"27만 LG인에 'AI 비서' 제공···글로벌 수준 AI 확보 뿌듯"

지난 7일은 우리나라 인공지능(AI) 역사에 기억할만한 날이다. 파운데이션(foundation, 초거대AI)모델을 오픈소스로 공개한 국가에 우리나라도 이름을 올렸기 때문이다.

이날 LG AI연구원(원장 배경훈)은 자사의 최신 AI ‘엑사원(EXAONE) 3.0’ 중 7.8B(AI 성능을 좌우하는 파라미터가 78억개라는 의미. B는 10억을 뜻하는 Billion의 약어)모델을 오픈소스로 전격 공개했다. 전 세계 대학과 연구원들이 초거대 AI를 무료로 갖다 쓸 수 있게 한 것이다. 아직 기업이 사용하려면 연구원 승인을 받아야 한다.

LG AI연구원은 최근 국제표준을 인증하는 기구인 국제전기전자표준협회(IEEE-SA)의 한국 1호 AI윤리 평가·인증 파트너로 선정되기도 했다. 한국은 영국 토터스미디어가 발표한 '2024년 글로벌 AI 지수'에 따르면 세계 6위에 랭크됐다. 1위 미국을 100점으로 봤을 때 추정한 순위다. 싱가포르(3위), 영국(4위), 프랑스(5위) 등이 한국보다 앞 순위에 자리잡고 있다. 하지만 세계AI 순위에서 한국보다 앞선 이 국가들도 아직은 파운데이션 모델을 오픈소스로 공개하는 수준에 이르지는 못했다.

'EXAONE(엑사원)'은 LG AI연구원이 개발한 초거대 AI 이름이다. 'EXpert Ai for everyONE'의 약어로 '인간을 위한 전문가AI'라는 뜻이다. '엑사원 1.0'은 2021년 12월 발표됐다. 이어 19개월만(2023년 7월)에 '엑사원 2.0'이, 다시 13개월만인 지난달 '엑사원 3.0'이 출시됐다.

LG AI연구원은 엑사원 3.0에 대해 "글로벌 빅테크 AI와 비교해 기능이 뒤지지 않는다"면서 실제 이들과 비교해 기능이 더 우수한 점을 공개하기도 했다. '엑사원 3.0'은 '엑사원 2.0'과 다른 아키텍처를 갖췄다. 덕분에 추론 처리 시간은 이전 모델보다 56%, 메모리 사용량은 35%, 구동비는 72% 각각 줄였다. 경량화, 최적화 연구에 집중해 모델 크기를 줄였음에도 성능은 더 좋아진 것이다. 또 오픈소스로 공개한 덕분에 업그레이드도 빨라지고 있다. 벌써 '3.0' 보다 업그레이드 된 버전들이 만들어지고 '4.0' 출시도 내년에 이뤄질 전망이다.

특히 LG AI연구원은 '엑사원 3.0'과 함께 '챗GPT' 대항마로 'AI 비서' 역할을 하는 'ChatEXAONE(챗엑사원)'도 함께 공개, 관심을 모았다. '챗엑사원’은 LG그룹 내 베타 테스트를 거쳐 올 연말쯤 정식 상용 서비스가 가능할 전망이다.

LG AI연구원은 구광모 LG그룹 회장의 전폭적인 지원으로 2020년 12월 설립됐다. 다른 대기업보다 빠른 행보였다. 현 배경훈 원장이 설립 때부터 '지휘'하고 있다. 구성원 60여명으로 시작한 연구원은 현재 300여명으로 늘었다. 최근 배 원장을 만나 연구원이 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 공개한 이유와 '챗엑사원' 출시 의미 등을 들어봤다. 아래는 배 원장과 일문일답.

배경훈 LG AI연구원장이 연구원들과 이야기 하고 있다. LG AI연구원은 대기업중 빠르게 2020년 12월 설립됐다.

