[KJtimes=김승훈 기자]삼성전자가 8일 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 ‘삼성 AI 포럼 2023’ 둘째 날 행사를 개최했다.

삼성리서치에서 주관한 이날 포럼에는 삼성전자의 AI 연구 인력뿐만 아니라, AI 기술 교류를 위해 학계 및 업계 AI 전문가 150여 명이 참석했다.

삼성전자는 2017년부터 매년 SAIT와 삼성리서치 주관으로 ‘삼성 AI포럼’을 개최하며 AI 핵심기술 발전 방향과 혁신을 논의하고 AI 리더십을 강화하고 있다.

한 자리에 모인 AI 전문가들은 전 세계적인 화두가 되고 있는 생성형 AI 기술의 발전 방향을 논의하고 관련 기술에 대한 최신 동향을 공유했다.

또한, AI 기술에 대한 논의뿐만 아니라 생성형 AI 기술이 발전하면서 인간의 삶이 어떻게 변화할 지에 대한 심도 깊은 논의도 진행했다.

이번 포럼에서는 삼성리서치에서 개발한 생성형 AI 모델 ‘삼성 가우스(Samsung Gauss)’가 처음으로 공개되어 많은 관심을 받았다.

삼성전자는 ‘삼성 가우스’를 활용해 회사 내 업무 혁신을 추진하고 나아가 사람들의 일상에 새로운 경험을 제공하기 위해 생성형 AI 기술을 발전시킬 계획이다.

‘삼성 가우스’는 정규분포 이론을 정립한 천재 수학자 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)로부터 영감을 얻은 생성형 AI 모델로, 삼성이 추구하는 생성형 AI의 무한한 가능성을 의미한다.

삼성 가우스는 머신 러닝 기술을 기반으로 ▲텍스트를 생성하는 언어 모델(Samsung Gauss Language) ▲코드를 생성하는 코드 모델(Samsung Gauss Code) ▲이미지를 생성하는 이미지 모델(Samsung Gauss Image) 등 3가지 모델로 구성되어 있다.

언어 모델은 클라우드(Cloud)와 온디바이스(On-device)를 위한 다양한 모델들로 이루어져 있다. ▲메일 작성 ▲문서 요약 ▲번역 등 업무를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있게 해주며 기기를 더욱 스마트하게 제어하여 소비자 경험을 향상시킬 수 있다.

코드 모델을 기반으로 개발된 AI 코딩 어시스턴트 ‘코드아이(code.i)’는 사내 소프트웨어 개발에 최적화되어 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 도와준다. 또, 대화형 인터페이스를 통해 코드 설명이나 테스트 케이스 생성 등의 서비스를 제공한다.

이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고 기존 이미지를 원하는 대로 바꿀 수 있도록 도와준다. 또한, 저해상도 이미지의 고해상도 전환도 쉽게 가능해진다.

또한 ‘삼성 가우스’를 활용한 온디바이스 AI 기술도 소개했다.

삼성리서치가 개발한 다양한 온디바이스 AI 기술이 탑재된 제품을 사용할 경우 소비자들은 개인정보 전송없이 ▲기기 제어 ▲문장 요약 ▲문법 교정 등을 더 쉽고 편리하게 이용할 수 있다.

삼성전자는 이러한 생성형 AI 모델들을 다양한 제품에 단계적으로 탑재할 계획이다.

삼성리서치 글로벌AI센터 김대현 부센터장(부사장)은 환영사를 통해 “생성형 AI 관련 연구를 지속적으로 지원하고 업계와 학계 리더들과 협력하며 함께 성장할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

또 “삼성전자는 AI 기술 개발뿐만 아니라 AI 활용시 보안 및 안전성을 확보하기 위해 ‘AI 윤리 원칙’을 정해 이를 준수하기 위해 노력하고 있다”며, “삼성전자는 생성형 AI에 대한 지속적 연구를 통해 소비자의 경험 가치를 높여 나갈 계획”이라고 강조했다.

한편, 삼성 AI 포럼에 참석한 강연자들은 다양한 연구 성과를 참석자들과 공유했다.

‘생각의 사슬(Chain-of-Thought)’ 논문의 저자이기도 한 오픈AI(OpenAI)의 제이슨 웨이(Jason Wei) 연구원은 ‘대규모 언어 모델 르네상스의 새로운 패러다임(New Paradigms in the Large Language Model Renaissance)’을 주제로 대규모 언어 모델로 인한 패러다임 변화와 그것이 AI 분야를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 강연했다.

또 ▲대규모 언어 모델의 특징과 앞으로의 발전 방향(오픈AI 정형원) ▲‘멀티 모달(Multi-modal) 대화형 AI’(고려대 서홍석 교수) ▲생성형 AI 활용한 효율적인 코드 생성 기술(서울대 황승원 교수 연구실) ▲고밀도 2D-3D 실내 예측(서울대 김건희 교수 연구실) ▲언어 모델 평가 방법(KAIST 서민준 교수 연구실) ▲긴 맥락을 이해해 영상을 생성하는 ‘텍스트 투 이미지(Text-to-image)’ 생성 기술(연세대 최종현 교수 연구실) 등 생성형 AI의 현황과 향후 연구 방향에 대해서 공유했다.