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우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은

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우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은

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인공지능(AI)은 점점 더 많은 소프트웨어 개발 작업을 수행하고 있다. 개발자는 앞으로 코딩 도구보다 교육 모델을 더 많이 사용하게 될 것으로 보인다. 새 시대의 개발자는 AI의 작업을 감독하고, 빈틈을 줄이는 학습 관리자로 진화하게 될 것 같다.

28일(현지시간) 미국 지디넷은 '우리가 알고 있는 프로그래밍의 끝'이란 제목의 컬럼을 게재했다.

컴퓨팅 역사 속에 다양한 시도와 패러다임, 신기술이 등장해 소프트웨어 세계를 흔들었다. 이런 움직임은 대개 많은 프로그래밍 작업을 최종사용자에게 맡기거나 더 많은 프로세스를 자동화하게 될 것이란 약속을 내놨다.

(제공=이미지투데이)

CASE 도구, 4GL, 객체지향프로그래밍, 서비스지향아키텍처, 마이크로서비스, 클라우드, PaaS, 서버리스 컴퓨팅, 로우코드 및 노코드 등 모두 이론적으로 소프트웨어 개발의 부담을 덜어주는 방향으로 고안된 고민이었다. 이는 반대로 개발자의 직업적 안정성을 위협하기도 했다.

많은 약속이 실행된 지금 소프트웨어 개발자의 일은 더 늘었다. 오히려 그 어느때보다 가장 바쁜 시기를 보내고 있다.

문제는 개발자란 직업의 진화에 있다. 애플리케이션 개발과 유지관리에 적용된 AI는 마침내 낮은 수준의 코딩을 옛날 일로 만들 가능성을 갖게 됐다.

픽시닷에이아이란 회사의 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)인 맷 웰시는 최근 컴퓨팅기계협회 기고문에서 "향후 10년 정도 이내에 프로그래밍이 쓸모없게 될 것"이라며 "프로그램 작성이란 기존의 아이디어는 소멸될 것이라 믿는다"고 밝혔다.

그는 "매우 전문화된 애플리케이션을 제외하고 대부분의 소프트웨어는 프로그래밍된 게 아니라 훈련된 AI 시스템으로 대체될 것"이라며 "모든게 GPU 클러스터로 작동하는 수천억 패러미터의 모델을 필요로 하는건 아니지만, 간단한 프로그래핑이 필요한 상황에서 이런 프로그램은 손으로 하는 코딩보다 AI로 만들어질 것"이라고 전망했다.

일반적 프로그래밍에서 개발자가 자유로워지면 그의 역할은 어떻게 바뀌게 될까? 전문가들은 더 까다로운 높은 수준의 애플리케이션 개발 작업에 개발자의 역량을 투입해야 한다고 점친다. IT부서는 엔터프라이즈 애플리케이션에 초점을 맞출 수 있게 되고, 복잡한 애플리케이션과 자동화 구축이 기업에 더 많은 가치를 추가할 것이라고 한다.

아르고디자인의 공동 창립자이자 수석크리에이티브 기술자인 자레드 피클린은 "최근까지 개발의 초점은 엔지니어링을 더 잘 활용하거나 더 많은 코드 작성자 풀에서 더 많이 재사용하는데 있었다"며 "이로 인해 오케스트레이션을 용이하게 하는 도구가 생겨났고, 이를 통해 일반 앱 개발자는 GUI를 사용해 머신러닝 전문가가 작성한 코드 모듈을 사용해 AI 솔루션을 오케스트레이션할 수 있다"고 밝혔다.

그는 "마찬가지로 비즈니스 전문가는 인터페이스를 사용해 전체 캠페인을 오케스트레이션할 수 있다"고 덧붙였다.

머신러닝 학습 지원 도구는 요구사항을 수집하고 엔지니어링을 활용하는데 도움을 준다. 코드 작성자는 빈틈있는 곳에 뛰어들어 빈틈을 막게 된다. 이 모든 경우 유지해야 할 상호운용성과 보안 지점을 처리하는데 IT 부서가 역할하게 된다.

현재 프로그래밍에서 AI의 역할은 도우미 정도로 여겨진다. 그러나 점차 단순한 코드 생성에서 일련의 논리를 가진 애플리케이션 작성 수준으로 진화할 것이란 게 전문가들의 의견이다.

맷 웰시는 "코파일럿 같은 AI 코딩 도우미는 표면만 긁고 있을 뿐이며, 미래의 모든 프로그램은 궁극적으로 AI로 작성되고, 인간은 감독 역할을 하게 될 것"이라며 "지난 몇년 동안 AI 분야에서 일하면서 점점 더 커지는 AI 모델의 힘을 과소평가하기 매우쉽다는 점을 배웠다"고 밝혔다.

그는 "깃허브 코파일럿이 개발자를 대체하는 것에 대해 말하는 게 아니라, 프로그램 작성의 전체 개념을 교육 모델로 대체하는 것에 대해 말하는 것"이라고 덧붙였다. 코드를 작성하는 AI를 감독하고, AI의 학습을 지도하는 역할로 개발자와 IT부서의 새 책임이란 얘기다.

코딩에서 벗어나면 개발자는 애플리케이션 개발을 더 개념적으로, 비즈니스 역할로 바라보는 새로운 길을 열게 된다.

자레드 펠킨은 "놀라운 방향에서 놀라운 변화가 일어나고 있다"며 "더 넓은 세상은 코드를 함께 묶기 위해 노드를 이동하는 시각적 인터페이스의 노코드 및 로우코드를 상상했다"며 "이것은 오케스트레이션이며 여전히 어떻게 코드가 함께 연결되는지 지식을 요구한다"고 설명했다.

그는 "현 고객 중 하나인 빌더AI는 음성 대화의 AI 분석을 사용해 요구사항을 수집한 다음 이런 경험을 추가로 설계하고 이행하는 고유한 접근 방식을 취했다"며 "심지어 줌 통화에 추가할 수 있는 음성 어시스턴트를 통해 모바일 앱을 설명하는 사람의 말을 듣고 자동으로 캡처해 프로젝트 관리자에게 기능 목록을 나열한다"고 예를 들었다.

또 "그런 다음 인간이 편집하면 AI가 앱의 아키텍처 패턴 안에서 만들어낸다"며 "코드 모듈이 존재하는 곳에 패치가 적용되고, 그렇지 않은 곳에 코드 작성자가 참여해 모듈을 추가하며, 시간이 지나면서 이 프로세스는 점점 더 자동화될 것"이라고 덧붙였다.

이는 더 많은 실시간 컴퓨팅을 의미한다. 펠킨은 "소프트웨어의 대기 시간, 렌더링, 조립이 실시간으로 호출된다"며 "알렉사에게 주방정리를 도와주는 앱을 만들어달라고 요청하는 걸 상상할 수 있다"고 했다.

그는 "AI는 기능을 인식하고 올바른 패턴을 선택해 실시간으로 앱을 휴대폰이나 웨어러블 기기에 무선 전달할 수 있다"고 강조했다.

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우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은

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인공지능(AI)은 점점 더 많은 소프트웨어 개발 작업을 수행하고 있다. 개발자는 앞으로 코딩 도구보다 교육 모델을 더 많이 사용하게 될 것으로 보인다. 새 시대의 개발자는 AI의 작업을 감독하고, 빈틈을 줄이는 학습 관리자로 진화하게 될 것 같다.28일(현지시간) 미국 지디넷은 '...

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웹 사이트 디자인 해주는 AI

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웹 사이트 디자인 해주는 AI

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10초만에 웹디자인 다 해주는 AI

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IT 쪽으로 장래희망이 늘어난 이유

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IT 쪽으로 장래희망이 늘어난 이유

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AI 특정 아닌 코딩 능력 갖춘 개발자 부족

IT·게임 산업 등서 AI 직무 채용은 꾸준

해외 빅테크 기업들은 API·플러그인 통해

개발자 끌어들여 AI 생태계 확장 중

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인공지능(AI) 열풍에도 실제 AI 개발자 채용 비중이 늘지는 않은 것으로 나타났다. 챗GPT로 AI가 대중의 이목을 끌기 전부터 기업들이 일찌감치 관련 인력을 꾸준히 채용한 게 원인으로 분석된다. 또 다수 기업들이 직접 초거대언어모델(LLM) 개발에 뛰어들기보다 해외 빅테크의 LLM을 활용한 서비스 개발에 더 집중하는 영향도 있는 것으로 보인다. 해외 빅테크들은 개발자들을 위한 AI 플랫폼을 내놓으며 AI 생태계를 주도하려 하고 있다.

