경기도가 말로 하는 키오스크, 고령층과 외국인 노동자를 위한 AI 의료상담 등 AI를 활용한 다양한 서비스를 도입한다. 경기도는 31일 경기R&DB센터 대회의실에서 ‘경기 생성형 인공지능(AI) 데이터플랫폼 사전 컨설팅 사업’ 중간 보고회를 열고 생성형 AI를 활용한 실증 서비스 도입에 대해 의견을 나눴다. 경기 생성형 인공지능(AI) 데이터플랫폼 사전 컨설팅 사업은 인공지능 시대의 핵심 기반인 데이터의 효율적인 통합관리와 인공지능 도입 확대를 지원하기 위한 것으로, 총 4억 원의 예산이 투입된다. 경기도의 전반적인 데이터 관리 체계 진단과 데이터 개방, 분석, 통계 서비스 통합 방안 마련, 경기도 인공지능 데이터플랫폼 구축 중장기 로드맵 수립 등을 추진할 예정이다. 이날 경기도는 도청 청년기회과, 경기도상권진흥원, 화성시, 부천시 등의 행정기관과 구글, 네이버, 아마존이 함께하는 생성형 AI 활용 실증 서비스 계획을 내놓았다. 경기도는 이들 기관과 함께 ▲고령자와 장애인을 위한 ‘말로 하는 키오스크’ ▲고령자와 외국인 근로자 등을 위한 ‘AI 의료상담’ ▲어린이와 학부모를 위해 자연어로 책을 찾을 수 있는 ‘AI 책봇’ 서비스 등을 추진할 방침이다. AI 의료상담은 실제 진료가 아닌 예진 단계로 인공지능과 상담을 통해 자신의 증상이 어떤 질환인지 미리 알아보고, 실제 병원 진료까지 연계해 주는 방안을 구상 중이다. 행정지원 실증 서비스도 추진할 예정인데 청년정책 상담을 위한 ‘AI 정책 챗봇’이며 자연어로 필요한 공공데이터를 검색하고 채팅 GPT 기능을 활용해 노코드 데이터 분석(코딩 없이 데이터를 분석하는 것) 등을 검토 중이다. 경기도는 실증 서비스가 시작되면 고령자의 키오스크 이용 불편 해소, 의료 접근성 개선, 도서관 이용 편의성 제고 등 다양한 분야에서 도민 생활의 질적 향상을 기대하고 있다. 또한 AI를 이용한 청년정책 상담의 효율성 향상과 경기도 개방 데이터의 AI 검색 및 원클릭 분석 서비스를 통해 데이터 활용 활성화도 이뤄질 전망이다. 정연종 경기도 AI미래행정과장은 “생성형 AI 데이터플랫폼 구축을 통해 도민 생활과 밀접한 서비스부터 행정업무 개선까지 다양한 분야에서 AI 기술의 실용화를 선도하고 실천적 가치를 검증할 수 있을 것”이라며 “앞으로도 도민 생활에 접목할 수 있는 혁신 서비스를 발굴, 확산하고, 행정 효율성 제고를 위해 최선을 다하겠다”라고 말했다.

AIED(AI in Education) 기업 유비온이 한글 특화 RAG AI 기술 기업 벨루가와 투자를 체결하며 고등교육 혁신을 통한 에듀테크 시장 확장을 가속화하겠다고 24일 밝혔다. 유비온은 이번 투자 체결로 자사의 국내 대학 시장 점유율 1위인 코스모스 학습 경험 플랫폼(LXP, Learning Experience Platform)에 생성형 AI 챗봇 기능을 도입하여 학습경험 개인화를 최적화하고 학습 관리 및 지원을 혁신적으로 개선하는 새로운 서비스를 시장에 공급한다. RAG AI는 기존 LLM(대형언어모델)의 단점으로 지적되던 ‘사실관계 오류 가능성’과 ‘맥락 이해의 한계’를 개선하는 데 초점을 맞춘 기술이다. 응답의 데이터 신뢰성 문제를 극복하여 개인화된 학습 경험을 최적화하고 교수자가 설계한 학습 내용을 왜곡 없이 학습자에게 전달한다. 기존 생성형 AI 챗봇 서비스들에 나타나는 LLM의 약점을 보완하고 서비스의 기술적 차별점을 가져가기 위해 NLP(자연어 처리)를 통해 인공지능이 이해한 텍스트의 처리 결과물을 바탕으로 고도화된 생성 작업을 가능하게 한다. 또 유비온은 벨루가가 자체 보유하고 있는 ‘한국어 형태소 및 품사 이용 학습 엔진기술’이 코스모스LXP에 도입되어 국내 고등교육 시장의 방대한 한국어 교수 자료를 정확하게 학습할 수 있다고 설명했다. 유비온 측은 이번 도입으로 다른 서비스들과 차별화된 혁신적인 기술을 시장에 제공함과 더불어 기존 교수 및 학습 환경의 디지털 전환과 맞물려 초개인화 학습의 혁신을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대하고 있다. 유비온 관계자는 “코스모스 AIED와의 결합 상품은 ‘AI 조교 - 질의응답 기반 챗봇’이라는 상품명으로 이르면 올 하반기부터 코스모스 LXP를 이용 중인 고객이라면 누구든지 사용할 수 있다”고 전했다. ‘AI 조교 - 질의응답 기반 챗봇’은 현재 시장에서 제공하는 일반적인 시나리오 기반의 챗봇 서비스가 가진 문제점인 정해진 답변의 제공, 새로운 답변 제공을 위한 시나리오 업데이트의 번거로움, 생성형 AI의 할루시네이션(오류를 사실처럼 전달) 문제로 인한 잘못된 정보의 전달 등을 보완한 상품이다. 또 인공지능 사전 학습에 대한 지식이 없는 일반인도 사용자 문서 그대로 활용하여 학습시킬 수 있어 교수자는 자신이 설계한 교수 계획에 따라 언제든지 자료를 학습에 활용할 수 있다고 유비온 측은 설명했다. 또 챗봇 답변의 출처 표시 및 원본 열람하기 기능을 통해 GPT 기반 챗봇의 한계였던 할루시네이션 문제에 효과적으로 대응하여 어떠한 학습자의 질문에도 정확한 답변을 제공한다고 유비온 측은 전했다. 쉬운 관리자 설정 기능을 제공해 현존하는 다양한 생성형 AI 모델을 환경에 맞게 지정하여 사용할 수 있으며, 프롬프트 지식이 없는 관리자도 답변 스타일을 쉽게 설정, 관리할 수 있다. 유비온 오병주 상무이사는 “최근 글로벌 에듀테크 시장에서 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한 다양한 학습 관리 서비스 제공 영역이 점차 확대되는 가운데 국내에서도 사교육 시장뿐 아니라 공공에서도 그 도입 사례가 늘고 있다”면서 “국내 에듀테크 산업의 요구가 단순한 지식의 전달이 아닌 학습 경험 향상에 초점을 맞추기 시작하면서 시장의 눈높이가 높아진 만큼 핵심 도구로써 AI가 주도하는 높은 수준의 학습 경험 플랫폼을 제공하고 AIED 선도 기업으로서 위치를 공고히 하겠다”라고 말했다.

