DEVOCEAN

개요

ㅇ 시간/장소: 8/11 우산사옥 8층 공유방

ㅇ 참석자: 박철현, 손석찬, 최홍석, 최윤석

ㅇ 특이사항 : A.Biz를 사용하여 회의내용 요약 진행

세부내용

LG안에서 갈고 닦은 비밀병기 세상 밖으로 — AI역량 총동원하고 B2B확장 노린다.

o 주요 모델/용어

     25년 7월 2일 "엑사오 생태계' 발표

     1) 엑사원 4.0 → 국내 최초의 하이브리드 AI

     2) 엑사원 4.0VL(Vision Language) →  멀티모달AI (메타의 라마4스카우트와의 모델 성능 비교에서 앞섰다고 함)

     3) 챗 엑사원 → 기업용 AI에이전트

     4) 엑사원 데이터 파운드리 플랫폼 → 고품질 데이터를 생산하는 AI공장으로 비정형 데이터를 학습할 수 있는 정형데이터로 변환하고 학습에 필요한 충분한 데이터를 확보하는 것을 도와준다고 함.

o. 기사 요약 (AI의 힘을 빌어)

LG AI연구원이 5년 동안 축적한 AI 역량을 바탕으로 ‘엑사원 생태계’를 발표하며, 국내 최초 하이브리드 AI ‘엑사원 4.0’을 공개했다. 이 시스템은 기존의 데이터를 넘어, 복잡한 기업 내부 데이터 및 다양한 외부 데이터를 융합해 분석하고 예측할 수 있는 것이 특징이다. 예를 들어 ‘엑사원 패스 2.0’은 폐암 환자의 조직 사진만으로 유전자 검사 없이 1분 만에 결과를 내놓는 AI로, 의료진이 빠르고 정확하게 암 여부를 진단할 수 있게 해준다.

하이브리드 AI는 사용자의 다양한 질문에 논리적으로 답변 생성 및 문제 해결이 가능하며, 단순 데이터 패턴 인식이 아니라 추론과 판단까지 스스로 수행한다. ‘엑사원 4.0 VL(Vision Language)’처럼 멀티모달 AI도 공개되어, 단순 텍스트뿐 아닌 이미지, 표, 차트 등 복합 정보를 동시에 이해하고 결과를 도출하는 능력을 선보였다. 예를 들어, 복잡한 그래프와 텍스트가 혼합된 문서에서 원하는 정보를 정확히 찾아낼 수 있다.

LG AI연구원은 AI의 강점을 기반으로 B2B 사업뿐만 아니라, 정부 소재 정책, 생산성 혁신 등 폭넓은 산업 분야에 AI를 적용할 계획이다. 특히 금융 분야에선 심층 데이터 분석, 제조·소재 분야에선 다양한 공정 현황 예측 등에 활용된다. 이번 발표에서 기업용 챗봇 ‘챗 엑사원’도 처음 대외 공개되어, 앞으로 폭넓은 활용이 기대된다.

하이브리드 AI와 멀티모달 AI 개념 및 예시

1. 하이브리드 AI란?

개념

• 하이브리드 AI(Hybrid AI)란 단일 인공지능 기법이 아닌 **여러 AI 방법론(예: 규칙 기반 시스템 + 기계학습 기법, 추론엔진 + 딥러닝 등)**을 결합해 문제를 푸는 AI입니다.

• 전통적인 Symbolic(기호 기반) AI의 논리적 추론/규칙과, 최근의 데이터 기반 신경망/딥러닝의 패턴 인식 능력을 융합합니다.

• 한마디로, 데이터 기반 학습 + 인간처럼 논리적으로 생각하는 추론(설명력)을 동시에 내는 모델입니다.

예시

• 자동차 자율주행 AI: 도로 규칙(기호적 지식 기반)과 실제 센서 데이터(머신러닝/딥러닝)를 동시에 이용해서 주행 판단.

• AI 챗봇: 단순 대화는 딥러닝으로, 복잡한 질의엔 추론엔진(예: 의료/법률 등) 활용.

