띵스플로우, “이용자가 원하는 서비스, 데이터와 플랫폼으로 구현”

[테크월드뉴스=양승갑 기자] “이미지, 텍스트, 멀티 모달리티에 관계없이 다양하고 개인화된 답변을 만들어내는 생성형 모델을 개발하는 것이 장기적인 목표다. 콘텐츠를 받아들이는 일반 사용자에게는 색다른 콘텐츠를 제공할 수 있고 콘텐츠 크리에이터에게는 특별한 인사이트를 줄 수 있을 것이다.”

띵스플로우 김주연 A.I. Contents Lab 본부장은 최근 테크월드와의 인터뷰에서 생성형 AI 모델을 통한 다양성과 개인화된 콘텐츠 제공의 이점을 설명했다. 특히 기술적 측면에서 띵스플로우만의 경쟁 우위 요소를 강조했다.

띵스플로우는 생성형 AI 기반 콘텐츠 테크 스타트업으로 AI 챗봇 메신저 ‘헬로우봇’, 인터랙티브 콘텐츠 플랫폼 ‘스플’, 커플 애플리케이션 ‘비트윈’ 등을 운영하고 있다. 최근에는 생성형 AI를 활용한 자동 번역 서비스로 영미권을 시작해 글로벌 진출을 본격화하고 있다. 김 본부장은 2018년부터 띵스플로우에 합류해 현재까지 AI 기술 관련 업무를 총괄하고 있다.

▶ 변곡점에 들어선 생성형 AI 시장, 차별화 요구돼

생성형 AI 시장은 변곡점에 들어섰다. 기술 발전이 빠른 속도로 이루어지고 있지만 할루시네이션, 정보 오류 등 신뢰성 문제는 여전히 과제다. 일반인들에게 친숙한 챗GPT도 이 문제에 대해 자유롭지 못하다.

또한 생성형 AI 개발은 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 사용자의 AI 이용과 컴퓨팅 비용은 비례하기 때문에 기업 입장에서 적절한 비즈니스 모델의 최적화와 데이터 양과 알고리즘 등 AI 솔루션의 효율화도 필수로 여겨진다.

김 본부장은 서울대학교 김건희 교수의 말을 인용하며 “‘부지위부지(不知爲不知)’라고 자기가 모르는 것을 인지하는 것도 능력이다. 생성형 AI 모델은 자신이 얼마나 잘 알고 있는지 얼마나 잘 모르는지 불확실성을 수치화해 낼 수 있는 능력이 필요하다”고 말했다.

이어 “챗GPT와 근접한 성능을 내기 위해서는 수만 개의 GPU가 필요하지만 100억 파라미터 이내의 모델을 파인튜닝 할 때는 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지 않는다”며 “띵스플로우는 특정 버티컬에서 다른 모델보다 좋은 성능을 낸다는 방향이다”고 덧붙였다.

현재 생성형 AI 시장은 진화하는 단계로 서비스에 대한 시장 검증 과정과 성숙도가 필요한 상황이다. 또한 유사한 서비스들이 우후죽순 생겨나고 있다. 이에 띵스플로우는 생성형 AI 기반 콘텐츠로 이용자 반응에 기반한 차별화된 서비스를 만들고자 한다.

김 본부장은 “이용자 입장에서 생성형 AI 서비스들은 신선하고 그 반응을 바로 알 수가 있다”며 “‘이 콘텐츠는 불쾌한 골짜기를 넘지 못했다’ 같이 피드백에 기반해서 어떤 부분을 개선시키고 시기를 판단하는 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있다”고 말했다.

▶ 데이터와 플랫폼에 집중, 선순환 구조로 이어져

띵스플로우의 강점은 독창적인 B2C AI 서비스로 데이터 선순환을 만들어 낸다는 점이다. 사용자에 따라 누적되는 대화 데이터는 기술 발전뿐 아니라 띵스플로우가 집중하는 콘텐츠 서비스의 IP 양산과 발굴에도 도움이 된다. 시간이 흐르면서 기술 고도화도 기대된다.

특히 띵스플로우는 데이터와 플랫폼을 특징으로 내세우고 있다. 김 본부장은 이 데이터들이 스플에서 활용된다고 밝히며 인터랙티브한 특징을 띈다고 소개했다. 이용자가 콘텐츠에 직접 선택하고 참여한다는 것을 의미한다.

예를 들어 하나의 사건이 있을 때 이용자는 A와 B 중 한 가지를 선택해야 한다. 이때 이용자의 선택에 따라서 다음에 생성되는 콘텐츠의 내용이 달라진다. 인터랙티브 데이터가 영향을 미치며 다양하고 개인화된 경험을 이용자에게 선사할 수 있다는 설명이다.

