LG가 과감한 투자와 혁신으로 미래 준비에 속도를 내고 있다. 21일 LG에 따르면 LG는 고객가치를 혁신하고 새로운 경험을 전하기 위한 미래 성장동력으로 ‘A·B·C’(AI·바이오·클린테크) 분야를 적극 육성하고 경쟁력을 강화하고 있다. AI 분야에서는 최고 수준의 인공지능 및 빅데이터 기술을 확보하고 대규모 R&D 추진을 위해 5년간 3조 6000억원을 투자한다. ‘LG AI연구원’을 중심으로 초거대 AI ‘엑사원’(EXAONE) 및 AI 관련 연구개발에 집중하고, 초거대 AI를 통해 계열사의 난제 해결을 돕는다. 뿐만 아니라 이종 산업 분야와의 협업 또한 늘려 AI 리더십을 조기에 확보한다는 계획이다. 바이오 분야에서는 혁신신약 개발을 위해 5년간 1조 5000억원 이상의 투자를 단행한다. LG화학은 혁신신약 연구와 더불어 신약 파이프라인을 적극적으로 확대해 나간다는 계획이다. 이를 위해 M&A 등을 포함한 다양한 전략을 검토하고 첨단 바이오 기술 확보에도 집중한다. LG는 또 바이오 소재, 신재생 에너지 활용, 전기차 충전 등 클린테크 분야에 5년간 1조 8000억원을 투자한다. 대표적으로 LG화학은 친환경 고부가 신사업 비중을 대폭 늘리는 것을 목표로, 지속가능 과학기업으로의 대전환에 나선다. LG에너지솔루션은 재생 에너지 관련 사내 독립기업을 출범하고 LG전자와 LG유플러스는 전기차 충전사업에 투자하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. LG는 바이오산업을 미래 성장 분야로 낙점한 만큼 관련 역량 확보를 위한 투자를 확대하는 등 지속적으로 힘을 쏟고 있으며, 최근에는 그 성과가 가시화하고 있다.

“선관위, 영상 확인에 최소 하루선거 전날 유포 땐 대응 어려워”“딥페이크 저작물 엄격한 관리기술 발전 막는 방향은 안 돼” 중앙선거관리위원회 ‘딥페이크 특별대응 모니터링반’이 그간 129건의 정치·선거 관련 딥페이크 저작물을 걸러낸 것으로 확인된 가운데 전문가들은 네이버, 카카오 같은 대형 플랫폼이 선제적으로 딥페이크를 적발·차단해야 한다고 지적했다. 특히 딥페이크를 이용한 북한의 선거 개입 가능성에 대비하자는 제언도 있었다. 김명주 서울여대 바른AI연구센터장은 19일 통화에서 “(선관위가) 딥페이크 여부를 확인하는 데 최소 하루 이상이 걸린다”며 “열성 지지자가 선거 하루 전에 상대 후보에게 불리한 딥페이크 저작물을 유포한다면 현재 선관위 인력으로는 이에 대응하기 힘들 것”이라고 평가했다. 이어 “(딥페이크가 실제와) 똑같지는 않지만 비슷한 정도는 되니 유권자들이 (딥페이크 저작물을 보고) 원하는 대로 해석할 가능성이 크다”고 덧붙였다. 국가기관인 선관위로서는 딥페이크 저작물을 적발했을 때 포털에 의뢰해 삭제할 콘텐츠인지, 법적 처벌을 의뢰할 저작물인지를 신중하게 판단해야 하지만 온라인의 빠른 콘텐츠 확산 속도를 감안할 때 이미 딥페이크 소비가 끝났을 수 있다. 특히 ‘리페이스’와 같은 애플리케이션을 사용해 딥페이크 사진을 만드는 데 걸리는 시간은 1~2분, 영상도 5분이면 제작이 가능해 물량 공세에 맞닥뜨릴 수 있다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “역정보나 허위 정보를 퍼뜨린다는 면에서 페이크 영상 같은 것을 북한에서 만들어 유포할 가능성도 배제하기 힘들다”며 “딥페이크를 감지하고 플랫폼에서 차단하는 방식으로 규제가 이뤄져야 한다”고 말했다. 총선 앞 국론 분열을 노린 북한이 딥페이크 영상을 유포하며 공격에 나설 수 있다는 의미다. 영국 옥스퍼드대는 북한에 대해 3개 이상의 국가기관이 소셜미디어(SNS) 여론 조작에 개입하는 것으로 평가한 바 있다. 네이버나 카카오 등 대형 플랫폼의 자체 딥페이크 적발을 위해서는 딥페이크 탐지·삭제, 계정 차단, 사이트 차단 등의 권한을 쥔 공공부문과 협업해야 한다는 제언도 있다. 딥페이크 민관 태스크포스(TF)를 구축하는 방식이다. 다만 장병탁 서울대 AI연구원장은 “똑같은 칼로 요리할 건지, 수술할 건지, 사람을 다치게 하는 데 쓸 건지를 정하는 상황”이라며 “칼 자체를 개발하지 못하도록 하면 요리 발전, 수술 발전에 도움이 되지 않는다”고 말했다. 엄격한 판단을 통해 딥페이크 저작물을 처리해야지, 딥페이크 생산 자체를 근본 차단해 기술 발전을 막아서는 안 된다는 의미다.

중앙선거관리위원회 ‘딥페이크 특별대응 모니터링반’이 그간 129건의 정치·선거 관련 딥페이크 저작물을 걸러낸 것으로 확인되면서 전문가들은 네이버, 카카오 같은 대형 플랫폼이 선제적으로 딥페이크를 적발·차단해야 한다고 지적했다. 특히 딥페이크를 이용한 북한의 선거 개입 가능성에 대비하자는 제언도 있었다. 김명주 서울여대 바른 AI 연구센터장은 19일 통화에서 “(선관위가) 딥페이크 여부를 확인하는데 최소 하루 이상이 걸린다”며 “열성 지지자가 선거 하루 전에 상대 후보에게 불리한 딥페이크 저작물을 유포한다면 현재 선관위 인력으로는 이에 대응하기 힘들 것”이라고 평가했다. 이어 “(딥페이크가 실제와) 똑같지는 않지만 비슷한 정도는 되니, 유권자들이 (딥페이크 저작물을 보고) 원하는 대로 해석할 가능성이 크다”고 덧붙였다. 국가기관인 선관위로서는 딥페이크 저작물을 적발했을 때 포털에 의뢰해 삭제할 콘텐츠인지 법적 처벌을 의뢰할 저작물인지를 신중하게 판단해야 하지만, 온라인의 빠른 콘텐츠 확산 속도를 감안할 때 이미 딥페이크 소비가 끝났을 수 있다. 특히 ‘리페이스’와 같은 어플리케이션을 사용해 딥페이크 사진을 만드는 데 걸리는 시간은 1~2분, 영상도 5분이면 제작이 가능해 물량 공세에 맞닥뜨릴 수도 있다. 이성엽 고려대 기술경영전문대학원 교수는 “역정보나 허위 정보를 퍼뜨린다는 면에서 페이크 영상 같은 것을 북한에서 만들어 유포할 가능성도 배제하기 힘들다”며 “딥페이크를 감지하고 플랫폼에서 차단하는 방식으로 규제가 이뤄져야 한다”고 말했다. 북한이 딥페이크 영상을 유포해 총선 앞 국론 분열을 노려 공격에 나설 수 있다는 의미다. 영국 옥스포드대는 북한에 대해 3개 이상의 국가기관이 소셜미디어(SNS) 여론 조작에 개입하는 것으로 평가한 바 있다. 네이버나 카카오 등 대형 플랫폼의 자체 딥페이크 적발을 위해서는 딥페이크 탐지·삭제, 계정 차단, 사이트 차단 등의 권한을 쥔 공공부문과 협업이 필요하다는 제언도 있다. 딥페이크 민관 태스크포스(TF)를 구축하는 방식이다. 다만 장병탁 서울대 AI연구원장은 “똑같은 칼로 요리할 건지, 수술할 건지, 사람을 다치게 하는 데 쓸 건지를 정하는 상황”이라며 “칼 자체를 개발하지 못하도록 하면 요리 발전, 수술 발전에 도움이 되지 않는다”고 말했다. 엄격한 판단을 통해 딥페이크 저작물을 처리해야지, 딥페이크 생산 자체를 근본 차단해 기술 발전을 막아서는 안 된다는 의미다.

