[인터뷰] 인공지능의 대중화를 이끈다. (주)콕스웨이브 김기정 대표

인공지능은 무서운 속도로 발전하고 있다. 이미 다양한 실생활에 인공지능이 활용되고 있다. 인공지능 개발 플랫폼 스타트업을 운영하고 있는 김기정 대표는 앞으로 사람이 할 일들은 거의 대부분 인공지능이 대체하고 창의적인 부분만 사람이 결정하게 될 것이라고 예측했다.

 

김기정 대표는 서울대학교 데이터마이닝 연구실에서 다양한 인공지능 프로젝트와 인공지능 교육 활동을 하다가 사업화가 가능할 것이라 판단해 연구원 동료들과 의기투합해서 회사를 설립했다. 인공지능의 대중화를 위해서 노력 중인 (주)콕스웨이브의 김기정 대표를 만나 인터뷰했다.

콕스웨이브 로고

Q 회사 소개를 부탁드립니다.

 

Coxwave에서의 Cox는 배의 키잡이를 의미합니다. 조정 경기에서 홀로 반대 방향으로 앉아 방향을 설정하고 팀원을 이끄는 역할을 담당합니다. Coxwave라는 회사 명칭은 새로운 지식에 대한 열린 마음으로 “새로운 관점으로 새로운 물결을 이끌자”라는 의미를 담아지었습니다. 

 

저희 coxwave는 2021년 5월에 설립되어 자동화된 QA/QC를 통해 높은 퀄리티의 AI를 개발할 수 있게 돕는 머신러닝 파이프라인 툴을 개발하고 있습니다.

 

Q. 창업하시기 전에 준비 기간은 어느 정도 됐나요?

 

저희가 작년 12월부터 시작을 했으니까 총 5개월 정도 준비 기간을 가졌습니다. 사실 준비 기간이라고 하기가 조금은 애매한 부분은, 사업의 아이템이 된 프로젝트를 사업목적으로 기획했던 것이 아니었기 때문입니다. 인공지능 연구원인 창업진과 12월부터 시작했던 해당 프로젝트가 발전하는 과정에서, 한 3월 4월 정도부터 사업화를 할 가치 있는 일이라는 생각이 들었습니다. 그리고 이듬해, 5월 법인을 설립했습니다.

Q. 현재 회사의 투자 유치 여부와 투자를 유치하셨다면, 어느 정도의 투자금을 어떻게 유치하셨나요?

 

법인을 설립한 지 한 3개월 정도 뒤에 투자금을 유치하게 되면서 지금은 자금의 압박과 회사 생존에 대한 고민보단 제품과 핵심 업무에만 집중할 수 있게 되었습니다.

 

3개월이라고는 하지만 첫 다섯 달의 준비 기간이 있었기 때문에 약 8개월간 저희가 개발을 해오고 그다음에 투자를 받은 것이나 다름없습니다. 투자를 받기 전까지는 서로 조금 힘들더라도 좀 버티 자라는 식으로 많이 해왔던 것 같습니다. 물론 함께하는 동료들과 가치 있는 일을 하고 있다는 믿음이 큰 동력이 되어주었습니다.

 

현재 총 10억 투자를 유치했고. 만나 뵈었던 투자자분들과 기업들 중, 초기 스타트업으로서 기업 운영에 대한 실무적인 조언과 도움을 주시는 기업에게 10억 원의 시드 투자를 유치하게 되었습니다. 

콕스웨이브 김기정 대표

Q 대표님의 회사 설립 전 이력이 궁금합니다.

 

뉴욕대학교에서는 수학을 전공했습니다. 학부생 때부터 인공지능과 다양한 핀테크에 관심이 있어 한국에 들어와 서울대학교 데이터마이닝 연구실에서 석사과정을 밟았습니다. 연구실에서는 주로 다양한 인공지능 모델을 연구하고, 다양한 팀 프로젝트를 이끌었습니다.

Q 어떤 계기로 사업을 시작하게 되셨나요?

