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애플 인텔리전스 분석 완전판

애플 인텔리전스의 목표는 인간을 대체하는 것이 아닙니다
애플 인텔리전스의 목표는 인간을 대체하는 것이 아닙니다

2024. 06. 13

“애플 인텔리전스의 목표는 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 더 나은 일상을 가질수 있도록 돕는 것을 중심에 두고 있습니다. 이를 위해서 모든 기기 경험에 직관적으로 통합되는 것을 목표로 했습니다. 모든 인텔리전스는 개인적인 맥락을 짚어내야 합니다. 이를 위해서는 광범위한 개인적인 정보가 필요했고, 여기엔 커다란 책임이 뒤따릅니다.”

안녕하세요. 미국 산호세에서 열린 WWDC 2024 현장에 취재 나와있는 IT 칼럼니스트 최호섭입니다. 애플의 인공지능, ‘애플 인텔리전스’에 관심이 쏠립니다. 모든 새로운 기술에는 여러가지 해석이 뒤따르게 마련입니다. 하지만 인공지능에 대해서는 더 신중한 접근이 필요합니다. 우리가 챗GPT를 쓰게 된 지가 이제 불과 1년 반이 지났을 뿐이지만 그 변화는 엄청납니다. 애플 개발자 컨퍼런스 WWDC의 ‘아이돌’, 크레이그 페더리기(Craig Federighi) 소프트웨어 엔지니어링 수석부사장이 키노트 직후 가진 좌담회에서 꺼낸 이야기는 간단하고 쉬운 이야기지만 애플이 인공지능을 도입하는 다양한 생각이 녹아 있습니다.

인공지능 기술은 지난 수 십년 동안 오랫동안 우리 곁을 맴돌았습니다. 컴퓨터를 이용해서 사람의 행동을 흉내내고 번거로운 일을 똑똑하게 도와주는 느낌이 조금이라도 들면 인공지능이라는 말이 붙어 왔습니다. 하지만 이 오랜 꿈이 지난 10여년 사이 급격하게 우리의 일상에 파고 들고 있습니다. 사람과 맞붙어 바둑을 두고, 자율주행 자동차를 운전하고, 우리의 반복적인 습관을 읽어내기도 합니다.

그 변화가 피부로 와 닿는 순간은 기기와 대화를 나눌 때라고 봅니다. 2011년 애플은 아이폰 4s와 함께 시리를 발표했고, 개인용 기기인 스마트폰과 말로 소통하고 명령을 내리는 일을 자연스럽게 풀어냈습니다. 그 이후 우리는 기계와 말하는 것이 낯설지 않게 됐습니다. 거의 모든 테크 기업들이 비슷한 시도를 했고, 한동안 인공지능 스피커는 큰 바람을 일으켰습니다.

하지만 인공지능과 나누는 대화는 그 미묘한 답답함과 아슬아슬한 멍청함의 경계를 넘나듭니다. 인공지능의 특성상 시간을 갖고 점점 더 말귀를 잘 알아듣고, 할 수 있는 일도 늘어나긴 했지만 머릿속에는 막연한 선이 있었습니다. ‘인공지능은 딱 이 정도’라는 거죠. 하지만 결국 인공지능은 가르치기 나름입니다. ‘세상의 모든 정보를 집어넣으면 더 똑똑해지지 않을까?’라는 생각은 오픈AI를 비롯해 많은 인공지능 기업들의 생각이었습니다. GPT 모델이 자리를 잡아가면서 대화형 서비스로 등장한 챗GPT는 마치 10년 전 알파고가 바둑에 준 충격처럼 세상을 바꾸어 놓았습니다.

자연스럽게 사람들의 눈 높이는 높아졌고, 애플 생태계에 발을 들인 사람들은 시리를 생각하며 가슴을 두드렸습니다. 마이크로스프트와 구글은 각자의 운영체제에 수시로 대규모 언어모델을 녹여내기 시작했습니다. 사실상 분위기는 기대보다 적극적으로 등을 떠미는 쪽으로 흘렀습니다. 그리고 이번 WWDC24를 통해 애플이 답을 내놓을 것이라고 기대했지요. 애플은 머릿속에 갖고 있는 수많은 인공지능에 대한 기대를 녹여내야 했습니다.


