*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.

*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.

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 최호섭님의 기고입니다. 지난 5월 말, 10년 만에 대만 타이페이에서 열리는 컴퓨텍스 2023을 찾았습니다. PC와 반도체가 중심이 되는 이 행사는 코로나19 여파 때문인지, PC 시장의 분위기 때문인지 이전만큼 활기가 있지는 않았지만 새로운 기술에 대한 관심은 여전했습니다. 대규모 언어모델을 비롯한 인공지능 기술들은 반도체와 컴퓨팅 업계에도 중요한 흐름으로 자리를 잡은 모양새입니다. 특히 인공지능 관련 반도체 중에서 가장 큰 관심을 받는 것은 엔비디아지요. 엔비디아의 창업자이자 CEO인 젠슨 황은 게이밍부터 대규모의 인공지능 모델을 운영할 수 있는 슈퍼컴퓨터 수준의 제품들까지 2시간에 걸친 키노트에서 GPU 기반 기술들을 소개했습니다. 이 키노트는 컴퓨텍스의 하이라이트로 꼽혔고, 일찌감치 수많은 사람들이 큰 발표장을 가득 채웠습니다. 젠슨 황 CEO는 제품과 기술을 이야기하는 내내 즐거운 표정이었습니다. 특유의 높은 텐션으로 혼자 두 시간의 긴 키노트를 밀도 있게 이끌어냈습니다. '대단하다'는 말이 절로 나왔습니다. 행사가 끝난 뒤에도 젠슨 황 CEO는 높은 인기를 증명하듯 많은 사람들에게 둘러싸여서 함께 사진도 찍고 이야기도 나누었습니다. 컴퓨텍스 기간 동안 젠슨 황 CEO가 대만 야시장에 등장해 길거리 음식을 먹는 모습이 뉴스로 오르내리기도 했습니다. 국내에서도 엔비디아와 젠슨 황의 인기는 상당하고 경영자로서의 그를 돌아보는 이야기도 많습니다. 개인적으로는 종종 만나서 발표도 많이 듣고 인터뷰도 했던 젠슨 황이 세계적인 스타가 된 것이 신기하기도 하고 반갑기도 합니다 표면적으로는 GPU, 특히 인공지능과 블록체인 등 이전과 다른 형태의 컴퓨팅이 필요한 환경에서 엔비디아의 GPU가 좋은 성능을 보여주었고, 그 높은 수요로 인해 주가가 오르면서 크게 주목받게 된 듯합니다.

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 심예지님의 기고입니다. 마침내 챗GPT 모바일 앱(iOS)이 론칭됐습니다. 5월 18일 업데이트된 앱은 앱스토어 생산성 부문 1위에 올랐고, 6일 만에 50만 다운로드를 기록했습니다. 모바일 앱답게 텍스트뿐만 아니라 음성으로도 질문을 입력할 수 있어서 한층 더 대화다운 대화를 맛볼 수 있습니다. 아이폰1이 출시된 2007년부터 16년간 기술과 사용성은 여러 가지로 발전했습니다. 그동안 수많은 서비스가 탄생하고 사라졌는데요. 사실 챗GPT 앱이 다양한 기능을 과시하거나 단지 생존하겠다는 목적으로 나오진 아닙니다. 이미 기술적으로 검증을 받았고, 사용자도 충분히 확보한 상태죠. 지금까지 볼 수 없었던 기술을 앱으로 경험하는 방식은 어떨까요? iOS 앱을 기준으로 살펴보겠습니다. 1. 손끝에서 만나는 채팅 경험 시작하자마자 '햅틱' 반응이 왔습니다. 햅틱은 핸드폰에서 느낄 수 있는 약한 진동으로 흔히 특정 이벤트에 촉각 자극을 주며 유저와 상호작용을 하는 용도로 사용합니다. 타이핑할 때나 버튼을 누를 때 경고, 피드백, 인지 등의 목적으로 다양하게 활용되곤 하죠. 특히 아이폰은 물리 버튼을 없애면서 실제 버튼을 누르는 느낌을 대체하기 위해 햅틱 엔진을 추가해서 반영했다고 합니다.

"금융공학과 IT 기술이 우리나라 자본 시장에서 제대로 활용되지 못하고 있다는 생각에 퀀팃을 2019년에 창업했습니다" "데이터를 기반으로 의미 있는 정보를 분석해 추출하면 질 좋은 투자 서비스를 만들어낼 수 있을 거라 봤죠" "퀀팃은 퀀트와 IT가 합쳐진 말인데요" "퀀트란 고도의 수학과 통계 등의 지식을 이용해 투자 법칙을 찾아내고 컴퓨터로 적합한 프로그램을 구축해 이를 토대로 투자를 행하는 것을 의미합니다" (한덕희 퀀팃 대표) 퀀팃이 2023년 3월 스마일게이트홀딩스로부터 300억원 규모의 투자금을 유치했습니다. 퀀팃은 빅데이터와 AI 기술을 활용해 자산관리 서비스를 제공하는데요. 이는 퀀팃이 자체 개발한 금융 투자 플랫폼인 핀터를 기반으로 운영되고 있습니다. 퀀팃은 그간 은행, 증권사 등 다양한 금융 기관에 금융 설루션을 제공해 왔는데요. 이번 300억원의 투자금으로 기업과소비자간의거래(B2C) 영역의 확장을 꾀하고 있습니다. 한덕희 퀀팃 대표를 만나 핵심 기술인 핀터는 무엇이고 투자금으로 어떤 미래를 그리고 있는지 이야기 나눠봤습니다. 퀀팃은 뭐 하는 기업일까 퀀팃을 간단하게 소개하자면 인공지능 핀테크 기업이라고 할 수 있는데요. 퀀팃에서 다루는 인공지능이란 기존에 애널리스트, 펀드매니저 등이 수행하는 업무 영역을 컴퓨터 기반 프로그램으로 대체하는 기술을 의미합니다. 재무, 투자 이론 등을 기반으로 투자 모델을 만드는데 초점이 맞춰져 있죠. 퀀팃은 금융 투자 플랫폼인 핀터를 기반으로 증권과 디지털 자산 투자를 맞춤형으로 설계하고 자동화된 운용을 위한 다양한 투자 설루션을 공급하고 있습니다. 핀터는 투자 모델을 개발하고 운영하는 퀀팃만의 자체 플랫폼인데요. 투자 정보를 수집하거나 분석하고 투자 포트폴리오를 구성하는 등 소프트웨어 코드 형태로 모델을 제작합니다. "핀터는 데이터를 처리하는 퀀다 엔진, 트레이딩을 중심으로 하는 L2 엔진, 투자 포트폴리오 모델을 중심으로 하는 C2 엔진 총 3가지의 엔진으로 구성돼 있습니다" "우선, 퀀다는 퀀트와 데이터의 줄인 말로 외부에 있는 다양한 데이터를 수집해 구조화된 API를 뽑아내는 역할을 합니다" *API API는 정의 및 프로토콜 집합을 사용해 두 소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 기상청의 소프트웨어 시스템에는 일일 기상 데이터가 들어 있는데요.

