멀티모달 AI 정의와 사례

멀티모달 AI란?

멀티모달 AI는 인공지능의 새로운 전망을 열어주는 혁신적인 개념으로, 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 유형의 데이터를 함께 분석하고 처리할 수 있는 능력을 갖춘 시스템을 말합니다. 이러한 AI 시스템은 다중 모달리티의 데이터를 동시에 이해하고, 이를 통합하여 더 정확하고 다차원적인 인사이트를 제공합니다.

가장 쉽게 설명하자면, 초기 ChatGPT가 텍스트 위주의 기술을 선보였다면, 현재는 DALL-E와 같은 플러그인들을 지속적으로 탑재하고 업그레이드 하여 멀티모달을 추구하고 있습니다. 현재 출시된 대부분의 생성형 AI는 멀티모달을 추구하는 방향으로 진화하고 있습니다.

초기 세대의 AI 시스템이 하나의 데이터 유형에 집중하는 반면, 멀티모달 AI는 여러 형태의 데이터를 종합적으로 분석합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터와 함께 이미지를 분석하여 더욱 풍부한 정보를 추출하거나, 음성과 시각 데이터를 결합하여 사용자의 의도를 더 정확히 파악할 수 있습니다. 이러한 통합적 접근 방식은 AI가 인간의 복잡한 커뮤니케이션 방식과 더 유사하게 작동하도록 만들어, 더 자연스러운 상호작용과 높은 정확도를 가능하게 합니다.

멀티모달 AI 주요 장점

1. 다차원적 분석: 다양한 유형의 데이터를 종합적으로 분석함으로써, 보다 깊이 있는 인사이트를 제공합니다.
2. 정확도 향상: 여러 데이터 소스를 결합함으로써 오류율을 줄이고, 결과의 정확도를 높일 수 있습니다.
3. 응용 범위 확장: 다양한 분야에 걸쳐 폭넓은 응용이 가능하며, 이는 새로운 혁신과 기회를 창출합니다.
4. 사용자 경험 개선: 사용자와의 상호작용이 보다 자연스럽고 직관적으로 이루어질 수 있습니다.

멀티모달 AI 사례

1. LG AI 연구원의 ‘엑사원’
이는 텍스트를 이미지로 변환할 수 있는 양방향 멀티모달 AI입니다. 예를 들어, 사용자가 특정 색상의 특정 물체에 대해 질문하면, 이에 대한 정확한 답변을 이미지와 함께 제공할 수 있습니다.
2. 구글의 ‘제미나이’ 모델
이 모델은 여러 양식의 데이터를 처리하고 추론하는 데 뛰어난 능력을 보여줍니다. 제미나이는 다양한 멀티모달 데이터를 사용하여 미세 조정되어, 기존의 멀티모달 모델보다 향상된 성능을 제공합니다.
3. 메타의 ‘심리스M4T’
이 모델은 최대 100개 언어를 지원하며, 다양한 언어의 성능을 크게 향상시켰습니다. 이는 음성과 텍스트 데이터를 처리하는 데 효과적입니다.
4. CLIP 및 VQA 모델
이들은 언어적 표현과 이미지 특징을 결합하여 학습한 후, 본 적 없는 클래스의 이미지 분류나 이미지에 대한 질문에 답변을 제공합니다. 또한, 이미지 캡션 작업에서도 활용됩니다.
5. 마이크로소프트의 ‘로브’
이 소프트웨어를 사용하여 이미지 분류, 물체 감지, 데이터 분류 등의 머신러닝 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자들은 복잡한 모델 학습 과정을 단순화하여 AI를 쉽게 학습시킬 수 있습니다.

멀티모달 AI의 다양한 활용 및 전망

멀티모달 AI는 의료, 자동차, 가상 비서, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 미래의 AI 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 또한, 의료 진단, 가상 비서, 자율주행 차량 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 많은 가능성을 가지고 있습니다. 이러한 AI 시스템은 텍스트와 이미지, 음성 데이터 등을 동시에 분석하여 보다 정확하고 신속한 결과를 제공할 것으로 기대됩니다.