2030세대를 일컬어 ‘엠제코’ 세대 라고도 부른다. 엠제코는 ‘MZ’와 환경을 의미하는 ‘ECO’를 결합한 단어로, 환경을 삶의 주요한 가치관으로 삼는 MZ세대를 뜻한다. MZ세대들은 기후 위기가 자신들이 당면한 과제임을 인식하면서 친환경 자동차인 전기차에도 큰 관심을 가지기 시작했다. 글로벌 컨설팅 업체인 딜로이트가 최근에 발표한 ‘딜로이트 2024 MZ세대 조사’에 따르면, Z세대는 어려운 경제 여건을 이겨내기 위한 ‘생계비’에 가장 관심이 많았고 뒤이어 기후 변화에도 큰 관심을 가지고 있는 것으로 나타났다. 특히, 한국 MZ세대들은 미래의 기후변화에 대응하고자 소비자 행동으로 M세대는 34%, Z세대는 38%가 전기차를 구매할 것이고 답변했다. 실제로, 현대자동차그룹의 전속금융사인 현대캐피탈의 통계 자료에 따르면, 20대와 30대의 전기차 구매 비율이 큰 폭으로 늘었다. 2020년 현대캐피탈 신차 할부를 이용한 20대 고객 중 1.2%만 전기차를 구매했다면, 2023년에는 이보다 약 5배가 가량 증가한 5.9%가 전기차를 구매했다. 30대는 2020년 전체의 1.9%만 전기차를 선택한 데 반해, 2023년에는 약 6배 증가한 11%가 전기차를 선택했다.환경을 생각해 전기차를 사고 싶지만 높은 가격 때문에 구매를 부담스러워하는 엠제코 세대들에게 얼마전 희소식이 들려왔다. 바로, 기아(KIA)에서 새로운 전기차 대중화 모델인 ‘The Kia EV3’(이하 EV3)를 출시한다는 것. 비쌌던 전기차를 이제는 3,000만 원대에 구입을 할 수 있게 됐다. 6000만 원 이상을 호가하던 게 일반적이었던 전기차 가격이 반 값 수준으로 내려간 모델의 등장으로, 엠제코 세대들의 전기차 진입 장벽이 한층 낮아졌다. 이 같은 기대감을 반영하 듯 EV3는 기아에서 지난 4일 사전 계약을 발표한 이후 3주만에 1만 대 이상이 계약되는 등 초반 흥행 돌풍 조짐을 보이고 있다. EV3는 저렴한 가격 외에도 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 엠제코 세대들에게 매력적이다. 먼저, EV3는 산업부 인증 기준으로 1회 충전 시 501km 주행이 가능하고, 350kW급 충전기로 급속 충전하면 30분만에 배터리를 10%에서 80%까지 충전할 수 있다. 기존 다수의 전기차들이 1회 충전 시 주행할 수 있는 거리가 평균 300km인 점을 감안하면, 이런 점은 가성비를 중시하는 엠제코 세대들에게 충분히 어필할 수 있는 장점이다. 뿐만 아니라, 기아는 EV3에 기아 전기차 최초로 생성형 AI 기술을 접목한 ‘기아 AI 어시스턴트’를 탑재했다. 이 기능은 자연어를 기반으로 여행, 차량 이용, 엔터테인먼트, 모빌리티, 지식검색 등의 서비스를 인공지능을 기반으로 제공한다. 최첨단 기술을 통해 간결하고 직관적인 방법으로 차량과 고객의 양방향 소통을 가능하게 해주는 것이다. 3,000만 원대 EV3를 가장 경제적으로 구매하려면? 이번에 출시된 EV3는 기존 전기차보다는 상당히 저렴하지만, 경제 활동을 시작한 지 얼마 되지 않은 엠제코 세대들 입장에서는 여전히 조금 부담스러울 수 있는 게 사실이다. 그래서 현대자동차그룹의 전속금융사인 현대캐피탈은 이런 부담을 덜고자 EV3 전용 금융 상품인 ‘E-Value 할부’를 4.7% 저금리로 내놓았다. 특히, 이 상품은 EV3를 살 때, 탈 때, 팔 때 등 자동차 생애주기(Car-Life)에 맞춰 특별한 경제적 혜택을 제공하고 있어 엠제코 세대들의 마음을 사로잡는다. 먼저, 엠제코 세대들이 EV3를 살 때 현대캐피탈의 E-Value 할부를 이용하면 하루 1만 원도 안되는 가격으로 EV3를 탈 수 있다. E-Value 할부는 EV3 차량 가격의 최대 60%에 해당하는 금액의 납부를 할부 만기 시점까지 미룰 수 있어 월 납입금 부담을 최소화했다. E-Value 할부로 차량가 4,208만 원(전기차 세제 혜택 전)의 EV3를 구매하면 고객은 36개월 동안 매월 23만 원 상당의 월 납입금만 납부하면 된다.(보조금 포함 선수금 30% 기준). 또 고객이 EV3를 타다가 3년 내에 다시 기아 전기차를 구매하면, 타던 EV3의 중고차 가격을 최대 60%까지 보장 받을 수 있다. 고객은 처음 EV3를 살 때 미뤄둔 차량가의 60%를 중고차 판매 금액으로 해결할 수 있어 별도의 추가 비용 부담이 없다. EV3를 탈 때는 ‘3대 안심케어 서비스’를 제공한다. 이 서비스는 운행 중 차량에 문제가 생기거나 고장이 났을 경우 원격으로 상담을 받을 수 있는 ‘온디멘드 원격진단 서비스’와 고장 난 차량을 픽업해 정비한 후 고객이 원하는 장소에 직접 배송까지 해주는 ‘K 딜리버리 서비스’를 제공한다. 뿐만 아니라, 배터리가 방전됐을 때는 횟수와 거리 제한없이 긴급으로 호출할 수 있는 ‘EV 안심 출동 서비스’도 활용 가능하다. 현대캐피탈 관계자는 “전기차 대중화를 선도해나갈 모델인 기아 EV3를 많은 소비자들이 가장 경제적으로 살 수 있도록 이번 상품을 마련했다”며, “특히, 전기차를 처음 구매하는 2030세대 고객들이 많은 관심을 가져주길 기대하고 있다”고 밝혔다.

