*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.

포화 상태인 패션 시장에 새로이 출사표를 던진 서비스가 있습니다. 바로 퍼스널 컬러 진단을 통해 나에게 맞는 스타일을 찾아주는 서비스, '코콘'인데요. 앱을 다운받아 셀카를 찍으면 '퍼스널 컬러'와 '페이스 이미지'를 분석해 줍니다. 퍼스널 컬러 분석에서는 개인의 피부, 모발, 눈동자 등과 가장 조화로운 컬러 타입을 알려주고요. 페이스 이미지 분석에서는 개인의 얼굴 이미지를 키워드로 설명해 줍니다. 이렇게 분석한 데이터를 토대로 각 개인에게 어울리는 옷을 추천해 주는 서비스인데요. 즉, 퍼스널 컬러 테스트로 사용자들을 유입시켜 패션 커머스로 연결하는 전략의 플랫폼인 셈입니다. 코콘의 운영사 '블랙탠저린'은 2022년 스타트업 업계에서 화제가 되었던 '유니콘 하우스'에 출연한 8개 팀 중 하나이고요. 창업 초기부터 유명 투자사인 매쉬업엔젤스로부터 시드 투자를 받은 회사이기도 합니다. 또한 런칭 1년 반만에 누적 사용자 22만을 달성하며 성장세를 보여주고 있기도 하죠. 하지만 서두에서 언급했듯 패션 시장에는 이미 무신사를 시작으로 에이블리, 카카오스타일(지그재그), 브랜디 등 쟁쟁한 플레이어가 가득한데요. (참조 - 패션 커머스 MAU 1년 결산.. 성장한 곳과 폭삭 주저앉은 곳) 이 치열한 시장에 뛰어든 블랙탠저린은 과연 어떤 사람이 창업했는지 궁금해져서 미팅을 청했습니다. 실제로 만나본 김상이 대표는 스타트업과 대기업을 넘나들며 밀도 높은 커리어를 쌓아 온 에너지 넘치는 인물이었는데요. 무엇보다 블랙탠저린을 창업하기까지의 이야기가 매우 흥미진진했습니다. 그래서 오늘의 인터뷰 기사는 김상이 대표가 창업을 꿈꿨던 순간부터 시작해 보려고 합니다. 스타트업 '이방인'으로서 살아남기 "대표님께서는 어떻게 창업을 꿈꾸게 되셨나요?"

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.

지난 한 해 AI에 대한 세간의 관심이 부쩍 올라갔습니다. ChatGPT 열풍이 불면서 다양한 사용 사례가 보고됐고요. 미드저니나 뤼튼, 재스퍼 같은 다양한 이미지-언어 생성 AI가 상업적으로도 설득력 있는 퀄리티로 출시된 바 있습니다. (참조 - 요즘 핫한 제너레이티브AI.. 시장을 뒤흔든 글로벌 서비스 10개) 현재 글로벌 시장에서 AI 기술 개발과 비즈니스를 주도하는 곳은 오픈AI나 구글 같은 빅테크 기업인데요. 이에 국내 대형 IT 기업인 카카오나 네이버 등도 AI 기술 연구와 비즈니스에 속도를 내고 있습니다. 오늘은 카카오의 AI 기술 기업인 카카오브레인 이야기를 들고 왔습니다. 백운혁 리서치 디렉터를 만나 카카오브레인이 쌓아온 기술의 현황과 향후 로드맵에 관해 물어봤습니다. 아울러 거대 자본을 바탕으로 공격적인 행보를 보이고 있는 글로벌 AI 기업들과 어떻게 경쟁할 것인지에 대한 이야기도 들어봤습니다. "안녕하세요, 반갑습니다" "우선 카카오브레인과 디렉터님 소개를 간단히 부탁드립니다!" "안녕하세요, 카카오브레인은 카카오 공동체에 속한 AI 기술 기업입니다" "'모두가 더 나은 삶을 살 수 있도록 혁신을 불러일으키고, 생각하지 못한 물음에 도전하자'는 모토를 가지고 있는 회사죠"

*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 최호섭님의 기고입니다. 챗GPT의 가능성 어떻게 보고 계신가요? 정확도는 조금 떨어질지 모르지만 원하는 대답을 척척 해주고, 제법 그럴싸한 문장들로 온전한 글을 하나씩 지어냅니다. 소설이나 편지, 시도 쓰고 프로그램 코드도 만듭니다. 뉴스뿐 아니라 주변에서도 ChatGPT를 잘 활용하는 팁과 사례들이 매일 입에 오르내립니다. ChatGPT는 분명히 지금 가장 뜨거운 주제입니다. 한편으로 글을 다루는 입장에서는 기대만큼 걱정도 큽니다. 단순히 '나보다 글을 잘 쓰면 어쩌지?' 따위의 걱정은 아닙니다. 어떻게 보면 ChatGPT 역시 글을 쓰는 하나의 중요한 도구가 될 테고, 이를 잘 이용하면 더 빠르게 좋은 글을 만들어낼 수 있을 것이라는 기대도 있습니다. 반면 걱정은 무분별한 콘텐츠들이 부정적인 목적과 방법으로 만들어지면서 인터넷의 골칫거리를 더 확대시킬 수 있을 것 같다는 데 있습니다. 정보의 오류는 오히려 큰 걱정이 없습니다. 정확성에 대한 문제는 곧 해결될 걸로 보입니다. 애초 챗GPT는 높은 정확도를 바탕으로 하는 상업 서비스와는 거리가 있습니다. 인터넷에 있는 정보들을 학습해서 GPT 거대 모델의 문장력으로 대화를 풀어내는 것을 우선적인 목표로 만든, 아직은 실험적인 모델입니다. 정확성에 대한 부분 역시 머신러닝을 통해서 풀어낼 수 있을 것이라고 봅니다. 그리고 ChatGPT를 만든 오픈AI도 올해 안에 정확도에 대해 인상적인 업데이트를 예고하기도 했습니다.

