AWS 리인벤트 2024, AI 하이라이트

AWS 리인벤트 2024에서는 Amazon Nova 파운데이션 모델, Trainium3 칩, Amazon Q, AWS Bedrock, Amazon Connect의 주요 업데이트를 통해 AI 분야의 혁신을 선보였습니다. 이러한 발전은 AWS가 생성 AI, 책임 있는 AI 개발, 산업 전반의 생산성, 효율성, 개인화 향상에 초점을 맞췄습니다.

​Amazon Nova 파운데이션 모델
이 모델은 다양한 산업 분야의 AI 애플리케이션에 향상된 성능과 기능을 제공합니다. 텍스트, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 형식을 처리할 수 있는 능력이 핵심 강점입니다. 개발자들은 이를 통해 여러 유형의 콘텐츠를 처리하고 생성하는 정교한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
AWS는 Amazon Nova를 Amazon Bedrock과 통합했습니다. Bedrock은 생성 AI 애플리케이션 구축을 위한 완전 관리형 서비스로, 개발자는 API를 통해 이러한 강력한 모델에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이는 개발 과정을 간소화하고 고급 AI 기능 구현의 복잡성을 낮춥니다.
AWS는 책임 있는 AI 개발을 위해 Amazon Nova용 Bedrock Guardrails를 도입했습니다. 이 가드레일은 생성 AI 애플리케이션에 AI 안전 검사와 보호 장치를 추가하는 과정을 단순화하여, AI 윤리와 잠재적 오용에 대한 우려를 해소합니다.

​새로운 Trainium 칩과 SageMaker 업데이트 
AWS가 이전 세대보다 4배 빠른 성능을 제공하는 3세대 머신 러닝 칩 Trainium3를 공개했습니다. 이 칩은 대규모 AI 모델의 훈련 속도를 향상시키도록 설계되었으며, 특히 생성형 AI와 계산 집약적 작업에 최적화되어 있습니다. 또한 에너지 효율성이 개선되어 AI 개발의 환경 영향을 감소시켰습니다.
이러한 하드웨어 혁신과 함께 AWS는 완전 관리형 머신러닝 서비스인 SageMaker의 주요 업데이트를 발표했습니다. Trainium3에 최적화된 분산 훈련 기능이 추가되어 개발자들이 더 큰 모델을 더욱 빠르고 비용 효율적으로 훈련할 수 있게 되었습니다. SageMaker는 이제 실시간 협업도 지원하여 팀원들이 동일한 환경에서 모델 개발과 조정을 공동으로 수행할 수 있습니다.
SageMaker의 또 다른 혁신적인 업데이트는 생성 AI 기반의 'SageMaker Autopilot Pro'입니다. 이 도구는 특정 데이터셋에 맞춘 고성능 머신러닝 파이프라인을 자동으로 생성하며, 머신러닝 모델의 구축과 배포 과정을 간소화하여 AI 전문가가 아닌 팀도 쉽게 활용할 수 있습니다.