올해 전체 사업 영역에 ‘AX’(AI 전환)를 본격화한 LG유플러스가 채용, 교육 등 사내 제도도 AI 내재화에 방점을 찍으며 혁신에 나서고 있다. AX는 AI를 활용한 ‘AI’와 ‘Transformation’의 약자로 인공지능을 활용한 산업 전반의 전환을 의미한다. 해외 우수 인재를 모집하고, 인사 제도 및 교육 등 사내 제도를 AX 중심으로 개편해 업무 생산성을 높임과 동시에 서비스 고도화를 이룩하겠다는 계획으로 풀이된다. 황현식 LG유플러스 사장은 지난 3월 주주총회에서 AI를 활용한 내·외부 혁신의 중요성에 대해 강조한 바 있다. 황 사장은 “AI를 응용해서 혁신적인 상품 서비스를 만들고 내부 생산성을 증대시키는 일이 큰 과제로 떠올랐다”며 “누가 더 응용 기술을 먼저 확보하고, 상품화하고, 혁신하는지가 매우 중요한 시점”이라고 말했다. 또한 같은 달 28일 임직원을 대상으로 열린 타운홀 미팅에서는 “기업의 AI 역량은 결국 AI 기술을 가진 부서와 AI를 사용하고자 하는 부서의 협업으로 이뤄진다”며 사내 업무 AI 활용에 대해 강조하기도 했다. AI 분야 해외 인재 채용 박차 “해외 우수 인재 모셔라” LG유플러스는 AI 사업에 속도를 내기 위해 해외 인재 채용을 확대하고 있다. 통상적으로 AI 인력은 기업 입장에서 미래 생존과 직결된다. AI 고급 인력을 확보할수록 AI 기술 고도화가 앞당겨지는 만큼 해외 우수 인력을 적극적으로 유치하겠다는 복안이다. 황 사장은 지난 4월 15일 직접 미국 실리콘밸리를 방문해 주요 AI 분야의 글로벌 석·박사 인재들과 만남을 갖고 인재 유치에 직접 나서기도 했다. 이와 함께 해외 유학생 유치에도 적극적이다. 인턴십 프로그램을 열고, 해외로 직접 방문해 취업 설명회를 열거나 SNS 링크드인으로 제안을 하기도 한다. 실제 LG유플러스는 최근 아마존 출신 박대훈 연구위원을 영입했다. 박 위원은 일리노이 대학교(UIUC)에서 박사 과정을 거친 정보검색 및 자연어 처리 전문가다. 아마존에서는 알렉사 개인화와 더불어 ▲스마트알람 ▲사람동작인식 ▲AI체지방 분석 등의 업무를 수행했으며 LG유플러스에서는 생성형 AI 개발을 지휘하고 후진 양성의 역할도 함께 맡을 예정이다. 내부 기술 전문가 육성 “전문 인력 키워라” LG유플러스는 기존 다양한 영역의 전문가를 소수로 선발해 관련 분야의 기술·전문성을 강화하는 ‘연구·전문위원’ 제도도 강화하고 있다. 현재 LG유플러스의 연구·전문위원은 연구개발(R&D)·AI·빅데이터·사업개발 등 다양한 분야에서 활동하고 있다. 선발된 연구·전문위원들은 사내에서 전문성을 기반으로 중·장기적 관점에서 주요 과제를 발굴하거나 선행 기술을 탐색한다. 나아가, 대내·외 전문가로서 보유하고 있는 전문 기술 역량을 조직 내 전수하고 인재를 육성하는 업무 등을 수행한다. LG유플러스의 연구·전문위원은 연구위원 7명, 전문위원 20명 등 총 27명으로 구성되며 이 중 최연소 전문가인 김기현 위원은 1986년생으로 올해 38세다. 이와 함께 ‘기술 책임’ 제도도 운용하고 있다. 이 제도는 ‘책임’ 승진 대상자인 인원들이 ‘기술 책임’을 선택해 기술 관련 연구에 집중할 수 있도록 지원하는 제도다. ‘전문가 트랙’에 참여하는 기술 책임은 일반 책임과 달리 1년 단위의 연구 개발 과제를 선정, 오롯이 한 개 과제에 집중해 연구를 진행할 수 있다. 이 과정에서 연구위원 및 전문위원의 조언을 받으며, 향후 ‘연구·전문위원’으로 성장할 수 있다. “일반 직원도 AI 배워 생산성 높여라”… 자체 AI 업무 툴 개발 속도 인재 확보만큼이나 AI를 적용한 사내 업무 프로그램 개발에도 박차를 가하고 있다. AI 업무 툴을 통해 일반직군 직원들이 단순한 업무를 신속하게 처리해 중요한 일에 집중할 수 있게 하자는 취지다. 자체 개발한 프로그램으로 데이터의 안전성을 높인 것도 특징 중 하나다. LG유플러스는 지난달 4월 전 직원이 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있는 ‘대화형 데이터 솔루션’을 개발해 사내 베타 테스트에 돌입했다. 데이터플랫폼에 저장된 정보를 이용하기 위해 전문적인 SQL(개발 플랫폼)을 사용해야 하나, 이를 간단하게 몇 가지 질문으로 자동 생성해주는 대화형 데이터 솔루션 ‘아쿠아’(AQuA)를 제작했다. 사용자가 데이터에 대해 질문을 던지면 AI가 이해해 LG유플러스의 내부 데이터를 활용, SQL 코드를 생성하고 실행해 답변하는 방식이다. 현재 LG유플러스는 콘텐츠 사업 조직 CCO를 대상으로 아쿠아 베타서비스를 진행 중이며 임직원들의 생산성 향상을 위해 아쿠아 플랫폼에 질문을 구체적으로 하는 방법도 교육하고 있다. 또한 사업 조직의 인원 중 ‘Data Prompt engineer’를 선발해 사업 조직의 AI 전문가들을 양성하기 시작했다. LG유플러스가 자체 개발한 인공지능 기술 ‘익시’(ixi)를 활용한 비전 AI 프로그램도 단순한 작업이지만 소요 시간이 긴 콘텐츠 영상 편집 시간을 6분의1로 단축하며 내부 업무 효율 증대에 기여 중이다. LG유플러스는 내부 AI 솔루션들이 향후 사업효과도 기대할 수 있다는 설명이다. 임직원들이 테스터가 돼 서비스를 고도화하면 B2B향으로 사업화할 수도 있기 때문이다.

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.

