개요
- AI Expo 소개
- 전시장 참여 기업 및 AI 기술 적용 현황 확인
- AI 메인 세미나 참석 내용 정리
AI Expo
- 전시회 명 : AI EXPO KOREA 2024 (국제인공지능대전)
- 장소 및 일시 : Coex, 2024년 5월
- AI 전시 품목
- 웹사이트 링크
전시회 및 세미나 참여 목표
- AI 트렌드, 산업 적용 분야, LLM 적용한 서비스, ‘AI+X 융합 서비스’ 분야 등 전반적인 AI 기술 확인
- 블록체인 환경과 접목하여 사업 가능성이 있는 AI 기술 조사
- 업무에 활용할 수 있는 AI 기술 모색
전시장 정보
- 주로 AI 인프라 구성을 위한 클라우드 서비스, 서버 랙 장비 마케팅
- Vision AI 활용한 서비스
- 영상 분석 AI
- AI 개발 지원 플랫폼
- 테스트 자동화 관련 (apptest.ai, eggplant)
세미나 정보
Session 1 : 휴머노이드 로봇 연구 방향과 인공지능을 이용한 로보틱스
- 국내 로보틱스 관련 기업 행보
- Rainbow Robotics
- 로보틱스 기술 진화
- 초기 노동자 대체 관점 → physical 어시스턴스
- 즐거움을 주는 로봇
- 휴머노이드 - 사람의 형태(이족 보행)을 벗어남
- 휴머노이드 로봇 안정성 고질적인 문제. 넘어짐. 넘어뜨림에 대한 취약성
- 로보틱스 트렌드
- 물체 옮기는 Transformer - vision model algorithm
- NVIDIA GROOT Project
- 로보틱스 AI 생태계의 주축 역할 기대
Session 2 : AI 혁명 시대의 기회와 풀어야 할 문제들
- AI 반도체 (GPU) 시장
- AI 기술을 활용하려면 그에 필요한 인프라가 필요 → GPU 자원 필수
- 아마존, 마이크로소프트, 구글이 전체 AI기술 비중의 60%를 점유하는 top3 기업
- GPU를 대표하는 nvidia로 주가 가치이전이 되었음
- google amazon도 AI 반도체를 만들고 있음
- AI 시장성
- 반도체 vs 서비스
- GPU as a Service
- 반도체 시장 못지 않게 빅테크 인프라 시장을 공략 가능
- 반도체 vs 서비스
- AI chip market expectation
- 데이터 센터
- 기피 시설 이었던 것 → 수력을 활용한 쿨링 (온수, 온풍)
- 새로운 시장 발굴 : 유럽 데이터센터 수력 쿨링 노르웨이 연어 해수 온도 상승 환경 조성
- AI 기술 활용 관점
- 투자자 입장에서 바라보는 AI 기술 분석
- 많은 AI 기술들이 있지만 지갑을 열게 되는 AI 기술에 주목
- 빅테크 기술을 활용하고 고객을 만족시키는 Product를 발굴해야 함
- 메타 페이스북, 인스타그램 이미지, 비디오 등 빅데이터를 활용한 서비스 모델이 나올 것
- Generative AI stack
- On Device AI
- Apple - 모바일 사용성에 포커싱한 AI 모델
- 국제 AI Conference
- NVIDIA GTC
Session 3 : 멀티 모달이 열어가는 세상
- 멀티 모달이란?