*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)

OpenAI가 ChatGPT를 출시한지도 두 달이 다 돼갑니다. 그동안 ChatGPT의 성능과 활용 가능성에 대한 다양한 의견들이 나왔는데요. 간단한 문서 작업부터 코딩까지 생각 보다 많은 분야에서 활용될 수 있다는 점이 연일 증명되면서 많은 이들의 감탄을 자아내고 있습니다. 반면에 예상되는 해악이 만만치 않다는 의견도 나옵니다. 아직은 구체적인 오남용 사례가 충분히 보고되지 않았지만, ChatGPT의 성능이나 활용 가능성을 고려하면 우려할 점이 한두 가지가 아니라는 건데요. 과연 ChatGPT 등 AI 서비스를 둘러싼 어떤 우려와 논쟁이 있는지 알아보겠습니다. CheatGPT 되면 어쩌나.. 염려하는 교육계 교육계는 학생들이 수업을 듣거나 과제를 할 때 스스로 학습하는 대신 ChatGPT 활용한다면 학습 효과가 크게 저하될 거라고 우려합니다. 일부 미국 학교들은 선제적인 조치를 취하고 있는데요. 뉴욕시 교육부는 학교 기기와 네트워크에서 OpenAI가 출시한 ChatGPT 사용을 금지한다고 지난 6일(현지 시간) 발표했습니다. (참조 - ChatGPT banned from New York City public schools' devices and networks) ChatGPT가 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것이 금지 이유였는데요. ChatGPT를 통해 빠르고 쉽게 정답을 얻을 수 있는 건 사실이지만, 장기적으로는 비판적인 사고와 문제 해결 능력 배양에 방해가 될 수 있다는 거죠. 그렇다면 ChatGPT는 정말 우리네 교육 현장에 위협이 될 수 있을까요? 이와 관련해 월스트리트저널(WSJ)의 IT 칼럼니스트인 조안나 스턴은 흥미로운 실험을 진행했습니다. https://www.youtube.com/watch?v=l01biyMZjEo&t=333s

최근 ChatGPT가 화제를 모으면서 주목받는 회사가 있죠. 바로 ChatGPT를 만든 OpenAI입니다. 그간 OpenAI는 다양한 이유로 세간의 이목을 끌어왔습니다. 테슬라 CEO이자 헤비 트위터리안으로서 늘 이슈를 몰고 다니는 일론 머스크가 가담한 프로젝트였고요. GPT 시리즈를 내놓을 때마다 빠르게 진보하는 기술력으로 테크 업계 관계자들을 놀라게 하기도 했습니다. 지난해 ChatGPT로 성장 가능성을 증명한 후엔 35조9540억원(290억달러) 규모의 기업가치로 투자 유치 협상에 나서며 다시 한번 주목받기도 했죠. 이 시점에서 OpenAI라는 회사를 한 번 짚고 넘어가면 좋겠다는 생각이 드는데요. OpenAI에 관한 이모저모를 공개된 정보를 토대로 정리해봤습니다. 1. OpenAI는 무엇을 위해 만들어졌나? OpenAI는 2015년 12월11일 설립된 AI연구소이자 회사입니다. 한 가지 독특한 점은 OpenAI가 금전적인 수익 창출을 목표로 하지 않는 비영리집단을 표방했다는 겁니다. 그렇다면 OpenAI가 비영리집단을 표방했던 이유는 무엇이었을까요? OpenAI는 금전적인 의무로부터 자유롭게 인류 전체에 도움을 주는 방식으로 AI를 발전시키고자 했습니다. OpenAI의 두 설립자인 와이콤비네이터의 전 CEO 샘 알트만과 일론 머스크는 OpenAI 설립 전부터 AI에 대해 오랜 기간 의견을 나눴습니다. 두 사람은 AI가 향후 인류에 커다란 영향을 미친다는 것에 공감하며 AI를 인류에 유익한 방식으로 사용할 수 있는 방법에 대해 고민했고요. 논의의 끝에서 수익성을 극대화할 의무가 없는 비영리 단체의 형태로 회사를 출범시키기는 것에 의견을 같이 하게된 것입니다.

번역시장은 구글, MS, 아마존 등 빅테크 기업이 꽉 잡고 있죠. 그런데 XL8라는 스타트업이 구어체 번역에 특화한 기술을 가지고 시장에 뛰어들었습니다. XL8는 미디어 콘텐츠에 특화한 AI 기계 번역 엔진을 고도화하는 실리콘밸리 소재 스타트업입니다. 구글 소프트웨어 및 리서치 엔지니어팀을 리드하며 구글 인공신경망 기반 자연어처리 서비스 출시를 이끌었던 정영훈 대표와 애플 엔지니어 출신 박진형씨가 지난 2019년 설립했죠. 저는 사실.. '구글이 있는데 번역 스타트업이 성장할 수 있을까?' 이런 단순한 생각이 들었는데요. XL8가 현재 매달 3만 시간 이상의 콘텐츠 77쌍의 언어를 번역하고 있으며, 얼마 전에는 성장 가능성을 입증하고 36억 규모의 프리A 브릿지 투자를 유치하기도 했더라고요. "미디어 콘텐츠 번역 시장에 인공지능 기술 니즈가 있나?" "도대체 어떤 기술을 가지고 있길래 구어체에 특화한 기술이라고 말하는 걸까?" "작은 스타트업이 이쪽 시장을 선도하면 성과가 어마어마하겠는데?" 여러 생각이 들면서 관심이 커졌습니다. 그래서! XL8 정영훈 대표님을 직접 찾아뵙고 이야길 들어봤습니다. XL8가 구어체에 집중하는 이유 "자세한 기술 이야기를 들어보기 전에, 왜 창업을 선택하신 건지 들어보고 싶어요" "창업 이전에 구글에서 일하셨잖아요" "거기선 어떤 일들을 하셨나요? 왜 창업을.. 하셨나요?" "저는 창업 전 구글 검색팀에서 일을 시작했어요"

