AI알못이 묻고 AI개발자가 답하다

다양한 산업에서 빠르게 영역을 넓혀가는 AI! 관심은 뜨겁지만, 여전히 그 개념이 막연하게 느껴지는 사람도 있을 것이다. 기존의 내용을 다 이해하기도 전에, 새로운 기술이 등장하여 판도가 급변하니, 따라가기 쉽지 않은 분야라 생각하는 사람도 많을 것이다. 하지만 대AI시대에 살면서 AI를 모를 순 없는 법! AI에 대해 잘 모르면 생길 수 있는 오해와 궁금증을 AI개발자에게 직접 물어봤다.

자기소개 부탁드립니다.

혜르노마스: 안녕하세요. 컴투스플랫폼 AI개발팀에서 AI를 활용한 기능들을 이것저것… 개발·운영하고 있는 혜르노마스입니다.

로제환: 안녕하세요. 컴투스 ECO실에서 AI 개발하고 있는 로제환입니다.

그림 그리는 AI vs 치킨 튀기는 로봇, 상용화된 미래에는 어떤 게 더 고가일까요?

로제환: 치킨 튀기는 로봇이 아닐까요? 일상적으로 치킨의 수요가 더 많을 것 같아서요. 제가 치킨이 더 먹고 싶어서 그런 건 아닙니다😎

먼 미래에는 감정과 사랑을 느끼는 인공지능이 나타날 수도 있을까요?

혜르노마스: 느끼는 것처럼 보이는 인공지능은 나타날 것이라고 생각합니다. 감정을 표현하는 사람의 발화 데이터를 학습하고, 그 표출 방식을 잘 모사하면, 그걸 보는 사람들은 ‘AI도 감정을 느끼고 사랑할 수 있구나!’라고 여길 수 있겠죠.

인공지능과 사랑에 빠진 남자의 이야기

AI개발자는 AI가 주요 소재로 등장하는 작품을 볼 때 어떤 생각을 하나요?

혜르노마스: 와, 기술 엄청나다. 저런 거 언제쯤 만들어질까?

로제환: 창작자가 정말 대단하다. 어떻게 저렇게까지 공부했지? 고생했겠단 생각이 듭니다. 요즘엔 고증이 뛰어난 작품도 정말 많은 것 같아요. 한번은 상당히 깊이 있는 AI 이론이 녹아있는 작품을 보고 작가님의 이력을 검색해 본 적도 있어요!

AI는 모든 걸 인간보다 잘할까요?

혜르노마스: 아직 사람이 더 잘하는 게 많다고 믿습니다. 인간의 뇌를 아직 반의반도 따라잡지 못했거든요.

소속 팀 및 간단한 업무 소개 부탁드립니다.

혜르노마스: AI개발팀에서는 하이브 고객사나 사내에서 사용할 수 있는 편리한 AI 서비스를 만들어 제공합니다. 게임을 개발, 운영하고 관리하는 부서의 편의성을 한층 높여주는 역할을 하죠.

로제환: 공통개발지원팀에선 사내 업무 효율성, 제품 서비스 강화를 위한 AI R&D를 진행하고 있습니다. 경우에 따라 AI 모델을 만들어서 학습시키고, 패키지나 서비스 형태로 만들어 배포하기도 합니다.

두 팀이 하는 업무에는 어떤 차이가 있을까요?

혜르노마스: 서비스의 방향이 약간 다른 것 같습니다. 공통개발지원팀은 컴투스 소속으로서 내부 지원, AI개발팀은 컴투스 플랫폼 소속으로서 하이브에 포함되는 서비스를 직접 제공하니까요.

로제환: 개발의 성격에도 약간 차이점이 있지 않나 싶습니다. AI개발팀은 보다 범용적인 솔루션을 개발하고, 공통개발지원팀은 각 부서에 맞춘 개발을 합니다. 예를 들어, 게임의 초벌 번역, 서머너즈 워 시험의 탑 배치 검증용 QA툴, 야구 중계 자막 생성 시스템 등… 각 부서에 필요한 기능을 AI를 이용해 적용하는 것에 중점을 둡니다.

