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Nikkei X-TECH_2023.5.9

Chat GPT라는 큰 파도를 통한 고찰
신기술에 동반되는 '불확실성'과 마주하는 방법

“스마트폰 이래 최대 혁명이 일어나고 있다”. 경리 업무의 디지털화를 지원하는 스타트업 기업 LayerX의 마쓰모토 CTO(최고기술책임자)는 지금의 대규모 언어 모델(LLM)을 둘러싼 움직임을 이렇게 표현한다.

미국 오픈AI가 개발한 대화형 AI(인공지능) ‘Chat GPT’가 2022년 11월에 등장한 이래 LLM에 대한 이슈는 끝이 없다. 업계를 불문하고 다양한 기업, 나아가 행정 등에서도 연일 새로운 대처가 나타나고 있다. ‘GPT’라는 글자가 보이지 않는 날이 없다고 할 정도로 열기가 뜨겁다.

그야말로 기술의 큰 전환점에 서 있음을 체감하는 나날들이다. 그러나 이러한 새로운 기술을 실제로 사업화하는 데는 많은 장벽이 가로막고 있다. 기술이 새롭기 때문에 참고할 만한 성공 사례는 없다.

기술이 편리하다고 모든 서비스가 세상에 받아들여지는 것도 아니다. 신기술을 둘러싼 핵심이 불투명한 가운데 기술 자체의 성장이 영원히 지속될 것이라는 확증도 없다. 현재, 속속 새로운 서비스가 등장하고 있지만 LLM을 둘러싼 것은 이러한 ‘불확정 요소’투성이다.

다만 이러한 불확실한 사업 환경에서 오히려 강한 존재감을 발휘하는 것이 '스타트업'이다. 신기술을 사업화 하기 위해서는 무수한 가설 검증이 필수다. 가설을 세우고 구현/검증을 유연하고 빠르게 실행하는 데는 스타트업 기업만의 가벼운 조직이 강점이 된다.

이 ‘GPT’라는 큰 파도를 스타트업 기업은 어떻게 극복하고 있을까? 폭발적인 등록자 획득에 성공한 새로운 서비스를 내놓은 picon과, 우선 기술을 이해하기 위해 R&D(연구/개발) 조직을 설립한 LayerX에게 이야기를 들어보았다.

-- LINE의 구현으로 이용자 급증, 한 달 만에 등록자 100만명 --
2023년 3월 2일에 공개하고, 한 달 뒤인 4월 4일에는 등록자 100만 명 돌파. ChatGPT를 방불케 하는 속도로 급성장한 서비스가 ‘AI 채팅 군(君)’이다. LINE에서 '친구추가'를 하기만 하면 Chat GPT와 대화가 가능하다.

대화하듯 ‘AI 채팅 군’에게 질문 등 메시지를 보내면 답장이 오는 방식이다. 무료체험판에서는 하루에 보낼 수 있는 메시지 수에 제한이 있지만 월 980엔을 지불하면 무제한 이용이 가능하다.

이 서비스는 애플리케이션을 개발하는 picon이라는 스타트업이 개발했다. 서비스 시작 3일 만에 20만 명, 10일 만에 50만 명으로 등록자가 급증했다. picon의 야마구치(山口) CEO는 발매 이후의 유저의 높은 반응에 대해 “상상 이상이다”라고 말한다.

폭발적으로 등록자가 늘어난 요인에 대해 야마구치 CEO는 “속도감이 주효했다. 최초였기 때문에 화제를 모았다”라고 말한다. picon이 서비스를 출시한 것은 3월 2일. 오픈AI는 미국 시간으로 3월 1일에 Chat GPT의 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) ‘gpt-3.5-turbo’를 발표했다.

이 발표는 큰 전기가 되었다. 가격이 기존 모델의 10분의 1이 되면서 1,000토큰당 0.002달러라는 가격에 사용할 수 있게 되었기 때문이다. “API가 공개되었기 때문에 시도해 봤는데 응답 정확도도 속도도 향상되었다. 그래서 해볼 만하다고 생각했다”(야마구치 CEO).

이 변화를 놓치지 않으려고 곧바로 LINE에 구현하기 시작했다. 개발 자체에도 Chat GPT를 활용하면서 약 반나절 만에 LINE에서 채팅을 할 수 있는 형태로 구현에 성공하며, 23년 3월 2일에 서비스를 공개했다.

이 정도 속도로 ‘AI 채팅 군’을 세상에 내보낼 수 있었던 것은 우연이 아니다. 급속한 기술 변혁에 대응하는 감각치는 하루아침에 길러진 것이 아니라 picon이 쌓아온 경험이 뒷받침해 주었기 때문에 가능한 것이었다.

16년 4월에 창업한 picon은 지난 7년간 무려 7개 이상의 서비스를 선보였다고 한다. 최초로 개발한 서비스는 “발매까지 1년이 걸렸지만 몇 주 만에 닫은 적도 있었다”(야마구치 CEO).

시간을 많이 들인 서비스가 세상에 받아들여지는 것은 아니다. 그동안 여러 차례 서비스를 출시하고 검증을 거듭한 결과 picon은 불확실성을 극복하기 위한 핵심을 파악했다. 그것은 새로운 기술에 시장의 관심이 높아진 타이밍에, 프로덕트에 필요한 최소한의 요소를 파악하고 구현하여 신속하게 서비스를 시장에 내보내는 것이다.