25일 서울경제신문이 인적자원(HR) 테크 기업 원티드랩에 의뢰해 개발 직군 공고를 분석한 결과 2022년 1월부터 2023년 5월까지 AI 관련 직무 공고 비율은 매월 33~41%선을 유지했다. 'AI' '머신러닝' '딥러닝' 등의 키워드가 공고에 포함된 경우를 AI 개발 직무로 규정했다. 올해 4월까지 AI 직군 채용 비율은 지난해 1월보다 낮기도 했다. 오픈AI가 챗GPT를 일반에 공개한 시점은 지난해 11월 30일(현지 시간)이다. '데이터' 키워드를 포함시켜 데이터 관련 직무로 넓혀도 같은 기간 44~50%선이었다. 해당 기간 전체 개발 직군의 공고 수에는 큰 변화가 없었다.

AI 개발자 채용 비중이 비슷한 수준을 유지하는 데 대해 원티드랩 관계자는 "챗GPT로 AI가 대중의 주목을 받은 건 지난해 12월 이후가 맞지만, 이미 산업군에서는 AI 연구와 서비스 접목을 하고 있던 만큼 관련 인력 채용이 지속적으로 있었다"고 분석했다.

현재 네이버의 AI 사업은 사실상 계열사 네이버클라우드에서 전담하고 있는데 이전에 관련 업무를 하던 '네이버 AI랩'은 2020년 만들어졌다. 카카오의 AI 연구 전문 계열사 카카오브레인은 2017년 세워졌다. 엔씨소프트는 국내 게임 업계 최초로 2011년 AI 전담 조직을, 넷마블은 2018년에 AI센터를 구축했다. 2020년 설립된 업스테이지를 비롯해 여러 AI 스타트업도 일찍이 생겨났다.

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정보기술(IT) 업계 관계자는 "AI 개발자 부족에 앞서 전체적으로 기업이 원하는 능력을 갖춘 개발자를 찾기 힘들다"고 말했다. AI 전공자나 관련 경험을 갖춘 사람보다 프론트엔드·백엔드·앱 개발 등에 있어 우수한 코딩 실력의 개발자들이 부족하다는 것이다. 코딩(컴퓨터 언어로 프로그램을 만드는 것)과 데이터 분석 등이 AI의 핵심으로 꼽히는 만큼 코딩을 잘하는 개발자가 AI 활용도 수월하다.

또다른 업계 관계자는 "AI 리서처(연구원)를 필요로 하는 LLM 분야는 막대한 자금력과 인프라가 필요해 국내 기업이 진행하기 힘들다"며 "오히려 AI 석박사를 딴 전공자보다 코딩 실력이 탄탄한 개발자에게 AI 직군 스카웃 제안이 더 많이 온다"고 전했다.

국내 개발자들과 기업들은 해외 빅테크들이 내놓는 API(응용 프로그램 인터페이스)나 플러그인(Plug-in)을 활용한 서비스 개발에 나서고 있다. 오픈AI는 지난 3월 외부 서비스와 챗GPT를 접목할 수 있도록 API와 플러그인을 공개했다. API란 어떤 기술의 프로그래밍 규격으로 API를 오픈하면 다른 사이트에서 해당 기술을 '호출'해 쓸 수 있다. 플러그인은 콘센트에 코드를 꽂는 것처럼 기존 프로그램에 부가 기능을 추가하는 것이다. 개발자들이 챗GPT의 API를 자신들의 서비스에 적용했을 때 이용자들이 각 서비스를 별도 실행하는 개념이라면, 플러그인을 통해서는 챗GPT 하나로 이용자들이 여러 기능을 활용할 수 있다.

직접 초거대 AI 개발은 힘들지만 이러한 플랫폼을 이용해 초거대 AI를 활용한 서비스 제작 진입 장벽은 낮다는 평이다. 국내 AI 스타트업 라이너와 뤼튼테크놀로지 등은 API를 통해 오픈AI의 LLM 'GPT-4'를 자사 서비스에 도입했다.

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해외 빅테크들은 자신들의 플랫폼으로 더 많은 개발자들을 끌어들이려 하고 있다. 애플이 앱스토어를 통해 기업들과 개발자를 모아 생태계를 확장한 것처럼 본인들 위주의 AI 생태계 확산을 꿈꾸는 것이다. 지난 9일 샘 올트먼 오픈AI CEO가 방한해 한 말도 같은 맥락이다. 당시 그는 "한국은 인터넷 보급률이 가장 높고 기술 수준도 굉장히 높다. 오픈AI는 한국과 협력할 준비가 돼 있고 관심도 많다"며 "많은 한국의 스타트업을 지원해 왔고, 오픈AI의 플랫폼을 활용하는 개발자들에게도 많은 관심이 있다"고 했다.

메타(옛 페이스북)는 오픈AI-마이크로소프트(MS) 연합이나 구글보다 더 공개된 방식으로 개발자 사로잡기에 나섰다. 지난 24일 대규모 다국적 음성인식(MMS) AI 모델을 모든 개발자가 무료로 쓸 수 있는 형태로 공개한 데 이어 연내 자사 LLM 모델 LLaMA(라마)를 업그레이드해 상업용으로 선보일 예정이다. 앞서 올해 2월에도 라마를 오픈소스 형태로 공개한 바 있는데 상업용으로 허락하지는 않았었다.

챗GPT로 세계 AI 시장 주도권을 쥐고 있는 오픈AI와 MS는 지난 3월 발표한 새 LLM 'GPT-4'를 선보이며 상세한 기술적 내용은 공개하지 않았다. 구글도 지난 5월 발표한 새 LLM 팜2(PaLM2)에 대한 기술적 정보를 비공개에 부쳤다.

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'AI 개발자 채용 안 늘었네'...해외 빅테크는 개발자 끌어들이기 [AI토피아]

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산업 > IT 뉴스: 인공지능(AI) 열풍에도 실제 AI 개발자 채용 비중이 늘지는 않은 것으로 나타났다. 챗GPT로 AI가 대중의 이목을 끌기 전부터 기...

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교육부 한국 직업능력연구원

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교육부 한국 직업능력연구원

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올해(2022) 조사에서는 코딩 프로그래머, 가상(증강)현실 전문가 등 컴퓨터공학, 정보통신(IT) 계열 직업에 대한 학생들의 선호가 높아진 게 특징이다. 중학생 희망직업 순위에서 2020년 10위, 2021년 8위였던 컴퓨터공학자·소프트웨어개발자는 올해 5위로 뛰었다. 고등학생 희망직업 순위에서도 2년 연속 5위를 차지했다. 초등학생 희망직업 상위 20개 내에도 컴퓨터공학자·소프트웨어개발자가 들었다.

인공지능(AI)전문가나, 로봇공학자, 3D 프린팅 전문가 등 새로운 직업을 희망하는 학생도 늘었다. 10년 전에는 중학생 2.96%, 고등학생 4.12%에 불과했던 신기술 관련 직업 희망자 비율이 2022년에는 중학생 5.42%, 고등학생 8.19%로 늘었다. 4차 산업혁명으로 유망 직종이 바뀌며 학생들의 진로에도 영향을 준 것으로 보인다.

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학생들의 희망 직업에서 소프트웨어 개발자, 컴퓨터 공학자의 순위가 높아진 것으로 나타났다. 인공지능 전문가 등 4차 산업혁명 시대에 주목받는 직종을 희망하는 학생도 늘었다. 반면 공무원은 순위가 떨어졌다.

19일 교육부와 한국직업능력연구원은 지난 6~7월 초등학교 6학년·중학교 3학년·고등학교 2학년 학생 2만2702명을 대상으로 조사한 초·중등 진로교육 현황을 발표했다.

조사 결과 초등학생 희망직업 순위 1위는 운동선수, 2위 교사였고 3위는 유튜버 등 크리에이터였다. 크리에이터는 2020년과 2021년에는 4위였는데 올해 한 계단 오르면서 4위 의사보다 높은 순위를 기록했다.

중학생은 1위는 교사, 2위는 의사, 3위는 운동선수다. 고등학생은 1위 교사, 2위는 간호사, 3위는 군인으로 나타났다.

올해 조사에서는 코딩 프로그래머, 가상(증강)현실 전문가 등 컴퓨터공학, 정보통신(IT) 계열 직업에 대한 학생들의 선호가 높아진 게 특징이다. 중학생 희망직업 순위에서 2020년 10위, 2021년 8위였던 컴퓨터공학자·소프트웨어개발자는 올해 5위로 뛰었다. 고등학생 희망직업 순위에서도 2년 연속 5위를 차지했다. 초등학생 희망직업 상위 20개 내에도 컴퓨터공학자·소프트웨어개발자가 들었다.

