💌 AGI 시대, 플랫폼의 기회와 도전?👾

2024. 9. 13.

2024/09/13 금요일

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📌오늘의 파쓰레터 Summary

✅ 파쓰와 함께 훑는 플랫폼 트렌드 : 오늘은 파쓰와 함께 AGI(범용 인공지능)와 AGI 시대에 플랫폼 기업에 주어지는 기회와 도전에 대해 함께 살펴보아요.

✅ 파쓰가 전하는 테크 샤라웃 : 이번 주에는 AI를 둘러싼 SK플래닛, 무신사, 카카오의 움직임을 담은 테크 블로그 소식을 함께 살펴보아요!

🔎 파쓰와 함께 훑는 플랫폼 트렌드

AGI 시대, 플랫폼의 기회와 도전?🤸‍♂️

#AGI, #범용인공지능, #소버린AI

주어진 문제만 해결하는 기존 기술을 넘어 모든 상황에서 스스로 생각하고, 판단하고, 학습하는 AI를 일컫는 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능). 인간과 비슷하거나 그 이상의 지능을 가진 AI라고 해요. 공상과학소설에만 등장할 법한 AGI는 빠른 기술 발달에 힘입어 이제는 수년 내에 현실이 될 것이라고 하는데요.

AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 인공지능이에요. AI의 대부 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 AGI에 대해 정확히 무엇을 수반하는지에 대한 합의가 없어서 '중요하지만 잘 정의되지 않는 개념'이라고 하였는데요. 그래서 힌튼 교수는 AGI에 대해 ‘초지능’이라는 용어로 설명하기를 선호한다고 하네요.

테슬라 CEO 일론 머스크는 3년 이내에 AGI에 도달할 것이라고 예측했어요. 그만큼 빅 테크 기업들의 AI 투자도 역대급 수준으로 늘어나고 있는데요. 구글의 경우 올해 1분기 Capex 규모가 무려 120억 달러로, 전년 대비 2배 수준이었어요. 구글은 앞으로도 이와 같은 공격적인 수준의 AI 인프라 투자를 지속하겠다고 예고했어요. 뿐만 아니라, 마이크로소프트도 클라우드와 AI 인프라, AI 모델 학습 관련 대규모 투자를 발표하였고 Capex가 2개 분기 연속 크게 증가할 것이라고 했어요.

<빅테크 기업들의 AI 투자 Capex의 증가, 자료: 신한투자증권>

AGI의 시대가 머지않은 이때에, 멀리 가지 않더라도 궁금한 것을 Google이나 네이버에 검색하는 것이 아니라 ChatGPT에 먼저 물어보는 우리 자신을 보면 시대가 변화하는 것을 체감할 수 있는데요. 오늘은 AGI의 현재와 미래, 그리고 플랫폼 기업들에는 어떠한 기회와 도전이 있을지 함께 살펴보아요.🤗

AGI가 무엇인가요?🖥️

학계에서 바라보는 AI의 진화 단계는 크게 3단계로 나눠볼 수 있어요. 먼저, 특정 작업에 특화된 인공지능인 ANI(Artificial Narrow Intelligence) 단계에요. 예를 들어, 음성 인식, 이미지 인식, 게임 플레이와 같은 특정 분야에서 높은 성능을 발휘하지만, 다른 분야로는 확장되지 않아요. 현재 우리가 사용하는 대부분의 인공지능이 ANI에 해당해요.

그다음이 오늘의 주제인 AGI(Artificial General Intelligence)인데요. AGI는 인간처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 말해요. AGI는 특정 분야에 국한되지 않고, 여러 분야에서 지능적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 될 거예요. 하지만 현재 AGI는 아직 개발되지 않았어요.

