산업기술/제조/경영

Nikkei Monozukuri_2023.11 특집 요약 (p33~66)

생성 AI와 제조업
혁신의 파도, 제 4차 AI 붐

제 4차 AI 붐의 도래라고도 불리는 생성 AI(인공지능)의 등장으로 제조업의 현장도 완전히 달라질 것으로 보인다. 생성 AI가 문서 작성이나 일상적인 정보 수집을 지원할 뿐만 아니라, 재료 개발부터 보수 점검에 이르기까지 모든 업무에서 활용되기 시작되고 있다. 기존 AI에는 없는 새로운 리스크도 지적되고 있는 가운데, 생성 AI와 제조업은 어떻게 함께 해야 할까? 선행 사례를 통해서 기대와 과제에 대해 살펴본다.

Part 1. 새로운 조류
모든 밸류체인에서 활약, 사람과 함께 작업해야 가치를 낳는다

새로운 문장이나 이미지 등을 만들어내는 생성 AI(Generative AI)의 물결이 제조업에도 밀려들고 있다. 생성 AI는 문서 작성이나 요약, 디자인 등, 업종이나 직종을 불문하고 활용이 확산되고 있으며 활용 장면은 더욱 늘어날 것으로 전망된다.

방대한 데이터를 학습한 대규모 언어 모델(Large Language Model: LLM)을 무기로 지금까지 없었던 ‘스마트함’을 얻게 된 AI는 제조업에서도 재료 개발에서 품질 관리에 이르기까지 모든 상황에서 업무 변혁을 가져올 가능성이 있다.

실제로 제조 업계에서 생성 AI에 대한 기대는 인력 부족 등을 배경으로 급속히 높아지고 있다. 닛케이 모노즈쿠리가 올 7월에 실시한 설문조사 ‘제조업에서의 생성 AI 활용 실태’에서는 약 70%에서 생성 AI의 활용에 긍정적인 실태가 부각되었다.

“제조 업체들은 사업 전개 속도를 가속화하기 위해 생성 AI 활용에 공격적으로 나서고 있다”. 생성 AI 관련의 서비스를 제공하는 NEC의 생성 AI 전문 조직 ‘NEC Generative AI Hub’의 노구치(野口) 에반젤리스트는 이렇게 말한다.

이를 증명하듯 종합 전기 업체를 중심으로 생성 AI를 우선 사내용으로 대규모 활용하는 움직임이 나왔다. 파나소닉홀딩스 산하의 파나소닉커넥트는 국내 제조 업계에서 가장 먼저 생성 AI를 전사(全社)에 도입. 올 2월에는 국내 사원 1만 명 이상이 이용할 수 있는 환경을 조성했다. 이를 추종하듯이 올 5월에는 히타치제작소, 8월에는 미쓰비시덴키가 사내 도입을 단행했다.

IT 조사 업체인 가트너재팬이 10월에 공표한 '생성 AI의 하이프 사이클 2023년'에서 2026년까지 기업의 80% 이상이 생성 AI를 활용한 어플리케이션을 본격적으로 확대할 것으로 전망하는 등, 앞으로도 이러한 활용 움직임은 가속화될 것으로 보인다.

정부도 움직이기 시작했다. 2024년도 개산 요구에서 AI 관련 예산으로 2017년 이후 가장 많은 약 1,641억엔을 계상했다. 생성 AI 관련해서는 국산 LLM 개발 및 리스크 대응 기술에도 예산을 투입할 전망이다.

-- 제품이나 서비스로의 적용이 목표인가? --
생성 AI는 미국 오픈AI(OpenAI)가 2022년 11월에 공개한 대화형 챗GPT로 단숨에 이슈가 되었다. 챗GPT는 사람이 평소에 하는 말, 즉 자연어로 대화할 수 있다는 것이 특징이다. 그래서 검색이나 자료 작성 등, 사내 업무의 효율화로 효과를 발휘하기 쉽다. 이것은 어느 직종에나 공통되기 때문에 제조업에서도 우선은 이러한 용도로 활용이 확산되고 있다.

반면, 제조업에서만의 활용 방법으로 주목해야 하는 것이 텍스트 기반의 대화의 틀을 넘어 3D 모델과 도면, 화학식 등을 처리할 수 있도록 하는 움직임이다. 연구개발에서 조달, 제조, 유지보수에 이르기까지 제조업 밸류체인의 모든 영역에서 도입이 기대되고 있으며, 이미 일부에서는 활용이 시작되고 있다.

