AI 기술은 계속해서 실생활로 스며듭니다. 안녕하세요, 구독자님.
이번 한 주는 어떻게 보내셨나요?
주말에 모처럼 비가 내렸습니다. 초여름 더위를 살짝 물러나게 할 정도의 적당히 기분좋은 비였던 것 같습니다. 우리나라 주변을 보면 중국과 일본의 남부 쪽으로 강력하고 긴 장마 전선이 펼쳐져 있어 지역적으로는 엄청난 물폭탄이 쏟아지고 있는 곳도 있다고 하죠. 이 장마전선이 이동해 6월 중순 쯤에는 우리나라도 영향권에 들어갈 것이라는 전망이 있습니다. 뉴스를 보니 북미 지역, 특히 미국 중남부에서는 강풍을 동반한 대형 토네이도가 발생해 마을은 초토화되었고 사망자 또한 많이 나왔다는데, 토네이도의 위력이 얼마나 센지 달리던 멈춰있는 여객기를 빙글 돌린다거나 차량을 뒤집고 열차가 탈선하기도 했다네요. 우리나라는 그런 정도까진 아니어서 다행이긴 합니다만 기후 변화의 정도가 심해지면 언젠가는 우리의 근심이 될 수도 있을 것 같긴 합니다. 조만간 다가올 여름 장마는 얼마나 많은 비를 뿌려댈까, 그리고 얼마나 오랫동안 머물렀다 갈까... 이런 생각에 최근의 변화무쌍한 날씨가 정밀 예측 가능 영역으로 들어왔음하는 바램을 잠시 해 봅니다. |
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AI 분야에서도 몇 가지 주목할만한 사건들이 있었는데 그 가운데 하나가 AI산업의 지속적인 성장가능성과 관련된 것이었습니다. 엔비디아가 최근 실적 발표에서 무려 70%가 넘는 매출 총 이익을 달성했고 매출 또한 작년 대비 126%나 증가했으며 향후의 전망은 더 좋을 것이라는 소식을 전한 것이죠. AI산업이 거품이냐 아니냐하는 논쟁에 대해 들어보신 분들이 있을텐데 엔비디아는 실적으로 그런 논쟁을 일축한 셈입니다. 미국 서부에서 있었던 골드러시 시절, 금을 캐서 돈을 번 사람보다 청바지나 곡괭이, 삽 등을 만든 사람들이 더 많은 돈을 벌었다는 얘기가 있듯이 Google, Microsoft, Meta, OpenAI, Tesla 등 AI 서비스를 제공하는 기업들이 기존에 없었던 새로운 서비스 영역을 만들어 나가면서 시장을 주도하니 그 기반이 되는 GPU와 관련 기술을 판매하는 엔비디아가 더 잘 나가고 있는 것이죠. 아시다시피 엔비디아는 GPU라는 하드웨어와 CUDA 라는 소프트웨어를 기반으로 AI 생태계에서 독보적인 위치를 차지하면서 최근에는 OmniVerse 등과 같은 다양한 AI 요소기술도 함께 선보이고 있습니다.
AI의 성장세는 확실히 아직 꺾일 기미가 보이지는 않고 있는 것 같습니다. 새로운 기술과 서비스가 계속해서 나오고 있고 이를 활용해 기업에서는 생산성을 높이고 있는데다, AGI나 자율주행 등 아직은 완성되지 않았지만 조금만, 조금만 더 손을 뻗으면 닿을 듯한 기술들이 눈 앞에 있기에 사람들이 기대를 놓지 않고 있기 때문이죠. 게다가 이러한 신기술들이 예전에는 특정한 기업들만 활용할 수 있었던데 반해 지금은 일반 개인들이 서비스 출시 후 바로 경험해 볼 수 있고, 심지어 일부 크리에이터들은 출시 며칠만에 그런 것을 활용한 결과물들을 콘텐츠로 만들어 유튜브나 인스타그램 등을 통해 퍼뜨리기까지 합니다.
