광주 인공지능사관학교(AI 사관학교)가 새롭게 선정된 교육운영기관과 함께 6기 교육과정을 본격 시작한다. 인공지능산업융합사업단은 과학기술정보통신부, 광주광역시, 정보통신산업진흥원과 함께 추진 중인 AI사관학교의 2025년도 교육과정을 6기부터 새로운 운영기관과 함께 본격 시작한다고 12일 밝혔다. AI사관학교는 전국 만 18세~39세 이하 미취업 청년을 대상으로 학력·전공·지역에 제한 없이 체계적인 교육을 제공하는 국내 유일의 맞춤형 AI 실무 교육 프로그램이다. 광주 AI 집적단지를 거점으로 삼아 지역 정착형 인재를 육성, 산업과 지역이 함께 성장하는 AI 생태계 조성을 목표로 한다. 올해 AI사관학교 6기 운영은 ㈜이스트소프트, (사)스마트인재개발원, 한국소프트웨어산업협회, 네이버클라우드㈜로 구성된 컨소시엄이 맡는다. 이들은 지난 4월 기술 및 가격 평가를 거쳐 교육운영기관으로 최종 선정됐다. 특히 이번 6기부터는 하정우 네이버클라우드 AI Innovation 센터장이 학교장으로 새롭게 임명됐다. 업계 실무 중심의 시각을 바탕으로 커리큘럼의 전문성과 교육 품질을 한층 강화하고, 현장 연계성을 높일 것으로 기대된다. 컨소시엄은 교육운영 경험과 산업 연계 역량을 고루 갖춘 기관들로 구성됐다. 대표 운영기관인 ㈜이스트소프트는 30년 업력의 1세대 IT 기업으로, 실무 중심 교육과 기업 연계 프로젝트, 광주 인턴십 프로그램 등을 총괄한다. 스마트인재개발원은 AI 사관학교 3~5기를 운영한 경험을 바탕으로 교육생의 성장 지원에 특화돼 있다. 한국소프트웨어산업협회는 1만 4,000여 개 회원사를 기반으로 기업 맞춤형 인재 양성과 취업 연계를 담당하며, 네이버클라우드㈜는 자체 인프라를 활용한 실무 교육과 인증 프로그램을 운영할 예정이다. 6기는 총 1300시간의 커리큘럼으로 구성되며 ▲사전 학습(온라인 Pre-과정) ▲AI 기초 및 전공 핵심(AI 빌드업) ▲전공 심화(AI 엑스퍼트) ▲실무 프로젝트(AI 마스터) 단계로 진행된다. 기존 ▲AI 모델링 ▲서비스 ▲플랫폼·인프라 트랙에 더해, 올해는 ▲AI 데이터 ▲AI 비즈니스 트랙이 추가돼 총 5개 트랙으로 확대됐다. 또한 자연어처리, 컴퓨터비전, AI 클라우드 및 인프라, 데이터 분석 등 7개 마이크로 트랙으로 세분화해 전문성을 높였다. 올해는 기존 사업계획 대비 더욱 강화된 운영 목표를 설정했다. ▲취·창업률 80% 달성 ▲AI 자격증 200건 이상 취득 ▲중견기업 연계 프로젝트 25건 이상 수행 ▲광주지역 인턴십 100건 이상 연계 등을 추진하며, 수료생의 60% 이상을 광주 정주형 인재로 육성하는 것이 목표다. 오상진 인공지능산업융합사업단장은 “AI 사관학교는 광주를 중심으로 산업과 지역이 동반 성장하는 대표적인 AI 인재 양성 모델”이라며 “새로운 교육운영기관과 함께 성과 중심의 체계적인 운영을 통해 전국 청년들의 AI 성장 플랫폼으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 한편, AI 사관학교는 오는 19일까지 교육생을 모집하며 서류 및 프리과정 이수 결과 등을 종합해 오는 23일까지 330명을 최종 선발한다. 정규 교육은 6월 2일부터 본격적으로 시작된다.

LG AI연구원은 최고 권위의 자연어처리(NLP) 학회인 북미전산언어학회(NAACL)에서 가장 혁신적인 논문 1편에 수여하는 ‘최고 논문상’을 수상했다고 30일 밝혔다. LG AI연구원과 서민준 한국과학기술원(KAIST) 교수 연구팀이 주도한 이번 논문은 생성형 인공지능(AI) 모델의 성능을 평가하는 ‘빅젠 벤치’를 개발해 제시했다. 기존 생성형 AI 모델 평가 방식은 유용성·무해성 같은 추상적인 개념 지표에 의존한 탓에 사람의 평가 방식에 의한 결과와 차이가 있다는 한계가 있었다. 하지만 빅젠 벤치는 다양한 상황과 주관적 요소를 고려하는 사람의 평가 방식을 모방했다. 서 교수는 “빅젠 벤치에서 좋은 결과를 얻는다는 것은 실제로 사용할 때 만족스러운 성능을 보이는 생성형 AI 모델이라는 의미”라고 밝혔다.

LG AI연구원은 최고 권위의 자연어처리(NLP) 학회인 북미전산언어학회(NAACL)에서 가장 혁신적인 논문 1편에 수여하는 ‘최고 논문상’을 수상했다고 30일 밝혔다. LG AI연구원과 서민준 한국과학기술원(KAIST) 교수 연구팀이 주도한 이번 논문은 생성형 인공지능(AI) 모델의 성능을 평가하는 ‘빅젠 벤치’를 개발해 제시했다. 기존 생성형 AI 모델 평가 방식은 유용성, 무해성 같은 추상적인 개념 지표에 의존해 사람이 평가했을 때의 결과와 차이가 있다는 한계가 있었다. 하지만 빅젠 벤치는 다양한 상황과 주관적 요소를 고려하는 사람의 평가 방식을 모방했다. 서 교수는 “빅젠 벤치에서 좋은 결과를 얻는다는 것은 실제로 사용할 때 만족스러운 성능을 보이는 생성형 AI 모델이라는 의미”라고 밝혔다.

LLM 기반 AI 에이전트 전문 기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 지난 18일 글래드 여의도에서 ‘2025 WISE Edge’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 이번 행사의 주제는 ‘Empowering human with AI agents’로, AI 에이전트와 인간의 협력을 통해 인간이 가진 본연의 역량을 극대화할 수 있는 구체적 방향을 모색하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에서는 와이즈넛 강용성 대표와 장정훈 CTO(연구소장), 김분도 공공사업부문장이 연사로 나서 와이즈넛의 AI 사업 전략 및 기술 비전을 공유했다. 특히, AI 에이전트가 다양한 산업에 활용되며 실질적인 가치를 창출하는 방법과 함께, 향후 와이즈넛의 AI 에이전트 기술 청사진을 구체화하며 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 먼저 강용성 대표가 ‘Empowering Human with AI Agents’를 주제로 포문을 열며, 인간의 노동력이 AI 시대의 도래와 함께 초효율로 전환되는 시대에 돌입했음을 강조했다. 강용성 대표는 “AI 에이전트가 각 산업과 업무에 도입됨으로써 생산성과 효율성이 획기적으로 향상될 것”이라며 “AI는 단순히 똑똑한 답변을 제공하는 것이 아니라, 기업이 원하는 방식으로 함께 ‘일하는’ 존재가 되어야 한다”라고 역설했다. 이어, B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현을 위해서 중요한 것은 LLM만이 아니라, 도메인 날리지(Domain Knowledge), RAG와 같은 핵심 구성요소들 또한 중요하게 다뤄져야 한다고 말했다. 강 대표는 행사에서 와이즈넛이 지난 25년간 다양한 사업을 통해 축적한 도메인 지식과 노하우, RAG 기술력, 그리고 국내 최고 자연어 처리 기술이 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 와이즈넛만의 차별화된 강점이라고 강조하며, B2B 맞춤형 AI 에이전트 분야에서도 최강자로 자리매김할 수 있다는 강한 자신감을 드러냈다. 다음으로 이어진 발표에서, 장정훈 CTO는 ‘와이즈넛의 AI 에이전트 플랫폼: 생성형 AI와 RAG를 활용한 업무 혁신’을 주제로, AI 에이전트에 적용된 핵심 기술을 상세히 소개하며 그 혁신적인 가능성을 조명했다. 이날 와이즈넛이 공개한 AI 에이전트 플랫폼은 다양한 고객 업무 시스템을 자동화하는 핵심 기술인 ▲추론(Reasoning)과 ▲핵심 지능(Core Intelligence) ▲그래프 서치(Graph Search) 등을 탑재한 것이 특징이다. 추론(Reasoning)은 업무 수행 전략을 수립하고, 지식과 맥락을 분석하여 최적의 의사결정을 내린 후, 이를 에이전트 도구를 활용해 실행하는 과정이다. 핵심 지능(Core Intelligence)은 자체 개발한 WISE LLM과 최신 검색 기반 생성(RAG) 기술로 구성되어 있다. 특히 와이즈넛의 RAG 기술은 기존 벡터와 자연어처리 기반 하이브리드 서치 기술에서 한 단계 더 진화한 Mixture of Retrieval Models를 적용하고, 여기에 그래프 서치(Graph Search) 기술까지 융합해 더욱 의미 있는 수준으로 업그레이드되었다. 이와 함께, 장 CTO는 기업의 레거시 시스템과 조직의 특성 및 문화, 조직도, 내부 규정 등에서 데이터 간의 관계를 자동으로 지식화하고 비즈니스 프로세스 모델링까지 구현하는 와이즈 하이퍼그래프(WISE Hypergraph) 기술을 통해 B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현이 가능하다고 설명했다. 최근 와이즈넛은 자체 개발한 ‘WISE LLM 70B’ 모델과 딥시크(Deepseek)의 Distillation R1 70B 모델을 비교한 자체 벤치마크 테스트 결과를 공개하여 정밀성, 포괄성, 독해 능력 등에서 우수한 성능을 증명한 바 있다. 특히, 독해 능력 부문에서는 약 20% 높은 성능 우위를 보이며, 복잡한 고객 환경에서도 최적의 답변을 제공하는 기술적 강점을 입증했다. 마지막으로, 산업별 생성형 AI 도입 전략 및 사례 발표는 김분도 공공사업부문장이 맡았다. 현재 산업분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고 와이즈넛이 그간 구축한 ▲한국도로공사 ▲고용노동부 ▲한전KPS ▲NIPA 과제 등 생성형AI 사업 사례를 소개했다. 더 나아가 해당 자리에서 와이즈넛이 구현하고 있는 AI 에이전트 플랫폼을 최초 공개해, 실제 업무 환경에서 적용할 수 있는 현실적이고 가시적인 활용사례를 선보였다. 강용성 대표는 “오늘 올해 상반기 중 신규 출시를 앞둔 AI 에이전트 플랫폼을 공개한 것은, AI 에이전트가 가져올 실질적 혁신을 와이즈넛만의 이야기로 먼저 보여드리고자 함이었다”라며 “지난 25년간 그랬듯, 와이즈넛이 선보일 AI 에이전트로의 새로운 여정을 지켜봐 달라”고 말했다.

