어떻게 생성형 AI가 폭발적으로 성장했는가
사실 경영자나 임원이 되면 회사에서 역사책을 권합니다. 역사를 보면 미래를 예측할 수 있기 때문입니다. AI의 성장 로드맵 중 획기적인 사건이 세 가지 있습니다.
첫 번째가 '알파고'의 출현입니다. 제 기억으로는 2015년쯤인 것 같습니다. 알파고의 출현은 곧 딥러닝 기술의 발달로 이어지며 딥러닝 기술의 붐을 만들었습니다. 그러나 생각해보면 우리는 '알파고'를 듣기만 했지, 직접 쓸 수는 없었습니다. 실체를 볼 수 없었던 것입니다.
두 번째 사건은 2020년대에 나온 ChatGPT의 출현입니다. ChatGPT는 우리가 직접 쓸 수 있고 실체를 보고 경험할 수 있었습니다. 대중들이 함께 사용하고 발전시켰으며, ChatGPT가 AI의 새로운 시대를 열었습니다.
그다음 전환점은 GPT-4o의 출현일 것입니다. 초창기 ChatGPT는 텍스트만 이해하는 챗봇과 비슷했습니다. 하지만 지금의 GPT는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오도 이해할 수 있습니다. 다양한 센서를 이해하고 있으며, 심지어 AI의 처리 능력까지 상당히 향상되어 즉각적으로 답하고 구조적으로 이해하며 생성하는 형태로 나아가고 있습니다.
검색의 시대에서 AI 시대로의 전환
1990년~2000년대 검색 엔진의 대표적인 회사는 Yahoo였습니다. 그런데 어느 날 사라졌습니다. 구글에게 잠식당한 것입니다. 그래서 사람들은 AI가 발전하면서 오픈AI가 구글을 잠식하는 것이 아닌가 생각했습니다. 그러나 오픈AI는 구글을 넘지 못했습니다.
구글은 단순히 검색 엔진이 아니라 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. AI는 마법 같은 것이 아니라 데이터에 기반합니다. 많은 데이터가 필요한 것입니다. 그러나 오픈AI는 원천 소스에 대한 데이터 및 데이터 플랫폼이 없습니다. 공개된 데이터를 기반으로 하기에 한계가 있는 것입니다.
iPhone과 iCloud에는 많은 데이터가 생성되고 저장되고 있습니다. 오픈AI 입장에서는 아이폰을 만드는 애플과 공생 관계를 맺고 싶었던 것 같습니다. 오픈AI가 애플과 협업할 경우, 구글 입장에서는 불편할 수밖에 없습니다.
사실 구글은 어떤 기업보다 데이터를 많이 저장하고 있어서 누구보다 AI를 잘할 수 있습니다. 그러나 구글은 AI를 조금 늦게 시작합니다. 이유는 잘못하면 자신들의 메인 수익원인 검색 시장을 스스로 잠식시킬 수 있기 때문입니다. 그래서 구글은 AI 개발을 망설였지만, 결국 AI를 개발하고 서비스하게 됩니다.
완제품 시장에서 오픈 소스의 활용으로 확대
요즘 우리가 흔히 접할 수 있는 Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Gemma에 대해서 논해보고자 합니다.
앞의 세 개(Claude, ChatGPT, Gemini)는 우리가 돈을 주고 사용해야 하는 유료 서비스, 즉 완제품입니다. 이와 달리 Llama, Gemma는 우리가 직접 개발하고 수정해서 사용할 수 있는 오픈소스입니다. 과거에는 완제품 시장이 활발했다면, 점점 오픈소스 시장이 활발해지고 있습니다. 오픈소스 활용의 대표적인 예가 DeepSeek입니다.
오픈소스 시장이 활발하게 발전하면서 기업들은 AI를 활용하여 다양한 제품을 개발할 수 있고, 심지어 개인들도 자신의 스타일대로 AI를 만들어서 사용할 수 있게 되었습니다.
기술의 발달을 넘어 사용자 편의성을 고민하다
기업들은 AI 기술 개발뿐만 아니라 어떻게 더 편리하게 사용할지를 고민하게 됩니다.