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. "난 어느 곳에도 없는 나의 자리를 찾으려 헤매었지만 갈 곳이 없고 우리들은 팔려 가는 서로를 바라보며 서글픈 작별의 인사들을 나누네. 이 미친 세상에 어디에 있더라도 행복해야 해" (브로콜리 너마저의 '졸업') "아침에 출근했더니 회사가 망했대요", "내일 채권자 올 테니 오늘 짐 다 빼래요" 이런 얘기가 계속 들려옵니다. 자주 가는 마트 사장님이 요즘처럼 장사 안되는 건 처음이라고 하고요. 여기저기서 사건사고가 계속 터집니다. 뭔가 멍해지는 기분이라서 이 노래를 계속 흥얼거렸습니다. 기술 기업이 얼마나 해고했는지 보여주는 사이트에 들어가 봤습니다. (참조 - Layoffs.fyi) 2022년 12월 19일 기준, 979개 기업에서 15만1648명을 해고했습니다. 사람이 없어서 문제라고 아우성치던 게 딱 1년 전인데 말이죠. 2020년에 강제로 네트워크 사회로 전환되면서, 2021년엔 '순한 맛 사이버펑크 시대'로 접어든 것 같다고 쓴 게 엊그제 같은데요. 그런 꿈과 욕망이 다 깨지고, 엄혹한 현실로 돌아왔습니다.

글 써주는 AI '뤼튼'을 들어보셨나요?! 뤼튼은 최근 업계에서 꽤나 화제가 되고 있는 AI 서비스인데요. 지난 10월19일 오픈 베타를 시작한 이후 약 3주 동안 가입한 사람의 수가 무려 2만명 수준일 정도로 많은 관심을 받고 있습니다. 몇 개의 키워드를 넣으면 광고 문구 작성, 이메일 작성, SNS 포스팅 등에 쓸 수 있는 글을 생성해 주는 것이 이 서비스의 핵심인데요. 글의 완성도가 제법 괜찮다는 평이 많습니다. 사용 방법은 간단합니다. 어떤 목적의 글을 쓸지 정한 뒤, 그에 걸맞은 툴을 선택하고요. 무엇에 대한 글을 어떤 표현과 내용으로 쓸 것인지 설정하면 됩니다. 그러면 몇 초 뒤, AI가 글을 생성해서 보여주죠. 저는 광고 카피라이팅 툴을 선택해 '코카콜라' '시원한 탄산음료' 두 개의 키워드를 넣어봤습니다. 뤼튼은 이내 다음과 같은 카피라이팅을 생성해줬습니다. '톡 쏘는 짜릿함을 원하시나요? 그렇다면 단언컨대 이 콜라보다 더 좋은 건 없을 것입니다' '목말랐지? 시원하게 원샷해봐~ 세상에서 가장 맛있는 콜라니까 말이야'

*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 외부 필자인 양경준님의 기고입니다. 광주의 우위는 뭘까 제가 일하는 크립톤이 지역창업생태계에 접근하는 첫 번째 단계는 지역에 적합한 산업과 사업모델을 설정하는 것입니다. 다행히 지금까지 크립톤이 창업생태계 활성화 전략지역으로 정한 제주, 강원, 부울경에서는 지역 적합 모델을 찾아낼 수 있었는데 크게 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다. 먼저 제주와 강원은 독점 또는 비교 우위를 가지는 천혜의 자연환경에 기반하고 있습니다. 제주는 대한민국 최남단이면서 쿠로시오 해류가 만들어내는 역동성에 기반하는 것이었고 강원은 국내 타 지역보다 높은 산림자원이 그 기반이었습니다. 반면 부산은 천혜의 항만도시는 아니지만 일본과의 관계에서 만들어지는 인프라, 경남은 경제개발계획에 따른 산업도시라는 인위적인 요소에 의해 비교우위를 가지게 된 사례입니다. (참조 - 지역창업생태계가 활성화되지 못한 건 펀드가 없어서가 아닙니다. 제주를 보면 알 수 있습니다.) (참조 - 산이 85%인 강원도, 산에서 창업의 길을 찾을 수 있습니다) (참조 - '청년들이 떠나는 도시' 부산의 창업생태계를 살리는 방법) (참조 - 경남의 축적된 제조 역량이 스타트업을 통해 폭발할 수 있습니다) 동일한 관점에서 광주광역시의 창업생태계의 해법을 제시하려면 자연적이든 인위적이든 광주가 타 지역 대비 독점 또는 비교 우위를 가지는 요소가 있어야 합니다. 먼저 자연적인 요소를 생각해보면 아쉽게도 떠오르는 것이 없습니다. 광주만의 독특한 자연환경이 있는 것도 아니고 지하자원이 있는 것도 아닙니다. 이렇다 할 것이 없기 때문에 지역만의 아이덴티티에 기반하는 로컬 크리에이터형 사업모델이 적을 수밖에 없었고 그래서 지금도 광주는 로컬 크리에이터 중 의미 있는 스케일업 사례가 없습니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 듀플렉스 이야기 구글은 지금으로부터 약 4년 전, 놀라운 기술 하나를 소개합니다. 바로 미용실 예약을 대신해주는 AI였는데요. 전화하는 상대방의 말을 알아듣고 적절한 대답을 하죠. 예상치 못한 질문도 있었는데요. AI는 당황하지 않고 문맥을 이해하며 척척 대답합니다. 게다가 "으흠~" 같은 사람이나 할법한 리액션까지 하는데요. 당시 저도 그걸 보며 빵 터졌던 기억이 나네요. 아마도 많은 분들이 한 번쯤은 보셨을 것 같아요. 당시에 함께 공개된 '레스토랑 예약' 편도 있는데요. 이는 좀 더 고난도입니다. 전화를 받은 사람이 말귀를 전혀 못 알아듣는가 싶더니, 전혀 다른 말을 하기도 합니다. 아마도 영어에 서툰 외국인인 것 같아요. 물론 이런 상황에서도 우리의 AI는 침착하게 대응하며, 결국엔 레스토랑 예약 미션을 완수해요. 어떻게 보셨나요? AI가 사람과 자연스럽게 대화를 이어가는 모습 흥미로우신가요? 그런데 어떤 분들은 이런 생각을 하실지 모르겠어요. 아니 굳이 예약하는데 AI를 동원해야 하나? 요즘 네이버 예약이 얼마나 쉬운데? 맞습니다. 오직 전화 예약을 위해서 저렇게 집약된 기술이 필요하진 않겠죠. 오버 스펙일 수 있겠네요. 그렇지만, 저런 AI가 오직 미용실이나 레스토랑 예약을 위해서만 태어난 게 아닐 겁니다.

