[더테크=전수연 기자] 아마존 웹 서비스(이하 AWS)가 비즈니스 운영에서 생성형 인공지능(AI)을 도입했을 때 발생하는 다양한 사례들을 소개했다. 다방면으로 활용되고 있고, 활용예정이기도 한 생성형 AI를 발전시킬 방안에 대한 AWS의 전략을 들을 수 있는 자리였다. 

AWS는 8일 오전 서울 강남구 센터필드에서 ‘비즈니스 리더들의 생성형 AI 활용’을 주제로 미디어 브리핑을 진행했다. 자사 생성형 AI의 발전 현황과 앞으로의 전략을 밝히기 위한 간담회였다. 

먼저 발표에 나선 이는 루크 앤더슨(Luke Anderson) 아시아 태평양 및 일본 AI, ML 매니징 디렉터였다.

생성형 AI의 흐름을 정리하는 것으로 발표를 시작한 앤더슨 디렉터는 생성형 AI 도입이 확산되는 이유를 △광범위한 데이터의 확산 △확장 가능한 컴퓨팅 용량의 가용성 △머신러닝(ML) 혁신 및 관련 스킬 확보 △데이터 과학 역량 증가 등 4가지로 정리했다.  

생성형 AI가 AWS의 비즈니스에 미치는 영향에 대해 앤더슨 디렉터는 “아마존 리테일, 알렉사 등으로 방대한 데이터를 확보해 머신러닝 혁명을 이룬 바 있다”며 “풀필먼트에서 동선을 짜는 것도 AI로 구성돼 있다”고 전했다.

이와 관련된 AWS의 협업 사례도 공유됐다. 앤더슨 디렉터는 “LG AI 리서치의 경우 엑사원을 기반으로 한 AI 아티스트 틸다를 구축했다”며 “세일즈메이커 최적화를 통해 계속해서 훈련하며 모델 훈련 속도를 59% 끌어올렸다”고 밝혔다.

아마존 베드락은 AI 기반 모델을 구축하는 솔루션이다. 사용자는 베드락을 사용하며 ‘레이어’를 구축할 수 있다. 앤더슨 디렉터는 “하나 이상의 파운데이션 모델을 활용하고 API를 호출 및 실행하는 것을 하나의 인터페이스에서 구현할 수 있다”고 설명했다.

간담회 말미에 진행된 질의응답 시간에는 정확한 정보 및 보안과 관련된 질문이 나왔다. 이에 대해 앤더슨 디렉터는 “AWS는 생성형 AI 여정에서 사람의 역할이 중요하다고 본다”며 “파운데이션 모델 검증, 평가 등 직원을 지속적으로 트레이닝 하고 있다”고 말했다.

김기완 AWS코리아 솔루션즈 아키텍트 총괄은 “윤리적인 문제의 경우 인풋과 아웃풋의 민감한 정보는 필터링하는 기능이 있다”며 “이 부분에는 사용자의 역할도 중요하다. 맹목적으로 모델이 모든 걸 제공하기 보다는 유스케이스에 맞춰 방향을 정해야 한다”고 전했다.