#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.

올해로 구광모 회장 취임 5년을 맞은 LG는 그간 구 회장을 중심으로 그룹 전체에서 펼쳐 온 ‘선택과 집중’ 전략이 구체적인 성과로 나타나고 있다. 2021년 만성 적자에 시달려 온 모바일 사업에서 26년 만에 철수하며 인공지능(AI) 기술과 전장(자동차 전기장치) 부문 투자를 강화해 온 LG전자는 올해 1분기에 이어 2분기에도 영업이익으로 삼성전자를 앞질렀다. LG전자의 2분기 연결기준 실적은 매출 19조 9988억원, 영업이익 8927억원으로 2분기 기준 최고 매출 기록을 새로 썼다. LG는 대내외 경영환경 불확실성이 높은 상황에서도 고객가치 관점에서 과감한 투자와 혁신으로 미래 준비에 속도를 내고 있다. 특히 AI·바이오·클린테크 분야를 적극 육성해 그룹사 간 시너지를 높이며 경쟁력을 강화한다는 계획이다. AI 분야에서는 최고 수준의 AI 및 빅데이터 기술을 확보하고 대규모 연구개발(R&D) 추진을 위해 5년간 3조 6000억원을 투자한다. ‘LG AI연구원’을 중심으로 초거대 AI 엑사원 및 AI 관련 연구개발에 집중하고, 엑사원을 활용해 계열사별 경영에도 활용할 방침이다. 또 이종 산업 분야와의 협업도 늘려 AI 리더십을 조기에 확보해 나갈 계획이다. 바이오 분야에서는 혁신 신약 개발을 위해 5년간 1조 5000억원 이상의 투자를 단행한다. LG화학은 혁신 신약 연구와 더불어 신약 파이프라인을 적극적으로 확대해 나간다는 전략을 세웠다. 이를 위해 인수합병(M&A) 등을 포함한 다양한 전략을 검토하고 첨단 바이오기술 확보에도 집중한다. LG는 또 바이오 소재, 신재생 에너지 산업 소재, 폐배터리 재활용, 전기차 충전 등 클린테크 분야에 5년간 1조 8000억원을 투자한다. LG에너지솔루션은 중요도가 커지고 있는 폐배터리 재활용·재사용 분야의 역량 강화를 위해 해외 업체와 협력하고, 관련된 업무협약을 체결하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 유럽을 중심으로 국제사회의 규제와 함께 중요도가 커지고 있는 클린테크도 LG가 각 계열사 역량을 집중하는 분야다. LG는 전 세계가 당면한 기후위기 문제에 책임 의식을 갖고 탄소중립과 제품 폐기물 순환체계 구축, 탄소 저감 등을 위해 계열사별로 클린테크 조직을 신설하고 기술 개발에 나섰다. LG화학은 친환경 사업을 미래 성장동력 중 하나로 선정하며 2022년 말 조직 개편을 통해 석유화학본부 내에 전담 사업 부서를 신설했다. 이 사업부에서는 재활용 소재, 바이오 소재, 탄소 저감 등 친환경 분야 유망 기술을 중심으로 친환경·지속가능한 비즈니스 사업에 집중해 저탄소 경제로 빠르게 전환되고 있는 글로벌 화학 업계를 선도해 나간다는 계획이다.

