"AI가 제조 현장 지식·문화·배경까지 알아야 비즈니스 임팩트 낼 수 있어"

LG AI연구원 이화영 상무
"전문성 없이 단어만 나열하는 답변은 도움 안 돼"
"멀티 모달리티를 썼을 때 제약 개발 효율 오를 것"

이화영 LG AI연구원 상무가 2일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 '2024 한국포럼'에서 K-AI의 미래 세션에서 '엑사원(EXAONE), AI 대전환 시대를 열다'를 주제로 강연을 하고 있다. 박시몬 기자

생성형 인공지능(AI)이 붐이지만 산업 현장에서 비즈니스 임팩트를 만들기는 쉽지 않습니다.

이화영 LG AI연구원 상무

LG의 초거대 인공지능(AI) 엑사원(EXAONE)을 개발하는 LG AI연구원의 이화영 상무는 2일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 'K-인공지능(AI) 시대를 열다'를 주제로 열린 '2024 한국포럼'에서 "생성형 AI가 일반인이 보기에는 그럴듯한 답변을 만들어내는 것 같지만 비즈니스 현장에서 전문가가 보기에는 부족한 수준"이라며 이렇게 말했다. 지난해 하반기 여러 기업이 앞다퉈 업무 현장에 AI를 적용했지만 성과가 크지 않았다는 것이다.

이 상무는 그러면서 LG디스플레이 사례를 소개했다. 그에 따르면 LG디스플레이는 지난해 엑사원을 실제 연구·개발(R&D)에 적용했다. 이 회사는 수십 년 동안 전장(電裝·자동차 내 전기 전자 장비)용 디스플레이를 개발하면서 발생하는 문제의 원인과 해결 방법 등을 문서로 정리했는데 이를 엑사원에 학습시켜 문제 해결 도구로 쓰려 했다. 하지만 AI는 이상한 점에 대한 적절한 답변을 찾지 못했다고 전했다.

이 상무는 "디스플레이 제조 공정에 대한 배경 지식이 없이 문서에 적힌 단어를 찾아 나열하는 것으로는 해법을 찾을 수 없었다"며 "AI 연구원들이 현장에 가서 제조 현장의 문화와 배경을 AI가 이해하게 하니 정확한 답변을 들을 수 있었다"고 설명했다. 이어 그는 "지금은 디스플레이 개발자가 엑사원의 답변을 듣고 적용해 볼 만한 것의 범위를 좁힌 다음에 제품 개발에 나서 일정을 단축할 수 있게 됐다"며 "결국은 AI가 현장 전문가의 지식을 이해할 수 있어야 비즈니스 임팩트를 만들어낼 수 있다"고 주장했다.

이 상무는 끝으로 "LG AI 연구원이 의료 영상과 텍스트인 인간의 유전자 데이터를 결합해 질병을 진단하고 신약을 개발하는 연구도 진행하고 있다"며 "하나의 모달리티를 썼을 때보다 멀티 모달리티를 적용했을 때 그 성능이 올라가는 현상을 많이 봤다"고 말했다. 이어 그는 "생성형 AI를 통해 나온 결과를 의사나 제약사에게 제공했을 때 신약 개발 생산성이 획기적으로 높아질 것으로 예상하고 있다"고 덧붙였다.

강희경 기자 kstar@hankookilbo.com