AI모델 썼더니 비용 90% 절감
온라인몰·홈쇼핑 잇따라 도입
수학문제 찍으면 풀이·답 '척척'
'콴다' 국내 가입자 900만명 넘어
광고 문구 생성·블로그 서비스
뤼튼, 2주 만에 매출 2억원 달성
수학 문제를 스마트폰으로 찍으면 인공지능(AI)이 바로 풀이 과정과 답을 알려주는 앱 콴다의 국내 가입자는 900만 명이 넘는다. 국내 중·고교생(260만 명) 대부분이 사용하는 앱으로 알려졌다. 국내 AI 스타트업 마크비전이 지난해 118개국의 1500여 개 온라인 쇼핑 서비스에서 AI로 찾아낸 ‘짝퉁’은 2100만 건이 넘는다.
AI 서비스가 전방위로 확산하고 있다. 최근 챗GPT 열풍으로 AI가 새삼 주목받고 있지만 AI는 이미 우리 일상 곳곳에 파고들었다. 더 똑똑해진 AI가 인류의 대혁명을 이끌고 있다.
◆인간을 이미 대체한 AI
AI는 첨단 정보기술(IT) 서비스를 선호하는 MZ세대(밀레니얼+Z세대)에겐 이미 익숙하다. 네이버 자회사 스노우가 지난달 내놓은 ‘AI 아바타’의 유료 이용자는 출시 한 달 만에 60만 명을 넘어섰다. 이용자가 자신의 사진을 10~20장 정도 찍으면 AI가 이용자를 닮은 아바타 이미지를 바로 생성한다.
지난해 10월 AI 스타트업 스캐터랩이 정식 출시한 AI 챗봇 ‘이루다2.0’의 이용자는 100만 명이 넘는다. AI로 작동하는 ‘이루다2.0’은 실제 친구처럼 대화할 수 있어 인기를 끌고 있다.
산업계에서는 AI가 일부 인간의 업무를 처리하고 있다. 지난해 국내 유튜브 쇼츠(짧은 영상) 부문에서 최다 시청자를 기록한 유튜브 채널 ‘1분요리 뚝딱이형’에 나오는 목소리는 AI 스타트업 네오사피엔스의 AI 성우 서비스인 타입캐스트에서 만들었다. 미국 영국 일본 중국 등 45개국의 132만여 명이 타입캐스트를 사용한다.
김태수 네오사피엔스 대표는 “성우 같은 목소리가 들어간 유튜브 영상의 2~3개 중 1개는 타입캐스트를 쓰는 것 같다”고 설명했다.
온라인 쇼핑몰의 피팅 모델도 AI가 대체하고 있다. 가상 인플루언서 전문업체 폼즈는 AI로 만든 디지털 휴먼을 의류 광고 모델로 제공한다. 이정진 폼즈 대표는 “의류업체들은 1년에 보통 3000만원 정도를 모델비로 쓴다”며 “가상 인플루언서를 활용하면 관련 비용의 90%를 아낄 수 있다”고 말했다. 최근 국내 온라인 쇼핑몰 업체와 홈쇼핑 기업 등이 폼즈 서비스를 도입했다.
◆공공 부문도 혁신하는 AI
AI 스타트업 뤼튼테크놀로지스의 AI 콘텐츠 생성 플랫폼 뤼튼이 지난달 내놓은 유료 서비스는 출시 2주 만에 매출 2억원을 올렸다. 뤼튼은 AI로 광고 문구, 블로그 내용 등을 바로 만들어주는 서비스다.
단순 IT 개발 업무도 AI가 해결하고 있다. 별도 코딩 작업 없이 AI가 프로그램을 개발하는 네이버의 노코드 플랫폼 ‘클로바 스튜디오’를 활용하는 국내 스타트업은 100곳이 넘는다. 시장조사업체 IDC에 따르면 국내 AI 시장 규모는 지난해 처음으로 1조원을 넘어선 데 이어 2025년에는 1조9074억원으로 두 배가량으로 커질 전망이다.
