글로벌 시장은 물론 국내에서도 초거대(hyperscale) AI 언어모델 주도권 확보를 둘러싼 경쟁이 뜨겁다.

지난해 6월 미국 오픈AI가 처음 선보인 초거대 언어모델 'GPT-3'는 AI의 역사를 새로 썼다고 할 정도로, 뛰어난 성능으로 전 세계에 충격을 안겼다. '알파고' 이후 가장 주목받은 AI의 등장이었다. 하지만 오픈AI의 'GPT-2'가 무료로 제공되던 것과 달리 MS가 독점 라이선스를 확보해 전 세계에 유료 API 공급을 본격화하고 있다.

이에 맞서 25일 한국어 초대규모 AI를 국내 처음 선보인 네이버에 이어 SK텔레콤·LG·KT 등이 'GPT-3'에 AI의 주도권을 빼앗기지 않기 위해 하반기부터 잇따라 초거대 AI 모델을 발표할 계획이다. 또 SK텔레콤과 초거대 AI 개발에 손 잡은 카카오도 자체적인 AI 언어모델 개발을 검토하는 등 초거대 AI 분야의 경쟁력 확보는 AI 업계의 뜨거운 화두로 자리잡았다.

◆SK텔레콤·LG , GPT-3' 능가할 초거대 AI 출시 언제?

가장 빠르게 초거대 AI를 출시한다고 발표한 곳은 LG의 AI연구원이다. LG는 올 하반기 'GPT-3'의 1750억개 파라미터(매개변수)의 3배를 뛰어넘는 6000억개 파라미터를 갖춘 초거대 AI를 공개하겠다는 계획을 밝혔다. 당초 목표대로 제품을 선보인다면 국내 최대 규모다.

LG AI연구원이 개발 중인 초거대 AI는 GPT-3와 네이버의 모델이 언어모델로 출시된 것과 비교해, 언어 뿐 아니라 이미지와 영상을 이해하고, 데이터 추론까지 가능하다는 점을 내세우고 있다.

네이버에 이어 SK텔레콤은 지난 3월 카카오와 AI 공동 개발 등에 협력하기로 하는 MOU(양해각서)를 체결하고, 연내 1500억개 파라미터를 가진 초거대 AI 'GLM'를 내놓을 계획이다. 또 내년 상반기에는 이를 확대해 조 단위 파라미터의 초거대 AI를 선보여 초거대 AI의 넘버 1으로 자리잡겠다는 전략이다.

네이버에 이어 2번째로 지난 3월 초거대 AI 개발을 발표한 SK텔레콤은 카카오와 AI 공동 개발 등 3개 분야에서 협력하기로 하는 MOU(양해각서)를 체결하고, 카카오와 협력해 연내 1500억개 파라미터를 가진 초거대 AI 'GLM'를 발표할 계획이다. SK텔레콤은 카카오와 동맹을 통해 데이터, 언어모델, 인프라 등에 협력하고, 텍스트·음성·이미지 형태의 AI 학습용 데이터도 서로 공유해 개발에 활용한다는 계획이다. 또 국립국어원의 언어 데이터를 이용해 정확도도 높이기로 했다.

KT는 음성인식 AI인 '기가지니'를 초거대 AI로 발전시킨다는 전략이다. 이를 위해 지난 23일 초거대 AI 개발을 목표로 카이스트와 공동으로 AI 연구소를 설립한다는 계획을 발표했다. 네이버도 초거대 AI 연구를 위해 서울대 및 카이스트와 각각 AI 연구소를 설립한다고 밝혀, 산학협력이 주된 흐름으로 자리잡고 있다.

KT는 초거대AI를 위한 컴퓨터 인프라를 구축할 계획이며 내년부터 연구성과를 기대하고 있다.

카카오는 자체적으로 초거대 AI를 개발하는 방안을 적극 검토 중이다. 카카오 관계자는 "카카오도 카카오브레인, 카카오엔터프라이즈 등을 통해 초대규모 AI 구축과 대규모 원천기술 연구를 검토 중"이라고 밝혔다.