애플 인텔리전스, 챗GPT로 만든 거예요?

아마 사람들의 기본적인 기대는 시리가 말을 더 잘 하는 데에 있었을 겁니다. 2011년 첫 등장 때처럼 반짝이는 대화 능력이 말을 받아주는 것이지요. 많은 사람들이 챗GPT를 떠올렸습니다. 발표 직전까지 소문의 방향은 애플과 챗GPT가 손을 잡았다는 데에 맞춰져 있었고, ‘시리의 언어 엔진을 챗GPT로 만들 것’이라는 기대가 지배했습니다.

하지만 실제는 조금 달랐습니다. 발표 이후에도 가장 큰 오해가 있는 부분인데 애플은 시리를 비롯해 애플 인텔리전스의 모든 인공지능 모델을 직접 만들었습니다. 크레이그 페더리기 부사장은 언어 모델을 위해 학습용 데이터 세트를 만들었고 여러 크기의 언어 모델을 훈련시켰다고 말합니다.

“인터넷의 웹을 통해서 몇 년 동안 신중하게 고품질 언어 데이터를 만들었습니다. 이미지 생성에 쓰이는 확산 모델도 자체적으로 만들고 학습시켰습니다. 그 과정에서 인공지능에 대한 구체적인 목적을 갖고 최적화를 통해 작은 모델로도 대형 모델과 비슷한 성능을 만들어낼 수 있도록 만들었습니다. “

챗GPT는 애플 기기 내에서 직접적으로 시리를 비롯한 언어 생성 과정에 전혀 개입하지 않습니다. 기본적으로 기기 내에서 처리되면서 질문에 대한 답을 찾아내고 미리 약속된 애플 인텔리전스와 응용 프로그램들의 기능들을 연결합니다. 그리고 기기 안의 개인적인 데이터들의 맥락을 읽어서 우리가 챙겨야 할 부분들을 미리 판단해주는 것이지요. 그것도 ‘꼼꼼하게’ 말이에요.

키노트에서 공개된 딸의 공연 시간에 대한 시연이 이걸 잘 보여줍니다. 페더리기 부사장이 원래 저녁에 딸의 연극 공연을 보러 가기로 계획됐지만 회의 시간이 오후 늦게로 조정되면서 늦지 않고 공연에 갈 수 있을지 고민합니다. 회의 시간을 바꾸면 애플 인텔리전스는 아이폰의 캘린더로 새로운 일정을 확인하게 됩니다. 그리고 다음 연극 공연 시간까지 남은 시간을 확인하고 지도 앱을 통해 회의 장소에서 움직일 거리와 이동 수단을 바탕으로 시간을 확인합니다. 시리는 이 인텔리전스의 결과를 알려줍니다. 마치 사람이 정보를 읽고 판단하고 행동하는 일련의 과정과 비슷하죠.

하지만 “싱싱한 연어와 레몬, 토마토가 있는데, 이걸로 적절한 저녁 요리를 추천해주고, 조리 방법도 알려줘”라는 질문에는 답하지 못합니다. 이런 지식 정보는 바로 챗GPT를 이용합니다. 시리는 “챗GPT로 정보를 확인해도 될까요?”라고 묻습니다.

그리고 이용자가 허락하면 챗GPT로 메뉴 정보를 얻고 이를 다시 애플 인텔리전스를 통해 시리의 언어로 대답합니다.

그러니까 챗GPT는 애플 인텔리전스가 정보를 얻는 하나의 방법입니다. 그리고 다른 언어 모델과 생성형 AI 모델 모두에 열려 있습니다. 크레이그 페더리기 부사장은 구글의 제미나이(Gemini)를 연결할 수 있도록 구글과 협의 중이라고 설명하기도 했습니다. 애플 인텔리전스는 생성AI 그 자체에 집중하고, 세상의 정보는 외부의 모델을 이용할 수 있도록 열어 둔 것입니다.