‘인공지능(AI)이라는 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 것이 아니라 AI를 통해 어떤 혁신을 이뤘는지가 중요해지는 시대로 바뀌고 있다는 뜻이다. #美 CES 최대 화두 인터넷 필요 없는 AI 시대주요 기업들도 뛰어들어 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 바꿔 주고 사람처럼 풍부한 표정을 짓는 ‘3차원(D) AI 아바타’도 등장했다. CES 현장을 둘러본 장병탁 서울대 AI연구원장은 23일 “제품의 전반에 AI가 스며들고 있다”고 평가했다. ●모든 사물에 AI 적용하는 시대 이번 CES에서 주목받은 ‘AI 에이전트’와 ‘온디바이스 AI’는 AI 기술이 어떤 식으로 발전할지를 보여 준다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 걸 알아서 척척 해 주는 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 역할뿐 아니라 집안 일을 대신해 주는 집사 역할도 할 것으로 전망된다. 인터넷 연결과 상관없이 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(라마2 7B), 구글(제미나이 나노1, 나노2), 마이크로소프트(파이2) 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. #연내 ‘GPT-5’ 공개GPT-4에 추론 기능 추가인간 수준 AI 현실화 전망 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “중요한 건 모델을 실제 사용하고 난 뒤의 평가”라면서 “미스트랄을 써 본 기업들 얘기를 들어 보면 다들 ‘써 보니 좋다’고 한다. 오픈 소스로 이만큼 따라왔다는 건 한국 기업에도 희소식”이라고 말했다. ●텍스트 넘어 이미지·영상·음성도 생성 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 ‘멀티 모달’ 방식으로도 발전하고 있다. 인간이 다양한 방식을 통해 사물을 인식하는 것과 동일하게 AI가 학습한다는 얘기다. ‘할루시네이션’(환각 현상·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. #AI 어디까지 왔나AGI는 초기 단계 머물러감각 분석 기술 집중해야 구글 딥마인드의 6단계 분류 기준으로 보면 특정 업무 수행에 초점을 맞춘 AI 중에선 단백질 구조 예측 AI ‘알파폴드’처럼 이미 인간을 뛰어넘는 ‘레벨5’(슈퍼휴먼)의 AI도 등장했다. 그러나 전반적인 업무를 수행할 수 있는 AGI(챗GPT, 바드, 라마2)는 아직 ‘레벨1’(초기 단계)에 머물러 있다. 장 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 데이터화되지 않은 게 많다”며 “표정이나 감정을 분석하는 건 어려운 기술이지만 이게 가능해지면 파급효과가 엄청나다. 우리가 집중해야 할 부분”이라고 강조했다.

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)이 지난 9~12일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2024에 이어 지난주 세계경제포럼(WEF·다보스포럼)에서도 화두로 떠오르면서 AI가 바꿔놓을 미래에 대한 관심도 커지고 있다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 다보스포럼에서 인간 수준의 일을 처리하는 인공일반지능(AGI) 상용화를 앞두고 많은 고민과 준비가 필요하다고 했다. 과연 AGI 시대가 조만간 현실화될 것인가. 국내 대표 AI 연구자인 이홍락(47) LG AI연구원 최고AI과학자(CSAI)는 23일 “최근 AI의 급격한 발전에도 불구하고 AGI까지 갈 길은 아직 먼 상황”이라고 말했다. 그는 “(일종의 AI 비서인) AI 에이전트를 통해 사람의 일을 좀 더 편하게 만들어주고, AI가 스스로 알아서 인간의 삶의 질을 높여주는 기술과 제품이 하나씩 단계별로 나오고 있다”면서도 “현재의 AI 기술은 주로 인간의 지시에 의존하며 완성도 면에서도 한계를 가지고 있다”고 말했다. 이 CSAI는 국제전기전자공학회가 선정한 ‘세계 10대 AI 연구자’로 구글 AI 연구조직 ‘구글브레인’을 거쳐 2020년 LG AI연구원에 합류했다.AGI 시대가 언제쯤 도래할 것인지에 대해서는 미국 내에서도 의견이 분분하다. AI 반도체 개발사 엔비디아의 젠슨 황 CEO와 일론 머스크 테슬라 CEO는 AGI 수준에 도달할 시점으로 각각 ‘5년 후’, ‘3년 이내’라고 예측했지만, 얀 르쿤 메타 부사장 겸 수석 AI과학자는 “예상하는 것보다 더 오래 걸릴 수 있다”고 전망했다. 구글 딥마인드 공동설립자 무스타파 술레이만도 최근 저서 ‘더 커밍 웨이브’에서 “사람들은 스위치 하나만 누르면 AGI가 바로 실현될 수 있는 것처럼 생각했다”며 “오히려 AI 시스템이 점점 더 많은 기능을 갖추면서 AGI를 향해 꾸준히 나아가는 점진적인 전환이라고 생각한다”고 설명했다. 이 CSAI도 AGI에 대해선 신중론에 가까운 편이다. 그는 “향후 AI는 더 적극적이고 자동으로 정보를 처리하고 실행하는 방향으로 발전할 것으로 기대된다”면서 “이러한 발전은 사회와 산업에 더 큰 파급효과를 가져올 것”이라고 내다봤다. 그러면서 “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.“전문가 수준 지식 부족·환각 현상 한계”비판적 시각 갖추고 적절한 피드백 줘야 기술 발전 속도는 AI의 ‘자가 학습 능력’을 통해 더 빨라지고 있다는 게 이 CSAI의 설명이다. 그는 “AI를 통한 코딩 자동화는 소프트웨어(SW) 개발의 효율성을 크게 항상시키고, 이는 다시 AI 모델과 애플리케이션의 발전 속도를 더 빠르게 한다”고 말했다. 이어 “AI 모델이 고품질의 데이터를 자체적으로 생성하고 이를 통해 스스로 학습하면서 성능을 개선하는 새로운 방법들이 개발되고 있다”고 덧붙였다. 이 CSAI는 AI 기술이 발전할수록 이를 활용하는 인간의 역량도 중요하다고 봤다. 그는 “현재 생성형 AI는 글쓰기와 같은 분야에서 뛰어난 능력을 보이지만 전문가 수준의 지식이 부족하고 ‘환각 현상’(할루시네이션·AI가 정보를 처리하는 과정에서 그럴듯한 오답을 내놓는 현상)과 같은 한계를 갖고 있다”면서 “사용자가 AI의 결과물에 대해 비판적인 시각을 갖고, AI가 정확하고 유용한 결과를 제공할 수 있게 적절한 피드백을 제공하는 역할이 중요하다”고 힘줘 말했다. 이 CSAI는 “사용자의 피드백은 AI 모델을 향상시키는 데 사용될 수 있고, 이러한 상호작용은 AI와 인간의 협력이 어떻게 지속적인 시너지를 내는지를 보여준다”면서 “결국 AI 기술의 효과적인 활용과 발전은 사용자의 책임감 있는 접근과 지속적인 협력 과정에 달려 있다”고 설명했다.

