- NTT는 2023년 중에 독자개발한 생성형 AI를 기업용으로 개발할 방침. 금융, 의료 등 분야별 전문지식을 학습시켜 각 업계의 고객수요에 세밀하게 대응함. 범용적인 생성형 AI를 개발하는 미국 IT기업들과 달리, 사용편의성과 운영비용 절감으로 차별화. ‘일본산 AI’가 거대 IT기업에 맞설 수 있는 모델케이스가 될 가능성이 있음.
- NTT는 최근 통신이외에도 AI를 포함한 법인용 IT 서비스에 주력. 향후 5년간 전사적으로 성장분야에 약 8조 엔을 투자할 계획이며, 이 중 3조 엔 이상을 AI와 로봇을 활용해 기업과 지자체의 DX를 지원하는 사업에 투입할 예정임. 연구개발 성과를 사업화하는 기능도 강화하고 있어, 언어분야 AI에서 국내 최고 수준의 노하우를 활용할 방침.
- NTT가 독자적으로 개발하는 것은 생성형 AI의 기반이 되는 ‘대규모 언어 모델(LLM)’이라는 기술로, 방대한 문서 데이터를 학습해 문장 작성, 요약, 대화, 교정 등 다양한 작업에 적용이 가능. NTT는 법인용 IT 서비스 사업을 담당하는 NTT데이터와 NTT도코모 등을 통해 금융, 의료, 법률 등 산업·분야특화형으로 제공할 예정임.
- 예를 들어, 금융 분야에서는 시장조사 결과나 애널리스트 분석을 학습시켜 투자의사 결정에 활용이 가능하며, 의료용은 병력이나 병증에 따라 최적의 약물 조합을 제안해 의사의 판단을 돕는 활용법을 상정하고 있음. 향후에는 음성인식과 카메라를 이용한 이미지 인식을 결합해 사용 편의성을 높이겠다는 생각.
- NTT는 독자적으로 개발하는 LLM에 대해 성능의 지표가 되는 파라미터의 개수를 70억~300억 개로 할 계획임. 오픈AI가 20년에 개발해 ChatGPT의 기반이 된 ‘GPT-3’의 파라미터 수는 1750억 개로, NTT는 그 1/10 정도에 해당.
- 파라미터 수가 많은 모델은 폭넓은 지식을 습득할 수 있지만, 전력 소모가 크다는 점이 문제로, ChatGPT의 운영비는 하루 70만 달러에 달한다고 함.
- NTT는 영어와 일본어를 다루는 기본 모델을 개발한 후, 금융이나 의료 등의 전문 지식을 학습. ChatGPT는 사회 문제에서부터 오락, 스포츠까지 폭넓은 질문에 대응하나, NTT는 업무에 필요한 정보로 한정해 효율성을 높이고 전력비용도 대폭 절감할 있음.
- 생성형 AI는 메일과 회의자료, 보고서 작성이나 회의록 요약 등을 통해 생산성을 높일 것으로 기대. 국내에서도 활용이 시작되고 있지만, 보다 핵심적인 업무에 도입하기 위해서는 기업이 보유한 데이터와의 연계도 필요함.
- NTT는 보안과 기업 내 데이터의 적절한 취급 등을 전제로 개발한 모델을 고객별로 최적화해 제공하는 것도 검토하고 있음.