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생성형 AI: 국제 협력과 산업 적용

일반 리포트 2025년 01월 03일
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목차

  1. 요약
  2. GS네오텍의 AWS 게임대회 성과
  3. 한국-미국 AI 신뢰성 기준 비교
  4. 피닉스랩의 의약학 특화 생성형 AI 솔루션
  5. AI 기술의 윤리성 향상 연구
  6. 기술과 지정학의 결합
  7. 생성형 AI의 규제와 거버넌스
  8. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 생성형 AI의 최신 동향과 국제 협력, 그리고 특정 산업에의 적용을 다루고 있습니다. GS네오텍은 AWS 게임대회에서 성공적으로 우승하며 한국의 AI 기술력을 전 세계에 알렸습니다. 한국과 미국의 AI 신뢰성 기준 호환성 분석을 통해 국제 표준화의 중요성이 부각되었습니다. 피닉스랩은 '케이론' 솔루션을 통해 의약학 분야에 AI를 성공적으로 적용하며, Modular RAG 기술로 효율성을 크게 향상시켰습니다. 솔트룩스는 AI 윤리성을 강화하기 위한 연구에 집중하며, 기술의 사회적 책임을 높이려는 노력을 이어가고 있습니다. 이러한 발전은 기술과 지정학적 요소가 결합된 새로운 패러다임 속에서 이루어지고 있으며, EU AI Act와 같은 규제가 이러한 발전을 안정적으로 지속할 수 있도록 뒷받침하고 있습니다.

2. GS네오텍의 AWS 게임대회 성과

  • 2-1. AWS 게임대회 소개

  • AWS 게임대회는 아마존 웹 서비스에서 주최하는 개발자 대회로, AWS 아키텍처에서 발생할 수 있는 문제를 가상으로 구현하고 이를 AWS 솔루션을 기반으로 해결하는 대회입니다. 팀 단위로 미션을 수행하며 포인트를 합산하여 최종 우승팀을 가립니다. 2024년에는 '생성형 AI 유니콘 파티 게임데이'라는 주제로 아시아 태평양 지역에서 실시하였으며, GS네오텍은 이 대회에서 한국 팀 최초로 우승을 차지하였습니다.

  • 2-2. GS네오텍 팀의 성과

  • GS네오텍은 '베드록 시저 페이퍼' 팀과 'GSN 그로스 랩' 팀을 출전시켰으며, 각각 1위와 2위를 차지했습니다. GS네오텍의 우승은 올해 AWS 게임대회에서 생성형 AI를 주제로 한 첫 대회에서 이루어졌으며, 이는 한국의 AI 기술이 국제적으로 인정받는 계기가 되었습니다.

  • 2-3. 생성형 AI의 적용 예

  • 이번 대회에서는 AWS의 생성형 AI 서비스인 '아마존 베드록', '아마존 Q', '아마존 트랜스크라이브', '아마존 코드위스퍼러' 등을 창의적이고 적절하게 활용하는 것이 핵심이었습니다. GS네오텍 팀원들은 각 서비스의 특성을 잘 이해하고 활용하여 문제를 해결하는 데 성공했습니다.

  • 2-4. 참여 팀원의 역할 분담

  • 팀원들은 각자의 전문 지식과 경험을 최대한 활용하기 위해 역할을 분담하였습니다. '베드록 시저 페이퍼' 팀은 DevOps에 집중한 임지훈 매니저가 1번 문제, 머신러닝 운영(MLOps) 담당인 김성혁 매니저가 2번 문제, 아마존 베드록 전문인 최성우 매니저가 3번 문제를 해결했습니다. 반면, 'GSN 그로스 랩' 팀은 신입 개발자를 포함한 다양한 배경을 가진 팀으로 구성되어 있었으며, 적극적인 소통을 통해 문제를 해결하여 2위에 오를 수 있었습니다.

3. 한국-미국 AI 신뢰성 기준 비교

  • 3-1. AI 신뢰성 기준 교차 분석

  • 한국과 미국의 인공지능(AI) 신뢰성 기준 비교에 대한 교차 분석이 완료되었습니다. 과학기술정보통신부와 한국정보통신기술협회(TTA)는 우리나라 '신뢰할 수 있는 AI개발안내서'와 미국 상무부 국립표준기술연구소(NIST)의 'AI위험관리프레임워크(AI RMF)' 간의 상호 교차 분석을 진행했습니다. 이 분석은 2024년 2월부터 12월까지 진행되었으며, 결과적으로 한국의 AI개발안내서 67개 세부 검증 항목 중 63개 항목, 즉 94%가 미국 NIST 'AI RMF'와 호환성을 갖는 것으로 나타났습니다.