“여기 오신 분들도 의아하실 테고, 저희도 초청받고 ‘왜 우리를 불렀을까’ 의아했습니다.” ‘1번 토론자’로 호명된 김승환 아모레퍼시픽 대표는 과학기술정보통신부가 지난 19일 서울 여의도 FKI타워(옛 전경련회관) 컨퍼런스센터에서 연 ‘제5차 인공지능(AI) 최고위 전략대화’에서 이런 말로 발언을 시작했다. 그는 “로레알이라는 글로벌 1위 뷰티 기업이 이번 국제전자제품박람회(CES)에서 기조연설을 한 것은 AI가 테크 기업의 영역뿐 아니라 전통산업과 일반 소비재 기업에도 큰 의미가 있다는 걸 시사한다”며 “저희도 생성형 AI를 핵심 업무에 어떻게 적용할 수 있을지를 빠르게 학습하고 시도해보고 있다”고 밝혔다. 그간 정보통신기술(ICT) 관련 기업과 기관 관계자들이 모여 대한민국의 AI 전략에 대해 논의해온 ‘AI 최고위 전략대화’에 국내 대표 뷰티 기업 아모레퍼시픽의 대표가 초청된 것은 AI 기술 혁명 여파가 전체 산업 영역으로 옮겨붙었다는 방증이다. 전략대화에 아모레퍼시픽을 초청하자는 아이디어는 위에서 먼저 내려왔다고 한다. 과기부 관계자는 “이종호 장관, 박윤규 2차관이 AI가 모든 전통산업에 스며들고 있는 점을 언급하면서 (섭외를) 주문한 것”이라며 “특히 아모레퍼시픽은 (AI를 활용한) 뷰티 산업 ‘맞춤형 서비스’에 대한 인사이트(통찰력)를 줘서 서둘러 접촉했다”고 전했다. 미국 라스베이거스에서 열린 CES가 폐막한 지 불과 일주일 만에 열린 이날 전략대화에는 최수연 네이버 대표, 정신아 카카오 대표 내정자, 김영섭 KT 대표, 용석우 삼성전자 영상디스플레이사업부 사장, 류정환 두산로보틱스 대표, 배경훈 LG AI연구원 원장 등 국내 ICT 산업을 이끄는 기업의 수장들이 참석해 무게감을 더했다. 류 대표는 “불과 일주일 전만 해도 라스베이거스에 있었는데 이렇게 빨리 (정부가) 각 분야 전문가들을 불러 이런 논의를 하는 속도감에 놀랐다”고 말했다. 업계 종사자들의 CES 참관 후기를 공유하고 AI 전략을 모색하는 자리를 만들기 위해 과기부는 CES 폐막 2~3일 전부터 각 기업 및 혁신상을 받은 국내 스타트업 섭외를 신속하게 진행한 것으로 전해졌다. 젊은 스타트업 대표들의 정부와 기업을 향한 당당한 정책 제언도 쏟아졌다. 스마트폰 촬영만으로 1분 이내에 인체의 3D 형상과 움직임을 복원하는 기술을 개발한 앙트러리얼리티의 이동윤 대표는 “스타트업이 큰 기업과 데이터 구축을 협업할 수 있는 오픈 이노베이션 영역 신설을 고민해달라”고 정부에 요청하면서 “이 자리에 있는 아모레퍼시픽에도 제안하고 싶다”고 했다. 이번 CES에서 앙트러리얼리티의 기술력을 눈여겨본 로레알 측은 해당 부스를 3차례 방문한 데 이어 추가 미팅을 갖기로 했다고 한다. 사진작가 대신 촬영을 돕는 로봇 기술을 선보여 최고혁신상을 수상한 스튜디오랩의 강성훈 대표는 “기존엔 ICT 기업에서 주로 관심을 가졌다면 이번엔 의류·금융·보험회사에서도 저희 부스를 방문해 고무적이었다”며 CES 현장 분위기를 전했다. 강 대표는 이어 “글로벌 기업들과의 계약 전 사전 테스트 등을 위한 비용이 드는 경우가 있는데 스타트업에겐 부담이 된다”며 “이를 위한 지원책도 마련됐으면 좋겠다”고 말했다. 한편 행사에선 국내 양대 인터넷 기업인 네이버와 카카오의 두 여성 수장의 첫 만남이 이뤄져 화제를 모았다. 행사 직후 네이버의 최 대표는 카카오 정 내정자를 찾아가 “진작 인사했어야 하는데 이제야 인사드린다”며 악수를 건넸다. 최 대표는 앞선 토론에서 최근 불붙은 글로벌 AI 경쟁에 대해 “저희에겐 50배, 100배 큰 빅테크들과 경쟁해야 하는 ‘AI 전선’이 하나 더 생긴 느낌”이라며 “국내 기업들이 ‘전쟁터’에서 경쟁력을 갖추고 성장할 수 있도록 자국의 이익에 부합하는 정부의 실질적인 지원을 요청드린다. 기업들도 열심히 하겠다”고 강조했다. 이날 공식 석상에 데뷔한 정 내정자는 카카오의 멀티모달 대규모 언어모델(MLLM) ‘허니비’ 개발 사실을 공개하면서 “오픈AI의 챗GPT 열풍을 통해 자국의 자체 언어모델을 소유해야 한다는 책임감을 느낀다”고 말했다.

