AI, 베트남에 기회 창출

4차 산업혁명 시대에 인공지능(AI)에 대한 언급이 많습니다. 하지만 생성 AI는 베트남에 많은 기회를 가져다줄 새로운 분야이자 새로운 산업입니다.

생성적 AI는 세계 경제 에 많은 가치를 가져다줄 것으로 기대됩니다. (출처: Viettimes)

생성적 AI는 기존 콘텐츠에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 일종의 인공 지능입니다.

존재하지 않았던 것을 창조하다

오늘날의 생성적 AI 모델은 "딥 러닝" 또는 딥 신경망을 사용하여 엄청난 양의 데이터로 학습되었으며, 짧은 텍스트 입력이나 "프롬프트"를 기반으로 대화를 진행하고, 질문에 답하고, 스토리를 작성하고, 코드를 생성하고, 모든 종류의 이미지와 비디오를 생성할 수 있습니다.

AI는 이전에 존재하지 않았던 것을 만들어내기 때문에 생성적(generative)이라고 불립니다. 이것이 다양한 유형의 입력을 구분하는 판별적 AI와 다른 점입니다. 다시 말해, 판별적 AI는 "이 그림은 토끼 그림인가요, 사자 그림인가요?"와 같은 질문에 답하려고 하는 반면, 생성적 AI는 "사자와 토끼가 나란히 앉아 있는 그림을 그려주세요."와 같은 질문에 응답합니다.

생성적 AI의 기원은 엔지니어들이 텍스트를 자동으로 생성하는 기술을 개발하기 시작한 1970년대로 거슬러 올라갑니다. 생성적 적대 신경망(GAN)의 등장으로 AI는 인간의 음성 샘플을 기반으로 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다. AI와 자연어 처리의 기술적 발전으로 이제 AI는 인간의 음성을 문자 형태로 재현할 수 있게 되었습니다.

생성적 AI는 최근 생성적 적대 신경망(GAN)의 개발로 상당한 주목을 받고 있습니다. GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되어 있으며, 두 신경망은 경쟁적인 과정을 거칩니다. 생성자는 콘텐츠를 생성하고 판별자는 콘텐츠의 품질을 평가합니다. 생성자는 수많은 반복을 통해 기술을 연마하여 더욱 현실적이고 창의적인 결과물을 만들어냅니다.

생성 AI와 기존 AI의 차이점

기존 AI와 생성 AI의 주요 차이점은 기능과 활용 분야에 있습니다. 기존 AI 시스템은 주로 데이터 분석 및 예측에 사용되는 반면, 생성 AI는 학습 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하여 한 단계 더 발전합니다.

다시 말해, 기존 AI는 패턴 인식에 탁월한 반면, 창의적 AI는 패턴 생성에 탁월합니다. 기존 AI는 데이터를 분석하여 보고 있는 내용을 알려주지만, 창의적 AI는 동일한 데이터를 활용하여 완전히 새로운 것을 만들어낼 수 있습니다.

생성적 AI는 광범위한 의미를 지니며 창의성과 혁신을 위한 새로운 길을 제시합니다. 디자인 분야에서 생성적 AI는 단 몇 분 만에 수많은 프로토타입을 제작하여 아이디어 도출 과정에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다.

엔터테인먼트 산업에서 생성 AI는 신곡 제작, 대본 작성, 심지어 딥페이크 영상 제작까지 도울 수 있습니다. 저널리즘에서는 기사나 보고서를 작성할 수 있습니다. 창의적 AI는 창의성과 혁신이 핵심인 모든 분야에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.

반면, 기존 AI는 특정 업무에 특화된 애플리케이션에서 여전히 탁월한 성과를 보이고 있습니다. 챗봇, 추천 시스템, 예측 분석 등을 구동하는 AI는 산업 전반의 효율성 최적화를 목표로 하는 대부분의 최신 AI 애플리케이션의 엔진입니다.

