專門家 뺨치는 專門 知識으로 武裝한 AI 時代 온다

[IT東亞 권택경 記者] “11時間 飛行 끝에 라스베이거스에 到着했어. 時差로 인한 疲勞感이 얼굴에 드러날 거 같은데, 助言 付託해.”

지난 1月 美國 라스베이거스에서 열린 CES 2024에서 基調演說에 나선 니콜라스 히에로니무스 로레알 CEO가 로레알의 챗봇 ‘뷰티 지니어스’에 던진 質問이다. 히에로니무스 CEO의 質問에 뷰티 지니어스는 于先 로레알의 아이세럼 製品을 推薦하더니 이어 좀 더 具體的인 皮膚 診斷을 위한 寫眞을 要請한다.

로레알의 ‘뷰티 지니어스’는 오픈AI의 챗GPT가 觸發한 生成型 AI 烈風이 어떻게 變化하고 나아갈지 보여주는 事例다. 産業과 日常 各 分野에 生成型 AI 活用 事例가 늘어나면서 特定 專門 分野에 最適化 된, 이른바 도메인(分野) 特化 AI가 떠오르고 있다.

챗GPT와 같은 챗봇이 汎用 巨大言語모델(LLM)에 基盤하고 있다면, 도메인 特化 AI는 該當 分野의 專門 知識을 集中的으로 학습시키고 微細 調整을 거친 모델을 使用한다. 假令 로레알은 37個 局에서 뷰티 事業을 펼치며 2018年부터 쌓아온 10PB(페타바이트) 規模의 데이터를 뷰티 지니어스에 녹여냈다. 인터넷에 公開된 情報를 마구잡이로 學習한 旣存 LLM 基盤 AI보다 答辯 正確度를 높일 수 있고, 幻覺 現象도 줄일 수 있어 各種 專門 分野에서 AI 活用度를 높이기 위한 解法으로 注目받는다.

專門 分野에 한해서는 規模가 더 큰 모델보다도 뛰어난 性能을 낼 수 있다는 點도 强點으로 꼽힌다. 이처럼 小型 모델로도 充分한 性能을 낼 수 있기에 最近 AI 業界의 大勢로 떠오른 온디바이스 AI로도 具現이 容易하다는 點도 長點이다. 온디바이스 AI는 클라우드가 아닌 機器 自體에서 驅動되는 AI를 말한다. 인터넷 連結 없이도 使用이 可能하며, 敏感한 企業 內部 資料나 個人 情報가 클라우드 서버로 電送되는 일도 없어 保安 問題에서도 자유롭다.

國內 AI 스타트업은 업스테이지는 學習 플랫폼 ‘콴다’를 運營하는 매스프레소, KT와 함께 數學 도메인 特化 AI인 ‘매스GPT(MathGPT, 假稱)’를 開發해 선보이기도 했다. KT가 인프라를, 콴다가 數學 特化 노하우와 學習 데이터를 提供한 것으로 알려졌다. 매스GPT는 言語 모델 修學 能力을 評價하는 ‘MATH’, ‘GSM8K’ 等 벤치마크 테스트에서 마이크로소프트, 오픈AI를 뛰어넘는 成果를 거둔 것으로 傳해졌다.

專門職 領域도 넘본다. 法律 分野가 代表的이다. 리걸테크 企業 인텔리콘은 지난해 法律推論 AI 相談 챗봇人 ‘로GPT’를 선보였다. 300萬 件 以上의 法令, 判例, 法律論文, 事件케이스 等을 LLM에 학습시켰다. 로톡을 運營하는 로앤컴퍼니도 GPT4를 基盤으로 法律 AI ‘빅케이스GPT’를 開發 中이다. ‘빅케이스GPT’는 지난해 열린 第12回 辯護士試驗 客觀式 問題에서 正答率 53.3%를 達成해 33%에 그친 旣存 GPT4보다 높은 成跡을 거뒀다. 로앤컴퍼니는 高度化 過程을 거쳐 AI 法律 祕書 서비스 等에 빅케이스GPT를 活用할 計劃이다.

醫療 分野도 例外가 아니다. 구글의 醫療 特化 生成型 AI인 ‘메드-팜2(Med-PaLM2)’는 美國의 醫師免許試驗(USMLE)에서 通過 基準値로 알려진 60點臺를 훌쩍 넘은 86點을 記錄하며 놀라움을 안긴 바 있다.

스타트업들도 各 事業 領域에서 蓄積한 데이터를 活用한 特化 AI 서비스 開發을 서두르고 있다. 리테일테크 分野 스타트業인 넥스트페이먼츠는 오픈AI의 應用 프로그램 인터페이스(API)를 스마트 商店 솔루션을 結合해 ‘오더 어시스턴트’, ‘스토어 매니지먼트 어시스턴트’ 等의 AI 祕書 開發에 나섰다. 特히 스토어 매니지먼트 어시스턴트는 流動 人口 情報, 賣出 情報 等 賣場 內外에서 蒐集한 데이터를 活用해 店主들에게 賣場 運營과 關聯한 分析과 助言을 맞춤型으로 提供하는 게 特徵이다.

이처럼 特化 AI가 浮上하면서 이를 학습시킬 때 必要한 데이터나 個人情報 關聯 規制 빗장을 緩和할 必要가 있다는 목소리도 나온다. 한 스타트業 關係者는 “AI를 通해 맞춤型 서비스를 提供하기 위해선 個人情報를 비롯한 데이터 活用이 必須的인데, 클라우드를 使用할 境遇에는 國外移轉을 위한 同意 및 認證 等 節次나 過程이 까다로워 스타트업 立場에선 負擔이 된다”고 말했다.

金融圈과 公共 分野에서도 業務用 端末機와 인터넷用 端末機를 分離하도록 한 現行 網 分離 規制 또한 데이터 活用을 어렵게 한다는 批判이 끊임없이 提起돼 왔다. 데이터 重要度에 따라 柔軟한 網 分離 規制를 適用하는 海外와 달리 國內 網 分離 規制는 企業 狀況이나 데이터 重要度 等과 無關하게 一律的으로 適用돼 디지털 轉換과 AI 革新을 가로막는다는 게 業界의 不滿이다.

政府 또한 이런 批判 목소리를 受容해 制度 改善 움직임에 나선 模樣새다. 網 分離 規制는 尹錫悅 大統領이 制度 改善 檢討를 指示하면서 지난달 汎政府 태스크포스가 꾸려져 改善案 마련에 着手한 狀態다.

科學技術情報通信部度 特化 AI 開發과 擴散을 支援하기 위해 規制 革新을 비롯한 全方位的인 支援을 約束했다. 科技情通部는 앞선 1月 ‘超巨大 AI 플래그십 프로젝트’를 통해 法律, 醫療, 心理相談, 미디어·文化, 學術 分野에서 AI 日常化와 專門化를 推進한다는 計劃을 밝힌 바 있다. 지난 13日에도 法律, 敎育, 醫療 等 5代 分野 AI 日常化에 豫算 7737億 원을 投入하고, 데이터, 規制革新, 人材養成 및 金融?稅制 支援 等 AI 革新이 迅速하게 擴散될 수 있도록 全方位的으로 支援할 計劃이라고 밝혔다.

글 / IT東亞 권택경 (tk@itdonga.com)