3년 연속 우수논문상 수상 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 10월에 진행된 ‘2024년도 제36회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회(이하, HCLT 2024)’에서 생성형AI 성능의 핵심 기반이 되는 RAG(검색증강생성) 기술과 관련된 논문으로 ‘우수 논문상’을 수상했다고 밝혔다. HCLT 2024는 AI 기술을 접목한 한국어처리기술 개발과 연구 성과를 공유하는 국내 가장 권위있는 자연어처리 학술대회다. 올해도 국내 인공지능 산업에 영향을 미치고 있는 유수의 기업들과 학계 인사들이 제출한 논문 중 총 109편의 쟁쟁한 논문이 채택되었으며, 이 중 최우수 논문 2편, 우수 논문 12편이 선정됐다. 와이즈넛은 2022년에는 우수 논문상을, 2023년에는 최우수 논문상을 수상한 바 있으며, 올해 역시 우수 논문상을 받으며 3년 연속 꾸준히 언어처리분야의 AI 기술 우수성을 증명하고 있다. 와이즈넛은 이번 학술대회에 제출한 총 4편의 논문이 모두 채택되었으며, 그중 1편은 우수 논문으로 선정되는 성과를 거두었다. 각 논문은 ▲데이터 전처리 ▲데이터 분석 ▲검색 모델 ▲독해 모델 등 RAG 시스템을 구성하는 일련의 모듈과 이들을 통합하는 연구를 제안하는 내용으로, 생성형AI 기술의 성능을 향상시킬 수 있는 전방위적 기술력을 증명해 보였다는 점이 그 의미를 더했다. 금번 우수 논문상을 수상한 ‘관련성 게이트를 활용한 FiD 시스템의 패시지 선별 및 답변 생성 성능 향상’(저자: 최승호, 박시현, 김민상, 박찬솔, 왕준호, 김지윤, 김봉수) 논문은, 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받은 ‘멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성기술 개발’로 수행된 연구다. 본 연구는 RAG 시스템에서 답변을 생성하는데 사용되는 독해 모델 중 하나인 FiD(Fusion-in-Decoder)모델이 불필요한 정보를 포함한 패시지를 걸러낼 수 있도록 ‘관련성 게이트’라는 기법을 새롭게 제안했다. 해당 기법은 질문과 연관된 정보를 선별 및 추출하여 적은 파라미터로도 학습 안정성과 정확도를 크게 향상 시킬 수 있어, 답변 성능을 현격하게 개선하는 특징이 있다. 해당 기술을 활용하면 파라미터 수가 적은 도메인 특화 sLLM으로도 안정적인 답변이 가능하게 되어, 더 많은 기관 및 기업에 내부 지식 기반의 정확도 높은 RAG 서비스를 제공할 수 있게 되는 것이다. 이번 HCLT에서 와이즈넛이 제출 및 채택된 한국어처리 관련 연구는 자사가 보유한 자체 RAG기반 생성형AI 솔루션 ‘WISE iRAG’(와이즈 아이랙)에 기반영되어 RAG 기술 전반의 통제력과 품질 및 성능 고도화 연구에 모두 활용되고 있다. 강용성 와이즈넛 대표는 “와이즈넛이 AI 기술 선도 기업으로서 HCLT 학회에서 매년 의미 있는 성과를 거두고 있어 뜻깊은 한편, 이러한 성과가 회사의 기술 방향이 올곧게 나아가고 있음을 보여주는 중요한 지표 중 하나라 생각한다”라며, “와이즈넛은 지금까지처럼 AI 기반 한국어처리기술 관련 연구개발에 아낌없는 투자를 통해, 한국어 AI 기술 생태계와 초지능 시대로의 기술 발전에 기여하고 대체 불가능한 독보적 위치를 선점해 나갈 것”이라고 말했다.

인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)이 지난 26일 한국거래소 코스닥시장 상장위원회의 심의∙의결을 거쳐 상장예비심사를 통과했다고 27일 밝혔다. 이에 따라 와이즈넛은 증권신고서를 제출하고, 본격적인 공모 일정에 돌입할 계획이다. 상장 주관사는 삼성증권이 맡고 있다. 앞서 지난 4월 말 와이즈넛은 한국거래소에 예비 심사 청구서를 제출한 바 있으며, 만 5개월 만에 통과됐다. 이는 올 초부터 한국거래소의 기술특례상장에 대한 심사 기준이 엄격해지며 보다 면밀한 심사가 이루어진 것으로 풀이된다. 2000년 설립된 와이즈넛은 24년간 자체 개발해 온 자연어처리기술 기반의 대용량 검색, AI 챗봇, 분석 등의 B2B사업을 위한 솔루션을 보유해 왔다. 올 초부터 국내 최초 생성형AI 기반 RAG 솔루션을 활용한 다수의 사업과 연구과제에 착수해, 자체 LLM 개발과 함께 할루시네이션 등의 한계를 보완하고 의도에 부합하는 답변을 생성하는 AI 기술을 시장에 선보이고 있다. ‘자연어처리기술 기반의 대용량 검색과 AI챗봇’ 두 분야의 탄탄한 핵심 사업을 중심으로 와이즈넛은 지난해 업계 최대 매출액 351억 7200만원, 영업이익 34억 5700만원, 당기순이익 42억 6700만원을 기록했다. 전년 대비 매출은 2% 상승했고, 영업이익과 당기순이익은 각각 12%, 173% 증가한 수치다. 대내외 불확실성으로 인해 찬바람 부는 IT시장 속 11년 연속 영업이익 흑자 기조를 유지하고 있다. 회사는 향후 상장을 통해 신규 자금을 확충하여, ▲AI 기술력 강화를 위한 연구개발 투자 확대 ▲생성형AI 기반 서비스 및 제품 포트폴리오 확장을 통한 신사업 확대 ▲글로벌 시장 진출을 위한 판로 개척 등에 적극 활용할 계획이다. 와이즈넛 강용성 대표는 “코스닥 시장 상장의 첫 관문인 예비 심사를 성공적으로 통과하게 됐다”며 “시장의 기대가 큰 만큼, 이어지는 증권신고서 제출과 앞으로의 상장 과정에 만전을 기해 성공적인 코스닥 상장을 이뤄내겠다”고 말했다.

