AI 상용화를 위해 필요한 것은 무엇인가?… AI Tech 2024 참관
지난 3일 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 열려… 효과적인 AI 적용과 확산에 대한 견해 나눠
챗GPT의 등장 이후 인공지능(AI) 시대의 막이 열렸다. 산업군을 가리지 않고 AI의 중요도는 나날이 상승하고 있으며, 점차 많은 기업이 업무 프로세스에 AI를 도입하는 것을 선택이 아닌 필수의 영역으로 인지하기 시작했다. 이에 효과적인 AI 도입에 대한 논의 또한 활발하게 이뤄지고 있다.
지난 3일 코엑스 컨퍼런스 E홀에서 열린 ‘[AI Tech 2024] AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스’ 또한 ‘AI Frontier for AI Era’를 주제로 기업의 성공적인 AI 도입에 대해 논하는 자리였다.
마이크로소프트(Microsoft), 카이스트, LG CNS, 셀렉트스타(Selectstar) 등 AI 산업 분야의 전문가가 한 데 모인 이번 행사는 AI 솔루션 도입이 필수로 자리 잡은 배경에 대한 이해부터 AI가 효과적 도구로 작용하기 위한 올바른 방향성 등 AI 산업의 현재와 미래에 대한 활발한 논의가 오갔다.
과거와 많이 달라진 업무 환경
현재 많은 기업의 관심사는 ‘디지털 워크플레이스(Digital Workplace)’의 효과적인 도입에 있다. 디지털 워크플레이스는 디지털 기술로 일하는 환경과 방식을 혁신해 사용자에게 최적화하고, 생산성을 높이는 것으로 정의된다.
이를 위해서는 필요로 하는 애플리케이션, 데이터, 인프라 환경 등이 제공돼야 하는 것은 물론, 나아가 조직 문화 전반에 대한 개선 등 많은 과정이 앞서 수반돼야 한다. 그럼에도 많은 기업이 적극적으로 도입을 고민하는 까닭은, 업무 환경이 과거와 많이 변했기 때문이다.
과거 업무는 회사 사무실에서, 회사가 제공한 디바이스로 일하는 것에 그쳤다. 그러나 이제 다중 기기에 더해 사용자 개인 소유 기기를 사용하는 일은 빈번해졌으며, 팬데믹 이후 사무실 외 여러 공간에서 일하며 다중 협업을 진행하는 비중 또한 폭발적으로 증가하고 있다.
결국 이러한 업무 환경의 변화에서 야기되는 불편을 해소하고 보다 효과적인 과업 수행을 가능하게 하는 것이 디지털 워크플레이스의 실현인 것이다.
그렇다면 디지털 워크플레이스의 핵심은 뭘까? 통합 협업 공간, 통합 보안 등 여러 요소가 있겠지만, 백인송 마이크로소프트 이사가 연단에서 강조한 것은 바로 ‘AI 솔루션’이었다.
마이크로소프트가 코파일럿 서비스 등 자연어를 기반으로 한 AI 솔루션에 집중한 까닭도 같은 맥락이다. 백 이사는 “자연어를 기반으로 원하는 솔루션을 도출할 수 있다는 것은 과업 수행 과정에서 매우 큰 효율을 불러온다”며 디지털 워크플레이스 실현을 위해 AI 솔루션은 필수적인 동시에 필연적인 요소임을 강조했다.
아울러 백 이사는 “AI가 인력을 대체한다는 생각보다는 AI를 활용하는 인력이 AI를 활용하지 않는 인력을 대체한다는 관점으로 봐야 한다”며 산업 현장에서 경쟁력을 갖추기 위해 AI의 활용이 필수적이 요소로 자리매김하고 있음을 덧붙이기도 했다.