 

인공지능 팀 프로젝트를 진행하며, 인공지능 개발과정과 협업 과정이 개선되었으면 좋겠다는 마음을 가지고 있었습니다.. 인공지능을 제작하는 공정 과정(이하’ML pipeline’)은 인공지능이 최첨단 기술이라는 이미지에 비해 인공지능을 만드는 제작 과정은 너무 비효율적이었기 때문입니다. 이후, ML pipeline 사용성을 높이기 위한 프로젝트를 연구실 동료들과 함께 진행하던 중, 세상에 현존하는 인공지능 연구자들 똑같은 불편함을 겪고 있다는 생각이 들었습니다. 앞으로 늘어날 인공지능 연구자와, 우리의 삶을 바꿀 인공지능 기술 발전을 가속시키기 위해서는 ML pipeline을 효율적으로 만드는 일이 필수적이고, 보람찰 것이라 생각했습니다. 이런 마음을 바탕으로 사업화를 결심하게 되었습니다.

Q 현재 개발 중인 인공지능 개발 툴이 어떤 서비스인지 소개 부탁드립니다.

 

제가 인공지능을 직접 공부해 보기 전에는 사실 인공지능 코드들이 세상에 이렇게 많이 공개돼 있는지 몰랐습니다. 하지만 인공지능을 연구하면서 느꼈던 것은, 수많은 인공지능이 세상에 공개되어 있음에도 불구하고, 일반인들이 직접 경험해 볼 수 있는 서비스 단계의 프로덕션까지 배포하지 못한다는 문제점이 있었습니다.

 

그래서 저희는 공개되어 있는 인공지능 코드들에 저희가 직접 개발한 단 두 줄의 코드만 더 하면, 저희 쪽에서 개발한 인공지능 실험을 편리하게 관리할 수 있는 다양한 서비스들을 사용할 수 있는 형태로 개발을 하고 있습니다. 결국 이 세상에 공개돼 있는 인공지능을 실제 프로덕션에서 사용할 수 있게끔 도와주는 그런 플랫폼이라고 생각을 하시면 됩니다.

인터뷰 중인 김기정 대표

Q. 그렇다면, 이 서비스를 이용하는 고객은 회사인가요? 개인들도 이용이 가능한가요?

 

개인들도 이용을 할 수 있습니다. 그리고 인공지능을 연구하는 많은 개인들이 사용하길 희망합니다. 왜냐하면 인공지능 개발이라는 게 사실 회사 단에서 들여다보더라도 결국에는 인공지능 개발하는 팀은 소규모로 돌아갑니다. 인공지능 모델 자체를 10명이서 개발하는 게 아니라 주로 인공지능 모델 개발자는 한두 명이서 개발을 하고, 인공지능 모델을 학습시키는 거나 관리하는 인원 한 명 등 이런 식으로 하나의 인공지능을 만드는 데 있어서 여러 명이 개발은 하지만, 각자 하는 파트들이 나눠져 있기 때문입니다.

 

저희는 그런 파트들을 자동화해줄 수 있는 부분들은 자동화해 줌으로써, 최대한 적은 사람들이 퀄리티가 높은 인공지능을 만들 수 있게 도움을 주고 있습니다. 콕스웨이브가 제공하는 솔루션을 이용하면, 인공지능을 연구하는 개인 분들도 충분히 편리하게 이용 가능하십니다.

 

수요가 많을 것으로 판단하고 있는 것은 당연히 기업에 속해있는 인공지능 팀이라고 생각을 하고 있습니다.

Q. 일반인들이 쉽게 이해할 수 있도록 설명을 다시 한번 부탁드립니다.

 

콕스웨이브가 제공하는 서비스가 구축하고자 하는 환경은, 인공지능 사용자들이 더 편리하게 현실의 문제들을 해결하는 인공지능 서비스를 개발하는 환경을 조성하는 것입니다.

 

ML Pipeline을 수행하며 거쳐야 하는 과도한 수작업과 반복적인 일들을 줄여내고, 어떤 방식으로 인공지능을 학습시키고 어떤 형태의 모델과 데이터를 응용해 문제를 풀어낼 것인가?라는 고민에 연구자 혹은 개발자의 역량을 집중할 수 있도록 말이죠.

 

더 이상 개발자가, 스스로 코드를 짜는 것이 아닌 당면한 문제에 대한 검색 능력만 있어도 프로그래밍을 할 수 있다는 말처럼, 인공지능 역시 처음부터 개발하지 않더라도 공개돼 있는 것들이 맞습니다. 실제 저희 회사를 예로 들자면. 콕스웨이브는 내부적으로 서비스를 개발해나가며, 다양한 인공지능 사용자를 만나며 서비스의 유효성을 검증하는 고객 심층 인터뷰를 중요하게 생각하고 있는데, 하지만 인터뷰가 끝난 뒤 해당 인터뷰를 문서화 시키는 작업은 매우 고된 일입니다. 

