안녕하세요. 올거나이즈 뉴스레터를 만드는 마케터 송혜원입니다.
챗GPT에 대한 놀라움이 가득했던 2022년을 지나, 2023년 첫 뉴스레터를 보내는 시점이 되었네요.

지난 뉴스레터에서 AI 관련 기술 트렌드나 정보를 찾는 소스로 테크크런치의 Perceptron과 Packy McCormick이 운영하는 뉴스레터 Not Boring을 소개해 드렸는데요.
오늘은 MIT 테크놀로지 리뷰의 뉴스레터 The Algorithm을 소개하려고 합니다. MIT 테크놀로지 리뷰의 선임 기자 Melissa Heikkilä가 매주 월요일에 보내는 AI 관련 뉴스레터인데요. AI 테크 기업들이 어떤 프로젝트들을 진행하고 있는지, 최신 연구 동향은 어떤지 심층 취재한 기사를 바탕으로 뉴스레터에 한번 더 쉽게 요약해 담아서 보내줍니다. 항상 관계자 인터뷰나 코멘트가 충실해서 생생한 현장의 목소리가 담긴다는 점이 좋았습니다.

다음 뉴스레터에도 좋은 소스 공유해 보겠습니다. 주위에도 올거나이즈 뉴스레터 구독 많이 소개해 주세요. 

2023년에 AI는 무엇을 할 수 있고, 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 기사와 분석이 조금씩 나오기 시작할 시점입니다. 심층 리포트는 조금 더 있어야 나오겠지만, 그래도 지금 우리가 궁금한 건, 2023년 AI 트렌드와 전망이죠. 관련 기사와 기업의 전망을 모아서 정리해 보았습니다.
 

[Forbes] 2023년 AI 업계 예측 10 (기사보기)

Radical Ventures의 VC Rob Toews는 2023년의 AI 관련 주요 기술 출시 및 트렌드에 대해 다음과 같이 예측했습니다. 대규모 언어 모델을 바탕으로 기업 내 인지 검색을 제공하는 올거나이즈에서 조금 더 자세히 말씀 드릴 수 있는 1, 2, 4, 5, 7에 대해 설명을 달았습니다.

1. GPT-4 릴리즈, 더 큰 충격이 온다
   : OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 챗GPT도 엄청난 충격을 줬는데, GPT-4는 또 얼마나 큰 영향을 미치게 될까요? 최적의 모델 성능은 더 적은 파라미터를 갖고 있지만 더 큰 데이터 세트에서 학습될 때 나오게 되는데요. 지금까지의 파라미터 수를 보면, OpenAI의 GPT-3(1,750억개), AI21 Labs의 Jurassic(1,780억개), Microsoft/Nvidia의 Megatron-Turing(5,700억개)입니다. GPT-4는 메가트론-튜링보다는 적은 파라미터로 10조 토큰 정도의 데이터 세트에서 훈련되었을 것으로 예측하고 있습니다. 
    
2. 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련할 데이터 부족 심화
   : 강력한 LLM을 구축하는 가장 효과적인 방법은 모델을 더 크게 만드는 것이 아니라 더 많은 데이터에 대해 훈련시키는 것입니다. 고품질 텍스트 데이터의 전 세계 총 재고는 4조 6000억에서 17조 2000억 개의 토큰 사이라는 연구 결과도 있는데요. 이 데이터들을 소진하게 되는 것에 대한 연구자들의 걱정이 커지고 있습니다. GPT-4가 이 문제를 어떻게 처리하는지 기대가 됩니다.
    
3. 처음으로 일반 대중이 완전 무인 자동차를 일상 교통 수단으로 사용하기 시작
    
4. Midjourney도 VC 투자를 받을 것
   : 최근 3대 텍스트-이미지 AI 플랫폼은 OpenAI의 DALL-E, Stability AI의 Stable Diffusion, 그리고 Midjourney입니다. OpenAI는 2019년 Microsoft로부터 10억 달러 펀딩, Stability AI는 작년에 1억 달러를 펀딩했습니다.
   그러나 Midjourney는 6백만 사용자가 된 현재까지 투자를 전혀 받지 않았는데요. 정규직 직원도 11명에 불과한 작은 조직이라고 합니다. CEO가 이전 엑싯 경험에서 VC에 대한 안 좋은 경험이 있어 투자를 받지 않았다고 하는데, 경쟁 상황이 심화되면서 올해에는 투자를 받게 되지 않을까라는 예측이 나오고 있습니다.
    
