2023년 7월 AI 뉴스 동향 총정리

 

2023년 7월 AI 뉴스 동향 총정리

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안녕하세요, AI멘토입니다. 지난 6월에는 EU AI 법안 초안 통과, Adobe의 생성형 AI 도구 출시, 그리고 다양한 기업용 AI 서비스 확장에 대해 살펴보았는데요. 이번 7월은 오픈소스 AI의 새 지평을 연 Meta의 Llama 2 출시, Anthropic의 Claude 2 등장, 그리고 미국 정부와 AI 기업들 간의 역사적인 AI 안전 협약 체결 등 굵직한 이슈들이 많았던 달이었습니다. 이번 포스팅에서는 7월 한 달간의 AI 기술 혁신과 산업 동향을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 들어가며: 7월 AI 트렌드 요약

2023년 7월은 AI 기술의 민주화와 접근성 확대가 본격화된 시기였습니다. 특히 오픈소스 LLM의 확산과 기업 간 AI 경쟁 심화가 눈에 띄었습니다. Meta가 Llama 2를 무료로 공개하면서 AI 개발 환경이 더욱 개방되었고, 대형 테크 기업들은 각자의 AI 전략을 강화하며 시장 점유율 확대에 나섰습니다.

동시에 AI 안전에 대한 논의도 깊어졌습니다. 미국 백악관이 주요 AI 기업 7개사와 함께 자발적인 안전 협약을 체결한 것은 AI 규제의 새로운 방향성을 제시했습니다. 이제 AI 개발에 있어 '혁신'과 '안전' 사이의 균형이 더욱 중요해지고 있습니다.

이번 달의 주요 키워드는 Llama 2, Claude 2, AI 안전 협약, 멀티모달 AI, 오픈소스 LLM 등이었습니다. 이러한 흐름은 AI 기술이 더 많은 개발자와 기업에게 접근 가능해지는 동시에, 그 책임과 영향력에 대한 인식도 함께 성장하고 있음을 보여줍니다.

2. 주요 AI 기술 혁신

Meta의 Llama 2 출시: 오픈소스 LLM의 새 지평

7월의 가장 중요한 기술 혁신은 단연 Meta의 Llama 2 출시였습니다. 이 모델은 7억부터 700억 개의 매개변수를 가진 차세대 오픈소스 대규모 언어 모델로, 2조 개의 토큰으로 학습되었는데, 이는 이전 버전인 Llama 1보다 40% 더 많은 학습 데이터입니다.

• 기술 개요: 대화에 최적화된 오픈소스 대규모 언어 모델로, 연구 및 상업적 용도로 무료 제공
• 중요성: 고성능 AI 모델의 접근성을 획기적으로 확대하여 AI 민주화에 기여
• 영향: 중소기업과 개인 개발자도 고급 AI 기능을 서비스에 통합 가능
• 적용 사례: 챗봇 개발, 콘텐츠 생성, 코드 작성 지원, 특화된 AI 어시스턴트 구축

Llama 2의 가장 큰 특징은 상업적 용도로도 자유롭게 사용할 수 있다는 점입니다. 이는 AI 개발 환경을 더욱 개방하고, 혁신을 가속화할 것으로 기대됩니다. 특히 Microsoft Azure를 통해 쉽게 접근할 수 있어, 클라우드 환경에서의 활용도 용이합니다.

Anthropic의 Claude 2: 강력한 GPT-4 경쟁자

Anthropic은 7월에 새로운 언어 모델인 Claude 2를 출시했습니다. Claude 2는 GPT-4와 거의 동등한 성능을 보여주면서도 현재 무료로 사용할 수 있어 큰 주목을 받고 있습니다.

• 기술 개요: 헌법적 AI 방법론을 적용한 대화형 언어 모델
• 중요성: GPT-4의 강력한 경쟁자로, AI 시장의 다양성 확대
• 영향: 대형 언어 모델의 성능 경쟁 촉진 및 사용자 선택권 확대
• 적용 사례: 복잡한 문서 요약, 코드 작성, 창의적 콘텐츠 생성, AI 카피라이팅 도구 통합

Claude 2는 이전 버전인 Claude 1.3에 비해 성능이 향상되었으며, 특히 코드 작성 능력과 더 넓은 컨텍스트 윈도우 크기(최대 100K 토큰)를 제공합니다. 또한 2023년 1월까지의 데이터로 학습되어 GPT-4(2021년 중반까지의 데이터로 학습)보다 더 최신 지식을 보유하고 있다는 장점이 있습니다.

멀티모달 AI 기술의 본격화

2023년은 멀티모달 AI 시스템이 대중화된 원년으로, 7월에도 이 기술의 발전이 계속되었습니다. 멀티모달 AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 함께 처리할 수 있는 시스템을 의미합니다.