◆네이버와 GPT-3의 사양·기능 어떻게 다른가.

국내는 물론 글로벌 시장을 겨냥한 GPT-3, 한국어에 이어 일본어 버전을 내놓은 후 다양한 언어로 확대해 글로벌 시장을 겨냥할 네이버는 물론 마이크로소프트(MS)·구글·아마존 등 AI 공룡 기업들도 초거대 AI 주도권을 잡기 위한 경쟁에 앞다퉈 나서고 있다. 또 오픈AI의 유료화에 대해 AI 핵심기술 제한을 반대하는 사람들이 지난해 연구그룹 '엘레우테르AI'를 결성한 후 8개월 만에 GPT-3의 최소 성능을 갖춘 모델 'GPT-Neo'를 오픈소스로 공개해 무료 버전 개발도 활기를 띄고 있다. 엘레우테르AI는 향후 GPT-3 매개변수 자릿수를 떨어뜨려 경량화된 모델을 발표할 계획이다.

특히, MS는 지난해 GPT-3의 독점 라이선스 계약을 따내면서 큰 비난을 받았는데, 최근 GPT-3활용에 나서고 있다. MS는 최근 말하는 듯한 문장을 넣으면 AI가 이를 대신 코딩해주는 기술을 선보여 주목을 받았다.

또 네이버의 하이퍼클로바의 사양과 GPT-3의 사양, 기능의 차이에도 관심이 모아지고 있다.

GPT-3는 1750억개의 파라미터로 개발됐는데, 하이퍼클로바는 후발주자인 만큼, 이를 능가하는 2040억개 파라미터 규모로 설계됐다. AI 모델 크기를 나타내는 파라미터 수가 높아질수록, AI가 더 많은 문제를 해결하게 된다.

GPT-3의 성능은 이미 많은 분야에서 입증됐다. 상식 Q&A는 물론 전문적 의학지식에도 문맥을 이해해 능숙하게 답해주고, 무엇이든 답변을 다는 검색엔진도 개발할 수 있으며, 자신이 일한 경력을 간단히 적으면 세부 설명을 적어 이력서를 작성하거나, 사람과 유사한 수준의 자유 대화도 가능하다. 또 에세이를 쓰거나 소설도 쓰고, 문장을 보고 낚시성 기사 제목을 달거나, 글을 보여주면 표로 만들어주는 등 놀라운 성능을 보였다.

네이버도 하이퍼클로바를 통해 가능한 서비스를 일부 공개했다. 우선 이달 초 검색 기능에 처음 적용돼, 사용자가 오타를 입력하거나 맞춤법을 잘못 입력하는 경우, 잘못 아는 검색어를 입력한 경우, 올바른 단어로 전환해 검색하거나 적절한 검색어를 추천해주는 기능을 선보였다.

또 25일에는 GPT-3처럼 사람과 자연스러운, 끊김 없는 대화를 나누거나, 축약어·신조어까지 사용해 문장을 만들거나 써놓은 글의 스타일을 바꿔주고, 문서 내용을 빠르게 요약한 사례 등을 공개했으며, 기존 '클로바 AI 콜' 등 AI 개발에 속도를 크게 높일 수 있다고 밝혔다. 또 점차 GPT-3와 같은 기능을 차례로 구현해나갈 것으로 전망된다. 특히, 향후 이를 발전시켜 영상, 이미지도 이해하는 '멀티모달(Multimodal) AI'를 출시하겠다고 발표했다.

다만, GPT-3 는 개발 과정 중 언어 데이터를 대부분 영어를 활용해 한국어에 취약한 데 비해, 하이퍼클로바는 한국어를 활용해 개발한 것으로 국내에서는 우위를 점할 수 밖에 없다.

AI 업계에서도 영어에 비해 문장이 매우 까다로운 한국어 기반 AI 언어모델이 개발된 것을 환영한다는 반응을 보이고 있으며, 향후 하이퍼클로바의 진화에 많은 기대감을 나타내고 있다.