2023년 11월 6일, Zalo AI Challenge 2023은 AI의 3가지 분야에 해당하는 3가지 주제를 공식 발표했습니다. 구체적으로 자연어 처리(NLP) 분야에서 초등 수학 문제 풀기 주제를 다룬 이번 연구에서 각 팀은 베트남 교육 프로그램 표준에 따라 초등 수학 문제를 풀 수 있는 AI 모델을 구축해야 했습니다.

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배경음악 생성 문제 - 오디오 분야에서 AI 모델은 멜로디, 악기, 음악 장르 등의 요구 사항을 기반으로 배경음악을 "생성"해야 합니다. 위 3가지 문제에 대한 모든 입력 요구 사항은 텍스트 형태로 표현됩니다.

올해 대회의 세 가지 문제는 모두 전 세계적으로 주목을 받고 있는 기술 흐름인 생성적 AI 트렌드에 속합니다. 과학자들은 생성적 AI를 통해 인공 지능이 인간과 마찬가지로 스스로 콘텐츠를 생산할 수 있을 것으로 기대합니다.

이는 AI의 획기적인 발전으로, 기존의 데이터 분석 및 분류 AI 모델에서 벗어나 미래에 인간의 삶을 효과적으로 지원하기 위한 콘텐츠 생성 AI로의 전환을 의미합니다.

생성적 AI는 베트남뿐만 아니라 전 세계적으로 비교적 새로운 AI 트렌드이기 때문에 올해의 주제는 예년보다 더 어려운 것으로 여겨집니다.

Zalo AI의 연구개발 책임자인 Chau Thanh Duc 박사에 따르면, 매년 바로 자신의 솔루션 구축에 착수할 수 있는 지원자는 좋은 성과를 거둘 가능성이 높습니다. 올해 팀들은 연구와 훈련 장비에 모두 투자해야 합니다.

"경쟁 팀은 적합한 모델을 조사하고 연구한 후, 이를 바탕으로 솔루션을 구축해야 합니다. 생성 AI는 머신을 훈련하는 데에도 특정 요건이 필요하므로, 현재 상황에 맞는 방향을 스스로 결정해야 합니다."라고 차우 탄 득 박사는 덧붙여 설명했습니다.

게다가 각각의 문제 자체가 경쟁 팀들에게 고유한 과제를 안겨줍니다. 초등 수학 문제 해결에서 초등 수학을 해결하려면 AI 모델은 이해하고 답할 수 있는 능력뿐만 아니라, 추론하고 문제를 해결할 수 있는 능력도 갖춰야 합니다.

광고 배너 생성 문제에서 AI 모델은 이미지를 만들기 위해 경쟁합니다. 창의성에 한계가 없고 인간도 평가하기 쉽지 않은 어려운 작업입니다.

마찬가지로, Background Music Generation이라는 노래에서 소리는 일반적으로, 특히 음악은 사람들이 느낄 수만 있고, 보거나 만질 수 없는 것입니다. 따라서 이 주제를 선택한 팀에게는 모델을 최적화하는 방법이 "두뇌의 판단"에 달려 있는 문제가 될 것입니다.

Zalo AI는 올해 대회의 주요 주제로 생성 AI를 선택하고 최대 15,000달러의 상금과 고품질의 교육 데이터 세트를 제공함으로써 학생과 소규모 연구 그룹이 필요한 리소스를 활용하고 생성 AI 모델을 개발하려는 동기를 더 많이 갖기를 바랍니다.

이를 통해 잠재력이 큰 대기업에만 국한되지 않고 AI 커뮤니티 전체에 이러한 추세를 확산시키면 베트남이 세계적인 생성적 AI 기술 흐름을 따라잡을 수 있는 더 많은 기회를 얻는 데 도움이 됩니다.

이에 대해 대회 주최측은 더 많은 개인과 조직이 AI 연구 및 개발에 참여할수록 미래에 더욱 완벽한 AI 모델이 나올 것으로 기대할 수 있다고 밝혔습니다.

"경쟁에서 승리하는 것보다는, 본질적으로 어려움과 도전으로 가득한 AI의 여정을 꾸준히 이어가기 위해 스스로를 극복하는 것이 더 중요합니다. Zalo AI 챌린지를 통해 이 여정을 함께하는 사람들에게 동기와 영감을 불어넣고 싶습니다. 후속 연구를 통해 더 나은 결과를 만들어낼 수 있도록 더욱 큰 영감을 줄 것이라고 믿습니다." 라고 Duc 씨는 덧붙였습니다.

또한, 베트남의 AI 산업 발전을 촉진하기 위해서는 지역 사회 참여와 학습이 똑같이 중요합니다. 연구 그룹은 결과를 공유하여 경쟁적 역학을 조성하고 다른 그룹을 위한 모델을 개선할 수 있으며, 동시에 서로에게서 경험을 배우고 계승할 수도 있습니다.

이러한 이유로 Zalo AI Challenge는 Kaggle 형식을 선택했으며, 6회 동안 동일한 형식을 유지했습니다. 경쟁 기간 동안, 경쟁 팀은 리더보드 랭킹에 모델 결과를 지속적으로 업데이트하여 서로의 훈련 과정을 실시간으로 직접 모니터링할 수 있습니다.

동시에, 대회가 종료된 후에도 Zalo AI는 항상 팀이 Zalo AI Summit이나 베트남 기술 포럼의 틀 안에서 AI 커뮤니티와 솔루션을 공유하도록 장려합니다.

Zalo AI는 경쟁에서 얻은 훈련 데이터를 제공하여 경쟁 팀과 더 광범위한 AI 커뮤니티가 나중에 연구를 계속할 수 있도록 지원할 것입니다. 데이터세트 준비 역시 AI 전문가들이 양질의 데이터세트를 얻도록 돕고자 하는 의지를 담은 정교한 과정입니다.

올해 Zalo AI의 데이터 세트는 과학적 연구에 사용되는 것을 목표로 하여 학문적 표준에 더 중점을 두고 있습니다.

Zalo AI의 고위 직원 외에도 참가자들은 일본 과학기술대학원(JAIST)의 해석 AI 연구 센터 소장인 응우옌 레 민 교수, 워릭 대학교(영국) 컴퓨터 과학부 부학장 겸 연구 책임자인 트란 탄 롱 부교수, 호치민시 정보기술대학 컴퓨터 과학부장인 응오 득 탄 박사 등 선도적인 AI 전문가로부터 조언을 받았습니다.

대회는 2023년 11월 6일에 공식 시작되며, 학습 데이터 세트 제출 마감일은 2023년 12월 1일입니다. 이 기간 동안 각 팀의 결과는 리더보드에 공개적으로 표시됩니다. 각 팀의 모델은 초기 훈련 데이터와 다른 데이터 세트에서 테스트되며, 대회의 최종 결과는 이 데이터 세트의 모델 결과를 기반으로 계산됩니다. 우승팀은 Zalo AI Summit 2023에서 솔루션을 공유하게 됩니다.