 

때문에, 이미 공개되어 있는 STT(speak to text)모델을 사용하여, 인터뷰의 로깅작업을 인공지능을 통해 자동으로 기록하고 있습니다. 회사가 목표를 이루기 위해 수행해야만 하는 업무와, 이를 효율적으로 수행하기 위한 적절한 인공지능 모델의 사용을 통해 스타트업이 직면하는 과중한 업무와 적은 인원이라는 상황을 극복해나가고 있습니다.

 

비단 콕스웨이브 뿐만 아니라, 다양한 산업에 자리 잡은 수많은 회사들의 업무에도 인공지능은 아주 다양한 방식으로 활용될 수 있는 가능성이 있다는 것입니다.

 

콕스웨이브는 인공지능을 제작하는 과정의 부담을 혁신적으로 줄여줌으로써, 개인 혹은 회사의 업무나 삶에 인공지능이 다양한 방식으로 활용될 수 있는 인공지능 개발 엔진을 만드는 것입니다.

Q. 유저들이 콕스웨이브 플랫폼에 들어와서 활용하려면 기본적인 개발 지식은 있어야 되는 거죠?

 

네 맞습니다. 기본적으로 인공지능을 개발한 경험이 있는 사람들이 조금 더 편하게 더 빠르게 사용할 수 있다고 보시면 됩니다. 

 

그래서 초기의 서비스에는, 우선적으로 인공지능을 알고 있고 배경지식이 있는 연구원이나 개발자분들을 유저로 설정하였습니다. 하나하나 직접 코드로 짜거나, 수기로 작성해야 했던 ML Pipeline의 과정들을 간편하게 관리할 수 있도록 있는 형태로 말이죠.

 

앞서 말씀드렸던 것 처럼, 인공지능 서비스를 만들 때, 정말 집중해야 하는 본질적인 부분들에 최대한 집중하고, 서비스 단계까지 갈 수 있도록 도움이 되려 노력할 것입니다. 

 

하지만 궁극적으로 먼 미래에는, 깊은 개발 지식 없이 인공지능 학습에 대한 논리적 이해만 가진 사람도 인공지능을 직접 개발해 볼 수 있는 플랫폼이 되기를 꿈꾸고 있습니다. 

 

콕스웨이브의 서비스는 인공지능을 학습시키는데 필요한 다양한 세팅들을 제공해 주지만, 사실 일반인 입장에서는 해당 세팅들에 대한 개념을 인공지능 학습에 대한 배경지식 없이는 이해하기 힘들기 때문이죠.

콕스웨이브 사무실 전경

Q. 콕스웨이브의 비즈니스 모델은 솔루션 사용료를 받으시나요?

 

저희는 개인 유저분들에게는 솔루션을 무료로 제공을 해 줄 계획입니다. 솔루션을 무료로 제공해 주는 이유는 더 많은 사람들이 인공지능을 사용하고, 사용성에 대한 문제를 고민해야만 더 많은 인공지능 모델들이, 인공지능 프로덕트가 세상에 나올 수 있다고 생각을 하기 때문에 무료로 제공해 줄 계획에 있습니다.

 

대신 저희 서비스를 많이 사용하는 고객 같은 경우는 인공지능 모델을 학습시키는 과정에서 다양한 데이터들이 나오거든요. 그런 데이터들을 지금까지는 자기의 컴퓨터에다가 저장하면서 관리를 했으면 이제는 이런 것들을 저희 클라우드에서 저장을 하고 관리를 할 수 있게 제공해 주는데 콕스웨이브의 서비스를 좋아하시고 사랑하시는 분들에 한해서는 suv 모델로 사용한 만큼 클라우드 비용을 지불한다거나 아니면 사용한 만큼 컴퓨테이션 리소스 이 GUP 같은 거를 저희 쪽에서 사용한다고 하면 비용을 지불하는 방향으로 생각하고 있습니다.

