국내 인공지능(AI) 기술기업들이 해외 유명 저널에 논문을 잇달아 게재하고 있다. 업계는 자사가 보유한 인재들의 기술력을 논문 게재나 경진대회를 통해 국제무대에서 인정받곤 한다. 콘텐츠 AI 솔루션 기업 포바이포 사내 AI 연구소 ‘픽셀랩’은 새로운 화질 개선 AI 모델에 관한 연구 논문을 작성해 글로벌 과학 전문 학술지인 ‘사이언티픽 리포트’에 게재했다고 최근 밝혔다. 사이언티픽 리포트는 세계 3대 과학저널 중 하나인 ‘네이처’의 자매지로 미국 과학정보연구소(ISI)가 선별한 저명 학술지 등급 분류 중 최고 등급인 ‘SCI’급 저널이다. 해당 저널의 논문을 얼마나 많이 인용했는지를 평가하는 ‘영향력 지수(IF)’에서 4.997을 상회할 정도로 세계에서 공신력을 인정받는 학술지다. 포바이포의 이번 논문 ‘복합 포괄 데이터를 활용한 이미지 개선 용 다중 색 공간 네트워크에 관한 연구’는 빛의 양이 다른 환경에서 촬영한 결과물이 밝기 뿐 아니라 색에서도 차이를 보이는 문제를 해결하기 위해 고안한 개선법을 골자로 하고 있다. 업스테이지도 지난달 자연어 처리 분야에서 가장 권위 있는 학회인 EMNLP 2023에 논문 2편을 발표하며 글로벌 톱 AI 기술력을 재확인했다고 밝혔다. EMNLP 2023은 AI 번역과 챗봇, 기계 독해 등 언어 데이터 기반 자연어 처리 접근법과 관련된 연구를 다루는 세계 최고 수준의 학회다. 지난해 EMNLP 2022는 총 3242편의 논문이 제출돼, 이 중 715편만 통과됐다. EMNLP 2023은 오는 12월 6일부터 10일까지 싱가포르에서 개최되며, 구글, 애플, 아마존, 바이두 등 세계 주요 AI 기업이 참여한다. 이번에 채택된 논문 2편은 한국어 관련 NLP 연구 성과로 업스테이지의 박찬준 테크 리드 주도로 고려대 임희석 교수 연구팀과 협업을 통해 진행됐다. 첫 번째 논문 ‘KEBAP: Korean Error Explainable Benchmark Dataset for ASR and Post-processing’은 한국어 음성인식 후처리기와 관련한 새로운 벤치마크 데이터셋을 구축한 논문으로, 음성인식 모델의 약점을 평가하고 식별하기 위한 새로운 평가 방법론을 제안한다. 두 번째 논문 ‘CHEF in the Language Kitchen: A Generative Data Augmentation Leveraging Korean Morpheme Ingredients’은 한국어의 특성을 살린 새로운 데이터 증강 기법을 제안한 논문이다. 업스테이지는 지난 6월 데이터 중심 AI 분야에서 가장 권위 있는 워크숍인 ICML 2023-DMLR에서 논문 7편을 발표하며 국내 기업 최다 연구 성과를 달성하기도 했다.

생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT’를 출시해 전 세계를 충격에 빠뜨린 미국 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 하루아침에 해임되는 사건이 벌어지자 국내 AI 업계에서도 촉각을 곤두세우고 있다. 비영리 조직으로 출발했다가 챗GPT를 내놓고 AI 수익화에 속도를 내던 오픈AI가 CEO 교체 이후 어떤 모습으로 바뀔지, 오픈AI에서 쫓겨나 마이크로소프트(MS)에 합류한 올트먼의 다음 행보는 어떻게 될지 등 모든 게 불확실하기 때문이다. 해임 사유가 명확하게 밝혀지지 않았지만 이 사건으로 AI의 안전성과 효율성을 둘러싼 논란도 다시 수면 위로 올라왔다. 전문가들 사이에서는 “내부 갈등이 결국 터진 것”이라는 해석과 함께 AI 기술 발전 과정의 과도기에서 발생한 ‘진통’이라는 분석도 나왔다. 이성엽(한국데이터법정책학회장) 고려대 기술경영전문대학원 교수는 20일 올트먼의 해임 사건과 관련해 “AI로 인한 비즈니스 모델을 만들어 수익화하고, 산업 혁신을 끌고 가야 한다는 주장과 AI 발전 속도가 예상보다 빨라서 통제가능하도록 규제하지 않으면 인류 전체에 위험이 생길 수 있다는 논리가 부딪친 게 아닌가 추정된다”면서 “이는 AI 기술이 가진 특수성 때문에 벌어진 일”이라고 진단했다. 일종의 ‘게임체인저’인 AI의 변화 양상이나 속도가 광범위하고 기존의 기술과 달리 인간을 대체할 정도의 상당한 파급력이 있다 보니 CEO 본연의 역할인 주주이익·기업가치 극대화만을 추구하는 게 과연 맞는 것이냐는 질문을 던졌다는 것이다. 이 사건은 글로벌 화두로 떠오른 환경·사회·지배구조(ESG) 경영처럼 당장 성과가 나지 않더라도 인간의 존엄성 등 비재무적 요소도 함께 고려해야 기업이 ‘신뢰’를 얻을 수 있다는 시사점을 던졌다고 덧붙였다. 외신들도 올트먼이 자사 기술의 위험성에 대해 충분한 주의를 기울이지 않아 오픈AI 내부에서도 점점 더 우려하는 목소리가 있었다고 보도했다. 특히 오픈AI 공동 창립자인 일리야 서츠케버 수석과학자를 주축으로 한 이사진과 올트먼이 AI 안전성, 기술 개발 속도 등을 놓고 의견 충돌이 있었던 것으로 알려졌다. 서츠케버는 “AI를 통제할 수 있다고 여길 때까지 AI를 확장하지 말아야 한다”는 제프리 힌턴 토론토대 교수의 제자로 지난 7월 회사 내에 AI 위험성 통제를 위한 내부 팀도 새로 만들었다고 한다. AI 스타트업 업스테이지의 김근교 이사는 “안전성을 중요하게 생각하는 쪽과 사업적으로 속도를 내야 한다는 쪽의 갈등이 표면화된 게 아니냐는 외신 보도가 있지만 정작 이 사태로 어떤 변화가 일어날지 아무것도 결정되지 않았다”면서 “어떻게 결론이 나느냐가 중요한 만큼 계속 지켜보는 수밖에 없다”고 말했다. 이 사태를 예의주시하는 정보기술(IT) 업계에선 비영리 조직으로 설립된 오픈AI가 영리 기업으로 전환하고 챗GPT로 성공을 거두고 몸집을 키우면서 정체성에 혼란을 일으켰다고 보는 시각도 있다. 구글처럼 처음부터 수많은 이용자를 대상으로 한 AI 서비스를 내놓기 위해 개발에 나섰다면 AI의 위험성을 고려해 속도 조절을 할 수밖에 없지만 오픈AI는 ‘사업’보다는 ‘연구’에 방점이 찍혀 있는 조직이다 보니 실험적인 행위를 할 수 있었다는 지적이다. 오픈AI는 애초 인간의 명령이나 도움 없이 스스로 사고하고 학습하는 범용AI(AGI)가 인류 전체에 혜택을 줄 수 있도록 노력하는 비영리 조직으로 출발했다. AI 서비스를 하고 있는 네이버의 경우 비윤리적인 답변이나 저작권 침해를 막기 위해 개발 과정에 ‘레드팀’과 같은 절차를 두고 있고, AI 윤리 관련 연구 논문을 전 세계 기업과 연구기관에 공개해 AI 윤리 생태계를 조성하고 있다. 지난해 AI 윤리 원칙을 발표한 LG전자는 주기적으로 협의체를 운영하면서 AI 위험성에 대한 점검을 하고 있다. 업계 관계자는 “현 상황은 오픈AI에 새로운 도전”이라면서 “오픈AI가 AI의 안전성에 대해 고려하는 계기가 될 수 있을 것으로 본다”고 내다봤다.

