
“기업 내 AI 연구소는 기술뿐 아니라 현장 적용이나 데이터 해석력도 중요합니다. 변화에 대한 호기심까지 갖추었다면 당신이 바로 AI 인재!”
CTO D&A연구소 언어AI LAB
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질문 언어AI LAB은 어떤 조직인가요?
AI 조직은 크게 AI를 현장에 적용하는 ‘사업 조직’과 AI의 현장 적용 가능성을 중점적으로 검토하는 ‘연구 조직’으로 구성되어 있습니다. AI 연구 부문은 언어, 비전(시각), 데이터, 엔지니어링으로 나뉘는데, 저는 AI컨택센터나 챗봇 등의 기술을 고도화하는 언어AI LAB의 팀장을 맡고 있습니다.
저희 팀은 인간의 말을 더 잘 알아듣도록 하는 AI를 연구&개발하고 있습니다. 그동안은 프로그래밍 언어를 통해서 코드와 규칙을 만들어 기계와 소통해야 했다면, 이제는 사람이 의사소통하는 언어 그대로 기계가 상황을 인식하고 답변을 할 수 있게 되는 것이죠.
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질문 우리가 흔히 접하는 챗봇 서비스도 AI인가요?
정해진 질문에 자동으로 응답하는 단순 프로그래밍 챗봇이 있는 반면, 딥러닝 알고리즘을 적용한 고도화된 챗봇도 있습니다. 정해진 질문 외에 훨씬 다양한 예문을 처리하고, 사투리나 오타, 채팅 언어도 인식할 수 있습니다. 자연어로 질문하면 상담사처럼 매뉴얼에 있는 답변을 찾아 대답해 주는 것이죠.
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질문 기억에 남는 프로젝트는?
AI를 학습시키기 위한 교과서 격인 한국어 표준데이터 ‘코쿼드(KorQuAD:Korean Question Answering Dataset)’를 제작해 누구나 활용할 수 있게 공개한 적이 있습니다. AI 모델을 개발할 때는 데이터셋의 기준을 공개해야 하는데, 국내에서는 오픈된 한국어 데이터셋이 없어서 AI 기술을 검증할 수 있는 객관적 평가가 어려웠어요. 2018년 LG CNS가 처음으로 AI 질문 답변을 위한 데이터셋을 제작하고 공개함으로써 한국어 자연어 학습 연구의 장이 마련되었습니다. KorQuAD 사이트에서는 모델들의 성적표라 할 수 있는 리더보드를 통해 누구나 자신이 학습한 AI 모델을 제출하고, 공정한 기준으로 객관적 수준을 평가해볼 수 있게 되었습니다.
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질문 AI 연구자가 갖춰야 할 요건이 있다면?
최근의 언어 AI는 대부분 트랜스포머 모델을 사용하고 있어서, 이를 이해하고 다룰 수 있다면 큰 도움이 됩니다. 또한 앞으로는 점점 규모가 큰 ‘초거대 AI’의 보편화가 예상되기 때문에 이런 특징과 향후 동향에 관심을 가진 분이면 더할 나위 없겠죠.
그리고 기술 트렌드에 대한 호기심, 그리고 프로그래밍을 빠르게 구현할 수 있는 신속성을 가져야 합니다. 과장되게 표현하면 일주일 휴가 다녀오면 이미 과거의 기술이 되어버리는 분야이므로, 전공자가 아니더라도 호기심 많고 스스로 내재화해 빠르게 적용하는 사람이라면 환영합니다. 누구에게나 낯선 신기술 분야이니만큼 도전 기회도 공평하게 열려 있는 셈입니다.