미래 사회를 바꿀 것이라는 4차 산업혁명 기술 중에 최근 화제인 ChatGPT처럼 갑자기 일반인들까지 폭발적인 관심을 갖게 한 경우는 드물다. 흔히 말하는 챗봇(Chatbot)의 하나인 ChatGPT에 대해서 좀더 자세히 말하자면, 미국 최대의 AI연구소인 OpenAI가 자연어 처리 인공지능 모델인 GPT-3.5를 기반으로 제작하여 공개한 대화형 채팅 서비스를 말한다. 인간의 언어를 이해하여 문장과 글을 생성할 수 있게 만들어진 인공지능인 GPT(Generative Pre-trAIned Transformer) 버전을 꾸준히 높여오다가 지난해 11월 GPT-3.5 기반의 ChatGPT를 공개한 것이 획기적인 결과를 보여주면서 화제를 모은 것이다. 세상의 반응은 엄청났고 ChatGPT를 이용해서 미국 SAT 시험을 봤더니 우수한 성적을 받았다든가, 심지어 의사, 변호사 시험도 가뿐히 통과했다는 뉴스가 나오기도 했다. 그런데 국내 스타트업 가운데 작년 11월 ChatGPT가 화제가 되기 전부터 GPT를 포함한 언어처리 모델들을 이용하여 다양한 상업적인 용도나 학습 용도의 서비스를 개발한 기업이 있다. 바로 ㈜뤼튼테크놀로지스인데, 작년 CES 2023에서 혁신상을 받은 것을 비롯하여 국내에서도 여러 차례 인정을 받은 이 회사의 김태호 Co-founder를 만나 이야기를 나눠보았다.
작년 11월에 OpenAI가 ChatGPT를 공개한 이후, 대규모 언어모델(LLM)을 이용한 생성형(generative) 인공지능이 AI에 관심이 없던 사람들에게도 화제의 중심이 되었습니다. 뤼튼테크놀로지스는 마침 작년 OpenAI의 ChatGPT 공개 직전에 CES 2023에서 혁신상을 받으셨는데, 소감과 함께 당시와 현재 그 업계의 분위기를 말씀해주십시오.
워낙 한국에서도 요즘 챗봇 또는 GPT가 핫한 것 같습니다. 이런 초거대 AI가 텍스트만 제시하면 그에 대한 답변으로 단순한 텍스트뿐만 아니라 이미지나 3D 모델링까지 생성할 수 있다는 사실 자체만으로도 굉장히 뜨겁게 반응을 보이고 있죠. CES 2023에서 저희가 혁신상을 수상한 것은 금년 1월이지만, 수상이 결정된 것은 작년 11월이고 지원은 6월~7월에 했습니다. 그 당시에는 이런 초거대 언어모델 인공지능에 대한 관심이 조금 덜 할 때여서 저희도 수상을 할 줄 몰랐어요. 그런데 이런 초거대 AI가 점차 두각을 나타내는 상황에서 저희 제품이 단순한 텍스트 생성을 뛰어넘어 적절한 활용에 대한 응답을 제시했기 때문에 CES 혁신상을 수상할 수 있었다고 생각합니다.
ChatGPT가 나오면서 학생들이 이것을 많이 사용하면 글쓰기 실력이 퇴화되는 것 아니냐는 걱정이 많이 있었데, 저희 뤼튼 트레이닝은 교육용으로 만들어진 제품이거든요. 즉 뤼튼 트레이닝은 AI가 직접 글을 전부 다 써주는 게 아니라 학생들이 글을 잘 쓸 수 있게 질문을 던져주거나 혹은 함께 브레인스토밍을 해준다는 점에서 초거대 AI가 갖는 초안 생성 또는 레퍼런스 생성과 같이 긍정적인 요소들을 극대화한 점이 특징으로 부각된 것 같습니다.
저희가 CES에서 혁신상을 소프트웨어 앤드 모바일 앱스(Software and Mobile Apps) 부문에서 수상하기는 했지만 구체적인 도메인을 따지고 보면 글쓰기 교육 영역에서 인정을 받은 겁니다. 그런데 이 교육 영역이 매우 조심스러운 점이 이런 AI 모델의 허위생성(할루시네이션) 문제라든가 윤리적 측면에서의 문제도 있고, 텍스트를 직접 적어준다는 측면에서 아직은 좀 위험하다는 우려가 있는 것 같습니다. 요즘 ChatGPT를 대학 강의나 과제에 쓰는 일들이 이슈가 되고 있는데, ChatGPT가 주는 대답이 매우 그럴 듯 해서 전공자들도 헷갈리는 경우도 있다고 하더라고요.
