Transcend Borders: Software & Design “The bottom line is that open source AI represents the world’s best shot at harnessing this technology to create the greatest economic opportunity and security for everyone” (Mark Zuckerberg) |
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About 데일리 노트
이번 월요일 편 뉴스레터는 "소프트웨어 & 비즈니스" 주제의 이야기들을 담았습니다. 이번 데일리 노트도 재밌게 읽어나가시길 바랍니다.
- 목차
- Open Source 모델
- Open Source 모델의 사회적 의의
- AI & 인간 v.2
- 인공지능 미래 전망
다가오는 목요일 편 뉴스레터는 “디자인 & 아이디어” 주제의 이야기들로 구독자분들을 다시 찾아뵐 수 있도록 하겠습니다.
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Open Source 모델
- 2주 전, Open AI의 ‘GPT-4o Mini’, Hugging Face의 ‘SmoLLM’, Mistral AI & NVIDIA의 ‘NeMo’ 등, 소형언어모델들의 한 주로 볼 수 있었다면, 지난주는 Meta AI의 ‘Llama 3’, Mistral AI의 ‘Large’ 모델 등, 오픈 소스 모델들이 대거 발표되었던 한 주였습니다.
- 클라우드 서비스/글로벌 오픈소스 솔루션을 제공하는 Redhat 블로그에 의하면, 오픈소스 대형언어모델(LLM)은 “공개적으로 접근할 수 있는 코드와 아키텍처를 보유하여 무료로 사용, 수정, 배포가 가능한 모델" 입니다. 일반적으로, (i) 추가 비용 없이 소스 코드 형태로 이용 가능하거나, (ii) 소스 코드를 다른 새로운 소프트웨어로 용도 변경 가능 한 경우, 오픈소스 소프트웨어로 간주된다고 합니다.
- 공개적으로 접근할 수 있어도 오픈소스 모델을 활용하는 데 있어 유의해야 할 부분 중 하나는 ‘소프트웨어 저작권을 가진 소유자가 일정한 조건 따라 사용자에게 사용 권한을 허가 해주는 계약’인 라이선스 조항을 확인하는 것입니다. Meta AI의 ‘Llama 3’ 라이선스와 달리 Mistral AI의 ‘Large’ 모델은 비상업적인 목적으로만 오픈소스 모델을 활용하도록 명시되어 있습니다. 만약에 해당 모델을 상업적인 목적으로 활용할 경우, 법적인 문제에 놓일 수 있습니다.
- 이번에 Meta AI의 ‘Llama 3 405B’ 모델과 Mistral AI의 ‘Large 2’ 모델 공개가 소프트웨어 커뮤니티의 주목을 받았던 이유는 오픈소스 모델로서는 이례적으로 긴 분량의 128K 컨텍스트 윈도우(모델이 텍스트를 생성하거나 이해할 때 입력으로 받을 수 있는 양)를 지원한다는 것이었습니다. 이에 따라 “기존 LLM의 생성 능력과 외부 지식 베이스의 정보를 결합” 하는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 구현할 수 있는 진입장벽이 낮아졌습니다.
- 갈수록 오픈소스 모델(Open Source Model)과 폐쇄형 모델(Closed Model)의 퍼포먼스 격차가 좁혀지고 있다는 점을 볼 때, 앞으로 AI 생태계 경쟁이 더 투명한 방향으로 나아가지 않을까 싶습니다.
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Open Source 모델의 사회적 의의
Open Source AI Is the Path Forward
- Part 1. 오픈소스 AI가 개발자들에게 좋은 이유
- 자체 모델을 훈련, 미세조정, 정제해야 합니다: 여러 크기를 지원하는 Llama 3 모델을 통해 프라이빗하게 자체 데이터로 모델을 훈련하고 최적 크기의 모델을 찾아나갈 수 있습니다.