민관이 협력해 세계 최초로 초거대 인공지능(AI)을 활용한 특허심사시스템 개발을 추진한다. 이인실 특허청장은 14일 서울 강서 LG사이언스파크에서 배경훈 LG AI연구원장과 ‘AI 기반의 특허심사시스템 구축’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 특허행정 분야에 초거대 AI를 적용하는 첫 사례로, 심사 품질 제고 및 AI 활용의 가능성을 검증하게 된다. AI연구원은 초거대 AI인 ‘엑사원’ 개발을 통한 AI 개발 노하우와 관련 기술교육을 특허청에 제공한다. 특허청은 AI연구원의 전문지식을 제공받아 초거대 AI 기반의 특허심사시스템 구현에 적용할 예정으로 올해 특허문서전용 AI 언어 모델을 구축할 예정이다. 신약·소재 등 전문가를 위한 AI 기술을 연구 중인 AI연구원에 특허 정보·지식도 제공한다. 앞서 특허청은 지난 2월 심사·심판을 비롯한 특허행정 전반에 AI 기술을 적용하는 ‘AI 활용 특허행정 혁신 로드맵(2023~27년)’를 발표했다. 특허행정을 비롯해 심사·심판 및 고객서비스·데이터 구축 등 각 분야에 AI 기술을 적용할 계획이다. 이인실 특허청장은 “국가 경쟁력에서 AI 기술이 중요한 시점에 전문분야 경쟁력을 갖춘 기업과 협력의 기반을 마련하게 됐다”면서 “특허행정 분야에서 세계 최초로 초거대 AI를 적용해 심사 품질 제고가 기대된다”고 밝혔다.

의사 과학자 양성이 꼭 필요할까? 10년 뒤 기후 위기 되돌릴 수 없는 티핑포인트가 온다는데 어떻게 해야 할까? 챗GPT를 시작으로 인간을 뛰어넘는 인공지능이 나오지 않을까. 많은 사람이 궁금해하는 과학적 이슈와 현안에 대해 과학 언론인과 전문가들이 머리를 맞대는 자리가 열린다. 한국과학기자협회(회장 유용하·서울신문 과학기자)는 11일 오후 1시부터 서울 강남구 한국과학기술회관 국제회의실에서 ‘2023 과학기자대회’를 연다. 과학기자대회는 2018년에 시작해 올해로 6회를 맞는 행사다. 과학·의학계와 언론계, 일반 국민을 대상으로 주제를 공모하고 선정해 과학적 해결 방안과 정책적 대안을 논의하는 자리로 올해도 총 244개의 아이디어가 접수됐다. 이 중 79건이 접수된 챗GPT, 53건이 접수된 기후 위기, 그리고 의료 인력 수급 불균형과 의대 증원 문제와 맞물려 의학계의 뜨거운 감자가 된 의사 과학자 양성을 주제로 한 3개 세션이 진행된다. ‘의사 과학자, 왜 얼마나 필요한가?’라는 주제로 열리는 세션1에서는 전문의 출신의 조동찬 SBS 의학 전문기자가 사회를 맡고, 신찬수 한국의과대학·의학전문대학원협회 이사장, 의대 출신의 의사 과학자 김한상 연세대 의대 종양내과 교수, 이공계 출신의 의사 과학자 이근화 한양대 미생물학교실 교수, 의사 출신으로 보건복지부, 세계보건기구(WHO) 등에서 공중보건정책을 담당해 온 정통령 질병관리청 위기대응총괄과장과 정구희 SBS 기자가 의사 과학자를 어떻게 육성해야 하는지 열띤 토론을 벌인다. 두 번째 세션에서는 기상재난 및 과학 전문기자인 김진두 YTN 부국장과 이정호 경향신문 과학 담당 기자가 ‘기후 위기 골든타임 10년, 과학적 해법은’을 화두로 기후 기상환경 전문가들과 토론을 진행한다. 태풍 전문가인 강남영 경북대 기후과학연구실 교수가 기후 구조 자체의 변화로 인한 글로벌 기상재난의 심각성에 관해 설명한다. 오채운 국가녹색기술연구소 책임연구원은 올해 3월 승인된 ‘IPCC 제6차 평가보고서’를 바탕으로 ‘감축 측면에서 한국의 정책적 대응 방향성’로 주제 발표한다. 