생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT’를 출시해 전 세계를 충격에 빠뜨린 미국 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 하루아침에 해임되는 사건이 벌어지자 국내 AI 업계에서도 촉각을 곤두세우고 있다. 비영리 조직으로 출발했다가 챗GPT를 내놓고 AI 수익화에 속도를 내던 오픈AI가 CEO 교체 이후 어떤 모습으로 바뀔지, 오픈AI에서 쫓겨나 마이크로소프트(MS)에 합류한 올트먼의 다음 행보는 어떻게 될지 등 모든 게 불확실하기 때문이다. 해임 사유가 명확하게 밝혀지지 않았지만 이 사건으로 AI의 안전성과 효율성을 둘러싼 논란도 다시 수면 위로 올라왔다. 전문가들 사이에서는 “내부 갈등이 결국 터진 것”이라는 해석과 함께 AI 기술 발전 과정의 과도기에서 발생한 ‘진통’이라는 분석도 나왔다. 이성엽(한국데이터법정책학회장) 고려대 기술경영전문대학원 교수는 20일 올트먼의 해임 사건과 관련해 “AI로 인한 비즈니스 모델을 만들어 수익화하고, 산업 혁신을 끌고 가야 한다는 주장과 AI 발전 속도가 예상보다 빨라서 통제가능하도록 규제하지 않으면 인류 전체에 위험이 생길 수 있다는 논리가 부딪친 게 아닌가 추정된다”면서 “이는 AI 기술이 가진 특수성 때문에 벌어진 일”이라고 진단했다. ‘게임체인저’인 AI의 변화 양상이나 속도가 광범위하고 기존의 기술과 달리 인간을 대체할 정도의 상당한 파급력이 있다 보니 CEO 본연의 역할인 주주이익·기업가치 극대화만을 추구하는 게 과연 맞는 것이냐는 질문을 던졌다는 것이다. 이 사건은 글로벌 화두로 떠오른 환경·사회·지배구조(ESG) 경영처럼 당장 성과가 나지 않더라도 인간의 존엄성 등 비재무적 요소도 함께 고려해야 기업이 ‘신뢰’를 얻을 수 있다는 시사점을 준다고도 덧붙였다.외신들도 올트먼이 자사 기술의 위험성에 대해 충분한 주의를 기울이지 않아 오픈AI 내부에서도 점점 더 우려하는 목소리가 있었다고 보도했다. 특히 오픈AI 공동 창립자인 일리야 수츠케버 수석과학자를 주축으로 한 이사진과 올트먼이 AI 안전성, 기술 개발 속도 등을 놓고 의견 충돌이 있었던 것으로 알려졌다. 수츠케버는 “AI를 통제할 수 있다고 여길 때까지 AI를 확장하지 말아야 한다”는 제프리 힌턴 토론토대 교수의 제자로 지난 7월 회사 내에 AI 위험성 통제를 위한 내부 팀도 새로 만들었다고 한다. AI 스타트업 업스테이지의 김근교 이사는 “안전성을 중요하게 생각하는 쪽과 사업적으로 속도를 내야 한다는 쪽의 갈등이 표면화된 게 아니냐는 외신 보도가 있지만 정작 이 사태로 어떤 변화가 일어날지 아무것도 결정되지 않았다”면서 “어떻게 결론이 나느냐가 중요한 만큼 계속 지켜보는 수밖에 없다”고 말했다.이 사태를 예의주시하는 정보기술(IT) 업계에선 비영리 조직으로 설립된 오픈AI가 영리 기업으로 전환하고 챗GPT로 성공을 거두고 몸집을 키우면서 정체성에 혼란을 일으켰다고 보는 시각도 있다. 구글처럼 처음부터 수많은 이용자를 대상으로 한 AI 서비스를 내놓기 위해 개발에 나섰다면 AI의 위험성을 고려해 속도 조절을 할 수밖에 없지만 오픈AI는 ‘사업’보다는 ‘연구’에 방점이 찍혀 있는 조직이다 보니 실험적인 행위를 할 수 있었다는 지적이다. 오픈AI는 애초 인간의 명령이나 도움 없이 스스로 사고하고 학습하는 범용AI(AGI)가 인류 전체에 혜택을 줄 수 있도록 노력하는 비영리 조직으로 출발했다. AI 서비스를 하고 있는 네이버의 경우 비윤리적인 답변이나 저작권 침해를 막기 위해 개발 과정에 ‘레드팀’과 같은 절차를 두고 있고, AI 윤리 관련 연구 논문을 전 세계 기업과 연구기관에 공개해 AI 윤리 생태계를 조성하고 있다. 지난해 AI 윤리 원칙을 발표한 LG전자는 주기적으로 협의체를 운영하면서 AI 위험성에 대한 점검을 하고 있다. 업계 관계자는 “현 상황은 오픈AI에 새로운 도전”이라면서 “오픈AI가 AI의 안전성에 대해 고려하는 계기가 될 수 있을 것으로 본다”고 내다봤다.

미디어그룹인 ‘사람과숲’은 한국정보화진흥원(NIA)과 업스테이지가 주최하는 한국어 ‘초거대 언어 모델’(LLM) 리더보드인 ‘Open Ko-LLM’에서 1위를 차지했다고 16일 밝혔다. 이번 리더보드 개발 경쟁에서 1위를 차지한 사람과숲의 LLM은 ‘HumanF-MarkrAI/COKAL-DPO-13b-v2’다. ‘사람과숲’이 마커와 컨소시엄을 이뤄 공동 개발한 것이다. 글로벌 IT 기업 메타에서 오픈소스로 공개한 ‘라마2’를 파운데이션 모델로 삼고 자체적으로 수집·가공한 데이터에 인스트럭트 파인 튜닝을 거쳐 개발했다. 이번 리더보드는 LLM의 한국어 성능을 겨뤄 순위를 매겼다. 50개 이상의 개인 및 조직에서 100개 이상의 LLM이 제출됐다. LLM에 대한 △추론 능력 △상식 능력 △언어 이해력 △환각 방지 능력 △한국어 상식 생성 능력 등 5가지 평가 지표에 따라 점수를 매겼고 ‘HumanF-MarkrAI/COKAL-DPO-13b-v2’ 모델이 평균 점수 52.69으로 1위를 기록했다. ‘사람과숲’은 지난 9월 28일 리더보드에서 1위를 한 이후 4주간 수차례 1위를 해왔으나 지난 1일 주최 측에서 측정지표를 바꾸면서 2순위로 밀렸다. 하지만 사람과숲은 4주간 1위를 차지했을 뿐 아니라 꾸준히 연구개발에 나선 결과 이번 LLM 리더보드에서 최고 점수인 52.69를 기록했다. 해당 연구를 이끈 정철현 박사는 “이번 LLM은 AI-허브의 한국어 공공 행정 문서와 민원 응대 데이터가 주요 데이터 소스로 활용됐다”며 “이 LLM은 공공 행정 업무를 수행하는 챗봇을 위해 튜닝한 것이지만 종합 성능이 국내 1위 수준으로 더 다양한 용도로도 활용할 수 있다”고 전했다. 한윤기 미디어그룹사람과숲 대표는 “향후 한국어 특화 LLM 리더보드가 좀 더 활성화 되어 한국어 AI의 기술 발전에 계속 기여하고, 특히 공공 행정 분야에서 가장 사랑받는 ‘한국형 챗GPT’를 만들어 나가겠다”고 포부를 밝혔다.

