병렬 학습 속도 대비 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있다"고 말했다. 한동수 교수는 "이번 연구가 대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 하는 데 큰 기여를 할 것"이라며 "앞으로도 저비용 환경에서도 대규모 AI 모델을 학습할 수 있는 기술을 계혹 개발해 나갈 계획"이라고 말했다. 연구는 KAIST 임휘준 박사, 예준철 박사과정 학생, UC 어바인 산기타 압두 조시(Sangeetha Abdu Jyothi) 교수와 공동으로 진행됐다. 연구 성과는 지난 8월 호주 시드니에서 열린 'ACM SIGCOMM 2024'에서 발표됐다. 한편, 한동수 교수 연구팀은 지난 7월 GPU 메모리 한계를 극복한 소수의 GPU로 거대 언어 모델을 학습하는 새로운 기술도 발표했다. 이 연구는 최신 거대 언어 모델의 기반이 되는 전문가 혼합형(Mixture of Expert) 모델을 제한된 메모리 환경에서도 효율적인 학습을 가능하게 한다. 기존에 32~64개 GPU가 필요한 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 단 4개의 GPU만으로도 학습할 수 있다. 한동수 교수는 "학습에 필요한 최소 GPU 대수를 8배~16배 낮출 수 있다"며 "연구에는 KAIST 임휘준 박사와 김예찬 연구원이 참여했다"고 덧붙였다. 이 연구결과는 오스트리아에서 열린 AI 분야 국제 학회인 ICML에 발표됐다. 이 성과는 한국연구재단이 주관하는 중견연구사업, 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 정보통신·방송 기술개발사업 및 표준개발지원사업, 차세대통신클라우드리더십구축사업 (RS-2024-00123456), 삼성전자의 지원을 받았다.

2024.09.19 14:42박희범

"추론하는 법 배웠다"…오픈AI 'o1' 출시에 국내 업계 반응은?

오픈AI가 데이터 기반으로 답하는 것을 넘어 실제 추론까지 하는 생성형 인공지능(AI) 모델을 공개한 가운데, 생각의 사슬(CoT) 기법을 통한 추론 기술 고도화가 AI 업계에 필수 역량으로 자리할 것이라는 주장이 나왔다. 13일 오픈AI는 AI 추론 능력을 대폭 강화한 새로운 모델 'o1' 프리뷰 버전과 미니 버전을 블로그를 통해 공개했다. o1은 과거 오픈AI 내부에서 '스트로베리'라는 암호명으로 불렸던 모델이기도 하다. 이전 모델보다 더 복잡한 문제를 처리할 수 있으며 수학과 코딩 등 기술적 문제 해결에 강점을 보인다. 국제 수학 올림피아드 예선에서 'GPT-4o'는 13%의 문제를 해결했으나 'o1'은 83%의 문제를 정확히 풀어냈다. 현재 챗GPT 플로스 고객과 챗GPT 팀즈 고객만 o1을 이용할 수 있다. 이 모델은 챗GPT 기업 고객 대상으로는 제공되지 않는다. 질문 가능 횟수는 사용자당 일주일에 30회까지다. "생각의 사슬 필수요소...강화학습 뜬다" 전문가들은 AI 업계가 CoT를 필수 패러다임으로 갖출 것이라고 입을 모았다. 해당 과정에 포함된 강화학습(RL)방법이 재주목받을 것이라는 의견도 나왔다. 업스테이지 박찬준 수석연구원은 "앞으로 CoT를 다양하게 구성하고 이를 학습 과정에 잘 녹여내는 패러다임이 필수일 것"이라며 "이로 인해 강화학습이 다시 떠오를 것"고 강조했다. CoT는 생성형 AI가 복잡한 문제를 세분화해 오류를 수정하고 실수를 인정하며 해답 찾는 과정을 뜻한다. 복잡한 문제를 낱개로 잘라 하나씩 답을 푸는 형태다. 이를 통해 복잡한 문제도 차근차근 해결한다. 이는 마치 사람이 어려운 질문에 답하기 위해 오랫동안 생각하는 것처럼 생각의 꼬리를 무는 형식이다. 챗GPT-4o 등 기존 챗봇보다 답변 시간이 오래 걸리지만 더욱 자세하고 정확한 답변을 얻을 수 있는 이유다. CoT 기법에 RL방법론이 적용된 것으로 알려졌다. AI가 복잡한 문제를 세분화해 하나하나 차근차근 풀면서 최종 정답과 가장 가까운 방향으로 간다는 이유에서다. RL방법은 CoT을 통해 AI에 생산적으로 사고하는 방법을 모델에 가르치는 셈이다. 오픈AI는 RL을 통해 o1 성능이 지속적으로 향상되는 것을 발견했다고 설명했다. 오픈AI 미라 무라티 최고기술책임자(CTO)는 "o1의 추론 과정을 개선하기 위해 RL을 선택했다"며 "모델이 정답을 맞히면 긍정적인 피드백을, 틀릴 경우 부정적인 피드백을 주는 식으로 기능을 개선했다"고 설명했다. 김동환 포티투마루 대표는 "o1이 CoT 기법을 활용한 복합 추론 기술의 고도화를 통해 수학을 비롯한 과학, 생명공학 분야에서의 난제 해결에 기여할 것"이라고 밝혔다. 국내서 LLM을 개발하는 한 업계 관계자도 "생성형 AI가 CoT와 RL로 사람처럼 생각하는 법을 학습했다"며 "기존 데이터 기반으로 답변을 찾아내는 것에서 실제 추론 단계로 넘어갔는지에 대한 평가가 이어질 것"이라고 내다봤다. "B2B·B2C 사업 전략 뚜렷...상용화에 GPU 확보 관건" 업계 관계자들은 기업용 o1 정식 버전 가격이 상당할 것이라고 내다봤다. 이에 오픈AI B2C와 B2B 비즈니스에 대한 경계가 뚜렷해지면서 수익화에 다양성을 줄 것이라고 분석했다. 국내서 LLM 사업하는 한 관계자는 "앞으로 오픈AI 고객은 기존 비용으로 챗GPT-4o까지 사용하는 부류와 높은 비용으로 좋은 결과물을 얻고자 하는 부류로 나뉠 것"이라고 언급했다. 이어 "오픈AI 서비스가 다양화돼서 B2B·B2C 비즈니스 전략에 차별화가 생길 것"이라고 밝혔다. 최근 외신은 오픈AI가 o1 모델을 기업용으로 출시할 경우 가격을 매월 2천 달러(약 266만원)로 책정할 것이란 소식을 내부 관계자 말을 인용해 보도한 바 있다. 오픈AI가 모델 상용화를 위해 중앙처리장치(GPU) 확보에 혈안일 것이라는 분석도 나왔다. 박찬준 수석연구원은 "고도화된 추론으로 GPU 추가 확보가 불가피할 것"이라며 "샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 GPU를 더 확보하려는 이유가 o1 상용화에 있을 것으로 본다"고 예측했다.

