디자인 전략 AI로 범용 AI의 한계를 넘다

디자인전략 AI 개념도

범용 인공지능(AI)은 빠르게 발전하고 있지만 특정 분야에서는 여전히 정확성과 신뢰성에 한계를 드러낸다. 특히 전문가들은 AI가 모든 영역에서 균일하게 지능을 발휘하지 못한다는 점과 새로운 정보를 학습할 때 기존 지식을 잊어버리는 문제를 지적한다.

이른바 '울퉁불퉁한 지능(Task-specific Brittleness)'과 '연속 학습의 어려움(Catastrophic Forgetting)'은 인공지능 연구 커뮤니티에서도 풀리지 않은 난제로 꼽힌다. 스탠퍼드 대학의 Unimal 연구는 동일한 조건에서도 환경에 따라 AI 성능이 달라지는 현상을 보여주었으며, 세계인공지능대회(WAIC)에서도 금융·여행 경비 계산 등 특정 작업에서 AI의 오류가 반복되는 사례가 논의됐다.

이러한 상황 속에서 국내에서는 산업통상자원부 디자인산업기술개발사업 중의 '디자인전략 AI 개발 과제'가 주목받고 있다. 이 과제는 범용 AI가 아닌 버티컬 AI(Vertical AI) 접근을 통해 디자인 전략과 산업 분석에 특화된 인공지능을 개발하는 것을 목표로 한다.

프로젝트를 총괄하는 안진호 아이디이노랩 대표는 “범용 AI는 일반적인 답변을 주는 데는 강점이 있지만 디자인 전략처럼 맥락이 중요한 영역에서는 오류가 많다. 우리가 개발하는 디자인전략 AI는 감성·경험 데이터 기반의 페르소나 프로파일링 DB, 디자인 주도적 업종별 트렌드, 선도기업 데이터 등을 결합해 보다 정밀한 전략 인사이트를 제공할 수 있다”고 말했다.

이어 안 대표는 “예를 들어 '스마트폰 디자인 트렌드'를 묻는 경우 범용 AI는 기사 수준의 피상적 답변을 내놓는 데 그칠 수 있다. 반면 디자인전략 AI는 소비자 감성 반응, 업종별 트렌드, 선도기업 데이터를 종합해 실제 기업이 활용할 수 있는 전략적 해석을 제공한다”고 설명했다.

또한 이번 과제는 범용 AI의 난제인 연속 학습 문제에도 새로운 해법을 제시한다. 기존 AI 모델이 새로운 데이터를 학습할 때 과거 지식을 잃는 방식과 달리 디자인전략 AI는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조와 페르소나 DB를 활용해 필요한 정보를 축적·검색하는 방식을 채택했다. 이에 따라 새로운 학습 과정이 없어도 맥락 있는 전략 지원이 가능하며 기업 맞춤형 축적형 인공지능으로 발전할 수 있다.

안진호 대표는 “이번 산업통상자원부 디자인산업기술개발사업의 '디자인전략 AI 개발 과제'를 통해 한국 디자인 산업의 경쟁력을 높이고 나아가 산업 특화형 AI의 가능성을 세계에 보여줄 것”이라고 밝혔다.

이원지 기자 news21g@etnews.com

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