KT가 자사 초거대 인공지능(AI) ‘믿음’을 공개하고 이를 기반으로 기업이 맞춤형으로 AI를 구축할 수 있는 서비스를 31일 출시했다. 이날 서울 서초구 KT 연구개발센터에서 기자설명회를 연 KT는 국내 최초로 1조 토큰 이상 데이터를 학습한 대규모언어모델(LLM) 믿음을 정식으로 공개했다. 토큰은 LLM이 언어로 인식할 수 있도록 말을 데이터 형식으로 쪼개 놓은 단위다. KT가 출시한 서비스는 믿음을 기반으로 고객 기업이 규모와 사용 목적에 맞게 완전 맞춤형으로 AI를 구축할 수 있도록 설계됐다. 출시 모델은 매개변수 70억개 수준의 ‘경량’(베이직)부터 오픈AI의 LLM GPT-3(1750억개)보다 매개변수가 250억개 이상 많은 ‘초대형’(엑스퍼트)까지 4종으로 나뉜다. 연구기관이나 개발자, 기업이 KT와 AI 협력사의 인프라와 함께 믿음 기반 모델을 사용할 수 있는 ‘KT 믿음 스튜디오’도 올해 안으로 출시한다. 고객은 데이터 비용을 25% 절감할 수 있는 KT클라우드와 추론 비용을 기존 대비 50% 절감한 리벨리온의 AI 전용 반도체인 신경망처리장치(NPU)를 믿음 기반 모델과 함께 사용할 수 있다. KT는 생성 AI의 난제인 ‘할루시네이션’(오정보 생성) 현상도 70% 해결했다고 밝혔다. ‘다큐먼트 AI’로 복잡한 문서를 정확히 이해하도록 하며 목표에 최적화된 정보를 찾는 ‘서치 AI’, 원문에 근거한 응답만 생성하도록 하는 ‘팩트가드 AI’도 적용했다. 이들 기술은 국내 최고 기술을 보유한 업스테이지와 협업했다.

美·英 기업 ‘가이드라인’ 작업中 사회주의 체제 유지 최우선EU 위험성 기반한 단계별 규제韓 ‘디지털 권리장전’·법안 계류 업계 “규제책보다 지원책 필요” 생성형 인공지능(AI)이 전 세계 정보통신기술(ICT) 업계의 최대 화두가 된 가운데 미국과 중국, 유럽 등 산업을 선도하는 주요국은 철저히 각자의 이해관계에 맞춰 관련 규제를 마련하고 있다. 한국은 기술 면에서 선도 국가에 포함되지만 규제 마련은 아직 걸음마 단계다. 통제보다는 전폭적인 지원을 바라는 국내 AI 기업들의 긴장된 시선이 앞으로 만들어질 규제안 방향에 쏠려 있다. 12일 현재 미국과 영국은 규제보다는 기업 중심으로 ‘가이드라인’ 성격의 규범을 확립하기 위한 작업에 속도를 내고 있다. 중국은 지난 8월 ‘생성형 인공지능 서비스에 대한 관리 조치’를 발빠르게 마련해 이미 시행하고 있다. 유럽연합(EU)은 세계 최초로 ‘AI 법률(act)’을 입법해 이르면 2025년부터 시행한다.중국과 EU가 이미 마련한 명문화된 규제안 곳곳엔 자국 이해관계를 최우선으로 챙긴 흔적이 보인다. 예를 들어 중국은 체제 유지를 최우선으로 하고 있다. 관리조치 4조 1항을 보면 ‘생성형 AI를 사용해 생성된 콘텐츠는 사회주의 핵심가치를 반영해야 하며 국가 권력이나 사회주의 체제를 전복하거나 분리주의를 선동하는’ 등 ‘사회 질서를 방해할 수 있는 내용을 포함해서는 안 된다’고 규정하고 있다. 6조는 ‘대중에게 서비스를 제공하기 전 국가 사이버 공간 및 정보 관리국에 보안 평가를 제출해야 한다’고 명시했다. EU의 AI 액트는 지난 6월 유럽의회를 통과할 당시 각국 외신이 “가장 강력한 규제”라고 보도했을 만큼 엄격하다. AI 기술과 서비스를 ‘위험성’ 기반으로 분류해 단계별로 규제를 부여했는데, AI를 사용하는 소셜미디어도 위험한 서비스로 분류했다. 또 학습에 사용한 데이터를 상세히 공개하고 AI가 만든 콘텐츠임을 명시하도록 했다. 이를 어기는 초거대언어모델엔 1000만 유로(약 142억원)의 벌금을 부과할 수 있다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장은 “EU의 경우엔 초거대 AI 플랫폼조차 없다”며 “EU의 법안엔 자체적인 경쟁력을 갖추지 못해 미국 빅테크의 AI 기술에 종속될 수 있다는 위기의식이 담겨 있다”고 설명했다.이에 반해 세계 최고 수준의 기술을 자랑하는 미국은 오픈AI, 구글 등 빅테크가 스스로 만든 자율규제를 중심으로 정부와 의회가 함께 규범을 마련하고 있다. 하 센터장은 “최근 백악관과 상원에서 빅테크 대표들이 참석한 회의가 있었다”며 “규제 자체보다는 ‘게임의 룰’을 만들어 그 안에서 경쟁력을 강화하는 게 본질적인 목적”이라고 말했다. 한국은 지난달 정부가 헌장 성격의 ‘디지털 권리장전’을 발표했으며 과학기술정보통신부에서 ‘AI 법제정비 로드맵’을 연내 발표하기로 한 상태다. 이와 별도로 국회에선 개별 의원들이 관련 법안을 발의해 10여건이 계류 중이다. 업계는 국내 AI 기술 수준이 높지만 해외 빅테크에 비해 자본력이 턱없이 부족한 만큼 국가가 규제책보다는 지원책 마련에 집중해야 한다는 입장이다. 하 센터장은 “글로벌 테크 기업의 인력, 투자 규모는 적게 잡아도 국내 기업의 수십배”라며 “시장의 크기가 작고 인재 풀도 작은 만큼 국가 경쟁력을 위해 지금부터라도 파격적인 지원이 필요하다”고 말했다. 특히 업계는 규제 방향이 미국보다는 EU와 비슷한 방향으로 흘러갈까 우려하고 있다. 카카오브레인은 “AI라는 영역 성격상 자율규제가 합리적이라고 판단한다”며 “카카오를 비롯한 대부분 AI 기업들이 국가 차원의 가이드라인과 별개로 자율규제를 마련하고 있다”고 밝혔다. AI 기술기업 업스테이지 측도 “AI는 사람들이 많이 써 봐야 안다”며 “특정 기술을 무분별하게 규제하는 것이 아니라 점차적으로 경험하면서 융통성 있게 규제해야 한다”고 말했다.

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.

국내 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지의 대규모언어모델(LLM) ‘솔라(SOLAR)’가 ‘챗GPT’(오픈AI), ‘라마’(메타)와 나란히 글로벌 생성 AI 활용 플랫폼 ‘Poe’에 메인 모델로 등록됐다. 업스테이지의 솔라는 세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스에서 챗GPT를 앞질러 1위를 차지한 업스테이지의 LLM을 기반으로 개발됐다. Poe는 글로벌 지식 서비스 쿼라가 운영하고 있으며 원하는 프롬프트를 입력해 나만의 챗봇을 만들 수 있는 글로벌 대표 생성 AI 플랫폼이다. Poe에서는 유명 LLM 모델뿐 아니라 개인들이 만드는 모델들을 포함 수천 개의 생성AI 모델들을 활용할 수 있는데, 솔라는 메인 페이지에서 바로 볼 수 있어 접근성이 높은 메인 공식 모델로 등록됐다. 그동안 Poe의 메인 모델 리스트엔 챗GPT, 구글의 팜, 라마, 엔트로픽의 클로드 등 4개사의 LLM만 올라가 있었다. 솔라의 메인 모델 추가는 국내 LLM으로는 최초다. 솔라는 도메인 특화와 최적화에 촛점을 맞추고 기업 데이터를 학습, 정보 유출과 환각 현상을 방지할 수 있는 프라이빗 LLM을 지향한다. 솔라를 기반으로 한 프라이빗 LLM은 기업의 특성과 요구사항에 맞게 맞춤형으로 구축되며, 경량화된 모델 사이즈로도 더 뛰어난 성능을 제공할 예정이다. 이를 통해 기업들은 정확도와 보안을 높이면서도 도입 및 운용 비용을 크게 절감할 수 있다. 최근 업스테이지의 프라이빗 LLM은 커넥트웨이브, 롯데쇼핑과 생성 AI 서비스 적용을 협력하는 등 주목받고 있다. 이커머스와 유통업계에서는 솔라 모델을 활용, 고객 맞춤형 마케팅, AI 기반 고객 상담, 수요 예측 기반 자동 발주 시스템 등을 적용할 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “솔라는 국내 AI 스타트업의 기술력과 잠재력을 보여주는 대표적인 사례라고 생각한다”며 “Poe와의 협력을 통해 솔라를 글로벌 시장에 소개하고, 다양한 분야에서 프라이빗 LLM 서비스를 제공할 수 있도록 노력할 것”이라고 밝혔다.

