[클라우드 전장 확대] ①MS애저, 언어모델 GPT-3 활용 AI 만든다

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임민철 기자
입력 2020-09-24 08:00
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  • 애저 AI플랫폼 검색·번역, 챗봇·업무지원 AI 강화할 듯

  • 자체언어모델 연구하는 구글과 클라우드AI 기술 맞불

클라우드서비스가 기업의 업무시스템 운영을 위한 IT인프라를 제공하는 역할에 그치지 않고 인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC) 기술같은 데이터 축적·분석을 통한 사업 경쟁력 강화의 기반으로 발전하는 추세다. 글로벌 IT거인들이 이런 흐름을 주도하면서, 세계 클라우드서비스 분야의 전장도 넓어지는 모양새다.

마이크로소프트(MS)가 클라우드 기반의 AI 분야 기술을 강화하고 있다. 지난 23일 미국 본사를 통해 발표한 AI 언어모델 GPT-3 독점 라이선스 확보가 최신 사례다. 자연어 처리와 번역 등에 뛰어난 성능을 보여 준 AI 모델 '버트(BERT)' 등 구글의 기술과 함께 클라우드 기반 AI 기술 활용 움직임을 이끌 전망이다.
 

[사진=게티이미지뱅크]


지난 6월 처음 소개된 GPT-3는 파라미터(매개변수) 1750억개와 데이터셋 3000억개로 사전학습된 자연어 생성 모델로, 아무런 미세조정(fine-tuning) 작업을 거치지 않고도 여러 언어처리 벤치마크에서 높은 점수를 기록해 세간의 이목을 집중시켰다.

이를 만든 미국 AI 연구개발 기업 '오픈AI'는 GPT-3를 외부에 통째로 제공하는 대신, 이 모델을 사용한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 API를 다음달부터 판매하기로 하고 사용량과 조건에 따른 '요금표'를 이달초 내놓았다. 앞서 기업 및 학술단체의 개발자와 연구자들로부터 개별 신청을 받아 접근 권한을 주는 '비공개' 제공방침은 유지하되 사용료를 받기로 한 것이다.

그런데 MS는 오픈AI와 협력해 GPT-3를 통째로 활용할 수 있는 권한을 확보한 듯 보인다. 미국 본사 발표에 따르면 MS는 GPT-3 모델을 사용해 '애저 AI 플랫폼'을 확장할 수 있게 됐다. 애저 AI 플랫폼은 MS 퍼블릭클라우드 서비스 '애저' 데이터센터에서 제공하는 기업용 AI 기술 플랫폼으로, 기업이 AI 응용서비스를 개발할 수 있도록 돕는 여러 도구를 포함한다.

케빈 스콧 MS 총괄부사장(EVP) 겸 최고기술책임자(CTO)는 GPT-3를 독점적으로 라이선스함으로써 클라우드를 사용하는 기업 고객들에게 더 향상된 AI 솔루션을 제공할 기술혁신을 앞당길 수 있게 됐다고 강조했다. 이에 따라 향후 MS가 GPT-3의 주력 분야인 자연어 생성 AI 기술을 애저 AI 플랫폼 기반 제품 및 서비스로 선보일 것이라 기대할 수 있게 됐다.

GPT-3는 주어진 몇 개의 단어를 바탕으로 뒤에 자연스럽게 이어질 수 있는 단어를 생성해 문장, 문단, 글을 완성한다. 그 결과물은 사람이 쓴 글과 분간이 어렵지만, 그 원리는 방대한 학습 데이터를 통해 통계적으로 그럴싸한 단어를 배열해나가는 쪽에 가깝다. 사람처럼 각 단어의 의미를 심층적으로 이해해 언어를 구사하는 것과는 차이가 크다는 뜻이다.

MS는 이런 GPT-3 기반 언어생성 기술의 유망 응용분야로 사람의 '창의성'과 '독창성'을 지원하는 작업을 꼽았다. 예를 들어 주어진 키워드나 단서를 바탕으로 작문이나 작곡을 한다든지, 이미 존재하는 거대한 프로그램 소스코드나 장문의 문서 데이터를 분석해서 핵심 내용을 추려낸다든지, 특정한 언어를 다른 언어로 변환하는 등의 작업이다.

실제로 MS가 GPT-3를 활용해 이런 분야의 AI 제품 및 서비스 개발에 나선다면, 웹사이트나 기업 콘텐츠 검색 및 분석 서비스, 기계번역 기반의 다국어 번역기, 전산부서 개발시스템의 소스코드 관리와 관련된 업무효율을 높이는 기술 등을 선보일 수 있게 된다. 글로벌 인터넷 검색 분야와 다국어 번역기 서비스에서 앞서고 있는 구글과 경쟁이 고조될 수 있다.

GPT-3는 또 MS가 애저 클라우드서비스의 기업용 AI 프로그램 개발을 지원하는 역할도 강화할 수 있다. 기업들이 개발하는 AI 기반 챗봇 기반 기술을 제공할 수 있기 때문이다. 정보확인요청이나 민원상담 등 대고객 업무를 자동화하는 자연어 질의응답 시스템이나 현장업무 교육 및 실무 지원시스템을 예로 들 수 있다.

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