KT가 인공지능(AI) 기술로 보이스피싱을 찾아내는 ‘보이스피싱 탐지 AI 에이전트’와 ‘AI 보이스피싱 의심번호 알림 서비스’를 개발했다고 8일 밝혔다. 보이스피싱 탐지 AI 에이전트는 통화 음성을 실시간으로 문자로 바꿔 AI 소형언어모델(sLM)이 금융 사기와 연관된 문맥을 탐지하는 기술로, 스팸 차단 앱 ‘후후’에 탑재될 예정이다. 국립과학수사연구원은 KT에 이 기술 개발에 활용하도록 보이스피싱에서 실제 쓰인 통화 내용을 익명 처리해 제공했다. AI 보이스피싱 의심번호 알림 서비스는 보이스피싱이 의심되는 전화번호를 AI 모델로 사전 탐지해 알려주는 기술로, 경찰청이 제공한 보이스피싱 연루 전화번호의 특징을 ‘AI 분류 모델’로 학습했다. KT AI Tech Lab 윤경아 상무는 “이번 보이스피싱 탐지 AI 에이전트는 고객의 통화 안전을 위한 KT의 끊임없는 혁신과 노력을 반영한 결과”라며 “앞으로 보이스피싱 범죄자의 ‘그놈 목소리’와 딥보이스를 악용한 ‘지인 사칭’까지도 탐지할 수 있는 화자 인식 기술을 개발하는 등 보이스피싱 피해를 줄이기 위해 최선을 다할 것”이라고 밝혔다. KT 네트워크연구소 이종식 상무는 “지능화되고 있는 보이스피싱에 노출된 고객
공동연구개발센터 구축 통해 AI기술 완성도 제고 및 경쟁력 강화 한국형 Vertical SLM, RAI 등 주요 과제 선정 KT(대표이사 김영섭)는 고려대학교와 ‘AICT 응용기술 공동연구개발을 위한 업무협약’을 체결했다고 지난 5일 밝혔다. 이번 협약은 AICT 응용기술의 실질적 사업화를 위한 것으로 ▲ AI기술 완성도 제고 및 사업 경쟁력 강화를 위한 R&D 과제 추진 ▲ 신속·실질적 협업을 위한 KT-고려대 공동연구개발센터 설립 ▲ 산학연구개발용 GPU 공동 활용 등의 내용을 담는다. 양사는 AI 기술과 관련 시장의 빠른 변화에 대응하고 학계와의 긴밀한 협업을 위해 KT 기술혁신부문장인 오승필 부사장과 고려대학교 연구부총장 유혁 교수를 공동연구개발센터의 연구소장으로 선임할 계획이다. 또 각 3명씩 총 6명의 자문위원회를 구성해 AI 응용기술 공동연구개발 프로젝트 수행 과정에 필요한 의사결정을 지원할 예정이다. 국내외 AI 시장은 연구 결과물이 실시간에 가깝게 상품화와 사업화가 진행되는 추세다. 이 때문에 실질적인 성과물이 필요한 기업과 빠른 기술 변화에 따른 연구 혁신이 필요한 대학 입장에서는 개방적인 산학 협력이 필요하다. KT와 고려대학교도
생성형 AI 구축 협력 및 국내외 AI 시장 공동 개척 나설 계획 업스테이지가 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력 계약(이하 SCA)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이를 통해 업스테이지는 전 세계에서 첨단 클라우드 기술과 서비스를 활용 고객이 새로운 생성형 AI 기능을 구축하도록 AWS와의 파트너십을 확대하고, AWS 기반 소프트웨어의 공동 판매 및 영업을 지원하는 AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램을 통해 국내외 AI 시장 공동 개척할 예정이다. 업스테이지는 앞서 AI 모델 개발·배포 서비스 '아마존 세이지메이커'를 활용해 자체 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 개발하는 등 AWS와 협력을 지속해 왔다. 지난 3월에는 파운데이션 모델을 제공하는 AWS의 머신러닝 허브 ‘아마존 세이지메이커 점프스타트'와 'AWS 마켓플레이스'를 통해 솔라의 경량화 모델인 ‘솔라 미니’를 출시, 전 세계 AWS 이용자를 대상으로 자사의 LLM 공급망을 확대했다. 업스테이지는 이번 SCA로 AWS와 협력을 강화하고 AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램을 통해 전 세계 AWS 고객 및 파트너 네트워크를 활용, 솔라의 글로벌 영업기회를 발굴하고 사업화 연계를 함께 추진할 계획이다. 이
