https://kakaobrain.notion.site/Generative-AI-Business-5b7ccc6a8f894628a7c92d86405d3ffc

카카오브레인의 김일두 대표님의 글입니다. 생성AI에 대한 분석과 함께 이를 어떻게 비즈니스에 적용할지 매우 깊게 설명하고 있습니다. 비슷한 고민을 하는 분들이 많을 텐데요. 앞으로 어떤 방향으로 나가야 할지 큰 흐름을 파악하실 수 있습니다.

중요한 내용만 따로 정리해봤습니다. 요약하자면 향후 OpenAI나 구글 같이 초거대AI를 개발하는 회사가 모든 영역을 장악할 것이라 예측하고 있습니다. 다만 거기까지 도달하기에는 아직 시간이 좀 더 남아있습니다. 그 사이에 기회를 잡는 회사가 등장할 수도 있습니다. 직접 초거대AI 개발에 뛰어들던지, 아니면 이를 활용한 새로운 서비스를 만들던지요.

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GPT 시리즈는 애초에 특성 태스크를 위해 파인튜닝했을 때 기존 대비 성능이 우수할 수 있는 사전 학습 알고리즘으로 제안이 되었다. 2020년에 언어모델 GPT-3 가 공개되면서 특성 태스크를 위한 모델을 파인튜닝한다는 패러다임은 시한부 선고를 받았다고 본다.

언어적인 능력, 창의적 사고, 논리적인 사고, 공간 지각 능력, 체계적인 사고, 다양한 지식의 기억 등 우리가 지능에서 요구하는 꽤 많은 측면들은 이미 풀렸거나 1-2년 내 모두 해결될 것으로 보인다. 그리고 이 능력들은 주로 고도로 훈련된 전문가가 수행하는 수준 높은 작업들을 해냄으로써 증명되고 있고, 앞으로도 그럴 것으로 예측한다. 다만, 자기 지각적 능력, 사회적 지능을 포함해 인간이 갖는 또 다른 특성들은 지금의 방식만으로 해결될지는 미지수라고 본다.

이러한 AGI-like 한 모델의 개발은 3가지 측면에서 Barrier가 존재한다. Infra, Data, Algorithm. 이 세가지 Barrier에서 오픈소스 커뮤니티가 Private Corp. 대비 우위를 가질 수가 없다. 최근에 Open Source Community에서 GPT-4 대비 유사한 성능을 달성했다고 주장하는데, 시장을 크게 mis-leading하는 이야기이고 이 이야기들에 대해 비판적으로 말하는 사람이 적다는 것은 상당히 놀랍다.

기술 격차는 좁혀지지 않을 것이다. 오픈소스의 모델 성능은 지금 수준애서 크게 발전하기 어려울 것이다. 반면 Private Corp의 모델들은 지속적으로 발전을 해나갈 것으로 본다. 이렇게 모델이 가져야하는 고차원적 지능 측면을 전방위적으로 연구하고 투자하는 곳은 Private Corp 가 압도적일 것이라고 본다. 특히 모델과 데이터의 스케일을 지속적으로 향상시켜 얻는 Emergent 한 능력들에 대해서는 연구소나 오픈소스 커뮤니티에서 감히 탐색해볼 수 있는 영역이 아니다.

그러면 기술격차는 인정하더라도, 오픈소스 수준의 모델이 큰 사업적 기회를 줄 수 있을까?...즉, 애매한 모델은 새로운 기회를 만들어내는데 그 용처가 애매하다. 기본적으로 갖추어야할 지적 능력을 갖춘 기반 모델 위에서 새로운 기회를 찾아야할 것이다. 무른 칼은 쓸모를 찾기 어려울 것이다. 마치 인식이 잘되는 딥러닝 모델들을 Software 1.0 구조에 결합하려던 많은 시도들이 수포로 돌아갔던 것처럼.

Business 기회를 3분류로 나눠볼 수 있다고 보인다. <1> 기존의 사업/제품의 사업적 지위를 공고하게 할 제품 강화. <2> 새로운 제품/비지니스의 등장. <3> 1과 2를 가능하게 할 AI 모델 플랫폼

아예 못하던 사업들이 등장할 수 있다. 결국 Gen. AI 만이 해낼 수 있는 특징적 요소들을 잘 활용한 사업이어야 하는데, 그 영역을 기존에 ‘고임금(고부가가치)’을 받던 ‘전문가’ 영역일 것이라고 예상한다. 따라서 (Gen.) AI를 통해서 고임금을 받던 전문가/전문직종이 하던 일들을 일부 가져올 수 있게 될 것이다...MIT는 미국 노동자의 80% 가 영향을 받아 지식 노동자를 저임금 서비스직으로 몰아낼 것이라고 했다.

그런데 이렇게 모델이 고도화될 수록 1과 2의 의미가 희석되어 갈 수 있다. 왜냐하면 모델 자체의 능력으로 주어진 태스크를 수행할 수 있도록 되어가기 때문에, 다양한 서비스 레이어(UX, 전후처리 등)이 없더라도 성능이 충분히 나오는 시점이 언젠가는 올 것이기 때문이다.

언어라는 인터페이스로 general 한 여러 태스크를 수행한다. ux가 필요없다. 말로 대화하는 것이 ui/ux 이다. 모델은 지능을 가진 하나의 객체처럼 여겨진다. 대화를 통해 원하는 태스크를 수행하기 때문에 그 자체로 제품이다. 사람 하나를 고용한 것과 같은 효능을 주게 될 것이다.

그래서 AGI Service가 기존 비지니스도 하나씩 잠식하는 사례가 생겨날 것으로 예상된다. 결국은 (먼 미래지만) 장기적으로 보면 AGI Service만 남는다. 기존에는 법률, 의료 같은 이종적인 산업군을 넘나들면서 비지니스를 하는 것이 어려웠지만, 이제는 소수의 딥테크회사가 이종적인 산업군을 모두 장악하는 구조가 될 것이다. 여기에 가장 큰 비지니스 기회가 있다.

공개된 API를 활용해 고임금 전문직종에서의 비지니스를 도전하는 다양한 업체가 생겨날 것으로 예상한다. 다만 AGI Model 자체가 제품의 90% 이상의 역할을 해주는 구조이기 때문에 AGI Model을 만드는 업체가 해당 산업에 직접 진출하는 등의 직접적인 비지니스 영위가 예상된다. 그러나, 이러한 과정으로 가기까지 5년 이상의 시간이 걸릴 것이기 때문에, 충분한 자본 플레이가 가능하면서 인재를 acquire할 수 있는 소수의 집단만이 뛰어들 수 있다.

기존 제품에 추가적인 AI 기능을 통한 확장은 대체로 큰 임팩트가 없을 것이다. 이미 제품은 그것없이도 충분히 잘 돌아가고 있었을 테니까. 큰 기회 없음. 그러나 단기적으로는 결과물을 보여줄 수 있는 영역일 것.

이러한 기회적 차원에서 지능적인 다양한 측면을 갖춘 모델을 잘 만드는 소수의 Private Corp. 가 다양한 인더스트리에서 (장기적인 시간에 걸쳐 독점에 가까운) 기회를 얻게될 것이다. 기능을 흉내내는 것은 쉽지만, 사람 같은 지능의 다양한 측면을 만들어가는 것은 꾸준하면서도 대규모의 자본의 뒷받침 없이는 불가능하다.