올 여름, 마크 주커버그의 Meta AI 부서는 Llama 2 챗봇을 공개했다. Microsoft는 Windows 운영 체제를 통해 출시될 Llama 2에 대한 Meta의 우선 파트너로 지정되었다.
Llama 2에 대한 Meta의 접근 방식은 AI 챗봇 ChatGPT를 만든 OpenAI 회사의 접근 방식과 대조된다. 이는 Meta가 제품을 오픈 소스로 만들었기 때문이다. 즉, 원본 코드를 무료로 사용할 수 있어 연구하고 수정할 수 있다.
이 전략은 광범위한 논의를 불러일으켰다. Llama 2 및 ChatGPT와 같은 AI 챗봇의 기반이 되는 기술인 LLM(대형 언어 모델)에 대한 공개 조사 및 규제가 강화될까? 범죄자가 이 기술을 사용하여 피싱 공격을 수행하거나 악성 코드를 개발하도록 의도치 않게 권한을 부여할 수 있을까? 그리고 이러한 움직임이 Meta가 빠르게 변화하는 분야에서 OpenAI 및 Google보다 우위를 점하는 데 도움이 될 수 있을까?
무슨 일이 일어나든, 이 전략적 움직임은 생성 AI의 현재 환경을 재편할 것으로 보인다. 2023년 2월 Meta는 Llama라는 첫 번째 LLM 버전을 출시했지만 학문적 용도로만 사용할 수 있도록 했다. 업데이트된 버전인 Llama 2는 향상된 성능을 제공하며 비즈니스 용도에 더 적합하다.
다른 AI 챗봇과 마찬가지로 Llama 2도 온라인 데이터를 사용하여 교육을 받아야 했다. 이러한 방대한 정보 리소스에 대한 노출은 사용자의 질문에 대한 유용한 응답을 제공하여 업무를 개선하는 데 도움이 된다.
Llama 2의 초기 버전은 고품질 질문 및 답변 데이터를 사용하여 대중이 사용할 수 있도록 보정하는 기술인 "감독 미세 조정"을 통해 만들어졌다. 이름에서 알 수 있듯이 AI 성능에 대한 사람들의 평가를 통합하여 인간 선호도에 맞춰 조정하는 인간 피드백 강화 학습을 통해 더욱 개선되었다.
보장된 혜택
Meta는 Llama 2를 통해 오픈 소스 정신을 수용함으로써 과거에 회사에서 효과가 있었던 것으로 보이는 접근 방식을 활용할 수 있게 되었다. Meta의 엔지니어들은 React 및 PyTorch와 같은 개발자를 지원하는 제품 개발로 유명하다. 둘 다 오픈 소스이며 업계 표준이 되었다. 이를 통해 메타는 협업을 통한 혁신의 선례를 세웠다.
Llama 2의 출시는 보다 안전한 생성 AI를 약속한다. 공유된 지혜와 집단적 탐구를 통해 사용자는 범죄자가 악용할 수 있는 잘못된 정보와 취약점을 식별할 수 있다. iPhone에 설치할 수 있고 사용자가 만든 Llama 2 버전과 같은 예상치 못한 응용 프로그램이 이미 등장하여 이 커뮤니티 내 창의성의 잠재력을 강조했다.
그러나 Meta가 Llama 2 사용자가 AI 시스템을 상용화할 수 있는 범위에는 한계가 있다. Llama 2 기반 제품에 대해 이전 달에 7억 명 이상의 활성 사용자를 달성한 당사자는 Meta에 라이선스를 요청해야 한다. Meta의 경우 이는 Llama 2를 기반으로 한 성공적인 제품에 대한 이익 공유 가능성을 열어준다.
Meta의 전략은 주요 경쟁업체인 OpenAI의 보다 신중한 접근 방식과 극명하게 대조된다. 일부 사람들은 OpenAI가 ChatGPT를 통해 이 분야에서 경쟁하고 제품을 상용화할 수 있는 Meta의 능력에 대해 의문을 제기하지만, 전 세계 개발자를 초대하기로 한 Meta의 결정은 더 넓은 비전을 시사한다. 이는 주커버그의 회사를 단순한 플레이어가 아닌 조력자로 자리매김하여 글로벌 인재를 활용하여 성장하는 Llama 2 생태계에 기여하려는 움직임이다.
이 전략은 Google과 같은 거대 기술 기업과의 잠재적인 경쟁에 대비한 기민한 헤지 수단이 될 수도 있다. Llama 2의 잠재력을 탐구하는 사용자 수가 많기 때문에 성공적인 발전은 Meta의 다른 제품에 즉시 통합될 수 있다. 이 결정의 전체 영향은 시간이 지나야 밝혀질 것이다. 그러나 업계에 미치는 즉각적인 영향은 이미 널리 퍼져 있다.
사용자를 위한 장점과 함정
오픈 소스 기술의 공개 실험 측면을 통해 더 많은 조사가 가능해지며 사용자 커뮤니티가 공격 취약성을 포함하여 Llama 2의 강점과 약점을 평가할 수 있는 기회를 제공한다. 대중이 주의 깊게 관찰하면 LLM의 결함이 드러날 수 있으며 이에 대한 방어책 개발이 촉진될 수 있다.
단점은 악의적인 사용자가 이 기술을 악용할 수도 있기 때문에 이것이 "범죄자에게 칼을 건네주는 것"과 유사하다는 우려가 나타났다. 예를 들어, 이 기능은 사기꾼이 전화 사기에 대한 그럴듯한 자동 대화를 생성하는 대화 시스템을 구축하는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 오용 가능성으로 인해 일부 사람들은 기술 규제를 요구하게 되었다.
그러나 정확히 어떤 규칙이 고안되었는지, 누가 이 프로세스를 감독할 권한을 갖는지, 정확히 무엇이 어느 정도 조사가 필요한지, 모두 규제가 단순히 거대 기술 기업의 독점을 뒷받침하지 않도록 주의 깊은 계획이 필요하다.
진화하는 AI 개발 이야기에서 오픈 소스에 대한 논쟁은 기술 발전이 단순하거나 일 차원적인 경우가 거의 없다는 점을 상기시켜 준다. Meta의 결정이 미치는 영향은 앞으로 몇 년 동안 기술 세계 전체에 파급될 가능성이 높다. Llama 2는 아직 ChatGPT의 기능과 경쟁할 수는 없지만 다양한 혁신적인 제품 개발의 문을 열어준다.
Google도 어떻게 대응할 것인지에 대한 추측이 커지면서 정밀 조사를 받게 될 것이다. 오픈소스 문화가 번성하는 시대에 Google이 자체 릴리스를 통해 이를 따르는 것은 놀라운 일이 아니다.
"선을 위한 기술"이라는 용어는 우리의 삶에 긍정적인 영향을 미치기 위해 자원의 일부를 사용하는 기술 회사를 설명하는 일반적인 진언이 되었다. 그러나 궁극적으로 이 목표는 단지 소수의 기업이 참여해야 하는 것이 아니라 공유된 책임으로 남아 있다.
이는 또한 학계, 산업계, 그 이상 전반에 걸친 협력과 공동의 노력을 요구하는 목표이기도 하다. LLM 기술이 계속 발전함에 따라 위험도 높아지고 앞으로 나아갈 길에는 기회와 과제가 모두 담겨 있다.
이미지 출처: Shawn Suttle / Pixabay
