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[애플경제 김향자 기자] 챗GPT나 ‘바드’ 등 생성AI가 보급되면서, 이들과 같은 ‘파운데이션’ 모델을 어떻게 잘 활용하느냐에 모든 기업들의 성패가 달려있다는 전망이 나오고 있다.

생성AI가 출현하면서 기존의 AI를 사용해왔던 많은 기업들은 이제 새로운 AI전략을 고민해야 하는 상황이 되었다. 실제로 국내 AI솔루션 업계도 최근 활발하게 파운데이션 모델을 활용하고 있는 추세다.

챗GPT 기반의 대화형 챗봇을 최근 개발한 AI솔루션 기업인 ㈜메이팜소프트의 권참바회 팀장은 “고객 데이터를 기반으로 챗GPT와 연계하고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 지식베이스를 생성함으로써 자연스러운 대화형 챗봇을 지원하고 있다”면서 “그 결과 미처 ‘준비되어 있지 않은 질문들’에 대해 답변하지 못하는 기존 챗봇과는 달리, 전혀 준비되지 않은 질의에 대해서 완벽한 답변을 제공할 수 있다”고 최근 자사의 R&D노력을 소개했다.

“파운데이션 모델 보완․추가, 모델링”으로 최적화

이 역시 자사의 AI솔루션 개발을 위해 생성AI 기반의 파운데이션 모델을 최적화한 결과로 해석된다.

그래서 “기존 AI챗봇들보다 풍부한 데이터를 갖추고, 더욱 자연스러워졌고, 설문조사나 상담사 기능도 가능하며, 인사이드 뷰 기능도 갖추고 있다.”고 강조했다.

이처럼 과거와는 달리, 파운데이션 모델을 어떻게 보완, 추가하고 새롭게 모델링하느냐에 따라 두드러진 차별화가 가능해졌다. 종래 오픈소스로 공개된 알고리즘을 활용하여 AI솔루션을 개발하던 경우 기업들 간에 AI모델 성능이 그다지 차이가 없었던 것과는 크게 대조를 이룬다.

그렇다보니 국내외를 막론하고, 챗GPT 등 생성AI 기반 파운데이션 모델이 새로운 AI기술 경쟁이 핵심 수단으로 부각되고 있다.

KB금융지주경영연구소는 이에 “기업들이 이러한 파운데이션 모델을 도입하여 자사의 데이터를 추가 학습하는 방향으로 AI 도입 전략이 변화하고 있다”면서 “이에 따라 AI를 자체적으로 개발하려는 성능 경쟁보다 자사의 비즈니스에 최적화된 방안을 강구하는 것이 더욱 중요해지고 있다.”고 향후 전개될 흐름을 나름대로 전망하고 있다.

실제로 디지털치료나 헬스케어 부문에 이같은 파운데이션 모델링을 접목하는 경우가 이에 해당된다. 국내 스타트업인 ㈜미임팩트의 강 모 대표는 “근골격계 질환에 대한 (파운데이션 모델 기반의) 비대면 상담 챗GPT을 개발했다”면서 “이는 기존 챗GPT가 물리치료사의 상담 답변 등 추가 학습을 통해 병원에 가기 전에 쉽고 빠르게 통증 부위에 대한 솔루션을 받아볼 수 있도록 한 것”이라고 설명했다.

그는 또 “운동을 얼마나 효과적이고 정확하게 하는가 하는 것도 역시 AI가 측정해준다.”면서 “챗GPT 상담을 통해 어떤 동작을 해야 통증이 완화되고, 어떤 관리를 지속해야 하는지에 관한 맞춤 운동을 추천해주곤 한다”고 소개했다. 파운데이션 모델링을 헬스케어에 적용한 전형적인 사례인 셈이다.

막대한 자원․비용, “우수한 성능만이 살아남는 길”

물론 파운데이션 모델은 막대한 자원과 비용이 투입되어야 성능을 향상시킬 수 있다. 그래서 앞으로도 빅테크가 이들 시장을 주도해 나갈 것으로 예상된다. 그럴수록 “우수한 성능을 보여주지 못하면 시장에서 살아남기 어려울 것”이란게 전문가들의 예상이다.

국내에서도 역시 대기업들이 이 분야를 주도하고 있다. 챗GPT와 같은 파운데이션 모델을 자사의 실정에 맞게 다양한 형태로 변형, 활용하는 것이다.

SK텔레콤의 경우는 사내 데이터 유출을 방지하기 위해, 외부와 완전히 분리된 사내 망에 전용 챗GPT를 도입했다. 임직원들은 이를 이메일 초안을 작성하거나, 번역 또는 정보 검색 등 업무에 활용하고 있다. “다만 한 번에 전송할 수 있는 데이터량을 2KB(약 400자)로 제한하고 사용 기록을 추적하는 기능을 추가하여 혹시 모를 사고에 대비하고 있다”는 KB금융연구소의 설명이다.

이에 따르면 또 ‘카카오’는 임직원들이 별도 교육을 통해 파운데이션 모델을 경험하고 노하우를 공유하고 있다. 외부 강사 또는 내부 개발자들이 나서 GPT 활용 방법과 업무 활용 사례 등을 공유하고 있다.

반면에 삼성전자는 사내 기밀이 유출될 것을 우려, 챗GPT, 바드, 빙 등과 같은 생성형 AI 서비스 사용을 잠정적으로 제한한 바 있다. 지난 3월 삼성전자의 한 엔지니어가 사내 반도체 설비 계측 관련 소스코드를 챗GPT에 올려 기밀이 유출된 사건이 발생했기 때문이다.

KB금융연구소는 이런 현실에서 “이러한 파운데이션 기술을 어떻게 비즈니스에 잘 녹여내느냐가 기업 경쟁력에서 중요한 요소가 될 것”이라며 “특히 (중소기업들로선) 파운데이션 모델을 도입할 경우, 종류와 버전에 따라 비용이 다르게 책정되어 있으므로 신중한 선택이 필요하다”고 조언한다.