​Amazon Q와 Bedrock의 개선사항
AWS가 Amazon Q와 AWS Bedrock의 주요 개선사항을 공개했습니다. 이는 AWS가 기업을 위한 생성 AI 기능 개발에 전념하고 있음을 보여줍니다. AWS의 AI 기반 도우미인 Amazon Q는 AWS 서비스와의 통합성과 기능을 대폭 강화했습니다.
가장 주목할 만한 발표는 AWS 애플리케이션에서의 Amazon Q 일반 가용성입니다. 개발자와 IT 전문가들은 익숙한 AWS 환경에서 AI 지원을 직접 활용하여 워크플로우를 간소화하고 생산성을 향상할 수 있게 되었습니다.
Amazon Q는 이제 AWS 서비스 전반에서 맥락에 맞는 도움말 제공, 코드 스니펫 생성, 문제 해결 지침을 제공하여 클라우드 실무자들의 필수 도구로 자리잡았습니다. 생성 AI 애플리케이션을 위한 완전 관리형 서비스인 AWS Bedrock도 획기적으로 개선되었습니다. 특히 Bedrock Guardrails가 도입되어 생성 AI 애플리케이션의 책임 있는 AI 검사와 안전 경계 구현이 더욱 쉬워졌습니다.
이 기능은 AI 윤리 문제를 해결하고 개발자들이 사전 정의된 매개변수 내에서 AI 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다. Bedrock은 자동 추론 검사 기능도 새롭게 구현했습니다. 이는 공식 검증 기법을 통해 AI 모델의 동작을 자동으로 분석하고 검증하여 배포 전에 잠재적 문제점을 파악합니다. AWS는 이러한 검사를 통해 플랫폼에 구축된 AI 애플리케이션의 신뢰성과 안정성을 높이고자 합니다. 또한 AWS는 새로운 Amazon Nova 모델을 포함하여 Bedrock의 기초 모델 범위를 확장했습니다.
이러한 다양한 선택지를 통해 개발자들은 자연어 처리, 이미지 생성, 멀티모달 애플리케이션 등 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. AWS는 기업의 생성 AI 도입을 더욱 지원하기 위해 Bedrock에 새로운 미세 조정 기능을 추가했습니다.
이를 통해 조직들은 자체 데이터로 기초 모델을 맞춤화하여 특정 산업이나 사용 사례에 특화된 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다. Amazon Q와 AWS Bedrock의 이러한 개선사항들은 AWS가 생성형 AI를 더욱 접근하기 쉽고 신뢰할 수 있게 만들고 있음을 보여줍니다. 이는 기업의 요구에 맞춘 서비스 제공에 중점을 두고 있으며, 빠르게 발전하는 AI 기반 클라우드 서비스 분야에서 AWS의 선도적 위치를 더욱 공고히 합니다.

​Amazon Connect의 생성 AI
클라우드 기반 컨택 센터 서비스인 Amazon Connect의 생성 AI 기능이 크게 발전했습니다. 이는 고객 서비스 상호작용을 혁신하고 기업의 운영을 간소화하기 위한 것입니다. 주요 발표 중 하나는 Amazon Q와 Amazon Connect의 통합으로, 컨택 센터 상담원들에게 AI 기반 실시간 지원을 제공합니다.
이 통합을 통해 상담원들은 고객과의 상호작용 중에 상황에 맞는 지원을 받아 응답 시간과 정확도를 향상시킬 수 있습니다. Amazon Q는 고객 질문을 분석하고, 관련 정보를 제안하며, 상담원이 검토하고 개인화할 수 있는 응답 초안을 작성합니다.
AWS는 Amazon Connect에 생성 AI 기반 요약 기능도 도입했습니다. 이 기능은 고객 상호작용에서 핵심 사항, 작업 항목, 감정 분석을 포함한 간결한 요약을 자동으로 생성합니다. 관리자들은 이러한 AI 기반 요약을 통해 전체 녹음을 듣지 않고도 통화를 신속히 검토하고 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.
새롭게 추가된 AI 기반 대화 설계 도구는 또 다른 주요 개선사항입니다. 이 도구는 생성 AI를 활용하여 기업이 더욱 자연스럽고 효과적인 대화형 음성 응답(IVR) 시스템과 챗봇 대화를 구축할 수 있도록 돕습니다. AI는 과거 상호작용을 분석하여 최적의 대화 흐름을 제안하고 샘플 대화를 생성하여, 고객 서비스 경험 설계에 필요한 시간과 노력을 크게 절감합니다.
새로운 생성 AI 기반 개인화 기능도 공개되었습니다. Amazon Connect는 이제 고객의 선호도, 이력, 실시간 맥락을 고려하여 상호작용을 동적으로 조정합니다. 시스템은 개인화된 인사말 생성, 제품 추천 조정, 고객 선호도에 맞는 커뮤니케이션 스타일 조정을 실시간으로 수행합니다.
AWS는 AI 윤리와 데이터 프라이버시 보호를 위해 Amazon Connect에 강화된 보안 및 규정 준수 기능을 구현했습니다. 여기에는 AI 훈련용 데이터 사용의 세밀한 통제, 자동화된 개인식별정보(PII) 감지 및 편집, AI 지원 상호작용의 종합적인 감사 추적이 포함됩니다. 이러한 Amazon Connect의 생성 AI 발전은 AWS가 고객 서비스 운영을 혁신하고, 기업들이 컨택 센터의 효율성, 개인화, 전반적인 고객 경험을 향상할 수 있는 강력한 도구를 제공하려는 의지를 보여줍니다.

​*생성 AI와 기타 AI 도구를 활용해 정리헸습니다.