안녕하세요, Elastic의 CEO 애쉬 쿨카니입니다
지금 모두의 상상력을 사로잡은 주제는
생성형 AI입니다
그래서 오늘 생성형 AI에 대해 조금 얘기해 보려고 합니다
ChatGPT는 소비자들이 전혀 가능하다고 생각하지 못했던 방식으로
데이터와 상호작용하는 경험을
할 수 있도록 해주었습니다
그리고 이로 인해 모든 기업들이 가능성의 기술에 대해
생각해야만 하는 상황에 직면하고 있습니다
기업에게 있어 이것은 어떤 의미일까요?
모든 기업에는 생성형 AI를 활용할 수 있는 기회가 있습니다
생성형 AI는 기본적으로 훨씬 더 인간적이고 직관적으로
정보 시스템에서 정보를 얻는 방법이기 때문입니다
고객 서비스를 개선하려고 하든
직원이 훨씬 더 간단하고 공감할 수 있는 방식으로
필요한 정보를 얻을 수 있도록 하는 것이든 말이죠
금융 서비스 조직의 경우에는
리스크 분석을 개선하기 위한 노력을 하는 것도 포함됩니다
어떤 산업이든 간에 적용할 수 있는 분야가 있습니다
현재 우리 모두가 알고 있는
ChatGPT, Bard에서부터
이러한 모든 다른 대규모 언어 모델이나 트랜스포머 모델에서
흔히 알려진 대부분의 예들은 소비자 중심적입니다
그러나 기업의 경우 근본적인 질문은
개인 정보 보호를 최우선에 두는 방식으로
어떻게 생성형 AI를 수행하는가 하는 것입니다
개인 정보 보호가 왜 중요할까요?
대규모 언어 모델이 어떻게 작동하는지 생각해 보세요
이러한 모델들은 모두 공개적으로 이용할 수 있는 정보에 대해 훈련되었습니다
이는 이러한 대규모 언어 모델에 기업의 프라이빗 데이터에 대한 개념이
없다는 것을 의미합니다
헬프 데스크나 고객 지원 포털을 만들고
AI를 이용해 이를 개선하려는 회사의 경우
그 회사의 프라이빗 데이터, 그 회사의 티켓,
고객이 접수한 문제,
엔지니어가 빌드한 수정 사항 등에 대한 정보가 AI에는 없습니다
사실상, 문제는 결국 대규모 언어 모델로 귀결됩니다
대규모 언어 모델은 놀랍기는 하지만 프라이빗한 컨텍스트를 이해하지 못합니다
따라서 기업이 이 문제를 해결하려면
프라이빗한 컨텍스트를 이러한 대규모 언어 모델과
결합할 수 있는 접근 방식을 취해야 합니다
바로 그것이 Elastic이 수행하는 독특한 역할입니다
우리는 기업이 모든 프라이빗 데이터를 가져와
밀리초 안에 검색하고
적절한 양의 정확한 프라이빗 컨텍스트를
대규모 언어 모델에 제공할 수 있도록 합니다
그 대규모 언어 모델이
직관적이고 인간 중심적인 경험을 제공하고
현재 정말로 경탄을 금치 못하게 된 채팅 경험을 하게 해주는
우리의 벡터 검색 기능을 사용해서 말이죠
그러나 이 모든 것과 관련된 한 가지 공통점은
생성형 AI에 대해
개인 정보 보호를 최우선에 두는 방식을 취할 필요가 있다는 것입니다
기업은 결코 프라이빗 정보를
제공하고 싶어하지 않을 것이기 때문입니다
이것은 극히 필수적인 사항입니다
기업을 유지할 수 있는 비법인 것이죠
기본적인 Elasticsearch Relevance 엔진인 Elasticsearch는
모든 벡터 검색 기능을 제공하지만
적응적인 방식으로 이를 수행합니다
벡터 검색을 수행하는 가장 좋은 방법은
오늘날 우리 고객과 커뮤니티의 다른 많은 사람들이 구축하고 있는
이러한 모든 생성형 애플리케이션의 핵심입니다
여러분은 Elastic으로부터 생성형 AI를 올바르게 수행하는 방법에 대해
많은 이야기를 듣게 되실 것입니다
사업을 발전시키고
더 효율적인 관행과 프로세스를 제공하고
고객이 훨씬 더 나은 상호작용을 할 수 있도록 하는 방식으로
개인 정보 보호를 최우선에 두며 생성형 AI를 사용하는 방법에 대해서 말입니다
이 여정을 여러분과 함께 하기를 기대합니다
함께 이루어 가길 바랍니다