[성공예감] 생성형 AI 이제 이것까지 한다 – 조가연 이사(가우스벤처스)

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인터뷰 자료의 저작권은 KBS라디오에 있습니다.
전문 게재나 인터뷰 인용 보도 시,
아래와 같이 채널명과 정확한 프로그램명을 밝혀주시기를 바랍니다.
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- 생성형 AI의 쓰임새 무궁무진해
- 일반 대중들이 잘 사용할 만큼 생성형 AI의 기술과 인프라가 발전
- 멀티모달(Multimodal) 기술로 AI의 인식기능이 더 뛰어나져
- 생성형 AI 기술은 미국이 압도적 우위
- AI 스피커로 대표되는 음성형 인터페이스가 더 본격화될 듯
- TV 광고의 영상, 음향 등 모두 AI가 만드는 사례도 있어
- 신약 개발, 광물 채취, 의료 기록 등 다방면에 쓰여
- 모기 퇴치제를 생성형 AI로 제작하는 회사까지 등장
- 생성형 AI 발전에 따른 보안 컴퓨팅 등의 분야가 유망한 업종

■ 프로그램명 : 성공예감 이대호입니다
■ 방송시간 : 7월 26일(수) 09:05-10:53 KBS1R FM 97.3MHz
■ 진행 : 이대호 편집장(와이스트릿)
■ 출연 : 조가연 이사(가우스벤처스)


◇이대호> 성공 예감 이대호입니다. 2부가 시작됐습니다. 저희가 지난번에도 AI 특히 챗 GPT가 나온 이후에 AI 관련된 시장 또 소비자들의 어떤 쓰임들 기능들 많이 달라지고 있는 것도 이야기를 했는데 이번에도 미래 생활 사전 시간에 가우스 벤처스의 조가연 이사와 함께 관련된 소식 이어가 볼게요. 어서 오세요.

◆조가연> 안녕하세요.

◇이대호> 안녕하세요. 지난번에 저희가 거의 한 40분 가까이 이야기를 했지만 관련된 AI 시장을 다 다루지를 못했어요.

◆조가연> 지난 시간에는 챗 GPT를 중심으로 대화형 또는 챗봇형 생성형 AI 서비스가 어떤 것들이 있고 유니콘들이 성장하고 있다는 것들을 맛보기였다면 사실 생성형 AI라고 하는 게 이런 챗봇에만 쓰이는 것들은 아니거든요. 뒤에 이미지나 영상이라든지 정말 다양한 산업 분야에 접목시킬 수 있는 분야들이 무궁무진하기 때문에 그런 것들을 좀 더 소개해 드리면 좋을 것 같습니다.

◇이대호> 맞습니다. 이게 참 범위가 아주 넓고 쓰임새가 무궁무진해서 오늘도 들어보시면 아주 유익할 것 같습니다. 우선은 생성형 인공지능이라고 하는 것. 이 기술 자체만 보면 어떨까요? 난이도나 이런 것들은.

◆조가연> 기술 자체는 굉장히 어렵기는 합니다. 우리가 쓸 때는 신기하고 편리하게 쓰이는 것처럼 보이지만 사실 이런 GPT 4로 대비되는 그런 챗봇형 서비스를 만들어내기까지는 정말 많은 소위 LLM이라고 불리는 대형 언어 모델이라고 하는 AI 모델을 만들어야 되고요. 그 모델을 만들기 위해서 영어면 영어, 한국어면 한국어 언어별로 굉장히 많은 학습용 데이터들이 들어가야 되기 때문에 기술을 개발하는 것 자체는 굉장히 오래 걸리고 어려운 일을 맞습니다. 다만 왜 이렇게 그러면 어려운 건데 많은 서비스가 등장을 하고 있느냐 우후죽순이라고 설명을 하자면 이미 글로벌 구글이라든지 마이크로소프트 같은 오픈 웨어로 대비되는 이런 기술 기업들이 내부에서 그동안 충분히 개발되어 왔던 게 이제 상용화 서비스에 내놓기 딱 좋은 타이밍이라고 보고 있는 거고요. 그 이후에는 일단 오랜 시간 동안 충분히 축적되어 온 데이터들이 있었고 또 AI 모델이 우리가 이렇게 그냥 상용 서비스로 잘 쓰기 위해서는 AI 반도체 칩도 충분히 성능이 좋아야 되거든요. 그런 것들도 이제는 대량으로 공급이 되고 있고 또 실시간으로 인터넷 상에서 서비스를 돌리기 위한 클라우드 기술이 발전되어 있고 이 클라우드를 잘 돌릴 수 있는 대규모 데이터센터들도 많이 설립되어 있다 보니까 이제는 인프라나 기술들이 일반 대중들이 쓸 만큼 생성형 AI의 개화 시기를 가져왔다고 하는 분석들이 많이 있습니다. 또 가장 중요한 건 그럼 이런 인프라가 만들어져 있을 때 실제로 이걸 서비스로 내놓을 수 있는 좋은 인력들이 있냐도 중요한데 전에 말씀드렸던 것처럼 구글이나 오픈 AI 같은 AI 선두 주자에 있는 인력들이 계속해서 재창업을 하고 있거든요. 이번에 투자를 많이 받았던 인플렉션 미국의 인플렉션 같은 스타트업 같은 경우는 오픈 AI를 제외하고 생성형 AI 분야에서는 가장 많은 투자금을 유치를 했는데 여기도 구글의 딥마인드 공동 창업자와 보통 직업용 SNS라고 불리는 링크드인 창업자가 같이 만든 회사이고요. 또 캐나다의 코이어 같은 곳도 구글 딥러닝 AI 엔지니어들이 나와서 재창업을 하고 있고 연쇄적인 창업가들이 나오면서 시장의 인력 풀도 충분히 있다고 보고 있는 상황입니다.