2024.09.13 14:39김미정

오르조, 학생이 질문하면 AI 코치가 답변해 준다

슬링(대표 안강민)이 자사가 운영하는 중·고등학생 대상 태블릿 학습 앱 오르조에 생성형 인공지능(AI) 기반으로 학생 맞춤형 문제풀이 해설을 지원하는 대화형 '오르조 AI 코치'를 출시했다고 5일 밝혔다. 슬링은 태블릿 학습 앱 오르조를 운영하며 축적한 1억건 이상의 역대 기출문제, 해설 등의 학습 데이터와 텍스트, 이미지를 동시에 처리하는 앤트로픽 클로드의 최신 AI 모델을 결합했다. 이를 통해 학생들의 질문에 대한 답변부터 효과적인 지문 접근법, 풀이 해설까지 실시간으로 알려주는 대화형 오르조 AI 코치를 선보이게 됐다. 오르조 AI 코치는 학생이 오르조 앱을 통해 학습하는 과정에서 궁금한 부분을 질문하면 AI 코치가 답변에 필요한 요소를 지문과 선지에서 도출하고, 이를 직접 학습 화면에 하이라이팅하며 풀이방법을 안내해 주는 것이 특징이다. 이와 함께 오르조 AI 코치는 해설 습득이 어려운 학생들을 위해 연속적인 대화를 통한 상세한 설명으로 이해를 돕는 것은 물론 학습 중인 과목, 문항과 관련 없는 질문에는 답변하지 않도록 설계돼 학생들에게 일대일 과외처럼 몰입감 높은 학습 경험을 제공해준다. 현재 오르조 AI 코치는 언어 과목 문제풀이 코칭에 특화돼 국어와 영어 과목 학습 시 활용 가능하며, 첫 출시를 기념해 9월 말까지 최대 42% 할인된 가격에 이용할 수 있는 행사도 진행 중이다. 슬링은 연내 기능 고도화를 통해 이미지 형태의 수학 문제 계산 풀이 과정 분석에 최적화된 수학 과목 전용 오르조 AI 코치를 선보이고 선생님용 학습관리 솔루션인 '오르조 클래스'에도 AI 코치를 접목시킬 계획이다. 안강민 슬링 대표는 "해설지만으로 궁금증이 해소되지 않았던 학생들을 위해 질의응답과 가독성 높은 설명으로 명확하게 이해를 도울 수 있는 AI 코치를 개발하게 됐다"며 "학생들이 주 7일 하루 24시간 내내 접근 가능한 AI 코치를 활용해 스스로 질문하고 해답을 찾아가는 과정에서 자기주도형 학습을 실천할 수 있길 바란다"고 말했다.