초창기 우리는 컴퓨터와 대화하기 위해서 키보드를 사용했습니다. 윈도우가 출현하면서 마우스를 사용하여 대화했습니다. 손을 자유롭게 사용하기 위해서 고글이 개발되었습니다. 그러나 고글은 땀이 차기도 하고 답답하기도 해서 여러 가지 불편한 점이 있었습니다. 그래서 널리 사용되지 못했습니다.
이를 개선하고자 메타에서 안경을 개발하기 시작했습니다. 현재는 메타가 시작했고, 엔비디아가 도우면서 함께 발전하고 있습니다. 어쩌면 미래에는 스마트폰이 없어질 수도 있습니다. 또는 스마트폰과 안경을 함께 사용하는 시대가 될 것입니다. 손에서 자유로우면서 컴퓨터와 대화할 수 있는 방법을 찾아가고 있는 것 같습니다.
에이전트 AI 시대에서 피지컬 AI 시대로
요즘 핫한 용어가 있는데 바로 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 쉽게 말해서 AI 비서를 뜻하는 것으로 사용자가 명령만 하면 알아서 해주는 것입니다.
예를 들어 보겠습니다. 친구가 우리 집을 방문합니다. 예전에는 일일이 웹상에 있는 정보를 검색해서 계획표를 만들었습니다. 이제는 우리는 명령만 하면 됩니다. 나머지는 AI가 자동으로 검색하고 정리하며 계획표도 만들어 줍니다. 우리는 지켜보기만 하면 됩니다. 앱(웹)을 여는 것도 자동으로 합니다. 살아가는 방식이 바뀌고 있습니다.
컨셉을 보면 사람은 큰 틀에서 목적만 설명해 주면, 나머지는 AI가 일합니다. 내가 컴퓨터에 권한을 허용하고 스마트폰에 권한을 허용하면, 나를 대신해 줍니다.
AI 에이전트는 더 나아가 에이전트끼리 서로 협업 및 대화를 할 수 있습니다. 예를 들어 검색 시스템과 e-commerce 시스템이 서로 협업해서 상품을 검색하여 추천하고, 이를 주문해서 배달해 줍니다.
아직까지는 온라인상에서 일합니다. 그런데 머지않은 미래에는 우리의 실생활에서 AI를 만나게 될 것 같습니다. 이 시대를 피지컬 AI 시대라고 합니다. 로봇의 시대라고도 볼 수 있습니다. LLM(거대 언어 모델)에서 LWM(거대 세상 모델)로 넘어가고 있습니다. 온라인에 머물렀던 AI가 세상 밖으로 나오고 있는 것입니다. 이를 위해 3D 세계를 이해하는 기술이 필요해졌고, 물리적 특성을 제어할 수 있는 3D 환경이 중요해졌습니다.
AI를 제대로 알고 제대로 활용할 방법을 찾자
코딩도 AI의 도움으로 노코딩 시대로 바뀐다고 하고, 일자리도 AI에게 빼앗긴다고 합니다. 걱정하시는 분들이 많습니다. 그러나 우리는 AI를 똑똑하게 잘 활용해서 더 편리한 시대를 만들어갈 궁리를 해야 할 것입니다. AI를 없애버릴 수는 없을 테니까요.
AI가 할 일과 사람이 할 일을 잘 구별하고 구분해서 AI를 효율적으로 사용할 방법을 찾아야 할 것입니다. AI를 제대로 공부해서 제대로 사용하는 능력을 길러야 할 것입니다. 우리를 지배할 것으로 생각하고 미리 겁먹기보다는, 아기가 처음 세상에 태어나면 엄마, 아빠가 잘 가르치고 키워서 좋은 사람으로 성장시키듯이, AI도 우리가 잘 학습시켜서 우리에게 도움이 되는 도구로 만들어야 할 것입니다.
모든 영역에서 AI가 기술적으로 인간보다 뛰어날 수도 있지만, 절대 인간을 넘어설 수 없는 영역이 있습니다. AI에는 창의력이 부족합니다. 생각해 보면 혁신은 1%의 차이에서 옵니다. 그 차이는 창의력에서 만들어집니다. AI는 과거의 데이터에서 나옵니다. 그러니 AI에게는 창의력이 없죠.
다르게 말하면 데이터에 기반한 학습 및 통계 학습에 기반한 것은 AI의 능력을 활용하면서, 우리는 우리의 본질을 지키고 더 가치 있는 일들을 해 나가면 어떨까요?