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.

*이 글은 외부 필자인 신필수님의 기고입니다. 지난해 1월 오픈AI가 AI 화가 달리를 공개했습니다. (참조 - 오픈AI 홈페이지 바로가기) AI 연구소 오픈AI에서 공개한 달리는, 그려달라는 것은 무엇이든지 그려주는 AI 화가입니다. 예를 들어 '해가 뜨는 풀밭에 앉아있는 여우의 모습을 모네의 그림체로 그려줘'라고 입력하면 정말 묘사한 대로의 그림을 뚝딱 만들어냅니다. 올해 4월에는 '달리2'가 등장하면서 그 퀄리티가 한층 더 높아졌습니다. 달리와 달리2 모두 AI 언어 학습 모델 GPT-3를 기반으로 한다는 점은 차이가 없는데요. * GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) 오픈AI에서 만든 GPT-n 시리즈의 3세대 언어 예측 모델입니다. 딥러닝을 이용해 번역과 대화, 작문 등 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기회귀 언어 모델입니다. 하지만 달리2는 묘사력이 리얼해졌고 해상도도 최대 4K까지 지원합니다. 더 빨리, 고해상도의 이미지를 만들어 내는 것이죠.

TV뉴스를 보면 종종 이렇게 생산라인 돌아가는 모습이 나옵니다. 생산라인의 로봇들은 제품을 만들기 위해 일사불란하게 움직입니다. 로봇들은 이리저리 부품을 집어 들고, 휙휙 돌리면서 조립을 하고요. 페인트칠을 하거나 용접을 하기도 합니다. 모르긴 몰라도 제 눈엔 이 시대의 최첨단 기술이 너무나 완벽해 보였습니다. 컨베이어 벨트 위 로봇의 손길을 몇 번만 거치면 자동차 같은 복잡한 제품도 뚝딱! 하고 만들어질 것만 같았습니다. 그런데 말이죠. 사실 우리가 생각하는 것만큼 현 로봇 자동화 시스템이 완벽하진 않다고 합니다. 로봇이 해낼 수 있는 일에는 한계가 존재하고, 그러다 보니 기술로 대체할 수 없는 일이 여전히 많다는 것입니다. 오늘 소개할 스타트업은 '씨메스'입니다. 씨메스는 AI 로보틱스 스타트업으로 제조 현장에서 활용할 수 있는 '똑똑한 로봇'을 만듭니다. 지난해와 올해에 걸쳐 300억원 규모의 시리즈B 투자를 받으면서 이목을 끈 회사이기도 한데요. 씨메스가 만드는 로봇은 기존 산업용 로봇과 무엇이 다르다는 걸까요.

네이버와 카카오의 대표적인 서비스! 하면 뭐가 떠오르시나요. 아마 대부분은 포털이나 메신저 내지는 이를 기반으로 한 커머스, 콘텐츠, 핀테크 서비스 등을 떠올리셨을 듯합니다. 실제로 두 기업은 일반 소비자 대상의 수많은 B2C 서비스를 시장에 안착시킨 바 있죠. 그런데 두 기업이 최근 몇 년 사이 B2B(기업 간 거래) 사업에도 본격적인 드라이브를 걸고 있다는 사실을 아는 분들은 많지 않은 것 같습니다. 두 회사는 각각 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈라는 자회사를 앞세워 클라우드-AI 분야에서 B2B 사업을 전개하고 있는데요. 일반 소비자를 대상으로 하는 사업이 아니다 보니 앞서 언급한 B2C 서비스들에 비해서는 잘 알려지지 않은 게 사실입니다. 오늘은 국내 대표 IT 기업인 네이버와 카카오의 B2B 자회사 현주소에 대해 이야기 해보겠습니다. 네이버클라우드와 카카오엔터프라이즈의 지난해 실적을 분석했고요. 그룹 내 이들 자회사의 존재감과 성장세 등을 살펴봤습니다. 또 이들 자회사를 바라보는 업계 관계자들의 시각과 향후 전망에 대한 이야기도 살짝 담아봤습니다. 네이버클라우드와 카카오엔터프라이즈는 어떤 회사? 먼저 두 B2B 자회사에 대한 소개를 간략히 해보겠습니다. 이들 자회사는 한마디로 기업 고객이 필요로 하는 IT 인프라와 서비스를 제공하는 회사라고 볼 수 있습니다. 클라우드를 기반으로 서버나 스토리지 같은 인프라를 제공하거나(IaaS) 개발에 필요한 플랫폼(PaaS)을 제공하기도 하고요.