-‘엑사원 3.0’을 오픈소스로 공개한 이유가 궁금하다

"무엇보다 LG AI연구원이 글로벌 경쟁력을 갖췄다는 걸 널리 알리고 싶었다. 올 상반기에 스탠퍼드대학 AI연구소가 조사한 세계 파운데이션 모델(초거대 AI)에서 한국 제품이 하나도 없다고 나와 논란이 된 적이 있다. 당시 스탠퍼드가 한국을 제외하고 조사를 해 그런 결과가 나온 해프닝으로 밝혀지긴 했다. 하지만 전세계에 알려진 우리나라 AI 모델이 없는 것도 한 이유인 것 같다. LG AI연구원은 B2B(기업 시장)를 지향한다. 그래서 국내외적으로 모르는 사람이 많은 듯하다. 이번에 공개한 '엑사원 3.0'은 새로운 아키텍처를 사용하는 등 이전 모델에 비해 성능이 획기적으로 좋아졌다. 글로벌 빅테크 기업 제품과 비교해도 뒤지지 않는다. 이번 오픈소스 공개는 연구원이 글로벌 명성을 얻는데 도움을 줄 것이다."

-연구원은 LG그룹내 다른 계열사와 바인딩돼 있다. 연구원 단독으로 오픈소스 결정을 내리기 힘들었을 것 같다

"그래서 지른 면이 좀 있다(웃음). LG그룹 내부를 비롯해 외부에도 '엑사원'에 대한 인식을 확산하는 게 필요했다. 여러 의견들이 있었는데, 연구 목적으로 오픈한 후 내외부에서 응원과 지지를 많이 받고 있다. 특히 학계나 연구기관은 무료로 쓸 수 있기 때문에 사용 후 긍정적인 피드백이 많다. 다만 기업이 사용할 때는 라이선스 제한이 있다. 우리와 상의해야 한다."

-소스를 공개한 건가? 국내 기업이 많이 사용하는 미국 메타의 '라마'가 오픈소스라고는 하지만 소스를 공개한게 아니라 엄격히 말하면 바이너리를 공개한 거다. 연구원도 API만 제공하는 거 아닌가?

"모델과 바이너리, 코드를 다 공개했다. 기업 사용에만 제한을 뒀다."

-기업한테도 전면 오픈 할 계획은 없나?

"이걸 하려면 그룹 차원의 결정이 필요하다. AI연구원은 LG그룹의 AI 역량 강화와 AI 트랜스포메이션을 최우선으로 하는 조직이다. 우리가 단독으로 결정할 이슈가 아니다."

-LG AI연구원이 LG그룹 안에서 AI 컨트롤타워 역할을 해야 한다. 즉 CAIO역할을 해야 하는데, CIO와 CTO도 그렇지만, CEO가 강력히 지원해줘야 CAIO든 CIO든 제 역할을 할 수 있다. LG AI연구원은 어떤가?

"연구원은 그룹의 AI 역량 강화를 지원하는 핵심 역할을 지속적으로 강화할 거다. 외부 강의에서 "AI를 성공적으로 적용하기 위해서 CEO부터 AI를 공부하고 변화해야 한다"는 얘기를 하곤 한다.

지금의 LG는 각 계열사의 CEO 들이 솔선수범해 AI 트랜스포메이션(AI전환)을 가속하기 위한 노력과 도전을 실천하고 있다. 이는 AI를 통한 혁신적 도전과 이를 통한 고객가치 창출을 적극 장려한 그룹의 의지에서 시작됐다."

-세계 AI 경쟁이 '돈의 전쟁'이 돼가고 있다. LG같은 대기업도 고민이 많을 듯 하다.

"세계적으로 좋은 AI 모델들이 잇달아 나오면서 LG가 자체 AI모델을 계속 개발해야 하나? 하는 물음이 있다. 구글이나 메타, 마이크로소프트(MS)같은 회사와 협력해 더 좋은 기회를 만들 수도 있는 거 아닌가? 또 '엑사원'은 정말 글로벌한 경쟁력이 있는가? 등의 질문이 계속 있었다. 그런데 '엑사원 3.0'이 나오면서 이런 질문에 마침표를 찍을 수 있게 됐다. '엑사원 3.0'은 글로벌 수준에 도달한 제품이다. 계열사들도 ROI를 따져 제품을 구매한다. 계열사 제품이라고 무턱대고 쓰지 않는다. 그동안은 챗GPT 같은 서비스가 그룹내에 없었다. 그런데 '엑사원 3.0'과 함께 ‘챗GPT’와 견줄만한 '챗엑사원'을 개발해했다. 게다가 '챗엑사원'은 ‘챗GPT’가 못하는 걸 할 수 있다. 내부 데이터와 연계해 쓸 수 있기 때문이다. 기능과 유용성면에서 우리가 개발한 '챗엑사원'이 '챗GPT'보다 더 낫다. ' LG 계열사 직원 모두에게 훌륭한 'AI 비서'를 제공하는 거나 마찬가지다. 글로벌 수준 AI모델 개발과 ‘챗GPT’ 같은 생성AI 서비스 개발, 이 두 가지 모두를 우리 연구원이 해냈다."