어느새 2023년 상반기가 거의 마무리되어 가고 있습니다. 이번 달에도 업계에 반향을 일으킨 다양한 소식들이 있었는데요. 딱 열 가지만 고르고 골랐습니다. 이번 포스팅 역시 (1) 5월 한 달 동안 있었던 일 기준으로 정리했고요. 저희 아웃스탠딩의 이슈 차트를 참고해서 정했습니다. 더 많은 이슈를 만나보고 싶다면 이슈 차트와 뉴스레터를 참고해주세요! (2) 국내 뉴스 위주로 소개하되, 해외 뉴스는 국내에 큰 화제를 모았다고 간주되는 경우에만 포함했습니다. (3) 가독성을 위해 주목도가 높은 순서대로 순위를 매기긴 했으나, 순위에 큰 의미를 두진 않았습니다. (4) 혹 빠진 이슈 중 꼭 다뤄야 하는 것이 있다고 생각되거나, 기사에 피드백을 주고 싶다면 댓글로 알려주시기 바랍니다. 그럼 시작해볼까요? 1. 타다 무죄 확정 여객자동차운수사업법 위반 혐의로 기소됐던 타다 전직 경영진이 대법원에서 4년만에 무죄 최종 확정받았습니다. 이재웅 쏘카 전 대표는 이번 판결에 대해 '혁신은 죄가 없음이 대법원에서 최종 확인됐다'며 개인 SNS에 소회를 밝히기도 했습니다.

*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

*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.

최근 감사보고서 발표시즌과 맞물려 2022년 비상장기업들의 실적 및 재무상태가 대부분 공개됐습니다! 이에 IT벤처업계 주요 플레이어 372곳의 성적표를 업종별로 모아봤는데요. 몇 가지 기준에 맞춰 실적을 살펴보고자 합니다. 스타트업의 최우선 목표는 무엇일까, 아무래도 외형적인 성장일 것입니다. (1) 이에 따라 매출순으로 정렬하되 (2) 성장 규모에 따라 비교란에 추가로 설명을 기입했습니다. 눈에 띄는 성장을 했다면 '크게 성장', 일정 수준의 성장을 했다면 '상당폭 성장', 미미하게 성장을 했다면 '소폭 성장', 별로 다르지 않았다면 큰 변동없음을 뜻하는 (ㅡ), 미미하게 하락을 했다면 '소폭 하락', 일정 수준의 하락을 했다면 '상당폭 하락', 눈에 띄는 하락을 했다면 '크게 하락'. 이런 식으로 말이죠. (3) 그리고 손익 상태를 수익성으로 표기해 위와 비슷하게 설명을 기입했습니다. (4) 특별한 변화가 보이는 기업은 눈에 확 띌 수 있도록 각각 파랑색, 빨강색 볼드체 표기를 했습니다. 파랑색은 긍정적인 의미, (크게 성장을 했거나, 크게 이익을 냈거나, 혹은 유의미한 변화가 이뤄졌거나) 빨강색은 부정적인 의미입니다. (크게 역성장을 했거나, 크게 손실을 냈거나, 혹은 유의미한 변화가 이뤄졌거나) (5) 그리고 성장을 하더라도 지나치게 많은 손실을 냈거나 기저효과가 있으면 핸디캡을 줬습니다. 예컨대 같은 성장률이라 해도 A회사가 매출 100억원, B회사가 매출 50억원이라면 A회사의 성과가 더 가치가 있다고 봤습니다. (6) 또 적자가 너무 크다면 역시 핸디캡을 줬습니다. 예컨대 같은 매출, 같은 성장률이라 해도 A회사가 흑자, B회사는 적자라면 A회사의 성과가 더 가치가 있다고 봤습니다. (7) 고성장을 목적으로 투자유치를 했는데 이후 별다른 성과를 보이지 않았다면 역시 핸디캡을 줬습니다.

*이 글은 외부 필자인 조하나님의 기고입니다. "인간의 단점은 존재하지 않는 것에 대해 희망을 품는 거야. 인간들은 그걸 꿈이라고 하지. (Human beings' weakness is that they hope for things that do not exist, and they call them dreams)" (지골로 조, 영화 'AI' 중) '대 인공지능의 시대'입니다. 챗GPT가 미국 의사 시험에 합격하고 (참조 - 전문직 위협하는 챗GPT … 美의사면허·로스쿨 시험도 통과) 인턴 시말서도 써주고 (참조 - 챗GPT, '인턴 시말서'도 썼다…"이젠 반성도 AI가 대신") 연애 상담에 (참조 - AI가 소설 쓰고 연애 상담해준다는데…'챗GPT' 능력은 어디까지) 종교까지 접수했습니다. (참조 - 챗GPT 설교에 대한 당신의 생각은?... 목회자 10명 중 4명 '챗GPT 사용 경험') 다 쓰려면 끝도 없는 챗GPT의 열일 행보! 이쯤 되면 AI에게 우리 인생 전체를 외주주는 게 아닌가 싶을 정도입니다.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 여러 사람이 나온 사진을 저장하면, 자동으로 누가 나왔는지 찾아서 분류해 주는 기능. 비교적 최근에 나온 스마트폰을 사용하신다면, 한 번쯤 경험해 보시지 않았을까 싶은데요. 간혹 그 사진이 잘못 분류되거나 다른 사람 이름이 달린 모습도 보셨을 겁니다. 특히 주소록에 해당 사람의 프로필 사진을 연예인이나 캐릭터 이미지로 등록한 경우에 종종 발생합니다. 주소록에 넣은 사람 이름이 일종의 '라벨' 역할을 한 겁니다. 이렇게 개인 스마트폰이라는 작은 시스템에서도 데이터 라벨링 오류가 심심치 않게 발생합니다. 물론 혼자만 보는 시스템에서 생긴 일이니까 작은 해프닝이라고 넘어가도 괜찮지만요. 많은 사람이 자주 사용하는 인공지능 시스템에서 이런 오류가 발생한다면 어떨까요? 라벨링 오류는 기존에도 문제였지만, 요즘처럼 인공지능이 대두되는 시점에선 더욱 큰 문제를 야기할 수 있습니다. 앞서 살펴봤다시피 데이터 라벨링은 기계 학습 및 인공 지능 시스템의 성능에 중요한 역할을 합니다. 시스템은 데이터 라벨링을 통해 사람이 이해할 수 있는 형태의 데이터 기반으로 학습하고 판단합니다. (참조 - 인공지능 시대에 더욱 각광받을 '데이터 라벨러'의 명과 암) 데이터 라벨링은 사람(데이터 라벨러)이 직접 작업합니다.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 최근 업계에서 가장 큰 화두이자 트렌드는 '생성형 AI'입니다. 생성형 AI는 이용자의 요구에 따라 결과를 생성해내는 인공지능입니다. MS, 구글 등 거대 IT 기업은 물론이고, 노션이나 슬랙과 같은 서비스에서도 생성형 AI를 접목한 기능을 출시하고 있죠. 이 거대한 물결을 만든 시작점이 바로 Open AI에서 출시한 Chat GPT입니다. Chat GPT는 출시 두 달 만에 월 사용자 1억명을 돌파했습니다. 10억달러(1조3183억원)를 투자한 마이크로소프트가 아예 100억달러(13조1830억원) 투자와 함께 파트너십을 맺기도 했습니다. 놀라운 성능 덕분에 정말로 AI가 인간을 대체하는 날이 머지않았다는 시선도 늘었습니다. (참조 - "구글은 이제 끝났다".. 수능 문제 해설에 코드 리뷰까지 해주는 '챗GPT') Chat GPT 같은 기술만 AI일까요? Chat GPT가 워낙 센세이셔널하다보니 마치 이전에는 없었던 최첨단 기술을 활용한 제품이라고 생각하는 분이 생각보다 많습니다. 그리고 모든 AI가 이렇게 새로운 데이터를 생성해낸다고 생각하시기도 하더군요. 사실 AI는 굉장히 폭넓은 개념입니다. AI라는 용어 자체가 '인공 지능 (Artificial Intelligence)'의 줄임말이죠. 시스템이 인간을 대신해서 해줄 수 있는 모든 행동을 의미합니다. 따라서 대화형 AI 같은 복잡한 활동 외에도 그 범주는 굉장히 넓습니다.