생성적 AI와 기존 AI 모두 인류의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. (출처: VinBase)

기존 AI와 생성 AI는 서로 다른 기능을 가지고 있지만, 상호 배타적인 것은 아닙니다. 생성 AI는 기존 AI와 협력하여 더욱 강력한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 기존 AI는 사용자 행동 데이터를 분석하고, 생성 AI는 이 분석을 활용하여 개인화된 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

AI의 방대한 잠재력을 계속해서 탐구해 나가는 과정에서 이러한 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 생성적 AI와 기존 AI 모두 인류의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하며, 각기 고유한 가능성을 열어줍니다. 이러한 최첨단 기술을 수용하는 것은 급변하는 인류의 디지털 환경에서 앞서 나가고자 하는 기업과 개인에게 매우 중요합니다.

사회생활 속의 인공지능

생성적 AI와 관련된 위험은 심각하며 빠르게 진화하고 있습니다. 다양한 위협 행위자들이 이 기술을 이용하여 "딥페이크", 즉 제품의 복제본을 만들고, 점점 더 정교해지는 사기 행위를 지원하는 아티팩트를 만들어 왔습니다.

ChatGPT 및 유사 도구는 대량의 공개 데이터를 기반으로 학습됩니다. 이 도구들은 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 기타 저작권법을 준수하도록 설계되지 않았습니다. 따라서 사용자는 플랫폼 사용에 대한 사업적 주의를 기울여야 합니다. 주의해야 할 모니터링 위험은 다음과 같습니다.

투명성 부족. 혁신적인 AI와 ChatGPT 모델은 예측 불가능하며, 이를 구현하는 회사조차도 그 작동 방식을 완전히 이해하는 것은 쉽지 않습니다.

정확성. 생성 AI 시스템은 때때로 부정확하고 조작된 답변을 생성합니다. 정확한 정보는 유용성과 참여를 위해 필수적이므로, 정보를 활용하거나 공개적으로 배포하기 전에 모든 출력의 정확성, 관련성, 그리고 실질적인 유용성을 평가하는 것이 필수적입니다.

지적 재산권(IP) 및 저작권. 현재 기밀 비즈니스 정보에 대한 검증 가능한 데이터 보호 및 거버넌스 보장은 없습니다. 사용자는 ChatGPT 및 경쟁사에 입력하는 모든 데이터나 쿼리가 공개 정보가 될 것임을 인지해야 하며, 기업은 의도치 않게 IP가 공개되는 것을 방지하기 위한 조치를 취해야 합니다.

사이버 보안 및 사기. 기업은 악의적인 행위자가 직원을 속이기 위한 딥페이크와 같은 사이버 공격 및 사기 행위에 합성 AI 시스템을 사용할 가능성에 대비하고, 완화 조치를 마련해야 합니다. 현재 가입하신 사이버 보험사가 AI 관련 침해에 대한 보장 범위를 확인하는 것은 사이버 보험사에 문의하시기 바랍니다.

지속가능성. 생명공학은 상당한 양의 전기를 사용합니다. 따라서 지속가능성 목표에 미치는 영향을 최소화하기 위해 에너지 소비량이 적고 고품질 재생 에너지를 공급하는 공급업체를 선택하는 것이 중요합니다.

생성적 AI로 인해 많은 문제가 발생할 위험이 있지만, 생성적 AI가 가져다주는 이점 중 일부를 언급하지 않는 것은 불가능합니다.

생성적 AI는 업무 구조를 변화시키고, 개별 근로자의 일부 활동을 자동화하여 역량을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 최신 AI를 비롯한 여러 기술은 현재 직원 업무 시간의 60~70%를 차지하는 업무를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 2017년 맥킨지앤컴퍼니 보고서에 따르면, 기술이 직원 업무 시간의 절반을 자동화할 수 있는 잠재력을 가진 것으로 추산되었습니다.

기술 자동화 잠재력의 가속화는 AI가 자연어 이해 능력을 향상시킨 데 크게 기인하는데, 이는 총 근무 시간의 25%를 차지하는 업무 활동에 필수적입니다. 결과적으로, 생성적 AI는 다른 유형의 직종보다 임금과 교육 요건이 높은 직종인 지식 노동에 더 큰 영향을 미칩니다.

생성적 AI는 경제 전반에 걸쳐 노동 생산성을 크게 향상시킬 수 있지만, 이를 위해서는 근로자들이 업무 전환이나 이직을 지원할 투자가 필요합니다. 생성적 AI는 기술 도입 속도와 근로자들의 시간을 다른 활동으로 재분배하는 방식에 따라 2040년까지 매년 0.1%에서 0.6%의 생산성 향상을 가져올 수 있습니다.