인공지능(AI)전문가나, 로봇공학자, 3D 프린팅 전문가 등 새로운 직업을 희망하는 학생도 늘었다. 10년 전에는 중학생 2.96%, 고등학생 4.12%에 불과했던 신기술 관련 직업 희망자 비율이 2022년에는 중학생 5.42%, 고등학생 8.19%로 늘었다. 4차 산업혁명으로 유망 직종이 바뀌며 학생들의 진로에도 영향을 준 것으로 보인다.

반면 공무원 인기는 떨어졌다. 중학생 희망직업 중 2020년 7위, 2021년 6위였던 공무원 순위는 2022년 10위로 내려갔다. 고등학생 희망순위에서도 2021년 6위에서 2022년 11위로 5단계 하락했다.

고등학생이 희망하는 전공 계열은 남녀 간 차이가 있었다. 남학생의 희망 전공 계열은 공학(19.9%), 교육(14.1%), 정보통신기술(12.8%)인 반면, 여학생은 보건(22.4%), 예술(19.5%), 교육(14.1%) 순이었다.

한편 초등학생들이 직업을 선택할 때 '소득 수준'을 중요하게 생각한다는 응답이 크게 늘었다. 직업 선택 이유에 대해 "돈을 많이 벌 수 있을 것 같아서"라는 응답은 2020년과 2021년 7%대에 그쳤지만 올해는 15.5%(2위)로 두 배 넘게 뛰었다. 직업 선택 이유 1위는 초·중·고 모두 "내가 좋아하는 일이라서"를 꼽았다.

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'공무원' 인기는 뚝...중·고교생 희망직업으로 뜬 이 계열 | 중앙일보

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인공지능 전문가 등 4차 산업혁명 시대에 주목받는 직종을 희망하는 학생도 늘었다. 중학생 희망직업 순위에서 2020년 10위, 2021년 8...

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1.  대한민국 자원의 힘을 키우기 위함

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1.  대한민국 자원의 힘을 키우기 위함

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2.  전 세계적인 기술적 능력 향상

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2.  전 세계적인 기술적 능력 향상

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1. 혁신과 경제적 이익

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1. 혁신과 경제적 이익

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AI 기술은 혁신적이며, 새로운 기회를 제공합니다. 기술의 발전은 새로운 산업 분야를 창출하고 경제적 성장을 촉진할 수 있습니다. 이로 인해 일자리 창출과 경제적 이익이 발생할 수 있습니다.

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AI는 많은 분야에서 문제를 해결하는데 활용될 수 있습니다. 의료, 환경, 교육 등 다양한 분야에서 AI 기술을 통해 문제에 대한 효과적인 해결책을 찾을 수 있습니다.

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3. 자동화와 생산성 향상

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3. 자동화와 생산성 향상

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AI는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 인간이 노동 시간을 더 가치있는 작업에 집중할 수 있게 해줄 수 있습니다.

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AI는 사회적인 문제를 해결하고 사회적 발전을 촉진하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 교육 분야에서 AI를 활용하여 개별 학습에 맞춘 교육이나 저소득층에게 접근 가능한 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.

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다른 국가나 기업이 AI 기술을 채택하고 발전시키는 상황에서, 한 나라나 기업이 기술적 경쟁력을 유지하려면 계속해서 개발해야 합니다.

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그러나 이러한 개발은 책임 있는 방식으로

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그러나 이러한 개발은 책임 있는 방식으로 이루어져야 합니다. 윤리적인 고려와 법적인 규제가 필요하며, AI의 사용이 인간의 권리를 존중하고 안전을 보장하는 데 중점을 둬야 합니다. 유의미한 기술 발전을 도모하면서도 동시에 윤리적인 측면을 고려하는 것이 중요합니다.

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변호사의 오류를 찾는 AI

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변호사의 오류를 찾는 AI

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"오류 있어요"…변호사 1시간 걸릴 일, 5초 만에 끝낸 AI / SBS 8뉴스

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타이완에선 AI가 판사…범죄별 '맞춤 모델' 적용까지 / SBS / 오클릭

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"차라리 판사를 AI로 교체하자"…재판장서 딱 걸린 장면 / SBS / 오클릭

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- [데이터뉴스]국내 AI 연구개발비 3년간 43% 늘었다

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- [데이터뉴스]국내 AI 연구개발비 3년간 43% 늘었다

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미래를 보는 신문 - 전자신문

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📁관련 통계자료 다운로드 인공지능 연구개발 비용

국내 인공지능(AI) 연구개발 투자가 확대되고 있다.

과학기술정보통신부가 지난해 진행한 AI 산업 실태조사에 따르면 국내 AI 소프트웨어 연구개발 비용은 2019년 5587억원에서 2020년 6682억원, 2021년 7997억원으로 지속 늘었다. 3년간 상승률은 43%에 이른다.

같은 기간 AI 서비스 연구개발비는 5924억원에서 6776억원, 7484억원으로 증가했다. 총 상승률은 26.3%다. AI 하드웨어 연구개발비는 50억원, 73억원, 128억원으로 점증했다.

AI 투자는 세계적으로 증가세다. 특히 AI 관련 기업에 대한 투자가 늘었다.

소프트웨어정책연구소(SPRi)에 따르면 2013년 이후 지난 10년 간 AI 관련 기업 투자는 13배 늘어난 것으로 집계됐다. 2013년 146억달러에서 2015년 254억달러, 2017년 537억달러, 2019년 956억달러, 2021년 2761억달러, 2022년 1896억달러 등이다.

2013년부터 2022년까지 국내 기업 가운데 신규 투자를 받은 곳은 145개사로 나타났다. 세계 11위 수준이다.

1위는 미국으로 4643개사가 신규 투자를 받았다. 중국 1337개사, 영국 630개사, 이스라엘 402개사, 캐나다 341개사, 프랑스 338개사, 인도 296개사, 일본 294개사, 독일 245개사, 싱가포르 165개사 등이 뒤를 이었다.

류태웅 기자 bigheroryu@etnews.com

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[데이터뉴스]국내 AI 연구개발비 3년간 43% 늘었다

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국내 인공지능(AI) 연구개발 투자가 확대되고 있다. 과학기술정보통신부가 지난해 진행한 AI 산업 실태조사에 따르면 국내 AI 소프트웨어 연구개발 비용은 2019년 5587억원에서 2020년 6682억원, 2021년 7997억원으로 지속 늘었다. 3년간 상승률은 43%

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인공지능 개발에는 막대한 비용이 든다

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인공지능 개발에는 막대한 비용이 든다

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배경훈 LG AI 연구원장(왼쪽부터), 배순민 KT 융합기술원 AI2XL 연구소장, 하정우 네이버클라우드 AI INNOVATION 센터장이 9월 청와대 영빈관에서 열린 회의에서 우리의 초거대 AI 잠재력과 도전에 대해 발표하고 있다. /대통령실통신사진기자단

국내 생성형 인공지능(AI) 연구개발 열풍의 결과물이 곧 대중 앞에 설 예정이다. 지난해 ChatGPT 공개 후 일어난 생성형 AI에 대한 광풍은 AI 개발에 불을 당겼다. 그러나 막대한 비용이 개발과정서부터 운영, 상용화 이후까지 이어지는 상황 속에서 지속가능성에 대한 논란이 일고 있다.

10일 회계/컨설팅 업체 KPMG가 미국기업 CEO 400명을 대상으로 조사한 결과 응답자의 72%가 AI를 최우선 투자 대상이라고 지목했다. 주요 기업 리더들의 관심만큼 시장 성장세도 가파르다. 글로벌 컨설팅 그룹 맥킨지는 '생성형 AI의 경제적 잠재성' 보고서에서 생성형 AI가 본격적인 수익성 실현에 들어가면 매년 최대 약 5731조원(4조4000억 달러)에 달하는 가치를 창출할 것으로 전망했다.

국내 기업들 또한 공격적인 연구개발을 이어가는 중이다. 9월 기준 현재 거대언어모델(LLM) 개발에 착수했다고 밝힌 기업은 총 6개다. ▲네이버 하이퍼클로바X ▲카카오 코GPT(koGPT) ▲KT믿음(MI:DEUM) ▲SKT 에이닷(A.) ▲LG 엑사원(EXAONE) ▲엔씨소프트 바르코(VARCO) 등이다.

빠른 속도로 발전하며 연구 결과가 나타나고 있지만 이들 기업이 시도 중인 LLM과 생성형 AI의 지속가능성에 대한 의문도 끊임없다. 조(組) 단위 개발비가 들어가는 상황 속에서 상용화 되면 더더욱 큰 자금이 필요하다는 지적이다.

