주요 시사점
ChatGPT의 괄목할 만한 성과는 인공지능 연구에 대한 막대한 자금 지원에 박차를 가했고, 그 결과 이 분야에서 이전에는 볼 수 없었던 획기적인 전망과 진전이 이루어졌습니다.
단어 임베딩 및 의미 분석과 함께 벡터 데이터베이스를 사용하는 시맨틱 검색은 보다 정확하고 맥락에 맞는 결과를 제공함으로써 검색 알고리즘 방법론을 크게 변화시켰습니다.
인공지능 에이전트 개발과 다중 에이전트 스타트업의 궁극적인 목표는 자체 평가, 오류 수정, 여러 주체 간의 협력 노력을 통해 완전한 자율성을 달성하는 것입니다.
ChatGPT의 괄목할 만한 성과로 인해 기술 기업들은 인공지능(AI) 연구에 자원을 할당하고 자사 제품에 AI 기능을 통합하는 효과적인 방법을 결정하게 되었습니다. 이 전례 없는 시나리오는 AI가 달성할 수 있는 것의 초기 단계에 불과합니다.
첨단 AI 기술의 등장은 정교한 대화형 에이전트와 이미지 생성 시스템에만 국한되지 않습니다. 실제로 다양한 산업을 변화시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 지닌 몇 가지 유망하면서도 고도로 이론적인 혁신이 다가오고 있습니다.
벡터 데이터베이스를 이용한 시맨틱 검색
이미지 출처: Firmbee.com/ Unsplash
개인의 검색 경험을 개선하기 위해 현재 고급 시맨틱 검색 기술이 검토되고 있습니다. 현재 검색 엔진은 특정 키워드에 집중하는 알고리즘 접근 방식을 활용하여 최종 사용자에게 관련성 있는 데이터를 제공합니다. 하지만 키워드에 지나치게 의존하면 문맥 이해가 제한되고, SEO 조작과 관련된 부도덕한 마케팅 전술이 등장하며, 복잡한 쿼리를 작성할 때 발생하는 문제로 인해 최적의 검색 결과가 나오지 않는 등 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다.
시맨틱 검색은 단어 임베딩과 시맨틱 매핑을 활용하여 결과를 제시하기 전에 문의의 중요성을 이해한다는 점에서 기존 검색 방법과 다릅니다. 따라서 단순한 키워드 매칭이 아닌 내포된 의미에 따라 결과를 제공합니다.
시맨틱 검색의 개념은 상당 기간 동안 존재해 왔지만, 이러한 유형의 검색 기능과 관련된 계산 요구 사항과 리소스 집약성으로 인해 기업에서 실제로 구현하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
실행 가능한 접근 방식은 텍스트 데이터의 벡터 표현을 생성한 다음 광범위한 벡터 리포지토리에 보관하는 것입니다.이 방법론은 검색 결과를 관련성 있는 콘텐츠로 제한하여 쿼리 응답을 신속하게 처리하는 동시에 계산 수요를 크게 줄여줍니다.
Pinecone, Redis, Milvus와 같은 유명 기술 기업들은 최근 추천 시스템, 검색 엔진, 콘텐츠 관리 시스템, 챗봇 등 다양한 애플리케이션을 위한 고급 시맨틱 검색 기능을 제공하는 벡터 데이터베이스 개발에 자원을 집중하고 있습니다.
AI의 민주화
반드시 기술 발전을 나타내는 것은 아니지만, 수많은 저명한 기술 기업들이 인공지능을 널리 알리는 데 관심을 표명했습니다. 그 결과, 오픈 소스 AI 모델은 현재 학습 과정을 거치고 있으며 조직이 적합하다고 판단되는 대로 이를 채택하고 개선할 수 있는 광범위한 라이선스 매개변수가 발급되고 있습니다.
월스트리트 저널은 메타가 엔비디아 H100 AI 가속기를 구매하고 있으며, OpenAI의 최신 GPT-4 모델과 경쟁하는 AI를 개발하는 것을 목표로 하고 있다고 보도했습니다.
