「애플 인텔리전스」: 소형 모델에 집중
글: 창자이
출처: 월스트리트 저널
화요일 새벽 열린 WWDC 컨퍼런스에서 애플은 AI를 가리키는 표현으로 Artificial Intelligence 대신 Apple Intelligence를 사용하며, 일종의 AI 재정의를 시도했다. 가장 뜨겁게 논의되며 주목받았던 OpenAI와의 협업 역시 결국 단지 ChatGPT 인터페이스를 제공하는 수준에 불과하며, 사용 여부는 전적으로 사용자가 결정한다.
어느 정도로 보면, 애플은 진정으로 AI를 재정의했다고 할 수 있다. 다른 거대 기술 기업들이 '힘으로 승부한다'는 식으로 모델 파라미터가 클수록 좋다고 여기는 것과 달리, 애플은 AI가 운영체제에 어떻게 매끄럽게 통합되어 사용자 경험을 최적화할 수 있는지에 더 큰 관심을 두고 있다.
맞춤형 소형 모델로 사용자 경험 보장
애플이 WWDC 컨퍼런스에서 공개한 정보에 따르면, '애플 인텔리전스(Apple Intelligence)'의 핵심은 운영체제 내 특정 기능을 위해 각각 특화된 소형 모델들이 다수 존재한다는 점이다.
애플 소프트웨어 엔지니어링 고위 부사장 크레이그 페더리기(Craig Federighi)는 WWDC에서 많은 애플 AI 모델들이 A17 이상 또는 M 시리즈 칩으로 구동되는 기기에서 완전히 실행 가능하다고 설명하며, 이를 통해 개인 데이터를 원격 서버로 전송해야 하는 위험을 제거한다고 밝혔다.
이러한 모델들은 맞춤형 데이터셋으로 학습되었으며, 파라미터 수는 적고 지능 수준도 제한적이며, GPT나 클로드(Claude) 같은 대규모 모델처럼 다재다능하지 않다. 예를 들어 시스템에 내장된 텍스트 요약, 문장 재작성 등의 기능은 생성 결과가 비교적 단순할 것으로 예상된다.
이는 실행 속도와 연산 능력 요구사항을 종합적으로 고려한 결과로, 대부분의 애플 자체 모델은 스마트폰에서도 작동 가능해 클라우드 서버가 필요 없으며 반응 속도도 매우 빠르다.
비록 파라미터 수는 작지만, 애플 인텔리전스는 다수의 모델을 확보하고 있다는 점에서 강점을 갖는다. 애플은 다양한 작업에 대비해 사전에 많은 모델을 개별 훈련했기 때문에, 처리 가능한 사용자 요구 범위가 매우 넓다. 사진 및 텍스트 처리부터 복잡한 애플리케이션 간 연동 작업까지 폭넓게 대응할 수 있다.
여전히 프라이버시가 우선
다만 복잡한 사용자 요청의 경우, 애플은 OpenAI의 ChatGPT나 구글의 제미니(Gemini) 등 타사 모델을 활용할 수도 있다. 이 경우 시스템은 외부와 관련 정보를 공유할지 여부를 사용자에게 명확히 알릴 것이다. (알림이 없다면 해당 요청이 애플 자체 모델로 처리되고 있음을 의미한다.)
이러한 메커니즘은 사용자의 프라이버시 우려를 완화하는 데 도움이 되며, 프라이버시 우선 정책은 애플의 일관된 방침이다.
월스트리트 저널의 이전 기사에서 언급했듯이, 더욱 강력한 클라우드 기반 대규모 모델이 필요한 경우, 애플은 자체 칩으로 구동되는 전용 서버를 이용한다. 페더리기는 이러한 서버에는 Swift 언어로 작성된 보안 도구가 내장되어 있으며, 애플 AI는 작업 수행에 필요한 최소한의 데이터만 서버로 전송하며, 기기의 컨텍스트 정보 전체에 대한 접근 권한은 부여하지 않는다고 강조했다.
또한 애플은 이러한 데이터가 향후 서버 접속용이나 애플의 서버 기반 모델 추가 훈련용으로 저장되지 않는다고 밝혔다.
애플은 어떤 작업이 클라우드 처리를 필요로 하는지 명확히 밝히지는 않았는데, 이는 상황에 따라 계속 변화하기 때문이다. 오늘은 클라우드 컴퓨팅이 필요한 작업이라도 장차 로컬 기기에서 처리될 수 있기 때문이다. 로컬 계산이 항상 우선 선택지는 아니며, 속도는 애플 인텔리전스 시스템이 클라우드 컴퓨팅 호출 여부를 결정하는 여러 요소 중 하나일 뿐이다.
다만 일부 사용자 요청은 언제나 기기 내에서 실행된다. 그중 가장 두드러진 것은 기기 자체에서 구동되는 AI 이미지 생성기인 Image Playground인데, 이는 완전한 확산 모델(diffusion model)을 로컬에 저장하고 있어 세 가지 서로 다른 스타일의 이미지를 생성할 수 있다.
현재 초기 테스트 단계임에도 불구하고, Image Playground의 이미지 생성 속도는 매우 인상적이며 일반적으로 몇 초밖에 걸리지 않는다. 물론 효과 면에서는 더 큰 모델과 비교하면 뒤처질 수밖에 없다.
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