LG AI연구원이 직접 답변한 LG AI연구원 Q&A를 공개합니다 @ LG AI DAY

LG AI연구원은 지난 2월 5일부터 7일까지 국제인공지능학회(Association for the advancement of artificial intelligence, AAAI) AAAI-21에 참가해 Virtual Booth를 운영했습니다.

최신 AI 연구동향을 주제로 세미나를 진행하고 있는 LG AI연구원 이홍락 CSAI

특히 2월 5일에 진행되었던 LG AI DAY는 LG AI연구원에 관심 있는 사람들과 AI 연구원들이 모여 자유롭게 네트워킹할 수 있는 행사로 구성되었습니다. 세계적인 AI 석학인 이홍락 CSAI(Chief Scientist of AI)가 최신 AI 연구 동향을 주제로 인터랙티브 세미나를 개최하였고, 토론토대학교와 함께 공동으로 연구를 진행하며 AAAI에서 채택된 논문 두 편을 소개했습니다.

마지막 세션은 참가자들을 대상으로 LG AI연구원에 대해 궁금한 점들을 자유롭게 질의하고 답변 받는 형식으로 진행되었는데요, LG AI연구원에서 주요 연구를 담당하고 있는 연구원들과 직접 심도 있고 다양한 이야기를 나눌 수 있는 시간이었습니다.

참가자들은 사전 질의와 실시간 채팅을 통해 LG AI연구원의 목표와 비전부터 모집 중인 직무와 필요 역량 같은 다양한 분야의 질문을 하고, 이 질문에 LG AI연구원에 재직 중인 연구원들이 직접 답변해 참가자들의 궁금증을 속 시원하게 해결해 주었습니다. 아쉽게도 행사에 참석하지 못하신 분들을 위해 어떤 이야기들이 오갔는지 소개해 드립니다.


LG AI연구원, 이것이 궁금해요 Q&A 대공개

Q. LG AI연구원에서는 원천기술 개발과 선진 기술의 사업화·서비스, 두 가지 측면 중에서 어느 쪽의 업무를 주로 수행하는지 궁금합니다.

A. LG AI연구원은 선도적인 원천기술 개발과 선진 기술의 현업 적용 두 가지 모두 수행하고 있습니다. 비중으로 보면, 현재 원천기술 연구(Fundamental Research)가 20%, 응용(Applied) 연구가 80% 정도인데요, 이 비중이 고정된 것이 아니라 그때그때 상황에 맞게 조정되고 있는 상황인 점 참고해 주시면 감사하겠습니다.


Q: LG AI연구원이 목표로 하는 AI 원천기술 연구 분야는 구체적으로 어떤 분야인가요? 현재 LG에서 AI를 통해 해결하고자 하는 대표적인 사업적 난제는 무엇이 있나요?  

A. 현재 집중하고 있는 원천기술 연구 분야는 Lifelong learning, Transfer Learning, Generative Models, Explainable AI, Representation Learning, Data-driven Prediction, Deep reinforcement learning 등이 있습니다. 또한 내부적으로 6개월마다 원천기술 포트폴리오 조정을 진행합니다.

난제 역시 16개 계열사의 중요한 사업적 이슈들을 AI로 해결하기 위한 과제들을 진행하고 있습니다. 여러 계열사에서 적극적으로 과제를 제안해 주고 있는 상황이라 AI 인재가 더욱 더 필요한 시점입니다. 많이 지원해 주세요.


Q. 연구원들이 원천기술 개발과, 사업적 기술 개발 사이에서 자율성을 가지고 연구를 할 수 있나요? 채용 시 역할을 나누어 채용하는지, 채용 후에 유동적으로 연구 분야를 정하게 되는지 궁금합니다.

A. 기본적으로 채용 시 역할을 나누어서 채용합니다. 하지만 채용 후에 유동적으로 원천기술 연구 분야와 응용 연구 분야를 이동하실 수 있습니다. 모든 과제는 전 연구원 분들에게 투명하게 공개되며, 구성원의 역량과 희망 사항을 기반으로 과제를 배정하고 있습니다.




