[AI 주간브리핑] 오픈AI·구글, 새로운 AI 혁신 모델 나란히 공개

오픈AI와 구글이 나란히 새로운 인공지능(AI) 혁신 모델을 선보였습니다. 오픈AI는 입력한 텍스트를 AI가 이해해 이미지를 생성하는 멀티모달 모델을 공개했고요. 구글은 5400억개의 파라미터(매개변수)를 탑재한 언어모델을 출시했습니다.

오픈AI가 선보인 모델은 텍스트를 고해상도 이미지로 생성하는 AI 시스템 '달리(DALL-E) 2'입니다. 고해상도의 이미지를 짧은 시간 안에 생성합니다. 포토샵이나 디지털 아트 기술 없이 간단한 도구와 텍스트 수정으로 이미지를 쉽게 편집할 수 있는 장점이 있습니다.

한국의 기술과 비교하면 LG AI연구원이 공개한 초거대 AI '엑사원'과 유사합니다. 엑사원 역시 텍스트를 고해상도 이미지로 생성하지요. 단 LG가 선보인 기술은 이미지를 텍스트로 변환하는 것도 가능합니다. 텍스트와 이미지 양방향 생성이 가능하게 만들어졌기 때문입니다.

구글이 공개한 모델은 5400억개의 파라미터를 탑재한 초거대 언어모델 'PaLM(Pathways Language Model)'입니다. 이 모델은 수백 가지의 언어를 이해하는 테스트와 생성 작업 시험을 진행했다고 합니다. 구글 측은 현재까지 만들어진 다른 언어모델보다 학습 효율성이 높다고 밝혔지요.

초거대 언어모델은 많은 기업에서 AI 경쟁력 강화를 위해 구축하고 있는 모델입니다. 국내에서는 네이버의 하이퍼클로바가 대표 모델로 꼽힙니다. 카카오와 SKT에서도 초거대 언어모델을 구축했고 KT 역시 지난 GTC 행사에서 개발 중인 모델의 세부 내용을 밝혔지요.

<AI타임스>는 이번 주에 공개된 새로운 AI 혁신 모델을 자세히 다뤘습니다. 글로벌에서 이뤄지는 AI 경쟁. 지금 만나보시죠.

오픈AI, 텍스트를 고해상도 이미지로 생성하는 AI 시스템 ‘DALL-E 2’ 개발

오픈AI는 블로그를 통해 보고 싶은 것을 텍스트로 설명하면 디지털 이미지로 생성해 주는 AI 시스템 '달리2'를 만들었다고 발표했습니다. 사람이 입력한 텍스트를 AI가 이해해 빠른 시간 안에 이미지를 생성하는 시스템이지요. 오픈AI는 달리2에 대해 "디자이너와 예술가들이 영감을 얻거나 브레인스토밍 또는 실제 작품 제작을 하는데 유용할 것"이라고 밝혔습니다.

구글, 5400억 매개변수 초대형 언어 모델 ‘PaLM’ 공개

구글은 새로운 초거대 언어모델 'PaLM'을 공개했습니다. 프로그래밍, 수학 문제, 농담 등을 설명할 수 있는 언어모델입니다. 5400억 개의 매개변수를 탑재했습니다. 트랜스포머(Transformer) 기반 모델이지요. 구글은 "PaLM은 수백 가지의 언어 이해 및 생성 작업을 시험했다"며 "현재까지 만들어진 다른 언어모델보다 학습 효율성이 높다"고 밝혔습니다.

AI가 칼럼 작성하고 사람과 대화할 수 있는 비결은?

그렇다면 초거대 언어모델이 나올 수 있는 이유, 또 텍스트를 이미지로 생성할 수 있는 이유는 무엇일까요? 여기에는 '트랜스포머' 역할이 큽니다. 트랜스포머는 수학적 기법을 응용해 서로 떨어져 있는 데이터의 의미를 감지하는 모델입니다. 문장 관계에 따라 의미가 달라지는 부분까지 찾아낼 수 있습니다. 텍스트나 이미지, 비디오 데이터에 모두 사용할 수 있지요. 2017년 구글 논문에서 처음 등장한 이 모델은 현재 초거대 AI를 비롯한 다양한 AI 발전에 많은 역할을 하고 있답니다.

