국내 민간 인공지능(AI) 연구에서 가장 앞선 성과를 내고 있는 네이버-라인 클로바AI 연구팀이 2020년 AI 시장의 세 가지 핵심 트렌드를 공개했다. 5일 서울 중구 대한상공회의소에서 개최된 2020 ICT산업전망콘퍼런스에서 하정우 네이버 클로바AI팀 리더는 "현재 AI 업계에선 'AI를 만드는 AI', 'AI 기술공유', 'AI 모델 축소' 등 세 가지 핵심 기술 관련 연구가 활발하다"며 "네이버는 컷믹스(혼합 이미지) 같은 고난이도 이미지 인식 분야에서 '구글 클라우드 오토ML'을 능가하는 성능을 갖춘 클로바AI 모델을 시장에 공개해 글로벌 AI 기업 못지않은 기술 경쟁력을 인정받을 것"이라고 말했다. 하 리더에 따르면, 현재 AI 시장에서 가장 뜨거운 기술은 AI를 만드는 AI '백본 모델'이다. 고도화된 인공 신경망(딥러닝) 기술로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 합성 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 공용 AI 모델을 만든 후, 전이학습 기술을 활용해 다양한 분야에 활용할 수 있는 특화 AI를 만드는 것이 현재 AI 개발의 일반적인 모습이다. 특히 고성능 이미지 인식 AI는 대부분 백본 모델을 활용해 만들어지고 있다. 전이학습이란 AI가 AI를 가르치는 기술이다. 구글은 누구나 전이학습을 이용할 수 있도록 클라우드를 통해 오토ML이란 이름으로 백본 모델을 공개했다. 네이버 역시 세계 최대 오픈소스공유사이트 '깃허브'를 통해 전 세계에 백본 모델을 공개하고 누구나 AI 연구에 활용할 수 있도록 했다. 이어 하 리더는 중국이 AI 분야에서 미국을 무서운 속도로 따라잡고 일부 분야에선 오히려 능가할 수 있었던 비결이 AI 기술공유에 있다고 설명했다. AI 기술 발전을 위해 전 세계 AI 연구자들은 오픈 AI 논문 사이트에 관련 논문을, 깃허브에 AI 모델 원천기술을 공유하고 있다. 고급 AI 개발 기술에 손쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 데이터 수집과 활용이 상대적으로 쉬운 중국이 AI 업계 주도권을 쥐게 되었다는 설명이다. 마지막으로 하 리더는 AI 업계의 관심사가 대형 AI 모델과 클라우드 데이터센터(GPGPU 인프라)를 활용하는 '중앙 컴퓨팅'에서 규모를 축소한 소형 AI 모델과 AI 칩셋을 활용하는 '엣지 컴퓨팅'으로 이동하고 있다고 설명했다. 대형 AI 모델과 클라우드 데이터센터는 성능은 뛰어나지만, 서버나 전기 이용료가 많이 들어가는 약점이 있다. AI 서비스를 제공할수록 적자가 누적되어 배보다 배꼽이 큰 상황이 일어날 수 있다는 설명이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이용자의 개별 기기에서 소형 AI 모델을 실행하는 엣지 컴퓨팅이 주목받고 있다. 하 리더는 현재 엣지 컴퓨팅은 AI 추론(실행)만 가능하고 학습은 어렵지만, 지능형 반도체 기술이 발전하면 소형 AI가 학습 능력을 통해 이용자 맞춤형 서비스를 제공하는 진정한 의미에서 AI 비서가 등장할 것으로 예견했다. 하 리더는 "데이터센터, 서버, 지능형 반도체 등 AI 인프라가 넉넉한 구글과 달리 네이버는 AI 인프라가 상대적으로 부족한 만큼 AI 모델 축소에 많은 공을 들이고 있다"며 "AI의 성능과 기능을 그대로 유지하면서, 실행에 필요한 AI 인프라 규모를 축소해 친환경적 AI 실행 환경을 만들고 있다"고 전했다.
고도화된 인공 신경망기술로 이미지 인식, 자연어 처리 등 공용모델을 만든 후, AI가 AI를 가르치는 전이학습 기술을 활용해 다양한 분야에 활용할 수 있는 특화 AI를 만드는 것이 현재 AI 개발의 일반적인 모습으로 국내 민간 인공지능연구에서 가장 앞선 성과를 내고 있는 클로바AI 연구팀이 핵심 트렌드를 공개했다.