Zoom Workplace가 출시되었습니다! AI 기반 협업 플랫폼으로 팀워크를 혁신하세요
Zoom Workplace는 전체적인 Zoom AI Companion 기능이 긴밀하게 통합된 단일 플랫폼에 커뮤니케이션, 직원 참여, 공간, 생산성 솔루션을 결합합니다.
Zoom의 CTO인 Xuedong Huang이 AI에 대한 Zoom의 통합 접근 방식과 이 접근 방식이 미팅 요약, 요약 및 다음 단계를 위한 뛰어난 품질의 성능을 제공하는 방법에 대해 설명합니다.
업데이트 날짜 November 14, 2024
게시 날짜 March 26, 2024
Xuedong Huang은 최고 기술 책임자(CTO)입니다. Zoom에 입사하기 전에는 Microsoft에서 Azure AI CTO 및 기술 펠로우로 근무했습니다. 1993년 Microsoft의 음성 기술 그룹을 시작하여 Microsoft의 AI 팀이 음성 인식, 기계 번역, 자연어 이해, 컴퓨터 비전 분야에서 업계 최초로 인간과 동등한 수준의 성과를 여러 차례 달성하도록 이끌었으며, IEEE 및 ACM 펠로우이자 National Academy of Engineering 및 American Academy of Arts and Sciences의 선출 회원으로 활동하는 등 AI 분야에서 화려한 경력을 보유하고 있습니다.
Xuedong은 1989년 University of Edinburgh에서 EE 박사 학위(영국 ORS 및 University of Edinburgh 장학금의 후원)를, 1984년 Tsinghua University에서 CS 석사 학위를, 1982년 Hunan University에서 CS 학사 학위를 취득했습니다.
지난 2023년 11월, Zoom의 통합 AI 접근 방식을 통해 6%의 추론 비용만으로 OpenAI GPT-4와 거의 동일한 성능을 달성한 방법을 공유해 드렸습니다. 물론 결과도 인상적이었지만 이제 가장 인기 있는 미팅 기능에서 OpenAI의 GPT-4보다 훨씬 더 나은 AI 성능을 제공할 수 있게 되었습니다. Zoom AI Companion은 심사원을 대상으로 한 내부 블라인드 벤치마킹 조사에서 GPT-4보다 상대적 오류를 Zoom 회의 요약의 "개요"에서 20% 이상, "다음 단계"에서 60% 줄였습니다.
작업 완료 성능 개선에 필요한 학습을 지원하기 위해 Zoom은 많은 폐쇄형 및 오픈 소스 고급 대규모 언어 모델(LLM)을 함께 사용하는 고유한 통합 AI 접근 방식을 활용하여 더 나은 성과를 제공합니다. 이는 특정 LLM에 국한된 다른 제공업체와는 대조적입니다. 예를 들어 Microsoft Copilot은 GPT-4를, Google은 Gemini에 의존해 왔습니다.
Zoom AI Companion이 다른 제품과 차별화되는 이유가 바로 이러한 AI 접근 방식입니다. 이러한 방식을 통해 고객이 가장 좋아하는 기능에서 우수한 경험을 제공할 수 있기 때문입니다. 지난번 글에서 말씀드렸듯이, Zoom은 자체 개발한 Z-scorer를 사용하여 AI가 생성한 결과물의 품질을 판단합니다. 우선, Zoom은 각 작업에 가장 적합한, 저렴한 LLM을 사용합니다. 그리고 Z-scorer가 초기 작업 완성본의 품질을 평가합니다. 필요한 경우 다른 보조 LLM을 사용하여 작업을 개선할 수 있습니다. 한 명의 사람보다 여러 사람이 함께 더 많은 것을 성취할 수 있듯이, 이러한 접근 방식을 사용하면 더 우수한 결과를 얻을 수 있습니다.
Zoom은 이후 다양한 LLM의 성능 신호를 추가로 통합하여 Z-scorer를 개선했습니다. 또한, 인간의 선호도에 더 잘 맞추기 위해 통합 강화 학습을 개선했습니다. Zoom LLM을 여러 보조 LLM과 통합하면 Zoom의 가장 인기 있는 회의 요약에서 뛰어난 성능을 얻을 수 있습니다. 그리고 최근 내부 벤치마킹 조사에 따르면 이러한 통합 접근 방식을 이용하는 경우 이제 Microsoft Teams의 Copilot에 사용되는 GPT-4보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있다고 합니다.
또한 AI 안전과 관련하여 할루시네이션(hallucination)을 최소화하고 Zoom LLM을 개선하기 위해 Claude-3, Gemini, GPT-4 등 여러 LLM으로 이루어진 위원회를 구성하여 대부분의 LLM에 내재된 편견을 줄였습니다. 예를 들어, 여러 LLM이 동일한 할루시네이션을 제공하는 실수를 저지를 가능성은 거의 없으므로, 더욱 일관된 응답을 도출하고 이상값의 영향을 줄일 수 있습니다.
최근 회의 요약의 가장 인기 있는 두 가지 기능인 미팅 개요와 다음 단계에 대한 벤치마킹 조사를 진행했습니다. 2023년 9월 AI Companion 출시 이후 50만 명이 넘는 Zoom 고객이 이 기능을 사용했습니다.
최근 내부 벤치마킹 조사에서는 심사원에게 각 요약본을 생성하는 데 사용된 AI 모델을 공개하지 않은 상태에서 가장 정확한 회의 요약을 선택하도록 요청했습니다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이, 각 블라인드 테스트에서 Zoom LLM의 미팅 개요와 다음 단계 추출 기능이 모두 GPT-4(영어)보다 뛰어난 것으로 나타났습니다. Zoom은 미팅 개요와 미팅 다음 단계의 상대적 오류를 각각 20%, 60% 이상 줄일 수 있으며, 이는 곧 더 우수한 품질을 제공하는 것을 의미합니다.
또한 Zoom LLM을 사용하여 일본어로 작성된 전체 회의 요약의 품질을 GPT-4와 비교하여 측정했습니다. 아래 차트에서 볼 수 있듯이, Zoom의 통합 접근 방식이 여기서 더 나은 결과를 가져올 수 있었습니다.
Zoom은 대상 유료 Zoom 요금제를 사용하는 고객이 추가 비용 없이 Zoom AI Companion을 Zoom 플랫폼 전반에서 사용할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.* AI 품질에 대한 이러한 끊임없는 집념은 Zoom Workplace와 Zoom 비즈니스 서비스에서 더 높은 고객 가치를 이끌어냅니다. 또한 Zoom이 의뢰한 GigaOm의 연구 결과(2024년 3월 26일 발표)에 따르면 AI Companion 트랜스크립션의 정확도는 95%였으며, 미팅 중 질문 시나리오에서 AI Companion이 ChatGPT-4 웹보다 4배 빠른 속도로 결과를 제공했습니다.
이러한 최신 혁신을 바탕으로 고객은 모든 Zoom 미팅에서 업계 최고의 AI 품질을 자랑하는 AI 생성 회의 요약을 이용할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.
*일부 지역 또는 업종에서는 AI Companion이 제공되지 않을 수 있습니다.