-미국 마이크로소프트(MS)는 AI기반 '코파일럿'을 앞세워 전세계 기업 업무용 시장을 거세게 공략하고 있다. 최근 나델라 MS CEO는 ‘코파일럿’ 사용자가 4억명이 넘는다고 말했는데...

"LG 계열사 입장에서 봤을 때는 '코파일럿'도 '위크(weak)한' 생성 AI다. 회사 업무에 적용할 수 있는 영역이 제한적이기 때문이다. 내부 보안 규정 상 업무문서 등 내부 데이터를 활용하는데 한계가 있다. 그 동안 연구원은 서비스 보다는 모델 중심 개발을 해왔기 때문에 ‘챗GPT’같은 서비스를 제공할 수 없었다. 하지만 이제는 아니다. 개별 직원 업무를 더 잘 도와 줄 '챗엑사원'을 개발했고, 제공한다. '코파일럿'과 달리 '챗엑사원'은 우리 계열사 내부 문서와 연결돼 업무 직군별 편의성을 높여줄 뿐 아니라 이로 인해 고객에게도 더 높은 가치를 제공한다."

- 챗엑사원은 현재 계열사에서 베타 테스트 중이고 올 연말 정식 상용화한다는데, 그룹에서 몇 명이나 챗엑사원을 사용할 것으로 예상하나?

"LG그룹 전체 인원이 27만 명쯤 된다. 이 중 챗GPT같은 생성 AI 서비스를 매일 제대로 활용하는 사람은 1~2% 정도일 것으로 추정한다. 업무에서 생성AI를 제대로 쓰려면 오랫동안 쌓아온 내부 데이터와 연결해야 한다. 우리가 개발한 '챗엑사원'은 기업 내부 문서와 연결된다. 각 직무와 직군별로 활용할 수 있게 했다. 앞으로 모바일 버전도 만들거다. 성능을 계속 개선해 연말에 정식 오픈할 계획이다. 현재 2%인 5천명 정도가 '챗엑사원' 베타 서비스에 참여하고 있다.

정식 오픈 후 ‘챗엑사원’ 사용자를 그룹 내 20% 정도 만드는 것이 1차 목표다. 물론 계속 외산 솔루션을 사용하는 사람은 있을 거다. 이것은 선택의 문제이기 때문에 어쩔 수 없다. 좋은 서비스를 만들었다고 사용자들이 금방 늘지 않는다. AI 트랜스포메이션이 제대로 되려면 전체 직원의 20~30%가 업무에 매일 AI를 잘 활용해야 한다. ‘챗엑사원’의 유용성과 차별점을 계속 만들어 사용자를 계속 늘릴 계획이다. LG 내부서도 관심이 점점 높아지고 있다. 특히 계열사 중 B2C 사업을 하는 LG유플러스가 '챗엑사원'에 관심이 많다. 작년에 마곡에서 개최한 행사인 '토크 콘서트'는 아직 날짜를 정하지 못했다."

-'엑사원 3.0'은 아키텍처가 이전 버전과 다르다는데, 어떻게 달라졌나?

"사실, 트랜스포머(구글이 개발한 기술로 챗GPT 등 현 LLM의 기반이 되는 기술)라는게 어떻게 보면 별거 아닐 수도 있다. 이미 오픈됐기 때문이다. 이제는 트랜스포머 기술보다 트랜스포머 안에 데이터를 얼마나 효과적으로, 비용 절감형으로, 데이터를 더 많이 넣어 학습시킬 지가 더 중요해졌다. '엑사원 3.0'은 이런 개념으로 만든 모델이다. 기존 3천억개 파라미터 AI 모델은 6천억 개 데이터 토큰을 썼다. 하지만 최근 공개한 7.8B 모델은 78억 개가 아닌 8조개 토큰을 넣었다. 파라미터가 줄었음에도 학습한 데이터는 훨씬 많다."

