LG가 자사 초거대 인공지능(AI) 엑사원(EXAONE)을 중심으로 국내외 13개 기업이 모인 민간 연합체 ‘엑스퍼트 AI 얼라이언스(Expert AI Alliance)’를 발족했다. IT∙금융∙교육∙의료∙제조∙통신 등 다양한 분야 기업들이 LG AI 연구원과 협업해 엑사원을 고도화하고 활용 사례를 만든다.

LG AI 연구원이 주도하는 이 연합에는 ▲구글 ▲우리은행 ▲셔터스톡 ▲엘스비어 ▲EBS ▲고려대의료원 ▲한양대병원 ▲브이에이코퍼레이션 ▲LG전자 ▲LG화학 ▲LG유플러스 ▲LG CNS가 초기 멤버로 참여한다.

지난 22일 LG AI 연구원은 ‘엑스퍼트 AI 얼라이언스 워크숍’을 열고 초거대 AI 보급 계획과 각 기업의 엑사원 활용 계획을 발표했다. 이날 행사에서 LG AI 연구원 배경훈 원장은 올해 상반기 중 8개 분야 총 39개의 엑사원 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)를 파트너사들에게 순차적으로 제공할 예정이라고 말했다. 각 파트너사들의 분야에 맞는 전문가 AI를 개발할 수 있도록 진입 장벽을 없앤다는 설명이다.

8개 API는 ▲질의응답 ▲텍스트 분류 ▲요약 ▲대화 ▲텍스트 생성 ▲키워드 추출 ▲이미지 생성 ▲이미지 캡셔닝이다. 6개 카테고리는 언어, 나머지는 이미지와 관련된 것이다. 배경훈 원장은 “엑사원의 중요한 특징 가운데 하나인 멀티모달 기능 반영해 이미지와 언어 양방향 생성 API를 제공할 예정”이라고 전했다.

올해 하반기에는 AI 개발자가 아니어도 손쉽게 웹에서 엑사원을 활용할 수 있도록 ‘엑사원 플레이그라운드(EXAONE Playground)’라는 서비스 플랫폼 운영도 시작한다.

엑사원 API를 활용하는 것을 넘어 파트너사들이 자신만의 영역에 특화된 엑사원 모델을 만들기 위해서는 추가 학습이 필요하다. 이러한 추가 학습 비용을 줄이는 것이 ‘엑사원 튜닝(EXAONE-Tuning)’기법이다.

배경훈 원장은 “초거대 AI는 그 규모가 방대하기 때문에 추가 학습에도 긴 시간과 큰 자원이 들어간다. 이를 효과적으로 수행하기 위해 다양한 P-튜닝 기법 개발된 바 있다. 엑사원 튜닝은 기존의 P-튜닝 방식에 비해 추가 학습한 파라미터가 100분의 1에 불과할 정도로 훨씬 가벼우면서도 성능은 데이터셋 정확도 측정 방법인 DST 실험 기준 370%에 달할 정도로 우수하다”고 강조했다.

LG AI 연구원 배경훈 원장

구글, 엑사원 고도화 위한 TPU 제공


구글은 LG AI 연구원이 구글 클라우드의 맞춤형 머신러닝 하드웨어 ‘클라우드 TPU(Tensor Processing Unit)’를 도입해 엑사원을 고도화하도록 협력하고 있다. 또한 LG AI 연구원과 엑사원의 기본 AI 트레이닝 프레임워크인 링보(Lingvo)를 최적화하고 맞춤화하기 위한 공동 연구 프로젝트를 함께 하고 있다.

사친 굽타(Sachin Gupta) 구글 클라우드 인프라 총괄 부사장은 “이 협력을 통해 LG와 구글 클라우드의 연구원들은 인프라의 모든 세부 사항을 면밀히 살펴야 한다는 부담에서 벗어나게 됐다”고 말했다.

더불어 “우리의 파트너십과 TPU 기술은 LG가 AI 개선에만 집중할 수 있도록 돕고 있다. 사전 훈련된 엑사원 모델을 전세계에 공개하고 한국의 컴퓨팅 인프라를 확장해 고객 데이터를 보호할 계획”이라고 전했다.

LG 화학·엘스비어, 논문과 특허 DB화하는 DDU 연구

LG 계열사인 LG 화학에서는 새로운 화학 물질을 개발하는데 드는 비용을 줄이는데 엑사원을 주로 사용한다는 계획이다.

LG 화학 박진용 DX담당은 “인간 연구원이 새로운 물질 개발 작업 중 가장 많은 시간을 쏟는 것은 두 가지다. 하나는 기본 리서치로, 지금까지 발간된 여러 논문과 특허들을 토대로 어떤 영역의 물질을 연구할지 타깃을 정하는 것이다. 다음으로 이미 타 기업들이 특허로 보호해놓지 않았는지 확인도 해야 한다. 이러한 물질 검색에 초거대 AI를 활용하면 드라마틱하게 비용을 줄일 수 있지 않을까 가정 하에 진행 중”이라고 말했다.

박진용 담당에 따르면 초거대 AI는 튜닝을 위해 필요한 라벨링된 데이터가 기존 AI의 10분의 1 수준이다. 기존 AI에서는 제대로 된 성능 확보를 위해 10만건 이상의 라벨링된 데이터 확보와 튜닝이 필요하다. LG 화학은 엑사원을 활용해 2000건의 라벨링된 데이터만으로 성능을 확보하는데 도전하고 있다.

수많은 논문과 특허를 디지털 DB화하기 위해서는 심층 문서 이해(DDU) 기술을 사용한다. DDU 기술은 언어와 시각을 모두 다룰 수 있는 멀티모달 AI를 기반으로 논문, 특허와 같은 전문 문헌의 텍스트뿐만 아니라 수식, 표, 그림 등 시각적인 요소까지 분석한다.