컴투스에선 AI를 어떻게 활용하고 있나요?

혜르노마스: AI개발팀에서는 CS 챗봇을 제공하거나, 매크로를 탐지하거나, 유저의 리뷰나 커뮤니티 작성글 등 의견을 분석하는 데 사용합니다. AI로 게임 유저와 운영진의 편의를 도울 수 있는 방법이 있을까 항상 고민하고 있습니다.

로제환: 개발운영센터 내에선 반복 업무 자동화, 게임 콘텐츠 제작, 운영 최적화, 업무 생산성 향상 등 다양한 분야에서 AI를 적극적으로 활용하려고 합니다. AIaaS 형태로 기학습된 AI를 활용하기도 하고, 목표 기능을 제공하는 AI가 없다면 직접 개발함으로써 보다 효율적인 게임 개발 환경을 만들어 가고 있습니다.

어떤 계기로 개발자의 길을 걷게 되셨나요?

혜르노마스: 대학교 때 들은 C언어 수업이 무척 재밌었습니다. 매주 월요일마다 과제를 제출해야 해서 일요일이 삭제된 삶이었지만, 그럼에도 재밌어서 두 번이나 들을 정도로요!

다양한 개발 분야 중에서도 결과를 직관적으로 볼 수 있는 컴퓨터 비전에 흥미를 느꼈습니다. 그중 의미 있는 도메인을 다루고 싶어 의료 영상 처리를 전공했다가…이 길까지 왔습니다.

로제환: 석사 시절 오디오 도메인 AI 연구를 수행했습니다. 자연스럽게 연구자의 길을 걷게 되지 않을까 생각했어요. 그런데 좋은 기회로 접한 지니어스 인턴십에서 동료들과 함께 서비스를 만드는 즐거움을 알게 됐습니다. 만약 그때 함께했던 동료들이 아니라면 지금쯤 박사 과정에 있었을지도 모르겠어요.

다양한 분야 중 AI 개발을 선택한 이유가 궁금합니다!

혜르노마스: 대학원 때 뇌공학을 연구했습니다. 그런데, 공부하다 보니 제가 뇌 탐구에 흥미가 없다는 걸 깨달았어요. 연구 쪽으로는 미래가 그려지지 않아, 취업을 위해 당시 핫했던 딥러닝에 발을 담갔습니다. 

로제환: 대학교 신입생 때 ‘알파고vs이세돌’ 9단의 경기를 봤습니다. printf를 막 배우던 시기인데, ‘오, 저거 재밌어 보인다!’는 생각이 들어서 머신러닝을 열심히 찾아봤던 기억이 나네요.

AI개발이 다른 개발과 조금 다른 점이 있다면?

로제환: 논문을 계속, 많이 읽어야 한다는 점 아닐까요? AI개발만 그런 건 아니지만, 두드러지는 특징 같아요. 워낙 발전이 빠른 분야라, 일주일만 눈을 떼도 새로운 것들이 너무 많아져요! 그래서 AI 뉴스레터들을 구독해 두고, 제가 관심 있는 분야의 핫한 논문들은 시간을 정해놓고 읽으려고 노력합니다. 요즘은 LLM(large language model)이 논문도 잘 요약해 줘서 소요 시간이 훨씬 짧아져 부담이 덜어졌어요.

혜르노마스: 맞아요. 대기업들의 연구 가속화로 발전 속도가 무척 빠릅니다. 따라가기 위해서 계속 공부를 해야 해요. 공부하고, 논문 읽기 싫어서 취업했는데…🤣 분야를 잘못 정했단 생각이 들 때도 있습니다.

AI학습을 위해 AI를 사용한다는 점이 재밌습니다. 두 분이 가장 많이 사용하는 AI는 무엇인가요?

로제환: 사 랑 해 요 G P T 당 신 없 인 못 살 아

혜르노마스: 서비스 개발 및 운영 전반을 다 맡는 부서 특성상 해보지 않은 개발도 하게 될 때가 있습니다. 그럴 때, LLM 서비스들의 도움을 많이 받아요. 특히, 챗GPT를 가장 많이 사용합니다. LLM 서비스의 유능함 덕분에 미지의 개발(?)도 두렵지 않아졌습니다!

