검수요청.png검수요청.png

LAM

위키원
이동: 둘러보기, 검색

LAM(Large Action Model)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 인간의 행동을 학습하고 실제 세계에서 수행할 수 있는 인공지능 모델이다. 대규모 행동 모델이라고도 한다.

아사달 스마트 호스팅 가로 배너 (since 1998).jpg
이 그림에 대한 정보
[아사달] 스마트 호스팅

개요[편집]

LAM은 사용자 행동 패턴을 학습해 을 직접 작동시킬 수 있는 AI이다. 텍스트, 이미지, 동영상, 센서 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 학습해 인간의 행동을 보다 정확하고 깊이 이해할 수 있다. LAM은 학습된 지식을 바탕으로 현실 세계에서 행동을 수행할 수 있다. 예를 들어, 로봇 팔을 조종하거나, 자율주행 자동차운전하거나, 가상 비서 역할을 수행하는 등 다양한 활용이 가능하다. 더욱이 LAM은 실제 경험을 통해 학습하고 이를 통해 더욱 효율적이고 지능적인 행동을 수행할 수 있게 된다. LLM이 문장과 그림, 비디오 등을 생성하는 데에 특화되어 있다면, LAM은 언어적 유창성과 독립적 작업 수행 능력을 결합하여 단순히 무언가를 생성하는 데 그치지 않고 직접 작업을 수행한다.[1]

역사[편집]

LAM은 대규모 언어 모델(LLM)에서 발전된 기술로, 그 기초는 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 기술에서 출발한다. 초기의 언어 모델은 텍스트 생성 및 번역, 질문 응답 등의 언어 중심 작업을 처리하는 데 초점을 맞췄다. 하지만, LLM이 발전함에 따라 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어 실제 행동을 수행할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. LAM의 개발은 인공지능이 언어 이해를 넘어 의사결정과 작업 수행까지 영역을 확장하는 데 기반을 두고 있다. 이를 위해 LAM은 행동과 언어를 통합한 하이브리드 학습 방식을 채택하며, 대규모 데이터 학습과 강력한 추론 능력을 바탕으로 탄생했다. LAM의 발전은 특히 대규모 GPU클라우드 컴퓨팅의 성능 향상, 그리고 데이터 처리 능력의 비약적 증가와 함께 이루어졌다. 이러한 기술적 진보는 인간의 작업을 보조하거나 대체할 수 있는 AI 시스템에 대한 수요 증가와 맞물려 LAM의 개발을 가속화하였다.

기술적 기반[편집]

LAM의 기술적 기반은 대규모 언어 모델의 구조와 원리를 활용하면서도 행동 지향적 특성을 강화하여 실제 상황에서의 명령 실행 능력을 목표로 발전하고 있다. LAM의 핵심은 인간의 복잡한 명령과 의도를 이해하고, 이를 바탕으로 실제 행동으로 전환하는 것이다. 이를 가능하게 하는 여러 기술적 요소는 다음과 같다.

LLM 기반의 언어 이해 능력

LAM의 근간은 LLM의 언어 처리 능력에 있다. LLM은 대규모 텍스트 데이터셋으로 학습한 신경망 모델로, 언어 패턴과 문맥적 의미를 학습하여 사람처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있다. 대표적으로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 트랜스포머 기반 모델이 이에 해당된다. LAM은 이러한 언어 이해 능력을 행동 계획과 실행으로 확장한다.

  • 트랜스포머 아키텍처: LAM은 트랜스포머의 셀프 어텐션 메커니즘을 활용하여 문장 간 맥락을 이해하고 복잡한 명령을 처리한다.
  • 사전 학습 및 미세 조정: 다양한 도메인에 대한 사전 학습을 수행한 뒤, 특정 행동 모델링 데이터로 미세 조정(Fine-tuning)하여 특정 작업에 특화된 기능을 제공한다.
행동 계획 및 결정

LAM은 언어 처리에서 한 걸음 더 나아가, 언어적 명령을 행동으로 전환하는 데 중점을 둔다. 이를 위해 다음과 같은 기술이 사용된다.