2024.09.05 22:35백봉삼

[ZD SW 투데이] 카테노이드, 에쓰핀테크놀로지와 MS 서비스 제공 파트너십 체결 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆카테노이드, 에쓰핀테크놀로지와 MS 서비스 제공 파트너십 체결 카테노이드가 에쓰핀테크놀로지와 마이크로소프트 서비스 제공을 위한 파트너십을 체결했다. 카테노이드는 이번 파트너십을 통해 클라우드 및 AI 서비스를 제공할 예정이다. 또 고객 니즈에 맞는 IT 솔루션과 컨설팅 서비스를 제공해 비즈니스 성장을 위한 클라우드 및 AI 도입·활용을 적극 지원할 예정이다. ◆안랩, 'TIP 3.0' GS인증 1등급 획득 안랩의 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 '안랩 티아이피 3.0(AhnLab TIP 3.0)'가 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 소프트웨어 품질인증(GS) 1등급을 획득했다고 밝혔다. GS인증은 국제표준을 기반으로 소프트웨어의 기능 적합성, 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등 항목에 대해 기능을 평가하고 인증을 부여하는 제도다. ◆딥브레인AI, '딥페이크 탐지 솔루션' 1개월 무료 지원 딥브레인AI가 딥페이크의 진위여부를 판별하는 '딥페이크 탐지 솔루션'을 1개월간 무료로 지원한다. 이 제품은 영상, 이미지, 음성 탐지를 지원하며 딥페이크 진위여부, 변조율, 합성유형 등을 판별해 결과를 제공한다. ◆티맥스에듀AI, 에듀윌과 AI 기반 학습 솔루션 개발 티맥스에듀AI가 경기도 성남시 티맥스그룹 사옥에서 에듀윌과 업무협약을 체결했다. 이번 업무협약은 AI를 기반으로 질 높은 교육 콘텐츠을 개발하고 고객에게 맞춤형 학습을 제공하기 위해 진행됐다. 양사는 AI 기반 학습 솔루션을 개발하고 성인 교육 시장에서 경쟁력을 강화할 계획이다. ◆모넷코리아, 강남구와 '강남, 디지털을 품다' 실증사업 파트너십 체결 모넷코리아가 강남구와 '강남, 디지털을 품다' 실증사업 추진을 위한 업무협약을 체결했다. '강남 디지털을 품다'는 강남구 행정의 혁신적인 변화를 위한 도시문제 해결 사업이다. 모넷코리아는 이 사업에서 사물인터넷(IoT) 무선 센서 기반 공공시설 구조물 안전관리의 실증사업을 진행할 예정이다.

2024.08.29 17:44조이환

[ZD SW 투데이] 셀바스AI, 정상제이엘에스에 '셀비 SR' 공급 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆셀바스AI, 정상제이엘에스에 '셀비 SR' 공급 셀바스AI가 정상제이엘에스에 인공지능(AI) 영어 발음 학습 솔루션인 '셀비 SR(Selvy SR)'을 공급한다. 이 솔루션은 영어 교육 콘텐츠에 쉽게 연동돼 개인화된 학습 피드백을 제공한다. '셀비 SR'은 정상제이엘에스의 플루엔씨(fluenC) 플랫폼에 적용돼 유치원생과 초등학생 대상의 영어 스피킹 학습에 활용된다. 이 때 발음 정확도, 억양, 속도 등을 종합적으로 평가해 다양한 피드백을 제공한다. ◆에티버스, 엘라스틱과 파트너십 체결 에티버스가 미국 AI 검색 엔진 기업 엘라스틱과 파트너십을 체결해 한국 공식 총판으로 선정됐다. 이에 따라 엘라스틱의 AI 플랫폼과 솔루션을 국내에 도입할 예정이다. 에티버스는 30년 이상 IT 소프트웨어 및 하드웨어 총판 사업을 수행함으로써 획득한 국내 IT 시장 전문성과 시장 점유율로 인해 엘라스틱의 파트너로 선정됐다. ◆티오리, 전 세계 화이트햇 해커 대상 '버그바운티 프로그램' 공개 티오리의 버그바운티 플랫폼 '패치데이'가 에듀테크 스타트업 구름과 함께 전 세계 화이트햇 해커를 대상으로 버그바운티 프로그램을 진행한다. 버그바운티는 보안 취약점을 찾아 제보한 화이트햇 해커에게 보상을 지급하는 서비스 보안 강화 프로그램이다. 이번 버그바운티는 구름의 웹서비스와 관련된 보안취약점과 다크웹에서의 위협 정보를 제공한 제보자에게 최대 300만원의 포상금을 지급한다. ◆국정원, '디지털포렌식 챌린지 2024' 개최 국가정보원이 한국정보보호학회와 함께 10월 8일까지 '디지털포렌식 챌린지 2024'를 개최한다. 이 대회에서는 전 세계 디지털포렌식 전문가와 학생들이 참여해 최신 기술을 겨루게 된다. 대회는 문제풀이와 기술공모 두 분야로 나뉘어 진행된다. 참가자들은 각 분야별 5팀씩 총 10팀이 선정되며 주요 우승팀에게는 국가정보원장상이 수여된다. ◆한드림넷, 네트워크 스위치 기반 원격 전원 제어 특허 취득 한드림넷이 네트워크 스위치 기반 원격 전원 제어 기술의 특허를 취득했다. 이 기술은 CCTV, 공공 와이파이, 사물인터넷(IoT) 디바이스 등 단말에서 장애가 발생할 때 원격으로 전원을 제어해 장애를 복구한다. 또 이 기술은 네트워크 관리 시스템과 연동돼 엔지니어가 현장에 출동하지 않고도 문제를 원격에서 처리할 수 있게 한다.