한국 경제에서 제조업이 차지하는 비중은 큽니다. 한국 경제가 제조업 기반으로 성장해왔다고 해도 무방하죠. 현재 제조업은 다양한 기술 도입으로 많은 발전을 이루고 있습니다. 정부 지원을 통해 스마트공장이 지속 확산되고 있습니다. 머신비전, 예지보전, 로봇 등 다양한 기술이 공장에 탑재되고 있기도 하지요. 지난 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린  '스마트공장·자동화사업전 2022'에는 다양한 제조 혁신 기술이 소개됐습니다. AI 역시 마찬가지였죠.

슈나이더일렉트릭 "산업 자동화 경쟁력, 개방형 소프트웨어가 좌우" 

슈나이더일렉트릭은 7일 전시회가 열린 코엑스에서 기자간담회를 열고 산업 자동화를 위해선 '개방형 소프트웨어(SW)'가 필요하다고 강조했습니다. AI, 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등을 통한 기업의 디지털 전환이 산업 현장에서도 똑같이 적용됨에 따라 산업 자동화에 적합한 개방형 SW가 필요하다고 했지요. 서상훈 슈나이더일렉트릭 자동화사업부 본부장은 "산업 현장의 디지털 전환을 위해서는 개방성을 기반으로 생성된 데이터를 통합·운영하는 작업이 필요하다"면서 "이를 위해선 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 통합을 촉진하는 IoT 기반 표준 플랫폼 도입이 중요하다"고 말했습니다.

윤기욱 라온피플 CTO "제조 AI 핵심은 데이터, '데이터 중심 AI' 필요" 

라온피플은 제조업 혁신을 위해선 '데이터 중심 AI'가 필요하다고 강조했습니다. 윤기욱 라온피플 최고기술책임자(CTO)는 전시장에서 제조업에 실질적으로 쓰일 수 있는 AI 발전을 위해선 데이터 취합과 관리가 중요하다고 밝혔습니다. 적은 데이터셋으로 빠른 시간 내에 AI를 구축해야 하는 프로젝트가 많은 제조 분야에서 '어떻게 데이터를 관리하느냐'가 사업 성패를 좌우할 수 있다고 밝혔지요.

원프레딕트, AI로 회전자 상태 진단하는 '가디원 로터' 출시 앞둬

원프레딕트는 AI 기반 예지보전 기술을 선보였습니다. 주로 발전소향 제품을 공급했던 것에서 벗어나 팩토리향 제품인 '가디원 모터'와 '가디원 로터'를 공개했습니다. 공장과 발전소에 사용되는 모터나 로터에서 발생하는 전류·진동 데이터를 AI가 분석해 현재 상태가 괜찮은지, 고장 여부는 없는지 알려주는 시스템이지요. 가디원 모터는 지난 3월 출시했고 가디원 로터의 경우 하반기 출시할 예정이라고 밝혔습니다.

[인터뷰] 김수찬 긱플러스코리아 총괄이사 "물류로봇 솔루션으로 한국 시장서 1등 하겠다" 

중국 베이징에 본사를 둔 긱플러스는 전시장에서 <AI타임스>와 인터뷰를 가졌습니다. 자율주행로봇(AMR, Autonomous Mobile Robot)'을 공급하는 회사죠. 긱플러스는 올해 초 CJ대한통운 군포 물류센터에 AMR 로봇 128대를 공급했습니다. CJ대한통운이 공개한 자료에 따르면 회사는 긱플러스 로봇 도입 이후 운용 효율성이 약 33% 올랐습니다. 김수찬 긱플러스코리아 영업총괄이사는 인터뷰에서 "한국 물류 로봇 부문에서 압도적인 1등을 하고 싶다"며 "사람들이 'GTP(Goods-To-Person)'하면 무조건 긱플러스'라는 생각을 가질 정도로 알려지고 싶다"고 말했습니다.