거품을 얘기하는 분들의 의견도 경청할 부분이 있는 것 같습니다. 예상치 못하게 AI 기술의 한계가 조만간 올 수도 있고 AI기업들 가운데 발전 전망이 아니라 실제로 수익을 내는 기업들이 많지 않으며 많은 기업들이 서로 비슷한 영역의 서비스를 출시하면서 경쟁하고 있으며 그런 시장마저 일부 글로벌 빅테크 기업들이 만든 기술장벽을 넘어가기 어렵다는 주장들이 있기 때문입니다.
이런 저런 서로 다른 의견들이 있긴 하지만 산업 전반에 AI도입을 하려는 움직임이 계속되고 있는 것은 부정할 수 없을 것 같습니다. 앞으로는 온디바이스 AI, AI PC와 같이, 서비스와 장치의 결합된 사례가 더 많아지게 되면 파급효과는 배가될 것 같습니다. 한때 똑똑한 스마트폰 하나 덕분에, 다른 사람들과 차별화되는 업무 생산성을 누릴 수 있었던 얼리어답터들이 있었습니다. AI를 잘 활용하고 있는 현재의 사람들이 딱 그 단계에 와 있다고 보입니다. 그런 뒤 이 기술이 '아무나' 잘 활용할 수 있게 쉽고 보편화되게 보급되면 그 기술은 '투명'해질 겁니다. 분명히 어딘가에서 사용되고 있지만 겉으로는 있는지 없는지 알 수 없는 단계로 가겠죠. 그걸 생각하면 AI 기술이나 서비스를 개발하고 있는 기업들은, '과연 우리의 기술이나 서비스가 사람들 사이에 스며들 수 있고 실제 그렇게 되고 있는가?' 하는 질문을 스스로에게 던져야 할 것 같습니다. 계속해서...
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얀 르쿤, LLM을 뛰어넘는 AGI 지향 기술 연구 독려
메타의 AI 연구 수장인 얀 르쿤이 최근 LLM 대신 차세대 AI 기술을 연구하라는 언급을 했다고 합니다. LLM을 이용한 서비스들은 학습에 투입되는 방대한 데이터와 컴퓨팅을 위한 인프라 비용 때문에 언젠가부터 빅테크 기업들의 전문 영역처럼 되어 버렸고 수많은 AI연구자들이 이 분야를 연구하는데 매진하고 있죠. 이런 상황에서 현재의 LLM이 가지는 기술적 한계를 누구보다도 잘 알 것으로 생각되는 그가, LLM로는 AGI(Artificial General Intelligence)로 나아갈 수 없다면서 연구자들에게 AGI를 위한 새로운 기술 개발에 뛰어 들어야 한다고 독려하고 있는 것이죠. 물론 본인도 그렇게 하고 있구요.