- 폐쇄적인 벤더에게 묶여 있기 보다는 스스로의 운명을 결정해야 합니다: 오픈소스는 호환가능한 툴 체인을 갖춘 생태계를 지원하여, 모델 결정권을 자사에게 제공합니다.
- 효율적이며 경제적인 모델이 필요합니다: GPT-4o과 같이 폐쇄형 모델을 활용했을 때 비해 약 50% 절감된 비용으로 사용자 대면, 오프라인 추론 작업들을 실행할 수 있습니다.
- 장기적으로 표준이 될 생태계에 투자해야 합니다: 오픈소스 모델이 폐쇄형 모델보다 더 빠른 속도로 발전하고 있으며, 장기적으로 가장 큰 이점을 제공할 수 있는 아키텍처 기반으로 시스템을 구축하고 싶어합니다.
- Part 2. 오픈소스 AI가 Meta에 좋은 이유
- Meta의 비즈니스 모델은 사람들에게 최고의 경험, 서비스를 제공하는 것입니다
- 이를 위해서는 항상 최고의 기술에 접근해야 하고, 경쟁사(ex. Apple)의 폐쇄적인 생태계에 얽매여 우리가 구축하고자 하는 것에 제약이 생기면 안됩니다.
- 철학적으로, 이 점이 제가 차세대 컴퓨팅을 위한 AI 및 AR/VR 분야의 개방형 생태계 구축을 지지하는 주요 이유입니다.
- Llama 오픈소스를 통한 기술 경쟁력 상실 우려에 대한 반응
- 첫째, 최고의 기술 수준에 도달하고, 장기적으로 폐쇄적인 생태계를 만들어 가지 않기 위해서는 종합적인 도구들을 갖추고 효율성 개선, 최적화, 통합 등을 이뤄내야 합니다.
- 둘째, AI 개발 경쟁은 더욱 치열해질 걸로 예측돼며, 어떤 모델을 오픈소스 한다는 것이 그 시점의 차선책보다 우월한 이점을 제공하지 않을 것이라 생각합니다.
- 셋째, Meta와 타 폐쇄형 모델 업체가 차별화 되는 주요 지점은 우리의 비즈니스 모델이 “AI 모델 접근권을 판매” 하는 것에 있지 않다는 것입니다.
- 넷째, Meta는 오픈소스 프로젝트를 배포한 긴 역사가 있으며, 이로 인해 많은 성공을 거뒀습니다.
- Part 3. 오픈소스 AI가 세계에 좋은 이유
- 균등한 사회 편익
- 전 세계의 더 많은 사람들이 AI의 혜택과 기회에 접근할 수 있도록 하고, 소수의 기업에 권력이 집중되지 않도록 하며, 사회 전반에 걸쳐 기술이 더 균등하고 안전하게 배포될 수 있도록 보장할 것입니다.
- 오픈소스 AI 모델 안전성에 대한 논란
- 오픈소스 AI가 다른 대안보다 더 안전할 것이라고 생각합니다.
- ‘안전’하다는 것은 ‘의도적 피해’와 ‘비의도적 피해’ 두 가지로부터 보호 받아야 한다는 것이라 봅니다.
- 주목할 부분은 많은 사람들이 AI 모델의 안전성을 언급할 때 ‘비의도적 피해’를 고려하고 있다는 것입니다.
- 오픈 소스 모델은 시스템이 투명하게 공개되어 있고, 폭넓게 조사 될 수 있기 때문에 폐쇄형 모델보다 ‘비의도적 피해’로부터 안전할 수 있습니다.
- ‘의도적 피해’를 바라볼 때는 개인/소수집단이 할 수 있는 활동과 국가와 같은 대규모 집단이 할 수 있는 활동을 분리해서 생각해 봐야 합니다.
- 미래의 특정 시점, 개인들의 악의적인 활동들로 인터넷 정보에 해를 입히는 경우가 발생할 수는 있으나, AI가 폭넓게 활용되는 경우, 현재의 소셜 네트워크와 같이 대규모 집단들이 이를 관찰하여 힘의 균형을 유지할 수 있게 될 것입니다.