"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 외부 필자인 김가현님의 기고입니다. '인공지능 기술로 어떤 것들이 편해질까? 가장 먼저 떠오르는 키워드 중 하나는 자율주행인데요. 글로벌 시장조사기관인 스태티스타에 따르면, 전 세계 자율주행차 시장 규모는 2022년 약 18조8000억원(146억달러)으로 전망됩니다. 또한 2025년에는 약 51조300억원(396억달러) 규모로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. (참조 - Projected autonomous vehicle market size) 자율주행이라고 하면 자율주행 자동차만 생각하게 될 수 있죠. 자율주행이 가능하게 하는 소프트웨어에 집중하는 업체들이 있습니다. 특히, 도로 위 객체 인식 및 분류 기능에 집중하는 시장이 있는데요. 바로 자율주행차의 눈이라 할 수 있는 '센서' 시장입니다. 지난 1월 'CES 2022'에서 가장 주목받은 자동차 산업기술이기도 했죠. 이 시장은 모빌아이라는 이스라엘 업체가 전 세계 자동차 센서 시장의 90%를 장악할 만큼 이미 독보적인 지위를 차지하고 있는데요. 여기에 국내 업체 스트라드비전이 도전장을 내밀었습니다. 스트라드비전은 한국의 모빌아이가 될 수 있을까요. 양사의 특징과 스트라드비전이 시장을 장악하기 위해 내세운 차별화 전략을 살펴봤습니다. (참조 - 현대차, 올해 자율주행 레벨3 신차로 승부) 1. 기존 시장 및 모빌아이 소개 자율주행에서 핵심은 도로 및 운전 환경에서의 객체 인식 -객체 분류 - 차량제어로 이뤄져 있습니다. 여기서 모빌아이, 스트라드비전이 모두 집중하는 기술은 바로 도로 및 운전 환경에서의 '물체 인식, 물체 분류 기술'입니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 우리의 모든 온라인 활동은 흔적을 남깁니다. 그런 디지털 흔적을 분류하고 분석해 의미를 도출하고 있는 AI가 있는데요. 그들은 사실 우리 자신보다 우리를 더 잘 알 수도 있을 것 같아요. 그럼 이쯤에서 만약 AI가 나를 어떻게 분류하고 있는지 확인할 수 있다면 어떠신가요? 대부분 궁금해하실 것 같아요. 특별히 구글에서는 개별 유저들을 어떻게 분류하고 있는지 그 내용을 공개하고 있는데요. 해당 사항을 잘 모르는 분들이 많아 알려 드리면 재미있어하더라고요. 지금 독자 여러분들께서도 바로 확인해 보실 수 있는데요. 핸드폰을 손에 쥐고 있다면 아래 순서대로 차근차근 따라 해 보시면 쉽게 확인해 보실 수 있습니다. 구글 AI는 과연 나를 어떻게 분류하고 있을까요? * 유튜브 앱 -> 우상단 프로필 아이콘 클릭 -> Youtube의 내 데이터 -> 광고개인최적화 -> 광고 설정 업데이트 위 메뉴를 따라 들어가면 나에 대해, 상당히 다양한 라벨링이 되어 있는 걸 알 수 있는데요. 내가 검색하고 시청했던 행동에 기반한 선호 내역이 모두 다 포함돼 있는 걸 알 수 있습니다. 특히 재미있는 부분은 바로 데모 그래픽 통계와 관련된 부분입니다. 연령, 성별, 국가는 기본이고요. 소득 수준, 자녀 유무, 부동산 소유 유무, 소속된 회사의 규모까지 확인할 수 있습니다. 그러니까 내가 현재 기혼자인지 미혼자인지. 기혼자라면 자녀가 있는지, 또 자녀가 있다면 몇 세 정도 되는지가 나타나 있습니다.

오늘 기사는 간단한 퀴즈로 시작해 보겠습니다. 코엑스(COEX)엔 CCTV가 몇 대 설치되어 있을까요? 두구두구두구~ 정답은~ 1000대 이상입니다. 정말 많죠? 매일 1000대가 넘는 CCTV가 수집하는 데이터의 양은 상당한 수준일 겁니다. 수집한 데이터에서 추출할 수 있는 비즈니스 인사이트도 다양하겠죠. 월별 방문 고객 추이를 분석할 수도 있겠고요. 고객의 성별이나 연령대부터 동선 같은 통계도 확보할 수 있을 것입니다. 또 이렇게 수집한 막대한 데이터를 AI와 접목한다면 좀 더 강력한 비즈니스 전략을 수립하는 것도 가능하겠죠. 그런데 안타깝게도 CCTV 촬영본을 비즈니스를 목적으로 활용하는 것은 불가능합니다. 개인정보 보호법을 위반하는 것이기 때문입니다. 개인정보 보호법은 범죄의 예방이나 시설 안전, 화재 예방 같이 특정한 몇 가지 목적 외에는 CCTV를 활용할 수 없도록 명시하고 있습니다. (참조 - 개인정보 보호법) 다만! 한 가지 방법이 있습니다. 얼굴 등 개인정보가 포함된 부분을 '비식별화' 처리하면 비즈니스 통계 작성에 데이터를 활용할 수 있습니다. 오늘 소개할 스타트업은 바로 이런 비식별화 기술을 개발-공급하는 '딥핑소스'입니다.

*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.

