생성 AI & 챗GPT 비즈니스 활용 사례와 AI의 미래

해당 글은 DMS 2023 (디지털마케팅서밋 2023)의 Day2 키노트 강연이었던 이문태 랩장(LG AI Research)의 AI 기술의 진보와 마케팅: 생성 AI 마케터의 시대가 열리나를 듣고 주요 내용, 추가적인 정보, 그리고 개인적인 생각을 정리한 내용입니다. 현재 가장 핫한 키워드인 챗GPT와 생성AI와 관련한 최신 정보와 전문가의 의견이 궁금하여 듣게 된 강연입니다.

생성 AI & 챗GPT 비즈니스 활용 사례

최근 챗GPT와 생성 AI의 새롭고 빠른 사례들이 이슈입니다. 특히 비즈니스 현장에서는 어떤 일들이 벌어지고 있을까요? 강연에서 언급된 사례와 더불어 최근 이슈가 되었던 사례를 확인해 보았습니다.

나이키(Nike) 사례: 생성형 AI 활용한 제품 프로토타입

“나이키(Nike)는 생성형 AI를 활용하여 제품 프로토타입 이미지를 생성했다” “텍스트-3D 모델러를 사용하고 3D 공간에서 테스트하며 실제로 어떤 모습일지에 대해 훨씬 생생한 느낌을 받을 수 있다. 이 모든 것들이 큰 노력 없이 가능하다” – 포레스터의 분석가 로완 큐란 Forrester analyst Rowan Curran.

실제로 디지털 아티스트 Rickdick이 인공지능을 활용하여, 명품브랜드 티파니와 나이키를 조합한 가상의 콜라보 운동화를 만들어 화재가 되었다고 합니다. 위 사진 속 제품들은 실제로는 존재하지 않는 사진 속 제품들이지만, 2023년 2월 23일 밀라노 마랑고니에서 전시되었다고 합니다.

LG AI 연구원 사례: 뉴욕 패션 위크에 세계 최초 ‘AI 휴먼과 인간의 디자인 협력 사례’ 금상 수상

“LG 엑사원은 언어와 이미지 간의 양방향 데이터 생성을 최초로 구현한 초거대 AI로, 이번 뉴욕 패션쇼는 AI 휴먼 엔진을 탑재한 틸다의 잠재력을 제대로 보여줄 수 있는 기회였다” “인간과 협력하는 ‘상위 1% 전문가 AI’의 또 다른 형태인 틸다를 통해 다양한 협업 모델을 추진할 것” – 배경훈 LG AI 연구원장

LG AI 연구원이 개발한 첫 번째 인공지능(AI) 휴먼 ‘틸다’가 세계 4대 패션쇼 중에 하나인 ‘뉴욕 패션 위크’에서 박윤희 디자이너와 손잡고 ‘금성에서 핀 꽃’을 모티프로 디자인한 의상들을 선보였습니다.

틸다는 스스로 학습해 사고하고 판단하며, 기존에 없는 새로운 창작물을 만들고 인간과 자연스럽게 소통할 수 있다고 합니다. ‘무엇을 그리고 싶니?’ ‘금성에 꽃이 핀다면 어떤 모습일까?’라는 질문에 틸다가 사람처럼 다각도로 생각하며 새로운 이미지를 창작하면, 이에 영감을 받은 박윤희 디자이너가 디테일을 더해 의상을 제작하는 방식으로 협업이 진행되었습니다.

미트라(Mitre) 사례: 비즈니스 현장에서의 콘텐츠 생성

“대화를 통한 문맥 요약 및 개선 기능을 이런 대형 언어 모델이 제공한다” “현재 우리 팀은 2가지 사례를 고려하고 있다.” “이메일을 보내는 것과 인력 채용이 그것이다” – 미트라(Mitre Corp.)의 혁신 및 실험 책임자 마이클 센클 

업무 활용의 첫 번째는 고객사 중 한 곳에 실제로 수행한 업무를 요약하는 이메일을 발송하는 데 활용한다고 합니다. 기존 의사소통의 맥락에서 작성하려는 경우에는 놀랍도록 유용하다는 것이 그의 의견입니다.

그리고 두 번째는 프로젝트 인력 채용입니다. 그 동안은 일반적으로 이력서를 검토하고 스킬 태그를 기준으로 검색하여 프로젝트에 적합한 사람을 찾는 작업을 직접 해왔지만, 생성형 AI가 이를 용이하게 할 수 있다고 합니다.

AI의 미래의 특징을 보여주는 7가지 키워드

임팩트 있는 전략을 세우기 위해 가속화 되는 AI의 발전 속도에 맞추어 의미 있는 성과를 고민한다면, 우리는 어떤 방향성을 바라보아야 할까요?

