기술/연구

챗GPT 열풍 속 함정… LLM 잘못 쓰면 회사 망한다?

댓글 0 · 저장 0 2025.05.04 11:54

기사 3줄 요약

1 AI 열풍 속 경고, LLM 만능 아냐
2 비용, 데이터, 기술, 윤리 문제 신중 검토 필요
3 무분별한 도입, 자원 낭비와 위험 부를 수도

챗GPT 같은 인공지능(AI)이 세상을 바꿀 거라지만, 잠깐! 무조건 좋다고 달려들면 큰 코 다칠 수 있습니다. 요즘 너도나도 AI, 특히 거대 언어 모델(LLM)을 도입하려 안달인데, 이게 정말 우리 회사에 필요한 걸까요? 자칫 잘못하면 돈만 날리고 골치 아픈 문제만 떠안을 수 있습니다. 왜 그런지, 지금부터 속 시원히 파헤쳐 보겠습니다.

돈 먹는 하마, AI 도입 비용 괜찮을까?

가장 먼저 현실적인 문제는 바로 '비용'입니다. LLM을 제대로 쓰려면 초기 장비 투자 외에도 돈 들어갈 곳이 한두 군데가 아닙니다.

비용 종류	설명	예시
인프라 구축	고성능 컴퓨터, 클라우드 서비스 이용료	비싼 그래픽 카드(GPU) 서버, 클라우드 LLM 사용료
전문 인력 확보	AI 전문가, 데이터 과학자, 프롬프트 엔지니어 영입	높은 연봉의 AI 전문가 채용
모델 학습 및 조정	컴퓨터 자원 사용료, 데이터 정리, 실험 비용	회사 고유 데이터로 맞춤 LLM 학습시키기
유지보수 및 관리	모델 업데이트, 성능 감시, 보안 유지	AI 모델 성능 저하 방지, 보안 취약점 해결

이런 막대한 비용 때문에, AI 도입으로 얻는 이익이 투자 비용보다 클지 꼼꼼히 따져봐야 합니다. 어쩌면 더 저렴하고 간단한 다른 방법이 있을지도 모릅니다.

데이터 없이는 깡통? AI의 치명적 약점

LLM은 데이터를 먹고 자랍니다. 엄청나게 많은 양의, 깨끗하고 잘 정리된 데이터가 있어야 제대로 작동합니다. 데이터가 부족하거나 품질이 나쁘면, AI가 그럴듯하게 거짓말을 만들어내는 '환각 현상(hallucination)'이 나타날 수 있습니다. 이건 AI의 신뢰도를 떨어뜨리는 치명적인 문제입니다. 데이터에 편견이나 오류가 섞여 있다면, AI 역시 편향되고 잘못된 결과를 내놓게 됩니다. 예를 들어, 특정 그룹에 불리한 데이터로 학습한 AI는 차별적인 판단을 할 수 있습니다. 그래서 AI 학습에 사용할 데이터를 신중하게 고르고, 문제가 없는지 철저히 검증하는 과정이 필수입니다. 최근에는 이런 환각 현상을 줄이기 위해, 믿을 만한 외부 정보(데이터)를 실시간으로 참조하게 하는 검색 증강 생성(RAG) 같은 기술도 주목받고 있습니다.

전문가 없이는 무용지물? 기술 장벽은?

AI는 그냥 사다가 바로 쓸 수 있는 '완제품'이 아닙니다. AI 기술을 이해하고, 모델을 만들고, 기존 회사 시스템과 연결하고, 문제가 생겼을 때 해결할 수 있는 전문가가 필요합니다. 머신러닝, 데이터 처리, AI 모델 배포 등에 대한 깊은 지식이 요구됩니다. 회사 내부에 이런 전문가가 없다면, AI 도입은 시작부터 어려움에 부딪힐 수 있습니다. 외부 전문가를 고용하는 것도 큰 비용이 들기 때문에, 기술적인 복잡성은 AI 도입을 가로막는 중요한 장벽이 됩니다.

법 어기면 어쩌나? 윤리 문제는?

특히 금융이나 의료처럼 규제가 엄격한 분야에서는 AI 도입 시 법적인 문제와 윤리적인 측면을 반드시 고려해야 합니다. AI가 내린 결정이 특정 사람들에게 불공평하거나 차별적이지 않은지, AI의 판단 과정을 투명하게 설명할 수 있는지 등을 따져봐야 합니다. 예를 들어, AI가 대출 심사를 할 때 특정 인종이나 성별에 불리한 결정을 내린다면 큰 문제가 됩니다. 또, AI가 환자를 진단하는 경우, 잘못된 진단으로 인한 피해는 누가 책임져야 할까요? 이런 문제들은 AI 시스템을 설계하고 운영할 때 반드시 고려해야 할 복잡한 숙제입니다. 결국 AI 도입은 '유행 따라 하기'가 아니라, 우리에게 정말 필요한지, 감당할 수 있는지 냉정하게 따져봐야 합니다. 최신 기술이라는 환상에 빠져 섣불리 LLM을 도입하기보다, 더 간단하고 확실한 방법은 없는지 먼저 고민하는 것이 현명합니다. AI는 분명 강력한 도구지만, 제대로 쓸 때만 그렇다는 사실을 잊지 말아야겠습니다. 진짜 질문은 'AI를 쓸 수 있나?'가 아니라, '써야 하나?', '그 비용을 감당할 수 있나?'입니다.