*이 글은 외부 필자인 최정훈님의 기고입니다. 얼마 전 네이버에서 하이퍼 클로바 X를 발표했습니다. 조만간 카카오도 AI를 발표할 예정이라고 하죠. 지난번에 2023년 상반기 트렌드를 정리하는 글을 기고한 적이 있습니다만, 향후 몇 년간 가장 중요한 트렌드는 AI일 것이라고 예측해 볼 수 있을 것 같습니다. 물론 이런 견해에 의문을 갖는 분도 있을 겁니다. 그동안 이런 호들갑(?)이 한두 번도 아니었고, 얼마 전까지는 메타버스가 세상을 바꿀 것처럼 떠들썩했으니까요. 또 코로나 이후 다시는 이전 세상으로 돌아갈 수 없을 거라더니 화상회의가 좀 늘어난 것 말고 달라진 게 뭐냐고 할 수도 있습니다. AI도 잠깐의 유행에 그치고 말까요? 오늘은 작은 회사나 개인의 입장에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 이야기해 볼까 합니다. AI의 쓸모 최근 딜로이트는 '인공지능 활용서'라는 제목의 보고서를 발표했는데요. 이 보고서의 서문에서 '6대 산업에서 바로 적용할 수 있는 강력한 AI 활용사례를 소개'한다고 밝히고 있습니다. 그리고 각 사례를 종합적으로 봤을 때 AI는 대략 아래 6가지 형태로 가치를 창출한다고 분석하고 있죠. (참조 - 인공지능(AI) 활용서: 6대 산업별 활용사례)

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. 잘나가는 NVIDIA 지난 8월 23일, NVIDIA의 실적 발표가 있었습니다. 올해 2분기 EPS 기준 29%의 어닝 서프라이즈를 기록했고, 매출은 전년 동기 대비 101% 성장, 전분기 대비 88% 성장했습니다. 가히 폭발적인 성장이라 말할 수 있습니다. *EPS : 주당순이익. 당기순이익을 유통주식수로 나눈 값으로, 1주당 창출한 이익을 말한다. 기업의 수익성 증감을 판단할 때 통상적으로 EPS 변화를 관찰한다. 구성요소를 뜯어보면 Data Center가 매출의 73%를 차지하고, 전년 동기 대비 141% 성장을 보였습니다. 세계 경기가 안 좋다고 하고 빅테크 기업은 연일 투자를 축소한다고 하는데요, NVIDIA는 어떻게 데이터 센터 영역에서 성장을 이끌어낼 수 있었는지 많은 사람들이 궁금해했습니다. 이에 대해 젠슨 황은 주주총회에서 다음과 같이 언급했습니다. "The data centers around the world are taking that capital spend and focusing it on two most important trends of computing today, accelerated computing and generative AI, and so I think this is not a near-term thing, this is a long-term industry transition." 데이터 센터의 수요는 가속 컴퓨팅과 생성형 AI*로 산업이 전환됨에 따라 발생하는 장기 수요라고 말합니다. *생성형 AI : Generative AI. 특정한 요구에 따라 텍스트와 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능을 말한다. 텍스트 영역에서는 ChatGPT가, 이미지 영역에서는 Midjourney가 생성형 AI의 대표적인 사례다. 빅테크 회사들이 AI에 집중하고 투자를 집행해 나가는 모습에서 산업이 전환되어 가는 모습을 교차로 확인할 수도 있었고요. 반짝 실적이 아닌, 해자를 구축하여 실적을 뽑아 내는 단계로 볼 수 있을 겁니다. NPU 시장은 어떻게 되는 건가요? AI 반도체의 주요 섹터인 NPU 시장은 여전히 뜨겁습니다.

인공지능(AI) 관련 기업들이 주목을 받기 시작하면서 로보어드바이저에 대한 관심도 덩달아 높아지고 있습니다. 코스콤의 로보어드바이저 테스트베드 운영 현황에 따르면 2022년 12월 말 기준 로보어드바이저 계약자수는 33만8179명이었는데요. 2023년 7월 말 기준 계약자수는 11.52% 증가해 37만7126명을 기록했습니다. 로보어드바이저는 투자자문인력을 대신하고 딥러닝 등 인공지능 기술을 적용해 비용과 시간을 줄일 수 있다는 장점이 있는데요. 개인의 투자 성향 등을 반영해 자동으로 투자 포트폴리오를 구성하고 리밸런싱(재구성)하며 운용하는 온라인상의 자산 관리 서비스입니다. 국내에 출시된 로보어드바이저는 서비스 관점에서 크게 상품추천형, 정보제공형 투자자문형, 투자일임형으로 구분할 수 있습니다. 상품추천형은 금융회사 등이 금융상품을 판매할 목적으로 단일 금융상품이나 금융상품 포트폴리오를 추천하는 로보어드바이저인데요. 은행의 펀드 로보어드바이저가 해당됩니다. 정보제공형은 금융상품이나 상장종목 등에 대한 정보를 제공하는 로보어드바이저를 뜻하죠. 투자자문형과 투자일임형은 자본시장법에 따라 금융위원회에 등록한 투자자문업자 또는 투자일임업자가 제공하는 로보어드바이저입니다. 투자자문형은 투자자에게 자산구성과 재구성 사항을 추천하고 투자자의 의사결정에 따라 자산을 운용하고요. 투자일임형은 투자자로부터 전권을 부여받아 투자자 대신 로보어드바이저가 직접 자산을 운용합니다. 오늘 살펴볼 7개의 기업(서비스) 중 투자자문형은 에임과 불리오고요. 파운트, 핀트, 콴텍, 든든, 퀀팃은 투자자문과 일임형 모두 하고 있습니다. 1. 파운트 파운트는 2015년 11월에 설립된 기업입니다. 파운트의 자회사 파운트투자자문은 파운트 앱을 운영하고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 도메인(domain)은 서비스에 접속할 수 있게 해주는 매개체이자 기업 정체성을 상징하는 닉네임이기도 합니다. 일반적으로는 자신들의 기업 이름이나 서비스명을 도메인으로 선택합니다. 하지만 브랜드를 대표하는 직관적인 단어나 널리 알려진 약어, 즉 '프리미엄 도메인'을 같이 활용하기도 합니다. 이런 프리미엄 도메인은 그 자체만으로도 큰 가치를 지닙니다. 지금까지 공개 거래된 도메인 가격 순위를 보면 다음과 같습니다. 1) business.com : 3억4500만달러(4602억원) 2) lasvegas.com : 9천만달러(1200억6000만원) 3) carinsurance.com : 4970만달러(663억원) 4) insurance.com : 3560만달러(475억원) 5) vacationrentals.com : 3500만달러(467억원) (참조 - Top 5 Most Expensive Domain Names) 일론 머스크의 도메인 사랑 일론 머스크는 이런 프리미엄 도메인을 선호하기로 유명합니다. 최근에도 오픈AI가 소유하고 있던 도메인 주소 'ai.com'을 인수한 뒤, 자신이 소유한 'x.ai'로 리디렉션했습니다. x.AI는 일론 머스크를 비롯해 딥마인드, 오픈AI, 마이크로소프트 등 AI 분야 전문가 12명이 모여서 '우주의 본질을 이해한다(Understand The Universe)' 라는 목표로 세운 AI 기업입니다. 앞서 소개한 도메인들은 공개적인 거래 기록이 있지만, 사실 이렇게 상징성이 높은 도메인 거래는 대부분 비공개로 이루어집니다.

