이미지 및 내용 출처: https://www.stateof.ai/2022-report-launch.html
지난 시글에서는 AI 연구에 대해 알아보았습니다. 이번에는 2022년에 뜨거웠던 기업을 알아보도록 하겠습니다. 이번 글 역시 State of AI Report 2022를 참고하여 작성하였습니다.
2022년에는 Text-to-Image 모델이 빛났습니다. 국내에서도 알파고 다음으로 인공지능에 대한 관심이 집중되는 시기가 아닐까 싶을 정도로 뜨거운 주제였는데요, 이 트렌드를 이끈 회사는 Google도 OpenAI도 아닌 Midjourney와 Stability.ai입니다.
Midjoureny(미드저니)는 독립 연구 기관으로 작년 말부터 완성도 높은 Text-to-Image 결과를 보여주었습니다. 그리고 8월 말 열린 미국 콜로라도 주립 박람회 미술대회에서 미드저니를 기반으로 제작한 그림이 디지털 아트 부문 1위를 차지했다는 기사와 함께 한 번 더 주목받았습니다.
Midjourney로 제작한 대회 출품작
Stability.ai는 Stable Diffuison을 제작한 스타트업입니다. Stable Diffusion은 대중들도 사용할 수 있도록 공개되면서 엄청난 파장을 일으키고 있습니다. 원하는 그림의 설명을 입력하면 그에 맞는 결과물이 순식간에 만들어지니, 예술가들이 입지가 좁아지고 있다는 말까지 나오고 있습니다.
지금까지 인공지능은 Google, Meta, Microsoft와 같이 주로 거대 기업들이 주도해왔습니다. 심지어 Text-to-Image 모델이 비약적으로 발전한 것도, OpenAI에서 개발한 DALL-E 모델 덕분입니다. 모델들이 거대화되면서 그만한 모델을 학습시킬 수 있는 데이터와 설비를 갖추는 것이 중요했습니다. 이렇게 인공지능은 점차 대기업의 전유가 되는 것처럼 보였습니다.
하지만, 오히려 모델이 거대해질수록 일반인들과는 거리가 멀어지게 됩니다. 개인 컴퓨터의 사양으로는 대형 모델들을 활용하기 어렵기 때문입니다. 하지만 신생 스타트업, 소형 연구 기관들이 적극적으로 이 간극을 메워주면서 더욱 부상하고 있습니다. 내년에는 더욱 다양한 분야에서 연결점들이 생겨나지 않을까요?
Meta는 올해 8월 BlenderBot3를 일반인들에게 공개했습니다. BlenderBot3는 Meta가 개발한 대규모 언어 모델을 활용한 챗봇입니다. 하지만, 인공지능 챗봇에는 언제나 윤리적인 문제가 뒤따릅니다. 챗봇의 대답이 차별적인 편견을 내포하고 있거나, 완전하지 못할 수 있기 때문이지요. 이번 BlenderBot도 예외 없이 내놓은 대답이 잘못된 정보를 포함하고 있거나, 윤리적인 오류를 범하는 경우가 있던 것입니다. 이로 인해 사회적인 큰 비판을 감수해야 했습니다. 하지만 역설적이게도 안정성 체크를 위해서는 널리 활용되어봐야 합니다. 그래야 어떤 문제가 발생하는지 알 수 있고, 사용자에게 유용한 서비스로 개발할 수 있기 때문입니다.
Google도 몇 주 뒤에 AI Test Kitchen을 선보였습니다. 역시 자체적으로 개발한 언어 모델을 활용한 챗봇, LaMDA입니다. 이 모델은 지난번에도 소개 드린 것처럼 감정을 갖고 있는 게 아니냐는 논란이 일 정도였는데요. 이미 홍역을 한 번 치른 뒤라 신청자들에 한해 공개했습니다.
이제 AI 기반 서비스가 더욱 보편화되고 있습니다. 물론, 이 과정에서 크고 작은 문제들이 발생할 테지만 안전한 AI 서비스 제공을 위해서는 꼭 겪어야 하는 성장통일 것입니다.