• 기술 개요: 다양한 형태의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 통합적으로 처리하는 AI 시스템
• 중요성: 인간의 다감각적 정보 처리 방식에 가까워진 AI의 진화
• 영향: 더 자연스럽고 포괄적인 인간-AI 상호작용 가능
• 적용 사례: 이미지 기반 질의응답, 시각적 콘텐츠 분석, 동영상 내용 요약, 의료 영상 진단 지원

OpenAI의 GPT-4와 Google DeepMind의 Gemini와 같은 모델들이 텍스트와 이미지를 함께 처리하는 능력을 보여주었으며, 이는 AI가 인간의 다감각적 정보 처리 방식에 한층 더 가까워지고 있음을 의미합니다.

3. 주요 AI 기업 동향

Meta와 Microsoft: 오픈소스 LLM 파트너십

7월에 Meta는 Llama 2를 출시하면서 Microsoft와의 파트너십을 강화했습니다. Microsoft는 Azure 클라우드를 통해 Llama 2를 제공하며, 상업적 용도로도 자유롭게 사용할 수 있게 했습니다.

• 발표 내용: Meta의 Llama 2 출시 및 Microsoft와의 배포 파트너십 체결
• 시장 반응: 오픈소스 LLM에 대한 관심 급증 및 AI 민주화 가속화에 긍정적 평가
• 경쟁사 대비 위치: 구글, OpenAI 등 폐쇄형 AI 모델 기업들에 도전장
• 전략적 의미: AI 시장에서 Meta의 위상 강화 및 Microsoft의 AI 포트폴리오 다각화

이번 파트너십은 Meta에게는 Llama 2의 배포와 활용을 확대할 수 있는 기회를, Microsoft에게는 Azure 클라우드 서비스를 통한 AI 생태계 확장의 기회를 제공합니다. 특히 Meta가 상업적 이용을 허용함으로써, 개발자와 기업들은 더 적은 비용으로 고성능 AI 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Google과 Anthropic: AI 안전성 중심의 협력

Google은 Anthropic과의 파트너십을 강화하며 AI 안전성 연구에 중점을 두고 있습니다. 특히 Google Cloud 인프라를 Anthropic에 제공하고, 3억 달러를 투자하며 안전한 AI 개발을 위한 협력을 확대하고 있습니다.

• 발표 내용: Google의 Anthropic에 대한 3억 달러 투자 및 Google Cloud 인프라 제공
• 시장 반응: AI 안전성과 책임감 있는 개발에 대한 업계의 관심 증가
• 경쟁사 대비 위치: Microsoft-OpenAI 파트너십에 대응하는 전략적 동맹
• 전략적 의미: 안전하고 책임감 있는 AI 개발을 통한 차별화 및 브랜드 이미지 강화

Google은 자체적으로도 Vertex AI 플랫폼을 통해 AI 시장에서의 입지를 강화하고 있습니다. Vertex AI는 고객이 ML 모델과 AI 애플리케이션을 훈련하고 배포할 수 있게 하며, LLM을 AI 기반 애플리케이션에 사용하기 위해 커스터마이징할 수 있는 기능을 제공합니다.

4. AI 정책 및 규제 동향

미국 백악관의 AI 안전 협약: 자발적 규제의 시작

7월 21일, 미국의 7개 주요 AI 기업(Amazon, Anthropic, Google, Inflection, Meta, Microsoft, OpenAI)이 바이든 대통령과의 백악관 회의에서 AI 기술 개발에 대한 자발적 안전장치에 합의했습니다. 이는 AI 규제의 새로운 접근 방식을 보여주는 중요한 사례입니다.

• 정책 개요: 주요 AI 기업들의 자발적 안전 조치 약속 및 정부와의 협력 체계 구축
• 영향받는 산업: AI 연구 개발, 클라우드 서비스, 소프트웨어 개발, 콘텐츠 생성 등 AI 활용 전 산업
• 시사점: 법적 규제보다 산업 자율 규제를 우선하는 미국의 접근법 확인
• 주요 흐름: 혁신을 저해하지 않으면서 안전을 확보하는 균형점 모색

이 협약은 AI 모델의 보안 테스트, 취약점 공유, 위험 연구 투자, AI 생성 콘텐츠 표시, 악용 방지 등의 내용을 포함합니다. 특히 주목할 점은 정부의 강제적 규제가 아닌 기업의 자발적 참여를 기반으로 한다는 것입니다.