AGI에 한참 못 미친다는 현재의 생성형 AI나 LLM 기술로도 세상은 엄청나게 변하고 있고 만에 하나 이런 기술들이 남용, 오용되는 경우 사회에 끼칠 영향에 다들 전전긍긍하고 있는 것이 현실입니다. 얀 르쿤 본인은 AI기술의 발전에 대해서는 대단히 긍정적인 분이라 AI 기술의 위험성을 간과하고 있다기 보다는, AI의 위험성에 대한 걱정에 사로 잡혀 있기 보다는 그 너머를 탐구하는 좀 더 진취적인 연구 태도를 가지라는 메시지를 계속해서 전달하고 있는 것으로 이해할 수 있을 것 같습니다. (기사)
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AI를 국가 운영 전반에 활용하려는 나라, 몰타
몰타는 유럽 지중해 한 가운데, 이탈리아의 시실리 섬 바로 아래에 접한 아주 작은 섬나라입니다. 수도는 발레타, 인구는 53만명, 면적은 강화도보다 조금 더 큰 이 나라는 유럽의 손꼽히는 관광지이죠. 몰타는 기업들의 실질실효 법인세율이 5.3% 수준으로 다른 EU국가들의 평균 22%보다 훨씬 낮아서 기업하기 좋은 곳으로 알려져 있습니다. 그 외에 블록체인과 암호화폐의 섬(Blockchain Island)으로 불리기도 하는데, 그것은 2018년부터 세계 최초로 암호화폐공개(ICO) 제도화, 스마트계약을 실제 경제계약으로 인정, 탈중앙 자율조직(DAO)를 법인체로 인정하는 등의 내용을 담은 법안을 만들기도 했기 때문이라고 합니다. ( 기사) 그런데 이 나라에서 국가 운영 전반에 AI를 적용하겠다는 비전을 선포하고 이를 달성하기 위해 적극적인 움직임을 보이고 있다고 하네요. 기후변화, 외국인 투자유치, 학교수업을 포함한 교육 개선, 교통 혼잡 문제 해결과 인력 부족으로 인한 문제 등을 해결하기 위해서 말이죠. 2030년까지 적극적인 AI 부문 투자를 통해 AI허브가 되겠다는 목표를 세웠다고 합니다. ( 기사) 기업가, 학계, 해당 분야 전문가로 구성된 AI 태스크포스를 구성해 국가 사회 전반에 걸친 통합적인 접근을 하며 국가 차원에서 적극적으로 도입하고 있다는 것이 다른 곳과의 차별화된 부분이라고 할 수 있겠습니다. AI 분야의 작은 거인을 지향하고 있는 몰타의 실험이 어떻게 진행될지 우리도 주목해서 봐야할 것 같습니다. 어떻게 보면 전체 기술적 역량 측면에서는 우리보다 떨어질 수도 있지만, 사회 전반에 유기적으로 적용되었을 때 얼마만큼의 시너지 효과를 볼 수 있을지에 대한 좋은 본보기가 될 수도 있을테니까 말이죠. |
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일론 머스크의 xAI, 60억 달러의 시리즈 B 투자 유치 성공
일론 머스크의 AI 스타트업 xAI가 60억 달러(약 8.2조원)의 시리즈 B 투자를 성공적으로 마무리했다고 합니다. 기존 가치에 이 금액이 더해져 현재는 240억 달러(약 32.7조원)의 기업가치로 평가받고 있는 셈이죠. 설립 1년이 갓 지난 신생 스타트업인데... 과연 천조국의 규모는 다르다는 생각이 듭니다. 그만큼 xAI의 구성원들의 면면과 일론이 만들어왔던 혁신에 대한 기대가 반영된 결과겠죠. xAI는 현재 ChatGPT의 경쟁 솔루션으로 평가받는 인공지능 챗봇 Grok 2.0을 훈련 중이며 이를 위해 2만개 가량의 GPU를 이용하고 있다고 합니다. 투자금으로 엔비디아의 H100 GPU 10만개를 엮어 초거대 슈퍼컴퓨터를 구성하고 이를 이용해 최고 성능의 AI모델 개발을 하겠다는 목표를 가지고 있죠. 비슷하게 AGI 개발을 지향하고 있는 OpenAI를 비롯한 다수의 기업들과의 경쟁이 어떻게 진행될지 사뭇 궁금해집니다. 참고로 Grok의 경우, 1.0은 코드 및 사전학습모델이 공개되어 있고, 1.5버전은 현재 서비스에 사용되고 있습니다. ( 기사) |
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P3M-Net은 프라이버시 보호를 위해 얼굴을 알아볼 수 없게 처리된 사진에서도 잘 작동하도록 만들어진 초상화 매트 모델입니다. AI학습용 데이터구축 과제를 진행할 때 수집된 사진들에서 얼굴, 자동차 번호판, 간판, 전화번호 등이 있는 인쇄물 등 개인의 프라이버시와 관련된 것들은 모두 비식별화 처리를 해야 하는 것은 아실 겁니다. 반면 사진에서 사람의 전신 혹은 얼굴 부분을 배경과 분리해야 하는 경우가 있어 초상화 매팅 기법 등을 이용할 때, 이 기법들은 대부분 식별 가능한 초상화 이미지를 기반으로 하는 경우가 많습니다. P3M-Net은 둘 간의 간극을 메우는 경우라고 할 수 있으며, 이를 위해 프라이버시가 보존된 (비식별화된) 초상화 매트를 위한 대규모 익명화 벤치마크 데이터셋인 P3M-10k를 함께 공개했습니다. 보통 초상화 매트 모델들이 비식별화 외에도 가는 머리카락 등을 처리하는데 어려움을 겪는데 반해 P3M-Net의 경우는 이런 부분들이 아주 잘 해낸다고 합니다. 화상회의 서비스에서 대화 당사자의 얼굴에서 세밀한 부분까지 처리해 줄 수 있다면 훨씬 더 자연스러운 영상을 제공할 수 있게 되겠죠.
