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㈜뤼튼테크놀로지스

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㈜뤼튼테크놀로지스

㈜뤼튼테크놀로지스는 2021년 4월 설립된 자연어 처리(NLP) 기반의 생성형 AI 콘텐츠 솔루션인 뤼튼을 운영하는 기업이다.

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이 그림에 대한 정보
[아사달] 스마트 호스팅

연혁

  • 2021년 04월 : 주식회사 뤼튼테크놀로지스 법인 설립
  • 2021년 05월 : 연세대학교 예비창업패키지 선정, 연세대학교 캠퍼스타운사업단 선정
  • 2021년 06월 : 시드 투자 유치 (매쉬업엔젤스)
  • 2021년 07월 : 뤼튼 Edu CBT 출시
  • 2021년 08월 : 산업통상자원부 장관상 수상 (코리아 에듀테크페어 대상)
  • 2021년 10월 : 뤼튼 Edu OBT 출시, 서울시장상 수상 (서울캠퍼스타운경진대회)
  • 2021년 11월 : 삼성전자 C-Lab Outside 선정, 중소벤처기업부 장관상 수상 (도전! K 스타트업 최우수상)
  • 2021년 12월 : 중소벤처기업부 장관상 수상 (예비창업패키지 대표)
  • 2022년 01월 : KDB NextOne 4기 선정
  • 2022년 02월 : 중소벤처기업부 주관 팁스(TIPS) 선정
  • 2022년 03월 : 기업부설연구소 설립
  • 2022년 05월 : 연세대학교 초기창업패키지 선정
  • 2022년 06월 : South Summit 2022 Finalist 선정
  • 2022년 07월 : 뤼튼트레이닝(wrtn training) 출시
  • 2022년 10월 : 뤼튼 OBT 출시
  • 2022년 11월 : Pre-A 투자 유치, 과학기술정보통신부 장관상 수상 (K-글로벌 스타트업 공모전 대상)
  • 2022년 12월 : K-디지털 그랜드챔피언십 최우수상 수상
  • 2023년 01월 : Generative AI Asia 2023 사전 세미나 개최, CES 2023 혁신상 수상, 뤼튼 1.0 정식 출시
  • 2023년 02월 : 모바일 월드 콩그레스(MWC) 2023
  • 2023년 03월 : 챗뤼튼 출시
  • 2023년 04월 : Generative AI Asia 2023 도쿄 개최, 뤼튼 2.0 출시
  • 2023년 05월 : Generative AI Asia 2023 본 행사 개최, 뤼튼스토어 출시, 팁스 해외마케팅 창업기업 선정
  • 2023년 06월 : 시리즈 A 투자 유치, 과학기술정보통신부 글로벌 ICT 미래 유니콘 기업 선정, 팁스 창업사업화 선정
  • 2023년 08월 : 생성AI스타트업협회(GASIA) 초대 협회장 취임
  • 2023년 09월 : 뤼튼 사용자 100만 명 돌파
  • 2023년 10월 : 한국마이크로소프트와 MOU 체결
  • 2023년 11월 : 뤼튼 일본 법인 설립
  • 2023년 12월 : 미쓰비시종합연구소 ICF BAP 테크상, 뤼튼 서비스 누적 사용자 200만 명 돌파, 디지털플랫폼정부위원장상 (스마트플랫폼상)
  • 2024년 02월 : 한국무역협회 한일교류특별위원회 위원 위촉
  • 2024년 06월 : 뤼튼 사용자 370만 명 돌파
  • 2024년 06월 : Pre 시리즈 B 투자 유치[1]

주요 서비스

뤼튼

뤼튼 스토어

AI 윤리준칙

㈜뤼튼테크놀로지스는 새로운 AI 포털이자 미래 혁신의 선구자로서, '창의적이면서도 윤리적인 AI가 가장 지속 가능한 AI'라는 확신을 가지고 있다. 이를 실현하기 위해 ㈜뤼튼테크놀로지스는 인간 중심, 책임성, 공정성, 신뢰성, 투명성, 환경 인식 등 총 7가지 AI 윤리 준칙을 지침으로 삼아 AI 기술을 발전시키고 있다. 이 윤리 준칙은 ㈜뤼튼테크놀로지스가 지향하는 AI 윤리 가이드라인인 "WRITTEN"에 해당하며, 아래와 같이 각 기준을 기반으로 지속적인 노력을 기울이고 있다.