-이건 기술력 향상인가? 아니면 데이터 효율성 인가?

"알고리즘 영역이니 기술 진화로 봐야 한다."

-엑사원 4.0도 준비하고 있나? 언제 쯤 나오나?

"내년에는 나오지 않을까 한다. '엑사원 3.0'은 온디바이스 버전 등 여러 종류가 있다. 이중 오픈소스로 공개한 버전은 '7.8B' 제품이다. 32B 이상 하이엔드 버전도 있다. 우선은 이들 버전의 완성도를 높이는데 주력한다. 오픈소스로 공개해 버전 업데이트가 빨라지고 있다. 7.8B 제품도 벌써 많은 성능 개선이 이뤄졌다. '4.0' 버전 발표 전에 마이너 버전을 추가 발표할 수도 있다. 4.0은 3.0 보다 더 진보된 새로운 아키텍처와 기능을 갖춘다."

-엑사원 4.0을 좀 더 이야기해준다면...

"우리가 4.0에서 기대하는 것은, 3.0을 만들 때도 그랬지만, 다른 기업도 비슷한 고민을 하고 있는데, 현재의 초거대 AI는 너무 많은 사람들의 피드백과 작업을 요구한다. 현재는 작업자가 학습용 데이터를 모으기 위해 일일이 수작업으로 데이터를 생성한다. 그러나 작업자들의 역량 편차가 있기 때문에, 비유하자면, 10개 데이터를 작업하고 6개 정도는 버려야 하는 상황이 발생하기도 한다. 그러면 나머지 4개 데이터로 레이블링 등 여러 작업을 거친 후에야 학습용 데이터로 활용할 수 있다. 그만큼 시간이 오래 걸리고 비효율적이다. 이런 과정을 사람이 하는데 앞으로는 AI가 자동으로 할 거다. 우리가 생각하는 '엑사원'의 미래이기도 하다. AI가 데이터를 모으고 평가하고 걸러내고(필터링하고) 업그레이드하는 등 모든 걸 알아서 자동으로 하는 거다. 현재 이 분야에 많은 투자를 하고 있다. 이렇게 만든 AI 모델은 품질도 훨씬 좋을 거다. 사람은 편향성이 있을 수밖에 없는데, AI는 그렇지 않기 때문이다."

-배 원장 말대로라면 AI가 무결성 데이터도 만들 것 같다. 더불어 AI 신뢰성도 높아질 것 같은데...

"그렇다. 사람은 데이터를 모으는 과정에서 실수할 수도 있고, 놓치는 것도 있다. 그런데 AI가 데이터를 모으고 판독하고 걸러내고 평가하고 자동으로 업데이트하면 무결성의 신뢰성 있는 데이터와 AI를 만들 수 있다. 또 하나 이런 연구가 좋은 건, 산업현장에는 항상 데이터가 부족하다. 그런데 이 문제를 해결할 수 있다. 다만, AI가 자동으로 데이터를 생성하더라도 사람의 평가와 피드백을 완전히 벗어날 수는 없다."

-엑사원은 버전 몇까지 생각하고 있나? 5.0도 나오나?

"버전업은 계속 되겠지만, 지금의 이런 경쟁(파라미터수)을 계속하는 게 맞나? 하는 생각을 갖고 있다. 오픈AI도 그렇고 다른 빅테크들도 비용 문제로 이런 양적 경쟁을 부담스러워하고 있다. GPT5의 월 구독료가 200만 원이 넘을 거라는 언론보도도 이런 오픈AI의 고민을 반영한다. 더 많은 데이터와 더 많은 파라미터, 더 많은 컴퓨팅 자원을 써야 하는 현재의 AI 모델 경쟁은 큰돈이 들어갈 수밖에 없다. 우리보다 미국 기업이 유리하다. AGI(Artificial General Intelligence, 일반 인공지능)로 가는 데 있어 지금은 다들 언어모델(LLM)만 보고 있다. 전반적인 AI 발전 측면에서 바람직하지 않다."