LG그룹은 고객에게 새로운 경험과 가치를 전하기 위한 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화에 힘을 쏟고 있다. 23일 LG에 따르며 구광모 LG그룹 회장이 취임한 후 LG는 과감한 투자로 미래 기술을 선점하고 인재 영입에 적극 나서는 등 AI를 미래 성장동력으로 집중 육성하고 있다. 미래 기술을 선점하기 위해 2020년 설립한 LG의 AI 싱크탱크인 LG AI 연구원은 미국 미시간대, 서울대, 캐나다 토론토대 등과 공동 연구를 진행하며 글로벌 연구 허브로 도약하고 있다. LG AI 연구원은 지난해 7월 서울 마곡 LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 열고 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원 2.0’을 공개한 바 있다. 특히 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 같은 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고, 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. LG AI 연구원은 전문가 AI 서비스 개발의 기반인 엑사원 3대 플랫폼인 유니버스(언어), 디스커버리(난제), 아틀리에(창작)를 차례로 공개했다. 엑사원 유니버스는 전문가용 대화형 AI 플랫폼이다. LG AI 연구원은 LG그룹 내 AI 연구자를 대상으로 엑사원 유니버스의 AI, 머신러닝 분야 서비스를 제공하고 있으며 화학, 바이오, 제약, 의료, 금융, 특허 등 엑사원 유니버스의 각 전문 도메인별 특화 서비스도 준비하고 있다. 엑사원 디스커버리는 신소재, 신물질, 신약 연구개발 등 엑사원 디스커버리 서비스 범위를 점차 넓혀가고 있다. 엑사원 아틀리에는 처음 보는 이미지를 자연어로 설명할 수 있는 ‘캡셔닝 AI’ 기능이 탑재돼 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터를 생성한다. LG 관계자는 “AI 연구원은 세계 3대 디자인스쿨 파슨스, 글로벌 크리에이티브 플랫폼 기업인 셔터스톡과 생성형 AI 기술을 공동 연구하고 있으며 향후 협업 대상과 영역을 확대할 계획”이라고 강조했다.

숙명여자대학교는 지난달 29일부터 챗GPT와 독자적인 대화엔진 기술을 활용해 개발한 ‘AI눈송’ 챗봇 서비스를 시작했다고 7일 밝혔다. 숙명여대 마스코트 캐릭터 ‘눈송이’의 명칭을 따온 ‘AI눈송’ 챗봇은 홈페이지를 통해 제공되는 다양한 정보를 다국어로 제공할 수 있는 차세대 자연어 챗봇이다. 한국어를 비롯해 영어, 중국어, 일본어 등 외국어로 질문하면 그에 대한 답변을 해당 언어에 맞게 번역해 제공한다. 국문 홈페이지에 수시로 업데이트되는 정보를 실시간으로 학습하기 때문에 별도의 외국어 홈페이지를 운영하지 않아도 외국인들이 필요한 정보를 쉽게 습득할 수 있다. 또한 기존 챗봇이 쓰던 키워드 검색이나 룰·메뉴 방식이 아니라 자연어 문답 방식을 사용하기 때문에 학생들이 좀 더 친근감을 갖고 마치 대화하듯이 정보를 얻을 수 있다. 예를 들어 아침 식사를 할 수 있는 교내 식당 리스트를 묻거나 휴대전화를 잃어버렸을 경우 출석체크를 어떻게 하는지 등을 물어보면 이에 대한 안내를 대화 문답 형식으로 알려준다. 생성형 AI의 특징인 ‘할루시네이션’(데이터의 부족으로 인해 사실이 아닌 정보를 진실인 것처럼 만들어내는 현상)에 대응하기 위해 챗봇의 모든 답변은 출처와 해당 링크를 함께 제공해 정확한 정보를 이용자가 다시 한번 확인할 수 있도록 했다. AI눈송의 개발은 스타트업 ‘마인드로직’이 담당했다. 숙명여대 디지털정보혁신처는 “질문과 답을 자연스럽게 이어나가고 주제 변경도 자연스럽게 할 수 있어 전화 상담을 24시간 내내 하는 것 같은 효과를 준다”며 “홈페이지에서 한국어 사용자 수준의 정보를 다양한 언어로 제공하기 때문에 비한국어권 학생들의 정보 접근성도 비약적으로 증가할 것으로 기대한다”고 밝혔다. AI눈송 챗봇은 이번 학기 동안 서비스를 운영하면서 사용자들의 반응을 모니터링하고 문제점을 보완하고, 추후 대표 홈페이지에 한정된 정보제공 범위를 확대해 더욱 다양한 정보를 제공해 나간다는 계획이다.

2022년 말부터 활용되기 시작한 생성형 인공지능(AI)은 자연어, 이미지, 동영상, 음악 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 과학기술 분야에서도 생성형 AI 활용에 관한 관심이 높아지고 있는 가운데 국내 연구자들이 신약 개발을 위한 생성형 AI를 개발했다. 카이스트 화학과 연구팀은 단백질-분자 사이의 상호작용을 활용해 타켓 단백질에 적합한 약물 설계 특화 생성형 AI를 개발했다고 18일 밝혔다. 이 연구 결과는 기초 과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 신규 약물을 개발하기 위해서는 우선 질병 원인이 되는 타겟 단백질과 결합하는 분자를 찾는 것이 중요하다. 기존에도 생성형 AI로 신규 약물을 발굴하기 위한 시도가 있었지만, 기존 알려진 데이터로 학습이 필요하다. 문제는 새로운 약물이기 때문에 관련한 실험 데이터가 매우 적거나 전혀 없다는 점이다. 이에 연구팀은 AI의 데이터 의존성 문제를 극복하기 위해 단백질 정보만으로 분자를 설계하는 기술 개발에 초점을 맞췄다. 연구자들이 설계한 분자가 단백질과 안정적으로 결합하기 위해서는 단백질-분자 간 상호작용 패턴이 핵심 역할을 한다. 연구팀은 생성형 AI가 이런 상호작용 패턴을 학습하고, 분자 설계에 직접 활용할 수 있도록 모델을 설계하고 재현하도록 했다. 기존 단백질 구조 기반 생성형 AI 모델은 부족한 학습 데이터를 보완하기 위해 10만~1000만 개의 가상 데이터를 활용해야 했다. 그러나 이번에 개발한 신약 개발 특화 생성형 AI 모델은 수천 개의 실제 실험 데이터만으로도 우수한 성능을 발휘한다는 장점이 있다. 연구팀은 비소세포폐암의 주요 원인으로 알려진 돌연변이 상피 성장인자 수용체에 대한 약물 개발을 실험한 결과 이론상으로 100배 이상 선택성을 가진 약물 분자를 설계하는 데 성공했다. 연구를 이끈 김우연 교수는 “이번에 개발한 생성형 AI 모델은 약물 분자뿐만 아니라 다양한 생체 분자를 다루는 바이오 분야에서 유용하게 쓰일 것으로 기대한다”고 말했다.