네이버웹툰에게 'AI 웹툰 보이콧' 사태가 지니는 의미 "최근 생성형 AI에 많은 저작권 논란이 있다는 것을 잘 압니다" "이런 논란이 없으면서도 실제로 쓸 수 있는 (AI에) 접근하려고 합니다" (김준구 네이버웹툰 대표, '단23' 컨퍼런스 중) 지난 2023년 8월 네이버는 AI를 대대적으로 다루는 '단23'이라는 대형 컨퍼런스를 열었습니다. (참조 - 네이버 C레벨들 총출동한 하이퍼클로바X 발표 총정리) 이 자리에서 네이버웹툰 김준구 대표는 생성형 AI와 관련된 논란을 언급하며, 이를 어떻게 해결해 나갈 예정인지 이야기했죠. 잠시 이 '생성형 AI 관련 논란'이 무엇인지 짚고 갈까요. 지난 2023년 5월, 네이버웹툰에서 연재를 시작한 웹툰 '신과함께 돌아온 기사왕님'은 1화를 공개한 직후 독자들의 반발과 보이콧에 직면했습니다. 1화에 공개된 몇몇 장면들이 AI로 작업된 것처럼 부자연스럽다는 의혹을 받았기 때문인데요. 현재 저작권 논란이 있는 생성형 AI를 활용했다는 점에 대해 거센 비난을 받았습니다. 이에 제작사 측에서는 후보정 과정에만 AI를 활용했으며 앞으로는 AI를 쓰지 않겠다고 해명문을 올렸는데요. 해당 사태 직후 네이버웹툰은 공모전에서 AI 활용을 제한하는 등, AI와 관련해 한결 조심스러운 움직임을 보였습니다. (참조 - AI에 그림체를 학습당한 작가들은 저작권을 인정받을 수 있을까?) AI 도입에 적극적이었던 네이버웹툰의 그간 행보를 생각하면 중요한 사건입니다. 네이버웹툰은 2019년 이미지 인식 AI 스타트업 '비닷두'를 인수해 내부 AI 조직을 운영하기 시작했고요. 불법 복제 차단 프로그램인 '툰레이더'에 AI를 적용하기도 하고,

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 새로운 골드러시 2022년 11월 OpenAI사의 ChatGPT가 발표되자 전 세계는 열광하였습니다. 오랜 기간 말로만 가능하다 믿었던 "사람처럼 자연스럽게 대화하는 인공지능(AI)"이 등장한 것입니다. OpenAI는 거기서 멈추지 않았습니다. 2023년 3월 1일 API를 공개하면서 누구나 ChatGPT를 이용하여 자신만의 서비스를 개발할 수 있도록 허용했습니다. API란 Application Programming Interface의 약자로 여기서는 개발자들이 ChatGPT를 끌어다 쓸 수 있는 약속된 방법을 의미합니다. 미국의 테크 언론사 WIRED는 이에 대해 "Let the AI Gold Rush begin", 즉 인공지능 골드러시를 개막한다는 표현을 사용했습니다. (참조 - ChatGPT's API Is Here. Let the AI Gold Rush Begin) 그 뒤 ChatGPT를 활용한 서비스는 폭발적으로 증가하기 시작했습니다. OpenAI는 전년도 월평균 300억원가량의 매출을 기록했습니다. 그런데 2023년 여름에는 월 매출이 1000억원을 충분히 초과하며, 매출의 상당량이 ChatGPT API 사용에서 나온다는 분석이 로이터 등 여러 매체에서 언급되었습니다. 정확한 통계는 아직 확인이 불가하지만, ChatGPT를 이용해 개발한 서비스들이 그만큼 빠르게 늘고 있다는 의미입니다. IT 서비스 기업들이 ChatGPT를 앞다투어 도입하는 이유는 분명합니다. 클릭과 응답이라는 한정된 상호작용을 자연스러운 대화라는 상호작용으로 확장해 주기 때문입니다. 그 이전에 실제 사람이 직접 해야 했던 서비스를 훨씬 저렴한 비용으로 대체할 수 있는 것입니다. 예를 들어 영어로 얘기하면 표현을 원어민이 자주 사용하는 형태로 수정해 주는 기능은 ChatGPT 이전에는 개발이 거의 불가능했습니다.

*이 글은 외부 필자인 이두형님의 기고입니다. 지난 글에서 말씀드렸듯이, 얼마 전 열린 '비바테크 2023'에 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령도 참석했습니다. '스타트업 국가'를 내세우며 프랑스 스타트업 생태계 활성화에 큰 관심을 기울이는 마크롱이고, 유럽 최대 스타트업 박람회가 안방이나 다름없는 파리에서 열리니 특별히 놀랄 일은 아닙니다. (참조 - 유럽 최대 스타트업 포럼, '비바테크'에 다녀왔습니다) 다만 이 자리에서 밝힌 메시지는 곱씹어 볼 만합니다. "어떻게 우리의 AI 분야 챔피언들을 튼튼하게 할 수 있을까요?" "(답은) 더 많은 투자입니다" "앞으로 5억유로(7302억원)를 AI 분야에 투입하겠습니다" "또한 프랑스 대학과 기업을 연계한 AI 산업 클러스터를 5~10개 구축하고, 글로벌 중심축도 2~3개 확보하겠습니다" (에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령) 사실 프랑스 정부는 2018년부터 2022년까지 15억유로(2조2000억원)를 투입하는 AI 육성 지원 정책을 이미 시행했습니다. 마크롱 대통령이 밝힌 내용은 제2차 AI 육성안으로 해석할 수 있을 듯합니다. 그런데 다른 어떤 분야도 아닌 'AI'를 콕 집어서 투자 의지를 밝힌 이유는 무엇일까요?

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 8월 24일 오후 4시, 드디어 네이버의 초거대 언어모델 하이퍼클로바X가 공개되었습니다. 많은 이들이 한국형 ChatGPT라 할 수 있는 클로바X를 기다렸습니다. 저도 열심히 질문을 던지며 ChatGPT는 물론 구글 BARD와도 비교를 하였습니다. 참고로 몇 가지 제원을 소개하면, 클로바X의 백본(backbone) 언어모델인 하이퍼클로바X는 모델의 크기가 약 2040억개로 ChatGPT (GPT-3)의 1750억개를 넘는 크기입니다. 무엇보다도 한글을 경제적으로 표현할 수 있는 토큰 체계를 가지고 있기 때문에 ChatGPT의 한글 표현보다 약 3배 경제적입니다. 참고로 글을 언어모델에 넣으려면 먼저 토큰으로 변환해야 하는데, ChatGPT의 경우는 영어 위주의 토큰체계를 지원하기 때문에 한글은 토큰 변환 시 매우 불리합니다. 한글 문서의 경우 하이퍼클로바X는 ChatGPT 대비 이 토큰의 길이가 약 1/3로 줄어들고 따라서 처리시간 측면에서도 매우 유리해집니다. (참조 - 왜 한국어 중심 ChatGPT가 필수적인가) 하이퍼클로바X 훈련에 한글 문서가 많이 사용이 되었는데, 네이버의 소개에 의하면 ChatGPT 대비 무려 6500배의 한글문서가 사용되었다 합니다. 하이퍼클로바X는 한국어가 모국어라 할 수 있습니다. 당연히 한국 사람들은 하이퍼클로바X에 대한 기대가 클 수밖에 없습니다. 제가 전에 ChatGPT에 대해서 분석했듯이 클로바X 역시 크게 다섯 가지 영역에서 사용될 수 있습니다. 1. 창의적 글쓰기와 번역 2. 퓨샷러닝 또는 따라 하기 3. 백과사전 형식의 질문에 답하기 4. 숫자계산 5. 추론