-LG도 AGI를 지향하는 거 아닌가? 배 원장이 생각하는 AGI는 무엇인가?

"궁극적으로는 모든 AI개발업체는 AGI를 지향한다. 다만 접근 방향이 다를 것이다. 일반적으로 확보할 수 있는 데이터 숫자가 30조 개를 넘지 않을 것 같다. 거의 다 왔고 본다. 지금의 생성AI는 일반 데이터 중심으로 학습이 돼 있다. 하지만 일반적인 데이터 이외에도 확보하기 어려운 의료, 법률, 제조 등 각 영역의 전문 도메인 데이터도 있다. 이런 전문 데이터가 정말 의미 있는 데이터인데 각 영역에 숨어있다. 의사 수준의 AI, 판사 수준의 AI를 만들기 위해서는 이런 전문 데이터가 필수적이다. 이들 간 결합과 융합이 이뤄지면 AGI라 일컫는 '슈퍼인텔리전스 AI'가 만들어질 것이다. 이것이 우리가 추구하는 AGI 방향이다. 지금의 LLM, 멀티모달 연구만으론 불가능하다. AI가 예측을 훨씬 더 잘해야 하고 컴퓨팅 파워 등 인프라도 지금보다 훨씬 더 좋아져야 한다."

-이런 AGI가 언제 올거라고 보나

"아주 오래 걸릴 것 같다. 10년 이상은 걸릴 듯하다. 새로운 구조의 AI 아키텍처 기술이 나와야 하고 AI 칩도 훨씬 더 좋아져야 한다. 지금처럼 엔비디아 칩 'H100'을 백대, 천대 연결하는 방식으로는 AGI를 달성하는데 한계가 있다. 또 앞서 얘기한 도메인 전문 지식과 AI 기술이 같이 발전해야 한다. 즉 모든 분야에서 AI를 활용하고 그 지식 간 융합이 일어나면 AGI에 도달할 수 있다고 본다."

-LG AI연구원 출범이 만 4년이 돼간다. 그동안 어떤 성과가 있었나? 대표적인 성과를 말해준다면?

"오는 12월이 만 4년이다. 그동안 AI를 할 수 있는 환경이 많이 좋아졌다. 예전에는 AI 전환을 이야기하는 것이 쉽지 않았다. 지금은 달라졌다. 특히, 올해 들어 그룹 내부에서 AI 트랜스포메이션에 대한 논의가 더 활성화됐다. AI로 생산성 혁신을 달성할 수 있겠다는 공감대가 형성됐다고 본다. 최근 내놓은 '엑사원 3.0' 만해도 큰 성과라고 생각한다. 연구원의 대표 성과는 LG이노텍의 반도체 공정 라인 하나를 완전 무인화 한 것이다. 이외에 LG전자, 유플러스, 생활건강, 디스플레이, 화학, 에너지솔루션 등에서도 계속 성과가 나오고 있다."

-연구원은 어떻게 설립하게 됐나

"출범 당시 그룹 차원의 AI 조직이 필요하다고 생각했고, 2년 정도 태스크포스(TF)를 만들어 운영한 후 2020년 12월 LG AI연구원을 설립했다. 나도 TF에서 2년간 일했다. 2018년 말부터 2020년 11월까지다. 연구원 설립 당시 직원이 60~70명이었다. 지금은 300명이다. 연구원 첫째 미션은 그룹 즉, 계열사들의 AI 역량 강화다."

-연구원의 석박사 비중은 얼마인가

"석박사 비중이 80% 정도지만 연구 인력은 석박사 비중이 훨씬 더 높다. 해외 박사도 수십 명 정도 된다."

-LG가 다른 4대 그룹보다 일찍 AI연구원을 만들었다. 4대 그룹 간 AI 경쟁력을 비교해준다면?

"다들 나름 각자의 영역에서 열심히 잘하고 있다(웃음)."