경기교육청이 교권보호 강화를 위해 학부모를 대상으로 ‘학교 방문 사전 예약시스템’을 운영한다. 도교육청은 2024 교육활동 보호 강화 종합대책에 따른 후속 조치로 학부모 소통 시스템을 마련한다고 11일 밝혔다. 먼저 다음 달 중 도내 68개교에서 학교방문 사전예약 시스템을 시범 운영한다. 이 시스템은 카카오 채널에서 학교 이름을 검색한 뒤 방문 목적, 대상, 일시 등을 입력하고 예약 승인을 받는 절차로 진행된다. 아울러 교직원의 단순문의 전화응대를 획기적으로 줄이고 온라인 대민 소통 기능을 확대하는 차원에서 도교육청 누리집에 ‘민원 상담 챗봇’ 도입을 추진한다는 방침이다. 오는 6월까지 도교육청 누리집에 자연어 처리와 자료 학습이 가능한 민원 상담 챗봇을 구축해 ▲주요 문의 분야에 대한 응답·상담 ▲단순·반복문의 답변 ▲카카오톡 1:1 대화 상담 연결 ▲학교 누리집과 대표번호 연결 등을 지원한다는 것이다. 기존 경기에듀콜센터 카카오톡 상담 채널은 간결하게 개편해 1:1 대화 상담과 도교육청 누리집·민원 상담 챗봇 연결 기능만 남긴다. 이미용 도교육청 운영지원과장은 “학부모 소통 시스템을 신속하게 추진해 정당한 교육활동을 보호하고 경기교육가족의 원활한 소통을 지원하기 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.

인공지능(AI) 기업 페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)는 네이버클라우드(대표 김유원)로부터 투자를 유치했다고 7일 밝혔다. 투자 금액은 공개되지 않았다 페르소나AI는 2021년 국내 최초의 구독형 인공지능 컨택센터(AICC)를 개발한 기업이다. AICC란 콜센터 등의 고객 접점에 챗봇, 콜봇, 주소봇 등 AI 기술을 적용한 것이다. 산업군이나 규모와 구애받지 않고 대고객 서비스를 제공하는 모든 기업에 적용 가능해 성장성이 크다.AICC 시장에 일찌감치 뛰어든 페르소나AI는 금융권에서 다수 레퍼런스를 확보하고 원천기술을 고도화했다. 단시간 내 10만 개 이상의 AI 학습 데이터를 자동 생성하는 자연어 생성(NLG) 기술과 한국어 인식률 100%를 달성한 자연어 처리(NLP) 기술이 핵심이다. 현재 공개된 누적 투자액만 약 200억 원에 달한다. 네이버클라우드 역시 원천기술을 바탕으로 AICC 시장에서 유의미한 성과를 거둔 페르소나AI의 잠재력과 성장성을 높이 평가해 투자를 결정한 것으로 알려졌다. 지난해 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 공개한 네이버클라우드는 검색, 광고 등 핵심 서비스에 AI를 적용하는 한편, 다양한 산업군과 협업하며 AI 리더십을 구축하고 있다. 페르소나AI와 협력해 AI 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 확장에도 박차를 가할 것으로 보인다. 이번 투자 유치를 계기로 페르소나AI는 AICC 전문성을 높이고 시장 지배력 강화에 나선다. 금융권뿐만 아니라 쇼핑, 의료, 렌탈 등 고객 응대를 디지털 전환하고자 하는 다양한 업계를 대상으로 AICC 사업을 적극 전개할 계획이다. 유승재 페르소나AI 대표는 “네이버클라우드의 이번 투자는 페르소나AI의 AICC 사업 성과와 가능성을 다시 한번 인정받은 결과라는 점에서 의미가 크다”며 “AICC 시장의 발전을 선도하며 누구나 편리하게 접하고 이용할 수 있는 AI 서비스를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

이용자 목적·관심분야·관심 키워드 바탕으로이용자에게 적합한 연구 주제와 목차 관련 논문 제공 한국 대표 학술 콘텐츠 플랫폼 디비피아(DBpia)는 학술 연구와 과제 작성을 위한 혁신적인 AI 주제 추천 서비스 ‘디비피아 아이디어’(DBpia idea)를 지난 23일 출시했다고 발표했다. ‘디비피아 아이디어’(DBpia idea)는 고도화된 자연어 처리 기술로 이용자의 목적, 관심분야, 관심 키워드를 바탕으로 논문이나 과제에 적합한 주제를 추천해 주고, 그 주제에 알맞은 목차 리스트를 제공한다. 또한, 목차의 내용을 구성하는데 필요한 학술 자료도 함께 추천해 준다. 이 서비스의 차별화 포인트는 목차 구성에 필요한 학술 자료 추천 시, 디비피아가 보유한 검증된 논문 데이터베이스를 활용하여 인공지능의 대표적인 부작용인 ‘할루시네이션’(환각화) 문제를 미연에 방지한다는 데 있다. 새롭게 출시된 ‘디비피아 아이디어’는 전문 연구자뿐만 아니라 대학생, 대학원생, 기업 연구원 등 다양한 이용자층에게도 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 논문이나 리포트, 보고서의 초안을 잡기 어려운 경우, 적합한 주제와 목차를 구성해 주고 이에 필요한 확실한 연구 자료를 추천해 줌으로써 연구의 효율성을 높일 수 있고 학술 자료의 이용 허들을 낮출 수 있게 됐다. 디비피아 구독 기관 이용자 및 개인 정기구독자는 디비피아 사이트 내 ‘디비피아 아이디어’ 코너를 통해 이용 가능하며, 베타서비스 기간 동안 무료로 자유롭게 이용할 수 있다. 디비피아를 운영하고 있는 누리미디어의 최순일 대표는 “혁신적인 AI 기술의 도입으로 학술정보 이용의 패러다임이 새롭게 바뀔 것”이라며 “이용자 중심의 서비스를 계속해서 개발/제공하며 국내 학술 시장의 리더로서 역할을 강화할 것”이라고 밝혔다. 한편, 디비피아는 400만 편의 전문 학술 콘텐츠를 전국 4년제 대학, 전문대학, 공공기관, 국책연구기관, 기업체, 글로벌 기관 등 2000여 곳에 서비스하고 있는 국내 대표 학술 서비스이다. 이번 신규 서비스 출시로 학술 시장에서의 선도적 입지를 더욱 강화할 것이라고 회사 측은 전했다.

