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생성AI의 부상과 산업의 변화, 남은 과제는?

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생성형 AI 등장 이후 AI 기반의 변화와 혁신 없이 살아가기 힘든 시대가 되었습니다. 생성 AI는 이용자 요구에 따라 능동적으로 결과를 생성해 내는 인공지능 기술인데요. 입력된 데이터를 통해 텍스트, 이미지, 비디오 형태의 결과물을 만들어 제공합니다.

검색 효율성에서 정보 신뢰성으로…생성형 AI가 몰고 온 지각변동

생성 AI 기술이 구현된 대표적 서비스인 ChatGPT는 검색 시장의 판도를 바꾸어 놓았습니다. 기존에 사용자는 유효 키워드를 찾아 정보를 검색하고, 필요한 정보를 스스로 선택하고 취합했습니다. 반면, 생성 AI는 일상적인 구어체로 질문해도 사용자 의도를 파악해 완성된 문장 형식으로 가장 가까운 답을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 기존 검색엔진에서는 볼 수 없는 서비스죠.

생성 AI는 사용자와 나눈 모든 대화를 기억합니다. 이러한 데이터에 기반하여 검색량이 쌓일수록 맞춤형 정보 제공이 가능해지는데요. 생성 AI는 개인화된 맞춤형 정보를 제공함으로써 검색의 효율성을 극대화해 나가고 있습니다.

학습 데이터를 기반으로 생성된 정보는 신뢰성과 함께 편향된 정보에 대한 우려도 있습니다. 정보 검색 시장은 효율적 검색에서 이제 신뢰할 만한 정보 제공이라는 새로운 패러다임으로 전환에 직면해 있습니다.

생성 AI가 촉발한 산업별 변화

생성형 AI를 중심으로 인공지능의 활용성과 가치가 상승하면서, 인공지능의 산업 적용사례도 빠르게 증가하고 있는데요. 생성 AI를 접목하며 다양한 부가가치를 만들어내고 있습니다.

먼저 제조 분야에서는 생성 AI를 활용해 제품 디자인과 품질 향상에 활용하고 있습니다. 과거 제품 데이터를 분석해 시제품 및 새로운 제품 디자인을 제작하고, 제조 공정에서 발생하는 결함을 탐지하고 있습니다. 생산 현장에서는 단순 반복적인 업무를 대체하여 생산성을 높이는 데 활용하고 있습니다.

유통마케팅 산업에서는 자동문구 생성을 활용한 맞춤형 응대로 업무 혁신을 꾀하고 있습니다. 생성 AI가 작성한 문구를 활용해 제품 홍보들 작성, 고객 문의 응답, 마케팅 이메일을 비롯해 각종 커뮤니케이션에 이용하고 있습니다. 이밖에 물류의 동선 추천(예: 운임을 고려한 최적 배송경로)이나 고객 주문 오류 정리 등 광범위하게 활용할 수 있습니다.

금융 분야는 생성 AI 도입에 적극적인데요. 기존 서비스의 혁신과 새로운 서비스 발굴을 위한 노력이 활발합니다. NVIDIA 조사에 따르면 글로벌 금융회사의 20%가 대화형 AI를 도입 중(2023.2월 현재)입니다. 국내 금융기업 또한 생성 AI를 활용해 업무 자동화로 생산성을 제고하고, 개인 맞춤형 금융 투자 상품 개발에 활용하고 있습니다.

생성 AI는 의료 현장에서 임상실험, 의료교육, 맞춤형 진단 및 상담 등 다방면에 활용되고 있습니다. 축적된 의료정보에 생성 AI를 접목하면 임상실험을 효율적으로 진행할 수 있습니다. 임상실험은 치료를 받는 환자와 비교할 수 있는 통제집단이 중요한데요. 생성 AI를 활용하면 실제 환자 데이터를 기반으로 합성 데이터를 낮은 비용으로 빠르게 만들 수 있습니다.

이 밖에도 예비 의사들이 질병을 파악하고 진단하는 데 도움이 되는 풍부한 교육 경험을 제공하며, 맞춤형 환자 진단과 상담에도 활용이 가능합니다. 약물 처방 및 의료 제언에 성과를 보이고 있으며, 이 같은 결과가 치료의 질을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 보고 있습니다.


