[포커스] AWS, 앱 개발부터 비즈니스 창출까지 돕는 생성형 AI 서비스 소개
아마존웹서비스(AWS)는 AI 모델 훈련 인프라부터 AI 구축 도구, AI를 활용한 애플리케이션까지 폭넓은 생성형 AI(generative AI) 서비스 포트폴리오를 내세우고 있다. 작년부터 300개가 넘는 생성형 AI 기능을 추가하고 있는 AWS는 올해 기업의 생성형 AI 활용이 본격화될 것으로 보고, 이 시장을 리드하기 위한 기술을 적극 소개한다는 계획이다. ■ 정수진 편집장
생성형 AI의 본격 활용 확대 전망
2023년에는 생성형 AI(generative AI)가 전 세계적으로 큰 관심을 받았다. 많은 기업이 생성형 AI에 관심을 갖고, 활용 가능성을 검토하기 시작했다. AWS코리아에서 AI/ML 사업 개발을 담당하는 김선수 수석 스페셜리스트는 “많은 기업이 생성형 AI를 활용하기 위한 시범 과제를 진행했지만, 기술 자체에 매몰되면서 실질적으로 어떻게 적용할지에 대한 고민이 부족한 모습도 보였다. 반면, 올해에는 생성형 AI를 실질적으로 기업 환경에 적용하는 방법에 대한 고민과 논의가 본격화되고 있다”고 짚었다.
기업에서는 AI 모델뿐만 아니라 이를 활용하기 위한 데이터 연계, 내부 시스템과의 통합, 보안, 책임감 있는 AI 구현의 중요성에 주목하고 있다. 김선수 수석 스페셜리스트는 “AWS는 2023년 이후 326개의 생성형 AI 기능을 출시했는데, 이는 지난 18개월동안 다른 주요 AI 서비스 제공업체를 합친 것보다 두 배 이상 많은 숫자”라면서, “AWS는 광범위한 AI 기능과 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 기업들이 생성형 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 돕고 있다”고 소개했다.
AWS의 생성형 AI 서비스는 AI 모델을 직접 구축하고 훈련하며 추론하는 인프라와 플랫폼부터 기업이 다양한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕는 도구, AI를 활용하는 애플리케이션까지 다양하다. 이 중 아마존 베드록(Amazon Bedrock)은 단일 API를 통해 여러 AI 모델을 손쉽게 사용할 수 있게 해주는 서비스로, 기업들이 파운데이션 모델(FM)을 활용해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 확장할 수 있도록 돕는다. 특정 AI 모델에 의존하지 않고 필요에 맞는 모델을 선택하여 다양한 산업 요구에 대응할 수 있다는 것이 베드록이 내세우는 주요한 이점이다.
▲ AWS의 생성형 AI 서비스 3단계 스택
생성형 AI의 구축과 활용 돕는 서비스 강화
AWS는 지난 7월 ‘AWS 서밋 뉴욕 2024’ 이벤트에서 아마존 베드록의 새로운 기능을 발표했다. 아마존 베드록은 아마존뿐 아니라 앤트로픽(Anthropic), 메타(Meta), 미스트랄 AI(Mistral AI) 등 다양한 회사의 AI 모델을 선택해 사용하도록 지원하는데, 이번에 앤트로픽의 클로드 3(Claude 3) 모델에 대한 미세조정(파인튜닝) 작업을 설정할 수 있게 됐다. 이로써 더 많은 생성형 AI 모델에 대한 최적화가 가능해졌다는 것이 AWS의 설명이다.
김선수 수석 스페셜리스트는 생성형 AI 모델을 전문화/개인화하는 데에 쓰이는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation) 기법을 소개하면서, AI 모델이 기업의 내부 데이터를 연계하여 더욱 정확하고 산업에 특화된 답변을 제공할 수 있도록 돕는 ‘지식 기반을 위한 확장된 데이터 커넥터’가 추가됐다고 소개했다. 이 커넥터는 CSV, PDF 등 다양한 데이터를 연결해 기업이 AI 모델을 커스터마이징하도록 돕는다. 이를 통해 산업별로 특화된 답변을 제공하거나, 실시간 데이터를 활용해 더욱 정교한 결과를 얻을 수 있다.