2024.08.09 11:29조이환

"학습 관리·오답풀이 걱정 끝"...학원가에 부는 AI 교육 바람

최근 에듀테크 시장이 급속도로 성장하면서 국내 사교육 현장에도 인공지능(AI) 서비스가 빠르게 도입되고 있다. 학생들의 태블릿 PC 보유율이 급속도로 높아지면서 AI 서비스 도입이 쉬워졌기 때문이다. 특히 전통적인 오프라인 학습 방식과 접목해 시너지를 낼 수 있는 혁신적인 AI 에듀테크 기술들이 늘어나면서 학원가의 생산성이 크게 높아지는 모습이다. 최근 교육계에서 주목 받는 AI 에듀테크 서비스들을 모아봤다. 프리윌린 '매쓰플랫' 에듀테크 스타트업 프리윌린이 제공하고 있는 '매쓰플랫'은 매쓰플랫은 수학 교육에 IT 기술을 접목해 학생들에게 맞춤형 수학 콘텐츠를 제공하는 선생님을 위한 교육 솔루션이다. 여러 명의 학생을 관리해야 하는 수학학원과 공부방 선생님들에게 학생의 학업 성취도에 맞는 문제를 지원하고, 학생 개개인을 관리할 수 있는 솔루션을 제공하고 있다. 매쓰플랫은 '오답 관리 기능'으로 유명하다. 이용자가 시중 교재를 구매해 학습한 후, 매쓰플랫을 이용해 채점하면 자체제작한 문제은행 DB(데이터베이스)에서 유사한 문제를 제공하는 형태다. 또 매쓰플랫은 지난해 11월부터 시중 교재와 교사용 교재를 바로 구매할 수 있는 '매쓰플랫 교재몰'도 운영하고 있다. 튜링 '수학대왕' 자기주도형 AI 수학 플랫폼 '수학대왕'을 운영하는 튜링도 대표적인 에듀테크 스타트업으로 꼽힌다. 글로벌 빅테크인 오픈AI와 협업을 진행 중인 튜링은 자체 개발 AI 알고리즘 모델을 탑재한 수학대왕 서비스를 통해 단 5개의 문제풀이만으로도 학생들의 실력을 진단하고 원하는 대학교와 학과에 합격할 확률도 파악해줄 수 있다는 게 특징이다. 또 방대한 축적 데이터를 기반으로 AI가 오답 분석을 통해 학생들의 취약한 부분을 파악하고, 오답과 유사한 유형의 문제를 AI가 자동으로 생성해 개개인에게 필요한 학습 내용을 중심으로 맞춤형 학습이 가능하다. 수학대왕 서비스가 사교육 시장에서 인기를 끌고 있는 것은 학생들의 공부의지를 이끌어내는 동기부여 시스템 때문이다. 보상과 퀘스트, 학습 랭킹 시스템인 '페이스메이커' 등 학습과 게임이 결합된 다양한 콘텐츠를 제공하고 있어, 선생님이 손쉽게 학생들의 참여를 이끌어낼 수 있다. 아울러 튜링은 올들어 학교·학원 선생님들을 대상으로 맞춤서비스인 '수학대왕 클래스' 서비스를 선보이기도 했다. 수학대왕클래스는 전용 앱 대시보드에서 자동 채점, 풀이 기록, 필기를 한 눈에 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 나아가 학생 별 학습량 통계와 현황 데이터를 공개한다. 북아이피스 '쏠북' 교재의 저작권 문제를 해결해 경쟁력을 확보한 사례도 눈에 띈다. 북아이피스가 운영하는 디지털 교재 플랫폼 쏠북은 출판사와의 선제적인 저작권 라이선스 계약을 맺어 안전한 교육 콘텐츠를 제공한다. 저작권자가 교재나 수업 자료를 플랫폼에 등록하면, 교육기업이나 학원, 강사 등이 저작권료를 지급한 뒤 해당 저작물을 이용할 수 있도록 생태계를 만든 것이다. 쏠북은 에듀테크 기업과 프랜차이즈 학원을 위한 B2B 요금제도 출시한 바 있다. B2B 요금제는 에듀테크 기업 매출 규모에 맞춘 정찰제 방식과 수강 학생수와 연동한 종량제 방식으로 구성돼 가격 부담을 낮췄다는 평가다. 아울러 다양한 출판사 및 에듀테크 기업들과 업무협약을 맺으며 교육 콘텐츠 영역을 확장하고 있다.