이어 김병식 강원대 방재전문대학원 교수가 극한 기상에 대한 자연 회복력의 한계와 체계적인 재난관리의 필요성을, 나성준 국립산림과학원 임업 연구사가 ‘꿀벌은 왜 감소하는가?’라는 질문에서 시작해 자연 생태계의 건강성을 유지하기 위한 대책 방안 등을 제언할 예정이다. 지난해 말부터 이슈가 되고 있는 ‘챗GPT’를 주제로 한 세션 3에서는 민옥기 한국전자통신연구원(ETRI) 초지능창의연구소장이 생성형 AI의 등장과 초거대 AI의 한계, 인공지능 기술의 발전 미래에 관해 설명한다. 과학철학자인 천현득 서울대 과학학과 교수·AI연구원 인공지능 ELSI센터장이 인공지능 기술의 발전에 따른 윤리적이고 책임감 있는 활용 방안을 이야기한다. 김민수 동아사이언스 부장이 좌장을 맡아 인공지능을 활용해 초대형 데이터를 분석해 사회문제 해결에 적용하는 연구를 진행하는 기초과학연구원(IBS) 데이터사이언스그룹의 차미영 연구책임자(CI)·카이스트 전산학부 교수와 유현재 서강대 커뮤니케이션학부 교수, 김승준 뉴스1 기자가 챗GPT를 포함해 최근 인공지능과 관련해 불거진 다양한 이슈에 대해 논의한다. 한국과학창의재단, 한국언론진흥재단이 후원하는 이번 대회는 오후 1시부터 과학기자협회 유튜브 채널(https://www.youtube.com/watch?v=hLJKJourCgs)을 통해 생중계된다.

LG 등 국내 기업들이 캐나다 밴쿠버에서 열리는 세계 최대 인공지능(AI) 학회에 대거 참가해 ‘이미지 인식(비전) AI’ 기술을 뽐낸다. LG AI연구원은 18일(현지시간)부터 22일까지 열리는 ‘국제 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR) 2023’에 LG전자, LG이노텍, LG에너지솔루션, LG유플러스 등 주요 계열사와 함께 참가해 ‘캡셔닝 AI’를 처음 공개했다. 국제학회에 처음 공개되는 캡셔닝 AI는 인간처럼 처음 보는 물체나 장면에 대해서도 이전의 경험과 지식을 활용해 이해하고 설명할 수 있는 AI다. 눈이 달려 본 것에 대해 설명할 수 있는 생성형 AI로 보면 쉽다. 캡셔닝 AI는 대량의 이미지를 관리해야 하는 기업들의 업무 효율성과 생산성을 높일 수 있다. 평균적으로 문장 5개, 키워드 10개를 10초 내에 생성할 수 있어, 이미지 범위를 1만장으로 확장하면 2일 이내에 맞춤형 이미지 검색·관리 시스템 구축에 필요한 작업을 끝낼 수 있다. CVPR은 세계 최대 공학 학술단체인 국제전기전자공학회(IEEE)와 국제컴퓨터비전재단(CVF)이 공동 주최하는 가장 권위 있는 비전 AI 학회다. AI가 카메라나 센서로 인식한 이미지를 분석하고 분류하는 기술인 비전 AI는 자율주행, 의료, 스마트공장, 광학문자인식(OCR, 금융 등), 안면인식(보안) 등 활용 범위가 매우 넓다. 올해 행사엔 9155편의 비전 AI 논문이 접수돼 25.8%에 해당하는 2359편이 발표됐다. 올해도 네이버클라우드와 카카오브레인이 CVPR에 논문을 제출해 각각 8편, 6편이 채택됐다. 네이버클라우드는 대표적으로 인터넷에서 이미지를 검색해 반자동으로 대화를 생성하고 이를 원래의 데이터셋과 함께 사용해 10배 효율적으로 모델을 학습시키는 방안을 제안했다. 카카오브레인은 CVPR에서 LG가 주최하는 이미지 캡셔닝 대회인 ‘NICE 챌린지’에서 3위를 했다. 한편 이번 행사에선 기업과 기관 117곳이 부스를 차리고 AI 인재 채용에 나선다. 올해도 구글, 애플, 아마존, 퀄컴, 메타(옛 페이스북) 등 글로벌 정보기술(IT) 기업이 부스를 차렸다. 테슬라, 아마존의 자율주행 스타트업인 죽스(ZooX)도 가장 큰 부스를 차려 인재 모집에 나섰다.