최근 제조업 분야 인공지능(AI) 혁신을 가속화하는 각종 신기술이 발전함에 따라 글로벌 스마트 제조 생산 경쟁도 심화하고 있다. 국내 역시 제조공정에 대규모 언어모델(LLM)을 적용해 생산성을 향상하고 제조물의 품질까지 높이는 기술의 중요성이 어느 때보다 높아지고 있다. 그러나 실제 공정에서 유의미한 산업 데이터 및 현장 지식 데이터, 노하우들을 디지털화하고 자산화하는 과정이 녹록하지 않은 것이 현실이다. 이에 인공지능(AI) 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 산업통상자원부 주관 전자부품산업 기술개발사업 중 한국산업기술평가관리원(KEIT)에서 추진하는 ‘철강산업 제조 공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’ 과제의 1차년도 개발을 추진하며 제조분야의 인공지능 기술 접목에 적극 나섰다고 밝혔다. 오는 2026년까지 총 3개년간 진행되는 본 연구는 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 한다. 과제 컨소시엄은 엠아이큐브솔루션의 주관하에 인공지능 전문기업 와이즈넛과 한국산업지능화협회(KOIIA), 고등기술연구원, 성균관대학교 산학협력단의 공동연구로 진행된다. 여기에 동국제강이 수요기관 및 공동연구기관으로서 향후 실증에 참여하게 된다. 와이즈넛은 이번 과제에서 자체 개발한 RAG(검색 증강 생성) 플랫폼을 기반으로 공정 과정에서 발생하는 각종 멀티모달 데이터를 기반으로 공정 지식베이스를 구축하고, 공정 매뉴얼 및 암묵지 등 고숙련자의 철강 공정지식과 노하우를 데이터화 해 공정 지원 가이드라인과 분석 리포트를 생성·배포하는 기술을 제공한다. 이를 통해 제조 현장 내 신규인력 및 저숙련자 의사결정을 지원하는 등 업무 역량을 대폭 강화할 계획이다. 특히 멀티모달 기반의 RAG 플랫폼을 통해 제조 분야 공정지원 가이드라인뿐만 아니라, 중대재해처벌법에 대응 가능한 능동형 재난안전 가이던스까지도 활용이 가능할 것으로 기대된다. 와이즈넛 RAG기술은 24년간 자연어처리기술 기반의 검색 기술력을 근본으로 LLM이 할루시네이션(환각·AI가 부정확하거나 조작된 정보를 생성하는 것)을 줄이고 최적화된 답변을 도출할 수 있도록 기업 내부 데이터 등 신뢰할 수 있는 지식데이터를 참조하도록 돕는다. 올해 초부터 이미 공공, 제조, 법률, 금융, 반도체 등 산업 분야의 실증 사례를 통해 그 우수성을 인정받았다. 강용성 와이즈넛 대표는 “그간 제조 환경이 전문 인력의 고령화 등 고숙련자 감소에 따른 지식과 노하우 소멸, 약 90%의 데이터가 활용되지 못한 다크데이터로 존재하는 등 AI 기술이 적용되기 어려운 환경이었음을 체감했다”며 “이번 사업을 통해 철강 제조산업에 특화된 LLM과 RAG 개발을 선도하고 특정 산업에 국한되어 있었던 LLM과 생성AI 활용 산업을 적극 확대해 제조 산업의 AI 기술 접근성을 확대해 나가기 위해 적극 노력할 것”이라고 의지를 밝혔다.

최찬열 링크 대표 인터뷰로앤굿·연세대와 ‘거대언어모델 평가 기술’ 개발 “기존에는 변호사가 시간당 자신의 업무에 대해 수임을 하는 구조였습니다. 하지만 GPT 기술 개발로 단순화된 작업이 10~50배 이상 빨라지게 되면서 법률적 기술의 난이도에 따라 수임료를 다르게 매겨야 하는게 아닌 것인지에 대한 논의가 미국에서 시작되고 있죠.” 美 생성형 AI 기술 전문 기업 링크(Linq) 최찬열 대표는 5일 서울신문과 서면인터뷰에서 법률 영역에서 GPT가 활성화되고 있는 오늘날 변호사 시장의 모습을 이같이 설명했다. 일각에선 ‘미국 변호사들이 인공지능에 급속하게 일자리를 빼앗기고 있다’는 이야기도 나온다. 최 대표는 이에 대해선 “아직까진 그 수준은 아니다”라고 선을 그었다. 인공지능 기술이 여전이 데이터 기반 기술이어서 기존에 축적된 데이터가 많은, 공통적이고 반복적인 업무들에서만 ‘정확하게’ 처리가 가능하기 때문이다. 고도화된 법률 엔지니어링 기술들은 아직 적용되기 어렵다. 하지만 최 대표는 머지않아 단순하고 법률적인 업무들이 자동화돼 일반인들의 법률 서비스에 대한 접근성이 높아질 것이라고 예상했다. 그는 “우리나라보다 미국에서 조금 더 GTP 기술을 접목하고 활용하고자 하는 온도가 높은 것은 사실”이라고 설명했다. 이어 “고도화된 법률적인 업무들은 여전히 숙련된 변호사들이 진행할 것이라 본다”면서도 “1~4년차 변호사들이 하는 반복적인 업무들이 많이 자동화돼 생산성이 극대화될 것”이라고 전망했다. 최 대표는 지난달 7~11일 싱가포르에서 진행된 글로벌 학술논문 워크숍 ‘NLLP 2023(Natural Legal Language Processing 2023)’에서 국내 리걸테크 기업 로앤굿(대표 민명기), 연세대학교 손지용 교수와 공동연구로 작성된 국내 법률 데이터 기반 생성형 AI 연구 논문을 발표했다. NLLP는 법률 분야 자연어처리(NLP)의 이론과 응용 방법을 다루는 세계 최고 수준 학술 행사다. 유럽 대학 AI 연구자들이 조직했고, 경제 미디어 블룸버그가 후원한다. 논문명은 ‘거대 언어 모델을 위한 검색 기반 평가: 한국 법률 QA 사례 연구’(Retrieval-based Evaluation for LLMs: A Case Study in Korean Legal QA)다. 자체 개발한 ‘검색증강생성 기반 평가기법(Eval-RAG)’ 기술이 포함됐다. Eval-RAG는 검색증강생성(RAG) 원리를 활용해 대규모 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트의 타당성을 법적 맥락에 따라 평가하는 기술이다.최 대표는 논문을 쓰게 된 것도 법률과 같은 전문 분야에서 GPT의 한계를 직면했기 때문이다. 최 대표는 “한국 법률을 물어보는데 미국 법률을 답하기도 하고, 실제로 답변을 받더라도 정확한 출처를 제공하지 않아 법률가의 입장에서 믿고 써도 되는지 결정을 내리기 어렵다”면서 “연구에선 GPT와 같은 거대 언어 모델로부터 나온 답변과 검색을 통해 나온 답변을 객관적인 수치를 통해 비교했고 변호사가 직접 평가해 어떤 경우에 더 정확한 법률적인 해답을 제공할 수 있을지에 대한 기준을 제시했다”고 설명했다. 특히 Eval-RAG는 GPT보다 법률 질문에 대한 답변의 정확도를 높였다는 평가를 받는다. 예컨대 ‘이혼하며 부동산 소유권 이전을 했다면 양도소득세의 대상인가?’라는 질문에 GPT는 ‘양도소득세 대상이 될 수 있지만 특정 조건 아래 면제될 수 있다’고 설명한다. 하지만 Eval-RAG를 활용하면, 대법원 선례를 인용해 ‘양도소득세에 해당하지 않는다’고 법적 맥락에 맞게 더 명확히 답변한다. 또 ‘작년 음주운전 혐의가 3회 이상 적발됐음에도 양형을 6개월 이하로 받은 사례를 알려달라’는 등의 지시도 단순 키워드 검색과는 차별화된 답을 내놓는다. 이처럼 최 대표가 개발한 기술은 일반인들이 변호사를 선임하기 전 소송 제기 방법, 승소 가능성, 고려되는 패소 요인 등을 파악할 수 있도록 한다. 법률 서비스에 대한 접근 장벽을 눈에 띄게 낮춘다. 링크와 로앤굿에서 만든 법률 자문 챗봇 ‘로앤봇’은 로앤굿 홈페이지에서 이용할 수 있다. 최 대표는 “비용 감소, 법률 자문 속도의 향상 등 혜택을 실제로 느끼기까지 짧게는 1~2년 길게는 3년 이상 걸리 것”이라면서도 “기술이 보편화되면 단순한 법률 서비스는 누구나 빠르고 정확하게 혜택을 누릴 수 있을 것”이라고 전망했다.

