‘챗봇에 수백 페이지 분량의 연구 논문을 입력하고 요약해 달라고 하면 얼마나 편할까?’상상을 실현해 줄 AI 챗봇이 등장했다. 오픈AI가 개발한 ‘챗GPT(ChatGPT)’, 구글이 선보인 ‘바드(Bard)’가 아니다. AI 스타트업 앤트로픽이 개발한 ‘클로드(Claude)’가 그 주인공이다. 앤트로픽은 11일(현지시각) AI 챗봇 클로드의 컨텍스트 창(context window)을 9000토큰에서 10만 토큰으로 확장했다고 밝혔다. 토큰은 글자, 형태소 등 AI 챗봇에 입력하거나 AI 챗봇이 출력할 수 있는 텍스트의 최소 단위를 뜻한다.
순다르 피차이 알파벳(구글 모회사) CEO는 10일(현지시각) 진행된 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O 2023’ 기조연설에서 “‘팜2’(PaLM2)는 다양한 규모에 걸쳐 탁월한 기능을 제공한다”며 이같이 말했다. 팜2는 구글이 이날 공개한 차세대 언어 모델이다. 지난해 공개한 ‘팜’(PaLM)의 업그레이드 버전으로 100개 이상의 다국어 텍스트(문자)를 학습해 번역, 코딩, 추론에 뛰어난 성능을 발휘한다는 게 구글 측 설명이다. 피차이 CEO가 언급한 사례가 대표적인 예다. 팜2를 사용하면 전문 개발자들의 영역으로 여겨졌던 프로그램 오류를 찾아달라고 AI한테 요청할 수 있고, 주석까지 영어가 아닌 한국어로 자동 생성할 수 있다. 제품 개발 및 협업 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션인 셈이다.피차이 CEO는 “과학, 수학 문제에 대한 광범위한 학습을 거쳐 논리력과 추론 능력이 강화됐다”며 “특히 특정 영역의 데이터를 활용해 미세조정(fine tuning)할 때 빛을 발한다”고 강조했다. 그는 “보안 성능을 강화한 ‘Sec-PaLM’, 의료 데이터를 활용해 미세조정한 ‘Med-PaLM 2’가 대표적 사례”라며 “방사선과 전문의가 엑스레이 사진을 해석할 때 도움을 줄 수 있는 AI 협력자(collaborator)가 있다고 생각해 보라”고 했다. 피차이 CEO는 “구글은 ‘AI 퍼스트 기업’을 선언한 후 지난 7년 동안 AI 기술을 더욱 유용하게 만들기 위해 노력해 왔다”며 “과감하면서도 책임감 있는 접근 방식으로 검색을 포함한 모든 구글의 핵심 제품을 재창조하고 있다”고 했다. 구글은 이날 AI 챗봇 ‘바드(Bard)’, 지메일(Gmail), 구글독스(Google Docs, 문서 작성 도구) 등 25개 자사 제품에 PaLM2를 적용했다고 밝혔다.
메타가 텍스트(문자), 이미지, 오디오 등 6가지 유형의 정보를 묶어 학습할 수 있는 새로운 오픈소스 AI 모델을 공개했다. 대규모 언어 모델 ‘라마(LLaMA)’, 이미지 분할(image segmentation) 특화 모델 ‘SAM(Segment Anything Model)’에 이어 잇따라 오픈소스로 AI 모델을 발표하며 업계에 적지 않은 파문을 일으키는 모양새다. 메타는 9일(현지시각) 텍스트, 이미지·비디오, 오디오뿐 아니라 깊이(3D), 열(적외선), 동작과 위치를 계산하는 관성 측정 장치(IMU) 센서 데이터까지 총 6가지 정보를 묶어 학습할 수 있는 AI 모델 ‘이미지바인드(ImageBind)’를 출시했다고 밝혔다. 상용화되지 않은 연구 목적의 AI 모델이지만, 6가지 서로 다른 양식의 정보를 동시에 학습, 이해할 수 있는 ‘멀티모달(Multimodal, 다중모드)’ AI 모델이 공개된 건 이번이 최초다. 오픈AI가 공개한 GPT-4처럼 상업화된 유료 ‘폐쇄형 파운데이션 모델(Closed-Source Foundation Models, 기초 모델)’이 아닌 연구에 무료로 활용 가능한 ‘오픈형 파운데이션 모델(Open-Source Foundation Models)’이라는 점에서 의미가 크다는 게 업계의 평가다.