◇이대호> 그렇죠. 이런 기술자들 엔지니어들이 항상 어느 산업에서든 이렇게 또 한 회사에서 열심히 일하고 어느 정도 성과 나오면 또 퇴사에서 자기 지분 가지고 투자해서 또 만들고 연쇄 창업이 이루어지죠. 그런데 지금 챗 GPT 같은 대화형 인공지능 서비스도 꽤 많이 늘어나고 있습니다. 구글의 바드도 있고, 오픈 AI의 챗 GPT도 있고 메타도 관련된 거 준비한다고 하고 소비자들 입장에서는 너무 많아서 이제는 좀 헷갈릴 것 같아요.

◆조가연> 일반적인 챗 GPT 말씀해 주신 구글의 바드, 메타, 라마 같은 경우는 소위 일반 생성형 AI라고 부르는 분야에 속할 텐데요. 그러니까 이들은 챗봇 형태도 서비스를 하고 텍스트를 이미지로 바꿔주는 서비스도 하고 약간 일반적인 기술의 영역에 좀 더 가까운데 사실은 사용자가 그냥 대중적으로 쓰기에는 대동소이합니다. 어떤 게 조금 더 나한테 잘 맞다고 하는 선언은 있을 수 있겠지만 성능 자체는 크게 다르지는 않다고 보고 있고요. 다만 아직까지는 이런 일반 생성형 AI에서 오픈 AI의 챗 GPT가 압도적인 사용자를 가지고 있기는 합니다. 다만 그 회사들마다 우리가 특정 분야에 좀 더 강점이 있다고 강조는 하고 있는데 오픈 AI 같은 경우는 우리가 글자로 하는 건 전부 다 가장 잘한다, 논문도 할 수 있고 우리는 학술 논문부터 일반적인 텍스트는 다 된다고 하고 있고. 구글 같은 경우는 우리가 굉장히 많은 언어를 학습시켰기 때문에 영어가 아닌 비영어권 언어에 있어서는 정확도가 높다고 강조를 하고 있고요. 그리고 여기에서 조금 더 발전해서 지난 시간에 블룸버그 같은 경우도 금융 언어에 특화된 블룸버그 GPT를 공개했다고 얘기를 했는데 이것처럼 기반 기술을 가지고서 사용자가 원하는 영역에 특화된 GPT 서비스들이 나오고 있습니다. 블룸버그 같은 경우도 있고 포토샵으로 유명한 어도비 같은 경우는 이런 생성형 AI 기술을 가지고서 디자인 영역의 작업을 쉽게 해 주는 서비스를 내놓고 있고요. 또 디스크립트라고 대중적으로 알려져 있는 플랫폼은 아니지만 여기는 비디오나 팟 캐스트를 자동으로 편집하고 이런 소위 썸네일이라고 하죠. 이런 것들을 자동으로 뽑아주는 툴을 생성형 AI를 가지고 서비스를 하고 있거든요. 이것처럼 결국 사용자가 내가 어떤 작업을 하고 싶고 이걸 효율적으로 만들고 싶어 여기에 맞는 서비스를 잘 취사 선택해서 쓰는 게 제일 중요해 보입니다.

◇이대호> 그리고 멀티모달이라는 용어도 있습니다. 이게 약간 좀 용어는 어려울 것 같은데 이게 어떤 뜻인지 좀 쉽게 좀 풀어주세요. 멀티모달.

◆조가연> 간단하게 제가 지금 여기 방송을 하면서 주어진 글을 그냥 수동적으로 읽기만 하는 게 아니라 상대방을 보면서 서로 대화를 하고 공기를 느끼기도 하고 어떤 여기 보이는 이미지나 텍스트나 음성이나 비디오 같은 종합적인 감각들을 이용해서 작업을 하는 거잖아요. 보통 이런 것들을 멀티모달 그러니까 모달리티가 여러 가지가 종합되어 있다고 얘기를 하는 건데 이걸 컴퓨터에 적용을 하면 컴퓨터나 어떤 AI 모델이 마치 사람처럼 사람과 가장 유사하게 주어진 환경을 최대한 복합적으로 이해를 해서 작업을 한다고 이해를 하시면 제일 좋을 것 같습니다.

◇이대호> 그러니까 컴퓨터가 어떤 뉘앙스까지도 느끼고 막 그런 거예요?

◆조가연> 그러니까 기존의 챗 GPT의 초기 모델, 생성형 AI 초기 모델을 보면 만약에 말을 타고 있는 소녀를 그려줘라고 한다면 말의 형상이 우리가 인지하는 일반적인 말의 형상과 다르기도 하고 말의 형상이 소녀보다 크기도 하고 소녀가 말보다 훨씬 더 크기도 하고 그러니까 보통 우리가 세상을 인지하는 방식과 완벽하게 동일하지는 않거든요. 그러니까 왜냐하면 그 안에는 어떤 사람이 사물을 인지하는 인식이라든지 일반적인 세상에 대한 이해나 감각이 좀 덜 들어가기 때문에 보통 그렇다고 얘기를 하는데 최근에 등장하고 있는 멀티모달 AI 보통 오픈 AI가 내놓은 쳇 GPT를 기반으로 그림을 그려주는 그런 서비스를 상상해 보면 사람이 세상을 인지하는 것과 많이 유사해졌습니다. 어떤 물체들의 상대적인 크기라든지 어떤 물체에 있는 그림자라든지 어떤 그런 모양들도 마치 사람이 주변의 데이터를 종합적으로 사고하고 판단하는 것처럼 제시를 해 주고 있거든요. 그런 것들이 멀티모달 생성형 AI라고 얘기를 할 수 있고 대표적인 것들이 말씀드렸던 오픈 AI가 내놓았던 달리라고 하는 게 그림을 그려주는 방식인데 이건 단순히 그림만 그려주는 게 아니라 이대호 씨를 그려주는데 피카소 같은 화풍으로 그려줘라든지 고흐 같은 화풍으로 그려줘라고 하든지 그런 뉘앙스나 감각을 더할 수 있는 거고요. 오픈 AI뿐만이 아니라 구글 같은 경우도 이런 멀티모달 언어 모델을 내놓고 있고 마이크로소프트 같은 경우도 음성을 합성해서 음성형으로 출시할 수 있는 멀티모달을 내놓고 있어서 계속해서 멀티모달 AI 영역이 발전하고 있다고 보시면 좋겠습니다.