데이비드 린티컴 딜로이트 컨설팅 최고 책임자는 GPU를 활용한 AI 학습과 운영에 대해 우려를 표한다. 린티컴은 "AI 서비스에 대한 수요는 천정부지로 치솟았으며, 현재 관심이 집중되고 있는 생성형 AI 외에도 많은 AI 및 머신러닝 시스템의 수요가 날로 늘고 있다"며 "퍼블릭 클라우드에 대한 자원의 수요도 급격히 늘어 더 많은 데이터센터가 전력에 굶주린 서버와 네트워킹 장비를 요구하고 있다"고 지적했다.

영국 컨설팅업체 써드브릿지는 지난 10년간 구글의 AI 투자액을 최대 2000억 달러, 우리돈 267조원으로 추산했다. 이러한 막대한 비용의 지출은 우리나라 또한 마찬가지다. 네이버가 클로바X를 포함해 AI 연구개발에 투입한 비용은 최근 5년 기준 약 1조원, 연 매출의 22% 수준이다. 오는 11월까지 기능 고도화 후 재공개할 예정인 클로바X는 2021년 세계에서 세 번째로 선보인 생성형AI다. 현재 AI 생태계 구축에도 심혈을 기울여 현재 500개 이상의 스타트업을 확보한 상태다. 글로벌 기술 트렌드를 앞서가며 공개를 한 달여를 앞뒀지만 클로바X는 앞으로도 천문학적 연구비와 운영비용을 빨아들일 예정이다.

업계가 지향하고 전문가들이 제시하는 비용 회수를 위한 방안은 기술 특화와 B2B 사업모델이 지목된다. 네이버는 사투리까지 구분하며 한국어에 고도화 된 클로바X를 통해 비영어권 국가를 공략할 예정이다.

SAP도 이달 생성형 AI 코파일럿 솔루션 '쥴(Joule)'을 공개했다. SAP는 쥴을 기업 내 인사부터 재무, 공급망, 조달, 고객 경험 및 SAP 비즈니스 테크노롤지 플랫폼(SAP BTP) 등 다양한 SAP 애플리케이션에 탑재할 예정이다.

삼성SDS도 지난달 생성형 AI 기술을 소개하는 자리에서 자동화 체계를 보다 진화시키기 위한 서비스로 개발한 '브리티 코파일럿'(Brity Copilot) '패브릭스'(FabriX)를 공개했다.

필 카터(Phil Carter) IDC 글로벌 사고 리더십 연구 부문 부사장은 "생성형 AI가 초기 많은 관심을 받은 후 다음 단계로 넘어감에 따라 측정 가능한 투자 수익을 보장하기 위한 움직임이 시작되고 있다"고 밝혔다.

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"1조 쏟았는데 더?" AI 개발 붐 이후 남은 것은

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국내 생성형 인공지능(AI) 연구개발 열풍의 결과물이 곧 대중 앞에 설 예정이다. 지난해 ChatGPT 공개 후 일어난 생성형 AI에 대한 광풍은 AI 개발에 불을 당겼다. 그러나 막대한 비용이 개발과정서부터 운영, 상용화 이후까지 이어지는 상황 속에서 지속가능성에 대

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'인공지능(Artificial Intelligence, AI)'에 대한 사회적 관심은 2016년 3월 이세돌 9단과 알파고의 세기적 대결을 통해 제대로 불이 붙었다. 이제 전 세계의 화두는 4차 산업혁명으로, 그 중점에 있는 AI는 헬스케어, 스피커, 주식투자, 자율주행차 등 각 분야에서 각광받고 있다.

정부는 지능정보기술이라는 명칭을 내걸고 정부 주도의 AI 연구개발(R&D) 투자에 직접 나섰다. 2016년 출범한 지능정보기술연구원이 대표적인 예다. AI 개발에 투자하는 기업들과 지능정보기술연구원이 힘을 합쳐 AI 기술을 빠르게 개발하자는 취지다. 그러나 전문가들은 고개를 갸웃거린다. 우리나라가 AI 응용에 치우친 투자만으로, 기초과학, 수학 등 원천기술과 응용기술의 발전이 균형잡힌 미국 등 선진국에 비해 얼마나 경쟁력을 가질지 의문이라는 것이다.

인간의 뇌 모방한 AI...딥러닝으로 날개를 달다

▲ 2016년 3월 열린 이세돌 9단(오른쪽)과 알파고의 바둑 대결은 인공지능에 대한 사회적 관심을 고조시켰다. 구글 딥마인드의 알파고 개발진인 아자 황 박사(왼쪽)가 알파고 대신 돌을 두었다. Ⓒ구글

인공지능의 역사는 인간이 만든 컴퓨터로 인간의 지능을 구현하기 위한 인간의 노력으로 요약된다. '인간의 지능이 컴퓨터로 실현될 수 있을까'라는 물음에 답하기 위한 과학자들의 접근이 바로 인공지능 연구의 역사인 것이다.

인공지능 연구는 끓어올랐다가 갑자기 식는 패턴을 반복했다. 1950년대 후반부터 1960년대까지 컴퓨터로 특정 문제를 푸는 연구가 활발하게 일어나 1차 붐을 맞았고, 1980년대 '지식'을 컴퓨터에 학습시키는 접근법에 대한 연구가 진행되면서 2차 붐을 맞았다. 1990년대 중반 이후에는 '딥러닝'이라는 새로운 기계학습법을 바탕으로 인공지능 3차 붐이 시작됐다.

기계학습은 기존의 추론이나 지식 표현과는 달리 데이터를 확률적, 통계적으로 분석해 활용하는 개념이다. 인간의 뇌 신경망 회로를 흉내 내는 '신경망' 연구는 기계학습 발전에 큰 힘을 실어줬다. 신경세포의 네트워크로 이뤄진 인간의 뇌는 시냅스를 통해 전기 자극을 전달한다. 전기 자극이 일정 수준을 넘으면 신호를 전달하는 방식이다. 인공 신경망 네트워크는 인간 뇌의 뉴런이 정보와 신호를 전달하는 방식을 모사한다.

▲ 인공지능 연구의 선구자 중 한 명인 마빈 민스키. ⒸSethwoodworth

하지만 기계는 데이터가 포함한 내용의 '특징'을 파악하는 능력에는 한계를 보였다. 기계학습에 입력되는 정량적인 지식에는 여러 가지 변수(특징)가 포함될 수 있는데, 이 변수를 무엇으로 정하느냐에 따라 인공지능의 판단이 바뀔 수 있기 때문이다.

기계학습의 한계를 뛰어넘는 연구인 '딥러닝(심층학습)'은 캐나다 토론토대학 제프리 힌튼 교수가 제시했다. 힌튼 교수는 2012년 열린 세계적인 이미지 인식 경진대회인 'ILSVRC'에서 '슈퍼비전'이라는 프로그램으로 타 연구기관을 압도했다. 힌튼 교수의 딥러닝은 인공지능 연구 분야에서 획기적인 전환점을 마련했다. 딥러닝이 기계학습과 가장 다른 점은 컴퓨터가 스스로 '변수(특징)'를 만들어낸다는 것이다. 또 여러 겹으로 포개진 인간의 뇌를 모방해 신경망네트워크 구조로 딥러닝 알고리즘을 만들어 인공지능 연구자들을 놀라게 했다.

AI 가능케 하는 원천은 기초과학과 수학

딥러닝으로 대변되는 인공지능을 구현하기 위해서는 기본적으로 인간의 뇌를 모방한 '인공신경망(Artificial Neuron Network)'을 구현하는 기술이 필요하다. 인간 뇌의 뉴런과 시냅스 연결을 수십 개의 인공신경망으로 구현해 컴퓨터로 제어하는 것이다. 가상의 뉴런을 시뮬레이션하는 것과 마찬가지다.

이 같은 인공신경망을 컴퓨터 하드웨어로 구현하려면 인공신경망 알고리즘을 개발할 응용수학, 통계학을 비롯해 뉴런과 시냅스로 연결되는 뇌지도를 구축하는 신경과학 등 다양한 기초과학 연구가 뒷받침돼야 한다. 현재 겉으로 드러나는 인공지능은 애플의 시리, 구글의 딥마인드, IBM의 왓슨, 마이크로소프트의 캡션봇, 페이스북의 딥페이스 등으로 일종의 소프트웨어에 불과하지만 속을 들여다보면 무수한 수학적 논리와 알고리즘, 컴퓨터 구조 연구 등 다양한 기초과학이 바탕이 되고 있다.