AI로 정부 업무의 효율성을 높이는 연구도 진행 중이다. 영국 유니버시티칼리지런던과 런던퀸메리대 등은 유럽은행감독청(CBA)의 데이터를 사용해 구제금융에 관한 정부 결정을 지원하는 AI 서비스를 개발했다. 기업, 은행, 국가, 개인 등이 도산하거나 지급 불능 상태인 경우 이를 구제하기 위해 어떤 방법이 최선인지 찾아주는 서비스다. 미국 연방정부는 공무원의 번아웃 현상을 해결하는 AI 서비스를 도입하기 위해 올해 관련 예산을 확보했다.
글로벌 AI 시장은 이제 본격화하기 시작했다는 분석이다. 지난해 IBM이 내놓은 2022년 ‘AI도입지수’에 따르면 국내 기업의 AI 도입률은 22%에 그쳤다. 세계 평균은 34%이고, 중국이 58%로 가장 높았다. 사티아 나델라 마이크로소프트(MS) 최고경영자(CEO)는 지난달 “GPT 등 AI 모델이 최근 엄청난 성장을 이뤘지만 앞으로 나올 것은 더 많다”고 강조했다.
네이버와 카카오가 나란히 사상 최대 매출을 올렸다. 영업이익은 두 회사 모두 전년 대비 감소했다. 국내 대표 ‘성장주’로 꼽히는 두 회사가 실적을 발표한 후 시장에서는 매출 증가에도 불구하고 양사의 성장성이 예전만 못할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 경기 확장기가 끝나면서 ‘숨 고르기’에 들어가는 모습이다.최근 각사가 발표한 지난해 실적 공시에 따르면 네이버의 지난해 연결 기준 매출은 8조2201억원으로 전년 대비 20.6% 증가했다. 네이버의 ‘대표상품’ 격인 서치플랫폼의 매출(3조6232억원)은 미미한 증가에 그쳤지만 브랜드 스토어, 여행·예약, 크림 등 커머스 부문(1조8017억원)과 네이버페이 등 핀테크 부문(1조3279억원) 매출이 증가하면서 전체 실적을 끌어올렸다. 네이버웹툰의 회계처리 방식 변경으로 콘텐츠 부문 매출(1조2615억원)도 증가하는 효과가 있었다.네이버웹툰은 지난 3분기까지 작가에게 인세 등을 지급한 나머지 금액을 매출로 반영했으나, 4분기에는 인세 지급 전 소비자들이 지급한 금액을 매출로 잡고 이를 다시 ‘파트너비’ 명목으로 비용 처리하는 방식으로 변경했다. 이에 따라 콘텐츠 부문 4분기 매출은 3분기보다 1491억원 증가한 5397억원으로 집계됐다.네이버의 영업이익은 1조3047억원으로 전년(1조3255억원)보다 1.6% 감소했다. 네이버는 개발 및 운영비가 18.1% 늘었지만 채용 인원이 전년만큼 많지 않아 상승폭은 둔화됐다고 설명했다.네이버의 지난해 당기순이익은 6640억원으로 전년(16조4776억원) 대비 96% 감소한 것으로 집계됐다. 이는 2021년 라인 및 Z홀딩스 합병으로 인한 일회성 이익이 반영된 영향으로, 이를 제외하면 당기순이익은 전년 대비 ‘반토막’ 수준에 머문 것으로 해석된다.카카오는 지난해 7조1071억원 매출을 기록했다. 2021년(6조1367억원)보다 16% 늘었다. 카카오의 사업 영역은 크게 톡비즈·포털비즈 등 플랫폼 부문(작년 매출 3조7704억원)과 게임·뮤직·스토리·미디어 등 콘텐츠 부문(3조3368억원)으로 나뉘어 있는데, 포털비즈 부문을 제외한 대부분의 영역에서 매출이 전반적으로 늘었다.