- '멀티모달'은 시각, 청각을 비롯한 여러 인터페이스를 통해서 정보를 주고받는 것을 말하는 개념
- 다양한 채널의 모달리티를 동시에 받아들여서 학습하고 사고하는 AI를 '멀티모달 AI'라고 함
- 인간이 사물을 받아들이는 다양한 방식과 동일하게 학습하는 AI
- OSS 활용한 AI 기술 적용
- Langchain - LLM SDK
- LlamaIndex
- AI 도구
- Text to Image
Session 4 : 경제 활동 자동화와 최적화를 이루는 미래 자율 AI 에이전트 (Autonomous Al Agent:AAA) 경제
- AI Agent
- 네이버 클로바를 추월한 라이너 AI 에이전트
- OpenAI 6월 중 AI 에이전트 출시 예정
- AI 투자 친구 - 우디 (증권플러스 x ChatGPT)
- 적용 사례
- 배민 댓글 정보를 수집하여 자연어처리를 통해 적절한 음식을 categorization
- 값비싼 LLM을 사용하지 않고 자연어 처리 NLP를 적극 활용하는 추세
- AI 에이전트로 인해 음식 주문할 땐 배민, 물건살 땐 쿠팡, … 등 카테고리 경계가 무너질 것
- 거래는 플랫폼이 일으키고 모든 데이터를 플랫폼이 뺏어가는 것이 아니라 제조사업자가 각자의 AI agent를 두고 상호간에 자동협상하는 구조로 변모할 것
- 플랫폼이 데이터를 소유하는 구조가 무너지면 블록체인 환경에서 데이터 활용 장점 살릴 수 있을 듯
- 배민 댓글 정보를 수집하여 자연어처리를 통해 적절한 음식을 categorization
- AGI (Artificial General Intelligence, 인공일반지능)
- AGI는 다양한 분야에서 인간과 유사한 학습, 이해, 추론 능력을 지닌 지능의 형태를 지향
- https://www.samsungsds.com/kr/insights/artificial_general_intelligence_20240417.html
Session 5 : 생성형AI 등장 이후 글로벌 트렌드와 주목할 국내외 기업
- LLM → LMM → LAM
- LMM (Large Multi-modal Model)
- 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 멀티모달 데이터를 통합적으로 처리
- https://potato-ai.xyz/llm에서-lmm으로의-진화-ai의-새로운-시대를-알아보자/
- LAM (Large Action Model)
- 실행까지 해주는 모델. 예: 숙박 예약 성공 까지 처리
- LMM (Large Multi-modal Model)
- OSS
- Llama 3, Mistral, Gemma
- Sora - text to video
- HeyGen - AI 영상 생성 기술 (번역 입모양 발음 문장 재구성)
- Sudo.ai - 음악 생성 AI
- 주목 할 만한 AI 기업 50
- 주목할만한 AI 스타트업
- Adept - 머신러닝
- Assembly.AI - speech ai
- Cohere - LLM, RAG
- Conjecture
- Conjecture is building Cognitive Emulation, an alternative AI paradigm to create AI with human-level capabilities that is controllable, transparent, and safe
- Anthropic
- OpenAI 영리화 이후, 창업자들이 만든 Generative AI 기업
- Claude
- 국내 기업
- AI App Top 100
- Tech Journal - Tech Frontier 대표
Session 6 : AI 대전환 시대 한국 기업과 기관의 새 기회 및 미래 시장을 위한 성공 돌파 전략
- 패널 토론 세션이었으나 일부 참여 기업 및 기관들의 AI 기술 적용 및 시사점에 대한 발표로 진행됨
[디지털플랫폼정부위원회] - 인공지능 활용한 정부 업무 생산성 제고 사례 및 '정부 전용 초거대 AI' 도입 방향 소개
- 한국 한전 적자 누적 200조. 한국은 에너지 수입에 대부분 의존하고 있음. 수입한 에너지를 활용해서 부가가치를 창출해 수출하여 국가 가치를 높여야 함 → 그러나 에너지를 수입해서 AI 기술 적용에 따른 에너지가 더욱 더 소비되고 있음?
- iNEEji - 제조분야 AI 예측 서비스
- AI 기술을 활용한 탄소중립 실현에 노력
[업스테이지] AI 기술 활용한 B2B 비지니스 확장
- RAG 란?
- 기업 소개
- 업스테이지는 AI 솔루션 개발 및 공급과 관련 우리나라를 대표하는 스타트업으로, 대규모언어모델(LLM)과 비교해 정보 보안과 영역별 특화 등에 강점을 지닌 ssLLM(small scale LLM) 시장에서 앞선 기술력을 자랑하고 있다. 특히 기업 내부 데이터만을 활용해 훈련된 언어모델인 프라이빗 LLM 분야에서 두각을 나타내며 정부부처 및 금융, IT, 커머스 등 산업 전반에 다수의 고객사를 확보하고 있다.
