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[카이스트 김진형 교수님의 AI이야기] LLM의 한계 도달은 우리 기업들에게 기회인가?


최근 인공지능(AI)의 눈부신 발전에는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 중심에 있다. 챗GPT와 Gemini 등의 LLM은 사람과 유사한 언어 구사 능력을 보이며, 사회 전반에 걸쳐 큰 반향을 일으켰다. 이러한 모델의 발전은 이른바 "Scaling 법칙"에 기반한다. 즉 모델 크기(파라미터 수), 데이터양, 컴퓨팅 자원을 증가시키면 성능이 체계적으로 향상된다는 것이다. 하지만 최근 이 법칙이 점점 한계에 도달하고 있다는 논의가 많아지고 있다.


Scaling 법칙은 OpenAI, Google 등 여러 기관의 실험을 통해 보여줬다. 자원을 투자하면 성능이 향상되는 것이다. 이는 컴퓨팅 자원이 허락하는 한 성능 향상이 무한히 가능할 것이라는 기대를 품게 했다. 그러나 점차 Scaling 법칙의 한계가 드러나고 있다. 추가적인 리소스 투입이 점점 더 적은 성능 향상으로 이어지며, 비용 대비 효율성의 문제가 대두되고 있다.


Scaling 법칙의 가장 큰 한계는 "수익 감소" 현상이다. 초기에는 파라미터와 데이터의 증가가 큰 성능 향상을 이끌었지만, 초대규모 모델 단계에 이르면 추가적인 성능 향상은 점차 미미해진다. 예를 들어, GPT-4는 GPT-3보다 성능이 향상되었지만, 그 차이는 GPT-2에서 GPT-3로 넘어갔을 때의 성능 차이에 비해 적었다.

또한 데이터양이 증가한다고 해서 항상 성능이 향상되는 것도 아니다. 초대규모 데이터셋에서는 중복 데이터나 저품질 데이터가 포함될 가능성이 높아지고, 이는 모델의 효율성을 저하하기도 한다. 이제는 단순히 데이터의 양을 늘리는 것보다 고품질 데이터를 확보하는 것이 더 중요한 과제가 되었다.


더욱 심각한 것은 컴퓨팅 비용과 환경적 영향이다. 초대규모 모델 훈련은 막대한 컴퓨팅 자원을 요구한다. 이는 경제적 비용뿐만 아니라 환경적 비용도 수반한다. LLM 훈련 시 소비되는 전력량은 지속 가능성에 대한 심각한 우려를 불러일으키며, 이는 AI 기술의 미래를 논할 때 간과할 수 없는 문제로 자리 잡았다.


LLM은 언어 생성이나 번역 같은 작업에서 탁월한 성능을 보이지만, 고차원적인 추론이나 장기적인 맥락 이해와 같은 복잡한 작업에서는 여전히 한계를 보인다. 인간 수준의 창의적 사고를 구현하는 데는 LLM만으로는 부족하다는 지적이 이어지고 있다. 우리가 꿈꾸는 범용 AI에 도달하기 위해서는 아직도 먼 길을 가야 한다. 


후발주자에게도 기회가 있을까?


Scaling 법칙의 한계는 AI 기술의 진입 장벽을 낮춰서 후발 주자들에게도 LLM 기술을 잘 활용할 수 있는 가능성을 열어준다. 기술의 열세뿐만이 아니라 자원의 투자에서도 한계가 있는 우리나라 기업들이 관심을 가져야 하는 이유이다.

초대규모 모델이 모든 문제를 해결하지 못하는 상황에서, 특정 도메인에 특화된 소형 모델 개발이 매력적인 대안이 되고 있다. 예를 들어, 의료, 법률, 교육과 같은 분야에서 전문성을 갖춘 모델은 상대적으로 적은 자원으로도 높은 가치를 제공할 수 있다. 우리 기업에서는 범용 AI를 꿈꿀 것이 아니라 특정 도메인의 멋진 서비스, 즉 Killer App을 추구하는 것이 바람직할 것이다.


후발 주자들은 데이터 품질 강화와 차별화로 승부할 수 있다. 이곳저곳에서 대량의 데이터를 맹목적으로 모으는 대신, 특정 영역의 고품질 데이터를 수집하고 이를 활용하는 데 집중할 수 있다. 이는 대규모 데이터를 보유한 선두 기업과의 차별화 포인트가 될 수 있다.

자원이 빈약한 상황에서는 효율적인 모델 설계와 리소스 활용으로 승부를 보아야 한다. 적은 자원으로 효율적인 모델을 설계하는 기술을 잘 활용하여야 한다. LoRA라는 기술은 새로운 도메인이나 작업에 맞춰 경제적으로 모델을 미세조정할 수 있는 좋은 기술이다. 특히 대규모 데이터나 컴퓨팅 자원이 부족한 상황에서도 기존 모델의 성능을 활용하며 맞춤형 결과를 개발할 수 있다.


아직 충분히 개척되지 않은 멀티모달 모델 개발은 후발 주자들이 도전해 볼만한 영역이다. 텍스트, 이미지, 음성을 통합적으로 이해하고 활용할 수 있는 도메인 특화 모델을 개발한다면 시장에서 차별화를 이룰 수 있을 것이다.

후발 주자들도 LLM을 기반으로 차별화된 전략을 세울 기회를 가질 수 있다. 효율성, 특화, 데이터 품질, 그리고 멀티모달 접근법으로 특정 도메인의 특화 앱에 도전할 때, 자원의 열세인 우리 기업들이 성공할 기회가 있을 것으로 본다.



AI는 인간의 삶을 개선할 때 의미 있다

Scaling 법칙의 한계는 AI 산업이 새로운 방향으로 나아갈 전환점에 도달했다는 점을 시사하고 있다. 단순히 모델 크기를 키우는 경쟁에서 벗어나, 지속 가능하고 가치를 창출하는 AI 생태계를 구축하는 데 주목해야 할 시점이다. AI의 발전은 기술 그 자체로도 중요하지만, 이를 활용해 인간의 삶을 개선하고 사회적 가치를 창출하는 데 기여할 때 더욱 큰 의미를 가진다는 점을 깊이 새겨야 한다. 

 



카이스트 명예교수 김진형 교수 프로필사진

김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.


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