인공지능(AI) 기술은 2022년 다양한 분야에서 놀라울 정도로 발전했다. 2022년 8월 미국 콜로라도 주립 박람회의 디지털 미술 경연대회에서 인공지능 엔진 ‘미드저니(Midjourney)’로 제작한 ‘스페이스 오페라 극장’이라는 작품이 1등을 차지했다. AI가 인간의 창의성을 앞서고 있다고 생각할 수 있는 대사건이다.

AI의 빠른 발전 속도는 트랜스포머 모델 도입에서 찾을 수 있다. 구글의 2017년 논문에 처음 등장한 이 모델은 지금까지 개발된 인공지능 모델에서 가장 탁월한 성능을 보여주고 있다. 트랜스포머 모델은 ▲병렬처리를 통해 연산량과 데이터를 넣으면 넣을수록 이에 비례해 성능이 개선된다는 점 ▲언어와 같은 순차적인 데이터 및 이미지나 비디오 데이터를 사용하는 애플리케이션에 모두 적용이 가능하다는 점 ▲라벨링 없는 대용량 데이터 기반의 학습이 가능하고 이를 활용해서 기초모델(Foundation Model)화 할 수 있다는 확장성이 있다는 점 등 세가지 강점이 있다.

이렇게 학습된 AI는 활용 애플리케이션에 필요한 추가학습(Fine-tuning)을 통해 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이런 개념을 스탠퍼드대학교 연구진이 2021년 8월 논문에서 ‘파운데이션 모델’이라고 명명하며 체계화해 발표 했다. 이때 중요한 것은 AI에 대한 기술보다는 해당 애플리케이션이 적용될 산업에 대한 지식과 경험이다. 물론 추가적인 학습이 필요하지만 이는 이미 충분히 체계화돼 있다. 차별화되는 영역이 아니기에 해당 영역의 지식과 경험이 더 중요해지는 것이다. AI는 ▲한번에 여러 작업을 동시에 진행할 수 있고 ▲시간에 구애를 받지 않으며 ▲고객이 원하는 방식으로 맞춤형 수업을 제공할 수 있다. 이런 특징을 활용해 상품과 커리큘럼을 기획할 수 있다.

또한 AI가 여러 작업을 동시에 진행할 수 있다는 특성을 고려해 10분간 수업을 진행할 경우 고품질 서비스 제공이 가능하다. 수강생이 언급한 표현을 AI가 분석하고, 부족한 내용이나 잘못된 내용을 바로 잡아주는 피드백이 가능한 덕이다. 이러한 서비스가 추가될 경우 확실하게 AI 튜터의 효율성이 높아지는 것은 물론 수강생의 만족도 역시 상승한다. 중요한 것은 이런 상품이 영어 교육 시장에서 필요한지 그리고 얼마나 효과적일지 판단하는 일이며, 학습 과정을 위한 AI의 마지막 단계 학습(Fine-tuning) 구조를 설계하는 역량이다. 이를 위해 필수적인 것이 영어 교육에 대한 경험과 지식이다. AI의 완성도가 높아지고 있고, 기술 자체가 거의 표준화 단계에 접어든 만큼, 각 산업에 알맞은 경험과 지식이 AI에 가미만 되면 된다.

2023년은 빠르게 발전한 AI와 기존의 산업 간 융합이 속도를 내는 시기가 될 전망이다. 특히, 인건비 상승으로 인한 인플레이션이 지속적으로 경제를 압박하는 환경에서는 이런 움직임이 더욱 가속화 될 수밖에 없다. 다양한 영역에서 직접 AI를 활용하거나 인공지능의 기초 모델을 활용한 다수의 애플리케이션이 등장할 것이다.

중요한 것은 앞서 설명한 것처럼 인공 지능이 적용되는 시장에 대한 경험과 지식이다. 지금까지는 우리가 AI를 얼마나 빨리 발전시킬 수 있는 지에만 집중했지만, 앞으로는 다시 기존 세상으로 눈을 돌려야 한다. AI라는 신무기로 시장에서 초강자 자리에 올라 설 수 있는 역량을 누가 가지고 있는지 빨리 찾아야 한다. 그것이 2023년 가장 중요한 일이다(한국경제, 2023. 1. 1).