영업이익은 5805억원으로 2021년(5949억원)보다 2.4% 감소했다. 4년 만에 영업이익이 감소세로 돌아선 것이다. 인건비, 마케팅비, 인프라 투자비 등이 더 많이 증가한 탓이다. 작년 10월 발생한 데이터센터 화재 및 서비스 장애로 인한 비용도 추가됐다고 카카오 측은 설명했다.4분기에 1004억원의 영업이익을 올렸으나 카카오모빌리티와 북미 웹툰 플랫폼 타파스의 영업권 등 6909억원어치를 손상 처리하면서 5393억원 분기순손실을 기록했다. 타파스 인수가(3740억원) 등이 너무 높았다는 것을 스스로 고백한 것이나 다름없다.두 회사는 모두 챗GPT 열풍을 의식한 듯 AI 관련 대응책을 잇달아 발표했다. 최수연 네이버 대표는 “올 상반기 네이버만의 업그레이드된 검색 경험인 ‘서치GPT’를 선보이는 것이 목표”라고 발표했다. 아울러 네이버의 초거대 AI 하이퍼클로바를 수익화하기 위한 방법도 제시했다. 홍은택 카카오 대표도 ‘KoGPT’가 “경쟁 AI 모델 대비 높은 수준의 비용 효율성을 지니고 있다”는 점을 강조하며 ‘죠르디’ 챗봇 서비스 등에 이를 접목하는 등 버티컬 서비스를 연내에 선보이겠다고 했다.이상은 기자 selee@hankyung.com
기업 간 ‘초격차’ 확보 경쟁이 치열하다. 성장을 위해서라면 막대한 인적, 물적 리소스를 투입하는 것은 당연해졌다. 브랜드의 제품이나 콘텐츠를 누군가 그대로 복제해 불법적인 이익을 편취한다면 막대한 손해를 볼 수 있다. 디지털 전환 가속화에 따라 온라인 지식재산권(IP) 도용 문제는 더 빈번해지는 추세다. 방대한 모니터링은 물론, 신속하게 IP 도용 여부를 인지하고 위조 상품을 제거하는 인공지능(AI) 기반 대응 시스템 구축이 필요해지고 있다. ○늘어난 위조 제품 판매위조 상품은 글로벌 경제에 연간 5000억달러(약 628조5500억원) 이상의 손실을 초래하는 것으로 추정된다. 세계 무역량의 약 3.3%에 해당하는 규모다. 누구나 쉽게 웹사이트를 생성하거나 아마존과 같은 e커머스 플랫폼을 통해 제품을 판매할 수 있는 세상이다. 지난해 2분기 온라인을 통해 거래된 상품의 약 57%는 ‘외부판매자(third-party seller)’를 통해 유통된 것으로 나타났다. 위조 범죄가 쉽게 일어날 수 있는 환경이 조성된 것이다. 악성 판매자들은 지금도 온라인 환경 안에서 진품의 로고, 상품명 등을 그대로 복제함으로써 소비자를 현혹하고 있다.위조 상품으로 인한 피해 규모는 가늠하기가 어렵다. 마크비전이 자체 시행한 ‘IP 보호 실태 조사’에 따르면 전체 조직 중 약 40%가 해외 마켓플레이스 및 웹사이트에서 유통되는 위조 상품을 찾아내는 것이 가장 어렵다고 답했으며, 26%가량의 기업은 위조품 유통 현황을 확인할 모니터링 인력 확보에 제일 큰 어려움을 겪고 있다고 했다. 수작업을 통해 글로벌 e커머스 플랫폼에서 일일이 상품을 검색해 온라인상 IP 침해 현황을 파악하는 것은 불가능에 가깝기 때문이다. ○흐릿한 짝퉁 로고까지 잡는 AI해답은 인공지능(AI)에 있다. AI는 방대한 모니터링 영역을 소화할 수 있다. e커머스 플랫폼 중심의 온라인 IP 침해 건수는 기본적으로 수백만 건 이상인 경우가 많다. 