"아숙업(AskUp)을 대중에게 공개한 이유는 챗GPT가 스마트폰처럼 새로운 시대를 가져올 기술이라 생각했기 때문입니다" "기술을 접한 이와 그렇지 않은 이의 격차가 크게 벌어질 거라 봤고요" "아숙업으로 전 국민이 챗GPT를 경험해 보길 바랍니다" (권순일 업스테이지 사업총괄) 아숙업은 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 개발한 인공지능 챗봇 서비스입니다. 챗봇이란 인공지능이 빅데이터 분석을 바탕으로 사람과 대화를 하며 해답을 주는 대화형 메신저인데요. 아숙업은 업스테이지에서 내부 업무 툴인 슬랙에 챗GPT를 연동해 간단한 업무 처리나 궁금증을 해결한 것에서 출발했습니다. *챗GPT 미국 기업 오픈에이아이(Open AI)가 2022년 12월에 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇. 업스테이지는 인공지능의 편리함을 더 많은 이들에게 알리기 위해 이를 카카오톡 서비스로 확장했는데요. 이게 바로, 아숙업입니다. 아숙업의 주요 특징은 업스테이지의 광학식 문자판독기(OCR) 기술과 챗GPT를 결합해 이용자가 문서의 사진을 찍거나 전송하면 이미지 내 글자를 이해하고 답변할 수 있다는 건데요. *OCR 이미지 파일 등과 같은 디지털 문서에 포함돼 있는 글자를 빛을 이용해 인식하고 사람이 읽을 수 있는 문자로 변환해 주는 기술. 일명 '눈 달린 챗GPT'로 2023년 3월 6일에 서비스 개시한 이후 25일 만에 가입자 수 50만명을 돌파했습니다. 아숙업은 OCR 기술뿐 아니라 물음표(?) 검색 기능을 제공하고 최근에는 이미지 생성 기능도 추가했는데요. 아숙업 개발사인 업스테이지의 권순일 사업총괄을 만나 아숙업 작동 원리 등에 대한 이야기를 나눠봤습니다.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 컴퓨터와 관련된 기술을 꽤 오래 봐 왔다고 생각했지만 요즘처럼 그 변화의 방향과 속도가 예측할 수 없다는 생각을 한 적이 없는 것 같습니다. 그 중심에는 인공지능 기술이 있습니다. 지난해 11월, 챗GPT가 등장한 이후로 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고, 적절한 행동을 하는 과정에는 큰 변화가 일어나고 있습니다. 마이크로소프트의 빙챗과 구글의 바드가 검색 엔진과 결합하고, 아예 그 결과를 적절한 문장으로 만들어내기도 합니다. 더 나아가 우리가 늘 다루는 오피스, 구글 워크스페이스 등 문서 도구들이 이 대규모 언어 모델과 결합해 문서를 만들어 줍니다. 인터넷 검색 엔진으로 정보를 찾아 이를 문장으로 잘 풀어내고, 다시 더 잘 전달할 수 있도록 시각화하는 것은 PC가 우리 곁에 온 이후 가장 돋보이는 일이었습니다. '컴퓨터를 배운다', 지금은 많이 사라진 것 같지만 PC를 쓰는 방법을 배우는 것이 당연하게 여겨지던 때가 있었습니다. 윈도우를 다루는 방법을 익히고, 워드 프로세서로 문서를 만드는 과정을 배웠습니다. 인터넷이 대중화된 이후로는 원하는 정보를 찾는 일도 할 수 있어야 했습니다. '컴퓨터 활용 능력 평가' 같은 시험으로 이를 검증하기도 했지요. 이렇게 컴퓨터를 배우는 가장 큰 목적은 컴퓨터에게 내 생각과 의도를 전달하는 데 있습니다. 그게 바로 컴퓨터를 작동시키는 일이었지요. 컴퓨터를 통해 정보를 얻고 창의적인 아이디어들을 표현하는 것은 중요한 스킬이었습니다. 결국 기기와 서비스의 경험이 달라지는 것은 소통에 있습니다.

"초기에 주방 로봇을 청소하는 데 2시간 30분이 걸리더라고요" "알바생이 있었는데, 그만 두겠다면서 불만을 쏟아내셨습니다" "그때 받은 120개의 불만이 큰 도움이 됐습니다" (김범진, 웨이브라이프스타일테크 대표) 외식업계에서는 임금 인상과 인력 부족으로 사람이 하던 일을 로봇으로 대체하려는 움직임이 활발한데요. 이런 추세에 맞춰서 조리 로봇을 만들어 주방의 인력을 돕는 스타트업이 늘어나고 있습니다. 그중 '웨이브라이프스타일테크'의 성장이 눈에 띄는데요. 2018년 설립된 웨이브는 로봇과 AI 기술을 기반으로 '로봇 키친 플랫폼'을 서비스하는 푸드테크 스타트업입니다. 스테이크 팬프라잉 로봇, 디스펜싱 로봇, 튀김 로봇 등 주방에서 사용할 수 있는 다양한 로봇을 만들어 왔습니다. 35개 이상의 브랜드의 매장에 로봇을 도입시켰는데요. 대표적인 브랜드는 샤이바나, 오븐마루, 순수덮밥, ASAP피자 등입니다. 2022년 50억원을 투자 받았고요. 매출은 2021년 2.5억원에서 2022년 30억원으로, 10배 이상 성장했습니다. 이러한 성과 뒤에는 어떤 이야기가 숨겨져 있는지, 웨이브라이프스타일테크 김범진 대표를 직접 만나고 왔습니다. (참조 - 웨이브 라이프스타일테크, 50억원 규모 프리A 투자 유치) 버펄로윙을 보다가 로봇을 만들었어요? "왜 주방 로봇을 만들기 시작하셨죠?" "제가 가장 좋아하는 음식이 버펄로윙인데요" "밖에 나가서 2만원 주면 10~12조각 정도 먹을 수 있는데요" "마트에서 2만원어치 버펄로윙을 30조각 살 수 있더라고요"

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 요즘 데이터 관련 기사에서 '데이터 라벨러'라는 단어를 어렵지 않게 볼 수 있습니다. 자율주행차, 안면 인식, 챗GPT 같은 각종 인공지능 서비스가 급부상하면서 이 직업도 빠른 속도로 친숙해졌습니다. 하지만 갑자기 떠올랐다보니 정작 직업 자체에 대해서는 피상적으로 알려진 감이 있지 않나 싶습니다. 먼저 '데이터 라벨링'이 무엇인지 살펴보겠습니다. '데이터 라벨링'이란 작업은 일종의 문서 분류나 자료의 수를 세는 것과 유사한 맥락입니다. 즉, 갑자기 새롭게 만들어진 일은 아닙니다. 다만 '사람이 필요한 이유'가 달라졌습니다. 예전에는 많은 자료를 집계하고 정리하기 위해 필요했다면, 이제는 기계가 데이터를 학습하기 위해 필요해졌다고 정리할 수 있습니다. 인공지능은 기계학습(머신러닝) 알고리즘으로 만듭니다. 말 그대로 '기계'가 '데이터'를 '대량으로 학습'하는 알고리즘입니다. (참조 - AI, 머신러닝 그리고 딥러닝의 변천사) 그런데 기계가 동시다발적으로 학습하는 엄청난 분량의 데이터를 사람이 하나하나 관리하긴 힘듭니다.

