국내 첫 '오토GPT' 자율 작업수행하는 AI 에이전트 출시

국내 첫 '오토 GPT' 출시… 라이너, 자율 작업수행하는 AI 에이전트 출시 

명령 내리면 의도에 맞춰 작업하는 ‘AI 워크스페이스’

(사진=라이너)

 

목표만 설정하면 세부 지시를 하지 않아도 생성 인공지능(AI)이 결과물을 알아서 만들어주는 '오토 GPT(AutGPT)'가 국내에도 등장했다.

인공지능(AI) 검색 전문 라이너(대표 김진우)가 국내 첫 자율 AI 에이전트 서비스인 ‘AI 워크스페이스’를 출시했다고 17일 밝혔다. 

 

오토 GPT는 실수를 스스로 수정하는 '자율반복(autonomous iterations)' 기능을 사용해 결과물을 생성하는 AI 챗봇이다. 일반적으로 'GPT-4'를 기반으로 만들며, 정보를 저장할 수 있는 별도 메모리 공간과 데이터를 검색, 저장, 편집할 수 있는 다기능성을 갖춰주면 된다. 

 

지난 4월 미국에서 처음 등장한 이후 폭발적인 인기를 끌었다. 사람 개입 없이 문제 해결을 위한 의사결정을 자율적으로 판단하고 수행하기 때문에 ‘자율 AI 에이전트(Autonomous AI Agent)’라는 명칭으로 통한다. 

 

특히 오픈 AI 엔지니어가 창업한 스타트업 어뎁트는 ‘액트-1’이라는 초기형 자율 AI 에이전트를 기반으로 지난 3월 3억 5000만 달러(약 4690억 원)의 투자를 받으며 유니콘 기업으로 등극하기도 했다. 또 로이터는 지난 7월 실리콘밸리의 스타트업 100곳 이상이 자율 AI 에이전트 개발에 나서고 있으며 투자자들도 큰 관심을 보이고 있다고 보도했다.

 

라이너의 ‘AI 워크스페이스’는 국내에 처음 등장한 자율 AI 에이전트다. 사용자가 복잡한 명령을 내려도 AI가 자체 판단을 통해 요청을 여러 문제로 나누고 각각 해결한 뒤 최종적인 결론을 내놓는다. 기존 챗봇에 질문을 하면 나오는 1차원적인 나열식 답변을 넘어 복합적이고 능동적인 설루션을 통해 업무 생산성 극대화를 돕는다는 설명이다.

 

예를 들어 챗GPT의 경우는 "국내 거대 언어 모델의 사례와 발전 동향에 대해 조사하고, 이러한 상황에서 스타트업은 어떤 전략을 구상하면 좋을지에 대해 설명해 줘"라는 질문에 구체적인 케이스나 흐름과 제언을 종합한 답변은 불가능하고 일반적인 사실 중심으로 대답한다. 하지만 AI 워크스페이스는 같은 질문을 사례와 동향, 전략 3가지로 분리해 각 정보를 취합하고 올바른 내용인지 검증하며 논리 구조를 정리해 종합해 답변하는 식이다.

 

라이너는 AI 워크스페이스를 GPT-4를 기반으로 한다고 설명했다. 지난해 9월부터 어뎁트의 동향을 관찰하며 관심을 가졌고, 올 2분기 챗GPT API 공개 이후 본격적인 개발에 착수했다고 설명했다.

 

라이너는 기존 설루션이 혼자 해결하지 못하는 복잡한 요청을 해결할 수 있는 기술적 토대를 마련했다고 설명했다. 자율 AI 에이전트를 구현하려면 이용자 요청에 대한 의도와 맥락을 이해하고 이에 맞게 해결해야 하는데, 라이너가 8년여 동안 약 1000만 명에 달하는 유저 데이터를 축적해 온 것이 주효했다고 전했다.

 

라이너는 지난 2015년 설립 이후 정보 탐색과 하이라이팅 서비스를 제공해 왔다. 이를 통해 정확도 높은 콘텐츠 추천과 초개인화로 진화해 왔고, 지난달에는 AI 비서인 ‘라이너 코파일럿’을 내놓기도 했다. 

 

라이너는 이러한 기술 역량을 바탕으로 AI 워크스페이스에서도 높은 품질의 개인화를 제공할 계획이라고 밝혔다.

 

한편 코딩 기능에 대해서는 "현재 워크스페이스 사용자 대부분이 리서치 등에 집중하고 있어 이번에는 포함하지 않았다"며 "하지만 코딩은 매력적이며 관심 있게 지켜보는 사례라, 추후에는 이를 구현할 것"이라고 덧붙였다.