#사례1. 스타트업에서 소프트웨어 개발 업무를 맡고 있는 고윤담(32)씨는 생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 ‘조수’로 둔 덕분에 시장조사를 할 때 걸렸던 시간을 10배 이상 단축했다고 뿌듯해했다. 챗GPT에 사전 조사를 지시하면 필요한 주제, 재료, 개요 등을 바로 받아 볼 수 있기 때문이다. 논문 초안을 작성한 뒤 챗GPT를 활용해 영문 교정을 하고 영문 이메일을 보낼 때도 챗GPT로 초안을 쓴다. 고씨는 2일 “학술적인 문체를 요청하면 금세 바꿔 준다”며 “전문성을 높여 주는 건 큰 장점”이라고 말했다. #사례2. 서울의 한 4년제 대학 사회학과에 재학 중인 김영권(27·가명)씨는 2020년 학내 동아리에서 코딩을 배우고 AI 스타트업에서 AI 엔지니어를 양성하는 교육 기획·운영 업무를 1년 10개월가량 한 적이 있어 AI 용어에 친숙한 편이다. 보고서를 쓸 때도 챗GPT를 적절하게 활용한다. 기본적인 정보를 찾아 전체 맥락을 짠 뒤 챗GPT에 몇 자 정도로 초안을 잡아 달라고 구체적으로 질문을 던지는 식이다. 김씨는 “그 친구(챗GPT)가 내놓은 결과물을 수정하는 게 쉽고 시간도 줄일 수 있어 일석이조”라고 말했다. #이미 유능한 조수·친구문서 작성 등 시간 단축AI 활용 필수 스펙 부상 누구나 AI를 일상에서 접하는 시대가 되면서 AI 활용 능력이 필수 스펙으로 떠오르고 있다. AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 잘 활용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체하게 될 것이란 전망도 나온다. 각 대학과 기업이 앞다퉈 ‘AI 리터러시(문해력)’ 교육에 나선 것도 지금 궤도에 올라타지 않으면 뒤처질 수밖에 없다는 절박감 때문으로 보인다. AI 리터러시는 AI를 이해하고 활용할 수 있는 역량을 말한다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 AI를 하나의 이동 수단에 비유하면서 자전거, 오토바이 운전을 배우듯 AI를 활용할 수 있는 방법을 배워 놓는 게 중요하다고 강조했다. 1분 안에 뚝딱 처리할 수 있는 일을 굳이 AI에게 맡기지 않고 사서 고생할 이유가 없다는 것이다. 이 교수는 “업무를 처리하는 속도가 AI가 사람보다 20~30배는 빠르다”며 “AI를 먼저 활용하는 사람이 훨씬 앞서갈 수밖에 없다”고 말했다. AI 리터러시를 관련 전공이나 업무를 하는 사람만 배워야 한다고 생각하면 오산이다. 중앙대 인문콘텐츠연구소는 인문·사회 전공자를 위해 방학 기간 AI 인문학 단기 과정을 만들어 운영한다. 챗GPT 등 생성형 AI를 이해하고 코딩 프로그램인 ‘파이썬’의 프로그래밍을 익히는 게 수업 목표다. 지난여름 개설된 단기 과정을 수강한 중앙대 교육학과 3학년 조일(24)씨는 “파이썬을 이용해 데이터 분석을 하거나 시각화를 하려면 기본적인 문법을 아는 걸 넘어 응용을 할 줄 알아야 하는데 솔직히 비전공자 입장에선 부담이 컸다”며 “이 수업에선 챗GPT를 활용해 원하는 결과물이 나올 때까지 계속 질문하는 연습을 했다. 확실히 진입 장벽을 낮출 수 있는 계기가 됐다”고 말했다.#기업들 발빠른 AI교육20~30배 빠른 일 처리인문학까지 영역 확장 주요 기업들도 AI 리터러시 교육을 강화하고 나섰다. SK텔레콤은 AI 리터러시 교육을 일상 업무에 활용하는 1단계, AI를 활용해 비즈니스 모델을 변화시키는 2단계, AI 개발자를 위한 3단계로 세분화해 진행하고 있다. LG그룹의 경우 LG AI연구원이 계열사 직원들의 AI 교육을 맡고 있다. 5000명을 대상으로 진행하는 AI 기초과정을 보면 ‘디지털 리터러시 트랙’이 별도로 있다. 전문가들은 AI 리터러시 교육이 AI 기술을 활용하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조한다. 과연 AI가 내놓은 답이 ‘정답일까’ 반문하는 것부터 시작해 AI 기술이 어떤 윤리적 문제를 파생시키는지, 인간관계에 어떤 영향을 미치는지 비판적으로 바라보는 능력을 키우는 것까지 모두 AI 리터러시에 해당될 수 있다는 것이다. #비판적 감시자도 필요기술적 ‘윤리’ 문제 대비개인별 교육 격차 줄여야 김명신 LG AI연구원 정책수석은 “AI 윤리를 실천하는 기업과 그렇지 않은 기업을 구분할 수 있으려면 AI 리터러시가 필요하다”면서 “개인이 성숙한 사용자에 머무르지 않고 AI 시장의 비판적 감시자로 바로 설 때 시장에서 자정작용이 일어날 것”이라고 말했다. 천지영 서울사이버대 인공지능학과 교수는 “AI가 어느 순간 제어할 수 없는 상태로 발전할 것이란 불안감이 퍼져 있지만 이는 기술에 대한 이해 부족에서 오는 막연한 두려움”이라며 “지금은 AI를 사용하는 데 진입 장벽이 있지만 시간이 지나면 누구나 쉽게 사용할 수 있는 도구가 나올 거다. 그때는 AI를 쓸 줄 아는 사람과 그렇지 않은 사람의 생산성 차이가 클 것”이라고 말했다. AI 리터러시가 중요해지면서 진단에 필요한 척도도 개발되고 있다. 성균관대 이세영 교수(미디어커뮤니케이션학)와 뉴멕시코주립대 박가인 교수(미디어학)가 개발한 ‘챗GPT 리터러시 척도’는 기술적 숙련도, 비판적 평가, 의사소통 능력, 창의적 적용, 윤리적 역량 등 다섯 가지 항목(25개 문항)으로 나눠 리터러시 역량을 점검한다. 이세영 교수는 “챗GPT 리터러시는 교육 격차를 줄이는 데 핵심적인 역할을 할 것”이라며 “개인별 리터러시 평가를 통해 상대적으로 낮은 능력은 향상시키고 이미 높아져 있는 능력은 더욱 발전시키는 맞춤형 교육 프로그램을 개발해야 한다”고 설명했다.

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.

‘챗GPT’가 생성형 인공지능(AI) 시대를 열자 세계 주요 정보기술(IT) 기업들의 관련 기술 경쟁이 날로 치열해지고 있다. AI는 모든 산업에 적용돼 우리 생활을 완전히 변화시킬 수 있는 기술이기 때문에 국가 경쟁력과도 직결된다. 이에 한국 AI가 윤리성과 신뢰성을 확보하면서도 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않도록 할 정책적 지원이 절실하다는 목소리가 높다. 지난 14일 한국프레스센터에서 서울신문이 주최하고 문화체육관광부가 지원하는 ‘글로벌 AI 동향 및 AI 윤리·신뢰성 확보 방안’이라는 주제의 전문가 좌담회가 열렸다. 좌담회엔 엄열 과학기술정보통신부 AI기반정책관, 이상용 건국대 법학전문대학원 교수, 성주원 KT AI테크랩 상무, 김명신 LG AI연구원 정책수석이 참석했다.-한국 기업의 AI 기술 수준은. 김명신 “미국이 압도적으로 1등이고 중국이 2등, 한국이 6등인데 3~10위는 사실 격차가 거의 없다. 우리나라 AI 기술 경쟁력이 세계 상위권이라는 것은 의심할 여지가 없다. 전 세계에 초거대 AI를 가지고 있는 나라가 손에 꼽힐 만큼 적기 때문에, 그중 하나라는 것만으로도 굉장히 큰 가능성을 가진 셈이다. 지금부터 각 기업이 전략을 어떻게 가져가고, 국가가 어떤 정책과 제도로 지원해 주거나 적절하게 규제하느냐에 따라 앞으로 각국 AI 경쟁력 차이가 급격히 벌어질 것이다. AI가 앞으로 국가 미래 경쟁력을 좌우하고 세상을 뒤집어 놓을 만큼 중요하기 때문에 기술 확보가 굉장히 중요하다고 생각한다.” 성주원 “같은 의견이다. 한국의 AI 기술력은 결코 세계에서 뒤지지 않는다. 우수한 인적 자원을 보유했으며 대기업 위주로 진행된 과감한 투자가 결실을 보이기 시작했다. 다만 그동안 글로벌 시장에서 국내 기업들이 ‘한국어 AI는 우리가 1등’이라는 논리로 계속 얘기를 해 왔는데, 챗GPT를 비롯해 여러 가지 AI가 나오는 상황에서 대체 언제까지 ‘우리가 한국어 AI는 1등’이라고 말할 수 있을지 모르겠다. AI는 정말 투자한 만큼 결과가 나온다고 생각한다. 자금력 있는 국내 대기업의 투자도 중요하지만 국가적 차원의 대형 투자가 이뤄져야 뒤처지지 않을 것으로 본다.”-정부가 올해를 ‘AI 일상화 원년’으로 선포한 만큼 이미 지원책도 적지 않을 듯한데. 엄열 “한국은 독자적으로 초거대 AI를 보유한 5대 국가(미국, 중국, 한국, 이스라엘, 영국) 중 하나로 평가받고 있다. 국가의 생태계 조성과 청사진에 기업의 노력이 동반된 결과다. 하지만 구글이 더 정교한 초거대 AI ‘제미나이’를 출시하는 등 빅테크 주도의 생성 AI 기술 혁신은 더 빨라질 것이다. 이들과 경쟁할 국내 기업의 상황이 더 어려워질 것으로 예상되기 때문에 정부가 적극 지원할 것이다. 연구개발(R&D)비 지원, 초거대 AI 프로젝트 맞춤 지원이 있고 국가가 보유한 데이터를 AI 학습용으로 지원한다. 기업이 AI로 수익화할 서비스를 만드는 것도 도울 방침이다.”-유럽연합(EU)이 포괄적인 AI 규제 법안에 합의했다. 우리나라 AI 법 제정 상황은. 이상용 “각 나라의 제도는 다 배경이 있다. 각자가 처한 상황들이 다르고 이에 속셈도 제각각이다. 그래서 ‘이 나라는 이런 법을 갖고 있으니 우리도 그걸 따라해야 한다’고 단순하게 접근하면 곤란하다. 우리 상황에 맞는 제도를 만들어야 한다. 예컨대 EU의 AI법같이 굉장히 포괄적이고 경직된 제도는 우리나라에선 피해야 한다. 미국은 ‘자율 규제’다. 백악관에서 ‘AI 행정명령’이 나왔는데 기업이 쌍수를 들고 환영했다. 내용을 보면 산업 진흥을 위한 정책이 압도적으로 많다. 정부가 사전에 기업의 의사를 듣고 협의했다는 얘기다. 영국의 경우가 흥미로운데 혁신이 우선이고 AI에 어떤 위험성이 있는지는 일단 살펴보자는 태도다. 사전에 적합성 평가를 해서 안전한지 확인된 다음에 출시하라고 규정한 EU와는 반대의 입장이다.” 엄열 “EU AI법은 AI를 위험성에 따라 4가지로 분류하고 이에 따른 책무를 엄격하게 부여한 뒤 따르지 않으면 경제 제재까지 하는 아주 강력한 규제다. 한국은 한국 상황에 맞는 법을 만들어야 하는데 지금 정부가 발의한 AI 법 초안이 국회에 가 있다. 일단 시장 상황을 좀 바라보고,나중에 필요하면 ‘사후 규제’로 가겠다는 입장의 법체계다. AI 기술 발전과 신뢰성을 모두 확보하려는 정부의 입장이 균형 있게 잘 정리돼 있다고 본다. 법안의 조속한 국회 통과를 위해 정부도 적극 지원하겠다.” -제도나 규제만으로 AI의 윤리성과 신뢰성을 확보하진 못할 것 같다. 기업은 뭘 하고 있나. 김명신 “AI가 학습하는 데이터가 편향되거나 대표성이 결여됐을 때 의도치 않게 차별적, 편향적 결과물이 나올 수 있다. AI 모델은 정확한 답변보다 사람이 말하는 것처럼 유려한 답변을 많이 하도록 만들어진 탓에 가끔 틀린 답변을 참인 것처럼 내놓는 ‘환각현상’(할루시네이션)을 일으킨다. 앞선 두 문제가 모두 해결돼도 사용자가 나쁜 의도를 가지면 굉장히 큰 문제를 일으킬 수 있다. 기업은 이렇게 데이터, 모델, 사용자 등 3개의 축으로 접근해 문제 발생을 방지하려 노력한다. 기획 단계부터 데이터를 수집, 정제하고 모델을 개발해 사용자에게 배포하는 단계까지 문제 발생 예방책을 실행해 AI가 잘못된 결과를 생성하지 않도록 조직과 절차를 갖추는 것이 필요하다.”성주원 “구축한 AI 모델을 의도적으로 외부에서 공격해 편향된 답을 하지는 않는지, 시스템에 문제는 없는지를 파악하는 ‘레드팀’을 구성해 운영하고 학습할 데이터를 엄격하게 선별하는 등 각사가 하는 방향과 노력이 거의 비슷하다고 본다. 그렇다고 해도 할루시네이션을 100% 해결할 수는 없다. AI를 윤리적으로 잘 활용해야 한다는 데 대해서도 범국민적 공감대가 형성돼야 한다.” -최근 국제사회가 AI 규범을 마련하려는 움직임이 있다. 각국의 이해관계가 다른데 국제 규범이 의미가 있을지.김명신 “앞서 말씀해 주신 것처럼 미국 중심, 유럽 중심, 중국 중심으로 각각 색깔이 다른 규제들이 만들어지고 있는데 기업 입장에선 나라마다 규제가 다르면 그걸 전부 모니터링해 분석하고 대응해야 하는 이중, 삼중의 부담이 생길 수밖에 없다. 최악의 경우 지역마다 다른 모델을 개발하느라 천문학적 비용을 지출해야 할 수도 있다. 국제사회 차원의 보편적인 AI 규범이 만들어지면 기업 입장에선 가장 명확한 기준이 돼서 좋을 것 같다.” 엄열 “정부도 국제 규범 체계를 같이 논의할 수 있는 기구가 필요하다는 입장이고 그 가운데서 리더십을 발휘하겠다는 의지를 갖고 있다. 그래서 유엔 산하나 별도의 독립 기구를 만들어야 한다고 국제사회에서 주장하고 있다. 영국과 미국이 ‘AI 안전성 연구소’라는 걸 만들었는데 아시아 쪽에선 우리가 한번 주도적으로 만들 수 있지 않은지 검토하고 있다.”

