생성형 AI의 핵심 기술인 ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’의 성장세가 가파르다. 파운데이션 모델이란, 방대한 양의 데이터를 훈련시킨 초거대 AI 신경망으로, 생성형 AI의 두뇌 역할을 한다. 생성형 AI 시장을 이끄는 대표 스타트업인 오픈AI의 ‘GPT’, 구글의 ‘BERT’, 네이버의 ‘하이퍼클로바X’가 대표적인 사례다.

그동안 생성형 AI 시장은 수천억 개 이상의 매개변수를 가진 텍스트 기반의 대형언어모델(Large Language Model, 이하 LLM)이 주도해왔는데, 이제 텍스트 뿐 아니라 이미지, 영상, 오디오 등 여러 형태의 데이터를 학습하고 처리할 수 있는 대형 멀티모달모델(Large multimodal model, 이하 LMM)로 진화하고 있다.

또한 대형언어모델에 비해 극히 적은 매개변수를 활용하는 소형언어모델(Small Language Model, 이하 SLM)도 급부상하고 있다. 이 모델은 특정 산업이나 영역의 데이터만을 가지고 맞춤형으로 구축하기 때문에 데이터 학습에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 거짓 정보를 사실처럼 말하는 오류인 환각(hallucination) 현상과 보안 리스크도 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

생성형 AI 발전이 가속화되면서 빅테크 기업들의 경쟁도 격화되고 있다.


ⓒ OpenAI

오픈AI는 챗GPT 출시 1년 만에 새로운 언어모델인 ‘GPT-4 터보(Turbo)’를 공개했다. GTP-4 터보는 2023년 4월까지의 최신 정보를 반영했고, 사용자가 한 번에 입력할 수 있는 질문 분량은 영문 책 기준, 4~5쪽에서 300쪽까지 늘어났다. 새로운 텍스트-음성 변환 모델을 통해 자연스러운 음성을 생성할 수 있고, 이미지 생성 AI인 ‘달리(Dall-e)’와 연동해 이미지 생성도 가능하다. 예를 들어, GPT-4 터보가 이미지를 입력 받으면 어울리는 설명을 스스로 생성해 음성으로 출력하는 식이다. 시력이 안 좋은 사람도 앞에 있는 제품을 더 쉽게 식별할 수 있다.

지난 11월, 오픈AI는 GPT-4 기반의 노코딩 챗봇 제작 툴 ‘GPTs’을 공개했고, AI와 대화하면서 누구나 손쉽게 챗봇을 만들 수 있어 출시 3주 만에 수만 개의 챗봇이 공유됐다. 게다가 오픈 AI는 이 챗봇을 사고팔 수 있는 ‘GPT 스토어’를 2024년 초에 출시한다고 밝혔다. 마치 애플의 앱스토어 생태계를 연상시키는 오픈 AI의 행보가 앞으로의 AI 패러다임에 어떤 영향을 미칠지 눈여겨볼 필요가 있다.



ⓒ Microsoft

오픈AI의 독점 협력자이자 경쟁자인 마이크로소프트(MS)는 일하는 방식과 일상을 근본적으로 바꿔 생산성에 새로운 물결을 일으킨다는 비전 아래, 생성형 AI 비서 ‘코파일럿(Copilot)’을 전 제품에 적용하고 있다.

예를 들어, 워드(Word)에서 코파일럿을 호출해서 “어제 작성한 미팅 노트 파일을 바탕으로 제안서 초안을 만들어줘”라고 자연어로 요청하면 초안을 생성한다. 사용자는 이를 직접 편집하거나 코파일럿과 대화하면서 계속 수정할 수 있다. 이제 코파일럿은 오픈AI의 GPT-4 터보와 달리3 모델까지 장착해 대대적으로 업데이트될 예정이다.

또한 MS는 자체 언어모델을 개발하여 AI 경쟁력을 높이고 있는데, 70억 및 130억개의 매개변수를 가진 소형언어모델 ‘오르카-2(Orca-2)’와 27억 개의 매개변수를 가진 소형언어모델 ‘파이-2(Phi-2)’를 자체 개발하여 오픈소스로 공개했다. 벤치마크 테스트 결과, 소형언어모델임에도 대형언어모델에 견줄 만큼 뛰어난 추론 및 이해 능력을 보였다고 한다. 오픈소스 모델인만큼 비상업적, 연구 목적으로만 활용할 수 있다.



