[기술 스터디] 삼성 SDS_웹, 앱에서 생성형 AI로 인터넷의 진화

웹, 앱에서 생성형 AI로 인터넷의 진화 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

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# 컴퓨터나 스마트폰 앱은 작동 방식은 쉬우나 누구나 금세 사용할 수 있을 만큼 간편한 것도 아니다. 그러나, 챗GPT를 가능하게 한 AI 모델인 LLM은 우리의 기기, 소프트웨어, 인터넷 서비스 사용에 획기적인 개선을 만들어 줄 것이다.

 

 

챗GPT와 LLM 기술로 인한 대화형 사용자 인터페이스

 

# 챗GPT를 가능하게 한 기술은 LLM이라고 부르는 새로운 AI 모델이다. LLM은 인류 문명 속에서 기록된 언어와 웹에 공개된 수많은 데이터를 통해 학습한 AI이다. 챗GPT는 오픈AI라는 기업이 웹과 앱을 통해 서비스하는 대화형 챗봇 서비스로, GPT-3.5라는 LLM을 통해 구현되었다.

# 챗GPT의 사용이 쉬운 이유는 사람의 말을 잘 알아듣기 때문이다. 필요한 것을 요청하면 요구에 맞는 정보나 데이터, 과제를 실행하기 때문에 사용법이 쉽다.

# LLM 기반의 서비스는 글로 말로 작동시킬 수 있다. 그렇다 보니 특히 메타버스와 같은 입체적인 공간에서의 조작법이 어려운 경우 LLM 기반의 AI agent(PDA : Personal Digital Agent)가 마치 아이언맨을 도와주는 자비스와 같은 역할을 해줄 수 있다. 챗GPT로 인해 달라진 가장 큰 변화는 바로 컴퓨터와 같은 기계 그리고 각종 소프트웨어와 인터넷 서비스의 사용을 더욱 편리하게 해주는 대화형 UI라는 새로운 사용자 경험을 가능하게 해준 것이다.

 

 

하드웨어와 소프트웨어를 작동시키는 AI

 

# 챗GPT가 보여준 것은 서비스를 사용하는 새로운 사용자 인터페이스이다. AI에게 필요한 것을 우리의 언어로 요청하면 AI가 대신 소프트웨어나 하드웨어를 작동해서 서비스를 제공하는 것이다. 이러한 것을 도처에 컴퓨터가 있다라는 개념의 유비쿼터스, 조용히 컴퓨터가 알아서 작동된다는 앰비언트라고 부르기도 한다. 그런 기술의 핵심에 AI가 있다. LLM이 사용자 컨텍스트와 주변의 인터넷에 연결된 모든 장치와 컴퓨터 등을 연결해서 자동으로 작동되고 운영되는 것이 궁극적인 미래의 모습이다.

 

# 이미 구글은 PaLM이라는 LLM을 로봇에 접목해서 보다 지능적으로 작동되는 로봇을 연구하고 있다. 이 로봇에 '벽에 액자를 달려고 하니 장비 좀 챙겨와'라고 명령을 내리면 액자를 걸기 위해 필요한 못과 망치를 알아서 가져다준다. LLM이 로봇에 적용되면 주변의 환경을 인식하고 이를 언어로 해석 후, 최종목표 수행을 위해 필요로 하는 것을 알아서 구분해 정의하고 이를 수행해 준다.

 

# 메타버스를 구현하는 MR과 연동되어 작동되면 인터넷에 연결된 IoT들을 좀 더 직관적으로 작동시킬 수 있는 Virtual switch를 각각의 기기 위에 띄워서 음성이나 손짓만으로 작동시키는 것도 가능하다. 그렇게 집안의 전자기기들을 인식하고 각 기기의 작동 상태와 그간 동작한 이력 데이터를 기반으로 LLM이 사용자 의도에 맞게 이들 기기들을 작동해 보다 편리한 스마트홈 서비스를 사용할 수 있도록 해줄 수 있게 될 것이다.

 

# 또한, Microsoft는 코파일럿이라는 기능을 Microsoft Office에 도입했는데 이 기능을 사용하면 문서 작성 툴인 워드, 엑셀, 파워포인트를 보다 편리하게 사용할 수 있다. 코파일럿을 호출해서 필요로 하는 것을 지시하면 자동으로 소프트웨어가 작동되어 원하는 결과물을 얻을 수 있다.

 

 

LLMaaS로 인해 검색의 시대는 저물고, 상담의 시대 개막

 

# 이렇게 우리가 사용하는 하드웨어, 소프트웨어 그리고 인터넷 서비스에 LLM 기술을 활용해 대화형 UI로 서비스하는 것은 이제 점차 범용화되어 갈 것이다. 이미 여러 인터넷 서비스와 앱에는 챗GPT를 도입해 AI에게 필요로 하는 서비스를 요청하면 해결해 주는 기능을 도입하고 있다.

# 그렇게 LLM은 기존 서비스들의 사용자 경험을 획기적으로 개선해 주고 있다. 또한, LLM을 활용해 새로운 서비스를 만들어 시장 창출을 하는 경우도 있다. 그 대표적인 것이 챗GPT고 그 외에도 사진을 생성해 주는 미드저니, 다양한 페르소나의 역사적 인물이나 만화, 영화 주인공과 대화할 수 있는 캐릭터.AI나 친구처럼 고민을 이야기하며 상담하는 Pi가 있다. 이렇게 점차 많은 서비스를 통해 우리는 LLM을 만나게 될 것이다.

 

# 챗GPT를 가능하게 해준 LLM 기술 덕분에 앞으로 다양한 상담형 챗봇 AI 서비스들이 출시되는 과정에 이들 LLM을 쉽게 사용해 서비스를 개발할 수 있도록 해주는 인프라, 솔루션의 역할이 갈수록 중요해질 것이다. 즉, 클라우드 위에서 LLM과 이 AI를 보다 안전하고 비즈니스 도메인의 특성에 맞게 사용할 수 있도록 해주는 부수 솔루션들을 제공하는 것이 앞으로 중요시되고 관련 시장이 커질 것이다. LLM을 비즈니스에 활용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, Saefty 필터링 그리고 ReAct(추론 기능)를 위한 랭체인이나 AutoGPT 등이 중요하다. 더 나아가 여러 LLM을 구미에 맞게 사용하는 MoE(Mixture of Expert)도 중요하며 사용자와의 대화 이력이나 프로필 정보 등의 데이터를 저장하는 벡터 데이터베이스 등도 부각될 것이다.

 

# 이렇게 LLM 주변부의 다양한 솔루션들이 클라우드 위에서 구미에 맞게 선택되어 사용될 수 있도록 해주는 것이 LLMaaS이다. 또한, LLM을 도입한 기업들이 이를 더 유용하게 사용하고 운영하기 위해 필요한 기술을 FMOps라고 부른다. 이런 인프라와 솔루션은 앞으로 클라우드를 통해 제공될 것이고, MCP 사업자들은 고객들에게 이같은 AI를 보다 안전하고 강력하게 사용할 수 있는 서비스를 제공할 것이다.

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느낀점

: 최신 전망을 파악할 수 있어서 매우 유익했던 기사였다. 단순히 챗GPT에 관한 얘기가 아닌 어떻게 활용되고 얼마나 활용될 수 있는지에 대한 얘기까지 나와있어서 매우 흥미로웠다. 관련 정보들을 좀 더 찾아보고 공부해보고 싶다.