주요 요점
- ChatGPT의 성공은 인공지능 연구 및 통합에 대한 투자를 확대시켜, 이 분야에 있어 전례 없는 기회와 발전을 야기했습니다.
- 벡터 데이터베이스를 활용한 시맨틱 검색은 단어 임베딩과 의미론적 맥락을 이용하여 보다 정확한 검색 결과를 제공함으로써 검색 알고리즘에 혁신을 가져오고 있습니다.
- AI 에이전트 및 다중 에이전트 스타트업의 개발은 여러 에이전트 간의 자체 평가, 수정, 협력을 통해 완전한 자율성을 구현하고 기존의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.
ChatGPT의 눈부신 성공은 많은 기술 기업들이 AI 연구에 투자를 시작하고 자사 제품에 인공지능을 접목하는 방안을 모색하게 만들었습니다. 이러한 현상은 이전에 볼 수 없던 것으로, 인공지능의 발전은 이제 막 시작점에 서 있다고 할 수 있습니다.
그러나 단순히 뛰어난 AI 챗봇이나 텍스트-이미지 생성기에 국한된 이야기가 아닙니다. 많은 예측이 있지만, 곧 시장에 출시될 AI 도구들은 매우 인상적인 기능을 갖추고 있을 것입니다.
벡터 데이터베이스를 활용한 시맨틱 검색
이미지 출처: Firmbee.com/ 언스플래시
사용자에게 더 나은 검색 결과를 제공하기 위해 시맨틱 검색 쿼리가 활발히 연구되고 있습니다. 기존 검색 엔진은 키워드 중심의 알고리즘을 사용하여 정보를 제공하지만, 키워드에만 의존하는 방식은 문맥 이해 부족, 마케터의 SEO 악용, 복잡한 쿼리 표현의 어려움 등 다양한 문제를 야기합니다.
기존의 검색 알고리즘과 달리 시맨틱 검색은 단어 임베딩과 의미론적 매핑을 활용하여 검색 결과를 제공하기 전에 쿼리의 맥락을 이해합니다. 따라서 시맨틱 검색은 여러 키워드에 의존하는 대신 쿼리의 의미를 기반으로 결과를 제공합니다.
시맨틱 검색의 개념은 꽤 오래전부터 존재해왔습니다. 그러나 많은 기업들은 시맨틱 검색이 느리고 리소스 집약적이라는 점 때문에 구현에 어려움을 겪어왔습니다.
이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 벡터 임베딩을 매핑하여 대규모 벡터 데이터베이스에 저장하는 방법이 제시되었습니다. 이 방식은 컴퓨팅 성능 요구 사항을 대폭 낮추고, 가장 관련성이 높은 정보로만 결과를 압축하여 검색 속도를 향상시킵니다.
Pinecone, Redis, Milvus와 같은 대형 기술 기업 및 스타트업들은 현재 추천 시스템, 검색 엔진, 콘텐츠 관리 시스템, 챗봇에 시맨틱 검색 기능을 제공하기 위해 벡터 데이터베이스에 적극적으로 투자하고 있습니다.
인공지능의 대중화
몇몇 대형 기술 기업들은 인공지능을 대중화하는 데 관심을 기울이고 있으며, 이는 단순한 기술적 발전 이상의 의미를 지닙니다. 긍정적이든 부정적이든 오픈 소스 AI 모델은 이제 훈련되고 있으며, 더 관대한 라이선스가 부여되어 여러 조직이 자유롭게 사용하고 미세 조정할 수 있게 되었습니다.
월스트리트 저널의 보도에 따르면, Meta는 Nvidia H100 AI 가속기를 대량으로 구매하고 있으며, OpenAI의 최신 GPT-4 모델과 경쟁할 수 있는 AI 개발을 목표로 하고 있습니다.
현재 공개적으로 사용 가능한 LLM 중 GPT-4의 성능을 능가할 만한 모델은 없지만, Meta는 보다 관대한 라이선스를 가진 경쟁력 있는 제품을 약속함으로써 기업들이 영업 비밀이나 민감한 데이터 유출 위험 없이 강력한 LLM을 미세 조정할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.
AI 에이전트 및 다중 에이전트 스타트업
이미지 제공: Annie Spratt/ 언스플래시
특정 목표를 달성하기 위해 최소한의 지침만을 필요로 하는 AI 에이전트를 개발하기 위한 다양한 실험적 프로젝트가 현재 진행 중입니다. 작업 자동화 AI 도구인 Auto-GPT의 AI 에이전트 개념을 예시로 들 수 있습니다.
이러한 AI 에이전트의 핵심 아이디어는 지속적인 자체 평가와 자기 수정을 통해 완전한 자율성을 달성하는 것입니다. 자기 반성과 수정의 개념은 에이전트가 수행해야 할 작업, 수행 단계, 발생한 실수, 개선을 위해 수행할 수 있는 작업에 대해 끊임없이 질문하는 방식으로 구현됩니다.
현재 AI 에이전트에 사용되는 모델들은 의미론적 이해 능력이 부족하다는 점이 문제입니다. 이로 인해 에이전트가 환각을 느끼거나 잘못된 정보를 제공할 수 있으며, 결과적으로 자체 평가와 수정의 무한 루프에 갇힐 위험이 있습니다.
MetaGPT 다중 에이전트 프레임워크와 같은 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하는 방식으로 접근하고 있습니다. 다중 에이전트 프레임워크는 스타트업 회사의 운영 방식을 모방하여 설계되었으며, 각 에이전트는 프로젝트 관리자, 디자이너, 프로그래머, 테스터 등의 역할을 수행합니다. 복잡한 목표를 더 작은 작업으로 분할하고 이를 다른 AI 에이전트에 위임함으로써 주어진 목표를 달성할 가능성을 높입니다.
이러한 프레임워크는 아직 초기 개발 단계에 있기 때문에 해결해야 할 과제들이 많지만, 더 강력한 모델, 향상된 AI 인프라, 지속적인 연구 개발을 통해 효과적인 AI 에이전트와 다중 에이전트 AI 회사가 등장하는 것은 시간문제일 뿐입니다.
AI로 미래를 만들어가다
대기업과 스타트업들은 인공지능 및 관련 인프라 연구 개발에 엄청난 투자를 하고 있습니다. 이러한 투자는 시맨틱 검색, 완전 자율형 AI 에이전트, AI 스타트업, 그리고 기업 및 개인이 자유롭게 사용하고 미세 조정할 수 있는 고성능 모델들을 통해 유용한 정보에 대한 더 나은 접근성을 제공할 것으로 기대됩니다.
이러한 발전은 매우 흥미롭지만, AI 윤리, 사용자 개인 정보 보호, AI 시스템 및 인프라의 책임감 있는 개발에 대한 고민도 병행되어야 합니다. 생성형 AI의 진보는 단순히 더 똑똑한 시스템을 만드는 것을 넘어 우리의 사고방식을 바꾸고 기술 사용에 대한 책임을 강화하는 것과도 관련이 있음을 기억해야 합니다.