AI 모델 선택의 기준(인공지능을 사업에 접목하려는 중소기업 입장에서)
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전은 지난 몇 년간 놀라운 속도로 이루어졌습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 혁명적인 변화가 일어나고 진행되고 있습니다. GPT-4, Claude.ai 와 같은 모델들이 대중의 관심을 받으면서, LLM 류가 모든 문제를 해결할 수도 있다는 맹신이 퍼져 있는 것이 아닌가 하는 생각도 듭니다.
그러나 실제로 AI 기술은 LLM만으로 구성되어 있지는 않습니다. 실제로 AI라 하는 것은 다양한 기술과 접근 방식의 집합체입니다. 생성형 모델, 비생성형 머신러닝, 최적화 알고리즘, 시뮬레이션 기법, 규칙 기반 시스템, 그래프 기반 방법 등 각각의 기술은 고유한 강점과 적용 분야를 가지고 있습니다. 이러한 다양성을 이해하고 적절히 활용하는 것이 AI를 통한 실질적인 문제 해결의 핵심이라는 생각을 합니다.
이 글에서는 AI 기술의 다양한 유형을 살펴보고, 각 기술이 어떤 use case(사용자 경험)에 적합한지 알아보려 합니다. 만약 개발자라면 LLM의 명확한 한계를 인식하고, 다른 AI 기술들의 강점을 이해함으로써, 우리는 보다 효과적이고 균형 잡힌 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. 이를 통해 AI가 단순한 유행이 아닌, 진정한 가치를 창출하는 도구로 자리잡을 수 있지 않을까 생각합니다.
AI 기술의 다양한 유형
AI 기술은 보통 큰 집단의 전반적인 AI 기술, 그리고 그 하위의 머신러닝 기술, 그리고 머신러닝의 하위 기술인 딥러닝으로 나누곤 합니다. 만약 개발자라면 이런 분류와 더불어 다시 기능별로 여섯 가지 주요 카테고리로 나눌 수도 있습니다: 생성형 모델, 비생성형 머신러닝, 최적화, 시뮬레이션, 규칙 기반, 그리고 그래프 기반 기술입니다. 각각의 기술은 고유한 특성과 적용 분야를 가지고 있어, 다양한 문제 해결에 활용됩니다.
생성형 모델은 최근 가장 주목받는 AI 기술 중 하나입니다. 대표적으로 LLM(Large Language Models)이 있으며, 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터로 학습되어 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있지만, 특정 도메인의 전문 지식이나 정확성이 요구되는 작업에는 아직 여러 한계를 보이고 있습니다.
비생성형 ML은 주어진 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 이는 분류, 회귀, 클러스터링 등의 작업에 사용되며, 예측 모델, 이상 탐지, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다. 비생성형 ML은 특정 태스크에 대해 높은 정확도를 제공하지만, 새로운 데이터를 생성하는 능력은 아주 제한적입니다.
최적화 기술은 주어진 제약 조건 내에서 최적의 솔루션을 찾는 데 사용됩니다. 이는 리소스 할당, 스케줄링, 물류 최적화 등 복잡한 의사결정 문제를 해결하는 데 효과적입니다. 시뮬레이션 기술은 현실 세계의 시스템을 모델링(디지털 트윈 등)하고 다양한 시나리오를 테스트하는 데 사용됩니다. 이는 위험 평가, 예측 모델링, 전략 수립 등에 활용됩니다.
규칙 기반 시스템은 명시적으로 정의된 규칙을 바탕으로 의사결정을 수행합니다. 이는 투명성과 해석 가능성이 중요한 분야, 예를 들어 금융 규제 준수나 의료 진단 지원 시스템에서 많이 사용됩니다. 마지막으로, 그래프 기반 기술은 복잡한 관계와 네트워크를 분석하는 데 특화되어 있습니다. 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템, 지식 그래프 구축 등에 널리 활용됩니다.
각 기술은 고유한 강점과 한계를 가지고 있어, 문제의 특성에 따라 적절한 기술을 선택하거나 여러 기술을 조합하는 것이 중요합니다. AI 솔루션 개발 시 이러한 다양성을 고려하여 시스템을 구축해야 합니다.