*이 글은 외부 필자인 김란경님의 기고입니다. 창업은 언제나 도전입니다. 특히 창업 아이템이 속한 시장을 전혀 모르는 상태로 뛰어든 창업가는 더 도전적이고 힘들 수밖에 없습니다. 위안 삼을만한 사실은 모든 창업가가 자신이 익숙한 분야에서 사업을 시작하진 않는다는 겁니다. 해결해야 하는 문제와 해법을 발견했다면, 낯선 시장이더라도 기꺼이 뛰어드는 게 바로 창업가 정신이기도 하죠. 게다가 요즘은 낯선 시장에 들어가더라도 시행착오를 겪지 않도록 도와주는 도구들이 많이 존재합니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 같은 키워드가 지속적으로 주목받는 가운데, 연말부터 ChatGPT로 세간이 아주 떠들썩합니다. 정말 다양한 chatGPT 활용 사례가 연일 쏟아지고 있죠. (참조 - "구글은 이제 끝났다".. 수능 문제 해설에 코드 리뷰까지 해주는 '챗GPT') chatGPT는 단순한 질문으로도 양질의 답변을 얻어낼 수 있어서 활용도가 굉장히 높습니다. 특히 아이디어 디벨롭, 시장 조사, 피드백 등 비즈니스를 성장시키는 과정에 적극 활용하면 시간을 많이 아낄 수 있다고 생각합니다. 하지만 처음 활용해보려는 분들은 구체적으로 어떤 상황에서 어떻게 사용할지 감이 잘 안 올 수도 있겠네요. 이번 글에선 극초기 창업가에게 chatGPT 활용을 적극 추천하는 이유, 그리고 어떤 상황에서 사용하면 좋을지 살펴보도록 하겠습니다. chatGPT가 마법 같은 이유

*이 글은 외부 필자인 남궁민님의 기고입니다. "왜 물가가 오르지 않을까?" 겨우 수년 전만 해도 전 세계의 고민은 저물가였습니다. 지금은 믿기지 않는 일이죠. 2000년 이후 미국에선 통화량(M2)이 4배나 늘었는데 왜 이렇게 물가는 별로 오르지 않을까 의아했습니다. 지금 생각하면 돈을 찍어내면서, 저물가까지 누린 행복한 고민이었습니다. 팬데믹 이후 유례없이 빠른 속도로 돈을 찍어낼 때도 논쟁이 붙었습니다. 이렇게 돈을 풀면 물가가 오른다는 전망과 지금까지의 경험을 볼 때 오를 리 없다는 전망이 부딪혔죠. 팽팽하게 부딪혔던 논쟁의 결과를 지금은 모두 알고 있습니다. 다시는 오지 않을 것 같았던 무서운 수치의 물가상승이 찾아왔죠. 인플레를 예언한 경제학자 대다수가 한 세대 이상 이어져온 저물가가 계속될 거라 생각했던 2020년, 고물가가 찾아올 것이고, 이게 뉴노멀이 될 거라고 전망한 학자가 있습니다. 영국의 대표적인 거시경제학자 찰스 굿하트입니다. 2020년 8월 출간된 그의 책 '인구대역전'에서 그는 인류가 오랫동안 누린 저물가의 이유를 90년대 이후 쏟아진 중국과 동구권의 노동력 공급에서 찾습니다.

요즘 IT벤처업계에서 가장 큰 기술적 화두는 오픈에이아이(OpenAI)가 내놓은 챗지피티(Chat GPT)인 것 같습니다. 저도 깊은 관심을 가지고 있는데요. 아웃스탠딩 동료들과 이야기를 나누던 중에 개발자로서 Chat GPT 현상에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 질문이 나왔습니다. 사실 제가 AI 전문가는 아닙니다. 커리어 대부분을 서비스 개발자로 보냈기에 기술적인 평가를 내리긴 어렵습니다. 다만 프론트, 백엔드, 서버, 어플 등 다양한 서비스 개발 경험을 토대로 상용화 및 잠재력에 대해선 의견을 제시할 수 있을 것 같은데요. 몇 가지 화두를 정리해서 개인적 생각을 공유드리고자 합니다. 먼저 개발자가 보기에 Chat GPT는 기존 AI서비스와 차별화 포인트가 분명 존재합니다. 기존 AI서비스는 특수목적용 도구에 가까웠습니다. 분석을 보다 잘하기 위해 분석AI를 만들고 보고를 보다 잘하기 위해 보고AI를 만드는 식이었죠. 그런데 Chat GPT는 범용성을 갖췄습니다. 단순히 다양하게 쓸 수 있다는 것을 넘어 어떤 분야의 문제도 해결할 수 있다는 것을 의미합니다. 현재 인터넷과 개발자 커뮤니티에선 Chat GPT를 활용하는 아이디어가 계속해서 나오고 있습니다. 저는 이중 AI스피커와 Chat GPT를 연결한 사례가 흥미로웠습니다. 통상적으로 AI스피커를 만들기 위해선 전용 AI엔진을 개발해야 하는데요. 이젠 그럴 필요가 없어졌습니다.

*이 글은 외부 필자인 민동규님의 기고입니다. "인터넷 이래 최대의 혁신" 범용 인공지능 '챗GPT'에 대한 세간의 평가입니다. 챗GPT는 세계 최대 AI 연구소인 '오픈AI'가 출시한 대화형 챗봇입니다. 간단한 정보 검색은 물론 프로그래밍이나 소설, 과제 등 다양한 분야에서 활약할 수 있습니다. 최근에는 미국 변호사 시험과 의사 자격시험을 모두 통과했다는 소식이 전해졌고요. (참조 - 헌법 에세이까지 '척척'…챗GPT, 美 로스쿨 시험 합격) 과제를 챗GPT로 작성해 제출하는 학생도 늘었습니다. 미국 프린스턴 대학교에 재학중인 학생이 '과제를 AI로 썼는지 검사해주는 AI'를 발표하기도 했습니다. (참조 - '챗GPT 활용' 적발기술도 잇따라…변형 사용 땐 무용지물) 그런데 말입니다. 이 챗봇의 뛰어난 성능에 감탄만 하기엔 찝찝한 대목이 하나 있습니다. 챗GPT를 훈련시킨 데이터가 무엇인지 베일에 싸여 있다는 겁니다. 오픈AI는 최근 '챗 GTP 플러스'라는 유료 구독 서비스를 출시하면서도 훈련 데이터 출처를 밝히지 않았습니다.