 

기업들에 한해서는 기업들 같은 경우는 데이터가 워낙 민감하다 보니까 사실 외부 클라우드에다가 데이터를 넣거나 소프트웨어를 사용하기 어렵습니다.. 그런 기업들을 위해서 셀프 호스팅 할 수 있도록 해당 기업의 서버나 클라우드에다가 저희 서비스가 입혀지고 굳이 외부로 유출되지 않으면서도콕스웨이브의 서비스를 쓸 수 있는 방향으로 생각을 하고 있습니다.

Q. 클라우드에 데이터들이 많이 모이면 그것이 자산이 될 수 있겠네요?

 

네 맞습니다. 그래서 데이터를 많이 모으게 되면 그걸 가지고 사람들이 인공지능 개발할 때 불편했던 부분들 그런 것들을 더 자동화해 주는 방향으로 그래서 결국에는 사람이 편하기 위해서 인공지능을 만드니까 저희가 그 부분을 편하게 해주고, 사람들이 저희 쪽에 계속 와서 저희 서비스를 쓰게 된다면 만드는 과정조차도 자동화해 줄 수 있다고 생각하기 때문에 아마 데이터를 모으면 아예 인공지능을 자동으로 만들어주는 것까지로 발전할 수 있지 않을까 하는 생각을 하고 있습니다.

Q 사업을 시작하고, 어떤 방법으로 홍보를 하셨는지요?

 

사실 콕스웨이브의 제품이 아직 세상에 나오지 않았기 때문에 홍보를 한 적은 없습니다. 다만, 인공지능을 제작하고 사용하는 다양한 인공지능 연구자들을 만나서 인터뷰를 진행했습니다.

이런 생각을 저희만 하고 있는 건지 아니면 밖에 있는 다른 인공지능 연구자들도 비슷한 생각을 하고 이런 불편함을 겪고 있는 건지가 궁금해서 그런 인터뷰들을 많이 진행을 했는데요. 한 50명 정도를 인터뷰를 했는데 오히려 그러다 보니까 저절로 홍보가 되더라고요. 홍보를 목적으로 인터뷰를 진행했었던 건 아니지만 하다 보니까 사람들 사이에서 얘네들이 이런 류의 뭔가 시스템을 만들고 있다는 게 자연스럽게 홍보가 돼서 저희 쪽에 합류를 하신 분들도 계십니다.

Q. 서비스는 언제 출시 예정인가요?

 

지금 서비스 개발을 하고 있고, 아마 베타 버전을 내년 초에는 출시할 예정입니다. 정말 열심히 개발 하고 있습니다.

Q 창업 초기에 애로사항이 있으셨다면 어떤 부분이었나요?

 

창업 아이템이 뚜렷하고 개발하고자 하는 의지도 컸지만 가장 큰 애로사항은 이러한 서비스를 함께 만들어갈 사람이 부족하다는 점이었습니다. 때문에, 상호 간에 믿을 수 있고 실력 있는 팀원, 무엇보다 같은 꿈을 꾸는 팀원을 찾기 위해 부단히 노력했습니다. 그 결과 콕스웨이브의 비전과 실행력을 믿어주고 공감한 팀원들을 만나게 될 수 있었습니다.

콕스웨이브 임직원 

Q. 대표님과 함께하는 팀원분들 소개 부탁드립니다.

 

처음에는 저희가 총 4명으로 시작을 했습니다. 그렇게 약 다섯 달 정도 4명이 있었습니다. 그리고 회사를 설립한 5월부터 사람들이 들어오기 시작해서 지금은 총 13명까지 늘어났습니다.

 

정주영 CMO는 마케팅과 디자인을 총괄하고 있습니다. 저랑 초등학교 동창입니다. 한국예술종합학교를 졸업을 하면서 다양한 광고를 제작하고 영상 제작 경험이 많은 팀원입니다.

 

정주영 CMO가 합류를 하게 됐었던 이유는 인공지능에 관련된 서비스를 일반인들이 이해할 수 있는 형태로 가공하는 쪽에서 기술적이고 현학적인 언어들이 아니라, 좀 더 많은 사람들이 공감 가능한 형태의 언어로 가공하는 부분에 대한 도움을 요청했습니다. 이런 지점들에서 콕스웨이브라는 회사가 어떤 식으로 브랜딩이 필요할지, 그리고 사람들이 사람들한테 어떤 식으로 다가가야 되는지… 이런 부분에서 많은 생각을 나누다, 공감대를 형성하고 팀에 합류하게 되었습니다.