따라서 사용 방법에 주의를 기울여야 되겠다는 생각도 들지만 앞으로는 ChatGPT나 뤼튼 같은 초거대 언어모형 AI가 인간을 더욱 보조해주는 시대가 올 텐데 이제는 여러 가지 면에서 사람의 능력도 달라질 것 같습니다. 예전에는 많이 알고 잘 기억하는 능력이 중요했다면 이제는 누가 더 검색을 잘하냐, 즉 누가 ChatGPT나 인공지능에게 지시를 더 잘 내리느냐 하는 능력이 더 중요해질 것 같습니다.
그리고 이런 AI가 발달하면 사람들이 할 수 있는 직업이 줄어들 것이라는 주장도 있습니다만 분명 역사적으로 봐도 늘 그랬듯이, 하나의 직업이 없어진다는 것은 다른 직업이 생긴다는 의미가 될 수 있다고 생각합니다. 저희 회사가 최근 채용하고 있는 프롬프트 엔지니어 또는 프롬프터라는 직업도 AI 때문에 생긴 새로운 직업입니다. 일종의 연구원으로 AI에 질문할 프롬프트를 어떻게 짰을 때 답변이 정확하게 나오고 답변 과정의 효율이 좋아지는지를 연구합니다. 실리콘밸리에서도 요즘 높은 연봉을 주면서 채용하고 있다는 소식이고요, 영국의 로펌에서도 이제 사람을 찾기 시작했다고 합니다.
언어모델 AI라는 점에서 ChatGPT와 뤼튼 모델의 기술적인 차이는 어떤 것들인가요? 사용자 인터페이스(UI)나 기본적으로 적용된 알고리즘, 또는 데이터 확보 및 활용 방법 등의 측면에서 어떤 차이점이 있는지요.
GPT는 일종의 거대언어모델(LLM; Large Language Model)입니다. GPT-3가 있었고 GPT 3.5가 나왔었고 최근에 나온 게 GPT-4입니다. ChatGPT는 GPT 모델을 개발하면서 애플리케이션 레이어까지 내려온 거라고 생각하면 됩니다. 뤼튼은 기본적으로 애플리케이션을 개발하는 회사지 AI 모델 자체를 개발하는 곳은 아니예요. 그러니까 ChatGPT는 OpenAI사 자체가 만든 AI 모델을 활용해서 사용한다는 점이 특징이고, 저희는 오픈 AI사에서 만든 모델과 이외에 다른 회사, 예를 들어 네이버나 스테이블 디퓨젼(Stable Diffusion)이나 카카오 등에서 만든 모델도 동시다발적으로 활용한다는 점에서 차이가 납니다.
아무래도 이런 인공지능 모델은 한 회사에서 나온 모델만 쓰면 답변의 다양성 등에서 조금 아쉬운 측면이 있을 수 있는데요. 저희는 여러가지 모델의 결과물들의 장점을 다 살린다는 게 특징이라고 볼 수 있어요. 또 다른 얘기로 데이터 종류라는 점에서 저희는 계속해서 특정 사용자들이 좋아하는 데이터를 좀 더 집중적으로 모으고 있다고 생각하시면 됩니다. 그리고 최근에는 뤼튼 2.0으로 업데이트를 해서 사용 방법을 개선했습니다. 종전에는 사용자들이 뤼튼을 사용할 때 원래 각각의 툴로 들어가서 작업을 해야 했다면, 지금은 사용자가 AI와 대화를 하듯 질의응답을 서로 주고 받고 대화 중에 자연스럽게 툴로 이어지기도 하고, 대화에서 바로 결과물을 뽑아내는 방식으로 인터페이스를 개선했습니다.
뤼튼테크놀로지스는 2021년에 스타트업으로 설립돼서 짧은 시간 내에 기술적 면이나 시장성 면에서 인정을 받고 있는 것 같습니다. 창업하신 동기와 실제 핵심적으로 준비하신 일, 그리고 단기간에 Pre-Series A 단계 펀딩까지 이루어낸 배경에 대해서 말씀해주십시오.
뤼튼테크놀로지스는 2021년 4월에 설립되긴 했지만 사실 아주 오랜 기간 호흡을 맞춰온 팀입니다. 초기 창립멤버는 저와 이세영 대표를 포함하여 고등학생 혹은 대학생 때부터 함께 청소년 학술대회를 설립하고 운영했던 사람들로 이루어져 있습니다. 청소년 학술대회를 운영했는데, 처음에는 이 대표가 고등학교 동아리에서 시작을 했지만 나중에는 거의 4-5천 명이 지원하는 대회로 확대되었습니다. 대학생 시절에 그런 경험을 했다는 것 덕분에 초기 창업 멤버들이 서로 간에 장점이나 특징들을 너무 잘 알고 있었습니다. 이런 점들이 처음 사업을 진행시키고 투자를 유치하는 과정에서 좀더 빠르게 움직이는 데 도움이 되었습니다.
