인공지능(AI) 모델을 특정 업무에 최적화하는 미세조정(fine-tuning) 과정은 여전히 기술 전문가의 개입이 필요한 어려운 작업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스탠포드(Stanford) 출신 창업자들이 설립한 스타트업 트라젝토리(Trajectory)가 비전문가도 AI 모델을 쉽게 학습시키고 개선할 수 있는 플랫폼을 선보이며 4,500만 달러(약 600억 원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치했습니다. 이번 투자는 세쿼이아(Sequoia) 주도로 엔비디아(Nvidia), 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners) 등이 참여했으며, 트라젝토리는 설립 1년 만에 3억 달러(약 4,000억 원)의 기업 가치를 인정받았습니다.
트라젝토리는 오픈소스(open source) AI 모델을 기업 애플리케이션에 연결하여 모델의 성능 피드백을 수집하고, 이를 바탕으로 모델을 재학습시켜 전문 작업 능력을 지속적으로 향상시키는 '지속 학습(continual learning)' 방식을 활용합니다. 이는 마치 박사 학위를 가진 신입사원이 30년 경력의 전문가처럼 일하도록 돕는 것과 같다는 것이 공동 창업자 로낙 말드(Ronak Malde)의 설명입니다. 변호사나 의사 같은 비기술 전문직 종사자들도 트라젝토리 플랫폼을 통해 거의 자동으로 AI 모델을 개선할 수 있어, 전문화된 AI 배포를 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있습니다. 이미 하비(Harvey), 로고(Rogo) 같은 기업들이 트라젝토리의 플랫폼을 활용해 법률 계약 검토나 기업 가치 평가 등 특정 업무에 최적화된 AI 모델을 구축하고 있습니다.
트라젝토리의 접근 방식은 AI 시스템이 스스로 능력을 개선하는 재귀적 자기 개선(recursive self-improvement, RSI)과 유사하지만, 인간의 피드백을 학습 과정에 포함시켜 안전성을 확보한다는 점이 특징입니다. 이는 자율적인 자기 개선이 의도치 않거나 위험한 결과를 초래할 수 있다는 우려에 대한 해답이 될 수 있습니다. 트라젝토리는 미라 무라티(Mira Murati) 전 오픈AI(OpenAI) CTO가 설립한 씽킹 머신스 랩(Thinking Machines Lab) 등 경쟁사들과 차별화된 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 비기술 전문가도 AI 미세조정의 복잡성을 쉽게 다룰 수 있도록 지원하며, 이는 AI 기술의 대중화와 산업 전반의 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.