IT기자 공부모임인 '어싱크(Async)'(간사:임민철 아주경제 차장)가 11월 7일 모임을 가진 후, 연구모임 회원인 박소은 기자(뉴스1 ICT과학부)가 정리한 내용을 공유합니다.

□ 주제 : 생성형 AI 기술 동향 

□ 강사 : 이태희 삼성SDS 연구소 AI연구팀장 상무

[어싱크 회원들의 이태희 삼성SDS 연구소 AI 연구팀장의 강의를 듣고 있다.]
 

챗 GPT가 출시된 지 1년이 지났습니다. 

지난해 11월 30일 초기 베타서비스를 선보인 이후 오픈 AI가 트렌드를 여전히 주도하고 있습니다. 메타(Meta·구 페이스북)가 전략적으로 ‘라마(LLaMA)’를 출시하고, 구글이 서둘러 뒤따르는 모양새인데요. 1년 사이 챗 GPT는 단순한 대화형 언어 모델 서비스에서 나아가 멀티모달·플러그인 생태계를 구성했고, 메타의 라마는 오픈소스 및 학계를 공략하는 전략을 사용했습니다.

이태희 삼성SDS AI 연구팀장은 언론인 연구모임 어싱크의 강연을 진행하면서 이렇게 설명했습니다.

"연말쯤에 챗  GPT5가 나오지 않을까, 뭔가 발표되지 않을까 했는데. 6일 진행한 '오픈 AI 개발자 콘퍼런스'를 보면 GPT 스토어라든지 여러 가지 내용들이 발표가 될 것 같습니다. 오픈 AI와 마이크로소프트가 이런 축으로(이미지-텍스트 분석이나 멀티모달 서비스 지원, 챗 GPT 엔터프라이즈 출시로 B2B 시장 접근 등) 진행을 해 왔는데요. 마이크로소프트와 경쟁 관계만이 아닌 좋은 파트너십을 보이려고 만들어 나가려는 것 같습니다. 성능으로 보자면 생성형 AI에 있어서는 생성형 AI 모델들이 어느 정도의 성능을 가지고 있냐는 척도로 작용하고 있습니다."

"다른 한 축으로는 메타가 진행하는 부분이 있겠습니다. 메타에서는 라마, 라마 2, 코드라마, 아마도 지금 학습을 진행하고 있을 것으로 보이는 라마 3까지 오픈소스를 중심으로 하는 거대 언어 모델을 발표해왔습니다. 메타는 오픈소스 진영, 그리고 학계와의 공고한 파트너십을 이어나가면서 새로운 아이디어들을 실험을 빠르게 진행해 논문으로 공급하는 모습을 보여주고 있습니다. 연구자와의 커뮤니티에서는 라마라는 모델이 사용되고 있습니다. 상업적인 활용도 지원하지만, 상업적으로 이 모델들을 사용하려면 라이선스를 확인하는 것이 필요해 명확한 오픈소스는 아닌 모습을 보여주고 있습니다."

이 팀장은 라마의 고도화 과정에서 모델 파라미터 규모뿐 아니라, '컨텍스트 길이' 또한 늘어나고 있다는 점을 강조하기도 했는데요. 라마 1에선 2k(2000) 토큰까지 컨텍스트를 넣을 수 있었다면, 라마 2에선 4k, 코드 라마에선 16k까지 학습이 되고 있습니다.

기존 모델을 평가하는 요소에는 '파라미터 숫자', '학습 토큰 규모'가 있었습니다. 이용자들이 여러 유형으로 언어 모델을 사용하면서 컨텍스트 길이도 중요한 요소로 대두됐다는 설명입니다. 최근 100k 이상, 챗 GPT 터보의 경우는 128k까지 컨텍스트를 반영한 것처럼 고도화에 힘을 쏟고 있다고 합니다.

이 팀장은 생성형 AI의 미래를 내다보기 위해, 아직 대중이 파악하지 못하는 부분에 집중해야 한다고 강조하기도 했습니다. 챗 GPT로 대표되는 생성형 AI 아래에 숨겨진 클라우드 서비스들, 다량의 데이터와 프런트 엔지니어들의 역할, 오케스트레이션(LLM와 사내 기간계 시스템 및 서비스와 연계하는 것)이 중요해질 예정입니다. 

삼성SDS도 이런 흐름에 발맞춰 나가는 중입니다. 생성형 AI 도입을 고려하거나 이미 도입한 기업들의 약 80%는 '생산성 향상'을 기대하고 있는데요. 기업은 생성형 AI 도입 시 겪는 가장 큰 애로사항으로 '데이터 정리가 제대로 돼 있지 않은 것'을 꼽았습니다. 

삼성SDS는 클라우드 사업에 더해 각 산업 도메인마다 중요한 포트폴리오를 다수 보유하고 있습니다. 업무 중 가장 핵심이 되는 업무나, 자동화 효율이 높은 업무를 걸러내기 쉽습니다. 현재 기업의 데이터 자산을 통합 관리하는 비즈니스 플랫폼 '패브릭스(FabriX)와 기업용 업무 자동화 및 협업 솔루션 '브리티 웍스(Brity Works)'를 제공하고 있습니다.

삼성SDS는 각 솔루션을 고도화하며 내년을 준비 중입니다. 생성형 AI 활용의 원년이 될 것으로 내다보면서, 기업 생산성 향상에 실질적인 보탬이 돼야 한다고 강조했습니다.

"내년을 전망하자면 네 가지 키워드가 있습니다. '자동화', '멀티 모델로의 확장', '개인화', '비용 효율화'입니다. 생성형AI가 기업 업무와 밀접하게 연결되면서 실질적인 효과를 입증하는 중요한 한 해가 되지 않을까 싶습니다. 이만큼의 비용을 들여서 얼마나 실질적인 기업 생산성 향상에 도움을 줄 수 있을지 기업 입장에서 많이 고민하고 있을 것 같고, 이제 보여주는 사례를 만들어가야 할 것으로 보입니다."