[2024년 2월 27일] Generative AI Seoul 2024 컨퍼런스 후기

2024년 2월 27일에 진행한 Gen AI 컨퍼런스 다녀온 후기를 늦었지만, 정리해둔 내용이 있어서 향후 AI 연구에 참고할 수 있도록 포스팅하여 남겨보려고 합니다. 생성형 AI에 대한 뉴스와 글들이 많이 나오고 있었고 기업들이 GPT를 어떻게 활용하고 있는지 확인해 볼 수 있는 유익한 시간이었습니다. 연사님들께서 좋은 발표를 해주셨지만, 저의 이해 부족으로 정리한 내용들이 부족할 수도 있으니 참고 부탁드립니다.

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1. 생성 AI 2024: 더 뜨거워지는 시장, 비즈니스에 어떻게 활용할 것인가? 

장동인 박사 | KAIST 김재철AI대학원, 박종남 SM 본부장 & AI Tech 부문장 | 롯데정보통신, 정원상 본부장 | 로레알

• 롯데 GPT의 경우 모바일/웹으로 서비스를 제공하고 있으며, GPT에 보안을 적용하여 모니터링을 진행하고 있음.
• 생성한 답변의 근거를 명시해서 할루시네이션을 대응하고 있음.
• 문서 번역/요약기, 커스텀 챗봇, 이메일 작성, 크로마키 메이커, 코드생성 챗봇, 사내규정 챗봇, 홍보 문구 작성 툴 등으로 회사 내부 업무 개선을 위한 서비스로도 충분히 활용할 수 있다는 것을 사례를 통해 알 수 있었음.
• 로레알의 경우도 Beauty tech라는 개념을 만들고 제품이나 서비스, 내부 생산성 효율성 증대에 사용 중.
• Beauty Genius라는 상담 솔루션을 활용하여 고객 만족도 향상에 기여.
• AI로 상품 상세페이지 작성을 하여 웹페이지 70만페이지를 AI로 처리하는 사례도 확인할 수 있음.

2. 생성 AI 2024, 핵심 기술 트렌드의 이해와 전망

최윤석 Tech PM | 마이크로소프트

• 프롬프트 엔지니어링 -> RAG -> fine tuning 단계로 LLM 적용.
• 성능 검증하는 방법으로 책 한권을 넣고 모든 페이지에 대한 질문을 하는 방식을 적용해볼 수 있음.
• knowledge graph를 도입하는 것은 모델의 성능을 증가시키는데 도움이 됨.

3. 제조업의 현실적인 생성형 AI 도입 전략과 Use Case

김성진 전무 | 한국앤컴퍼니

• 제조업에서도 내부 문서 검색을 통해 업무 효율화에 기여하는 방안으로 AI를 도입하고 있음.
• 모델의 성능을 개선시키는 방법으로는 RAG가 가장 현실적인 방안.

4. EUㆍ미국의 AI 규제와 저작권 소송

이지은 변호사 | Kim&Chang, 최은창 AI Policy | Armilla AI

• EU에서는 생성형 AI의 컨텐츠 생성에 대해 상호작용 대상이 AI라는 사실, AI가 생성한 컨텐츠라는 사실 등 고지 의무.
• 오픈소스 AI는 의무를 준수하지 않아도 됨.
• 미국에서는 경제 안보에 중대한 영향을 미치는 AI의 경우 Red Team 테스트라는 것을 진행하도록 함.
• 저작권 분쟁 사례로 뉴욕타임즈 기사 무단 사용이 문제된 사건이 있었고, 미술 작품의 무단 사용이 문제된 사건이 있었음.
• 하지만 2차 저작물의 정의가 어려운 부분이 있음.
• 국내에서는 AI 개발의 허들을 낮추려는 노력이 있지만 현재 법 상으로는 규제가 생기고 있음.

5. 생성형 AI를 통한 제조업 설계 패러다임 혁신

강남우 대표 | 나니아랩스 

• 제조업의 제품 개발프로세스를 혁신하는 AI 기업으로 제품 설계안들을 추천하는 이미지 생성형 AI를 제안하고 있음.
• 제품 설계하기 위해 필요한 부품들이 많은데, 부품에 대한 디자인 및 성능 테스트에 대한 시간과 비용을 혁신적으로 줄이고 있음.

6. 금융이 바라보는 생성형 AI, 그 혁신의 시작

변해인 수석팀장 | KB금융지주, 황민영 부대표 | 셀렉트스타

• GPT로 PoC 후 RAG 적용하여 서비스를 하고 있음.
• 상담/챗봇, 마케팅 문구/이미지 생성 등으로 활용할 수 있음.

7. 생성AI와 로보틱스 기반의 커머스 컨텐츠 혁신

강성훈 대표 | 스튜디오랩

• seller canvas와 photo bot을 활용하여 로봇 기반 커머스 컨텐츠를 만들어내는 기업.

8. 고객 커뮤니케이션을 바꿀 생성 AI

정영훈 상무 | LG유플러스 기업AI/DX사업담당

• 생성 AI 개발에 있어서 사업적 가치, 구체적인 요구사항, 기술적 재해석, 고객 피드백 4가지를 강조함.

9. 생성 AI 건축 설계 기술현황 및 전망

김동철 박사 & CTO | 텐일레븐

• 나니아랩스와 비슷하게 생성 AI로 건축 설계를 효율적으로 하고 있음.
• 기존에 하나씩 그려가면서 건축 설계를 했었던 것에 비해 매우 효율적이고 효과적인 서비스인 것 같음.
• stable diffusion 모델을 활용.

10. e커머스 산업에서 생성형 AI의 잠재력과 새로운 고객 경험 사례

박일묵 UX팀장 | 신세계라이브쇼핑

• ChatGPT 기반 쇼핑 AI, AI 클리핑, 리뷰 추출, 요약, AI 상담원 등으로 활용하고 있음.
• GPT 기반 서비스는 고객의 UX에 큰 영향을 미침.

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타 회사들이 AI 서비스를 어떻게 구축했는지에 대한 내용 확인할 수 있었고, 공통적인 내용과 세션별 유의미한 내용을 요약해보았습니다.

1. 기업들의 AI 서비스 구축 목적

• 회사 내부 생산성 및 효율성 증대
• 상품 판매 시 발생하는 비용 절감

2. LLM 구축 방안

• 회사 내 자체 LLM을 직접 구축하는 방안은 비용(인건비, 인프라 구축 및 운영비)가 많이 발생
• 따라서 "GPT 기반 PoC -> 회사 내 DB를 활용한 RAG" 방식으로 먼저 서비스를 구축해서 이용하는 방안으로 진행
• 향후 성능 업그레이드, 서비스 확장 고려하여 LLM 자체 구축하는 것이 비용을 최소화하는 방법
• GPT 사용 시 input 및 output 토큰 비용을 계산할 수 있기 때문에 GPT 기반 서비스 기획 시 예산 유추도 가능