물류로봇 분야에서 긱플러스가 압도적인 1등을 하고 싶다는 포부를 밝혔는데요. 사실 물류로봇은 다양한 기업에서 기술 속도를 높이고 있는 제품입니다. 사람이 들거나 끌고 움직여야 하는 역할을 대신하기 때문에 가장 필요한 로봇으로 꼽히는 제품이지요. 이미 물류센터, 공장, 대형창고 등에는 많은 물류로봇이 사용되고 있습니다. 그렇다면 물류로봇 외 다른 로봇들의 발전 상태는 어떨까요?

[인터뷰] 김병수 로보티즈 대표 "로봇 개발, 시장이 원하는 서비스 트렌드 맞춰야"
 
김병수 로보티즈 대표는 <AI타임스>와 인터뷰에서 로봇 시장이 발전하려면 소비자가 원하는 서비스 트렌드에 초점을 맞춰야 한다고 밝혔습니다. 로보티즈는 1999년 설립된 국내 로봇 개발 1세대 기업입니다. 자율주행 로봇을 전문으로 하지요. 국내에서 자율주행 로봇에 처음으로 팔을 장착한 기업입니다. 로봇에 달린 팔은 별도 통신 장치 없이 버튼 조작, 카드 태깅(tagging), 객실 노크 등을 할 수 있습니다. 기존 로봇보다 더 할 수 있는 일이 많은 것이죠. 사람도 팔과 손으로 하는 일이 많잖아요. 

로봇이 문 열고 닫는데 성공…딥러닝과 FPGA 조합의 산물 

일본 기업 히타치는 와세대 대학과 협업해 로봇이 문을 열고 닫는 기술을 개발했습니다. 실증시험 결과 96% 성공률을 보였다고 밝혔지요. 2018년부터 프로그래머블(FPGA) 반도체를 활용해 딥러닝 학습을 시킨 결과지요. FPGA는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)와 같은 주문형반도체(ASIC)와는 다르게 칩 내부 하드웨어를 필요에 따라 재프로그래밍할 수 있는 칩입니다. 용도에 따라 회로를 여러 차례 변경할 수 있어 급변하는 AI 분야에 적합한 칩으로 평가되기도 합니다. 전 세계 FPGA 시장 1위 기업인 자일링스는 "빠르게 변화하는 AI 시장에 가장 적합한 프로세서가 FPGA"라고 말하기도 했지요. 히타치가 개발한 로봇은 AI가 딥러닝을 통해 상황에 따라 FPGA 회로를 변경, '예상 밖 상황'에 유연하게 대처할 수 있게 만든 대표작입니다. 앞으로 로봇 발전이 어떻게 이뤄질지 기대되는 결과물이지요.

"AI 로봇이 주문도 받고 조리·서빙도 하고"…소상공인들 '스마트화 바람'으로 숨통 트일까

정부는 이러한 로봇들을 소상공인에게 지급하는 지원책을 내놨습니다. 중소벤처기업부는 '소상공인 스마트상점(지능형상점) 기술보급사업'에 참여할 소상공인 1500명을 오는 5월 13일까지 모집한다고 밝혔습니다. 소상공인이 사업장에 AI 비롯한 IoT, 증강현실(AR)·가상현실(VR) 등 첨단 스마트기술을 도입하는데 필요한 비용을 지원하는 사업입니다. 선정된 소상공인은 기술 도입 비용의 70%로 최대 500만원(일반형), 1500만원(선도형)까지 지원받을 수 있습니다.

이번 주에는 제조업에 스며든 AI 기술을 많이 소개했는데요. 로봇도 그 일부로 함께 소개했고요. AI가 우리 생활에 들어와 긍정적인 영향을 주는 것은 분명합니다. 하지만 좋은 점만 있을까요? 요리에 사용되는 칼은 좋은 도구지만 사람을 해치는 칼은 위험한 도구지요. AI 역시 긍정적인 점과 부정적인 요소를 함께 갖고 있답니다.

