[Daily IT News] 초거대AI(GPT-3), RPA(프로세스 마이닝, 하이퍼 오토메이션)

올해 들어서는 거의 모든 이슈가 NFT, 블록체인, 클라우드로 넘어가지 않았는가 생각이 들었었는데요, 여전히 AI(인공지능)의 경우는 꾸준히 발전을 하고 있는 것 같습니다. 그리고 이제는 인공지능 역시 근간 기술이라고 봐야 될 시점이 얼마 남지 않았다는 생각도 듭니다.

금일(2022.05.17. 화) 신문리뷰 입니다

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(AI) 초거대AI GPT-3	[뉴스줌인]SK텔레콤, '초거대 AI'서 미래 성장 발판... 글로벌 빅테크도 속도전	>> SK텔레콤 성장형 인공지능(AI) 서비스 '에이닷'은 글로벌 빅테크 기업이 주목하는 초거대 AI 시장에서 국내 통신사업자가 처음으로 상용 서비스 모델을 제시한 사례다. SK텔레콤은 현존하는 대화 언어 모델 중 가장 성능이 뛰어난 거대언어모델(GPT-3)의 한국어 특화 버전을 자체 개발하고, 관련 자연어 처리 기술과 감정 분석 기술을 내재화했다. 초거대 AI를 다양한 국내 서비스와 연계해 고도화할 수 있는 기반을 마련해다는데 의미가 있다. ​ >> SK텔레콤이 초거대 AI 개발에 힘을 쏟는 이유는 과거 PC에서 모바일로 넘어온 정보통신기술(ICT) 분야 주요 흐름이 향후에는 종합적 추론이 가능한 AI 에이전트 분야로 발전할 것으로 판단했기 때문이다. 현 단계에서는 내부적으로 수익 모델에 대한 논의가 이뤄지고 있지 않다. 차후 서비스 고도화와 다양한 비통신 사업 연계를 통해 새로운 성장 기회 모색에 나설 계획이다. 정해진 기능 수행과 한정된 정보에 대한 답변만이 가능한 기존 'AI 비서'와 달리 자유로운 대화 속에서 강화 학습이 이뤄진다. 고도의 자연어 처리와 감정 분석 기술이 담긴 개인별 최적화(커스텀) 캐릭터로 소통하며 관계를 발전시켜 나가는 플랫폼을 지향한다. ​ 초거대 AI는 일반 컴퓨터보다 연산 속도가 훨씬 빠른 슈퍼컴퓨팅 인프라로 대용량 데이터를 학습한 차세대 AI다. 미국 AI기술 연구재단인 오픈AI가 2018년 1억1700만개 파라미터로 학습한 'GPT-1'을 선보였고, 에이닷의 기반이 된 GPT-3에 적용된 파라미터는 1750억개에 이른다. 기존 AI보다 사람 뇌에 더 가깝게 설계돼 사전에 정의된 답변이 아닌 자연스러운 대화가 가능하다. ​ SK텔레콤은 지난해 6월 GPT-2에 준하는 한국어 모델을 개발했고 국립국어원, 카카오 등과 한국어 맞춤형 자연어 처리 AI 모델 개발을 위해 협력하고 있다. 지난 5년간 월 1000만명 활성 사용자(MAU)를 유지한 AI 서비스 플랫폼 '누구'의 운영 노하우도 에이닷에 녹여낸 차별화 경쟁력이다. 일상 대화 능력 강화와 함께 그동안 AI 분야에서 논란을 불러일으킨 개인정보 문제와 편향·위험발언도 학습 과정에서 필터링 될 수 있도록 상당한 공을 들였다. ​ >> 초거대 AI 분야에서 가장 앞선 글로벌 기업은 구글과 마이크로소프트(MS)다. 구글은 최근 연례 개발자회의(I/O)에서 대화형 애플리케이션을 위한 머신러닝 기반 언어 AI 모델 '람다(LaMDA2)'와 구글 검색 관련 멀티서치 기능을 소개했다. 차후 관련 기능을 스마트폰은 물론이고 증강현실(AR) 글래스와 스마트워치 등에 적용할 예정이다. ​ MS는 엔비디아와 5300억개에 이르는 파라미터가 적용된 'MT-NLG'를 개발했다. GPT-3에 대한 정식 클라우드 서비스도 MS 애저를 통해 제공하고 있다. ​ 국내에서는 SK텔레콤뿐만 아니라 네이버와 카카오, LG 등이 초거대AI 기술 개발에 뛰어들었다. 네이버는 지난해 2040억 파라미터의 세계 최대 한국어 모델 '하이퍼 클로바', 카카오는 300억 파라미터 규모 한국어 특화 AI 모델 'KoGPT'를 공개했다. LG그룹은 LG AI 연구원을 통해 초거대 AI 모델 '엑사원'을 선보였다.