2024.07.14 08:32백봉삼

美 클라우드플레어, '웹사이트 스크랩' 차단 지원

미국의 인터넷 보안 업체 클라우드플레어가 웹사이트 소유자들이 인공지능(AI) 서비스의 콘텐츠 접근을 차단하는 기능을 출시했다. 여러 AI 기업들이 타사 웹사이트를 무단으로 스크랩해 콘텐츠를 수집하자 대응 조치를 내놓은 것이다. 지난 6일 포브스 등 외신에 따르면, 클라우드플레어는 공식 블로그를 통해 클라우드플레어 고객이 자신의 웹사이트를 방문하는 AI 봇을 차단하는 기능을 출시했다고 밝혔다. 클라우드플레어 관계자는 해당 기능을 출시한 이유에 대해 "생성형 AI의 인기로 모델 학습이나 추론 실행에 사용되는 콘텐츠 수요가 급증하고 있다"며 "웹 스크래핑용 AI봇을 투명하게 운영하지 않는 일부 AI 기업이 무단으로 콘텐츠를 가져가는 사례도 발생하고 있다"고 설명했다. 해당 기능은 클릭 한 번으로 클라우드플레어 고객 누구나 활성화할 수 있으며 무료 사용자도 이용 가능하다. 해당 기능이 활성화되면 클라우드플레어 자체 기술로 봇 점수를 계산하며, AI봇을 식별하고 막는다. 클라우드플레어는 발표와 함께 자사가 수집한 'AI 스크랩퍼'들의 활동 데이터를 공유했다. AI 모델을 학습시키기 위해 대규모언어모델(LLM) 등의 콘텐츠 수요가 급증하자 여러 기업에서 타사의 홈페이지의 스크랩해 콘텐츠를 도용한 것이다. 해당 데이터에 따르면, 6월 한 달 간 클라우드플레어 사용자 중 약 39%가 AI 봇에 의해 홈페이지 스크랩을 당했다. 또한 이 중 2.98%만이 홈페이지 스크랩을 자체적으로 차단한 것으로 나타났다. 클라우드플레어 관계자는 "봇 탐지를 회피하기 위해 기존 감지 규칙을 우회해 콘텐츠에 접근하려는 AI 기업이 계속 나올 것으로 보인다"며 "클라우드플레어는 머신러닝 모델을 고도화하고 더 많은 AI봇을 차단목록에 추가해 콘텐츠 제작자가 성장할 환경을 제공할 것"이라고 말했다.

2024.07.07 14:13정석규

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

부실한 'AI 허브' 데이터 품질..."연합학습·입찰 방식 간소화 필요"

정부가 운영하는 인공지능(AI) 학습용 데이터 플랫폼 'AI 허브'가 부실하다는 목소리가 나왔다. AI 허브에 등록된 공공데이터 품질 수준이 낮다는 지적이다. 전문가들은 AI 허브에 기업이 직접 데이터 올리는 방식을 개편해야 한다고 입을 모았다. 기업이 AI 허브에 데이터를 공유한다는 건 영업 비밀을 공개하는 것과 같은 이치이기 때문이다. 이 외에도 입찰 방식을 간소화하고 과금을 매기는 등 세밀한 정책 설계가 필요하다는 의견도 나왔다. 정부는 2017년부터 내년까지 1천300여종으로 이뤄진 AI 학습용 공공데이터 조성 목표로 AI 허브를 개설했다. 현재 전담 기관은 한국지능정보사회진흥원이다. 감사원에 따르면 2020년부터 현재까지 진행된 데이터 중 122종 데이터 품질에 문제가 있는 것으로 전해졌다. 여기에 투입된 사업비만 1천148억원이다. "데이터 직접 공유, 보안·품질↓…'연합학습' 채택 필요" 기업이 데이터를 AI 허브에 직접 공유하는 방식이 개편돼야 한다는 주장이 이어지고 있다. 자사 핵심 데이터를 납품하는 순간 기업 영업 비밀이 공개된다는 이유에서다. 한 업계 관계자는 "그동안 기업은 고의적으로 품질 낮은 데이터만 골라 공유하는 분위기"라며 "일회성 납품일뿐더러 데이터 품질을 직접 측정하기 힘들기 때문"이라고 귀띔했다. 전문가들은 연합학습으로 데이터 공유 환경을 조성해야 한다고 목소리를 높였다. 기업이 자사 기기나 서버로 데이터를 훈련한 후, 업데이트 결과만 중앙 서버에 공유하는 방법이다. 다른 기업들은 중앙 서버에 공유된 것만으로 AI 모델을 개발할 수 있다. 이때 데이터는 중앙 서버로 전송되지 않고, 데이터 생산자 기기나 서버에 보관된다. 데이터 정보보호를 높일 수 있는 셈이다. 직접 데이터를 물리적으로 공유하는 방식과 다르다. 이경전 경희대 빅데이터·빅데이터응용학과 교수는 "기업이 자사 데이터를 직접 공유하는 것보다는 연합학습 방식이 효과적"이라며 "결과적으로 AI 허브에 등록된 데이터 품질에 긍정적인 영향을 미칠 것"이라고 본지에 전했다. 김진형 카이스트 명예교수도 "데이터 댐 과제에서 연합학습을 허용하고 과금을 설정하는 등 섬세한 정책 설계가 절실하다"고 말했다. "입찰 방식 바꿔야 수익 좋은 기업도 참여할 것" 공공 입찰 방식에도 전면적 수정이 필요하다는 주장도 나왔다. 소모적인 검토가 지나치다는 지적도 나왔다. 불필요한 서류 검토로 인해 정부 사업 필요 없는 수익성 좋은 기업이 낮은 참여도를 기록했다는 입장이다. 한 업계 관계자는 일반 기업이 입찰하는 방식 채택으로 이를 교체해야 한다고 주장했다. 그는 "보통 기업이 업체에 용역을 맡기면 회계 검증 등 불필요한 검토를 하지 않는다"며 "계획대로 용역을 잘 수행하는지, 품질 기준을 잘 충족하는지만 평가한다"고 설명했다. 그는 "공공 사업을 수주하지 않아도 되는 소위 '잘 나가는 기업'은 지나친 서류 검토나 불필요한 형식 절차로 인해 AI 허브 참여를 꺼리고 있다"며 "정책에 변화가 있어야 할 것"이라고 강조했다.