ⓒ Google

2023년 12월, 구글은 차세대 생성형 AI 모델 ‘제미나이(Gemini)’를 공개했다. 제미나이는 개발 단계부터 멀티모달로 구축되어 텍스트, 코드(컴퓨터 프로그래밍 언어), 오디오, 이미지, 동영상 등 다양한 유형의 정보를 일반화, 소통이 가능하고 데이터를 분석하고 추론하는 능력을 갖췄다.

제미나이는 가장 성능이 뛰어나고 규모가 큰 ‘제미나이 울트라(Gemini Ultra)’, 중간 규모의 ‘제미나이 프로(Gemini Pro)’, 경량화한 ‘제미나이 나노(Gemini Nano)’ 세 가지 버전이 있는데, 구글에 따르면 제미나이 울트라는 32개의 학술 성능지표 중 30개에서 GPT-4를 앞섰다고 한다. 제미나이 프로는 공개되자마자 구글의 AI 챗봇, 바드(Bard)에 탑재됐으며, 구글 검색과 크롬 등에도 제미나이가 활용될 예정이다.


ⓒ Amazon Web Services

글로벌 1위 클라우드 기업, 아마존웹서비스(AWS)는 ‘자사 데이터만 잘 갖고 있다면, AI와 접목할 수 있도록 모든 것을 지원하겠다’는 AI 플랫폼 전략을 취한다. 자체 개발한 AI 칩과 클라우드 서버(인프라)부터, 고객이 LLM을 골라 미세조정해서 쓸 수 있도록 지원하는 AI 모델 플랫폼 ‘베드록’(모델), 기업용 AI 챗봇 ‘아마존Q’(애플리케이션)까지 종합 지원한다. 이때 기업고객이 아마존Q에 입력한 내용은 AI 학습에 전혀 활용되지 않아 기업고객의 데이터 유출 우려를 해소했다.



ⓒ AI Alliance

기술을 외부에 공개하지 않는 오픈AI나 구글과 달리, 개방형 혁신을 지향하는 AI 연합(AI Alliance)도 출범했다. 메타와 IBM을 주축으로 하는 AI 연합에는 AMD, 인텔, 오라클 등 반도체 및 IT 기업을 비롯해 50여 개의 기업과 대학 연구기관, 정부기관이 포함됐다. 이들은 합심해 AI 개발에 사용될 오픈 소스를 구축할 계획이다.

<References>
· “Phi-2: The surprising power of small language models”, 2023. 12. 12, Microsoft Blog
· “Capturing the full value of generative AI in banking”, 2023. 12. 5, Mckinsey&Company
· “Citi Used Generative AI to Read 1,089 Pages of New Capital Rules”, 2023. 10. 27, Bloomberg
· “The state of generative AI adoption in business”, 2023. 10. 23, Kearney
· “Top 10~12 Strategic Technology Trends for 2022, 2023, 2024”, 2023. 9. 15, Gartner
· “Generative AI Market Size, 2023-2030”, Fortune Business Insights
· “New A.I. Chatbot Tutors Could Upend Student Learning”, 2023. 6. 8, The New York Times
· “Managing the Risks of Generative AI”, 2023. 6. 6, Harvard Business Review
· “What every CEO should know about generative AI”, 2023. 5. 12, Mckinsey&Company
· “Goldman Sachs CIO Tests Generative AI”, 2023. 5. 2, Wall Street Journal
· “Exploring opportunities in the generative AI value chain”, 2023. 4. 26, Mckinsey&Company
· “가장 유능하고 범용적인 AI 모델 제미나이(Gemini)를 소개합니다”, 2023. 12. 7, Google Blog
· “Generative AI가 바꿀 미래, 기업은 어떻게 준비할까?”, 2023. 11. 13, Kearney Blog
· “삼성전자, ‘삼성 AI 포럼’서 자체 개발 생성형 AI ‘삼성 가우스’ 공개”, 2023. 11. 8, 삼성 뉴스룸
· “‘직원을 신나게 하라’, 월마트의 생성형 AI 여정 살펴보기”, 2023. 10. 23, CIO Korea
· “웅진씽크빅, Azure OpenAI 기반 생성 AI로 소통과 교육의 새로운 연결고리 만들어”, 2023. 8. 29, Microsoft
· “새로운 초현실 세계로, 영화를 바꾸고 있는 생성형 AI”, 2023. 6. 9, MIT Technology Review