애플 AI가 프라이버시를 다루는 법

애플은 모든 제품과 서비스에 프라이버시를 가장 중심에 둡니다. 이건 인공지능 기술이라고 해도 예외가 아닙니다. 그래서 어떻게 보면 아주 조심스럽고 느리게 접근했다고 보는 편이 맞습니다.

애플의 해법은 바로 ‘온 디바이스 AI’에 있습니다. 그러니까 기기 안에서 모든 것을 처리한다는 것이지요. 대부분의 인공지능 기술은 더 많은 데이터와 상호 작용을 통해서 성장합니다. 그래서 막연하게 우리의 모든 행동은 인공지능이 학습되는 데에 쓰일 수 있다는 암묵적인 합의가 있지요.

그래서 어떻게 보면 인공지능에 대한 접근성이 떨어지는 부분이 있습니다. 내 행동 하나하나, 일정과 가족 관계, 주고 받은 이메일 같은 모든 정보가 인공지능에 학습되고, 나를 파악하는 개인화가 이뤄진다면 섬칫한 일입니다. 이를 제한하는 방법들도 있기는 하지만 서비스를 제공하는 입장에서는 이를 적극적으로 앞에 내세우기는 쉽지 않습니다.

애플은 그래서 늘 개인정보는 어디에도 전송하지 않지요. 인공지능, 애플 인텔리전스도 마찬가지입니다. 아이폰에서 직접 처리하고 외부로 전송되지 않습니다. 이를 기본 전제로 삼았기 때문에 우리가 애플의 시연을 보면서도 그렇게 불편함을 느끼지 않은 겁니다. 메시지, 이메일, 일정, 가족 정보, 사진, 위치 같은 나의 모든 정보에 오히려 더 적극적으로 접근하고 분석하지만 그게 나를 감시한다는 인상을 주지 않는 것이지요.


왜 아이폰 15 프로에서만 되나요?

애플 인텔리전스가 발표되면서 애플의 주식이 올랐습니다. 그 이유 중에 농담 반 진담 반으로 ‘아이폰 15 프로 이상의 기기에서만 되니 일반 아이폰 15의 판매량이 줄고 프로 모델로 넘어가면서 앞으로 아이폰의 구매 단가가 올라갈 것’이라는 이야기가 나옵니다. 이전 기기를 쓰시던 분들의 서운함도 꽤 있기 때문에 기기 전환도 이뤄질 것이고요.

하지만 애플이 단순히 기기 판매량을 이끌어내려고 기기를 제한한 것은 아닙니다. 물리적으로 애플 인텔리전스가 매끄럽게 돌아가는 컴퓨팅 환경이 꽤 기준이 높기 때문입니다. 대규모 언어 모델은 그 크기가 상당하고, 우리는 인공지능이 사람처럼 바로 반응해주기를 바랍니다.

당장 애플 인텔리전스는 파라미터가 30억 개 수준의 규모입니다. 이건 사실 작지 않은 크기입니다. 그래서 애플은 LoRA 기법으로 이를 압축해서 2~4비트 사이의 작은 모델로 줄였습니다. 평균 3.5비트로 줄였지만 이게 현재 약 1.5GB 정도의 모델 크기로 예상됩니다.

네, 복잡한 이야기지만 그 모델이 아무리 줄여도 그렇게 작지 않다고 보면 됩니다. 문제는 이게 빠르게 반응하려면 메모리에 올려야 하죠. 적어도 2GB의 메모리가 애플 인텔리전스 모델을 차지하게 됩니다. 그렇기 때문에 지금으로서는 8GB 메모리를 가진 아이폰 15 프로가 한계인 것으로 보입니다. A16 바이오닉 칩이 들어간 아이폰 15부터 아이폰 14 프로의 6GB 메모리는 어렵다는 판단이고요.