Q. LG AI연구원에는 기존 혹은 다른 기업과는 다르게 ‘앞으로 이렇게 하진 않을 것이다’라는 전략이 있나요? 일종의 대조적인(Contrastive) 관점이 궁금합니다.

A. 저희가 LG AI연구원 설립을 준비할 때에 ‘도전하지 않는 것이 실패’, ‘그룹 내에서 해보지 않은 혁신적인 업무 문화를 가장 먼저 실행하고 전파하기 바란다’라는 메시지를 받았습니다. 그래서 저희는 ‘기존에 해왔던 방식대로는 하지 않는다’, ‘남들이 하는 것을 무비판적으로 받아들이지 않는다’라는 생각을 가지고 LG AI연구원을 만들어가고 있습니다.


Q. 세계적인 석학인 이홍락 교수님께서 LG AI연구원에 합류하게 된 이유는 무엇인가요? 

A. (이홍락 CSAI 직접 답변) LG엔 여러 계열사가 있고 여기서 확보되는 다양한 도메인과 데이터, 이를 분석할 수 있는 연구 인프라가 잘 갖춰져 있습니다. 또 실험실에서 얻은 결과물을 실제 제품이나 서비스, 혹은 내부 프로세스 등에 적용할 수 있고 시장의 반응까지 살펴볼 수 있죠. 여러 가지 측면에서 연구자가 기초 연구를 하면서 느끼는 데이터 부족이나 실제 적용이 어려워 실험실에서만 그치는 연구의 한계를 넘어 사람들의 실생활을 향상시키는 기회가 있을 것이라고 판단했습니다.


Q. The bitter lesson 이후 Research Scientist의 역할이 점점 줄어드는 것 같습니다, 혹시 앞으로 AI 연구의 Next Big Theme는 무엇이 될 것이라고 생각하시나요?

A. 특정 주제에 한정된 연구를 한다기보다 여러 가능성을 열어놓고 더욱 의미 있는 연구를 해나가려고 합니다. 또한 모델을 scaling하는 것이 한 가지 연구의 큰 축이라면 그런 모델들을 최적화하고 효율적으로 만드는 것이 다른 한 가지 연구의 축이라고 말씀드릴 수 있습니다.


Q. AI용 대용량 데이터를 다루기 위해서는 컴퓨팅 환경이 중요한데, LG AI연구원에서는 어느 정도 수준의 컴퓨팅 환경을 운용하고 있는지 궁금합니다.

A. 현재 LG AI연구원에는 40여 명의 연구원들이 있는데, 내부 GPU는 800~900 TFlops 정도의 수준이고, 나머지는 퍼블릭 클라우드를 쓰고 있습니다. 또한 연구원마다 전담 GPU를 제공하기 위해 현재 GPU 장비를 증설하고 있습니다. 올해 상반기 중에 12,000 TFlops, 즉 12 페타플롭스 정도 증설을 먼저 할 예정이며 앞으로도 지속적으로 늘려나갈 계획입니다.


Q. LG AI연구원에서 문제를 해결하기 위해 각 계열사와 데이터 공유를 어떻게 하고 있나요?

A. 사실 이것이 LG AI연구원을 별도의 조직으로 출범하게 된 가장 큰 이유 중 하나입니다. 어느 한 계열사에 소속되어서는 다른 계열사의 데이터를 다루기가 어렵습니다. 보안이나 사업적인 이슈가 생길 수 있기 때문입니다.

어느 계열사와도 관계 없는 별도의 조직인 LG AI연구원을 출범해 16개 계열사와 공동 연구 계약을 맺었기 때문에 16개사의 데이터를 자유롭게 – 정확히 말하면, 개인정보보호법에 저촉되지 않는 선에서 – 열람할 수 있고, 연구에 활용할 수 있습니다. 또한 저희가 다루는 데이터가 대부분 기업용(Enterprise) 데이터이고 소비자 데이터는 거의 다루지 않아서, 상대적으로 개인정보 등의 이슈 없이 데이터에 접근해 연구하고 있습니다.

앞으로도 LG AI연구원은 다양한 분야의 AI 연구자들 및 AI에 관심을 가지고 있는 모든 분들과 적극적인 소통을 위해 다양한 이벤트를 준비하고 있으니 지속적인 관심과 참여를 부탁드립니다.