LLM의 실제 사용 사례에 대한 비판적 분석: 약속과 현실 사이

대규모 언어 모델(LLM)의 실제 가치에 대한 논쟁이 계속되는 가운데, 기업에서 구현한 실제 사용 사례를 비판적으로 검토하는 것은 필수적입니다. 이 분석은 다양한 분야에서 LLM의 구체적인 적용 사례를 살펴보고 실제 가치와 한계, 잠재력을 비판적으로 평가하는 것을 목표로 합니다.

‍

이커머스 및 리테일: 타겟 최적화 또는 오버엔지니어링?

리테일 및 이커머스 부문에서 LLM은 다양한 업무에 사용됩니다:

내부 어시스턴트 및 워크플로 개선: Instacart는 팀의 코드 작성, 검토 및 디버깅을 지원하고 커뮤니케이션을 개선하며 내부 도구를 구축하기 위해 Ava라는 AI 어시스턴트를 개발했습니다. 유망하긴 하지만 이러한 비서가 기존의 덜 복잡한 협업 도구보다 훨씬 더 많은 가치를 제공할 수 있을지는 의문입니다.
콘텐츠 검토 및 보안: Whatnot은 LLM을 사용하여 멀티모달 콘텐츠 검토, 사기 방지 및 오퍼의 불규칙성 탐지를 개선합니다. Zillow는 부동산 광고에서 차별적인 콘텐츠를 식별하기 위해 LLM을 사용합니다. 이러한 사례는 LLM이 실질적인 가치를 제공할 수 있지만 오탐 및 미탐을 방지하기 위해 정확한 검증 시스템이 필요한 특정 애플리케이션을 나타냅니다.
정보 추출 및 분류: OLX는 광고에서 직무를 식별하기 위해 프로서스 AI 어시스턴트를 만들었고, 월마트는 PDF에서 제품 속성을 추출하는 시스템을 개발했습니다. 이러한 사례는 상당한 수작업이 필요한 반복적인 작업을 자동화하는 데 있어 LLM의 유용성을 보여줍니다.
창의적인 콘텐츠 생성: StitchFix는 알고리즘으로 생성된 텍스트와 사람의 감수를 결합하여 광고 헤드라인과 제품 설명을 간단하게 작성할 수 있습니다. Instacart는 식품 이미지를 생성합니다. 이러한 애플리케이션은 생성된 콘텐츠의 독창성과 광고 언어의 동질화 가능성에 대한 의문을 제기합니다.
검색 개선: 르본코인, 메르카도 리브레, 페어에서는 LLM을 사용해 검색 관련성을 개선하고 있으며, 아마존에서는 상식 관계를 이해하고 보다 관련성 높은 상품 추천을 제공하기 위해 LLM을 사용하고 있습니다. 이러한 사례는 LLM의 부가가치가 잠재적으로 큰 영역이지만 계산 복잡성과 관련 에너지 비용으로 인해 기존 검색 알고리즘에 비해 점진적인 개선이 정당화되지 않을 수 있습니다.

핀테크와 은행: 가치와 규제 리스크 사이에서 탐색하기

‍

금융 부문에서는 데이터의 민감한 특성과 엄격한 규제 요건을 고려하여 LLM을 신중하게 적용합니다:

데이터 분류 및 태그 지정: Grab은 데이터 거버넌스, 엔티티 분류, 민감한 정보 식별, 적절한 태그 할당에 LLM을 사용합니다. 이 사용 사례는 금융 기관의 중요한 과제를 해결하지만 분류 오류를 방지하기 위해 엄격한 제어 메커니즘이 필요하기 때문에 특히 흥미롭습니다.
금융 범죄 보고서 생성: SumUp은 금융 사기 및 자금 세탁에 관한 보고서를 위한 구조화된 내러티브를 생성합니다. 이 애플리케이션은 수작업을 줄여준다는 장점이 있지만, 법적으로 민감한 주제를 사람의 감독 없이 로펌이 제대로 처리할 수 있을지에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
금융 쿼리 지원: Digits는 은행 거래와 관련된 쿼리를 제안합니다. 이 사용 사례는 완전 자동화보다 더 지속 가능한 접근 방식인 LLM이 전문가를 대체하지 않고도 전문가를 지원할 수 있는 방법을 보여줍니다.

기술: 자동화 및 서비스

‍

기술 부문에서는 내부 워크플로와 사용자 경험을 개선하기 위해 LLM이 널리 사용되고 있습니다:

