“새로운 음성 모드는 사용해 본 컴퓨터 인터페이스 중 최고였습니다. 마치 영화에 나오는 AI처럼 느껴지는데, 이게 현실이라는 게 아직도 조금 놀랍습니다.”샘 알트만 오픈AI CEO가 13일(현지시각( 새로운 ‘GPT-4o’ 모델을 선보이며 밝힌 소회입니다. 그는 “AI가 사람 수준의 응답 시간과 표현력을 갖추게 된 것은 큰 변화”라며 “개인화, 사용자 정보에 대한 접근, 사용자를 대신해 조치를 취할 수 있는 기능이 추가되면 컴퓨터로 훨씬 더 많은 일을 할 수 있게 될 것”이라고 강조했습니다. 샘 알트만 CEO의 발언은 오픈AI가 GPT-4o를 앞세워 어떤 미래를 그리고 있는지 짐작케 합니다. ‘인간처럼 말하는 AI, 사용자 정보에 대한 접근’ 무언가 떠오르지 않나요? 바로 애플의 음성비서 ‘시리(Siri)’입니다. 지금까지 시리가 잘 해내지 못 했던 일을 더 똑똑한 GPT-4o로 할 수 있게 만드는 것이죠. 애플은 오는 6월 연례 개발자 컨퍼런스 ‘WWDC 2024’에서 챗GPT를 탑재한 차세대 시리를 공개할 것으로 관측되고 있습니다.
오픈AI는 13일(현지시각) 진행한 스프링 제품 업데이트 라이브 스트리밍 이벤트에서 새로운 AI 모델 GPT-4o를 공개했다. GPT-4o는 음성 인식, 스피치-투-텍스트(Speech to text), 이미지 인식 기능 등이 통합돼 대화형 인터페이스 형태로 자연스러운 실시간 상호작용이 가능한 멀티모달(Multimodal, 다중 모드) 모델이다. 기존 GPT 모델이 프롬프트를 데스크톱이나 모바일을 통해 글자(텍스트)를 입력하는 것에 그쳤다면 GPT-4o는 음성, 텍스트, 시각 등 다양한 인간의 활동을 입력, AI가 추론하고 그 결과를 거의 실시간으로 내놓을 수 있도록 한 것이다. GPT-4o의 o는 모든 것을 아우른다는 의미인 ‘옴니(omni)’에 따왔다. 이날 발표는 샘 알트만 CEO가 아닌 미라 무라티 CTO(최고기술책임자)가 무대에 올라 주요 기능을 설명했다.발표를 맡은 무라티 오픈AI CTO는 “GPT-4o는 GPT-4 터보 대비 2배 빠른 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공한다”고 밝혔다. 전 세계 인구 97%가 사용하는 50개 언어를 지원하며 텍스트 및 이미지 기능은 무료로 사용할 수 있다. GPT4o는 새로운 데스크톱 UI(사용자 인터페이스)를 통해 마치 '코파일럿' 처럼 작동할 수 있게 했다. 기존 GPT4 터보에 비해 2배 빠르고 50% 저렴하며 글자 제한도 5배나 높였다. 또 사람의 감정과 얼굴 표정도 인식하면서 현장에 참석한 오픈AI 직원들의 큰 박수를 받았다. 무라티 CTO는 “GPT-4o는 GPT-4 레벨의 지능을 더 빨리 제공한다"고 강조했다. 사람이 물흐르듯 대화하듯 빠른 반응을 내세운 것이다. 실제 GPT-4o의 평균 응답 시간은 232밀리초인데 이는 평균 320밀리초로 대답하는 인간과 비슷하다. GPT-3.5는 평균 2.8초의 응답 시간을, GPT-4가 5.4초였다.
‘우리 회사에 생성 AI 기술을 어떻게 도입하면 좋을까’업무 생산성 제고, 비용 절감, 매출 증대는 모든 기업이 추구하는 목표 중 하나다. 실리콘밸리 기술·산업 전문가들은 생성 AI 기술 도입 및 활용이 경영 목표 달성에 도움을 줄 수 있다고 조언한다. 그중에서도 기업용 ‘AI 에이전트(agent, 비서)’는 가장 손쉽게 도입할 수 있는 AI 기술, 도구 중 하나다. 간단한 업무를 AI에 맡겨 생산성을 높이거나 비용을 줄일 수 있기 때문이다. 브라이언 홀 구글 클라우드 제품 마케팅 담당 부사장은 “AI의 가장 큰 기회는 기업(enterprise)에 있다”고 강조하기도 했다. 구글은 이와 관련, 자체 AI 모델 ‘제미나이’ 기반으로 작동하는 6가지 유형의 AI 에이전트를 소개, 기업의 AI 도입 및 활용을 위한 구체적 방향을 제시했다. 6가지 유형에 걸친 총 101개 기업의 AI 에이전트 도입 사례를 중 일부를 소개한다. 우리 회사에는 어떻게 AI를 적용하면 좋을지 힌트를 얻을 수 있을 것이다.