◇이대호> 그거를 우리가 뭔가 오감으로 인식을 할 수도 있고 저 컴퓨터가, 저 AI가 분위기 파악을 제대로 하네 이렇게 느낄 수도 있는 거고요.

◆조가연> 네, 그러니까 텍스트만 되었던 것에서 이미지랑 음성이나 비디오, 영상, 동작까지 확장을 하는데 그런 확장 과정에서 인간과 최대한 유사하게 학습하고 결과물을 뽑아낼 수 있는 기술이다라고 보시면 좀 더 편하게 이해하실 수 있겠습니다.

◇이대호> 혹시 이거를 국내에서도 할 수 있습니까? 국내 기업들. 스타트업이라든지 벤처기업들이.

◆조가연> 일단 생성형 AI 분야가 미국이 압도적으로 성장해 있기는 하고요. 그리고 이게 일단 막대한 데이터 세트와 오랜 기간과 좋은 인력들이 필요하다 보니까 해외에서는 먼저 멀티모달이나 이런 생성형 AI 모델들이 많이 공개되어 있습니다. 다만 국내 같은 경우는 아직은 한국어에 특화된 모델이 일반적인 상용화 수준까지 고도화되어 있다고 보기는 조금 어려울 것 같고요. 초기 단계다라고 볼 수 있을 것 같고요. 다만 먼저 앞서 서비스를 하고 있는 곳 중에 국내에서는 2021년도에 창업한 리튼 테크놀로지스라고 하는 스타트업이 있는데 여기는 챗 GPT랑 비슷한 한국형 GPT 서비스를 하고 있습니다. 그러니까 위튼이라고 하는 서비스를 실제로 검색해서 이용해 보실 수 있는데 채팅 서비스는 챗 GPT랑 거의 비슷하게 다만 한국어로 특화시켰다고 하는 장점이 있고요. 또 툴이라고 하는 서비스가 있는데 자기소개서나 블로그 문구나 쇼핑몰 기획이나 심지어 보도자료 같은 것들도 정해져 있는 툴에다가 내가 정보를 입력하기만 하면 원하는 방식으로 결과 값을 자동으로 만들어주는 그런 서비스가 있고요. 내가 어떤 보도 자료 양식을 만들었는데 너무 괜찮은 것 같아라고 생각한다면 이 리튼이 제공하고 있는 스토어 플랫폼에 들어가서 내가 만든 GPT 사용자 툴이라든지 챗봇 서비스를 서로 공유도 할 수 있는 그런 플랫폼이고요. 알려지기로는 지금까지 누적 가입자가 한 60만 명 정도 된다고 얘기를 하고 있습니다.

◇이대호> 리튼. 이거는 우리나라 서비스고.

◆조가연> 국내 서비스이고요. 다만 사용하고 있는 모델은 GPT 서비스의 일부를 가져오고 구글의 팜2 모델도 가져오고 해서 여러 가지 대형 언어 모델들이 복합적으로 이용되고 있습니다.

◇이대호> 이거는 누구나 써볼 수 있는 거고, 국내 서비스고 또 한글로 지원이 되는 글을 써주는 플랫폼. 뤼튼. 이미지, 소리, 영상. 글자는 아주 기본이고요. 더 점점 더 진화를 하고 있는데 이걸 IT 대기업들도 가져다가 붙이거나 또 활용도가 많을 거 아니에요.

◆조가연> 앞서 말씀드린 것처럼 구글이나 마이크로소프트 같은 대형 IT 기업들에게 유리한 산업이기도 하고요. 그래서 생성형 AI 모델들은 많이 만들어져 있습니다. 네이버 같은 경우도 2021년도부터 한국어에 특화된 생산형 AI 모델 소위 하이퍼클로바라고 하는 걸 만들어서 출시를 했고 최근에는 거기에서 훨씬 더 업그레이드를 해서 그냥 생성형 AI가 아니라 초거대 AI라고 불리는 하이퍼클로바X라고 하는 걸 다음 달에 공개하기 위해서 지금 테스트를 하고 있다고 보도자료가 나오고 있는 상황이고요. 사실 네이버 같은 경우도 거의 국내 검색엔진 사업을 20여 년 동안 해왔기 때문에 생각해 보면 네이버 블로그나 지식인이나 뉴스 같은 글자 콘텐츠가 굉장히 많이 쌓여 있잖아요. 그렇기 때문에 한국어 생성형 AI 모델을 텍스트 분야에서 만들기로는 가장 잘할 수 있다고 주장을 하고 있고 또 본인들이 이런 블로그나 지식인 콘텐츠를 직접 가지고 있기 때문에 우리는 콘텐츠 저작권 분야에서도 문제를 해결할 수 있다고 얘기를 하고 있는 상황입니다. 카카오 같은 경우도 AI 자회사 카카오 브레인을 통해서 여러 가지 생산용 AI 모델을 내놓고 있는데 GPT랑 비슷한 코GPT가 일단 나와 있고요. 또 멀티 모델 영역에서는 이미지를 만들어주는 칼로라고 하는 생성형 AI 그리고 영상 판독을 할 수 있는 AI 기반 서비스 나와 있고요. 앞서 말씀드린 칼로 같은 경우는 최근에 사용자들의 카카오톡, 프로필, 배경 같은 것들을 생성형 AI로 만들어주는 서비스를 내놓기도 했었습니다.

◇이대호> 그래요. 카카오톡, 프로필, 사진 이런 거 고민하시는 분들 많은데 그것도 AI로 맞춤형으로 만들 수가 있다. 그리고 그 오픈AI에서 만든 챗GPT 같은 경우에는 최근에 플러그인이라는 그러니까 접목해서 쓸 수 있는 서비스가 많아진다면서요.