생성적 AI를 다른 모든 기술과 결합하면 업무 자동화는 생산성 증가율을 연간 0.2~3.3%포인트 높일 수 있습니다. 그러나 근로자들은 새로운 기술을 습득하기 위해 지원이 필요하며, 일부는 직업을 바꿀 것입니다. 근로자 이동 및 기타 위험을 관리할 수 있다면 AI는 경제 성장에 크게 기여하고 더욱 포용적이고 지속 가능한 세상을 지원할 수 있습니다.

혁신적인 AI는 모든 산업에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 특히 은행, 첨단 기술, 생명 과학 분야는 AI가 창출하는 매출 비중 측면에서 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 은행 업계 전체에서 AI 기술이 활용 사례를 완전히 구현할 경우 연간 2,000억 달러에서 3,400억 달러에 달하는 경제적 효과를 창출할 수 있습니다. 소매 및 소비재 분야에서도 연간 4,000억 달러에서 6,600억 달러에 달하는 잠재적 영향이 예상됩니다.

베트남의 기회

현재 베트남은 생성적 AI에 큰 관심을 보이고 있습니다. 2023년 4월 초 캘리포니아 실리콘 밸리에서 열린 "2023년 생성적 인공지능의 미래" 워크숍에서 국가혁신센터 부소장 보 쑤언 호아이(Vo Xuan Hoai)는 다음과 같이 강조했습니다. "국가혁신센터는 전 세계 베트남 혁신 네트워크와의 협력을 추진하고 있습니다. 예를 들어 실리콘 밸리 네트워크와 협력하여 혁신 전반, 특히 AI를 촉진하고, 해외 베트남 기업과 지식인들을 지원하여 그들의 경력 개발, 국내 사업 확장, 기술 이전을 지원합니다."

국가혁신센터 부소장 보쉬안 호아이(Vo Xuan Hoai) 씨가 "인공지능의 미래 2023" 워크숍에서 연설했습니다. (출처: Bnews)

올해 8월까지 VinBigdata(Vingroup Corporation 산하)는 기술을 통합하여 VinBase(종합적 다중 인지 인공지능 플랫폼)를 베트남 최초의 생성적 AI 플랫폼으로 만들고, 생성적 AI 챗봇, 콜봇 또는 차세대 ViVi 가상 비서와 같은 생성적 AI 기술 기반 개발 솔루션을 제공할 예정입니다.

이 회사는 ChatGPT와 유사한 대규모 언어 모델(LLM)을 만드는 데 수십억 개의 매개변수만 필요하지만, 특히 이러한 텍스트는 베트남인 데이터와 베트남 지식에 있는 텍스트이므로 매우 신뢰할 수 있는 텍스트를 생성할 수 있는 능력이 있다고 밝혔습니다.

베트남의 생성 AI 개발 잠재력은 막대하지만, 전 세계적으로 이용 가능한 대규모 언어 모델 플랫폼을 기반으로 생성 AI를 적용할 경우 베트남은 여러 위험에 직면할 수 있습니다. 따라서 국내에서 생성 AI를 숙달하는 것이 중요합니다. 콘텐츠 이해, 허위 정보 차단, 국가 데이터 보안 확보는 물론 베트남 기술을 세계에 알리는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. "베트남은 생성 AI 분야에서 세계 격차를 줄일 수 있는 기회를 가지고 있습니다."

이러한 평가는 올해 9월 22일 호찌민시에서 열린 AI 서밋 포럼에서 VinBigdata의 대표이사인 다오 득 민 박사가 공유했습니다. 옥스포드 인사이트의 수석 컨설턴트인 파블로 푸엔테스 네텔 씨는 베트남이 AI 투자에 집중한다면 밝은 미래를 가질 수 있다고 말했습니다.

AI와 인공지능이 우리나라의 의료, 교육, 생활 등 모든 분야와 직업에 침투한 것을 볼 수 있습니다. 베트남은 이 기술을 개발하기 위한 전략을 수립해야 합니다. 이는 가까운 미래의 기술이므로요.

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