마지막 단계가 ASI(Artificial Superintelligence)는 인간의 지능을 초월하는 인공지능을 의미해요. ASI는 AGI의 발전을 통해 등장할 것으로 예상되며, 인간이 해결하지 못하는 복잡한 문제를 더욱 효율적으로 해결할 수 있어요. ASI는 인류에게 큰 혜택을 줄 수도 있지만, 동시에 위험 요소도 내포하고 있어요.

<AI의 발전 단계, 자료: KB자산운용, INF Academy>

물론, 아직까지 학계나 업계 내 인공지능의 수준과 단계의 정확한 구분은 협의 중에 있어요. 하지만, OpenAI나 구글 등에서는 내부적인 기준들을 마련해 나가고 있는데요.

OpenAI는 지난 7월 직원들을 대상으로 열린 미팅에서 AGI로 나아가는 5단계 로드맵을 발표했어요. 이 로드맵에서는 AI가 점차적으로 더 복잡하고 자율적인 작업을 수행하는 능력을 갖추는 과정에 따라 단계를 나누고 있어요.

<AGI로 가기 위한 5단계, 출처: OpenAI>

먼저, 첫 번째 단계는 Chatbots 단계로, 사용자가 질문을 던지면 자연스럽게 응답할 수 있는 수준의 AI예요. 두 번째 단계는 Reasoners로, AI가 박사 학위를 가진 인간과 유사한 수준으로 복잡한 문제를 스스로 해결할 수 있는 단계예요. 세 번째 단계는 Agents 단계로, AI가 인간의 개입 없이 자율적으로 여러 작업을 처리할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목표로 하고 있어요. 네 번째 단계는 Innovators 단계로, AI가 스스로 새로운 지식이나 기술을 개발하고 발명하는 능력을 갖추는 것을 의미해요. 마지막 다섯 번째 단계는 Organizations 단계로, AI가 전체 조직을 자율적으로 관리하고 운영할 수 있는 수준을 말해요.

그렇다면 현재 인공지능 기술은 AGI에 얼마나 근접해 있을까요?

현재 인공지능 수준이 어디쯤 와있나요?👀

OpenAI의 경영진은 아직까지 자사의 기술이 1단계에 머물고 있지만 2단계인 Reasoner 단계에 도달하기 직전이라고 밝혔어요. Reasoner 단계는 AI가 특정 도메인에 국한되지 않고, 넓은 범위의 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추어야 하지요. OpenAI는 최근 GPT-4 기반 모델이 이러한 능력을 일부 보여주고 있다고 평가했어요.

특히, GPT-4o는 그동안 AI가 수행하지 못했던 다양한 기능들을 보유하고 있는데요. 그중 하나가 감정적인 반응을 해석하고 생성할 수 있는 능력이에요. 이 능력은 AI 시스템이 오랫동안 구현하지 못한 기능이었어요. 라이브 데모 중 OpenAI 엔지니어들은 GPT-4o가 사용자의 감정 상태를 정확히 감지하고 그에 따라 톤과 반응을 조정하는 모습을 시연했어요.

인상적인 예시 중 하나는 엔지니어가 과호흡을 가장했을 때, GPT-4o가 목소리와 호흡 패턴에서 불안의 징후를 즉시 인식했던 것이에요. 모델은 차분하고 안심시키는 톤으로 엔지니어에게 일련의 호흡 운동을 안내했고, 엔지니어가 가장한 불안이 가라앉을 때까지 계속해서 진정시키는 반응을 보였어요. 감정적 단서를 해석하고 반응하는 능력은 AGI로 향한 큰 진보로 볼 수 있어요.

한편, 구글 딥마인드도 지난해 11월에 ‘일반 분야 AI’와 ‘특정 분야 AI’를 구분하고, 6단계의 분류 기준을 제안하기도 하였는데요. 구글은 특정 분야에서는 이미 AI가 인간을 능가했지만, 아직 일반 분야에서는 걸음마 단계라고 설명했어요. 당시에 구글은 ChatGPT 역시도 자사 분류 기준으로 1단계로 구분하였어요. 다만, 지난 해 말 OpenAI CEO 샘 알트먼은 수학적 추론이 가능한 AGI의 실마리를 잡았다고 밝힌 바 있어서 AGI로 가는 길이 머지않았다는 예측들이 많아요.

