AI 대중화가 이뤄지면서 관련 기술과 사업이 빠른 속도로 발전하고 있다. 특별강연 환영사에 나선 김경성 aSSIST AI전문대학원 원장은 “기존에는 개발자 집단만이 AI를 이해했던 반면 지금은 누구나 다양한 방식으로 (생성형) AI를 활용하고 있고, 그로 인해 비즈니스 생태계가 크게 변화하고 있다.”라고 진단했다. 나아가 그는 “이번 특별강연이 일터에서 AI를 어떻게 활용해야 하는지 고민하고 있는 경영자(관리자)들에게 인사이트를 선사하고, 그들이 AI 비즈니스에서 경쟁력을 발휘하도록 도움을 주길 고대한다.”라고 밝혔다.

AI 활용의 시작, 구조와 원리 이해

첫 강연자인 김성훈 업스테이지 대표의 주제는 ‘AI가 바꾸는 세상, 나는 과연 준비가 되어 있나?’였다. 그는 먼저 어떤 문장이 주어지면, 그 뒤에 나올 문장을 예측하는 ‘끝말잇기’ 원리로 작동하는 챗GPT를 소개한 뒤 그것을 어떻게 하면 효과적으로 활용할 수 있는지 설명했다. 우선 질의응답을 통해 챗GPT가 데이터를 학습하도록 해야 한다. 다음으로 어떤 것이 정답인지 평가한 모델을 제공해야 한다. 마지막으로 일련의 과정을 발전시키면서 챗GPT가 사람들이 선호한 답과 유사한 결과물을 제공하도록 해야 한다. 이어서 그는 “나만을 위한 AI를 만들어내려면 ‘양질의 데이터(Dataverse)’, ‘데이터 학습 모델(Depth Up Scaling)’, ‘사용자 맞춤화(sDPO)’, ‘평가(Evalverse)’가 필요하다.”라고 말하며 각 단계를 잇는 프로세스를 설명했다. 첫째, 양질의 데이터 수집이다. AI의 핵심인 대형언어모델(LLM)은 많은 데이터를 처리해야 한다. 그런 만큼 불필요한 데이터를 걸러내는 작업이 중요하다. 이를 손쉽게 할 수 있는 여러 오픈 소스는 이미 시중에 공유되어 있으니 활용해서 고품질의 데이터를 확보해야 한다. 둘째, AI의 아키텍처 구축이다. 이를 위해 여러 방법이 있는데 업스테이지는 기존 모델들을 조합하는 방법을 개발했다.

가령 10층 아파트를 만든다고 하면 잘 만들어진 타 모델을 1층-7층에 적용하고, 남은 8층-10층에는 또 다른 모델을 이어붙여 아파트를 완성한다고 이해하면 된다. 셋째, 사용자 맞춤이다. 대표적으로 챗GPT를 보면, DPO(Direct Preference Optimization) 방식으로 학습한다는 것을 확인할 수 있는데, 쉽게 말해 사람의 피드백을 통해 선호도를 학습하는 것이다. 이 방법은 HPD(Human Preference Data)에 최적화할 수 있지만 일터에서 사용하려면 계속 성숙도를 높여나가야 하고, 그 과정에서 어떤 시기에 어떤 데이터를 넣을지도 신중해야 결정해야 한다. 이런 특성을 고려하여 업스테이지는 데이터를 단계별로 조금씩 학습하도록 하는 방법인 sDPO를 고안해 냈다. 넷째, 평가다. AI가 옳은 답을 제공하는지 확인하는 단계다. 김 대표는 “학습 중간에 평가를 시행하는 것이 중요하다.”라며 “학습이 끝난 후 평가하면 더 좋은 결과를 출력할 수 있는 기회를 놓친다.”라고 강조했다. 관련해서 그는 각 과정을 평가할 수 있는 업스테이지의 Evalverse를 소개했다. 아울러 그는 “네 단계 수행 노하우를 바탕으로 ‘solar 10.7b’ 모델을 개발했다.”라며 해당 모델을 활용해서 파이썬에서 AI를 제작하는 과정도 보여줬다. 이외에도 그는 업무툴 스윗(swit)이 AI와 결합해서 사용자의 업무 자료를 요약하고 메신저 대화 데이터를 바탕으로 질문에 답하는 사례, 온라인 가격비교 사이트인 다나와에서 AI가 수많은 제품 설명서를 읽고 같은 제품인지 판별하는 사례를 보여주며 “AI는 이미 비즈니스 생태계를 바꾸고 있는 만큼 빨리 대응하길 바란다.”라고 제언했다.

