아이폰이 AI에 의해 점령 위기

iOS 17 베타를 업데이트한 후, 사진 앨범 카테고리에 제 반려견이 등장하고 기존의 사람 및 장소 인간이 사람, 반려동물 및 장소로 바뀐 것을 발견하고 깜짝 놀랐습니다. 모든것이 뒤죽박죽 된것처럼 다 엉망진창이면서도 카테고리에 정확하게 등록되어 있었습니다.

사소해 보이는 이 기능은 사실 AI 머신 러닝의 진화의 결과이며, 애플 생태계에는 사용자 경험을 조용하고 실질적으로 개선하는 다른 유사한 기능이 많이 있습니다.

 

애플 생태계의 AI

애플은 AI라는 개념을 거의 언급하지 않지만, 오랫동안 애플 생태계의 모든 구석에 통합되어 왔으며, 특히 WWDC 2023 이후의 새로운 버전의 애플 제품에서 그 점이 더욱 분명해졌습니다.

많은 사람들이 사용하는 애플 입력은 iOS 17에서 사용자가 입력하려는 내용을 예측하고 사용자의 입력 습관을 학습하여 효율적으로 입력할 수 있도록 도와주는 자동 수정 기능을 통해 AI 기능이 강화되었습니다.

애플의 소프트웨어 엔지니어링 수석 부사장은다음과 같이 말했습니다.

Ducking 단어를 입력하려고 할 때 키보드가 (사용자의 타이핑 습관을 학습하여) 입력하려는 내용을 예측합니다.

향상된 입력 경험은 많은 사람들이 잘 모르는 ChatGPT를 지원하는 핵심 기술 중 하나인 애플의 트랜스포머 모델을 기기 측에 최적화한 덕분입니다. 새로운 AirPods Pro의 머신러닝 적응형 오디오 모드는 특정 외부 소리를 인식하면 자동으로 노이즈 캔슬링 모드와 투명 모드로 전환되므로 사용자가 수동으로 모드를 전환할 필요가 줄어듭니다.

또한 iPad OS 17은 머신 러닝 모델을 사용하여 PDF의 필드를 인식하므로 사용자는 주소록의 이름, 주소 및 이메일로 관련 정보를 빠르게 채울 수 있습니다.

많은 기대를 모으고 있는 일기 앱 Journal은 머신 러닝 기술을 사용하여 사진, 사람, 장소, 신체 훈련 등 최근 활동을 기반으로 사용자의 생활 속 순간을 지능적으로 기록할 수 있습니다. 또한 사진, 음악, 녹음 등과 같은 항목에 자동으로 세부 정보를 추가할 수 있어 나중에 쉽게 다시 찾아볼 수 있습니다.

많은 기대를 모았던 사용자의 신체를 디지털화하는 Vision Pro 기능 역시 고급 '인코더-디코더' 신경망인 머신러닝 기술을 사용합니다.

watchOS 10의 스마트 오버레이를 사용하면 현재 표시할 더 중요한 정보를 정확히 결정하는 것도 AI의 몫입니다.

iOS 17 및 iPadOS 17의 애니메이션에도 AI 기술이 사용되어 머신 러닝 모델이 애니메이션의 추가 프레임을 합성할 수 있으므로 기기가 화려하고 부드러운 슬로우 모션 효과를 보여줄 수 있으므로 베타를 사용해 본 많은 사람들이 애니메이션이 더 부드럽고 우아해졌다고 느낍니다.

대중이 생각하는 AI와 애플이 생각하는 AI는 전혀 다른 방향성일지도 모릅니다.

 

애플 스타일 AI는 다르다.

머신 러닝에 대한 애플의 홍보는 항상 로컬 실행과 개인 정보 보호에 초점을 맞춰 왔습니다. ChatGPT가 전성기를 구가하던 시절, 애플의 CEO인 Cook은 다음과 같이 말했습니다.

인공지능(AI)은 많은 잠재력을 가지고 있으며, 애플은 이미 일부 제품에 머신러닝과 AI 기술을 적용했지만 특정 응용 분야에서는 상대적으로 제한적이고 조심스러웠으며, AI로 해결해야 할 문제가 아직 많이 남아있습니다.

ChatGPT에 대해 어떻게 생각하느냐는 질문에 대해 애플의 CEO인 쿡은 먼저 ChatGPT의 대규모 언어 모델이 큰 잠재력을 가지고 있다고 말하면서 편견, 잘못된 정보 등의 문제가 경우에 따라 더 심각해질 수 있다는 우려와 함께 AI는 규제가 필요하며 이를 개발하고 사용하는 회사들은 스스로를 보호할 책임이 있다고 말했습니다.