AGI 시대, 플랫폼의 기회와 과제🎯

AGI(범용 인공지능)의 시대가 빠르게 다가오면서, 플랫폼 기업들에게도 새로운 기회와 도전이 찾아오고 있어요. 많은 사람들이 AGI를 중심으로 한 기술 개발을 플랫폼의 핵심 전략으로 생각할 수 있지만, 실제로 모든 플랫폼이 AGI의 원천 기술을 직접 개발할 필요는 없다고 봐요. 오히려 효율적이고 전략적인 접근이 더 중요한 시점이에요.

카카오는 국내 대표적인 빅 테크 기업이지만, AI 기술 확보에는 고전을 겪고 있어요. 카카오는 2017년 AI 자회사 카카오브레인을 설립하고, AI를 미래 성장 동력으로 삼으려 했어요. 하지만 기대에 비해 자체 AI 모델 개발과 서비스 상용화는 지연되었고, 큰 성과를 내지 못했어요. 비디스커버, 레미 등 다양한 AI 서비스를 출시했지만, 대부분 실패하거나 종료되었죠. 특히 KoGPT 2.0의 공개 지연으로 경쟁력을 잃었다는 평가가 나와요. 결국 카카오는 AI 전략을 수정해, B2C 대화형 AI 서비스에 집중하기로 했고, 카카오브레인은 2024년 역사 속으로 사라질 예정이에요.

<출처: 카카오브레인>

카카오의 사례는 AGI 기술을 개발하는 데 필요한 엄청난 자원과 노력이 얼마나 큰 부담이 되는지를 보여줘요. 카카오 같은 대형 테크 기업조차도 AI 원천 기술을 자체적으로 확보하기란 쉽지 않은 일이라는 것이죠. 여기서 우리가 배울 수 있는 중요한 교훈은, 모든 플랫폼이 기술의 원천 개발에만 집착할 필요는 없다는 거예요.

현재 글로벌 시장에서 AI 기술을 선도하는 기업들은 구글, OpenAI, MS 같은 대형사들이에요. 이들은 이미 매우 강력한 AGI 엔진을 개발 중이고, 이를 기반으로 한 API와 툴을 전 세계에 제공하고 있어요. 플랫폼 기업들은 이러한 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 전략을 세우는 것이 훨씬 더 유리할 수 있어요. 예를 들어, AGI 엔진을 활용해 사용자 데이터를 분석하거나, 맞춤형 추천 시스템을 구현하는 것처럼요. 이런 방식으로 대형사의 기술을 적극 도입하면, 자체적으로 원천 기술을 개발하는 부담을 덜고도 AGI 시대의 혜택을 충분히 누릴 수 있어요.

플랫폼의 가장 큰 강점은 사용자에 대한 깊은 이해에 있어요. 사용자들의 니즈를 발굴하고 그에 맞는 서비스를 제공하는 데 집중하는 것이 중요해요. AI 기술은 그 자체로 목적이 아니라, 사용자 경험을 혁신하는 수단이어야 해요. 이를 위해서는 대형 AI 기업들이 제공하는 기술을 어떻게 잘 활용할지를 고민해야 해요. 예를 들어, AI를 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공하거나, 사용자 데이터를 통해 더 나은 사용자 경험을 설계하는 방식이 가능하겠죠.

하지만 이 과정에서 소버린 AI(Sovereign AI)* 이슈도 고려해야 해요. AGI 기술을 외부의 대형 기업에만 의존하게 되면, 플랫폼 기업들이 기술적으로 종속될 위험이 커져요. 더불어 데이터 주권 문제도 함께 발생할 수 있어요. 각 국가들이 자국 내 데이터를 보호하려는 규제 움직임이 강화되고 있는 상황에서, 플랫폼들이 대형 AI 엔진을 활용하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있거든요. 따라서 장기적으로는 각 플랫폼이 어느 정도 독립적인 AI 기술을 갖추거나, 최소한 데이터 관리와 보안에 대한 철저한 대비책을 마련해야 할 필요가 있어요.