  • 3-2. 호환되는 검증 항목

  • 교차 분석 결과, AI개발안내서의 검증 항목은 NIST 'AI RMF'와 상당 부분에서 호환되고 있으며, 이는 국제 표준화에 속도를 낼 수 있는 기반이 될 것으로 기대됩니다. 호환성 있는 항목들은 각국의 AI 시스템 설계와 개발시 자발적인 신뢰성 확보를 지원하는 중요한 역할을 할 것입니다. 다만, 데이터 처리와 AI 시스템 편향 제거 부분에서 일부 차이가 발견되었습니다.

  • 3-3. 정책적 지원 계획

  • 과학기술정보통신부와 TTA는 AI신뢰성 확보를 위한 15개 기술 요구사항과 67개 세부 검증항목을 제시했으며, 이를 기반으로 AI시스템 신뢰성을 높이기 위한 정책적 지원을 강하게 추진하고 있습니다. 앞으로도 NIST와의 기술협력을 강화하고 AI신뢰성 분야의 글로벌 기술 표준화에 기여하기 위한 노력을 지속해 나갈 계획입니다.

4. 피닉스랩의 의약학 특화 생성형 AI 솔루션

  • 4-1. 케이론 솔루션 소개

  • 피닉스랩(PhnyX Lab)은 국내 최초의 의약학 특화 생성형 AI 솔루션 '케이론(Cheiron)'을 공개하였습니다. 해당 솔루션은 차별적 혁신 기술인 모듈형 검색 증강 생성(이하 Modular RAG)을 적용하였으며, 의사, 약사 및 제약 기업 연구원 등 제약 업계 관계자들을 대상으로 한 런칭 행사에서 소개되었습니다. 배민석 대표는 회사의 성장 과정과 케이론 개발 스토리를 공유했으며, 이 솔루션은 경쟁 플랫폼 대비 신속하고 정확한 답변을 실시간 생성할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

  • 4-2. 모듈형 검색 증강 생성 기술의 특징

  • 케이론 솔루션은 Modular RAG 기술을 기반으로 하여, 거대 언어 모델(LLM)의 단점을 보완합니다. 이 기술은 실시간 검색을 통해 학습 비용을 감축하고, 질문에 기반하여 신뢰성 높은 데이터를 제공하며, 환각 현상을 완화하도록 설계되었습니다. 특히, Modular RAG는 여러 내부 모듈들이 동일한 입출력 값을 가지도록 구성되어 유연하고 간편한 모듈 연결을 통해 고품질 답변을 신속하게 생성할 수 있습니다. 이는 제약 업계 종사자들이 문서 검색 시간을 최대 80% 이상 개선할 수 있는 가능성을 보여줍니다.

  • 4-3. 런칭 행사 내용

  • 케이론 런칭 행사에서는 피닉스랩의 설립 과정, 케이론의 특장점 및 로드맵이 주요 주제로 다루어졌습니다. 행사에는 구글 AI 엔지니어 출신이자 AI 전문가인 일리야 폴로수킨이 패널토의에 참여하였고, 기업 AI의 미래와 관련된 논의가 이어졌습니다. 참석자들은 Modular RAG 기반의 기술이 신약 개발을 포함한 다양한 업무에 혁신을 가져올 것이라는 기대감을 나타냈습니다. 배민석 대표는 솔루션이 제공하는 실질적 효용을 강조하며, 고객들에게 전문성과 신뢰도를 모두 갖춘 파트너가 될 것을 목표로 하고 있음을 밝혔습니다.

5. AI 기술의 윤리성 향상 연구

  • 5-1. 솔트룩스의 연구 내용

  • 솔트룩스는 '사회적ㆍ윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구' 과제를 주관하고 있습니다. 이 연구는 건국대학교와 카이스트(KAIST)와 협력하여 진행되며, 올해 EMNLP 2024와 ACL 2024 국제 학술대회에서 총 4편의 우수 논문이 발표되었습니다. 연구의 목표는 생성형 AI의 사회적 및 윤리적 성능을 강화하는 것입니다. 발표된 논문 중 하나인 'GDPO: Learning to Align Language Models with Diversity Using GFlowNets'는 기존의 RLHF 기법이 인간 피드백 데이터에 과적합되는 경향이 있다는 점을 지적하며, GFlowNet 기반의 GDPO 학습 알고리즘을 도입하여 다양한 응답을 생성하고 인간의 가치에 부합하는 결과를 도출할 수 있음을 검증하였습니다.

