<코엑스 국제인공지능대전 박람회 : 개인적으로 느낀 점>

방문 : 2024년 05월 01일 10:00 ~ 17:00
장소 : 코엑스

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같이 AI 공부하는 스터디원들과 함께 국제 인공지능 대전 박람회 방문!
각종 AI 회사들의 기술들을 엿보고 올 수 있던 좋은 기회였다.
 
회사들이 현재 어떤 기술들을 개발중인가 둘러본 결과 전반적으로 거의 대부분의 회사가 LLM 을 이용하여 서비스를 개발하고 있었고 그 서비스마저 서로 다 유사했다. 독창성 보다는 보다 나은 성능을 내는 것이 현 산업의 추세인건지 확실하진 않지만 받은 인상은 비슷비슷 했다.
 
LLM API 를 따와서 파인튜닝 하거나 기업 기밀 유지하기 위해 뭔갈 추가하거나 산업 특화를 시키거나 하는 등 기업 맞춤형 서비스를 제공하는 기술들이 많은 느낌이었다. 개인 비서 서비스도 있었고, 기존에 관심있는 키워드를 저장해두고 검색하면 LLM 활용해서 요약해주는 서비스도 있었고, 스크립트 넣으면 학습된 입모양과 함께 아나운서가 아나운싱 해주는 그런 기술도 많았다.
 
단순한 챗봇 형태에서 벗어나서 아바타 이미지와 함께 STT 및 TTS 로 대화하는 서비스도 요즘 많이 나오는 듯 싶다.
한 기업에서 체험해볼 수 있게 해뒀길래 팀원들이랑 다양한 질문 던지고 사투리로도 질문 던져봤는데 아직 사투리는 거의 대부분 인식 못함.. 근데 정말 신기한건 입모양 학습이 꽤나 잘 된건지 너무 자연스러워서 이질감이 느껴지지 않았다.
관련해서 다른 기업은 입모양이 너무 부자연스러워서 딱 봐도 AI인게 티 났는데, 결국 이런 부분들에서도 독창성 보다는 성능의 대결인것 같기도 하고.. 근데 또 어쩌면 이 산업의 가장 기초가 되는 부분들에 대한 기술들이라 비슷할 수 밖에 없기도 하다. 
 
거의 80프로 정도가(우리가 둘러본 기업 기준) 위와 관련한 기술들을 소개했고, 그 외에는 사고를 방지하거나 군중 수를 세거나 모션을 인식하는 객체 인식 분야도 종종 보였다. STT 관련하여 다글로 회사도 왔는데, 개인적으로 너무 잘 사용중이라 가서 여러가지 이야기를 나누고 왔다. 소비자의 목소리를 꽤나 많이 듣고 개선하기 위해 노력중이라는게 느껴졌고, 개인적으로 응원중,, 최근 삼성이 스마트폰에 STT 기본으로 탑재시켜버려서 살아남으려면 사용자를 구체화시켜 아예 해당 사용자 특화 서비스로 가야하지 않을까 하는 생각도 든다. 팀원들끼리 얘기 나눴을 땐, 아예 대학생들이 많이 사용하는 커뮤니티 어플 에브리타임과 같이 결부해서 뭔갈 하면 좋지 않을까 하는 얘기도 나눴다.
 
음성 회사 관련해서도 회사 2개정도 둘러봤는데 성능이 굉장히 뛰어났다. 아쉽게도 B2B 서비스라 개인 고객에게는 제공하지 않았지만 빠르게 말하거나 조금 틀리게 말해도 띄어쓰기 정확하고 문맥을 고려해 문장을 수정해서 입력받고 적절히 TEXT 로 변환한다. 사실 성능이 정확히 얼마나 뛰어난건지 감이 크게 오지 않았는데, 같이 갔던 한 팀원이 음성관련 프로젝트를 했던 경험이 있어서 성능 개선이 얼마나 힘들었는지에 관한 썰과 함께 이 정도면 성능이 정말 뛰어난거라고 얘기해줬다.
 
데이터 분석을 자동으로 해주는 회사도 많았다. 아무래도 관련 과를 전공하고 공부를 진행하고 있어서 그런지 경각심이 많이 생겼다. 데이터 분석하고 인사이트를 뽑아내는 과정은 고유한 영역일 거라 생각한 것은 매우 큰 오판! 날것의 데이터를 넣으면 알아서 분석하고 차트로 정리해주는 서비스들을 보면서 제일 많이 했던 말이 나,, 뭐먹고 살지? 였다는...^_^!
여러 특강을 듣고 이 행사를 참여하며 내린 결론은 도메인 지식과 기술을 결합하는 방향으로 공부를 해나가야 하지 않을까 하는 생각...!
 
둘러본 반도체 관련 회사들에선 불량 데이터가 적은 관계로 발생하는 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 데이터를 증강하는 기술이나, 하드웨어 하나를 만드는 데 영향을 미치는 변수들을 분석하여 비율로 나타내는 등의 기술을 구경할 수 있었다.
 

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전반적인 산업의 흐름을 알 수 있던 행사였다. 물론 회사들의 사이즈를 고려하여 적절히 흐름을 읽어야 하겠지만, 어떻게 보면 가장 발빠르게 최신 기술을 적용하여 계속 기술을 발전시키는 회사들이기에, 실제의 앞으로의 먹거리와 앞으로의 기술의 방향을 확인할 수 있었던 시간이었다.