AI 스마트팩토리, 무엇이 다를까?

기계에게 명령하면 대답만 해주는 것을 넘어,

움직이고 수행하는 모습. 상상해 보셨나요?

 

최근 생성형 AI를 공장이나 산업에서 사용하는 방법에 대해 연구가 활발하지요.

로봇이 사람의 말 맥락을 이해하고 움직이니 사람이 반복적인 일을 따로 수행할 필요가 없어졌습니다.

과거에는 자동화된 공장에서 에러사항이 생기면 프로그래밍 전문가가 이 문제를 해결해주었어야 했는데, 이제는 AI가 스스로 문제를 분석하고 해결합니다.

이렇다 보니 프로그래밍을 하던 고급 인력이 아닌 기계를 빠삭하게 알고 있는 공장장이 중요해졌습니다.

또, 행사 등을 위해 드론을 사용할 때 과거에는 전문가들이 코드를 만들어줬어야 했는데,

이제는 비전문가가 말로 명령해도 AI가 탑재된 드론이 명령을 이해하고 실행합니다.

 

한번 상상해 볼까요?

당신이 목이 말라 음료를 마시고 싶다고 가정해 봅시다.

하지만 안타깝게도 당신은 몸을 일으켜 음료를 가져올 의지가 없군요.

챗GPT에게 말합니다.

 

"나 목마른데 마실 것 좀 찾아줘."

챗GPT가 묻습니다.

"어떤 음료를 원하세요?"

"당이 높지 않고 시원한 음료로 부탁해."

"제로콜라를 얘기하시는 것 같네요."

 

그리고 드론이 날아가 제로콜라를 당신 앞으로 가져옵니다.

챗GPT가 코코넛 워터로 날아가는 파이썬 코드를 스스로 짠 것이죠.

 

생성형 언어모델이 스마트 팩토리에 어떻게 적용되는지 위 사례를 보면 아실 수 있겠죠?

뿐만 아니라 다른 로봇들도 대화형 AI를 탑재하는 연구들이 성황입니다.

 

달리로 그린 AI 로봇과 대화하는 사람

 

 

 

 

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AI 스마트팩토리 기계들

다이내믹스 로봇공합기업은 음성모듈과 카메라가 탑재된 로봇 개가 있는데, 구글의 챗GPT를 붙여 마치 로봇 개가 사람과 대화하는 것처럼 보이게 합니다.

구글의 시각-언어-행동(VLA) 모델을 탑재한 RT-2 로봇은 스스로 학습하기도 합니다.

사람들이 직접 데이터를 학습시키지 않아도 여러 연결된 로직을 통해 스스로 정보를 분류하고 확률에 의해 정답에 가까운 답을 만들어내죠.

구글이 만든 언어모델 팜(PaLM)-2를 장착한 모델도 마찬가지로 자연어처리로 사람의 명령을 이해하고 필요한 행동을 합니다.

아직 동작에 미흡한 부분이 있지만 대단한 기계의 발전이라 할 수 있을 것 같습니다.

 

AI는 언어모델에 따라 훈련 데이터가 다르고 과금체계도 다릅니다.

분명 실무적 고민과 선택이 필요한데요.

그럼에도 더 이상 신사업들의 AI 분야를 빼놓을 수 없기에 기업들이 AI분야에 적극적인 관심을 가져야 할 것 같습니다.

 

 

대화형 AI, 라마-2

메타에서 만든 언어모델 라마(LLaMA)도 관심을 많이 받고 있죠.

라마는 챗GPT와 달리 언어모델 소스 코드를 공개했습니다.

현재 다양한 형태로 계속 수정되고 있어 많은 사람들이 기대를 가지고 있는 생성형 AI인 것 같습니다.

 

챗GPT의 대항마로는 앤트로픽(Anthrophic)이 만든 클로드와 베드락(Bedrock) 플랫폼도 있습니다.

우리나라 SK텔레콤과 아마존에서 어마어마한 투자금을 받으며 성장 중인 앤트로픽은,

챗GPT를 만든 오픈 AI출신 연구원들이 공동 설립한 스타트업이기도 합니다.

물론 국내에도 네이버의 하이퍼클로버X 서비스를 제공하고 있습니다.

 

 

모바일과 생성형 AI시장, 어떻게 갈까?

생성형 언어모델의 큰 문제는 효율성입니다.

챗GPT의 하루 유지비는 70만 달러로 2023년 5월에만 손실이 5억 4천만 달러입니다.

사용인구가 18~34세가 전체의 60%이다 보니 방학기간인 7~8월 동안 트래픽이 한 달에 10%씩 빠졌지요.

연령층이 낮고 유료서비스를 사용하는 고객층이 적다 보니 수익모델이 부족하다는 문제가 있는 것입니다.

 

사용성의 문제도 고민해 볼 만합니다.

정보를 채워야 하는 과제용으로는 좋지만 전문작업에 적용하기에 얼마나 활용도가 있을지, 챗GPT 등의 대화형 AI가 내놓는 대답들이 그 정도의 퀄리티가 있는지 의심스러운데요.

그래서 구글은 최근에 생성형 언어모델을 활용할 수 있는 다양한 응용서비스를 제공하기도 했습니다.

라이프스타일, 생활 조언 등 사람들이 사용할 수 있는 다양한 형태로 가공해서 발전시키려 노력하고 있지요.

이런 변화가 같은 의미를 정리해 보자면 아래와 같습니다.

 

1. 챗GPT의 사용성을 높이기 위한 방안

 

2. 기업별 특화 서비스 등장과 이로 인해 기업별 강점을 고민

 

3. 효율과 비용 최적화 위해 오픈소스 기반 파트너십 증가

 

4. 생성형 AI를 내 삶에서 어떻게 활용할지 관심

 

5. AI를 활용해 기존 플랫폼과 전환되는 새로운 플랫폼들 변화

 

 

 

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스마트폰이 등장했을 때 열광했지만 곧 대중들은 익숙해졌고, 어느새 스마트폰 내 플랫폼들(카카오톡, 배달의민족 등)은 자연스레 우리 삶에 들어왔습니다.

지금 네이버는 하이퍼클로버X에 큰 투자를 하고 있는데요.

네이버 CEO는 네이버의 세 번째 변화, 네 번째 스테이지라고 말하기도 했습니다.

데스크톱에서 모바일로 변화, 네이버스토어로 변환에 이어 생성형 AI 변화가 일어나고 있습니다.

 

즉, 변화의 역사를 보면 지금이 또 다른 변화를 맞이해야 하는 시점인 것 같습니다.

생성형 AI는 크고 광대하기에 기업 하나가 감당할 수 있는 수준은 아닌데요.

각 기업들이 유기적인 네트워크와 플랫폼을 통해 서로 협력하는 파트너십과 제휴가 필요해 보입니다.

해외의 기업들처럼 우리나라 기업도 생성형 AI 시장을 선두 하며, 새로운 생태계를 마련해 도래해 오는 AI시장에서 흔들리지 않기를 바랍니다.