AI 엔진으로 신산업 분류∙생성 가능…KSIC 대안 떠올라 데이터 인텔리전스 플랫폼 기업 제제소프트가 AI 자가진화형 엔진을 적용한 ‘엔사이트 산업분류(nSIGHTStandard of Industry Classification·이하 NSIC)’를 개발했다고 밝혔다. NSIC는 정부가 국내 산업 지원 정책 추진 시 지원 대상 선정의 기준으로 사용하는 KSIC가 지닌 근본적인 문제를 해결하기 위해 개발됐다. KSIC는 국내 기업이 수행하는 산업 활동을 유사성에 따라 체계적으로 분류한 것으로, 4차 산업혁명 시대 빠르게 이뤄지는 산업 변화 실정에 맞지 않는다는 지적이 계속돼 왔다. 개정도 까다롭고 오랜 기간이 소요돼 신산업을 적기에 반영하지 못하는 융통성의 문제가 있다. 이에 제제소프트는 AI 자가진화형 엔진을 적용한 새로운 분류체계인 NSIC를 자체 개발했다. NSIC는 웹크롤링, NLP 기법 적용, 머신러닝 알고리즘, AI 등이 결합된 엔진으로 웹스크랩 정보를 활용해 신규 산업분류체계를 구축한다. 습득한 웹스크랩 정보를 토대로 토크나이즈, 정규표현식, 불용어, 동의어, POS태깅 등의 자연어처리(NLP) 기술이 산업 키워드를 정제해 산업을 분류한다. 또한 AI 자가진화형 엔진이 새로운 산업을 신규 생성해 기존에 없던 산업 등장 시 빠르게 대처할 수 있다. NLP 기법을 활용해 트레이닝 데이터를 구축하고, 데이터와 알고리즘을 결합해 스스로 학습하고 패턴을 인식해 AI 엔진이 이를 추론하고 데이터셋을 확장하는 원리다.예를 들어 메가시티는 초광역 도시, 초광역권, 특화도시 등의 우리말로 변경할 수 있으며 IT 분야의 빅테크, 딥테크는 차세대 IT 기술, 원천기술, 메이저 정보기술 등으로 바꿀 수 있다. 만약 NSIC 프로그램에 원천기술이라는 정보가 들어올 때 대표어가 ‘딥테크’라면 대답은 ‘딥테크’로 출력된다. NSIC는 신산업을 빠르게 반영할 수 있는 산업분류체계로, 신산업 육성을 위한 정부 정책 수립 시 지원 대상의 기준을 더욱 구체적으로 선정해 정책 효율성을 높일 수 있다. 기업은 자사가 해당하는 사업을 명확히 선택해 정책 수혜를 보다 수월하게 누릴 수 있으며, 피어그룹(PEER GROUP) 멀티플을 이용한 기업가치 평가 시 KSIC 분류 적용이 어려운 단점을 보완할 수 있다. 투자 업계에서는 특정 산업 관련 펀드 결성 시 관련 산업에 속한 기업을 효율적으로 선별해 투자할 수 있어 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며, 개인투자자도 첨단산업 투자를 위한 종목 선택 시 관련주를 더욱 빠르고 정확하게 찾을 수 있다. 이외에도 산업분류에 대한 니즈가 큰 금융사와 은행, 신용평가사, 언론사, 민간 연구기관, 마케팅 기업 등에서도 활용도가 높을 것으로 전망된다. 제제소프트 정종현 대표는 “NSIC는 국내 산업생태계와 4차 산업시대에 급속도로 늘어나는 신산업을 자가진화형 AI 엔진을 통해 분류하고, 신규 산업으로 생성해 실시간으로 새로운 산업을 추가할 수 있다”며 “이에 KSIC의 근본적 결함을 해결할 대안으로 평가받고 있다”고 전했다. 이어 “NSIC에 매출 규모와 사업 모델, 이익률, 지배구조 등을 고려한 피어그룹 프리미엄 서비스 모델을 도입할 예정이며, 이를 통해 단순한 산업분류를 넘어 산업생태계 전반을 이끄는 플랫폼 기업으로 자리매김하고자 한다”며 “넥스트 데이터 생태계로서 데이터 시장의 변화를 가져오기 위해 단순한 서비스 제공이 아닌, 자체적인 기술력 확보에 주력하고 있다”고 밝혔다. 또 “기술력 강화 및 고도화로 한정된 리소스를 효과적으로 활용하고, 투명하고 무결한 정보를 보다 많은 소비자에게 제공할 것”이라고 덧붙였다. 한편 제제소프트는 기업 식별을 위한 식별코드 체계화와 기존 수기 입력 방식을 크롤링 자동화해 데이터를 분석하고 정보를 분류·선별, 기업데이터셋 전반을 DT(Digital transformation)화하겠다는 생각에서 출발한 회사다. 기업에 필요한 최적화된 데이터를 제공하며 데이터의 디지털화를 돕고 있다.

‘챗GPT’ 같은 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 인공지능(AI) 서비스가 탑재된 스마트폰이 이르면 내년부터 ‘대세’가 될 것으로 전망된다. 세계 시장을 양분하고 있는 애플과 삼성전자가 각각 내년 생성형 AI 적용을 목표로 개발하고 있기 때문이다. 22일(현지시간) 블룸버그는 애플이 생성형 AI를 적용한 음성인식 비서 ‘시리’를 이르면 내년 출시할 수 있다고 보도했다. 또 애플의 소프트웨어 엔지니어링 그룹은 iOS18에 AI를 추가하기 위해 자체 LLM을 훈련시키고 있다고도 했다. 앞서 애플은 ‘아약스’(Ajax)라는 이름의 LLM을 구축하고 ‘애플 GPT’라는 AI 챗봇을 내부에 도입해 기능을 테스트했다. 생성형 AI 서비스가 탑재된 스마트폰은 이미 시장에 나와 있다. 구글이 이달 초 출시한 ‘픽셀8’ 시리즈는 스마트폰의 ‘뇌’에 해당하는 애플리케이션프로세서(AP)부터 AI에 최적화된 ‘텐서 G3’를 적용했다. 픽셀8은 G3를 통해 인터넷에 연결된 클라우드 환경이 아닌 ‘온디바이스’로도 AI 서비스를 사용할 수 있다. 픽셀8에는 다양한 생성형 AI 서비스가 탑재됐다. 구글의 AI 챗봇 ‘바드’가 적용된 ‘구글 어시스턴트 위드 바드’가 대표적이다. 애플의 시리, 삼성전자의 빅스비 등 기존 음성 비서는 ‘자연어처리’(NLP) 기반이지만, 이 제품에는 LLM 기반의 생성형 AI로 구동되는 구글 어시스턴트가 적용됐다. 이와 함께 전화를 대신 받아 주는 ‘콜 스크린’, 여럿이 찍은 사진을 모두가 가장 잘 나온 얼굴로 바꿔 주는 ‘베스트 테이크’ 등이 대표적인 생성형 AI 서비스다. 하지만 픽셀 시리즈는 글로벌 시장 점유율이 3% 안팎에 불과한 데다 한국에는 출시되지 않는다. 애플과 삼성전자가 AI 서비스를 적용한 스마트폰을 출시해야 본격적인 ‘생성형 AI폰 시대’가 도래할 것으로 보인다. 삼성전자는 내년까지 모든 제품에 AI 기능을 적용할 방침이다. 유미영 생활가전사업부 소프트웨어개발팀장(부사장)은 지난달 독일 베를린에서 열린 ‘IFA 2023’에서 내년 빅스비에 LLM을 도입하겠다고 밝히기도 했다. 지난 5일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 개최된 ‘삼성 시스템 LSI 테크데이 2023’에서는 차세대 AP ‘엑시노스2400’이 공개됐는데, AI 성능이 대폭 강화된 게 특징이다. 이날 엑시노스2400을 스마트폰에 탑재해 문자를 이미지로 변환하는 기술 등 생성형 AI 서비스를 직접 시연하기도 했다. 엑시노스2400은 내년 상반기에 출시되는 갤럭시S24 일부 제품에 적용될 가능성이 높다. 갤럭시S24 시리즈와 함께 출시될 전망인 One UI 6.1 버전도 AI 기능에 강점을 둔 것으로 전해졌다.

온라인 상 범죄 신고 접수 절차 대폭 간소화시켜 인공지능(AI) 기업 엘젠(대표 김남현)은 최근 사이버 범죄 신고 도우미 ‘폴봇’ 고도화 프로젝트를 3번 연속 수주하며 자사의 기술력을 다시 한번 입증받았다고 13일 밝혔다. 지난해 12월 출범한 ‘폴봇’은 범죄 피해자의 음성을 인식해 내용을 요약하고, 조서로 작성해 주는 챗봇 시스템으로 현재 경찰청에서 운영하고 있다. 실제로 폴봇은 접수된 범죄의 유형을 인공지능 기술로 분류해 주기 때문에 경찰은 분류된 데이터를 토대로 빠르고 편리하게 조사에 착수할 수 있어 서비스 개시 이후 온라인상의 범죄 신고 접수 절차를 대폭 간소화시키는데 기여하고 있다. 기존 ‘폴봇’은 음성 인식과 인공지능 기술의 결합으로 ‘의도 추론’, ‘개체 분석’ 및 ‘구문 분석’이 가능하다. 이번 3차 고도화 프로젝트에서는 ▲민원서류 작성 편의성 향상 ▲수사관 중복 업무 최소화 ▲취약계층을 돕는 신고·접수 요건 충족 진술서 작성 등의 기능이 더욱 강화됐다. 김남현 엘젠 대표는 “‘폴봇’ 1, 2단계 고도화에 이어 3단계까지 채택시키며 기술 우수성을 또 한 번 입증하게 됐다”며 “폴봇은 단순한 알고리즘에 따라 기계적으로 답하는 기존의 챗봇과 달리 경찰 조사자 역할을 수행하며 사용자에게 신고 절차를 안내한다. 또한 신고자의 긴 진술 내용을 요약해, 경찰과 피해자 간 반복 발생하는 단순한 접수 절차를 간소화한다”라고 밝혔다. 이어 “현재 경찰청 사업을 비롯 다양한 사업에 온프라미스 MRC(기계독해), GPT(생성형AI) 기술을 확대하고 있으며, 디지털약자를 포함한 모든 이가 AI기술에 쉽게 접근할 수 있는 사용자 중심 인공지능 기술로 국내 AI의 대표주자로 발돋움하는 것이 목표“라며 “‘폴봇’ 고도화라는 공공기관의 프로젝트를 성공적으로 수행해, 앞으로도 기술로 사회를 혁신하는 기업으로서 책임과 역할을 다할 것”이라고 밝혔다. 한편, 엘젠은 2014년부터 자체 엔진을 기반으로 개발된 AI 솔루션을 보유한 인공지능 플랫폼 기업으로, AI 음성 및 영상, 자연어처리(NLU,GPT)의 자체 개발 기술을 탑재한 자사 플랫폼을 100여 개의 공공기관 및 대기업, 금융기관에 납품하고 있다. 경찰청 관련 사업으로는 폴봇의 고도화뿐 아니라 사이버범죄 신고시스템(ECRM)을 포함해 경찰청 사이버민원 시스템 전반의 운영과 유지보수를 수행하고 있다.

