생성형 AI와 프라이빗 LLM: 기업의 민감한 데이터 보호와 혁신

챗GPT의 등장으로 AI 분야에서 생성형 인공지능의 열풍이 한창입니다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)에 따르면, 글로벌 AI 시장은 2022년 4280억 달러에서 2030년에는 2조251억 달러로 예측되며, 연평균 21.6%의 기하급수적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

 

이로 인해, 빅테크 기업부터 신생 스타트업까지 생성형 AI의 핵심 엔진인 '거대언어모델(LLM)'의 개발에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 고성능 LLM에 대한 수요 증가로, B2B 생성형 AI 시장은 크게 '퍼블릭 LLM'과 '프라이빗 LLM' 두 진영으로 나뉘고 있습니다.

 

생성형 AI, 퍼블릭과 프라이빗 진영으로 양분

 

퍼블릭 LLM은 주로 오픈AI, 구글 등 대형 기술 기업이 주도하여 대중화되었습니다. 이러한 퍼블릭 LLM은 초기 시장을 주도했지만, 외부 클라우드를 사용하면서 데이터 유출 및 잘못된 정보 생성과 같은 문제에 직면했습니다. 이에 따라 애플, 아마존, 삼성전자 등에서는 내부 보안 문제로 인해 '챗GPT 경계령'을 내리는 등 프라이빗 LLM에 대한 관심이 증가하고 있습니다.

 

프라이빗 LLM은 기업용 시장을 공략하는데 나섰습니다. 이러한 모델은 기업의 내부 데이터를 사용하며, 데이터 보안과 정보 생성의 환각 방지에 중점을 둡니다. 또한, 상대적으로 작은 모델 크기로 인해 비용 측면에서도 경제적입니다.

 

프라이빗 AI, 보안과 데이터 신뢰성 강점

 

프라이빗 LLM의 핵심 강점 중 하나는 보안성입니다. 이 모델은 기업 서버에 설치하는 '온프레미스' 방식이나 전용 프라이빗 클라우드를 통해 데이터 유출 가능성을 방지합니다. 이를 통해 기업은 데이터 및 민감 정보 유출의 최대 허들을 극복할 수 있습니다.

 

또한, 프라이빗 LLM은 현재 LLM의 주요한 제한 사항 중 하나인 할루시네이션(환각) 방지에 특화되어 있습니다. 이 모델은 범용 모델과 달리 기업 내부 데이터로 학습 대상을 제한하므로 거짓 정보 생성 가능성이 낮아지며 사용성이 향상됩니다.

 

작은 모델 사이즈로도 높은 성능을 제공합니다. 이러한 프라이빗 LLM은 보통 100B(1조) 사이즈 이하의 경량 모델로, 비용 효율적인 측면에서 큰 관심을 받고 있습니다.

 

작은 AI의 큰 역할

 

프라이빗 LLM은 작은 모델 사이즈로도 빅테크와 유사한 성능을 제공합니다. 예를 들어, 업스테이지는 700억 매개변수 모델로 글로벌 머신러닝 플랫폼 '허깅페이스'에서 운영하는 '오픈 LLM 리더보드'에서 챗GPT의 기반인 GPT-3.5보다 뛰어난 성능을 보여 세계 1위를 차지했습니다. 업스테이지의 프라이빗 LLM은 비용을 40% 절감하고 처리 속도를 30% 향상시켰습니다.

 

많은 기업들은 이러한 강점을 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 세일즈포스는 최근 '아인슈타인 코파일럿'이라는 대화형 AI 어시스턴트를 선보였습니다. 이 어시스턴트는 세일즈포스 데이터 클라우드를 기반으로 콘텐츠와 코드를 생성하며, 데이터는 안전하게 관리됩니다.

 

국내 스타트업의 기회

 

국내에서도 생성형 AI 분야에서 주목할 만한 기업들이 등장하고 있습니다. 업스테이지는 챗GPT를 뛰어넘는 자사의 모델을 기반으로 'SOLAR (Specialized and Optimized Llm and Applications with Reliability)'라는 자체 프라이빗 LLM을 발표했습니다. 이 모델은 도메인 특화와 최적화에 초점을 맞추며 기업 데이터를 학습하고 정보 유출과 환각 방지를 제공합니다.

 

또한, 국내 플랫폼 업계에서는 커넥트웨이브와 롯데쇼핑이 프라이빗 LLM을 도입하고 있는데, 이를 통해 쇼핑 경험과 서비스 개선에 주력하고 있습니다. 롯데쇼핑은 업스테이지와의 협업을 통해 AI를 통한 개인화된 상품 추천 서비스를 성공적으로 도입하여 구매전환율을 30% 향상시켰습니다.

 

마지막으로

 

생성형 AI를 통한 디지털 혁신은 더 이상 선택 사항이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 그러나 이를 위해서는 막대한 투자와 전문 인력 확보 등이 필요하며, 데이터 보안 문제와 할루시네이션 방지 등 다양한 고려 사항이 있습니다. 이러한 이유로 프라이빗 LLM에 대한 관심이 높아지고 있으며, 기업들은 이를 통해 안전하고 효율적인 생성형 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.