[김동원의 Eye-T] AI 면접, 정말 공정하고 객관적이라고 생각해?

'AI가 사람을 평가한다.' 어떻게 생각하시나요? AI가 여러분을 평가한다면요. 좋은 점도 있겠고 나쁜 점도 있겠지만 중요한 것은 이미 AI가 사람을 평가하기 시작했다는 겁니다. 신용점수를 평가하고요. AI를 활용한 채용도 많아졌지요. AI가 사람을 평가하는 장점으로는 사람보다 공정하고 객관적이라는 겁니다. 감정에 치우치지 않고 컨디션에 영향도 받지 않고요. 하지만 AI가 정말 공정하고 객관적일까요? 이미 AI가 공정하지 않다는 사례는 많이 나와 있습니다.

의료 AI 데이터 편향 심각하다…미국과 중국 데이터가 절반 이상 차지해
 
AI가 공정하지 않은 이유는 데이터 때문입니다. 이 데이터가 모두 사람에서 나온 것이고, 사람은 공정한 존재가 아니기 때문이죠. 데이터는 지역적으로도 편향을 가져오는데요. 의료 분야가 대표 사례입니다. 최근 조사 결과 임상 AI에 사용도는 데이터셋 절반 이상이 미국과 중국에서 나온 것으로 밝혀졌습니다. AI가 알고리즘을 훈련하고 검증한 결과는 데이터가 사용된 집단 이외의 집단에선 제대로 일반화되지 않는다는 점을 감안하면 큰 문제일 수 있습니다. 데이터가 풍부한 지역의 인구는 데이터가 부족한 지역에 비해 더 많은 혜택을 누리게 되면서 의료 격차를 심화시킬 수 있기 때문이지요.

과기정통부, 정보통신 국제 표준화 활동 지원한다

과학기술정보통신부가 정보통신 분야 국제 표준화 전문가 활동과 민간 운영 지원을 이달부터 본격 추진합니다. 올해 ▲지능정보기술포럼 ▲‘미래양자융합포럼 등 33개 표준화 포럼을 계속 지원합니다. 또 ▲‘6세대(6G) 이동통신 포럼 ▲오픈랜포럼 ▲도심항공교통(UAM) 포럼 ▲의료AI 포럼 등 6개 포럼을 신규 지원할 방침입니다. AI, 이동통신, 사이버보안, 양자암호통신 등 국가필수전략 기술 분야 전문가 105명을 포함해 총 298명을 선정했습니다. 

과기정통부, 메타버스 전문기업 육성 본격 추진...179억원 투입

과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 7일 디지털뉴딜 일환으로 국내 메타버스 스타트업과 중소기업을 지원하는 '메타버스 전문기업 육성사업'을 본격화한다고 밝혔습니다. 해당 사업은 '융합형콘텐츠 개발지원사업(60억원 규모)'과 '글로벌 역량강화 지원사업(119억원 규모)'으로 구성됐습니다. 사업 접수는 이달 8일부터 5월 9일 오전 10시까지 진행됩니다.

산업부, '제10회 공공데이터 활용 비즈니스아이디어 공모전' 개최

산업통상자원부가 제10회 산업부 공공데이터 활용 비즈니스 아이디어(BI) 공모전을 개최합니다. 총상금은 1억 1100만원입니다. 이달 11일부터 오는 7월3일까지 비즈니스 아이디어를 받고 7월 중 서류·발표심사를 통해 28개 우수작을 가립니다. 공모 분야는 ▲공공·전력데이터 부문 아이디어 기획 ▲공공·전력데이터 부문 제품·서비스 개발 ▲빅데이터 분석 등 3개입니다. 개인 혹은 3인 이내의 팀으로 참가할 수 있습니다.

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com

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