2024.05.27 18:37김미정

링글, '초격차 스타트업 1000+ 프로젝트' 선정

디지털 기반 종합 영어 솔루션 '링글'이 중소벤처기업부 주관 '초격차 스타트업 1000+ 프로젝트'에 선정됐다고 24일 밝혔다. 초격차 스타트업 프로젝트는 AI, 미래모빌리티, 시스템반도체 등 10대 신산업 분야에서 글로벌 시장을 선도할 혁신적인 기술과 비전을 가진 스타트업을 지원하는 프로그램이다. 링글은 AI·빅데이터 분야 지원 대상 35개 사 중 하나로 선발됐고, 3년간 최대 6억원의 사업화 자금 및 해외 진출, 기술개발 컨설팅, 개발 및 실증 등을 지원받게 된다. 2015년 영미권 명문대 출신 튜터와 일대일 화상 수업을 제공하는 서비스로 시작한 링글은 학습 효율을 증대하는 AI 기술을 지속 개발, 제공하고 있다. 작년 8월 링글은 학습자의 영어 회화 실력을 상세하게 분석하고 진단하는 'AI 분석' 기능을 출시했고, 해당 기술을 적용한 'AI 스피킹 테스트'는 기업에서 채용 또는 평가 시 활용되고 있다. 이번 달 링글은 학습자가 AI와 대화하며 원어민 튜터와의 수업을 준비하고 복습할 수 있는 'AI 스피킹 파트너' 서비스를 선보이기도 했다. 이승훈 링글 공동대표는 "이번 선정은 링글 AI 기술의 혁신성과 성장 가능성을 인정받은 결과라 기쁘다"며 "초격차 스타트업 지원에 힘입어 AI 기반 맞춤형 학습 솔루션을 더욱 고도화할 것이다"라고 밝혔다.

2024.05.24 14:37백봉삼

AI 신약개발 'K-멜로디' 시동

보건복지부·과학기술정보통신부·한국제약바이오협회가 17일 오전 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-멜로디) 사업단' 개소식을 개최했다. 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트 사업은 인공지능(AI)을 활용해 신약개발 기간을 단축하고 비용을 절감코자 복지부와 과기정통부가 함께 추진하는 사업이다. 지난달 한국제약바이오협회 김화종 AI신약융합연구원장을 사업단장으로 선정하고, 제약협회에 사업단을 구성한 바 있다. 사업단은 연합학습 플랫폼 구축과 신약개발 후보물질 발굴을 위한 AI 알고리즘 개발 및 검증 등을 총괄할 예정이다. 이밖에도 세부 과제의 ▲기획·공모 ▲관리·평가 ▲성과 확산·홍보 등 연구개발 전주기 업무도 맡는다. 권병기 복지부 첨단의료지원관은 “신약개발에 AI를 활용한 새로운 패러다임에 도전하는 이번 프로젝트를 통해 우리나라 제약산업이 한층 발전하기를 기대한다”며 “연구개발에 필수적인 보건의료데이터 활용을 더욱 활성화해 첨단바이오 분야에서 국민건강 증진에 기여하는 혁신적인 연구와 서비스 개발이 활성화되도록 지원하겠다”고 밝혔다. 황판식 과기정통부 기초원천연구정책관도 “그간 국내 제약산업계에 축적된 양질의 신약 데이터가 이번 프로젝트를 통해 연합학습 방식으로 보안을 유지하면서 안전하게 공유되고 활용될 수 있는 기반이 마련될 것”이라며 “AI과 바이오 기술이 결합해 새 성과를 창출하는 첨단바이오 분야의 대표적인 성공 사례가 될 것으로 기대한다”고 전했다.

