일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.10.17

생성 AI의 등장으로 변하는 제조업
생성 AI를 활용해 아마존을 쫓는 샤프
새로운 차원의 ‘말하는 가전’으로 경쟁에서 앞선다

저녁에 냉장고를 열고 오늘 저녁 요리는 뭘로 할까 생각하고 있는데, 냉장고에서 “오늘 저녁은 연어 뫼니에르는 어때요? 연어에는 최근 섭취하지 못하는 비타민류와 항산화 성분이 많이 들어 있어요”라는 목소리가 들린다. 무심코 “그거 좋네요”라고 대답하면, 오븐이 가동되며 요리 레시피가 투영되고, 그 옆에서는 소스를 만들기 위한 조리 냄비가 스탠바이하기 시작한다.

이런 일상이 몇 년 뒤면 올 것 같다. 샤프는 ‘말하는 가전’과 언어 이해에 강한 생성 AI(인공지능)를 조합해, 새로운 차원의 가전 체험을 제공하기 위해 움직이기 시작했다. 지금까지 불가능했던 자연스러운 대화로 가전을 조작하거나 가전 이용 상황을 통해 생활 습관을 추측해 맞춤형 제안을 하는 편리성 향상이 목적이다.

미국에서는 미국 아마존닷컴이 음성 어시스턴트 ‘알렉사’를 생성 AI에 대응시킨다고 발표하는 등 스마트 스피커나 가전 등 물리적인 ‘물건’에 생성 AI를 활용하는 움직임이 나오기 시작했다. 일본에서는 기업의 생성 AI 활용은 확산되고 있지만 주요 용도는 문장 요약이나 검색 등 사내 업무를 효율화하는 것이다. 제품에 활용하는 용도는 아직 그리 많지 않다.

샤프에서 생성 AI 활용을 주도하는 Platform 사업추진부 나카타(中田) 부장은 아마존 등의 움직임을 보면서 “최근 몇 년 사이 생성 AI는 이를 사용하는 제품이나 서비스에 일체화되어 가는 흐름을 보일 것이다”라고 예측하며, 샤프도 생성 AI 활용을 적극 추진할 생각이다.

샤프는 일찍이 TV와 조리 가전, 공조에 이르기까지 AI와 IoT(사물인터넷)를 결합한 ‘AIoT’에 주력하면서 가전업계 중에서도 AI 활용을 적극 추진해 왔다. 이미 백색가전의 절반 가까운 기종이 클라우드 연계돼 있다. 이러한 AIoT의 기반을 활용하면서 생성 AI의 기능을 재빨리 가전에 도입해 일본의 경쟁 업체들을 단번에 따돌리려는 목적이 엿보인다.

-- 아침 6시에 냉장고를 세 번 열면 '아침밥을 만든다' --
서두와 같은 응답을 가전에서 실현하려면 우선 가전에서 얻은 정보를 바탕으로 무슨 일이 일어나고 있는지 ‘의미 부여’를 할 필요가 있다. 예를 들어 현재로서는 냉장고 문을 열었다는 신호를 얻을 수 있어도 왜 열었는지는 가전 측에서 추정할 수 없다.

구체적인 실현 방법은 밝히지 않지만 이 의미 부여야 말로 업체가 착수해야 할 과제라고 말한다. 샤프는 이 의미부여를 ‘데이터의 고차화(高次化)’라고 부른다.

가전에서 얻은 정보를 의미 있는 텍스트 정보로 바꿀 수 있다면, 말을 잘 이해하는 생성 AI와의 궁합이 좋다. 예를 들면, 아침 6시에 3번 문을 열었다 닫으면 ‘아침식사를 준비하고 있다’, 오후 4시에 냉장고를 열고 그 상태로 잠시 있으면 “슈퍼에서 쇼핑해 온 것을 냉장고에 넣고 있다’와 같이 유저의 생활 습관에 연결된 행동을 어떠한 방법으로 추측한다. 이들 텍스트 정보를 생성 AI에 입력해 적절한 재료와 레시피 등을 제안하는 이미지다.

나온 답변을 사용자 특성에 맞게 바꿀 수 있다는 점에서도 생성 AI와 궁합이 좋다. 생성 AI에서는 지시 내용(프롬프트)을 전달할 때 ‘초등학생도 알 수 있도록’ ‘노인에게 전달하는 것처럼 정중히’ 등 대상을 명확히 해 두면, 그에 따라서 답변을 한다는 특징이 있다.

이를 이용하면, 예를 들어 같은 가족에게 같은 요리 레시피를 알려주는 경우라도 요리를 잘하지 못하는 사람에게는 식재료 손질부터 꼼꼼히 알려주고, 평소 요리를 하는 사람에게는 분량과 조리의 흐름만 보여주는 등 사용자에 맞게 임기응변적으로 답변할 수 있다.

아직 실험 수준이지만 샤프에서도 사용자에 따라 답변을 바꿀 수 있다는 점에 좋은 반응을 느끼고 있다. 다만 어떤 사람에게도 적절히 응답할 수 있는지에 대해서는 아직 검증이 필요한 것으로 알려졌다.

-- 가격 경쟁을 압박하는 비용, 그 회수 방법은 --
생성 AI의 활용을 통해 인간과 같은 자연스럽고 섬세한 제안이 가능한, 새로운 차원이라고 할 수 있는 가전의 지능화를 기대할 수 있다. 한편, 과제는 생성 AI의 이용에 드는 비용을 얼마나 회수할 것인가이다. 가격 경쟁이 치열한 가전에서는 고가 스마트폰과 같은 고성능 GPU를 탑재하는 것은 어렵다.