* 소버린 AI(Sovereign AI)란?

국가 또는 특정 조직이 주권을 유지하며 독립적으로 운영할 수 있는 AI 시스템을 의미해요. 이는 특정 국가나 기업의 기술에 의존하지 않고, 자국 내에서 AI 기술을 개발하고 유지할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 말하죠.

파쓰 Talk🧐

결국 AGI 시대에 플랫폼 기업들에게 중요한 건 모든 기술을 스스로 만들겠다는 욕심보다는, 이미 개발된 강력한 기술을 현명하게 도입하고 이를 사용자 맞춤형 서비스로 변환하는 능력이에요. 대형사들이 제공하는 AGI 엔진을 적극적으로 활용하면서도, 자사만의 차별화된 사용자 경험을 제공할 수 있는 플랫폼으로 자리 잡는 것이 성공의 열쇠가 될 거예요. 동시에 기술 의존에서 벗어나기 위한 전략적인 판단과 데이터 주권에 대한 고려도 필수적이에요. 이러한 점에서 플랫폼은 AGI 시대의 기회를 잘 활용할 수 있지만, 그에 따르는 도전 과제도 적지 않다는 것을 명심해야 해요.😊

📚참고한 자료

📨 파쓰가 전하는 테크 소식

파쓰가 소개하는 주간 테크 소식

이번 주에는 AI를 둘러싼 테크 기업들의 움직임을 담은 테크 블로그 소식을 함께 살펴보아요.

1️⃣[SK플래닛] AI-assisted Coding과 개발 생산성 향상 #1 (부제: 실리콘밸리 개발자가 바라보는 AI 생산성 툴 및 개발 방식의 변화)

해당 본문에서는 엔지니어의 개발 생산성을 향상시킬 수 있는 GitHub Copilot(이하 코파일럿), ChatGPT 외 다양한 AI 툴(AI-assisted Software)의 기능과 활용 방법을 소개하는데요. 생성형 AI로 인한 개발 방식의 변화, AI의 발전에 따른 우려 사항, 그리고 AI 툴을 바라보는 여러 관점들을 발표자와 실리콘밸리 사례 위주로 이야기한다고 합니다.

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2️⃣[무신사] 속성을 활용한 추천 고도화 : Part 1. 무신사만의 패션 택소노미 구축기

무신사 데이터 프로덕트 팀은 무신사 서비스에서 발생하는 데이터를 활용하여 개인화와 추천, 검색 서비스와 같은 데이터 프로덕트를 기획, 개발하는 팀인데요. 데이터 프로덕트 팀에서 상품 속성 기획과 운영을 담당하는 서정민 님께서 해당 글을 통해 상품의 메타데이터인 속성을 패션 도메인 관점에서 설계하고 AI 자동화를 통해 추천 서비스로 구현한 과정 중에서 Part1. 무신사의 패션 택소노미 구축 과정을 소개한다고 해요. 자세한 내용은 본문을 통해 확인해 보세요!

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3️⃣[카카오] 제6회 Kakao Tech Meet에 초대합니다!

제6회 Kakao Tech Meet에서는 '클린 플랫폼을 만드는 기술'을 주제로 스팸 이미지, 스팸 텍스트, 스팸 메일을 대응하기 위한 경험과 노하우를 공유하는 시간을 가졌다고 해요. 카카오의 스팸 메일 대응 전략, AI 기술을 활용한 스팸 이미지 분류 방법, 스팸 콘텐츠 대응을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 도입 사례까지! 카카오만의 스팸 대처 방법이 궁금하시다면 아래 링크를 통해 확인해 보세요!

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