인간 지능 수준의 인공일반지능(AGI) 시대가 곧 다가올 것인가. 국내 인공지능(AI) 전문가들은 AI 기술 발전 속도가 굉장히 빠르다는 데는 동의하면서도 수년 내 인간 지능 수준을 뛰어넘을 수 있을지에 대해선 의견이 엇갈렸다. 이홍락(47) LG AI연구원 최고AI과학자(CSAI)는 23일 “AI를 통한 코딩 자동화는 소프트웨어(SW) 개발의 효율성을 크게 향상시키고, 이는 다시 AI 모델과 애플리케이션의 발전 속도를 더 빠르게 한다”고 말했다. AI의 자가학습 능력이 AI 발전을 더 가속화한다는 설명이다. 다만 “AGI까지 갈 길은 아직 먼 상황”이라고 짚었다. 현재의 AI 기술은 주로 인간의 지시에 의존하며 완성도 면에서도 한계가 있기 때문이다. 이 CSAI는 “AGI 시대로 가려면 상당히 많은 기술 개발과 윤리적 사용을 위한 사회적 합의, 인간의 삶을 더 풍요롭게 할 수 있는 제도적 장치 등의 논의가 필요하다”고 강조했다. AI 포털 서비스 기업 뤼튼테크놀로지스의 김태호(26) 공동창업자 겸 이사도 “AI 기술 발전 속도가 빠른 것은 분명하지만 마라톤 경기에 비유하면 100m를 지난 시점”이라면서 “AI의 르네상스도 이제 막 시작됐다”고 말했다. “AI가 빠르게 연산하거나 글을 작성하는 능력은 평균적인 인간을 넘어선 것으로 보이지만 이게 인간 지능의 전부는 아니다”라는 게 김 이사의 설명이다. 그는 “기술이 그 가치를 발휘하는 시기는 사람에게 쓰임을 받기 시작할 때”라면서 “생성형 AI를 활용해 개개인에게 특화된 AI 기술 개발이 본격화될 것”이라고 내다봤다. AI가 아직 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’에 도달하진 못했지만 현재의 기술 속도로 보면 몇 년 안 걸릴 것이란 주장도 있다. 대규모언어모델(LLM)을 자체 개발한 AI 스타트업 업스테이지의 최홍준(44) 부사장은 “AI가 자연어 처리, 이미지·음성 인식 등에선 인간 수준의 성능을 달성하고 있다”면서 “인간의 추상적 사고, 도덕적 판단, 문맥 이해 등에선 한계를 갖고 있지만 현재 속도로 봤을 때 수년 내 인간 지능을 뛰어넘을 수 있을 거라 생각한다”고 말했다. 최 부사장은 “기술 발전을 통제할 수 있는 장치를 빠르게 도입해야 한다”면서도 “과연 AI 규제를 통해 ‘통제가 가능할까’에 대해선 확신하기 어렵다”고 했다. 이어 “이럴 때는 오히려 AI 대 AI의 구도로 기술 개발을 통한 통제를 하는 것도 방법일 수 있다”고 제안했다.

‘인공지능(AI)이란 말이 사라진다?’ 생성형 AI ‘챗GPT’ 등장 이후 AI가 광범위하게 일상에 녹아들면서 AI 기술 자체를 강조하는 현상은 올해를 기점으로 점차 줄어들 것이란 전망이 나온다. 이른바 ‘AI 역설’이다. AI가 제품, 서비스 안으로 들어가면서 ‘AI 기술을 적용했다’는 게 중요한 게 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서도 전자제품, 자동차, 로봇부터 안경, 유모차, 베개까지 다양한 제품이 AI라는 ‘옷’을 입고 이전보다 훨씬 똑똑해진 모습으로 사람들 앞에 나타났다. 남아 있는 손가락 신경의 작은 신호를 AI가 읽고 실제 손가락처럼 움직이는 ‘손가락 의수’, 음성을 수어로 바꿔주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원 AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장(컴퓨터공학부 교수)은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. 제품 안으로 들어간 AI…sLM 개발 경쟁 치열 이번 CES에서 주목 받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할 지를 보여준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해주는 일종의 AI 비서로, 실제 구현되는 모습은 다양하다. 기능적으로 PC, 자동차 등에 내장되거나 움직이는 로봇 형태를 띨 수도 있다. 국내 가전업체가 공개한 ‘AI 로봇’도 AI 에이전트에 해당된다. AI 로봇은 사물인터넷(IoT)과 AI가 결합된 사물인공지능(AIoT·AI of Things)을 통해 개인 맞춤형 비서 역할 뿐 아니라 집안 일을 대신 해주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷이 연결되지 않아도 기기 안에서 AI를 구동할 수 있는 온디바이스 AI도 PC, 스마트폰에서 구현되기 시작했다. 온디바이스 AI의 확산은 소규모언어모델(sLM) 개발 경쟁으로도 이어졌다. sLM은 오픈AI의 GPT-4, 구글 제미나이와 같은 대규모언어모델(LLM)에 비해 학습량은 적지만 최적화를 통해 최대한의 성능을 내면서 개발·구동 비용을 줄인 언어모델이다. 특히 AI의 학습 지표인 매개변수(파라미터)가 70억개(7B) 이하인 sLM 시장을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 메타(라마 2 7B), 구글(제미나이 나노-1, 나노-2), 마이크로소프트(파이-2) 등 글로벌 주요 기업도 줄줄이 뛰어들었다. 지난해 ‘미스트랄 7B’에 이어 수학, 물리 등 작은 전문 모델로 쪼갠 뒤 질문에 따라 연결하는 방식의 ‘믹스트랄 8x7B’(전문가 믹스·MoE) 모델을 오픈소스(소프트웨어 설계도 공개)로 내놓은 프랑스 스타트업 미스트랄 AI는 오픈AI의 대항마로 떠오르고 있다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써본 기업들 얘기를 들어보면 다들 ‘써보니 좋다’고 한다. 오픈소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. 텍스트에서 이미지·영상·음성 분석으로…AGI 현실화? 성능으로 승부를 보는 LLM의 진화도 계속되고 있다. 오픈AI의 최신 LLM인 GPT-4(매개변수 1조 7000억개 추정)보다 더 많은 기능이 추가된 GPT-5가 올해 안에 공개될 예정이다. 추론 기능도 추가된다고 한다. 텍스트(글자)를 학습하는 걸 넘어 이미지·영상·음성을 분석하고 생성하는 ‘멀티모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)은 완전히 제거되지 않았지만 인간처럼 사고하고 판단할 수 있는 능력을 갖춘다는 건 인공일반지능(AGI·인간 수준으로 일을 처리하는 AI)이 현실화할 수 있다는 의미로 해석된다. 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨6’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기단계)에 머물러 있다. 노건태 서울사이버대 빅데이터·정보보호학과 교수는 “AGI는 인간의 지능을 모든 영역에서 모방하거나 뛰어넘는 것을 목표로 한다”면서 “지금까지 AI가 달성한 수준과는 근본적으로 다른 훨씬 더 어려운 목표”라고 말했다. 이어 “자연어 처리, 이미지 인식, 패턴 분석 등 특정 영역에서는 매우 뛰어난 성능을 보이지만 이를 통합하고 유연하게 창의적으로 사고해 처리할 수 있는 능력은 적어도 아직까지는 사람의 고유한 영역”이라고 덧붙였다. 장병탁 원장은 “텍스트를 학습한 생성형 AI의 성능에 대해선 연구자들도 놀라고 있다”면서 “AGI 시대가 앞당겨지는 느낌을 많이 받는다”고 말했다. 그러면서도 “시각 등 감각에 해당하는 부문은 아직 데이터화 안 된 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

