AI Insight Talk: 메가 트랜드에 올라선 리더들의 진솔한 토크쇼

< AI Insight Talk 소개, 출처 : 유튜브 실시간 송출 화면 캡처 >

지난 7월 20일 투썬AI스쿨과 함께하는 AI Insight Talk의 세 번째 에피소드, ‘메가 트랜드에 올라선 리더들의 진솔한 토크쇼’가 열렸다. 해당 세미나는 경기도 성남시 분당구 판교역로 221 투썬월드빌딩 지하1층 대강당에서 진행된 행사로 유튜브를 통해 온라인으로도 실시간 송출되었다. SK경영경제연구소 김지현 부사장과 강릉원주대학교 최재홍 교수가 연사로 참여해 챗GPT가 우리의 일상과 사회, 산업 전반에 미치는 영향부터 생성형 AI 기술이 우리에게 가져다줄 변화에 이르기까지 다양한 관점을 살펴보았다.

 

< AI Insight Talk 강연 진행 모습①, 출처 : 유튜브 실시간 송출 화면 캡처 >

강연은 두 연사가 공동 저자로 펴낸 도서 ‘챗GPT 빅 웨이브’를 중심으로 진행되었다. 먼저 최재홍 교수의 간단한 책 소개가 있었다. 세상이 변하고 있는데 책을 한번 써보자는 서로의 교감을 계기로 탄생한 해당 도서는 ‘챗GPT가 하나의 사건으로 끝날 것인가 아니면 생태계를 이룰 것인가’라는 물음에서 시작하였기에 기존의 책과는 두 가지 면에서 차이가 있다고 전했다. 첫째는 형식이다. 소제목 별로 여러 소재를 다룬 보편적인 책과 달리 서로가 각자의 입장에서 궁금한 것을 물어보고 답하는 대화 형식으로 되어 있다. 둘째는 산업에 초점이 맞춰져 있다. 개인뿐만 아니라 기업, 자체, 조직의 입장에서 어떻게 대처하고, 어떻게 생태계를 만들 것인가를 다룬 책이라고 설명했다.

 

다음으로 챗지피티를 어떻게 이해해야 할 것인지 김지현 부사장의 강연이 있었다. 강연 날짜를 기준으로 ‘챗GPT 빅 웨이브’는 출간된 지 2개월정도밖에 지나지 않았지만 시장이 워낙 빠르게 변화하다 보니 내용이 정말 많이 바뀌었다고 했다. 이와 관련해 김 부사장은 얼마 전까지 크게 두 가지 이유로 챗GPT가 검색을 대신할 수 없을 거라고 생각했다고 말했다. 먼저 검색을 대신하기에 챗GPT는 아무말 대잔치를 많이 하기 때문에 3개월 전까지만 해도 교정에 한계가 있을 거라고 보았다. 다음으로 검색을 사용하는 니즈와 챗지피티에게 물어서 답을 얻는 니즈가 다르다고 생각했다고 한다. 검색을 사용하는 이유는 정답을 제시 받기를 원하는 것이 아니라 사람마다 가지고 있는 다양한 관점과 생각을 알아보고 자신이 의사결정과 판단을 하기 위함이다. 하지만 챗GPT처럼 정답도 아닌 것을 정답으로 제시하기 때문에 기존 검색을 대체할 수 없다는 것이다. 그러나 2~3개월 동안 챗GPT에 붙은 새로운 기능인 플러그인과 코드 인터프리터를 보며 생각을 바꿔야겠다고 마음먹었다고 전했다. 강연 내용은 이러한 연사의 경험에서 출발한 것이었다.

 

김 부사장은 챗GPT Plus, 즉 유료 구독자에게 제공되고 있는 서비스와 플러그인, 코드 인터프리터를 이용하여 질문한 캡처본을 보여주었다. 기존의 검색은 여러 군데를 돌아다니면서 정보를 확인하고 계산해야 하지만 챗GPT 플러그인을 활용하면 질문자가 내린 과제를 수행하기 위해 필요한 과정을 하위 태스크로 나누어 수행 후 추론하여 답을 찾는다. 이를 랭체인 혹은 오토 GPT라고도 부른다. 챗GPT가 여러 플러그인 호출하며 답을 찾아가기 위한 노력들을 대신해주는 것이다. 더 나아가 코드 인터프리터를 호출해서 시각화 하여 그래프로 출력해주기까지 한다. 이렇게 현재는 매우 빠른 기술 발전으로 상상하지 못했던 새로운 형태의 서비스 가능해지고 우리의 일상도 바뀌며 새로운 비즈니스도 가능해지고 있다.

