LLM 발전 속도 정체가 좋은 일일 수도 있다고?

[디지털투데이 황치규 기자]최근 들어AI 모델 기술 진화 속도가 한풀 꺾였다는 얘기가 나오고 있지만 이를 활용하려는 기업 입장에선 나쁜 상황은 아니라는 분석도 있다.

챗GPT 공개 이후 거대 언어 모델(LLM)로 대표되는 생성형AI 기술은 빠르게 진화해왔지만 요즘은 새 버전이 나와도 예전 만큼 개선되는 폭이 크지 않다는 평가가 많다. 오픈AI가 8월 내놓은 GPT-5도 기대에 못미치는 성능 논란에 휩싸였다.

메타도 이전 모델과 비교해 크게 개선하기가 만만치 않다는 것을 이유로 차세대 주력 AI 모델인 라마4 비히모스(Llama 4 Behemoth) 출시를 연기한 것으로 전해진다.

이같은 상황은 개인 사용자들에겐 실망스럽게 보일 수 있지만 AI를 업무에 통합하려는 기업들 입장에선 오히려 좋은 일일 수도 있다.

생성형AI는 지금으로도 비즈니스에 활용하기에 충분하다며, 변화를 따라가는 측면에선 오히려 더딘게 기업들에겐 좋은 일일 수 있다는 얘기다.

월스트리트저널(WSJ) 최근 보도에 따르면 대부분 기업들은 현재 나와 있는 AI도 제대로 활용하지 못하고 있어, 앞으로 더 좋아질 AI를 생각할 처지가 아니다.

WSJ은 "기업들은 LLM을 이해하고 활용하는 데 보다 많은 시간이 필요하다. AI를 일상적인 업무에 유용하게 적용하는 작업은 아직 걸음마 단계"라며 "역설적이게도 AI 발전 속도가 늦춰지고 있다는 인식 자체가 기업들로 하여금 AI에 시간과 돈을 투자하도록 더 큰 자신감을 줄 수 있다"고 전했다.

실제로 일부 기업들은 AI를 빠르게 배치하고 있지만 여전히 많은 곳들이 더딘 행보를 보이고 있다.

기업 기술 담당 리더들은 챗봇과 대화 중 민감한 데이터가 유출되거나 재무, 직원, 고객들에 영향을 미치는 주요 의사 결정에 AI를 활용하는 것에 대해 신뢰성 문제를 우려하고 있다고 WSJ은 전했다.

MIT 최근 조사를 보면 대수 기업들이 이미 오픈AI와 마이크로소프트 같은 상용 AI 툴들은 익숙하게 쓰고 있지만 내부 업무에 최적화된 맞춤형 AI 소프트웨어로 넘어가면 얘기가 달라진다. 파일럿 프로젝트 단계에서 실패율이 95%에 달했다.

MIT 보고서 작성자들은 "기업 AI 사용자들은 맞춤형이든, 벤더가 제안한 AI 도구든 대체로 회의적이었다. 이들 도구에 대해 취약하고, 과도하게 복잡하며, 실제 업무 흐름과 맞지 않는다고 평가했다"고 전했다.

맥킨지의 마이클 추이 AI 부문 시니어 펠로우는 WSJ을 통해 "혁신 속도를 높이고 보유 재고를 줄이고, 수백만 소비자와 연결 방식을 개선하고 싶다면, 단순히 직원 몇 명이 쓸 수 있는 도구가 있다’는 수준 이상으로 변화가 필요하다"면서 “그 모든 변화는 정말 어렵다”고 말했다.

사람들 일상과 기업들 비즈니스를 근본적으로 바꾼 인터넷도 비슷한 과정을 거쳤다. 90년대 인터넷 옹호자들이 예상했던 것보다는 뿌리를 내리는데 오랜 시간이 걸렸다. AI 붐은 여러 면에서 인터넷과 다르지만, 비슷한 코스를 밟아 발전할 수 있다. 초반 열광 이후 점차 사회와 비즈니스 속으로 스며들면서 확산 속도가 완만해지고, 진정한 혜택이 어디까지 미칠지는 몇년 뒤에야 분명해질 것이라고 WSJ은 전했다.