LG유플러스는 구축형·구독형·인공지능콘택트센터(AICC)와 소상공인 AI 솔루션을 기반으로 기업간거래(B2B) AI 사업을 본격화한다고 1일 밝혔다. 회사는 ‘U+ AICC 온 프레미스’, ‘U+ AICC 클라우드’, ‘우리가게 AI’를 3대 서비스로 낙점했다. 챗GPT로 촉발된 AI 붐이 전 산업으로 확산되는 가운데, AICC 시장이 급속 성장하고 있다. 업계에 따르면 국내 AICC 시장은 연평균 20% 이상 성장해 2030년엔 약 5000억원 규모에 이를 것으로 전망된다. 그럼에도 아직 뚜렷한 선도사업자가 없는데다 공공기관·금융·보험사부터 유통, 병원, 여행 등 적용 범위가 방대해 이른바 ‘황금알’ 시장으로 불린다. 이동통신사는 정보통신기술(ICT) 인프라와 유무선 통신기술을 기반으로 시장에 빠르게 안착할 수 있어 AICC를 둘러싼 3사의 거센 경쟁이 예상된다. LG유플러스는 AI 역량을 AICC에 집중하고 본격적인 경쟁에 돌입한다는 계획이다. U+ AICC 온프레미스는 2021년 3월 처음 출시됐다. 여러 AI 솔루션을 결합해 기업이 원하는 형태로 고객센터를 설계할 수 있는 ‘구축형 AICC’다. 주로 금융, 보험사 등 고객센터 의존도가 높은 대기업이 주요 고객이다. LG유플러스는 구축형 서비스 출시 2년여 만에 약 550억원에 달하는 수주매출을 달성했다. 합리적인 비용과 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 기반 고도화, 자동 AI 학습을 통한 정확도 관리 등을 내세워 시장 안착에 성공했다는 설명이다. 지난 9월엔 구독형 서비스인 U+ AICC 클라우드를 출시했다. 구축비가 부담스럽고, 즉시 고객센터에 적용해 빠른 사용을 원하는 중견·중소기업을 위한 서비스다. 별도 구축 없이 고객이 원하는 콜센터 인프라를 사용하되 LG유플러스의 AI 솔루션과 연동해 저렴한 월정액 형태로 AI 콜봇 서비스, AI 대화록 서비스, AI 상담지원 서비스를 이용할 수 있다. U+ AI 플랫폼이 아마존웹서비스(AWS)에 올라가 있어 AWS에 있는 다양한 솔루션과도 연동이 수월하다. LG유플러스는 소상공인을 위한 AI 솔루션인 우리가게 AI로 틈새시장을 공략한다. AI 수요가 있지만 규모가 작은 사업자를 위한 서비스다. 지난달 월 9900원에 전화 단말과 AI 기본 응대, 손님 메모 기능을 탑재한 우리가게 AI 정액요금제를 출시했다. 예약확정, 변경에 대한 응대 및 리마인드 알림톡까지 제공하는 ‘우리가게 예약 서비스’와 현장 대기 접수 기능 및 대기 상황을 AI가 대응하는 ‘우리가게 대기 서비스’도 내년 3월 출시를 앞두고 있다. LG유플러스는 대기업 및 중견기업 AICC 시장을 주요 타깃으로 점유율을 높이고, 소상공인 시장은 우리가게 AI로 공략하는 ‘AI 3대 서비스’ 전략으로 시장을 선도한다는 목표다. 박성율 LG유플러스 기업기반사업그룹장은 “LG유플러스는 다수의 콜센터 인프라 솔루션 구축 및 운영 노하우를 통해 고객센터 통신 서비스 시장에서 우위를 점하고 있다”며 “오랜 시간 다져 온 경쟁력을 바탕으로 그룹사 AI 역량을 충분히 활용하면서 B2B AI 플랫폼으로 시장을 선도할 것” 이라고 말했다.

