1. 잇(IT)터뷰 전체 영상 보기
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◼ 게스트 : 공승환 GenAI 파트 리드 / SK디스커버리
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ 머신러닝 vs 생성형 AI
✔ 수율개선을 위한 Explainable AI
✔ 수익성과 수율 최적화
✔ 공정 안전관리 생성형AI 적용사례
✔ 생성형 AI 적용 로드맵
2. 잇(IT)터뷰 내용 맛보기
‘잇(IT)터뷰 내용 맛보기’에서는 영상 내용 일부를 볼 수 있습니다.
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이번 잇(IT)터뷰에서는 SK 그룹의 AI 프로젝트를 사례로, AI 기반 데이터 분석과 최적화 기술이 제조업과 안전 관리를 어떻게 혁신하는지 설명합니다. 데이터 이쿠 플랫폼은 머신러닝과 생성형 AI를 활용해 수율 최적화, 안전 리포트 자동화 등 효율성과 생산성을 크게 향상시켰습니다. 특히 복잡한 제조업 환경에서도 AI를 통해 의사결정과 운영 프로세스를 단축 및 자동화하며, 실제 현장에 성공적으로 적용된 사례를 보여줍니다.
● 고우성 PD : SK디스커버리의 공승환 매니저와 함께 AIOps 플랫폼인 데이터이쿠(Dataiku)를 기반으로 SK그룹의 AI 프로젝트 사례를 살펴보겠습니다. 먼저, 기존 머신러닝과 최근 주목받고 있는 생성형 AI(Gen AI)의 차이점을 알아보겠습니다.
● 공승환 리드 : 왼쪽은 머신러닝, 오른쪽은 생성형 AI(GPT나 LLM)라고 보시면 됩니다. 머신러닝은 산업에 특화된 AI로, 특정 분야에서 강점을 발휘합니다. 예를 들어, 수율 예측이나 매출 시뮬레이션과 같은 수치적인 데이터를 다루는 데 특화되어 있습니다. 이를 쉽게 설명하면, 한 가지 요리에 30년간 집중한 이탈리안 셰프처럼 특정 분야에서 매우 높은 전문성을 가지고 있습니다.
● 고우성 PD : 그리고 머신러닝은 hallucination(환각)이 없는, 정확도가 높은 기술이잖아요?
● 공승환 리드 : 맞습니다. 머신러닝은 확률적으로 오차는 있을 수 있지만, 생성형 AI처럼 환각이 발생하지는 않습니다.
● 고우성 PD : 제조업에서는 이런 머신러닝이 훨씬 더 많이 활용될 것 같네요.
● 공승환 리드 : 맞습니다. 오늘 다룰 사례들도 그런 제조업 분야와 관련이 많습니다. 반면, 생성형 AI는 범용적으로 다양한 분야에 적용할 수 있는 기술입니다. 생성형 AI는 한식, 중식, 양식을 두루 섭렵한 요리사와 비슷한데요. 특정 분야에서 완벽하지는 않지만, 다양한 질문에 적절한 답변을 제공할 수 있습니다.
예를 들어, AI 챗봇을 통해 회사 관련 질문에 답변하거나 논문 Q&A를 수행할 수 있습니다. 논문 요약, 정리, 그리고 엑셀 다운로드 같은 기능도 지원합니다.
● 고우성 PD : 생성형 AI는 여러 방면에서 다재다능한 도구로 활용될 수 있겠군요.
● 공승환 리드 : 맞습니다. 저희 조직은 산업특화 AI와 범용 AI를 함께 활용하는 양손잡이 조직입니다. 이를 통해 산업별로 맞춤형 솔루션과 범용 AI를 적절히 조합해 최적의 성과를 내고 있습니다.
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