ChatGPT 사용자 2억명 돌파, AI 기술 활용과 sLLM 솔루션

지난 8월, 오픈AI는 ChatGPT의 주간 활성 이용자 수가 2억 명을 넘어섰다고 발표했습니다. GPT-4o mini가 올해 7월 출시된 이후 자동화 API 사용량 또한 기존에 비해 2배 증가했습니다. 이는 많은 사람과 조직이 ChatGPT를 사용하고 있으며 생성형 AI의 활용이 일상이 됐다는 의미입니다.

 

또 오픈AI는 글로벌 500대 기업 가운데 92%가 ChatGPT를 사용하고 있다고 밝혔습니다. 이처럼 ChatGPT가 점점 더 많은 사람들에게 유용한 도구로서 자리 잡고 있지만, 동시에 전 세계적으로 우려의 목소리도 나오고 있습니다. 안전성과 윤리에 대한 문제가 꾸준히 제기되고 있으며, 늘어나는 사용자에 비해 보안 대책이 미비해 해킹과 정보 유출에 대한 위험성도 증가하고 있죠.

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주간 사용자 2억명을 넘어선 ChatGPT

 

그렇다면 우리나라 기업 및 기관의 AI 활용 현황은 어떨까요?

산업통상자원부(이하 산업부)에서 500개 기업을 대상으로 진행한 AI 활용 실태조사 결과, 우리나라 기업의 대부분이 AI의 필요성을 체감하고 있다고 답변했지만, 실제 활용률은 30% 내외인 것으로 나타났습니다. 21년 조사보다 2배 이상 상승했으나, 해외에 비교하면 생각보다(?) 낮은 수준으로 보여집니다.

 

특히 제조업, 중소기업 등에서 AI 활용에 어려움을 겪고 있는 상황인데요. 이들은 현재 AI 기술을 활용하지 않는 가장 큰 이유로 ‘기술 및 IT 인프라의 부족’을 꼽았고, AI 기술 활용과 확대를 위해 국가적 차원에서 AI 분야 투자 및 지원, AI 인프라 구축이 필요하다고 답했습니다.

 

 

출처 : 산업부

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이런 배경 속에서, 지난 28일 산업부는 AI 활용 촉진을 위한 AI 산업 정책위원회를 개최하고 <AI 표준화 전략 로드맵>을 발표했습니다. AI 시대에 접어들면서 다양한 산업군의 경쟁력을 확보하기 위해 AI 투자환경 및 제도를 마련하는 것이 이번 위원회와 로드맵의 목표였습니다. 그래서 산업부는 지난해부터 꾸준히 AI 표준화 포럼, 간담회 등 의견 수렴을 진행해 대략적인 로드맵을 구상해 왔습니다.

 

<AI 표준화 전략 로드맵>에 대해 간단히 설명 드려볼까 하는데요.

첫째, AI 국제표준 17종의 개발 추진입니다. AI 생성 모델의 안전성 평가 표준, AI 경량화 모델링 등 글로벌 시장에서 요구하는 기술 표준을 개발할 계획이라 발표했습니다.

둘째, 산업 내재화 지원에 필요한 국가표준 30종 보급입니다. 국내 기업이 AI를 개발하거나 업무 도입에 활용 및 참고하기 위한 AI 윤리 가이드라인, AI 경영시스템(ISO/IEC 42001) 등 국가 표준을 보급할 예정입니다.

셋째, AI 표준화 기반 조성을 위한 산업 AI 표준화 포럼 확대 운영입니다. 다양한 산업군에서 AI 활용을 적극 유도하고 표준 개발을 전반적으로 지원할 계획입니다.

 

산업 AI 활용 촉진을 위한 전략 로드맵

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즉, AI 개발과 활용을 위한 국가적 투자 환경 및 제도를 마련해 AI의 산업 활용을 촉진시키겠다는 목표를 담고 있습니다. AI가 나날이 발전하면서, 조직에서는 산업경쟁력 확보와 기술 혁신을 위해 AI 활용이 필수가 됐습니다. 산업부에서 이를 인지하고 국가적으로 지원한다는 것이죠.