다른 점으로는 글쓰기에 대해서 사람들이 어떤 문제를 느끼고 있는지에 대해서 금방 발견할 수 있었습니다. 누구나 글쓰기를 여전히 두려워 하고, 어려워하는데요. 이런 부분을 해결하고 싶었고 마침 이를 해결할 수 있는 GPT-2를 알게 되어서 그때부터 계속 연구를 해왔습니다. 그러다가 GPT-3가 업그레이드되고 하면서 시기적인 흐름에도 잘 맞았던 것 같습니다.
ChatGPT가 던진 충격으로 글로벌 ICT산업에서는 구글, 마이크로소프트(MS), 아마존 등이 새로운 경쟁에 직면할 것으로 보입니다. 뤼튼테크놀로지스가 바라보는 산업 전망은 어떤가요? 그리고 그런 변화가 한국 시장, 더 나아가 뤼튼의 사업에 장기적으로 미칠 영향을 어떻게 보십니까?
사실 초거대 언어모델(LLM) AI 산업 같은 경우 이미 다양한 이슈들이 제기되어 왔습니다. 첫번째는 앞에서 말씀드린 할루시네이션(Hallucination)입니다. 한국어로는 허위생성, 환각, 착각으로 풀어쓰고 있는데, AI 생성모델이 사실은 맞지 않는 문자나 이미지 데이터를 조합해서 마치 맞는 답처럼 내놓는 현상을 말합니다.
또 다른 문제는 시의성(timeliness)입니다. 예를 들어 어떤 내용은 ‘21년 언제까지 업데이트된 정보만으로 이루어져 있다든가 하는 겁니다. 그 이유는 언어모델이 학습하는 데 시간이 오래 걸려서 최신 정보를 학습하고 서비스에 반영되기까지 느리기 때문입니다. 그렇지만 지금은 서버 성능이 좋아지고 학습 방식도 개선해서 이 문제를 해결하려는 노력들이 이어지고 있습니다. GPT-4에서는 이런 문제들을 많이 잡은 것 같고요.
저희가 생각하고 있는 앞으로의 미래 시나리오는 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 어떤 기업이 절대적인 강자로 등장해서 다른 모델들을 전부 다 통합하는 시나리오가 있을 것 같고요, 두 번째로는 단일 강자는 아니더라도 소수의 강자가 존재하면서 시장을 나누어 갖거나 혹은 지금처럼 여러 회사들이 계속해서 모델들을 내놓고 경쟁하는 상황이 있을 것 같습니다. 다만 소수의 회사로 모델을 합쳐가는 상황으로 가기 이전에는 반드시 춘추전국 시대처럼 많은 회사들이 모델을 내는 단계를 필연적으로 거쳐야하는데, 이런 상황에서 다양한 모델을 서빙하는 능력이 굉장히 중요해질 것이라고 생각합니다.
뤼튼테크놀로지스는 최근 비즈니스 모델을 단순한 생성형 AI 서비스 기업에서 플랫폼 기업으로 변모하겠다는 비전을 선언하였습니다. 좀더 구체적으로 비즈니스 모델이 어떻게 바뀌는 것인지, 그리고 플랫폼 기업이 되기 위한 핵심역량으로 어떤 것을 보유하고 있는지 설명 부탁드립니다.
뤼튼은 그동안 애플리케이션 그 중에서도 텍스트를 통한 콘텐츠 생성 기능을 위주로 서비스를 제공해 왔습니다. 그러다 이번에 2.0으로 업데이트를 하면서 외부 데이터와 서비스를 연동할 수 있는 기능을 갖춘 All-in-one AI 플랫폼으로 전환이 되었습니다. 뤼튼 2.0의 특징은 마치 ChatGPT와 같은 대화형 인터페이스를 기반으로 문장(텍스트) 생성 기능을 강화하면서도 플러그인(plug-in) 기능이 추가되었다는 것입니다. 이 기능은 OpenAI가 이번에 공개한 기능과 상당히 유사한데 외부 데이터 및 서비스를 연결해서 사용할 수 있도록 도와주는 것입니다.
예를 들어 지금 제 위치에서 “오늘 스시가 먹고 싶은데 근처 스시 레스토랑을 추천해줘”라고 하면 유명 식당 앱과 연결해서 근처의 레스토랑 목록을 보여 주고 바로 예약까지 할 수 있게 도와주는 것이죠. 이런 시도들을 통해서 지금 여러 기업들과 접촉을 하고 있고 아마 다음 달에 완성품을 공개할 수 있을 것 같습니다. 플랫폼 기업으로서 저희의 비전은 일상 대부분의 영역에서 AI가 보조자 역할을 수행할 수 있도록 하자는 것입니다. 이제는 사용자가 원하는 것을 간단하게 대화형으로 지시를 하고 하나의 앱에서 모든 것이 가능해지는 것이 특징입니다. 다른 예를 들면 “태국 푸켓 여행 계획을 짜줘” 라고 요구하면 지금 뤼튼에서도 충분히 잘 짜주고 있기는 하지만 앞으로는 여행사를 연결해준다든가, 푸켓에서의 액티비티까지 추천하는 것을 곁들여주는 거죠.