◆조가연> 그러니까 오픈AI 챗GPT를 써보신 분들은 아시겠지만 들어가면 마치 채팅창처럼 내가 어떤 제안을 하거나 명령을 내리고 그걸 텍스트로 그 결과 값을 받아보는데 그동안에는 좀 제한되는 것들이 많이 있었습니다. 그런데 오픈AI가 플로그인 서비스를 발표를 하면서 외부에 있는 호텔 서비스나 쇼핑몰 정보들을 연동을 해서 오픈AI 챗GPT 안에서 호텔 예약도 하고 숙박도 하고 항공권도 예약할 수 있게 하겠다는 플러그인 서비스를 붙였고요. 이런 것들을 국내 생성형AI 스타트업들도 시도를 하고 있는데 사실 이렇게 되면 국내 포털 사이트에 굳이 들어가서 내가 어떤 것들을 검색하거나 굳이 호텔 예약 전용 사이트를 방문할 필요가 없어지는 거죠. 그렇기 때문에 이 오픈 AI의 플러그인이 최대한으로 고도화가 된다면 일반 포털 사업자 아니면 숙박이라든지 맛집을 예약하는 플랫폼들이 사용자를 뺏길 수 있다는 어떤 위협감들이 나오고 있고요. 그리고 생성형 AI 플랫폼의 가장 큰 장점은 사용자에게 가장 편의성을 주기 위해서 어떤 광고성 결과값을 제공을 한다거나 보통 웹 포털이 제공하는 우선순위로 보여주는 노출되는 것들이 보통 광고 상품이잖아요. 그런 것들을 좀 덜 보여준다거나 그리고 클릭이라든지 페이지 뷰 기반으로 광고를 하는 것들을 가장 줄이고 있는데 이렇게 된다면 기존의 포털 사업자나 기존의 인터넷 비즈니스들이 보통 많이 활용했던 그런 광고 모델들도 조금 위축될 수 있다는 전망은 나오고 있습니다.

◇이대호> 그렇죠. 신승호 님이 농담하는 AI까지 나오겠네요. 그런데 이거는 채팅AI를 통해서 이미.

◆조가연> 되고 있죠.

◇이대호> 잘 물어보면 되죠. 예를 들어서 내가 손주들, 10살짜리 손주들 만나서 이야기할 건데 재미난 이야기거리 어떻게 뽑아줘. 뭐 이런 식으로.

◆조가연> 그걸 오픈AI 챗GPT에서 하실 수 있습니다.

◇이대호> 이미 하실 수 있다는 거죠. 이미 그런 세상에 와 있습니다. 0425님 리튼 검색해도 안 나오는데 상세하게 알려주세요. 리튼이 아니라 뤼입니다, 뤼. 위 발음, 위 할 때. 뤼튼. 제 발음이 안 좋은가요?

◆조가연> 아니요, 일단 제가 잘못 말한 것 같은데, 뤼튼 맞습니다.

◇이대호> 뤼튼. 뭔가 타이핑을 치다, 쓴 글자, 써진 것이라는 뜻의 뤼튼입니다. 회사 이름을 어렵게 지었네요. 이 친구들이. 지금도 저도 검색 잠깐 해봤는데 금방 나오네요. 그래서 이게 우리들도 실생활에서 사용을 할 수도 있고 친구들끼리도 주고받고 가족들끼리도 진짜 자녀분들에게도 또 먼저 알려줄 수도 있고 한 번씩 한번 써보시길 바라겠습니다. 유료도 있는데 또 무료로 활용할 수 있는 범위도 있더라고요. 이게 투자나 협업을 기대할 수 있는 새로운 기회도 될 수 있을까. 뭔가 기회 요인도 한번 찾아볼까요?

◆조가연> 일단 아직은 대부분의 회사들이 비상장에 머물러 있는 상황이기 때문에 어떤 상장 시장에 주식처럼 투자를 자유롭게 할 수 있는 상황은 아닐 것 같고요. 다만 상장되어 있는 IT 대기업들의 움직임을 보실 수는 있습니다. 그러니까 아직까지는 국내 IT 대기업들이 어떤 인프라라든지 소위 기반 모델 파운데이션 모델이라고 불리는 생성형AI들을 출시하고 있고 이걸 가지고서 앞서 말씀드린 스타트업들과 어떤 데이터 협업이라든지 파트너십을 이어가고 있거든요. 뤼튼 같은 경우도 본인들이 사용하고 있는 생성형AI의 네이버가 가지고 있는 하이퍼클로바를 활용을 하고 있고 또 네이버 같은 경우는 최근에 출시할 초거대 AI 하이퍼클로바X 같은 경우를 일부 스타트업들에게 먼저 공유를 하겠다고 발표를 하기도 했습니다. 또 카카오 같은 경우도 카카오 브레인이 만들어놓은 텍스트와 이미지를 결합한 멀티모델 AI 칼로 같은 경우를 주로 커머스나 엔터테인먼트 업종에 있는 스타트업들에게 먼저 제공하겠다고 프로그램을 운영하고 있고요. 덩달아서 또 한 번 주목해볼 만한 시장은 한때 유행했던 AI 스피커 시장입니다. 많이 회자가 됐던 상품인데 지금은 사실 좀 덜 쓰이는 것 같긴 한데요.

◇이대호> 3만 원, 5만 원에 살 수 있어서 집집마다 있어서 저희도 집에 한 두세 개는 잠들어 있습니다.

◆조가연> 뭐 아마존이나 네이버, 카카오, SKT 같은 곳들이 이런 IA 스피커들을 내놨었는데 말씀해 주신 것처럼 사실은 사용성이 조금 제한적이거나 말한 것들을 정확하게 이해하지 못한다는 점이 사용자의 경험을 좀 낮췄던 것 같아요.

◇이대호> 답답하죠.

