2022년 11월 챗GPT가 등장하고 난 뒤, 불과 1년여 지났을 뿐인데, AI 기술이 무서울 정도로 급진전을 보이고 있다. AI 빅뱅이란 말이 결코 과장된 표현이 아닐 것 같다는 생각이다. 구글이 음성과 이미지를 이용해 직관적으로 검색이 가능한 생성형 인공지능 '제미나이'를 출시했다. 이용자들은 대화를 통해 자유롭게 원하는 주제를 검색할 수 있다. 제미나이가 탑재된 새 검색 기능은 미국을 시작으로 순차적으로 다른 국가에도 적용돼 연말까지 10억 명에게 제공한다고 한다.
검색 엔진에 생성형 AI를 탑재한 것은 구글 검색 등장 이후 25년 만의 가장 큰 변화로서 검색 혁명을 예고하고 있다. 잘 나가고 있던 오픈AI와 MS는 강력한 도전을 맞은 셈이다.
이보다 하루 앞서 오픈AI는 음성 기반의 AI 비서 'GPT-4o'를 공개했다. 더 빠른 응답은 물론 사용자의 목소리와 표정을 통해 감정까지 유추해 대답할 수 있다. MS도 지난 5월 20일 생 성형 AI인 코파일럿을 갖춘 PC 신작을 공개했다. 인터넷 연결 없이도 AI를 사용할 수 있도록 한 ‘온디바이스 AI PC’다. 애플도 생성형 AI를 탑재한 모바일 서비스를 공개할 예정이다.
빅테크들은 자신들이 우위를 보이는 영역에서 생성형 AI 서비 스를 적용해 사용자들을 유인하려는 피 튀기는 경쟁을 전개하고 있다. 한국 테크들은 어디에서 강점을 보여줄 것이며, 과 연 안방을 넘어 글로벌 경쟁에서 살아남을 수 있을 것인가.
AI 시대, 기업들은 어떻게 대처할 것인가?
글로벌 시장조사기관인 가트너는 ‘2024 10대 전략기술 트렌드’에서 2026년에는 기업의 80% 이상이 생성형 AI를 업무에 적용하게 될 것으로 예측했다. 가트너는 생성형 AI를 업무에 활용하고자 할 때, 자사의 비즈니스적 가치와 기술적 타당성을 고려해 우선순위를 정해야 한다고 말했다. 그러지 않을 경우, 업무의 혼란을 초래함은 물론 AI 기술 적용에 따라 과다한 비용 발생, 비즈니스 가치와는 동떨어진 편리성 증가, 특히 심각한 보안 문제가 발생할 수 있음을 지적했다.
가트너는 고객들을 대상으로 상품과 서비스를 사고, 팔며 거래하는 AI ‘커스터봇(customer+bots 합성어)’이 등장해 2029년쯤에는 기업들의 비즈니스 도구로 본격 활용될 것으로 전망했다. 따라서 가트너는 커스트봇을 적용하기 위해 각 기업은 적용 대상, 기술, 예상되는 효과 등에 관한 세밀한 검토 작업이 필요할 것이라고 밝혔다.
가트너는 또 막대한 전력을 사용하는 AI와 클라우드의 기술 적용은 환경과 사회적 가치, 거버넌스 등 ESG와 조화 를 이뤄야 하는 시급한 과제도 안고 있다고 지적했다. 이 문제는 개별 기업에만 맡겨서는 해결될 수 없으므로 정부와 전문 공공기관 및 민간단체, 산업계와 유기적으로 소통하여 필요한 솔루션과 산업 전반의 실행계획이 신속하면서도 조화로움과 유연성을 잃지 않고 제공돼야 함을 시사하고 있다.
아마존 CTO인 워너 보겔 박사의 2024년 이후 미래 기술 전망도 곱씹어 볼 만하다. 보겔 박사는 올해 생성형 AI의 거대언어모델(LLMs)에서 의미 있는 진화를 보일 것으로 전망하면서 문화적으로 다른 국가와 사회의 데이터들을 학습하게 될 것이라고 말했다. 다시 말해 오픈AI와 MS, 구글의 생성형 AI가 한국과 일본, 중국, 아랍어권 등에서 충분히 위력을 발휘할 수 있 을 것이라는 얘기다.
오픈AI가 최근 일본과 협력을 강화하 는 것은 이런 자신감에서 비롯된 것 아닌가 여겨진다. 우리 나라 AI 기업들이 결코 방심해선 안 될 대목이다.
워너 박사는 여성 헬스케어 분야의 도약을 예상했다. AI 기술이 온라인 여성 헬스 전문 플랫폼과 디바이스에 적용돼 이 분야의 폭발적인 증가를 전망했다. 인구의 절반을 차지하는 여성들이 의료와 건강기술에 보다 용이하고 저렴하게 접근하게 해준다는 구상이다. 선진국의 의료 시스템은 고비용 구조가 치명적인 약점이며, 한국도 선진국의 고비용 구조를 닮아가고 있는 시점에서 AI 기술의 헬스케어 접목은 획기적인 돌파구가 될 수 있을지로 모른다.
보겔 박사는 AI가 프로그래밍하는 시대가 열렸다고 밝혔다. 이는 SW가 모든 분야로 급속히 확산하는 대중화 시대가 열림과 동시에, 이전보다 훨씬 효과적이고 저비용의 SW 개발이 가능하게 됐다는 의미다. 즉 그간 SW 개발에서 피할 수 없었던 지루하고 반복적인 코딩 작업을 AI의 도움으로 상당 부분 해소할 수 있게 됨으로써, SW의 전방 위적인 발전과 적용을 기대할 수 있다.
AI 기술이 산업 전반에 영향을 미침에 따라 각 기업 업무와 생산 현장 인력들이 어떻게 기술 발전을 쫓아갈 것인가가 시급한 현안을 떠오르고 있다. 보겔 박사는 이런 기술 교육과 훈련 분야에서 AI 기술이 접목되면서 진화될 것으로 내다봤다. 이것은 AI로 인한 실업자 증가와 AI에 의한 새로운 일자리 창출 사이의 갭 문제를 AI로 풀어나간다는 발상이다. 이 분야는 정부와 산업계, 노동계가 합심하여 풀어나가야 할 과제로서 지금이라도 정부가 선제적으로 나서서 대처해야 할 것으로 보인다.