챗GPT이후 인공지능(AI)에 대한 관심이 높아지면서 산업 분야 곳곳에 도입되고 있는데요. 한정된 시간과 인원 내에서 인재를 찾아야 하는 여러 기업들이 적극적으로 인공지능 면접 기술을 활용하고 있습니다. 인공지능 영상 면접을 제공하는 기업은 크게 제네시스랩과 무하유 등이 있는데요. 제네시스랩과 무하유는 각각 인공지능 영상 면접 솔루션인 뷰인터HR과 몬스터를 제공하고 있습니다. 뷰인터HR은 200만개가 넘는 면접 영상을 데이터의 기반으로 합니다. 얼굴 검출, 머리 움직임 등의 기술로 면접 영상을 분석하고 있죠. 몬스터는 직무별 50만개 이상의 면접 질문을 딥러닝(학습) 한 인공지능을 기반으로 합니다. 지원자의 자기소개서에 자사 문자인식 기술을 적용해 맞춤형 면접 질문을 생성하는데요. 이를 인공지능 음성 기술로 인식하고 분석해 결과를 내놓습니다. 인공지능 영상 면접을 도입한 기업들에게 왜 쓰고 있는지 장단점은 무엇인지 등을 물어봤습니다. 인공지능 면접을 도입한 계기는 인공지능 면접을 도입한 기업들 대부분은 면접의 결과를 채용의 참고 자료로 활용하고 있습니다. 인공지능 면접의 결과가 지원자의 당락을 결정하게 되면 이를 객관적이라 보기 어렵다는 세간의 인식을 반영한 것인데요. 다만, 인공지능 면접이 보편화되면서 단순 참고 자료가 아니라 일정 부분 반영되고 있기도 합니다. "인적성 검사 과정에 인공지능 면접을 도입해 운영하고 있습니다" "인공지능 면접의 결과만으로 지원자의 당락을 결정하기에는 아직 조심스러운 면이 있어 참고 자료로 활용하고 있는데요" "저희 기업에서 인공지능 면접을 도입한지 얼마 되지 않았고 인재를 놓칠 위험도 있기 때문이죠" (A 대기업)

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 사람들이 '프롬프트 엔지니어링'을 배우기 시작했습니다. 챗GPT, 구글 바드(Bard) 등이 등장하면서 대규모 언어모델(LLM)로 만든 생성 AI가 널리 퍼졌습니다. 이 생성 AI를 다양하게 활용하고자 하는 욕구도 덩달아 크게 늘었죠. 그 반작용으로 과제나 글을 공모하는 곳에 생성 AI를 무단으로 활용하는 사례가 발생하면서 이에 대한 대책을 급히 마련해야 했고요. 생성 AI 사이트에 질문하는 과정에서 기업 자산인 코드를 업로드해서 보안 문제가 생기기도 했습니다. 생성 AI를 업무와 학습에서 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지를 두고 다양한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. (참조 - 생성형AI가 실제로 업무 효율을 높인다는 실험 결과가 나왔습니다) 하지만 생성 AI는 이런 열광적인 반응을 완벽하게 만족시켜 주지 못했습니다. 기본적으로 '할루시네이션(hallucination)'이라는 큰 약점을 피하기 힘들고요. (참조 - GPT-4는 ChatGPT의 한계를 넘어설 수 있을까?) 이를 제외하더라도 답변이 다소 모호하거나 입력한 사람이 원하는 방향과 다른 방향으로 답하는 등 불만족스러운 상황이 적잖게 발생합니다. 정해진 답이 없는 글이나 그림, 혹은 반대로 아주 명확한 답이 있는 코드나 단순 지식을 찾는 경우에는 꽤 도움이 되지만요. 그 이상의 답을 원하는 이용자에겐 생성 AI가 아직 미숙해 보입니다.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. 붉은 셔츠에 잔뜩 끌어 올린 배바지, 콧수염과 부스스한 머리의 테오도르는 오늘도 한쪽 귀에 무선 이어폰을 꽂습니다. 통화 연결음 한번 없이, 이어폰 너머에선 매력적인 여성의 목소리가 들려오는데요. 그녀의 따뜻한 위로와 재치 있는 농담에 테오도르는 어느새 웃음 짓는 자신을 발견합니다. 둘은 함께 놀이공원 데이트를 하고, 기차여행을 떠나 노래 부르며, 밤새 사랑을 나누기도 합니다. 하지만 놀랍게도 영화 속에서 이 둘이 실제로 만나는 장면은 단 한번도 볼 수 없습니다. 이어폰 너머 목소리의 주인공은 실체가 없는 인공지능 OS이기 때문입니다. '그녀(Her)'는 아내와 이별한 뒤 외롭고 공허한 나날을 보내던 테오도르가 자신의 말에 귀 기울여주는 AI 사만다를 만나 사랑에 빠지는 과정을 그린 영화입니다. 영화 속 사만다를 보고 있으면 '저런 AI라면 정말 친구가 될 수 있을지 몰라' 라는 생각이 절로 드는데요. 이 사만다의 등장, 어쩌면 먼 미래의 일이 아닐지도 모릅니다. 최근 '현실 사만다'를 꿈꾸는 소셜 챗봇이 무서운 속도로 성장하고 있거든요. 오늘은 소셜 챗봇이 등장하게 된 배경과 주요 기능에 대해 알아보고요. 현재 인기를 끌고 있는 소셜 챗봇들을 통해 시장의 흐름도 함께 파악해 보겠습니다. 챗봇은 처음부터 사람을 위로해 주기 위해 탄생했습니다.

*이 글은 외부 필자인 박홍준님의 기고입니다. 여러분은 자동차, 특히 고급차를 선택할 때, 어떤 요소를 가장 따지시나요? "아무래도 편안하게 이동할 수 있는 승차감과 하차감이 가장 중요하겠죠?" "일반적인 승용차와는 다른 강력한 성능도 중요하다고 생각해요" 종합해 보면, 결국 A에서 B까지 이동하는 '과정' 얼마나 편안하고 빠르게 갈 수 있느냐로 귀결됩니다. 실제로 오래전부터 고급차를 선택하는 기준인 동시에 자동차 제조사에서 말하는 '완벽한 차'의 기준이기도 했죠. 메르세데스-벤츠가 딱 그런 브랜드입니다. 라이벌 BMW가 '이동 과정'에서의 즐거움, 즉 운전의 즐거움을 강조해 왔던 반면, 벤츠는 목적지까지 빠르고 편안하게 이동하는 걸 최고의 가치로 여겨왔습니다. 두 브랜드 차량의 실내만 봐도 알 수 있습니다. 운전하면서 속도계 못지않게 자주 봐야 하는 수치가 회전계, 이른바 'RPM 게이지'입니다. 일반적인 자동차는 회전계가 왼쪽, 속도계가 오른쪽에 있는데요. BMW는 회전계를 더 자주 봐야 한다고 생각해서 오른쪽에 배치했습니다. 반면, 벤츠는 2000년대까지 RPM 게이지를 아예 표시하지도 않았습니다.