◆조가연> 그런데 사실 멀티모델 생성형 AI가 많이 발전하면 음성과 텍스트를 연동하는 기술들이 많이 고도화될 수 있거든요. 실제로 사람처럼 대화가 가능한 챗GPT가 등장을 하면서 언어 이해력이 높아진 음성 AI가 발달하고 있다라고 전망을 하고 있고 그렇게 된다면 이런 AI 스피커로 대표되는 이런 음성형 인터페이스. 즉, 사물과 사람이 음성으로 대화하는 이런 인터페이스가 훨씬 더 본격화될 것이라고 얘기를 하고 있습니다. 실제로 일본의 도요타 같은 경우는 원래 도요타 자동차의 아마존 에코 서비스를 음성인식 기술을 도입을 원래 했었었는데 최근에 이걸 챗GPT를 활용해서 고도화시키고 있다고 얘기를 하고 있거든요. 예를 들어서 자동차에 탑승할 때 기름이 얼마 남았는지 알려줘, 언제 엔진오일을 갈아야 하는지 알려줘, 이런 것들을 음성으로 확인을 하고 음성으로 대답을 받고 약간 차량 관리 비서처럼 활용할 수 있는 거죠. 이렇게 된다면 어쩌면 그동안 외면받았던 그런 AI 스피커 시장으로 다시 한 번 활성화될 수 있다는 계기는 될 것 같습니다.

◇이대호> 그러면 훨씬 더 편리해지겠네요. 실생활이. 그리고 우리 주변에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 알게 모르게 우리 주변으로 많이 침투해 있을 거 아니에요.

◆조가연> 이제는 TV에서 정말 손쉽게 광고로도 보실 수 있는데.

◇이대호> TV 광고에서요.

◆조가연> 네, 전에도 말씀드렸지만 삼성생명이 최근 내놓은 TV 광고에 아래 가장 작게 하단에 작은 글자로 이 광고는 생성형 AI로 제작되었습니다. 이미지나 영상 모두 그렇게 되어 있거든요. 그러니까 거기에 들어가는 AI가 만든 음악 같은 경우도 활용이 되고 있는데.

◇이대호> 배경 음악도 AI로 만든 거고.

◆조가연> 네, 이미지나 영상이나 등장인물도 전부 AI로 작업한 모델들입니다.

◇이대호> 그러니까 전부 다 AI로 만든 광고다, TV 광고.

◆조가연> 그런 게 삼성생명뿐만이 아니라 롯데리아 같은 경우도 새로운 신규 버거 광고 음악을 AI가 만들었다고 한 적이 있고요. 그러니까 이런 음악들 그러니까 특히 삼성생명의 TV 광고 음악을 제작한 게 국내의 포자랩스라고 하는 스타트업인데 여기가 2018년도에 설립돼서 작년부터 이런 AI 배경음악 구독 서비스 또는 AI 음악 작곡 서비스를 내놓기 시작했습니다. 주로 일반 고객들보다는 유튜버나 틱토커 같은 배경 음악이 필요한 크리에이터들이 주 고객이고요. 내가 원하는 장르나 테마나 분위기에 따라서 원하는 스타일로 음원을 제작하고 다운로드를 할 수 있고요. 그렇기 때문에 다른 상용화된 일반 음악을 쓰는 것보다는 크리에이터들이 저작권 문제에서 벗어나 있다는 장점임을 강조하고 있는 상황이고. 또 음원 같은 경우도 수동적으로 받는 게 아니라 수정을 할 수도 있습니다. 내가 어떤 피아노 같은 특정 악기 소리를 더 활용하고 싶어, 더 줄이고 싶어라는 것도 가능하고 어떤 멜로디를 더 써줘라고 하는 것도 가능하고요. 현재까지는 월 1만 원에서 3만 원 후반대까지 구독형으로 쓸 수 있고 실제로 이렇다 보니까 콘텐츠를 많이 만드는 기업들 아니면 커머스 기업들 같은 곳들이 고객사인데 크래프톤 같은 게임 회사들도 지금 쓰고 있다고 얘기를 하고. CJ ENM 같은 경우는 작년에 이 포자랩스에 투자를 해서 2대 주주 지위를 확보했다고도 보도 자료가 나온 바 있습니다.

◇이대호> 이런 거 진짜 음원 작곡 하나 작곡가한테 맡기면 엄청 비싼데. 그리고 또 마음에 들지 않은 음원 나오면 또 돈이 아깝기도 하고. 그런데 이거를 작곡까지도 AI가 해준다. 그것도 내가 관현악단처럼 만들어줘, 아니면 브라스 밴드가 하는 걸로 만들어줘 하면은 또 그 느낌도 살릴 수가 있는 거고. 대단합니다. 그런데 혹시 이게 AI가 만든 거라고는 하지만 그 음원이 어디 좀 저작권 문제가 좀 부딪힐 가능성이 있지 않을까요? 어서 벗겨온다라든지.

◆조가연> 생성형 AI 분야에서 최근 화두되고 있는 것이 AI 모델을 학습시키는 그 원재료를 어디서 가져오느냐.

◇이대호> 그렇죠.

◆조가연> 그거 저작권은 문제가 없냐가 화두가 되고 있는데 포자랩스가 지금까지 밝히기로는 데이터 학습에 사용되는 원재료 그 음악은 자사 내부에서 작곡한 음원들만 쓰고 있다고 얘기를 하고 있습니다. 실제로 내부에 실용 음악 같은 것들을 전공한 작곡 팀들을 보유하고 있고요. 한 67만 개 정도의 음원 데이터를 활용을 하는데 우리가 직접 만든 것만 쓰고 있다고 얘기를 하고 있습니다. 자기들이 직접 만든 음원을 장르나 악기 종류나 연주하는 방법이나 각종 음역대, 화성 같은 세부 정보를 AI 모델에 학습시키고요. 그리고 1차 작곡뿐만이 아니라 이걸 보통 음악에서 믹싱한다라고 하죠. 편곡한다거나 이런 것들 후작업도 AI가 하고 있기 때문에 음악의 저작권부터 유통과 이런 구독형 모델 판매까지 우리는 문제가 없다고 설명을 하고 있습니다. 다만 글로벌 시장에서 일부 이런 AI 생성형 AI 회사들이 저작권 문제가 계속 지속되고 있어서 마이크로소프트나 오픈AI나 캐나다의 코히어 같은 곳들은 AI 모델을 학습시키는 데 사람이 생성한 인간이 생성한 자료는 최대한 활용을 줄이겠다고 이야기를 하고는 있는 상황입니다.

