【 청년일보 】 2010년대 후반, Transformer 기반 Attention 메커니즘을 활용한 언어모델 아키텍처를 바탕으로 다양한 거대 언어모델(LLM)이 등장했다. 2020년 OpenAI가 GPT-3를 출시한 이후, 인공지능의 급격한 발전이 촉발됐으며, LLM은 기존의 보조 도구에서 핵심 인프라로 자리 잡게 됐다.

이를 통해 산업과 공공 서비스 전반에 혁신이 일어나고 있으며, 특히 대화형 인공지능 서비스인 ChatGPT의 등장은 전 세계적으로 큰 주목을 받고 있다.

LLM은 번역, 요약, 질의응답과 같은 언어적 기능을 강화해 다양한 서비스에 통합되거나, 새로운 혁신적 서비스로 사용되고 있다. 또한 다양한 외부 도구와 연동해 더 복잡한 과제를 수행할 수 있다. 자율 에이전트는 최소한의 인간 개입으로 목표를 달성하는 데 주목받고 있으며, AutoGPT와 같은 자율 에이전트가 등장하고 있다.

LLM은 산업공학 분야에서도 적용될 수 있다. LLM은 복잡한 데이터 분석과 의사결정을 자동화하는 강력한 도구로 사용될 수 있으며, 생산 계획, 물류 최적화, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있다.

LLM을 활용하면 더욱 신속하고 정확한 예측과 최적화가 가능해진다. 예를 들어, 물류 시스템에서 LLM을 통해 경로 최적화를 자동으로 설정하거나, 수요 예측을 더 정밀하게 수행할 수 있다. 기존의 Word2Vec 등 자연어 처리 모델과는 달리, 수억 개의 파라미터를 가진 LLM 모델은 문맥 정보를 활용해 언어 이해를 바탕으로 인사이트를 제공할 수 있다.

또한 LLM이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 에이전트로 발전하면서, 미래의 스마트 공장이나 물류 시스템에서 자동화 수준이 크게 향상될 것이다. 자율 에이전트가 생산 라인의 일정 조율, 재고 관리, 장비 유지보수까지 실시간으로 조정할 수 있는 환경이 조성된다면, 산업 전반에 걸쳐 생산성이 극대화될 것이다.

하지만, LLM의 도입으로 대부분의 산업 분야에서 효율성이 극대화될 수 있지만, 기술을 수용하지 못하는 기업이나 개인이 소외될 위험도 존재한다. 이는 특히 중소기업에서 디지털 기술의 도입이 느리게 이루어질 수 있다는 점에서 주목할 필요가 있으며, LLM을 포함한 디지털 기술의 격차를 줄이기 위한 교육 및 지원이 필요하다. 산업공학의 관점에서는 시스템 개선과 함께 모든 계층의 기술 포용성을 고려한 설계가 중요한 시점이다.

또한 LLM의 활용이 다양한 문제를 해결할 수 있지만, 동시에 발생하는 윤리적 문제와 규제의 필요성도 존재한다. 예를 들어, LLM을 이용한 자동화 시스템이 인력 감축으로 이어질 수 있으며, 이는 사회적 문제를 야기할 수 있다.

마지막으로, LLM은 여전히 Black-Box 모델이며, OpenAI 역시 GPT-2 이후 오픈소스를 공개하지 않고 있다. 최근 LLaMa 모델은 공개됐지만, 모델 내 파라미터에 대한 연구가 부족해 해석에 한계가 존재한다. 생성형 AI가 야기하는 여러 가지 shortcut 문제와 hallucination 문제도 고려해야 한다.

따라서 산업공학에서는 새로운 자동화 시스템과 인공지능 도구가 사회적, 윤리적 측면에서 공정하게 도입되고, LLM이 올바르게 운영될 수 있도록 규제와 정책을 고려해야 할 것이다.
 

【 청년서포터즈 8기 홍준기 】