"AI 빠르게 테스트하는 기업이 앞서 나갈 것"

"AI를 빨리 테스트해 보고 경험을 쌓는 기업과 그렇지 않은 기업의 격차는 앞으로 크게 벌어질 것입니다. "

권순일 업스테이지 사업총괄은 27일 지디넷코리아가 서울 잠실 롯데월드 호텔에서 개최한 ‘제20회 ACC+ 2023’ 행사 기조연설에서 이같이 밝혔다.

권순일 총괄은 "소프트웨어 1.0은 어떤 연산을 할지 사람이 고민해 정하는 것"이라며 "딥러닝이라고 부르는 소프트웨어 2.0은 AI모델의 구조로 프로그램의 검색 범위를 한정하고, 데이터와 최적화 방법을 통해 최적의 프로그램을 찾는 것을 말한다. 이러한 방법론은 컴퓨터 비전 외 다양한 분야에서 성과를 내고 있다"고 말했다.

권 총괄은 "AI는 최근 3개의 변화를 기반으로 다시 각광받고 있다"고 밝혔다. 그가 뽑은 3가지 변화는 ▲데이터 저장 및 처리에 소모되는 비용이 급격하게 감소한 점 ▲과거 대비 데이터가 압도적으로 늘어난 점 ▲AI 기술 자체가 급격하게 진보한 점이다.

그는 "딥러닝의 강점은 비정형 데이터를 사람보다 더 잘 인지한다는 것인데, 최근 사용 가능하고 질이 좋은 데이터가 늘어나면서 모든 기업에 비정형 데이터가 엄청나게 쌓이고 있다"며 "지금 기업들이 하는 고민 중 하나는 수많은 비정형 데이터를 잘 활용하면 밸류가 있지 않을까 하는 것"이라고 말했다.

실제 비즈니스 환경에서도 AI는 성과를 내고 있다. 권 총괄은 "최근에 실제 환경에서 밸류를 줄 수 있는 영역이 다수 발생하면서 AI가 다시 각광받고 있기도 하다"고 말했다. 현재 넷플릭스, 유튜브, 구글 모두 딥러닝을 사용해 서비스를 제공하고 있다. 넷플릭스의 경우, 딥러닝 기반의 개인화 추천 기술로 다음 볼 영화를 예측해 제공한다.

그러나 그는 아직도 AI를 실제로 적용하기는 많은 어려움이 존재한다고 짚었다. 그 이유로 금전적 비용, AI 전문가와 노하우, 시간적 비용을 꼽았다.

그는 "AI를 사용해 퍼포먼스가 나오는 영역을 정의하는 것이 전제 조건이다. 그러나 그 이후에 투자자본수익률(ROI)이 나올 수 있냐는 다른 얘기"라며 "솔루션화가 잘 되는 AI가 현실적으로 많지 않아 결국 그때그때 엄청난 시간과 인적 자원을 투입해서 구축해야 하기 때문에 ROI가 안 나오는 경우가 많다"고 말했다.

권 총괄은 AI의 발전 방향을 ▲룰-베이스 시스템(1단계) ▲클래식 머신러닝(2단계) ▲딥러닝(3단계) ▲프리트레인+파인튜닝(4단계) ▲빅 모델+파인튜닝, 제로/퓨샷(5단계) 다섯 단계로 소개했다.

그는 "결국 AI의 발전 방향은 1단계에서 5단계로 가게 될 텐데, 학술적인 발전을 떠나 기술은 사회적 밸류를 낼 수 있어야 지속 가능하다"며 "AI를 계속해서 재학습시켜야 하는 문제를 어떻게 잘 풀어서 ROI를 나오게 할까라는 고민이 있을 것"이라고 말했다.