롯데쇼핑이 생성형 AI를 도입해 고객에게 차별화된 쇼핑 경험을 전달한다. 롯데쇼핑은 12일 인공지능(AI) 기업인 업스테이지와 ‘생성형 AI 상호업무협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 서울 송파구 롯데월드타워에서 진행된 협약식에는 김상현 롯데쇼핑 총괄대표 부회장과 김성훈 업스테이지 대표가 참석했다. 이번 업무협약을 통해 롯데쇼핑과 업스테이지는 생성형 AI를 활용한 신규 서비스 개발 및 유통 특화 AI 개발을 위해 상호 협력해 나갈 계획이다. 롯데쇼핑은 내부 인프라를 활용해 사업모델 개발 및 운영을 지원하고, 업스테이지는 생성형 AI 관련 기술 자문 및 서비스를 제공하게 된다. 구체적으로 롯데쇼핑이 보유한 온·오프라인 유통 노하우와 고객 구매 데이터에 업스테이지의 AI 기술력을 결합해 고객 맞춤형 마케팅, AI 기반 고객 상담 등의 서비스를 개발할 계획이다. 최근의 초개인화 트렌드에 맞춰 고객들의 세분화된 관심사와 취향을 만족시키는 차별화된 고객 경험을 제공하겠다는 것이다. AI를 활용한 수요 예측 기반의 자동 발주 시스템도 개발해 롯데쇼핑 내 유통 프로세스 전반의 효율성을 높여나갈 예정이다. 롯데쇼핑은 이번 업스테이지와의 MOU 체결을 시작으로 관련 협력사 발굴 및 다양한 프로젝트 추진을 통해 유통 특화된 생성형 AI 전략을 추진해 나간다는 계획이다. 업스테이지는 국제적으로도 인정받고 있는 AI 전문기업으로, 업스테이지의 자체 개발 생성 AI는 세계 최고 수준의 성능을 보유한 것으로 평가받고 있다. 최근에는 카카오톡의 챗GPT 버전인 ‘아숙업’을 개발해 국내에서도 주목 받고 있다. 롯데쇼핑은 롯데온을 통해 업스테이지와의 협업을 이미 진행 중이다. 지난 6월 업스테이지와 2년 간의 협업을 통해 개발한 개인화된 AI 상품 추천 서비스를 도입해 운영하고 있다. 상품 추천 AI 도입 후 롯데온의 구매전환율은 1월에 실시한 테스트에 비해 30% 증가한 것으로 나타났으며, 이를 더욱 끌어올리기 위해 양사가 지속적으로 협력하고 있다. 김상현 롯데쇼핑 총괄대표 부회장은 “이번 업스테이지와의 협약을 통해 롯데쇼핑만의 차별화된 서비스와 고객 경험을 제공할 수 있도록 노력하겠다”며 “생성형 AI 전략을 본격적으로 추진하며 리테일 테크를 혁신 성장 동력으로 적극 육성해 나갈 것”이라고 말했다.

KT가 국내 대표 인공지능(AI) 기술 스타트업 업스테이지와 콴다에 각각 100억씩 지분투자를 하고 파트너십을 체결했다. 초거대 AI 기술 및 사업화 생태계 확장을 위해서다. KT는 두 회사에 200억원 규모의 지분투자와 함께 전략적 파트너십을 체결했다고 10일 밝혔다. 업스테이지는 세계 최대 머신러닝 플랫폼 ‘허깅페이스’의 ‘오픈 대규모언어모델(LLM) 리더보드’에서 챗GPT의 기반 모델인 GPT-3.5를 제치고 1위를 차지한 세계 최고 수준의 생성형 AI 파인튜닝(미세조정) 기술을 보유하고 있다. 콴다는 20개 국가에서 교육앱 랭킹 1위를 차지한 교육 특화 스타트업이다. KT는 이번 파트너십 체결을 통해 업스테이지와 기업전용 LLM 솔루션과 기업간거래(B2B) 도메인 특화 LLM을 개발할 예정이다. 콴다와는 교육 도메인 특화 LLM과 소비자 대상 교육용 AI 서비스를 개발할 예정이다.KT는 지난 7월 AI 인프라 소프트웨어 기업 모레에 150억원을 추가로 투자했다. KT 그룹의 AI 인프라∙응용 서비스와 모레의 AI 반도체 구동 소프트웨어, 리벨리온의 AI 반도체 역량 등을 융합해 ‘AI 풀스택’을 완성한다는 목표다. 이용재 콴다 대표는 “콴다는 교육 LLM 모델 개발을 위한특화 데이터와 기술을 보유하고 있다”며 “KT의 강력한 인프라와 파운데이션 모델 분야에서 축적된 노하우를 결합해 세계 수준의 교육 LLM 모델을 만들 것”이라고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이번 KT와의 협력을 통해 세계 최고 성능의 LLM을 개발해 세상을 이롭게 하는 AI를 함께 만들 것”이라며 “앞으로 양사의 발전적인 파트너십을 통해 다양한 사업 기회를 창출하겠다”고 밝혔다. 송재호 KT AI/DX융합사업부문장(부사장)은 “KT와 국내 대표 AI 스타트업들과의 전략적 파트너십 체결을 통해 국내 초거대 AI 생태계를 활성화하겠다”며 “국내 AI 스타트업들과 협력해 스타트업들이 성장할 수 있는 기회를 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.