• 기하급수 – 기술 발전의 가속화
  AI의 기술적 성능의 발전 속도는 기존보다 5배에서 100배 더 빠를 것
• 데이터 빅뱅 – 폭발적인 데이터 증가
  데이터 AI 모델링의 필수 재료인 데이터의 양 또한 기하급수적인 성장
• 저비용화 – AI 학습비용 감소
  하드웨어 기술 발전에 따라 비용 효율성 향상
• 이종결합 – 타 분야 기술간 결합
  타 기술 간의 결합을 통한 파괴적 혁신 촉진
• 확산 – AI 도입 범위와 확장
  생명과학, 유통, 소비재에서 전 사업으로 확장 예상
• 범용화 – 기술의 보편적 활용
  AI 기술 범용화를 위한 교육 및 인재양성
• 임팩트 갭 – 경쟁력 격차 심화
  AI 도입 기업 중 효과적인 활용에 따라 임팩트 갭이 생길 가능성

정리해보면 AI의 기술적 성능과 가성비는 향상될 것이고, 융합을 통해 폭넓게 적용될 것이라고 봅니다. 하지만 AI 의 도입보다 더 중요한 것은 ‘누가 더 빠르게 효과적인 임팩트를 창출 하는가?’ 이며, 이에 따라 경쟁력의 차이가 크게 벌어질 것으로 보입니다.

마케터 관점에서 AI 기술의 진보에 대해 주목할만한 3가지

우리는 마케터로서 무엇에 주목해볼 수 있을까요? 키노트 강연을 통해 이문태 랩장은 다음의 3가지를 언급하였습니다.

AI 진보 기술을 통한 무한 가능성

Versatile (무궁무진한 가능성)
생성AI를 활용하여 프로토타이핑을 빠르게 해볼 수 있는 등 무궁무진한 가능성이 있습니다. 비즈니스 관점에서 이를 활용하여 신제품을 빠르게 낼 수 있다는 점입니다. 일단 빠르게 습득하고 실행과 적용해보는 것, 그것이 우리가 현재 시도해볼 수 있는 일이 아닐까 생각됩니다.

인간의 사고방식과 감각에 가까워지는 AI 기술 진보

Multimodal (새로운 모달리티로, 더욱 공감각적으로)
한 명의 천재 음악가는 오랜 시간을 쌓아 명곡을 만들어냅니다. 그리고 이러한 능력은 누군가 쉽게 따라할 수 없는 것이라고 생각하는 영역입니다. 하지만 멀티모달 Multimodal AI는 인간처럼 사고하는 능력을 통해 음악 또한 빠르게 흡수하여 바로 유사한 음악 생성해내기 시작했다고 합니다.

기존 AI에서 점차 진화한 멀티모달 AI
기존의 AI는 텍스트나 자연어를 이해하는 데 중점을 두었습니다. 그런데 여기서 문제가 발생하죠. AI는 실제 그 단어가 의미하는 것이 어떻게 생겼고, 실제 세상에는 어떤 형태로 존재하는지 이해하지 못하는 겁니다. 예를 들어 ‘남자가 말을 타고 있다’라는 문장에서 ‘탄다(ride)’라는 개념을 이해하지 못하고, 말의 크기가 얼마만 한 것인지, 어떤 형태로 타는 것인지 알 수가 없죠.

즉, 데이터 처리나 통계, 텍스트를 검색해서 보여주는 것은 가능하지만, 인간과 유사한 방식의 사고는 할 수가 없습니다. 그래서 나온 것이 조금 더 인간의 시선에서 세상을 인식하는 멀티모달 AI라고 합니다.

우리에게 가장 많이 알려진 OpenAI에서 만든 ‘달리(DALL-E 2)’는 ‘AI 시스템이 우리 인류를 어떻게 보고 이해하는지 도움 되도록 하고자’ 멀티모달 AI를 활용해 만들었다고 밝혔습니다. DALL-E 2는 문장을 입력하면, 해당 문장이 어떤 형태의 그림과 사진으로 이해되는지를 보여줍니다.

국내에서는 LG AI 연구원에서 텍스트를 이미지로 만들어주는 ‘엑사원’을 발표했는데요. 바로 이번 연사이신 이문태 랩장님이 소속 되어 있는 곳입니다.

• 자료출처: 인간처럼 사고하는 멀티모달(Multi Modal) AI란?, 삼성SDS 인사이트 리포트

AI 기술 진보로 인한 윤리적 차원의 문제

New reality or hallucination? (인간을 위한, 인간과 함께하는 기술 개발)
최근 프란치스코 교황이 흰색 롱패딩을 입고 패션쇼장을 걷고 있는 사진이 이슈가 되었습니다. 언뜻 보면 실제 교황의 모습이라고 믿을 만큼 자연스러웠습니다. 이에 SNS상에서는 큰 이슈가 되었고, 사람들은 ‘의심조차 하지 않았다’, ‘힙하다’ 등 다양한 의견이 쏟아졌습니다.