 

김진우 대표는 “이번 AI 워크스페이스 출시를 통해 사람 개입이 필요하던 코파일럿에서 한층 진일보한 자율 AI 에이전트를 국내에서 처음으로 선보일 수 있어 매우 기쁘다”며 “라이너는 지난 2015년부터 정보 탐색 혁신을 목표로 해왔던 만큼, 영화 속 ‘자비스’ 같은 AI 비서를 점차 현실화하며 더 많은 사람들의 생산성을 극대화할 수 있도록 돕겠다”라고 말했다.

 

MS, 새로운 '단백질 생성 AI' 오픈 소스로 공개

단백질 서열 기반 생성 프레임워크 ‘에보디프’

(사진=셔터스톡)

생명과학 분야에 인공지능(AI) 혁명이 일어나고 있다. AI 기술이 단백질 구조를 예측하는 데서 더 나아가 새로운 단백질 디자인을 생성하기 시작한 것이다. 이를 통해 신약 개발 등 다양한 생명공학 분야에 새 지평이 열릴 수 있다는 주장이다.

테크크런치는 14일(현지시간) MS가 주어진 단백질 서열을 기반으로 새로운 단백질을 생성하는 범용 프레임워크 ‘에보디프(EvoDiff)’를 오픈 소스로 공개했다고 보도했다.

 

단백질은 살아있는 유기체의 기본 빌딩 블록이다. 총 20개의 고유한 아미노산 사슬이 있기 때문에 상상할 수 없을 정도로 많은 수의 독특한 단백질이 가능하다. 각각은 특정 아미노산 서열로 암호화된다.

 

일반적인 단백질 생성 프레임워크는 단백질의 모양과 크기, 기능과 같은 구조적 속성을 설명하면 이에 부합하는 새로운 단백질 디자인을 생성한다. 

 

반면에보디프는 구조적 정보 없이 단백질 서열만 제공하면 호환 가능한 아미노산 서열을 가진 새로운 단백질을 생성하는 데 초점을 맞췄다. 새로운 단백질에 대한 구조적 정보가 필요하지 않기 때문에 단백질 생성 프로세스를 단순화할 수 있다.

 

케빈 양 MS 수석연구원은 "에보디프를 통해 우리는 실제로 구조가 필요하지 않고 오히려 새로운 단백질을 제어 가능하게 설계하는 데 단백질 서열만 있으면 된다는 사실을 입증했다"라고 강조했다.

이보디프가 단백질을 생성하는 과정 (사진=MS)

 

스테이블 디퓨전이나 달리 등 입력에서 노이즈를 제거해 이미지를 생성하도록 훈련한 확산(Diffusion) 모델과 유사하다. 임의의 픽셀 혼란을 주면 이를 인식 가능한 이미지로 바꾸려고 시도하는 식이다.

 

100% 노이즈로 구성된 단백질에서 시작, 점차 노이즈를 제거하는 방법을 학습해 단계별로 주어진 단백질 서열에 가까운 새로운 단백질을 생성해 낸다. 이를 위해 MS는 다양한 종과 클래스의 단백질 데이터셋에서 훈련한 6억 4000만 개의 매개변수를 갖춘 모델을 기반으로 에보디프를 구축했다. 

 

MS에 따르면 에보디프는 새로운 단백질을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 기존 단백질 설계의 ‘간극’을 채울 수 있다. 단백질 구조가 아닌 ‘서열 공간’에서 단백질을 설계하기 때문에 최종 3차원 구조로 접히지 않는 ‘무질서한 단백질’을 합성할 수 있다는 설명이다.

 

정상적으로 기능하는 단백질과 마찬가지로, 무질서한 단백질도 다른 단백질 활성을 강화하거나 감소시키는 등 생물학 및 질병에서 중요한 역할을 한다.

 

MS는 "에보디프 연구가 아직 초기 단계이며, 상용화하기에는 아직 해야 할 일이 많다"라고 밝혔다. "현재 6억 4000만 개의 매개변수 모델을 수십억 개의 모델로 개선하면 훨씬 더 높은 품질의 단백질을 생성할 수 있다"라고 설명했다.

 

다음 단계로 MS는 에보디프가 생성한 단백질의 생존 가능성을 실험실에서 테스트할 계획이다. 

