최근 파워포인트를 열어 보면 ‘코파일럿’이라는 AI가 따라다니는 것을 볼 수 있습니다. GitHub Copilot에서 코드를 자동 완성하거나, 미드저니(Midjourney)에서 “우주 속의 고양이” 그림을 그리는 것도 이제 낯설지 않죠. 이 모든 서비스의 핵심에 있는 기술이 바로 파운데이션 모델(Foundation Model) 입니다.

이 문서에서는 파운데이션 모델이 무엇인지, 어떤 모델들이 존재하는지, 그리고 일상 속에서 우리가 이미 어떻게 활용하고 있는지를 설명합니다.

파운데이션 모델은 대규모 텍스트, 이미지, 코드, 음성 등의 데이터를 기반으로 범용적인 인공지능 능력을 학습한 모델입니다. 하나의 작업이 아닌 여러 작업에 재사용 가능하도록 설계된 것이 핵심입니다.

예를 들어, 단순히 고양이 사진만 분류하는 모델이 아니라, 글을 쓰고, 코드를 생성하고, 이미지를 설명할 수 있는 모델을 말합니다. 이 개념은 2021년 스탠퍼드 대학 보고서에서 본격적으로 소개되었고, 이후 AI 개발의 중심이 되었습니다.

가장 잘 알려진 파운데이션 모델은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 입니다. 대표적인 예는 다음과 같습니다:

• GPT-4 (ChatGPT) - OpenAI
• LLaMA - Meta (페이스북 모회사)
• DeepSeek - 중국의 신흥 LLM
• Lexi - LG AI연구원이 개발한 국산 파운데이션 모델

이 모델들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습되었으며, 대화, 작문, 번역, 코드 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

기존의 LLM은 텍스트만 처리했지만, 최근에는 멀티모달(Multimodal) 모델이 주목받고 있습니다. 멀티모달 모델은 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있습니다.

대표적인 멀티모달 모델:

• GPT-4o - 텍스트, 이미지, 음성까지 통합 (OpenAI)
• Gemini - 구글의 멀티모달 AI
• Claude Opus - Anthropic의 고성능 모델
• Lexi - LG AI연구원의 한국어 멀티모달 모델

이들은 예를 들어 “이 사진에서 무슨 일이 벌어지고 있지?”라는 질문에 답하거나, 이미지를 기반으로 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다.

파운데이션 모델은 더 이상 기술 데모가 아닙니다. 우리는 이미 일상 속에서 다음과 같은 형태로 사용 중입니다:

• ChatGPT - 대화, 글쓰기, 요약, 번역
• GitHub Copilot - 코드 작성, 자동 완성
• Midjourney / DALL·E - 텍스트 기반 이미지 생성
• PowerPoint Copilot - 발표자료 자동 구성, 슬라이드 설명문 생성

이러한 도구들은 모두 파운데이션 모델을 기반으로 작동하며, 일반 사용자에게도 AI의 힘을 실시간으로 제공합니다.

도메인 특화 모델(domain-specific model)은 특정 분야—예: 의료, 법률, 생물정보학 등—에 특화된 모델입니다. 범용성은 낮지만, 그 분야에 대해서는 높은 정확도와 신뢰성을 가집니다.

요즘은 파운데이션 모델을 기반으로, 도메인 데이터를 덧붙여 특정 분야에 맞게 미세조정(fine-tuning) 하는 방식이 일반적입니다. 예: GPT-4 + 의료 데이터 = 전문 의료 AI

• 다양한 작업에 재사용 가능 (작문, 번역, 코드 등)
• 적응력이 높음 (prompt나 소량 학습만으로도 전이 가능)
• 텍스트, 이미지 등 멀티모달 처리 가능

• 학습에 엄청난 계산 자원과 비용 소모
• 내부 작동 방식이 불투명함 (블랙박스 문제)
• 학습 데이터에 포함된 편향이나 오류가 그대로 반영될 수 있음

파운데이션 모델은 인공지능의 ‘만능 엔진’이자 현대 AI 기술의 기반입니다. GPT, LLaMA, DeepSeek, 그리고 국산 Lexi까지 다양한 모델들이 각축을 벌이고 있으며, Copilot이나 Midjourney 같은 서비스로 이미 우리의 삶 속 깊이 들어와 있습니다.

앞으로는 이 범용성 높은 모델과 도메인 특화 지식을 결합한 하이브리드 AI가 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 우리가 지금 사용하는 도구는, 그 시작에 불과합니다.

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