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AI / CIO

블로그 | 2024년 AI 성장통 3가지

2024.03.21 David Talby  |  CIO
챗GPT, DALL-E 및 기타 생성형 AI 도구의 출현으로 2023년은 AI가 대중의 손에 다가온 해였다. 하지만 올해 또한 여전히 변곡점이다.
 
Image Credit : Getty Images Bank


AI는 산업을 혁신하고 인간의 역량을 강화할 것이지만, 중요한 윤리적 문제도 제기한다. 더 쉽고 빠른 AI 기반 작업이 진정 더 나은 것인지, 아니면 그저 더 쉽고 빠른 것인지에 대해 비판적으로 생각해야 할 시점이다. AI가 획기적인 진전을 이뤄낼 것은 분명하지만 그 진정한 가치는 AI가 가져올 과제를 어떻게 해결하느냐에 따라 결정될 것이다. 2024년 AI 여정을 시작하면서 비즈니스 리더가 염두에 두어야 할 세 가지 잠재적 성장통을 소개한다.

LLM과의 씨름
엔터프라이즈급 결과를 도출하는 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구현하기란 당초 알려진 것 이상으로 어렵다. LLM을 효율적으로 운영하는 작업은 많은 기업이 직면하게 될 장애물이다. 시작은 간단하지만 정확성과 신뢰성을 기업용으로 확보하기란 몹시 까다롭다.

견고성, 공정성, 편향성, 진실성, 데이터 유출 문제를 처리하려면 많은 노력이 필요하다. LLM을 비즈니스 실무에 도입하기 위해서는 꼭 필요한 조건들이다. 의료 분야를 예로 들어본다. 최근의 학술 연구에 따르면 GPT 모델들이 명명된 개체 인식(NER) 및 비식별화와 같은 중요한 작업에서 성능이 좋지 않은 것으로 나타났다. 헬스케어 전용 모델인 PubMedBERT가 NER, 관계 추출, 다중 레이블 분류 작업에서 두 가지 LLM 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였다.

비용은 또 다른 과제다. 일부 LLM은 소규모 모델보다 두 배 이상 비싸다. 의료 분야의 예를 다시 돈다면, 분석해야 할 임상 정보의 방대한 양으로 인해 GPT 기반 솔루션의 경제성이 크게 떨어지기 십상이다. 그 결과, 많은 LLM 관련 프로젝트가 지연되거나 완전히 실패로 끝날 가능성도 제기된다.

도메인 맞춤화는 사치품이 아니다
의료나 법률 업계와 같은 환경에서는 오픈AI를 사용하는 것만으로 충분하지 않다. 또 단순히 모델을 튜닝하는 것만으로는 해결할 수 없는 작업들이 있다. 이 경우 엔지니어링 및 도메인 전문 지식이 매우 중요하다. 데이터 과학자에게 수술을 해달라고 부탁하지 않듯이, 전문가 없이 AI가 산업별 작업을 수행하리라고 기대하면 안 된다.

의료 기업 관계자를 대상으로 한 그래디언트 플로우의 설문조사에 따르면, AI 도구와 기술의 대상 사용자에 대한 질문에 응답자의 절반 이상이 임상의(61%)를 지목했다. 또 절반에 가까운 45%가 의료 서비스 제공자(45%)를 대상 사용자로 꼽았다. 이 밖에 더 높은 비율의 기술 리더가 의료비 지급자와 신약 개발 전문가를 AI 애플리케이션의 잠재적 사용자로 지목했다.

로우코드 및 노코드 도구의 증가로 인해 도메인 전문가들의 AI 활용 증가는 의료 분야를 비롯한 여러 분야에서 가속화될 전망이다. AI의 대중화는 더 많은 사용자가 혁신을 주도할 수 있는 문을 열어줄 것이므로 이는 중요한 발전이다. 그러나 현재로서는 엔지니어와 도메인 전문가가 함께 작업할 때 최상의 결과를 얻을 수 있다.

책임감 있는 AI가 표준
직면하게 될 또 다른 도전은 오래되었으면서도 긍정적인 측면이 있는 윤리적 규제다. 공급업체의 책임을 우선시하는 법적 가이드라인이 AI 도구 사용에 대한 표준 비즈니스 요건이 될 것이다. 이미 바이든의 AI 관련 행정명령과 영국의 AI 규정을 통해 이러한 변화가 구체화되고 있는 것을 목격하고 있다.

외부에서 도입한 AI 도구가 조직 내 AI 관련 실패의 절반 이상(55%)을 차지한다는 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰와 보스턴 컨설팅 그룹의 최근 연구를 감안할 때, 공급업체의 책임성 강화는 중요한 진전이다. 

제품 출시까지 걸리는 시간은 이전보다 길어질 수 있지만, 궁극적으로 비즈니스에 피해를 줄 수 있는 솔루션에 투자하는 것보다는 나을 것이다. 윤리적 AI 표준을 준수하는 것은 더 이상 옳은 일이 아니라 준법이며, 표준 운영 절차가 될 것이다.

앞으로의 여정은 험난하겠지만, 2024년은 AI의 또 다른 결정적인 해가 될 전망이다. 혁신은 그 어느 때보다 빠르게 진행되고 있지만, 속력보다는 방향을 고민해야 할 시점이다. 실제  성장통을 겪을 수밖에 없겠지만, 그래야 AI의 또 다른 획기적인 해가 될 것이다.

* David Talby 박사는 존 스노우 랩의 CTO다. ciokr@idg.co.kr
 
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