LLM이 아니라 애플리케이션이 필요한 이유

글로벌 칼럼 | LLM이 아니라 애플리케이션이 필요한 이유

글로벌 칼럼 | LLM이 아니라 애플리케이션이 필요한 이유

 

• LLM의 복잡성과 한계
  • 대부분의 사용자는 LLM(대규모 언어 모델) 선택과 활용이 복잡하고 혼란스러움. 적절한 모델 선택 후에도 일관된 결과를 얻기 어려움
  • LLM은 통계적 과정에 불과하며, 인간의 사고처럼 추론하지 못함. 예술이나 글쓰기에서 모방은 가능하지만, 인간의 인지 능력에는 미치지 못함
• AI의 유용성
  • LLM은 여전히 유용한 도구로, 일상적인 작업의 보조 역할을 할 수 있음. 예를 들어, 챗GPT를 통해 비즈니스 문제를 요약하는 데 유용
  • 소프트웨어 개발자에게도 코드 작성 외의 작업을 보조하는 도구로 활용 가능. 장애물 회피, 상용구 코드 작성 등을 통해 업무 효율을 높일 수 있음
• AI를 애플리케이션으로 전환해야 하는 이유
  • 사용자에게 모델 선택을 맡기지 말고, AI 인프라가 자동으로 모델을 선택하고, 차별화된 작업을 대신 수행해야 함
  • 애플리케이션에서 AI를 탑재하여, 사용자가 프롬프트 생성이나 인프라 선택 등의 불필요한 작업을 하지 않도록 해야 함
  • 컨텍스트 제공이 중요하지만, 이를 사용자가 아닌 애플리케이션에서 처리하도록 해야 함
• 애플리케이션의 역할
  • AI 초기 단계에서는 주류 사용자가 LLM을 직접 조작하는 대신, 애플리케이션 업체가 이 과정을 자동화하여 사용자 경험을 개선해야 함
  • AI 도구가 사용자의 하위 작업을 자동화하고, 사용자의 작업을 대신 처리함으로써 도입률과 생산성을 향상시킬 수 있음
• 결론
  • 생성형 AI는 애플리케이션에서 사용자가 복잡한 모델 선택이나 수동 작업을 하지 않도록 하여 일상적인 사용을 더 쉽게 만들고 생산성을 극대화하는 방향으로 발전해야 함
  • AI는 도구로서의 역할을 충실히 하되, 사용자 경험을 개선하는 애플리케이션 중심의 접근이 필요함