AI 서비스들이 실패하는 3가지 이유
실패한 서비스들에서 보이는 공통적인 패턴
2022년, AI의 상용화에 크게 기여한 두 번의 발표가 있었습니다. 이미지 생성 모델 Stable Diffusion과 ChatGPT가 출시된 것입니다. 더 이상 AI 모델을 직접 개발하지 않고 잘 만들어진 모델을 사용할 수 있게 되자 사람들은 이를 활용한 서비스들을 만들기 시작했습니다. 노션처럼 큰 서비스의 AI 글 작성 기능부터 1인 창업가가 만든 AI 그림 서비스까지, 수많은 서비스들이 나왔지만 성공한 사례는 극히 드뭅니다.
왜 AI 서비스들은 대부분 실패했을까요? 그리고 어떤 교훈을 얻을 수 있을까요?
1. 미흡한 인터페이스
ChatGPT, Stable Diffusion 같은 생성형 AI의 특징은 프롬프트에서 시작한다는 것입니다. 사용자가 원하는 내용을 텍스트로 입력하면 그에 맞는 결과가 나옵니다. 문제는 프롬프트 인터페이스는 범용적일 수는 있지만, 특정 작업을 하기에 가장 좋은 인터페이스는 아니라는 것입니다.
사용자의 의도를 파악하기 어렵습니다. 대부분의 유저는 다소 모호한 프롬프트를 입력하게 되고, 만족스러운 결과를 얻지 못하게 됩니다.
프롬프트에는 아무 내용이나 입력할 수 있습니다. 프롬프트의 자유도가 너무 높기 때문에 개발자가 의도한 사용 시나리오를 벗어나기 쉽습니다.
버튼, 슬라이더 같은 고전적인 방식에 비해 효율이 떨어집니다. 특히 모바일 기기에서는 타이핑 속도가 느리기 때문에 사용하기 불편합니다.
2. 낮은 서비스 품질
인터페이스가 미흡해도 성공한 서비스들은 많았습니다. 그러나 실패하는 AI 서비스들은 인터페이스 뿐 아니라 서비스의 품질 자체도 그리 좋지 못합니다. ChatGPT API를 활용해서 만들어진 소위 ‘GPT Wrapper’ 들은 대부분 오리지널 ChatGPT 보다 좋은 결과물을 내지 못합니다.
GPT-4 같이 범용적으로 활용될 수 있도록 만들어진 모델들은 아직 특정 작업을 뾰족하게 잘하지는 못합니다. 그럼에도 대부분의 서비스들은 추가적인 모델 학습(Fine Tuning)없이 그대로 사용하는 경우가 많습니다
자유분방한 AI 모델을 제어하기 위해 프롬프트 엔지니어링은 분명 중요합니다. OpenAI의 Dall-E나 Midjourney 등 훌륭한 이미지 생성 AI의 뒷면에는 정교하게 다듬은 프롬프트가 있었습니다. 그럼에도 대부분의 서비스들은 프롬프트를 테스트하고 개선하는 데에 충분한 노력을 기울이지 않고 있습니다.
AI가 모든 것을 자동화 해주지는 못합니다. 자동화는 답이 정해져 있는 문제는 풀 수 있지만, 광고 카피를 작성하는 등, 답이 정해져 있지 않는 문제도 많습니다. 그럼에도 마치 AI가 클릭 몇 번으로 알아서 잘 해결해 준다는 서비스가 많습니다. 그렇게 나온 낮은 품질의 결과물들은 사용자의 문제를 실질적으로 해결해주지 못하고 있습니다.
3. 서비스 비용의 증가
비용의 문제도 있습니다. 기존의 소프트웨어 산업은 운영 비용이 매우 낮았고 그래서 소비자에게도 무료 또는 저렴한 비용으로 서비스를 제공할 수 있었습니다. 그러나 대부분의 AI 서비스들은 OpenAI에서 제공하는 유료 ChatGPT API를 쓰거나 자체적인 GPU 서버를 구축해서 서비스를 운영합니다. 그러다 보니 무료 모델로는 서비스를 지속하기 어렵고 사용자들이 비용을 지불하도록 유도합니다.
하나의 요금제로 여러 AI 서비스들을 이용할 수 있으면 좋을텐데, 내부적으로는 동일한 ChatGPT API를 씀에도 AI 기능을 이용하기 위해 개별적인 요금을 내야 하니 사용자 입장에서는 상당히 부담스럽습니다. 그러니 결국 ChatGPT 같은 범용적인 서비스 만을 남겨 놓고 지갑을 닫게 됩니다.
아직은 시행착오의 과정이다
요즘의 상황을 보면서 웹 초창기나 앱스토어 초창기를 연상하는 사람들도 있습니다. 아직 기술의 활용 방법도, 적절한 비즈니스 모델도 찾지 못했지만 시행착오를 거치며 점차 완성도 있는 서비스들이 나오게 될 것입니다. 분명한 것은 시간이 갈수록 AI의 비용은 점차 낮아지고, 성능은 더 좋아진다는 것입니다. 이러한 순풍에 힘입어 멋진 서비스들이 많이 나오길 기대해 봅니다.
클루잇이 제안하는, 좋은 AI 서비스 만드는 법
프롬프트 입력창보다 나은 인터페이스를 만드세요.
사용자가 신경쓰지 않아도 의도한 시나리오를 따라갈 수 있도록 설계하세요.
프롬프트 엔지니어링에 신경쓰세요. 모델을 제어하기 위한 프롬프트를 개선하고, 사용자가 입력하는 프롬프트도 좋은 결과가 나오는 프롬프트로 다듬어주세요.
범용적인 모델로 잘 해결이 안된다면 직접 Fine Tuning 하는 방안을 고려해보세요.
자동화의 함정에 빠지지는 않았는지 확인해보세요.
운영 비용을 낮추는 방법을 찾아보세요. 사용자의 기기에서 직접 모델을 돌리는 방안도 고려해보세요.
AI가 진정으로 사용자의 문제를 해결하는 서비스를 만드세요.