따라서 엣지에서 처리하는 것이 아니라 클라우드를 통해 서비스를 이용하는 것이 현실적이다. 다만 샤프가 미국 OpenAI와 계약한 ‘챗GPT’의 API 이용료는 서비스를 계속하는 이상 영구적으로 들기 때문에 이 비용을 어떻게 회수해 나갈지가 포인트다.

비용 회수 방식으로는, 예를 들어 생성 AI를 활용한 서비스를 이용하면 따라오는 다른 유료 서비스도 사용할 수 있는 등 이점을 제시해 사용자로부터 서브스크립션 이용료를 얻는 방법이 있다.

다만, 현재 샤프가 제공하는 요리 레시피를 제시하는 기능 등을 갖춘 AIoT 대응 냉장고에서는 클라우드 이용료는 판매 가격에 추가하고 있고, 별도 요금으로 책정하지 않는다. 생성 AI로 인해 아무리 가전이 고기능화 됐다고 해도 사용자가 납득하고 요금을 별도로 지불할지는 미지수다.

따라서 샤프는 다른 방법으로 수익을 얻는 비즈니스 모델을 검토하고 있다. 예를 들면, 건강 식재료를 배송하는 서비스 등과 제휴해 가전이 레시피를 제안하면서 그 서비스로 유도하는 등의 방식으로 타사로부터 인센티브를 얻는 방법을 들 수 있다.

가전을 클라우드에 접속한다는 사용자의 인식 변화도 필요하다. 이것은 가전의 AI 기능을 클라우드를 통해 사용하도록 하는 일반적인 과제이기도 하다. 샤프의 제품은 냉장고를 비롯해 TV와 세탁기, 에어컨 등 많은 가전이 이미 클라우드 연계 기능을 갖고 있다.

하지만 클라우드와의 접속률이 가장 높은 조리가전 '헬시오 핫쿡'도 접속률은 60%대이고, 에어컨의 경우 10%가량에 그친다. “구입할 때 설명을 듣지 못했거나 설정 방법을 몰라 접속하지 않는 경우가 많다”(나카타 부장).

-- RoBoHoN으로 이야기를 생성하여 효과 검증 --
그래서 샤프는 가전제품에서 생성 AI를 활용함에 있어서 우선은 샤프의 커뮤니케이션 로봇 ‘로보혼(RoBoHoN)’을 사용해 검증하기 시작했다. 구체적으로는 로보혼의 신기능으로서 챗GPT를 사용해 유저와 함께 이야기를 만드는 등의 기능을 23년 6월에 발매했다.

사용할 수 있는 것은 로보혼 사용자뿐이지만 실제 제품에서 생성 AI를 활용하는 샤프로서는 첫 시도다. 아울러 로보혼 사용자 100명을 대상으로 로보혼용 기능으로 개발 중인 대화 애플리케이션 검증도 진행하고 있다.

신기능으로는 ‘할아버지와 할머니가 있습니다. 강 근처에 살고 있고 (중략) 마지막은 해피엔딩으로 하고 싶습니다”는 식의 이야기 설정을 로보혼에게 말하면 이야기를 생성해서 읽어준다. 사용자가 설정한 조건 외에 로보혼과의 과거의 대화 정보나 위치 정보 등도 랜덤으로 조합해 이야기를 생성하고 있다고 한다.

챗GPT는 말과 말의 연결고리에서 가장 확률이 높은 것을 후보로 꼽는 구조이기 때문에 잘못된 답변을 할 위험이 있다. 그래서 로보혼 기능에서는 생성 AI가 사용자에게 마음대로 응답해 사용자에게 부적절한 답변을 하지 않도록 제어하고 있다.

구체적으로는 사용자의 입력(음성정보)에 대해 로보혼 서버에서 ‘로보혼은 5세 남자아이(설정)이므로 쉬운 말로 응답한다’는 식의 지시를 한 뒤 프롬프트를 작성해 챗GPT의 API에 전달한다. 이렇게 로보혼이 ‘나쁜 캐릭터’가 되지 않도록 하는 등 대화 내용을 조율하고 있다.

커뮤니케이션 로봇과의 대화에서는 응답 속도 등도 유저에게는 신경이 쓰이는 포인트다. 현재는 챗GPT의 이용 상황에 따라서 응답하는데 5~10초가 걸리기 때문에 샤프는 응답 속도를 단축하는 기술을 개발하고 있다고 한다.

-- 자우루스 이래의 대형 프로젝트 --
샤프는 처음에는 생성 AI 활용에 관해 각 부문에서 개별적으로 검토를 진행하고 있었다. 하지만 사내 공통 과제에 대처할 수 있는 점도 많을 것으로 판단해 회사 전체가 대처하기 시작했다.

2023년 6월에는 기술개발, 품질관리, 법무 등 각 부문이 100명 규모로 모이는 워킹 그룹을 발족했다. 지금까지 샤프의 히트 상품인 ‘자우루스(Zaurus)’ 등의 개발에서 긴급하게 워킹 그룹을 만든 적은 있었지만 샤프로서는 오랜만에 대형 프로젝트가 되었다고 한다.

제품에 편입하는 것 외에도 계약서 작성이나 특허 조사, 마케팅 전략의 검토 등 사내 업무를 효율화하기 위한 생성 AI 활용도 진행하고 있다. 워킹 그룹 내에서는 리스크에 대한 생각을 정리해, 사외 유출 불가 정보나 개인정보를 입력하지 않도록 하는 등 기본적인 사용법을 주지하는 사내 스터디 그룹을 개최하는 등 폭넓게 생성 AI 활용을 지원하고 있다.

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