엘스비어도 LG 화학과 같이 엑사원 기반 DDU 기술을 연구한다. 엘스비어는 LG AI연구원과 함께 화학 구조를 읽을 수 있도록 학습된 첨단 AI 비전 모델과 화학 분야에 활용할 수 있도록 학습된 AI 언어 모델을 2022년까지 공동 개발하는 것이 목표다. 장기 목표는 고객이 방대한 과학 데이이터를 즉시 효율적으로 검색할 수 있도록 표, 텍스트, 화학 이미지로부터 필요한 정보를 추출할 수 있도록 지원하는 것이다.

LG 화학의 엑사원 활용 계획


금융 데이터화와 함께 AI 뱅커 만드는 우리은행

엑스퍼트 AI 얼라이언스 내 유일한 금융 분야 멤버인 우리은행은 은행 문서를 디지털화하고 금융 분야에 맞는 언어모델과 AI 휴먼을 만드는 것이 목표다.

우리은행 황원철 디지털전략그룹장은 “엑사원과 함께할 과제는 크게 3가지다. 첫 번째는 오랜 은행 역사 속에서 축적된 비정형 문서와 지식을 데이터화하는 것이다. 두 번째는 금융 특화 언어모델을 만드는 것이다. 다음으로는 나아가 고객에게 비주얼과 오디오적으로 친숙한 AI 휴먼을 만들려 한다”고 말했다.

우리은행과 LG AI 연구원은 지난 12월 이미 과제를 시작했다. 금융 대화 데이터셋 구축과 비정형 문서를 수집하는 단계를 현재 진행하고 있다. AI 은행원인 ‘AI 뱅커’는 내년 초 선보일 계획이다.

우리은행의 엑사원 활용 계획

LG 유플러스, AI로 고객 맞춤형 서비스부터 시작

LG 유플러스에서는 기본적으로 고객과의 소통을 개선하기 위해 엑사원을 사용한다. 단기 협업 과제로는 현재 유플러스에서 제공하고 있는 서비스를 AI로 고도화한다.

AI 콘텐츠 큐레이터는 사용자 개인의 성향을 분석해 IP TV 검색이나 추천 지면에 나오는 주문형비디오(VOD) 콘텐츠 소개, 추천, 마케팅 등에서 활용 가능한 창의적 문장을 제안한다. 콘텐츠 소개 문구나 문장을 자동 완성하고 고객 성향 분석으로 이미지까지 맞춰 제작한다.

AI 콘텐츠 큐레이터 개발 계획

AI 상담 어드바이저는 AI 콜센터에서 연결 대기가 많거나 상담 시간이 아닐 때 상담을 대신 받아주는 역할을 한다. 고객 상담 내용을 놓치는 일이 없도록 실시간으로 상담 가이드를 추천하며 대화 시나리오도 생성한다. 고객 요청에 대해 자동 피드백 문구를 생성해 상담사의 단순 반복 업무도 줄여준다.

엑사원 기반으로 향후 진행하고자 하는 과제는 AI 스포츠 어시스턴트와 AI 캐릭터 챗봇이 있다. AI 스포츠 어시스턴트는 개인이 응원하는 스포치팀에 맞춰 관심 있는 경기 요약이나 하이라이트 영상을 자동 생성하는 서비스다. AI 캐릭터 챗봇은 아이들이 친구처럼 소통할 수 있는 아이들나라 캐릭터 페르소나 기반 AI 챗봇이다. 아동 콘텐츠를 제공해주며 다양한 주제에 대해 대화 가능하다.

엑사원 접목된 스마트홈 그리는 LG 전자

LG전자는 엑사원으로 진행할 단기 과제로 고객과의 소통 개선을 꼽았다. LG 전자 김병훈 CTO는 “고객들의 피드백이 다양해지고 있다. SNS를 통해 사진과 감탄사 중심으로 리뷰한 것은 기존 텍스트 분석으로 긍정 부정을 판단하기 어렵다. 하나의 제품에 대해 긍부정 요소가 복합적으로 구성된 피드백, 예를 들어 디자인과 성능은 만족하지만 가격은 불만족스럽다는 제품 속성별 수준까지의 피드백은 초거대 AI를 활용해 고객을 이해하고자 한다”고 말했다.

엑사원을 활용한 장기 과제로는 ‘엄마와 아이가 말로 그리는 그림동화’와 ‘나만의 AI 셰프’를 꼽았다. 엄마와 아이가 말로 만드는 그림동화는 잠자리에 누운 엄마와 아이가 동화의 스토리와 배경을 말하면 AI가 내용을 이해하고 LG 스크린 제품에 영상을 그려주면서 동화를 같이 만들어가는 것이다.

엄마와 아이가 말로 그리는 그림동화 예시 모습

나만의 AI 셰프는 다양한 재료 조합으로 AI가 기존에 없는 새로운 레시피를 만드는 것을 도와주는 서비스다. 밀가루를 못 먹는 친구를 위한 글로텐 프리 수제비, 베지테리안 떡갈비, 모짜렐라 치즈가 들어간 된장찌개가 예시다.

스마트홈 서비스는 AI로 요리 상황을 인식하고 사용자와 소통하면서 광파오븐 예열, 인덕션 레벨 조절 등 필요한 부분을 미리 준비해준다. 초거대 AI는 요리 진행 상황을 이해하고 기다리는 조리 시간에 요리에 대한 지식이나 팁을 알려주며 친구처럼 같이 요리한다. AI 센서를 통해 재료 색깔 상태 온도를 지속 관측해 화력을 조절할 수도 있다.

글. 바이라인네트워크
박성은 기자<sage@byline.network>


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