SDF 다이어리

제가 고등학교 때 만들었던 ‘한국청소년학술대회’라는 청년들을 위한 콘퍼런스가 있는데, 13개국에서 3천 명 정도의 참가자들이 오는 국제 콘퍼런스를 학생 주도로 열었던 거였어요. 저는 어렸을 때부터 ‘표현의 병목’ 때문에 사람들의 사고 확장이 제한된다고 믿었던 사람입니다. 무슨 말이냐 하면, 사람들이 생각하는 것에 비해 글이나 말로 표현하는 능력이 계속 병목으로 작용한다, 그래서 글쓰기를 도와주거나 말 할 기회들을 많이 주면 오히려 그 사람만이 할 수 있는 창의적 사고들이 더 확장될 수 있다고 믿었던 사람이고, 그 믿음에 함께 해줬던 분들이 콘퍼런스를 같이 열었던 것이에요. 청소년들이 오면 창의적인 생각들이 많이 만들어지고, 발표되고, 또 더 확장되고 그런 경험들을 2박3일씩하고 갔던 그런 콘퍼런스였습니다.

그런데 코로나19 이후에는 당연하게도 오프라인 대회는 못하게 됐고, 그걸 취소하는 과정에서 당시에 한 1억 원 정도 환불금이 생겼거든요. 그걸 갚아나가야 되고, 또 온라인으로 콘퍼런스를 전환하는 과정에 기술을 더하면 훨씬 더 큰 임팩트를 낼 수 있겠구나 느꼈고요. 그때가 GPT2나 GPT3가 나오고 있던 시점이었어요. 당시 모델은 지금만큼 뛰어나지는 않았거든요, 쓰려면 상당히 좀 어려웠고요. 그럼에도 이 기술이 갖고 있는 가치가 결국 사람의 표현이나 사람의 생각을 구현하는 데 도움을 많이 줄 수 있는 기술이라고 생각했고, 이 기술이면 우리가 추구했던 ‘사람만이 할 수 있는 창의성 확장’에 큰 도움이 되겠다고 생각해서 아직까지 미숙한 기술이지만 믿고 준비했던 게 기술을 빨리 도입하고 상용화할 수 있던 게 아니었을까 생각합니다.

두 가지 관점에서 뤼튼의 강점이 있다고 보고 있습니다. 첫 번째는 기술을 대하는 회사의 태도나 제품을 만드는 태도 자체가 조금 다르다고 보고 있어요. 저희는 사실 AI 기술의 완성도, 또는 위대함 이런 것들을 유저한테 강조하기보다는 훨씬 더 편리한 사용성, 그리고 진짜 내 삶에서 어떤 유스 케이스(사용 사례, Use Case)로 쓸 수 있는지에 대한 직관적인 가치 전달에 집중을 많이 하고요.

그럴 수 있었던 건 사실 이러한 기술 자체를 인터페이스(Interface)[1]의 전환으로 보고 있었거든요. 과거 PC, 인터넷, 모바일 때 다른 기술과 그 기술이 달랐던 건 사람과 기계가 소통하는 방식 자체를 송두리째 바꾸는 순간들이었기 때문이에요. 단순히 유용한 애플리케이션으로 끝나는 게 아니라 사람들의 삶을 바꿀 수 있는 서비스들이 나왔다고 보고 있는데, 그런 관점에서 서비스를 준비하고, 그런 관점에서 전면 무료로 서비스를 제공하고 있는 것이기도 하고요.

또 한편으로는 우리의 관점을 구현할 수 있는 기술력들이 따라오기 때문이라고 보고 있습니다. 저희가 기술력이라고 하는 것은 챗GPT 같은 AI 초거대 모델을 만들겠다가 아니고, 초거대 모델들과 일상의 서비스들을 연결하고, 초거대 모델들이 정말 많아지고 있는데 모든 모델들을 한 곳에 모으고 컨트롤하고 관제하는 모델 오케스트레이션(Orchestration)[2] 기술, 이 영역만큼은 글로벌 경쟁력을 갖추고 있다고 생각하고 있습니다.

생성AI 자체는 우리가 네이버나 카카오톡을 무료로 쓰는 것처럼 점점 더 저렴해지고 무료로 충분히 제공 가능한 영역이라고 봅니다. 그걸 위해서 저희도 기술적으로 모델을 더 최적화해서 쓰는 방법들이나 경량화 된 모델을 일정 부분에서 쓰는 방식을 연구 개발하고 있고요. 무엇보다 제가 창업하고 지금까지 2년 사이에 GPT3 비용이 40분의 1 수준으로 줄어들었습니다. 그 비용은 점점 더 줄어들 거라고 보고 있고요.

