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[IT뉴스]딥엘 창업자 “LLM으로 기업 맞춤 글작성 지원, 조만간 음성도 지원”

온카뱅크관리자

2024-04-26 11:33:02

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 야렉 쿠틸로브스키 딥엘 창업자 겸 CEO 
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 야렉 쿠틸로브스키(Jarek Kutylowski) 딥엘 창업자 겸 CEO
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 인공지능(AI)기업 딥엘이 자체 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 문체·어조에 맞춰 능동적으로 글쓰기를 도와주는 AI 글쓰기 도구를 26일 공개했다. 신제품 ‘딥엘 라이트 프로(DeepL Write Pro)’다. 이번에 출시된 딥엘 라이트 프로는 딥엘의 자체 대규모언어모델(LLM)로 구동되는 서비스다. 딥엘은 번역기외에 AI 글쓰기 도구를 제공하고 향후에는 음성 번역 시스템으로 영역을 확대한다는 계획이다. 야렉 쿠틸로브스키(Jarek Kutylowski) 딥엘 창업자 겸 CEO는 26일 서울 강남에 있는 조선팰리스에서 기자간담회를 열었다.
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 ▷ 한국의 AI를 어떻게 평가하나.
 - 우리는 이번 시대를 생산성의 시대라고 부르고자 한다. AI는 도입할지 말지의 문제가 아니다. 한국만 보자. 한국 AI에 대한 투자금은 전년대비 60% 늘어났다. AI 특허출원 많이 한 글로벌 순위 3위고, AI에 민간이 투자 많이 한 글로벌 순위는 6번째다. 규모만 31억달러다. 그만큼 한국의 AI 열기는 뜨겁다.
 ▷ 왜 창업할 때 언어를 택했나.
 - 가장 인간적인 요소가 언어다. 2017년도 딥엘 창업할 당시 언어와 AI를 주목했다.
 ▷ 이번에 한국에 방문한 이유는 무엇인가.
 - 한국에서 직접 우리의 자체 LLM을 기반으로 한 딥엘 라이트 프로를 소개하고자 한다. 엔터프라이즈 AI 글쓰기 도우미, 어법 스타일 톤앤매너 교정, 엔터프라이즈 보안 요건 등을 모두 갖췄다.
 ▷ 기업용 AI 번역 도구인가.
 - 글쓰기 지원 도구다. 개별 기업의 어체를 사용할 수 있는 것이 특징이다. 딥엘 라이트 프로에서는 정확한 표현을 전달할 수 있다.
 ▷ 예를 들어달라.
 - 가장 중요한 요소는 AI와 사고 작용이 가능하다는 점이다. AI가 모든 텍스트를 만드는 것이 아니고, 사람과 AI가 협력해 최선의 대안을 찾는 것이다. 스마트 비즈니스 글쓰기가 대표적이다. 한 사람 , 한 기업에 맞는 문체를 쓸 수 있다. AI 어시스턴트 도움을 받을 수 있다.
 ▷ 타사 제품과 무엇이 다른가.
 - AI가 모든 것을 결정하는 것이 아니다. 딥엘 LLM 기반은, 심플·비즈니스·아카데미·캐쥬얼 등 4개 스타일, 그리고 열정적인·친근한·신뢰적인·외교적인 등 4개 톤앤매너 등을 제공한다.
 ▷ LLM 구축 과정에서 협업이 있었나.
 - 엔비디아와 협업해했다. 연산분야에서 탁월한 역량을 확보했다. 이에 따라 구축한 것이 딥엘 머큐리다. 전 세계 34위 슈퍼컴퓨터 성능을 갖췄다. 엔비디아 H100칩 68개를 사용했으며, 유럽에 처음으로 상용 버전을 구축했다.
 ▷ 소비자는 딥엘 라이트 프로를 활용해 무엇을 얻는가.
 - 어설픈 글쓰기로 매년 기업에 수십억 달러 규모 피해가 발생한다. 포브스 설문에 따르면, 미흡한 커뮤니케이션은 생산성 악화에 영향을 준다는 답변이 49%에 달했다. 또 자체 서버를 운영하고 번역후 모든 데이터는 즉시 삭제한다. 그만큼 고객 데이터를 보호할 수 있다.
 ▷ 어떤 방식으로 작동하나
 - 하나의 일체형 솔루션이다. 딥엘 번역기, 딥엘 라이트, 딥엘 음성 번역(준비) 등으로 포트폴리오를 확대하고자 한다. (딥엘 라이트 프로는 월간 10.99달러로 현재 영어 독일어만 지원한다.) 블라인드 테스트 결과 구글 대비 딥엘 선호도가 3.9배 높고, AI로서는 GPT-3.5 터보 대비 5.4배 높은 것으로 나타났다.
 ▷ 한국에서는 언제 서비스 할 것인가.
 - 한국어는 우리 입장에서 매우 중요하다. 하지만 아직 한국어 지원에 대해 구체적 날짜를 검토하진 않았다.
 ▷ 기술력은 좋지만, 특정 영역에 AI를 집중해 빅테크 기업과 경쟁이 가능할까.
 - 빅테크 기업과 경쟁은 2017년 창업 이래 계속해서 마주한 현실이다. 그 틀에서 움직였다. 이것을 채택한 접근법은 모든 역량을 가중 중요하다고 판단되는 유스케이스에 집중한 것이다. 이 분야 최고의 AI를 만들고자 했다. LLM은 워낙 많은 유스케이스에 대응을 해야한다. 하지만 번역으로 좁히면 경쟁력이 더 늘어날 수 있다.
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