모든 가품 유통 현황을 파악하기 위해서는 수천 개가 넘는 마켓플레이스의 데이터를 전부 스크랩하고 캡처해 위변조 내역을 확인한 이후 이를 삭제 조치해야 한다. AI를 통해 이 과정을 모두 자동화하는 것이다. 딥러닝 기술이 적용된 AI는 흐릿하거나 가려진 로고도 감지할 수 있어 상표권 도용 시도를 정확하고 빠르게 파악한다. 또한 ‘머신러닝 기반 의미분석’을 활용한 텍스트 인식 기술을 통해 제목, 설명, 가격 및 고객 리뷰 등 메타데이터를 분석해 빠른 속도로 위변조 여부 확인이 가능하다. 모니터링 주기마다 학습 반복도 진행되고, 탐지 정확도는 지속해서 향상된다.각기 다른 신고 프로세스에 유연한 대응이 가능하다는 장점도 있다. e커머스 플랫폼은 저마다 고유한 신고서 제출 양식이 있다. 온라인 환경에서 위조 상품을 확실하게 삭제하기 위해선 상이한 신고 절차를 매번 별도로 수행해야 하며, 대개 해당 업무 과정에 많은 시간이 소요된다. AI 기술로 이를 자동화하는 것도 가능하다. 사전에 설정해 놓은 규칙을 기반으로 자동 신고 접수를 하면 업무 시간이 대폭 단축되는 것은 물론 가품 제거 성공률도 크게 높아진다. ○AI를 제대로 활용하려면많은 기업이 AI 활용의 필요성을 절감하고 있으나 대부분 고도화된 AI 기술을 내재화하고 있지 않다. 외부 솔루션 도입을 고려해야 하는 상황인 것이다. 그러나 무분별한 도입은 독이 될 수 있다. 거의 모든 산업 분야에서 AI 활용이 보편화됨에 따라 일부 업체가 마케팅 효과 확보 차원에서 기존 소프트웨어에 AI 기술을 형식적으로 적용하는 경우도 더러 있다. 실질적인 IP 보호 효과를 얻기 위해서 AI 기술의 유효성을 판단하는 몇 가지 기준점을 알아 둘 필요가 있다.먼저 AI 모델이 구체적으로 어디에 적용됐는지 알아야 한다. 솔루션 제공 기업이 어떤 모델을 사용 중인지, 해당 모델이 정확히 무엇을 수행하는지 미리 확인해야 한다. 정품과 가품을 구분할 수 있는 이미지 인식 기술이 사용됐는지, 의미분석이 활용된 텍스트 인식이 가능한지 등 기술을 도입하기 이전에 다양한 각도로 문의해 보는 것이 좋다. 더불어 소프트웨어기업의 자체적인 개발 역량도 확인할 필요가 있다. AI 모델을 직접 구축했는지, 이를 지속해서 개선할 수 있는지 파악해야 한다. 개별 수요 충족을 위한 AI 모델 맞춤화가 가능한지 확인하는 것도 중요하다.AI 모델을 아웃소싱해 활용하고 있다면 IP를 전방위적으로 보호하기 위한 기능의 대부분을 제공하지 못할 확률이 높다. AI 모델이 꾸준히 진화하고 있는지 따져봐야 한다. 머신러닝 기반 시스템이 제대로 구축된 경우 브랜드 관련 데이터를 더 많이 축적할수록 더 정확도 높은 모니터링 결과를 제공할 것이다. 수집된 데이터를 통해 자동화된 형태로 자체적인 성능을 향상할 수 있는지는 AI 모델을 평가하는 데 있어 매우 중요한 요소다.AI의 활용성은 이미 증명됐다. AI가 등장했을 당시 만연한 막연한 두려움은 더 이상 존재하지 않는다. 인간의 인식 능력을 뛰어넘어 반복적인 작업의 효율을 극대화하는 과정에 AI가 필요하다는 것은 객관적인 사실이다. 브랜드를 보호하는 것은 물론 나아가 위조 상품 유통망을 제거하고 IP를 종합적으로 보호하면서 미래를 대비하고자 한다면 지금 AI를 도입해야 할 때다.이인섭 마크비전 대표