우리가 네이버 페이지에 먼저 들어가거나 카카오에 먼저 들어가는 것처럼 첫 화면을 차지했을 때 생길 수 있는 광고라든지 그 안에서의 수많은 트랜잭션(Transaction)[3]에 대한 비즈니스 가치가 창출될 수 있다고 보고 있습니다. (이 대표는 현재로서는 뤼튼의 기본 서비스를 유료화할 계획이 없다고 밝혔습니다.)

기술과 정책적으로 모두 하고 있는데요. 제품을 빌딩하는 과정에서부터 AI 윤리를 지켜나가면서 편향성이 있는지, 또는 위험성은 없는지 검토하면서 저희 가이드라인을 지키면서 하는 게 정책적인 것이고요. 기술적인 것은 편향이나 위험 발화를 감지하는 필터를 뤼튼 내부적으로 AI 모델을 만들어서 유저들이 인풋을 넣거나 생성 AI가 아웃풋을 뱉었을 때 검증하는 형태로 하고 있습니다.

그런 AI 모델을 만들 때는 사실 3교대, 4교대로 불침번을 서기도 했었습니다. 왜냐하면 이루다 사태가 있고 처음으로 새롭게 한국에서 시도하는 AI 서비스였거든요. 그러다 보니 당연히 그런 문제에 대해서 엄청 조심했고 고민들이 있었습니다. 지금은 많이 고도화돼서 자동으로 되고 있고, 한 번씩 검토하는 형태입니다.

기술 발전 속도가 너무 빨라서 지금 규제나 정책들에 대한 논의가 막 벌어지고 있는 것이고, 그 논의가 점점 활발해지는 것을 저희도 느끼고 있어요. 샘 알트만(오픈AI CEO)이 계속 건강한 규제들을 논의하기 바란다는 어젠다를 던지는 것 자체가 기술 발전 속도가 빠르니 우리 이제 규제와 관련된 논의를 하자는 의미로 저는 알고 있습니다. 대화형 인터페이스로의 대전환은 생길 수밖에 없는 일이라고 보고 있습니다. 그 과정에서 어쩔 수 없이 발생하거나 또는 발생해야 하는 규제들은 빨리 따라와 줘야 되는 상황이고요. 오히려 저작권 같은 것들이 지금 국내도 그렇고 해외도 그렇고 그레이존(회색지대, Gray Zone)에 있는데, 그런 영역들에서 많은 소송들이 일어나면서 저작권 관련 정책들이 만들어지고 있고요. 오픈AI도 그렇게 말했지만, 책임감 있는 기술 활용을 위해서 적절한 규제가 필요하다고 생각하고 있습니다.

어떤 규제가 필요하다, 규제를 해야 한다 이런 개념보다는 기술이 너무 빨리 성장하고 있으니 건강한 규제들을 충분한 협의를 통해서 만들자, 그런데 그 규제를 만들 때는 모델을 개발하는 모델 개발사들도 테이블에 들어가야 되고, 저희같이 서비스를 만들어서 유저와 맞닿아 있는 회사들도 테이블에 들어가야 되고, 또 정책과 규제를 집행하는 정부도 테이블에 들어가서 같이 규제에 대한 논의가 시작돼야 한다고 말씀드릴 수 있을 것 같아요.

AI 윤리와 관련해 한국 정부가 만든 가이드라인[4]이 있습니다. 그 가이드라인을 각각의 산업군에 맞춰서 발전시켜놓는 방식이고요. 저희 같은 경우에도 윤리적인 생성 AI 도구를 만들기 위해서 어떻게 해야 되는지, 모델의 편향성이나 AI의 윤리 문제들을 어떻게 극복할 것인지에 대해 6개월 정도 정부와 협업을 해서 정부와 정책 가이드라인 같은 것들을 만들어 놓고 지키는 일들도 하고 있습니다.

우리나라는 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)이 세 번째로 개발된 나라입니다. 선배 IT 기업들이 굉장히 빨리 혁신의 토양들을 만들었다고 생각하고요. 그렇기 때문에 저희 뤼튼 같은 서비스가 일찍 한국어로도 서비스할 수 있게 됐다고 보고 있고요. 저희가 일본 사업도 진출해서 일본 프로젝트들도 하고 있는데, 이렇게 생성 AI 생태계가 만들어지고 있는 나라들이 비영어권에는 잘 없어요.