 

나이는 어리지만 콘텐츠 분야의 다양한 경험과 많은 인사이트를 저희한테 제공을 해 주고 있습니다. 저희가 진행하는 사업이 공대 느낌이 강한 사업일 수 있지만, 최대한 그런 티를 벗어나면서도 더 많은 사람들이 쓰기 위해서는 접근성이 높아야 됩니다. 이런 부분을 해결해 주는 그런 팀원이라고 생각을 하고 있습니다.

 

김주원 CAIO 같은 경우는 저랑 연구실에서 만난 동료입니다. 정말 개발을 잘하는 분입니다. 처음 시작할 때 저희 회사에 근간이 되는 프로그램을 짠 분입니다. 나이가 어림에도 불구하고 다양한 경험을 쌓아오신 분들입니다. 무엇보다, 스타트업이 겪는 결정적인 상황들마다 중심을 잃지 않고 현명한 의사결정을 통해 팀의 중심을 잘 잡아주시는 분이기도 합니다.

김정현 CTO는 서울과학고를 졸업하고 연세대학교를 수석으로 졸업을 했습니다. 이분 같은 경우도 자기 코드에 관련해서 잣대가 정말 높은 분입니다. 인공지능뿐만 아니라 코딩 업계도 정말 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 개발 트렌드를 잘 따라가고, 정확한 문제 원인을 파악하고 바로 저희 서비스에 적용하는 것이 중요합니다. 이런 부분에 있어, 특화된 능력을 가진 든든한 CTO라고 생각해 주시면 좋을 것 같습니다.

Q. IR 자료 작성이나 발표는 다 대표님이 직접 하셨나요?

 

네. 발표는 당연히 제가 맡고 있습니다. 저희가 만들고 있는 이 IR 자료도 사람들이 봤을 때 바로 이해해야 되는 게 중요하다 보니, 인공지능을 잘 모르는 사람에게 어떤 식으로 우리의 서비스를  전달해야 할까?라는 고민을 하며 만들게 됩니다. 그런 부분에서 힘을 주기 위해서 저희 정주영 팀장과 협의합니다. 제가 회의에 참석해서 큰 맥은 같이 잡고 가지만, 어떤 방식의 이미지와 구성으로 IR의 정보를 끌어나갈지, 디자인 팀 및 비 개발 팀원들과 함께 협업하며 작성해나가고 있습니다.

콕스웨이브 사무실 전경

Q. 해외 진출 계획도 있으신지요?

 

네 콕스웨이브는 설립 초기부터 글로벌 회사를 목표로 하고 있습니다. 인공지능 특성상 국내뿐만 아니라 해외에서도 수요가 많기 때문에 해외 진출은 필수라고 생각합니다.

 

제가 미국에서 10년 정도 산 경험이 있습니다. 미국에서 산 경험을 바탕으로 미국 시장을 잘 이해하고 있다고 생각합니다. 현재는 한국 시장도 지속적으로 알아가고 있지만, 내부적으로 해외 진출에 대한 가능성은 항상 열려있는 상태입니다. 그리고 그 시작은 팀원들의 원활한 영어 커뮤니케이션 능력이라고 생각기 때문에, 세계시장 진출을 위한 내부적인 역량을 구축하고 있습니다.

 

그래서 실제로 해외에 있는 이런 프리랜서 분들과 협업을 하기 위해서 회사 내에서 영어 교육도 및 친화적인 영어 문화에 대한 준비를 하고 있습니다. 

 

예를 들어, 실제로 저희가 내부적으로 갖고 가는 커뮤니케이션 툴이라든가 그런 부분에서는 최대한 영어로 작성을 하고 있고 지금 당장은 영어만 사용하는 팀원들은 없지만 미래에, 당장 다음 달에라도 들어올 수 있다고 가정하며, 업무를 영어 친화적인 형태로 수행하고 있습니다. 또한, 장소에 상관없이 일할 수 있는 협업 시스템을 구축하는 데 많은 시간을 들였습니다.

Q 대표님이 분석하신 AI 개발 관련 시장은 어떠신지요?

 

사람들이 결정하는 부분은 대부분 인공지능이 들어갈 거라고 생각하고 있습니다.