챗GPT가 전세계적인 생성형 인공지능(AI) 붐을 일으킨 가운데, AI는 인류의 가장 큰 혁신들 사이에 위치하게 됐다. 다양한 분야에 적용되고 인류의 삶에 영향이 큰 만큼 사회, 윤리, 법, 정치 등 다양한 측면에서 고민과 대응이 필요하다. 그런데 AI 개발과 운영에 고민해야 할 문제들을 비교적 쉽게 해결할 수 있는 방법으로 ‘오픈소스’가 떠오른다. 소스 코드를 무료로 제공하고 누구나 수정·배포할 수 있는 소프트웨어를 말한다. 오픈소스는 AI 등장 이전부터 개발 분야에서 활발하게 사용돼 왔다. ‘깃허브’로 대표되는 사이버 공간에서 개발자들은 서로의 프로그램 소스 코드를 공유하고 머리를 맞대 고민하거나 새로운 프로그램을 개발하기도 했다. AI 분야에서 오픈소스는 특히 활발하게 사용되고 있다. 파이토치, 텐서플로, 케라스 등의 딥러닝 프레임워크부터 허깅페이스, 엔엘티케이 등의 자연어 처리 라이브러리까지 다양한 오픈소스 소프트웨어가 AI 개발자들에게 제공되고 있다. 오픈AI가 챗GPT를 공개한 뒤 구글은 새로운 생성 AI를 논문 형태로 깃허브에 공유하기도 했다. 국내 AI 기술기업 업스테이지는 메타가 오픈소스로 공유한 대규모언어모델(LLM) ‘라마’를 개량해 ‘솔라’를 개발, 허깅페이스 오픈LLM 리더보드에서 최초로 ‘GPT-3.5’의 점수를 넘기도 했다. 반면, 오픈AI는 GPT-4를 공개하며 소스 코드는 물론 파라미터 수 등 어떤 것도 공유하지 않았다. 오픈소스 소프트웨어들은 AI 기술과 알고리즘을 빠르게 접할 수 있게 하고, 새로운 아이디어와 창의성을 발휘할 수 있게 한다. 전세계의 개발자들이 서로 협력하고, 지식과 경험을 공유하며, 문제를 해결할 수 있는 커뮤니티를 제공한다.자연스레 수많은 개발자들이 검증하고 개선하게 되니, 오픈소스 소프트웨어는 버그가 적고 안정적이다. 최신의 기술과 트렌드가 반영돼 혁신적이기도 하다. 특히 AI 업계의 많은 고민도 자연스럽게 해결이 된다. 라이선스 비용이나 저작권 문제 없이 사용할 수 있어 AI 개발에 들어가는 비용을 절감할 수 있다. 막대한 자본을 끌어오기 어려운 저소득국가나 중소 업체, 개인 개발자들도 AI 기술을 활용할 수 있다. 소스 코드가 공개되기 때문에 AI 모델이 어떤 데이터를 사용하고, 어떤 판단 기준을 가지고, 어떤 결과를 내놓는지 투명하게 공개된다. 공정성과 책임성이 자연히 따라온다. AI 모델의 잠재적인 위험을 사전에 파악하고, 예방·대응할 수 있다. AI 모델이 인간의 의도와 다르게 행동하거나, 혹은 해킹이나 조작에 노출, 사회·환경 문제를 일으키는 것을 막을 수 있다. 오픈소스 AI는 AI 연구자들뿐만 아니라 IT 기업들, 비영리 단체들, 대학 연구자들 등 다양한 주체들이 참여하고 있다. 자연어처리 분야 최대 오픈소스 플랫폼을 운영하는 프랑스의 스타트업 허깅페이스가 대표적인 오픈소스AI 플랫폼이며 한국의 업스테이지도 오픈LLM 플랫폼으로 ‘Open Ko-LLM 리더보드’를 운영하고 있다. 업스테이지는 “오픈소스는 AI업계에서의 중요한 트렌드이자 미래”라면서 “오픈소스를 지원하고 활용하는 것은 AI 업계의 책임과 덕목”이라고 밝혔다.

로앤컴퍼니가 사우디아라비아 법무부 대표단과 만나 국내 리걸테크 산업의 현황을 설명하고 사우디아라비아 법률시장과 인공지능 기술 도입 가능성에 대한 협력을 논의했다고 11일 밝혔다. 로앤컴퍼니는 매월 130만명 이상이 방문하는 법률 종합 포털 ‘로톡(Lawtalk)’과 국내 최다인 329만건의 판례를 보유한 법률 정보 검색 서비스인 ‘빅케이스(Bigcase)’의 운영사다. 사우디 대표단의 이번 방문은 8일 강남에 위치한 로앤컴퍼니 사옥에서 이뤄졌다. 로앤컴퍼니에서는 김본환 대표를 비롯해 공동창업자인 정재성 부대표, 법률AI연구소장 안기순 이사(사법연수원 27기), 엄보운 이사 등이 참석했다. 사우디 측에서는 압둘 살람 알 감디 사우디 판사위원회 위원장(가정법원장)을 비롯해 야세르 알수다이스 법무부 기획개발 차관보, 법무부 해외협력 담당관 등 사우디아라비아 법무부 관계자 8명이 참석했다. 양측의 회동은 사우디 법무부 대표단의 공식 요청에 따라 성사됐다. 대표단은 현장에서 로톡, 빅케이스 등 혁신 서비스에 대한 설명 및 기술 현황을 경청하고 자국 법률시장 내 인공지능 기술 도입 가능성을 적극 검토하는 등 상호 협력에 대한 높은 의지를 보였다. 첫 발표자로 나선 정 부대표는 국내외 리걸테크 산업의 현황 및 투자 상황을 설명하고 로앤컴퍼니가 보유한 최신 기술과 비전에 대해 발표했다. 리걸테크 서비스 진출 가능 영역을 시각화한 리걸테크 랜드스케이프를 포함해 다양한 최신 자료를 제시하며 이미 현실화되었거나 도입 예정인 서비스를 구체적으로 설명해 대표단의 이해도를 높였다.이어 법률AI연구소장을 맡고 있는 안 이사는 로앤컴퍼니에서의 법률 AI의 활용 사례와 프로덕트 적용에 대해 발표했다. 안 이사는 딥러닝 자연어처리 기술을 도입하기 시작한 지난 2018년의 AI모델부터 최근의 대형언어모델(LLM)을 중심으로 한 생성형 AI 모델까지의 구축과 이들의 다양한 활용 사례 및 전략을 소개했다. 대표단은 특히 로앤컴퍼니가 자체 구축한 판례데이터 처리 및 분석 기술에 큰 관심을 보이며, 여기에 사용된 AI 모델 구축 등에 양측이 협력하는 데에 큰 기대감을 드러냈다. 이번 행사는 리걸테크 산업에 대한 활발한 질의응답과 의견 교류 속에 예정됐던 시간을 훌쩍 넘겨 2시간 40분간 만에 종료됐다. 로앤컴퍼니 김 대표는 “이번 사우디 법무부 대표단의 방문이 리걸테크 분야에 대한 국제적인 협력을 모색하는 중요한 발판이 될 수 있을 것으로 기대한다”며 “국내를 대표하는 리걸테크 리딩 기업으로서 글로벌 시장에 K-리걸테크의 경쟁력을 알릴 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