서울시립대학교는 지난 11일 서울시립대 도시과학빅데이터·AI연구원이 한국폴리텍대 분당융합기술교육원과 ‘AI 전문인재 양성 및 연구협업을 위한 업무 협약’을 체결했다고 12일 밝혔다. 협약의 주요 내용은 ▲도시과학 분야와 금융 분야 인공지능 연구 상호 협력 ▲빅데이터·인공지능 관련 데이터 제공 및 공동 활용, 분석기술 교류 ▲인문학 전공자 대상 인공지능 관련 교육 프로그램 제공 등이다. 전종준 서울시립대 도시과학빅데이터·AI연구원장은 “챗(Chat)GPT를 비롯해 다양한 생성형 AI가 태동하는 시기다. 우리 연구원이 보유한 빅데이터·AI 분야의 기술력과 한국폴리텍대 분당융합기술교육원 AI금융소프트웨어과의 협업 노하우로 본격적인 인공지능 연구의 상호협력과 인공지능융합인재 양성에 협업할 기회가 주어져 뜻깊다”면서 “서울시립대가 보유한 슈퍼컴퓨터 클러스터의 첨단 기술을 다양한 분야에 활용해 금융기반 AI 연구를 선도할 수 있는 계기가 되길 기대한다”고 밝혔다. 김만곤 한국폴리텍대 분당융합기술교육원 원장은 “이제는 빅데이터 시대를 지나 창조적인 AI시대로 도약하며 끊임없는 혁신과 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 우리 대학도 데이터융합SW과가 더욱 성장해 AI금융소프트웨어과로 진화함으로써 변화에 대비하고 있다”며 “특히 금융 대기업에서 오랜 직무경험과 인공지능 분야의 인재 양성의 경험이 풍부한 교수진과의 협업이 기대된다”고 전했다. 한편, 한국폴리텍대학 분당 융합기술교육원은 분당 서현동에 위치, 대졸 미취업자 등을 대상으로 AI. Biotech의 맞춤형 교육훈련을 전개하고 있다. 이번 AI금융소프트웨어 맞춤형 인재양성과정은 다음달부터 모집이 진행되며, 국가에서 교육비 및 실습비용이 전액 지원되는 과정이다. 또한 서울시립대 학생을 대상으로 인문학 전공자 대상 인공지능 교육 프로그램을 방학 중 개설할 예정이다.

LG전자가 소프트웨어 개발자들의 기술교류 및 소통을 위한 자리를 마련했다. 14일 업계에 따르면 LG전자는 이날 서울 강서 마곡 LG사이언스파크에서 ‘LG 소프트웨어 개발자 컨퍼런스 2023’을 개최했다. 오는 15일까지 진행되는 이 행사는 LG그룹 계열사가 참여하는 LG SW협의회 주관으로 열린다. LG전자는 협의회 의장사를 맡고 있다. ‘융합의 가능성’을 주제로 ▲ 인공지능·빅데이터 ▲ 모빌리티·자동차 ▲ 플랫폼·아키텍쳐 ▲ SW기술·개발문화 ▲ 클라우드 ▲ 이머징테크 등 6개 분야 33개 발표가 진행된다.LG전자를 포함한 LG 계열사는 물론 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft) 등 글로벌 소프트웨어 기업의 엔지니어 1000여명이 참여해 기술 및 개발 노하우를 공유한다. 기조연설은 배경훈 LG AI연구원장과 프로그래밍언어 자바(Java)의 창시자로 유명한 제임스 고슬링 AWS 전문엔지니어가 맡았다. 배 원장은 초거대 멀티모달 AI ‘엑사원(EXAONE) 2.0’과 그룹 내 활용방안을, 제임스 고슬링은 자신의 커리어 개발 경험과 인사이트 등을 소개했다.이어진 발표에서는 가전, TV, 전장, 상업용 디스플레이 등 다양한 분야에서 근무하는 소프트웨어 개발자들이 인공지능, 데이터, 플랫폼 설계, 음성인식 등 최신 기술의 적용 사례를 공유하고 자유롭게 의견을 나눴다. LG전자는 최근 ‘스마트 라이프 솔루션 기업’으로 변화하겠다는 미래비전을 선포하고, 전사적 소프트웨어 역량 강화에 속도를 내고 있다. 고객의 다양한 공간과 경험을 연결, 확장하기 위해서는 다양한 분야에 활용되는 소프트웨어 기술의 유기적 연결이 필수적이기 때문이다. 이를 위해 국내외 주요 대학과 협업해 맞춤형 인재 확보에 나서는 동시에 사내에서는 소프트웨어 리스킬링 프로그램을 운영하는 등 인재 양성에 속도를 내고 있다. 소프트웨어 전문가 육성을 위한 교육과 역량인증 프로그램도 운영중이다. LG전자는 SW 기술교류 및 역량강화를 위해 2016년부터 소프트웨어 개발자 콘퍼런스를 열고 있다. 박인성 LG전자 CTO부문 SW센터장 전무는 “개발자들의 자유로운 소통 기회를 늘려 소프트웨어 기술 융합에 속도를 내고 고객들의 다양한 공간과 경험을 연결하는 스마트 라이프 솔루션 기업으로의 변화와 도약에 기여해 나갈 것”이라고 말했다.

네이버가 지난 24일 베타 버전으로 출시한 대화형 인공지능(AI) 서비스 ‘클로바X’는 한국형 챗GPT로 큰 관심을 받고 있다. 사용기를 종합해 보면 해외 AI 챗봇들에 비해 한국어를 월등히 잘하고 한국 문화, 국내 최신 정보에 강하지만, 역시 피해 갈 수 없는 약점인 환각(할루시네이션) 현상도 나타난다. 환각 현상은 대규모언어모델(LLM)이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 말하는 것을 의미한다. 네이버를 포함해 생성형 AI 서비스를 출시하는 회사 대다수는 이 현상을 ‘줄였다’고 밝히지만, ‘없앴다’고는 말하지 못한다. 환각 현상은 대화형 AI 서비스 기반이 되는 LLM에 아직까지는 필연적으로 존재할 수밖에 없기 때문이다. 언어 모델은 문장 내에서 단어들 사이의 관계를 파악하고 텍스트가 어떻게 이어져야 하는지를 추론해 문장을 이어 나가는 기술이라고 생각하면 쉽다. 그런데 이 모델의 학습 초점은 내용의 맞고 틀림을 분간하는 것보다 사람처럼 자연스럽게 말하는 데 있다. 할루시네이션은 이런 모델의 특성 때문에 일어난다. 앞에 제시된 단어나 문장 뒤에 더 자연스러운 단어를 선택해 이어 붙이는 식인데, ‘거짓’인 단어가 ‘참’인 단어보다 통계적으로 더 자연스러우면 선택될 수 있다. 예를 들어 미 항공우주국(NASA)의 제임스웹 망원경이 찍은 첫 번째 태양계 밖 행성 사진에 관한 기사와 텍스트 자료가 많다 보니 지난 2월 구글의 ‘바드’는 태양계 밖 행성을 찍은 역사상 첫 번째 사진을 이 망원경이 찍은 것처럼 말을 만들어 냈다. 이런 현상이 나타나서 오히려 AI에 대한 두려움이 다소 줄어들거나 맹신을 차단하는 순기능도 있었다. 하지만 실용적인 분야에 사용할 때 환각 현상이 발생하면 곤란하다. AI의 답변을 믿고 중요한 손님을 모시고 찾아간 식당이 실제로는 존재하지 않는 곳이라면 얼마나 난감할까. 다행히 네이버가 다음달 베타 출시하는 대화형 AI 검색 서비스 ‘큐’(Cue:)는 클로바X와는 작동 방식이 다르다. 네이버 측의 설명에 따르면 클로바X는 기반 모델인 하이퍼클로바X와 대화하는 서비스이고, 큐는 모델에게 검색을 시키는 서비스다. 여기에 3단계 기술을 적용해 환각 현상을 72% 줄였다고 한다. 기본 모델을 사용 목적에 맞게 미세 조정하는 파인튜닝도 할루시네이션을 줄이는 데 효과적이다. LG AI연구원이 최근 발표한 전문가용 대화형 AI 서비스는 검증된 논문만을 학습해 할루시네이션을 최소화했다고 한다.

