AI의 잠재력을 실현하는 개방형 커뮤니티

1년 전 저는 Red Hat Summit에서 무대에 올라 우리 업계가 AI의 순간을 맞이하고 있다고 이야기했습니다. 불과 몇 달 전부터 전 세계는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술의 잠재력을 눈으로 확인하기 시작했습니다.

그 이후로 경영진 회의 및 엔지니어링 커뮤니티뿐만 아니라 심지어 가족 및 친구와의 저녁 식사 자리에서도 생성형 AI의 가능성을 논하는 추측성 담론이 점점 더 활발하게 진행되어 왔습니다. 직원 생산성을 실제로 10배나 높일 수 있을지? 매개 변수가 1조 개라면 많은 것인지? 모델을 통해 통계 클래스 차트를 생성해도 괜찮은지?

저 또한 나만의 방식으로 밤늦게까지 생성형 AI를 실험해 본 적이 많습니다. 노트북에 모델을 다운로드한 다음 코드를 작성하고, 이메일을 작성하고, 보고서를 요약하는 데 사용해 보았죠. 개인의 호기심에 전 세계의 정보, 그리고 모든 종류의 상황에 '전문 지식'을 제공하는 AI 비서를 결합했을 때 얻을 수 있는 결과를 떠올리며 저는 커다란 열정을 느낍니다. 이러한 열정의 수준을 8/10이라고 해 보죠.

하지만 초기의 실험을 돌이켜 보면, 지금은 뭔가 부족하다는 것을 깨닫습니다. 저는 이렇게 자문하곤 합니다.

• "이 AI를 왜 더 고도로 개인화할 수 없을까?"
• "팀의 어떤 영역에서 이 AI가 더 큰 도움이 될 수 있을까?"
• "오픈소스 소프트웨어를 대하는 방식으로 커뮤니티가 이를 개선할 수 있다면 어떨까?"
• "AI는 오픈소스 패턴을 따를 것인가, 아니면 독점 방식으로 돌아갈 것인가?"

비즈니스 리더로서 저는 팀이 최고의 성과를 내도록 해야 합니다. 문제는 Red Hat이 전 세계에 직원을 둔 역동적인 조직이라는 점입니다. Red Hat은 동시에 여러 지역에서 필요로 하는 다양한 전문성을 보유하고 있습니다. 직원의 기술과 지식을 활용하여 비즈니스에서 최대한 많은 부분을 개선하려면 어떻게 해야 할까요? 그런 이유로 저는 Red Hatter에게 다음과 같은 과제를 던졌습니다.

회사 어딘가에는 Red Hat 비즈니스의 고유 영역에 대한 기술과 지식을 갖춘 분야별 전문가(SME)가 있습니다. 회사 내 또 다른 어딘가에는 자신의 팀에 해당 분야별 전문가가 마치 복제 인간처럼 수십 명 또는 수천 명이 있기를 바라는 상사가 있습니다. 완벽한 환경에서는 한 개인의 기술과 지식을 더 큰 규모의 팀으로 간단하게 이전할 수 있을 것입니다. 그렇다면 비즈니스는 더 빠르게 성장할 수 있겠지요. 신규 직원 온보딩의 복잡성도 낮출 수 있을 것입니다. 누구나 활용할 수 있는 전문 지식의 기준을 가질 수 있으므로 새로운 아이디어가 활발하게 창출될 것입니다. 심지어 각 분야별 전문가는 더 즐거운 휴가를 기대할 수 있게 될 것입니다. 해변에서 휴식을 취하는 동안 어떤 업무 전화도 받지 않으리라는 사실을 알 테니 말이죠.

Red Hat 경영진은 이렇게 될 수 있다면, 단지 회사를 개선할 뿐만 아니라 모든 고객의 비즈니스까지 크게 개선할 수 있는 잠재력이 AI에 있다는 사실을 깨달았습니다. 그리고 AI의 협업성을 키울 수 있다면 파트너들도 자신의 전문성을 활용할 수 있을 것입니다.

이번 주에 Red Hat Summit 연설을 준비하면서 Red Hat이 그 잠재력을 실현했음을 알려드리게 되어 기쁩니다. Red Hat은 IBM과의 협업을 통해 AI에 오픈소스를 도입하기 위한 다음 단계로 나아가고 있습니다. 지난 2주 동안 Red Hat은 생성형 AI LLM의 세계에 진정으로 개방형 경험을 제공할 두 가지 중요한 요소를 오픈소스화했습니다.

첫째, Red Hat과 IBM은 Granite 언어 및 코드 지원 LLM을 오픈소스화했습니다. 이는 Meta와 Mistral이 개방형 모델을 시장에 출시하기 위해 기울인 노력을 바탕으로 이룬 결과입니다. Red Hat은 모델을 오픈(라이센스)할 뿐만 아니라 가중치와 데이터 소스도 제공함으로써 한 단계 더 나아가고 있습니다.

둘째, 대규모 언어 모델(Large Language Model)에 새로운 합성 데이터 기반 정렬 튜닝 방법을 사용하는 InstructLab을 오픈소스화했습니다. InstructLab을 사용하면 데이터 과학자뿐만 아니라 누구나 분야별 전문가가 되어 모델의 훈련과 튜닝을 지원할 수 있습니다.

이러한 두 가지 사항을 기반으로 커뮤니티에서는 사람과 같은 방식으로 학습하도록 LLM을 가르칠 수 있습니다.

커뮤니티에 일련의 개방형 모델을 도입함으로써 우리 모두는 개방형 환경에서 협업하여 개인, 팀, 비즈니스에 가치를 제공하는 모델을 구현할 수 있습니다. 누구나 모델에 기여하고 새로운 방식으로 튜닝할 수 있는 일련의 개방형 툴을 통해 이러한 모델을 지원함으로써 어디서나 주제별 전문 지식의 잠재력을 진정으로 실현할 수 있습니다.

Red Hat은 이 두 가지 발표 사항을 통해 개방형 커뮤니티, 개방형 기여, 개방형 아이디어의 풍요로움을 AI에 접목하는 다음 단계로 나아갈 것이라고 믿습니다. Red Hat은 업무, 팀, 비즈니스에 적합한 AI 개발에 적극적으로 참여하는 데 방해가 되는 요소를 제거함으로써 차세대 비즈니스용 AI가 바로 코앞에 다가왔다고 생각합니다.

Red Hat을 대신하여 오픈소스의 모든 기반을 AI에 적용할 수 있도록 여러분과 협력할 수 있기를 기대합니다. 무엇이 실현되는지 지켜봐 주시기 바랍니다!