*이 글은 외부 필자인 양동신님의 기고입니다. CEO의 프리젠테이션을 생각하면 먼저 스티브 잡스가 떠오릅니다. CEO임에도 불구하고 기술 및 전략의 세부까지 완벽하게 이해하고 있으니 가능한 유려한 프리젠테이션이었습니다. 그가 떠나간 지 십 년이 훌쩍 지났지만 여전히 그의 프리젠테이션은 우리 기억 속에 강하게 자리 잡고 있습니다. 최근 어느 기업의 프리젠테이션을 보며, 오래전 스티브 잡스가 떠올랐는데요. 현존하는 반도체 기업 중 시가총액이 가장 높은 엔비디아의 창업자이자 CEO, 젠슨 황이 그 인물이었습니다. 1963년 대만에서 출생한 미국인인 젠슨 황은 환갑에 가까운 나이인데요. 한 시간 반이 넘는 프리젠테이션을 처음부터 끝까지 이끄는 모습을 보여줬습니다. 분명 중간중간 이해하기 어려운 수준의 고차원 기술에 대한 소개도 있었는데, 그는 일상의 언어로 아주 자연스럽게 설명을 이어 나갔습니다. 회사를 맨손으로 만들고 스스로 GPU를 발명한 사람이니 가능한 일입니다. 그 옛날 아인슈타인은 아래와 같은 말을 남겼는데요. "If you can't explain it simply, you don't understand it well enough. (타인에게 말로 쉽게 설명할 수 없으면, 제대로 이해하지는 못한 것이다)" 그는 분명히 엔비디아의 거의 모든 기술을 제대로 이해하고 있는 것으로 보였습니다. 그렇다면 이번 GTC(GPU technology conference)를 통해 현존하는 최고의 반도체 팹리스 기업, 엔비디아는 어떤 미래를 만들어나가고 있는지 한번 들여다보겠습니다.

"2011년 카카오에 인수합병이 됐는데요. 어쨌든 첫 번째 프로덕트는 결국 실패라고 판단했습니다" (이참솔 리턴제로 대표) 리턴제로는 통화 녹음을 문자 채팅처럼 보여주는 인공지능(AI) 앱 '비토'를 개발한 곳입니다. 2018년 카카오 출신 이참솔 대표가 설립했습니다. 비토는 2020년 3월 베타 버전을 거쳐 2021년 4월에 정식 서비스를 시작했는데요. 2022년 2월 기준, 월간 활성 이용자 수(MAU)는 10만명 정도이고요. 앱 다운로드 수 약 48만회입니다. 누적 음성인식 처리 시간은 430만 시간이고요. 누적 처리 통화 수는 1억1179만 건입니다. 짧은 기간 이용자가 가파르게 늘고 있는데요. 이에 힘입어 2021년 7월엔 160억원 규모의 시리즈B 투자금을 유치했습니다. KTB네트워크, 에이티넘인베스트먼트, 하나벤처스, 컴퍼니케이파트너스 등이 투자했습니다. 누적투자금액은 총 198억원입니다. 최근에는 '비토' 무료화를 선언했습니다. 이참솔 대표를 만나 카카오 퇴사 후 재창업한 이야기부터 '비토' 무료화 이유까지 들어봤습니다. (참조 - AI 전화앱 '비토', 160억 시리즈B 투자 유치) (참조 - 비토, 변환 서비스 무료화) "리턴제로는 어떤 회사인가요?" "음성인식 AI 기술로 B2C, B2B 서비스를 만드는 데 집중하는 회사입니다" "AI 스타트업 중에는 드물게 완성된 서비스 프로덕트를 가지고 있어요" "또, B2C 프로덕트를 만드는 팀으로는 드물게 데이터와 모델 설계 그리고 최적화까지 직접 다 다루고 있습니다" "연구 개발 중심 조직입니다. 전체 56명 정도이고요" "개발자가 약 25명, 연구팀에 12명 정도 있습니다" "리턴제로 창업 전에는 뭘 하셨죠?" "카이스트 전산과 출신이고요. '로티플'이라는 회사를 2011년에 창업한 바 있습니다" "같은 해에 카카오에 인수합병이 됐는데요. 이후 2015년까지 카카오에서 일했습니다. 그리고 2018년에 리턴제로를 창업했어요" 카카오에서 벌어진 일 "'로티플'은 모바일 커머스 앱이었잖아요. 당시 스마트폰이 막 퍼지기 시작한 때인데 굉장히 빠르게 시장에 진입했어요" "그런데 카카오의 '로티플' 인수는 회사가 아닌 인력을 흡수하기 위한 '재능 인수'였습니다"

*이 글은 외부 필자인 이경혁님의 기고입니다. 바야흐로 인공지능(AI) 시대입니다. 어지간한 선거 공약에서도 AI 허브 육성, AI 전문인력 양성 같은 이야기가 쏟아질 정도로, 인공지능은 다가올 미래를 이야기할 때 빠지기 어려운 아이템이 되었습니다. (참조 - Y노믹스 시대..'메가테크 5'가 뜬다) '인공지능'을 어떻게 정의할 수 있는지, 어디부터 진정한 인공지능인지 등은 이 짧은 글에서 소화하기 어려운 문제인데요. 오늘은 우리가 근미래에 마주할 수 있는 인공지능의 이야기가 담긴 게임 한 편을 살펴보고자 합니다. 유토피아와 디스토피아를 가리지 않고 인공지능에 의해 움직이는 세계를 적나라하게 묘사한 동시에 우리가 곧 마주할 문제가 인류에게 처음 다가온 이슈가 아닌, 사실은 반복적으로 접했음을 드러내는 이 게임의 제목은 '디트로이트: 비컴 휴먼' 입니다. (참조 - Detroit: Become Human) 인공지능 대중화의 빛과 그늘 '디트로이트: 비컴 휴먼'은 시간상으로는 2038년, 공간적으로는 미국 디트로이트가 배경인 SF 스토리텔링 어드벤처 게임입니다. 게임 속 세계에는 사람과 구별하기 어려울 정도로 닮은 인공지능 로봇 '안드로이드'가 등장합니다. 안드로이드는 사람이 해야 할 온갖 일을 안전하고 신속하고 정확하게, 무엇보다 훨씬 저렴하게 해냅니다.