“인공지능(AI)가 할 수 있는 일의 범위는 놀랍도록 확장될 겁니다.” 자체 대규모언어모델(LLM)을 개발해 세계를 놀라게 한 토종 AI 스타트업 ‘업스테이지’의 최홍준(44) 부사장은 23일 “모든 사물이 AI와 결합되는 상황에서 ‘AI를 어떤 기계에 넣을 것이냐, 어떻게 쓸 것이냐’에 따라 기회는 무수히 많다”고 힘줘 말했다. 최 부사장은 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에서 가장 인상적인 제품으로 삼성전자가 선보인 AI 로봇 ‘볼리’를 꼽은 뒤 “상상력을 자극하는 제품”이라고 말했다. 그는 “(이미지와 영상 등을 학습·분석하는) 멀티모달이 생활에 적용된 사례로 눈이 있고 음성 인식 기능도 있다. 볼리에 탑재된 AI가 GPT 성능 이상으로 좋아진다면 때로는 에이전트(일종의 비서), 때로는 말동무로 역할을 할 수 있을 것”이라고 내다봤다.현재의 AI 기술 수준에 대해선 “딥러닝(컴퓨터가 스스로 데이터를 조합 분석해 학습하는 기술) 알고리즘과 슈퍼 컴퓨팅 기반 대규모 데이터 처리 능력의 향상으로 자연어 처리, 이미지·음성 인식은 인간 수준의 성능을 달성했다”고 짚었다. 오픈AI의 GPT-4와 같은 LLM이 자연어 생성·이해 분야에서 혁신적인 결과를 보여줬다는 것이다. AI가 의료 진단, 금융 예측, 자율주행 자동차 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있는 것도 AI 기술이 상당한 발전을 이룬 사례라고 설명했다. 다만 “AI가 의사결정을 지원하고 인간을 대체하기에는 인간의 추상적 사고, 도덕적 판단, 문맥 이해 등에서 한계를 갖고 있다”는 게 최 부사장의 주장이다. 글로벌 불확실성, 경제적 요인, 정치적 변수 등도 AI 기술 발전을 예측하기 어렵게 만든다고 했다. 업스테이지는 지난달 자체 개발한 LLM ‘솔라’를 공개하고 글로벌 기술 경쟁에 뛰어들었다. 솔라는 세계 최대 AI 플랫폼 허깅페이스가 운영하는 ‘오픈 LLM 리더보드’ 평가에서 1위를 차지했다. 솔라는 기업이 활용할 수 있게 작은 크기로 구성된 경량형 언어모델(sLLM 혹은 SLM)로 매개변수(파라미터) 규모는 107억개(10.7B) 수준이다. LLM 뛰어난 발전에도 할루시네이션 여전정확성, 신뢰성 높여줄 RAG 기술 떠올라 최 부사장은 “지난해 등장한 GPT-4와 같은 LLM은 뛰어난 발전을 이뤘지만 ‘할루시네이션’(환각현상·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)과 같은 문제는 아직 해결되지 않았다”고 지적했다. 그러면서 “앞으로 검색 증강 생성(RAG)과 같은 새로운 방법론이 AI 기술 발전의 핵심적인 역할을 할 것”이라고 전망했다. RAG는 외부에서 가져온 정보로 생성형 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 높여주는 기술로 LLM의 한계를 보완해준다는 점에서 주목을 받고 있다. 최 부사장은 AI가 아직 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘티핑 포인트’(극적인 변화의 순간)에 도달하진 못 했지만 현재의 기술 속도로 보면 몇 년 안 걸릴 것으로 봤다. 그는 “수 년 내 인간 지능을 뛰어넘을 수 있다고 생각한다”면서 “기술 발전을 통제할 수 있는 장치를 빠르게 도입해야 한다”고 강조했다. 이어 “과연 AI 규제를 통해 ‘통제가 가능할까’에 대해선 확신하기 어렵다”며 “이럴 때는 오히려 AI 대 AI의 구조로 기술 개발을 통한 통제를 하는 것도 방법일 수 있다”고 제안했다.

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.

LG가 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화에 힘을 쏟고 있다. 2026년까지 AI데이터 분야 연구개발에 3조 6000억원을 투입해 미래 기술을 선점하고 인재 영입에 적극 나선다는 계획이다. 특히 LG의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원은 미국 미시간대, 서울대, 캐나다 토론토대 등과 공동 연구를 활발히 진행 중이다. 20일 LG에 따르면 LG AI연구원은 지난 7월 19일 마곡LG사이언스파크에서 ‘LG AI 토크 콘서트 2023’을 열고 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’을 공개했다. 이날 공개된 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 약 4500만건의 전문 문헌과 3억 5000만장의 이미지를 학습했다. 엑사원 2.0은 한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어(Bilingual) 모델로 개발됐다. 학습 데이터양도 기존 모델 대비 4배 이상 늘었다. 특히 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 동일한 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. 언어와 이미지 간의 양방향 생성이 가능한 ‘엑사원 2.0’의 멀티모달 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델보다 메모리 사용량을 두 배 늘렸지만 추론 처리 시간은 83% 단축해 비용의 약 66%를 절감했다. 이날 LG AI연구원은 엑사원 3대 플랫폼인 ‘엑사원 유니버스’(언어), ‘엑사원 디스커버리’(난제), ‘엑사원 아틀리에’(창작)도 차례로 공개했다. 먼저 엑사원 유니버스는 전문가용 대화형 AI 플랫폼이다. 다른 대화형 AI들과는 달리 사전 학습한 데이터는 물론 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 생성한다. 엑사원 디스커버리는 ‘인류가 쌓아 온 지식을 초거대 AI가 스스로 학습해 활용할 수 있다면 질병, 에너지와 같은 세상의 난제를 해결하는 데 도움이 될 수 있을 것’이라는 아이디어를 구체화한 플랫폼이다. 엑사원이 논문특허 등 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 수식과 표, 이미지까지 스스로 학습해 데이터베이스화하는 기술을 적용했다. 엑사원 아틀리에는 텍스트와 이미지 간 양방향 생성이 가능한 엑사원만의 멀티모달 특성을 살려 사람과 AI가 협업해 세상에 없던 창조적 디자인을 생성하는 플랫폼이다. 처음 보는 이미지를 자연어로 설명할 수 있는 ‘캡셔닝 AI’ 기능이 탑재돼 이미지 검색에 활용할 수 있는 정보인 문장이나 키워드 등의 메타 데이터를 생성한다.

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.

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.

