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Apple의 개인화 AI: 혁신과 책임 조화

일반 리포트 2024년 11월 01일
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목차

  1. 요약
  2. Apple Intelligence 소개
  3. 모델 개발 및 최적화
  4. 책임 있는 AI 개발 원칙
  5. Apple Intelligence의 개인 정보 보호 및 보안
  6. 미래 방향과 도전 과제
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 Apple의 최신 인공지능 기술, 'Apple Intelligence'의 개요와 주요 특징, 그리고 이를 통해 개인화된 AI 경험을 제공하기 위한 접근 방식을 설명합니다. Apple Intelligence는 On-Device Model 과 Private Cloud Compute를 통해 사용자의 개인 정보를 보호하면서도 강력한 기능을 제공합니다. 본 리포트는 시스템의 개발 과정과 책임 있는 AI 개발을 위한 원칙, 그리고 Apple의 개인 정보 보호 및 보안에 대한 접근을 상세히 다루고 있습니다. 이를 통해 Apple이 AI 분야에서 어떻게 차별화된 전략과 책임 있는 개발을 추구하는지를 알 수 있습니다.

2. Apple Intelligence 소개

  • 2-1. Apple Intelligence의 개념

  • Apple Intelligence는 사용자 개인의 데이터를 기반으로 개인화된 경험을 제공하는 시스템으로, iOS 18, iPadOS 18, macOS Sequoia에 깊이 통합되어 있습니다. 이 시스템은 사용할 수 있는 다수의 생성 모델로 구성되어 있으며, 사용자 일상에서 원활하게 작동할 수 있도록 설계되었습니다. Apple Intelligence는 매일의 작업을 지원하는 고급 생성 모델을 통해 사용자의 경험을 개선합니다. Apple은 이 시스템의 책임 있는 AI 개발을 위해 사용자 권한을 중요시하며, 데이터 사용의 투명성을 유지하고 있습니다.

  • 2-2. On-Device 및 Server Foundation Models

  • Apple Intelligence는 두 가지 기본 모델인 On-Device Foundation Model과 Server Foundation Model로 구성됩니다. On-Device 모델은 약 30억 개의 매개변수를 가지며, 사용자의 기기에서 직접 작동하여 저지연 성능과 개인 정보 보호를 보장합니다. Server 모델은 Private Cloud Compute를 통해 더 복잡한 작업을 처리할 수 있으며, Apple 실리콘 서버에서 실행됩니다. 이 두 모델은 사용자의 언어, 이미지 및 개인적 맥락을 바탕으로 한 강력한 기능을 제공합니다.

3. 모델 개발 및 최적화

  • 3-1. 모델의 사전 훈련

  • Apple의 기초 모델들은 AXLearn 프레임워크를 기반으로 훈련되었습니다. 이 오픈소스 프로젝트는 JAX와 XLA 위에서 구축되었으며, 다양한 하드웨어와 클라우드 플랫폼에서 고효율성과 확장성을 제공하며 모델 훈련을 수행합니다. 데이터 병렬성, 텐서 병렬성, 시퀀스 병렬성, 그리고 Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 같은 기법을 조합하여 데이터, 모델, 시퀀스 길이에 따라 훈련을 확장했습니다. Apple은 사전 훈련 과정에서 사용자의 개인 데이터를 포함하지 않으며, 라이센스가 있는 데이터와 공개적으로 이용할 수 있는 데이터를 사용합니다. Apple의 웹 크롤러인 AppleBot을 통해 수집된 데이터가 포함되며, 웹 출판자는 데이터 사용 통제 옵션을 통해 Apple Intelligence 훈련에 대한 참여를 선택할 수 있습니다.

  • 3-2. 모델의 후처리

  • 모델 성공에 있어 데이터 품질이 필수적이며, Apple은 훈련 파이프라인에서 하이브리드 데이터 전략을 활용하여 사람에 의해 주석이 달린 데이터와 합성 데이터를 모두 포함시키고 있습니다. 후처리 과정에서 두 가지 새로운 알고리즘을 개발하여 성능을 향상했습니다: (1) 교사 위원회와 함께하는 거부 샘플링 미세 조정 알고리즘, (2) 미러 경량화 정책 최적화를 통한 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF) 알고리즘. 이 두 알고리즘은 모델이 지시를 따르는 품질을 크게 향상시킵니다.

  • 3-3. 모델 최적화 기법

  • Apple은 생성 모델의 속도와 효율성을 극대화하기 위해 다양한 혁신적인 기술을 사용하여 최적화합니다. 그룹화된 쿼리 주의(grouped-query-attention)를 사용하는 등 첫 번째 토큰과 확장된 토큰 추론 성능을 개선하기 위한 일련의 최적화를 적용하였습니다. 온디바이스 모델은 49K의 어휘 크기를 사용하고, 서버 모델은 추가 언어 및 기술 토큰이 포함된 100K의 어휘 크기를 사용합니다. 수도권에서는 0.6ms의 첫 토큰 지연 시간과 30토큰/초의 생성 속도를 기록하였습니다. 이러한 성과는 토큰의 사양을 높이기 전에 달성된 것이며, 추가로 생성 속도가 향상됩니다.

4. 책임 있는 AI 개발 원칙

  • 4-1. 사용자 권한 부여

  • Apple Intelligence는 사용자에게 스마트한 도구로 권한을 부여하는 데 중점을 두고 개발되었습니다. 특정 사용자 요구를 해결하기 위한 도구를 책임감 있게 사용할 수 있는 영역을 찾아내고, 사용자가 자신의 목표를 달성하기 위해 이러한 도구를 어떻게 사용할지에 대한 존중을 표시합니다.