LG AI연구원이 인공지능(AI) 반도체 설계 전문 기업인 퓨리오사AI와 손잡고 AI 반도체 연구 생태계 구축에 나선다. LG AI연구원은 7일 퓨리오사AI와 차세대 AI 반도체, 생성형 AI 관련 공동 연구 및 사업화를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 초거대 AI 모델을 구동할 수 있는 차세대 AI 반도체를 개발하기 위해 기술 협력 로드맵을 마련하고 협업 범위를 넓힐 계획이다.이번 파트너십을 계기로 LG AI연구원은 퓨리오사AI가 개발 중인 2세대 AI 반도체 레니게이드로 초거대 AI 엑사원 기반의 생성형 AI 상용 기술을 검증할 예정이다. 임우형 어플라이드 AI 연구 그룹장(상무)이 퓨리오사AI와의 공동 연구와 비즈니스 모델 발굴을 담당한다. 퓨리오사AI는 초거대 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있는 최적화된 AI 반도체를 개발하기 위해 LG AI연구원의 평가와 피드백을 설계, 개발, 양산 전 과정에 반영할 계획이다. AI 반도체로 불리는 신경망처리장치(NPU)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)보다 빠르고 효율적으로 데이터를 처리할 수 있고 추론 성능도 높아 AI 분야에서 혁신을 가져올 것으로 평가받고 있다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “양사는 인류의 삶에 도움이 되는 AI를 만들자는 비전을 공유하며 강한 자생력을 갖춘 AI 기술 생태계의 토대를 마련하기 위해 노력할 것”이라고 말했다. 퓨리오사AI는 내년 상반기 2세대 AI 칩인 레니게이드를 양산할 계획이다.

LG는 미래 성장동력으로 ‘A-B-C’(AI·바이오·클린테크) 분야를 적극 육성하고 경쟁력을 강화해 나간다는 계획이다. LG는 2020년 각 계열사에 흩어져 있던 AI 개발 역량을 한곳에 모아 그룹 차원의 AI 연구 허브로 ‘LG AI연구원’을 설립했다. LG AI연구원은 설립 1년 만인 2021년 연말 초거대 AI ‘엑사원’(EXAONE)을 공개했다. ‘초거대 AI’는 대용량 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 사고·학습·판단할 수 있는 AI를 말한다. 엑사원 공개 이후 1년 만인 지난해 12월에는 ‘AI 경량화·최적화’ 신기술을 적용한 초거대 언어모델을 선보였으며, 지난 2월 1일부터 4월 말까지 서울대 AI연구원, 셔터스톡과 함께 ‘LG 글로벌 AI 챌린지’를 개최해 AI가 이미지로 인식한 내용을 언어로 정확히 표현하는 능력을 평가하기도 했다. 엑사원은 말뭉치 6000억개 이상과 언어·이미지가 결합해 있는 고해상도 이미지 3억 5000만장 이상의 세계 최대 규모 수준의 데이터를 학습했다. 또한 IT금융의료제조통신 등 다양한 분야의 산업 데이터까지 학습하고 있어 다른 초거대 AI 모델들이 가지지 못한 차별화한 경쟁력을 갖췄다. LG 계열사인 LG화학은 항암 영역의 혁신 신약을 중심으로 글로벌 신약 공급 파이프라인을 확보해 글로벌 제약사로 거듭난다는 계획이다. 이를 위해 지난 1월 미국 FDA 승인 신장암 치료제를 보유한 아베오 파마슈티컬스사를 인수·합병했다. 