국내 초거대 인공지능(AI) 보유 기업 중 LG AI연구원(원장 배경훈)은 이제까지 다른 곳에 비해 조용한 편이었다. SK나 KT, 네이버, 카카오 등과 달리, LG AI연구원은 ‘기업의 난제 해결’에 중점을 두고 있었기 때문이다.
하지만 지난 7월19일 ‘LG AI 토크 콘서트’라는 행사를 통해 국내 기업으로는 드물게 세계 산업 현장의 AI 트렌드를 가장 빠르게 반영하고 있었다는 것을 입증했다. 뜨거운 관심을 받는 ‘신약 생성 인공지능(AI)’을 비롯, 글로벌 산업계를 실제 움직이는 ‘전문가 AI’에 집중하고 있었던 것.
이런 흐름을 예측하고 리딩해온 김유철 LG AI연구원 AI X 부문장으로부터 자세한 이야기를 들어봤다. 그는 산업응용 AI(AI X)의 책임자이자 LG AI윤리위원회 간사 및 윤리점검TF 리더, 과학기술정보통신부 AI윤리정책포럼 위원 등의 직책을 맡으며, 글로벌 리더십 확보를 위한 전략 수립부터 AI 관련 법률 및 정책 제안까지 아우른 핵심이다. <편집자주>
김유철 부문장은 “LG AI연구원은 글로벌 최고 수준의 연구를 넘어, 실제 산업 현장에서 적용하고 활용하는 AI 기술을 개발하고 글로벌 우수 사례를 만들어가고 있다”며 “세계 최고 수준의 AI 활용 사례를 만들어 나가면서 ‘Advancing AI for a greater Life’를 이루어 나가는 것이 LG AI연구원의 비전”이라고 밝혔다.
실제 LG는 지난 5년간 AI연구 개발을 위해 1조원을 투입했다. 2021년 12월 처음 선보였던 파운데이션 모델 ‘엑사원 (EXAONE)’을 1년반 만에 2.0으로 업그레이드한 것은 물론 이를 기반으로 한 전문가 AI 플랫폼 ▲유니버스(Universe) ▲디스커버리(Discovery) 등을 개발했다.
특히 1년전 구글의 딥마인드가 선보여 화제를 일으켰던 단백질 생성 AI ‘알파폴드’보다 폭넓은 활용도를 가진 ‘바이오·케미컬 전문 AI’에 초점을 맞춘 게 눈에 띈다.
김 부문장은 “알파폴드와 디스커버리는 AI 예측 기술로 신물질 발굴에 들어가는 비용과 시간을 단축해 줄 수 있다는 것이 공통점”이라며 “반면 알파폴드는 ‘단백질 접힘’이라는 하나의 난제 해결에 집중하는 데에 반해, 디스커버리는 ‘세상에 없던 물질’을 설계하고 예측하는 데 목적을 두고 있다”며 활용 폭이 더 넓다고 설명했다.
또 “디스커버리는 ‘챗GPT’처럼 AI와 대화하면서 새 지식을 탐구하고 답을 찾을 수 있도록 설계했다”며 “첫번째 적용분야로 바이오 및 화학 분야에서 신약 및 신물질 탐구를 위한 서비스를 준비했다”고 밝혔다.
최근 세계적인 화제를 모은 리커젼이나 커절리 등 글로벌 AI 신약 개발 업체들과의 경쟁력도 충분하다는 뜻을 전했다. 이 분야의 전문가가 즐비한 LG 그룹 내부와 꾸준히 협업을 진행해왔고, 일부는 이미 계열사나 글로벌 파트너사에 제공 중이다. 이로 인해 전문성과 신뢰성 부분에서는 세계적인 수준이라는 점을 강조했다.
이를 통해 조직 규모와 전문성도 확대했다. 2018년말 ‘AI 추진단’으로 시작해 2020년 12월 70여명 규모로 공식 출범한 AI연구원은 이제 250명까지 늘었다. 여기에는 대형언어모델(LLM) 개발에 필요한 AI 엔지니어와 실제 산업 적용을 돕는 사업 조직까지 포함, 미세조정과 최적화 등 ML옵스(MLOps)도 세계적 수준으로 고도화했다. 김 부문장은 “연구에 집중할 수 있는 환경, 뛰어난 동료, 다양한 산업현장의 문제 및 데이터들을 접할 수 있다는 강점 때문에 국내뿐만 아니라 해외에서도 좋은 인재들이 모이고 있다”고 전했다.
이런 노력을 통해 LG는 글로벌 경쟁력을 확보했다고 자신했다. 세계적인 AI 학회인 ‘국제 머신러닝 학회(ICML 2023)’에 발표한 논문을 통해 엑사원은 단일 모델 수준에서는 메타의 ‘갤럭티카’나 오픈AI의 ‘인스트럭트GPT(GPT-3.5)’보다 나은 성능을 보여주고 있으며, 서비스 플랫폼 레벨에서도 구글의 ‘바드’, 마이크로소프트의 ‘빙챗’, 오픈AI의 ‘GPT-4’와 비교해 전문성과 신뢰성 측면에서 경쟁할만한 수준으로 발전시켜 왔다고 발표했다. 글로벌 빅테크 대비 부족한 인프라의 경우 지속적인 투자를 통해 해결하겠다고 밝혔다.
이런 경쟁력을 우선 LG 그룹에 적용해 성공적인 사례를 빠르게 만들고, 추후 기술을 외부 기업과 스타트업에도 공개하겠다는 계획이다. 소규모 LLM(sLLM) 도입으로 비용과 효율을 높이려는 기업 추세에도 맞춰, 엑사원 2.0은 매개변수가 1.8B, 8.8B, 25B, 70B, 175B, 300B 등으로 다양하며 각 모델 크기에 맞게 최적 규모의 전문 데이터를 학습했다고 설명했다.
AI 윤리에 대해서는 전문가답게 ‘광범위한 노력’을 강조했다. “AI 윤리의 핵심은 기획, 연구, 적용 등 전 분야에 걸친 끊임없는 노력이 필요하다는 것”이라며 “AI 윤리원칙을 제정하고 윤리점검TF를 통해 다수의 AI 프로젝트에 대해 데이터 보안, 개인정보 침해 등 문제 발생 가능성을 사전에 점검하고 조치하고 있으며, 개발 완료 이후에는 모델의 편향을 줄이고 답변을 모니터링하는 시스템을 운영하고 있다”고 말했다.
“고객이 안심하고 AI 기술을 사용할 수 있어야 하기 때문에, 기업 입장에서 자발적인 AI 윤리 정책의 수립 및 운영은 매우 중요하다”며 “학습 데이터는 저작권 이슈가 발생하지 않도록 완전히 공개된 데이터 또는 저작권을 모두 확보한 데이터만 학습에 사용하고 있다”고 덧붙였다.
마지막으로 MS나 구글처럼 생성 AI를 활용한 검색이나 광고 등 B2C로 확장하는 것에 대해서는 “지속적으로 전문 영역을 확대하고 있으며, B2B 이외에도 다양한 사업을 검토 중”이라고 밝혔다.
그러나 그는 무엇보다 “LG AI연구원의 첫 타깃은 제조 영역의 B2B”라고 강조했다.
“AI를 통해 기업이나 산업의 문제를 해결하는 의미 있는 기술을 개발하고 적용하는 것이 경제적, 사회적으로 더 큰 부가가치를 창출할 수 있고, 결국 사용자에 더 큰 혜택이 돌아갈 것”이라고 말했다.
이주영 기자 juyoung09@aitimes.com