Use Case에 따른 최적화된 AI 기술 선택의 중요성
AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 각 Use Case에 가장 적합한 기술을 선택하는 것이 무엇보다 중요합니다. 다양한 Use Case Families가 존재하며, 각각의 경우에 따라 적합한 AI 기술이 다릅니다.
예측(Forecasting)의 경우, 비생성형 ML과 시뮬레이션 기술이 보통 높은 적합성을 보입니다. 이는 과거 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 미래를 예측하는 비생성형 ML의 특성과, 다양한 시나리오를 모델링할 수 있는 시뮬레이션의 강점이 잘 맞기 때문입니다. 반면, 생성형 모델은 예측 작업에 낮은 적합성을 보이는데, 이는 정확한 수치 예측보다는 텍스트 혹은 이미지& 비디오등의 생성에 특화되어 있기 때문입니다.
계획(Planning)과 의사결정 지능(Decision Intelligence) 분야에서는 최적화 기술이 높은 적합성을 보입니다. 이는 복잡한 제약 조건 하에서 최적의 해결책을 찾아내는 최적화 알고리즘의 특성이 이러한 작업에 매우 적합하기 때문입니다. 또한, 그래프 기반 기술도 높은 적합성을 보이는데, 이는 복잡한 관계와 의존성을 모델링하고 분석하는 데 유용하기 때문일 것입니다.
세분화(Segmentation)와 추천(Recommender) 시스템의 경우, 비생성형 ML과 그래프 기반 기술이 상대적으로 높은 적합성을 보입니다. 이는 데이터의 패턴을 찾아내고 유사성을 기반으로 그룹화하거나 추천하는 이들 기술의 강점이 잘 발휘되기 때문입니다. 반면, 최적화나 시뮬레이션 기술은 이러한 사용 상황에서는 상대적으로 낮은 적합성을 보입니다.
콘텐츠 생성(Content Generation)과 챗봇(Chatbots) 분야에서는 당연히 생성형 모델이 높은 적합성을 보입니다. 이는 LLM과 같은 생성형 모델이 자연어 처리와 텍스트 생성에 뛰어난 성능을 보이기 때문입니다. 그러나 이러한 분야에서도 규칙 기반 시스템이 중간 정도의 적합성을 보이는데, 이는 특정 도메인에서의 정확성과 일관성이 요구되는 경우에 유용할 수 있기 때문입니다.
이처럼 각 사용 상황에 따라 최적의 AI 기술이 다르며, 때로는 여러 기술의 조합이 필요할 수 있습니다. 따라서 AI 솔루션을 개발할 때는 문제의 특성을 정확히 파악하고, 각 기술의 강점과 한계를 고려하여 최적의 접근 방식을 선택해야 합니다. 이러한 전략적 접근이 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.
생성형 모델(Generative Models)의 한계와 응용 가능성
생성형 모델(Generative Models), 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 AI 기술 중 가장 주목받는 분야입니다. 그러나 이러한 모델들도 분명한 한계와 최적의 적용 분야가 있습니다. 여기서는 생성형 모델(Generative Models)의 강점과 한계, 그리고 적절한 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.
LLM과 같은 Generative Models의 주요 강점은 텍스트 생성, 언어 이해, 그리고 다양한 형태의 창의적 작업에 있습니다. 콘텐츠 생성과 챗봇 분야에서 Generative Models는 높은 적합성을 보입니다. 이는 이 모델들이 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습되어 자연스러운 언어 생성과 대화 능력을 갖추고 있기 때문입니다.
그러나 Generative Models는 예측, 계획, 의사결정과 같은 분야에서는 낮은 적합성을 보입니다. 이는 이러한 모델들이 정확한 수치 계산이나 복잡한 논리적 추론을 수행하는 데 한계가 있기 때문입니다. 예를 들어, 재무 예측이나 복잡한 공급망 최적화와 같은 작업에서는 LLM보다 전통적인 통계 모델이나 최적화 알고리즘이 더 적합할 수 있습니다.