2024.04.17 10:33김양균

AI 수학학습 플랫폼 '수학대왕', 누적 가입자 수 100만 돌파

자기주도형 AI 수학 학습 플랫폼 '수학대왕'을 운영하는 튜링(대표 최민규)이 누적 가입자 수 100만 명을 돌파했다고 16일 밝혔다. 수학대왕은 학생들의 자기주도학습을 돕는 AI 기반 학습 플랫폼이다. 2020년 3월 출시한 수학대왕은 3년 10개월여 만에 누적 다운로드 수 150만 건을 돌파했다. 150만 건의 누적 다운로드 수와 함께 100만 명의 가입자 수를 달성한 국내 수학 교육 앱은 수학대왕과 콴다가 유일하다. 수학대왕이 자체 제작해 보유하고 있는 문제 수는 약 8만개로, 양질의 수학 문제를 제공하는 플랫폼으로 자리매김했다. 튜링은 학생들의 자기주도학습을 돕는 '게이미피케이션(Gamification)'을 통해 성장을 거듭해왔다. 게이미피케이션은 학습에 재미요소를 결합시켜 학생들의 공부의지를 이끌어내는 동기부여 시스템이다. 수학대왕은 미션 제공을 통해 학생들에게 장학금 포인트를 지급하거나, 학생들 간의 페이스메이커 시스템을 구축하는 등 다양한 기능을 통해 지속적인 학습을 이끌어낸다. 특히 서비스 이용 유지율이 98%에 달할 정도로 학부모와 학생들 사이에서도 만족도가 높게 나타났다. 수학대왕의 자체 개발 AI 알고리즘 모델 역시 서비스의 핵심이다. 학생들은 단 5개의 문제풀이를 통해서 자신의 실력을 진단받을 수 있다. 수학대왕은 축적된 학습 데이터를 기반으로 학생들의 실력을 분석한 리포트를 제공하고, 원하는 대학교와 학과에 합격할 확률도 파악해준다. 또 AI가 학습 풀이과정에 필요한 최소한의 힌트를 제공하고, 오답 분석을 통해 학생들이 취약한 부분을 파악하고 효율적인 학습을 가능하도록 돕는다. 특히 수학대왕은 오답과 유사한 유형의 문제를 AI가 자동으로 생성해 정답률을 높이는 등 맞춤형 문제풀이에 특화됐다. 지난 2018년 설립된 튜링은 지난 4년간 수학대왕을 통해 축적된 방대한 학습 데이터를 바탕으로 수학학습 특화 AI 모델을 정교화하고 있다. 이런 기술력을 인정받아 지난달 '오픈AI 매칭데이'에서 오픈AI가 선정한 국내 스타트업 10개사에 포함되면서 글로벌 협업에도 박차를 가했다. 또 AI 학회 'AAAI2023'에 논문을 게재하는 등 AI에 대한 연구도 지속 중이다. 특히 튜링 최민규 대표는 세계적인 경제 전문지 포브스에서 매년 선정하는 '30세 미만의 젊은 리더 30인'에서 컨슈머 테크 부문에 선정됐다. 튜링은 현재까지 매쉬업엔젤스, KT인베스트먼트, 신한벤처투자, 코오롱인베스트먼트 등으로부터 누적 110억원 투자금을 유치했다. 최민규 튜링 대표는 "모든 학생들이 수학 공부도 재미를 느껴 절대 포기하지 않도록 최선을 다해 도울 것"이라며 "AI 기술을 적극 활용하는 자기주도형 학습 플랫폼으로서 에듀테크 시장을 선도해 나가겠다"고 말했다.