다양한 소형언어모델을 리벨리온 NPU에 최적화해 경량화하는데 협력할 계획 리벨리온과 스퀴즈비츠가 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)에 최적화한 생성형 AI 모델, 특히 소형언어모델(SLM)의 경량화 기술협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. 스퀴즈비츠는 정확도 손실을 최소화하면서도 AI 모델의 계산량을 압축하는 경량화 전문성을 가지고 있다. 리벨리온은 국내에선 최초로 소형언어모델 가속이 가능한 NPU를 양산한다. 이번 파트너십을 기반으로 양사는 각사가 가진 AI 경량화 노하우와 AI 추론 전용 하드웨어 기술을 바탕으로 다양한 소형언어모델을 리벨리온의 NPU에 최적화해 경량화하는데 전략적으로 협력한다. 스퀴즈비츠는 현재 지원 중인 엔비디아 GPU뿐 아니라 리벨리온의 NPU향으로 생성형 AI 모델을 경량화할 수 있는 기술적 기반을 확보하게 된다. 리벨리온 또한 자사 하드웨어에 최적화한 경량화 언어모델을 활용해 생성형 AI용 NPU의 판매 활로를 확장한다. 이번 파트너십은 생성형AI에 특화된 하드웨어를 기반으로 경량화 소프트웨어 기술을 개발하는 국내 최초 사례다. 양사는 소형언어모델 경량화 분야에 선도적인 역할을 수행해 지속가능한
실시간으로 스토리 창작해 사용자에게 초개인화한 콘텐츠 제공 스캐터랩이 사용자와 AI가 함께 스토리를 즐기는 AI 스토리 플랫폼 '제타(zeta)'를 출시했다고 2일 밝혔다. 스캐터랩은 제타가 생성 AI 및 SLM(경량형 언어모델) 기술력으로 AI와 상호작용하며 실시간으로 스토리를 창작해 사용자에게 초개인화한 콘텐츠를 제공한다고 설명했다. 제타는 사용자가 만들고 싶은 AI 캐릭터의 이미지, 이름, 특징 등을 프롬프트에 입력하면 스캐터랩의 생성 AI 기술이 해당 내용을 캐릭터와 나누는 대화 및 스토리에 반영한다. 이를 통해 로맨스, 판타지, 학원물 등 웹소설이나 웹툰에서 인기 있는 다양한 장르를 구현한다. 제타는 다른 사용자가 만든 캐릭터와 대화하는 것도 가능하며, 사용자별로 이야기를 만들어가는 방식에 따라 동일 캐릭터라도 전혀 다른 스토리가 전개된다. 또한, 지시문을 통해 각종 행동 지시나 심리 묘사는 물론 새로운 인물을 등장시키는 등 AI와 함께 웹소설을 쓰는 듯한 경험을 할 수 있다. 제타는 만 14세 이상의 사용자만 이용할 수 있다. 정보통신망법 등 관련 법령과 방송통신심의위원회 등 관련 기관의 등급 기준에 의한 성인물 수준의 콘텐츠는 금지된다. 스캐터랩
허깅페이스 오픈 LLM 리더보드에서 빅테크 모델 제치고 1위 차지해 업스테이지가 22일 자사의 사전학습 언어 모델 ‘솔라’의 베타 버전을 출시, 내달 31일까지 해당 모델을 무료로 공개한다고 밝혔다. 간단한 API 호출을 통해 일반 대화형 모델과 번역 특화 모델 등 두 종류 모두 써볼 수 있다. 솔라는 지난 12월 허깅페이스 ‘오픈 LLM 리더보드’에서 알리바바, 미스트랄AI 등 빅테크 모델을 제치고 1위를 차지한 SLM이다. 개선된 성능과 GPT-3.5 대비 2.5배 이상 빠른 속도가 특징이다. 프롬프트 당 최대 4000토큰을 입력하며, 향후 베타 버전을 필두로 ‘믹스트랄 8x7B(3만2000토큰)', ‘라마 2(1만6000토큰)' 등 빅테크 모델을 크게 뛰어넘는 6만4000토큰까지 처리 규모를 확대한다. 함께 공개하는 번역 모델은 기계번역 평가의 바로미터로 여겨지는 메타의 ‘플로레스’ 벤치마크 테스트에서 GPT-4, 딥엘 등의 모델보다 높은 점수를 기록했다. 특히, 단순 문장 번역을 넘어 전후 문맥을 종합해 의미를 추론하고, 대화의 맥락과 흐름까지 기억할 수 있어 정확도를 극대화했다. 한-영 및 영-한 번역을 제공하며, 최대 3만2000개의 토큰을 처리한
'소형언어모델(SLM)', '멀티모달 AI', '과학분야에 적용되는 AI' 주목 생성형 AI는 지난 한 해 동안 놀라운 발전을 이루며 인류의 일상 속에 자리잡았다. 특히 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿과 같은 인기 도구를 통해 연구실에서부터 일상생활에 이르기까지 수많은 사람이 AI를 활용하며 가능성을 확인했다. 마이크로소프트는 2024년에도 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. 나아가 AI 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어줄 것으로 기대하고 있다. 마이크로소프트는 올해 주목해야 할 주요 AI 트렌드 세 가지를 다음과 같이 꼽았다. 첫 번째는 AI 연구와 혁신을 촉진하는 소형언어모델이다. 가장 먼저 소형언어모델(SLMs)이 AI 분야에서 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다. 수십억 개의 파라미터로 이뤄진 소형언어모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행 가능하며, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과
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