생성형 인공지능(AI) 분야 유망 기술 10가지

KISTEP에서 기술분류(안)을 토대로 전문가 서면 평가를 통해 10대 유망 기술을 선정했습니다.

전문가 서면 평가를 통해 확보된 총 93개의 기술 중에서 평가지표에 따라 10가지를 추린 것인데 이 10가지가 앞으로 생성형 인공지능 분야에서 주목해야 할 신기술이기 때문에 기업인에게는 큰 인사이트를 줄 수 있는 자료가 되겠습니다.

 

인공지능 시대가 코앞으로 다가 온 지금 우리는 얼마나 많이 인공지능 시대를 준비하고 있을까요?

함께 살펴보겠습니다.

 

생성형 인공지능 분야 10대 유망기술

 

• 거대언어모델(LLM) 기반 텍스트 생성형 인공지능 기술
• 자율 이미지 및 영상 생성형 인공지능기술
• 신경망처리 기반 인공지능 전용칩
• 지능형 개인 맞춤 서비스 인공지능 기술
• 감성내재 음성생성형 인공지능 기술
• 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 기술
• 코딩 보조용 생성형 언어모델 기술
• 멀티모달(이미지, 텍스트, 음성) 통합 인식 및 생성 인공지능 기술
• 인공지능 신뢰성 및 안전성제고 기술
• 인공지능 오픈 마켓 플레이스 플랫폼 기술

거대언어모델(LLM) 기반 텍스트 생성형 인공지능 기술

거대언어모델(LLM)은 100억(10B) 이상의 파라미터를 가진 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 대규모의 텍스트 데이터를 분석하고, 다음 단어 예측의 과업을 수행하여 인간과 유사한 문장을 생성하는 범용 인공지능을 말합니다.

 

우리가 사용하는 chatGPT가 바로 거대언어모델(LLM)입니다. 한국은 거대 언어 모델의 경쟁력을 강화하기 위한 투자가 활발히 진행 중이며, 네이버,카카오, SKT 등 거대 IT 기업에서 한국어에 특화된 생성형 AI 모델 개발에 주력하고 있습니다. 가장 활발히 개발하고 있는 미국은 인공지능 기술의 투자 장려 및 인공지능 기술 규제를 위한 조치를 함께 시행 중이며, 초거대 언어 모델 연구는 미국 기업들이 주도해왔기 때문에 우수한 성능 확보 및 일반인이 사용할 수 있는 서비스 출시를 비롯하여 다양한 모델을 발표하고 있습니다. 

자율 이미지 및 영상 생성형 인공지능기술

이 기술은 생성형 인공지능 중에서 이미지와 영상을 생성하는 기술로 언어와 달리 이미지와 영상은 의미적으로 다양한 가능성을 내포하기 때문에 생성 과정에서 자율적인 기능을 포함하고 있는 기술입니다.

 

한국은 영상을 생성하는 인공지능 기술은 KAIST, 서울대를 중심으로 핵심 기술 연구가 본격적으로 추진되고 있고, 일부 기술에서는 세계적인 수준을 달성하고 있습니다. 미국의 Open AI는 ChatGPT, GPT4, DALL-E 2 등을 발표하면서, 기존의 언어 중심의 생성형 인공지능을 빠르게 멀티 모달로 확대하고 있으며, 인터넷 검색으로 확대를 시도하고 있습니다. 기술 중심의 정책을 펼치는 중국도 영상 생성형 인공지능 기술에 대해서는 규제 취지의 입법을 추진하고 있으며, 중국 내 가치 질서를 해친다는 판단에서 비롯된 것으로 보고 있습니다.

신경망처리 기반 인공지능 전용칩

신경망처리 기반 인공지능 전용칩은 NPU라고 불립니다. 신경망처리 기반 인공지능 전용칩은 기계학습 모델을 구축하여 인공지능 소프트웨어 구현을 하기 위해 특화 설계된 시스템온칩 반도체로, 이 중 신경처리장치(NPU, Neural Processing Unit)는 딥뉴럴 네트워크와 관련된 인공지능과 머신러닝 작업을 가속시키는 하드웨어입니다. 이 분야는 뉴로모픽과 추론/학습, NPU 최적화 기술을 포합하고 있습니다.

