1. 생성형 AI (Generative AI) 란?
최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 많은 사람들에게 잘 알려진 ChatGPT는 OpenAI에서 2022년 11월 30일에 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇입니다. ChatGPT는 대규모 AI 모델인 'GPT-3.5' 언어 기술을 기반으로 하여 사용자가 입력한 대화를 통해 다양한 답변을 주고받을 수 있는 서비스를 제공합니다. ChatGPT는 단순한 질문에 대한 답변을 넘어서 논문 작성, 번역, 음악 작곡, 코드 작성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 놀라운 가능성을 보유했고, 이러한 AI 기술을 우리는 '생성형 AI'라고 부릅니다.
생성형 AI(Generative AI)는 데이터를 분석하고 학습한 후, 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 하며, 주로 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등 다양한 형태로 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다.
그렇다면 기존의 인공지능 기술과 생성형 AI의 차이점은 무엇일까요?
쉽게 설명하자면 아래 그림의 내용과 같습니다.
기존의 인공지능 챗봇은 정해진 질문에만 답변할 수 있는 한계가 있었습니다. 하지만 생성형 AI를 적용한 챗봇은 사전에 정해지지 않은 신규 질문이나 다양한 상황을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 즉, 생성형 AI는 단순히 콘텐츠의 패턴을 학습하는 것을 넘어, 콘텐츠의 생성자 역할과 생성된 콘텐츠를 평가하는 판별자가 함께 작용하여, 지속적으로 새로운 콘텐츠를 생성해내는 기술입니다.
이러한 특성 덕분에 생성형 AI는 더 많은 창의성과 유연성을 제공하며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 중요한 도구로 자리매김하고 있습니다. 앞으로 기술의 발전에 따라 생성형 AI가 열어줄 수 있는 새로운 가능성에 대해 기대가 크기 때문에 많은 기업에서 생성형 AI를 활용하고 있습니다.
2. 생성형 AI의 활용
실제 기업의 활용 사례를 하나씩 알아보기 전에 설문조사 하나를 먼저 보겠습니다. 생성형AI연구원(원장 노규성)은 생성형 AI 역량 개발 및 프롬프트 디자인(AIPD) 자격 활성화를 위한 전략 개발과 관련하여 업계, 학계 및 연구계 종사자 127명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과를 발표했습니다.
첫 번째 항목인 '생성형 AI 활용 효과 조사 결과'에 따르면, 응답자의 27.6%가 생성형 AI의 효과를 매우 크다고 평가했으며, 56.7%는 효과가 있다고 응답했습니다. 이는 많은 사람들이 생성형 AI를 통해 긍정적인 효과를 경험하고 있음을 시사합니다.
두 번째 항목인 '생성형 AI를 활용해 해결하는 분야'에서는 보고서 작성(54.3%), 전략 기획 및 의사결정(51.2%), 통계 및 데이터 분석(37.8%), 이미지·영상 콘텐츠 제작(26.8%), 자동화 및 최적화(16.5%), 예측 모델링(14.2%), 기타(8.7%) 순으로 집계되었습니다. 응답자들은 전략 및 분석, 콘텐츠 제작 및 기술적 접근 분야에서 생성형 AI를 활용하여 효율성을 높이고 있다는 분석 결과가 도출되었습니다.
이러한 설문조사 결과를 통해 많은 사람들이 다양한 분야에서 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 증대시키고 있다는 것을 확인할 수 있었습니다. 저 역시 회사 업무를 수행함에 있어, 맞춤법 교정부터 복잡한 코딩 질문 해결까지 광범위한 분야에서 생성형 AI를 적극 활용하고 있습니다.
3. 생성형 AI를 활용한 해외 기업 사례 : 엔비디아(NVIDIA)
먼저 생성형 AI의 시대에 더욱 두각을 나타내고 있는 해외 기업, 엔비디아(NVIDIA)에 대해 알아보겠습니다. 일반적으로 엔비디아는 GPU(그래픽카드) 제조업체로 잘 알려져 있지만, 오늘 소개할 내용은 헬스케어 분야에 특화된 플랫폼, ‘엔비디아 바이오네모(NVIDIA BioNeMo)’입니다.
‘엔비디아 바이오네모’는 신약 개발을 위한 전문 생성형 AI 플랫폼으로, 12개 이상의 생성형 AI 모델과 클라우드 서비스를 통해 컴퓨터 기반 신약 개발 생태계를 지원합니다. 이 플랫폼은 신약 개발에 필요한 파운데이션 모델의 개발, 사용자 맞춤화, 그리고 효율적인 배포 서비스를 제공합니다.