 

이처럼 조직의 AI 활용은 점점 더 증가할 것으로 예상됩니다. 누구나 쉽게 사용할 수 있는 ChatGPT, Gemini 등 Public AI가 하루가 다르게 발전하고 있죠. 하지만 접근이 편리한 만큼 중요 정보 유출과 같은 안정성 문제에 항상 노출돼 있습니다. 이러한 위험성으로 인한 이슈가 꾸준히 발생하기 때문에 많은 조직에서 쉽사리 Public AI를 활용하기 어려운 상황입니다.

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다양한 산업군에 데이터를 학습할 수 있는 Ellm

 

기업 및 기관에서는 AI를 통한 정보 유출 위험성을 최소화하면서, 업무생산성을 높이고 산업경쟁력을 확보하기 위해 각 조직과 산업군에 특화된 Private AI를 구축해야 합니다. Fasoo Enterprise LLM (이하 Ellm, 엘름)이 그 대표적인 예시인데요. 엘름은 온프레미스 구축이 가능한 sLLM으로, 정보 유출을 방지하면서 조직에 특화된 AI를 활용할 수 있습니다. 특정 도메인이나 산업에 특화된 내부 데이터를 학습함으로써 환각 현상을 최소화하며, 정확도 높고 신뢰할 수 있는 결과물을 생성합니다.

 

또, 엘름의 아키텍처에서 중추 역할을 하는 Ellm CX는 목적에 맞춰 구축된 복수의 sLLM과 Public LLM, Vector DB를 연결해 문맥에 맞는 적절한 답변을 도출하도록 설계됐습니다. 기존 보안 솔루션의 세부 정책 설정과 연동 가능하고, 사용자 별 LLM 사용 이력을 모니터링할 수 있어 안전하고 효율적으로 AI를 활용할 수 있습니다.

 

파수 기업형 Private LLM | Fasoo Private AI (sLLM)

Public AI를 확용하기 전 보안 대책은 필수입니다!

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물론 비용이나 규모 문제 등 다양한 상황으로 Private AI를 도입하기 어려운 조직이 존재하기도 합니다. 그렇다고 Public AI를 그대로 활용하자니, 앞서 말씀드렸던 정보 자산 및 민감 정보 유출의 문제로 고민이 되죠.

 

Fasoo AI Radar DLP (이하 AI-R DLP)는 패턴 매칭과 딥러닝 방식을 활용해 Public AI 내 입력되는 민감 정보를 식별, 차단하는 생성형 AI 정보 유출 방지 솔루션입니다. 특정 IP, ID, 데이터, 개인정보, URL 등 세부 차단 정책을 설정할 수 있고, 후처리 정책 적용 및 데이터 모니터링을 통해 민감 정보와 데이터를 안전하게 관리할 수 있습니다.

 

파수 생성형 AI 정보유출방지 | Fasoo AI-R DLP, AI-Ready Security

 

정리하자면, 가장 안전하고 효과적인 AI는 각 조직의 목적에 맞게 구축된 Private AI이고, 비교적 간편한 Public AI를 활용하고자 한다면, 반드시 보안 대책이 마련돼 있어야 합니다.

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기업 및 기관의 AI 활용은 경쟁력 확보를 위한 최선의 길입니다. 그렇기에 파수도 AI 분야를 연구 및 개발해 왔고, 현재는 본격적으로 고객분들의 안전하고 편리한 AI 활용을 지원하고 있습니다.

 

Public AI 활용? Private AI 구축?

GenAI 관련 고민이 있으시다면 언제든 파수에게 연락해 주시기 바랍니다! 다가온 AI 시대, 파수가 엘름, AI-R DLP를 통해 안전한 AI 활용 환경 구축을 도와드리겠습니다.

 

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