예를 들면, ‘연구개발’에서는 히타치제작소가 화학식의 데이터 세트를 학습시킨 생성 AI를 개발해 재료 개발용 서비스를 전개하고 있다. ‘기획·디자인’에서는 화상처리 생성 AI를 활용해 자율주행 EV(전기자동차) 개발하는 Turing(지바 현)이 컨셉트 카의 디자인 작성에 활용, 건축 테크 스타트업의 VUILD(가와사키 시)는 생성 AI를 활용한 가구 디자인용 서비스를 제공하고 있다.

개발 단계이기는 하지만, ‘생산 준비’와 관련된 설계 도면의 품질 체크와 3D 모델의 자동 생성을 위한 툴 개발을 AI 스타트업 pluszero가 추진하고 있다.

또한, 제조업에서 생성 AI가 실력을 발휘할 수 있을 것으로 보이는 것이 제품이나 서비스로의 적용이다. 예를 들어, 샤프는 조리 가전에, 미쓰비시덴키는 음성 조작 기기에 생성 AI를 도입해 고도의 지능화를 목표로 하고 있다.

-- 멀티모달화에 주목 --
“제조업에서 활용되는 생성 AI는 멀티모달화가 진행될 것이다”. 이렇게 말하는 것은 정부의 ‘AI 전략 회의’에서 팀장을 맡고 있는 도쿄대학 대학원 공학계 연구과의 마쓰오(松尾) 교수이다.

현대 제조업에서는 텍스트와 수치뿐만 아니라, 화상(도면 등도 포함)이나 음성, 동영상 등, 다양한 종류의 데이터를 기반으로 업무가 추진되고 있다. 이러한 다양한 종류의 데이터를 정리 및 처리해 종합적으로 판단할 수 있는 ‘멀티모달 AI’가 요구될 것으로 보인다.

예를 들어, Turing은 LLM으로 자율주행 기술을 지원하려 하고 있다. 자율주행 시, 주위의 영상이나 문자, 음성 등 복수 형식의 정보를 처리해 교통 룰이나 도로 상황 등을 파악할 필요가 있기 때문에 이것들을 종합적으로 판단할 수 있는 LLM 개발을 도모하고 있다.

로봇 분야에서도 멀티모달 AI의 활용은 이전부터 연구되어 왔으며, 생성 AI의 등장으로 보다 유연한 제어가 가능할 것으로 기대되고 있다. 로봇 제어로의 적용에서는 사람의 지시를 이해하는 동시에 카메라 및 센서 정보 등을 처리, 주위의 상황을 파악해 로봇 제어에 활용하는 연구가 추진되고 있다.

파나소닉커넥트와 오므론의 연구개발 자회사인 오므론사이닉엑스 등이 언어 지시로 손쉽게 로봇을 제어할 수 있는 시스템 등을 연구하고 있다.

-- 어떻게 사내 데이터를 활용할 것인가? --
향후에는 제품, 서비스로의 적용이나 업무에서의 본격적인 생성 AI 활용에 있어 무엇보다 사내에 축적된 데이터를 어떻게 활용할 것인지가 중요하다. 생성 AI를 활용하는 많은 기업들이 채택하고 있는 오픈AI의 LLM(GPT-3.5 GTP-4 등)과 마이크로소프트의 ‘Azure OpenAI Service’에서는 인터넷상의 정보를 바탕으로 학습하고 있어 일반적인 질문에만 답할 수 있기 때문이다.

하지만 현재 오픈AI 등이 제공하는 LLM 학습에 사내 데이터를 이용하지 않는다는 것이 대부분의 기업들의 방침이다.

그렇다면 어떻게 사내 데이터를 활용해 나갈 것인가? 현재의 해결책으로는 기존의 LLM에 사내 데이터를 추가로 학습시키거나, LLM에는 손대지 않고 사내 데이터를 참조하는 형태로 이용하는 방법 등을 생각할 수 있다. 전자의 방법은 NEC가 독자적인 LLM을 개발해 고객을 위한 맞춤형 LLM 제공을 위해 채택. 후자는 파나소닉커넥트가 채택하려는 방법이다.

-- 리스크를 인식하고 잘 짝을 이뤄야 --
생성 AI는 새로운 콘텐츠 생성과 같은 창조적인 영역에 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있는 반면, 새로운 과제도 지적되고 있다. 예를 들어, 저작권을 침해할 가능성이 있으며, '할루시네이션(Hallucination)'과 같은 잘못된 정보나 허위 정보를 생성하는 등의 문제가 있다.