‘엔비디아 바이오네모’는 단백질 구조 예측, 단백질 서열 생성, 분자 최적화, 생성 화학, 도킹 예측 등 다양한 영역에서 사전 학습된 생체 분자 AI 모델 컬렉션을 제공합니다. 이를 통해, 컴퓨터 기반 신약 개발 기업은 추론과 맞춤화를 위한 사용자 친화적인 API를 활용하여 광범위한 사용자들이 쉽게 모델을 이용할 수 있도록 지원합니다.
제약 회사의 신약 개발 팀은 ‘엔비디아 바이오네모’를 활용하여 분자 서열, 구조, 기능 및 의미에 대한 기본 요소를 분석하고, 원하는 특성을 지닌 새로운 분자를 생성하거나 설계할 수 있는 가능성을 높입니다. 이는 연구원이 신약 후보물질을 더 정밀하게 선별할 수 있도록 도와주며, 비용과 시간을 많이 소요하는 물리적 실험의 필요성을 크게 줄여줍니다.
‘엔비디아 바이오네모’는 생성형 AI를 헬스케어 분야에 혁신적으로 도입하여 신약 개발의 효율성을 극대화하고 있습니다. 다양한 생성형 AI 모델을 통해 연구원들이 보다 신속하고 정확하게 신약 후보물질을 선별할 수 있도록 지원함으로써, 앞으로의 헬스케어 산업에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
4. 생성형 AI를 활용한 국내 기업 사례: KTDS
다음으로 소개해드릴 곳은 국내 기업의 사례입니다. 생성형 AI의 시대에 발맞춰 다양한 솔루션에 AI 기술을 접목하여 업무 효율성을 높이고 있는 기업 KTDS의 사례인데요. KTDS는 자사의 여러 솔루션에 생성형 AI를 탑재해 혁신적인 변화를 이루고 있습니다. 지금부터 같이 주요 솔루션을 알아보겠습니다.
1. 앤트봇(Antbot)
앤트봇은 KTDS의 자동화 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 솔루션으로, 단순 반복 업무는 물론 고도의 판단력이 요구되는 업무까지 자동화하는 기능을 제공합니다. 특히, AI 코파일럿을 탑재하여 사용자의 편의성을 높이고, 운영 중 발생할 수 있는 에러에 대한 대응 능력을 강화하였습니다. 또한, Low Code 방식과 LLM(거대 언어 모델)을 활용하여 누구나 쉽게 RPA를 이용할 수 있도록 지원하는 점이 큰 장점입니다. 이를 통해, KTDS는 업무 효율은 85% 상승시키고, 시간은 3000시간이나 절약할 수 있을 정도로 업무 효율성을 극대화하고 있습니다.
2. 비스트(BEAST)
비스트는 대용량 트래픽 처리가 뛰어난 API 게이트웨이 솔루션입니다. 글로벌 제품 대비 30% 이상 빠른 데이터 처리 속도와 뛰어난 대용량 트래픽 안정성을 자랑합니다. 또한, API 매시업 등의 신규 기능을 추가하여 유연성과 기능성을 강화하였습니다. 2024년도 하반기에는 이상징후 탐지 및 장애 감지 기능을 LLM 모델을 통해 적용할 예정으로, 트래픽 처리 능력이 더욱 향상될 전망입니다.
3. AI:ON U (아이온 유)
AI:ON U는 기업이 보유한 데이터 및 내부 문서와 같은 IT 자원을 생성형 AI와 연결해주는 AI 서빙 플랫폼입니다. 이 플랫폼을 통해 비개발자도 코딩없이 쉽게 AI 서비스를 만들 수 있으며, 영업, 교육, 경영지원, 고객 응대, 업무 지원 등 다양한 분야에 최적화된 생성형 AI 챗봇을 제공할 수 있습니다. 이는 기업의 업무 효율성을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다.
KTDS는 생성형 AI를 통해 기존 솔루션에 혁신을 더하고 업무 효율성을 극대화하고 있습니다. 앤트봇, 비스트, AI:ON U와 같은 다양한 솔루션을 통해 고객과의 관계를 강화하고, 효율적인 비즈니스 환경을 조성하는 데 기여하고 있습니다.
앞으로도 저희 KTDS가 더욱 더 다양한 분야에서 생성형 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고, 지속적인 기술 발전과 혁신적인 접근을 이어가기를 기대해보면서 오늘의 포스팅 마치도록 하겠습니다. 감사합니다 😊😊
▶ 이미지 출처
https://www.newsdream.kr/news/articleView.html?idxno=50081
https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0005733602
https://blog.naver.com/nvplaysw/223657527767
https://www.etnews.com/20240722000059
https://n.news.naver.com/mnews/article/016/0002150102
https://www.monews.co.kr/news/articleView.html?idxno=121449
https://www.ktds.com/company/about_ci.jsp
https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=123541