  • 행동 계획 알고리즘(Planning Algorithms): 사용자의 명령을 해석한 뒤 행동 계획을 수립하는 데 필요한 기술이다. LAM은 사용자가 원하는 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 여러 단계를 예측한다.
  • 강화 학습(Reinforcement Learning): 실제 환경에서의 행동 성과를 통해 모델을 지속적으로 개선한다. LAM은 보상을 기반으로 최적의 행동을 학습하며, 이 과정에서 시뮬레이션 환경과 실제 데이터가 활용된다.
멀티모달 통합(Multi-modal Integration)

LAM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 센서 데이터 등 다양한 입력 형태를 처리할 수 있도록 설계된다. 이를 통해 사용자의 복합적인 명령을 이해하고 실행할 수 있다.

  • 비전 모델 통합: 이미지 데이터를 처리하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 비전 트랜스포머(ViT)와 같은 기술이 활용된다.
  • 음성 및 오디오 처리: 음성 명령을 이해하기 위해 음성 인식 모델을 통합하며, 이를 행동 지시에 반영한다.
  • 센서 데이터 활용: IoT 디바이스 및 로봇 플랫폼에서 수집된 센서 데이터를 분석하여 환경 정보를 이해하고 적응한다.
대규모 행동 데이터셋 학습

LAM은 다양한 행동 데이터를 학습하여 명령과 행동 간의 매핑(mapping)을 강화한다. 여기에는 로봇 제어, 스마트 디바이스 연동, 자율주행과 같은 응용 사례가 포함된다.

  • 인간 행동 데이터: 사람의 행동 데이터를 분석하여 자연스러운 행동 패턴을 모델링한다.
  • 시뮬레이션 데이터: 복잡한 환경에서 모델을 훈련하기 위해 물리적 시뮬레이션 데이터를 활용한다.
  • 실시간 데이터 피드백: 실제 사용자와의 상호작용을 통해 행동 모델을 실시간으로 조정한다.
실시간 연산 및 최적화

LAM은 실시간으로 동작하기 위해 다음과 같은 기술적 요소를 사용한다.

  • 경량화된 모델 설계: 모바일 디바이스나 임베디드 시스템에서도 동작할 수 있도록 최적화된 모델 아키텍처를 설계한다.
  • 분산 컴퓨팅 및 클라우드 통합: 대규모 연산을 처리하기 위해 분산 시스템과 클라우드 기반 기술을 활용한다.
  • 엣지 컴퓨팅: 지연(latency)을 최소화하기 위해 사용자 가까운 곳에서 연산을 수행하는 엣지 컴퓨팅 기술을 적용한다.
윤리적 AI와 데이터 프라이버시 보호

LAM이 실제 환경에서 안전하게 동작하기 위해 윤리적 설계와 보안 기술이 중요한 역할을 한다.

  • 안전한 행동 실행: LAM이 잘못된 명령을 실행하지 않도록 안전장치를 마련한다.
  • 프라이버시 강화 기술: 민감한 데이터를 처리할 때 암호화 및 데이터 익명화를 적용한다.
  • 설명 가능 AI(Explainable AI): 모델의 행동 이유와 결정을 이해하기 쉽게 제공하여 신뢰성을 높인다.

특징[편집]

  • 언어와 행동의 통합: LAM은 언어적 명령을 이해하고 이를 바탕으로 행동을 실행하는 데 특화되어 있다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 회의록 작성하고 상사에게 이메일로 보내줘"라고 명령하면, LAM은 회의록을 작성하고 이메일 발송까지 자동화할 수 있다. 이는 단순히 언어를 해석하는 것을 넘어 실제 행동으로 이어지는 응용력을 제공한다.
  • 계획 및 실행 능력: LAM은 심볼릭(reasoning) 및 행동 계획 알고리즘을 통합하여 더욱 정교한 의사결정과 작업 실행이 가능하다. 이는 단순한 데이터 처리 이상의 결과를 생성하며, 복잡한 작업 시나리오에서도 높은 신뢰성을 보여준다.
  • 개인화와 적응성: 사용자의 행동 패턴, 선호도, 과거 데이터를 학습하여 개인화된 서비스를 제공한다. 이는 시간이 지남에 따라 사용자 맞춤형 기능이 강화되어 지속적으로 발전하는 시스템을 제공한다.