“생성 AI는 입사 3년 만에 홀로서기를 시작한 자신감이 넘치는 젊은 사원으로, 숙련된 선배와 짝을 이뤄야 가치를 낳을 수 있다”. 노무라종합연구소 미래창발(創発)센터의 하세(長谷) 전문가는 생성 AI를 잘 활용할 수 있는 방법을 이렇게 말한다. 당분간은 사람이 리스크를 고려해 생성 AI의 답변의 옳고 그름을 판별하는 등, 생성 AI와 2인 3각으로 추진해 나가야 할 것이다.

정부는 AI 전략회의에서 올해 안에 AI를 개발하는 사업자용 지침을 마련할 계획으로, 올 9월에 그 골격 안을 제시했다. 여기에는 모든 사업자에 대해 AI의 리스크를 고려해 각 기업이 자체적으로 행동 지침을 작성하는 것 등이 포함되어 있다.

이외에도 LLM 개발자나 서비스 제공자 등, 사업자의 종류별로 룰을 규정. 기업들은 이것을 주시하면서 생성 AI를 활용할 수 있다. 이미 히타치제작소와 미쓰비시덴키, 샤프 등은 사내에 전문조직을 설립해 생성 AI의 이용 가이드라인을 책정하는 등, 리스크에 대한 대책을 강구하고 있다.

Part 2. 활용 현장에서

■ 파나소닉커넥트
제조의 노하우를 활용해 개발의 주의점을 지적

‘실외 안테나로부터 발생된 미약한 정전기가 반복적으로 무전기에 침투해 부품을 파손시키기 때문에 정전기를 없앨 수 있는 대책이 필요하다’. 국내 제조업에서 생성 AI 활용을 가장 먼저 시작한 곳은 파나소닉홀딩스 산하에서 노트북이나 기업용 시스템을 개발하는 파나소닉커넥트이다.

■ 샤프
'생성 AI는 제품과 일체화된다', 새로운 차원의 ‘말하는 가전’으로 경쟁에서 앞선다

저녁에 냉장고를 열고 오늘 저녁 요리는 무엇으로 할까 생각하고 있을 때, 냉장고에서 “오늘 저녁 메뉴는 연어 요리가 어때요? 연어에는 최근 섭취하지 못하고 있는 비타민과 항산화 성분이 많이 들어 있어요”라는 목소리가 들려온다.

■ 히타치제작소 / 미쓰비시전기 / NEC
전문조직을 설치해 움직이고 있는 종합전기 업체, 상품화를 목표로 우선은 사내용부터

국내 제조업에서 생성 AI를 가장 먼저 도입한 파나소닉커넥트를 추종하듯 히타치제작소와 미쓰비시덴키, NEC 등, 다른 종합전기 업체들도 전문조직을 잇달아 설치해 생성 AI 활용을 강력히 추진하고 있다.

■ Turing
독자적인 LLM으로 완전자율주행 실현, 챗GPT에 부족한 '신체성' 보완

“테슬라를 넘어서느냐, (회사가) 없어지느냐, 두 가지 선택뿐이라고 생각한다”. 완전자율주행 전기자동차(EV) 개발을 목표로 하는 스타트업 Turing의 아오키(青木) CTO(최고기술책임자)는 개발 의지에 대해 이렇게 밝힌다.

■ VUILD
디자인과 설계에 창의성이라는 장벽, 스타트업이 타개책 개발

건축 테크 스타트업인 VUILD는 생성 AI와 대화하는 것만으로 가구나 건기구 등의 3D 모델을 작성할 수 있는 디자인 툴 ‘EMARF AI’를 현재 개발 중이다.

■ pluszero
도면 제작부터 품질 체크까지 자동화, 열쇠는 사람의 뇌를 모방한 차세대 AI

AI에 관한 기술개발이 강점인 스타트업 pluszero는 기계설계 사업을 전개하는 ABIST와 공동으로 생성 AI를 활용해 3D 모델 및 설계 도면 제작, 더 나아가 모델이나 도면의 품질 체크까지를 자동화하는 설계 툴 개발을 추진하고 있다.

■ 오므론사이닉엑스
‘사람의 행위의 7단계 이론’을 로봇에 구현

2030년 뒤 사회에 필요한 기술을 연구하는 오므론의 연구개발 자회사 오므론사이닉엑스(OSX). OSX가 생각하는 미래의 로봇은 자연어로 지시한 작업을 정확하게 수행해 주는 그야말로 짝꿍 같은 존재다. 그 실현에는 생성 AI의 활용이 빠뜨릴 수 없다고 한다.