 

챗GPT의 API를 호출해서 제2, 제3의 수많은 생성 AI를 만들 수 있다. 챗GPT를 시작으로 이후 수많은 생성 AI 서비스가 나올 수 있다는 것이다. 웹사이트로 챗GPT 사이트에 연결하여 서비스를 이용하는 것 말고도 우리가 사용하는 기존의 모든 서비스에 생성 AI를 연동해서 사용할 수 있다. 예를 들어 Slack에서는 앤트로피의 클로드 서비스를 호출할 수 있다. 생성 AI가 Slack 안으로 들어온 것이다. 백퍼센트 완벽하다고 볼 수는 없지만 편리함과 어마어마하게 빠른 속도로 기업의 리서치 어시스턴트 역할을 할 수 있다. 또한 AI 답변을 기반으로 ‘그런 관점은 의미가 있겠다’ 하며 아이디어를 발전시키는 데에도 큰 도움을 받을 수 있다. 또 다른 예로 Discord에서 사진을 생성하는 미드저니를 호출해서 사용할 수 있다. 생성 AI가 만들어주는 이미지를 그대로 사용하지 않더라도 업무에 새로운 형태의 인사이트를 제공받을 수 있다.

 

현대백화점 AI 카피라이터 ‘루이스’처럼 각 기업이 자기만의 LLM을 만들어 회사가 필요로 하는 형태의 서비스를 만들 수 있다. 그저 기존의 생성 AI를 쓰는 것을 넘어서 독자적인 AI 모델을 가지고 누구나 LLM을 만들 수 있는 시대인 것이다. 이러한 LLM을 스몰LLM(sLLM)이라고 부른다. 오픈 AI나 앤트로픽은 LLM을 오픈하지 않았지만 메타는 LLM을 오픈 소스로 제공하고 있어 독자적인 LLM을 만들 수 있는 여건이 형성되고 있다. 기업의 입맛에 맞는 서비스와 수많은 앱들이 나올 수 있는 배경이 형성되고 있는 것이다. 때문에 챗GPT만 바라보지 말고 챗GPT를 가능하게 한 LLM이 앞으로 어떤 새로운 생태계를 만들지, 그리고 비즈니스 생태계는 어떻게 바뀔지 염두에 둬야 한다.

< AI Insight Talk 강연 진행 모습②, 출처 : 유튜브 실시간 송출 화면 캡처 >

기업 관점에서 기업이 LLM 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민이 필요하다. 기업은 다음 세 가지 방식으로 챗GPT를 활용할 수 있다. 첫째는 구성원의 업무생산성 향상을 위해 챗GPT를 열심히 쓰라고 장려하는 것이다. 필요하면 챗GPT Plus를 쓸 수 있도록 비용을 지원해줄 수 있다. 둘째는 보다 적극적으로 기업에 최적화된 LLM을 가지고 와 기업 내부에서 쓸 수 있도록 지원하는 것이다. 첫 번째 방법은 기업 보안 유출에 위험이 있지만 두 번째 방법은 이를 해소하고 데이터 그라운딩도 가능해진다. 셋째는 따로 LLM을 만드는 것이다. 범용 AI인 SOTA LLM이 아닌 앞서 언급한 sLLM으로 해당 산업 관련 질문에 정교하게 답할 수 있다. 비즈니스 도메인에 특화된 vertical LLM이다.

 

기업은 LLM을 어떻게 활용할 수 있을까? 이에 두 가지 방법이 있다. 먼저 회사 앱 내부에서 챗GPT를 활용하는 방법으로 고객의 편의성을 증대할 수 있다. 다음으로 챗GPT에서 기업의 플러그인을 호출하여 챗지피티 내부에서 보여주는 방법이다. 이는 원래 고객이 아닌 사람들을 끌어들여 기업의 매출 발생 기회를 얻을 수 있다.

 

이처럼 챗GPT는 시작일 뿐, 궁극적으로 알아야 하는 것은 LLM과 LLM이 가져온 실제 사용자 경험의 변화이다. 김 부사장은 이러한 측면에서 생성 AI 시장을 이해해야 한다고 강조하며 강연을 마무리했다.

 

이후에는 강연에 담지 못한 내용을 위주로 두 연사의 담화가 있었다. ‘챗GPT 빅웨이브’처럼 최 교수가 묻고 김 부사장이 답하는 형식으로 기업이나 우리가 앞으로 취해야 할 행동에 관한 이야기가 이어졌다. 마지막으로는 질의응답이 있은 후 세미나가 마무리되었다.