• AlphaGo: 강화학습(딥러닝) + 몬테카를로 트리 탐색(논리적 탐색)의 결합.

2. 멀티모달 AI란?

개념

• 멀티모달 AI(Multimodal AI)는 서로 다른 종류의 데이터(모달리티)—즉, 텍스트·음성·이미지·동영상 등—를 동시에 이해/처리하는 인공지능입니다.

• 기존 모델이 한 종류(예: 텍스트만, 이미지 인식만)만 처리했다면, 멀티모달 AI는 여러 입력을 결합해서 더 풍부한 정보를 바탕으로 추론합니다.

예시

• ChatGPT-4, GPT-4o: 텍스트와 이미지를 모두 입력받아 이해하거나, 이미지를 바탕으로 설명/답변해줌.

• 구글 Gemini, Microsoft Kosmos 등: 텍스트, 이미지, 오디오(음성)까지 혼합적으로 처리.

• 자율주행차 센서융합 AI: 카메라(이미지), 라이다(거리), 음성(내부 인터페이스) 등 여러 센서 데이터를 결합해서 상황 인식.

• 비디오에서 사물/자막/음성까지 인식하는 AI도 멀티모달의 한 예입니다.

정리(비교)

• 하이브리드 AI = 여러 'AI 방식/알고리즘'의 조합

  (머신러닝+규칙기반, 딥러닝+추론 등)

• 멀티모달 AI = 여러 '입력 데이터 유형'의 통합

  (텍스트+그림+음성+비디오)

• 하이브리드와 멀티모달의 개념은 다르지만, 둘은 함께 쓰여 복잡한 문제를 더 잘 해결할 수도 있습니다.

AI 에이전트

https://www.youtube.com/watch?v=CC8S61qJjAE

1. AI 에이전트란 무엇인가?

기존의 AI는 질문에 답하거나 텍스트·이미지·음악을 생성하는 데에 머물렀다면,

AI 에이전트는 실제 ‘행동’하고 의사결정을 내리며 경제적 행위까지 수행하는 인공지능임.

여행, 부동산, 광고, 금융, 법률 등에서 사람의 역할을 완전 대체하거나 협업 가능.

예시: 사용자가 일본 여행을 원할 경우, AI 에이전트가 여행 계획, 항공/숙소 예약, 맛집 검색까지 직접 수행.

2. 기존 생성형 AI와의 차이점

기존: ChatGPT, Perplexity 등은 사용자가 질문 → AI가 응답 (정보 생성 또는 검색 기반).

에이전트 AI: 질문 → 검색·추론·계획 수립 → 다른 AI와 협업 → 행동 수행 (예: 주식 구매, 호텔 예약 등).

3. 경제와 직업에 미치는 영향

개발자 직군이 가장 큰 타격을 받고 있음. 미국에서는 최근 몇 년간 수십만 명 해고.

특히 고연봉 개발자 배출 대학(카네기멜론, 스탠포드, MIT 등) 졸업자들도 취업률 급감.

변호사, 연구개발자(R&D) 등도 AI 에이전트로 인해 자동화되고 있음.

예: AI 로펌(변호사 없이 운영), AI 기반 신약 개발 및 특허 작성.

4. AI 에이전트로 인한 일의 변화

1인 기업과 초소형 창업이 폭발적으로 증가 중.

예: 1인 창업으로 연매출 50억~100억 원 기업 다수 등장.

잡 플랫폼 형태로 AI 에이전트들이 서로 협업할 수 있도록 표준화(A2A, MCP 등).

5. 교육, 의료, 운송 등에서의 AI 역할 변화

교사는 지식을 일방적으로 전달하는 역할에서 코치, 상담자 역할로 전환될 것.

의사는 진단·처방은 AI가, 사람은 감정 교류·설명 중심의 역할로.

택시 기사는 자율주행으로 대체되지만, 일부는 관광 가이드 및 인간적 소통 수요로 생존 가능.