◇이대호> 진짜 AI가 끝이 없습니다. 끝이 없습니다. 또 하나 신기한 게 우리가 미래 인류가 더 윤택하게 살기 위해서 평균 수명 더 늘리기 위해서 좋은 약들 많이 개발이 돼야 할 텐데 사실 신약 개발하는 것도 가능성이 매우 희박한 일에 도전을 하는 건데 신약 개발까지 도와주는 AI가 있어요.

◆조가연> 사실 전통적인 약 개발이라고 하는 건 앞서 얘기해 주신 것처럼 정말 몇 년부터 수십 년이 걸리기도 하고 들어가는 R&D 비용이나 인력이나 이런 게 막대하고요. 생성형 AI라고 하는 게 결국 없는 것들을 만들어내는 건데 이게 확장해서 보면 신약 개발 가능성이 있는 어떤 새로운 약물 분자라든지 구조라는 것들도 생성을 할 수가 있습니다. 그래서 AI 신약 개발이라고 하는 것들의 대부분이 사실 생성형 AI를 이미 쓰고 있다고 보시면 좋을 것 같고요. 우리가 챗GPT를 생각해 보면 대규모 AI 언어 모델이 정말 다양한 텍스트를 학습시켜서 새로운 텍스트를 만들어내고, 대화를 만들고, 문서를 요약하는 작업들도 하고 있지만 이게 확장되어서 동일한 AI 모델로 수학 정리를 한다거나, 어떤 단백질의 화학 구조, 단백질이나 어떤 화학 구조를 예측한다거나 그런 복잡한 작업들까지 지금 발전을 하고 있는 상황이거든요. 그렇기 때문에 화학 구조나 약물의 속성이나 이런 것들을 대규모로 학습을 하고, 이미 존재하고 있는 약들과 유사한지, 아니면 이 약물이 어떤 특허로 등록될 가능성이 있는지 아니면 이게 컴퓨터 속의 상상 속의 분자인 것뿐만 아니라 실제로 합성할 수 있는지까지도 자동으로 추리고 있고요. 그리고 이것들을 보통 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 가상으로 합성을 해서 이거 정말로 약 개발할 수 있는 어떤 후보 물질이 될 수 있나 그런 가능성까지 개발하는 생성형 AI들이 정말 다양하게 쓰이고 있는 상황입니다.

◇이대호> 어떻게 보면 그 가능성의 조합일 테니까 AI에 힘을 빌리면 더 빨라질 수도 있겠네요. 그런데 최근에 증시에서도 그렇고 신약 개발, 바이오 관련주들은 완전히 외면당하고 있거든요. 고금리 시절이니까 그런 것도 있겠고 바이오 분야의 벤처 기업들, 스타트업들도 투자를 많이 못 받아서 또 힘들어 하기도 하는데 이런 AI 기술을 접목시키면 조금 그래도 돈 줄이 좀 들어올 수 있을까요?

◆조가연> 바이오 기업들이 특히 어려운 게 R&D 비용 투여는 막대하게 하는데 거기에서 정말 바늘 하나 같은 가능성을 찾기가 어렵기 때문이잖아요. 그렇기 때문에 돈을 계속 투입하지만 이게 실제로 성공할지를 모른다는 불안감이 있는 것이고요. AI 신약 개발도 물론 그렇긴 하지만 AI 기술을 도입하면서 그 가능성 또는 성공 가능성을 계속 키워줄 수 있다는 기대감이 있는 것 같습니다. 그래서 요즘에 보면 올해 초부터 특히 글로벌 시장에서 전통적인 제약사와 AI 스타트업 간의 어떤 M&A라든지 파트너십이 증가를 하고 있는데요. 백신 개발로 유명해졌던 바이오엔텍 같은 경우는 인스타딥이라고 하는 스타트업을 한 우리 돈 9700억 원 정도의 올해 초에 인수를 했습니다. 이 인스타딥 같은 경우는 신약 개발과는 전혀 관련이 없고요. 기업들을 위한 어떤 운영 효율성을 높여주는 AI 모델을 개발하는 곳인데 바이오엔텍 백신 개발사가 이 회사를 인수를 해서 우리 신약 개발에 여기가 가지고 있는 AI 모델을 적용하겠다고 얘기를 하고 있는 상황이고 글로벌 제약사 일라이릴리 같은 경우도 AI 신약 개발하고 있는 엑스탈 파이라고 하는 회사랑 한 2억 5000만 달러 정도의 계약을 체결을 했습니다. 그렇게 해서 너희들이 가지고 있는 머신러닝이나 딥러닝이나 자연어 처리 기술을 우리한테 제공을 해줘 그래서 우리가 AI 신약개발 플랫폼을 구축할 게라고 돈을 쓰고 있고요. 이미 나스닥에 상장에 있는 리커전 같은 경우는 우리가 AI를 접목을 해야겠다고 해서 생성형 AI를 개발하는 스타트업 두 곳을 인수를 하기도 했습니다. 그만큼 정말 많은 돈이 쓰이고 있고 딥마인드나 엔비디아 같은 전통 IT 기업들도 이 신약 개발 분야에 들어오고 있어서 어떻게 보면 올해가 AI 신약개발 분야에서는 정말 큰 손 또는 큰 딜이 나올 만한 시기가 아닌가라고 보고 있습니다.

◇이대호> 그리고 저희가 오늘 오늘의 경제 뉴스 시간 때도 의사라든지 의료계 인력이 많이 부족해지고 있다 이 소식을 전해 드렸거든요. 그런데 만약에 의사분들을, 의료진을 AI가 좀 거들어줄 수도 있을까요? 도와줄 수도 있을까요?