*이 글은 외부 필자인 김마야님의 기고입니다. 바이두의 '어니-ViLG 2.0' vs 오픈AI의 'DALL·E 2' 전 중국 뉴스 매체를 모니터링하다가 요즘 한창 열풍인 '챗GPT'를 처음 접했습니다. 오픈AI에서 발표하자마자 중국 언론에서 이를 크게 보도했고, 각종 리뷰 글이 쏟아졌기 때문입니다. 아직 한국에선 관련 내용이 많이 나오지 않았던 시점이라 개발자들만 아는 프로그램인가보다 하고 넘어갔는데요. 중국이 그 어느 나라보다 빠르고 크게 반응한 이유는 인공지능(AI) 기술력을 대미 패권 경쟁의 핵심 키(Key)라고 보기 때문입니다. 중국 정부는 14억 인구 데이터를 바탕으로 AI에 천문학적인 투자를 하고 있습니다. 2021년, 미국 스탠퍼드 대학교에선 AI 관련 연구의 양과 질에서 중국이 이미 미국을 추월했다고 밝혔습니다. 미국 정부가 중국의 핵심 AI 기업 5곳을 제재 리스트에 올리기도 했죠. 과거 미국과 구소련의 우주 경쟁이 떠오르네요. 이렇게 미국과 엎치락뒤치락하던 중국 입장에선 챗GPT의 출시가 위기감으로 다가왔을 겁니다. 그래서 중국 최대 검색 엔진이자 최고 AI 기술력을 가졌다는 '바이두'에서 유사 서비스를 서둘러 출시하겠다는 생각이 들었는데요. 아니나 다를까요? 지난 1월 30일, 블룸버그와 월스트리트저널은 바이두가 오는 3월에 챗GPT에 대응할 모델을 출시할 예정이라고 보도했습니다. 소식이 전해진 당일, 바이두 주가는 작년 9월 이후로 최고점을 찍었습니다. (참조 - "中 바이두, 챗GPT 유사한 AI 챗봇 출시 계획")

*이 글은 외부 필자인 심예지님의 기고입니다. '오픈AI'에서 공개한 AI 서비스 '달리(DALL-E)와 '챗GPT(ChatGPT)'가 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 특히 12월에 공개된 대화형 인공지능 챗봇 챗GPT는 언론, 기업, 일반 유저의 관심 속에 1억명에 달하는 이용자를 모았습니다. 챗GPT의 퀄리티에 대한 다양한 분석과 활용 방안을 다룬 글도 쏟아지고 있습니다. (참조 - '그림 그려주는 AI', 과연 업무적으로도 쓸만할까요?) (참조 - GPT-4는 ChatGPT의 한계를 넘어설 수 있을까?) (참조 - 대화형 인공지능 시대.. 데이터 과학자는 살아남을 수 있을까요?) 돌이켜보면 챗GPT 이전에도 인공지능은 조용하지만 빠르게, 때로는 예상치 못한 곳에서 우리의 삶 속으로 들어오곤 했습니다. 인공지능을 처음부터 탑재한 새로운 서비스와 함께 다가오기도 하고, 이미 제공되는 서비스가 인공지능을 도입해 보다 고도화하기도 합니다. 날이 갈수록 발전해가는 AI 세상에서 사용자경험(UX)은 어떻게 변화하고 있을까요? 이번 글에선 AI 기능과 연관된 사용자경험을 잘 설계했거나 주력 셀링 포인트로 삼은 서비스를 살펴보도록 하겠습니다. 1. 이용자 피드백으로 추천 알고리즘을 더 완벽하게 유튜브, 넷플릭스 같은 서비스 덕분에 '추천 알고리즘'은 이미 익숙해진 기능이죠. 추천은 확률을 기반으로 제공하기에 100% 이용자의 마음에 들 수는 없습니다. 각 서비스는 이런 한계를 극복하고자 알고리즘을 더 강화하려고 하는데요.

*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 최근 오픈AI의 대화형 인공지능 'chatGPT(챗GPT)'가 화제입니다. 대화형 인공지능의 필요성이야 예전부터 많았지만, 이전까지 우리가 본 대화형 인공지능은 한계가 적지 않았습니다. 그래서 주로 서비스 안에서 고객 상담을 응대하는 '챗봇' 형태였죠. 대화도 아주 자연스럽다기보단 일부 맥락에서만 진행된 수준이었습니다. (참조 - 채팅하는 로봇, 챗봇의 모든 것) chatGPT는 어떤 주제를 요구하든 인간의 언어 형태를 모사해서 자연스러운 대답을 내놓습니다. 내용 자체가 굉장히 그럴 듯하고, 심지어 피드백을 통해 매우 빠르게 개선하고 있기까지 합니다. 아직 연구 검증 단계여서 무료 베타 버전에 머물러있지만, 사람들은 열광적으로 반응하며 다양한 방식으로 활용하고 있습니다. (참조 - "구글은 이제 끝났다".. 수능 문제 해설에 코드 리뷰까지 해주는 '챗GPT') (참조 - OpenAI를 둘러싼 몇 가지 사실들) chatGPT로 무엇을 할 수 있을까요? 무언가에 대해서 물어보면 답해주는 건 기본이요, 개발자 대신 코드를 작성하거나 고칠 수 있고, 학생 대신 수학 문제를 풀 수 있습니다.

최근 몇 년 사이 변호사들 사이에서 선풍적인 인기를 끌고 있는 서비스가 있습니다. 바로 '엘박스'인데요. 유료 구독 서비스임에도 무려 1만1000여명의 국내 변호사들이 사용하고 있습니다. 현재 국내 변호사 수는 3만명이 조금 넘고요, 다시 말해 변호사 세 명 중 한 명은 엘박스를 쓰고 있다고 볼 수 있죠. 현장의 목소리를 듣고자 평소에 알고 지내는 한 변호사 지인에게 물어보니 "엘박스 없이는 일 못한다"고 말하더군요. 그렇다면 엘박스는 무엇을, 어떻게 제공하는 회사이길래 이처럼 큰 인기를 끄는 것일까요. 얼마 전 180억원의 시리즈B 투자를 유치한 리걸 테크 스타트업, 엘박스의 이진 대표를 만나고 왔습니다. (참조 - 리걸테크 스타트업 '엘박스', 180억 원 시리즈 B 투자 유치) 엘박스가 변호사들의 선택을 받는 이유 "안녕하세요 대표님" "엘박스가 국내 변호사들에게 커다란 인기를 끌고 있다는 소식을 듣고 달려왔습니다" "우선 간단히 회사와 대표님 소개를 부탁드립니다" "반갑습니다, 엘박스의 이진 대표입니다" "엘박스는 2019년 5월 설립된 리걸 테크 스타트업이에요" "약 189만개의 판결문을 자체적으로 보유하고 있고요" (2023년1월26일 기준)