 

빠른 속도로 새로운 인공지능 모델들이 나오고, 다양한 테스크에 대한 많은 논문들이 문제를 푸는 실마리를 제공하고 있습니다. 그런 피부로 느껴지는 상황을 지켜보고 있으면, 체감되는 발전 속도는 정말 놀랍습니다. 

 

겉에서 보기 화려한 것들은, 보통 내부에서 보기에는 생각보다 별거 아니구나 하고 생각하게 되는 경우가 많은데, 인공지능은 오히려 들어와서 보니까 생각보다 더 빠르게 발전을 하고 있어서 키프업이 아예 안 될 정도거든요. 아마 인공지능 개발자들도 많이 느끼고 있을 겁니다. 자신이 쓰고 있던 논문이 내년에는 너무 낡은 것이 돼버리는 일들이 실제로도 엄청나게 많이 발생을 하고 있습니다. 

 

결국, 이런 양상은 사람들이 보고 결정했던 것들을 인공지능이 대체해 줄 수 있는 방향이라고 생각합니다. 그리고 그런 방향이 창의성이 필요한 부분에 좀 더 사람들이 집중할 수 있고 반복적인 부분들은 인공지능한테 맡길 수 있는 그런 방향으로 발전하지 않을까 생각을 하고 있습니다.

Q. 거의 대부분 사람들이 할 수 있는 일들은 인공지능이 알아서하고 사람은 창의적인 부분에만 집중하는 시기가 온다는 말씀이시죠?

 

그렇죠. 그리고 사람들이 하는 결정들을 데이터화 시키고 그것을 인공지능에게 학습 시키면 사람이 했던 그 결정을 대체할 수 있게 됩니다. 빅데이터라는 단어들이 계속 소비가 되는 이유가 이제는 센서 같은 것도 너무 발전이 돼 있고 그러다 보니까 데이터를 많이 쌓을 수 있게 됐고 그 데이터를 많이 쌓을 수 있는 그 능력 때문에 인공지능을 학습할 수 있는 데이터들이 많이 생기게 돼서 인공지능이 계속 빠르게 발전할 수 있게 된 것처럼요.

 

시간이 지날수록, 모두가 데이터가 중요하다고 점점 느끼고 있습니다. 아마 이게 인식이 공유되는 속도가 더욱 가속화되지 않을까 생각하고 있습니다.

Q. 인공지능을 연구하고 인공지능 쪽 비즈니스를 하는 대표님이 그렇게 발전 속도가 빠르다고 느낀다면 정말 엄청난 발전 속도네요..

 

작년만 하더라도 사실 인공지능 코드를 자동으로 짜주는 그런 인공지능이 언제쯤 나올까라고 그냥 그냥 그런 식으로 얘기하던 게 1년 2년 전에는 언제 나올지도 잘 몰랐지만 사실 이런 거 나왔거든요. 벌써 이번 연도에 마이크로소프트하고 오픈 AI라는 곳에서 인공지능 코드를 자동으로 짜주는 그런 모델들도 나왔습니다.

 

그런 것뿐만 아니라 이제는 자기가 코드를 짜는 데 도움이 필요하면 그런 그냥 도와달라고 이렇게 글을 그냥 쓰면 자동으로 해 주는 챗봇 같은 것도 나와 있습니다. 이제 사람이 처음부터 끝까지 다 인공지능을 만들지 않아도 그 인공지능 위에서 뭔가 예시만 제대로 주면은 챗봇도 만들어주는 그런 인공지능들도 계속 등장하고 있어서, 계속 키프업을 하면서 개발을 진행하고 있습니다.

인터뷰 중인 김기정 대표

Q. 한국의 인공지능 수준이 현재 어느 정도라고 보세요?

 

인공지능 업계 자체가 다 인터넷으로 돌아가다 보니까 사실 한국 시장, 미국 시장이라고 구분 짓는 게 애매하다고 생각합니다. 오픈 소스로 개발이 되고 있는 것들이 너무 많은데 국경을 불문하고 각국의 개발자들이 모두 함께 하는 것이다 보니. 사실 한국과 미국의 차이는 오히려 별로 없을 수도 있다고 생각하고 있습니다. 