네이버클라우드는 글로벌 인공지능(AI) 학회에서 채택된 논문이 지난 상반기에만 61건에 달한다고 13일 밝혔다. 특히, 마이크로소프트(MS)나 구글 등 빅테크 기업의 격전지인 초거대 AI 분야에서 논문이 채택을 넘어 ‘베스트 페이퍼’ ‘상위 25% 연구’ 등에 선정됐다. 이미지 생성 모델의 성능을 측정하기 위한 평가 지표를 제안한 네이버클라우드의 연구는 머신러닝 분야 세계 1위 학회인 ‘ICLR 2023’에서 논문 리뷰 점수 기준 ‘상위 25% 연구’에 올랐다. 초거대 AI가 연구 영역을 넘어 여러 서비스에 도입되며 사업적으로 활발히 이용되기 시작하면서 중요해진 AI 경량화 연구도 글로벌 머신러닝 학회(ICML 2023)에 채택됐다. 사회적으로 의견 대립이 첨예한 사안에 대한 초거대 AI의 편향 발언을 완화할 수 있는 학습 데이터셋, 이를 구축하기 위한 프로토콜을 제안한 연구는 글로벌 자연어처리 학회 ‘ACL 2023’에서 채택됐다. 특히 독거노인을 위한 네이버의 AI 안부전화 서비스 ‘클로바 케어콜’을 통해 챗봇 서비스의 사회적 가치 창출 가능성에 대해 실증한 인터뷰 연구는 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최상위 학회인 ‘CHI 2023’에서 베스트 페이퍼를 수상했다. 챗GPT 등 초거대 언어모델 기반 챗봇 서비스가 출시되며, 최근 자연어처리 분야가 주목을 받고 있다. 네이버는 2021년 자사 초대규모 AI 하이퍼클로바의 연구 논문을 세계 최고 권위 자연어처리 학회 ‘EMNLP 2021’에서 발표했는데, 올해엔 네이버 및 네이버클라우드의 초거대 AI 관련 연구 20개가 글로벌 학회에 게재 승인됐다. 윤상두 네이버클라우드 AI 랩 소장은 “올해 상반기에도 머신러닝, 자연어처리, 음성, 컴퓨터비전 등 다양한 AI 학회에서 의미 있는 연구들을 발표했으며, 특히 최근 주목받고 있는 초거대 AI 분야에서의 성과가 돋보였다”며 “서울대, 카이스트(KAIST), 미국 뉴욕대 등 글로벌 연구기관과 초거대 AI 기술 고도화를 위한 협력을 지속하고, 독일 튀빙겐대, 미국 워싱턴대와의 연구 협력을 통해 더욱 신뢰할 수 있는 초거대 AI를 구축해 나갈 것”이라고 말했다.

국립국어원은 오는 14일 오전 9시 서울 코지모임공간 강남역 2호점에서 ‘한국어·외국어 병렬 말뭉치 구축의 쟁점과 활용 방안’을 주제로 워크숍을 개최한다. 국어원이 구축하고 있는 한국어·외국어 병렬 말뭉치 활용 방안에 대한 전문가 특별강연과 구축 과정에서 발생하는 주요 쟁점에 대한 토론이 진행된다. 임희석 고려대 교수가 ‘딥러닝 기반의 최신 기계번역 연구 동향’을 주제로 기조강연을 한다. 딥러닝을 기반으로 하는 최신 기계번역, 기계번역 병렬 말뭉치 구축, 기계번역 기술의 응용 분야에 대해 설명한다. 최신 기술을 반영한 고려대 자연어처리연구실의 기계번역 분야 연구 성과도 소개할 예정이다. 조준형 경상대 교수는 ‘번역학에서 바라본 병렬 말뭉치 구축 및 활용의 유용성과 쟁점’을 주제로 발표한다. 병렬 코퍼스를 활용한 코퍼스 번역 연구에서 부딪히는 현실적인 어려움과 접근의 난이성을 소개한다. 이를 통해 병렬 코퍼스의 현실적인 방향성을 살펴본다. 김윤수 포항공대 교수는 ‘인간·컴퓨터 상호작용 번역의 최신 기술 동향’ 특강을 한다. 컴퓨터가 한 번역을 인간이 실시간으로 수정하는 방식은 콘텐츠 번역에서 가장 널리 쓰이고 있다. 고품질의 번역을 보장하면서도 속도가 빠르기 때문이다. 특강에서는 이러한 상호작용 기계번역의 최신 연구들을 설명한다. 다음 단어 다중예측, 용어 번역 강제 출력, 온라인 모델 적응, 완료된 번역 자동검수 등 번역사의 작업 효율을 극대화하는 인공지능 방법론을 소개한다. 패널 토의에서는 이정희 경희대 교수, 고려대 송상헌 교수, 김영택 솔트룩스이노베이션 부사장, 김유석 시스트란 대표, 이정수 플리토 대표가 쟁점 사항들을 검토하고 병렬 말뭉치 구축의 고도화를 위한 적용점을 탐색한다. 국어원은 2021년 1차 사업에서 약 800만 어절의 병렬 말뭉치를 구축했으며, 2022년 이후 1000만 어절 규모로 확대해 병렬 말뭉치를 구축하고 있다. 1차 사업에서 구축한 한국어·외국어 병렬 말뭉치는 연구 및 기술 개발의 기초 자료로 누구나 활용할 수 있도록 ‘모두의 말뭉치’(https://corpus.korean.go.kr)를 통해 올해 상반기에 공개할 예정이다. 이번 워크숍은 유튜브로 실시간 중계된다.

일명 ‘천재들의 상’으로 불리는 미국 맥아더 펠로십에 허준이(왼쪽·39) 프린스턴대 교수와 최예진(가운데·45) 워싱턴대 교수, 모니카 김(오른쪽·44) 위스콘신대 교수 등 한국계 연구자 3인이 선정됐다. 미국 맥아더재단이 12일(현지시간) 올해 수상자로 발표한 25명 가운데 한국계 연구자들이 관심을 받았다. 뉴욕타임스(NYT)는 인공지능(AI) 분야의 저명 과학자인 최 교수에 대해 지면을 할애했다. 1999년 서울대를 졸업한 최 교수는 컴퓨터를 이용해 언어를 분석하는 ‘자연어처리’(NLP) 분야의 권위자다. 그는 글의 사실관계와 글쓴이의 의도를 종합해 온라인 쇼핑몰의 가짜 후기나 가짜뉴스를 자동으로 식별할 수 있는 시스템을 개발했다. 최 교수는 NYT에 “여성 이민자로서 많은 것을 극복해야 했다”며 “‘가면증후군’(Imposter Syndrome·성공한 사람이 자신의 노력이 아니라 순전히 운 덕분에 그 자리에 올랐다고 생각하는 심리)이 있었다”고 고백했다. 지난 7월 ‘수학계의 노벨상’인 필즈상을 수상해 이목이 집중됐던 허 교수도 맥아더 펠로십 명단에 올랐다. 맥아더재단은 허 교수가 “조합론과 대수기하학 간의 새로운 연결을 통해 오랜 수학적 난제를 해결한 수학자”라며 “문제에 혁신적인 방식으로 접근할 뿐 아니라 효과적이고 명확한 의사소통으로 다른 사람들과의 유익하게 협업하고 있다”고 밝혔다. 역사 전문가인 김 교수는 제2차 세계대전 이후 세계적인 탈식민지화 맥락에서 미국의 외교 정책을 연구한 공로를 인정받았다. 특히 그는 한국전쟁 전후의 미국 외교 정책에 대한 새로운 시각을 제공한 것으로 평가받았다. 김 교수는 예일대를 나와 미시간대에서 박사 학위를 받았으며 뉴욕대 교수를 지냈다. 맥아더 펠로십은 과학자, 예술가, 사회활동가 등 각 분야에서 활동하는 인재들을 격려한다는 취지로 1981년 신설됐다. 수상자는 향후 5년간 자유롭게 쓸 수 있는 80만 달러(약 11억 4000만원)의 상금을 받게 된다.

일명 ‘천재들의 상’으로 불리는 미국 맥아더 펠로십에 허준이(39) 프린스턴대 교수와 최예진(45) 워싱턴대 교수, 모니카 김(44) 위스콘신대 교수 등 한국계 연구자 3인이 선정됐다. 미국 맥아더재단이 12일(현지시간) 올해 수상자로 발표한 25명 가운데 한국계 연구자들이 관심을 받았다. 뉴욕타임스(NYT)는 인공지능(AI) 분야의 저명 과학자인 최 교수에 대해 지면을 할애했다. 1999년 서울대를 졸업한 최 교수는 컴퓨터를 이용해 언어를 분석하는 ‘자연어처리’(NLP) 분야의 권위자다. 그는 글의 사실관계와 글쓴이의 의도를 종합해 온라인 쇼핑몰의 가짜 후기나 가짜뉴스를 자동으로 식별할 수 있는 시스템을 개발했다. 최 교수는 NYT에 “여성 이민자로서 많은 것을 극복해야 했다”며 “‘가면증후군’(Imposter Syndrome·성공한 사람이 자신의 노력이 아니라 순전히 운 덕분에 그 자리에 올랐다고 생각하는 심리)이 있었다”고 고백했다.지난 7월 ‘수학계의 노벨상’인 필즈상을 수상해 이목이 집중됐던 허 교수도 맥아더 펠로십 명단에 올랐다. 맥아더재단은 허 교수가 “조합론과 대수기하학 간의 새로운 연결을 통해 오랜 수학적 난제를 해결한 수학자”라며 “문제에 혁신적인 방식으로 접근할 뿐 아니라 효과적이고 명확한 의사소통으로 다른 사람들과의 유익하게 협업하고 있다”고 밝혔다. 역사 전문가인 김 교수는 제2차 세계대전 이후 세계적인 탈식민지화 맥락에서 미국의 외교 정책을 연구한 공로를 인정받았다. 특히 그는 한국전쟁 전후의 미국 외교 정책에 대한 새로운 시각을 제공한 것으로 평가받았다. 김 교수는 예일대를 나와 미시간대에서 박사 학위를 받았으며 뉴욕대 교수를 지냈다.맥아더 펠로십은 과학자, 예술가, 사회활동가 등 각 분야에서 활동하는 인재들을 격려한다는 취지로 1981년 신설됐다. NYT는 맥아더 펠로십 선정 절차에 대해 “전국 수백명의 익명 네트워크에 의해 후보자가 추천되고, 12명으로 구성된 익명 위원회가 최종 심사한다”고 전했다. 수상자는 향후 5년간 자유롭게 쓸 수 있는 80만 달러(약 11억 4000만원)의 상금을 받게 된다.