‘선택과 집중’ 전략에 따라 그룹 사업 체질 개선을 이끌고 있는 구광모 LG그룹 회장이 인공지능(AI)·바이오·클린테크(A·B·C) 사업 육성에 더욱 속도를 낸다. 세 분야에 집중 투자해 생활가전과 배터리를 잇는 그룹 성장 동력으로 삼겠다는 의지로 풀이된다. 24일 LG에 따르면 구 회장은 지난 21일(현지시간)부터 나흘 동안 미국 보스턴과 캐나다 토론토를 방문해 LG의 미래 사업으로 꼽은 바이오와 AI 분야의 시장 동향을 점검했다. 보스턴은 글로벌 바이오산업의 ‘메카’로, 전 세계 바이오 관련 기업과 연구기관 2000여개가 밀집해 있다. 앞서 LG화학 생명과학본부도 2019년 바이오 분야 혁신 기술 도입 및 글로벌 신약 개발을 위해 보스턴 법인인 이노베이션센터를 설립했다. 올 1월 LG화학이 인수한 미국의 항암신약 기업 ‘아베오 파마슈티컬스’도 기존 사무실을 생명과학 보스턴 법인과 통합하고 협력을 확대하고 있다. 구 회장은 글로벌 이노베이션센터에서 손지웅 LG화학 생명과학본부장, 이동수 보스턴 법인장, 마이클 베일리 아베오 최고경영자(CEO) 등과 만나 신약사업 방향 및 글로벌 상업화 역량 강화 방안 등을 점검했다.구 회장은 이 자리에서 “그룹의 성장사를 돌이켜 보면 LG는 늘 10년, 20년을 미리 준비해 새로운 산업을 주도해 왔다”면서 “지금 LG의 주력사업 중 하나인 배터리 사업도 30년이 넘는 기술 개발과 투자가 뒷받침되고 수많은 시행착오 속에서도 끊임없는 실행을 이어 간 도전의 역사”라고 말했다. 이어 “LG의 바이오 사업이 지금은 비록 작은 씨앗이지만 꺾임 없이 노력하고 도전해 나간다면 LG를 대표하는 미래 거목으로 성장할 것”이라고 강조했다. 토론토로 글로벌 경영 현장을 옮긴 구 회장은 그룹의 글로벌 AI 연구 거점인 ‘LG전자 AI 랩’과 현지 스타트업, 연구기관 등을 잇따라 찾으며 신사업을 모색했다. LG전자 AI랩은 이 분야 최고 권위를 자랑하는 토론토대와 산학 협력 과제를 수행하며 LG전자 내 AI 분야의 선행 연구에 집중하고 있다. 구 회장은 배경훈 LG AI연구원장과 김병훈 LG전자 최고기술책임자(CTO) 등과 미팅을 진행하면서 “AI는 향후 모든 산업에 혁신을 촉발하고 이를 어떻게 준비하는가에 따라 사업 구도에 커다란 파급력을 미칠 미래 게임체인저”라고 지목하면서 “AI를 통한 혁신도 단순한 제품과 서비스 개선 차원을 넘어 고객의 관점에서 제공할 수 있는 가치를 치열하게 고민해 가야 한다”고 주문했다. LG 관계자는 “이번 현장경영에서 LG의 계열사뿐만 아니라 세계 최고 수준의 항암 연구소, AI 분야 연구소 등을 찾아 산업 생태계를 살핀 것은 AI, 바이오 등의 미래 사업들을 글로벌 톱 수준으로 육성해 미래 산업을 선도하겠다는 구 회장의 의지가 담긴 행보”라고 설명했다.

‘선택과 집중’ 전략에 따라 그룹 사업 체질 개선을 이끌고 있는 구광모 LG그룹 회장이 인공지능(AI)·바이오·클린테크(A·B·C) 사업 육성에 더욱 속도를 낸다. 세 분야에 집중 투자해 생활가전과 배터리를 잇는 그룹 성장 동력으로 삼겠다는 의지로 풀이된다. 24일 LG에 따르면 구 회장은 지난 21일(현지시간)부터 나흘 동안 미국 보스턴과 캐나다 토론토를 방문해 LG의 미래 사업으로 꼽은 바이오와 AI 분야의 시장 트렌드를 점검했다. 보스턴은 글로벌 바이오 산업의 ‘메카’로, 전 세계 바이오 관련 기업과 연구기관 2000여개가 밀집해 있다.앞서 LG화학 생명과학본부도 2019년 바이오 분야 혁신 기술 도입 및 글로벌 신약 개발을 위해 보스턴 법인인 이노베이션센터를 설립했다. 올 1월 LG화학이 인수한 미국의 항암신약 기업 ‘아베오 파마슈티컬스’도 기존 사무실을 생명과학 보스턴 법인과 통합하고 협력을 확대하고 있다. 구 회장은 글로벌 이노베이션센터에서 손지웅 LG화학 생명과학본부장, 이동수 보스턴 법인장, 마이클 베일리 아베오 최고경영자(CEO) 등과 만나 신약사업 방향 및 글로벌 상업화 역량 강화 방안 등을 점검했다. 구 회장은 이 자리에서 “그룹의 성장사를 돌이켜보면 LG는 늘 10년, 20년을 미리 준비해 새로운 산업을 주도해 왔다”라면서 “지금 LG의 주력사업 중 하나인 배터리 사업도 30년이 넘는 기술 개발과 투자가 뒷받침되고 수많은 시행착오 속에서도 끊임없는 실행을 이어간 도전의 역사”라고 말했다. 이어 “LG의 바이오 사업이 지금은 비록 작은 씨앗이지만 꺾임 없이 노력하고 도전해 나간다면 LG를 대표하는 미래 거목으로 성장할 것”이라고 강조했다. 토론토로 글로벌 경영 현장을 옮긴 구 회장은 그룹의 글로벌 AI 연구 거점인 ‘LG전자 AI 랩’과 현지 스타트업, 연구기관 등을 잇따라 찾으며 신사업을 모색했다. LG전자 AI랩은 이 분야 최고 권위를 자랑하는 토론토대학교와 산학 협력 과제를 수행하며 LG전자 내 AI 분야의 선행 연구에 집중하고 있다.구 회장은 배경훈 LG AI연구원장과 김병훈 LG전자 최고기술책임자(CTO) 등과 미팅을 진행하면서 “AI는 향후 모든 산업에 혁신을 촉발하고, 이를 어떻게 준비하는가에 따라 사업 구도에 커다란 파급력을 미칠 미래 게임체인저”라고 지목하면서 “AI를 통한 혁신도 단순한 제품과 서비스의 개선 차원을 넘어 고객의 관점에서 제공할 수 있는 가치를 치열하게 고민해가야 한다”고 주문했다. LG 관계자는 “이번 현장경영에서 LG의 계열사뿐만 아니라 세계 최고 수준의 항암 연구소, AI 분야 연구소 등을 찾아 산업 생태계를 살핀 것은 AI, 바이오 등의 미래 사업들을 글로벌 톱 수준으로 육성해 미래 산업을 선도하겠다는 구 회장의 의지가 담긴 행보”라고 설명했다.

LG가 AI 기술 경쟁력 강화에 힘을 쏟고 있다. 특히 LG의 AI 싱크탱크인 LG AI연구원은 미국 미시간대, 한국 서울대, 캐나다 토론토대 등과 공동 연구를 활발히 진행 중이다. 18일 LG에 따르면 LG AI연구원은 지난달 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 ‘초거대 AI가 인류가 쌓아온 지식을 AI가 스스로 학습해 활용할 수 있다면 질병, 에너지와 같은 세상의 난제를 해결하는 데 도움이 될 수 있을 것’이라는 아이디어를 구체화한 플랫폼이다. 엑사원이 논문∙특허 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.

