제임스 쏜 카이스트AI김재철대학원 교수
창의적 문제 해결도 가능
[시사저널e=송준영 기자] “LLM(Large Language Model·대형 언어 모델) 시대로 접어들면서 지식과 창의적 사고의 상호작용이 활발히 펼쳐지고 있다.”
제임스 쏜 카이스트 김재철AI대학원 교수는 시사저널e가 14일 서울 용산구 그랜드하얏트호텔에서 개최한 ‘제9회 인공지능 국제포럼(AIF2023)’에서 ‘LLM 시대의 지식 관리와 창의적 사고’라는 제목의 기조연설을 통해 이같이 밝혔다.
LLM은 텍스트와 같은 언어 빅데이터를 바탕으로 일련의 결과를 제공하는 생성형 AI(인공지능) 모델을 말한다. 지난해 말 전 세계적으로 큰 이슈가 됐던 오픈AI의 ‘챗GTP’가 LLM의 대표적 사례다.
쏜 교수는 “LLM이 등장하면서 컴퓨팅의 역사, 정보를 활용하는 논리가 바뀌고 있다”고 설명했다. 그에 따르면 1950~1970년대에는 중앙집중화된 PC 시대였고, 1970년대 이후엔 개인용 컴퓨터 시대로 이어졌다. 이 같은 과정은 AI 기술을 통해 다시 재현되고 있는데, LLM의 등장으로 개인화된 AI 모델까지 활용할 수 있게 됐다는 것이다.
그는 AI를 통한 지식관리 측면에서 LLM이 비용적인 부담을 줄여주고 있다고 봤다. 그는 “그동안 AI를 훈련하기 위해선 데이터 라벨링(데이터를 가공하는 작업)을 위해 전문가에게 큰 비용을 지불해왔다”며 “그런데 LLM으로 직접 데이터를 수집하고 라벨링해서 비용을 줄일 수 있게 됐고 이는 기업의 AI 활용이나 지식관리에 긍정적인 요소로 작용할 수 있다”라고 밝혔다.
이와 함께 창의적인 활용이 가능해졌단 점도 LLM 시대의 특징이라고 그는 설명했다. 그는 “LLM은 텍스트가 저장되면 추론까지 할 수 있다”며 “과거에는 단순한 검색을 통한 결과 도출이었다면 LLM은 추론으로 정보를 합성시킬 수 있어 보다 창의적인 활용이 가능해졌다”라고 설명했다.
아울러 그는 “LLM은 또 다른 새로운 방식을 제공할 수 있는데, 회사 안에 있는 많은 작업자가 자신만의 AI 시스템이나 모델을 만들고 학습하는데 도움을 줄 수 있다”라고 덧붙였다. 지식관리나 창의적인 문제 해결에 큰 변화를 일으킬 수 있다는 분석이다.
다만 그는 LLM을 보다 세밀하게 다룰 필요는 있다고 봤다. 그는 “중요한 것은 신뢰성과 안정성을 확보하는 것으로 ‘실질적인 소비자’(엔드유저)에 해가 되는 세팅에 노출되지 않아야 한다”며 “LLM이 잘못된 정보를 생성할 수 있는 만큼 모델의 로직이나 모델이 정보를 어떻게 가져오는지를 알고 있어야 하며 모델을 훈련할 때도 관찰이 필요하다”라고 밝혔다.