*이 글은 외부필자인 조정희님의 기고입니다. 사용자에게 딱 맞는 맞춤형으로 귀찮은 일을 처리해주는 서비스가 있었어요. 가격까지 저렴한 세상 좋은 완벽한 서비스에 보는 사람마다 칭찬이 자자했죠. 회사의 대표는 어쩌면 이 서비스가 회사를 크게 성장시킬 수 있는 서비스라고 확신하기까지 했어요. 하지만 안타깝게도 이 서비스는 출시된 지 하루도 채 지나지 않아 전설 속의 서비스로 묻히게 되었습니다. 마케팅이 부족해서 그랬을까요? 아니면 기술적인 결함이 발생한 것일까요? 놀랍게도 이 서비스를 만든 회사는 엄청난 대기업인 데다가 기술자만 무려 수만명이 집결된 IT기업이었습니다. 기술력도 좋고 자본도 풍부한 회사가 만든 서비스였는데 대체 왜 실패한 것일까요? 그건 바로 '공정성'이 결여되어 있는 서비스였기 때문입니다. 이 서비스는 2016년 마이크로소프트에서 만든 '테이(Tay)'라는 서비스였어요. (참조 - Microsoft's disastrous Tay experiment shows the hidden dangers of AI) 그런데 출시한 지 하루도 안 돼서 서비스를 중단해야만 했습니다. 사람들의 욕설과 편파성이 짙은 대화를 학습시키면서 인공지능이 이상한 답변을 했기 때문이에요. "너는 수많은 사람들의 학살을 지지하니?" "응, 난 정말로 지지해" 이런 말도 안 되는 답변들을 하면서 '테이' 서비스에 대한 비난이 쏟아지게 되었어요. 결국 테이 서비스는 시작한 지 하루도 채 되지 않아 종료를 해야만 했죠.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 최근에 이루어지고 있는 디지털 혁신은 소비자 일상생활의 거의 전 분야에서 이루어지고 있는데요. 이는 소비재 기업도 예외가 아닙니다. 소비재 판매를 선도하는 기업 중의 하나인 P&G도 최근 디지털 혁신을 이루어내며 새로운 도약기를 맞이하고 있다는 평가를 받고 있습니다. 전통적인 소비재 기업이라고 평가받는 P&G가 어떻게 디지털 전환을 이루어냈기에 새로운 혁신의 아이콘으로 급부상 할 수 있었는지 알아보는 것도 시대적인 변화의 흐름을 읽어내는데 많은 도움이 될 것이라 생각이 들었습니다. 그럼 P&G라는 기업의 탄생과 성장과정 그리고 현재의 디지털 혁신은 어떻게 이루어졌는지 한 번 말씀드려보고자 합니다. P&G의 탄생 P&G는 더 프록터 앤드 갬블 컴퍼니 (The Procter & Gamble Company)의 약자로 미국의 다국적 기업입니다. 판매하는 제품은 비누, 샴푸, 칫솔, 기저귀 등 다양한 종류의 소비재를 제조 판매하고 있습니다. 유통 업계에서는 FMCG (Fast Moving Consumer Goods) 라고 불리는 상품으로 P&G는 이 분야에서 유니레버와 함께 세계에서 가장 유명한 생활용품 업체로 손꼽히고 있는데요. P&G는 1837년 오하이오의 신시내티에서 양초를 만들던 윌리엄 프록터와 비누를 만들던 제임스 갬블이 동업을 하면서 탄생하게 됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 P&G는 두 사람의 이름을 따서 프록터 앤 갬블이라고 사명을 지은 것입니다.

몇 달 전 저도 골린이 대열에 합류했습니다. 골프를 배우면서 골프가 얼마나 예민한 스포츠인지 알게 됐는데요. 팔의 각도가 조금만 어긋나거나, 머리 중심이 흔들리면 공은 여지없이 '퍽'소리를 내며 엉뚱한 방향으로 날아가죠. 정확하고 일관된 자세로 스윙하는 것은 생각보다 훨씬 힘든 일이었습니다. 팔, 다리, 머리, 어깨 중 어느 하나는 꼭 말썽입니다. 내 자세가 어디가 잘못됐는지 알면 다행입니다. 동행자가 자세 지적을 해주기도 하지만, 늘 봐줄 사람이 있는 것도 아니죠. (그 사람이 나와 실력이 고만고만한 경우, 더 큰 문제의 구렁텅이에 빠질 수도 있다..) 그래서 언제 어디서든 내 스윙 자세의 문제점을 정확하게 진단해줄 수 있는 믿을 만한 코치가 있으면 좋겠다는 생각을 했습니다. 모아이스의 '골프픽스' 앱은 AI 기술로 사용자의 스윙 자세 문제점을 진단해줍니다. 앱 내 카메라로 스윙하는 모습을 촬영하면 AI 빅데이터 기술에 기반해 최대 10 초 내로 45가지 이상 문제점 분석을 내놓는 식이죠. 프로의 자세와 내 자세를 비교해볼 수도 있습니다. 연습한 스윙은 앱에 누적돼 문제된 부분을 집중 연습하는 기능과 개선 상황 트래킹 기능을 제공하기도 합니다. 모아이스는 서울대 대학원 컴퓨터공학부 AI 기술 연구원들이 모여 만든 회사인데요. 동영상 분석 AI 기술을 연구하던 대학원생들이 해당 기술을 활용한 사업 아이템을 찾다가 골프와 접목하기로 한 것입니다.