 

차이가 나는 부분이라고 하면 미국은 AI 개발자 들도 많고 인프라가 좀 더 잘되어 있다고 생각합니다. 그러나 보니까 기업들이 더 많이 생겨나고 있습니다. 한국도 사실 이번 연도에 정말 투자를 많이 하고 있거든요. 인공지능 쪽뿐만 아니라 그냥 스타트업 업계에 투자를 엄청 많이 하고 있다 보니까 그런 부분에서 한국도 많이 따라잡아가야 하지 않나 생각하고 있습니다.

Q. 인공지능의 발전 속도가 이렇게 빠른 이유는 무엇입니까?

 

인공지능을 편리하게 사용 가능하게 해주는 혁신적인 오픈소스들이 빠르게 발전하고 있기 때문입니다. 그리고 정말 능력 있는 개발자분들의 노력이겠죠. 제가 깜짝 놀랐었던 게, 인공지능 업계에 들어가기 전에 저는 구글을 봤을 때, 구글이 진짜 대단한 이유는 엄청난 인공지능을 갖고 있고 그거를 숨겨놨기 때문이라고 생각을 했었거든요.

 

하지만 현실은 그렇지 않았습니다. 왜냐하면 인공지능 자체는 공개가 돼 있어요. 구글 번역기만 사용해도 인공지능 모델의 성능이 확 좋아졌다는 걸 느낄 수 있는데. 놀랍게도 이 모델은 이미 다 공개가 돼 있고 사람들이 쓸 수 있는 형태로도 이미 제공이 돼 있는 상태입니다.

 

미국의 유명한 팬이라고 불리는 그 집단들에서 이런 기술들을 공개를 많이 해줘요. 특히 페이스북, 구글 그리고 오픈 AI, 이 세 그룹이 정말 주도적으로 공개를 많이 해 주고 있습니다.

 

이런 유명한 모델들도 숨기지 않고 공개하는 이유는, 같이 발전시키자라는 방향성을 보여주는 것이라고 생각합니다. 결국에 큰 기업들도 자기가 혼자 다 만드는 것보다 어느 특정 부분은 공개를 하고 여러 개발자들이랑 같이 만드는 게 더 빠르거든요. 

 

인공지능에 특화된 인공지능 코드를 가지고 있어도, 진짜 좋은 프로덕트를 만들기 위해서는 좋은 데이터가 필요한데 그 데이터는 구글만 갖고 있는 게 맞거든요. 데이터는 공개를 절대 안 해요. 아무도 카카오도 그렇고 네이버도 그렇고 데이터는 공개를 안 하지만 모델은 공개해도 되는 게 모델은 오히려 내가 혼자 만드는 것보다 다른 외부에 있는 사람들이 같이 참여해서 만드는 게 속도가 더 빠르고 어차피 그거 가지고 서비스화를 했을 때 특화된 서비스를 만들기 위해서는 특화된 데이터가 필요합니다. 데이터는 기업들이 개별적으로 갖고 있기 때문에 문제가 안 된다고 판단을 해서 여러 기업들이 모델은 다 공개를 하는 방향으로 가고, 데이터는 숨기는 방향으로 발전을 하고 있는 것 같습니다.

Q. 그러면 AI 오픈소스를 얼마나 잘 활용하느냐가 관건이네요.

 

동의합니다. 인공지능 쪽에서는 더 잘하기 위해서는 이런 오픈 소스를 얼마나 잘 활용하냐가 정말 관건입니다. 하지만, 이미 공개되어 있는 코드 형식의 오픈소스를 제대로 이해하고 적재적소에 활용하는 것은 또 다른 영역이라고 생각합니다. 확실히, 어떤 것이 좋은 오픈소스인지, 해당하는 오픈소스가 진정 해결하려고 하는 문제가 무엇인지 고민하며 활용하는 것이 핵심적인 부분이라고 생각합니다.

 

인공지능도 이와 비슷하다고 생각합니다. 인공지능을 어떻게 사용하는지를 제대로 문제 정의를 제대로 내릴 수만 있으면 사실 다양한 인공지능이 이미 수십만 개가 이미 올라와 있으니까 그중에서 적절한 모델을 바로 사용해 볼 수 있지만, 대부분의 사람들이 인공지능을 쓰기 위해서는 내가 인공지능 모델도 만들어야 되고 이렇게 생각하다 보니까 사실 너무 어려워지거든요.

