The Prompt: 생성형 AI 업계 동향

* 본 아티클의 원문은 2023년 4월 28일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.

비즈니스 리더들 사이에서 생성형 AI가 큰 관심을 사고 있습니다. 빠르게 변화 중인 이 주제의 최신 정보를 제공해 드리고자 매주 'The Prompt'에서는 고객 및 파트너와의 협업을 통해 얻은 시각과 Google 내의 최신 AI 트렌드를 공유하고 있습니다. 이번 호에서는 Google Cloud의 AI 및 비즈니스 솔루션 부문 글로벌 부사장인 필립 모이어와 Google Cloud의 전략 산업 부문 부사장인 캐리 타프가 최근 여러 무역 박람회에서 포착된 업계 동향에 대해 논의합니다. 

이제 비즈니스 리더 대부분은 생성형 AI의 광범위한 잠재력에 대해 인지하고 있는 가운데, Google과 협업하고 있는 경영진도 업종별 또는 조직별 사용 사례와 기회 파악을 원하는 경우가 많아지고 있습니다.

지난 몇 주 동안 미디어 분야의 NAB Show, 제조업 및 산업 개발 분야의 Hannover Messe, 의료 서비스 분야의 HIMSS 등 주요 업계 최대 규모 회의로 손꼽히는 행사에서 Google 담당자로서 수십 명의 리더를 만난 결과 이러한 동향이 분명하게 확인되었습니다. 리더들과의 대화에서 얻은 주요 정보를 소개합니다.

미디어 분야의 리더들은 AI가 콘텐츠를 생성할 뿐 아니라 잠재고객과의 관계를 재편할 것으로 예상합니다

NAB에서 가장 북적거렸던 몇몇 세션에서는 생성형 AI가 미디어 제작 및 관리 워크플로에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 중점적으로 다뤘습니다. 이 주제에 대한 논의는 회의장 너머에서도 이어졌습니다. 최근 두 편의 어벤져스 영화 시리즈에서 공동 감독을 맡았던 조 루소는 AI가 2년 내에 영화 제작을 혁신할 수 있을 것으로 예측했습니다.

 하지만 AI 생성 콘텐츠와 AI 지원 워크플로는 미디어 관련 논의의 일부일 뿐입니다. 최근 Google은 미디어 회사가 고객과 관계를 맺고 커뮤니티를 구축하는 방법을 생성형 AI가 어떻게 바꿀 수 있는지에 대해 TIME의 데이터, 제품, 엔지니어링 부문 수석 부사장인 부르한 하미드와 인터뷰를 진행했습니다. 인터뷰 내용은 여기를 참고하세요.

또한 Google은 콘텐츠 제작뿐만 아니라 맞춤화 경험의 향상과 콘텐츠 수익 창출 기회의 확대에 생성형 AI를 활용하는 방안에 대해서도 미디어 리더들과 대화를 이어가고 있습니다. 전체 내용은 이 블로그를 참고하세요.

생성형 AI는 의료 서비스 및 생명과학 분야의 리더들에게도 흥미를 불러일으키고 있지만, 보안과 규제 관련 우려도 만만치 않습니다

의료 서비스 분야에서 생성형 AI의 잠재력은 분명합니다. 예를 들어 DeepMind의 혁신적인 시스템으로서 단백질 구조 예측에 사용되는 AlphaFold는 현재 Bard등의 서비스에서 두각을 나타내고 있는 생성형 AI 모델과 마찬가지로 Transformer 아키텍처를 사용합니다. AlphaFold는 신약 개발의 새로운 가능성을 열고 있으며 의료 서비스 분야의 리더들은 펼쳐질 미래에 대해 큰 기대를 품고 있습니다. Google의 새로운 Med-PaLM 2 모델은 미국 의사면허시험(USMLE) 양식 질문의 MedQA 데이터 세트에 대해 '전문' 응시자 수준의 성능을 발휘하는 최초의 대규모 모델이며, HIMSS에서 많은 관심과 질문을 받았습니다.

여전히 많은 경영진이 규제가 엄격하고 민감한 데이터를 다루는 생성형 AI 분야에 신중한 태도를 보이고 있으며, 규정을 간편하게 준수하고 데이터를 안전하게 유지할 수 있도록 클라우드 제공업체가 업계 리더들과 긴밀하게 협업하기를 기대합니다.

