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영어

In the wake of ChatGPT's advent, there has been an explosive surge of public interest in generative AI, coupled with a growing industry-wide adoption that spans beyond text, extending to images, audio, video, and even 3D generation. However, the prominence of South Korea's generative AI landscape lags behind that of leading foreign nations, necessitating the exploration of alternative avenues to rectify this disparity. To address this gap, the present study embarks on a quest to unearth strategies that augment South Korea's generative AI technological prowess and fortify its competitive edge within the global market. As a culmination of meticulous analysis into the technical fabric and ecological dynamics of generative AI, this research propounds a framework of mutual collaboration. This harmonious collaboration seeks to seamlessly blend the specialized technological strengths of startups and small to medium-sized enterprises with the substantial capital and infrastructure of large corporations. The ensuing models include: 1) A symbiotic partnership encompassing large corporations' disclosure of high-cost, large-scale foundational models, coupled with startups/small to medium-sized enterprises developing specialized Small Low-Latency Models (sLLMs); 2) A paradigm that amplifies the utilization of generative AI applications through the introduction of large corporations' proprietary generative AI applications to startups/small to medium-sized enterprises; 3) A comprehensive approach involving synthetic data generation via corporations' foundational models, augmented by validation of synthetic data by startups/small to medium-sized enterprises, subsequently enhancing sLLM performance; 4) A visionary proposal advocating for the establishment of dedicated generative AI funds by large corporations to fuel the pivotal technology development by startups/small to medium-sized enterprises. Moreover, this study meticulously surveys the generative AI landscape, both on an international scale and within the domestic domain, subsequently offering policy recommendations geared towards fostering seamless collaboration between large corporations and startups/small to medium-sized enterprises, in order to propel the realm of generative AI towards unprecedented heights.

한국어

챗GPT 등장 이후 생성형 AI에 대한 대중의 폭발적 관심과 함께 산업계에서도 텍스트 뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 3D 객체 생성 등에 생성형 AI를 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 생성형 AI 분야 위상은 해외 주요국에 비해 낮은 수준으로 평가받고 있어 이를 해결하기 위한 대안 모색이 필요하다. 이에 본 연구는 한국의 생성형 AI 기술력을 향상시키고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위한 방안을 모색하였 다. 결과적으로, 생성형 AI의 구현 기술과 생태계적 특성을 분석해 대기업의 자본 및 인프라와 함께 스타트업과 중소기업의 특화된 기술 강점 이 조화롭게 어우러지는 상호협력 모델을 1) 대기업의 고비용·대용량 파운데이션 모델 공개 및 중소기업의 특화 sLLM 개발 모델, 2) 대기업의 자사 생성형 AI 애플리케이션 공개 및 중소기업의 활용 강화 모델, 3) 기업의 파운데이션 모델을 이용한 합성데이터 생성과 중소기업의 합성데 이터 검증 및 sLLM 성능 개선 모델, 4) 대기업의 생성형 AI 전문 펀드 조성 및 중소기업의 핵심 기술 개발 모델 등 4가지로 제안하였다. 또한 생성형 AI 관련 해외 주요국 및 국내 정책 동향을 살펴보고 대·중소기업 간 협력을 원활하게 이끌어내기 위해 필요한 정책들을 제언하였다.