인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 한국형 거대언어모델(LLM)을 개발하기 위해 집단지성을 모은다. 업스테이지는 한국어 데이터 확보를 위해 ‘1T 클럽’(1조 토큰 클럽)을 발족한다고 14일 밝혔다. 토큰은 LLM이 인식하는 문자 데이터 단위다. 1T 클럽은 한국어 데이터 부족 문제를 해결하고, 고성능 LLM 개발을 통해 한국의 LLM 독립을 목표로 한다. LLM 개발은 방대한 언어 데이터가 기반이 돼야 한다. 한국어 데이터는 국내 LLM 발전에 필수이지만 영어 데이터에 비해 턱없이 부족하다. 45조개의 영어 데이터 토큰을 학습한 오픈AI의 GPT-3는 한국어 데이터의 경우 학습량이 고작 1억개로, 비중은 0.01697%, 전체 언어 중 28위에 불과하다. 이런 LLM은 그대로 국내 기업이 활용하기 어렵다. 한국어 실력은 물론 정서나 지역적인 정보까지 취약하기 때문이다. 1T 클럽은 한국어 데이터에 1억 단어 이상 기여할 수 있는 파트너로 구성된다. 업스테이지는 현재 언론사 및 기업, 학계 등 데이터 제공자 20여곳과 파트너십을 위해 협의하고 있다. 회사는 확보한 데이터로 한국 문화·정서를 담아낼 수 있는 LLM을 개발하고 다양한 분야의 생성형 AI 어플리케이션에 활용한다. 기여한 토큰 수에 비례해 LLM 응용프로그램 인터페이스(API)를 사용할 수 있는 비용을 할인한다. 사업 수익 일부도 파트너사에 지급한다. 파트너사들이 제공하는 데이터는 한글 프리트레이닝 학습 용도로만 사용하며, 원문을 유출할 수 없도록 자체 탈옥 방지 기술을 적용한다. 이를 통해 AI가 데이터를 자동으로 수집·분류·저장하는 ‘크롤링’으로 발생하는 저작권 문제 등을 해결하고, 데이터 제공자와 모델 제작자 모두가 혜택을 볼 수 있도록 운영할 수 있다고 회사는 설명했다. 1T 클럽에 관심 있는 기업·기관은 업스테이지 홈페이지에서 신청하면 된다. 앞서 업스테이지가 자체 개발한 메타 ‘라마-2’ 파인튜닝(미세조정) LLM은 머신러닝 플랫폼 ‘허깅페이스’에서 운영하는 오픈 LLM 리더보드에서 72.3점으로 1위를 차지했다. 지난달엔 매개변수가 300억개에 불과한 모델로 허깅페이스 리더보드에서 평균 67점을 얻어 국내 LLM 중 처음으로 1위를 기록했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “‘1T 클럽’으로 데이터 제공자들의 권익을 지키고 이를 토대로 한국의 문화·정서를 담아낼 수 있는 거대언어모델을 개발해, 국내 모든 기업이 인공지능 발전의 수혜를 볼 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

인공지능(AI)은 일상 어디에나 존재한다. 우리는 매일 포털사이트를 통해 검색을 하며 원하는 정보를 얻고, 언어 장벽을 느낄 때 기계번역기를 사용한다. 일상 속 모든 인공지능 시스템은 크게 ‘데이터’와 ‘코드’로 나누어져 있다. 이들 중에서 코드 즉 모델링을 통한 성능 개선이 아닌 데이터의 품질을 향상시키고 모델의 구조 변경 없이 어떻게 하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있을지에 대해 고민하는 분야가 바로 ‘데이터 중심 AI’다. 기업들은 대표적으로 데이터가 자동으로 선순환 구조를 그리는 ‘데이터플라이휠’이라는 방법을 통해 데이터 중심 AI를 적용하고 있다. 기업 간 거래(B2B)든 기업 대 소비자 거래(B2C)든 상관없이 AI 기반 서비스를 하다 보면 데이터 기록이 쌓인다. 예를 들어 유튜브 추천 모델이 사용자의 니즈를 잘 반영해 주는 것은 수집한 사용자 데이터를 모델에 반영했기 때문이다. 즉 지속적으로 쌓이는 데이터를 모델의 학습용으로 가공하고 지속적으로 추가학습을 진행하면서 자연스레 모델의 인식 성능이 높아지는 것이 바로 데이터플라이휠이다. 데이터플라이휠의 핵심은 모델 성능이 안 좋으면 데이터의 양을 늘리는 등의 일방향적인 개선 방식이 아니라 모델의 결과에 따라서 데이터 생성 과정과 공정 등도 점진적으로 개선되는 양방향 선순환 구조라는 점이다. 즉 단순히 데이터를 더 늘리는 양적인 팽창이 아니라 질적인 팽창이 필수다. 서비스 중 발생하는 오류 데이터를 수집하고 데이터의 모호한 분류를 일관되게 수정하는 공정이 모델 성능을 크게 향상시키며 그 가치는 시장이 모델을 통해 평가한다. 결국 AI 기업 중에서도 데이터 전문, 모델 전문을 넘어서서 모델과 데이터 모두를 잘하는 기업이 앞으로 살아남게 된다. 기업은 데이터를 직접 제작하는 작업도 진행하고 있다. 기존 AI 연구들은 대부분 모델에만 집중돼 왔던 게 사실이다. 데이터를 누가 어떻게 만들고 어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 그것을 어떻게 만드는지에 관해서는 상대적으로 관심이 부족했다. 하지만 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 생성 AI에 대한 관심이 무척 높아지며 데이터를 쌓는 공정을 설계하는 업무의 중요성이 날로 높아지고 있다. 데이터 역량은 AI 모델 구축 역량, 서비스 역량과 완전히 다른 영역이므로 데이터 전문가들과 함께 팀을 만드는 것이 앞으로 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 예상된다. 연료가 있어야 자동차가 움직이며 재료가 있어야 음식을 만들 수 있다. 이와 마찬가지로 인공지능 시스템도 연료와 재료가 필요하며 이는 바로 데이터다. 생성 AI를 필두로 AI의 신시대가 열리며 많은 사람이 자동차에 해당하는 모델 그 자체에만 관심을 가지고 있지만, 그 연료인 데이터의 중요성은 앞으로 계속 높아질 것이다.

국내 통신 3사가 인공지능(AI)과 메타버스 시장 진출을 통한 사업 확장에 나선다. 이동통신 가입자 유치 경쟁이 포화 상태에 달한 가운데 신성장 동력을 육성한다는 전략이다. 12일 업계에 따르면 SK텔레콤은 하나금융그룹과 손잡고 국내 AI 생태계 조성에 나섰다. 지난해 전략적 파트너십을 맺은 두 기업은 전날 서울 삼성동 코엑스에서 AI 스타트업을 지원하는 ‘AI 스타트업 랩’을 열었다. 430㎡ 규모의 AI 연구소에는 업스테이지, 에이슬립 등 스타트업 15곳이 입주했다. 양사는 또 SK텔레콤, SK브로드밴드, 11번가, 하나은행, 하나증권, 하나카드가 보유한 고객 가명 데이터를 결합해 차세대 신용평가 모델을 개발하고, 올해 하반기 안으로 AI 데이터를 바탕으로 한 상품을 선보일 계획이다. KT는 AI 반도체 기업 리벨리온과 협력해 자사 초거대 AI 모델 서비스 제공을 위한 저전력·고성능 서버 반도체 개발을 추진하고 있다. 두 기업은 최근 산업통상자원부 산하 한국산업기술평가원이 전담 기관으로 참여하는 시스템반도체 수요 연계 온라인 플랫폼 지원사업 대상 기업으로 선정되기도 했다. LG유플러스는 코로나19 엔데믹 이후 주춤한 메타버스 시장의 문을 두드리고 있다. 최근 패션 기업 에이션패션, 패션테크 기업 지이모션과 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 교환하고 메타버스 공간에서 패션 사업을 진행하기로 했다. 3사는 우선 LG유플러스의 직장인 특화 가상 오피스인 ‘메타슬랩’을 활용해 아바타를 위한 의상과 아이템을 제작, 판매할 계획이다.