장점[편집]

  • 효율성 향상: 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 사용자와 기업 모두의 효율성을 높인다. 예를 들어, 문서 검토와 데이터 입력 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 정확성을 향상시킨다.
  • 실시간 문제 해결: LAM은 실시간으로 데이터를 분석하고 의사결정을 내릴 수 있다. 이는 특히 고객 지원, 비즈니스 운영 최적화, 긴급 상황 대응 등에서 유용하다.
  • 비용 절감: LAM은 프로세스 자동화를 통해 인건비와 운영 비용을 절감할 수 있다. 이는 대규모 기업뿐 아니라 중소기업에서도 효과적으로 활용 가능하다.
  • 사용자 경험 개선: 사용자 인터페이스와의 매끄러운 통합을 통해 직관적이고 쉽게 사용할 수 있는 시스템을 제공한다. 이는 소비자와 비즈니스 사용자 모두에게 긍정적인 경험을 선사한다.

사례[편집]

래빗R1[편집]

래빗(Rabbit) R1은 LAM 방식의 AI 에이전트 디바이스로, '행동 학습'을 통해 명령의 결과값을 도출하는 휴대용 앱 컨트롤러이다. LAM 개념은 래빗 연구팀이 개발한 독창적인 시스템으로, 컴퓨터와 AI가 인간의 행동을 이해하고 수행하는 방식을 혁신하기 위해 설계되었다. 래빗 R1은 '신경 기호 프로그래밍'을 바탕으로 다양한 애플리케이션의 복잡한 구조와 작업을 모델링하고 이해한다. 사용자는 R1 버튼을 누르고 음성 명령을 통해 교통편 예약 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 특히, CES 2024에서 공개된 R1은 디지털 생활을 간소화하는 소형 AI 동반자로 주목받았다. LAM 기술의 핵심은 실제로 앱의 UI를 조작하여 결과를 전달하는 점이다. 예를 들어, 스포티파이에서 노래를 재생하려면 API 호출 대신 LAM이 직접 검색 버튼을 누르고, 제목을 입력하며, 선택하는 과정을 수행한다. 이를 위해 VNC(Virtual Network Computing) 환경을 사용해 클라우드에서 애플리케이션을 실행하고, 결과만 R1으로 전달한다.

래빗사의 웹사이트와 데모 영상에 따르면, LAM은 래빗이 자체 개발한 파운데이션 모델로, 기존 대규모 언어 모델과 달리 실제 앱을 작동시키는 액션을 출력한다. 래빗은 "인간-컴퓨터 상호 작용의 독특한 구조가 언어나 시각과 다르다"며 LAM의 개발 동기를 밝혔다. LAM은 언어나 비전 이해에 초점을 둔 모델과 달리, 애플리케이션 인터페이스를 직접 실행하는 데 중점을 둔다. 시간이 지날수록 시연을 통해 지식을 축적하며, 애플리케이션의 모든 인터페이스를 깊이 이해하고 이를 개념적으로 정리해 사용자와 서비스 간의 브리지 역할을 한다.

뉴로-심볼릭 접근법

LAM은 뉴로-심볼릭(Neuro-Symbolic) 방식으로 구현되었다. 이는 뉴로AI의 확장성과 심볼릭AI의 정확성을 결합한 하이브리드 기법으로, 빠르고 단순한 속도를 구현했다. 심볼릭AI는 설명 가능성과 정확성을 보장하지만 확장성에 한계가 있는 반면, 뉴로AI는 확장성은 뛰어나지만 결과의 설명 가능성이 부족하다는 단점이 있다. LAM은 두 접근법의 장점을 융합하여 이를 극복했다. 자체 데이터셋으로 에어비앤비, 구글 항공편, 쉬인, 스포티파이 등 14개 서비스에서 17개 태스크와 283개의 에피소드를 기반으로 한 벤치마크 테스트 결과, 뉴로 방식 LAM의 정확도는 81.9%, 뉴로-심볼릭 LAM은 89.6%의 정확도를 기록했다. 속도도 1.5초 이상 개선되었다. 그러나 현재까지 R1은 CES 2024와 데모 영상 외에는 시장 출시가 이루어지지 않아 논란이 있다.[2]