데미스 하사비스(Demis Hassabis)는 세계 최고의 AI 연구 그룹 중 하나인 구글 딥마인드의 공동 창업자겸 CEO다. 딥마인드는 2016년 바둑 챔피언인 이세돌과의 대결에서 승리한 최초의 AI 바둑 프로그램 '알파고'로 세계적인 관심을 받았다. 하사비스 CEO는 1976년 7월 27일 영국에서 태어난 AI연구자, 컴퓨터 과학자, 신경 과학자 겸 게이머다. 그는 13세에 이미 뛰어난 체스 실력을 인정받아 체스 마스터가 됐으며, 어린 시절부터 컴퓨터 프로그래밍을 배웠다. 이후 영국의 유명 비디오 게임 개발사 불프로그 프로덕션에서 수석 프로그래머로 일한다. 그는 캠브리지 대학에서 컴퓨터 과학을 전공하고 유니버시티 칼리지 런던에서 인지 신경 과학 박사 학위를 받는다. 하사비스는 2010년 AI 분야로 이동해 '딥 마인드'라는 스타트업을 설립한다. 2014년 구글에 인수된 딥마인드는 알파고를 선보인 이후 '알파폴드'라는 단백질 구조를 예측할 수 있는 획기적인 프로그램 기획해 다시 한번 주목을 받는다. 알파폴드로 찾아낸 단백질 구조 데이터는 현재 세계 각국의 질병 연구나 신약 개발 등에서 활용되고 있다. 지난 3월 29일(현지시각) 하사비스 CEO는 'AI에 관한 서비스'로 영국에서 기사 작위를 받았다. 그는 자신의 X에 "AI에 관한 서비스로 기사 작위를 받을 수 있어 영광"이라며 "지난 15년은 구글 딥마인드에서 AI 분야의 발전을 가속화하고, 영국 및 글로벌 AI 생태계를 성장시키는 데 도움이 되는 놀라운 여정이었다."라는 글을 남겼다. 이세돌 9단과 알파고의 세기의 대결로 AI의 위력을 공개적으로 증명했던 하사비스 CEO는 인간과 공존할 수 있는 AI를 꿈꾼다. 누구보다 빠르게 AI의 잠재력을 발견하고 뛰어든 체스 신동, 지금의 데미스 하사비스 CEO를 있게 한 4권의 도서를 소개한다.
마크 저커버그 메타 CEO는 19일 IT 전문 팟캐스트 채널 ‘드와르케시’에 출연해 “라마3 405B를 현재 훈련하고 있다. 훈련 단계에서 이미 MMLU(대규모 다중작업 언어 이해) 85%를 기록했다”며 이같이 밝혔다. 라마3 405B는 AI 모델의 규모를 비교하는 기준 중 하나인 매개변수(parameters)가 4050억 개인 모델이다. 메타는 전날 차세대 개방형 AI 모델인 라마3 모델 중 매개변수 80억 개(8B) 버전, 700억 개(70B) 버전 두 가지를 먼저 공개했다. AI 업계에서는 “메타 라마가 AI 모델의 판도를 바꾸고 있다”는 평가가 나왔다. 강력한 성능의 개방형 AI 모델인 라마3가 AI 기술 및 산업 트렌드에 어떤 영향을 미치게 될지 3가지 시사점을 중심으로 살펴봤다.
미국 포춘(Forture)지는 지난 6일 ‘일하기 좋은 미국 100대 기업’을 선정했다. 포춘이 27년째 일하기 좋은 기업을 선정하는데 올해는 호텔 ‘힐튼(Hilton)’이 1위를 차지한 것. 올해 '일하기 좋은 100대 기업'에 선발된 회사의 특징 중 하나는 한국에서 그동안 “직원들의 천국, 일하기 좋은 직장, 놀이터 같은 일터”로 알려진 실리콘밸리 기업들이 사라지고 있다는 것이다. 지난해와 올해 실적과 리더십에서 큰 두각을 나타낸 ‘엔비디아’가 3위로 약진한 것을 빼면 실리콘밸리 기업들의 후퇴는 놀라울 정도다.한국에서 ‘일잘러’ ‘일 잘하는 팀장’의 이상향처럼 알려지며 그로스 해킹(데이터와 실험을 통해 폭풍 성장하는 서비스를 만드는 방법론), OKR(목표 및 성과지표를 측정하는 방법론) 등 일하는 방식의 새로운 이론을 빠르게 적용, 성장한 알파벳(구글), 애플, 아마존, 메타, 넷플릭스 , 에어비앤비 등은 상위 톱10은 물론, 100위권에도 포함되지 않았다.호텔(힐튼, 메리어트, 하얏트), 항공사(델타), 유통(월마트, 웨그먼스), 물류(DHL) 등 노동 집약적 산업에 저임금 노동자들이 많은 기업들도 '일하기 좋은 기업'에 선정되는데 그동안 ‘직원의 천국’ ‘수평적 리더십의 끝판왕’이라 평가받던 실리콘밸리 기업들이 없다는 것은 의아한 일이다.
2013년 초 미국 실리콘밸리. 안익진 구글 엔지니어, 박세혁 오라클 엔지니어는 스타트업 창업을 목표로 새로운 앱을 설계하고 있었다.게임 회사가 모바일 게임을 배포하기에 앞서 스마트폰에서 제대로 작동하는지 테스트 해주는 ‘테스팅 앱’ 사업을 구상한 것이다. 당시만 해도 안드로이드 운영체제(OS)를 기반으로 한 다양한 스마트폰이 존재했고, 칩, 화면 크기 등 제원이 각양각색이라 오류가 빈번했다. 한데 예상치 못했던 걸림돌이 튀어나왔다. 여러 스마트폰 기기를 인터넷 클라우드 기반으로 연결해 진행하는 테스트의 특성 때문에 네트워크 지연 현상이 발생했다. 사용자가 게임 내 캐릭터를 조작하면 실시간으로 반응해야 하는데, 한 박자씩 늦어 제대로 게임을 테스트할 수 없게 됐다.