특정 산업에 특화한 '버티컬 인공지능(AI)'이 주목받는 가운데 심층 데이터 확보 등으로 이 시장에 대응해야 한다는 제언이 나왔다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)이 최근 발간한 '버티컬 AI로의 변화 및 과제' 보고서에 따르면, 금융, 법률 등 글로벌 버티컬 AI 시장은 2032년까지 연평균 27% 성장할 전망이다.
버티컬(수직적) AI는 특정 산업 문제를 해결하기 위한 AI다. 기존 거대언어모델(LLM)이 광범위한 데이터를 학습했다면, 버티컬 AI는 특정 산업·분야 고유 전문지식과 심층 정보를 학습한다. 의료·제조·금융·물류 등 다양한 산업에 적용, 해당 영역 고유의 요구사항과 데이터에 맞게 AI를 개발한다. 산업 효율성을 높이고 비용을 절감하며 위험 관리면에서도 범용 AI 대비 유용하다.
NIA는 “세계 최대 이동통신 전시회 'MWC 2024' 화두가 생성형 AI 자체에서 생성형 AI를 특정 비즈니스에 접목한 버티컬 AI로 변했다”면서 “버티컬 AI는 각 산업의 디지털 전환을 가속화하고, 산업별로 더 정교화된 솔루션을 제공하는 등 기업 경쟁력을 강화하는 핵심 요소로 자리 잡을 것”이라고 전망했다.
NIA에 따르면 해외에서는 법률, 의료, 뷰티, 금융 등에서 버티컬 AI 활용이 활발히 이뤄지고 있다. 특히 법률 서비스 자동화와 의료 진단 분야에서 빠른 성과를 낸다. 해외뿐만 아니라 국내에서도 법률, 의료, 뷰티 등 분야에서 버티컬 AI 도입이 확대되는 추세다. 다만, 법률과 미디어 분야는 아직 초기 단계에 머물러 있는 상황이다.
NIA는 “AI 시스템의 품질은 학습 데이터에 크게 의존하기 때문에 버티컬 AI의 성공적 도입을 위해서는 단순 데이터넷 구축이 아니라 심층 데이터 구축이 필수”라고 강조했다.
NIA는 “LLM은 대규모 말뭉치에서 단어 간 연관성·문맥 파악이 탁월해 분류·생성에는 적합하지만 논리적 사고가 필요한 추론은 다소 제한적”이라면서 “인간 수준의 AI 시대가 다가옴에 따라 AI 모델 품질·성능 강화를 지원하기 위한 신뢰성·추론용 등 심층데이터가 필요하다”고 전했다.
이어 “심층데이터를 확보하기 위해서는 데이터 수집과 활용에 관한 규제 완화와 인프라 구축, 전문인력 양성 등 다각적 지원이 뒷받침돼야 한다”면서 “산업별 특성에 맞는 심층 데이터를 충분히 확보하고 활용해야 산업별 최적화된 버티컬 AI가 지속 발전할 수 있을 것”이라고 강조했다.
김지선 기자 river@etnews.com