지난해 요맘때 즈음이었죠. 생성형AI는 전 세계 시장을 강타했고, 업무부터 일상까지 꽤 많은 부분에서 거대한 혁신이 있을 것이란 전망이 나왔습니다. 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등 AI가 개입하지 않는 분야를 찾기 힘들게 될 것이며 하급 스킬을 지닌 근로자들의 일자리가 사라질 것이란 예측도 나왔죠. 실제로 뭇 IT 스타트업들은 다양한 생성형AI 서비스를 출시했고, 업무 현장에서 AI를 활용하는 사례 또한 폭발적으로 늘어났습니다. 저 역시 취재를 하고, 시장을 관찰하면서 정말 많은 것이 바뀌고 있고, 변화의 속도 또한 빨라지고 있음을 느낍니다. 지금 이 순간에도 다양한 분야의 다양한 사람들이 다양한 이유로 생성형AI를 사용하고 있는데요. 누가, 어떤 목적으로, 어떤 AI서비스를, 어떻게 사용했는지 하나하나 살펴본다면 앞으로 일어날 변화에 대해 실마리를 얻을 수 있을 것입니다. 이러한 맥락에서 한 가지 사례를 공유하고자 하는데요. 바로 국내의 한 인디밴드가 음원을 제작하는 과정에서 사람에게 외주를 맡겼다가 실패하고, 생성형 AI 활용으로 선회하게 된 사례를 소개하려고 합니다. 시장을 살펴보고 관련 서비스를 기획하거나 잠재 고객을 가늠하는 데 조금이나마 도움이 되길 바라며 이야기를 시작해 보겠습니다. 우리가 앨범 커버 제작에 애를 먹은 이유 우선 이야기의 주인공에 대해 간단히 소개하겠습니다. 이야기의 주인공은 '코지앤노이지'라는 이름의 국내 인디밴드인데요. 아시는 분들은 아시겠지만.. 이 기사를 쓰고 있는 제가 결성해서 이끌고 있는 팀입니다. (기자로 일하며 곡도 쓰고, 기타도 치면서 밴드 생활을 이어가고 있어요) (참조 - 코지앤노이지)

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 얼마 전 뉴스에 의하면 6월 한 달 동안 ChatGPT의 PC와 모바일 트래픽이 전달보다 거의 10% 감소했다고 합니다. (참조 - 챗GPT 인기 주춤? 출시 후 '방문자 수' 처음 감소) 학생들의 방학 시즌 시작이나 경쟁 AI모델인 BARD의 출시, 부정확한 대답을 그 이유로 들기도 하지만, 기본적으로 ChatGPT는 학생이나 지식근로자를 위한 도구라고 할 수 있습니다. 따라서 초반의 화제를 넘어 ChatGPT로 대표되는 거대언어모델(LLM)이 더 넓은 확장성을 가지기 위해서는 일반인을 위한 용도가 있어야 할 것입니다. 대표적으로 챗봇(chatbot)을 생각해 볼 수 있습니다. 일례로 회사나 기관의 규정 등은 모두 다르고, 또 회사에서는 전자제품 또는 자동차 등을 소비자에게 팔면서 사용설명서를 배포합니다. 그런데 이 사용설명서를 꼼꼼히 읽어보는 소비자는 별로 없습니다. 그래서 문제가 있을 때 소비자가 고객 콜센터에 전화를 하는 경우도 많은데 이러한 콜센터 운영 비용이 어마어마하게 큰 경우도 있습니다. 물론 지금까지 이러한 일을 돕기 위한 챗봇이 있었습니다. 그런데 챗봇이 질문자의 의도를 잘 알아듣지 못하고 오히려 짜증만 유발하는 경우가 많았습니다. ChatGPT를 통해서 최신의 거대언어모델은 질문자의 의도를 정확히 파악하는 능력이 있는 것을 확인했습니다. 이러한 거대언어모델은 질문을 찰떡같이 알아듣는 챗봇을 개발하는 목적으로도 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 미세학습을 통해 챗봇의 만들기 어려운 이유 ChatGPT 훈련과정을 아시는 분들은 GPT와 같은 사전학습모델(pre-trained model)을 사용자 데이터로 미세학습(fine-tuning)을 시키면 가능하겠다고 생각할 수 있습니다. 물론 더 나은 답변을 얻을 수 있고, 의료나 법률 등 특화된 응용의 모델이 개발되고 있다고 합니다. 그렇지만 이 경우에도 다음의 문제가 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 2023년 상반기를 리뷰해 보기 위해 놓치지 말아야 할 콘텐츠 마케팅 사례 10개를 모아봤습니다. 지난 글에 이어, 이번 글에서는 해외 사례를 소개해 드릴까 합니다. (참조 - 2023년 상반기 놓쳐선 안 될 국내 광고 TOP10) 이번 상반기에 콘텐츠 마케팅 분야에서 나타난 두드러진 특징을 꼽자면, 단연 'AI'입니다. 특히 '생성형 AI'는 텍스트 입력만으로 이미지뿐만 아니라 영상까지도 만들 수 있죠. 비용이 많이 드는 후반 작업이나 예측불가능한 셀럽을 활용하지 않고도 다양한 소스를 손쉽게 얻어낼 방법이기에 많은 업계인들이 주목하고 있습니다. 이번 글에 모아본 10가지 사례 중에서도 AI를 활용한 콘텐츠가 눈에 띕니다. 앞으로 AI가 콘텐츠 마케팅 업계에 어떤 파장을 만들어 낼지 기대도 되면서, 저 또한 업계에 있는 사람으로서 많은 준비를 해야겠다는 생각이 듭니다. 저는 지난 3년간 반기 단위로 주목해야 할 콘텐츠 마케팅 사례들을 모아서 아웃스탠딩에 발표해 왔는데요. 그간의 글과 비교하며 보시면 분명한 경향성이 나타납니다. (참조 - 2022년 해외 광고 TOP10과 성공 포인트 5가지) (참조 - 2022년 상반기 놓치지 말아야 할 광고 '국내편' TOP 7) (참조 - 2021년 결산, 놓쳐선 안 될 국내 광고 TOP10) (참조 - 2021년 결산, 놓쳐선 안 될 해외 광고 TOP10)

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 매쓰플랫을 운영하는 스타트업 프리윌린이 저작권 분쟁에 휩싸였습니다. 매쓰플랫은 강사가 학생에게 맞춤 문제집을 제공할 수 있도록 초중고 수학 영역에서 대규모 문제은행을 제공하고 있습니다. 최근에는 알토스벤처스, 스마일게이트 인베스트먼트 등 벤처캐피털로부터 70억원 규모 투자를 성공적으로 유치하였습니다. 홈페이지에 들어가 보면 "시중교재/교과서 유사문제 무제한 이용하세요"라고 표기하고 해당 교재들의 표지 이미지를 나열하면서 어떤 시중 출판물들을 활용했는지 공개적으로 홍보를 하고 있습니다. 이에 대해 해당 출판사들은 저작권 침해라며 강력하게 반발하고 있는 상황입니다. 이미 작년 말부터 법률대리인을 통해 민사와 형사 대응을 해오고 있다고 합니다. 이에 대해 매쓰플랫 측 입장은 수학 문제 특성상 유사하거나 같은 문제가 나올 수밖에 없고 이를 저작권 침해로 보는 것은 무리가 있다는 입장입니다. (참조 - 교육청이 픽한 아기 유니콘 프리윌린, 카피캣 논란 휘말렸다) 불법과 탈법 사이, 담장 위를 걷다 매쓰플랫은 갈등의 소지가 큰데도 왜 해당 출판사 저작물을 활용했다고 공개적으로 표시를 해둔 것일까요? 교재를 활용하여 교수를 하는 강사들 사이 교재의 저작권은 아주 오래된 문제입니다. 학생들은 유명 문제집을 통해 학습하고 싶은데, 강사들이 이를 편집하여 숙제로 내주거나, 인터넷 강의 교재로 사용하는 등 행위에 대해 엄격하게 금지하는 정책을 취해 왔기 때문입니다. 그래서 강사들 간에 공동의 교재를 만드는 오픈소스 운동을 벌이기도 했습니다. 또 스타트업 업계에서는 교재를 복잡한 절차 없이 교수 활동에 활용할 수 있게 돕는 쏠북(회사명 북아이피스) 같은 서비스가 나오기도 했습니다.