6. 일자리 감소 vs 근무 시간 단축

과거 산업혁명처럼 근무 시간은 줄고, 직업은 다양화될 것으로 예상.

단, 양극화 심화가 불가피함: AI 기술을 활용하는 소수는 매우 부유해지고, 대다수는 소득 감소.

7. 결론 및 전망

지적 노동의 자동화가 본격화되며 사회 전반의 구조가 급격히 재편 중.

“AI가 인간을 대체하는 게 아니라, 인간의 역할이 달라진다.”

예측 불가능한 신직업 등장 가능성 존재 (예: 유튜버처럼 기존에는 가치 없어 보이던 직업이 부각될 수도).

우리나라는 미국보다 3년정도 늦는다고 합니다. 그렇다면 현재 미국에서 벌어지고 있는 위와 같은 일들이 3년 후 우리나라에서, 우리 회사에서 벌어질 수 있다는 이야기일듯 합니다.

개발 자체에 역량을 향상시키는것도 중요하겠지만, 실제 도메인 지식과 그 도메인 안에서 살아남는게 더 중요할 것으로 생각되구요, 

그 도메인 안에서 AI를 활용해서 스마트하게 살아남는 법을 연구하는게 중요하다고 생각됩니다.

ㅇ 생성형 LLM 사용 사례 : University of Michigan MADS 수강에 사용 중

  - 링크 : https://chatgpt.com/share/68870305-45d0-8002-95aa-66d7aa79275c

  - 보통 강의를 듣고, 그 강의 내용에 따른 과제(주로 코딩. 또는 글쓰기 등등)를 진행합니다. 매 주 반복, 총 4주 반복

  - 강의 스크립트 복사해서 gpt한테 요약해서 설명해달라고 하고, 강의를 듣고, 이후 과제를 gpt와 함께 진행합니다.

강의 제목: AI와 언러닝 (Un-Learning)

https://youtube.com/watch?v=6g_1yh3_qKQ&si=9czIE32vI_oMrhMW

✔ 핵심 메시지

• AI 시대의 특징: AI 도구가 특정 자본이나 권력에 종속되지 않고, 거의 무료에 가깝게 모든 시장 참여자에게 공급되고 있다. 이로 인해 기회가 평등해진 시대가 도래했다는 점을 강조한다.

• 생존 전략: 기존 "노하우(Know-How)"보다는 "노와이(Know-Why)" 즉, 방법보다 이유, 배웠던 방식이 아닌 변화의 근본 이유를 파악하는 자세가 중요하다고 언급.

✔ 사회 초년생 및 일반인에게 주는 조언

• AI 도구 적극 활용: AI 등 새로운 기술, 도구가 빠르게 확산되는 시기에는, 변화에 저항하거나 두려워하기보다 적극적으로 받아들이고 써 보는 태도가 필요하다.

• 기존 관념에서 벗어나기: 기존의 지식이나 신념이 오히려 미래의 의사결정을 방해할 수 있으므로, *‘언러닝(unlearning)’*의 자세와 새로운 방향성에 대한 탐구심이 중요하다.

• 교육의 방향: 단순 기술 습득이 아닌, 본질적인 문제해결력, 윤리·사회과학 등 폭넓은 소양, 긴 생각(깊은 독서와 긴 사유)의 습관이 강조된다.

• 코딩에 대한 조언: 바이브 코딩(Vibe Coding: AI의 코드 생성 지원)에 익숙해져야 하지만, 기초 로직과 구조를 이해하는 프리트레이닝(기초학습)이 필수적이라고 조언했다. 경험이 없는 상태로 지시만 하는 것은 evaluator(평가자)로서 가치가 떨어진다.

• 사회 초년생의 위기와 기회: AI 시대에는 기존 산업 구조도 빠르게 변하므로, 주니어 일자리가 위축될 수 있다. 그러나 동시에 기성세대가 하지 못했던 ‘파괴적 혁신’의 기회도 주어지며, AI 도구를 자유롭게 활용할 수 있는 젊은 세대에게 창업·성장의 기회가 열려 있다고 보았다.

