수학적 인공지능 모델은 빅테크 기업에게는 발전을 위한 토대요, 교육은 물론 과학연구와 금융기법 개발, 공학에 이르기까지 가장 중요한 기초분야입니다. 그래서 모든 빅테크 기업들은 인공지능을 개발하기 위해 수학분야부터 천착해나가는 것을 볼 수 가 있습니다. 중국의 알리바바도 이러한 데서 예외가 아니어서 수학을 잘하는 AI에 공을 들이고 있습니다.
알리바바는 자사의 새로운 수학 전용 소형언어모델인 ‘큐원2-매스(Qwen2-Math)’를 공개했습니다. 이 모델은 다양한 매개변수 사이즈로 제공되며, 가장 큰 720억 매개변수 버전인 ‘큐원2-매스-72B-인스트럭트’는 수학경시대회 수준의 문제를 해결하는 데 탁월한 성능을 보였습니다. 예를 들어, 이 모델은 MATH 벤치마크에서 84%의 점수를 기록하며, 다른 유명 모델들보다 높은 성능을 보여주었습니다.

<Qwen2-Math 홍보 블로그에 게재된 내용의 일부>
한편 이에 대비되는 딥마인드의 제미나이 프로(Gemini Pro) 버전은 한 때 GSM8K에서 71.65%의 정확도를 기록한 바 있으며 다른 테스트에서는 최대 92.95%의 정확도를 보여 준바 있습니다. 그러므로 QWEN2_MATH의 기능과 상대적 비교는 어렵지만 어째든 기능이란 것은 시간문제여서 빅테크 간의 기능비교는 사실 의미가 없습니다. (ar5iv).
알리바바가 수학 인공지능의 발전에 주력하는 이유는 결국 빅테크 간의 경쟁은 수학에서 빛을 발하기 때문이며 그리고 몇 가지 핵심적인 비즈니스 및 기술적 요구도 있기 때문입니다.
1. 비즈니스 혁신 및 자동화: 수학적 문제 해결 능력을 갖춘 AI는 데이터 분석, 물류 최적화, 재고 관리 등 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 알리바바는 전자 상거래, 클라우드 컴퓨팅, 금융 서비스 등 여러 분야에서 이러한 기술을 활용하여 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.
2. 기술 리더십 강화: 첨단 기술 개발에 앞장서는 것은 알리바바가 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하고 기술 리더로서의 위치를 강화하는 데 도움이 됩니다. 특히 AI 분야에서의 혁신은 기업의 브랜드 가치와 시장 영향력을 증대시킬 수 있습니다.
3. 과학 및 교육 분야로의 기여: 수학 AI 기술은 과학적 연구와 교육에도 응용될 수 있습니다. 복잡한 수학적 문제를 해결하거나 새로운 과학적 이론을 검증하는 데 AI를 사용하면 연구 개발 속도를 가속화하고, 교육적 방법을 혁신할 수 있습니다.
4. 산업 표준 설정: AI와 관련된 국제 표준 및 정책에 영향을 미치고, 새로운 기술 규범을 설정하는 데 참여함으로써 알리바바는 관련 산업에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 장기적으로는 기술 규제 및 표준에 대한 주도권을 확보하는 전략이 될 수 있습니다.
이러한 다양한 이유로 알리바바는 수학 AI의 발전에 투자하고, 이 분야에서의 혁신을 통해 여러 방면에서 경쟁력을 갖추려고 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 알리바바가 기술 선두 주자로서 지속 가능한 성장을 추구하는 데 중요한 역할을 합니다.
수학적 인공지능 분야에서 선도적인 몇몇 회사들이 있습니다. 이들은 다양한 혁신적 접근 방식으로 그들의 서비스와 능력을 향상시키고 있습니다.
딥마인드(DeepMind): AI 분야에서 독보적인 성과를 내고 있는 딥마인드는 강화학습 기술과 AlphaZero 엔진을 결합한 AlphaProof 기술을 개발하였습니다. AlphaProof는 수학 증명을 생성하고 검증하는 데 사용되며, 이런 기능은 수학적 정리를 발견하고 검증하는 학술 및 연구 환경에서 매우 유용합니다 (Nature).
오픈AI(OpenAI): GPT-4와 같은 다목적 AI 모델로 잘 알려진 오픈AI는 언어 이해 및 문제 해결 능력, 특히 복잡한 수학적 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 이 모델들은 텍스트 생성부터 수학 문제 해결까지 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 교육 플랫폼, 연구 등에서 유용한 도구가 됩니다 (Built In).
IBM: 오랜 AI 역사를 가진 IBM은 AI 시스템의 성능을 향상시키는 기술을 지속적으로 혁신하고 있습니다. 특히, 금융부터 과학 연구에 이르기까지 빠르고 정확한 수학적 계산이 필요한 분야에서 사용될 수 있는 고속 처리 칩과 고급 신경망 개발에 주력하고 있습니다 (Nature).
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