LG디스플레이가 디스플레이 업계 최초로 인공지능(AI) 어시스턴트 서비스를 자체 개발해 업무에 도입한다고 21일 밝혔다. 이를 활용하면 하루 업무시간 중 약 50분의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. AI 어시스턴트는 반복 작업을 자동적으로 처리하고 복잡한 작업을 단순화해 직원의 생산성 향상을 돕는 서비스다. 상반기 중 이메일 AI 요약을 비롯해 자연어(대화형 언어) 기반 지표 분석 등 데이터 처리 기능을 추가하고, 하반기에는 보고용 PPT 초안까지 작성해 주는 ‘문서 작성 어시스턴트 기능’으로도 확장한다는 계획이다. LG디스플레이는 이를 업무에 활용하면 직원들의 생산성을 약 10% 향상할 것으로 봤다. 또 하루 표준 근무시간 8시간 중 50분가량을 효율적으로 관리하게 된 만큼 고부가가치 업무에 집중해 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. LG디스플레이는 AI 어시스턴트의 업무 활용도를 높여 3년 내 업무 생산성을 30% 이상 높여갈 계획이라고 밝혔다. 이 서비스는 기존의 사내 인트라넷 ‘렛츠’에 AI 앱을 추가하는 방식으로 구축돼 직원들이 평소 업무 환경에서 AI 어시스턴트를 자연스럽게 이용할 수 있다는 점도 장점이다. LG디스플레이는 AI 어시스턴트를 자체 개발함으로써 외부 서비스를 구독하는 데 드는 비용 100억원 이상을 절감하고, 외부 정보 유출 차단 등 보안 측면에서도 한층 강화됐다고 설명했다. IBM도 이날 AI 통합 어시스턴트를 활용해 기업의 업무를 최적화하는 ‘왓슨x 오케스트레이트’ 솔루션을 선보였다. 예컨대 특별 이벤트 내용을 고객사 임원에게 이메일로 보내달라고 요청하면 30~40분 걸리는 일을 1~2분 내로 해결하고, 보험 상품 갱신을 요청하면 일일이 보험상품 문서를 찾을 필요 없이 현재 상황에 맞는 최적의 상품을 추천해 준다. 김지관 한국IBM 클라이언트 엔지니어링 총괄(상무)은 “전체적으로 약 1시간 정도 걸릴 일을 4분 이내에 해결할 수 있다”고 말했다.

디스플레이 업계 최초 자체 개발 AI 도입 LG디스플레이가 디스플레이 업계 최초로 인공지능(AI) 어시스턴트 서비스를 자체 개발해 업무에 도입한다고 21일 밝혔다. 이를 활용하면 하루 업무시간 중 약 50분의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. AI 어시스턴트는 반복 작업을 자동적으로 처리하고 복잡한 작업을 단순화해 직원의 생산성 향상을 돕는 서비스다. 상반기 중 이메일 AI 요약을 비롯해 자연어(대화형 언어) 기반 지표 분석 등 데이터 처리 기능을 추가하고, 하반기에는 보고용 PPT 초안까지 작성해 주는 ‘문서 작성 어시스턴트 기능’으로도 확장한다는 계획이다. LG디스플레이는 이를 업무에 활용하면 직원들의 생산성을 약 10% 향상할 것으로 봤다. 또 하루 표준 근무시간 8시간 중 50분가량을 효율적으로 관리하게 된 만큼 고부가가치 업무에 집중해 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있다는 설명이다. LG디스플레이는 AI 어시스턴트의 업무 활용도를 높여 3년 내 업무 생산성을 30% 이상 높여갈 계획이라고 밝혔다. 이 서비스는 기존의 사내 인트라넷 ‘렛츠’에 AI 앱을 추가하는 방식으로 구축돼 직원들이 평소 업무 환경에서 AI 어시스턴트를 자연스럽게 이용할 수 있다는 점도 장점이다. LG디스플레이는 AI 어시스턴트를 자체 개발함으로써 외부 서비스를 구독하는 데 드는 비용 100억원 이상을 절감하고, 외부 정보 유출 차단 등 보안 측면에서도 한층 강화됐다고 설명했다. IBM “1시간짜리 업무 4분만에 뚝딱” IBM도 이날 AI 통합 어시스턴트를 활용해 기업의 업무를 최적화하는 ‘왓슨x 오케스트레이트’ 솔루션을 선보였다. 예컨대 특별 이벤트 내용을 고객사 임원에게 이메일로 보내달라고 요청하면 30~40분 걸리는 일을 1~2분 내로 해결하고, 보험 상품 갱신을 요청하면 일일이 보험상품 문서를 찾을 필요 없이 현재 상황에 맞는 최적의 상품을 추천해 준다. 김지관 한국IBM 클라이언트 엔지니어링 총괄(상무)은 “전체적으로 약 1시간 정도 걸릴 일을 4분 이내에 해결할 수 있다”고 말했다.

