AI도 실패에서 배우다!
나쁜 고객도 이제는 웃으면서!
일본의 IT 대기업 소프트뱅크(SoftBank Corporation; 이하 소뱅)는 고객 센터에서 발생하는 고객 괴롭힘 문제를 해결하기 위해 혁신적인 AI 음성 변환 기술을 선보였어요. 이 기술은 화난 고객의 목소리를 차분한 톤으로 변환하여 상담원의 스트레스를 줄이는 것을 목표로 해요.
이 기술을 소뱅은 “감정 캔슬링(Emotion Cancelling)” 시스템이라고 부른다고 해요. 감정 캔슬링을 통해 고객의 목소리를 차분한 대화 톤으로 변환하고, 이를 상담원에게 전달할 수 있도록 한창 개발 중이라고 해요. 이 시스템은 고객의 말을 변경하지 않지만, 음성을 덜 공격적으로 만들어 상담원이 상황을 이해하고 적절히 대응할 수 있도록 도와줘요.
아쉽게도 현재 감정 캔슬링은 일본어로만 작동하지만, 소뱅은 국제 시장을 위해 다른 언어로 확장할 가능성을 탐구하고 있어요. 초기 시스템은 2025년 4월까지 출시될 예정이라고 해요.
소뱅의 이 혁신적인 기술은 고객 센터 상담원의 마음을 보호하고, 긍정적인 고객 상호작용을 촉진하는 중요한 단계로 평가받고 있어요.
사칙연산 AI의 시대
딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 저정밀 계산이 중요해지고 있어요. BitBLAS(비트블라스)는 BitNet-1.58로 알려진 고효율 연산을 지원하는 고성능 라이브러리로, 가벼운 LLM AI 배포에 최적화되어 있어요. 그 성능은 A100 GPU에서 cuBLAS(쿠블라스)보다 최대 8배 빠른 성능을 자랑한다고 해요.
Ladder(이하 래더)는 비트블라스의 저자가 OSDI '24에서 발표한 논문으로, 하드웨어 인식 텐서 변환을 통해 저정밀 딥러닝 컴퓨팅을 효율적으로 지원해요. 다양한 저비트 정밀도 데이터 유형을 체계적으로 지원하며, 하드웨어를 새로 사지 않아도 AI 성능을 크게 향상시킨다고 해요.
이 두 기술은 가볍고 빠른 AI 구동의 새로운 가능성을 열어주며, 모두에게 AI를 보급할 수 있는 솔루션이 될거라고 해요.
AI와 함께 화성 가자!
두바이에 본사를 둔 AI 엔지니어링 회사 LEAP 71(이하 리프 71)은 최근 Noyron(이하 노이론)이라는 대규모 AI를 통해 완전히 자동으로 설계된 로켓 엔진의 성공적인 시험 발사를 발표했어요. 이 기묘하게 생긴 엔진은 인간의 개입 없이 설계되었으며, 구리로 3D 프린팅해서 만들었다고 해요.
리프 71의 공동 창립자인 린 카이저(Lin Kayser)는 "우리 회사는 계산 엔지니어링의 새로운 분야에서 선두에 서 있으며, 이 접근 방식이 실제 물체의 혁신 속도를 크게 가속화할 수 있음을 확인했습니다."라고 말했어요.
이 엔진은 영국에서 성공적으로 시험 발사되었고, 5kN의 추력을 생성하여 20,000마력의 출력을 달성했어요. 이 프로젝트는 전통적인 엔지니어링 방식으로는 몇 달, 심지어 몇 년이 걸릴 작업을 단 2주 만에 완료했어요.
리프 71은 이 데이터를 바탕으로 노이론 AI를 더욱 발전시킬 계획이고, 미국, 유럽, 아시아의 주요 항공우주 회사들과 협력하여 상업화에 나설 예정이라고 해요.
AI 에이전트의 진화!
최근 AI 스타트업 오르비가 3000만 달러의 자금을 조달하며 주목받고 있어요. 오르비는 기존의 RPA(로봇 프로세스 자동화)보다 한 단계 발전한 '대형액션모델(LAM)'을 활용해 복잡한 기업 내부의 프로세스를 자동화해요. 이 모델은 직원들을 관찰한 행동을 바탕으로 프로세스 자동화에 필요한 코드를 생성해요.
오르비의 플랫폼은 스크린샷, 클릭, 키 입력 등 멀티모달 입력을 사용해 AI 에이전트를 훈련시키고, 몇몇 예외 상황은 인간의 피드백을 통해 처리할 수 있도록 배려했다고 해요. 이를 통해 복잡한 워크플로우도 자동화할 수 있어요.
벨라 리우(Bella Liu) 오르비 CEO는 "기존 RPA 시스템은 동적이고 복잡한 기업 워크플로우를 해결하기 위해 설계되지 않았다"며, 오르비의 AI가 기업에게 새로운 가능성을 열어줄 것이라고 강조했어요. 오르비는 이번 투자금을 통해 더 많은 기업이 업무 자동화를 누릴 수 있도록 AI 플랫폼의 개발과 시장 출시를 가속화할 계획이라고 해요.
AI도 실패에서 더 잘 배운다?!
하버드 대학 켐프퍼 기관(Kempner Institute at Harvard University)의 최근 연구에 따르면, AI 모델이 자신을 훈련시킨 인간 전문가를 능가하는 현상이 관찰되고 있어요. 이 현상을 '초월’이라고 부르는데, AI가 인간의 능력을 뛰어넘을 수 있는 가능성을 시사해요.