 

• 뉴로모픽 컴퓨팅 : 신경(neuro)과 형태를 갖춘(morphic)을 합친 용어 결합처럼 인간 뇌의 신경망 구조와 기능에 영감을 받아 컴퓨팅 시스템을 설계하고 구축하는 인공지능 컴퓨팅의 특화된 분야
• NPU 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 기술 : NPU 하드웨어를 효율적으로 실행하고 활용하기 위한 프로그램, 라이브러리 및 프레임워크를 포함하는 NPU 소프트웨어와 결합함으로써 전체적인 최적화를 달성하는 기술

 

신경망처리 관련해서 각국의 동향을 보면 한국은 인공지능 및 반도체 기술을 각각 12대 국가 필수 전략기술로 선정하여 중점 지원이 진행되고 있으며, 인공지능 반도체 기술은 두 분야에 걸친 핵심 공유 기술에 넣고 있습니다. 미국은 인공지능을 포함한 반도체 전 분야에서 미국의 장기적 리더십 확보를 위한 정책을 확대중이며, 차세대 반도체 경쟁력 확보를 위해 ‘미국 CHIPS 법안(CHIPS for America Act)’, ‘미국 파운드리 법안(American Foundries Act)’ 등을 제정했습니다. 중국은 반도체 산업의 자주화 정책을 지속하고 디지털 경제의 핵심기술로 인공지능 반도체 강조하면서 미국의 반도체 관련 통제에 대응하기 위한 노력을 지속하고 있습니다.

지능형 개인 맞춤 서비스 인공지능 기술

개인의 상황에 맞게 인공지능이 개별적인 혜택을 제공하는 것을 말합니다.

각 개인의 특성과 선호, 행동 패턴 등을 분석하여 최적화된 서비스를 제공하는 것이 앞으로의 유망기술로 예측되고 있습니다. 

 

이 기술은 머신러닝을 비롯한 딥러닝, 자연어처리, 추천시스템, 데이터 분석 등을 포함합니다.

 

• 자연어처리 기술 : 텍스트 인식 및 음성 인식 등을 통하여 대화형 AI를 구현하여 검색엔진 및 감정 분석 등에도 활용될 수 있어서 사용자와의 소통을 통한 개인화된 서비스 제공
• 데이터분석 기술 : 서비스에 필요한 데이터 및 사용자들이 만들어낸 데이터 로그들 등 거대한 데이터 집합 속에서 유용한 정보를 추출하고, 해당 정보를 학습하여 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술

 

지능형 개인 맞춤 서비스 관련하여 한국은 유통, 마케팅, 금융, 미디어, 교육, 헬스케어, 여가 등 다양한 분야에서 관련 서비스를 추진 중이며, 최근 생성 AI와 연계하여 고도화를 진행하고 있습니다. 미국은 국가적 차원에서 지능형 개인 맞춤 서비스 관련 다양한 정책을 발표하고, 글로벌 빅테크 기업인 구글, 아마존, 넷플릭스 외에도 OpenAI, 애플, MS, Meta 등도 지능형 개인 맞춤 서비스 출시에 박차를 가하고 있습니다. 

감성내재 음성생성형 인공지능 기술

생성형 인공지능 중 생성된 결과물이 음성 신호이며, 특히 인간이 인식할 수 있는 감정이 그 음성신호에 표출이 되거나 또는 생성단계의 내부에서 파라미터의 일부로서 사용되어 음성을 생성하는 기술을 의미합니다. 

 

이 기술은 음성 합성 기술, 자동통역 기술, 음질 향상 및 음원/화자 분리 기술, 음성 생성 기술 등을 포함하고 있습니다.