어떻게 생성형 AI가 폭발적으로 성장했는가
사실 경영자나 임원이 되면 회사에서 역사책을 권합니다. 역사를 보면 미래를 예측할 수 있기 때문입니다. AI의 성장 로드맵 중 획기적인 사건이 세 가지 있습니다.
첫 번째가 '알파고'의 출현입니다. 제 기억으로는 2015년쯤인 것 같습니다. 알파고의 출현은 곧 딥러닝 기술의 발달로 이어지며 딥러닝 기술의 붐을 만들었습니다. 그러나 생각해보면 우리는 '알파고'를 듣기만 했지, 직접 쓸 수는 없었습니다. 실체를 볼 수 없었던 것입니다.
두 번째 사건은 2020년대에 나온 ChatGPT의 출현입니다. ChatGPT는 우리가 직접 쓸 수 있고 실체를 보고 경험할 수 있었습니다. 대중들이 함께 사용하고 발전시켰으며, ChatGPT가 AI의 새로운 시대를 열었습니다.
그다음 전환점은 GPT-4o의 출현일 것입니다. 초창기 ChatGPT는 텍스트만 이해하는 챗봇과 비슷했습니다. 하지만 지금의 GPT는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오도 이해할 수 있습니다. 다양한 센서를 이해하고 있으며, 심지어 AI의 처리 능력까지 상당히 향상되어 즉각적으로 답하고 구조적으로 이해하며 생성하는 형태로 나아가고 있습니다.
검색의 시대에서 AI 시대로의 전환
1990년~2000년대 검색 엔진의 대표적인 회사는 Yahoo였습니다. 그런데 어느 날 사라졌습니다. 구글에게 잠식당한 것입니다. 그래서 사람들은 AI가 발전하면서 오픈AI가 구글을 잠식하는 것이 아닌가 생각했습니다. 그러나 오픈AI는 구글을 넘지 못했습니다.
구글은 단순히 검색 엔진이 아니라 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. AI는 마법 같은 것이 아니라 데이터에 기반합니다. 많은 데이터가 필요한 것입니다. 그러나 오픈AI는 원천 소스에 대한 데이터 및 데이터 플랫폼이 없습니다. 공개된 데이터를 기반으로 하기에 한계가 있는 것입니다.
iPhone과 iCloud에는 많은 데이터가 생성되고 저장되고 있습니다. 오픈AI 입장에서는 아이폰을 만드는 애플과 공생 관계를 맺고 싶었던 것 같습니다. 오픈AI가 애플과 협업할 경우, 구글 입장에서는 불편할 수밖에 없습니다.
사실 구글은 어떤 기업보다 데이터를 많이 저장하고 있어서 누구보다 AI를 잘할 수 있습니다. 그러나 구글은 AI를 조금 늦게 시작합니다. 이유는 잘못하면 자신들의 메인 수익원인 검색 시장을 스스로 잠식시킬 수 있기 때문입니다. 그래서 구글은 AI 개발을 망설였지만, 결국 AI를 개발하고 서비스하게 됩니다.
완제품 시장에서 오픈 소스의 활용으로 확대
요즘 우리가 흔히 접할 수 있는 Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Gemma에 대해서 논해보고자 합니다.
앞의 세 개(Claude, ChatGPT, Gemini)는 우리가 돈을 주고 사용해야 하는 유료 서비스, 즉 완제품입니다. 이와 달리 Llama, Gemma는 우리가 직접 개발하고 수정해서 사용할 수 있는 오픈소스입니다. 과거에는 완제품 시장이 활발했다면, 점점 오픈소스 시장이 활발해지고 있습니다. 오픈소스 활용의 대표적인 예가 DeepSeek입니다.
오픈소스 시장이 활발하게 발전하면서 기업들은 AI를 활용하여 다양한 제품을 개발할 수 있고, 심지어 개인들도 자신의 스타일대로 AI를 만들어서 사용할 수 있게 되었습니다.
기술의 발달을 넘어 사용자 편의성을 고민하다
기업들은 AI 기술 개발뿐만 아니라 어떻게 더 편리하게 사용할지를 고민하게 됩니다.