‘980억달러(약 129조6000억원) 시장을 잡아라.’역대 최단기간 1억 명의 사용자를 확보한 AI 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’ 열풍이 벤처투자 시장에 영향을 미치고 있다. 챗GPT처럼 텍스트, 이미지 등을 만들어 내는 ‘생성 AI(generative AI)’ 기술이 주목을 받으면서 관련 스타트업에 투자금이 몰리고 있는 것이다. 벤처 투자 정보 업체 피치북에 따르면 생성 AI 시장 규모는 2023년 426억달러에서 2026년 980억달러로 빠르게 증가할 전망이다.전문가들은 전 세계 VC 투자금 규모가 전반적으로 크게 떨어지고 있는 가운데, 이런 현상이 벌어지고 있다는 사실에 주목하고 있다. 피치북은 올해 AI 스타트업 투자금이 지난해(약 45억달러)의 몇 배 수준으로 치솟을 것이라고 예측했다. 3월 말 기준 AI 관련 스타트업의 기업가치(valuation) 역시 작년 대비 두 배 이상으로 급증한 상태다. AI 투자 붐이 당분간 이어질 것으로 예측되는 가운데, 일각에서는 투자 경쟁의 부작용을 우려하는 목소리도 나온다. 명확한 사업 계획이 없는 극초기 스타트업에 성급하게 투자하는 사례도 나오고 있다는 지적이다.
미국 정부가 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등 주요 AI 기업 CEO들을 백악관으로 소집했다. 빠르게 발전하는 AI 기술을 규제해야 한다는 국내외 요구에 비공개 회의 자리를 마련한 것이다. 동시에 의회에서는 규제 입법 움직임에 나섰다. 바이든 정부는 기업들에 AI기술 안전성에 대한 외부 평가에 응하고 저작권 침해, 정보왜곡 등 AI의 리스크를 막을 책임 있는 자율 규제안을 만들라고 요구하고 있다. 중국, EU 등과의 글로벌 AI기술 개발 경쟁에서 앞서는 동시에 ‘AI의 위험성’을 최소화할 수 있도록 하는 ‘AI규제 가드레일’ 수립을 위해 장고를 거듭하는 상황이다.
패트릭 콜리슨(Patrick Collison) 스트라이프 공동설립자 겸 CEO는 3일(현지시각) 개최한 자체 컨퍼런스 ‘스트라이프 세션 2023’(Stripe Sessions 2023) 기조연설을 통해 “매년 100개 이상의 기업이 스트라이프로 각각 10억달러(약 1조3000억원) 이상의 매출을 처리하고 있다”며 이같이 말했다. 금리 인상, 인플레이션 등으로 세계 경제가 어려움에 직면했지만, 결제 소프트웨어·인프라 등 인터넷 경제는 여전히 성장세에 있으며 핀테크(Fintech, 금융+기술) 기업인 스트라이프가 그런 성장을 뒷받침하는 원동력이 되고 있다는 주장이다. 실제로 스트라이프가 지난 4월 공개한 데이터에 따르면 2022년 스트라이프로 처리된 결제 총액은 8170억달러(약 1084조원)으로 2021년 대비 26% 증가했다. 같은 기간 스트라이프의 신규 고객 수는 19% 늘었으며 매주 평균 4600개의 새로운 고객사가 스트라이프 서비스에 가입하고 있다.스트라이프가 다른 기업을 제치고 핀테크 기업가치 1위(2023년 3월 기준 기업가치 500억달러, 한화 약 66조3000억원)를 유지하는 비결은 무엇일까. 스트라이프가 전 세계 50개국 시장에 진출, ‘인터넷 경제의 애플’로 자리매김한 배경은 뭘까. 스트라이프 세션 2023에서 발견한 스트라이프의 4대 성공 비결을 더밀크가 심층 분석했다.
