2024년 7월 넷째 주는 인공지능(AI) 분야에서 숨 가쁘게 새로운 기술이 등장하고, 동시에 뜨거운 논쟁이 벌어진 한 주였습니다.
특히 AI 분야의 주목할 만한 발전과 함께, LLM 시장의 경쟁 심화, AI의 사회적 영향 확대, 그리고 데이터 활용과 윤리 간 균형에 관한 논의가 주목받았습니다.

대형언어모델(LLM) 시장의 최신 동향과 경쟁
오픈 소스 모델의 약진, 기업 맞춤형 서비스 확대, 그리고 수익성 논란
메타는 4,050억 개의 매개변수를 자랑하는 오픈 소스 AI 모델 '라마 3.1'을 공개했습니다. 이는 기존 오픈 소스 모델 중 최대 규모일 뿐 아니라, 'GPT-4o'나 '클로드 3.5 소네트' 같은 최상위 유료 모델과도 견줄 만한 성능을 보입니다. 이에 질세라 프랑스 스타트업 미스트랄 AI도 1,230억 개 매개변수의 '라지 2'를 출시하며 라마 3.1에 필적하는 성능을 강조했습니다.
오픈AI는 'GPT-4o 미니' 모델에 대한 무료 미세조정 기능을 제공하기 시작했습니다. MS 역시 '파이-3' 모델의 서버리스 미세조정 기능을 애저 클라우드에서 지원합니다. 이는 기업들이 자체 데이터로 모델을 재학습시켜 특정 작업에 최적화된 AI를 구축할 수 있도록 돕는 서비스입니다. 엔비디아는 한발 더 나아가 'AI 파운드리' 서비스를 통해 오픈 소스 모델 기반의 맞춤형 LLM 구축 및 배포를 지원합니다. 특히 메타와의 협력을 통해 '라마 3.1'을 활용한 기업용 AI 시장 공략에 박차를 가할 것으로 보입니다.
LLM 시장 경쟁이 심화되면서 오픈AI의 미래에 대한 의문도 제기되고 있습니다. 디 인포메이션은 오픈AI가 올해 최대 7조 원의 적자를 볼 수 있다고 전망했습니다. 하지만 샘 알트먼 오픈AI CEO는 지난번 한 인터뷰에서 수익성보다는 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능) 개발을 통한 사회적 가치 창출을 강조하며, 장기적인 관점에서 AI 개발에 집중하겠다는 의지를 밝힌 바가 있습니다.
AI 기술의 진보와 사회적 영향
생성 AI의 발전, 안전성 논란, 그리고 실생활 적용 사례
스태빌리티 AI는 3D 객체의 움직임을 시간의 흐름에 따라 생성하는 '스테이블 비디오 4D' 모델을 선보였습니다. 하나의 3D 비디오 클립으로 8개의 시점에서 촬영한 듯한 영상을 만들어낼 수 있어, 영화, 게임, AR/VR 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
오픈AI는 AI 모델을 안전하게 훈련하는 새로운 방법인 '규칙 기반 보상(RBR)'을 발표했습니다. 이는 기존 방법보다 효율적이고 일관성 있는 안전 정책 적용을 가능하게 하여 AI의 안전성을 높이는 데 기여할 것으로 예상됩니다. 디 인포메이션에 따르면 오픈AI 내부에서는 AI 안전 팀 축소 및 주요 인력 이동으로 인해 안전 문제에 대한 우려의 목소리가 끊이지 않고 있습니다.
워싱턴포스트에 따르면 실제로 미국 상원의원들은 알트먼 CEO에게 AI 안전 계획에 대한 질의 서한을 보내는 등 외부 압력도 거세지고 있습니다.
구글 딥마인드는 수학 추론에 특화된 '알파프루프'와 기하학 문제 해결에 뛰어난 '알파지오메트리2'를 공개했습니다. 특히 알파프루프는 국제 수학 올림피아드 문제들을 높은 성공률로 풀어내며 AI의 추론 능력이 인간 수준에 가까워지고 있음을 증명했습니다. CNBC에 따르면 라스베이거스는 미국 최초로 대중교통 시스템에 총기 감시용 AI를 전면 도입하기로 결정했습니다. 총기 사고 예방 효과와 함께 개인정보 침해 우려도 제기되는 등 AI 기술 도입을 둘러싼 사회적 논의가 활발해질 것으로 예상됩니다.
AI의 양날의 검: 데이터의 힘과 윤리의 균형
K-pop부터 트윗까지, AI 학습의 재료가 된 우리의 디지털 흔적들
AI 모델 훈련에 사용되는 데이터의 저작권 문제가 수면 위로 떠오르고 있습니다. 실리콘앵글에 따르면 런웨이는 '젠-3 알파' 모델 학습에 유튜브 영상을 무단으로 사용했다는 의혹을 받고 있습니다. 특히 JYP, SM, YG, 하이브 등 국내 엔터테인먼트 회사들의 채널도 포함된 것으로 알려지면서 논란이 확산될 것으로 보입니다.
실리콘앵글에 따르면 X(트위터)는 사용자 게시물을 AI 학습에 활용할 수 있도록 기본 설정되어 있지만, EU의 개인정보 보호 규정에 따라 사용자가 이를 거부할 수 있는 옵트아웃 조항을 추가했습니다. 하지만 옵트아웃 방식은 사용자의 권리 행사를 제한할 수 있다는 비판을 받고 있어, 향후 EU 데이터 보호 기관과의 갈등이 예상됩니다.
시사점
지난주 AI 업계의 동향은 LLM 경쟁 심화, AI 응용 분야 확장, 데이터 활용과 윤리 문제 부상 등 급변하는 AI 기술 발전과 그에 따른 사회적 논의를 보여줍니다. 특히 오픈 소스 모델의 약진과 기업 맞춤형 AI 모델 구축 경쟁은 AI 기술 접근성을 높이고 다양한 분야에서 혁신을 이끌 수 있지만, 동시에 수익성 확보, 책임있는 AI 개발, 데이터 윤리 등 해결해야 할 과제도 제기합니다. 앞으로 AI 기술은 더욱 빠르게 진화할 것이며, 이에 발맞춰 사회적 합의와 제도적 장치 마련을 위한 노력이 중요해질 것으로 예상합니다.
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