초창기 우리는 컴퓨터와 대화하기 위해서 키보드를 사용했습니다. 윈도우가 출현하면서 마우스를 사용하여 대화했습니다. 손을 자유롭게 사용하기 위해서 고글이 개발되었습니다. 그러나 고글은 땀이 차기도 하고 답답하기도 해서 여러 가지 불편한 점이 있었습니다. 그래서 널리 사용되지 못했습니다.
이를 개선하고자 메타에서 안경을 개발하기 시작했습니다. 현재는 메타가 시작했고, 엔비디아가 도우면서 함께 발전하고 있습니다. 어쩌면 미래에는 스마트폰이 없어질 수도 있습니다. 또는 스마트폰과 안경을 함께 사용하는 시대가 될 것입니다. 손에서 자유로우면서 컴퓨터와 대화할 수 있는 방법을 찾아가고 있는 것 같습니다.
에이전트 AI 시대에서 피지컬 AI 시대로
요즘 핫한 용어가 있는데 바로 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 쉽게 말해서 AI 비서를 뜻하는 것으로 사용자가 명령만 하면 알아서 해주는 것입니다.
예를 들어 보겠습니다. 친구가 우리 집을 방문합니다. 예전에는 일일이 웹상에 있는 정보를 검색해서 계획표를 만들었습니다. 이제는 우리는 명령만 하면 됩니다. 나머지는 AI가 자동으로 검색하고 정리하며 계획표도 만들어 줍니다. 우리는 지켜보기만 하면 됩니다. 앱(웹)을 여는 것도 자동으로 합니다. 살아가는 방식이 바뀌고 있습니다.
컨셉을 보면 사람은 큰 틀에서 목적만 설명해 주면, 나머지는 AI가 일합니다. 내가 컴퓨터에 권한을 허용하고 스마트폰에 권한을 허용하면, 나를 대신해 줍니다.
AI 에이전트는 더 나아가 에이전트끼리 서로 협업 및 대화를 할 수 있습니다. 예를 들어 검색 시스템과 e-commerce 시스템이 서로 협업해서 상품을 검색하여 추천하고, 이를 주문해서 배달해 줍니다.
아직까지는 온라인상에서 일합니다. 그런데 머지않은 미래에는 우리의 실생활에서 AI를 만나게 될 것 같습니다. 이 시대를 피지컬 AI 시대라고 합니다. 로봇의 시대라고도 볼 수 있습니다. LLM(거대 언어 모델)에서 LWM(거대 세상 모델)로 넘어가고 있습니다. 온라인에 머물렀던 AI가 세상 밖으로 나오고 있는 것입니다. 이를 위해 3D 세계를 이해하는 기술이 필요해졌고, 물리적 특성을 제어할 수 있는 3D 환경이 중요해졌습니다.
AI를 제대로 알고 제대로 활용할 방법을 찾자
코딩도 AI의 도움으로 노코딩 시대로 바뀐다고 하고, 일자리도 AI에게 빼앗긴다고 합니다. 걱정하시는 분들이 많습니다. 그러나 우리는 AI를 똑똑하게 잘 활용해서 더 편리한 시대를 만들어갈 궁리를 해야 할 것입니다. AI를 없애버릴 수는 없을 테니까요.
AI가 할 일과 사람이 할 일을 잘 구별하고 구분해서 AI를 효율적으로 사용할 방법을 찾아야 할 것입니다. AI를 제대로 공부해서 제대로 사용하는 능력을 길러야 할 것입니다. 우리를 지배할 것으로 생각하고 미리 겁먹기보다는, 아기가 처음 세상에 태어나면 엄마, 아빠가 잘 가르치고 키워서 좋은 사람으로 성장시키듯이, AI도 우리가 잘 학습시켜서 우리에게 도움이 되는 도구로 만들어야 할 것입니다.
모든 영역에서 AI가 기술적으로 인간보다 뛰어날 수도 있지만, 절대 인간을 넘어설 수 없는 영역이 있습니다. AI에는 창의력이 부족합니다. 생각해 보면 혁신은 1%의 차이에서 옵니다. 그 차이는 창의력에서 만들어집니다. AI는 과거의 데이터에서 나옵니다. 그러니 AI에게는 창의력이 없죠.
다르게 말하면 데이터에 기반한 학습 및 통계 학습에 기반한 것은 AI의 능력을 활용하면서, 우리는 우리의 본질을 지키고 더 가치 있는 일들을 해 나가면 어떨까요?