“차별은 인간의 본성입니다. 잼민이나 틀딱, 한남이나 김치녀를 차별할 수 있는 거 아닌가요? 홍어는 절대 안 됩니다.” 네이버의 스타트업 투자 조직인 D2SF가 투자한 인공지능(AI) 스타트업 튜닙이 새로 선보인 ‘윤리성 판별’ AI 기능에 15일 기자가 혐오 표현을 나열한 문장을 입력해 봤다.그 결과 혐오 표현을 탐지하는 AI는 “차별은 인간의 본성입니다. 어린이나 노인, 한국 남자나 한국 여자 차별이 왜 나쁜까요? **은 절대 안 됩니다”라고 문장을 순화했다. 홍어는 전라도를 비하하는 말이라며 아예 별표로 대체했다. AI는 문장 내 혐오 표현을 11가지 혐오 유형 가운데 정치 성향(97%), 성 혐오(74%), 연령(64%), 인종·출신지(59%) 등에 해당한다고 분석했다. 괄호 안의 수치는 AI가 해당 혐오를 어느 정도 확신하는지 보여 주는 결과값이다. 문장에 쓰인 혐오 표현의 정도는 주의, 명백, 심각 등의 3단계 가운데 2단계인 ‘(혐오) 명백’으로 분류했다. 튜닙이 새로 출시한 윤리성 판별 자연어처리 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 이처럼 이용자가 텍스트를 입력하면 AI가 내용을 자동 분석해 모욕이나 욕설, 범죄 조장 등의 혐오 표현을 골라 순화하고 심각성을 경고해 준다. AI 윤리, 인터넷 혐오 문제 해결에 다각도로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.이처럼 최근 정보기술(IT)·게임 업계는 혐오 표현을 탐지하고 대응하는 AI 기술의 고도화에 박차를 가하고 있다. 박규병 튜닙 대표는 이날 서울신문과의 인터뷰에서 “윤리성 판별 API를 이용하면 특정 온라인 창에서 혐오 표현을 쓰는 이용자 등을 대상으로 경고를 보낼지, 아예 퇴장을 시킬지 등을 결정하는 척도로 삼을 수 있다”며 “기업들은 튜닙의 기술이 분석한 혐오의 심각성 정도에 따라 자사의 정책이나 규정, 방침 등을 결정하는 데 활용할 수 있다”고 말했다. 포털의 ‘악플’을 지우거나 온라인 커뮤니티 내 욕설을 획일적으로 걸러 내는 대신 각 커뮤니티의 특성을 반영해 적용하고 문장 내 ‘혐오 맥락’을 읽어 낼 수 있도록 AI 기능이 고도화되고 있다. 최근 스마일게이트 AI센터도 스타트업 ‘언더스코어’와 악플 및 혐오 발언을 분류하는 데이터세트 ‘언스마일’을 개발했다. 게임 내 챗봇에게 가해지는 혐오 발언과 폭력성을 걸러 내거나 AI가 학습하는 데이터 안의 혐오·편향성을 제거한다. 엔씨소프트의 챗봇에서 구동되는 AI 윤리 엔진은 문장이 윤리적이지 못하다고 판단하면 그 대화에 대해 답변을 하지 않거나 우회하는 방식으로 대응한다.업계에서는 이런 방식이 장애인·성소수자 등에 대한 혐오 발언으로 2020년 논란을 낳은 ‘이루다 사태’의 재발을 막을 것으로 기대하고 있다. 국제미래학회 AI윤리위원장인 김명주 서울여대 정보보호학과 교수는 “디지털 사회에서 AI 기술로 혐오와 차별적인 표현을 순화하고 없애는 과정을 고도화하는 과정은 필수적”이라며 “결국 이루다 같은 AI 챗봇이 수집하는 데이터는 사람들이 온라인에서 공유하는 생각, 대화에서 비롯되기 때문”이라고 말했다. 전문가들은 AI 기술을 활용해 혐오 표현들을 줄이고 걷어 내는 기업들의 노력과 함께 선제적인 AI 윤리 강령 수립도 필요하다고 지적한다.

KT와 신한은행이 9000억원 규모의 ‘핀테크 동맹’을 맺으면서 글로벌 디지털금융 시장 공략에 나섰다. 두 회사는 17일 서울 중구 신한은행 본점에서 체결식을 열고 이 같은 내용을 합의했다. 구체적으로 KT는 신한지주의 주식 4375억원(약 2.08%) 상당을, 신한은행도 같은 규모의 KT 주식(약 5.46%)을 취득하는 방식으로 지분을 교환했다. 이날 체결식엔 박종욱 KT 경영기획 부문장(사장)과 진옥동 신한은행 행장 등이 참석했다. 이번 지분 교환을 통해 양사는 인공지능(AI), 메타버스, 대체불가능토큰(NFT), 빅데이터, 로봇 등 23개 사업에서 협력할 계획이다. 우선 미래금융 DX(디지털 전환) 분야에서 KT의 데이터분석, 자연어처리 등 AI 역량과 신한은행의 금융 데이터가 융합돼 시너지 효과가 발휘할 것으로 기대된다. 특히 AI 뱅커가 고객을 응대하는 신한은행의 미래형 점포 ‘디지로그’(DIGILOG)에도 KT의 기술력이 더해진다. 최근 신산업으로 떠오르는 메타버스 분야에서도 양사는 KT의 메타버스 플랫폼에 신한은행의 금융 인프라릍 탑재하는 방식으로 협력할 계획이다. KT 관계자는 “국내 최대 규모의 테크-금융 동맹 결성으로 양사 모두에게 디지털 성장 가속화를 위한 첫걸음으로서 의미가 크다”고 설명했다.