GPT-3을 능가하는 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)의 부재는 독점 정보 유출에 대한 우려 없이 LLM의 잠재력을 최대한 활용하고자 하는 기업에게 큰 제약이 되어 왔습니다. 그러나 Meta가 보다 관대한 라이선스 계약을 체결한 동급 제품을 곧 출시할 예정이므로 조직은 지적 재산 노출 및 공격자의 오용과 관련된 위험을 완화하면서 고성능 LLM에 액세스할 수 있는 기회를 얻게 될 것입니다.
AI 에이전트 및 멀티 에이전트 스타트업
이미지 출처: Annie Spratt/ Unsplash
인간의 개입을 최소화하거나 전혀 없이 미리 정해진 목표를 달성할 수 있는 AI 에이전트를 개발하기 위한 다양한 실험이 진행 중입니다. 이러한 접근 방식은 외부의 지시 없이 자율적으로 작업을 수행하는 것으로 알려진 고급 인공지능 시스템인 Auto-GPT를 연상시킵니다.
한 가지 제안된 방법론은 지속적인 자기 평가와 조정을 통해 에이전트의 완전한 독립성을 키우는 것입니다. 성찰과 수정을 촉진하기 위해 상담원은 정기적으로 자신의 행동에 의문을 제기하고, 필요한 절차를 설명하고, 저지른 오류를 인정하고, 성과를 향상시킬 수 있는 방법을 제안합니다.
인공지능(AI) 에이전트가 직면한 주요 과제 중 하나는 시맨틱 이해 능력이 제한적이라는 점입니다. 이로 인해 에이전트가 허위 또는 오해의 소지가 있는 정보를 생성하여 끝없는 자체 평가와 조정의 사이클에 갇히게 되는 ‘환각’이라는 현상이 종종 발생합니다.궁극적으로 이러한 의미 이해 부족은 이러한 에이전트가 의미 있는 응답을 정확하게 처리하고 생성하는 능력을 저해합니다.
MetaGPT 프레임워크와 같은 다중 에이전트 시스템의 구현은 공통의 목표를 향해 협업하는 여러 인공 지능 엔티티를 사용하여 잘못된 정보 사례를 완화하는 역할을 합니다. 이러한 시스템의 설계는 개별 에이전트가 프로젝트 관리, 디자인, 프로그래밍, 테스트 등의 역할을 맡는 스타트업 기업의 설계와 유사합니다. 포괄적인 목표를 관리하기 쉬운 작은 작업으로 세분화하고 이를 개별 AI 에이전트에게 할당함으로써 이러한 에이전트가 지정된 목표를 성공적으로 달성할 수 있을 것으로 기대됩니다.
물론 이러한 프레임워크는 현재 발전 초기 단계에 있으며, 아직 해결해야 할 과제가 많습니다. 그러나 컴퓨팅 파워가 향상되고 AI 인프라가 개선되며 지속적인 연구 개발이 지속된다면 머지않아 유능한 AI 에이전트와 다각적인 AI 기업이 등장할 것으로 기대할 수 있습니다.
인공지능으로 우리의 미래를 설계하다
대기업과 신생 벤처 모두 인공지능과 그 기본 프레임워크의 발전을 위해 상당한 자원을 투입하고 있음은 분명합니다. 따라서 생성 AI의 영역은 시맨틱 검색, 자율적인 AI 엔티티, 오픈 소스 플랫폼을 통해 가치 있는 데이터에 대한 접근성을 향상시켜 조직과 개인 사용자 모두가 고급 모델을 활용하고 맞춤화할 수 있도록 지원할 것으로 예상됩니다.
AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 윤리적 원칙, 사용자 개인정보 보호, 책임감 있는 AI 시스템 및 기반 구축에 미치는 영향을 신중하게 고려하는 것이 중요합니다. 생성 AI의 발전은 단순한 지능 증폭을 넘어 우리의 인식을 변화시키고 기술 역량을 현명하게 활용하기 위한 책임을 수반한다는 점을 명심해야 합니다.