▲ 인공지능이 탄생하기 위해서는 무수한 수학적 논리와 알고리즘, 컴퓨터 구조 연구 등 다양한 기초과학이 바탕이 돼야 한다. 사진은 IBM의 인공지능 컴퓨터 '왓슨'. Ⓒ위키미디어

실제로 알파고를 만든 구글 딥마인드 개발자들의 백그라운드를 살펴보면 기초과학의 중요성을 알 수 있다. '알파고의 아버지'로 불리는 데미스 허사비스는 22세에 영국 케임브리지대 컴퓨터공학과를 졸업하고 비디오게임 회사를 설립해 많은 게임을 출시했다. 2009년 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 인지신경과학 박사학위를 받은 뒤 딥마인드를 창업했다.

또 다른 창업자인 레그의 연구 분야도 컴퓨터과학과 수리과학이다. 레그는 영국 UCL 개츠비 컴퓨테이셔널 신경과학 연구소에서 박사후연구원 과정을 밟으며 인공신경망, 강화학습(인공지능이 스스로 학습해 능력을 강화하는 것) 등에 정통한 전문가다.

이처럼 컴퓨터 알고리즘과 소프트웨어로 드러나는 AI는 단순하지 않다. 수학과 통계학, 컴퓨터사이언스 등 다양한 분야의 기초과학 연구가 이뤄져야 한다. 국양 서울대 교수(삼성미래기술육성재단 이사장)는 "AI 구현의 핵심은 편미분방정식"이라며 "수학 연구도 제대로 안되는데, AI 기술 투자가 알찬 결실로 이어질지 의문"이라고 말한다.

표면적으로는 확률론, 통계학이 알파고에서 구현된 '몬테카를로 트리 탐색'이나 '컨볼루션 신경망'을 구현하는 데 도움을 주는 것처럼 보인다. 그렇지만 계산량이 많아지고 복잡해질수록 깊이 있는 수학 영역의 비중이 커진다. 최근에는 학습을 통한 신경망 연결 강도를 조절하고 최적화된 결정을 할 수 있도록 만드는 다변수함수의 편미분이 중요해지고 있다. 딥러닝의 전단계인 기계학습 전반에서 이런 최적화 문제가 발생하며 수학자와 전산학자 간 협력 연구가 더욱 필요해지고 있는 것이다.

IBS 산하 국가수리과학연구소의 박형주 소장은 "20세기에는 물리학이 수학의 발전에 영향을 줬듯, 21세기에는 전산학이 수학 연구의 방향에 결정적으로 중요한 영향을 끼칠 것"이라고 본다. 전산학에 새로운 기법의 추상적 사유와 수학에 대한 연구가 결합돼야 빠르고 효율적으로 AI 기반기술을 개발해 낼 수 있는 것이다.

인공신경망 연구 전쟁은 '뉴로모르픽'으로 옮겨 붙을 것

AI 컴퓨터가 고도화될수록 사용하는 전력량이 기하급수적으로 늘어날 수 있다는 우려도 기초과학의 중요성을 환기시키고 있다. 인간의 뇌가 일상생활에서 사용하는 전기 에너지는 하루에 20와트(W) 미만이다. 사람이 하루 3끼니를 먹었을 때 만들어내는 열량의 40%를 뇌가 사용하는데, 이를 전기에너지로 환산하면 약 20W에 불과하다. 반면 1000개가 넘는 CPU를 사용하는 인공지능 '알파고'는 엄청난 에너지를 쓴다. 구글 알파고의 경우 1200여 개의 컴퓨터 CPU로 시간당 56kW의 전력을 소비하는 것으로 알려졌다. 에너지 효율적인 측면에서 알파고가 이길 수밖에 없는 싸움이라는 것이다.

이 때문에 앞으로 인공지능이 현실화하는 과정에서 이른바 아날로그 반도체라고 불리는 '뉴로모르픽(Neuromorphic)' 연구가 급부상할 것이라는 전망이 많다. 과학기술적인 측면에서 뉴로모르픽을 둘러싼 연구 경쟁이 촉발할 것이라는 얘기다. 인간의 뇌를 하나의 칩에 담는 개념인 뉴로모르픽 구조의 컴퓨터를 구현할 수 있다면 적은 전력으로도 뛰어난 인공지능을 구현할 수 있기 때문이다.

이런 연구는 국내에서 기초과학연구원(IBS)이 앞장서고 있다. IBS의 나노구조물리연구단은 2차원 반도체 신소재로 인간의 뇌 속 시냅스를 모방한 반도체 소자를 구현하는 데 성공했다. 인간의 뇌 속 시냅스는 2개의 돌기(소자의 전극에 해당)로 신호를 주고받으며, 신호의 잔상을 남겨 기억을 저장한다. 뇌는 이 같은 시냅스 시스템을 바탕으로 적은 에너지로도 고도의 병렬연산을 빠르게 처리할 수 있다.

▲ 인간의 뇌 속에서 정보를 전달하고 기억을 저장하는 시냅스(왼쪽)와 IBS 연구진이 개발한 2전극 메모리 소자(오른쪽 하단). ⒸIBS

IBS 연구진은 기존 3개의 전극을 갖는 플래시 메모리 구조에서 저장 전극을 없애고, 시냅스처럼 2개의 전극으로 신호 전달 및 저장을 동시에 수행하는 TRAM(터널링메모리)을 구현했다. 연구진에 따르면 터널링 메모리 구조는 상용화돼 있는 실리콘 메모리에도 곧바로 적용이 가능하다. 또 소비 전력이 낮고, 물질적 안정성이 높으며, 신축성이 좋은 2차원 나노물질만을 사용해 기존 메모리 소자(PRAM, RRAM) 대비 1000배 높은 신호 정밀도와 고무와 같은 신축성을 지원한다.

이영희 단장은 "앞으로 터널링 메모리를 시냅스로 사용해 뇌세포의 신호 전송 방식을 그대로 모방한 시스템을 개발할 예정"이라며 "후속 연구가 완성되면 스마트폰과 같은 작은 디지털기기에서 알파고와 같은 AI 기능을 구현할 수 있을 것"이라고 말했다.

전력 소비와 발열은 낮추면서도 성능은 월등한 차세대 반도체를 제작하는 데 필수적인 기초 연구도 활발히 진행되고 있다. IBS 원자제어 저차원 전자계 연구단(단장 : 염한웅)은 전자를 원하는 방향으로 한 개씩만 이동시켜 전류를 흐르게 하는 원자선을 발견해 2015년 10월 국제학술지 '사이언스'에 발표했다. 연구진은 영하 150℃ 이하의 저온에서 부도체인 인듐 원자선이 전자를 하나씩 옮기는 '카이럴 솔리톤(chiral soliton)'이라는 새로운 전하수송체를 가지는 것을 발견했다. 전자 하나의 수준에서 안정적으로 정보를 저장하고, 이를 하나씩 옮기는 극소형 저전력 소자 응용의 가능성을 찾아낸 것이다.

원자선은 진공상태에서 실리콘 표면에 1~2㎚로 형성되는 금속선으로, 선폭이 원자 1~3개 수준으로 매우 가늘다. 원자선이 중요한 이유는 앞으로 원자선의 성질을 이용해 전력소비와 발열을 크게 줄인 소자를 만들 수 있고, 궁극적으로 집적회로의 소형화를 앞당길 수 있으며, 이는 뉴로모르픽 칩을 만드는 데 기여할 수 있기 때문이다.

올해 1월 출범한 양자나노과학 연구단(단장 : 안드레아스 하인리히) 역시 AI의 발전에 기반이 될 기초연구를 진행하고 있다. 양자나노과학연구단은 원자의 양자적 특성과 제어에 대한 연구를 중점적으로 수행하는데, 이는 양자컴퓨팅을 구현하는 데 기여할 것으로 기대된다. 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터로 1000년이 걸리는 계산을 양자 알고리즘을 이용해 4분 만에 답을 낼 수 있는 획기적인 처리방식을 구사한다. 하인리히 단장은 "세상을 이루는 가장 작은 요소인 원자를 연구함으로써 기초과학이 경제성장을 이끄는 원동력이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

본 콘텐츠는 IBS 공식 블로그에 게재되며, blog.naver.com/ibs_official/ 에서 확인하실 수 있습니다.

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완벽한 인공지능구현, '기초과학 연구'가 필수

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'인공지능(Artificial Intelligence, AI)'에 대한 사회적 관심은 2016년 3월 이세돌 9단과 알파고의 세기적 대결을 통해 제대로 불이 붙었다. 이제 전 세계의 화두는 4차 산업혁명으로, 그 중점에 있는 AI는 헬스케어, 스피커, 주식투자, 자율주행차 등 각 분야에서 각광받고 있다. 정부는 지능정보기술이라는 명칭을 내걸고 정부 주도의 AI 연구개발(R&D) 투자에 직접 나섰다. 2016년 출범한 지능정보기술연구원이 대표적인 예다.