*이 글은 외부 필자인 오힘찬님의 기고입니다. 지난 6월 개최된 세계개발자회의(WWDC)에서 애플은 한 번도 인공지능(AI)이라는 단어를 쓰지 않았습니다. (참조 - WWDC23 highlights) 오픈AI의 챗GPT가 큰 관심을 받은 후 구글, 메타 등 기업들의 AI 선전이 어느 때보다 활발해진 시기인데 말이죠. AI 기술이 포함된 기능들을 소개하긴 했습니다. 키보드의 새로운 자동 수정 기능에 대해 "트랜스포머 언어 모델을 사용했다"라고 설명했고, 받아쓰기 기능은 '온디바이스 머신러닝'을 통해 작동한다고 설명했습니다. 아이폰 사용자의 최근 사진, 위치, 운동 등 정보를 가져와서 머신러닝으로 글쓰기 주제와 질문을 제시하는 저널 앱도 선보였습니다. 그런데도 AI라는 말은 하지 않았습니다. (참조 - developer apple-wwdc23) 경쟁사들과 확연히 대조적입니다. 마이크로소프트(MS), 메타, 알파벳, 아마존은 지난 1분기 실적 발표에서 AI를 총 168회 언급했습니다. 가장 중요한 기술 동향이 AI라는 걸 각인시켰죠. 하지만 애플이 AI를 설명하는 데 주로 사용한 용어는 지능형(Intelligence), 머신러닝(Machine Learning, ML), 뉴럴엔진(Neural Engine)입니다. 지능적이라는 것으로 AI 기능을 간접 설명하고, 애매한 기술 용어 대신 정확하게 ML이라고 소개했죠. 그리고 애플 실리콘 칩 안에 있는 뉴럴엔진으로 경쟁사 대비 차별성인 하드웨어를 더 강조한 것입니다. AI 없는 WWDC 23

"중국산 이슈, 일자리 이슈 등 뼈아픈 질문이 몇 가지 있습니다" "여전히 공격받고 있는데요. 참, 뼈아픕니다" (브이디컴퍼니 함판식 대표) 요즘 식당에서 로봇을 보는 건 흔한 일입니다. 로봇이 음식을 갖다 주기도 하고요. 반대로 그릇을 치워주기도 합니다. 통계청에 따르면, 2022년 말 기준 전국에 있는 서빙 로봇은 약 5000대인데요. 2023년 말이면 1만1000대가 넘어갈 것으로 예상됩니다. 이중 시장 점유율 1위는 '브이디컴퍼니'인데요. 시장 점유율 약 70% 이상을 차지하고 있죠. 브이디컴퍼니는 2019년 설립되어 서빙 로봇을 국내 최초로 상용화한 기업입니다. 2022년 매출 235억원, 영업이익 42억원을 기록했습니다. 설립 첫해부터 성장과 동시에 흑자 경영을 이어왔습니다. 2022년 말, 99억원을 투자받으면서 더 큰 성장을 꿈꾸고 있는데요. 브이디컴퍼니 뒤에는 몇 가지 이슈가 따라다닙니다. 첫째는 중국산 이슈입니다. 중국산 로봇이 국내 시장을 장악했다는 이야기와 함께 시장 1위인 브이디컴퍼니가 언급됩니다. 둘째로, 중국산 로봇으로 돈을 벌면서, 국내 로봇 개발에는 소홀하다는 지적입니다. (참조 - 국내 서빙 로봇 시장 年 50%씩 커지는데…중국산이 90% 장악) 셋째는 로봇 기업이 흔히 받은 지적인 '일자리' 문제입니다. 서빙 로봇이 식당의 일자리를 빼앗는다는 거죠.

디지털 콘텐츠 비즈니스는 매년 성장을 거듭하고 있습니다. 심심하고 따분한 일상 속에서 '즐길거리'를 강하게 갈구하는 현대인의 니즈를 채워주기 때문입니다. 하지만 디지털 콘텐츠 비즈니스는 크게 두 가지 한계점을 안고 있습니다. 첫 번째는 아무리 기술이란 껍데기를 입혀도 작업 대부분이 노동집약적으로 이뤄진다는 것입니다. 하나의 텍스트가 나오기 위해선 결국 작가들이 손으로 글을 작성해야 하고 하나의 음원이 나오기 위해선 결국 PD들이 손으로 작곡해야 하고 하나의 영상이 나오기 위해서도 결국 감독과 스탭이 손으로 각 장면을 카메라에 담은 뒤 편집실에서 정리해야 하죠. 두 번째는 퀄리티 컨트롤입니다. 위와 같이 열심히 손으로 만들어도 '인간의 영감과 컨디션'이란 불확실한 요소에 의존해야 하기 때문에 불투명한 성과를 감당해야 합니다. 그래서 흔히 콘텐츠 비즈니스를 흥행 비즈니스라 이야기하는데요. 일정한 비용을 들여야 하지만 얼마나 수익을 낼지 모른다는 뜻을 내포하고 있죠. 콘텐츠 비즈니스 중에서 규모화 및 체계화에 가장 성공한 게임 비즈니스도 크게 다르지 않습니다. 게임은 하나의 가상 세계관에서 텍스트, 음원, 영상이 어울어진 종합예술인데요. 역시 작업과정 모두 손으로 이뤄지고요. 심지어 디지털화 과정의 핵심인 코딩도 그렇습니다. 이로 인해 매회 제작비는 수백억원에서 수천억원에 이르며 출시 전 무수히 많은 테스트와 사전검수 과정을 거쳐야 하죠.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 구글의 '바드'나 'ChatGPT' 같은 대화식 생성 AI가 빠르게 대중화되면서, AI를 활용해 업무를 더 편하게 하고 싶다는 니즈도 함께 늘고 있습니다. 실제로 생각보다 많은 직장인이 생성 AI를 업무에 활용하고 있다고 합니다. 그렇지 않더라도 업무 효율에 도움이 되리라 기대하는 분이 많습니다. 노션이나 MS오피스 같은 업무용 툴에 '노션 AI', '코파일럿'이라는 형태로 전용 AI가 일부 적용됐는데요. 이들을 이미 사용해 왔던 기업 중심으로 업무가 편해졌다는 이야기가 들려옵니다. 크게 보안에 문제없는 선에서 생성 AI를 활용하는 방안을 두고 다양한 논의가 진행 중입니다. (참조 - 깃허브 "개발자, 코파일럿의 생산성 향상 효과 긍정적 평가") (참조 - 직장인들 AI '열공 모드'…36% "호기심 넘어 업무에 활용") 물론 부작용도 없지 않습니다. 업무에 활용하려고 생성 AI에 코드나 데이터를 넣었다가 보안 관련 문제가 발생한 사례가 여러 회사에서 나왔습니다. (참조 - '챗GPT, 회사서 쓰지 마'…미국 대기업들도 금지령) (참조 - "구글, 직원들에 챗GPT·바드에 회사 중요정보 입력말라") 과연 생성 AI는 정말로 업무 효율을 높여줄 수 있을까요?