[NIA 한국정보화 진흥원] OSS LLM 도입 이슈 및 적용 방안
- 폐쇄형 서비스 모델 제공
- 삼성의 네이버 클로바 서비스를 폐쇄망에서 사용 (반도체 정보 보안성)
- Gartner AI trends
- https://www.gartner.com/en/articles/30-emerging-technologies-that-will-guide-your-business-decisions
- LLM → LMM 멀티 모달
- OSS 중 영어만 지원
- 오픈소스 신모델 출시
- 공공기관에서의 AI 활용 한계점 (안전성)
- 공공기관 LLM 도입 유형 중 한가지
- https://www.gartner.com/en/articles/30-emerging-technologies-that-will-guide-your-business-decisions
Session 7 : EU The Al Act 최종 합의가 시사하는 점과 국내 AI 생태계 조성을 위한 규제 혁신 필요성
- 규제 체계
- 고위험 AI에 대한 경계 필요
- 유럽은 기본권 보호에 포커싱
- 국내 법제 동향
- 국민의 생명, 안전, 권익에 위해되거나 공공의 안전 보장, 질서 유지 및 복리 증진을 저해할 우려가 있지 않는 한 AI 서비스 출시 가능
Session 8 : AI를 통한 콘텐츠 생성과 활용에서 발생하는 법률 이슈 소개
- 저작권법
- A의 저작권을 학습한 A 모델이 저작권을 침해하는가?
- 기존 A에 대한 부정적인 침해를 증명하기 어려움
- 미국의 소송 사례를 기반으로 설명
- 국내는 아직 법원의 공식 입장이 없다고 하는 듯
- Getty Images vs Stable Diffusion
- 학습되어 만들어진 사진을 다시 학습하여 사용하는 것에 대한 권리 침해 소송
- 학습데이터 삭제 청구 소송
- 소송 결과는 나오지 않은 상태
- 학습되어 만들어진 사진을 다시 학습하여 사용하는 것에 대한 권리 침해 소송
- 2차 저작물에 대해 1차 저작물을 학습했는지 여부에 따른 판결을 어떻기 할 지는 국내 법원의 입장을 기다려야하는 상황
- 저작권법상 저작물은 인간의 노력이 들어간 것에 대해 저작권 등록을 할 수 있으나 학습된 2차 저작물 또한 인간의 창작 노력이 들어갔다고 보는 측면으로 저작권 등록을 허용한 미국 판례가 있음
- 미국저작권청 ai 가이드라인
- 컨텐츠산업진흥원에의해 국내는 5년동안 나의 저작물이 컨텐츠라고 본다면 ai를 활용하여 만들어서 저작권 등록을 못받는다고하더라도 컨텐츠 보호를 받을 수 있음
- A의 저작권을 학습한 A 모델이 저작권을 침해하는가?
- AI 창작물은 기본적으로 저작권이 인정이 되지 않는다
- 인간의 창작에 대한 노력이 가미된다면 등록이 될 가능성은 있다
- 편집 저작물로써 만들 수 있는 것들을 찾아보자
- AI 활용한 동화책을 만들면 편집저작물로서 저작권 등록할 여지가 있음
후기
개발자로서는 나름대로 몇 가지 AI 툴을 활용하고 있었기 때문에 AI 기술 분야를 어느 정도 알고 있다고 생각했었으나, 이번 AI Expo에 방문하면서 AI 기술 용어조차 낯선 것들이 많았고 최신 AI 트렌드와 활용 사례들을 경험해볼 수 있던 점에서 매우 유용한 시간이었다
ChatGPT가 대중화된지도 2년 차에 접어들면서 사회적으로도, 일반인들에게도 AI가 익숙해진 시대가 되었다. 빅테크 기업들의 AI 기술 연구 개발로 빠른 속도로 더 발전된 언어 모델의 AI가 탄생하고 있는데 (심지어 AI를 학습 시키는 AI도 있다), 앞으로 1년, 3년, 5년 뒤의 발전된 AI는 어떤 모습일지, 우리 경제 사회는 어떻게 변화하게 될 것이며, 어떻게 대비를 해야 할 지에 대해 고민해 나가야 할 것이다
이러한 빠른 AI 기술 발전 속도로 보았을 때, 비개발직군에서도 AI를 적극 공부해야 될 것으로 예상되며, 개발자로서는 업무에 어떻게 AI를 잘 활용을 할 지, AI를 활용한 어떤 Product가 시장에 통할 지 끊임없이 고민해봐야 할 것 같다