상상이지만 아마도 올 가을 등장할 아이폰 16 시리즈는 기본 모델에 A17 프로에 기반한 8GB 메모리 시스템이 들어가고, 아이폰 16 프로에는 10~12GB 수준의 메모리가 적용되지 않을까 조심스럽게 내다볼 수 있습니다. 메모리가 늘어나면 더 큰 모델을 품을 수 있으니 성능이 좋아지기도 하고, 애플의 클라우드로 전송해서 분석해야 하는 빈도도 줄어들 수 있습니다.


외부로 내 정보를 전송 한다고요?

애플 인텔리전스는 100% 기기에서만 작동하지는 않습니다. 이는 앞서 이야기한 30억 개 파라미터 모델을 모두 아이폰에 넣을 수 없기 때문입니다. 그래서 기기에는 제한된 모델을 넣고, 그 이상의 무엇인가가 필요할 때는 애플의 인공지능 클라우드 컴퓨팅 파워를 이용합니다.

네, 실제로 일부 데이터가 전송될 수 있습니다. 하지만 그렇다고 무턱대고 개인정보를 보내는 것은 아닙니다. 기기 내의 인공지능 모델이 버거워하는 순간 전처리된 내용이 보안된 비공개 클라우드로 전송됩니다. 이 데이터는 다시 원래대로 해석되지 못하는 어떤 반죽같은 상태지요. 하지만 클라우드로 전송된 뒤에는 애초 기기에서 처리해야 하는 연산을 빠르게 처리합니다. 그리고 그 고도화된 반죽을 다시 되돌려 보냅니다.

진짜 말 그대로 컴퓨터 성능을 빌려 쓰는 겁니다. 실제 개인정보가 전송되지는 않을 뿐더러, 전송된 데이터는 보낸 사람을 식별하지도 않고 저장이나 분석, 학습에 쓰지도 않습니다. 그렇기 때문에 애플은 더 큰 모델을 운영하면서도 개인정보를 보호할 수 있습니다.


애플 인텔리전스, 가장 애플다운 인공지능

결과적으로 애플은 이렇게 기기 내에서 인공지능 모델을 효율적으로 운영하는 것을 바탕으로 하고, 비공개 클라우드를 통한 성능 지원을 덧붙이는 방식을 통해서 안전한 인공지능 환경을 구축했습니다. 보안적으로 더 안전하다는 인상을 주었고, 앱들도 기기 안에서 더 적극적으로 우리의 정보와 인공지능 기술을 활용할 수 있는 토대를 마련했습니다. 그리고 이 모든 과정은 상당히 낮은 전력으로 운영됩니다.

하지만 앞에서 이야기한 것처럼 지식 정보를 담고 있지는 않습니다. 애플은 왜 애플 인텔리전스에 ‘지식’을 직접 넣지 않았을까요? 크레이그 페더리기 부사장은 ‘애플 인텔리전스가 여러 앱과 도구들을 조합해서 경험을 확장하는 환경’이 되길 바랍니다. 시리는 이를 아우르는 창구가 되는 것이고, 그 안에서 앱이 적극적으로 참여하면서 그 가치를 높이는 것이지요.

챗GPT를 도입한 것도 마찬가지입니다. 다른 어떤 인공지능 모델이라도 더할 수 있도록 열어두면서 기술적인 가능성을 높였고, 특정 정보에 전문성을 가진 모델들이 애플 인텔리전스를, 시리를 더 똑똑하게 만들 수 있습니다. 앱스토어가 아이폰의 경험을 높여주는 생태계의 긍정적인 부분을 마찬가지로 기대하는 것입니다.

물론 다른 의도로 읽을 수도 있습니다. 두 가지 기술적인 이유가 있는데, 첫번째는 환각입니다. 아직 모든 생성형 AI 모델은 환각을 갖고 있습니다. 세상에 있지 않은 정보를 사실인 것처럼 진지하게 이야기하는 것입니다. 특히 언어모델은 문장을 만들어내는 것이 기본 원칙이고, 그 안의 정보는 두 번째입니다. 챗GPT나 구글 제미나이는 그 이야기의 뼈대가 되는 지식 정보를 오랫동안 쌓아왔습니다.