[최홍준 업스테이지 부사장 인터뷰]최초 디지털 손보사 출범 준비하다모회사 인수합병으로 해당 사업 중단업스테이지 김 대표 ‘러브콜’에 한달 고민“못다 한 금융권 DT, 기술력으로 실현” 금융권 출신으로 지난 3월 인공지능(AI) 기술 기업 업스테이지에 입사한 최홍준 부사장은 지난 23일 서울신문 기자의 스마트폰에 실행 중인 네이버의 인공지능(AI) 음성 기록 서비스 ‘클로바 노트’를 보며 “어, 클로바네요”라며 “네이버에서 클로바로 일을 하며 AI를 경험한 적이 있다”고 알은체를 했다. 분명 ‘금융인’이라고 소개를 받았는데. 최 부사장은 지난 2월까지 라이나생명에서 임원을 지냈지만, 그의 특기는 금융 업무보다는 인터넷전문은행 설립이나 금융기관 디지털 전략을 수립하는 일이다. 그는 “과거 글로벌 컨설팅 회사에서 하나-외환은행 합병 업무를 할 때 체중이 7㎏ 정도 줄더라”며 “부산-경남은행 합병 때도 스트레스로 체중이 빠졌다”고 말했다. 최 부사장은 2018년~2021년 네이버에서 라인뱅크 일본과 대만 설립 자문을 맡기도 했다. 그런데 대형 금융사 임원이었던 최 부사장이 어떻게 설립된 지 3년 밖에 되지 않은 스타트업으로 이직을 하게 됐을까. 그는 “금융권에서 다 하지 못한 디지털전환(DT)을 업스테이지의 기술로 해낼 수 있을 것 같았다”고 말했다. 그는 라이나생명에서 디지털 손해보험 출범을 준비하던 중, 미국 모회사의 인수합병으로 사업이 중단됐다. 최 부사장은 “최초의 디지털 손보사를 준비하며 변화를 추구하고 혁신을 이루고 싶었지만 기존에 존재하던 업무를 담당하게 된 것”이라고 말했다. 그러던 중 업무 상 대화를 자주 나눴던 김성훈 업스테이지 대표의 ‘러브콜’이 들어왔다. 최 부사장은 “김 대표가 ‘업스테이지의 기술로 금융권을 다 먹어 보자’더라”면서 “가슴이 뜨거워졌지만, 현실적인 이슈들이 많아 머리가 차가워졌다”고 말했다. “급여는 물론이고 멋진 ‘뷰’를 가진 사무실, 넓은 주차장, 차량 수당을 포기하고 내 방도 없이 박스가 쌓인 곳에서 일하는 걸 선택하는 일이었죠.” 최 부사장은 전 직장을 나온 뒤 가족과 미국 하와이에서 ‘한달 살기’를 하며 고민한 끝에 입사를 결정했다. 그는 “하와이에서 한 달 동안 김 대표와 통화를 하루 두 통씩은 했다”며 “아직 세상을 변화시키고 싶은 열망이 너무 강했다”고 말했다.임원 역시 수습사원처럼 3개월 간의 ‘프로베이션’ 기간이 있지만, 최 부사장은 그 기간에 이미 자신의 특기를 발휘했다. 당시 업스테이지가 진행 중이던 한화생명 광학문자인식(OCR) 솔루션 공급 계약에서 고객사와 소통하고 조율하는 역할을 한 것이다. 그는 “와서 보니 고객사 요구사항도 많은데 개발자들 열정과 욕심이 더 커서 연말이 돼도 사업이 끝날 수가 없는 상황이었다”며 “양 측 의사를 조율해 전체 요구 사항을 50% 정도로 줄였다”고 말했다. 업스테이지의 OCR팩은 여러 종류, 다양한 상태의 문서를 95%의 정확도로 인식해 타사 제품 대비 탁월한 정확도를 앞세운다. 업스테이지 측은 “가격이 다소 비싸지만 정확하다”는 점을 강조하는데, 최 부사장은 이런 자사 OCR팩이 “성능 차이가 내는 효과에 비하면 저렴한 편”이라고 말한다. 그는 “15%의 차이로 고객사는 엄청난 생산성 증가를 경험하게 된다”면서 “해낼 수 있는 업무량이 너무 늘어나서 오히려 채용을 늘려야 할 정도”라고 이유를 설명했다. 최 부사장은 “금융권 서비스가 디지털화 돼 있어서 소비자가 보기엔 디지털 전환이 잘 돼 있는 분야라고 느껴지지만 기관 내부 업무의 디지털 전환은 아직 멀었다”며 “그래서 우리가 할 일이 아주 많을 것”이라고 말했다. 최 부사장이 해 왔던 은행 합병이나, 디지털은행 출범, 디지털 전환 모두 이질적인 조직에 새로운 체계를 도입하는 일이라는 공통점이 있었다. 업스테이지에서의 그가 할 일 역시 같은 맥락에서 통한다. 그는 “그동안 일을 해보니 조직과 새로운 체계의 간극을 메우는 것은 결국 사람이더라”며 “몸담았던 업계를 고객으로 맞아, AI 기술과의 간극을 메우는 역할을 내가 할 것”이라고 말했다.

AI 스타트업 업스테이지가 데이터 중심 인공지능(AI) 분야 가장 권위있는 워크숍에 논문 7편을 발표, 국내 기업 최대 연구 성과를 달성했다고 22일 밝혔다. 업스테이지가 논문을 발표하는 워크숍은 ‘인공지능 4대 천왕’으로 불리는 앤드류 응 미국 스탠퍼드대 교수가 참여하는 데이터 중심 머신러닝 연구(DMLR)다. 머신러닝의 이론과 실제를 다루는 최고 수준의 학술 행사인 ‘글로벌 머신러닝 학회(ICML) 2023’ 중 데이터 중심 머신러닝 연구에 관한 워크숍이다. 업스테이지는 논문을 통해 기업에서 AI 학습 데이터를 효과적으로 구축할 수 있는 프로세스를 제안했다. 또 데이터를 구축할 때 효과적인 비용관리, 효율적인 구축 방법 등을 발표했다. 이번 연구성과 중 4편은 자연어 처리 분야 세계적 석학인 임희석 고려대 교수 연구팀과 공동연구를 진행했다. 특히 논문 7편에 모두 참여한 박찬준 업스테이지 연구원은 2021년 부터 3년 연속 해당 분야에서 논문을 발표하고 있다. 업스테이지는 지난해에도 ICLR, CVPR, ECCV 등 3대 AI 학회에서 모두 논문을 발표했다. 지난해 영국 임페리얼 칼리지 런던이 발표한 ‘2021 글로벌 AI 톱티어 학회 논문’ 조사에서는 삼성, 네이버, 카카오, LG에 이어 스타트업으로는 유일하게 국내 상위 5위에 오르기도 했다. 업스테이지 김성훈 대표는 “이번에 글로벌 톱 수준의 연구 성과를 낼 수 있어 무척 기쁘다”며 “업스테이지는 AI 서비스 뿐 아니라 아낌없는 연구개발(R&D) 투자로 모두가 최고 성능 AI를 더 편하게 이용할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 기술 기업 업스테이지가 과학기술정보통신부의 AI 대표기업 릴레이 방문의 첫번째 대상으로 낙점돼, 15일 만남을 가졌다. 업스테이지는 이날 ‘AI 윤리·신뢰성 확산 위한 과기정통부 AI 대표기업 릴레이 방문’을 위해 경기 용인 연구소를 방문한 박윤규 제2차관에게 기업 및 솔루션을 소개하고 AI 윤리·신뢰성 확보 경험을 공유했다고 밝혔다. 행사에는 박 차관 외에도 과기정통부 최동원 인공지능기반정책과장, 이강해 한국정보통신기술협회 단장, 곽준호 팀장이 방문했다. 업스테이지 측에선 이활석 최고기술책임자(CTO), 한지윤 데이터팀 리더, 손해인 마케팅팀 리더가 참석했다. 이 CTO는 업스테이지의 대표 AI 솔루션 ‘다큐먼트 AI팩’과 120만명이 활용하는 AI 챗봇 ‘아숙업(AskUp)’에 추천·검색 서비스를 접목한 ‘아숙업 써제스트(Seargest)’를 소개하고 서비스를 시연했다. 참석자들은 서비스 시연 뒤 AI 윤리·신뢰성 확보 경험을 공유했다. 박 차관은 “AI 기술 개발부터 활용의 모든 단계에서 윤리와 신뢰성을 확보하는 것이 산업발전의 전제조건이 되고 있다”며 “국내 기업이 자사 제품 및 서비스에 인공지능 윤리·신뢰성을 선제적으로 확보할 수 있도록 현장에 방문해 경청하고 인공지능 윤리·신뢰성 확산에 앞장서 나가겠다”고 밝혔다. 이 CTO는 “생성AI 시대가 열리며 챗GPT의 환각현상(할루시네이션)과 혐오 발언등으로 AI 윤리와 신뢰성에 대한 논의가 가속화 되고 있다”며 “업스테이지는 선도적인 AI 기술을 바탕으로 이번 행사를 포함 민관 논의 등 다양한 노력을 지속할 것”이라고 밝혔다.