CNN이 제기한 우려의 목소리
CNN은 “가톨릭 교회에서 교황의 의복은 종교적인 의미를 담고 있으며, 이처럼 조작된 사진이 가톨릭에 대한 불신과 공격을 유발할 수 있다며 우려를 제기했다.”고 전했습니다. 이처럼 기술이 정교해질 수록 우리가 스스로 인간을 위한 것인지? 혹은 인간과 함께 하는 기술인지?를 점검하면서 갈 필요가 있다고 이문태 립장은 강조했습니다.

주요 Q&A

아래는 이문태 랩장(LG AI Research)과 진요한 본부장(전 이마트 CDO, SKT)이 함께 Q&A에 답하며 대담을 나눈 내용을 요약한 자료입니다.

1. 생성AI 관련하여 지금 우리가 경험하는 수준은 초보라고 들었는데요. 이후에 얼마나 더 새로워질까요?
   • 오래 전부터 있었던 기술입니다. 달라지는 것은 그 방법, 출력의 결과물인데요. 얼마 전 챗GPT4 의 경우 또한 빠르게 진보 될 것으로 예상합니다.
   • 챗GPT가 나왔던 초반에는 요악, 글쓰기, 특정 보고서 작성 등을 많이 시키고 있었는데요. 최근에는 단 시간 동안에도 좀 더 논리적으로 리포트를 작성하는 등의 빠른 발전 속도를 보이고 있습니다. 아마도 곧 이미지까지 generate 가능할 것으로 보입니다.
2. 창의성 측면에서는 어떻게 보시나요?
   • 텍스트 인풋과 아웃풋을 보고 있습니다. AI 모델이 빠르게 적응할 수 있는 능력이 존재합니다. 독자적인 스타일 및 예시를 5개만 주면 모델이 빠르게 적용해서 반영 가능한 수준입니다.
   • 윤리적 편향 관련하여서는 아직 과거의 자료를 통해 과거의 사고방식을 갖고 있습니다. 예를 들어 ‘남자는 의사, 여자는 간호사’라는 편향된 사고방식이 존재하며, 이는 수정해주면 점차 반영될 것이라 보고 있습니다.
3. 20년 전부터 사용했던 프로그램이 워드, 포토샵, 일러스트레이트입니다. 혹시 AI가 적용된 모델이 오피스에서도 더 많이 쓰일까요?
   • 현재 마이크로소프트에서는 이미 모든 오피스 프로덕트에 적용한 상태로 이미 시작되었다고 볼 수 있습니다. 코파일럿 이라고 부르는 코딩 프로그램이 자동화 되어 있으며, 빙Bing에도 통합 되어 있습니다.
4. 우리는 준비가 되어있나요?
   • 준비를 할만한 여력이 없었다고 봅니다. 브랜드보다는 퍼포먼스 중심이었기 때문입니다. 하지만 챗GPT AI를 통해 적은 인원으로도 가능한 시대라고 생각합니다.
   • 준비가 되어있다라고 대답하기는 힘들지만, 가능성이 높아졌다고 생각합니다.
5. 생성 AI 마케터가 생긴다고 볼 수 있나요?
   • 프롬프트 엔지니어링에 대한 최근 뉴스를 보면서 생각해본다면요. 너무 갑작스런 힙함에 휩쓸릴 필요는 없을 것 같습니다. 예를 들면, 마치 예전에 타이핑 기계가 나왔다고 해서, 속기사 라는 직업이 뜬다고 뉴스가 나오는 것을 보는 느낌이랄까요.
   • 인지영역에 관련한 퍼널 관점으로 볼 때, 이를 통해 우리는 점차 윗 단계의 퍼널로 이동할 수 있다고 생각하는 편이 맞을 것 같습니다. 마케팅 관점에서 클릭 로그인 시대에서 → 자연 로그인 시대로 점차 옮겨하고 있습니다. 우리가 top 그리고 bottom of funnel 을 어떻게 잡을 것인가?를 더 고민해야 할 것이라고 생각합니다.
6. 챗GPT는 그렇게 놀라운 모델이 아니다? 라는 말도 있는데, 어떻게 생각하시나요?
   • 언어모델 연구만 40년이 되었습니다. 구조적으로는 크게 다르지 않습니다.
   • 것은 전보다 훨씬 더 큰 Text를 수용할 수 있게 되었다는 것, 그래서 이제 데이터를 쉽게 적용하고 활용할 수 있게 되었다는 점이 달라진 점입니다. “할 수 있는 일이 얼마나 되는가?”라는 질문에는 무궁무진하다고 볼 수 있습니다.
7. 영어로는(글로벌 시장 정보 확인, 판매) 활발하지만, 한글로는 혹은 국내에는 어떤지?
   • 한글 데이터가 영어에 비해 아주 미미한 상태는 맞습니다. 영어는 위키피디아가 풍부하며, 한글은 상대적으로 적습니다. 양적으로의 발전 보다 상보적으로 영어에서 발전 된 것을 가져올 수 있다고 보기 때문에 질적인 발전을 가져올 수 있다고 봅니다.
8. 뉴욕타임즈의 인터뷰 중 한 CEO가 언급하길 “구글의 시대는 끝났다.”라는 질문에 “그럴 수도 있고 아닐 수도 있다”라는 대답이 있었습니다. 이에 대해 어떻게 생각하시나요?
   • ‘망할 것이다.’ 라고 볼 수는 없고, ‘분산화 될 것이다.’ 라고 보고 있습니다. 검색이 좀 더 mechanized, humanized 되었다고 볼 수 있습니다. 내가 일일이 찾아보던 것이 고객이 관심 가지는 것에 좀 더 최적화 된 것을 빠르게 보여주는 것이죠. 초반의 언어모델이 검색 이후의 최대 혁명이라는 것은 분명합니다. 예를 들어, 검색창을 통해 웹의 문서를 랭킹 해주면, 사람이 일일이 확인하여 고르고, 재 조합 하는 일련의 작업을 해왔습니다. 하지만 이제는 이 작업을 AI가 해준다는 것입니다.
   • 초거대 언어모델에게 물어보면, 생성된 결과 안에도 자신의 모델을 추천하는 글이 나오는 것을 보면서 광고에도 쓰일 수 있겠구나 라고 생각해보았습니다.
9. 어제 밤에도 아이와 ‘독도’ 관련 주제로 챗GPT와 1시간 토론하는데 가짜 정보로 인해 너무나 분통이 터졌습니다. 가짜 정보, 어떻게 다뤄야 할까요?
   • 정보의 진위 여부는 검색 시대에도 존재해 왔습니다. 예를 들어, 아마존 또한 사업을 하면서 진짜 리뷰, 가짜 리뷰를 구분하기 위해 뱃지를 다는 등 다각도로 노력 중입니다.
   • 기존과 큰 다른 점이 없을 수 있으나 AI모델이 사람처럼 소통하는 모습으로 보여지기 때문에 다르게 보이는 것입니다. 그에 따라 현재의 개발자, 연구자들도 현재 진짜 정보를 제공하는 것에 많은 고민을 하고 있는 중입니다.

