아마존웹서비스(AWS)가 기업들의 생성형 인공지능(AI) 활용 문턱을 낮췄다. 조직 규모에 상관없이 생성형 AI 애플리케이션(앱)을 구축하고 활용할 수 있게 했다.

AWS는 5일(현지시간) 단일 애플리케이션프로그래밍인터페이스(API)를 통해 AI 기업들의 파운데이션 모델을 사용할 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스 ‘아마존 베드록’ 등 생성형 AI 활용을 돕는 신규 기능을 발표했다.

◇기업들의 생성형 AI 도입 지름길 ‘아마존 베드록’

아마존 베드록은 생성형 AI 앱 구축에 필요로 하는 기능을 클라우드 기반으로 제공하는 기술이다. 개인정보 보호, 보안 유지, 개발 과정 간소화 등의 기능이 탑재됐다. 기업들은 이를 통해 검색부터 콘텐츠 제작, 신약 개발 등 다양한 분야에 생성형 AI를 접목할 수 있고, 메타, 앤트로픽, 코히어, 스태빌리티 AI, 아마존, AI21 랩스 등 AI 기업들의 파운데이션 모델을 쉽게 선택해 사용할 수 있다.

생성형 AI는 사용자 요구에 맞춰 텍스트나 이미지를 생성해 비즈니스적으로 활용도가 높다. 하지만 일반 기업에선 생성형 AI를 쉽게 도입하지 못하는 한계가 있었다. 보안 수준과 개인정보 침해 등의 문제가 있어서다. AI 공급사들이 출시한 다양한 파운데이션 모델 중 필요한 것을 찾아 적합한 모델을 결정해야 하는 것도 과제였다. 여러 모델을 경험하려면 그만큼 비용과 시간이 소요됐기 때문이다. AWS 관계자는 “기업은 목적에 적합한 고성능 파운데이션 모델을 활용할 수 있는 간단한 방법과 큰 비용을 들이지 않고 자신의 데이터로 차별화된 앱을 구축할 방법을 원한다”면서 “기업들이 생성형 AI를 쉽게 도입하지 못한 이유는 이러한 방법을 찾지 못했기 때문”이라고 말했다. 이어 “기업들이 커스터마이징을 위해 원하는 데이터는 매우 가치 있는 지적재산이므로 그 과정에서 완벽하게 보호되고 보안이 유지돼야 하며, 고객은 데이터의 공유 및 사용 방식을 제어할 수 있어야 한다”고 했다.

아마존 베드록은 이 한계를 깨뜨릴 수 있는 기술로 꼽힌다. 다양한 파운데이션 모델을 쉽게 테스트할 수 있고, 보유하고 있는 데이터도 비공개로 맞춤 설정해 보호할 수 있어서다. 사용도 쉽다. 여행 예약, 보험금 청구 처리, 광고 캠페인 생성, 재고 관리 등 복잡한 비즈니스 작업을 코드 작성 없이 실행하는 기능을 제공한다. 또 서버리스(serverless)이므로 고객이 직접 인프라를 관리할 필요가 없고, 이미 익숙한 AWS 서비스를 사용해 생성형 AI 기능을 애플리케이션에 안전하게 통합 및 배포할 수 있다. 

AWS에 따르면, 아마존 베드록은 보안 성능도 높다. 고객은 AWS 프라이빗링크(AWS PrivateLink)를 사용해 공용 인터넷에 트래픽을 노출하지 않고도 아마존 베드록과 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 간 프라이빗 보안 연결을 설정할 수 있다. 또 아마존 베드록은 엄격한 규제가 적용되는 산업에 종사하는 고객을 위해 미국의 의료정보보호법(HIPAA)과 유럽연합(EU) 개인정보보호규정(GDPR)을 준수하고 있다. 

이기혁 AWS 스타트업 에코시스템 한국·일본 총괄은 지난 9월 26일 열린 기자간담회에서 데이터 보안에 대해 어떻게 접근하고 있냐는 기자의 질문에 “AWS는 고객 데이터에 대해 공동책임이란 모델을 보유하고 있다”며 “모든 데이터는 암호화되어 있어 우리뿐 아니라 어떤 곳에서도 접근할 수 없고, AWS에서도 공동책임을 안고 있어 데이터 보호에 함께 힘쓰고 있다”고 답한 바 있다. 또 그는 “사실 대기업, 중소기업, 스타트업 등 규모에 상관없이 AWS를 활용하는 기업이 많은데 이는 우리가 보안에 대해 확실한 안전을 제공하고 있다는 것을 방증한 사례”라고도 설명했다.