✔ 기업과 산업 전망

• 오토노머스 컴퍼니(Autonomous Company): AI를 활용해 사람 개입 최소화, 업무 자동화가 가능한 시대. 창업이나 조직에도 AI 자동화가 선택 아닌 필수로 자리 잡게 됨.

• 버티컬 통합 및 클로즈드루프 시스템: AI 시대에 살아남는 방법 중 하나로, 특정 분야(버티컬)에서 데이터의 선순환 구조(피드백 루프)를 가진 비즈니스 모델을 예로 들었다.

• AI 시대 한국의 기회: 한국 시장은 변화의 흐름을 빨리 받아들이는 소비자가 많아, AI 기반 B2C 응용 서비스 등에 특히 강점이 있다고 평가.

✔ 미래 전망 및 경고

• 이미 AGI(범용 인공지능)와 ASI(초지능)가 일부 분야(코딩 등)에서는 인간을 대체하고 있으나, AI는 여러 분야에서 점진적으로 도입되는 기간(트랜지션 기간)으로 봐야 한다.

• 향후 3년이 매우 중요한 변화의 ‘최후의 기회창(윈도우)’이 될 가능성이 높다고 강조.

• AI 시대에도 인간 고유의 가치 (예술, 창조, 스포츠 등)는 오히려 더 중요해질 것이며, 인간적인 요소(공감, 신뢰, 주도적 의지)가 더 부각될 수 있음을 시사.

✔ 요약:AI를 두려워하거나 회피하기보다, 적극적으로 탐구하고, 기존 틀(지식, 방법)을 ‘언러닝’하는 자세, 변화를 수용하는 태도, 그리고 깊이 있는 학습과 실질적 경험의 축적이 AI 시대 생존과 성장의 핵심임을 전한다. 변화는 위기와 기회가 항상 공존하며, 특히 AI 네이티브 세대에게는 새로운 ‘골드러시’가 올 수 있음을 강조한다.

• 생성형 LLM 사용 사례: 서부 챗봇 스토리 텔링

gpt-oss 출시

1. 개요

• gpt-oss는 OpenAI가 2019년 GPT-2 이후 처음 공개하는 오픈 웨이트(모델 파라미터 전체 공개) 언어 모델

• 2025년 8월 5일 발표

• 두 가지 버전

  • gpt-oss-120b: 약 117B 파라미터, 고성능

  • gpt-oss-20b: 약 21B 파라미터, 경량화

2. 라이선스 및 접근성

• Apache 2.0 라이선스 → 상업적 활용 가능, 자유로운 수정·재배포 가능

• 모델 배포 플랫폼

  • Hugging Face

  • AWS, Azure, Databricks, IBM watsonx.ai

  • 로컬 환경 실행 가능

3. 성능 및 하드웨어 요구사항

• gpt-oss-120b → OpenAI o4-mini급 성능

• gpt-oss-20b → o3-mini급 성능, 16 GB RAM 환경에서도 실행 가능

• Mixture-of-Experts(MoE) 구조 및 양자화 적용 → 효율적 연산·고속 추론 가능

4. 특징 & 안전성

• Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정 공개 가능 → 투명한 reasoning

• 툴 호출 및 에이전트 작업에 유리

• OpenAI Preparedness Framework 안전성 검증 완료

  • 생물·화학·사이버 위험 분야: High 능력 수준 도달 안 함

• Instruction hierarchy로 안전한 시스템 메시지 설계 가능

  • 다만 fact-based QA에서는 o4-mini 대비 정확도↓, 환각률↑

5. 의의

• OpenAI가 닫힌 API 전략에서 벗어나 커뮤니티 중심 오픈 모델 제공

•  로컬 구동·확장 가능 → 비용 절감 & 프라이버시 보장

참고. Benchmark

참고. 양자화

• 정의

  대규모 언어 모델(LLM)의 모델 파라미터(가중치)와 연산을 더 적은 비트(bit)로 표현해 메모리 사용량을 줄이고, 추론 속도를 높이는 기술.