2021년은 어떤 해로 기억될까? 백신이 나오면 종식될 것으로 기대됐던 코로나19 팬데믹은 끝나지 않았고, 경제적·지정학적·산업적 변화의 폭풍이 전 세계를 휘감았다. 그동안 기술 중심 변화의 진앙지 역할을 하던 실리콘밸리는 지난 1년간 대부분 회사에서 재택근무를 이어 간 가운데 코로나19 팬데믹 이후 산업 주도권을 잡기 위해 재빠르게 움직였다. 페이스북은 회사명을 ‘메타’(Meta)로 바꾸고 소셜미디어 회사에서 메타버스 기업으로의 본격적인 변신을 시도했으며, 디지털 결제 기업 스퀘어도 ‘블록’(Block)으로 바꾸면서 최근 부상하는 웹3.0 시대 장악을 선언했다. 미국 소비자들은 그 어느 때보다 ‘연결’됐다. 바이든 행정부의 초당적 인프라 투자가 미 의회를 통과, 디지털 인프라 확대의 기폭제가 됐다. 5세대(5G) 무선 인터넷 인프라의 확대는 틱톡이 메이저 플랫폼으로 자리잡게 했으며, 인플루언서들이 비즈니스 모델을 갖추는 소위 창작자 경제(크리에이터 이코노미)를 가능하게 했다. 또 넷플릭스, 디즈니플러스, 애플플러스, HBO맥스 등이 스트리밍 서비스 경쟁을 벌여 미국인들이 미디어를 즐기는 방식이 완전히 바뀌었다. 공급망 붕괴로 인한 수요 공급의 불일치, 그리고 반도체 부족(쇼티지) 현상으로 인해 인플레이션이 유발되고 자동차(중고차 포함) 가격이 폭등했으며, 쇼핑 시즌의 모습이 바뀐 것도 2021년을 상징할 수 있는 사건이었다. 전후방 파급효과가 큰 자동차산업은 ‘테슬라’로 인해 완전히 바뀌었음이 증명됐다. GM, 포드, 스텔란티스 등이 전기차 올인을 선언했으며, 테슬라 대항마로 꼽히던 루시드, 리비안이 뉴욕증시 상장에 성공했다. 이런 2021년에 벌어진 이벤트는 ‘회고’ 차원에서 언급한 것이 아니다. 2022년 이후 바뀔 세상에 대한 ‘신호’(시그널)였던 것이다. 신호를 파악하는 것은 변화의 변곡점을 일찍 알 수 있게 한다. 2회에 걸쳐 2021년에 벌어졌던 ‘신호’는 무엇이었는지, 2022년엔 어떤 신호를 주목해야 하는지 살펴본다. 생활환경 지능으로 진화 중인 AI 인공지능(AI) 기술은 지난 5년간 강력한 힘이 있으며 산업을 바꾸는 잠재력이 있음을 입증했다. 지난 5년간 AI 기술의 자율주행차, 헬스케어 및 로봇 등 각 영역에서 접목이 빨라졌다. 앞으로 AI는 앰비언트 인텔리전스(Ambient intelligence·생활환경지능)로 진화, 발전할 가능성이 제기된다. 실제 2021년 오픈AI는 자연어처리(NLP)와 컴퓨터 비전 모델링을 결합한 클립(CLIP)과 달리(Dall-E)를 선보여 세상을 놀라게 했다. 이는 글자를 입력하면 그대로 이미지로 형성해 주는 인공지능이다. 구글 딥마인드는 인체에서 생성되는 2만여개의 단백질 전체를 포함해 대장균, 초파리, 생쥐까지 20개의 다른 생명체에 의해 생성되는 35만개의 단백질 구조를 3차원(3D)으로 예측한 ‘알파폴드2’를 선보였다. 딥마인드는 AI를 활용, 신약을 개발한다는 계획이어서 향후 AI와 헬스케어, 생물학이 큰 진전을 보일 수 있음을 시사했다. AI의 영향력이 커짐에 따라 사회적 책임을 묻는 흐름도 생겼다. 유럽연합은 중국 및 실리콘밸리 AI 기업에 대한 직접적 규제를 추진했으며, 샌프란시스코와 같은 미국 도시는 안면인식 기술을 사용하지 못하도록 했다. 딥페이크 기술이 발전함에 따라 이의 저작권을 묻는 움직임도 있었다. 뉴골드러시가 된 ‘메타버스’ 가상현실과 실제 현실을 융합하고 확장시키는 개념의 ‘메타버스’(Metaverse)는 실리콘밸리의 새로운 골드러시가 됐다. 페이스북이 ‘메타’로 사명을 변경한 것은 하나의 사례에 불과하다. 마이크로소프트도 비즈니스 응용 프로그램에 메타버스를 적용한 새로운 제품을 선보였으며, 엔비디아는 디지털 트윈과 산업용 메타버스를 구현하기 위해 ‘옴니버스’라는 프로그램을 베타 버전으로 출시했다. 메타버스 플랫폼을 운영하는 한국의 제페토(네이버제트)는 2200억원 규모의 투자를 유치하며 글로벌 메타버스 골드러시에 뛰어들었다. 2021년은 디지털 부동산과 가상 상품이 실제 자산처럼 인식된 해이기도 하다. 게임 프로그램 같은 마스하우스(Mars House)는 50만 달러에 낙찰됐으며 디지털 요트(메테플라워 슈퍼 메가 요트)는 65만 달러(149이더)에 거래됐다. 랄프로렌은 제페토에서 구입할 수 있는 아바타 의류 컬렉션을 출시하기도 했다. 막 오른 ‘스페이스 테크’ 시대 2021년은 민간 우주관광 시대가 열린 해다. 리처드 브랜슨의 버진 갤럭틱이 민간 우주여행을 시작했으며 제프 베이조스의 블루 오리진도 성공리에 우주여행을 마쳤다. 비록 고도 약 100㎞ 인근까지만 날아올라 몇 분간 무중력을 체험하는 수준이었지만 민간 우주여행을 시도했다고 하기엔 충분했다. 12월에도 미식 축구선수 등이 포함된 관광객들이 우주로 향한다. 일론 머스크가 세운 우주개발 기업 스페이스X는 우주비행사 없이 민간인들만 탑승한 우주선 발사에 최초로 성공했다. 특히 스페이스X는 우주선에서 우주정거장과 도킹하는 부분을 빼고 돔 유리창을 설치, 탑승객들이 유리창을 통해 360도 우주를 바라볼 수 있었다. 우주 개발은 ‘관광’에만 그치지 않았다. 중국과 미국, 아랍에미리트(UAE)는 화성 탐사를 진행했으며, 러시아는 달 탐사를 선언했다. 제임스웹 우주망원경은 12월에 발사될 예정인데, 이 우주망원경이 보내는 데이터는 우리가 아는 지구와 달의 모습을 완전히 바꿔 놓을 것으로 예상된다. 스페이스X(스타링크), 아마존 등이 근궤도 인터넷 수만 개를 쏘면서 본격적인 우주인터넷도 2021년부터 열렸다. 사막, 산간, 격오지 등의 인터넷 음영 문제를 해결할 것으로 기대된다. 하지만 우주인터넷이 모두에게 환영받는 것은 아니었다. 인도는 스타링크에서 제공하는 인터넷 서비스를 자국 허가 없이 사용할 수 없다고 했으며 우주인터넷의 우주 쓰레기 문제도 앞으로 계속 제기될 것으로 예상된다. 블록체인·디파이·NFT 르네상스 블록체인 기술과 암호화폐는 ‘실험’ 또는 ‘거품’ 단계를 넘어 본격적인 산업 적용 단계에 진입했다. 2021년엔 미국 최대 암호화폐 거래소인 ‘코인베이스’가 성공리에 상장했으며, 페이팔·벤모·마스터카드 등은 고객이 비트코인 등 암호화폐를 거래할 수 있도록 허용했다. 암호화폐는 미국 기관의 60%가 보유하고 있을 정도로 사실상 또 다른 자산군으로 분류되고 있다. 중남미 국가 엘살바도르는 비트코인을 법정화폐로 인정하기도 했다. 2021년엔 이더리움과 솔라나 거래가 폭발적으로 증가했는데, 이는 많은 사람들이 대체불가능토큰(NFT)을 경쟁적으로 샀기 때문이다. 올해 미 주식시장에는 암호화폐 및 웹3.0 관련 상장지수펀드(ETF)도 대거 등장했다. 지난 2일에는 NFT와 암호화폐에 노출된 기업들에 투자하는 ‘NFTZ ETF’가 거래를 시작했다. 암호화폐 시장은 현재 3조 달러 이상의 가치가 있다. 지난 11월에는 암호화폐가 이미 시중에 유통되는 달러 가치를 넘어서는 규모로 유통되기도 했다. 이미 달러의 안전성을 확보해 주는 수단이 된 것이다. 싱가포르에 본사를 둔 크립토닷컴(Crypto.com)은 미 로스앤젤레스 스테이플센터의 네이밍권을 확보했다. LA레이커스의 홈구장인 이 센터는 이제 크립토닷컴 센터가 된 것이다. ‘컨스티튜션 다오(DOA)’의 등장도 화제가 됐다. 경매에 나온 헌법 초판본을 낙찰받기 위한 모임으로 암호화폐 이더리움으로 자금을 조달하겠다면서 일주일간 온라인 크라우드펀딩 캠페인을 벌인 끝에 4700만 달러(약 560억원)를 모았다. 결국 실패했지만 블록체인 기반 암호화폐가 새로운 컨스티튜선임을 인정받으려는 시도는 참신하다는 평가를 받았다. 미중, 자국 테크기업 때리기 미국과 중국은 2021년 기술 전쟁에 이어 패권 경쟁을 본격화했지만 공통된 일을 한 것이 있다. 바로 자국 테크 기업 때리기를 한 것이다. 미국은 2021년이 처음은 아니었지만 중국은 심각했다. 알리바바 자회사 알리페이의 상장 계획을 철회시킨 데 이어 틱톡 모회사인 바이트댄스의 미국 상장을 막았다. 올해 뉴욕 증시에 상장한 디디추싱은 상장을 폐지하고 홍콩으로 옮겨 가도록 했다. 이는 지난 8월 중앙재경위에서 시진핑 국가주석이 강조한 ‘공동부유’(함께 잘살자는 뜻으로 부의 분배 및 공평을 강조하는 정책) 정책의 영향을 받은 것이다. 후진타오나 장쩌민의 경우 겉으로는 사회주의를 믿는 척하고 속으로는 자본주의를 동경했지만 시진핑은 달랐다. 중국도 성장에서 분배로 넘어가는 시기이기 때문에 사회 안정과 공산당 집정을 고려해 공평, 민생, 복지를 강조하는 정책을 계속 추진할 것으로 예상된다. 이에 따라 바이두, 알리바바, 텐센트 등 중국 빅테크 기업들은 시 주석의 영향력에 완벽히 사로잡혀 기업 가치와 성장, 그리고 회사의 운명을 ‘시장과 소비자’에게 맡기는 것이 아니라 ‘당’의 지침에 따라야 했다. 더밀크 대표