2024.04.16 17:35백봉삼

제약바이오협, K-멜로디 사업단 구성…AI 신약개발 물꼬

한국제약바이오협회가 연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트의 주관기관으로 사업단을 구성하고, 국내 인공지능(AI) 신약개발 추진을 본격화했다. 보건복지부와 과학기술정보통신부는 지난 11일 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(이하 K-멜로디)' 신임 사업단장으로, 김화종 제약바이오협 AI신약융합연구원장을 선임했다. 이에 따라 제약바이오협은 다음 달부터 세부과제 기획, 공모‧선정 등을 추진할 예정이다. K-멜로디는 AI 신약개발의 걸림돌로 꼽히는 '개인정보 유출' 위험성을 방지하고, 각 기관이 보유한 데이터를 실제 활용할 수 있는 연합학습기술(Federated Learning)을 활용하는 국가 연구개발사업이다. 사업기간은 오는 2028년까지로, 총사업비는 348억 원이다. 사업단은 ▲연합학습 플랫폼 구축 ▲신약개발 데이터 활용·품질관리 ▲연합학습 플랫폼 활용 활성화 등을 진행할 계획이다. 협회는 이미 4년 전 AI신약개발지원센터를 설립했다. 작년 1월 12일에는 기존의 AI신약개발지원센터를 AI신약융합연구원으로 확대·발족하고, 초대 원장으로 김화종 강원대 교수를 선임했다. 노연홍 제약바이오협회장은 “다수 기업·기관이 보유한 실험 데이터를 공유·활용하는 AI 신약개발 플랫폼 구축은 산업의 미래를 준비하고 있는 국내 제약바이오기업이 도약할 수 있는 전기를 마련할 것”이라며 “선진국과의 격차가 크지 않은 AI 기반 신약개발 분야에서 우리나라가 글로벌 경쟁력을 확보하고, 나아가 AI 기반 신약개발을 주도해 나갈 수 있는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 김화종 원장도 “국내 제약바이오기업이 AI를 신약개발에 실제로 적용하는 구체적인 도구를 확보하고 기업 간 협력과 경쟁을 통해 국제 경쟁력을 갖게 될 것”이라고 자신했다.

2024.03.12 12:55김양균

GPT-4, 게임실력은 어떨까...둠 실행시켜보니

사전학습 없이 GPT-4로 1인칭 슈팅 게임인 둠을 플레이하는 연구가 진행됐다. 연구 결과 기존 강화학습에 비해 낮은 성능을 기록했지만 추가 학습 없이도 스스로 게임을 진행하는 등 잠재적인 발전 가능성을 확인했다. 11일(현지시간) 더레지스터 등 외신에 따르면 마이크로소프트의 수석 응용 과학자이자 영국 요크 대학의 연구원인 아드리안 드 윈터는 연구 논문 'GPT-4가 둠을 플레이할 수 있을까(Will GPT-4 Run DOOM?)'를 아카이브를 통해 공개했다. 이번 연구는 GPT-4가 둠을 실행하고 플레이할 수 있는지에 대해 조사한 것이다. 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 환경과 상호작용하며 계획하고 추론할 수 있는지를 탐구하기 위해 수행됐다. 고전 게임인 둠을 선택한 이유는 소스코드가 공개되어 활용이 쉽고, 다양한 분야에서 테스팅 툴로 사용되는 등 개발분야에서 널리 쓰이기 때문이다. 이에 연구팀은 GPT-4가 둠을 플레이하는 능력을 수치화해 이를 LLM의 추론 및 계획 능력을 측정하는 비공식 벤치마킹 수치로 활용하는 방안도 제시했다. 연구팀은 테스트를 진행하기전 GPT-4에 별도의 학습 등은 진행하지 않았다. 대신 GPT-4가 게임의 시각적 상태를 이해할 수 있도록, 게임의 이미지나 스크린샷을 텍스트 설명으로 변환했다. 텍스트 설명은 게임 내의 객체, 상황, 적의 위치 등 게임 상태에 대한 정보를 제공한다. 또한 GPT-4에서 생성한 텍스트가 게임 내 액션으로 변환할 수 있도록 별도의 툴을 개발해 적용했다. 조사 결과 연구팀은 GPT-4의 추론 및 계획 능력이 둠을 실행하고 몇 가지 기본 지침과 게임 상태에 대한 텍스트 설명만으로 게임을 플레이할 수 있음을 발견했다. GPT-4는 게임을 클리어하진 못했지만 문을 열고, 적과 싸우며, 경로를 따라 목표를 찾아갈 수 있었다. 게임 실행 중 보다 복잡한 목표를 수행할 수 있도록 프롬프트를 입력한 결과 이를 상당 부분 수행할 수 있는 것도 확인했다. 연구팀은 게임에 주로 활용하던 강화 학습에 비해 GPT-4가 더 나은 결과를 기록하진 못했지만 몇 가지 잠재적 이점을 가지고 있다고 밝혔다. 사전 훈련된 지식을 기반으로 행동하는 만큼 새로운 작업이나 도메인에 빠르게 적용할 수 있으며 프롬프트를 이용한 미세조정으로 목표를 조정하거나 성능을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 또한 복잡한 문제 상황에서 추론을 수행하고, 여러 단계에 걸쳐 목표를 달성하기 위한 계획을 세울 수 있어 전략적 사고나 장기 계획이 요구되는 분야에 유리할 것으로 연구팀은 분석했다. 아드리안 드 윈터 연구원은 “강화학습에 비해 성능이 다소 낮게 나왔지만 GPT-4가 사전 교육 없이도 자체 추론 및 관찰 능력만으로 둠을 플레이할 수 있다는 점이 놀랍다”며 “이를 활용한다면 강화학습과 LLM의 방식을 보완하거나 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

2024.03.12 10:16남혁우

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