2024년도 대학수학능력시험을 끝낸 수험생들의 이후 일정인 대학교 논술, 면접 준비를 위해 텍스트웨이의 ‘태깅박스’의 오픈 베타 서비스를 지원한다고 16일 밝혔다. 텍스트웨이의 ‘태깅박스’는 아직 정식 서비스 전인데도 서울에 위치한 대학생들로부터 높은 강의 활용도로 많은 입소문이 나고 있는 플랫폼 서비스다. 깊이 있는 학과 공부가 필요한 대학생들이 자신만의 과목별 사전식으로 나눠 태그 형태로 자료를 정리해 학업에 활용할 수 있을 뿐 아니라 팀 사전 기능이 있어서 친구들과도 함께 자료를 공유하고 작성할 수 있는 점이 강점이다. 대학 입시를 준비하는 수험생들도 태깅박스를 유용하게 사용할 수 있는 이유는 지망하는 학교나 학과별로 검색한 자료들을 한 번에 모아 자신만의 내용으로 정리할 수 있기 때문이다. 기존의 자료 조사 방법은 스크랩한 웹문서의 일부를 한글이나 스프레드 시트 같은 곳에 정리해 활용하는 방법이었는데, 원하는 만큼의 문장을 많이 입력하는 것이 한정적이기 때문에 어려운 부분이 있다.하지만 태깅박스는 웹페이지에서 드래그 만으로 필요한 정보를 태깅박스에 저장할 수 있고, 해당 내용은 태깅박스에서 태그 형태로 저장돼 다양한 정보들을 한 번에 확인하기도 쉽다. 게다가 수집한 정보에 대한 내용이 링크로 자동 연결돼 스크랩하지 않은 전후의 내용도 파악하기 쉬운 장점이 있다. 태깅박스는 아직 정식 서비스 전이지만 해당 기능은 충분히 사용해볼 수 있기 때문에 수능 이후에도 대학교 논술과 면접 준비에 도움을 받을 수 있다. 더불어 태깅박스 베타 오픈과 함께 서비스를 먼저 사용해보고 의견을 남겨줄 베타 테스터를 이달 26일까지 온라인으로 모집하고 있다. 텍스트웨이의 태깅박스 오픈 베타 서비스 안정성 테스트와 개선 방안을 전달해줄 베타 테스터는 프리미엄 구독권 3개월 적용 혜택과 활동 완료 수료증을 비롯한 혜택을 받을 수 있다. 텍스트웨이 유승민 대표는 “대입 준비 뿐만 아니라 앞으로 대외 활동을 통해 다양한 이력을 쌓아야 하는 대학생 및 예비 대학생들이 학업과 동시에 진행할 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 밝혔다. 자연어 처리 기반의 AI스타트업 텍스트웨이는 올해 대구 C-Lab 15기, 신용보증기금 Nest 13기에 선정돼 기술력과 가능성을 인정받았으며, 지난 10월 2023년 킹고 컬텍 데모데이에서 우수상을 수상했다. 또한 이달 29일 디캠프(재단법인 은행권청년창업재단) 올스타전 디데이에 수많은 경쟁률을 뚫고 선발돼 출전을 앞두고 있다.

AI끼리 인간처럼 소통 가능해지고대장 AI가 다른 AI 관리 단계 예측알고리즘 통제 넘어서는 발전 거듭인간이 개입할 ‘자율’ 기준 세워야주도적으로 활용하도록 교육 수반기술 억제보다는 거버넌스 마련을 “인공지능(AI)은 인간과 기계의 생산성을 비약적으로 향상시켜 줄 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가 AI 자체의 생산성을 높일 수 있습니다. 조만간 로봇 기술에도 이 같은 AI기술이 적용되면 산업에 활용되는 복잡한 로봇뿐 아니라 일상의 작은 기기들마저 스스로 생각해서 행동할 수 있을 것입니다.” 25일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2023 서울미래컨퍼런스’ 두 번째 세션에 연사로 나선 싱가포르의 AI 솔루션 전문기업 아도(Addo)의 아이샤 칸나 최고경영자(CEO)는 “가까운 미래에 AI는 전 세계 모든 기업의 일부가 될 것”이라면서 이같이 말했다. ‘AI+ 로봇: 새로운 협업의 탄생’을 주제로 진행된 두 번째 세션에서 칸나 대표는 “이제 인간이 개입하지 않고도 AI가 다른 AI의 생산 방식을 검토·개선하는 단계까지 이르게 될 것”이라고 설명했다. 기존에는 정해진 코딩 언어로 명령어를 입력해야 했다면 이제는 별개의 언어로 만들어진 AI들끼리 한국어, 영어 등 자연어로 인간처럼 자유롭게 의사소통하는 단계가 될 수 있다는 것이다. 그는 “미래에는 소위 ‘대장 AI’가 다른 AI들을 관리하고 각각이 해야 할 일을 할당해 주는 단계까지 이를 것”이라고 내다봤다. 칸나 대표는 “초기의 AI는 인간이 짜 놓은 체계 안에 존재했지만 계속해서 인간이 AI를 통제할 수 있다는 믿음을 버려야 한다”고 경고했다. AI가 알고리즘으로 통제되지 않는 수준으로 발전을 거듭하고 있다는 설명이다. 그는 “이미 AI는 단순히 확률에 의존하는 것이 아니라 스스로 결론에 도달하는 인간 정신모델을 모방하고 있다”면서 “다만 AI의 자율적인 활동을 어느 선까지 허용할 것인가 기준을 마련하고 그 선을 넘어서면 인간이 최종 개입할 수 있어야 한다. 그런 기준을 정하는 것이 우리에게 주어진 숙제”라고 말했다. 그는 “그럼에도 AI와 함께하는 미래를 낙관한다”고 힘주어 말하며 “이를 위해서는 인간이 ‘운전석’에 앉아야 한다”고 거듭 강조했다. AI 관련 산업 종사자뿐 아니라 개인 하나하나가 AI를 능동적으로 다룰 수 있는 지식을 갖춰야 한다는 설명이다. 그는 “AI의 시대가 온다는 것이 AI가 저절로 무엇이든 다 해준다는 것을 의미하는 건 아니다”라면서 “모든 사회구성원이 AI에게 자신이 필요한 것을 요구하고 주도적으로 활용할 수 있도록 교육이 수반돼야 한다”고 말했다. 이와 함께 범국가 차원에서의 협력도 강조했다. 칸나 대표는 “각국 정부는 AI의 혁신을 장려하는 환경을 조성하는 동시에 위험을 줄여야 하는 상황”이라면서 “ESG(환경·사회·지배구조)와 같이 각 국가와 기업들이 자발적으로 따를 수 있는 공통의 가치를 정립할 필요가 있다”고 강조했다. 다만 지나친 규제는 경계해야 한다는 지적이다. 그는 “기술 자체를 억제하기보다는 기업이 정부가 허용하는 범주 내에서 AI를 활용할 수 있도록 거버넌스를 마련하는 것이 중요하다”고 말했다.