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. OpenAI가 작년 말에 ChatGPT를 내놓은 후 아주 폭발적 인기를 모으자, 구글도 서둘러서 비슷한 대형언어모델 기반의 인공지능 챗봇 BARD를 내놓았습니다. 물론 시작은 순탄치 않았습니다. 올해 2월에 선보인 시연에서 우주 망원경 James Webb에 관한 질문에 살짝 엉터리 답변을 내놓는 바람에 하루 사이에 구글의 시가총액이 거의 1000억달러(한화 거의 130조원)나 증발하기도 했습니다. 그래도 BARD는 미국을 비롯하여 우리나라에서도 출시가 되어 많은 분들이 잘 이용하고 있습니다. BARD는 ChatGPT와 마찬가지로 대형언어모델 기반의 대화형 챗봇이지만 ChatGPT와 근본적으로 다른 점이 있습니다. 간단히 말하면 BARD는 사실 확인을 위한 외부 검색 등의 툴셋(tool set)을 사용하고 있습니다. BARD는 구글이 2022년 2월에 발표한 논문 LaMDA(Language Models for Dialog Applications)에 기반을 두고 있습니다. 이번 글에서는 LaMDA 논문을 바탕으로 설명을 하겠습니다. (참조 - LaMDA: Language Models for Dialog Applications) LaMDA의 학습법 구글의 LaMDA는 인공신경망의 복잡도를 의미하는 파라미터(parameter)의 숫자가 2B(2Billion, 20억)과 137B(1370억) 모델이 있고, 가장 큰 모델을 기준으로 하면 ChatGPT의 175B보다 좀 작습니다. 그리고 LaMDA는 파라미터 숫자가 1T(1Tera, 1조) 정도로 알려져 있는 GPT-4보다는 꽤 작다 할 수 있습니다. LaMDA의 경우에도 ChatGPT 또는 사전학습모델인 GPT3.0과 마찬가지로 인터넷과 책의 많은 텍스트 데이터를 이용하여 단방향 언어모델로 사전학습(pretrain) 훈련을 시킵니다. 단방향 언어모델은 글을 읽으면서 다음에 나올 단어(정확히는 토큰)를 예측하도록 훈련을 합니다. 대부분의 훈련시간은 이 사전학습에 소요가 되고, 미세조정은 비교적 쉽게 끝이 납니다.

"어휴 AI를 들고 오네?" "이 스튜디오랑 작가 다 거릅니다" "중간중간에 옷 마감 디테일도 그렇고 AI 티 너무 남" "수정 대충 한 거 같은데... '딸깍이'는 작가가 아닙니다" 2023년 5월 연재를 시작한 네이버 웹툰, '신과함께 돌아온 기사왕님' 1화에 달린 댓글들입니다. 이 작품은 첫 화가 공개된 직후 AI로 작업했다는 논란에 휩싸였으며 거센 반발에 직면했습니다. 저작권 논란이 있는 생성형 AI로 작품을 제작해 플랫폼에서 연재한다는 점에서 창작자의 권리를 존중하지 않는다는 비판을 받은 건데요. 해당 작품을 제작한 블루라인 스튜디오 측에서는 바로 해명문을 냈습니다. "저희 작품은 많은 분들이 우려해 주신 것처럼 AI를 이용해 생성된 이미지를 사용한 것은 아니며" "3D 모델과 각종 소재들을 사용하면서 웹툰에서 느껴지는 위화감을 줄여보고자 작업의 마지막 단계에서 AI를 이용한 보정 작업을 하였습니다" "효율적인 작업을 위해서 마무리(보정) 단계에서 AI를 활용하였으나, 창작의 영역에 있어서는 직접 스튜디오에서 작업을 진행하였습니다" (블루라인 스튜디오 해명문 중) 블루라인 측에서는 기존 원고를 모두 재 업로드하였으며, 앞으로의 원고도 AI 보정 없이 진행하겠다고 밝혔습니다. 그럼에도 이 작품에 대한 '별점 테러'와 부정적 댓글은 지금까지도 계속되고 있습니다. 이 사건 이후 네이버웹툰은 생성형 AI와 관련해 다소 보수적인 행보를 보이기 시작했습니다.

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. ChatGPT 또는 BARD와 같은 인공신경망 기반의 거대언어모델은 한글로 입력해도 많은 경우 답을 잘합니다. 그런데 왜 '한국어 중심' ChatGPT 가 필요한가요? 그리고 한국어 중심이라는 의미는 무엇인가요? 한국에 관한 질문 또는 한글로 하는 질문에 대답을 더 잘하면 한국어 중심인가요? 아니면 다른 기준이 있을까요? 이런 질문들이 나오곤 합니다. 이 문제에 대해 오늘 설명을 하겠습니다. 영어와 한국어, 토큰의 차이 ChatGPT 또는 GPT-4, BARD에 한글로 질문할 때 예리한 분은 그 답의 질이 영어로 질문한 경우와 비교했을 때 떨어진다는 생각을 할 수 있습니다. 우선 ChatGPT의 사전학습 모델인 GPT-3 훈련에 사용된 한국어 데이터는 전체 학습데이터의 불과 0.016%에 지나지 않습니다. (참조 - ChatGPT가 촉발한 초거대 AI시대 우리의 대응 전략｜하정우 NAVER AI Lab 연구소장) 이 때문에 한국과 관련된 정보는 좀 부실하게 대답을 합니다. 그렇지만 앞으로 구글이나 OpenAI도 한국어 훈련 데이터를 더 많이 사용하여 대형언어모델을 훈련하면 한 국어 관련 성능이 더 좋아지지 않을까 생각할 수 있습니다. 실제로 GPT-4는 한국어를 비롯하여 영어 외의 다른 언어의 훈련데이터를 더 많이 보강하였다 알려져 있고 또 여러 테스트에 의하면 GPT-4의 한국어 성능이 ChatGPT 대비 상당히 좋다고 합니다. 한국어 중심 언어모델 또는 한국어 ChatGPT 가 필요한 더 근본적인 이유는 토큰화(tokenization) 방법에 있습니다. 토큰은 어떤 문장을 인공신경망에서 표현할 때 사용하는 기본 글자라 생각할 수 있습니다.

챗 GPT의 아버지로 불리는 샘 알트만 오픈AI 대표는 요즘 장안의 화제인 인물인데요. 그는 2023년 6월 10일 서울 강남구 해시드에서 열린 월드코인 밋업 서울 행사에 참석해 가상자산으로 기본소득의 재원을 마련할 수 있다고 밝혔습니다. 앞서 2019년 샘 알트만 오픈AI 대표와 알렉스 블라니아 월드코인 대표는 비영리 월드코인 재단과 월드코인 프로젝트를 위한 기술 기업 툴즈 포 휴머니티를 공동 설립했습니다. 툴즈 포 휴매니티는 2023년 5월 시리즈 C 라운드에서 1487억원(약 1억1500만달러)를 조달하면서 4조원(약 30억 달러)의 기업가치를 평가받은 것으로 알려졌습니다. 주요 투자자로는 안데르센 호로비츠(a16z)를 비롯해 코슬라벤처스, 코인베이스벤처스, 링크드인 공동 창업자 리드 호프먼 등이 있고 국내에선 해시드가 2021년에 초기 투자했죠. 해시드 월드코인 투자팀에게 월드코인에 투자한 이유를 물었는데요. 블록체인을 활용한 신원 파악과 신흥시장에서 블록체인 지갑, 금융 상품에 대한 접근권을 제공할 수 있다는 점 등을 꼽았습니다. 아울러 기술 생태계에서 월드코인 팀과 장기적인 관계를 구축하길 바란다고 밝혔습니다. 월드코인은 사람의 홍채 정보를 인식해 블록체인에 연결하고 가상자산(월드코인 토큰)을 지급받을 수 있게 하는 프로젝트인데요. 이때, 사용하는 기기는 홍채 정보를 스캔해 인식하는 오브(Orb)입니다. 2023년 5월 8일 전 세계 29개국에서 출시됐고 국내에서는 경기도 성남시 분당구 서현동에 있는 빌딩의 한 사무실에서 오브를 이용할 수 있습니다. 서현동 사무실은 일종의 대리점인 셈인데요. 홍채를 누군가 등록할 때마다 대리점은 2만원가량을 받는 것으로 알려졌습니다. (참조 - 홍채 인식하면 끝… '샘 올트먼 코인' 지갑 만들어보니) 월드코인 앱을 다운로드해 가입하면 블록체인 기반의 디지털 신분증인 월드 ID가 생성됩니다. 월드코인을 받으려면 홍채 정보를 등록해야 합니다. 월드 ID의 소유자가 사람이면서 고유한 존재라는 걸 증명해야만 월드코인이 지급되는 구조이기 때문이죠.