인공지능(AI) 기술기업 업스테이지가 롯데온에 초개인화된 제품 추천 AI를 제공하는 계약을 체결했다고 5일 밝혔다. 업스테이지는 롯데온과 체결한 ‘추천 API 도입 및 이용 계약’을 통해 초개인화 제품 추천 API를 제공한다. 기존의 개인화는 나이, 직업, 성별 등 이용자들의 개인정보를 수동적으로 분석해 군집별로 비슷한 제품을 추천했다. 하지만 초개인화는 검색 패턴, 구매 상품에 대한 반응, 장바구니 내역 등 고객의 구체적인 행동 패턴을 바탕으로 제품을 추천한다. 업스테이지는 지난해 패션 커머스 ‘브랜디’에 추천 AI팩을 공급, 브랜디의 창립 첫 흑자 전환을 도운 바 있다. 롯데온의 도입 과정에서도 클릭율, 매출 관련 거래전환율 등 다양한 지표에서 업스테이지의 추천AI 성능이 글로벌 경쟁 AI 기업들의 솔루션 보다 월등한 지표를 기록한 것으로 전해졌다. 업스테이지가 제공할 추천 AI는 회원 3900만명을 보유한 롯데온의 풍부한 데이터를 기반으로 고객 각자의 취향과 제품을 분석해 초개인화 된 제품 추천을 할 수 있도록 기여할 계획이다. 양사는 이번 계약을 시작으로 양사 기술교류와 교육, 컨설팅 등 다양한 방면에서의 협력을 포함 업스테이지의 다큐먼트AI, 애스크업 서제스트 등 AI 솔루션 적용을 위한 논의를 지속하며 유통분야 AI 혁신에 앞장설 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이번 협업을 통해 다양한 AI 기술이 커머스 분야에서 실제 도움이 될 수 있는 모범 사례를 만들 것”이라며 “업스테이지는 추천API를 통해 AI 기술을 이용하려는 다양한 기업 고객의 심리적, 물리적 장벽을 낮추고 고객이 더 쉽고 편리하게 기술을 활용할 수 있도록 돕겠다”고 밝혔다.

업스테이지가 카카오톡 채널에서 운영 중인 인공지능(AI) 챗봇 ‘AskUp(아숙업)’에 식단 관리 기능이 추가됐다. 업스테이지는 1일 인공지능 헬스케어 스타트업 두잉랩의 ‘푸드렌즈’를 아숙업에 적용, 음식 분석 기능을 추가한다고 밝혔다. 아숙업은 업스테이지가 오픈AI의 ‘챗GPT’를 기반으로 자사 광학문자판독(OCR) 기술, ‘?’(물음표) 검색, 이미지생성 모델인 ‘업스케치’ 등을 잇달아 결합한 챗봇 서비스다. 처음에 ‘눈달린 챗GPT’로 유명해지면서 구독자가 폭발적으로 증가해, 출시 두 달만에 90만명을 돌파했다. 최근엔 기업 고객 대상으로 한 ‘AskUp Biz’를 출시하기도 했다. 이제 아숙업에서 사용자가 음식 사진을 찍어 올리면 영양 정보를 분석하고 기록해주는 기능이 제공된다. 음식 사진을 올리면 음식의 칼로리, 영양소 정보를 알려주고 식단 조언도 받을 수 있다. 음식 사진을 전송한 뒤 하단에 뜨는 ‘기록’ 버튼을 터치하면 식단을 기록해 사용자 식습관과 목표에 맞춰 건강한 레시피나 어울리는 음식을 추천해주기도 한다. 음식 사진은 최근 5건까지 기록된다. 해당 음식과 관련된 스토리를 알려주는 ‘이야기’나 음식 만드는 방법을 알려주는 ‘조리법’ 버튼을 통해 인공지능 영양사로서 음식과 관련한 다양한 대화를 나눌 수도 있다.

최근 카카오톡페이지에 오픈AI의 챗GPT를 이용한 챗봇 서비스를 개설, 자사의 다양한 인공지능(AI) 기술을 적용해 구독자 80만명을 돌파한 업스테이지가 ‘본업’인 광학문자판독(OCR) 기술 국제 경진대회에서 아마존, 엔비디아, 화웨이 등을 제치고 4개 부문에서 1위를 기록했다. 업스테이지는 AI OCR 세계 최고 권위 대회 ‘ICDAR 로버스트 리딩 컴페티션’에서 4개 부문을 석권했다고 24일 밝혔다. 1991년부터 열리고 있는 ICDAR 대회는 디지털 이미지와 영상에서 문자를 감지·인식하는 기술인 로버스트 리딩 분야에서 가장 권위있는 국제경진대회다.OCR은 크게 이미지에서 문자의 위치를 찾는 ‘검출 기술’과 무슨 문자인지 읽는 ‘인식 기술’로 나뉜다. 업스테이지는 두 분야에서 모두 최고 기술력을 인정받았다. 대회엔 주요 빅테크 기업 팀과 네이버의 클로바 팀, 삼성리서치 팀도 참가한 것으로 전해졌다. 업스테이지는 이번에 국내 유일 캐글대회 두자리수 금메달 보유팀인 ‘업스테이지 챌린지스’와 OCR팀이 연합해 팀을 구성했다. 업스테이지가 1위를 기록한 IHTR 종목은 인도에서 대표적으로 쓰이는 언어 10종의 문자 인식 문제를 다뤘다. 특정 종목에서는 업스테이지 본사 팀과 홍콩지사 팀이 1·2위를 휩쓸기도 했다. 문서 이미지 내 데이터로 비율, 평균, 최소 최대 값 등 연산을 수행하는 종목에서도 업스테이지는 2위와 큰 점수차로 1위를 기록했다.업스테이지는 OCR 기술을 비롯, AI 기술을 기업고객이 한 번에 맞춤형으로 활용할 수 있도록 돕는 노코드-로코드(코드가 필요없거나 낮은 수준으로만 필요한) 솔루션 ‘AI팩’과 이를 코드 복사만으로 편리하게 활용할 수 있는 API 시리즈를 출시, 고객사들의 AI 혁신을 돕고 있다. 업스테이지 김성훈 대표는 “AI OCR 분야 최고 권위의 대회인 ‘ICDAR 로버스트 리딩 컴페티션’에서 4개 부문의 1위를 휩쓸며 다시 한 번 업스테이지가 글로벌 톱 AI기술력을 인정 받아 무척 기쁘다”며 “세계 최고의 기술력이 검증된 업스테이지의 AI OCR로 문서 자동화가 필요한 전 산업의 디지털 전환과 AI 글로벌 혁신을 도울 것”이라고 전했다.