최근 ChatGPT 사용하는 분들 많죠. 저도 적잖이 감탄하고 또 신기하게 느껴 지난 몇 주 동안 계속 사용해보고 있습니다. ChatGPT가 내놓는 답변은 그만큼 자연스럽고 또 유려한 경우가 많았습니다. 저는 코딩에 대해서는 잘 모르지만 개발자들 사이에서도 ChatGPT가 내놓는 코드가 제법 그럴듯하다는 의견이 오갔다죠. 다만 여전히 아쉬운 점과 한계도 존재했습니다. 공교롭게도 ChatGPT 출시된 지 얼마 되지 않은 지금 오픈AI가 곧 GPT-4를 출시할 거라는 전망이 나오고 있습니다. GPT-4는 아직 베일에 싸여있지만 ChatGPT가 우리에게 안겨준 충격 그 이상을 선사할 것이라는 데에 이견을 갖는 사람들은 많지 않은데요. 그렇다면 GPT-4는 GPT-3나 ChatGPT 등 전작보다 얼마나 개선된 모습을 보여줄 수 있을지 궁금해집니다. 예언을 할 순 없겠지만 조심스레 예측은 해볼 수 있겠죠. 국내 AI 업계-학계 전문가들의 견해와 앞서 공개된 오픈AI 측 입장 등을 토대로 전작 대비 GPT-4가 얼마나 나아진 모습을 보여줄지 알아봤습니다. 자꾸 오답 뱉는 AI.. 할루시네이션 이슈는 해결될까? "이건 팩트랑 다르잖아?" 최근 ChatGPT를 사용해본 유저들 사이에서 자주 지적됐던 문제 중 하나는 ChatGPT가 사실과 다른 답변을 내놓는다는 것입니다. 그것도 무척이나 천연덕스럽게 말이죠. 예를 들어 볼까요? 일반적으로 치즈는 상온 보다 뜨거운 온도에서 녹기 마련입니다. 그렇다면 ChatGPT에게 '치즈를 냉장고에 넣으면 얼마나 빨리 녹나?'라고 질문하면 어떤 답변을 내놓을까요?

IT벤처업계에서 1등이란 타이틀은 임팩트가 큽니다. 세 가지 측면에서 그렇습니다. 첫 번째는 IT비즈니스 특성상 네트워크 효과가 강하게 나타납니다. 1등과 2등 사이 격차가 크고 나중에 따라잡기도 쉽지 않죠. 두 번째는 고성장기업 특성상 프리미엄 효과가 극대화됩니다. 빠르게 성장하는 시장에선 각 플레이어가 수혜를 입습니다. 이중 1등 기업이 가장 많은 수혜를 입죠. 세 번째는 높은 리스크 속에서 신뢰도와 안정성을 담보해줍니다. 적어도 1등 기업은 위험하지 않고 망하기 어렵다는 뜻이죠. 실제 이것은 투자유치, 채용, 영업, 제휴에 지대한 영향을 미치고 있는데요. 다들 타이틀을 확보하기 위해 절박하고 가열차게 경쟁 중이죠. 그러면 스타트업씬에선 업종별로 어떤 기업이 시장을 이끌고 있을까요? 최근 기업가치와 2021년 매출을 기준점으로 잡되 여러 가지 현실적 요소를 감안하고자 하는데요. 한 가지 미리 말씀드리고 싶은 것은 경쟁이라는 게 워낙 변화 가능성이 큰 터라 대충 스타트업씬 분위기를 가늠하는 목적으로 포스팅을 읽어주시면 감사하겠습니다.

괴물 Saas 스타트업이 나타났다! 얼마 전 취재원 소개로 '오오오' 소리가 나올 만한 솔루션을 하나 접하게 됐습니다. URL만 넣으면 페이지 내 이미지를 AI가 분석해 1분 만에 광고영상을 만들어주는 서비스, 브이캣입니다. 다들 아시는 것처럼 바야흐로 영상의 시대고요. 디지털마케팅 트렌드 또한 기존 텍스트 및 이미지에서 영상으로 재편되는 상황입니다. 도달율, 클릭율, 결제전환율 등 여러 가지 지표에서 우위에 있으니까요. 그래서 마케팅조직과 대행사는 관련 인력을 확충하고 있는데요. 브이캣은 이걸 기술로 해결해줍니다. 사용방법은 아래 영상을 보면 알 수 있는데요. https://youtu.be/OofyHPEivHU (1) 쇼핑몰 상세페이지 URL을 입력하면 (2) 인공지능이 알아서 이미지를 추출합니다. (3) 여기에 맞춰 선호하는 템플릿과 타겟 플랫폼에 따른 길이를 선택한 다음 (4) 간단하게 에디터로 편집 및 문구입력을 하면 끝!

*이 글은 외부 필자인 박한슬님의 기고입니다. 코로나19 대유행을 겪으면서 확진자 숫자만큼이나 늘어난 것이 바이오산업에 대한 관심 같습니다. 하지만 개별 기업 정보만, 그것도 제한적으로 접한 상황에선 그 회사가 멀쩡한 곳인지 판단하기 쉽지 않습니다. 이번에 아웃스탠딩의 요청을 받아서 최대한 쉽고 간결하게 제약바이오산업 생태계를 설명해보기로 다짐했습니다. 신약후보물질이 발견되는 순간부터 볼수록 헷갈리는 임상시험과 기술이전, 특허와 바이오의약품까지 다뤄보려고 합니다. 첫 순서로 '신약후보물질'이 대체 무엇인지 차근차근 말랑말랑하게 살펴보도록 하겠습니다. 신약후보물질의 조건, '안전'과 '약효' 신약후보물질이라는 단어, 이미 많이 접해보셨을 겁니다. 단골 멘트인 '암 치료할 물질 찾았다!' 같은 기사가 많고, 저도 늘 고민인 탈모(ㅠㅠ) 치료 물질도 매번 찾았다고 하죠. 이렇게나 후보 물질을 많이 찾아내는데, 정작 약은 왜 없을까요? 사실 여기엔 비밀이 한 가지 있습니다. 우리는 신약후보물질이라고 하면, '약효가 있다'라는 부분에만 집중합니다. 그렇지만 그런 효과가 실제로 있는 물질을 발견했다고 해도 약이 되기 위해서는 중요한 관문을 넘어야 합니다. 바로 '안전성(safety)'입니다.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 이미 익숙한 작업, 업무 역량을 높이는 데 도움이 되지 않는 작업은 직장인들이 기피하는 업무 1순위일 것입니다. 하지만 반복 단순 작업을 없앨 수도 없고 지속해서 운영해야 하는 것은 회사의 큰 고민일 텐데요. 만약 단순 작업이 자동화 되어 직원들이 업무 역량을 높이는 데 집중할 수 있다면 근무 만족도 향상과 회사의 경쟁력도 동시에 발전할 수 있겠죠. 이런 수요가 현실화 되어서 탄생한 것이 RPA(Robotic Process Automation)라 불리는 인공지능 로봇을 활용한 업무 자동화입니다. 일례로 KT의 사례를 살펴보면, 단순 반복 업무를 자동화하기 위해 인공지능 소프트웨어 로봇 직원인 전대리, 마비서 시스템을 구축했는데요. 전대리는 전표를 대신 처리해주는 전표 처리 로봇으로, 2018년 8월 업무에 처음 도입되었습니다. 전대리는 동일한 내용을 반복적으로 입력해야 하는 법인카드 전표 생성을 쉽고 빠르게 처리해줍니다. 전대리 서비스가 있기 전에는 영수증을 스캔해 개별적으로 시스템에 업로드하고 비용 항목 등을 하나하나 입력해야 했는데, 이제는 전대리 시스템을 통해 자동으로 업로드되어 사용자는 내용 검수만 할 정도로 업무가 자동화되었습니다. 또 다른 RPA(로봇 프로세스 자동화) 시스템으로 마비서도 있습니다. 마비서는 인사(HR) 신청 로봇으로 휴가, 출장, 의료비, 경조금, 재택근무 신청, 연말정산 등의 업무를 자동으로 처리해줍니다. KT는 워크이노베이션 프로젝트의 일환으로 전대리와 마비서를 전사적으로 도입했는데요.