삼성전자가 임직원의 인공지능(AI) 역량을 강화하기 위해 체계적인 교육 프로그램을 운영하며 AI 기반 업무 혁신을 지원하고 있다고 18일 밝혔다. 삼성전자 뉴스룸에 따르면 삼성전자는 임직원이 AI를 업무에 적극 활용할 수 있도록 지난해 6월부터 ‘생성형 AI 파워유저 프로그램’을 운영하고 있다. 이 프로그램은 AI 활용 수준에 따라 기본적인 생성형 AI 활용법부터 직접 AI 서비스를 개발하는 고급 과정까지 4단계로 구성돼 있다. 기본적인 생성형 AI에 대한 이해와 프롬프트 엔지니어링을 다루는 1·2단계 과정은 디바이스경험(DX)부문 전 임직원이 수료했으며, 디자인 직무별로 필요한 핵심 툴과 AI 활용법을 학습할 수 있도록 디자이너를 위한 AI 교육도 함께 운영 중이다. 삼성전자는 소프트웨어 개발자를 위한 AI 특화 프로그램도 마련했다. 총 4단계로 구성된 이 교육은 기본 과정부터 AI 전문가 과정까지 체계적인 로드맵을 제공해 개발자들이 AI 활용 역량을 넘어 직접 AI 기술을 개발할 수 있도록 돕는다. 이중 실무 중심인 2단계 과정은 현재까지 DX부문 소프트웨어 개발자의 80% 이상이 교육을 수료했고 연내 100% 수료할 예정이다. 3단계 ‘AI 스페셜리스트 과정’은 석사 수준의 심화 교육으로 언어, 비전 등 분야별 최신 AI 모델의 구조와 온 디바이스 AI 최적화, AI 윤리 등을 다루며, 실제 현업 과제를 수행해 전문성을 검증받는다. 마지막 4단계인 ‘AI 엑스퍼트’는 기업 내 AI 혁신을 주도할 글로벌 최고 수준의 AI 인재를 육성하는 것이 목표다. 삼성전자는 이 같은 AI 교육이 실질적인 업무 성과로 이어지고 있다고 설명했다. 갤럭시 스마트폰의 굿락 앱은 AI 검색과 자연어 처리 기술을 이용해 검색 기능이 추가되는 등 사내 AI 교육 과정을 통해 일부 사용상의 불편함을 개선할 수 있었다. 삼성전자는 “앞으로도 AI 교육을 지속적으로 발전시켜 임직원의 AI 기술 역량을 강화하는 것은 물론, AI 혁신 문화를 정착시켜 나갈 계획”이라고 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.

‘글로벌한국어학과’ ‘AI & English학과’ 2025학년도 1학기 개원 사이버한국외국어대학교는 교육부로부터 사이버대학 처음으로 일반대학원 신규 설치 인가를 통보받아 2025학년도 1학기에 석사과정 일반대학원을 개원한다고 19일 밝혔다. 사이버한국외대 일반대학원은 ‘세계를 배우며 미래를 선도하는 창의적 실용주의자의 양성’이라는 교육목표 아래 ‘글로벌한국어학과’와 ‘AI & English학과’ 두 개의 전공으로 운영된다. 먼저 글로벌한국어학과는 한국어와 한국문화에 대한 세계인의 관심·선호가 확대하고 한국어 학습자도 증가하는 추세에 맞춰 더욱 유연하게 활동할 글로벌 한국언어문화 전문가를 양성한다. AI & English학과는 딥러닝 플랫폼, 챗봇, 텍스트 분석과 자연어 처리 등 AI의 사용이 보편화한 상황에서 한 걸음 더 나아갈 능력을 갖춘 언어데이터 분석 및 AI 활용 영어 콘텐츠 개발 전문인력을 양성한다. 장지호 사이버한국외대 총장은 “올해로 개교 20주년을 맞은 우리 대학이 사이버대학 처음으로 일반대학원 신규 설치 인가를 받았다는 것은 고무적인 일”이라며 “더욱 질 높은 교육콘텐츠와 첨단 교육환경을 제공함으로써 미래를 선도하는 글로벌 전문가의 육성이라는 소명에 충실히 임하겠다”고 전했다.

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.