인시던트 관리 및 보안: security.googleblog.com에 따르면 Google은 LLM을 사용하여 경영진, 관리자 및 파트너 팀을 비롯한 다양한 수신자에게 보안 및 개인정보 보호 인시던트 요약을 제공합니다. 이 접근 방식은 관리자의 시간을 절약하고 인시던트 요약의 품질을 향상시킵니다. Microsoft는 프로덕션 인시던트를 진단하기 위해 LLM을 사용하며, Meta는 AI 지원 근본 원인 분석 시스템을 개발했습니다. Incident.io는 소프트웨어 인시던트 요약을 생성합니다. 이러한 사례는 중요한 프로세스를 가속화하는 데 있어 LLM의 가치를 입증하지만, 위험도가 높은 상황에서는 그 신뢰성에 의문을 제기합니다.
프로그래밍 지원: GitHub Copilot은 코드 제안 및 자동 완성 기능을 제공하며, Replit은 코드 수리를 위한 LLM을 개발했습니다. NVIDIA는 LLM을 사용하여 소프트웨어 취약점을 탐지합니다. 이러한 도구는 개발자의 생산성을 높여주지만, 무분별하게 사용하면 비효율적이거나 안전하지 않은 코드 패턴을 전파할 수도 있습니다.
데이터 쿼리 및 내부 검색: Honeycomb은 사용자가 데이터에 대한 쿼리를 작성하도록 돕고, Pinterest는 사용자 쿼리를 SQL 쿼리로 전환합니다. 이러한 사례는 LLM이 데이터에 대한 액세스를 민주화할 수 있지만, 기본 데이터 구조에 대한 철저한 이해 없이는 오해나 비효율로 이어질 수 있음을 보여줍니다.
지원 요청의 분류 및 관리: GoDaddy는 고객 경험을 개선하기 위해 지원 요청을 분류합니다. Dropbox는 파일에 대한 질문을 요약하고 답변합니다. 이러한 사례는 고객 서비스를 개선하는 데 있어 LLM의 잠재력을 보여주지만, 생성된 답변의 품질과 정확성에 대한 우려를 불러일으키기도 합니다.

배송 및 모빌리티: 운영 효율성 및 맞춤화

‍

배송 및 모빌리티 부문에서는 운영 효율성과 사용자 경험을 개선하기 위해 LLM을 사용합니다:

테스트 및 기술 지원: Uber는 LLM을 사용하여 DragonCrawl로 모바일 애플리케이션을 테스트하고 지원 질문에 답변할 수 있는 AI 부조종사 Genie를 구축했습니다. 이러한 도구는 테스트 및 지원에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있지만, 사람 테스터처럼 복잡한 문제나 엣지 케이스를 포착하지는 못할 수 있습니다.
제품 정보 추출 및 매칭: DoorDash는 SKU 데이터에서 제품 세부 정보를 추출하고 Delivery Hero는 재고를 경쟁사 제품과 매칭합니다. 이러한 사례는 LLM이 복잡한 데이터 매칭 프로세스를 자동화할 수 있지만 적절한 제어 없이는 편견이나 오해를 불러일으킬 수 있음을 보여줍니다.
대화형 검색 및 관련성: Picnic은 상품 목록의 검색 관련성을 개선하고, Swiggy는 신경망 검색을 구현하여 사용자가 대화하듯 음식과 식료품을 찾을 수 있도록 지원합니다. 이러한 사례는 LLM이 검색 인터페이스를 보다 직관적으로 만들 수 있지만, 새로운 제품 검색을 제한하는 '필터 버블'을 만들 수도 있음을 보여줍니다.
지원 자동화: DoorDash는 지식 기반에서 정보를 검색하여 문제를 신속하게 해결할 수 있는 답변을 생성하는 LLM 기반 지원 챗봇을 구축했습니다. 이 접근 방식은 응답 시간을 개선할 수 있지만 복잡하거나 감정적인 상황을 처리하기 위해서는 강력한 보호 장치가 필요합니다.

소셜, 미디어 및 B2C: 개인화된 콘텐츠 및 상호 작용

‍

소셜 미디어 및 B2C 서비스에서 LLM은 맞춤형 콘텐츠를 제작하고 상호 작용을 개선하는 데 사용됩니다:

콘텐츠 분석 및 중재: Yelp는 위협, 괴롭힘, 음란물, 인신 공격 또는 혐오 발언을 감지하기 위해 LLM으로 콘텐츠 중재 시스템을 업데이트했습니다. LinkedIn은 플랫폼의 다양한 콘텐츠를 분석하여 기술에 대한 정보를 추출합니다. 이러한 사례는 콘텐츠의 품질을 개선하는 데 있어 LLM의 잠재력을 보여주지만, 검열과 표현의 자유 제한 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다.
교육 콘텐츠 생성 및 마케팅: 듀오링고는 디자이너가 관련 연습 문제를 생성하는 데 LLM을 사용하고, 넥스트도어는 눈길을 끄는 이메일 개체를 만드는 데 LLM을 사용합니다. 이러한 애플리케이션은 효율성을 높일 수 있지만 콘텐츠의 지나친 표준화로 이어질 수도 있습니다.
다국어 번역 및 커뮤니케이션: Roblox는 맞춤형 다국어 모델을 활용하여 사용자가 자신의 언어를 사용하여 원활하게 소통할 수 있도록 지원합니다. 이 애플리케이션은 언어 장벽을 극복하는 데 있어 LLM의 잠재력을 보여주지만 번역에 문화적 뉘앙스가 개입될 수 있습니다.
미디어 콘텐츠와의 상호작용: Vimeo에서는 사용자가 동영상 콘텐츠를 요약하고, 주요 순간으로 연결하며, 추가 질문을 제안할 수 있는 RAG 기반 질문과 답변 시스템을 통해 동영상과 대화할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 LLM이 멀티미디어 콘텐츠와 상호작용하는 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여 주지만, 생성된 해석의 충실도에 대한 의문을 제기합니다.