Generative Models의 또 다른 한계는 ‘환각’ 현상입니다. 이 모델들은 때때로 사실이 아닌 정보를 생성하거나, 주어진 컨텍스트와 관련 없는 내용을 만들어낼 수 있습니다. 따라서 정확성과 신뢰성이 중요한 분야, 예를 들어 의료 진단이나 법률 자문과 같은 전문 영역에서는 Generative Models의 출력을 그대로 사용하는 것은 위험할 수 있습니다.
반면, Generative Models은 창의적인 작업, 아이디어 브레인스토밍, 초기 콘텐츠 초안 작성 등에는 매우 효과적으로 활용될 수 있습니다. 또한, 고객 서비스 챗봇, 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성, 언어 학습 도구 등의 분야에서도 큰 가능성을 보여줍니다.
실제 사례를 살펴보면, OpenAI의 GPT 모델을 활용한 GitHub Copilot은 프로그래밍 보조 도구로서 큰 성공을 거두고 있습니다. 이는 코드 개발과 생성이라는 특정 도메인에 Generative Model을 효과적으로 적용한 사례입니다. 반면, 의료 진단이나 법률 자문과 같은 분야에서 Generative Models을 직접적으로 활용하려는 시도들은 정확성과 책임 문제로 인해 많은 논란을 불러일으키고 있습니다.
따라서 Generative Models을 활용할 때는 그 강점과 한계를 명확히 인식하고, 적절한 분야에 적용하는 것이 중요합니다. 또한, 다른 AI 기술들과의 조합을 통해 Generative Models의 한계를 보완하고 더욱 강력한 솔루션을 만들어낼 수 있다고 생각합니다.
비생성형 AI 기술의 강점
비생성형 AI 기술들은 많은 Use Case에서 강력하고 신뢰할 수 있는 해결책을 제공합니다. 비생성형 ML(통상 머신러닝 분야), 최적화, 시뮬레이션, 규칙 기반 모델, 그리고 그래프 기반 AI 기술의 강점과 최적의 적용 분야에 대해 알아보겠습니다.
비생성형 ML은 이미지 분석이나 분류에 있어서 다양한 Use Case에서 높은 적합성을 보입니다. 특히 예측, 세분화, 추천 시스템, 인식, 지능형 자동화, 이상 감지 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다. 이는 비생성형 ML이 대량의 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 능력이 뛰어나기 때문입니다. 예를 들어, 고객 세분화나 고객 이탈 예측과 같은 비즈니스 문제에서 비생성형 ML은 매우 효과적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.
최적화 기술은 계획, 의사결정 지능, 자율 시스템 분야에서 높은 적합성을 보입니다. 이는 복잡한 제약 조건 하에서 최적의 해결책을 찾아내는 최적화 알고리즘의 특성 때문이라고 볼 수 있습니다. 예를 들어, 물류 최적화, 자원 할당, 포트폴리오 관리 등의 문제에서 최적화 기술은 의미있는 결과를 창출할 수 있습니다.
시뮬레이션 기술은 예측과 의사결정 지능 분야에서도 높은 적합성을 보입니다. 복잡한 시스템의 동작을 모델링하고 다양한 시나리오를 테스트할 수 있는 시뮬레이션의 특성은 위험 관리, 전략 수립, 정책 결정 등의 분야에서 유용합니다.
규칙 기반 모델은 여러 Use Case에서 중간 수준의 적합성을 보이며, 특히 세분화와 지능형 자동화 분야에서 높은 적합성을 나타냅니다. 명시적인 규칙을 바탕으로 작동하는 이 모델들은 투명성과 해석 가능성이 중요한 영역, 예를 들어 금융 규제 준수나 의료 진단 지원 시스템에서 널리 사용됩니다.
그래프 기반 AI 기술은 계획, 세분화, 추천 시스템, 이상 감지, 지식 발견 분야에서 높은 적합성을 보입니다. 복잡한 관계와 네트워크를 모델링하고 분석하는 그래프 기술의 강점은 소셜 네트워크 분석, 사기 탐지, 지식 그래프 구축 등에 효과적으로 적용될 수 있습니다.