‘챗GPT’(AI 챗봇)나 ‘미드저니’(이미지 생성 AI) 등을 통해 대중에 친숙해진 생성형 인공지능(AI)은 자칫 대화를 나누거나 그림을 그려 주는 가벼운 서비스 정도로 인식되기 쉽다. 하지만 생성 AI를 전문 분야에서 활용할 수 있도록 고도화한 서비스가 국내에서도 속속 공개되고 있다. LG AI연구원이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 소개한 ‘엑사원 디스커버리’는 화학·바이오 분야 발전을 앞당길 신소재·신물질·신약 개발 플랫폼이다. AI를 활용한 신약 개발은 개발 기간을 줄이고 비용을 낮춰 수조원대 신약 개발 투자 능력을 갖춘 글로벌 ‘빅파마’와의 격차를 줄일 수 있다. 제약바이오 산업의 ‘힘의 논리’를 바꿀 수 있는 힘을 가진 AI 신약 개발에 국내 업계가 집중하는 이유다. 엑사원 디스커버리는 이미지와 언어 등 여러 정보를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 기술을 활용해 전문 문헌의 텍스트와 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등을 데이터베이스화하는 기술을 적용했다. 연구원은 소재 구조 설계, 소재 합성 예측이 가능한 엑사원 디스커버리로 40개월이 걸리는 연구개발 기간을 5개월로 단축할 수 있을 것으로 예상했다. 앞서 카카오브레인 AI신약연구팀은 단백질 구조 예측 프레임워크 ‘솔벤트’를 공개했다. 솔벤트는 글로벌 기업의 단백질 구조 예측 AI보다 최소 3배 이상 빠른 속도로 단백질 구조를 예측할 수 있다. 이날 ‘AI 토크콘서트’를 연 LG AI연구원의 배경훈 원장은 공개된 플랫폼들에 관해 “LG 계열사, 전문 파트너사 중심으로 실질적인 산업 현장에서 사례를 만드는 데 집중하고 있다”고 설명했다. 일반인이 아닌 전문 분야 종사자들이 엑사원 2.0을 통해 더 빠르고 편리하게 각 분야에 특화된 ‘전문가 AI’를 사용할 수 있도록 개발했다는 얘기다. ‘엑사원 유니버스’는 전문가의 지식 생산·소비를 위해 만들어진 대화형 AI 플랫폼이다. 엑사원 유니버스는 전문성이 필요한 분야의 질문에 대해 거짓을 사실처럼 말하는 ‘헐루시네이션’(환각) 현상 없이 근거에 기반한 정확한 답변을 생성한다. ‘엑사원 아틀리에’는 그룹 내외부 전문 디자이너를 대상으로 한 서비스를 준비 중이다. 창의적 발상을 돕는 엑사원 아틀리에는 이미지를 언어로 표현하고 언어를 이미지로 시각화하는 멀티모달 AI 플랫폼이다. 저작권을 확보한 이미지와 텍스트가 짝을 이룬 3억 5000만장의 데이터를 학습한 엑사원 2.0을 기반으로 이미지 생성과 이해에 특화된 기능을 제공한다. 배 원장은 “LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업”이라면서 “세상의 지식을 이해하고 발견하는 상위 1%의 전문가 AI를 개발하고 있다”고 말했다.

생성형 인공지능(AI) 서비스는 ‘챗GPT’(AI 챗봇)나 ‘미드저니’(이미지 생성 AI) 등을 통해 대중에 친숙해진 나머지, 자칫 채팅이나 그림 그려주는 가벼운 서비스 정도로 인식되기 쉽다. 하지만 국내에서도 생성 AI를 전문가들이 활용할 수 있도록 고도화한 서비스가 속속 공개되고 있다. LG AI연구원이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 소개한 ‘엑사원 디스커버리’는 화학·바이오 분야 발전을 앞당길 신소재·신물질·신약 개발 플랫폼이다. AI를 활용한 신약개발은 개발기간을 줄이고 비용을 낮춰 수조원 대 신약 개발 투자 능력을 갖춘 글로벌 ‘빅파마’와의 격차를 줄일 수 있다. 제약바이오 산업의 ‘힘의 논리’를 바꿀 수 있는 힘을 가진 AI 신약 개발에 국내 업계가 집중하는 이유다. 엑사원 디스커버리는 이미지와 언어 등 여러 정보를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 기술을 활용, 전문 문헌의 텍스트와 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등까지 데이터베이스화하는 기술을 적용했다. 연구원은 엑사원 디스커버리로 AI와 대화하며 전문 문헌을 검토하고, 소재 구조 설계, 소재 합성 예측이 가능해 40개월이 걸리는 연구개발을 5개월로 단축할 수 있을 것으로 예상했다. 앞서 카카오브레인 AI신약연구팀은 단백질 구조 예측 프레임워크 ‘솔벤트’를 공개했다. 솔벤트는 글로벌 기업의 단백질 구조 예측 AI보다 최소 3배 이상 빠른 속도로 단백질 구조를 예측할 수 있다. 디스커버리, 연구개발 기간 8분의 1로 단축유니버스, 전문 문헌 바탕 근거있는 답변만아틀리에, 디자이너가 활용 가능 서비스엑사원2.0 기존 모델 성능에 비용 78% 절감 이날 ‘AI 토크 콘서트’를 연 LG AI연구원의 배경훈 원장은 공개된 플랫폼들에 관해 “LG 계열사, 전문 파트너사 중심으로 실질적인 산업현장에서 사례를 만드는 데 집중하고 있다”고 설명했다. 일반인이 아닌 전문 분야 종사자들이 엑사원 2.0을 통해 더 빠르고 편리하게 각 분야에 특화된 ‘전문가 AI’를 사용할 수 있도록 개발했다는 얘기다. ‘엑사원 유니버스’는 전문가의 지식 생산·소비를 위해 만들어진 대화형 AI 플랫폼이다. 일반인이 사용하는 AI 챗봇은 실제 사람처럼 말할 수 있는 능력에 개발 초점이 맞춰져, 거짓도 사실인 것처럼 말하는 환각(할루시네이션) 현상이 자주 일어난다. 이는 초거대 언어 모델의 고질적인 맹점으로, AI가 표출한 결과를 신뢰하기 어렵게 만든다. 이에 반해 엑사원 유니버스는 전문성이 필요한 분야 질문에 대해 근거에 기반한 정확한 답변을 생성한다. 사전 학습한 데이터는 물론 각 분야 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 제시한다.‘엑사원 아틀리에’는 그룹 내외부 전문 디자이너를 대상으로 서비스를 준비 중이다. 창의적 발상을 돕는 엑사원 아틀리에는 이미지를 언어로 표현하고 언어를 이미지로 시각화하는 멀티모달 AI 플랫폼이다. 단순 이미지 생성·설명이 아니라, 마케팅 문구나 동화 같이 창의적인 글쓰기도 가능하다. 2021년 12월 처음 선보인 초거대 AI 엑사원에서 한 단계 진화한 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 확보한 특허와 논문 등 전문 문헌 약 4500만건과 이미지 3억 5000만장을 학습했다. 특히 초거대 AI의 고비용 문제를 해결하기 위해 멀티모달 모델 경량화에 초점을 맞췄다. LG AI연구원에 따르면 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 같은 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. 멀티모달 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델보다 메모리 사용량이 2배 늘어났지만 추론 처리 시간을 83% 단축해 비용은 약 66% 절감했다. 연구원은 엑사원을 활용해 상용화한 대표 사례인 LG전자 AI 컨택센터(AICC)도 하반기 중 정식 서비스로 전환하고, 내년부터 영어권 국가로도 운영을 확대할 계획이다. 배 원장은 “LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업”이라면서 “세상의 지식을 이해하고 발견하는 상위 1%의 전문가 AI를 개발하고 있다”고 말했다.