* 초상화 매팅 (Portrait Matting) : 이미지에서 사람의 실루엣을 배경과 분리하는 기술
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Slicedit은 기존의 T2I(Text to Image) 확산 모델을 이용해 비디오의 특정 부분을 텍스트 설명에 맞게 자연스럽게 편집하는 새로운 방법입니다. 아시는 바와 같이 최근 나오는 많은 T2I 모델들의 성능은 놀라울 정도입니다. 하지만, 이미지가 아닌 비디오 영상에서는 일부에서 많은 발전이 있긴 했지만 아직도 복잡한 움직임 처리 등에서 어려움이 있습니다. Slicedit은 자연 비디오의 시공간 슬라이스가 자연 이미지와 유사한 특성을 지닌다는 점에 착안해, 기존 T2I 확산 모델을 시공간 슬라이스에 적용하는 식으로 접근합니다. 이를 통해 비디오의 구조와 움직임을 유지하면서도 입력되는 텍스트에 맞게 비디오를 편집할 수 있게 됩니다. Slicedit은 비디오의 특정 시점에서 노이즈 볼륨과 어텐션맵을 추출하고, 이를 기반으로 확산모델을 적용해 비디오를 편집하며 이는 기존의 비디오 편집 기법 대비 높은 성능을 보인다고 합니다.
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Octopus v2는 안드로이드 기반 단말기기에서 동작하는 에이전트를 위한 LLM 입니다. 스마트폰 가운데 실제로는 안드로이드를 타겟으로 하고 있는 것 같습니다. 이를 공개한 NEXA AI의 사이트에 가 보면 Octopus 모델은 v2, v3, v4가 있고, 각각 20억개 매개변수를 가진 언어모델, 10억개의 매개변수를 가진 텍스트와 이미지를 처리할 수 있는 멀티 모달 모델, 100억개의 매개변수를 가지면서 v2를 마스터노드로 사용하면서 다른 많은 오픈소스 모델들을 작업자 노드 역할을 하도록 만들어진 그래프 네트워크로 소개되어 있습니다.
이 가운데 Octopus v2는 안드로이드 API를 호출하는 기능에 특화되어 있으며 훈련 및 추론 단계 모두에 대한 고유한 기능적 토큰 전략을 채용해, 유사하게 온디바이스 AI를 위해 개발된 마이크로소프트의 Phi-3나 애플의 OpenELM 등과 비교했을 때에도 높은 성능과 월등히 빠른 추론속도를 보여줍니다. (RAG 기반 대비 35배나 빠르다고 하네요) 스마트폰 어플리케이션에 적용될 경우, 사용자의 입력을 받아 실제 안드로이드 단말에서 시스템 관리, 디바이스 튜닝 등과 같은 여러가지 기능들을 실행할 수 있다고 합니다.
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사진 : RAG 방식과 Octopus-v2 방식 간의 비교 (출처) |
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