SK텔레콤이 자체 개발한 텔코 대규모언어모델(LLM)과 대형 멀티모달 모델(LMM)을 활용한 고객센터 인공지능(AI) 상담 업무 지원 시스템을 국내 메이저 고객센터 중 최초로 지난달 중순부터 단계적으로 오픈했다고 18일 밝혔다. SKT는 앤트로픽 등 해외 주요 LLM 업체들과 협력해 다양한 통신 전문 지식을 학습한 통신 사용 LLM인 ‘텔코 LLM’을 개발해 왔다. 고객센터 상담 전문가 수십명이 참여해 성능 향상을 위한 학습 데이터를 구축했고, 연중 테스트와 피드백을 통한 강화 학습을 반복해 통신 서비스 전용 LLM·LMM 모델을 만들어 왔다. 이러한 기술을 실제 상담 업무에 활용할 수 있도록 AI 상담 업무 지원 시스템을 구축하고 이를 통해 고객에게 한층 빠른 상담을 제공할 수 있게 된다는 설명이다. 텔코 LLM 기반의 AI 지식 검색 도우미 서비스를 이용하면 필요한 정보를 지식정보시스템에서 하나하나 찾을 필요가 없다. ‘퍼플렉시티’나 ‘챗GPT’처럼 상담사가 자연어로 질문을 입력하면 AI가 상담사 대신 정보를 검색해 정리해 준다. 이를 통해 상담사들의 정보 탐색 시간을 단축시키고, 상담사 개인의 역량이나 경력과 무관하게 고품질 상담 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 지난달 21일부터 베타 서비스를 통해 실제 상담사들이 상담 현장에서 직접 사용해보며 안정화하고 있으며, 내년부터는 모든 고객 상담 업무에 전면 적용할 예정이다. 아울러 ‘AI 서류 자동 처리 시스템’도 구축한다. 고객센터는 고객들이 문자, 이메일, 팩스 등 다양한 채널로 송부한 사진, 스캔 문서 등 다양한 형태의 수십종의 구비 서류들을 처리하고 있다. 다양한 형태의 각종 서류를 AI가 자동으로 분류하고 처리해 줌으로써 증빙서류 확인에 소요되는 시간을 크게 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다. 서류 자동 분류 시스템은 지난달 23일부터 도입했으며, 앞으론 서류 내용까지 자동으로 판독하여 처리할 수 있게 될 전망이다. 다음달엔 고객 상담 결과를 텔코 LLM을 활용하여 자동으로 분류·요약 정리하는 상담 후속 업무 자동화 시스템도 오픈할 예정이다. 상담이 종료된 후 상담 결과를 정리하는데 평균 30초 정도 소요됐지만 AI가 자동으로 처리를 해주게 되면 상담사는 상담 종료 이후 후속 업무 처리 없이 보다 빠르게 대기중인 고객들에게 상담을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 고객들의 이전 상담 내용에 대해 빠르고 정확하게 파악할 수 있어 개개인에게 가장 적합한 맞춤형 상담도 가능하다.

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.

“생성형 인공지능(AI)으로 업무의 약 13%가 자동화된 것 같은데 내년에는 25% 정도로 늘어날 것입니다.” 황성우 삼성SDS 대표는 3일 “생성형 AI를 통해 컴퓨터 인터페이스가 자연어 명령을 듣고 사람의 의도를 이해해 작동하는 방식으로 변하고 있다”고 말했다. 서울 강남구 코엑스에서 열린 삼성SDS의 ‘리얼 서밋 2024’ 행사에서 기조연설자로 나선 황 대표는 “기업 고객이 쉽게 이용할 수 있도록 내년쯤 삼성 클라우드 플랫폼을 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 클라우드로 발전시킬 예정”이라고 밝혔다. 황 대표는 이어 “지난해 말부터 코파일럿과 에이전트를 통해 스스로 업무를 자동해왔다”며 7개 ‘메가 프로세스’(기업의 목표 달성을 위해 관리해야 할 최상단 프로세스)와 4000개 이상 하위 프로세스에 생성형 AI를 적용하고 있다고 소개했다. 델 테크놀로지스 마이클 델 회장, 엔비디아 제리 첸 제조·산업 부문 글로벌 비즈니스 개발 총괄, 마이크로소프트 마크 소우자 아시아 부사장 겸 최고기술책임자(CTO), 워크데이 조 윌슨 글로벌 CTO 등 삼성SDS와 협력하는 글로벌 기업 경영진도 기조연설에 참여했다. 델 회장은 동영상을 통한 연설에서 “삼성SDS와 델 테크놀로지스가 수십 년 동안 파트너로서 함께 해 온 만큼 앞으로도 삼성SDS와 혁신의 여정을 함께 하겠다”고 말했다. 제리 첸 총괄은 GPU 중심의 AI 클라우드를 위해 삼성 클라우드 플랫폼과 협력을 계속 강화하겠다고 밝혔다. 삼성SDS 창성중 IW사업팀장은 생성형 AI 기반 협업솔루션 ‘브리티 코파일럿’의 신기능인 ‘퍼스널 에이전트’를 공개했다. 이 기능은 개인별 업무 데이터를 기반으로 주요 일정과 업무 브리핑, 우선순위에 따른 할 일 추천, 영상회의 시 다국어 실시간 통역, 음성 기반 업무 처리 등 ‘개인 비서’의 역할을 수행하는 서비스다. 신계영 Gen.AI사업팀장은 사용자를 대신해 업무를 수행하는 AI 에이전트를 고객이 직접 생성하고(Agent Studio), 프로세스 별로 생성된 에이전트끼리 스스로 소통하며 해결책을 제시하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 등 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스’의 새로운 기능을 소개했다.

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.

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.

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.