하지만 여전히 환각에 대한 우려는 남아 있습니다. 하지만 시리는 정확한 정보를 전달해주어야 하죠. 정보가 없다고 해서 없는 이야기를 만들어내는 것은 무리가 따릅니다. 회의가 늦게 끝나도 아이언맨 수트를 입고 아크 원자로의 힘으로 날아가면 바로 도착할 수 있다고 말해준다면 이는 서비스의 가치가 완전히 사라지는 겁니다.

그래서 애플 인텔리전스는 기기 안에 있는 정보들로 그 데이터 세트를 한정한 것으로 보입니다. 이러면 환각을 최대한 통제할 수 있습니다. 환각에 대한 리스크를 완전히 줄일 수 있다는 뜻입니다. 대신 더 필요한 내용이 있다면 이는 외부에 더 좋은 인공지능 모델에 양보하는 것으로 해결합니다. 이를 통해 우리는 외부 모델을 이용하면서 환각이나 정보의 정확도에 영향을 받을 수 있다는 점을 인지할 수 있습니다. 이는 매끄럽게 이뤄지지만 경험의 중요한 영향을 끼칠 것으로 보입니다.

환경 문제도 있습니다. ‘온 디바이스 AI – 프라이빗 클라우드 – 외부 모델’로 이어지는 단계를 통해서 애플 인텔리전스는 인공지능의 효율성을 크게 높이려고 의도한 듯 합니다. 처음부터 모든 절차를 막대한 모델에 기대지 않으면서 전체적인 전력 소비량이 크게 줄어들 수 있습니다. 생성형 인공지능, 대규모 언어모델은 막대한 컴퓨팅 성능이 필요하고, 이는 곧 엄청난 전력 소비로 이어지기 때문에 이에 대한 우려도 적지 않지요. 애플이 2030년을 목표로 탄소 발생률을 0으로 만든다는 목표에도 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.

삐딱하게 보면 애플이 결정적인 대형 모델이 필요한 순간에는 오픈AI를 비롯한 외부 기업에 책임을 떠넘긴다고 볼 수도 있지만 이 구조를 통해서 장기적으로 10억 명의 이용자가 쓰는, 20억 대 넘는 기기가 인공지능에 기대는 컴퓨팅 파워, 전력 소비량이 영향을 받게 됩니다. 제가 늘 이야기하지만 애플의 환경에 대한 노력은 진지하고, 믿어줄 필요가 있습니다.

결국 애플은 복잡한 생각들을 체계적으로 잘 풀어낸 인공지능 서비스를 갖게 됐습니다. 아직 출발이고, 지속적으로 가다듬을 필요가 있습니다. 그리고 한글이 되려면 앞으로 1~2년은 더 걸릴 겁니다. 하지만 인공지능에 대한 접근법에 대해서 애플다운 방법, 합리적인 접근법으로 풀어냈기 때문에 이제부터는 외부적인 고민보다 목표로 하는 기술 그 자체에 집중해서 달려갈 수 있습니다.

자, 수미상관으로 마무리 하려고 합니다. 이 글을 읽고 좌담회에서 크레이그 페더리기 부사장이 첫 마디로 꺼낸 이야기를 다시 마주하면 조금 다른 생각이 드실 겁니다.

“애플 인텔리전스의 목표는 인간을 대체하는 것이 아닙니다. 더 나은 일상을 가질수 있도록 돕는 것을 중심에 두고 있습니다. 이를 위해서 모든 기기 경험에 직관적으로 통합되는 것을 목표로 했습니다. 모든 인텔리전스는 개인적인 맥락을 짚어내야 합니다. 이를 위해서는 광범위한 개인적인 정보가 필요했고, 여기엔 커다란 책임이 뒤따릅니다.”

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최호섭

지하철을 오래 타면서 만지작거리기 시작한 모바일 기기들이 평생 일이 된 IT 글쟁이입니다. 모든 기술은 결국 하나로 통한다는 걸 뒤늦게 깨닫고, 공부하면서 나누는 재미로 키보드를 두드립니다.