 

구글, 차기 LLM '제미니' 출시 임박... 기업 테스트 시작

'GPT-4'와 비슷한 수준... 멀티 모달 기능 갖춰

순다르 피차이 구글 CEO가 ‘I/O 2023’에서 구글 딥마인드를 소개하고 있다. (사진=구글)

 

구글의 차기 대형언어모델(LLM) '제미니(Gemini)'의 출시가 임박했다. 이미 일부 기업을 상대로 제미니의 기능 테스트에 들어간 것으로 알려졌다.

 

디 인포메이션과 로이터는 15일(현지시간) 내부 소식통을 인용, 구글이 제미니 초기 버전에 대한 액세스 권한을 일부 기업에 부여했다고 보도했다.

 

이에 따르면 구글은 오픈 AI의 'GPT-4'에 대응하기 위해 제미니를 개발 중이다.

 

제미니는 텍스트 요약 생성은 물론 코딩과 이미지까지 만들어 내는 '멀티 모달' LLM으로, 이를 기반으로 구글은 챗봇은 물론 기업용 각종 설루션까지 출시할 계획이다.

 

또 당초 알려졌던 것처럼 GPT-4의 매개변수를 훨씬 뛰어넘는 것이 아니라 그와 비슷한 수준으로 알려졌다. 정식 공개된 적은 없지만, GPT-4는 매개변수가 5000억~1조 개인 것으로 알려져 있다.

 

이번에 일부 기업에 제공한 제미니는 일반적인 LLM보다 큰 수준이지만, 최종 목표로 하는 모델만큼 큰 버전은 아닌 것으로 알려졌다.  

구글은 테스트를 마치면 '구글 클라우드 버텍스 AI'를 통해 기업용으로 서비스할 예정이다.

 

한편 구글은 지난 5월 연례 개발자 회의 ‘I/O 2023’에서 제미니를 처음 언급했다. 당시 요점은 AI 모델에 보상 시스템을 적용, 성능을 높이는 '강화 학습'을 사용한다는 내용이었다.

 

이를 위해 자회사인 딥마인드를 통합해 '구글 딥마인드'라는 조직을 신설하고, '알파고'를 탄생시킨 데미스 허사비스 CEO를 불러들였다. 또 구글 창업자인 세르게이 브린까지 합류, 이를 돕는 것으로 알려졌다.

 

또 일부에서는 제미니가 유튜브의 방대한 비디오 데이터를 학습하는 등 구글의 첫 멀티 모달 LLM이 될 것으로 예측했다. 이번 소식통의 보고에 따르면 이는 사실인 셈이다.

 

데미스 허사비스 딥마인드 CEO는 지난 6월 인터뷰를 통해 "제미니는 문제를 해결하고 텍스트를 분석할 수 있는 능력을 갖게 될 것"이라고 밝힌 바 있다.

 

구글은 자체 개발한 신경망처리장치(NPU)인 TPU를 수만 개 이용해 제미니를 훈련, 올말쯤 출시할 것으로 보인다.  

한편 구글은 이에 대해 공식적인 입장을 내놓지 않았다.

 

미국, 국가별 AI 스타트업 1위... 한국은 10위에 못 껴

비주얼캐피털리스트 집계... 스타트업 '투자 규모'로 순위 선정

 

(사진=비주얼캐피털리스트)

 

미국이 국가별 인공지능(AI) 스타트업 순위에서 1위를 차지했다. 이는 스타트업이 '투자받은 규모'에 따른 것으로, 한국은 10위 안에도 끼지 못했다.

 

기술 전문매체 비주얼캐피털리스트는 14일(현지시간) 국가별 'AI 스타트업 톱 10’을 집계, 발표했다. 

 

AI 인덱스 2023 연례 보고서의 데이터를 활용, 세계적으로 2013~2022년 사이 150만 달러(약 20억 원) 이상 민간 기업으로부터 투자받은 스타트업 수를 기준으로 선정했다.

 

그 결과 미국은 4643개 기업에 총 2490억 달러(약 330조 원)의 투자액을 기록하며 1위에 올랐다. 

 

중국이 1337개 기업, 950억 달러(약 126조 원) 투자로 2위를 차지했다. 1위인 미국의 절반에도 못 미치는 수준이다.

 

▲영국 630개, 180억 달러(약 24조 원)로 3위 ▲이스라엘 402개, 110억 달러(약 15조 원)로 4위 ▲캐나다 341개, 90억 달러(약 12조 원)로 5위를 차지했다.

 

유럽연합(EU)에서는 프랑스(6위)와 독일(9위)이 톱 10에 포함됐다. 아시아 국가로는 인도(7위), 일본(8위), 싱가포르(10위)가 톱 10에 들었다. 한국은 순위에서 찾아볼 수 없었다.