최근 캘리포니아의 한 로펌은 157페이지 분량의 소송을 통해 OpenAI가 챗봇이 인간의 언어를 모방할 수 있도록 대규모 언어 모델을 훈련하기 위해 비밀리에 데이터를 수집했으며, 소셜 미디어 사이트의 대량의 데이터를 포함해 웹을 크롤링하여 방대한 양의 데이터를 확보했다고 주장하며 개인정보 보호 문제로 집단 소송에 휘말렸습니다. 이 소송은 OpenAI 제품에 대한 상업적 접근과 개발을 유예하고 추가적인 규제와 보호 조치를 시행할 것을 요구하고 있습니다.

한편 OpenAI의 투자자인 Microsoft도 피고로 지정되었으며, 이 소송은 OpenAI와 같은 거대 기술 기업이 인류에 대한 치명적인 위험을 고려하지 않고 기술 발전을 추구하기 위해 매우 높은 기술 역량을 남용했다고 주장하고 있습니다. 이는 오늘날 대부분의 생성형 AI 제품의 문제점으로, 거의 항상 무단으로 대량의 인터넷 콘텐츠를 캡처하여 알고리즘에 매개변수를 학습시키며, Midjourney 및 Stability AI와 같은 스타들이 잇따라 저작권 침해 소송에 시달리고 있습니다.

애플은 개인 정보 보호 및 보안을 강조하면서 상대적으로 신중한 태도를 바탕으로 이러한 논란의 여지가있는 접근 방식을 채택하지 않을 것이 분명하며, 애플 생태계 및 AI 관련 기능은 기본적으로 로컬 머신 러닝에 의존하여 매우 적은 양의 데이터를 달성하기 위해 어느 정도 클라우드의 데이터를 피하기 위해이 민감한 문제를 AI에 훈련시키는 데 어느 정도 의존하고 있습니다.

 

이는 서버 클러스터, 슈퍼컴퓨터 및 ChatGPT로 대표되는 대규모 데이터 모델로 구축된 AI와는 다른 것으로, 애플의 AI는 소극적이고 대안적인 것처럼 보입니다.

하지만 그렇다고 해서 애플이 AI에 덜 적극적이라는 의미는 아닙니다.

우리는 AI의 물결이 매우 야심차다고 생각하며, 앞으로도 매우 신중한 방식으로 제품에 AI를 적용할 것입니다.

애플이 AI에 대해 긍정적인 시각을 가지고 있다는 가장 좋은 증거 중 하나는 ChatGPT가 화제가 된 이후 애플이 AI 관련 채용을 크게 늘렸다는 사실입니다.

 

로컬 AI의 힘
애플 칩

애플 에코시스템의 AI는 클라우드로 이동하지 않는데 어떻게 작동할까요? 그 해답은 애플의 자체 칩에 숨겨져 있습니다.

2세대 5나노미터 공정으로 제조되고 최대 24개의 CPU 코어, 76개의 GPU 코어, 초당 31조 6천억 번의 연산을 수행할 수 있는 32코어 뉴럴 엔진이 탑재된 M2 Ultra 칩이 WWDC 2023에서 공식 출시를 했습니다.

애플은 M2 Ultra가 최대 192GB의 통합 메모리를 지원하며, 대규모 Transformer 모델과 같은 대규모 머신 러닝 워크로드를 단일 시스템에서 학습할 수 있다고 말합니다. 다시 한 번 강조하지만, 트랜스포머는 ChatGPT를 지원하는 핵심 기술 중 하나입니다.

이 칩의 강력한 성능은 메모리에 있습니다. 오늘날 가장 강력한 외장형 그래픽 카드조차도 메모리가 충분하지 않아 동일한 대형 Transformer 모델을 실행할 때 이를 처리할 수 없는 반면, M2 Ultra는 이를 쉽게 처리할 수 있습니다.

즉, 애플이 개발한 칩이 탑재된 모든 기기는 로컬에서 AI를 학습시킬 수 있는 기기이며, 학습되는 AI는 전적으로 해당 기기의 개별 사용자를 위한 것입니다.