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LG 경영연구원 – 최근 인공지능 개발 트랜드와 미래 진화 방향

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LG 경영연구원 – 최근 인공지능 개발 트랜드와 미래 진화 방향

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인공지능은 최근 5년간 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 이제 실제 구현을 통해 그 성능을 증명해내고 다양한 현실 세계의 문제에 하나씩 적용되기 시작했다. 2010년을 전후해 혁신적으로 발전한 알고리즘, 컴퓨팅, 빅데이터 기술이 서로 융복합되며 이런 성과를 이루어 내고 있다. 인공지능 분야의 혁신적인 논문, 이러한 논문들을 실제 구현 가능하게 하는 컴퓨팅 인프라(클라우드 및 GPU), 인공지능을 학습 시킬 수 있는 충분한 데이터가 확보되면서 이론에서 현실로 잘 나오지 못했던 인공지능이 우리의 곁으로 다가오게 된 것이다.

빠르게 발전하고 있는 인공지능은 이제 여러 분야에서 사람의 능력을 넘어서는 수준으로 구현되고 있다. 광범위한 분야에 걸쳐 인간처럼 외부의 정보를 인식하고, 학습하며, 추론하고, 행동하는 인공지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 시각, 청각지능 분야의 발전으로 인해 인공지능은 이제 사람 보다 더 높은 정확도로 사물을 인식할 수 있고, 사람과 비슷한 수준으로 언어를 이해할 수도 있게 되었다. 이러한 인식분야의 발전으로 인공지능은 이제 외부의 수 많은 데이터를 스스로 인식하고 이해해 지식화할 수 있는 '정보'로 받아드릴 수 있게 되었다. 그 동안 축적되어 온 엄청난 빅데이터를 기계가 스스로 학습할 수 있게 되면서 인공지능의 지능이 혁신적으로 발전하고 있는 것이다.

특히 최근 2년 간은 강화학습 및 관계형 추론, 예측 기반의 행동 분야 연구가 활발히 진행되며 인공지능이 인간의 사고 영역에 한걸음 더 다가 섰다. 알파고의 핵심 기술 중 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)에 대한 연구가 2016년 이후 빠르게 발전하고 있다. 강화학습 분야의 발달로 인해 인공지능은 이제 목적 달성을 위한 방법을 시행착오를 통해 스스로 깨우치며 알아간다. 수 십만 번 이상의 반복 학습을 통해 터득하게 된 인공지능의 방법은 때로는 사람들이 전혀 생각해 내지 못했던 방식으로 문제를 해결해 내기도 한다. 게임과 같은 가상의 환경을 중심으로 연구되어 온 강화학습은 최근에는 3차원 환경, 현실 세계를 반영한 환경에서 연구가 진행되고 있다. 특히 일부 기업들의 연구소에서는 향후 제품, 서비스 탑재를 목적으로 강화학습 기반의 인공지능을 연구, 개발하기 시작하고 있다.

한 걸음 더 나아가 인공지능은 이제 다양한 정보들을 조합해 자신의 관점으로 새로운 명제를 추론(Inference/Reasoning)하거나 미래를 예측하고 행동하기도 한다. 인간의 고유 영역이라고 여겨져 온 추론/행동 분야의 연구는 2017년을 전후해 빠르게 발전해오고 있다. 특히 알파고를 구현한 딥마인드는 인공지능이 마치 인간처럼 추론하고 행동하는 논문을 잇따라 발표하며 인간처럼 유연한 사고가 가능한 인공지능 구현의 가능성을 보였다. 영상 혹은 텍스트로 주어진 정보를 개별적으로 인식하는 수준을 넘어 다양한 정보 간의 상대적인 관계를 직관적으로 파악해 추론해 내거나, 어떤 행동을 실행할 때 단순히 현재 상황에서 최선을 선택하는 것이 아니라 미래에 일어날 일들을 예측해서 행동하기도 한다. 불가능 할 것 같았던 관계형 추론, 예측 기반의 행동 분야의 인공지능 연구가 그 가능성을 보이면서 향후 인공지능의 발전은 한 단계 더 진화할 것으로 전망된다.

아직 한계는 많다. 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하다. 알파고의 구현을 위해서만 3000만개의 착점 정보가 필요했고 약 1200개에 달하는 CPU가 동시에 활용되었다. 이러한 한계 극복을 위한 노력들 또한 현재 진행 중이다. 데이터를 인위적으로 생성해 인공지능의 학습 과정에 활용하거나 현실을 정교하게 반영한 시뮬레이터를 구현해 반복학습이 가능한 환경을 가상으로 만들어 내기도 한다. 혹은 구현된 인공지능을 매우 단순화 시키거나 이미 학습된 지능을 다른 인공지능에 이식하여 새로운 지능 구현에 활용함으로써 학습 과정에 필요한 데이터나 컴퓨팅 파워를 최소화하기도 한다.

기존 인공지능과는 다른 전혀 새로운 방식으로 인공지능을 구현하려는 시도들도 시작되고 있다. 최근 5년간 인공지능이 엄청난 발전을 이루었지만 자율적인 판단과 능동적인 행동에 기반하는 인간의 지능과는 큰 차이가 있는 것이 현실이다. '인간처럼 계산(Computing like Human)'하는 지능을 넘어 '인간처럼 생각(Thinking like Human)'하는 지능을 구현하기 위한 노력들이 요구되고 있는 것이다. 이러한 노력들 중 하나로 신경과학(Neuroscience), 뇌과학(Brain Science) 분야에서의 인간 뇌에 대한 근본적인 연구를 컴퓨터 과학 분야의 연구에 접목 시켜 전혀 새로운 방식으로 인공지능을 구현하려는 시도도 시작되고 있다.

이렇듯 인간의 고유 영역이라고 생각되었던 분야에서 하루가 다르게 인공지능이 구현되고 있으며 그 성능 또한 인간의 수준을 빠르게 따라잡고 있다. DeepMind, OpenAI 등을 중심으로 혁신적인 논문이 연이어 발표되며 새로운 연구분야가 개척되고 다양한 연구 기관, 기업들이 후속 연구를 통해 단지 몇 달 만에 높은 완성도의 인공지능으로 구현해 내고 있는 상황이다. 주요 기업들은 이러한 연구 결과들을 자신들의 제품과 서비스에 빠르게 적용해 상용화하고 있다.

반면, 선도 연구기관 및 주요 기업들과 우리나라의 격차는 더욱 심화되고 있는 상황이다. 국내 기업들은 실리콘밸리의 기업들에 비해 상대적으로 소프트웨어 역량과 축적된 데이터 측면에서 상당히 열위에 있다. 단기적으로는 Tensorflow 등과 같은 오픈소스 기반의 개발 및 참여를 통한 역량 축적이 시급하며 보다 근본적으로는 중장기적인 관점의 양질의 데이터 확보, 경쟁력있는 인공지능의 개발 역량을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.

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최근 인공지능 개발 트렌드와 미래의 진화 방향

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인공지능은 최근 5년간 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 이제 실제 구현을 통해 그 성능을 증명해내고 다양한 현실 세계의 문제에 하나씩 적용되기 시작했다. 2010년을 전후해 혁신적으로 발전한 알고리즘, 컴퓨팅, 빅데이터 기술이 서로 융복합되며 이런 성과를 이루어 내고 있다.

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개발자들이 말하는 진실 : 인공지능은 세

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개발자들이 말하는 진실 : 인공지능은 세상을 어떻게 바꾸고 있고 어떻게 바꿀 것인가

지금까지 인공지능에 관련된 주제로 출간된 대부분의 책들은 인공지능 개발자나 현장 전문가 아닌 유명한 인사들 혹은 경제학자, 미래학자, 언론인들의 미래 예측을 담고 있습니다. 하지만 이 책은 인공지능을 연구하는 세계에서 가장 저명한 개발자 및 기업가들과의 대화를 통해 인공지능 분야와 관련된 진실을 조명하고 있습니다.

인터뷰 대상 중 대부분이 인공지능의 발전에 실제로 큰 기여를 했으며 일부는 인공지능, 로봇 공학 및 머신러닝 분야를 선도하는 회사를 설립하기도 했습니다.
알파고를 개발한 데미스 허사비스부터 현대 인공지능의 아버지라 불리는 제프리 힌튼까지 총 23인의 인공지능 전문가들에게 “인공지능이 계속 발전하면서 우리가 직면하게 될 가장 시급한 문제를 해결할 수 있는 방안”들을 알아보기 위해 인터뷰 형식으로 꾸며져 있습니다.