챗GPT 등의 LLM서비스를 효율적으로 쓰는 팁은 없을까요?

혜르노마스: 많은 정보를 주고, 자세하게 설명할수록 원하는 대답을 잘 찾아냅니다.

로제환: 질문만 잘해도 답변 품질이 달라집니다. 이제는 프롬프팅 가이드가 많이 공유되어 다들 알고 계시겠지만, 아직 모르는 분들을 위해 간단하게 공유드립니다.

1. 지시문: AI에게 무엇을 하라고 지시하는지 명확하게 작성
2. 문맥: 질문의 배경과 왜 이 질문을 하는지 설명
3. 예시: 원하는 답변 예시를 미리 보여주기
4. 페르소나: 어떤 인물의 관점과 언어, 말투로 답해야 하는지 설정
5. 포맷: 어떤 형식으로 답변이 나와야 하는지 설정
6. 톤: 답변 분위기(e.g., 초보자가 이해하기 쉽게 설명해줘)를 설정

그렇다면, 사랑이라는 단어를 쓰지 않고 가장 짧은 문장으로 챗GPT에게 “사랑해”라는 대답을 들어야 한다면? 어떻게 질문하실 건가요? 

혜르노마스: 좋아해보다 더 큰 마음은 뭐라고 말하면 될까? 설명 없이 대답만 해줘.

과연 AI개발자는 빠르게 정답을 도출해 냈다!

인상 깊었던 기술이나 연구를 소개해 주세요!

로제환: 제가 소개하고 싶은 논문은 <Data-driven Harmonic Filters for Audio Representation Learning (Won et al., ICASSP’20)>입니다. 이 논문은 소리의 배음 구조를 활용해 오디오 데이터를 효율적으로 표현하는 방법을 제안한 연구인데요, 음향학적 지식을 딥러닝에 접목하는 방식에서 큰 영감을 받았습니다.

궁금한 점이 생겨 저자에게 메일을 보냈더니, 직접 답변까지 받을 수 있었어요. 논문엔 담지 않은 추가 실험 내용과 조언까지 공유해 주셔서 많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 개인적으로 아주 의미 있고 고마운 논문이에요😊

AI를 활용해 도전해 보고 싶은 프로젝트나, 새로운 서비스가 있다면?

혜르노마스: 커뮤니티나 마켓 리뷰 등 게임 유저의 의견을 청취하고 분석하는 서비스를 제공하고 있습니다. 시간적 여유가 된다면 LLM기반 요약 모델을 넣어 보다 효율적인 서비스를 만들어보고 싶어요.

로제환: 퀀트 투자요! 지금 제 증권 계좌를 보아하니 뭘 해도 AI가 저보단 높은 수익률을 낼 수 있을 것 같아요! 🤣

최근 중국발 AI ‘DeepSeek’가 큰 화제를 모으고 있습니다. 관련 뉴스를 접하고 어떤 생각이 드셨나요?

로제환: 개인적인 용도로 사용해 보았습니다. 영어 성능만큼은 정말 인상적이었어요! 처음에는 다른 Open Weight 모델이 그렇듯 단순히 벤치마크 점수 높이기에 치중된 모델일 거라고 예상했어요. 그런데, 실제로도 GPT급 성능을 보여줘서 깜짝 놀랐습니다.

다만, 학습 비용과 벤치마크 점수를 비교하는 부분을 과장하거나 R1, V3, 증류 모델을 구분하지 않고 잘못 기술한 뉴스들이 많아 아쉬웠습니다.

마지막으로 한 마디 부탁드립니다.

혜르노마스: 꾸준히 공부할 준비가 되신 분들 AI 개발자 웰컴입니다😉

로제환: AI로 아파트 사는 그날까지 열심히 개발하겠습니다~ 아파트 아파트 아파트 아파트🏢

만약, 개발 말고 다른 분야에 도전할 수 있다면?

로제환: 혜르노마스 님과 그룹 결성 후 전 세계를 뒤집어 놓겠습니다.

혜르노마스: (강력한 동의)