(서비스) RPA 하이퍼 오토메이션	[테크리포트]하이퍼오토메이션 전략; RPA에서 프로세스 마이닝까지	>> 최근 로봇프로세스자동화(RPA) 시장이 뜨겁다. 삼성전자, KT, 국민은행, 우리은행, 롯데손해보험 등 대기업은 물론 셀타스퀘어, 한국선급, 에듀윌 등 중견기업도 도입에 앞장서고 있다. 수자원공사, 중앙대광명병원, 신용보증기금 등 업종과 규모를 막론하고 RPA 도입 붐이 일고 있다. RPA가 가시적인 업무 효율화와 성과를 보여주며 큰 관심을 끌고 있는 가운데 RPA와 동반 성장하는 시장이 '프로세스 마이닝'(Process mining)​이다. ​ 프로세스 마이닝은 정보 시스템 이벤트 로그에서 지식을 추출해 실제 프로세스를 파악하고 모니터링하며 개선하기 위해 설계된 기술이다. 통계 분석에 기반을 두는 데이터 마이닝과 달리 프로세스를 시각화해 문제를 찾고 병목 구간이나 중복 영역을 발견하는 시스템으로, RPA 1차 도입에 만족한 기업이 프로세스 마이닝으로 눈을 돌리고 있다. 굳이 필요하지 않거나 잘못된 동선 업무까지 자동화할 필요는 없기 때문이다. ​ >> 유아이패스코리아 관계자는 “RPA는 프로세스를 개선하고 효과적인 비즈니스 수행을 위해 업무를 자동화하는 데 필요한 기술로, 업무자동화를 위해서는 현행 업무를 이해하고 어떤 부분이 개선돼 비즈니스 이익을 가져다줄 수 있는지 파악하는 것이 필요하다”고 프로세스 마이닝과 RPA의 동반자적 관계를 설명한다. 가령 제조기업에서 고객 주문→제품 생산→제품 발송 기간을 단축하면 수익을 증가시킬 수 있는데, 일련의 업무 프로세스에서 어떤 구간을 개선할 필요가 있고 개선 시 수익 증가 및 비용 절감 효과를 얻을 수 있는지 분석해내는 것이 프로세스 마이닝이다. 병목 구간, 성과 대비 투입 비용이 높은 구간 등 개선할 필요가 있는 단계를 찾아내 비효율적인 프로세스는 제거하고, 필요하되 단순 반복되는 업무는 RPA로 자동화하는 것이다. ​ 가트너가 글로벌 기업 최고재무책임자(CFO) 400명을 대상으로 실시한 설문 조사에서도 동향이 감지된다. CFO들은 RPA 유용성을 높이기 위해 프로세스 마이닝과 같은 추가 옵션을 모색하고 있다는 것이다. 조사에 따르면 CFO 응답자 80%는 2025년까지 효과적인 비즈니스 지원을 위해 RPA, 인공지능(AI) 등 기술 구현에 집중 투자해야 한다고 답했다. 그럼에도 RPA는 CFO의 기대치에는 아직 미치지 못하는 것으로 나타났다. ​ >> RPA와 시너지 효과가 크기 때문에 양측의 결합이 활발하며 프로세스 마이닝 시장에서는 RPA가, RPA 시장에서는 프로세스 마이닝이 각각 성장 견인차 역할을 하고 있다. 기술 측면에서도 RPA와 연동하고 AI 기반 실시간 프로세스 개선, 직원 PC에서 이뤄지는 업무 프로세스까지 분석, 개선하려는 모습을 보이고 있다. 프로세스 마이닝에 AI·ML이 결합되면 비효율적이거나 고비용 프로세스 단계를 스스로 찾아 어떤 개선이 필요한지 분석 결과까지 자동 도출할 수 있게 된다. 유아이패스코리아는 “프로세스 마이닝은 자동화가 필요한 단계를 스스로 찾아내고 자동화 적용 후 이전과 비교한 통찰력을 제공, 지속적인 개선 활동을 수행할 수 있도록 AI 및 RPA 기술과 결합 발전하고 있다”고 전했다. ​ >> 기업이 프로세스 마이닝과 RPA에 투자하는 이유는 간단하다. 가장 효과적이며 가시적으로 업무 프로세스를 개선해주기 때문이다. 다만 업계 전문가들은 RPA, 프로세스 마이닝과 같은 툴은 기업 하이퍼오토메이션 전략의 우산 아래 검토돼야 한다고 지적한다. 하이퍼오토메이션은 AI와 ML, 노코드·로코드 플랫폼, RPA와 프로세스 마이닝, 워크플로 자동화 및 BPM, 그 외 프로세스 매핑 툴과 IDP(Intelligent Document Processing) 등 프로세스, 태스크, 의사결정 자동화를 지원하는 툴로 구현된다. 기업 하이퍼오토메이션 전략은 업무 비효율성을 개선하고 한정된 자원을 보다 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 해주는 한편, 실시간으로 기업을 구현할 수 있게 한다.

 

 

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어쩌면 몇 년전에 떴던 그런 기술, 방식이라고 생각할 수도 있는데요 실제 시장에서는 이제 한창 사용되고 있는 그런 기술이라고 봐도 무관할 것 같습니다. RPA, 프로세스마이닝, 하이퍼오토메이션 등의 기술은 이제는 좀 당연하기는 하지만 그래도 꾸준히 눈여겨 보셔야 할 기술이라 생각이 듭니다.