애플의 '통합 시리' 실패 원인 및 새 모델 개발 현황

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 데이터 분석

대상자

AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자

난이도: 중간 (AI 프로젝트 관리, 모델 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• 엉터리 개발 방식으로 인해 통합 시리가 실패했으며, 취리히 연구소에서 Monolithic 아키텍처 기반의 새로운 모델 개발 중
• 기존의 분리된 코드 개발 방식이 통합 시점에서 예상치 못한 버그 발생으로 문제가 발생
• 개인정보 보호 정책으로 인해 실제 사용자 데이터 활용 제한으로 AI 학습 성능 저하

섹션별 세부 요약

###1. 통합 시리 실패 원인

• 분리된 두 개의 코드 개발 (기존 기능 코드 vs AI 맞춤화 코드) 진행
• 통합 시점에서 예상치 못한 버그 발생 (기능 3분의 1 이상 오작동, 수백 개 버그)
• "두더지잡기" 게임처럼 문제 해결 시 새로운 버그 유발

###2. 새 모델 개발 방향

• 하이브리드 모델 개발 포기하고 Monolithic 아키텍처 모델 개발 중
• 취리히 연구소에서 진행 (유럽 인재 모집 및 MM1 모델 개발 경험이 있는 연구소)
• LLM 시리라는 새 프로젝트 명칭 사용

###3. 개발 제약 조건

• 애플의 엄격한 개인정보 보호 정책으로 인해 사용자 데이터 암호화
• 실제 사용자 데이터 활용 제한으로 AI 학습에 합성 데이터 의존
• X의 그록 모델과 비교 시 학습 데이터 부족으로 성능 저하

###4. 브랜드 전략 변화

• 시리 브랜드와 애플 인텔리전스 분리 검토 중
• LLM 시리 모델의 이름 변경 가능성 (사용자 이미지 개선 필요)

결론

• Monolithic 아키텍처는 통합 시점에서 예상치 못한 버그 발생을 방지할 수 있으나, 개인정보 보호 정책으로 인한 데이터 부족은 AI 성능 저하의 주요 원인으로 작용. 취리히 연구소의 전문가 팀과 실제 사용자 데이터 활용이 필수적.