5. 검색은 구글? 완전히 새로운 패러다임의 검색이 시작된다
   : 챗GPT를 통해 대화식 검색 개념이 생겼습니다. 기존처럼 검색 키워드를 넣고 웹페이지 URL을 누르는 게 아닌, 대화를 통해 원하는 답을 찾는 개념이죠. OpenAI의 투자자인 MS는 아래와 같이 검색에 대한 답을 바로 출력하는 챗GPT 기반 Bing 검색 엔진을 3월 말까지 출시하며 구글을 제압할 기회를 노리고 있습니다.

6. 휴머노이드 로봇 개발에 더 많은 자금과 인재가 몰릴 것

[Gartner] 2023년 전략적 예측 10 (내용보기)

가트너는 지속가능한 AI 프랙티스가 없다면, AI는 인간 노동력보다 더 많은 에너지를 소비해서, 탄소 제로에서 얻는 이익을 크게 상쇄시킬 것이라고 예측했는데요. AI도 거대 모델을 훈련시킬 때 탄소 배출이 엄청나다는 연구 논문을 지난 뉴스레터에서 소개해 드린 적이 있습니다. 

최근의 ESG 경영이나, 일본의 탈탄소 정책 등 전세계에서 신기술을 도입할 때 탄소 배출권을 신경쓸 수밖에 없는 상황이 되고 있습니다. 올거나이즈는 각 산업 특성에 맞는 모델 경량화 및 파인 튜닝 외에도 탄소 배출권 관련 프로젝트 자체를 AI로 효율화하는 방안도 고민하고 있는데요. 관련해서 프로젝트를 진행중인데 곧 알려드릴 수 있을 것 같습니다. 

앞으로 더 많은 전망과 리포트들이 나올텐데, 열심히 공부하고 정리해서 뉴스테러로 담아 보겠습니다.
주위에도 올거나이즈 뉴스레터 구독 많이 추천해 주세요. 😄

"G사 챗봇보다 훨씬 정확하고 싸서 선택했죠"

노무라증권은 AI챗봇을 도입하기 위해 총 4개사의 국내외 솔루션을 비교했습니다. 기존 챗봇은 답변률이 50~60% 수준밖에 되지 않았기 때문이죠. 
① AI 성능, ② 운영 효율성, ③ 운영 비용 기준으로 비교하니 하루만에 설치 및 운영이 가능하면서도 답변 정확도가 높은 올거나이즈의 '알리'가 월등히 높은 점수를 받았습니다. 알리 도입 후 운영 리소스도 66%나 효율이 높아져 사내 만족도가 높습니다.

알리는 코딩에 대한 지식 없이도 바로 구현과 시나리오 설정이 가능하기 때문에 담당자의 운영 피로도를 낮추고, 유지 보수도 원활한데요. 올거나이즈는 금융 업계의 AI 전환을 빠르고 쉽게 돕고 있습니다.

올거나이즈와 함께한 기업들은 이런 일을 하고 계십니다.

• 고객 문의의 70% 이상을 Alli로 자동화, 1인 매니저로 관리 가능
• 금융권 계약서의 특정 키워드에 대한 내역을 자동 추출, 계약서 검토에 들어가는 시간을 최소화
• 광고/정보 문자 발송시 내용 자동 분류로 가이드라인 준수 및 고객 편의 향상 
• 사내 시스템과 Alli를 연동해 다양한 예약 및 신청 자동화, IT헬프데스크 자동 응대 
• 구매 후기에서 나타나는 고객의 감정상태와 리뷰 카테고리를 자동으로 분류해, 제품 개선 및 마케팅 실무 인사이트 발굴에 도움
• 콜센터 문의 내용에 대해 긍정/부정 등의 평가를 실시하고, 해당 평가에 영향을 미치는 키워드를 추출하여 고객 지원 품질 향상

Ctrl+C,V는 이제 그만, 단순 반복 업무는 AI를 통해 자동화할 수 있도록 도와드릴게요.