안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. 매주 수요일 발행하는 ‘AI인사이트’를 통해 AI 리더들의 전략, 글로벌 테크업계 최신 흐름 및 중요 시그널을 놓치지 말고 확인하세요! “미래와 인사하세요.”무스타파 슐레이만 마이크로소프트(MS) AI CEO는 10월 1일(현지시각) “코파일럿(Copilot)을 한 단계 더 발전시켰다. 실시간으로 보고, 듣고, 말하며 도움을 줄 것”이라며 이같이 말했습니다.그는 MS의 AI 어시스턴트 ‘코파일럿’과 사용자가 음성으로 대화하는 데모 영상도 공개했습니다. 업그레이드된 코파일럿은 사용자의 마인크래프트 게임 플레이 화면을 실시간으로 보면서 사용자가 질문한 공략법을 정확히 안내했습니다. 사용자와 함께 보고, 대화할 수 있는 AI PC가 등장한 것입니다.
Pranav Mistry, the CEO of Two Platforms, is spearheading a revolution in AI architecture, distinguishing his company from existing AI giants. With the launch of the 'SUTRA' model, Mistry aims to serve the 6 billion non-English speakers around the world in countries like India and South Korea. SUTRA promises performance akin to GPT-4 at a fraction of the cost, particularly excelling in languages other than English. The breakthrough lies in its dual transformer architecture, which separates conceptual learning from language processing.Most AI models, including OpenAI's GPT-4, rely heavily on English data, making them proficient in English but less effective in other languages. "Non-English speakers, who comprise 80% of the global population, struggle to access generative AI technologies," Mistry shared in an exclusive interview at Two Platforms' Silicon Valley headquarters.Mistry, renowned for his TED appearances and innovations at Samsung Electronics, including the Galaxy Gear and the digital human NEON, founded Two Platforms in 2021. The company has since attracted seed investment from South Korea's Naver and India's Reliance Jio, underscoring the potential of its AI technology.
대규모 언어모델(LLM)은 역사의 산물이다. 오픈AI의 챗GPT 발표는 AI의 언어 추론 능력과 생성 능력이 인간 수준으로 진화했음을 보여주며 주요 기술로 빠르게 정착했다. 지난 2022년 11월 공개된 오픈AI의 챗GPT는 2024년 현재 월별 방문자 16억, 고정사용자가 1억8000명에 이른다. 전세계 인구의 3분의 1 이상이 사용하는 기술로 정착했다. 제한된 정보를 바탕으로 내용을 유추하는 추론과 인간과 유사한 수준의 매끄러운 문장 생성 능력이 서비스의 대중화를 이끈 주된 요인으로 평가 받는다. 발전 속도는 매우 빠르다. GPT4가 나온지 1년 됐지만 그 사이 구글 제미나이, 클로드 등의 경쟁 모델이 나왔고 메타는 오픈소스 LLM '라마'로 빠르게 시장을 장악하고 있다. 초기 언어 모델의 문제는 주어진 데이터 입력(input)으로 문맥의 의미를 이해할 수 없다는 점이었다. 언어 이해의 핵심은 현재 데이터 입력이 이미 학습된 사회적 의미 및 주어진 전체 데 이터의 선후 관계에 기반한 문맥적 정의를 이해하는 데 있다. 이를 해결한 것이 구글의 트랜스포머 아키텍처다. 하지만 2024년 4월을 넘어서며 LLM 기반의 모델은 기존 자연어 처리에서 멀티모달 모델(Multimodal, 다중모드)로 진화하고, 텍스트를 넘어 오디오, 비디오 등으로 확장되고 있다. 기업들은 훈련 방식에 있어 모델 개발의 차별화, 실제 최적화된 이용 사례에 맞는 모델 선택을 요구 받는다. 특히 각 기업은 한번 생성AI를 도입하면 돌이킬 수 없다는 '불가역적' 선택이라는 점에서 무엇을 어떻게 도입해야 할지 고민이 깊어진다.
“헤이 구글, 테이블 위에 있는 쓰레기 분리수거 좀 해줄래?” “네 알겠습니다.” 대답을 한 구글 가사로봇이 곧 거실로 이동해 테이블에 놓인 캔, 플라스틱 물병, 맥주병, 과자 봉지를 확인한다. 이미지 인식 기술로 스캔을 마친 후 캔, 플라스틱 물병, 맥주병, 과자 봉지를 팔로 집어 해당 분리수거 통에 각각 집어넣는다. “분리수거를 마쳤습니다.”구글이 그리고 있는 가까운 미래의 모습이다. 가사로봇처럼 다양한 작업을 수행할 수 있는 로봇에 대한 연구는 현재 어디까지 와 있을까. 구글이 7월 28일 공개한 새로운 AI(인공지능) 모델 ‘로보틱스 트랜스포머2(Robotics Transformer 2, 이하 RT-2)’는 공상과학 영화에서 보던 미래가 생각보다 더 가까워졌다는 사실을 보여준다. 👉관련 기사: [르포] 스스로 동작 제어하는 로봇 시대 왔다... 구글이 선보인 미래
