최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 비약적인 발전을 거듭하며 산업 전반에 막대한 영향을 미치고 있다. 특히 생성형 AI의 부상은 AI 투자와 기술 혁신의 중심으로 떠오르고 있다. 하정우 씨는 2021년과 2022년 대비 AI 투자는 다소 줄어들었고 2024년도는 윤각이 나와 서로 강점있는 것끼리 협업하는 듯 하다.

그리고 이런 생성형 AI와 같은 혁신적인 기술 분야에서는 투자액이 폭발적으로 증가했다고 설명했다. 실제로 지난해(2022년) 생성형 AI에 3조 원 규모의 투자가 이루어졌으며, 2023상반기에만 160조 원 하반기에는 이것보다 더 많은 투자금이 들어왔다. 2024년도는 정점을 찍은 듯하다. 

▲ 생성형 AI는 기술 혁신의 중심에 서 있으며, 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 그러나 여전히 해결해야 할 문제들도 존재한다. AI가 생성하는 정보의 신뢰성 문제와 데이터 편향성 문제는 앞으로의 연구와 개발을 통해 해결해야 할 과제이다. 그럼에도 불구하고, 생성형 AI는 생산성 향상과 창의적 업무 지원 측면에서 이미 큰 가치를 제공하고 있다.    (사진=유투브 화면 캡쳐)

생성형 AI와 기술 기업의 투자 경쟁

생성형 AI 기술은 오픈AI, 인플렉션 AI, 캐릭터 AI 등 다양한 기업들에 의해 발전하고 있으며, 이들 기업들은 거대한 언어 모델을 기반으로 한 챗봇 및 혁신적인 애플리케이션을 개발하고 있다. 대표적으로 아마존이 엔트로픽(Anthropic)에 거액을 투자하며 기술 경쟁에 뛰어들었는데, 엔트로픽은 GPT-4에 맞먹는 언어 모델인 클로드(Claude)를 개발한 스타트업으로, 오픈AI의 GPT-3 개발에 참여한 주요 인력들이 창업한 기업이다.

하지만 이 거대한 AI 모델들이 단순한 기술적 성과를 넘어 산업 전체에 가져오는 영향은 광범위하다. 이러한 기술들은 단순한 데이터 학습에서 벗어나, 이제는 스스로 적응하고 특정 문제에 대한 솔루션을 제시하는 능력을 보유하게 됐다. 예를 들어, 이전에는 텍스트 요약 AI와 번역 AI가 각각 별도로 존재했으나, 이제는 동일한 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐다.

▲ 이러한 발전은 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어 사람과 같은 창의적 작업을 수행할 수 있는 가능성을 보여준다. 예를 들어, AI는 단어 몇 개만 제공받고도 문장 전체를 추론해 글을 완성할 수 있으며, 삼행시나 시를 창작하는 등 창의적인 작업을 수행할 수 있다. 이는 단순한 데이터 학습을 넘어, AI가 문법적, 논리적으로도 완성도 높은 결과물을 만들어낼 수 있음을 의미한다.   (사진=유투브 화면 캡쳐)

초거대 AI의 등장 ...거대한 연결망의 힘

초거대 AI 모델의 개념은 2018년 등장한 버트(BERT) 모델부터 시작되었다. 버트는 1억 개 이상의 연결성을 가진 AI 모델로, 이를 통해 자연어 처리 능력을 획기적으로 개선했다. 그 후 2020년에 등장한 GPT-3는 1,750억 개의 연결성을 갖추며 그 규모를 수백 배 이상 확장시켰다. 이처럼 AI 모델의 연결성은 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용하며, 거대화된 AI 모델들은 간단한 예시만으로도 특정 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 되었다.

이러한 발전은 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어 사람과 같은 창의적 작업을 수행할 수 있는 가능성을 보여준다. 예를 들어, AI는 단어 몇 개만 제공받고도 문장 전체를 추론해 글을 완성할 수 있으며, 삼행시나 시를 창작하는 등 창의적인 작업을 수행할 수 있다. 이는 단순한 데이터 학습을 넘어, AI가 문법적, 논리적으로도 완성도 높은 결과물을 만들어낼 수 있음을 의미한다.