미국 주(州) 단위 AI 법안 증가

2023년 미국 내 여러 주에서 AI 관련 법안이 급증했습니다. 특히 10개 주가 2023년에 통과되거나 시행되는 소비자 개인정보 보호법의 일부로 AI 규제를 포함했으며, 더 많은 주에서 유사한 법안을 제안하고 있습니다.

• 정책 개요: 개인정보 보호, AI 사용 투명성, 특정 분야(고용, 의료, 보험 등)에서의 AI 규제
• 영향받는 산업: 금융 서비스, 의료, 고용, 주택, 교육 등 개인정보를 다루는 모든 산업
• 시사점: 연방 차원의 통일된 규제가 부재한 상황에서 주별 규제의 복잡성 증가
• 주요 흐름: 소비자 보호와 혁신 촉진 사이의 균형을 찾기 위한 다양한 접근법 시도

이러한 주별 법안은 AI 시스템의 사용에 대한 투명성을 요구하고, 고용 결정과 같은 중요한 결정에서 AI의 사용을 규제하는 내용을 담고 있습니다. 기업들은 이제 주별로 다른 AI 규제 환경에 대응해야 하는 과제를 안게 되었습니다.

"AI 규제는 혁신을 억제하는 것이 아니라, 혁신이 사회적 가치와 조화롭게 발전할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표여야 합니다."

5. 실용적인 AI 도구 소개

Stack Overflow의 OverflowAI: 개발자를 위한 AI 도우미

Stack Overflow는 베를린에서 열린 WeAreDevelopers World Congress에서 최신 제품인 OverflowAI를 선보였습니다. 이 도구는 개발자들의 질문 해결과 지식 공유를 더욱 효율적으로 만들어 줍니다.

• 주요 기능: AI 기반 검색 개선, 지식 기반 큐레이션, 팀 내 기술 문서 관리, 코드 관련 질문 답변
• 활용 방법: Stack Overflow for Teams 구독을 통해 접근, 자사 지식 기반 구축 및 관리에 활용
• 차별점: Stack Overflow의 방대한 개발자 커뮤니티 데이터와 AI의 결합, 팀 내부 지식 특화

OverflowAI는 Stack Overflow의 공개 플랫폼과 팀을 위한 SaaS 제품 모두에 새로운 기능을 제공합니다. 개발팀이 내부 지식 기반을 빠르게 구축하고, AI 기반 검색을 통해 관련성 높은 답변을 효율적으로 찾을 수 있게 해줍니다.

Amazon CodeWhisperer: AI 코딩 어시스턴트

Amazon의 CodeWhisperer는 자연어 프롬프트를 기반으로 코드를 생성하고 개선하는 AI 코딩 도구입니다. GitHub Copilot과 유사하지만, 보안 취약점 스캔과 같은 추가 기능을 제공합니다.

• 주요 기능: 자연어 기반 코드 생성, 보안 취약점 스캔, 주석 기반 코드 제안, 다양한 프로그래밍 언어 지원
• 활용 방법: AWS 계정으로 로그인 후 VS Code, IntelliJ, AWS Cloud9 등의 개발 환경에 통합하여 사용
• 차별점: 보안 중심 접근, AWS 서비스와의 원활한 통합, 개인 사용자 무료 제공

CodeWhisperer는 수십억 줄의 코드로 훈련되었으며, 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원합니다. 특히 보안 취약점을 자동으로 감지하는 기능은 안전한 코드 작성에 도움이 됩니다.

Clipdrop의 Stable Doodle: 스케치를 현실로

Stability AI가 인수한 Clipdrop에서 출시한 Stable Doodle은 간단한 스케치를 고품질 이미지로 변환하는 혁신적인 도구입니다.

• 주요 기능: 손으로 그린 스케치를 세부적인 이미지로 변환, 스타일 및 색상 옵션 제공
• 활용 방법: Clipdrop 웹사이트에서 스케치를 업로드하거나 직접 그린 후 AI 변환 적용
• 차별점: 직관적인 사용자 인터페이스, 빠른 처리 속도, 다양한 스타일 옵션

Stable Doodle은 디자이너, 아티스트, 그리고 창의적인 작업을 하는 모든 사람들에게 영감의 원천이 될 수 있습니다. 아이디어를 빠르게 시각화하고, 창의적인 과정을 가속화하는 데 유용합니다.

6. 마무리

2023년 7월은 AI 기술의 민주화와 안전성에 대한 논의가 함께 발전한 달이었습니다. Meta의 Llama 2 출시로 고성능 오픈소스 LLM이 대중화되었고, 미국 정부와 주요 AI 기업들 간의 안전 협약 체결은 AI 규제의 새로운 방향성을 제시했습니다.

