배경훈 LG AI연구원장 "8월 엑사원 새 버전 공개"

문채석 2024. 7. 11. 12:10
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배경훈 LG AI연구원 원장은 11일 "다음 달 LG 엑사원 모델을 업그레이드, 플랫폼화한 새 버전을 발표할 것"이라고 최초 공개했다.

LG AI연구원은 그룹의 초거대 멀티모달 엑사원 2.0을 지난해 공개했는데, 다음달 새 버전을 내놓겠다고 밝힌 것이다.

배 원장은 "각 전문 분야 AI 모델을 거대한 생성형 AI 지식체계와 연결하면 디테일한 사업 문제를 빠르게 해결할 수 있을 것"이라며 "둘을 결합한 결과 기존 전문가 작업 대비 85% 이상 빠르게 결과물을 내는 시대가 열리고 있다"고 했다.

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37회 한경협 CEO 제주하계포럼 강연
엑사원·LLM 결합시 3년 걸릴 일 3개월에 해결
LG 계열사 CEO들 앞다퉈 AI 공부
"늦기 전에 CEO가 직접 AI 챙겨야"

배경훈 LG AI연구원 원장은 11일 "다음 달 LG 엑사원 모델을 업그레이드, 플랫폼화한 새 버전을 발표할 것"이라고 최초 공개했다. LG AI연구원은 그룹의 초거대 멀티모달 엑사원 2.0을 지난해 공개했는데, 다음달 새 버전을 내놓겠다고 밝힌 것이다.

배경훈 LG AI연구원 원장이 11일 제주 롯데호텔에서 열린 ‘2024 한경협 CEO 제주하계포럼’에 참석해 '생성형 AI 생태계의 현황 및 대응방향'을 주제로 발표하고 있다.[사진제공=한경협]

배 원장은 이날 제주도 서귀포시 롯데호텔 제주에서 한국경제인협회가 개최한 '2024 한경협 최고경영자(CEO) 제주하계포럼' 강연에서 "다음 달 신규 생성형 AI '엑사원' (새 버전 관련) 발표가 있다"고 발표했다. 강연 주제는 '생성형 AI 생태계의 현황 및 대응방향'이었다.

LG는 2021년 엑사원 1.0, 지난해 엑사원 2.0을 공개했다. 엑사원은 챗GPT처럼 소비자용 초거대AI가 아니라 각 계열사 사업별 전문가용 AI다.

배 원장은 LG그룹도 'AI 전환' 과정에서 각 계열사 호응을 이끌어내는 데 어려움을 겪었다고 털어놨다. 처음엔 구체적인 사업에 적용하는 계열사 최고경영자(CEO)가 드물었지만 이젠 LG디스플레이를 비롯한 그룹 전체가 사업에 엑사원을 도입하고 있다. LG디스플레이의 경우 작업량의 85%가량을 AI가 변환하고, 15%는 사람이 '후처리'하는 체계를 갖췄다.

그는 "CEO들이 AI 도입 시도를 미뤄서는 안 된다"며 "LG는 계열사 전체가 AI 전환 노력을 4년간 해왔고 이제 각 계열사 CEO들이 너도나도 AI를 도입하려 하고 직접 공부도 많이 한다"고 했다.

배 원장은 기업이 AI를 적용하기 힘든 이유는 데이터 확보가 쉽지 않기 때문이라고 했다. 데이터 확보 과정에서 AI 딥러닝을 통해 정확성을 빨리 검증해야 AI 모델을 키울 수 있다. 하지만 이 과정에서 거짓 정보를 양산할 우려가 있다. 데이터를 '한땀 한땀' 정가에 구매하기도 힘들다. LG AI연구원은 이를 해결하기 위해 세계 최고 논문 출판사 '엘스비어'와 협업해 2조원 규모 데이터를 받고 있다.

그는 AI를 사업 실무에 제대로 적용하면 확실한 성과를 낼 수 있다고 강조했다. LG화학, LG생활건강 등 화학 계열사들의 분자 설계 예측 실험 결과 LG 엑사원을 적용했을 경우 기존 화학자들이 수행했을 때보다 10~30배의 성능을 냈다. 3년 걸리던 일을 1개월 만에 해결했다.

다만 LG AI연구원에 신약, 항암백신, 양극재, 전해질, 디스플레이 발광소재 개발 등 많은 프로젝트가 의뢰되다보니 제한된 AI 과학자 인력 풀로는 한계가 있었다. 배 원장은 이 문제를 전문가용 엑사원과 범용 거대언어모델(LLM)을 결합하는 방식으로 풀고자 한다고 했다.

배 원장은 "각 전문 분야 AI 모델을 거대한 생성형 AI 지식체계와 연결하면 디테일한 사업 문제를 빠르게 해결할 수 있을 것"이라며 "둘을 결합한 결과 기존 전문가 작업 대비 85% 이상 빠르게 결과물을 내는 시대가 열리고 있다"고 했다. 이어 "초기엔 사업 전문가와 AI 전문가가 함께 일해도 3년이 걸리던 작업 과정이 지금은 3개월이면 가능해졌다"고 덧붙였다.

배 원장은 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크가 만드는 AI를 비싸게 사들이는 것만이 능사는 아니라고 조언했다. 각 기업별로 풀어야 하는 문제가 무엇인지, 난이도는 얼마나 되는지, 비용은 얼마를 써야 하는지 정확히 정리해야 한다고 했다.

그는 "오픈AI의 GPT4는 (매개변수가) 2000억개인 모델 20개를 연결한 것이고 엔트로픽의 클로드3만 해도 1000억개 (매개변수)가 들어가는 아주 큰 모델이어서 많은 비용을 감내해야 한다"며 "풀고자 하는 문제가 그 정도로 어려운지 수준을 잘 판단하는 것이 중요하다"고 했다.

서귀포=문채석 기자 chaeso@asiae.co.kr

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