오픈AI의 생성형 인공지능(AI) ‘챗GPT’가 큰 관심을 받으면서 앞서 나왔던 AI 챗봇 모델들도 새롭게 조명받고 있다. 챗GPT만큼 자연스럽거나 우수하지는 않았지만, 앞서 나온 여러 AI 챗봇도 처음에는 감탄을 자아내며 이목을 끌었다. 하지만 상당수는 인종차별이나 혐오발언 등이 문제가 돼 사용이 중단되는 패턴을 반복했다.마이크로소프트(MS)가 2016년 3월 선보였던 AI 챗봇 ‘테이’가 대표적인 사례다. 트위터 등 메신저에서 활동했던 테이는 선보이자마자 하루도 채 지나기 전에 인종차별과 혐오발언 생성기가 돼 버렸다. 사람들과의 대화에서 학습한다는 원칙이 알려지자 각종 차별주의자들이 적극적으로 테이의 학습에 나선 결과다.2021년 국내에서도 챗봇 ‘이루다’가 인기를 끌다가 장애인과 성소수자에 대한 혐오발언 등으로 서비스 중단 사태에 이르렀다.이런 문제에 대한 대응책은 결국 인간의 개입이다. AI업계에서는 ‘규칙 기반(rule-based) 학습’이라고 부른다. 기계 학습의 과정에서 규칙을 개입시켜 특정 언어, 특정 주제가 나오면 미리 정해 놓은 답변을 출력하도록 만들거나 대답을 회피하도록 해서 민감한 윤리적인 이슈를 피해 가는 것이다.챗GPT도 초기에는 종교, 인종 등에 관해서 사용자들이 도발적인 질문을 던졌을 때 다소 ‘아슬아슬한’ 대답을 했다면 지금은 훨씬 정제된 답변을 내놓고 있다. 이는 개발자들이 끊임없이 챗GPT의 대답을 모니터링해서 문제가 될 만한 답변을 찾아내면 곧바로 규칙을 적용하는 방식으로 프로그램을 수정하고 있기 때문이다.규칙 기반 대답과 그렇지 않은 대답을 구분하는 방법은 뭘까? 개발자들은 생각보다 구분하기가 어렵지 않다고 설명한다. 응답 속도에 차이가 난다는 것이다. 한 개발자는 “질문에 응답하기가 쉽지 않은 질문에 대해 응답 속도가 다른 답변보다 빠르다면 규칙 기반 대답이라고 생각할 수 있다”고 말했다.딥러닝 방식으로 데이터셋을 탐색해 얻어진 응답과 단순한 규칙을 통해 산출된 응답 사이에는 반응 속도의 차이가 존재한다는 것이다. 응답 속도는 해당 AI가 어떤 하드웨어를 사용했는지에 대한 판단 단서도 될 수 있다고 관계자들은 설명하고 있다.응답 신뢰도를 높여야 할 때도 규칙 기반 응답이 활용된다. 예컨대 출처를 확인하기 어려운 여러 곳에서 학습된 데이터를 이용해 AI가 대답하는 것보다 신뢰도가 높은 곳에서 확인된 정보를 제공하는 것이 나을 경우, 신뢰도 높은 출처의 데이터를 우선 활용하라는 규칙을 적용하면 AI는 이를 따르게 된다. 앞으로 AI 서비스의 성취도는 ‘규칙 기반 응답’과 딥러닝 기반 응답을 얼마나 자연스럽게 섞느냐에 달려 있다는 평가도 나온다.이상은 기자 selee@hankyung.com