[해외DS] 메타의 생성 AI 도전기 (2): 메타, 자사 전 제품에 생성 AI 통합한다

페이스북 모회사 메타, 생성 AI 열풍 합류 메타 CEO 마크 주커버그, ‘생성 AI 드림팀’ 만드는 중 생성 AI 드림팀, 창의적이고 표현력 풍부한 툴 개발한 뒤 범용 AI 페르소나 구축할 계획

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[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

메타 CEO 마크 주커버그/사진=AI Business

“[해외DS] 메타의 생성 AI 도전기 (1): 메타 언어 모델 라마, 오픈AI GPT-3 능가”에서 이어집니다.

마이크로소프트의 뒤를 잇는 걸까요, 메타(Meta) CEO 마크 주커버그(Mark Zuckerberg)도 자사의 전 제품에 생성 AI를 집어넣겠다는 계획을 세웠습니다.

최근 주커버그는 페이스북(Facebook) 게시물을 통해 메타의 생성 AI 역량을 높이고자 회사 전체에서 인재를 선별, “최상위 제품 그룹”을 만들고 있다고 밝혔습니다. 주커버그에 따르면 이 특별한 그룹은 “(생성 AI에 대한) 즐거운 경험을 우리의 전 제품에 구축하는 데 집중”하게 됩니다.

메타의 일차적인 목표는 창의적이고 표현력이 풍부한 툴을 개발하는 것입니다. 장기적으로는 “다양한 방법으로 사람들을 도울 수 있는” AI 페르소나를 구축할 예정입니다.

주커버그는 메타가 텍스트(왓츠앱(WhatsApp)/페이스북 메신저(Messenger)에서의 채팅 등), 이미지(인스타그램(Instagram) 크리에이티브 필터, 광고 포맷 등), 비디오 등을 보면서 다양한 경험을 하고 있을 뿐 아니라 멀티모달(multi-modal; 컴퓨터가 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 활용해 학습하고 사고하는 것, 인간의 실제 사고 방식과 유사)도 경험하고 있다고 말했습니다.

그렇지만 주커버그는 “정말 미래적인 경험을 하기 전에는 기초 작업을 많이 해 둬야 한다”고 덧붙였습니다. 역시 여기에 만족하지 않네요, 이번에 결성되는 드림팀이 바로 이런 기초 작업도 맡게 될 것 같습니다.

한편 메타 AI는 최근 오픈AI의 GPT-3보다 작은 대형 언어 모델 라마(LLaMA)를 출시하기도 했습니다. 메타 연구진들에 따르면 라마의 성능은 GPT-3보다 우월합니다. GPT-3이 강화 학습 과정을 거쳐 미세 조정된 결과물이 바로 바이럴 챗봇 시장에 센세이션을 불러온 오픈AI의 챗GPT입니다.

스냅챗(Snapchat)도 신규 AI 챗봇 출시

다른 소셜 미디어 회사 역시 자사 어플리케이션에 생성 AI를 통합하는 작업을 시작했습니다.

스냅챗의 모회사 스냅(Snap)은 이번 주에 자체 챗봇 ‘마이 AI(My AI)’를 출시했습니다. 마이 AI는 소셜 미디어 플랫폼에 맞게 조정된 최신 버전 GPT입니다.

스냅은 블로그를 통해 “마이 AI는 베스트 프렌드에게 줄 생일 선물을 추천하고, 긴 주말 동안의 하이킹 여행을 계획하고, 저녁 식사 레시피를 제안하고, 체다 치즈 광인 친구를 위해 치즈에 대한 하이쿠(일본 정형시의 일종)를 쓸 수도 있습니다.”라고 밝혔습니다.

스냅챗 마이 AI/사진=AI Business

그렇지만 경고도 빼놓지 않았습니다. 스냅은 “마이 AI는 ‘환각(halluciantion)’에 빠지기 쉽고, 어떤 특정한 답변을 내놓는 방향으로 ‘유도심문’을 당할 수도 있습니다. 부족한 점이 많다는 점 미리 양해 부탁드립니다, 죄송합니다.”라는 메시지를 덧붙였습니다.

아울러 스냅에 따르면 챗봇과 나누는 모든 대화는 저장되고, 제품 개선을 목적으로 검토될 수 있습니다.

한편 마이크로소프트가 챗GPT를 적용해 새로 출시한 빙(Bing)은 시작부터 난항을 겪었습니다. 부적절하거나 심지어는 유해한 답변을 내놓았죠. 결국 회사 측은 빙이 사용자 피드백을 통한 자체적인 학습을 할 수 있게 될 때까지 출력을 제한하는 조치를 취했습니다.


Meta CEO Mark Zuckerberg is planning to infuse generative AI into all of the company’s products, following in the footsteps of Microsoft.

In a Facebook post, he said that Meta is pulling together teams from across the company and putting them into a “top-level product group” to “turbocharge” his company’s generative AI capabilities.

This special group will be “focused on building delightful experiences around this technology into all of our different products,” Zuckerberg wrote.

Initially, Meta will build creative and expressive tools. In the longer term, the company plans to develop AI personas that can “help people in a variety of ways,” he said.

Zuckerberg explained that Meta is “exploring experiences with text” like chat in WhatsApp and Messenger, as well as images (like creative Instagram filters and ad formats), as well as video and multi-modal experiences.

However, “we have a lot of foundational work to do before getting into really futuristic experiences,” Zuckerberg added.

Meta AI recently released LLaMA, a language model that’s smaller than OpenAI’s GPT-3. Meta researchers claim it outperforms GPT-3. ChatGPT, OpenAI’s viral chatbot sensation, was built on top of GPT-3 and fine-tuned using supervised and reinforcement learning techniques.

Snapchat’s new AI chatbot

Other social media apps have started incorporating generative AI.

This week, Snapchat parent Snap launched ‘My AI,’ a chatbot running the latest version of GPT and customized for the social media platform.

“My AI can recommend birthday gift ideas for your BFF, plan a hiking trip for a long weekend, suggest a recipe for dinner, or even write a haiku about cheese for your cheddar-obsessed pal,” according to a Snap blog.

It did come with a caveat, though: “My AI is prone to hallucination and can be tricked into saying just about anything. Please be aware of its many deficiencies and sorry in advance!”

Snap said all conversations with the chatbot will be stored and may be reviewed to improve the product.

Microsoft’s new Bing with ChatGPT had a rough beginning, saying inappropriate and even harmful things such that the company had to limit its output until it is able to learn from user feedback.

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