(출처: 로블록스)

9월 1주/2주차의 핵심 키워드는 신기술 발표, 법/규제, 기업 동향입니다.

특히 생성 AI 분야의 경쟁 심화, AI 규제 논의 본격화, 기업들의 공격적인 투자와 차별화 전략이 돋보였습니다. 이 글에서는 최근 주목할 만한 기술 동향을 신기술 발표, 법/규제, 기업 동향 세 가지 카테고리로 나누어 자세히 살펴보겠습니다.

신기술 발표

Roblox: 누구나 게임을 만들 수 있는 시대를 향한 게임 개발 패러다임의 변화

메타버스 게임 플랫폼 로블록스는 게임 제작 과정을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 새로운 AI 기술을 선보였습니다. 로블록스는 텍스트, 이미지, 3D 프롬프트를 기반으로 게임 콘텐츠를 자동 생성하는 AI 모델을 개발 중이며, 3개월 안에 출시할 예정이라고 발표했습니다. 이는 단순히 게임 개발 속도를 높이는 것을 넘어, 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 누구나 자신만의 게임 세계를 창조할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 로블록스는 이러한 AI 기술 도입이 게임 개발의 문턱을 낮추고, 더욱 다양하고 풍부한 게임 콘텐츠 생태계를 조성하는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다.

Yi-Coder: 더욱 강력하고 접근성 높은 코딩 어시스턴트의 등장

중국의 AI 스타트업 01.AI는 100억 개의 매개변수를 가진 코딩 어시스턴트 Yi-Coder를 오픈 소스로 공개하며, 누구나 자유롭게 사용하고 수정할 수 있도록 했습니다. 이-코더는 12만 8천 토큰의 컨텍스트 창을 통해 기존 모델들이 처리하기 어려웠던 대규모 코드 작업을 효율적으로 처리할 수 있으며, 52개의 프로그래밍 언어를 지원하여 광범위한 개발 환경에서 활용될 수 있습니다. 01.AI는 이-코더를 통해 개발자들의 생산성을 높이고, 더 나아가 코딩 경험이 부족한 사람들에게도 프로그래밍의 세계를 경험할 수 있는 기회를 제공하고자 합니다.

OpenAI Strawberry (o1): 더욱 인간적인 사고 방식을 향해 진화하는 LLM 훈련의 혁신

OpenAI는 최신 LLM인 Strawberry (o1-preview)를 ChatGPT에 탑재하여 공개했습니다. 스트로베리는 기존 모델보다 훨씬 더 복잡하고 정교한 추론 능력을 갖춘 것이 특징으로, 테스트-시간 계산이라는 새로운 학습법을 통해 인간의 사고 과정과 유사한 방식으로 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 테스트-시간 계산이란 AI 모델이 문제 해결에 필요한 시간을 충분히 확보하고, 다양한 가능성을 탐색하면서 단계적으로 사고하도록 유도하는 학습 방식입니다. 이는 마치 사람이 어려운 문제를 해결할 때 충분히 시간을 갖고 고민하면서 더 나은 해결책을 찾아내는 과정과 유사합니다. 또한 스트로베리에는 생각의 사슬 기능이 자동화되어 사용자가 별도의 프롬프트 엔지니어링 없이도 모델의 심층적인 사고 과정을 유도할 수 있습니다. 이는 사용자의 개입을 최소화하면서도 AI 모델의 자율적인 문제 해결 능력을 극대화할 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다.

DataGemma: 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 데이터 분석 시대의 도래

구글은 방대한 데이터 분석 작업을 더욱 효율적이고 정확하게 수행할 수 있는 새로운 AI 모델 DataGemma(데이터젬마)를 공개했습니다. 데이터젬마는 특히 통계 데이터 분석에 특화되어 있으며, 기존 LLM들이 흔히 보이는 환각 문제를 최소화하고, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 데이터젬마는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)과 검색 인터리브 생성(Retrieval Interleaved Generation, RIG) 기술을 결합하여 데이터 분석 능력을 획기적으로 향상시켰습니다.

RAG 기술은 AI 모델이 외부 데이터베이스나 지식 그래프에 접근하여 필요한 정보를 검색하고, 이를 기반으로 더욱 정확하고 풍부한 답변을 생성할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 특정 국가의 인구 통계 변화 추이를 분석할 때 데이터젬마는 RAG 기술을 이용하여 관련 통계 자료를 자동으로 검색하고, 이를 분석하여 변화의 원인과 향후 전망에 대한 심층적인 분석 결과를 제공할 수 있습니다.