• 목적

  1. 모델 크기 축소 → 저장 공간 절감

  2. 추론 속도 향상 → CPU·GPU·NPU 등 하드웨어 효율 증가

  3. 전력 소모 절감 → 엣지 디바이스·모바일 환경에서도 LLM 구동 가능

• 원리

  모델의 FP32(32비트 부동소수점) 가중치를 정수(INT8, INT4 등) 또는 저비트 부동소수점(FP16, BF16 등)으로 변환하여 연산.

• gpt-oss에서 사용한 MXFP4

  
  

• 
  

참고. MoE

• 정의

  Mixture of Experts는 하나의 거대한 모델 대신 **여러 개의 전문 모델(Expert)**을 준비하고, 입력에 따라 일부만 활성화해 처리하는 구조.

• 핵심 아이디어

  • 모든 파라미터를 매번 사용하는 대신, 필요한 전문가만 선택적으로 활성화

  • 연산량 줄이면서도 파라미터 수를 크게 늘릴 수 있음

• 목적

  1. 성능 향상 → 각 Expert가 특화된 영역 담당

  2. 효율성 확보 → 전체 파라미터 수는 많아도, 추론 시 연산량은 제한적

  3. 확장성 → 모델 규모를 메모리 한계 이상으로 키울 수 있음

gpt-oss : local 사용

gpt-oss 사용: LM Studio

gpt-oss 사용: ollama GUI

gpt-oss 사용: ollama api

AI코딩 Tool

Claude Code

• 특징: Anthropic에서 개발한 AI 코딩 보조 도구로, 터미널 기반 개발환경과의 통합이 강력하며, 코드 작성·리팩토링·디버깅·문서화·테스트 코드 자동 생성 등 다양한 개발 업무를 지원합니다. 특히 명령어 기반 자동화, Git 워크플로 관리, 에러 분석 등 실무 개발자에게 특화된 기능이 많습니다.

• 언어 지원: 공식적으로 한국어 포함 다양한 언어를 지원하며, 한글에 최적화된 입력 패널이나 VSCode 확장 프로그램(예: Claude Code Assistant Korean)도 등장해 국내 사용자도 어렵지 않게 쓸 수 있습니다.

• 인기도/사용자 수: 2025년 들어 Anthropic의 전략 변화(타사 API 제한 등)와 더불어 개발자들의 관심이 급증, "빠르게 떠오르는 터미널 기반 AI코딩툴"이라는 평가를 받고 있습니다. 특히 실무 개발자, 데이터 엔지니어, 파워유저 사이에서 각광받고 있습니다. 최근 열린 'Code with Claude' 컨퍼런스, 활발한 커뮤니티, 국내 포럼·가이드문서 등도 이를 뒷받침합니다.

Cursor

• 특징: 독립형 AI 코드 에디터로, VSCode와 유사한 인터페이스에 AI 코어가 깊게 결합된 것이 가장 큰 강점입니다. 코드 전체 맥락 이해, 자연어 쿼리, 자동완성, 다중파일 변경, 테스트 코드/문서 자동화까지 다양한 고급 기능을 갖추고 있습니다.

• 모델 및 확장성: OpenAI, Claude, Gemini 등 다양한 LLM(대형 언어 모델)과 연결이 가능하며, API키 직접입력 방식도 지원해서 사용자가 선호하는 AI 엔진을 직접 쓸 수 있습니다.

• 인기도/사용자 수: 2025년 통계 기준으로 전세계 700만 개발자 이상이 회원으로 등록했으며, 실리콘밸리 스타트업·대기업 프로 개발자, 오픈소스 커뮤니티에서 적극적으로 활용 중입니다. 커서가 깔끔하고 빠른 자동완성, 가벼운 설치, 무료 플랜 지원 등 덕분에 ‘체감 속도’와 ‘생산성’ 면에서 높은 평을 받고 있습니다.

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