- 미국 등의 민주주의 국가에 대한 위협
- 어떤 이들은 중국의 접근을 막기 위해 모델을 폐쇄해야 한다고 하지만, 이는 효과가 없을 것이며 미국과 동맹국들에만 불이익을 가져다줄 것입니다.
- 우리의 적들은 스파이 활동, 모델을 훔치는 활동들에 능숙하고, 폐쇄형 방향으로만 혁신을 제약시킨다면 기술을 선도 할 수 있는 기회조차 잃게 될 것입니다.
- 더 나은 대안이자 최선의 전략은 우리 정부 및 동맹국들이 긴밀히 협력하여 최신 기술을 최대한 활용하여 장기적으로 지속가능한 선점 우위를 확보하는 것입니다.
Thoughts
- 해당 글을 읽으며 제가 가장 주목했던 부분은 Meta의 비즈니스 모델이 “AI 모델 접근권을 판매” 한다는 것에 있지 않는다는 것이었습니다. 간단히 생각해 볼 때, Meta가 자사의 귀중한 지적재산권을 모두가 자유롭게 활용하도록 공개하는 것이 이해되지 않았습니다. 그러나, 장기적인 목표가 “최고의 AI 모델을 배포” 하는 것이 아니라, “차세대 컴퓨팅을 위한 AI 및 AR/VR 분야의 개방형 생태계 구축” 하는 선도자가 되려는 점을 고려 했을때, Meta의 전략이 한층 더 깊게 이해되었습니다.
- 소셜 네트워크의 선구자였던 Meta AI의 비즈니스가 어떻게 전개가 될 지 궁금하며, 다른 툴 제공자들과 어떠한 형태의 협업, 통합 움직임이 펼쳐질지 주목하게 됩니다.
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AI & 인간
- 이전 데일리 노트에서 “AI 기술이 더 고도화되면 인간의 역할이 어떻게 바뀔지 생각해 본 적 있으신가요?” 라는 질문을 던진 바 있습니다. 벌써 7월의 마지막 주에 다다른 지금, 여러분들에게 생각의 변화가 있었는지 궁금합니다.
- AI & 인간 v.2 으로 준비한 오늘 내용은 산업 간의 경계가 모호해지고, 업무 툴들이 진화해 나가면서 과거에는 없었지만 앞으로 나타날 수 있는 일의 유형 하나를 소개드리고자 합니다.
앞으로 나타날 새로운 직업 유형: AI 시스템 디자이너
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- 디자이너들을 위한 오픈 커뮤니티 Dive Club의 운영자 Ridd 님은 Figma AI Systems부서에 일하고 있는 Jordan님의 역할로부터 영감받아 앞으로 ‘AI 시스템 디자이너’라는 역할이 등장할 것이라고 했습니다. 크게 5가지 특징을 가진 이 역할에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
- 특징 1. 수평적인(Horizontal) 업무 범위
- 현재 AI는 Core UX 위의 Chat UI에 포함된 경우가 많으나, 앞으로는 AI가 인터페이스 층에서 시작해 기반 모델에 컨텍스트를 학습시키는 역할을 수행할 것
- AI 시스템 디자이너는 전체 조직 구조에 대한 이해도를 기반으로, 상품의 전반적인 개발 과정을 이해하여 어떤 방식으로 사용자들이 AI와 상호소통 할지 구조를 설계하는 역할을 맡게 될 것
- 특징 2. 교육 중심의 업무
- 현재의 디자인 시스템 설계자가 사람들에게 구성 요소 사용 방법 등을 가르치는 것과 유사하게 AI 시스템 디자이너는 제품 디자인 팀원들에게 AI의 기능에 대해서 교육할 것
- AI 기술로 인해 촉발된 새로운 기회들을 지속적으로 알아두어, 팀에게 아래 사항들을 이해시켜야 함: (i) AI 디자인의 한계, (ii) AI가 사용자의 목표 달성에 도움을 줄 수 있는 방법, (iii) AI 디자인 활용을 브랜드 가이드라인과 부합하게 하는 법