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들어봤지만 도대체 무슨 뜻인지 알 수 없

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들어봤지만 도대체 무슨 뜻인지 알 수 없었던 인공지능 이야기를, 일본에서 인공지능 장기 프로그램을 만들어 ‘명인’을 이긴 개발자가 친절히 알려준다. 더불어 인공지능의 미래와 인간의 지능에 대한 고민도 솔직하게 들어볼 기회다.

인공지능을 개발해 명인을 이기기까지
일본장기(쇼기) 아마 5급인 개발자 야마모토는 어느 날 장기 프로그램을 개발해보기로 한다. 그동안 장기 프로그램은 많이 나와 있었지만 그 실력이란 게 워낙 미천해서 인간과는 상대가 되지 않았기 때문이다. 아마 수준이지만, 꽤 높은 수준의 장기 실력을 갖춘 자신이라면 지금까지 나온 프로그램 중에 제일 나을 것이라고 생각했다. 야마모토가 장기 프로그램을 개발한다는 소문이 들자 다들 기대를 했고, 드디어 프로그램이 나왔다. 그러나 결과는 폭망!
야마모토가 말을 8개나 떼고 두었지만, 컴퓨터는 야마모토를 이기지 못했다. “그토록 격렬히 이기고 싶지 않은 적은 처음이었다”고 야마모토는 말했지만, 컴퓨터는 하수 중 가장 하수였다. 무엇이 문제였을까? 장기를 잘 두는 사람이 프로그램을 만들면 가장 장기를 잘 둘 줄 알았는데 결과는 참패였다.
야마모토는 자신의 실력을 컴퓨터에게 알려주는 대신 컴퓨터가 스스로 공부하도록 다시 프로그램을 짰다. 디지털화된 장기 기보를 컴퓨터가 보고 스스로 변수를 조절하도록 한 것이다. 즉 ‘기계학습’을 도입하자, 프로그램은 점점 승률이 올라가기 시작했다. 여기에 인간의 기보뿐 아니라, 컴퓨터끼리 대결해 도출한 데이터를 접목하는 ‘강화학습’까지 도입하자 프로그램은 인간의 수준을 넘어서기 시작한다. 그리고 드디어 일본에서 가장 장기를 잘 둔다는 명인과 대결하기까지 이른다. 결국 야마모토의 프로그램은 명인을 이긴다.

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불을 만지기 전 불을 다루

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불을 만지기 전 불을 다루는 법 배우기
구글, 테슬라, 뉴욕타임스, 아마존, 애플 등 글로벌 테크 기업들의 사례로
복잡한 코드 없이 AI 개발의 실제와 이해를 돕는 실무 가이드

AI를 개발하는 일은 매우 복잡하고, 빅테크 기업만 할 수 있는 거대한 일처럼 느껴진다. 하지만 AI는 이미 우리 곁에 공기처럼 존재한다. 사람들은 AI 기반 시스템을 누리며 살고 있다는 사실조차 인식하지 못한다. 일할 때나 운전할 때, 점심 메뉴를 고를 때나 운동할 때 사람들은 AI를 활용하며 보이지 않는 기술의 혜택을 누리고 있다. 이제 AI 전략이 없는 기업은 2002년에 웹 전략이나 2008년에 모바일 전략을 포기한 회사와 다르지 않다. 시장에서 도태되지 않고 살아남으려면 AI가 반드시 필요한 세상이 됐다.

이 책은 IBM의 대표 AI인 왓슨 개발에 참여하고 빅테크 기업부터 스타트업까지 다양한 머신러닝 조직에서 AI개발의 성공을 이끈 미국의 두 머신러닝 전문가, 얼리슨 심프슨 로크워거와 윌슨 팡이 빅테크 AI 기업들의 현장 이야기를 바탕으로 AI 개발 착수부터 조직 구성, 의제 설정, 데이터 수급 전략, 파일럿 설정, AI 리더십 등 개발과 경영에 꼭 필요한 AI 성공 로드맵을 제공한다. 구글과 애플, 페이스북, 테슬라, 아마존, 뉴욕타임스 등의 빅테크 기업부터 실리콘밸리에서 각축전을 벌이는 머신러닝 기업들의 성공과 실패담을 분석해 성공에 도달할 수 있는 지름길을 안내한다. AI를 활용해 업계에서 경쟁우위를 차지하는 길은 녹록지 않다. 하지만 이 책의 사례를 참고하면 성공 확률은 훨씬 높아질 것이다.

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주제와 맞진 않지만 내 취향

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주제와 맞진 않지만 내 취향

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들어봤지만 도대체 무슨 뜻인지 알 수 없었던 

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들어봤지만 도대체 무슨 뜻인지 알 수 없었던 인공지능 이야기를, 일본에서 인공지능 장기 프로그램을 만들어 ‘명인’을 이긴 개발자가 친절히 알려준다. 더불어 인공지능의 미래와 인간의 지능에 대한 고민도 솔직하게 들어볼 기회다.

인공지능을 개발해 명인을 이기기까지
일본장기(쇼기) 아마 5급인 개발자 야마모토는 어느 날 장기 프로그램을 개발해보기로 한다. 그동안 장기 프로그램은 많이 나와 있었지만 그 실력이란 게 워낙 미천해서 인간과는 상대가 되지 않았기 때문이다. 아마 수준이지만, 꽤 높은 수준의 장기 실력을 갖춘 자신이라면 지금까지 나온 프로그램 중에 제일 나을 것이라고 생각했다. 야마모토가 장기 프로그램을 개발한다는 소문이 들자 다들 기대를 했고, 드디어 프로그램이 나왔다. 그러나 결과는 폭망!
야마모토가 말을 8개나 떼고 두었지만, 컴퓨터는 야마모토를 이기지 못했다. “그토록 격렬히 이기고 싶지 않은 적은 처음이었다”고 야마모토는 말했지만, 컴퓨터는 하수 중 가장 하수였다. 무엇이 문제였을까? 장기를 잘 두는 사람이 프로그램을 만들면 가장 장기를 잘 둘 줄 알았는데 결과는 참패였다.
야마모토는 자신의 실력을 컴퓨터에게 알려주는 대신 컴퓨터가 스스로 공부하도록 다시 프로그램을 짰다. 디지털화된 장기 기보를 컴퓨터가 보고 스스로 변수를 조절하도록 한 것이다. 즉 ‘기계학습’을 도입하자, 프로그램은 점점 승률이 올라가기 시작했다. 여기에 인간의 기보뿐 아니라, 컴퓨터끼리 대결해 도출한 데이터를 접목하는 ‘강화학습’까지 도입하자 프로그램은 인간의 수준을 넘어서기 시작한다. 그리고 드디어 일본에서 가장 장기를 잘 둔다는 명인과 대결하기까지 이른다. 결국 야마모토의 프로그램은 명인을 이긴다.

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기술고도화 넘어 수익창출…초거대AI '제2 물결'

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기술고도화 넘어 수익창출…초거대AI '제2 물결'

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◆오픈AI 'GPT스토어' 예고에 킬러서비스 경쟁 본격화

챗GPT 공개 1년만에 지형 변화

국내업체들 차별화 전략 잰걸음

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오픈AI가 6일(현지 시간) 역대 최고 성능의 '챗GPT-4 터보'를 공개하고 'GPT스토어'를 만들겠다고 선언하면서 초거대 인공지능(AI) 혁명이 새로운 국면으로 접어들고 있다. 챗GPT가 공개된 지난해 말부터 최근까지는 대규모언어모델(LLM) 같은 생성형 AI의 기술 개발과 고도화에 초점이 맞춰졌다면 앞으로는 대중화와 수익성 확보 경쟁이 본격화할 것으로 예상된다. 생성형 AI 기술 트렌드를 주도해온 오픈AI가 본격적으로 수익을 내기 위한 청사진을 제시하면서 구글과 마이크로소프트(MS) 같은 글로벌 빅테크는 물론 AI 비즈니스 모델을 준비해온 국내 테크 기업과 스타트업도 대응 방안을 마련할 것으로 전망된다.

12일 정보기술(IT) 업계에서는 오픈AI가 개발자 행사(데브데이)를 통해 신기술과 수익 모델을 소개하면서 초거대 AI 시대가 LLM 개발이라는 '제1의 물결'을 지나 본격적인 상용·수익화를 꾀하는 '제2의 물결'에 들어섰다는 관측이 나온다. 지난해 11월 오픈AI가 챗GPT를 공개하며 생성형 AI라는 기술을 일반에 알리고 대중화하는 계기를 만들었다면 정확히 1년 후에 나온 이번 발표로 기술의 서비스화를 가속화하고 비즈니스 모델 개발을 통한 수익 창출이라는 또 다른 모멘텀을 만들었다는 평가다. 초거대 AI 기술이 가진 잠재력에 비해 '킬러 서비스'가 없다는 평가가 지배적이었으나 여러 응용 서비스가 나올 수 있는 발판을 마련하고 수익을 낼 수 있는 모델을 오픈AI가 구축했다는 것이다.