이러한 비생성형 AI 기술들의 효율적 사용을 위해서는 문제의 특성을 정확히 파악하고, 각 기술의 강점을 활용하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객 행동 예측과 개인화된 추천을 위해서는 비생성형 ML과 그래프 기반 기술을 결합할 수 있으며 또한, 복잡한 공급망 최적화 문제에는 최적화 알고리즘과 시뮬레이션 기술을 함께 사용하여 더 강력한 솔루션을 만들어낼 수 있습니다.
비생성형 AI 기술들은 LLM과 같은 생성형 모델에 비해 덜 화려해 보일 수 있지만, 많은 실제 비즈니스 문제들을 해결하는 데 있어 더 신뢰할 수 있고 효과적인 솔루션을 제공합니다. 따라서 AI 솔루션을 개발할 때는 이러한 비생성형 기술들의 가치를 충분히 인식하고 활용하는 것이 중요하다고 생각합니다.
최적의 AI 기술 조합 전략
AI 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 단일 기술에 의존하기보다는 여러 기술을 적절히 조합하는 전략이 필요하다고 생각합니다. 다양한 AI 기술의 조합을 통한 문제 해결 전략, 시너지 효과를 극대화하는 방법등을 고려한 접근 방식에 대해 알아보겠습니다.
여러 AI 기술의 조합을 통한 문제 해결 전략은 각 기술의 강점을 활용하고 약점을 보완하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 예를 들어, 고객 서비스 개선을 위한 AI 솔루션을 개발한다고 가정해 봅시다. 이 경우, 생성형 모델(LLM)을 사용하여 자연스러운 대화 인터페이스를 제공하고, 비생성형 ML을 활용하여 고객의 의도를 정확히 분류하며, 그래프 기반 기술을 통해 복잡한 고객 관계를 분석할 수 있습니다. 또한, 규칙 기반 시스템을 통해 특정 비즈니스 로직이나 규제 준수 사항을 처리할 수 있습니다.
시너지 효과를 극대화하는 방법은 각 기술의 장단점을 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 상호 보완적인 방식으로 기술들을 통합하는 것입니다. 예를 들어, 공급망 최적화 문제에서는 최적화 알고리즘을 중심으로 하되, 시뮬레이션 기술을 통해 다양한 시나리오를 테스트하고, 비생성형 ML을 활용하여 수요 예측의 정확도를 높일 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 각 기술의 강점을 최대한 활용하면서 전체적인 솔루션의 성능을 향상시킬 수 있다고 생각합니다.
예를 들어, 의사결정 분야에서는 최적화와 시뮬레이션 기술이 보통 높은 적합성을 보이지만, 규칙 기반 시스템과 그래프 기반 기술도 중간 이상 수준의 적합성을 가질 수 있습니다. 이러한 경우, 주요 솔루션으로 최적화와 시뮬레이션을 사용하면서 규칙 기반 시스템을 통해 특정 제약 조건을 처리하고, 그래프 기반 기술을 활용하여 복잡한 관계를 모델링하는 방식으로 접근할 수 있습니다.
실제 적용 사례를 살펴보면, 금융 분야의 사기 탐지 시스템에서는 비생성형 ML을 사용하여 이상 거래를 감지하고, 그래프 기반 기술을 통해 복잡한 거래 네트워크를 분석하며, 규칙 기반 시스템을 통해 명확한 사기 패턴을 처리할 수 있습니다. 또한, 생성형 모델을 활용하여 의심스러운 거래에 대한 설명을 생성하고 보고서를 작성할 수 있습니다.
이러한 조합 전략을 성공적으로 구현하기 위해서는 문제의 특성을 정확히 이해하고, 각 AI 기술의 강점과 한계를 파악하며, 기술 간의 상호작용을 고려한 아키텍처 설계가 필요합니다. 또한, 지속적인 모니터링과 최적화를 통해 각 기술의 성능을 개선하고 전체 시스템의 효율성을 높여나가야 합니다.