RIG 기술은 AI 모델이 생성한 여러 개의 답변 후보들을 평가하고, 가장 적절한 답변을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 특정 제품의 판매량 예측을 위해 데이터젬마는 RIG 기술을 이용하여 다양한 변수와 시장 상황을 고려한 여러 가지 판매량 예측 시나리오를 제시하고, 각 시나리오의 신뢰도를 평가하여 가장 합리적인 예측 결과를 제공할 수 있습니다.

법과 규제

세계 최초의 법적 구속력을 가진 AI 국제 조약 체결

Capacity Media에 따르면 미국, 영국, EU를 비롯한 다수 국가가 참여한 가운데, AI 기술의 윤리적인 개발과 활용을 위한 국제적인 노력에 힘을 모으기 위한 역사적인 조약이 체결되었습니다. AI와 인권, 민주주의 및 법치에 관한 기본 협약이라는 이름의 이 조약은, AI 시스템이 가져올 수 있는 잠재적 위험으로부터 인간의 기본적인 권리와 사회적 가치를 보호하고, AI 기술이 인류 전체에게 이익이 되는 방향으로 발전할 수 있도록 하기 위한 국제적인 합의를 담고 있습니다.

이번 조약은 AI 시스템 개발부터 활용, 그리고 폐기에 이르기까지 전 주기에 걸쳐 인권 침해 가능성을 최소화하고, 투명성과 책임성을 강화하기 위한 구체적인 조치들을 포함하고 있다는 점에서 큰 의미를 갖습니다. 특히 고위험 AI 시스템에 대한 사전 영향 평가를 의무화하고, AI 시스템의 결정 과정에 대한 설명 요구 권리를 보장하는 등 AI 시대의 새로운 인권 보호 기준을 제시하고 있습니다.

개인정보보호 vs. AI 기술 발전 논쟁 점화: 소셜 미디어 데이터 활용에 대한 제동

Jason Deegan에 따르면 Meta(페이스북, 인스타그램)와 X(트위터)는 최근 브라질과 EU에서 사용자 데이터를 AI 학습에 활용하는 것을 제한하는 규제 당국의 조치에 따라 관련 서비스를 중단하거나 데이터 활용 방식을 변경했습니다. 이는 AI 기술 발전에 필수적인 데이터 활용과 개인정보보호 사이의 균형점을 찾기 위한 노력의 일환으로 해석되지만, AI 기술 발전 속도가 느려질 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다.

기업 동향

OpenAI의 생성 AI 선두 굳히기: 대규모 투자 유치 및 AI 칩 개발을 통한 규모의 경제 실현

Financial Times에 따르면 OpenAI는 최근 160조 원에 달하는 기업 가치를 인정받으며 대규모 투자 유치에 성공했습니다. 이는 MS, 애플, 엔비디어 등 굴지의 기업들이 참여한 것으로, AI 분야의 무서운 성장 잠재력을 보여주는 사례입니다. OpenAI는 이번 투자를 바탕으로 AI 모델 개발, 컴퓨팅 인프라 확장, 인재 영입 등에 적극적으로 투자하여 생성 AI 분야의 선두 주자로서의 입지를 더욱 공고히 할 계획입니다. 특히 주목할 만한 점은 스라이브 캐피털 (Thrive Capital)과의 특별한 관계입니다. 스라이브 캐피털은 다른 투자 회사들과 달리 OpenAI에 집중적으로 투자하며 OpenAI의 성장 = 스라이브 캐피털의 성공이라는 공식을 만들어 내고 있습니다. 이는 OpenAI의 성장 가능성에 대한 강력한 믿음과 함께, AI 분야에서 막대한 수익을 창출하려는 전략적 판단으로 풀이됩니다.

Zendesk의 AI 도입 문턱을 낮추는 성과 기반 과금 모델

The Hindu BusinessLine에 따르면 AI 챗봇 및 AI 기반 소프트웨어 시장에서 가격 경쟁이 심화되는 가운데, Zendesk와 같이 사용량 대신 실제 성과에 따라 요금을 부과하는 성과 기반 과금(outcome-based pricing) 모델이 새로운 트렌드로 떠오르고 있다고 전했습니다. 기존의 사용량 기반 과금 방식은 AI 도입을 주저하게 만드는 요인으로 작용했지만, 성과 기반 과금은 AI 도입에 대한 기업들의 부담을 줄여 시장 확대를 촉진할 수 있을 것으로 기대됩니다.

시사점

AI 기술의 발전은 기술적 혁신뿐만 아니라 법적, 윤리적, 사회적 과제를 동반합니다. 이에 대응하기 위해 AI 규제 논의 참여, 책임감 있는 AI 개발, 그리고 AI 기술 격차 해소를 위한 노력이 필요합니다. 이를 통해 AI 기술이 인류에게 진정한 혜택을 제공할 수 있을 것입니다.

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