전문성을 탑재한 AI

기업의 미래를 책임질 작은 거인
많은 기업들이 AI 도입을 서두르고 있다. 그러나 범용 AI, 특히 챗GPT 같은 생성형 AI는 아직 전문성을 갖추지 못한 상태다. 대학생이 전공을 정하지 않은 것처럼 다양한 분야에서 지식은 풍부하지만 특정 영역에 대한 깊이는 부족하다. 이에 많은 기업이 각자의 업무와 요구에 맞춰 전문성을 탑재한 AI를 개발하고 있다. 대표적인 예로 세일즈포스의 ‘아인슈타인’이 있다. 고객관계관리(CRM) 시스템에서 AI를 도입해 영업 전략을 최적화하고 고객 만족도를 높였다. 이는 AI가 특정 분야에서의 전문성을 갖출 수 있음을 보여주는 사례다. 초거대 언어 모델(LLM)의 등장도 AI의 활용성을 높였으며, 이를 기반으로 기업들은 자신들의 데이터를 AI에 학습시켜 맞춤형 솔루션을 개발하고 있다. 전문성을 탑재한 AI의 가장 큰 장점은 보안과 효율성이다. 기업 내 정보를 AI에 학습시킴으로써, 내부 자료를 빠르게 검색하고 처리할 수 있는 능력을 제공한다. 또한, 데이터 보안 문제도 해결할 수 있어 민감한 정보도 안전하게 처리된다. 이 책은 전문성을 탑재한 AI의 필요성과 실제 기업 사례를 통해 AI가 어떻게 기업 환경에서 활용될 수 있는지를 설명한다. AI의 도입을 고민하는 기업들에게 실질적인 가이드가 될 것이다.

전문성을 탑재한 AI는 기업 환경에서 활용될 수 있는 맞춤형 AI 솔루션이다. 챗GPT와 같은 범용 AI와 달리 특정 분야에 특화된 AI는 효율을 극대화할 수 있다. 보안 강화, 비용 절감 등의 장점으로 많은 기업들이 자사 데이터에 맞는 전문 AI 도입을 추진하고 있다. 이 책은 AI의 전문성 확보와 기업 적용 사례를 통해 AI 도입에 대한 가이드를 제공한다.

김동원
조선미디어그룹이 설립한 인공지능 전문매체 ≪THE AI≫의 기자 겸 편집장이다. 서강대학교 미디어커뮤니케이션대학원에서 언론정보를 전공했다. 인공지능, 반도체 등 테크 분야를 주로 취재한다. 대통령 직속 국민통합위원회 ‘AI 확산에 따른 미래갈등 대비’ 자문단으로 근무했다. 현재 국제인공지능윤리협회 자문위원으로 활동하고 있다.

전문성을 탑재한 AI

01 거대 모델과 경량화 AI
02 전문 AI의 정체
03 할루시네이션과 RAG
04 데이터 보안과 전문 AI
05 데이터 품질과 AI 전문성
06 생성형 AI와 전문가
07 전문가를 키우는 AI
08 전문 AI와 일자리
09 전문 AI 구축 방법
10 전문 AI 한계와 유의점

거대 모델은 기본적으로 막대한 양의 데이터를 소화할 수 있는 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 수천 대 규모의 그래픽 처리 장치(GPU)와 메모리 반도체가 필요하다. H100, A100과 같은 고성능 GPU는 기본적으로 한 대당 기본적으로 1000만 원이 넘는다. AI 기업은 이 비용을 감당해야 하고 결국 비용을 충당하기 위해선 투자받거나 소비자에게 그만큼 비싼 가격에 서비스를 제공할 수밖에 없다.
이 문제에 대응하기 위해 만들어지고 있는 모델이 있다. 골리앗을 상대하며 등장한 다윗, 바로 경량화 AI다. 경량화 AI는 용량이 큰 범용 AI 모델과 달리 사용자가 필요로 하는 기능만 탑재한 모델이다. 범용적으로 쓰이는 파운데이션 모델에서 불필요한 부분은 빼고 필요한 것만 가져와 몸집을 줄였다. 전문적인 분야에 쓰인다고 해 전문 AI라고도 불린다.
－01_“거대 모델과 경량화 AI” 중에서

하지만 클라우드는 만능이 아니다. 단점도 존재한다. 바로 보안이다. 클라우드 컴퓨팅엔 개인 목적으로 저장해 둔 데이터들이 다른 사람에게 공개되거나 하루아침에 사라질 수 있는 위험이 있다. 챗GPT 대화 이력이 전혀 상관없는 제삼자에게 노출된 이유도 이 때문이다.
－04_“데이터 보안과 전문 AI” 중에서

문화산업 분야에선 범용 AI 모델보다 전문 AI 모델을 필요로 한다. 저작권 문제가 없고 사용자 친화적인 모델을 원한다. 물론 기업들은 관련 모델을 하나둘씩 내놓고 있다. 일례로 LG AI연구원은 초거대 멀티모달 AI인 엑사원을 응용한 ‘엑사원 아틀리에’ 서비스를 내놨다. 아틀리에는 AI가 입력된 이미지에 대해 사람처럼 자연스럽게 설명하는 것을 넘어 엑사원 언어 모델과 결합해 사용자가 원하는 태스크(Task)까지 수행할 수 있는 AI 서비스다. 사용자가 일일이 텍스트로 원하는 내용을 설명할 필요가 없다. 한 장의 이미지와 요청 사항을 입력하면 수행한다. 마케팅 문구를 만든다고 할 때 원하는 내용을 구구절절 입력하지 않고 이미지 하나로 해결할 수 있는 것이다. 학습 데이터 역시 합법적으로 구매한 데이터만 사용해 저작권 이슈를 차단했다. 이처럼 생성형 AI는 점점 사용자가 안심하고 편하게 사용할 수 있도록 진화해 가고 있다.
－06_“생성형 AI와 전문가” 중에서

구찌는 AI를 도입하기 위해 현재 조직에서 AI가 필요한 곳은 무엇인지 분석했다. 또 보유하고 있는 데이터를 일원화해 AI가 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터만 학습하게 했다. 이 데이터에는 구찌에서만 사용하는 용어도 포함했다. 회사마다 서로 사용하는 용어가 있는데 이 모든 것을 데이터화한 후 AI에 학습시킨 것이다. 이렇게 만든 모델은 직원들이 직접 검토했다. 회사에서 경험이 많고 일을 잘하는 직원들이 실제로 사용했을 때 이상이 없는지, 신뢰하고 사용할 수 있는지를 검토했다. 비교적 긴 시간을 갖고 AI 도입을 준비하고 검토까지 착실하게 진행한 것이다. 이 모델은 AI 도입의 모범 사례로 꼽힌다.
－09_“전문 AI 구축 방법” 중에서