 

• 음성 합성 기술 : 주어진 텍스트를 음성으로 변환하는 기술이며 TTS로도 널리 알려져 있고, 최근에는 딥러닝이 적용되면서 성능이 급속히 개선
• 음성 생성 기술 : 이미지, 영상, 텍스트 등 다양한 형태의 입력을 생성 모델 방법을 이용하여 대응되는 오디오 신호를 출력하는 기술

 

감정을 내재하는 것이기 때문에 이 기술은 윤리적인 문제에 부딪힙니다. 기술의 윤리성 측면 및 저작권 관련된 요소에 대한 논의가 활발히 진행 중이고, 일부 기업 중심으로 딥러닝 기술을 최적화하여 음성합성기술을 적용하고 있습니다. 우리나라는 국내 감성 내재 음성 생성형 기술의 활성화를 위한 정책적 지원은 아직 초기 단계에 있으며 주로 저작권 및 딥페이크 기술의 오용 방지에 대한 논의가 주로 이루어지고 있습니다. 

 

미국도 기술의 윤리성 측면 및 저작권 관련된 요소에 대한 논의가 활발히 진행 중에 있으나 규제에 대해서는 중국이나 유럽연합에 비해서는 느슨한 편이고, 구글, 마이크로소프트 중심으로 음성합성 모델을 개발 중입니다.

클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 기술

머신러닝 프로젝트의 계획부터 프로덕션의 모델 유지관리까지 머신러닝 모델 사용의 전체 라이브 사이클을 지원하는 클라우드 기반 플랫폼이 10대 유망기술에 선정되었습니다. 

 

이 기술은 데이터 관리 및 전처리, 머신러닝 모델의 개발과 학습, 머신러닝 모델의 배포 및 모니터링 등으로 분류됩니다.

 

• 데이터 관리 및 전처리 기술 : 수집한 데이터를 머신러닝 모델 훈련에 사용할 수 있도록 머신러닝 대상 데이터를 정의하고 데이터를 전처리하고 모델링 데이터 셋을 구성하는 기술
• 머신러닝 모델 배포 및 모니터링 기술 : 훈련한 머신러닝 모델을 사용자에게 배포 및 서비스를 제공하고 서비스 상태를 모니터링하는 기술

클라우드 관련해서 미국이 단연 앞서갑니다. 미국은 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 구축에 필요한 데이터 관리, 머신러닝 모델 개발 및 배포, 프로세스 관리 등 세부 기술과 관련해 가장 많은 특허, 소프트웨어를 보유한 나라입니다. 

코딩 보조용 생성형 언어모델 기술

코딩 보조용은 자연어(NL, Natural Language)로부터 프로그램 코드(PL, Programming Language)를 생성하거나 반대로 프로그램 코드를 읽고 자연어로 설명하거나, 혹은 프로그램 코드를 변경 혹은 향상시키는 기술을 의미합니다.

 

프로그래머를 대체하여 코딩을 보조하는 의미로 볼 수 있고 이 기술에는 코드 생성 기술, 코드 설명 기술, 코드 변환 기술, 코드 향상 기술 4가지 세부기술로 구분됩니다.

 

• 코드 생성 기술 : 프로그램을 설명한 자연어를 입력으로 받아 프로그램 코드를 생성하는 기술
• 코드 향상 기술 : 미완성된 프로그램을 완성해 주거나, 같은 기능의 프로그램을 더 효율적인 코딩으로 바꿔 주는 기술

 

chatGPT의 등장으로 코딩 보조가 가능해지면서 전 세계적으로 자동 코딩 기술을 개발 및 활용하고 있으며, 자동 코드 생성, 코드 설명, 코드 변환, 코드 향상 등의 다양한 기술을 개발하고 있습니다. 미국은 학계와 산업계에서 거대 언어모델(GPT, PaLM) 등을 기반으로 자동 코드 생성, 코드 설명, 코드 변환, 코드 향상 등의 다양한 기술을 개발하고 있으며 유럽의 경우 자동 코딩 모델을 이용하여 소스코드 무결성 검토, 자동완성 등 이미 상용화된 기술이 상당히 많고, 이미 서비스 중인 기업들도 다수 존재합니다.

멀티모달(이미지, 텍스트, 음성) 통합 인식 및 생성 인공지능 기술

텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 데이터 모드(modality)를 처리하고 이해하는 인공지능 기술로 인간의 감각과 사고방식을 모방하여 다양한 방식으로 정보를 처리하고 이해하는 기술을 멀티모달 기술이라고 합니다. 