-엑사원 1.0과 2.0, 3.0에서 얻은 교훈을 말해준다면

"1.0 개발 시에는 처음이다 보니 아무래도 시행착오가 있었다. 2.0부터 경험을 바탕으로 성과를 내기 시작했고 마침내 글로벌 제품인 '3.0'을 내놓았다. 운용비를 생각 안 하고 큰 모델을 만든 게 초창기 시행착오다. 좋은 LLM을 만들려면 두 종류 데이터가 필요하다. 우선 기본적인(제너럴한) 지식을 많이 학습해야 하고, 여기에 전문 지식을 추가해야 한다. 전문 데이터만 많이 모아 학습한다고 AI 모델이 좋아지지 않는다."

-작년 7월 마곡에서 개최한 행사인 '토크 콘서트'때 AI 모델 세 종류(유니버스, 디스커버리, 아틀리에)를 선보였다. 이후 1년이 지났다. 어떤 성과가 있었나?

"'유니버스'는 전문가용 대화형 AI 플랫폼이다. 일반적인 질의응답을 넘어 전문 지식 기반으로 답을 해준다. '디스커버리'는 신소재, 신물질, 신약 탐색에 활용하는 생성 AI 플랫폼이다. 논문과 특허 등 전문 텍스트뿐 아니라 화학 분자 구조, 차트, 표, 이미지 등 비정형 데이터까지 읽고 학습할 수 있다. 또 '아틀리에'는 이미지와 텍스트를 만들어주는 AI로 데이터 3억5000만장을 학습했다. 사용자가 입력한 텍스트를 이해해 이미지를 만들고, 이미지를 텍스트로 설명할 수도 있다. 현재 AI의 가장 큰 문제 중 하나가 할루시네이션(그럴듯한 거짓말)이고, 이를 감소시켜 주는 기술이 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)다. 우리는 1년 전 발표한 '유니버스'에 RAG 같은 기술을 이미 적용했다. 당시 우리는 이 기술을 '에비덴셜 Q&A'라 불렀다. RAG 원조 기술인 셈이다.(웃음). 지난 1년간 이들 3종 제품으로 계열사와 10개 정도 프로젝트를 했다. 3종 중 '유니버스'와 '아틀리에'는 최근 발표한 '챗엑사원'으로 진화했다."

-소버린AI가 화두다. 어떻게 생각하나

"소버린 AI가 중요하지만, 너무 마케팅적 요소로 활용되지 않았으면 한다. 가트너가 정의한 소버린AI는 자체 기술, 데이터, 인프라 학습된 AI로 정의하고 있다. 국방이나 행정 등 외부에 의존할 수 없는 자체적인 AI를 확보해야 한다. LG도 절대 외부에 오픈할 수 없는 영역들이 있다. 국가 차원에서 보호해야 할 산업 분야들이 해당되는데, 이러한 데이터는 외부에 노출하기 어렵다. 이런 영역들은 별도로 자체 AI를 구축해야 한다. 이것은 결국 국가경쟁력하고 연결이 된다고 생각한다. 급변하는 글로벌 경쟁 환경에서 모든 분야에서 소버린 AI를 외칠 순 없다고 생각한다. 대한민국이 강점이 있는 산업을 중심으로 소버린AI를 만들어 가야 한다. LG가 추구하는 전문가AI 개념과 일맥상통한다."

-AI가 확산하면서 이곳저곳서 AI를 말하고 있다. AI 훈수꾼도 늘고 있는데...

"우리가 대기업군이긴 하지만 아쉬운 부분이 있다. 인프라 투자가 더 많이 이뤄지면 우리가 할 수 있는 일이 더 많아질 듯하다. 글로벌 빅테크 기업들이 AI 모델 하나를 내놓을 때 테스트를 한 두번만 하는게 아니다. 천문학적인 자본과 인프라를 투입해 수십, 수백번의 시행착오를 거친다. 우리는 이렇게 빅테크 기업처럼 할 수 없지만, 지난 3년 넘게 파운데이션 모델을 만들며 많은 노하우와 경험을 쌓았다. 최근 내놓은 '엑사원 3.0'도 글로벌 제품과 비교해 뒤지지 않는다고 판단했고, 오픈소스로 공개했다. '엑사원 3.0'을 계기로 우리도 이제 글로벌 수준에 도달했다고 본다.