이제 AI 기술은 더 이상 소수의 대형 기업만의 전유물이 아니며, 다양한 개발자와 기업들이 자신만의 AI 솔루션을 개발하고 배포할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 동시에 AI 기술의 안전성과 책임 있는 사용에 대한 인식도 높아지고 있어, 앞으로의 AI 발전은 '혁신'과 '안전' 사이의 균형을 찾아가는 방향으로 진행될 것으로 보입니다.

8월에는 이러한 트렌드가 더욱 확대되어 Llama 2를 활용한 다양한 특화 모델들이 등장하고, 멀티모달 AI 기술이 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. 또한 AI 안전 협약의 구체적인 이행 방안과 다른 국가들의 AI 규제 동향도 주목할 필요가 있습니다.

알쓸AI잡에서는 앞으로도 AI 기술과 산업의 최신 동향을 지속적으로 전달해 드리겠습니다. 여러분의 관심과 피드백을 기다립니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: Llama 2와 GPT-4의 주요 차이점은 무엇인가요?

Llama 2와 GPT-4의 주요 차이점은 접근성과 라이센스 모델입니다. Llama 2는 오픈소스로 무료로 사용할 수 있고 상업적 용도도 허용되지만, GPT-4는 API 사용료를 지불해야 합니다. 성능 면에서는 GPT-4가 여전히 우위에 있으나, Llama 2도 대부분의 작업에서 준수한 성능을 보입니다. 또한 Llama 2는 모델을 자체 인프라에 배포하고 수정할 수 있어 개인화와 특화가 용이하다는 장점이 있습니다.

Q2: 미국 백악관의 AI 안전 협약은 구체적으로 어떤 내용을 담고 있나요?

미국 백악관의 AI 안전 협약은 주요 AI 기업들의 자발적 약속으로, 다음과 같은 내용을 포함합니다: 1) 출시 전 AI 시스템에 대한 보안 테스트 실시, 2) 취약점 및 사고에 대한 정보 공유, 3) AI 생성 콘텐츠에 대한 워터마크 등 표시 적용, 4) AI 시스템의 잠재적 위험에 대한 연구 투자, 5) 악의적인 사이버 활동에 대한 AI 사용 방지, 6) 제3자 발견 취약점 보고 시스템 개발, 7) 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발에 관한 정보 공유, 8) 사회적 위험에 대한 견제 및 완화 기술 개발입니다.

Q3: 멀티모달 AI는 어떤 분야에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되나요?

멀티모달 AI는 여러 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상되지만, 특히 의료, 교육, 고객 서비스 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 의료 분야에서는 환자의 영상 데이터와 의료 기록을 통합적으로 분석해 더 정확한 진단이 가능해지고, 교육 분야에서는 시각, 청각, 텍스트 자료를 결합한 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 고객 서비스에서는 이미지, 음성, 텍스트를 통합적으로 처리하여 더 자연스럽고 효율적인 소통이 가능해질 것입니다.

Q4: 오픈소스 AI 모델과 독점 AI 모델은 각각 어떤 장단점이 있나요?

오픈소스 AI 모델의 장점은 접근성, 투명성, 커스터마이징 가능성이 높다는 것입니다. 비용이 적게 들고, 커뮤니티의 지속적인 개선을 통해 발전합니다. 단점은 일반적으로 최첨단 독점 모델보다 성능이 다소 낮고, 기술 지원이 제한적일 수 있다는 점입니다. 반면 독점 AI 모델은 일반적으로 더 높은 성능과 완성도, 기업의 지속적인 지원과 업데이트를 제공하지만, 비용이 높고, 모델의 내부 작동 방식이 불투명하며, 사용자의 요구에 맞춘 수정이 제한적입니다.

Q5: 기업이 AI 도구를 도입할 때 고려해야 할 핵심 요소는 무엇인가요?

기업이 AI 도구를 도입할 때 고려해야 할 핵심 요소는 다음과 같습니다: 1) 비즈니스 목표와의 정렬성 - AI가 해결하고자 하는 구체적인 문제 정의, 2) 데이터 품질과 가용성 - AI 학습 및 운영에 필요한 데이터의 확보 여부, 3) 기술적 통합 가능성 - 기존 시스템과의 호환성, 4) 규제 및 윤리적 고려사항 - 관련 법규 준수 및 개인정보 보호, 5) 비용 효율성 - 구현 및 유지 관리 비용 대비 기대 효과, 6) 확장성과 유연성 - 미래 요구사항에 따른 조정 가능성, 7) 사용자 경험 - 직원들의 AI 도구 수용 및 활용 용이성, 8) 보안 - 데이터 및 시스템 보호 능력입니다.

알쓸AI잡 | 작성자: AI멘토 | https://ai-mentor.tistory.com