AI 핀[편집]

AI 핀은 휴메인(Humane)이 개발한 자석으로 옷이나 가방에 부착할 수 있는 웨어러블 기기로, 스마트폰 없이 인터넷AI와의 소통을 가능하게 한다. 이 장치는 코스모스(cosmOS)라는 AI 운영체제를 기반으로 하며, 지능형 기술, 보안 기술, 멀티모달 AI가 결합되어 있다. AI 핀은 음성 명령으로 특정 노래를 재생하거나, 사진 촬영, 통역, 질문 응답, 주변 환경 데이터 제공 등의 작업을 수행한다. 스크린 대신 카메라, 센서, 스피커, 녹화 상태 표시등, 손바닥에 정보를 비추는 소형 프로젝터 등이 포함되어 있다. 예를 들어, 사용자가 "서울역까지 가는 길을 안내해줘"라고 명령하면, AI가 이를 이해하고 내비게이션 앱을 실행해 경로를 출력한다. 이러한 기능은 AI 핀의 독립성과 실용성을 보여주는 대표적인 사례다.[3]

응용 분야[편집]

  • 고객 서비스와 가상 비서: 고객의 질문을 이해하고 적절한 답변을 제공하는 것뿐만 아니라, 실제 문제 해결을 위한 행동(예: 예약, 주문 처리)을 실행한다.
  • 스마트 홈과 IoT: LAM은 스마트 홈 기기와 통합되어 조명, 온도, 보안 시스템 등을 사용자 명령에 따라 자동으로 제어할 수 있다. 이는 IoT 기기의 활용도를 극대화한다.
  • 의료: LAM은 환자 데이터 분석, 치료 계획 추천, 병원 내 업무 자동화 등 의료 분야에서도 유용하게 사용된다.
  • 교육: 개인화된 학습 자료 제공, 학생의 학습 패턴 분석, 자동 과제 채점 등을 통해 교육의 질을 향상시킨다.
  • 금융: 리스크 관리, 사기 탐지, 고객 맞춤형 금융 상품 추천 등 금융 서비스 전반에서 활용 가능하다.

비교[편집]

LLM[편집]

LAM과 LLM의 차이는 핵심 목표와 기능 범위에서 드러난다. LLM은 주로 언어를 이해하고 생성하는 데 특화되어 있으며, 사용자의 입력에 대한 응답 생성, 문맥 이해, 자연어 생성 등의 역할을 수행한다. 반면, LAM은 LLM의 언어 처리 능력을 기반으로 더 나아가 행동 지향적인 작업을 실행할 수 있다. LAM은 의사결정 알고리즘멀티모달 처리 능력을 추가적으로 통합하여, 단순히 언어를 이해하는 것을 넘어 행동을 통해 사용자의 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다.

따라서 LLM이 언어적 작업을 해결하는 데 강점을 보인다면, LAM은 언어 처리와 행동 실행의 통합을 통해 실제 문제 해결과 자동화를 가능하게 한다. 이는 LAM이 고객 서비스, 스마트 홈, 자동화된 작업 수행 등에서 강력한 응용 가능성을 제공하는 이유이다.

생성형 AI[편집]

LAM과 생성형 AI의 차이는 주로 응용 방식과 목표에서 나타난다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞춘 모델로, 언어 모델과 같은 기술을 사용하여 창의적 결과물을 도출한다. 반면, LAM은 단순히 데이터를 생성하는 것을 넘어 사용자의 명령을 이해하고 실행 가능 작업으로 변환하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 생성형 AI가 주어진 텍스트 프롬프트를 기반으로 소설의 일부를 생성하는 데 사용된다면, LAM은 소설을 작성하는 동시에 편집, 문서 저장, 파일 공유와 같은 행동을 자동화하는 방식으로 기능한다.