 

근데 사실 전혀 그럴 필요 없습니다. 주로 그냥 올라와 있는 모델 가지고 내가 가지고 있는 데이터와 합쳐서 조금 더 다르게 학습시켜보고 하면 됩니다. 또한, 파이토치 라이트닝 같은 최신 프레임워크의 등장으로 인공지능의 기술장벽은 점점 낮아지고 있습니다.

 

큰 대기업들에서 다양한 인공지능 모델을 배포를 해 주고 있습니다. 일반인들이 사용하기 위해서 가장 필요한 것은 데이터를 어떻게 수집할 거고, 어떤 문제를 풀 것인지 이 두 개만 제대로 정의를 내리면 충분히 쉽게 해볼 수 있지 않을까 생각을 합니다.

Q. 귀사의 서비스를 이용하는 고객들의 반응은 어떤가요?
 
아직 서비스는 출시하지 않았지만, 다양한 인공지능 개발자분들을 대상으로 저희 서비스 및 인공지능 시장 전반에 대한 인터뷰를 진행해오고 있습니다.

 

다양한 인공지능 개발자분들과 이야기를 나누며, 직접 느낀 인공지능 실험의 불편함이 비단 나만의 문제가 아닌 대부분의 인공지능 연구자들이 겪는 공통의 문제라는 확신을 얻을 수 있었습니다. 아직 상용화되지 않은 서비스이기 때문에 고객들의 반응이라고 할 수 있는 것은 없지만. 정말 많은 연구자가 콕스웨이브와의 인터뷰 이후, 프로젝트에 참여 의사를 밝히고 응원해 주고 계십니다. 콕스웨이브는 인공지능을 사랑하는 많은 분들의 응원과 관심을 원합니다.

Q 데이터그로스 프로젝트에 참가해서 수상을 하신 걸로 알고 있습니다. 어떤 계기로 참가하셨고, 어떤 혜택이 있는지요?

 

사업을 이제 막 시작했을 때, 저희가 기획한 제품이 다른 사람들 눈에는 정말 유의미한 제품인지 그리고 사업성은 있는지 평가받기 위해 데이터그로스 프로젝트에 지원하게 되었습니다. 합격하고 난 이후에는, 클라우드와 컨설팅 지원과 같은 혜택, 그리고 해당 프로젝트의 멘토님들과 콕스웨이브의 비즈니스에 대한 생각을 나누며, 사업적인 고도화를 이루어 낼 수 있도록 도움을 받았습니다.

Q 앞으로의 포부를 말씀해 주세요

 

세상이 생각하는 것보다도 더 빠르게 발전하고 있다는 것을 매번 실감하고 있습니다. 이런 기술이 몇몇 기업들에만 국한되지 않고 더 많은 사람이 사용할 수 있을 때야말로 세상에 더 큰 변화를 가져다줄 것이라고 믿습니다.

 

저희는 이런 꿈을 믿고 있는 팀원들과 함께 이 변화를 주도할 수 있는 기업으로 성장하겠습니다. 무엇보다, 콕스웨이브의 꿈을 이루어 가는 과정이 험난할지라도, 소속된 팀원들이 자긍심을 느낄 수 있는 선택과 문화를 만들 수 있도록 최선을 다해 고민하겠습니다.

콕스웨이브 김기정 대표가 인터뷰를 마치고 회사 로고 앞에서 포즈를 취하고 있다.

인터뷰를 마치며…

 

인공지능의 발전 속도가 외부에서 바라보는 것보다 내부에서 개발자로 있으면서 생각한 것보다 발전 속도가 훨씬 빨라서 깜짝 놀랐다는 콕스웨이브의 김기정 대표의 이야기가 매우 인상적인 인터뷰였다. 앞으로 인간은 창의적인 판단만 하면 되고, 거의 대부분의 업무처리가 인공지능으로 가능할 것으로 예상한 부분은 동의하면서도, 조금 무서운 생각도 들었다. 인공지능이 지금보다 깊숙이 우리 생활에 침투되었을 때 인간은 어떤 모습으로 살아가고 있을지 궁금해졌다. 인공지능의 대중화를 위해서 개발 툴을 개발 중인 콕스웨이브가 글로벌기업으로 성장할 날이 머지않아 보였다. 콕스웨이브의 인공지능 개발 툴이 인공지능 업계에 새로운 물결을 일으키길 기대한다.

 

 

스타트업엔 유인춘 기자

스타트업엔(StartupN)