이 전략의 장점은 더 많은 사용자에게 더 짧은 시간 내에 AI 기능을 제공할 수 있다는 것입니다. 현재 대형 모델에 필요한 연산 능력은 매우 비싸기 때문에 스타 AI 스타트업인 Inflection AI는 최근 엔비디아의 주도로 13억 달러를 모금했지만, Inflection AI는 돌아서서 엔비디아로부터 22,000개의 H100 칩에 11억 달러를 지출했으며, 대형 모델이 석탄, 석유, 철강처럼 자산이 많은 산업이 되기 시작했다는 것은 놀라운 일입니다.

1,000개의 단서 단어당 최대 12센트인 GPT-4의 비용을 추정해 볼 때, 전 세계 20억 개가 넘는 애플의 디바이스에 ChatGPT를 배포할 경우, 이를 실행하는 데 드는 비용은 천문학적일 것이며, 엔드포인트 디바이스의 비용도 크게 증가할 것입니다.

OpenAI가 모든 사람이 호출할 수 있는 두뇌처럼 중앙 집중화되어 있다면, 애플의 AI는 우리 몸의 수많은 세포처럼 분산되어 있습니다.

 

애플이 AI의 길로 접어들고 있나요?

애플은 ChatGPT 폭발적인 사건 이후 여러 차례에 걸쳐 뒤쳐진다는 의혹을 받아왔습니다.

 

정말 그럴까요?

실제로 애플은 2016년 초에 2억 달러를 들여 기계 학습 및 인공지능 연구 전문 스타트업인 Turi를 인수하여 기계 학습 도구 및 플랫폼 개발에 대한 Turi의 전문성을 확보함으로써 인공지능 분야를 개척했습니다. 2019년에는 다시 2억 달러를 투자해 애플 제품에 저전력 엣지 기반 AI 기술을 제공하는 회사인 Xnor.AI를 인수했습니다. 그 결과, 이전 애플 제품에서 사용자들은 Siri, 앨범 정렬, 검색과 같은 AI 기반 기능을 자주 이용할 수 있었지만, 애플은 다른 회사들처럼 높은 수준의 광고를 하기에는 너무 벅찼습니다.

AI 기업으로서 애플의 AI 기술이 그다지 뛰어나지 않다는 것에 많은 사람들이 동의하겠지만, 애플의 AI가 기반이 없고 아무것도 해낸 것이 없다고 말하는 것은 과장이라고 할 수 있습니다. ChatGPT로 대표되는 AI가 소프트웨어에서 시작하여 하드웨어와 결합하는 방법에 대해 까다로울 때 애플이 한 일은 하드웨어와 소프트웨어 수준에서 AI를 결합하고 소비자 그룹에 원활하게 홍보하여 모든 사용자가 사용하고 있습니다.

ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 사용자 1억 명을 돌파했지만, 많은 대형 모델 제품과 마찬가지로 여전히 사용 장벽과 한계가 있으며 대화 상자의 챗봇은 궁극적 인 AI 상호 작용 형태가 아닙니다. AI 회사인 Cohere의 CEO이자 유명한 논문 주의만 기울이면 된다의 공동 저자인 에이단 고메즈는 모든 콘텐츠가 텍스트 형태가 아니기 때문에 현재 AI 시스템의 기능은 궁극적으로 한계가 있다고 말합니다.

현재 모델은 말 그대로 '맹목적인' 모델이기 때문에 변화가 필요합니다.

현 단계에서 전 세계 인구의 대다수가 AI가 가져다주는 경험의 비약을 가장 먼저 느끼는 곳은 아마도 아이폰일 것입니다.
매년 20억 대의 활성 애플 기기는 강력한 프로세서 AI 훈련 장비이거나 사용자가 기꺼이 돈을 지불하여 자신의 장비를 구입하여 보이지 않게 AI를 훈련하는 것은 현재 애플만이 할 수 있습니다. 이전 분석에서 말했듯이 ChatGPT 및 기타 대형 모델에 비해 애플 AI는 최종 사용자 경험을 개선하는 방법에 더 중점을 둡니다.

이것은 전형적인 애플 제품 모델로, 1997 년 스티브 잡스는 공개 회의에서 프로그래머로부터 기술적 이해 부족에 대해 공개적으로 질문을 받았고 잡스는 다음과 같은 대답을했습니다.

소위 기술에 얽매이지 말고 고객 경험에서 시작하여 기술을 개발해야 하며, 기술에서 시작한 다음 이 기술을 어디에 사용할 수 있을지 고민하는 것이 아니라 다시 돌아가서 기술을 개발해야 합니다. 저는 그것이 올바른 방법이라고 생각합니다.