생성형 AI의 한계와 환각 현상

그러나 생성형 AI의 발전에도 불구하고 몇 가지 한계점이 존재한다. 첫 번째는 AI가 생성하는 정보의 신뢰성 문제다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 글을 생성할 수 있지만, 때때로 사실이 아닌 정보를 생성하거나 잘못된 추론을 할 수 있다. 이를 '환각 현상' 또는 '할루시네이션'이라고 부르며, AI가 그럴듯한 문장을 생성하더라도 그 내용이 진실과 일치하지 않을 가능성이 있다.

또한, AI가 학습하는 데이터 자체의 편향성도 문제로 지적된다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 학습하는데, 이 과정에서 사회적 편향이나 차별적인 내용이 포함될 수 있다. 예를 들어, AI가 학습한 데이터에 따라 특정 직업군에 대한 성별 편향이 나타날 수 있으며, 이는 AI가 생성하는 결과물에도 영향을 미친다. 따라서 AI의 공정성과 정확성을 높이기 위한 데이터 관리와 윤리적 검토가 필수적이다.

AI 기술의 발전과 비즈니스 혁신

생성형 AI의 잠재력은 단순히 기술적 혁신에 그치지 않는다. 이 기술은 다양한 산업에서 생산성을 극대화하는 데 기여하고 있으며, 기업의 비즈니스 운영 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 예를 들어, 오토GPT와 같은 기술을 활용하면 기업은 사람을 대체할 수 있는 AI를 통해 여러 가지 업무를 자동화할 수 있다. 이는 단순한 문서 작성부터 시작해 고객 응대, 데이터 분석, 프로젝트 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

특히 마이크로소프트는 GPT-4를 기반으로 한 '코파일럿' 기능을 오피스 프로그램에 도입하여 업무 효율성을 극대화하고 있다. 사용자는 문서를 업로드한 뒤 AI에게 프레젠테이션을 만들거나, 보고서를 요약하는 등의 작업을 자동으로 요청할 수 있다. 이러한 기능은 기업의 생산성을 크게 향상시킬 뿐 아니라, 창의적인 업무에도 큰 도움을 준다.

▲ AI는 단순한 기술적 도구를 넘어 사회 전반에 혁신을 가져올 중요한 요소로 자리매김하고 있으며, 그 잠재력은 무궁무진하다. AI의 발전이 가져올 미래는 여전히 예측할 수 없지만, 그것이 인간의 삶과 사회를 크게 변화시킬 것이라는 점은 분명하다.

 AI와 반도체 산업의 연계

AI 기술의 발전은 반도체 산업과 밀접한 연관이 있다. AI 모델의 크기가 커질수록 더 많은 연산량과 저장 공간이 필요하기 때문에, 반도체 기술의 발전은 AI 성능을 좌우하는 핵심 요소로 작용한다. 특히 엔비디아(NVIDIA)는 고성능 GPU를 설계하고 공급하며, AI 연구와 개발에 중요한 역할을 하고 있다. 엔비디아의 GPU는 AI 모델을 학습시키는 데 필수적인 하드웨어로, 초거대 AI를 효과적으로 학습시키기 위해서는 수천 개 이상의 GPU가 필요하다.

AI와 반도체 기술은 서로 상승작용을 일으키며 발전하고 있다. AI 모델의 학습 속도와 효율성은 반도체의 성능에 크게 의존하며, 반대로 AI의 발전은 반도체 기술의 수요를 증가시키고 있다. 특히 엔비디아는 세계 최고 수준의 GPU 설계 기술을 보유하고 있으며, AI 연구자들에게 필수적인 하드웨어를 공급하고 있다.

AI의 미래와 사회적 영향

생성형 AI는 기술 혁신의 중심에 서 있으며, 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있다. 그러나 여전히 해결해야 할 문제들도 존재한다. AI가 생성하는 정보의 신뢰성 문제와 데이터 편향성 문제는 앞으로의 연구와 개발을 통해 해결해야 할 과제이다. 그럼에도 불구하고, 생성형 AI는 생산성 향상과 창의적 업무 지원 측면에서 이미 큰 가치를 제공하고 있다.

앞으로 AI 기술은 더욱 발전할 것이며, 반도체 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 강력한 AI 모델들이 등장할 것으로 기대된다. AI는 단순한 기술적 도구를 넘어 사회 전반에 혁신을 가져올 중요한 요소로 자리매김하고 있으며, 그 잠재력은 무궁무진하다. AI의 발전이 가져올 미래는 여전히 예측할 수 없지만, 그것이 인간의 삶과 사회를 크게 변화시킬 것이라는 점은 분명하다.