"거짓말 하는 챗GPT와 다르다"...'논문 읽는' LG 엑사원, 신약 개발 돕는다

배경훈 LG AI연구원장이 19일 서울 강서구 마곡동 LG사이언스파크에서 열린 LG AI 토크콘서트에서 AI 플랫폼 '엑사원 2.0'(EXAONE 2.0)을 소개하고 있다.

[서울=뉴시스]LG 초거대 AI '엑사원' (사진 = LG) 2023.3.3. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지 /사진=뉴시스

[파이낸셜뉴스]구광모 회장이 LG그룹의 미래성장 동력으로 집중 육성한 초거대 인공지능(AI) '엑사원'이 진화를 거듭하며 오는 9월부터 정식 서비스에 돌입한다. 첫 선을 보인지 2년이 채 되지 않은 시점에 전문성과 최적화를 통해 상용화에 나서면서 글로벌 초거대 AI 생태계를 선도할 것으로 기대된다. LG는 대화형AI인 챗GPT와 달리 엑사원을 금융, 디자인 등 기업간거래(B2B)를 중심으로 수익화 모델로 키울 계획이다.

엑사원, '산업현장 난제' 해결사 되나

LG AI연구원은 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 'LG AI 토크 콘서트 2023'을 열고 초거대 멀티모달 AI '엑사원(EXAONE) 2.0'을 공개했다. 엑사원 2.0은 지난 2021년 12월 첫선을 보인 엑사원의 진화 버전이다.

엑사원 2.0은 세상의 지식을 이해하고 발견하는 '상위 1%의 전문가 AI'를 표방한다. 파트너십을 통해 확보한 특허·논문 등 약 4500만건의 전문 문헌과 3억5000만장의 이미지를 학습했다.

한국어와 영어를 동시에 이해하고 답변할 수 있는 이중 언어 모델로, 전문 지식 러닝에 용이하다. 학습 데이터 양은 기존 모델 대비 4배 이상 늘려 성능을 높였다.

특히 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 같은 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다.

상용화에 대한 준비도 마무리 단계다. 엑사원 2.0은 용도나 예산에 맞게 모델의 크기부터 종류(언어, 비전, 멀티모달), 사용 언어까지 맞춤형으로 설계가 가능하다. 또 고객이 보유한 서버에 직접 설치하는 구축형과 사설 클라우드 방식 모두 지원한다.

이날 토크콘서트에서는 엑사원 2.0의 3대 플랫폼 △유니버스(대화형 AI플랫폼) △디스커버리(신소재·신물질·신약 개발 플랫폼) △아틀리에(이미지를 언어로, 언어로 이미지를 시각화하는 AI 플랫폼)가 소개됐다.

LG AI연구원 관계자는 "오는 9월 엑사원 유니버스를 시작으로 연내 모든 플랫폼의 정식 서비스를 제공할 계획"이라며 "다만, 정식 서비스 이후 과금구조가 확정되면 수익화에 나설 것"이라고 전했다.

"신소재·신약 개발부터 인스타그램 피드 글까지"

전문가용 대화형 AI 플랫폼인 엑사원 유니버스는 챗GPT를 비롯한 대화형 AI와 달리 사전 학습한 데이터는 물론 도메인별 최신 전문 데이터까지 포함해 전문적이고 신뢰적인 근거에 기반해 답변을 만든다. 이문태 LG AI연구원 어드밴스드 ML랩장은 "기존 생성형 AI들은 문맥에 맞는 다음 단어를 하나씩 유창하게 만드는 방식이라 사실이 아닌 정보를 만드는 환각 문제가 자주 발생했다"며 "과학적 근거나 업무 매뉴얼에 따라 일하는 전문가들에게 적합하지 않다"고 말했다. 이를 해결하기 위해 LG AI 연구원은 최신 데이터베이스에서 관련 전문 문헌을 파악하고, 문헌 속에서 세부적인 근거를 추론한 후 서로 다른 문서들을 종합해 인사이트를 만드는 기능을 설계했다. 질문에 대한 답변과 함께 화면 좌측, 우측에 각각 질문과 연관성이 가장 높은 논문 등 전문 문헌과 AI가 답변하는 과정에서 활용한 단락까지 표시한다.

엑사원 디스커버리는 화학·바이오 분야 종사자들이 신소재·신약 등을 개발할 때 도움을 줄 수 있는 플랫폼이다. AI가 논문 내부에 있는 텍스트 뿐 아니라 분자 구조, 수식, 차트, 표 등 정보까지 해석해 데이터화 하는 심층 문서 이해 단계와과 이를 토대로 한 설계 및 예측 단계로 구성돼 있다. 한세희 LG AI연구원 머티리얼즈 인텔리전스 랩장은 "신약이나 신소재 개발을 위해서는 이전에 있었던 연구 방식을 분석하고 이를 바탕으로 가설을 세우는 과정에서 시행착오가 필요하다"면서 "엑사원 디스커버리를 이용하면 이 같은 과정을 최소화 할 수 있다"고 말했다. LG AI 연구원은 엑사원 디스커버리를 통해 1만회가 넘었던 합성 시행착오를 수십회로 줄이고, 연구개발 소요 시간은 40개월에서 5개월로 단축시켰다고 밝혔다. 이 유닛장은 "LG디스플레이의 유기발광다이오드(OLED), LG에너지솔루션의 배터리의 특징은 새로운 소재를 발견할 경우 부품경쟁력이 상승하게 된다는 것"이라며 "이 과정에서 엑사원 디스커버리가 독보적인 역할을 할 것"이라고 말했다. 엑사원 아틀리에는 사진을 인식하고 이를 토대로 텍스트를 생성해내는 플랫폼이다. 이날 시연에서 인스타그램에 올릴 사진을 엑사원 아틀리에에 올리자 사진에 알맞은 피드 글을 구현해내면서 기존 B2B 영역에서 소비자 간 거래(B2C) 영역까지 확장할 수 있음을 보여줬다.