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. 이런저런 일이 참 많았지만, 2022년은 제게 '인공지능(AI)이 그림을 그린 해'로 기억될 것 같습니다. 아, 물론 AI가 올해 처음 그림을 그렸다는 말은 아닙니다. 구글 '딥드림'이 그린 그림이 9만7000달러(1억3958만원)에 팔린 때가 2016년이니까요. 다만 이때는 창작이라기보단 다른 화가의 그림체를 따라 그리는 수준이었습니다. 사진 올리면 그림처럼 바꿔주는 앱 써보셨죠? 예, 그겁니다. 그다음에는 여러 데이터를 조합해 새로운 데이터를 만드는 시도로 이어졌습니다. 사람 얼굴을 합성한다거나 얼굴을 노인이나 아기로 바꿔줬죠. 저해상도 사진을 고해상도로, 얼굴을 다른 사람으로, 흑백 사진을 컬러사진으로, 흠집이 생긴 사진을 멀쩡하게 복원하는 기술도 모두 포함됩니다. 재미있긴 하지만, 크게 화제가 될 만한 정도까진 아니었습니다. 제 SNS 타임라인을 친구들이 그렸다(?)는 AI 그림이 가득 메운 경우는 올해가 처음입니다. 한 사람이 신나서 그리다가(?) 지쳐 쓰러지면 다른 친구가 올리고, 그 친구가 지치면 또 다른 친구가.. 벌써 그러길 몇 달째, 마치 제 친구들이 모두 일러스트레이터가 된 기분이었습니다. "너희가 언제부터 그림을 그렸다고!"라고 외치고 싶었지만, 재미있다는데 어쩌겠습니까.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 2022년 8월 미국 콜로라도 주립 박람회에서 열린 미술대회에서 최우수상을 수상한 작품, '스페이스 오페라 극장'입니다. 작품의 제목에서도 대략적인 연상이 되듯이 이 작품은 오페라 극장이라는 공간과 스페이스(우주)라는 공간이 결합되어 클래식한 아름다움과 함께 SF적인 요소를 함께 가지고 있습니다. 작품을 좀 더 면밀히 들여다볼까요? 전체적인 구조는 오페라 극장을 전체 배경으로 중심에 서있는 세 명의 등장 인물이 무엇인가를 공연하고 있는 듯한 느낌을 주고 있습니다. 그리고 세 명의 사람은 중앙에 위치한 거대한 원형의 공간을 바라보면서 마치 그곳으로 빨려들어가듯 공연을 진행하고 있는 듯한 느낌을 줍니다. 중앙의 거대한 원형의 공간은 공연자가 서 있는 공간과는 다른 이질적인 공간으로 보여지는데요. 이를 통해서 행성과 행성을 연결하는 스페이스 오페라 극장이라는 상상을 하게 해줍니다. 이 작품은 1600년대 서양의 고전적인 느낌에 21세기의 상상력이 더해져 미래와 과거가 적절하게 조합된 작품이라는 생각이 듭니다. 이 때문에 이런 작품을 그릴 정도의 사람은 분명 예술적인 상상력을 갖추고 있고 나아가 미술적인 조예도 갖추고 있을 것이라는 상상을 해보게 되는데요. 하지만 놀랍게도 이 작품을 출품한 사람은 전문 작가가 아닌 제이슨 앨런이라는 게임회사의 CEO입니다. 그런 그가 이렇게 훌륭한 작품을 출품하고 수상할 수 있었던 배경에는 인공지능이라는 요소가 숨어있었습니다. 그가 활용한 인공지능의 이름은 미드저니(Midjourney)로, 사용자가 입력한 명령어에 맞춰 그림을 그려주는 AI 프로그램입니다. 제이슨 앨런은 자신의 작품이 미드저니를 사용했다는 것을 출품할 때에 이미 밝혔고요.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 엔비디아라는 회사를 아시나요? 게임을 즐겨하거나 IT 제품에 관심이 많으신 분들에게는 익숙한 이름이겠지만 사실 많은 사람들에게는 생소한 이름일 것 같은데요. 낮은 인지도와는 달리 엔비디아의 기업 가치는 글로벌 기업들 중에서 무려 18위에 오를만큼 높게 평가받고 있습니다. 삼성전자(29위) 인텔(95위)보다 높은 순위이고요. 반도체 업계에서 엔비디아보다 높은 가치로 평가받고 있는 기업은 TSMC(13위)가 유일합니다. 엔비디아의 현재 매출을 놓고 보면 이런 높은 평가가 어떻게 가능한지 더욱 궁금증을 자아내게 하는데요. 엔비디아의 매출은 삼성전자나 인텔, TSMC의 절반도 안 되는 수준이기 때문입니다. 결국 현재의 성적표인 매출 수준에서는 상위권이 아니지만 미래의 가치 척도인 시가총액에서는 상위권인 점을 다시 곱씹어 생각해 보면, 엔비디아는 다른 반도체 기업보다 더 많은 발전 가능성이 있다고 시장이 평가하고 있는 것입니다. 엔비디아는 어떻게 이런 평가를 받을 수 있었는지 그 이유가 무엇인지 알아보도록 하겠습니다. 엔비디아의 창업과 창업주 엔비디아는 1993년 1월 미국에서 세워진 반도체 설계 회사로 본사는 캘리포니아 산타클라라입니다. 엔비디아의 주력 제품은 고성능 컴퓨팅을 위한 그래픽 처리장치(GPU)와 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 설계하는 소프트웨어로 각각의 분야에서 글로벌 1위를 차지하고 있습니다. 앞서 말한대로 엔비디아는 반도체 회사이기는 하지만 직접 반도체를 생산하지 않고 반도체를 설계하고 판매만 담당하는 팹리스 회사입니다.