  • 4-2. 개인 데이터 보호

  • Apple Intelligence는 강력한 온디바이스 처리와 혁신적인 인프라인 Private Cloud Compute를 통해 사용자 개인 정보를 보호하며, 데이터를 수집하거나 사용자 상호작용을 기반으로 기본 모델을 훈련하는 데 사용하지 않습니다. Apple은 사용자의 개인 데이터가 보호될 수 있도록 최선을 다하고 있으며, 훈련 데이터에 개인 식별 정보를 포함하지 않도록 필터링합니다.

  • 4-3. 편향 방지

  • Apple은 AI 도구와 모델에서 고정관념과 체계적인 편향을 지속적으로 피하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 디자인, 모델 훈련, 기능 개발 및 품질 평가의 모든 단계에서 AI 도구의 오용이나 잠재적인 피해 가능성을 판단하고 있습니다. 사용자 피드백을 통해 AI 도구를 지속적이고 능동적으로 개선할 방안을 강구합니다.

5. Apple Intelligence의 개인 정보 보호 및 보안

  • 5-1. 개인 정보 보호 접근 방식

  • Apple은 개인 정보를 보호하기 위해 완전한 하드웨어 및 소프트웨어 통제를 활용하여 Apple Intelligence를 설계했습니다. AI 프롬프트는 먼저 로컬 시스템에서 처리되며, 필요할 경우 Private Cloud Compute라는 시스템으로 요청이 전송되어 클라우드에서 Apple의 기본 AI 모델을 실행합니다. 이러한 접근 방식은 고객 데이터에 대한 접근을 제한하며, 악의적인 내부 직원이나 외부 공격자, 정부 요원으로부터의 정보 보호를 보장합니다.

  • 5-2. AI의 보안 문제

  • Apple Intelligence는 사용자의 개인정보를 보호하기 위해 여러 가지 보안 문제를 해결해야 합니다. 외부 공격으로부터 성능을 보호하고 개인 데이터 유출을 방지하기 위해 AI는 클라우드 환경에서 신뢰할 수 있는 보안 모델을 구축해야 합니다. 보안은 개인 정보 보호와 안전성을 구축하는 기초로서, AI 시스템이 안전하지 않으면 개인 정보 보호와 안전성을 보장할 수 없습니다.

  • 5-3. 안전성 보장

  • AI 시스템은 결코 해로운 응답을 반환하거나 해로운 행동을 취해서는 안 됩니다. Apple Intelligence는 이러한 안전성을 보장하기 위해, 사용자의 요청에 대한 응답이 유해하지 않도록 지속적으로 시험하고 검증합니다. 다양한 안전성 기준을 설정하여 AI가 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하도록 하고, 사용자 데이터의 보안과 개인 정보를 보호하는 동시에 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

6. 미래 방향과 도전 과제

  • 6-1. AI의 다중 모드 통합

  • Apple은 다중 모드 통합을 통해 비전, 언어 및 오디오 간의 통합을 강화하는 것을 중점적으로 개발하고 있습니다. 이를 통해 정보 융합의 문제를 해결하고, 사용자에게 더 깊이 있는 이해를 제공할 수 있도록 합니다.

  • 6-2. 지속적인 학습

  • Apple Intelligence의 모델은 지속적으로 학습하고 적응할 수 있도록 개발되고 있으며, 이전 지식을 잃지 않으면서도 안정성과 일관성을 유지하는 것이 주요 과제가 될 것입니다. 이러한 지속적인 학습은 사용자와의 상호작용을 통해 이루어집니다.

  • 6-3. 설명 가능한 AI

  • Apple은 AI의 결정 과정을 사용자에게 명확히 설명할 수 있는 방안을 강화하는 데 집중하고 있습니다. 이는 AI가 복잡성을 사용자 친화적으로 해석할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

결론

  • Apple Intelligence는 개인화된 AI 경험을 실현하기 위해 강력한 기능을 발휘하면서도 사용자 데이터 보호에 중점을 둔 시스템입니다. 이는 On-Device Model과 Private Cloud Compute의 조합을 통해 가능하며, Apple의 책임 있는 개발 철학 및 개인정보 보호 원칙을 잘 보여줍니다. 이러한 시도는 AI 기술의 윤리적인 발전을 도모하며, 타 기업들이 AI 기술을 개발하고 활용하는 방식에 긍정적 영향을 미칠 것입니다. Apple Intelligence의 발전은 AI 분야에서 중요한 이정표가 될 것으로 예상되며, 특히 다중 모드 통합 및 설명 가능한 AI와 같은 미래 기술 발전에 중요한 역할을 할 것입니다. 이는 AI의 실질적 활용 가능성을 높이고, 사용자에게 더 많은 가치를 제공할 것으로 기대됩니다.

용어집

  • Apple Intelligence [기술]: Apple Intelligence는 Apple의 최신 개인화된 AI 시스템으로, 사용자 경험을 향상시키기 위해 개발된 여러 고급 생성 모델로 구성되어 있습니다. 이 시스템은 사용자의 데이터와 상호작용을 바탕으로 개인화된 AI 서비스를 제공하며, Apple의 강력한 개인 정보 보호 및 보안 원칙에 따라 설계되었습니다.
  • On-Device Model [기술]: Apple의 On-Device Model은 약 30억 개의 매개변수로 구성되어 있으며, 사용자 디바이스에서 효율적으로 작동하여 개인화된 경험을 제공합니다. 이 모델은 사용자 데이터를 로컬에서 처리하여 개인정보 보호를 강화합니다.
  • Private Cloud Compute [기술]: Private Cloud Compute는 Apple이 구축한 서버 시스템으로, 높은 처리 능력이 필요한 AI 작업을 수행합니다. 이 시스템은 사용자 데이터를 최소한으로 수집하며, 작업이 완료된 후 모든 데이터를 폐기하여 개인정보를 보호합니다.

출처 문서