스마트팩토리·IT
생성형 AI
Generative AI / LLM
정의
대규모 언어모델 등으로 문서·코드·이미지를 생성하는 AI. 제조에서는 기술문서 작성·설비 매뉴얼 질의응답·품질 보고 자동화에 쓰이기 시작했다.
자세한 설명
생성형 AI는 방대한 텍스트·이미지로 사전학습된 대규모 모델이 새로운 문서·답변·코드를 만들어내는 기술로, 판별(분류·예측)에 특화된 기존 제조 AI와 결이 다르다. 자연어로 지시하면 되므로 프로그래밍 지식 없는 현장·사무 인력도 직접 쓸 수 있다는 점이 확산 속도의 배경이다.
제조 실무의 대표 용도는 문서 작업(보고서·절차서 초안, 해외 고객 이메일·번역), 사내 지식 활용(매뉴얼·기술 문서를 학습시킨 질의응답, RAG 방식), 데이터 정리·분석 보조다. 도면 해석·공정 판단 같은 정밀 영역보다, 시간을 잡아먹던 문서·지식 업무의 보조가 검증된 영역이다.
한계는 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어내는 환각(hallucination)과 기밀 유출 위험이다. 생성 결과는 사람이 검토·책임지는 초안으로 다루고, 사내 문서를 다룰 때는 데이터가 외부 학습에 쓰이지 않는 기업용 서비스나 사내 구축형을 쓰는 것이 원칙이다.
실무 예시
수출 비중이 큰 밸브 제조사가 해외 인증 문서·기술 사양서의 영문 작성에 생성형 AI를 도입해, 품질팀이 국문 초안을 넣으면 영문 초안을 받아 검토·수정하는 방식으로 문서 작업 시간을 절반 이하로 줄였다. 단, 치수·규격 수치는 반드시 원본 대조를 거치도록 검토 체크리스트를 함께 운영한다.
실무 포인트
- 환각을 전제로 운영한다 — 수치·규격·법규 인용은 반드시 원본 대조하며, 생성물은 초안으로 취급한다.
- 기밀 데이터 입력 정책을 먼저 만든다 — 무료 개인 계정에 도면·원가 정보를 넣는 사고가 실제로 잦다.
- 사내 지식 질의응답은 RAG 방식으로 문서 근거를 함께 제시하게 구성하면 신뢰도가 올라간다.
- 전 직원 활용 교육이 투자 대비 효과가 크다 — 소수 전문가보다 다수의 일상 활용이 총효과를 만든다.