한계[편집]

기술 발전 단계와 상용화 시점

현재 LAM은 초기 연구 및 개발 단계에 머물러 있는 것으로 보인다. 여러 AI 기업과 연구기관이 기술 완성도를 높이기 위해 노력하고 있지만, 상용화까지는 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 특히, LAM을 기존 디바이스나 소프트웨어 시스템과 통합하는 작업이 우선 과제로 꼽히고 있다. 이는 새로운 모델이 기존 생태계와 매끄럽게 연결되기 위해 필요한 기술적 과제와 관련이 깊다. 예를 들어, LAM을 스마트 홈 기기, 자동화 시스템, 로봇 플랫폼 등과 연동하려면 기존 하드웨어 및 소프트웨어와의 호환성을 확보해야 한다.

데이터 보안과 개인정보 보호

LAM은 행동 지향적 모델로서 방대한 데이터를 처리하고 다양한 행동을 실행할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 강점은 오히려 데이터 유출과 개인정보 보호 문제를 초래할 가능성을 내포하고 있다. LAM은 사용자 개인의 민감한 데이터를 학습하고 처리하기 때문에, 데이터 관리의 투명성과 보안성을 높이는 것이 필수적이다. 예를 들어, 다음과 같은 문제들이 지적된다. LAM이 다양한 데이터 소스를 통합하여 동작하는 특성상, 보안 취약점이 존재할 경우 대규모 데이터 유출이 발생할 수 있다. 특히 프라이빗 데이터를 학습에 사용하는 경우, GDPR과 같은 글로벌 데이터 규제를 준수해야 하며, 민감 데이터의 익명화 및 암호화 기술이 요구된다.

시스템 통합의 복잡성

LAM을 기존 시스템에 통합하는 과정에서 직면하는 기술적, 관리적 도전 과제도 해결이 필요하다. LAM은 대규모 데이터 세트와 고성능 컴퓨팅 환경을 요구하기 때문에, 기존 인프라와의 호환성을 확보하고, 통합 과정에서 발생할 수 있는 병목 현상을 줄이는 것이 관건이다. 이와 관련해 주요 문제는 다음과 같다. LAM은 다양한 하드웨어소프트웨어 환경에서 동작할 수 있어야 한다. 이를 위해 플랫폼 간 상호운용성을 보장하고, 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 API와 SDK를 제공해야 한다. 또한 LAM은 실시간으로 명령을 해석하고 행동을 실행해야 하기 때문에, 지연(Latency)을 줄이는 최적화 작업이 필수적이다.

사회적 신뢰 구축

LAM의 상용화는 기술적 과제뿐만 아니라, 사용자와의 신뢰를 구축하는 것도 중요한 과제이다. LAM이 제공하는 편리함에도 불구하고, 사용자가 데이터를 신뢰하고 시스템에 의존하기 위해선 다음과 같은 노력이 필요하다. 먼저, 투명성이 제고되어야 한다. 모델의 동작 원리와 데이터 사용 방식에 대한 명확한 설명이 필요하다. 또한 책임감 있는 AI 사용이 요구된다. LAM이 잘못된 명령을 실행하거나 윤리적 문제를 일으키는 것을 방지하기 위한 안전장치가 마련되어야 한다.[4]

각주[편집]

  1. 이동 대규모 행동 모델〉, 《한경 경제용어사전》
  2. 이동 전윤미 기자, 〈래빗 ‘R1’…LLM 너머 LAM으로 AI기술 ‘새 지평’〉, 《애플경제》, 2024-01-22
  3. 이동 전윤미 기자, 〈‘LLM 넘어 LAM 시대가 온다’〉, 《애플경제》, 2024-05-13
  4. 이동 황순민 기자, 〈챗GPT 근간 ‘LLM’ 시대 갔나 새로 뜨는 ‘LAM’이 뭐기에〉, 《매일경제》, 2024-07-04

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


  검수요청.png검수요청.png 이 LAM 문서는 인공지능 기술에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.