AI를 학습하는 궁극적 목표

두 번째 강연자인 최용주 aSSIST 부총장의 주제는 ‘AI Perspective’였다. 그는 제약회사 영업사원으로 사회생활을 시작한 다음 컨설팅 분야로 무대를 옮겼고, 이후에는 기업 CEO로, 그다음에는 교수로 임명되어 영업을 가르쳤다. 나아가 그는 영업혁신연구센터를 창업하여 빅데이터 기반 영업을 연구했다. 이런 경력개발 여정을 설명하면서 그는 “컨설팅 회사에서 글로벌 MBA를 취득했기에 기업의 임원으로 활동할 수 있었고, 임원으로 활동하던 중 박사학위를 취득했기에 교수로 임명될 수 있었다.”라며 학습은 자신의 경쟁력을 높여준 근원이었다고 강조했다.

이런 맥락에서 그는 학문으로서의 공부를 제외하고, 사람들이 AI를 학습하는 이유는 대개 개인의 마켓밸류를 높이거나, 사업 아이템으로 활용하고자 하는 데 있다고 설명했다. 계속해서 그는 AI를 학습하고자 한다면 다음의 내용을 유념하길 당부했다. 첫째, 실용주의 관점의 커리큘럼이 갖춰져 있는지, 전문가 집단 및 기업이 참여하고 있는지 확인해야 한다. 개발자가 아닌 이상 일터에서 업무에 활용할 수 있는 실용적인 기술을 습득하는 것에 초점을 맞춰야 하기 때문이다. 둘째, 글로벌 교육기관을 활용해야 한다. 국내의 한정된 데이터를 넘어 글로벌 환경에서 발생하는 다양한 데이터를 접하면서 보다 풍부한 경험을 얻을 수 있어야 한다. 셋째, 문제해결형 교육이다. 경영자(관리자), 직장인은 비즈니스 현장에서 발생하는 문제를 해결하는 역량을 갖춰야 노동시장에서 경력을 이어갈 수 있기 때문이다. 관련해서 aSSIST는 AI 실용주의를 강조하는 커리큘럼을 개발하고 있는데 유통산업, 스포츠, 매니지먼트, 헬스케어 등 다양한 전문 분야를 아우른다. 또한, 공학 석사와 경영학 석사를 동시에 취득할 수 있는 프로그램을 운영 중이며, 부트캠프와 같은 활동을 통해 현장에서 역량을 발휘할 수 있는 AI 전문가를 양성하고 있다. 강연 말미에 최 부총장은 “경영자, 조직의 리더, 컨설턴트, 창업자, 직장인이 AI를 보는 시선은 결국 사업에서의 차별화, 개인의 가치 향상으로 귀결된다.”라고 다시 강조하며 “이들이 AI를 학습하며 자신의 경쟁력을 담금질하길 기대한다.”라고 밝혔다.

AI에는 비즈니스를 성장시키는 거대한 잠재력이 있다. 그렇기에 국내외를 막론하고 여러 기업이 경영의 중심에 AI를 두고 있는 것이다. 그러나 AI가 왜 중요한지, 앞으로 어떻게 활용할 것인지 판단하지 못한다면 무용지물이다. 그런 맥락에서 AI 활용의 시작점과 AI를 활용하는 궁극적인 목표를 짚어준 aSSIST AI전문대학원의 특별강연은 많은 경영자(관리자)와 직장인이 AI와의 공존을 준비하는 데 힘을 실어준 자리였다.