마무리하며

생성 AI가 핫한 이슈가 된 것이 불과 반년도 채 되지 않습니다. 그럼에도 우리의 생활에 엄청난 변화를 불러일으키고 있는 이슈에 대하여 AI Research 전문가는 3가지 생각해볼 점을 제시했습니다. 기술 진보를 통한 무한 가능성, 공감각적인 인간의 관점에 가까워진 기술, 윤리적 차원의 문제가 바로 그것입니다.

실제로 다른 세션 에서도 챗GPT라는 키워드와 사례는 다양하게 언급되었습니다. 하지만 이에 대한 구체적인 가이드나 방향성에 대한 논의는 없었던 것으로 보여집니다. 검색 키워드를 확인해본 결과, 작년(2022년) 11월부터 검색이 시작되어 연관 키워드 수는 88개, 관련 토픽 수 110개로 아직 작은 편이지만, 총 검색량은 9,055,894개로 엄청난 관심을 보이는 것으로 나타났습니다.

‘인간을 위한 것인가? 인간과 함께하는 것인가?’ 라는 질문을 품고, 다양한 시도를 해보는 것이 현재 마케터로서 할 수 있는 최선이 아닐까 생각해봅니다. 저희 어센트 코리아에서도 챗GPT 및 빙AI를 활용하여 콘텐츠를 발행한 것이 있어 아래 공유 드리며 글을 마무리해봅니다.

? 빙AI 검색 활용해보기
? ChatGPT 활용 꿀팁
? ChatGPT와 CMO의 대화

[참조정보]

• 출처: “이미 실용성 가득하더라”··· 생성 AI에 대한 IT리더들의 접근법, CIO뉴스 (2023.03.09)
• 출처: 나이키 신상? AI가 디자인한 나이키운동화(feat. Rickdick), 네이버 블로그
• 출처: ‘뉴욕 패션 위크’서 주목받은 디자이너…알고보니 LG 초거대AI 휴먼 ‘틸다’, 인사이트코리아 (2022.0215)
• 출처: 7가지 키워드로 보는 AI의 미래, MIT Technology Review (2021.09.15)
• 출처: 교황 패션 센스.디제잉에 ‘화들짝’…알고보니 ‘AI가 만든 가짜’, 한경닷컴 (2023.03.29)