그래서 기존에 네이버 같은 검색엔진을 사용하는 것보다 좀더 퍼스널라이즈(personalized) 또는 커스터마이즈(customized)된 레퍼런스를 얻을 수 있고, 또 바로 연동해서 진행할 수 있게 만들어 주는 것입니다. 모든 사람이 이제 각자의 비서를 두고 각자의 팀을 갖는 느낌인 거죠. 이런 플랫폼 기업이 되겠다는 목표는 지금까지는 안드로이드 앱마켓에 들어가는 앱의 하나였지만, 이제 저희 앱 안에서도 여러가지 기능을 체험해볼 수 있는 앱인앱(App-in-App) 형태로 새롭게 달라지는 것을 뜻합니다.
뤼튼테크놀로지스는 해외시장 진출을 위한 교두보로서 일본 시장을 공략할 계획을 발표한 바 있습니다. 일본은 지리적으로도 가깝지만 특히 언어적으로 유사성이 높은 점이 작용한 것인가요. 일본도 ICT 강국인데, 일본의 생성형 AI 생태계에 적응하기 위한 전략은 어떤 방향으로 세우고 있는지요.
일본도 ICT 강국인데 지리적으로나 문화적으로 가장 가까운 나라인 것이 사실입니다. 그리고무엇보다 일본어는 한국어와 언어적으로도 가까워서 통사 구조가 거의 일치합니다. OpenAI에서 만든 ChatGPT 모델이 정말 훌륭하긴 하지만, 한국어는 통사 구조가 영어와 다르고 또 다른 언어학적인 요소도 있기 때문에 모델의 학습이라든가 실제 효율에 있어서는 일부 떨어지는 측면이 있습니다.
미국에 재스퍼(Jasper)라는 기업이 있는데요, AI로 구글·페이스북에 광고 노출 빈도를 올려주는 문구(文句)와 블로그 기사, 소셜 미디어 게시물 등의 콘텐츠를 만들어 주는 기업입니다. ‘21년에 창업해서 지금 2조 원 밸류로 유니콘이 된 회사인데, 뤼튼 1.0과 비슷한 비즈니스 모델을 갖고 있는 회사입니다. 여기서 저희가 발견한 것은 한국 한 곳에서 큰 트래픽을 발생시키면 재스퍼같은 해외 유니콘 기업과 비슷한 규모의 트래픽을 낼 수 있다는 것이었습니다. 영어 시장이 큰 건 맞지만 다양한 언어 시장에서 선두주자 지위를 차지하고 그런 것들을 하나로 이으면 영어 시장만큼의 크기가 나오고 분명히 그에 상응한 가치가 있다고 생각했습니다. 그래서 다양한 비영어권 시장을 공략하기로 했고 그 첫 번째가 한국, 그 다음을 일본으로 잡은 거죠. 일본어는 문장 구조도 비슷하고, 지금 저희가 한국 사업에서 겪는 것과 비슷한 이슈가 있다고 보았습니다. 또 일본은 GPT를 활용한 플레이어들이 많이 있지만 확실한 지배적 플레이어는 아직 존재하지 않는 상황입니다. 저희는 한국에서 단기간에 10만 명이 넘는 고객을 모객한 경험이 있기 때문에 이런 경험을 발판으로 일본 현지에서 빠르게 선두주자로 올라 설 생각입니다.
오랜 기간 일본에서 서비스 비즈니스를 했던 분도 저희 회사에 합류하였고, 얼마 전에는 일본에서 런칭 이벤트를 펼치기도 했습니다. 여러 긍정적인 반응들이 이어지고 있어서 저희가 한국에서 시도한 것들을 일본에서도 시도해보면 좋겠다는 생각을 갖게 된 것입니다. 그밖에 일본 진출과 관련해 다른 여러 요소도 있는데요, GPT가 아시아 언어 중에서는 일본어를 꽤 잘하는 편에 속합니다. 아무래도 저희는 GPT라든가 여러 모델들을 동시에 활용을 하고 있으니까 그런 점에서도 일본이 다음 타겟으로 이상적이었습니다. 다만 한국어 모델들도 계속 개발되어야 합니다. 실제로 외국에서 만든 한국어 모델은 조금 효율성이 떨어지는데, 한국어 데이터가 많은 우리 기업들이 대규모 언어모델을 계속 만들어주면 아무래도 긍정적인 효과가 커질 것입니다.