무엇보다, 최적의 AI 기술 조합 전략은 단순히 여러 기술을 나열하는 것이 아니라, 각 기술의 강점을 최대한 활용하고 약점을 상호 보완하는 방식으로 통합하는 것이라 생각합니다. 이를 통해 더욱 강력하고 유연한 AI 솔루션을 개발할 수 있으며, 궁극적으로 비즈니스 가치 창출에 더 큰 기여를 할 수 있을 것입니다.
실무 적용 사례 예시
AI 기술의 실제 적용 사례를 분석하는 것은 이론적 이해를 넘어 실질적인 가치 창출 방법을 파악하는 데 중요할 수 있습니다. 여기서는 최근의 몇 가지 주요 사례(관련 기사 참조)를 살펴보고, 성공 요인과 주의점을 알아보겠습니다.
- 예측(Forecasting) 사례: 기상 예측 시스템에서는 비생성형 ML과 시뮬레이션 기술이 주로 사용됩니다. 예를 들어, 유럽중기예보센터(ECMWF)는 머신러닝 모델과 고급 시뮬레이션을 결합하여 정확도 높은 기상 예측을 제공합니다. 이 사례의 성공 요인은 대량의 과거 데이터를 활용한 ML 모델과 물리 법칙 기반의 시뮬레이션을 효과적으로 결합한 점이라고 할 수 있습니다.
- 계획(Planning) 사례: 물류 기업 DHL은 최적화 기술과 그래프 기반 AI를 활용하여 효율적인 배송 경로 계획 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 복잡한 도로 네트워크를 그래프로 모델링하고, 최적화 알고리즘을 통해 최적의 배송 경로를 계산한다고 합니다. 이런 모델의 성공 요인은 실시간 교통 데이터와 배송 요구사항을 동적으로 반영할 수 있는 유연한 시스템 설계라고 생각합니다.
- 의사결정(Decision Intelligence) 사례: 금융 분야에서 JP Morgan은 투자 결정을 지원하기 위해 최적화, 시뮬레이션, 그리고 ML 기술을 결합한 시스템을 개발했다고 합니다. 이 시스템은 시장 데이터를 분석하여 리스크를 예측하고, 다양한 투자 시나리오를 시뮬레이션하며, 최적의 포트폴리오 구성을 제안합니다. 기술의 핵심은 여러 AI 기술을 통합하여 복잡한 금융 시장의 다양한 측면을 종합적으로 분석한 점에 있습니다.
- 고객 세분화와 추천시스템 사례: Netflix는 비생성형 ML과 그래프 기반 기술을 활용하여 고객 세분화와 콘텐츠 추천 시스템을 구축 했다고 합니다.(기술 블로그 참조) 이 시스템은 사용자의 시청 패턴을 분석하여 세분화하고, 유사한 사용자 그룹과 콘텐츠 간의 관계를 그래프로 모델링하여 개인화된 추천을 제공합니다. 이 모델은 대규모 사용자 데이터를 효과적으로 활용하고, 지속적으로 모델을 업데이트하는 시스템 설계라고 생각합니다.
- 콘텐츠 생성(Content Generation) 사례: The Associated Press는 생성형 모델을 활용하여 기업 실적 보고서와 같은 routine한 뉴스 기사를 자동으로 생성하는 시스템을 도입했다고 합니다. 이 시스템은 재무 데이터를 입력받아 자연스러운 뉴스 기사 형태로 변환합니다. 이 모델은 생성형 모델의 장점을 잘 활용하면서도, 사실 확인과 편집을 위한 인간 저널리스트의 개입을 적절히 결합한 점이 아닐까 합니다.
이러한 사례들의 공통점은 각 Use Case의 특성에 맞는 AI 기술을 선택하고, 필요에 따라 여러 기술을 효과적으로 조합했다는 점입니다. 또한, AI 시스템의 출력을 단순, 맹목적으로 신뢰하지 않고, 인간 전문가의 판단과 결합하여 사용했다는 점도 중요한 성공 요인이라고 여겨집니다.