- 특징 3. 전략적 성격의 업무
- AI를 활용하지 않은 팀들은 도태될 위험에 처할 수 있기 때문에 AI 시스템 설계자는 회사의 미래 전략을 세우는 데 적극적으로 개입할 것
- 기술 원리뿐만 아니라, 디자인에 어떻게 적용될 수 있는지를 생각해 보며 미래 트랜드 예측, AI 기술 도입 등의 활동을 펼칠 것
- 특징 4. 프로토타입 활용
- 현재 디자인 시스템 설계자와의 주요 차이: 프로토타입 작성 능력
- 모델의 아웃풋 퀄리티가 AI 상호작용 방식에 의해 크게 좌우되기에, Prompt Engineering 등의 기초 기술적 지식을 보유해야 할 것
- 특징 5. 다이내믹 인터페이스와 친숙
- 누군가는 시스템 수준에서 규칙 등을 세워, 기초 구조 위에 AI 기술로 하여금 다이내믹한 인터페이스를 만들어 낼 수 있도록 해야 할 것
- 회사의 디자인 시스템에 효과적으로 AI 기술이 도입될 수 있는 역할을 하게 될 것
- AI 시스템 디자이너의 역할이 디자인 + 전략 + 개발 등의 여러 업무 범위를 포용할 것이라는 점을 참고해 볼 때, 앞으로는 점차 수평적 전문성을 요구하는 역할이 많아지지 않을까 싶습니다.
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인공지능 미래 전망
- 앞으로 인공지능 기술의 발전 방향이 어떻게 나아갈지 생각해 본 적이 있으실까요? OpenAI의 Governance 시니어 팀원으로 활동했었던 Daniel Kokotajlo는 최근 ‘AI 발전 방향’에 대한 예측 타임라인을 공개하며 그가 예측하는 AI 미래의 모습을 공유했습니다.
TIMELINE
- 2024: 자율 에이전트 GPT Next
- 2024년 말 출시 예정
- 작업완수, 의사결정 기능 향상
- 2025: 자율 에이전트 보편화
- 개인 비서로 AI가 널리 활용
- 구매 등 다양한 업무 수행 능력 보유
- 복잡한 지시를 이해하고 실행하여 사용자의 생산성, 일상 생활 관리 향상
- 2026: AGI (Artificial General Intelligence)
- 대부분의 작업에서 인간 수준의 성능을 능가하는 AGI의 등장
- 다양한 영역에서 빠른 학습, 문제 해결 가능
- 배포 후 30일 이내에 AGI는 수백 명의 인간 전문가와 동등한 지적 수준을 가질 것으로 기대됨
- 2027: ASI (Artificial Super Intelligence)
- ASI로의 전환
- AI 역량의 급속한 발전으로 지능 폭발로 이어질 수 있음
- 복잡한 글로벌 과제를 해결하고 전례 없는 기술 발전을 이끌 것으로 기대됨
- 2028: Nano Bot
- ASI를 달성하지 못하면 나노봇이 혁신적인 기술로 부상할 수 있음
- 2027~2028년까지 중요한 나노봇 개발 가능성 30%
- 이 초소형 로봇은 의학, 제조, 환경 개선에 혁명을 일으킬 수 있음
- 2029: Humanoid Robot
- 인간과 유사하거나 인간을 능가하는 신체 능력을 갖춘 로봇 등장
- 광범위하게 배치되어 제조, 의료, 개인 지원과 같은 산업을 변화시킬 것으로 예상됨
- ASI와 첨단 로봇공학의 결합으로 다양한 분야에서 급속한 발전 가능
- 자율 에이전트부터 휴머노이드 로봇까지, 앞으로 5년 후의 AI 기술이 위의 타임라인 대로 발전해 나갈지 궁금해집니다.
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여러분의 참여를 환영합니다.
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