  • 5-2. EMNLP 2024와 ACL 2024에서의 발표

  • 솔트룩스의 연구팀은 EMNLP 2024와 ACL 2024에서 총 4편의 논문을 발표하였습니다. 이 논문들은 생성형 AI의 윤리성 향상과 사회적 책임에 관한 다양한 주제를 다루며, 업계와 학계에서 큰 주목을 받고 있습니다. 연구팀은 이러한 활동을 통해 생성형 AI 기술의 발전에 기여하고 있습니다.

  • 5-3. AI 윤리성의 중요성

  • 현재 생성형 AI 기술의 발전과 함께 인종차별적 발언, 폭력적 콘텐츠 생성 등 사회적 문제들이 대두되고 있습니다. 이로 인해 AI 기술의 윤리성 및 사회적 책임이 중요한 화두로 떠오르고 있으며, 솔트룩스의 연구는 이러한 문제들을 해결하기 위한 중요한 노력을 보여줍니다. 또한, AI의 윤리적 문제에 대한 관심은 앞으로 더욱 커질 것으로 보이며, 사회ㆍ윤리성 가이드라인의 수립과 이를 지원하는 종합 대응 서비스 플랫폼의 필요성이 강조되고 있습니다.

6. 기술과 지정학의 결합

  • 6-1. 기정학의 시대 개막

  • 기술과 지정학의 결합, 즉 ‘기정학의 시대가 도래하고 있습니다. 기술은 더 이상 단순한 산업 발전의 도구가 아닌, 인공지능(AI), 반도체, 로봇, 에너지, 통신 등 핵심 기술들이 국가 간의 경쟁과 갈등의 중심에 서 있습니다. 이러한 기술은 글로벌 패권을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 지정학적 갈등은 기술 경쟁을 심화시키고 있으며, 기술 혁신은 국가 안보와 경제 번영의 필수 전략으로 인식되고 있습니다. 이로 인해, 미국과 중국의 패권 경쟁이 대표적인 예로 부각되고 있습니다.

  • 6-2. 미국과 중국의 기술 경쟁

  • 미국과 중국 간의 기술 경쟁이 격화되고 있는 상황에서, 중국은 최근 엔비디아(NVIDIA)를 대상으로 독점 금지 조사를 시작하였습니다. 이는 엔비디아가 2020년에 이스라엘의 멜라녹스를 인수했을 당시 부여된 조건 위반 여부를 검토하는 것입니다. 또한, 중국은 갈륨과 게르마늄과 같은 필수 광물 수출을 제한하며 미국의 제재에 대응하고 있습니다. 이러한 상황은 엔비디아뿐만 아니라 유럽의 ASML과 같은 기업에도 영향을 미치고 있습니다. 더욱이, 미국의 트럼프 대통령이 재선에 성공할 경우 중국에 대해 최대 60%의 관세를 부과할 가능성이 있으며, 이는 중국의 경제적 긴장을 더욱 심화시킬 수 있는 요소입니다.

  • 6-3. TSMC와 ASML 사례 연구

  • 기술과 지정학의 결합을 예시로 든 TSMC와 ASML의 사례는, 이들 기업이 미국과 중국 사이에 낀 대표적인 사례로 주목받고 있습니다. TSMC는 세계 반도체 위탁생산 시장의 약 50% 이상을 차지하는 압도적 선두 기업으로, 미국 정부로부터 그들의 첨단 반도체 제조 능력을 자국 내로 끌어들이기 위해 애리조나주에 대규모 투자를 유도받고 있습니다. 반면 ASML은 첨단 반도체 제조의 기본 장비인 극자외선(EUV) 노광장비를 독점 공급하는 업체로, 미국의 안보 전략에 밀접히 연계되어 있으며, 중국에 대한 장비 수출이 제한되고 있습니다. 이러한 사례를 통해 기술 주권과 지정학적 이해관계가 기업 운영 전략에 미치는 영향을 알 수 있습니다.