 

이 기술은 모달리티의 이질성, 연결성, 상호작용을 포함하고, 표현,  정렬, 추론,  생성, 전이, 정량화의 6가지 영역을 포함합니다. 

 

전 세계적으로 멀티모달 데이터셋 및 서비스를 구축 중이고, 대기업을 중심으로 멀티미디어 콘텐츠를 제공하는 서비스를  도입 중입니다. 우리나라는 네이버, 카카오브레인, LG AI 연구원 등을 중심으로 멀티모달 데이터셋 구축을 진행 중이고, 카카오브레인, 네이버, SK텔레콤을 중심으로 멀티모달 문서 서비스를 도입했습니다. 

인공지능 신뢰성 및 안전성제고 기술

인공지능시스템의 위협요인(편향성, 개인정보 및 저작권 침해, 가짜 정보 및 사기, 작동 오류, 부정행위 등)과 기술적 한계에 대응하고 다양한 분야에서 활용되는 과정에서 부작용을 예방하는 광범위한 기술이 신뢰성 기술입니다.

 

이 기술에는 딥페이크 탐지 기술, 가짜 뉴스 탐지 기술, NLP 편향성 측정, 설명가능 AI 를 포함합니다.

 

• 딥페이크 탐지 기술 : 조작된 얼굴 표정을 담은 이미지 내에서 특정 영역을 감지하고 지역화할 수 있는 표정조작감지 프레임워크 기술
• 가짜뉴스 탐지 기술 : 언어적 특징 기반 접근법, 문서 형태 분석 기술, 출처 신뢰도 검증 기술, 콘텐츠 교차 검증 기술, 텍스트 요약(추출요약 및 추상요약) 등

딥페이크, 가짜뉴스 등 전 세계적으로 가장 필요한 기술 중 하나로 각광받고 있기 때문에 인공지능의 신뢰성 기술 확보에 노력하고 있고, 인공지능의 신뢰성을 촉진하기 위한 규제 및 법안 도입을 추진 중인 곳이 많습니다. 우리나라는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표하고, 인공지능 제품 및 서비스에 대한 민간 자율의 인증제 등 지속적으로 도입하고 있으며 미국은 정부 차원에서 국가 인공지능 국가 인공지능 연구개발 전략으로서, 기술적으로 안전한 인공지능 개발 등을 채택함은 물론, 글로벌 빅데크 기업은 우수 기술 연구자금 지원을 병행하며 신뢰성 기술 확보에 노력하고 있습니다. 

인공지능 오픈 마켓 플레이스 플랫폼 기술

마지막으로 인공지능 오픈마켓 플랫폼은 인공지능의 연구 결과와 서비스를 공유하고 판매할 수 있는 온라인 공간 기술을 의미합니다. 만들면 뭐할까요. 판매할 수 있어야 합니다. 인공지능도 결국 프로그램입니다. 

 

이 기술에는 AI 모델 및 알고리즘 공유, 데이터 관리, AI 서비스 통합, 결제 및 계약 관련 기술 등이 있습니다.

 

• AI서비스 통합 : 사용자가 플랫폼에서 구매한 AI 서비스를 자신의 시스템이나 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 API나 SDK 등의 도구를 제공하고, 데이터를 마이그레이션 할 수 있는 기능을 제공
• 결제 및 계약 관련 기술 : 사용자 또는 구매, 판매자가 AI서비스를 거래할 때 안전하게 결제하고 계약을 체결할 수 있도록 하는 기술

우리나라는 오픈마켓 플랫폼 구축 및 운영에 관련하여, 클라우드 스토어를 위한 전략, 현재의 디지털서비스이용지원 시스템, 온라인 기술거래 네트워크 구축 등을 추진하고 있으며 미국은 2009년부터 기업과 연구자들이 활용할 수 있는 오픈데이터포털(Data.gov)를 구축하고 공공데이터를 개방해 왔으며, 데이터 생산과 수요의 중계 관련 전략을 발표했습니다.