현재 띵스플로우는 스플 스튜디오라는 플랫폼을 기반으로 인터랙티브한 웹소설 데이터를 확보하고 있다. 스튜디오 내 챗봇 2700만, 스토리와 관련한 3억 건의 텍스트 데이터가 존재하며 모바일화와 생성형 AI 적용으로 창작 효율성을 기대할 수 있다. 또한 헬로우봇의 경우 지난 7월 기준 주고받은 메시지 수만 해도 25억 건에 달한다. 이는 데이터를 지속해서 확보할 수 있음을 뜻한다.

김 본부장은 “띵스플로우는 인터렉티브를 주목하고 있으며 생성한 모델은 파인튜닝할 수 있을 정도의 인터랙티브 웹소설 데이터를 확보했다”고 말했다.

이어 “띵스플로우는 서비스를 만들면 바로 적용할 수 있는 플랫폼을 지니고 있다. 어떻게 보면 헬로우봇의 챗봇, 스플의 웹소설 등이 테스트베드가 될 수 있는 것”이라며 “즉시 이용자 피드백을 얻고 탄력적으로 대응해 나갈 수 있는 기반이 된다”고 덧붙였다.

또한 띵스플로우는 자사 콘텐츠에 최적화된 기술과 서비스를 개발하기 위해 노력 중이다.

김 본부장은 “GPT 등 API 콜 기반의 LLM들을 사용하고 있다. 그렇지만 독자적이라고 할 수 있는 프론트 엔지니어링, 프론트 디자인 등 (멀티 에이전트)도 만들었다”며 “생성형 모델이 아닌 것에서도 기본적인 자연화 처리 모델들 감정 분석이나 임베딩 기법, 클러스터링 알고리즘 등을 사용하며 다양한 상황에 대처하고 있다”고 말했다.

이 같은 과정을 통해 콘텐츠의 상품화와 수익화에도 성공했다. 스플은 지난해 7월 앱스토어 게임 카테고리 부문 1위를 기록하기도 했으며 서비스 ‘MBTI 소개팅’은 2000만 조회수를 돌파했다. 헬로우봇의 경우 월간활성이용자수가 70만이 넘었다. 띵스플로우는 헬로우봇 관련 연 매출이 올해 약 150억 원에 달할 것으로 예상한다.

▶ 이용자 최적화 서비스 구축으로 경쟁력 제고할 것

장기적으로 띵스플로우는 GPT 모델 등 특정 API에 대한 의존성을 줄이기 위해 독자적인 파운데이션 모델 확보를 목표로 하고 있다. 챗봇, 스토리 생성 등 띵스플로우 서비스에 최적화된 sLLM(소형언어모델) 구축으로 경쟁력을 제고하겠다는 방안이다.

현재 자사 파운데이션 모델 학습을 위해 데이터 전처리, 7B-parmas LLM 모델인 라마 2에 상기한 소규모 학습 데이터를 파인 튜닝 등 다양한 부문에서 기술 연구가 진행 중이다.

특히 챗봇과 스토리를 제작하는 시간과 비용은 감소하고 창작물의 수가 기하급수적으로 늘어날 것으로 예상되는 가운데 띵스플로우는 AI가 콘텐츠 산업에서의 혁신을 가져올 것으로 기대한다.

김 본부장은 “멀티 모달 응용과 관련해 다양한 모달리티, 데이터 모달리티를 넣는 것은 기술적으로 문제가 없다. 결국에는 기술적으로 잘 녹여서 재미있는 서비스를 만들어내는 것이 관건”이라며 “또한 하나의 생성 모델로 여러 명의 생성자 아이덴티티를 부여할 수 있고 콘텐츠를 만들어내는 접근도 실제로 많이 연구되고 있다”고 말했다.

끝으로 김 본부장은 “국내외 여러 회사들은 모델·데이터 크기 등 규모에 대한 경쟁이 심한 상황이다. 이면적으로는 맞는 방향이기는 하지만 너무 과도하게 집중하는 경향이 있는 것도 사실이다”고 말했다.

이어 “결국 중요한 것은 생성된 콘텐츠를 바라보는 이용자의 반응이라고 생각한다. 이 반응을 극대화하기 위해서는 재미가 있어야 하는데 그 정답은 바로 다양성과 개인화된 생성 능력이다”며 “궁극적으로 생성하는 콘텐츠들이 실제 환경에 놓여야 한다. 또한 경험을 통해 환경과 교류하고 내재화하면서 답변을 생성하는 것이 중요하다”고 강조했다.