생성형 인공지능(AI) 서비스는 ‘챗GPT’(AI 챗봇)나 ‘미드저니’(이미지 생성 AI) 등을 통해 대중에 친숙해진 나머지, 자칫 채팅이나 그림 그려주는 가벼운 서비스 정도로 인식되기 쉽다. 하지만 국내에서도 생성 AI를 전문가들이 활용할 수 있도록 고도화한 서비스가 속속 공개되고 있다.

LG AI연구원이 19일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 소개한 ‘엑사원 디스커버리’는 화학·바이오 분야 발전을 앞당길 신소재·신물질·신약 개발 플랫폼이다. AI를 활용한 신약개발은 개발기간을 줄이고 비용을 낮춰 수조원 대 신약 개발 투자 능력을 갖춘 글로벌 ‘빅파마’와의 격차를 줄일 수 있다. 제약바이오 산업의 ‘힘의 논리’를 바꿀 수 있는 힘을 가진 AI 신약 개발에 국내 업계가 집중하는 이유다.

엑사원 디스커버리는 이미지와 언어 등 여러 정보를 동시에 처리하는 멀티모달 AI 기술을 활용, 전문 문헌의 텍스트와 분자 구조, 수식, 차트, 테이블, 이미지 등까지 데이터베이스화하는 기술을 적용했다. 연구원은 엑사원 디스커버리로 AI와 대화하며 전문 문헌을 검토하고, 소재 구조 설계, 소재 합성 예측이 가능해 40개월이 걸리는 연구개발을 5개월로 단축할 수 있을 것으로 예상했다.

앞서 카카오브레인 AI신약연구팀은 단백질 구조 예측 프레임워크 ‘솔벤트’를 공개했다. 솔벤트는 글로벌 기업의 단백질 구조 예측 AI보다 최소 3배 이상 빠른 속도로 단백질 구조를 예측할 수 있다.

디스커버리, 연구개발 기간 8분의 1로 단축
유니버스, 전문 문헌 바탕 근거있는 답변만
아틀리에, 디자이너가 활용 가능 서비스
엑사원2.0 기존 모델 성능에 비용 78% 절감이날 ‘AI 토크 콘서트’를 연 LG AI연구원의 배경훈 원장은 공개된 플랫폼들에 관해 “LG 계열사, 전문 파트너사 중심으로 실질적인 산업현장에서 사례를 만드는 데 집중하고 있다”고 설명했다. 일반인이 아닌 전문 분야 종사자들이 엑사원 2.0을 통해 더 빠르고 편리하게 각 분야에 특화된 ‘전문가 AI’를 사용할 수 있도록 개발했다는 얘기다.

‘엑사원 유니버스’는 전문가의 지식 생산·소비를 위해 만들어진 대화형 AI 플랫폼이다. 일반인이 사용하는 AI 챗봇은 실제 사람처럼 말할 수 있는 능력에 개발 초점이 맞춰져, 거짓도 사실인 것처럼 말하는 환각(할루시네이션) 현상이 자주 일어난다. 이는 초거대 언어 모델의 고질적인 맹점으로, AI가 표출한 결과를 신뢰하기 어렵게 만든다. 이에 반해 엑사원 유니버스는 전문성이 필요한 분야 질문에 대해 근거에 기반한 정확한 답변을 생성한다. 사전 학습한 데이터는 물론 각 분야 최신 전문 데이터까지 포함해 근거를 찾아내며 추론한 답변을 제시한다.‘엑사원 아틀리에’는 그룹 내외부 전문 디자이너를 대상으로 서비스를 준비 중이다. 창의적 발상을 돕는 엑사원 아틀리에는 이미지를 언어로 표현하고 언어를 이미지로 시각화하는 멀티모달 AI 플랫폼이다. 단순 이미지 생성·설명이 아니라, 마케팅 문구나 동화 같이 창의적인 글쓰기도 가능하다.

2021년 12월 처음 선보인 초거대 AI 엑사원에서 한 단계 진화한 엑사원 2.0은 파트너십을 통해 확보한 특허와 논문 등 전문 문헌 약 4500만건과 이미지 3억 5000만장을 학습했다. 특히 초거대 AI의 고비용 문제를 해결하기 위해 멀티모달 모델 경량화에 초점을 맞췄다.

LG AI연구원에 따르면 엑사원 2.0의 언어 모델은 기존 모델과 같은 성능을 유지하면서도 추론 처리 시간은 25% 단축하고 메모리 사용량은 70% 줄여 비용을 약 78% 절감했다. 멀티모달 모델은 이미지 생성 품질을 높이기 위해 기존 모델보다 메모리 사용량이 2배 늘어났지만 추론 처리 시간을 83% 단축해 비용은 약 66% 절감했다.

연구원은 엑사원을 활용해 상용화한 대표 사례인 LG전자 AI 컨택센터(AICC)도 하반기 중 정식 서비스로 전환하고, 내년부터 영어권 국가로도 운영을 확대할 계획이다. 배 원장은 “LG는 국내에서 유일하게 이중 언어 모델과 양방향 멀티모달 모델을 모두 상용화한 기업”이라면서 “세상의 지식을 이해하고 발견하는 상위 1%의 전문가 AI를 개발하고 있다”고 말했다.