AI 챗봇의 폭발적인 인기가 전세계를 휩쓸고 있다.챗GPT(ChatGPT)는 현재 세계 각지의 1억 명 이상의 사용자가 접속해서 만들어 내는 1000만 건 이상의 요청(queries)을 처리해내며 역사상 가장 빨리 성장한 앱이 됐다. 곧이어 발표한 API를 통해 다른 형태의 인터페이스나 어플리케이션에도 빠르게 침투하고 있기도 하다. 포춘 500대 기업은, 이러한 기술 발전에 따른 고객의 기대에 대응하기 위해 미래에 미칠 영향을 미쳐 고려할 시간도 없이 LLM (Large Language Model) 에 기반한 기술을 채택하고 있으며, 이 기술을 채택한 기업과 서비스를 통해 기술의 영향력이 배가되는 플라이휠 효과(flywheel effect)가 창출되고 있다. 하지만 기술의 눈부신 발전 만큼이나 상당한 반작용으로 작용할 수 있는 그 역풍에 대해서는 사회적 담론이 부족하며, 이러한 과정을 통해 만들어져야 할 사회적 합의의 필요성마저도 아직 심각하게 받아들여지지 못하고 있다. 생성 AI(generative AI)가 기업의 의도치 않은 기밀 유출, 프라이버시 침해, 이를 교과 과정에 어떻게 접목해서 미래 세대에게 소개해야 할지 등에 사려깊게 대응하지 못하면 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있다는 점 등은 이미 여러번 지적되어 왔다. 그중에서도 가장 근본적인 영향은 AI를 생성하는 '문화권' 혹은 특정 사회가 갖는 가치관에 강력한 영향력을 부여하고 기술을 여과 없이 쓰는 그룹을 쓰나미처럼 덮칠 수 있다는 점일 것이다. 즉, 우리는 확산의 속도나 비용에 있어 거침이 없는 디지털 기술이 인류의 세계관의 형성에 지속적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 변화의 순간을 맞이하게 된 것이다.챗GPT의 전례 없는 인기는 역설적으로 개발사인 오픈AI(OpenAI)를 영리 목적의 ‘폐쇄형 AI 모델(closed-source)’ 회사로 만들었다. 최근 GPT-4의 출시 과정과 관련된 회사의 정보 공유 방법에서 알 수 있듯이 챗GPT에 대한 오픈AI의 통제는 더 엄격해졌고, 학습 방식에 대한 세부 사항의 공유 또한 더 불투명해졌다.또 기술이 경계 없이 널리 확산함에 따라 잘못된 정보를 전파할 수 있는 능력도 아울러 커지고 있다. 이를 방치하면 암묵적인 편견이 퍼질 위험이 있으며 다양성과 다문화를 향한 수십 년간의 사회적 진전을 제자리로 돌아오게 만들지 모른다. 이미 경고등은 매우 어지럽게 깜박이고 있다. 이 기술의 개발에 참여하는 모든 사람들은 기술이 사회에 미치는 잠재적 영향력을 이해하고, 미칠 수 있는 악영향을 최소화 할 수 있는 안전장치를 함께 마련해야 한다는 책임감을 가져야 한다.
‘딥러닝(Deep Learning) 대부’로 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton, 76) 캐나다 토론토대학 교수가 구글을 떠났다. 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 혹은 딥러닝으로 불리는 새로운 기계 학습(Machine Learning) 분야를 개척, 학계는 물론 AI 산업 전 영역에 큰 업적을 남긴 그가 구글을 떠난 배경에 업계의 이목이 쏠리고 있다. 1일(현지시각) 뉴욕타임스에 따르면 힌튼 교수는 지난 10년 동안 몸담았던 구글에 지난달 사표를 냈다. 힌튼 교수는 캐나다 토론토대에서 컴퓨터과학을 가르치며 창업한 AI 기업 ‘DNN리서치’가 2013년 구글에 인수된 이후 구글 내부에서 연구 활동을 해왔다.