아직까지 미국 내에서도 오픈AI의 독주라고 보지만, 그 안에 수많은 경쟁사들이 나오고 있고, 언제 그 순위가 바뀔지 모른다는 생각들을 하고 있는데, 마찬가지라고 생각합니다. 한국은 트렌드를 빨리 쫓아가고 있고, (한국의) 빅테크 기업들이 잘해주고 있다고 생각합니다.

사실 저희 팀이 초기에 이렇게 많이 목소리를 내고 인터뷰도 하고 하는 이유는 결국은 저희도 저희가 생성 AI 서비스의 1등이 되겠다, 그런데 1등하고 우리만 다 할 거야가 아니라 정말 많은 생성 AI 서비스들이 한국에서도 탄생해야, 그 생태계가 만들어져야 이 시장이 훨씬 더 커질 텐데, 사실 그런 서비스들이 경제 상황도 그렇고, 투자 상황도 그렇고, 인프라도 그렇고 더 많이 생겨야 된다고 생각을 하고 있고요. 그래서 생태계 구축과 생성 AI의 관심도를 더 높이기 위해서 저희가 더 많이 노력해야 된다고 생각하고 있습니다. 선의의 경쟁을 할, 시너지를 낼 생성 AI 스타트업들과 또 이 기술의 가능성을 본 수많은 훌륭한 창업가들이 더 많이 생겼으면 좋겠다, 그런 사람들을 다 모으고 찾고 하는 게 상당히 어려운데 그런 부분들을 최근에 콘퍼런스 같은 방법들로 많이 해결해 보고 있는 단계에 있습니다.

사실 시장 자체가 훨씬 더 커질 거라고 보고 있어요. 챗GPT가 유명하다고 하지만 한국 국민들이 써본 비율을 보면 10%를 아직 못 넘고 있거든요. 다수가 당연하게 쓰는 그런 서비스가 되려면 혼자서는 할 수 없는 영역들이 많다고 보고 있고요. 또 저희와 같은 이런 인터페이스 전환이라는 뷰(View)를 가진 대화 상대이자 경쟁 상대들이 많이 생겨서 그런 논의들이 좀 더 활발해졌으면 하는 마음이 큽니다. 미국은 그래서 앞선 스타트업들이 생태계 구축이나 창업 기회들을 위해 많은 노력을 하고 있고요. 저도 올해 초에 그곳에 다녀왔었는데, 정말 부러운 문화였습니다. 수많은 모델 개발사들도 모이고, 저희같이 서비스 만드는 회사들도 많이 모이고, 이걸 쓰는 유저들도 모이고, 교수, 학계에서도 많이 모이고 정말 많은 사람들이 모여서 축제 같은 분위기에서 계속 아이디어를 내고 투자도 많이 이루어지고요. 2주 동안 있었는데 거의 매일 샌프란시스코 근처에 있는 학교에서 생성 AI를 주제로 콘퍼런스들이 열렸어요. 그런 문화가 한국에도 오지 않을까 생각하고 빨리 왔으면 좋겠다고 생각하고 있습니다.

뤼튼의 뜻은 ‘쓰다’라는 뜻의 영어 ‘Write’의 과거분사인 ‘Written’, 해석하면 ‘쓰인’입니다. 어릴 때부터 글쓰기를 좋아했다는 대표가 창업한 회사 이름이 뤼튼이라니. 작명 센스에 무릎을 탁 칠 수밖에 없는데요. 인터뷰 중간 이세영 대표는 경쟁력 있는 AI 모델이 있어도, 쓸 사람이 없으면 소용없다고 몇 번이나 강조했습니다. 생성 AI 모델을 제대로 활용할 수 있는 사람들, 스타트업의 숫자가 지금보다 훨씬 많아져야 한국에도 AI 종합 생태계가 구축될 거란 설명이었죠.

홈페이지 첫 페이지에 내세운 비전 ‘모두를 위한 AI, 새로운 플랫폼의 시작’은 ‘넥스트 포털’이 되겠다는 뤼튼의 의지를 담고 있습니다. 막강한 AI 기술이 경제 패러다임을 다시 쓰는 이 시대에 우린 지금 어떤 미래를 새롭게 써 내려가고 있을까요? 그렇게 다시 쓰인 세상에서 우리의 ‘첫 화면’은 과연 누구의 몫일까요? 전환의 시계가 빨라지고 있습니다.