디지털 전환에 맞춰 변화의 바람이 부는 가운데 교육계도 생성 AI 활용에 대한 관심이 뜨겁습니다. 생성 AI 열풍으로 교육 방식과 평가의 근간이 뒤바뀌고 있는데요. ChatGPT가 가진 문서 작성 및 요약 기술을 활용해 다양한 보고서 및 에세이 작성, 방대한 자료 요약 등 교육 현장에서 보조도구로 사용하고 있습니다. 과제나 자료 만드는 시간이 줄어드는 대신, 토론과 발표에 더 많은 시간을 할애하는 ‘창의력, 문제해결력 교육’으로 중심이 옮겨가고 있습니다.

AI 활용 능력은 미래세대가 갖춰야 할 핵심 역량으로 인공지능 시대의 교사의 역할은 지식 전달자에서 학습 코칭, 사회‧정서적 멘토링의 역할로서 구성원의 학습경험을 디자인(LXD·Learning Experience Development)하는 데 집중해야 할 것입니다.

만능 AI 꿈꾸는 ‘플러그인(Plugins)’ 생태계

전방위적으로 생성 AI를 접목한 다양한 서비스가 창출되고 있는 가운데, 오픈 AI의 ‘플러그인(Plugins)’을 필두로 AI 기반의 앱 생태계가 구축되어 가고 있습니다.
플러그인은 아이폰에 앱을 설치해 다양한 기능을 이용하는 것처럼, 외부 기업에서 만든 서비스나 기능을 끌어오는 것을 말합니다. 오픈 AI가 ChatGPT의 제한적 기능을 극복하기 위해 외부 서비스를 연동한 플러그인을 개발한 것인데요.

새로운 인공지능 생태계를 열어가는 플러그인 ChatGPT는 84개(2023. 5월 기준)의 서드파티 플러그인과 자체 개발 브라우징 플러그인을 제공 중이며, 쇼핑, 결제, 여행 예약 같은 외부 서비스를 편리하게 이용할 수 있도록 지원합니다.

뤼튼테크놀로지와 네이버 등 국내 기업도 생성 AI 플러그인 생태계 구축을 추진하고 있습니다. 마케팅 문구 생성을 지원하는 뤼튼테크놀러지는 자사 AI챗봇 ‘챗뤼튼’과 50여 가지 콘텐츠 생성 기능을 갖추고, 외부 서비스 연동을 위한 플러그인 기능을 통합한 ‘뤼튼2.0’ 출시했습니다.

네이버는 올 8월 한국어에 특화된 초거대 생성AI 플랫폼인 ‘하이퍼클로바X’을 공개하고, 검색 외에도 쇼핑, 여행 예약 등에 자사 서비스를 적용할 예정인데요. API를 통한 다양한 AI 어플리케이션 서비스 발굴을 추진 중입니다.

생성 AI 시대 혁신과 신뢰를 위한 선결과제

생성 AI가 새로운 국가 경쟁력으로 부상하며 다양한 산업군에서 부가가치를 만들어 내고 있지만, 아직 풀어가야 할 과제들이 남아있는데요. 수많은 데이터를 학습, 조합해 새로운 창작물을 내놓는 생성 AI 특성상 학습 데이터에 내재된 편향 가능성, 정보 신뢰성에 대한 이슈는 지속적으로 화두가 되고 있습니다.

또다른 이슈로 저작권 문제가 첨예하게 대립 중입니다. AI가 웹에서 가져다 학습하는 데이터가 누군가의 저작물이기 때문에 창작자의 저작권을 보호해야 한다는 의견과 AI 산업 발전을 위해 저작권 면책을 줘야 한다는 의견이 맞서고 있습니다.

국회는 적법하게 저작물에 접근하는 조건 하에 AI 학습을 위한 ‘크롤링’(데이터 자동 수집 및 저장 기술)을 허용하겠다고 밝혔지만 이 법은 지난해 발의돼 현재 국회에 계류돼 있는 상태입니다. 유럽, 중국, 미국을 포함해 AI 규제 필요성 논의가 활발해지는 상황에서 개발사의 선제적인 AI 윤리 준수, AI 적합성 인증을 포함한 법제도 정비가 필요합니다.

국내 기업들이 생성형 AI 기술을 내놓고 있는 가운데 우리도 실정에 맞는 법제도를 마련해 인공지능 산업에 활력을 줄 필요가 있습니다.

* 위 콘텐츠는 소프트웨어정책연구소의 ‘생성AI의 부상과 산업의 변화’를 편집재가공하여 발행한 콘텐츠입니다.