퍼스트무버인 오픈AI가 기술 개발에 이어 비즈니스 생태계 구축에서도 앞서나감에 따라 후발 주자들의 대응 전략이 주목된다. 특히 빅테크의 LLM 기술을 활용해 AI 서비스를 개발해온 국내 스타트업들은 오픈AI가 내놓을 수익 모델과 겹치는 부분이 많아 차별화와 경쟁력 확보 방안을 놓고 고심하는 모습이다. 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션센터장은 "글로벌 빅테크의 LLM 모델을 활용해 챗봇이나 툴을 만드는 기업들은 이번 오픈AI의 전략 발표로 사업 모델 변경이 불가피할 것"이라면서 "데이터 보안 문제 해결에 초점을 맞추거나 업종별로 특화한 버티컬 서비스 등 기업간거래(B2B) 시장은 상대적으로 차별화를 꾀할 수 있을 것으로 전망되지만 수익 모델을 만들기 위해 노력해야 하는 것은 마찬가지"라고 진단했다.

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기술고도화 넘어 수익창출...초거대AI '제2 물결'

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오픈AI가 6일(현지 시간) 역대 최고 성능의 '챗GPT-4 터보'를 공개하고 'GPT스토어'를 만들겠다고 선언하면서 초거대 인공지...

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네이버, 하이퍼클로바X 교육으로 AI 생태계 넓힌다

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네이버, 하이퍼클로바X 교육으로 AI 생태계 넓힌다

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API, GPU, 하이퍼클로바 등 커리큘럼 구성

마케팅·상품개발 직무에 AI 적용 확대 기대

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네이버클라우드가 국내 클라우드 기업으로는 최초로 클라우드 교육·자격증 제도를 시행한 데 이어, 네이버클라우드 인공지능(AI) 기술에 대한 교육 프로그램을 실시한다고 23일 밝혔다.

이번에 새롭게 신설되는 프로그램은 네이버클라우드가 제공하는 AI 서비스를 비즈니스 목적으로 활용하고자 하는 사람이라면 누구든 참여가 가능하다. 네이버의 초대규모 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 포함해 AI 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API), 그래픽처리장치(GPU)서버 등 네이버클라우드의 다양한 서비스를 아우르는 커리큘럼으로 구성됐다.

프로그램은 현재 기업들에서 유용하게 사용되는 다양한 AI 활용 케이스들을 실제로 체험하고 실습해 볼 수 있도록 구성돼 수강자들은 여러 직종의 실무에 AI를 더욱 손쉽게 도입하여 마케팅이나 고객 응대, 상품 개발 등 다양한 측면에서 배운 것을 활용할 수 있다. 특히 AI 활용이 개인과 기업의 경쟁력이 되는 시기에 해당 교육은 클라우드 기반의 AI 기술 생태계를 넓히고, 사용자의 기술 역량 강화에 도움이 될 것으로 기대된다.

네이버클라우드는 2017년부터 국내 클라우드 서비스 제공 사업자(CSP) 중 최초로 클라우드 공인 교육 프로그램과 클라우드 스킬 레벨을 측정하는 자격 프로그램을 시행하고 있다. 교육 프로그램 또한 공인교육, 기초교육(핸즈온) 그리고 웨비나를 포함해 최소 월 3회씩 꾸준히 진행하고 있다.

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네이버, 하이퍼클로바X 교육으로 AI 생태계 넓힌다

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네이버클라우드가 국내 클라우드 기업으로는 최초로 클라우드 교육·자격증 제도를 시행한 데 이어, 네이버클라우드 인공...

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- [문화人칼럼] AI는 왜 계속 개발되고 있는가?

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- [문화人칼럼] AI는 왜 계속 개발되고 있는가?

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[문화人칼럼] AI는 왜 계속 개발되고 있는가?

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인간의 창의적인 아이디어가 세상을 바꿔왔다. 18세기 후반 산업혁명의 기계화와 증기동력으로 자동차, 기차, 비행기, 배, TV 등이 대량 생산되면서 세계를 과학적이고 합리적인 패러..

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-'부정맥 AI 진단' 연구로 예측진단 솔루션까지 개발 성공

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-'부정맥 AI 진단' 연구로 예측진단 솔루션까지 개발 성공

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【후생신보】 국내 연구진이 심장 박동이 비정상적으로 빨라지거나 늦어지거나 혹은 불규칙해지는 부정맥을 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 연구 결과를 발표했고, 의료기기 산업화까지 성공한 사례가 있어 주목을 받고 있다.

이대목동병원 순환기내과 박준범 교수와 비뇨의학과 신태영 교수는 최근 '딥러닝 방법을 통한 정상동리듬 심전도 신호의 이산심장박동을 이용한 향후 심장 부정맥 발생 예측 (Predicting Future Incidences of Cardiac Arrhythmias Using Discrete Heartbeats from Normal Sinus Rhythm ECG Signals via Deep Learning Methods)' 연구결과를 국제학술지 'Diagnostics'에 발표했다.

연구팀은 치료가 필요한 부정맥(CIA: Clinically Important Arrhythmia)을 정의하고 명확한 이벤트 발생 위험 기간을 인공지능으로 예측해 사회적 비용감소를 모색했다. 연구 결과에 따르면 부정맥 알고리즘을 분석해 향후 2주 내 심장 박동의 이상 징후 여부를 확인할 수 있다.

미국 에모리 대학(Emory University)에 초빙교수로 연수중인 박준범 이대목동병원 순환기내과 교수는 "현재 미국 메이요클리닉에서는 이미 해당 연구가 상용화 단계이다. 부정맥 조기진단이라는 사회적 가치가 인정받았기 때문"이라며 "국내에서도 식약처 확증임상시험은 이미 마무리했고, 혁신의료기기 등록 등 절차가 순조롭게 진행된다면, 우리나라가 미국보다 상용화에 더 빠르게 진입할 수 있는 절호의 기회가 될 수 있다"고 말했다.

연구진들은 해당 연구를 산업에 접목해 의미있는 성과를 냈다.

이대목동병원 비뇨의학과 신태영 교수가 설립한 의료인공지능 소프트웨어 전문기업 시너지에이아이는 국내 최초로 '인공지능(AI) 기반 부정맥 예측진단 솔루션' 맥케이(Mac'AI)를 개발했다.

맥케이는 심전도(ECG) 빅데이터를 정밀한 기준으로 스크리닝하고 전처리한 뒤 딥러닝 학습 기법을 적용했으며, 치료가 필요한 다양한 부정맥에 대처할 수 있도록 설계했다. 따라서 부정맥 예측 정확도가 92.7%에 달한다.

이를 통해 14일 이내에 부정맥이 발생할 수 있는 위험을 예측해 의료진이 조기에 진단하고, 치료 방향을 명확히 설정하는 것을 도와 환자는 심각한 부작용을 예방할 수 있고, 진료비도 줄일 수 있다.

맥케이는 뛰어난 성능을 인정받아 오는 2024년 1월 9일부터 12일까지 미국 라스베가스에서 열리는 국제전자제품박람회(CES)에서 2024 혁신상을 받는다.

신태영 이대목동병원 비뇨의학과 교수 겸 시너지에이아이 대표는 "연구성과를 의료기기 개발까지 이어가게 돼 의미가 크다"라며 "CES 2024에 참가해 맥케이를 널리 알려 국내 · 외 부정맥 치료에 획기적인 대안을 제시하겠다"고 말했다.

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≪후생신보≫ '부정맥 AI 진단' 연구로 예측진단 솔루션까지 개발 성공

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【후생신보】 국내 연구진이 심장 박동이 비정상적으로 빨라지거나 늦어지거나 혹은 불규칙해지는 부정맥을 인공지능(AI)으로 진단할 수 있는 연구 결

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- 이젠 '선택' 아닌 '필수'...치열해진 국산 AI 개발경쟁

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- 이젠 '선택' 아닌 '필수'...치열해진 국산 AI 개발경쟁

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이젠 '선택' 아닌 '필수'...치열해진 국산 AI 개발경쟁

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앵커] 세계를 휩쓴 생성형 인공지능 열풍이 내년에는 더 거세게 몰아칠 것으로 보입니다. 이제는 선택...

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GPT 있는데 왜 또 만들어요? 손쉽게 이해하는 AI 개발 트렌드와 비하인드

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GPT 있는데 왜 또 만들어요? 손쉽게 이해하는 AI 개발 트렌드와 비하인드

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GPT 있는데 왜 또 만들어요? 손쉽게 이해하는 AI 개발 트렌드와 비하인드