"초거대 AI 산업 안정화, 기술 융합·윤리·반도체 챙겨야"

AI 산학연, 초거대 AI 산업 안정화 위한 논의

인공지능(AI) 산학연 관계자들은 초거대 AI 산업을 안정화 단계로 만들기 위해 AI 기술 융합, 윤리, 고성능 반도체 개발을 지속적으로 챙겨야 한다고 주장했다.

국내 AI 산학연 전문가들은 21일 서울 여의도 전경련회관 컨퍼런스센터에서 열린 '초거대 AI 핵심기술 이슈와 상용화를 위한 고도화 전략 세미나'에서 초거대 AI 산업 안정화를 위한 방안을 논의했다. 발표는 한국마이크로소프트 이건복 상무, 중앙대 최종원 영상학과 교수, 한국전자기술연구원(KETI) 김병수 SoC플랫폼연구센터 센터장 등이 진행했다.

한국마이크로소프트 이건복 상무 (사진=지디넷코리아)

한국마이크로소프트 이건복 상무는 "솔루션 개발에 초거대 AI 모델 융합은 선택 아닌 필수요소로 자리 잡을 것이다"며 "기업은 날로 높아지는 사람들의 AI 기대 수준을 충족하는 데 총력을 기울여야 한다"고 강조했다.

이건복 상무는 "현재 산업에서 챗GPT로만 할 수 있는 기능은 제한적"이라며 "기업 시스템과 결합하는 게 필요하다"고 했다. 기업 솔루션과 초거대 AI 모델을 접목해 고객 요구사항을 더 독창적으로 대응할 수 있을 것이라는 이유에서다.

이 상무는 AI 윤리 중요성도 강조했다. 그는 "단순히 기술적인 문제만 챙길 것이 아니다"며 "기술 윤리가 무너지면 서비스 중단에서 끝나지 않을 것"이라고 말했다. 그는 "오히려 기업과 사회 모두 타격을 입을 것"이라며 "AI 윤리 문제는 사람, 기술, 사회를 아우르는 영향력을 갖고 있다"고 했다.

중앙대 최종원 영상학과 교수 (사진=지디넷코리아)

중앙대 최종원 영상학과 교수는 생성 AI 발전에 따른 이미지 딥페이크 심각성에 대해 우려했다. 최종원 교수는 "이전에는 사람 눈으로 딥페이크를 판별할 수 있었지만 지금은 딥페이크 기술 고도화로 판별할 수 없다"고 했다.

이에 최 교수는 새로운 기술적 방법으로 딥페이크 판별 확률을 높일 수 있는 '프리퀀시 기반 감지법'을 소개했다. 프리퀀시 기반 디텍션은 원본 이미지와 생성 이미지 사이에 발생하는 픽셀·주파수 영역에 나타다는 중복과 차이점을 AI 알고리즘으로 분석하는 방식이다. 이를 통해 딥페이크 여부를 사람 눈보다 정확히 판별할 수 있다.

그는 "이미지 생성 AI가 주목받지만, 딥페이크로 인해 가짜뉴스·이미지 생성도 우후죽순으로 늘어났다"며 "더 교묘한 딥페이크 판별 알고리즘을 통해 이를 방지해야 한다"고 강조했다.

KETI 김병수 SoC플랫폼연구센터장 (사진=지디넷코리아)

KETI 김병수 SoC플랫폼연구센터장은 국내가 초거대AI 산업화를 본격화하려면 고성능 AI 칩 개발도 필수요소로 둬야한다고 했다. 그는 "최근 초거대 AI 기술 핵심인 AI 반도체 시장 규모가 매년 증가하고 있다"며 "병렬화나 최적화 구조 연구가 활발히 진행 중이다"고 말했다.

김병수 센터장은 "현재 AI 반도체를 개발하기 가장 좋은 시기"라고도 강조했다. 기존에는 AI 아키텍처가 응용분야에 따라 달랐다. 개발자들은 아키텍처에 맞는 반도체를 일일이 만들어야 했다. 이는 트랜스포머 모델이 나오기 전 일이다. 김 센터장은 "새로운 모델에 따라 반도체를 각각 개발해야 했다"며 "보통 반도체 개발부터 상용화까지 3년 걸리는데, 개발 도중 새 모델이 나오는 경우가 허다했다"고 강조했다.

트랜스포머 출시 후에는 AI 모델 획일화가 이뤄졌다. 따라서 AI 칩 하나를 여러 모델에 활용할 수 있게 됐다. 김 센터장은 "현재 AI 칩은 초거대 AI라는 획일화 속에서 높은 성능을 보인다"고 강조했다. 그는 "이러한 변화는 AI 칩 판매와 글로벌 점유올 확보 면에서도 좋은 기회다"고 했다.

김 센터장은 초거대 AI 모델 추론 성능을 높이기 위한 새로운 AI 칩 개발 과제도 제시했다. 그는 "모델 추론 성능을 높이려면 문맥을 이해·정리하는 기능과 생성 능력을 높여야 한다"고 강조했다. 김 센터장은 “현재 AI 칩은 이 두 분야에 뛰어난 성능을 보여야 한다"며 "이러한 컴퓨테이션 스킬 확보가 글로벌 AI 반도체 산업 주요 목표다"고 했다.