구글, 챗GPT에 맞대응…‘AI 응용’ 특수 기대

빅테크 간 ‘AI 검색 대전’ 본격화
구글 “최신 언어모델과 상호작용하게 될 것”
네이버, 신뢰성·최신성 끌어올린 ‘서치 GPT’ 예고
범용 AI 모델 공개 시 응용 기술 시장 특수
최적화 자체 모델 운용 등 비용 절감 과제로

구글이 조만간 초거대 인공지능(AI) 언어모델을 공개한다. 지금까지 내부 테스트만 알려졌을 뿐, 대중에 공개한 바 없다. 마이크로소프트가 빙(Bing) 검색에 생성 AI 기술인 챗GPT를 활용할 방침으로 구글의 맞대응에 이목이 쏠린 상황이다.

순다르 피차이 구글 알파벳 대표는 지난 2일(현지시각) 실적발표 후 전화회의(컨퍼런스콜)에서 람다(LaMDA)와 같은 초거대 언어모델을 “앞으로 몇 주 또는 몇 개월 내 사용할 수 있도록 한다”고 말했다. 그는 “우리는 AI 여정의 시작에 불과하다”며 “사람들이 실험적이고 혁신적인 방식으로 검색의 동반자로서 최신 언어모델과 상호작용하게 될 것”이라고 덧붙였다.

이런 가운데 구글이 오는 8일(동부표준시) ‘검색과 AI 이벤트’ 개최를 예고했다. 피차이 대표 발언 이후 이벤트가 진행돼 새로운 AI 모델이 언급될지 관심사다. 구글은 외신에 보낸 초대장에 “사람들이 정보를 검색하고 탐색하고 상호 작용하는 방식을 재구성해 필요한 정보를 이전보다 더 자연스럽고 직관적으로 찾을 수 있도록 한다”고 알렸다.

AI 콘텐츠 생성 플랫폼을 운영 중인 뤼튼테크놀로지스의 이세영 대표는 지난달 31일 생성 AI 사전 세미나에서 구글의 AI 모델 맞대응 관련 질문에 “구글도 챗GPT와 같은 기술이 있다”며 “검색 시장을 주도하고 있다는 지점 때문에 (마이크로소프트와는) 보는 관점이 다를 수밖에 없다고 판단한다”고 말했다.

그는 “관련한 기술이 나온다면 응용 기업 입장에서는 활용할 수 있는 제너럴 AI 모델들이 발생하는 것이기 때문에 특수에 가까운 그런 효과를 얻을 것이란 전망을 하고 있다”고 답했다.

이 대표는 현재 AI 시장을 스마트폰이 등장한 모바일 초창기와 유사하게 보고 있다. 새로운 인터페이스 혁명이 일어나는 과정에서 애플리케이션(앱) 발전상이 닮았다는 것이다. 점차 응용 앱 시장이 커질 것이란 전망이다.

그는 “모바일 애플리케이션을 봤을 때 챗GPT와 같은 모델은 기본 앱과 같은 그런 성격을 띠고 있다”며 “범용적인 영역을 다룰 수 있고, 이 모델의 성능을 유저들에게 빠르게 보여주는 형태”라고 설명했다. 이어서 “그러다 보니 애플리케이션(앱) 회사의 역할은 실제 활용 사례나 업무에서 상호운용성을 가질 수 있는 제너럴 AI 모델뿐 아니라 다른 모델들까지 종합해서 가치를 제공해야 핵심 경쟁력을 갖출 수 있을 것이라 보고, 그런 기업들이 기회를 가질 것”이라고 내다봤다.

현재 챗GPT는 곧바로 검색에 활용하기엔 넘어야 할 산이 적지 않다. 네이버가 지난 3일 실적발표 후 전화회의에서 상반기 중 ‘서치 GPT’ 공개를 예고하면서, 현재 생성 AI의 한계점을 짚은 바 있다. 최수연 네이버 대표는 “아직은 신뢰성이나 최신성 등의 부족 문제를 해결해야 된다고 생각하고 특히 비용효율화 면에서도 검토할 과제가 많이 있다고 판단한다”고 말했다.

가짜 정보를 사실(팩트)인 양 알려주는 ‘할루시네이션(hallucination·환각)’ 문제도 있다. 프렌들리AI를 창업한 전병곤 대표(서울대학교 컴퓨터공학과 교수)는 뤼튼 사전 세미나에서 “할루시네이션은 아직도 풀리지 않은 부분으로 활용에 따라 문제가 될 수도, 안 될 수도 있다”고 견해를 밝혔다. 그는 “아웃풋(결과)을 가지고 사람들이 협업해서 개선하는 식으로 쓰는 프로세스에선 문제가 안 될 것으로 본다”며 “질문에 대한 답을 이해하는 능력이 높을수록 더 잘 활용할 수 있다고 생각하고, 그런 경우 더 생산성을 높일 수 있다”고 봤다.

이세영 대표는 “할루시네이션은 우려가 되는 부분이나, 사실성을 검증하는 기술들이나 고유명사 등 정보에 대해 계속 체크하는 크고 작은 AI 모델들이 앞뒤로 붙었을 때 어느 정도 해결할 수 있는 요소들도 많다고 생각한다”며 개선을 점쳤다.

AI 모델 운용 시 비용 절감도 주요 과제 중 하나다. 결과를 내기 위한 하드웨어(GPU 등) 운용이나 소프트웨어 최적화 등이 필요한 상황이다. 전 대표는 “GPU보다 좋은 하드웨어를 만들어서 비용 절감을 하겠다는 트랙이 있을 수 있고, 생성 AI 수행이 잘 되게 만드는 소프트웨어 엔진을 만드는 기술도 챌린지가 될 수 있다”고 말했다.

이 대표는 “뤼튼의 경우 하이퍼클로바나 GPT3와 같은 언어모델을 활용하는 과정에서 비용을 절감할 수 있는 내부 시스템을 계속 구축해나가고 있다”며 “불필요한 텍스트를 제거하거나 몇몇 모델은 제너럴 AI 모델을 활용하는 것이 아니라 최적화된 자체 모델들을 서빙하면서 비용을 지속 절감해 나가고 있다”고 현황을 전했다.

글. 바이라인네트워크
<이대호 기자> ldhdd@byline_admin

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