◆조가연> 미국 같은 경우는 보건복지부 발표를 보면 일손이 부족한 의사가 한 9만 명 정도 될 것이다, 2025년도까지. 9만 명 정도 된다고 예측을 하고 있고 가장 큰 업무 부담이 이 서류 기록 작업이다라고 얘기를 하고 있습니다.

◇이대호> 차트쓰는 거 같은 거.

◆조가연> 그렇다 보니까 미국 같은 경우는 의사를 위한 생성형 AI 스타트업들이 최소한 최근 한 5년 사이에 15곳, 20곳 이상 등장을 했고요. 투자도 많이 받고 있습니다. 대표적으로 원격 의료를 제공하고 있는 텔라닥 같은 경우는 마이크로소프트의 손을 잡아서 어떤 비대면이나 가상 진료를 자동으로 기록해 주는 차트 기록 서비스를 제공하고 있고요. 또 의사가 환자를 만나면서 나누는 대화들을 자동으로 기록해서 정해진 포맷으로 만들어주는 작업도 하고 있고요. 마이크로소프트 같은 경우는 또 다른 의료 클리닉인 카보넬스 같은 곳들이랑 협업을 해서 GPT4를 의료기록에 적용을 이미 하고 있습니다. 아무래도 한국보다는 미국이 이런 의료용 생성형 AI에 있어서는 먼저 앞서 나가고 있는 상황입니다.

◇이대호> 최혜자 님이 오랜만에 들어왔더니 진행자가 바뀌었네요라고. 지난 3월에 바뀌었는데요. 오랜만에 오셨습니다. 자주 오세요 최혜자 님. 저는 AI 아닙니다. 저는 살아있는 사람이고요. 이대호라고 합니다. 그런데 진짜 이 AI가 어디까지 다 대체할지 무서워 죽겠습니다. 지금 우리가 환자를 도와주는 인공지능 비서도 나올 수 있다 얘기 들었고 신약 개발에도 AI가 쓰이고 있다. 그런데 광물 자원을 채취하는 데도 AI가 쓰여요?

◆조가연> 이게 광물자원 같은 경우도 전 세계 퇴적물이나 광물 매장지가 어디에 있는지 위치를 예측하고 매장량을 추측하고 또 매장량 대비 우리가 실제로 채굴할 때 수익성이 얼마나 날 수 있을지 그리고 이게 채굴 가능성이 얼마나 높은지 AI 알고리즘이 쓰이고 있는데 이걸 가지고서 최근에 유니콘에 오른 게 미국 캘리포니아의 코볼드 메탈이라고 하는 회사입니다. 여기는 AI 알고리즘을 활용해서 구리나 리튬이나 코발트 같은 이런 금속이 어디에 가장 많이 매장되어 있고 어디를 채굴하면 가장 우리가 많은 생산량을 얻을 수 있는지를 지금 하고 있는 회사이고요. 실제로 아프리카나 북미나 호주 같은 6개 이상 지역에서 이미 이 AI 기술을 적용한 광물 채취를 진행하고 있습니다.

◇이대호> 신기하네요. 여기에 빌게이츠가 투자를 했다고요?

◆조가연> 빌게이츠가 본인이 가지고 있는 청정 에너지 투자 펀드를 가지고서 투자를 했는데 여기는 빌게이츠뿐만이 아니라 알리바바의 마윈이나 아마존 제프 베이조스도 이미 참가를 해 있는 펀드고요. 이게 앞서 들으셨던 그런 구리, 리튬, 코발트 같은 게 사실은 청정 에너지, 2차 전지, 전기차, 그린테크 이런 여러 가지 메가 트렌드랑 맞아떨어지는 영역들이 있는데 여기에 생성형 AI 더해지면서 소위 앞서 말씀드린 것처럼 완전히 메가 트렌드 회사이다라는 주목을 받고 있고 이거는 코볼트 메탈 뿐만이 아니라 캐나다의 다른 회사들도 IBM과 협업해서 유사한 AI 기반 광물 채굴을 시도를 하고 있습니다.

◇이대호> 신기하네요. 신기하다는 이야기가 입에서 계속 나옵니다. 혹시 우리 생활하고 가까운 소비재 영역에서 이 생성형 AI를 잘 활용할 수 있는 분야도 또 있을까요? 어떤 게 있을까요?

◆조가연> 모기 퇴치제를 생성형 AI로 만들고 있는 회사가 있는데요.

◇이대호> 모기 퇴치제요?

◆조가연> 네, 여기는 조향을 할 수 있는 기술을 AI로 만들고 있는 스타트업입니다. 오도르라고 하는 회사인데 여기 역시 구글 리서치 인력들이 분사를 해서 창업을 했고 구글 벤처스에 투자를 많이 받았고요. 여기도 마치 신약 개발처럼 분자 구조를 가지고서 이 분자가 실제로 만들어지면 어떤 냄새가 날까를 추측을 하는 AI 알고리즘을 개발을 했고 이걸 가지고서 일종의 냄새의 지도를 가지고 있습니다. 그래서 모기 같은 경우도 아프리카에서는 말라리아나 뎅기열 같은 게 모기를 매개로 발병하는 질환인데 모기들이 기피할 수 있는 향기나 냄새 조합, 분자 조합을 생성형 AI로 만들고 있고요. 그렇기 때문에 만약에 사람이 어떤 냄새라든지 향기의 알러지를 가지고 있다고 한다면 그 알러지를 발생시키지 않는 향수, 알러지를 발생시키지 않는 로션 같은 것도 개발할 수 있다고 얘기를 하고 있습니다.

◇이대호> 0643 님. 아이언맨2에서 자비스가 새로운 물질을 찾아주잖아요 라고. 새로운 물질 그게 신약 개발이 될 수도 있는 거고 향수가 될 수도 있는 거고 모기 기피제. 모기가 제일 싫어하는 향을 찾아줄 수도 있는 거고 그런데 그 중에서 나의 특성에 맞춰서 내가 알러지 있는 거는 또 빼고 이런 식으로도 맞춤형으로. 혹시 우리나라 기업들은 어디까지 왔는지 이 AI 기술 수준 좀 알려주세요.

