강길선 <교수, 전북대학교 고분자나노공학과>
지브리의 열풍이 거세다. 일본 만화 영화 거장 미야자키 하야오 감독 회사 이름이 지브리(Ghibli)이다. 이탈리아어로 사막의 열풍이라는 뜻이다. 2차 세계 대전당시 이탈리아 군용정찰기의 이름(Caproni Ca.309)이었다. 미야자키 감독의 최애 전투기에서 회사 이름을 따왔다.
AI기업 대표주자 오픈AI사가 출시한 이미지생성 인공지능모델 “ChatGPT-4o(omni)” 이미지 제너레이션이 사용자의 사진을 지브리 만화에 나왔던 인물과 비슷한 이미지로 바꿔준다. 이 AI모델의 덕분에 ChatGPT 가입자가 3억 5000만 명에서 5억 명으로 증가하고, 올해의 매출액도 전년 37억 달러(약 5조3000억원) 대비 세 배 증가한 127억 달러에 이를 것이라고 예상하고 있다.
지브리는 AI연구개발 혁신에 있어서 빙산의 일각이다. 우선 의학용 응용에서, 역노화(逆老化) 분야에서는 2012년 노벨의학상을 수상한 일본 교토대 교수 신야 야마나카의 역분화 인자의 개발에 대해서 오픈AI와 미국의 리트로 바이오사이언스와 협업하여 AI “GPT-4사b마이크로”를 개발하여 인류의 기대 수명을 지금보다 10년 더 연장하겠다는 목표를 세우고 있다.
AI기반 영상분석기술은 이미 많은 부분에서 상용화되고 있다. MRI, CT 및 엑스-레이 이미지에서 질병의 조기발견과 의료기록분석으로 의사의 진료를 보조한다. 마이크로소프트사는 의료영상분석 등 의료 지원용 AI모델 개발에 박차를 가하고 있다. 엔비디아는 신약 개발용 AI플랫폼 바이오 니모를 출시하였다. 이는 AI로 방대한 데이터를 분석해 신약 후보 물질 발굴 시간을 획기적으로 단축한다. 구글과 아마존이 노화 및 수명 연장 연구를 위해 AI를 활용한 노화세포 제거 기술에 투자하고 있다.
제조업에서는 디지털기술에서 수집된 빅데이터를 AI가 분석해 생산공정을 최적화한다. AI기반 예측 유지보수시스템으로 기계고장을 사전에 감지해 가동을 극대화하고 로봇과의 협업 자동화 시스템으로 품질관리와 불량품의 제로화를 꾀하고 있다.
물류산업에서는 AI기반 자동화 창고관리 시스템이 물류 흐름을 최적화하고 있다. 최적의 배송경로를 탐색 제시하고 자동화 배송 시스템은 물류 효율성의 극대화를 꾀한다. 또한 AI를 통해 소비자 행동을 분석하여 맞춤형 마케팅을 제공한다. 가상 쇼핑과 AI 챗봇 기반 고객 서비스도 증가하고 있다.
휴머노이드는 그간에 로봇 수준에서 벗어나지 못하였다. 그러나 생성형 AI의 발전으로 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달(LMM)이 현실화되었다. 인간이 사물을 받아들이는 방식과 동일하게 학습하여 사람의 행동에 따라서 배우고 소통하며 보다 다양한 작업을 할 수 있는 2세대로 진화하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO 주도로 “물리적(Physical) AI”개발이 본격화되면서 사람 닮은 로봇 휴머노이드(Humanoid)도 현실화 되고 있다. 골드만삭스는 2025년 1월 휴머노이드 로봇 글로벌 시장이 2035년까지 380억 달러(약 55조원)에 달할 것으로 예견하였다. 최근에는 50 종의 휴머노이드가 선보이기도 하였다.
농업 분야에서는 AI자율주행 트랙터를 이용한 농약·비료·거름·제초제의 최적화를 이루고 AI를 이용한 잡초 제거 로봇, 농작물의 파종·선별·모종·수확 등의 스마트팜화를 개발하고 있다. 축산업에서는 소·돼지·양 등을 관리하는 AI로봇 등이 고령화와 노동력 부족을 맞은 농촌의 생산성과 고효율화를 꾀하고 있다.
금융 분야에서도 AI는 기존 빅데이터의 분석과 예측 모델을 통하여 보이스피싱과 같은 여러 위험요소를 획기적으로 줄이고 있다. 특히 고객 우대와 투자 상담에서도 이미 폭넓게 활용되고 있다.
AI연구 개발의 특성상 빅데이터 발굴과 이들의 머신런닝학습 등을 볼 때 특별한 분야와의 협업 연구는 필수 불가결하다. 앞서 말한 지브리, 의료계통, 휴머노이드, 제조업, 물류산업, 농업분야 및 금융분야에서의 빅데이터 분석을 수행하고 기본 컴퓨터 알고리즘을 가지고 여러 서로 다른 분야에 적용시키는 협업·융합 연구개발은 필수적이다. 아울러, 대학 교육과정에서의 기초 교육 또한 이에 대한 중요한 기반으로 작용하므로 필수적이라 할 수 있다.
AI 연구개발에서는 값비싼 GPU와 천문학적으로 소요되는 전력소모 등 기반시설 투자와 함께 아직도 수익 모델에 대한 의구심이 완전히 해소되지 못하고 있다. 따라서 AI의 투자부터 사업화 발굴, 저렴하고 효율적 AI구현, 수익 창출, 고급인력양성에 이르기까지 생태계 조성 또한 필수불가결한 요소이다.