인간중심: Warmhearted AI

㈜뤼튼테크놀로지스는 AI가 인간을 위해 존재하며, 인간의 유익과 행복을 목적으로 해야 한다고 확신한다. AI는 인간의 가치를 가장 충실하게 구현하는 도구로, 이를 통해 일상생활의 편리함과 업무의 효율성을 증진시키며 다양한 꿈을 현실화할 수 있다. 따라서 ㈜뤼튼테크놀로지스는 AI가 인간의 존엄성과 권리를 보장하는 방향으로 활용되어야 한다고 믿으며, AI 기술의 혜택과 기회를 모든 사람들이 누릴 수 있도록 한다. 특히 ‘모두를 위한 AI’라는 목표 아래, 디지털 취약계층과 사회적 약자를 포함해 더 많은 사람이 AI를 선용할 수 있도록 돕고자 한다. 인간의 생명과 안전, 정신적, 신체적 건강에 위협을 주는 AI는 배제하며, 인권 침해, 공공 이익 훼손, 사회적 갈등을 유발할 가능성이 있는 영역에도 AI가 활용되지 않도록 세심하게 관리하고 있다. ㈜뤼튼테크놀로지스는 AI의 개발과 운영 모든 과정에서 인간 중심의 자율성을 소중히 여기며, 인간이 언제든 개입할 수 있는 시스템을 설계하고 있다.

책임성: Responsible AI

AI 기술은 그 발전성과 편리함에도 불구하고 예상치 못한 문제를 발생시킬 수 있다. ㈜뤼튼테크놀로지스는 AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 모든 영향을 책임지며, 의미 있는 책임성을 구현하고자 역할과 권한 및 책임 소재를 구체적으로 규정하고 있다. AI 시스템의 공급망 전체에 걸쳐 위험 관리 프레임워크를 구성하여 개발자, 파트너, 사용자들에게도 위험 인지 및 대응 역량을 강화하도록 한다. AI에서 사용하는 학습 데이터의 수집과 운영 과정에서 개인정보와 사생활 정보를 엄격히 관리하고, 사건 발생 시에는 즉각적인 대응 체계를 마련해 신속히 조치를 취할 수 있도록 준비하고 있다.

공정성: Impartial AI

AI가 데이터를 학습하면서 생길 수 있는 편견을 막고, 모든 인간을 공정하게 대하도록 설계하는 것 역시 중요한 목표다. 많은 AI 시스템은 데이터 기반으로 학습하기 때문에, 데이터에 내재된 편견이 그대로 반영될 위험이 크다. ㈜뤼튼테크놀로지스는 GIGO(Garbage In Garbage Out) 원칙에 따라 데이터의 질이 AI의 질을 결정한다는 것을 깊이 인식하고, 학습 데이터뿐 아니라 AI 알고리즘과 운영 과정에서도 차별과 편견이 나타나지 않도록 주의하고 있다. 특히 아동, 청소년, 장애인 등 디지털 취약계층과 사회적 약자의 권익 보호에 우선 순위를 두고 있으며, 이들이 AI를 사용할 때 차별받지 않고 공평한 접근을 보장하기 위해 노력하고 있다.

신뢰성: Trustworthy AI

신뢰할 수 있는 AI를 제공하기 위해 ㈜뤼튼테크놀로지스는 데이터 신뢰성 향상과 보안 관리에 중점을 두고 있다. AI는 기대하는 만큼의 정확성과 안전성을 갖춰야 하며, 학습 데이터 품질 관리와 보안 절차를 통해 이러한 신뢰성을 구축하고자 한다. 데이터를 수집하고 처리하는 모든 과정에 데이터 거버넌스를 적용하여 일관된 데이터 활용을 가능케 하고, 데이터의 출처와 활용 상황을 관리하여 변조를 방지하고 있다. 또한, 내부 실수나 불법 조작을 방지하기 위한 통제 시스템을 갖추고 외부 위협에 대비한 보안 프레임워크를 운영함으로써, AI 시스템을 더욱 견고하고 신뢰할 수 있도록 한다.

투명성: Transparent AI

㈜뤼튼테크놀로지스는 AI가 어떻게 동작하고 결정이 이루어지는지 이해관계자가 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 노력하고 있다. AI가 점점 인간의 개입 없이 문제를 해결하게 되면서, AI가 결정한 사항과 생성된 결과물의 투명성이 중요해졌다. ㈜뤼튼테크놀로지스는 AI가 어떻게 작동하는지, 결정을 내린 과정에 대한 정보를 제공하며, 블랙박스라 불리는 딥러닝의 특성과 복잡성에도 불구하고 최대한 이해관계자의 입장에서 투명하게 설명하고자 한다. 특히 민감한 사안에 대해 상세한 정보를 제공함으로써, 이용자가 신뢰하고 사용할 수 있도록 돕는다. ㈜뤼튼테크놀로지스는 이를 통해 AI 활용의 이해도를 높이고자 하며, 피드백을 통해 대응력을 향상시키고 있다.

환경 인식: Echo-conscious AI

㈜뤼튼테크놀로지스는 AI의 환경적 영향 또한 고려한다. 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하고 운영하면서 많은 에너지를 소모하기 때문에, ㈜뤼튼테크놀로지스는 전기 에너지 사용을 최소화하고 탄소 중립을 목표로 하는 AI 알고리즘과 하드웨어 파트너와의 협력에 적극 참여하고 있다. AI의 에너지 자원 효율적 활용을 위한 AI 솔루션 개발에도 집중하며, 지속 가능한 디지털 환경을 구축하는 데 기여하고자 한다.

각주

  1. 회사소개〉, 《뤼튼테크놀로지스》

참고자료

같이 보기


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