AI의 신뢰성… 명확한 기준 필요
AI 스타트업 셀렉트스타를 이끄는 김세엽 대표는 ‘AI의 신뢰성을 어떻게 평가할 것인가?’라는 질문을 던졌다. 현재 LLM(대형 언어 모델)은 구조 상 의도하지 않은 답변 생성에 따른 리스크를 안고 있고, 이는 LLM의 신뢰성 문제로 직결된다. 따라서 LLM의 신뢰성을 공정하게 평가할 수 있는 기준이 필요하다는 게 김 대표의 설명이다.
현재 LLM의 신뢰성 평가는 크게 자동 평가와 수동 평가로 나뉜다. 인력이 직접 투입되는 수동 평가에 대한 선호도가 더욱 높게 나타나지만, 서비스가 업데이트될 때마다 지속적인 평가가 이뤄져야 하는 등 평가에 할애되는 리소스의 양이 많다는 단점이 있다.
반면 자동 평가의 경우 평가에 소요되는 리소스 면에서 효율성이 높지만, 제공하는 테스트 수준의 한계 또한 명확하다. 김 대표는 이를 “수동 평가가 주관식 논술에 가깝다면 자동 평가는 객관식 문항을 푸는 정도에 그친다”는 비유를 통해 전했다.
김 대표는 “결국 신뢰성 있는 기준을 만들기 위해서는 모든 평가 방법을 적절하게 조합해서 사용할 필요가 있다”고 강조했다. 실제 셀렉트스타가 구축한 LLM 신뢰성 평가 데이터 또한 글로벌 공통 평가를 참고해 다양한 평가 기준에 근거해 구축된 것으로 알려졌다.
자사의 LLM 신뢰성 평가 데이터 구축에 대해 김 대표는 “국내에서 쓸 수 있는 공통적인 평가 기준이 필요하다고 판단 했다”고 덧붙이며, 산업 전반에 걸쳐 각 산업에 맞는 적절하고 신뢰성 높은 맞춤 평가가 확보돼야 LLM 상용화와 산업 현장의 AI 서비스 배포가 확산될 수 있음을 강조했다.
AGI를 위해 풀어야 할 숙제
AI 도입이 가지는 필연적인 의의와 신뢰성 확보에 대한 이야기가 오갔다면, 인공지능 분야의 대표적인 전문가인 김진형 카이스트 전산학부 명예교수는 AI 산업이 가야 할 방향에 대한 견해를 전했다.
김 교수에 따르면 AI 산업의 목표는 단순히 명령된 과업을 효과적으로 수행하는 데 그치지 않는다. 인류가 목표로 하는 AI의 종착역은 인간 수준의 범용 지식을 의미하는 ‘AGI(Artificial General Intelligence)’다. 이는 AI가 인간 수준의 단계로 올라서 감정을 가지는 것은 물론 자의식에 의한 목표 설정이 가능한 수준에 이르는 것을 일컫는다.
AI가 이러한 단계에 도달하기까지 아직 많은 시간이 필요함에 대해서는 김 교수도 공감하지만, 그는 “이익, 효율성 추구 등 AI 산업이 목표로 하는 방향에서 가장 중요한 목적지는 인간의 생존과 번영에 활용될 수 있는 AGI임을 간과해서는 안 된다”고 전했다.
여러 LLM이 빠르게 고도화됨에 따라 LLM은 직접 학습하지 않았던 분야일지라도 방대한 데이터를 통해 문제를 해결하는 ‘창발적 특성’이 발현되는 등, AI의 진화 속도는 빠르게 가속화되고 있지만, 김 교수는 “AGI를 실현하기 위해 아직 해결해야 할 숙제가 많다”는 견해를 밝혔다.
실제 AI는 할루시네이션 및 거짓 정보 전달 등 신뢰성의 문제와 더불어 윤리와 사회적 가치 결여 등 해결해야 할 여러 과제에 마주한 상태다. 김 교수는 이에 더해 “AI의 악의적 사용과 과도한 AI 경쟁 등 우리가 주의를 기울여야 할 문제가 많다”며 AI 산업 발전에 있어 계속해서 AI가 올바른 방향으로 나아갈 수 있도록 경각심을 가져야 함을 강조했다.
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