 

국가별 AI 스타트업 톱10 (사진=비주얼캐피털리스트)

 

한편 2022년 분야별 AI 투자 규모는 '의료' 부문이 61억 달러(약 8조 원)로 가장 많았다.

 

이어 ▲데이터 관리, 처리 및 클라우드 서비스가 59억 달러(약 7조 8000억 원) ▲핀테크 55억 달러(약 7조 2900억 원) ▲보안 부문 54억 달러(약 7조 1500억 원) ▲소매 부문에 42억 달러(약 5조 5700억 원) 등으로 집계됐다.

 

2023년 주목해야 할 100대 AI 기업

 

애널리틱스 인사이트 선정... 미국·영국·인도 기업이 대세
중국 기업은 2개 불과, 국내 기업은 전무

전문 매체 애널리틱스 인사이트(Analytics Insight)가 '2023년 주목해야 할 100대 AI 기업'을 최근 소개했다. 

 

여기에는 마이크로소프트나 구글, 아마존과 같은 빅 테크부터 어린이용 교육 플랫폼 기업까지 전 세계 각 분야에서 AI와 머신러닝을 가장 적극적으로 활용, 업계의 흐름을 선도하는 기업들이 포함됐다.

 

물론 정확한 선정 과정이나 기준을 밝히지 않았고 잘 알려진 기업들도 빠져있다. 또 미국-영국 위주이라, '순위'로 보기에는 무리가 있다.  

 

실제로 미국과 영국을 제외한 국가에서는 17개 기업 밖에 이름을 올리지 못했다. 인도가 IT 강국답게 6개를 포함시켰으며, 중국에서는 알리바바와 자율주행 기업 호라이즌 로보틱스(디핑시엔) 두 곳만이 이름을 올렸다. 국내 기업은 전무했다.

 

하지만 어떤 기업들이 각자 분야에서 AI로 주목받는지를 참고하는 자료 정도로 보는 것이 적당하다.

 

한편 애널리틱스 인사이트는 'AI, 빅 데이터 및 분석에 중점을 둔 세계 최초의 인쇄 및 디지털 간행물'이라는 모토를 내세운 회사로, 지난 2019년부터 주목해야 할 100대 AI 기업을 발표해 왔다.

 

"미국 1위 AI 회사는 MS... 구글은 4위"

 

인사이더몽키 선정... 애플은 55위에도 못 껴

 

미국 1위의 인공지능(AI) 회사로 마이크로소프트(MS)가 꼽혔다. 2위는 라이벌 구글이 아니라, 의외로 메타가 선정됐다. 

금융 전문 인사이더몽키는 31일(현지시간) ‘미국의 55대 인공지능(AI) 기업'을 소개했다. 

 

여기에는 MS, 메타, 아마존, 구글과 같은 빅테크부터 스타트업까지 미국에서 AI를 가장 적극적으로 활용, 업계의 흐름을 선도하는 기업들이 포함됐다.  

 

물론 정확한 선정 과정이나 기준을 밝히지 않았고 다소 주관적이며 잘 알려진 기업들도 빠져있다. 또 미국 위주이기 때문에 순위로 보기에는 무리가 있다. 어떤 기업이 미국에서 AI로 주목받는지를 참고하는 자료 정도로 보는 것이 적당하다.

 

이 자료에 따르면 마이크로소프트(MS)가 1위를 기록했으며, 메타, 아마존, 구글, 오픈 AI가 뒤를 따랐다. 톱 10 기업에는 인플렉션 AI, 앤트로픽, IBM, 시스코, 오라클이 이름을 올렸다.

 

MS, 아마존, 구글 등 클라우드 기반의 빅테크가 선두 그룹을 형성한 가운데 메타가 2위, 구글이 4위를 차지한 것은 예상 밖이다.

생성 AI의 붐을 탄 오픈 AI(5위), 인플렉션 AI(6위), 앤트로픽(7위) 등 스타트업의 상승세도 눈에 띈다. 

 

다만 현재 고성능 AI 반도체로 시장을 이끌고 있는 엔비디아가 14위에 자리한 것은 다소 의외다. 테슬라(11위), 인텔(12위), 세일즈포스(13위)에도 뒤졌다. 특히 애플은 55위 안에도 이름도 올리지 못했다. 

 

AMD(17위), 인텔, 마이크론(19위) 등 주요 AI 반도체 기업들은 최근 상승세로 대부분 20위 내에 자리했다.

또 데이터브릭스(25위), 허깅페이스(34위)와 같은 오픈 소스 진영의 약진도 새롭다.