초월은 다수결의 지혜를 통해 이루어진다고 해요. 예를 들어, 체스에서 실력이 좋지 않은 여러 플레이어의 움직임을 결합하여 최적의 움직임을 선택해서, AI는 인간 플레이어보다 더 나은 성과를 낼 수 있어요.
연구진은 이를 입증하기 위해서 체스 게임 데이터를 사용하여 여러 모델을 훈련시켰어요. 그 결과, 자주 패배하는 플레이어 데이터를 학습한 AI가 더 높은 성과를 보였으며, 이는 다수결로 생기는 집단지성과 '낮은 온도 샘플링(low-temperature sampling)' 덕분이라고 해요.
이 연구는 AI가 체스뿐만 아니라 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV) 등 다양한 분야에서 인간을 더 쉽게 능가할 수 있는 가능성을 열어줘요. 앞으로의 연구는 이러한 초월 현상을 더 깊이 탐구하고, AGI와 ASI로 가는 길을 찾아낼 것이라고 해요.
AI 로보콜이 위험
최근 미국 연방통신위원회(FCC)는 인공지능(AI) 복제 음성으로 만든 자동녹음 전화를 불법으로 규정하고, 통신사들에게 이에 대한 대비책을 제출할 것을 지시했다고 해요. AI 기술이 올해 11월 다가올 미국 대통령 선거 기간 동안 후보자를 사칭하는 등 악용될 가능성이 높아지면서, 유권자를 보호하기 위한 조치로 볼 수 있어요.
FCC는 AI 음성 복제를 통해 정치 사기 로보콜을 제작하고 서비스한 통신업체에 대해 강력한 처벌을 예고했는데, 실제로 나쁜 사람들이 뉴햄프셔(New Hampshire; NH)의 민주당 예비선거에서 조 바이든(Joe Biden) 대통령을 사칭한 가짜 로보콜 사건이 발생했고, 당연하게도 벌금이 부과되었다고 해요.
제시카 로젠워셀(Jessica Rosenworcel) FCC 의장은 AI 기술이 딥페이크 음성을 저렴하고 쉽게 만들어 줄 수 있다고 경고하며, 통신사들에게 7월 15일까지 대책안을 제출할 것을 요청했어요. AI 도구에 접근하기 쉬워진 악의적인 행위자와 사기꾼들을 차단하기 위한 노력의 일환이에요.
이처럼 AI 기술의 발전은 착한 사람들도 돕지만 나쁜 사람들 때문에 새로운 규제와 대비책의 필요성을 더욱 부각시키고 있어요. 앞으로도 AI 기술의 악용을 방지하기 위한 지속적인 노력이 필요할 거에요.
AI의 미래와 우리의 책임
이처럼 AI 기술은 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 혁신을 불러일으키고 있어요. 고객 서비스에서부터 고성능 연산, 우주 탐사, 기업 자동화, 그리고 인간의 능력을 초월하는 학습까지, AI는 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있어요.
그러나 이러한 기술 발전은 동시에 새로운 도전과 규제의 필요성을 제기해요. 사람이 AI보다 더 무섭다는 전문가들의 말대로, AI의 긍정적인 잠재력을 최대한 활용하면서도, 그 악용을 방지하기 위한 지속적인 노력이 필요해요. 다행히도, 에코 멤버님들은 그 누구보다 일찍 AI를 접해왔기 때문에, 모두가 AI의 혜택을 누릴 수 있는 방향으로 나아갈 수 있을 것이라고 믿어요.
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Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. AI 아티스트로도 활동 중입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Aman Tripathi. (2024). SoftBank’s new ‘emotion canceling’ AI turns customer screams into soft speech. Interesting Engineering. https://interestingengineering.com/innovation/softbank-emotion-canceling-ai-tones-calmer-tones
(2) Lei Wang, Lingxiao Ma, Shijie Cao, Quanlu Zhang, Jilong Xue, Yining Shi, Ningxin Zheng, Ziming Miao, Fan Yang, Ting Cao, Yuqing Yang, Mao Yang. (2024). Ladder: Enabling Efficient Low-Precision Deep Learning Computing through Hardware-aware Tensor Transformation. 18th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI 24). https://github.com/microsoft/BitBLAS
(3) LEAP71. We just test fired a 20,000 horsepower AI-generated rocket engine. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=1ZJBrQGtLe4
(4) LEAP71. (2024). LEAP 71 hot-fires 3D-printed liquid-fuel rocket engine designed through Noyron Computational Model. LEAP71. https://leap71.com/2024/06/18/leap-71-hot-fires-3d-printed-liquid-fuel-rocket-engine-designed-through-noyron-computational-model/
(5) 박찬. (2024). 오르비, 인간 작업을 '보고 배울 수 있는' 기업용 AI 에이전트 출시. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161122
(6) Edwin Zhang and Eran Malach. (2024). Transcendence: Generative Models Can Outperform the Experts That Train Them. Kempner Institute. https://kempnerinstitute.harvard.edu/research/deeper-learning/transcendence-generative-models-can-outperform-the-experts-that-train-them/
(7) 박찬. (2024). FCC, 미국 통신사에 AI 음성 복제 자동전화 대비책 마련 지시. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161140
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