*이 글은 외부 필자인 김도헌님의 기고입니다. 6월 17일, 18일 양일간 올림픽 주경기장에서 공연을 펼치는 팝스타 브루노 마스의 내한 소식이 화제였습니다. 4월 27일과 28일 양일에 거쳐 예매가 진행됐지만 표는 순식간에 동이 났고, 중고 거래 사이트에서는 1억 8000만원까지 오른 암표가 거래될 정도로 엄청난 경쟁이 펼쳐졌죠. 공교롭게도 브루노 마스는 다른 분야에서도 화제를 모으고 있습니다. 소셜 미디어에서 추천을 받아 돌고 있는 영상이 공개 10일 만에 34만회 조회 수를 기록하며 여러 플랫폼으로 확산되고 있는데요. 바로 브루노 마스가 부르는 걸그룹 뉴진스의 노래 'Hype Boy' 영상입니다. 언뜻 듣기에는 브루노 마스가 호소력 짙은 목소리로 뉴진스의 인기곡을 부르는 것처럼 들리는데요. 내한 공연을 앞둔 브루노 마스가 열성적인 한국 팬들을 위해 서비스로 커버 영상을 업로드한걸까요? 그렇지 않습니다. 사실 이 영상은 브루노 마스의 목소리를 학습한 인공지능 음악 생성기가 만든 가상의 노래입니다. 영상을 업로드한 채널의 이름도 '후엠아이 AI커버(WhoAmI AiCover)'인데요. 업로드한 영상을 보면 인기 가수들의 목소리를 AI로 추출해 그가 부르지 않을 법한 노래에 합성한 모습을 볼 수 있죠. 지난해 말부터 틱톡을 중심으로 AI 음악 생성 도구를 활용해 유명 음악가가 다른 음악가의 노래를 부른 것처럼 흉내 내는 콘텐츠가 유행하고 있습니다. 현재 구글, 유튜브, 틱톡, 인스타그램 등 'AI 커버(AI Cover)'를 검색해보면 바로 알 수 있습니다. 드레이크, 카니예 웨스트, 니키 미나즈, 에미넴 등 인기 해외 래퍼들이 서로의 노래를 바꿔 부르거나 케이팝 노래를 부르고,

*이 글은 외부 필자인 허유림님의 기고입니다. 작년 9월, 미국 콜로라도는 무척이나 시끄러웠습니다. 인공지능이 만든 그림 '스페이스 오페라 극장'이 주 박람회 미술전에서 우승을 차지했기 때문입니다. 작품을 '만든' 주인공은 게임기획자인 제이슨 앨런인데요. 앨런은 텍스트로 설명문을 입력하면, 몇 초 만에 이미지로 변환해주는 AI 프로그램 '미드저니(Midjourney)'로 작품을 생성했습니다. 그는 총 3점을 출품했고, 그중 위 작품이 1위를 차지했습니다. (참조 - 미술대회에서 최우수상을 수상한 'AI 미드저니'는 어떻게 그림을 잘 그릴 수 있는 걸까?) 아웃스탠딩 독자 여러분이라면, "웬 옛날이야기?"라고 생각하실 수도 있겠네요. 맞아요. 저도 새롭다고 생각하진 않습니다. 인공지능이 만든 예술 작품은 이미 수년 전부터 존재했기 때문입니다. AI가 그린 그림, 시장의 반응은? 2018년 10월, 뉴욕 크리스티 경매에서 AI 화가 오비어스가 그린 초상화 '에드몽 드 벨라미'가 예상보다 40배 이상 높은 43만2500달러(4억9000만원)에 팔렸습니다. AI가 14세기부터 20세기에 걸쳐 제작된 인물화 1만5000개를 토대로 만든 초상화를 캔버스에 출력한 작품입니다. 2019년 3월에는 런던 소더비 경매에선 독일 작가 마리오 클링게만이 AI와 협업해서 만든 미디어아트 '메모리즈 오브 패서바이 아이'가 4만파운드(6000만원)에 낙찰됐죠. 이렇게 기술을 활용해 만든 작품은 예전부터 존재했습니다.

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 약 한 달 전 미국의 유명 신문인 뉴욕타임스(New York Times)지 대담에서 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)교수는 AI연구의 위험을 크게 경고하였습니다. (참조 - 'The Godfather of A.I.' Leaves Google and Warns of Danger Ahead) 이 기사를 인용하여, 많은 국내외 언론은 인공신경망 연구의 개척자 힌튼 교수가 자기 일생의 연구에 대해 후회하고 있다는 해설을 달기도 하였습니다. 오늘은 힌튼 교수가 이렇게 AI연구의 위험을 경고한 이유를 이 신문기사와 또 최근에 진행된 MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)에 나온 대담을 토대로 설명하겠습니다. (참조 - Geoffrey Hinton talks about the "existential threat" of AI) AI 연구 선구자 힌튼 교수는 1970년대 영국에서 인공신경망 연구로 박사학위를 받으며 이 분야의 연구를 시작하였습니다. 당시는 물론 사람이나 동물의 신경세포를 모방하여 지능을 가지는 시스템을 만든다는 것이 매우 생소하던 시절이었습니다. 제프리 힌튼 교수는 2018년 요수아 벤지오(Yoshua Bengio), 얀 르쿤(Yann LeCun)과 함께 인공신경망에 대한 연구로 ACM의 튜링 어워드(Turing Award)를 받았습니다. 이 어워드는 컴퓨터 학계의 노벨상으로 간주되고는 합니다. 힌튼 교수는 깊은 신경망 훈련에 가장 많이 사용되는 에러 역 전파 (error back-propagation) 알고리즘의 발전에 기여하였습니다. 또한 오버피팅(overfitting)을 억제하는 드롭아웃(dropout)과 같은 훈련방법과 알렉스넷(AlexNet)같은 혁신적인 신경망 설계에 관한 연구로 이 분야의 발전에 지대한 영향을 끼쳤습니다. 그의 지도 아래 여러 유명한 연구자들이 배출되었으며, 그중에는 OpenAI의 공동창업자 일리아 수츠케버 (Ilya Sutskever)와 Meta(페이스북의 모회사)의 AI책임자인 얀 르쿤이 포함되어 있습니다. 참고로 에러 역 전파 알고리즘 덕분에 인공신경망 개발 시 신경망 모델의 층수를 높일 수 있고 그에 의해서 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 하지만 이 알고리즘은 인간이나 동물의 신경세포가 학습되는 방법과는 사뭇 다른 방식이라 할 수 있습니다. AI의 위험, 단기 중기 장기