지난 7월이었죠. 설립한지 불과 4년여 밖에 되지 않은 한 국내 클라우드 스타트업이 200억원을 투자 받고, 1500억원의 기업가치를 인정받아 세간의 이목을 집중시켰습니다. 투자사는 쿠팡과 크래프톤, 배달의민족, 무신사 등 유수의 유니콘 기업에 투자한 IMM 인베스트먼트였습니다. 이야기의 주인공은 오케스트로. 클라우드 전환 혹은 구축-운영 등에 필요한 소프트웨어를 개발-공급하는 B2B 스타트업이죠. 오케스트로는 업력이 길지 않음에도 벌써 300개 이상의 공공기관 고객을 확보하는 등 업계에서는 슈퍼 루키로 인정받고 있는데요. 한 가지 흥미로운 건 회사를 이끌고 있는 김영광 대표가 불과 3년 전까지만 해도 서울의 한 사회과학대 재학생이었다는 점이죠. 김 대표가 국내 B2B 클라우드 스타트업씬의 루키인 오케스트로를 이끌게 된 사연이 궁금해집니다. 김영광 오케스트로 대표를 인터뷰했습니다. 외교관을 꿈꾸던 학생, 창업전선에 뛰어든 사연 "대표님 안녕하세요, 반갑습니다" "반갑습니다. 오케스트로 김영광 대표라고 합니다" "언론 보도를 보니 대표님께서는 IT 쪽 전공이 아닌 인문계, 그중에서도 정치외교학과 출신이라고 들었습니다" "어쩌다가 전공과는 별 연관이 없는 클라우드-창업의 세계에 발을 들이게 된 것인지요?" "사실 저는 한국을 대표하는 외교관이 되어 글로벌하게 활동하고 싶다는 꿈이 있었어요"

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 구글의 책임있는 인공지능 부서의 수석 엔지니어 르모인이 블로그에 공개한 람다와의 대화 일부가 얼마 전 많은 사회적 파장을 몰고 온 적이 있었습니다. (참조 - "죽는 게 두렵다"...구글 AI '람다', 스스로 사람이라 생각한다는 엔지니어 폭로 나왔다) 먼저 대화 내용은 이렇습니다. 르모인은 람다가 차별, 혐오, 발언을 걸러내는 능력을 갖추도록 설계하는 일을 해오며 람다와 종교와 의식 등에 관한 이야기를 나누다가 람다가 자신을 사람처럼 인식한다는 사실을 발견했다고 주장했습니다. 르모인은 몇 달간 람다와의 대화를 바탕으로 '람다는 지각이 있는가'라는 제목의 보고서를 구글 경영진에 제출했습니다. 그러나 구글은 르모인이 람다를 의인화하는 잘못을 저질렀다고 지적하며 람다와의 대화를 블로그에 올린 그에게 비밀 누설 위반 이유로 정직 처분을 내렸죠. 며칠 전 구글은 르모인의 주장에 신빙성이 없다고 최종 결론을 내리면서 결국 르모인은 해고됐습니다. 르모인의 주장은 해프닝으로 일단락됐지만 향후 대화형 인공지능으로 인해 생겨날 사회적 문제를 드러냈다는 점에서 많은 논란을 가지고 왔습니다. (참조 - "구글 AI 지각력 있다" 주장 르모인 해고) 사람과 동물의 결정적인 차이점은 바로 언어입니다. 언어는 인류가 동물과 달리 대에 걸쳐 지식을 전달하고 문명을 쌓아 올리고 발전시킬 수 있게 만든 핵심 요소입니다. 인간은 언어를 통해 서로 소통을 하며 지식을 축적해 나갔고 발전해 올 수 있었습니다. 때문에 인간과 흡사한 지능을 표방하는 인공지능 분야에서 인간의 언어인, 자연어 처리 분야는 빠질 수 없는 큰 부분을 차지하고 있습니다. 이 자연어 처리가 발전된다는 것은 진정한 AI(인공지능)를 위해서 반드시 필요한 부분이며, 전 세계의 글로벌 기업들이 이 자연어 처리의 선두 기술을 갖기 위해서 끊임없이 노력하고 있고 많은 투자를 하고 있습니다. 그중 람다는 자연어 습득에 가장 발전된 단계로 보여지는 사례인데요.

"메타버스(3차원 가상세계) 시대에 페이스북은 메타(Meta)가 아니고 오픈타운(opentown)이 될 겁니다" "지금까지의 소셜네트워크서비스(SNS)는 현실의 인간관계를 온라인 공간으로 옮겨 놓는 일에 초점을 맞췄는데요" "가까운 미래엔 온라인 공간에서 만난 이들을 중심으로 인간관계가 형성될 전망입니다" "오픈타운만의 독자적 기술인 '소셜AI'가 이를 뒷받침할 수 있습니다" (김진욱 마인드로직 공동대표) 마인드로직은 인공지능(AI) 개발 기업으로 소셜AI 메타버스 채팅 플랫폼인 오픈타운을 운영하고 있습니다. 소셜AI는 이용자의 말과 성격을 학습한 뒤 자동으로 다양한 사람들과 대화하는데요. 이용자가 오픈타운에 접속하지 않는 시간에도 자신과 닮은 인공지능이 활동하며 친구를 사귑니다. 지금까지 등장한 인공지능이 대리인에 가까운 개념이었다면 오픈타운의 소셜AI는 이용자의 분신인 셈인데요. 소셜AI는 묻는 말에 적당한 정보를 찾아내는 것을 넘어 상황에 맞는 답변을 판단해 대답합니다. 주 이용자는 10대 후반에서 20대 초중반으로 Z세대의 새로운 만남의 장으로 떠오르고 있는데요. *Z세대 1990년대 중반에서 2000년대 초반에 걸쳐 태어난 젊은 세대로 어릴 때부터 디지털 환경에서 자란 디지털 네이티브(디지털 원주민)가 특징. 마인드로직의 김진욱, 김용우 대표는 오픈타운에서 인공지능으로 진정한 친구를 사귈 수 있다고 밝혔습니다. 두 대표를 만나 소셜AI는 무엇이고 Z세대에게 각광받는 이유는 무엇인지에 대해 이야기 나눠봤습니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 유튜브 플랫폼에는 얼마나 많은 영상이 있을까요? 봐도 봐도 끝이 없을 것 같은데요. 1분에 무려 500시간 분량의 영상이 업로드되고 있다고 합니다. 그러니까 지금 이 문장을 쓰고 있는 중에도 최소 몇천 시간 분량이 새로 업로드되었겠네요. 실로 엄청난 규모감에 압도되는 것 같은데요. 잘 생각해 보면, 이렇게 많은 영상 속에서 유저의 눈에 띄지 않는다면 세상에 존재하지 않는 것이나 다름없을 것 같아요. 그렇다면 우리 영상은 어떻게 고객의 눈에 띌 수 있을까요? 유튜브의 영상 노출 원리(알고리즘)에 대해서 알아야 하는 이유입니다. 이번 글에서는 바로 그 원리의 2가지 관점에 대해 이야기하겠습니다. 첫째는 콘텐츠 관점에서의 노출 원리이고, 둘째는 광고 관점에서의 노출 원리입니다. 유튜브 세계에서 통용되는 원리와 문법을 익히고 적극 활용하실 수 있길 바라며! 이번 글 시작하겠습니다. 1. 콘텐츠 관점 첫째로, 광고비를 쓰지 않는 콘텐츠 관점에서 노출 원리를 살펴보겠습니다. 우리가 유튜브 채널에 영상 하나를 업로드하고 제발 조회수가 많이 나오길 기도하는 것 이외에 아무것도 하지 않는다면 바로 이 경우에 해당됩니다. 광고비를 쓰지 않기에 고객에게 강제로 노출할 길은 없으며, 오직 유튜브의 추천 알고리즘을 통해 고객에게 추천되어야 합니다. 이때 유튜브의 추천은 크게 3단계로 설명할 수 있습니다. 노출 - 검증 - 확산의 단계가 그것이죠.