IBM이 데이터 기반 인공지능(AI) 클라우드 플랫폼으로 광범위한 데이터 활용을 원하는 기업 수요에 대응한다. 이를 위해 안전하고 통제가능한 AI 모델 구축이라는 목표를 세웠다.
김지관 한국IBM 실장은 23일 서울 서초구 양재 엘타워에서 열린 디지털 제조혁신 콘퍼런스 2023에서 ‘제조 분야 스마트 혁신을 위한 신뢰가능 AI 구현 전략’을 발표했다. IBM은 2010년대 들어 클라우드와 AI 두 축으로 기업 대상 사업을 하고 있다.
김 실장은 AI 활용에 있어 ‘신뢰가능(trustworthy)’이라는 화두를 제시했다. 최근 해외 금융사와 국내 제조 대기업 등에서 회사 데이터 외부 유출 가능성을 들어 사내 챗GPT 사용을 금지한 것이 대표적이다. 기업이 제조 환경에서 발생하는 수많은 데이터를 얼마나 안전하게 활용할 것인지 고민하기 시작했다는 의미다. 김 실장은 “일부 기업은 데이터 과학자 등 AI 역량을 가진 인력이 데이터 운영 모델을 개발했다”고 설명했다.
유럽(EU)에서 2018년 개인정보보호법(GDPR)을 실시하는 등 국내 기업은 해외 진출시 AI 활용 규제도 고민해야 한다. 여기에 기업들은 클라우드와 AI 수요 급증에 따라 데이터 관리에 어려움을 겪고 있다. IBM에 따르면 82%의 기업이 데이터가 기업 내·외부, 클라우드, 온프레미스 환경에 혼재돼 적절한 데이터 활용이 이뤄지지 않는 데이터 사일로 현상을 경험했다고 응답했다. 데이터는 늘었지만 한 곳에 모이지 않은 탓이다.
IBM은 데이터·AI 모델, 머신러닝 운영(MLOps) 신뢰 확보라는 대응 전략을 공개했다. IBM은 섬유처럼 데이터를 촘촘하게 엮어 고품질 데이터를 고객에게 공급하는 데이터 패브릭 아키텍처 모델을 개발했다. 김 실장은 “데이터 운영 체계만 잘 구축해도 속도는 8배 이상 빨라지고 비용은 절반 이상 감축할 수 있다”고 언급했다.
김 실장은 데이터 거버넌스를 창고 정리에 비유했다. 옷, 장난감, 귀금속 등 창고에 쌓인 것은 라벨링해 정리하고 불필요한 것은 버리는 것처럼, 데이터 역시 분류 체계를 마련하고 민감 데이터는 보호하며 활용도를 높였다는 설명이다.
IBM은 최근 기업 맞춤형 AI 플랫폼 왓슨X 출시 계획을 밝혔다. 생성형 AI 기반 모델을 바탕으로 추가 학습을 통해 기업이 원하는 정보를 제공하는 방식이다.
김 실장은 “기존 데이터 패브릭 비즈니스 모델에 업그레이드만 하면 된다”면서 “초기에는 퍼블릭 클라우드 방식으로 제공하지만 내년 온프레미스로 범위를 넓힐 계획”이라고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