또한, AWS는 책임감 있는 AI를 구현하기 위해 보안/보호 기능의 일부로 아마존 베드록에 추가된 가드레일(Guardrails for Amazon Bedrock)을 소개했다. 가드레일은 생성형 AI 애플리케이션을 만들 때 개인정보 보호와 안전 조치를 만들 수 있도록 돕고, 이를 통해 AI 모델이 유해한 콘텐츠를 85% 이상 줄이도록 돕는다. 가드레일의 그라운딩 체크(Grounding Checks) 기능은 AI 모델이 제공하는 답변이 사용자가 의도한 참조 자료와 일치하는지, 그리고 질의 내용과 관련성이 있는지를 평가해 환각 현상을 감지/차단하면서 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 한다.
김선수 수석 스페셜리스트는 “AWS는 다양한 AI 모델과 기술, 그리고 이를 지원하는 도구와 함께 기업이 필요로 하는 AI 구현에 대한 요구를 충족시키는 다양한 기능을 제공하고 있다”면서, “앞으로도 AWS는 AI 기술과 서비스의 발전을 추진하며, 기업이 생성형 AI를 통해 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.
▲ 아마존 Q 디벨로퍼의 커스터마이제이션 기능
생성형 AI로 개발자의 업무 효율 높인다
AWS코리아의 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 “AWS의 생성형 AI 기술은 개발자가 더욱 창의적이고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 돕고 있으며, 기업의 디지털 혁신을 가속화하는 데에 중요한 역할을 한다”면서, 개발자를 위한 생성형 AI 기술을 소개했다.
가트너(Gartner)에 따르면, 일반적으로 개발자는 27%의 시간을 새로운 기능을 개발하는 데에 사용하고, 73%의 시간은 기존 코드의 유지보수나 보안 취약점 해결에 사용한다. 생성형 AI가 이 73%의 시간을 줄여서 개발 생산성을 높일 수 있다는 것이 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트의 설명이다.
AWS의 ‘아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)’는 AWS가 20년간 축적한 데이터를 기반으로 학습된 생성형 AI를 활용해 개발자의 작업을 지원하는 생성형 AI 챗봇 서비스이다. 새로운 코드를 생성하는 것뿐만 아니라 기존 코드의 업그레이드에도 쓰이며, 인프라를 관리하거나 생산성을 높이는 데에 도움을 준다는 것이 AWS의 설명이다.
윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 Q 디벨로퍼가 소프트웨어 개발의 전체 단계에서 쓰일 수 있다고 설명했다. 웹 애플리케이션을 만들 때 챗봇을 통해 개발 방식에 대한 가이드를 받고, 코드를 구현할 때에도 AI가 제안한 코드를 검토해 수용할 수 있다. 코드 테스트와 품질 보장 기능은 보안 취약점이나 비용이 많이 드는 코드 등을 쉽게 확인할 수 있게 한다. 또한, 자바(Java) 8에서 자바 11 또는 17로 코드를 자동 변환하는 기능은 개발자가 수작업으로 코드를 수정하는 번거로움을 덜어준다. AWS는 Q 디벨로퍼에 커스터마이제이션 기능을 추가했는데, 이 기능을 통해 회사 내 소스 코드 저장소나 규정 문서를 기반으로 기존의 코드 및 사내 규정에 맞는 맞춤형 코드 제안을 받을 수 있다. 이 기능은 벡터 데이터베이스에 회사 데이터를 저장하고, 이를 AI 모델에 연결해 제안할 수 있게 한다.
또한, Q 디벨로퍼는 보안과 데이터 관리, 그리고 생성형 AI의 응답에 대한 가드레일 기능을 기본으로 탑재해 안전성을 높였다. 윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 “영국의 브리티시 텔레콤 그룹의 경우, Q 디벨로퍼 도입 후 4개월 동안 10만 줄 이상의 새로운 코드를 생성하고, 반복 작업의 12%를 자동화하여 효율을 높였다. 또한, 생성형 AI가 제안한 코드의 37%는 개발자가 바로 수락해 사용할 정도로 유용성이 입증되었다”고 전했다.
한편, AWS는 개발자 리소스가 부족한 기업에서 일반 직원도 쉽게 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 ‘AWS 앱 스튜디오(AWS App Studio)’를 발표했다. 이 로코드 도구는 개발자가 아닌 사람들도 손쉽게 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와주며, 이를 통해 업무 효율을 높일 수 있다.
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작성일 : 2024-09-03