반면, AI 기술 적용 시 주의해야 할 점도 있습니다. 예를 들어, 일부 금융 기관들이 ‘black box’ 형태의 복잡한 ML 모델을 사용하여 대출 심사를 진행했다가 편향성 문제로 논란이 된 사례가 있습니다. 이는 AI 모델의 결정 과정에 대한 설명가능성(explainability)과 공정성(fairness)의 중요성을 보여줍니다.
AI 기술의 성공적인 실무 적용을 위해서는 각 Use Case의 특성을 정확히 이해하고, 적절한 기술을 선택하며, 필요에 따라 여러 기술을 조합하는 전략적 접근이 필요 해 보입니다. 또한, AI 시스템의 한계를 인식하고, 인간의 전문성과 판단을 적절히 결합하는 것도 아직은 중요하지 않을까요?
결론
LLM과 같은 생성형 모델의 급속한 발전으로 AI에 대한 관심이 높아졌지만, 실제 비즈니스 문제 해결을 위해서는 다양한 AI 기술의 통합적 접근이 필요한 시점입니다. 이 글에서 AI 기술의 다양성, 각 기술의 강점과 한계, 그리고 이를 효과적으로 조합하는 전략에 대해 간단하게나마 살펴보았습니다.
다시 정리하자면, AI 기술은 크게 생성형 모델, 비생성형 ML, 최적화, 시뮬레이션, 규칙 기반, 그래프 기반 기술로 나눌 수 있으며, 각각은 특정 Use Case에서 강점을 보입니다. LLM은 텍스트 생성과 자연어 처리에 뛰어나지만, 예측, 계획, 최적화 등의 분야에서는 다른 AI 기술들이 더 효과적일 수 있습니다.
문제 해결에 적합한 AI 기술을 선택하는 것은 혁신적 성과를 이끌어내는 핵심 요소라고 생각합니다. 예를 들어, 고객 세분화와 추천 시스템에는 비생성형 ML과 그래프 기반 기술이 효과적이며, 복잡한 의사결정 문제에는 최적화와 시뮬레이션 기술이 강력한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 또한, 여러 AI 기술을 조합하여 각 기술의 강점을 극대화하고 약점을 보완하는 전략이 중요합니다.
향후 AI 기술 발전 방향에 대해 예측해보면, 각 AI 기술의 개별적 발전과 함께 이들을 효과적으로 통합하는 방법론과 플랫폼의 중요성이 더욱 커질 것으로 보입니다. 또한, AI 모델의 설명가능성, 공정성, 그리고 윤리적 사용에 대한 요구가 증가할 것으로 예상됩니다.
만약 자기 자신의 사업 영역에 인공지능을 접목하고자 한다면, 전략적 AI 활용을 위해서 다음과 같은 접근이 필요해 보입니다.
- 문제의 본질을 정확히 이해하고, 적합한 AI 기술을 선택하거나 조합하는 능력을 개발.
- AI 전문가와 도메인 전문가의 협업을 강화, 기술적 가능성과 비즈니스 요구사항을 효과적으로 연결.
- AI 시스템의 결과를 맹목적으로 신뢰하기보다는, 인간의 판단과 결합하여 사용하는 방식을 채택.
- 하루가 다르게 발전하는 AI 기술을 지속적으로 모니터링하고, 새로운 기술을 적극적으로 실험하고 도입하려는 문화를 조성.
결론적으로, LLM은 AI의 중요한 발전 분야이지만 모든 문제의 해결책은 아닙니다. 다양한 AI 기술에 대한 이해와 이를 효과적으로 조합하는 능력이 앞으로의 AI 시대에서 경쟁력의 핵심이 될 것입니다. 이러한 통합적 접근을 통해 우리는 인공지능 기술의 진정한 잠재력을 알아가면서, 자신이 위치하고 있는 도메인(비지니스) 영역에서 실질적인 가치를 만들수 있을것이라는 예상을 해 보면서 글을 마치겠습니다.