제조업체는 공장 현장부터 전자상거래에 이르기까지 많은 기회가 있다고 보고 있습니다 

Hannover Messe에서는 참석자들이 끊임없이 Google 부스를 방문하여 현재 공장에 AI를 도입하는 가능성을 타진하는 상담을 진행했으며, 다른 업계와 마찬가지로 생성형 AI가 제조업에 어떠한 영향을 미칠지 궁금해했습니다.

 아직 초기 단계이기에 HIMSS에서 만난 많은 경영진처럼 Hannover Messe에서 만난 리더들도 규제 문제를 우려했으며 Google Cloud가 엔터프라이즈 수준의 생성형 AI 서비스를 출시하면서 데이터 주권, 감사, 액세스 제어, 기타 핵심 기능에 우선순위를 두고 있다는 사실에 만족감을 나타냈습니다.

기계가 생성하는 모니터링은 주요 화두 중 하나였습니다. 그동안 제조업체는 기계를 서로 연결하고 데이터를 수집하는 작업에 능숙했던 반면, 수집한 데이터를 이해하는 데는 고전을 면치 못했습니다. AI는 이 부분에 큰 도움이 될 수 있습니다. 공장 직원은 몇 주 동안 수천 줄의 측정항목을 스크롤하여 오정렬의 오차와 기타 측정항목을 파악하려 애쓰는 대신 AI에 "공장 라인의 기계 상태는 어때? 48시간 이내에 조정하거나 교체할 부분이 있어?"라고 물어보기만 하면 될 것입니다.

또한 많은 참석자가 문서 검색 및 요약 어시스턴트와 같이 보다 광범위하게 흥미를 불러일으키는 생성형 AI 사용 사례, 향상된 전자상거래 경험, 더 효과적인 고객 서비스에 관심을 보였습니다.

단순히 기술의 문제가 아니라 실행과 규정 준수가 중요합니다

이 블로그 시리즈의 초반에 생성형 AI가 최고 책임자의 관심을 끌고 있기는 하지만, 한편으로는 많은 리더들이 데이터와 보안에 관한 우려를 표현하고 있고 이미 일부 조직에서는 직원들이 특정 서비스를 적용할 수 있는 방식이나 적용 여부를 제한하고 있다고 언급한 바 있습니다. 무역 박람회에서 규정 준수, 보안, 신뢰성에 대해 나눈 대화에서 이 점을 분명히 확인할 수 있었습니다.

실제로, 정부와 규제 기관에서도 정밀 조사를 시작했습니다. 예를 들어 스페인의 데이터 보호 당국은 GDPR 위반 가능성에 대해 OpenAI를 조사하고 있고, 미국에서는 척 슈머 상원의원이 국가 안보 우려를 해소하기 위해 AI 규제 프레임워크 가이드라인의 초안을 작성하고 있습니다. 'The Prompt'의 향후 발간될 호에서 이 중요한 주제를 자세히 다루겠지만, 여기서는 비즈니스가 자체 전략의 방향을 이끌 AI 원칙을 정립하고 기술 제공업체도 같은 방식을 요구하는 것이 그 어느 때보다 중요하다고 강조하는 선에서 마무리하겠습니다. 

이번 주 Google의 AI

머리와 마음이 만나면 무슨 일이 일어날까요? 수년간 많은 Google팀이 AI 발전에 기여했지만 특히 Google 브레인과 DeepMind는 Google 내에서뿐 아니라 전 세계에서 가장 영향력 있는 팀으로 널리 인정받았습니다. AI의 혁신 속도가 가속화되고 있는 가운데 두 팀을 Google DeepMind로 통합하는 작업이 진행되고 있습니다. 이러한 변화가 Google 고객에게 AI를 과감하고 책임감 있게 제공하는 데 어떤 도움을 주는지 이 블로그 게시물에서 확인해 보세요.

시인과 개발자 중 하나만 선택해야 하나요? 둘 다 하면 어떨까요? Bard가 출시된 이후 사용자들은 시, 블로그, 질문에 대한 답변을 비롯해 다양한 유형의 콘텐츠를 만들어 왔습니다. 최신 업데이트를 통해 이제는 코딩에서도 도움을 받을 수 있습니다. Google의 페이지 베일리가 이 블로그 게시물에서 소개한 내용에 따르면 Bard는 C++, Go, Java, JavaScript, Python, Typescript 등 20개가 넘는 언어로 프로그래밍과 소프트웨어 개발 작업을 지원할 수 있습니다.