"AI가 제조 현장 지식·문화·배경까지 알아야 비즈니스 임팩트 낼 수 있어"
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생성형 인공지능(AI)이 붐이지만 산업 현장에서 비즈니스 임팩트를 만들기는 쉽지 않습니다.
LG의 초거대 인공지능(AI) 엑사원(EXAONE)을 개발하는 LG AI연구원의 이화영 상무는 2일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 'K-인공지능(AI) 시대를 열다'를 주제로 열린 '2024 한국포럼'에서 "생성형 AI가 일반인이 보기에는 그럴듯한 답변을 만들어내는 것 같지만 비즈니스 현장에서 전문가가 보기에는 부족한 수준"이라며 이렇게 말했다.
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"전문성 없이 단어만 나열하는 답변은 도움 안 돼"
"멀티 모달리티를 썼을 때 제약 개발 효율 오를 것"
생성형 인공지능(AI)이 붐이지만 산업 현장에서 비즈니스 임팩트를 만들기는 쉽지 않습니다.
이화영 LG AI연구원 상무
LG의 초거대 인공지능(AI) 엑사원(EXAONE)을 개발하는 LG AI연구원의 이화영 상무는 2일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 'K-인공지능(AI) 시대를 열다'를 주제로 열린 '2024 한국포럼'에서 "생성형 AI가 일반인이 보기에는 그럴듯한 답변을 만들어내는 것 같지만 비즈니스 현장에서 전문가가 보기에는 부족한 수준"이라며 이렇게 말했다. 지난해 하반기 여러 기업이 앞다퉈 업무 현장에 AI를 적용했지만 성과가 크지 않았다는 것이다.
이 상무는 그러면서 LG디스플레이 사례를 소개했다. 그에 따르면 LG디스플레이는 지난해 엑사원을 실제 연구·개발(R&D)에 적용했다. 이 회사는 수십 년 동안 전장(電裝·자동차 내 전기 전자 장비)용 디스플레이를 개발하면서 발생하는 문제의 원인과 해결 방법 등을 문서로 정리했는데 이를 엑사원에 학습시켜 문제 해결 도구로 쓰려 했다. 하지만 AI는 이상한 점에 대한 적절한 답변을 찾지 못했다고 전했다.
이 상무는 "디스플레이 제조 공정에 대한 배경 지식이 없이 문서에 적힌 단어를 찾아 나열하는 것으로는 해법을 찾을 수 없었다"며 "AI 연구원들이 현장에 가서 제조 현장의 문화와 배경을 AI가 이해하게 하니 정확한 답변을 들을 수 있었다"고 설명했다. 이어 그는 "지금은 디스플레이 개발자가 엑사원의 답변을 듣고 적용해 볼 만한 것의 범위를 좁힌 다음에 제품 개발에 나서 일정을 단축할 수 있게 됐다"며 "결국은 AI가 현장 전문가의 지식을 이해할 수 있어야 비즈니스 임팩트를 만들어낼 수 있다"고 주장했다.
이 상무는 끝으로 "LG AI 연구원이 의료 영상과 텍스트인 인간의 유전자 데이터를 결합해 질병을 진단하고 신약을 개발하는 연구도 진행하고 있다"며 "하나의 모달리티를 썼을 때보다 멀티 모달리티를 적용했을 때 그 성능이 올라가는 현상을 많이 봤다"고 말했다. 이어 그는 "생성형 AI를 통해 나온 결과를 의사나 제약사에게 제공했을 때 신약 개발 생산성이 획기적으로 높아질 것으로 예상하고 있다"고 덧붙였다.
강희경 기자 kstar@hankookilbo.com
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