Part 3. 생성 AI와 마주하는 방법
자신만만하게 잘못된 정보를 제공하는 ‘할루시네이션’, 선행 기업의 대응책과 3가지 도입 시나리오

기업이 생성 AI를 활용하는데 있어서 가장 주의해야 할 생성 AI의 ‘특징’ 중 하나가 맥락과 관련이 없거나 사실이 아닌 내용을 마치 옳은 답처럼 내놓는 현상인 ’할루시네이션(환각)’이다. 기계설계나 로봇제어에 응용하려는 움직임이 나타난 제조업에서는 생성 AI 아이디어를 구현한 제품이나 생성 AI의 사고를 구현한 로봇의 동작에 의해 품질이나 성능에 문제가 생기거나 고객에게 피해를 끼치는 사태는 절대 피해야 한다.

생성 AI 도입을 발 빠르게 진행하는 기업들은 할시네이션에 어떻게 대응하고 출력 결과에 대한 안전성을 담보하고 있을까? 취재한 제조업의 선행 기업의 대처를 정리하면, 다음의 3개의 방향성으로 크게 나눌 수 있다. (1) 안전을 요구할 수 없는 영역에 도입, (2) 안전을 인간이 보증하는 체제를 갖추고 도입, (3) 안전을 담보할 수 있는 AI 모델을 개발해 도입하는 식이다.

 -- 끝 --

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■ 도전자 -- 개발에 데이터와 AI, ‘차별화’보다 ‘선행화’
■ 뉴스의 심층 -- 정년 65세 연장으로 움직이는 제조업, '급여 반감' 및 전력 이탈 방지
■ REPORT
- 특허가 진입 장벽에서 공창(共創)의 도구로, 지적 재산을 기점으로 사업 창출에
  도전하는 파나소닉
- 부품 양산을 무인화할 수 있는 3D 프린터, 컨베이어식이 직면한 과제
- 미 해병대의 오스프리 추락, 클러치 결함 판명에도 원인 불명
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- 로봇핸드에 센서류를 일체화한 DIC, 도금 기술로 회로를 만들어 넣어
- 고로 부지가 수소기지 등의 허브로, JFE가 토지 이용 구상을 발표

■ 특집 -- 혁신의 파도, 생성 AI와 제조업
Part 1. 새로운 조류 -- 모든 밸류체인에서 활약, 숙련자와 함께 해야 가치를
Part 2. 활용 현장에서
● 파나소닉커넥트; 개발 / 유저 -- 제조의 노하우를 활용해 개발의 주의점을 지적
● 샤프 (유저) -- '생성 AI는 제품에 일체화', 새로운 차원의 ‘말하는 가전’으로 경쟁.
● 히타치제작소/ 미쓰비시전기/ NEC -- 전문조직을 설치해 움직이는 종합 전기 업체, 상품화를 목표로 우선은 사내용으로
● Turing -- 독자적 LLM으로 완전자율주행 실현, 챗GPT에 부족한 '신체성' 보완
● VUILD -- 디자인과 설계에 창의성이란 장벽, 스타트업이 타개책 개발
● pluszero -- 도면 제작에서 품질까지 자동화, 열쇠는 사람의 뇌를 모방한 차세대 AI
● 오므론사이닉엑스 -- ‘사람의 행위의 7단계 이론’을 로봇에 구현
Part 3. 생성 AI와 마주하는 방법 -- 자신만만하게 잘못된 정보를 제공하는 ‘할루시네이션’, 선행 기업의 대응책과 3가지 도입 시나리오

■ 품질 부정을 방지하는 7개 조항 -- 복수 부문의 겸직에 잠재되어 있는 리스크,
■ PICK UP -- 구리와 스테인리스의 TIG 용접이 가능, 이와타니산업이 용가재 개발
■ 도요타류의 사람 만들기 -- 113회 : 중국 EV에 대항하려면
■ '예상 밖'에 대비하는 다이나믹 SCM -- '목적'를 정의해 SCM의 기본으로
    (제9차 개혁을 향해서)
■ EDITORS' ROOM -- EV 시프트 시대의 제조업 동향 외
■ 편집부 추천의 한 권 -- 세계를 바꾸는 것은 AI만이 아니다
■ 닛케이 Xtech의 러닝 INTERVIEW -- EV 시프트보다 먼저 연료의 탈탄소화가 필요    (Touson 자동차전략연구소의 후지무라 대표)

 -- 끝 --

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