비판적 평가: 실제 가치 대 트렌드 추종

의 데이터 관리 담당 디렉터인 치트라 순다람은"LLM은 리소스를 잡아먹는 존재입니다."라고 지적합니다. 이러한 모델을 학습하고 실행하려면 막대한 컴퓨팅 성능이 필요하며, 이는 상당한 탄소 발자국으로 이어집니다. 지속 가능한 IT는 자원 사용을 최적화하고, 낭비를 최소화하며, 적절한 규모의 솔루션을 선택하는 것입니다. 이 관찰은 제시된 사용 사례를 분석할 때 특히 관련이 있습니다.

‍

이러한 사용 사례를 분석해 보면 몇 가지 중요한 고려 사항이 드러납니다:

1. 증분 가치 대 복잡성

‍

LLM의 많은 애플리케이션은 기존 솔루션에 비해 점진적인 개선을 제공하지만 계산, 에너지 및 구현 비용이 상당히 높습니다. 치트라 선다람은 'LLM을 사용하여 단순 평균을 계산하는 것은 바주카포를 사용하여 파리를 맞추는 것과 같다'고 말합니다(paste-2.txt). 특히 부가가치가 이러한 복잡성을 정당화할 수 있는지 평가하는 것이 중요합니다:

강력한 모니터링 시스템의 필요성
에너지 비용 및 환경 영향
유지 관리 및 업데이트의 복잡성
전문 기술 요구 사항

2. 사람의 감독에 대한 의존도

‍

대부분의 성공적인 사용 사례는 사람의 개입을 완전히 대체하기보다는 LLM이 보조하는 휴먼 인 더 루프 접근 방식을 유지합니다. 이는 다음과 같은 사실을 시사합니다:

LLM을 통한 완전 자동화는 여전히 문제입니다.
주요 가치는 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 데 있습니다.
효율성은 인간과 기계의 상호 작용 품질에 따라 달라집니다.

3. 도메인 특이성 대 일반 애플리케이션

‍

가장 설득력 있는 사용 사례는 LLM을 특정 도메인에 맞게 조정하고 최적화하여 도메인 지식이 내재된 경우입니다:

산업별 데이터에 대한 미세 조정
기존 시스템 및 지식 소스와의 통합
가드레일 및 컨텍스트별 제약 조건

4. 기존 기술과의 통합

가장 효과적인 사례는 LLM을 단독으로 사용하지 않고 이를 보완하는 것입니다:

데이터 복구 및 아카이빙 시스템(RAG)
전문 알고리즘 및 기존 워크플로
검증 및 제어 메커니즘

Google의 사용 사례에서 알 수 있듯이 보안 및 개인정보 보호 인시던트 워크플로에 LLM을 통합하면 '생성형 AI를 사용한 신속한 인시던트 대응'이 가능하며, 생성된 요약은 다양한 대상에 맞게 조정되어 관련 정보가 가장 유용한 형식으로 적절한 사람에게 전달되도록 보장합니다.

‍

결론: LLM에 대한 실용적인 접근 방식

'지속 가능한 분석의 길은 최신 트렌드를 쫓는 것이 아니라 업무에 적합한 도구를 선택하는 것'이라는 치트라 순다람의 말은 깨달음을 주는 관점을 제시합니다. 숙련된 분석가와 건전한 데이터 거버넌스에 투자하는 것입니다. 지속 가능성을 핵심 우선 순위로 삼는 것입니다.

‍

이러한 실제 사용 사례를 분석해 보면 LLM이 기적의 솔루션은 아니지만 특정 문제에 전략적으로 적용하면 상당한 가치를 제공할 수 있는 강력한 도구라는 것을 알 수 있습니다. 조직은 그렇게 해야 합니다:

자연어 처리가 기존 접근 방식에 비해 상당한 이점을 제공하는 특정 문제 파악하기
신속하고 측정 가능한 가치를 입증할 수 있는 파일럿 프로젝트부터 시작하세요.
워크플로우를 완전히 대체하는 대신 기존 시스템과 LLM 통합
특히 중요한 애플리케이션에 대한 인간 감독 메커니즘 유지
성능 개선뿐만 아니라 에너지, 유지보수 및 업그레이드 비용까지 고려하여 비용 대비 편익을 체계적으로 평가합니다.

LLM 시대에 성공하는 기업은 반드시 가장 널리 도입하는 기업이 아니라 혁신과 실용주의의 균형을 유지하면서 가장 전략적으로 적용하고, 과대광고 너머에서 창출되는 실제 가치를 비판적으로 주시하는 기업입니다.

‍

과대 광고를 넘어서: 약속과 현실 사이에서 대규모 언어 모델을 실제로 적용하기