대개 어느 정도 규모가 되는 회사는 회계, 재무, 세일즈, 인사 등.. 각 부서 별로 방대한 문서 데이터를 가지고 있죠. 그리고 그 중 많은 문서는 비즈니스나 회사 운영에 직간접적인 관련이 있습니다. 따라서 방대한 문서에 담긴 정보를 파악하고 활용할 수 있다면 금상첨화일 것입니다. 문제는 이들 문서에 담긴 내용이 워낙 많고 때로는 pdf 등 이미지 파일이나 다른 형식의 파일로 존재하는 경우도 있기에 제대로 살펴보고 활용하는 데 어려움이 있다는 입니다. 이 문제를 AI로 해결하겠다고 나선 스타트업이 있습니다. 바로 B2B 문서 기반 업무 자동화 서비스를 제공하는 올거나이즈입니다. 지식 노동자의 삶을 AI로 혁신하겠다는 이창수 올거나이즈 대표를 만나고 왔습니다. "안녕하세요, 대표님! 우선 간단히 회사 소개를 부탁드립니다" "안녕하세요. 올거나이즈 이창수 대표라고 합니다" "올거나이즈는 기업용 B2B 문서 기반 업무 자동화 서비스를 제공하는 회사예요" "문서 기반 업무 자동화라고 하니 말이 좀 어려운데요" "크게 두 축으로 설명 드릴 수 있습니다" "우선 회사 내의 방대한 문서를 토대로 질문에 대해 답변해주는 '알리앤써'라는 서비스가 있습니다" "최근에는 GPT 버전인 알리GPT를 내놓기도 했지요" "다양한 내용을 바탕으로 종합적인 답변을 내놓는 생성형AI를 활용한다는 점이 특징입니다" "그런데 사내 문서에서 필요한 정보를 찾아준다는 것이 그리 새롭게 느껴지진 않습니다"

*이 글은 외부 필자인 신필수님의 기고입니다. 지난 3월 22일, 'AI 개발속도가 너무 빠르다'며 개발 속도를 조절해야 한다는 서명운동이 있었던 것 기억하시나요? 서명에는 일론 머스크, 스티브 워즈니악 같은 IT 거물들뿐만 아니라 '사피엔스'의 저자 유발 하라리도 참여했습니다. (참조 - Pause Giant AI Experiments) 이 외에도 AI, 특히 생성형 AI가 가져올 부작용에 대한 우려가 늘어나고 있습니다. 처음에는 AI가 저작권을 무시한 채로 마구 베껴 그리는 것이 이슈였습니다. 하지만 이제는 사실적인 이미지를 뽑아낼 정도로 발전하여 '뭐가 진짜이고 가짜인지' 구별이 어려워지는 문제가 떠오르고 있습니다. 이미지 생성 AI의 대표주자인 미드저니(Midjourney)도 이런 부작용을 의식해서인지 무료로 체험할 수 있는 기능을 아예 삭제해, 오직 유료로만 사용할 수 있도록 변경됐습니다. 저는 AI의 능력이 신기하고 업무에도 활용하기 좋아 그 발전을 지켜보는 게 즐겁습니다. 하지만 AI의 발전을 우려하는 이야기도 찬찬히 들어볼 필요가 있는 것 같습니다. 뭐든지 다 해줄 수 있을 것만 같은 도구이지만, 그에 대한 대가도 분명 있을 테니까요. 친AI로 편중된 제 의견에 조금이라도 균형이 더해졌으면 하는 마음에 글을 씁니다. 1. 일자리 문제 (feat. 양극화) AI 이야기에서 일자리 언급을 하지 않을 수 없습니다. "AI가 그림을 그려준대 → 디자이너들 어떡하냐.." "AI가 코딩도 해준대 → 프로그래머들 어떡하냐." 이런 우려 섞인 대화를 한 번쯤은 들어보셨을 것입니다.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. '구글의 위기'를 염려하는 목소리가 꽤 들립니다. 챗GPT가 인터넷의 패러다임을 바꾸고, 구글은 그동안의 레거시 때문에 인공지능 시대에 발을 맞추지 못하고 있다는 것이지요. 그리고 지난 5월11일 구글은 이 우려에 대답하기라도 하듯 개발자 컨퍼런스를 통해 인공지능 기술을 잔뜩 꺼내 놓았습니다. 하지만 뭔가 새로운 느낌보다는 바쁘게 따라간다는 인상을 주는 것도 사실입니다. 스타트업처럼 늘 새로운 것을 꺼내놓고, 가장 앞서 모바일과 클라우드, 인공지능을 꺼내놓던 구글에 무슨 일이 생기기라도 한 걸까요? 세상에서 제일 쓸모없는 일이 연예인과 구글, 애플 걱정이라는 데 어딘가 마음이 쓰이는 부분이 없는 건 아닙니다. 과연 구글은 위기로 접어드는 걸까요? 이제서야 인공지능을 꺼내놓는 구글? 챗GPT의 등장 이후 인터넷에서 정보를 얻고, 그걸 바탕으로 새로운 무엇인가를 만들어내는 방법에 변화가 생겼습니다. 인터넷을 떠돌고 헤매는 이른바 '웹 서핑'은 정보를 찾는 여정이었지만 다른 한편으로는 온라인 광고를 통해 정보의 대가를 치르는 과정이기도 합니다. 하지만 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델은 사람의 의도를 확률적으로 받아들이고, 그동안 학습한 인터넷의 데이터를 바탕으로 적절한 결과물을 만들어냅니다. 검색의 과정을 줄이거나, 때로는 아예 없애기도 합니다. 아마도 언어모델에 대한 신뢰가 더 높아진다면 검색 과정은 더 줄어들 겁니다. 검색 과정이 줄어들면 곧 온라인 광고 노출 기회도 따라서 낮아질 겁니다.

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. 지난 5월 10일, 구글에서 '구글 I/O 2023'을 개최했습니다. 개발자 행사라서 개발 관련 내용이 중심이지만, 많은 사람이 기조연설을 주목합니다. 빅테크 기업 구글이 지금 어느 방향으로 나아가고 있는지 알 수 있기 때문입니다. 이번 기조연설에서 발표된 주요 내용은 다음과 같습니다. "안드로이드 13: 안드로이드 13은 구글의 새로운 모바일 운영 체제입니다. 새로운 디자인, 향상된 개인 정보 보호 및 보안 기능, 여러 가지 새로운 기능을 제공합니다" "픽셀 7 및 픽셀 7 프로: 픽셀 7과 픽셀 7 프로는 구글의 새로운 스마트폰입니다. 새로운 디자인, 향상된 성능 및 여러 가지 새로운 기능을 제공합니다" "픽셀 워치: 픽셀 워치는 구글의 새로운 스마트워치입니다. 원형 디스플레이, 다양한 기능 및 구글의 Wear OS를 실행합니다" "픽셀 버즈 프로: 픽셀 버즈 프로는 구글의 새로운 무선 이어버드입니다. 액티브 노이즈 캔슬링, 투명 모드 및 다양한 기능을 제공합니다" "구글의 새로운 AI 및 기계 학습 기능: 구글은 기계 학습을 사용하여 제품과 서비스를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 기조연설에서 그들은 검색, 번역 및 사진에서의 작업을 보여주었습니다" "이러한 발표 외에도 구글은 구글맵의 새로운 기능, 구글 홈의 새로운 기능 및 구글의 새로운 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 구글 클라우드 넥스트의 여러 가지 기능을 포함하여 제품 및 서비스에 대한 여러 가지 다른 발표를 했습니다" ..뭔가 이상하다는 생각이 드셨더라도 절 탓하지 말아 주세요. 구글의 AI 챗봇 '바드(Bard)'에게 물었더니 저렇게 답해주더라고요.