이번 인수로 단기간에 미국 내 항암 상업화 역량을 확보하는 한편, 미국에 다양한 자체 개발 신약을 출시할 수 있는 교두보를 마련했다. LG에너지솔루션은 폐배터리 재활용·재사용 역량을 강화해 친환경 경영에 앞장선다. 배터리 제조 과정에서 수반되는 환경문제, 폐기물 처리 이슈 등으로 폐배터리 재활용·재사용의 중요성이 높아지는 만큼 관련 투자와 연구도 지속한다는 방침이다. 특히 GM과의 합작법인인 얼티엄셀즈를 통해 북미 최대 배터리 리사이클링 업체 ‘리사이클’(Li-Cycle)과 미국 합작공장의 폐배터리 재활용 협력에 나섰다. 뿐만 아니라 유럽 폴란드 브로츠와프나 한국 오창 등 다른 공장에서도 폐배터리 재활용을 위해 유수의 업체들과 협력을 진행하고 있다. LG전자와 LG유플러스는 전기차 충전 시장을 공략하며 친환경 클린테크 사업에 나선다. LG전자는 BS(Business Solution)사업본부 산하에 ‘EV충전사업담당’을 신설해 전기차 충전 설비 제작 및 기술 개발에 나선다. LG유플러스는 전기차 충전 인프라 구축과 비용 과금 체계 설계를 책임질 ‘EV충전사업단’을 신설했다. 신규 조직을 통해 전기충전 예약용 앱 개발, 전기차 충전소 지리 정보 제공 서비스 등 전기차 충전 관련 플랫폼 사업을 추진할 예정이다.

서울시립대학교는 최근 환경부에서 발주한 환경기술개발사업 분야에서 ‘생활화학제품 함유 혼합물 대상 인체 복합 유해성 평가용 AOP를 반영한 통합시험평가접근법(ITS·IATA) 활용 기술 개발’ 과제를 수주했다고 2일 밝혔다. 이 사업은 서울시립대 화학물질빅데이터연구센터에서 총괄 연구기관으로 수주한 사업으로, 동덕여대와 한국화학연구원이 협동 연구기관으로 참여한다. 올해부터 2027년까지 총 5년간 진행되며, 총사업비는 약 88억원(올해 사업비 약 13억 3000만원)이다. 단계 평가(3년+2년)를 통해 성과 진단과 후속 지원이 이뤄진다. 이 연구과제를 수주한 최진희 서울시립대 환경공학부 교수는 “최근 생활화학제품의 안전성에 대한 국민적 우려가 확산하고 있는 데 반해 생활화학제품의 통합노출을 평가할 수 있는 기술은 부족하다”면서 “이를 해결하고자 첨단 데이터과학 기술을 활용해 생활화학제품 혼합물의 독성을 예측할 수 있는 기술을 개발할 예정”이라고 말했다. 한편, 서울시립대 화학물질빅데이터연구센터는 서울시립대 도시과학빅데이터AI연구원 산하에 설립된 센터로, 화학물질 안전관리 분야의 난제를 인공지능, 데이터과학 등 첨단 연구개발기법을 활용해 해결하려는 다학제적 융합 연구와 교육 사업을 수행하고 있다.

한국과학기자협회(회장 유용하)와 LG AI연구원(원장 배경훈)은 지난 1일 과학언론 진흥과 AI기술 개발에 대한 대국민 소통 활성화를 위한 업무 협약(MOU)을 맺였다. 양 기관은 이번 협약을 통해 ▲과학언론인의 전문 보도 역량 강화를 위한 해외 취재 지원 ▲AI 기술 분야 이슈 발굴, 확산 및 연구개발 성과 홍보 ▲언론계와 AI 연구계와의 상호 교류 및 소통 활성화 ▲AI 기술 정보, 자료의 제공 및 전문가 추천 등에서 공동 협력키로 했다. 유용하 과학기자협회장은 “양 기관은 이번 협약을 계기로 과학 담당 기자들이 전문 연구자와 함께 AI 분야 해외 주요 학회에 참여해 취재할 수 있도록 적극 지원할 계획”이라고 말했다.