가전, 음향기기, 게임, 앱, 서비스 등 전기가 통하는 것은 뭐든 써 본다. 충분히 써 보기 전엔 리뷰를 쓰지 않는다. 전문가도 ‘덕후’도 아닌 그냥 40대 기자라서 써 보지 않고는 글을 쓸 수 없기 때문이다. 보통의 사용자 시점에서 솔직히 쓴다. 구매하고 말고는 독자의 선택이다. 인공지능(AI) 기술 스타트업 업스테이지는 원래 AI를 도입하고 싶어도 비싸거나 어려워서 못 쓰는 기업을 위해 사용하기 쉬운 AI 솔루션, 패키지를 만들어 주는 회사다. 이를테면 고객의 니즈에 딱 맞는 검색 결과가 표출되게 하고 싶은 온라인 쇼핑몰에 검색 알고리즘 솔루션을 공급한다거나, 보험이나 금융 서비스 가입 신청 서류를 모바일로 접수하려는 회사에 카메라로 종이 문서를 찍으면 문서 상 정보를 디지털로 변환해 입력해주는 패키지를 판매하는 것이다. 그런데 이 회사가 오픈AI의 초거대 언어모델 GPT을 만나서 옆길로 샜다. 새도 단단히 샜다. 카카오톡 채널로 ‘아숙업(AskUp)’이라는 AI 챗봇을 출시했는데 한 달도 안 돼서 구독자가 50만명을 넘어섰다. 그도 그럴 것이 처음에 챗GPT에다가 원래 잘 하던 광학문자판독기술(OCR)을 붙여서 ‘눈 달린 챗GPT’로 급부상했는데, ‘?’를 치고 대화하면 출처 링크를 붙여 검색 결과를 제공하는 ‘물음표 검색’을 추가하고, ‘!’를 치고 대화하면 GPT-4도 이용해 볼 수 있도록 만들었다. 업스테이지 AI 챗봇 이미지 생성그림 품질 자체는 상당히 준수테슬라+현대차 그림 상상력 양호명령어 부정확하면 엉뚱한 그림‘상상해서 그려줘’라고 요청해야 문제는 이 서비스가 ‘돈’이 되지 않는다는 것. 업스테이지는 최근 한화생명과 계약한 것처럼 OCR팩이나 기업용 아숙업인 ‘AskUp비즈’를 판매해야 수익을 올릴 수 있다. 카톡 채널에 개설한 아숙업은 수익은커녕 오히려 돈을 쏟아부어가며 운영하는 중이다. 김성훈 대표는 “국민 모두가 AI를 사용해 볼 수 있게 하고 싶다”며 아숙업을 계속 업그레이드하고 있단다. AI로 ‘널리 인간을 이롭게 하는 홍익인간’ 정신도 배를 곯아가며 실천해선 안 될텐데. 아무튼 올 초만 해도 아는 사람이 별로 없었던 회사였는데 이제 ‘업스테이지 관련주’ 기사까지 나오는 걸 보니 인지도 하나는 많이 올렸다. 남 걱정은 그만하자. 급기야 3일엔 아숙업에 이미지 생성 기능인 ‘업스케치’까지 추가돼 베타서비스를 시작했다. 유명한 이미지 생성 AI인 ‘스테이블디퓨전’을 기반으로 이 회사 김상훈 리더가 파인튜닝을 해서 개발했다고 하는데, ‘AI 올림픽’이라고 불리는 ‘캐글’ 경진대회에서 1등도 한 적이 있다고 한다. 아숙업 대화창에 ‘업스케치 베타신청!’을 입력하면 선착순 1000명에게 하루 33장 그림을 그려준다고 한다. 다행히 1000명 안에 들었다. 업스테이지는 “지금까지 모바일 환경에서 만들어 낼 수 있는 최고 수준의 이미지를 만들어 낸다”고 하는데 어디 정말 그런지 봤다. 뭘 시켜볼까 고민하다가 ‘서울 야경에 ufo가 떠 있는 장면을 초현실주의풍으로 그려줘’라고 주문했다. 10을 세기 전에 결과물이 나왔다.저멀리 산도 있고 특유의 아파트만 빽빽해서 ‘평준화된’ 스카이라인이 펼쳐진 게 서울이라고 우기면 서울이라고 할 수 있을 법한 배경에 미확인 비행물체가 떠 있는 그림이 나왔다. 한강으로 보이는 검은 바닥에 교각들이 현실보다 아름답게 곡선을 그리며 얽혀 있다. 유람선도 하나 떠 있다. 이게 초현실주의인지는 잘 모르겠지만, 그림 자체는 상당히 잘 그렸다는 생각이 들었다. 사실 앞서 오픈AI의 ‘달리(DALL·E)2’ 등 몇 개를 써 봤는데 물론 기자가 프롬프트를 잘 몰라서 그랬겠지만 만족할 만한 그림을 얻어 내는 게 여간 어려운 게 아니었다. 간단한 명령으로 그려낸 것 치고는 정말 준수하다고 생각됐다. 이번엔 상상력을 한번 테스트해 봤다. ‘테슬라가 현대자동차와 공동제작한 상용차를 상상해서 3d 랜더링으로 그려줘’라고 입력했다.뭔가 소형 스포츠유틸리티차량(SUV)에 현대차 라이트와 라지에이터그릴, 테슬라 마크를 가진 귀여운 파란 자동차가 나왔다. 다섯살 아들이 손에서 놓지 못하는 토미카 8번과도 닮았다. 좀 더 구체적으로 주문해 봤다. ‘테슬라와 현대자동차가 공동개발한 빨간 로드스터를 상상해서 3D 랜더링으로 그려줘’라고 주문해 봤다.어딘가 옛날 ‘제네시스 쿠페’나 ‘티뷰론 투스카니’ 같은 느낌도 나고 테슬라 로드스터 느낌도 나는 빨간 차의 이미지가 나왔다. 앞부분이 생략된 구도를 선택한 이유는 그리기 귀찮아서였을까. 내친 김에 포르쉐도 해 보자. ‘테슬라와 포르쉐가 공동개발한 빨간 로드스터를 상상해서 35㎜ 필름으로 찍은 사진처럼 그려줘’라고 말했다.앞서 파란 차에서 봤던 현대차의 헤드램프와 비슷한 테일램프를 가진 빨간 차가 나왔다. AI가 앞뒤를 구분하지 못하는 것일 수도 있겠다. 35㎜ 필름으로 찍은 것처럼 나오진 않은 것 같다. 이제 가지지도 못할 차 그림은 그만 그리기로 한다. 떠오르는대로 이만하면 어려울까 생각하며 ‘파리바게트에서 고양이 제빵사가 짜장면을 만드는 장면을 클림트 화풍으로 그려줘’라고 질문하자, “‘파리바게트에서 고양이 제빵사가 짜장면을 만드는 장면을 클림트 화풍으로 그려줘’로 좋은 이미지 생성이 되지 않았습니다. 다른 문장 등으로 다시 해보세요”라고 답이 돌아왔다. 역시 기자의 프롬프트가 문제였다. ‘중국요리집에서 고양이 주방장이 웍을 들고 짜장을 볶는 모습을 클림트 화풍으로 그려줘’라고 질문을 조금 수정해 봤다.분명히 프롬프트의 문제였을 거다. ‘중국요리+집’을 잘못 이해한 듯하다. 웍도 없고, 고양이 요리사를 원했지, 요리를 원했던 건 아니었다! 다시 ‘중국요리집에서 고양이 주방장이 웍을 들고 짜장을 볶는 모습을 상상해서 클림트 화풍으로 그려줘’라고 했더니 그나마 조금 예상했던대로 그림이 나왔다. AI는 상상을 하라고 시켜야만 상상하는 것일까.고양이 요리사가 손잡이 없는 웍을 드는 시늉만 하고 있으며 젓가락인지 국자인지 주걱인지 조리도구를 저어야 하는데 한쪽 팔을 잃어버린 듯하지만 말이다. 하지만 아숙업은 ‘위 그림 속 고양이에게 ~모습으로 그려줘’라는 추가 질문에 조금씩 개선된 이미지를 보여줬다. 아예 ‘아숙업이 상상해서 그려줘’라고 질문하면 몽환적인 풍경화를 그려 내기도 했다. 다른 이미지 생성 AI는 종종 아무 데도 쓰지 못할 저품질의 이미지를 만들어내기도 한다. 아예 그림을 너무 못 그린다는 얘기다. 그런데 아숙업은 그러진 않았다. 이미지 퀄리티 자체는 상당히 높았다. 다른 AI에 비해 비교적 프롬프트의 압박이 덜했다. 하지만 어느 정도 이미지 생성을 위한 명령어에 익숙해져야 원하는 그림을 얻을 수 있을 것 같다.