"어떻게 하면 초고속 인터넷과 같은 거대한 성장과 성공을 이어갈 수 있을까요?" "제 메시지는 대통령님! 오로지 하나만 하시면 됩니다" "AI, AI, AI 매일매일 외쳐주세요" 지난 2019년 7월 문재인 대통령을 만난 손정의 소프트뱅크 회장의 말입니다. 손 회장은 과거에도 김대중 대통령을 만나 "초고속 인터넷에 집중해야 한다"고 조언한 바 있는데요. 그로부터 약 20년이 지난 뒤, 문재인 대통령에게는 AI에 집중해야 한다고 강조한 것입니다. 손 회장은 이미 역사상 가장 큰 벤처캐피탈로 불리는 '비전펀드'를 조성해 글로벌 AI 기업을 대상으로 공격적인 투자를 이어가고 있죠. IT 시장분석 기관인 한국IDC는 2021년 전 세계의 AI 매출이 전년 대비 15.2% 증가한 404조4500억원(3418억달러)에 달할 것이라는 전망을 하기도 했습니다. 사실상 AI를 빼놓고 산업을 논할 수 없는 시대가 된 셈입니다. 국내엔 지능정보산업협회라는 단체가 있습니다. 과학기술정보통신부 인가 단체로, 170여개의 AI 관련 기업이 활동 중인 곳인데요. 지능정보산업협회는 올해 초 국내 유망한 AI 100대 기업을 선정한 바 있습니다. 총 1400곳의 스타트업, 중소기업 중 유망한 곳으로 판단되는 곳을 선정했다고 하는데요. 오늘은 이를 바탕으로 AI 기술이 활용되는 대표적인 산업군과 유관 비즈니스를 영역별로 살펴보겠습니다. 기사는 협회 측 자료와 그 외 자료 조사 등을 통해 작성했습니다.

몇 년 전부터 화제를 몰고 다니는 국내 AI 업체가 있습니다. 이 업체는 진짜인지 가짜인지 구별이 안가는 AI 문재인 대통령을 만들어 세상을 놀라게 하더니! 이듬해엔 MBN의 김주하 앵커과 똑같이 생긴 AI를 선보이며 다시 한번 충격을 안겨 줬습니다. '이 정도면 누가 AI고 누가 인간인지 알 수가 없는걸?!' 저 역시 몇 번이나 이런 생각을 했던 기억이 나네요. 이 감쪽 같은 AI를 만든 곳은 '딥브레인AI'라는 회사입니다. 딥브레인은 최근 500억원 규모의 시리즈B 투자를 유치하며 다시 한번 존재감을 드러냈고요. 네이버, 카카오보다 더 많은 연봉을 주겠다는 파격적인 광고로 입소문을 타기도 했죠. 최근엔 국제 대회에서 해외의 AI 기업들과 자웅을 겨루어 성과를 내는 등 실력을 입증하고 있습니다. 그렇다면 여기서 질문 하나! 딥브레인이 만든 AI가 진짜 사람과 똑같다는 건 알겠는데.. 이걸 지금 당장 비즈니스 현장에서 사용할 수 있을까요? AI도 결국 상품이니, AI를 썼을 때 '더 좋은 점'이 있어야 합니다.

글로벌 큰손들이 주목하는 인공지능(이하, AI) 스타트업 어디일까요? 글로벌 스타트업 조사업체인 CB인사이트는 매년 전 세계 AI스타트업 5천여개를 대상으로 '글로벌 100대 AI스타트업'을 선정하고 있는데요. (참조 - The Artificial Intelligence Startups) 그래서 오늘은 2021년판! 2021년 기준으로 1년 동안 가장 '투자유치 규모'가 큰 상위 10개 AI스타트업에 대해 알아보겠습니다. 1위 중국 AI반도체의 자존심, 호라이즌 로보틱스 투자유치규모 : 약 1조8848억원(16억달러) 대표 : 유카이 본사 : 중국, 베이징 설립년도 : 2015 주요투자자 : CATL, BYD, 베일리기포드 주요고객사 : 아우디, 보쉬, 콘티넨털 (참조-호라이즌로보틱스 홈페이지 바로가기) AI스타트업 대표들을 인터뷰하면 공통적으로 언급하는 곳이 호라이즌로보틱스입니다. '자율주행 플랫폼'을 풀스택으로 제공하는 것이 강점인데요. 단순히 칩뿐 아니라 AI추론 가속화를 위한 '칩+알고리즘+클라우드'까지 제공하는 것이 특징입니다. 무엇보다 자율주행기술의 바탕이 되는 AI칩, 프로세스, 컴퓨팅 기술 조합을 통해 빠르게 시장 우위를 선점하고, 상용화를 이뤄낸 것으로 평가받고 있습니다. 호라이즌로보틱스는 중국 상하이자동차뿐 아니라 아우디, 보쉬, 콘티넨털 등 해외업체도 고객사로 두고 있는데요. 창업 6년 차인 이 회사에 몰린 투자금만 1조원에 달합니다.

애플 창업자 고 스티브잡스 페이스북 창업자 마크 저커버그 오바마 전 미국 대통령 이들 셋의 공통점은 뭘까요. 늘 검은 티셔츠에 청바지를 입던 스티브잡스 회색티셔츠를 즐겨 입던 저커버그 차콜색 정장을 고집하던 오바마. 모두 군더더기를 거부하며 오로지 한 스타일만 고집했다는 것인데요. 옷은 늘 같은 스타일만 고집했지만 생각은 늘 한발 앞서 있었던 이들인데요. 이들이 공통으로 강조한 것이 있습니다. 바로 '컴퓨팅적 사고'입니다. "모든 사람이 컴퓨터 프로그래밍을 배워야 한다" "프로그램은 생각하는 방법을 가르쳐주기 때문이다" (애플창업자 고 스티브잡스) "15년 후 프로그래밍 교육을 보면서 왜 더 일찍 시작하지 않았는지 의아해 할 것입니다"