◆조가연> 아직까지 수면 위로 올라왔다고 하는 회사들에서는 글자 생성형 챗봇 같은 것들 또는 오디오나 비디오 생성형 AI 서비스를 중심으로 성장을 하고 있고요. 그럴 수밖에 없는 게 ㅅ생성형 AI를 만드는 데 정말 수백, 수천만 달러가 들어가기 때문에 아직까지는 한국에서 성장 단계에 있기는 어려울 것 같다고 얘기드리는 게 맞을 것 같습니다. 비디오 영역에서는 딥브레인 AI라고 하는 회사들이 이런 챗GPT 기반으로 대화형 AI 키오스크 같은 것들을 만들고 있고 네오사피엔스 같은 경우도 실제 인물의 목소리를 학습시켜서 그러면 어떤 글이든 그 사람의 목소리처럼 읽어주는 마치 이대호 님의 목소리를 학습시키면 어떤 글이든 이대호 님의 목소리로 읽어주는 그런 기술들을 가지고 있고요. 파운데이션 모델. 보통 기반 기술이라고 불리는 이런 거대한 것들은 네이버나 카카오나 LG 같은 대기업의 인프라에서 속속 나오고 있는 상황입니다.

◇이대호> 그리고 아까 많은 분들도 CCTV로 이거를 AI 관련해서 감시하는 세상이 올 것 같다라는 말씀도 해 주셨는데 이미 중국에서는 그게 보편화돼 있더라고요. 그래서 무단횡단하는 사람 얼굴 찍어가서 그 집으로 통지서. 과태료 통지서 바로 보내기도 한다고 하고 중국에서의 생성형 AI 기술 현황은 좀 어때요?

◆조가연> 중국은 지금 오픈 AI라든지 영미권에서 만들어진 생성형 AI 서비스는 막혀 있는 상황이고요. 자체 모델 개발에 집중을 하는 것 같습니다. 지금까지 나와 있는 공개된 보도 자료를 보면 중국의 바이두 같은 경우도 챗봇 어니를 한번 공개한 적이 있고 다만 조금 정확도가 낮다라는 지적은 있었고요. 알리바바 같은 경우도 챗GPT랑 유사한 대형 언어 모델을 공개를 했고 본인들이 가지고 있는 가전제품이나 채팅앱 플랫폼에 접목을 시키겠다고 얘기를 하고 있는 상황입니다. 마윈이 한번 돌아와서 주목받았던 앤트그룹 같은 경우도 GPT 스타일의 언어 모델을 개발을 하고 있고 그 외에 텐센트나 제이디닷컴 같은 곳들도 자체적인 챗GPT를 개발하고 있어서 사실은 중국 같은 경우는 실제로 AI용 반도체라든지 CPU가 수급이 얼마나 되고 있는지는 모르겠지만 이런 인프라가 충분히 갖춰진다면 언어 모델에서는 데이터가 많을 것 같아서 한번 주목해 볼 만한 시장이긴 합니다.

◇이대호> 그리고 마지막으로 이게 작년 말까지만 하더라도 신기했고 올해 초에는 굉장히 열풍이 불었고 최근에는 많이 대중화가 되고 있는 것 같은데 혹시 이걸 통해서 유망한 산업, 유망한 업종 이렇게 좀 내다보자면 어떤 데가 떠오를까요? 너무 많기는 한데.

◆조가연> 두 가지로 현실적으로 본다면 생성형 AI 자체를 개발하는 것보다는 생성형 AI 모델들을 가지고서 아까 말씀드린 특정 영역별로 얼마나 사용자들이 원하는 숨어 있는 수요를 찾아내는 서비스를 만들어낼 수 있느냐가 시장에서는 볼만한 영역인 것 같고요. 또 좋은 데이터들을 많이 구축하고 있는 것들도 글로벌 시장에서 인수합병이 많이 이뤄지고 있습니다. 그만큼 매력적인 데이터를 누가 많이 가지고 있느냐도 봐야 될 것 같고 중장기적으로는 이런 생성형 AI가 완벽하게 일반화된다면 결국에는 앞서 말씀드린 것처럼 저작권이라든지 보안 이슈가 많이 생길 텐데요. 실제로 그래서 요즘에 주목받고 있는 분야 중에 하나는 기밀 컴퓨팅이라고 해서 컨피덴셜 컴퓨팅 분야라고 불리는데 회사들마다 되게 기밀 정보들이 많이 있을 거잖아요. 아니면 영업 비밀이라든지 이런 것들은 생성형 AI 학습에서 배제되도록 한다거나 민감한 고객 정보나 프라이버시를 침해하지 않을 수 있는 이런 생성형 AI를 보완하는 영역들도 중장기적으로 커질 수밖에 없다고 얘기를 하고 있고요. 그래서 대부분의 클라우드 대기업이나 AI 칩 제작사나 이런 생성형 AI 회사들이 보안 컴퓨팅 분야에는 내부적으로 또는 외부 스타트업들과도 투자라든지 인수합병 파트너십을 많이 해가고 있는 상황입니다.

◇이대호> 2095번님께서 미션 임파서블6에서 총리의 목소리를 재생해서 비밀 문서에 접근하는 장면도 나온다고.

◆조가연> 이미 하실 수 있죠. 지금은.

◇이대호> 홍두식 님이 이대호 편집장님. 이야, 이야 소리만 들리는 것 같다고.정말 신기한 서비스들이 많아서 저도 한 바닥 적었습니다. 지금 이미지, 음성, 글쓰기, 음원, 비디오, 오디오, 광물 채굴, 의료 지원, 조향 어떤 기업들이 있는지 다 적어놨습니다.

◆조가연> 원고를 드리겠습니다.

◇이대호> 저 한번 나중에 하나하나 찾아서 한 번씩 써보려고요. 오늘도 꼼꼼한 이야기 감사합니다. 가우스벤처스의 조가연 이사였습니다. 고맙습니다.

◆조가연> 네, 감사합니다.