AI를 학습시키기 위해서는 고성능의 GPU가 필요합니다. 각 기업마다 독자적인 방법으로 AI 칩을 개발하고 있는데, 그중에서도 올해 NVIDIA의 성장이 눈부십니다. 연구에 활용된 AI 칩을 살펴보면, NVIDIA의 V100이 압도적으로 많이 활용되고 있음을 알 수 있습니다. AI 칩을 개발하고 있는 스타트업도 점차 성장하고 있지만, 아직 NVIDIA의 성장에는 따라오지 못한 모습입니다.
출처: Zeta Alpha Analysis
NVIDIA는 꾸준히 AI 연구에 투자해왔습니다. 하드웨어를 전문으로 하고 있음에도 소프트웨어 개발도 멈추지 않고 있는데요. 특히, 컴퓨터 비전 분야에서 두각을 드러내고 있습니다. 심지어 이번 SIGGRAPH에서 최고 논문상을 수상할 정도입니다. NVIDIA는 여기서 멈추지 않고 계속 새로운 칩을 개발하고 있습니다. 그것이 바로 강화 학습을 위한 H100 GPU라고 하는데요. AI 칩이 개발될 때마다 모델의 성능도 빠르게 향상되는데요, 내년에도 AI 칩과 성장이 더 기대됩니다.
먼저 Semantic Modeling입니다. 이전의 Semantic Token을 기반으로 이후의 Semantic Token을 예측합니다. 이 작업에서 AutoRegressive 모델을 활용하며, 긴 시간적 구조를 확보합니다.
다음은 Coarse Acoustic Modeling입니다. 여기서는 Acoustic Token을 개발하는데요, 이것은 앞서 생성한 Semantic Token에 의해서 조건화된 토큰으로 생성합니다.
마지막으로 Fine Acoustic Modeling입니다. 앞서 생상한 Coarse Acoustic Token을 미세하게 조정하는 작업입니다. 여기에 SoundStream 모델의 디코더를 통해 우리가 들을 수 있는 형태의 파일로 변환합니다.
이렇게 생성한 음성 파일은 악용의 우려가 있기에, 연구진은 생성된 음원을 탐지할 수 있는 모델도 함께 개발했다고 합니다. 모두를 위한 인공지능을 만들어가고자 하는 AI 원리를 잘 지킨 사례로 AudioLM을 꼽을 수도 있을 것 같습니다.
스타트업에 겨울에 온다는 이야기가 있습니다. 2021년에 비해 2022년에 투자금이 많이 줄었기 때문인데요, AI 스타트업도 예외가 아니었습니다. 세계적인 수준에서 2021년에는 벤처 투자가 크게 부흥했습니다. 상대적으로 2022년에는 감소하기도 했지만, AI 스타트업의 투자액 감소 폭은 더 컸습니다. 2020년 수준과 비슷할 것으로 전망하고 있습니다.
출처: dealroom.co
출처: dealroom.co
AI 연구 분야의 선두는 미국과 중국이 차지하고 있습니다. 하지만 투자 규모는 미국이 압도적으로 높습니다. 심지어 미국을 제외한 나머지 국가의 투자금액을 다 합하더라도 미국에 미치지 못할 정도입니다. 그만큼 미국이 AI 산업을 이끌어 나가고 있다고 해도 과언이 아닐 것입니다.
이번 주에는 2022년 핫한 AI 기업들과 그 기업의 발전 방향을 알아보았습니다. 세계적으로 디지털 트랜스 포메이션(DX)이 진행되고 있는 가운데, AI 기업 역시 그 속에서 거듭해서 발전해나가고 있습니다. 하드웨어와 소프트웨어를 막론하고 매년 새로운 기술들로 성장하고 있는 모습을 볼수록 점차 미래가 기대됩니다. 내년에는 어떤 기업이 세상을 놀라게 할까요?
*본 콘텐츠는 deep daiv. 와의 제휴로 구성 되었습니다.
https://www.stateof.ai/2022-report-launch.html
Zeta Alpha Analysis, State of AI Report 2022
