오픈 생태계

오픈(Open) 생태계

AI 오픈 생태계란, 다양한 주체(기업, 개발자, 학계 등)가 인공지능 기술, 데이터, 모델, 툴, 연구 결과 등을 자유롭게 공유·활용·기여하며, 상호 협력적으로 발전시켜 나가는 AI 기술 기반의 개방형 협력 체계를 말합니다.

"누구나 참여하고 함께 발전시키는 AI"

예시

• LLaMA: 메타(페이스북)에서 공개한 오픈소스 AI 언어모델, 누구나 다운로드하여 활용 가능

• Gemma: 구글에서 공개한 작은 크기의 AI 모델, 개인 컴퓨터에서도 실행 가능

• 허깅페이스(Hugging Face): AI 모델과 데이터셋을 무료로 공유하는 플랫폼, "AI계의 깃허브"

장점

✅ 업무 최적화: 조직 요구사항과 도메인에 맞춤 설계 가능 ✅ 보안성: 오픈소스를 내재화하여 직접 구축하는 것이기 때문에, 중요 기술과 데이터를 외부에 노출하지 않음 ✅ 명확한 목적: 목적 중심 설계로 특화 범위 내에서 높은 정확도와 안정성 확보

단점

❗ 전문가 필요: 오픈된 AI기술을 내재화하고 적용할 내부 전문가 필요 ❗ 인프라 필요: AI를 학습하고 추론할 수 있는 GPU 인프라 필요 (AI 인프라 장 참고) ❗ 상대적 성능 미흡: AI 모델 크기, 학습된 데이터 양이 폐쇄 생태계 AI보다 확연이 작으므로, 상대적으로 성능이 미흡함

🧠 오픈 생태계 내의 특화 AI (Specialized AI)

“한 가지 일을 집중적으로 특히 잘하는 AI” 오픈소스 모델을 기반으로 특정 조직이나 도메인에 맞게 학습시킨 커스텀 AI를 의미합니다.

✅ 대표 사례

• 롯데이노베이트 OCR: 영수증 특화 문자인식 AI

• 롯데 건설 프리미엄 챗봇: 건축 기술을 공유하는데 특화되도록 학습시킨 AI 비서

✅ 특화 AI가 적합한 경우

• 높은 정확도가 필수적인 업무

  • 예: 의료 진단, 품질 검사, 법률 문서 분석

• 반복적인 특정 업무가 많을 때

• 회사 고유 데이터로 학습이 필요할 때

흔한 오해와 주의사항

특화 AI에게 설계 범위 밖의 질문을 하면 답을 얻기가 어렵습니다. 예: 영수증 인식 AI에게 상품 추천을 요청하는 경우