‘AI 채팅 군’은 바로 이런 방식으로 탄생했다. “개발할 때는 MVP(검증 가능한 필요 최소한의 프로덕트)를 의식할 수 있었다”(야마구치 CEO). 이번 경우에는 Chat GPT라는 기술을 LINE이라는 수단으로 구현한다는 요소가 '필요 최소한'으로 기능하면서 신속한 제공으로 이어졌다.

-- '지식의 고속도로를 만든다' --
기업의 경리 업무 등의 디지털화를 지원하는 스타트업 LayerX도 다른 수단으로 기술의 불확실성을 해결하는 방법을 갖고 있다. 그것은 R&D 조직을 만드는 것이다.

LayerX는 Chat GPT 등의 LLM 관련 기술을 이용한 신규 프로덕트 개발이나 기존 사업에 대한 응용, R&D를 실시하는 전문 조직으로서 ‘LayerX LLM Labs’를 23년 4월 4일에 설립했다고 발표했다. 이 조직의 소장은 LayerX의 마쓰모토 CTO가 맡는다.

이번에 ‘Lab’이라는 형태로 조직을 발족한 이유에 대해 LayerX의 마쓰모토 CTO는 LLM 관련 기술의 진화나 사업화에서 “사업화의 전망은 지금 당장은 알 수 없다. 하지만 시간이나 연구 비용을 투자해야 할 영역이라고 판단했기 때문이다”라고 말한다. 기술투자를 하겠다는 의사결정의 표현으로서 R&D 조직을 창설한 것이다.

“Lab의 멤버만으로 LLM의 연구를 추진할 생각은 없다”. 마쓰모토 CTO는 조직의 방침에 대해 이렇게 말한다. 과거 논문의 분석이나 검증 방법의 탐색 등을 실시하는 조직을 마련함으로써 LLM에 관한 지식을 기업으로서 축적한다.

현장이 LLM의 활용을 생각했을 때 상담할 수 있는 체제를 정비하고, 스터디 그룹 등도 운영함으로써 조직으로서 LLM을 조금이라도 빨리 익히기 위한 서포트를 해 나간다.

마쓰모토 CTO는 “지식의 고속도로를 만들고 있는 듯한 이미지다”라고 표현한다. 사내에서 기술을 이해하는 사람을 늘리고 활용 방법을 원활하게 모색할 수 있는 환경을 조성함으로써 신기능과 신사업으로 연결하려는 의도다.

사실 LayerX 자체가 정보 큐레이션 서비스 상장사인 Gunosy의 블록체인 R&D 조직이라는 형태에서 파생했다. 기업으로 독립한 뒤에도 LayerX는 ‘LayerX Labs’를 설립해 디지털 화폐와 블록체인, 프라이버시 테크 등 기술 실용화를 위한 연구개발을 진행해 왔다. 그 사업의 성과 중 하나로 '프라이버시 테크'를 사업화했다는 움직임도 22년 6월에 있었다.

-- 지금이야말로 중요한 '스타트업 지원'의 본연의 자세 --
picon과 LayerX 모두 Chat GPT의 API 'gpt-3.5-turbo' 발표를 경계로 조류가 바뀌었다고 입을 모은다. 기존의 10분의 1의 가격으로, 동시에 정밀도가 높은 것이 침투하는 타이밍은 기술을 사업으로서 성장시킬 절호의 기회다. 이런 타이밍에 사업화의 기어를 단번에 올릴 수 있을지 여부가 스타트업의 명암을 가르는 열쇠가 될지도 모른다.

빠르게 변화하는 기술이 생겨났을 때일수록 '최소한의 기능으로 신속하게 가설 검증을 하는 것', '기술을 이해하고 활용 방법을 찾기 위한 정보와 사람을 늘리는 것'이 필요하다.

GPT를 활용한 서비스가 늘어나는 가운데 스타트업 기업을 지원하는 데 주력하는 업체도 나타나고 있다. 미국 마이크로소프트는 ‘Microsoft for Startups Founders Hub’로서 스타트업 지원 프로그램을 강화하고 있다.

기본적으로는 툴/클라우드의 무료 틀을 제공한다. 이 중에는 마이크로소프트의 파트너 서비스도 포함돼 있으며 오픈AI의 API와 ‘Azure OpenAI Service’ 등의 무료 틀이 마련돼 있다.

이러한 프로그램을 활용하면서 검증을 거듭할 수 있는 것도 스타트업의 강점이라 할 수 있을 것이다. 이 프로그램에서는 Chat GPT와 GPT-4 등을 활용하는 스타트업들이 모여 스터디 그룹 등을 정기적으로 개최하고 있다.

그러나 분위기가 고조되는 한편 LLM에 대해서는 안전성과 윤리적 우려가 곳곳에서 나타나고 있는 것도 사실이다. 이러한 요소는 LLM을 활용하는 기업이 공통의 리스크로서 안고 있는 것이다. 불확실성이 높은 기술을 구현할 때는, 벤더나 VC(벤처캐피털) 등 스타트업을 지원하는 측에서 논의나 정보를 파악할 기회를 만들 필요가 있을지도 모른다.

 -- 끝 --

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