◇ 코딩과 시각 자료 생성 지원

AWS는 아마존 베드록 외에도 △아마존 코드위스퍼 △아마존 퀵사이트 등의 신규 기능을 발표했다. 아마존 코드위스퍼는 AI 기반 코딩을 지원하는 기능이다. 아마존과 온라인상에서 대중에게 공유된 수십억 줄에 달하는 코드를 학습해 개발자의 코딩 작업을 돕는다. 

일례로 장바구니에서 항목을 제거하는 전자상거래 웹사이트의 함수를 작성하려면 개발자는 먼저 애플리케이션과 상호작용하는 데 사용되는 기존 API, 클래스 및 기타 내부 코드에 대해 숙지해야 한다. 필요한 정보를 찾고 작동 방식을 이해하기 위해 이미 작성된 내부 코드를 검토하는 데 몇 시간을 소비했다. 올바른 리소스를 찾은 후에도 코드가 회사의 코딩 모범 사례를 준수하는지, 참조 코드에 존재하는 결함이나 취약점이 반복되지 않는지 확인하는 과정을 거쳐야 했다.

아마존 코드위스퍼를 활용하면 이 단계를 줄일 수 있다. 아마존 코드위스퍼러의 새로운 커스터마이징 기능은 고객의 내부 코드베이스와 리소스를 안전하게 활용해 고유한 요구사항에 맞춤화된 권장 사항을 제공함으로써 생성형 AI 기반 코딩의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원한다. 개발자는 다양한 작업에서 코드 제안의 관련성을 개선해 시간을 절약할 수 있다. 단 내부 코드는 문서가 제한돼 있을 수 있고, 개발자가 도움을 요청할 수 있는 공개 리소스나 포럼이 없기 때문에 개발 작업에 한계가 있다.

아마존 퀵사이트는 라우드 기반으로 구축된 통합 BI(Business Intelligence) 서비스다. 대화형 대시보드, 페이지 기반 보고서 및 내장된 분석 기능을 제공한다. 사용자는 퀵사이트 Q(QuickSight Q)의 자연어 질의를 통해 보다 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다. 

일례로 비즈니스 애널리스트들은 종종 BI 도구를 사용해 다양한 데이터 원본을 탐색하고, 계산을 추가하며, 시각화를 생성하고 개선한 후, 비즈니스 이해관계자에게 대시보드로 제공하기 위해 많은 시간을 투자한다. 하나의 차트를 만들기 위해 적절한 데이터 원본을 찾고, 데이터 필드를 식별하고, 필터를 설정하고, 사용자 정의를 통해 시각적인 자료를 만든다. 연간 매출처럼 시각화에 새로운 계산이 필요한 경우 필요한 참조 데이터를 찾아내 시각화를 확인하고 보고서에 추가해야 한다. 이 같은 작업에만 긴 시간이 소요됐다.

아마존 퀵사이트는 이 시간을 줄일 수 있다. 사용자 의도를 찾아 빠르게 시각 자료를 생성해서다. 이 서비스는 새로운 생성형 BI 작성 기능은 ‘캘리포니아에서 판매되는 상위 10개 제품은 무엇입니까?’와 같은 잘 구조화된 질문에 답하는 것을 넘어 ‘상위 10개 제품’과 같은 질문 조각에서 커스터마이징 가능한 시각 자료를 빠르게 만든다. 또 후속 질문을 통해 쿼리의 의도를 찾아 시각자료를 구체화한다. 비즈니스 애널리스트가 원하는 결과를 설명하면 클릭 한 번으로 대시보드나 보고서에 쉽게 추가할 수 있는 시각 자료를 생성하는 것이다.

스와미 시바수브라마니안(Swami Sivasubramanian) AWS 데이터 및 AI 부문 부사장은 “이번 발표는 스타트업부터 대기업에 이르는 모든 기업과 개발자부터 데이터 분석가에 이르는 모든 직원이 생성형 AI를 손쉽게 사용할 수 있도록 하는 중요한 이정표”라며 “AWS는 강력하고 새로운 혁신을 통해 고객에게 더 나은 보안, 선택권, 성능을 제공하는 동시에 조직 전반에서 데이터 전략을 긴밀하게 조정해 생성형 AI의 혁신적 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.