7. 생성형 AI의 규제와 거버넌스

  • 7-1. EU AI Act 소개

  • EU AI Act는 인공지능 기술에 대한 규제를 다루는 법안으로, 생성형 AI와 같은 기술의 규제 준수 및 안전한 발전을 목표로 하고 있습니다. 이 법안은 AI 시스템의 위험도를 식별하고 이에 따른 규제 프레임워크를 마련하여 유럽 내에서 AI의 개발과 사용을 조정하고 있습니다. 법안의 주요 내용은 보안과 거버넌스를 통합하여 조직들이 지속적으로 전략적 우위를 확보할 수 있도록 커뮤니티 기반의 접근 방식을 요구하고 있습니다.

  • 7-2. 기업의 거버넌스 전략 필요성

  • 조직들은 생성형 AI의 발전에 대응하기 위해 거버넌스 전략을 필요로 합니다. AI 시스템과 하이브리드 클라우드 환경의 복잡성을 관리하고 EU AI Act와 같은 새로운 규제를 준수하기 위해 선제적이고 전략적인 접근이 요구됩니다. 규제 준수는 단순한 체크박스가 아닌, 윤리적이고 책임 있는 조직을 위해 중요시되어야 합니다. 즉, 기업들은 데이터 보안과 AI 기반 자동화로 위험을 최소화하고 기존의 데이터 보호 전략을 재조정해야 합니다.

  • 7-3. AI 기반 자동화의 역할

  • AI 기반 자동화는 보안 운영의 효율성을 증대시키고, 수작업 의존도를 줄이며, 위협 관리의 선제적 접근을 가능하게 합니다. AI는 조직의 보안 태세를 개선하고 이상 탐지 능력을 강화하는 데 기여하며, 전반적인 보안 문화가 더욱 발전하도록 도와줍니다. 아울러 오픈소스 AI 모델과 프레임워크의 채택 증가로 인해 보안 및 거버넌스의 복잡성이 증가하고 있어, 기업들은 혁신과 보안을 동시에 고려한 전략이 필요합니다.

결론

  • 리포트의 조사 결과, 생성형 AI 기술이 전 세계적으로 각광받고 있으며, 그 활용 분야는 점점 넓어지고 있음을 알 수 있었습니다. GS네오텍의 AWS 게임대회 성과는 한국의 AI 역량을 인정받는 기회였으며, 피닉스랩의 '케이론'은 제약 업계에 AI 실용화의 가능성을 보여주었습니다. 솔트룩스의 연구는 AI의 윤리성을 높이며, 사회적 책임을 강조하는 중요한 단계로 평가됩니다. 아울러, 한국과 미국 간 신뢰성 기준의 높은 호환성은 글로벌 표준화의 기반을 제공합니다. 기술과 지정학의 결합 속에서, 기업은 혁신과 보안을 동시에 강화해야 하며, EU AI Act 같은 규제가 이 방향성을 제시합니다. 이러한 요소들은 향후 AI 기술이 보다 성숙하고 안전하게 발전할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 이 과정에서, 각 기업과 연구 기관은 협력과 혁신을 통해 AI의 긍정적 영향을 극대화할 필요가 있습니다.

용어집

  • GS네오텍 [회사]: GS네오텍은 클라우드 관리 서비스(MSP) 기업으로, AWS의 공인 파트너사로서 생성형 AI 기술과 관련된 다양한 프로젝트에 참여하고 있습니다. 이번 AWS 게임대회에서의 성과는 GS네오텍의 기술력을 국제적으로 입증한 사례로, 회사의 성장과 발전에 크게 기여하고 있습니다.
  • 피닉스랩 [회사]: 피닉스랩은 의약학 특화 생성형 AI 솔루션인 '케이론'을 개발한 AI 스타트업입니다. Modular RAG 기술을 적용하여 제약 업계의 요구에 맞춘 솔루션을 제공하며, AI의 가능성을 산업에 직접적으로 적용하는 혁신적인 접근을 하고 있습니다.
  • 솔트룩스 [기업]: AI 전문 기업으로, 생성형 AI의 사회적 및 윤리적 성능 향상을 위한 연구를 진행하고 있습니다. 특히, AI 기술의 윤리성을 강조하며 사회적 책임을 다하기 위한 노력을 지속하고 있습니다.

출처 문서