안녕하세요 독자 여러분, 오픈해 주셔서 감사합니다.더밀크 투자팀의 김세진입니다.저는 최근 뉴욕에서 열린 NFT.NYC2023 행사를 다녀왔습니다. 미국에서는 암호화폐, 대체불가능토큰(NFT) 투자자뿐만 아니라 일반인도 관심을 많이 가져온 행사죠. 작년 행사에는 비트코인이 이전 최고치인 6만9000달러에서 2만달러 아래로 떨어졌음에도 불구하고, 제작년보다 5000명 이상이 더 몰렸습니다. 하지만 올해는 달랐습니다. 행사 참석자는 1만 5000명에서 6000명정도로 쪼그라들었습니다. 연사와 참석자들도 일부 디지털 아티스트를 제외하곤 암호화폐 투자자, 스타트업 관계자, 벤처캐피털(VC) 관계자 등 구성으로 되돌아왔죠. 눈에 띄는 점은 크립토 행사였지만, 행사장 뒷편의 대화 주제는 단연 인공지능(AI)이었다는 점입니다. 사이드 이벤트에서 만난 개발자, 아티스트, 건축가, 회계사, 변호사, 그래픽 디자이너 등 다양한 배경의 사람들은 공통적으로 AI를 걱정하고 있었습니다. 한 건축 디자이너는 “지금은 챗GPT나 각종 소프트웨어로 일이 너무 편해졌다. 하지만 이게 시작 아닌가. 지금은 이게 내 어시스턴트 역할을 하지만 나중에는 나와 내 회사도 대체하게 될 것 같다”고 말했죠.그렇습니다. AI는 이제 시작입니다. 그 흐름을 우리가 막을 수는 없습니다. 그럼, 모두가 가만히 앉아 일자리를 위협받아야 할까요? 최근 박원익 테크팀장의 진두지휘 아래 진행한 더밀크 AI아카데미에서는 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 꾸며졌습니다.
페이스북 모회사 메타(Meta)가 인공지능(AI)+증강현실(AR) 전략에 속도를 내고 있다. 마이크로소프트에서 반도체 개발을 담당했던 고위 임원을 채용했다. 메타버스에 올인하던 과거 전략을 버리고 AI에 집중하면서도 AI와 메타버스를 함께 적용할 수 있는 디바이스 개발 전략 자체는 계속 유지하는 모습이다. 실리콘밸리 전문매체 디인포메이션에 따르면 25일(현지시각) 메타는 하드웨어용 맞춤형 칩 개발 작업을 이끌 신규 고위 임원을 고용했다. 마이크로소프트에서 실리콘 엔지니어링 부문 부사장을 맡고 있던 장 부파르하트(Jean Boufarhat)가 그 주인공이다. 메타의 반도체 개발 부서 ‘페이스북 애자일 실리콘 팀(Facebook Agile Silicon Team, FAST)’의 새로운 수장이 됐다. FAST 전임 수장이었던 오페르 샤참(Ofer Shacham)은 이미 1년 전 캘리포니아에서 이스라엘로 이주한 상태다. 샤참이 부파르하트 체제에서도 회사에 계속 남을지는 알려지지 않았다.
최근 발표된 한 AI 기술 논문에 대한 애런 레비(Aaron Levie) 박스(Box) CEO의 평가다. 이 논문에 기술된 방식으로 AI 모델을 설계하고 작동하면 챗GPT(ChatGPT), GPT-4가 보여준 성과를 뛰어넘는 놀라운 일이 벌어질 수 있다는 것이다. 지난 19일 발표된 ‘RMT를 이용해 트랜스포머 확장하기(Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT)’ 논문이 실리콘밸리 기술업계 및 글로벌 AI업계의 주목을 받고 있다. 보다 적은 컴퓨팅 자원을 활용해 훨씬 많은 일을 처리할 수 있는 AI 모델의 출현 가능성을 내포하고 있기 때문이다.
AI 챗봇 ‘챗GPT(ChatGPT)’가 촉발한 생성 AI(Generative AI) 산업 주도권 경쟁이 격화하고 있다. ‘탁월한 성능’을 앞세운 GPT 진영과 ‘기술 민주화’를 앞세운 오픈 소스 진영이 곳곳에서 충돌하는 양상이다. 한쪽에서는 오픈AI가 지난 3월 14일 선보인 대규모 언어 모델(LLM) ‘GPT-4’를 기반으로 한 놀라운 애플리케이션(앱)들이 등장하고, 다른 쪽에서는 ‘누구나 상업적으로 사용 가능하다’는 강점을 앞세운 LLM들이 우후죽순 생겨나고 있다. 오픈AI로 대표되는 ‘폐쇄형 파운데이션 모델(Closed-Source Foundation Models, 기초 모델)’과 스태빌리티AI가 주도하는 ‘오픈형 파운데이션 모델(Open-Source Foundation Models)’의 경쟁은 앞으로 어떻게 전개될까? 현재까지 등장한 양 진영의 주요 제품·서비스, AI 모델과 이에 대한 업계 관계자들의 평가를 정리했다.
