끊임없이 변화하는 사회에 살고 있는 우리는 언제나 사회의 모든 면을 이해하고 대사건의 방향을 알고 싶어 합니다. 2023년을 시작하면서 우리는 Appen 경영진과 오피니언 리더들을 모시고 AI와 데이터의 미래를 함께 전망하는 행운을 가지게 되었습니다. 수자타 사기라주(Sujatha Sagiraju), 에릭 보그트(Erik Vogt), 젠 콜(Jen Cole)은 2023년 업계에 가장 큰 영향을 미칠 요소에 대해 각자의 의견을 나누었습니다.
이들은 다음과 같은 4가지 분야에 대해 전망하였습니다.
- 생성형 AI
- 속도와 규모
- 합성 데이터
- 자동차
생성형 AI는 우리의 작업 방식을 바꿀 것입니다.
생성형 AI는 이미 전 세계를 휩쓸고 있으며 사람들은 이 기술을 통해 복잡한 예술 작품을 창작하고 있습니다. 이 기술은 또한 텍스트 활용으로 확장되어 사람들은 아주 짧은 시간 안에 문서를 작성할 수 있게 되었습니다.
Appen의 수석 부사장 겸 기업영업총괄 사장 젠 콜(Jen Cole)은 ‘생성형 AI의 사용 편의성과 비예술가가 생성형 AI를 통해…오리지널 예술을 파워포인트에 녹여낼 수 있는 방법’을 강조했습니다. 기교와 훈련을 통해 마스터가 가능한 예술은 소수의 사람들에게만 허락된 사치입니다. 사람들은 자신이 원하거나 필요한 아이디어를 창출할 시간이 없거나 타고난 재능이 부족합니다. 이러한 새로운 AI가 이토록 매력적인 이유가 바로 이것입니다. AI가 매력적인 또 다른 이유는 바로 비용입니다. 젠 콜의 언급대로 내부 프레젠테이션을 위해 임팩트 있고 창의력 넘치는 문서를 만들려면 비용이 많이 필요하지만 거둘 수 있는 수익은 매우 낮을 것입니다. 생성형 AI를 활용하여 간편하고 신속하게 비즈니스 프레젠테이션을 완성하면 경영진의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
속도와 규모는 비즈니스의 발전을 이끌 것입니다.
Appen 전문가들은 속도와 규모가 2023년 기업의 주요 관심사가 될 것이라고 믿고 있습니다. 젠 콜은 “기업은 효율성을 크게 향상시키는 AI 이니셔티브를 우선시할 것”으로 전망하였고 Appen 최고 제품 책임자인 수자타 사기라주(Sujatha Sagiraju)는 다음과 같이 말했습니다.
“기업이 AI를 활용하는 동안 경영진은 AI 배포 속도 또는 AI 데이터 품질이라는 두 가지 중 하나에 우선 순위를 두는 데 주력해 왔습니다. 이 두 가지가 과거에는 상호 배타적이지 않았기 때문에 기업이 AI 시스템을 구축, 확장, 배포 및 유지 관리하는 방법에 근본적인 문제가 발생했습니다. 그러나 앞으로 기업은 더 이상 품질을 위해 속도를 희생하거나 그 반대의 상황에 처해서는 안 됩니다.”
속도와 규모 모두에 초점을 맞추면 기업은 보다 강력한 성능의 머신 러닝 모델을 통해 더 빨리 결과를 확인할 수 있어 이미 완료된 프로젝트로부터 효과적인 성과를 얻을 수 있습니다.
속도와 규모를 함께 추구할 수 없는 문제에 대해 수자타는 다음과 같이 전망했습니다.
“우리는 기업이 그 어느 때보다 더 효율적이고 효과적으로 AI 시스템을 확장하고 품질 데이터를 소싱하는 데 도움이 되는 솔루션을 계속 배포하는 것을 보게 될 것입니다. 그 과정에서 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 되는 기술과 인간 모니터링의 결합은 품질과 속도를 함께 높이고 기업이 올 한 해 AI의 도약적인 목표를 달성할 수 있도록 도울 것입니다.”
“아웃소싱 업체를 활용하지 않으면 기업은 엄청난 기회를 놓칠 수 있습니다. 아웃소싱 업체는 강력한 협력 파트너입니다. 기업은 종종 자체적으로 AI 모델을 구축하고 배포하려고 하지만 곧 데이터의 양이 부족함을 깨닫게 됩니다. 이 때문에 기업은 더 저렴한 데이터 소스로 이동하고 결국 낮은 품질의 데이터만을 얻게 됩니다. 기업이 모델과 관련한 깨끗한 데이터를 대량으로 얻을 수 있더라도 빅 데이터를 처리하는 데에는 시간과 노력이 들고 경험도 필요합니다.”
“기업들이 해야 할 일은 고성능의 모델을 얻도록 고품질 데이터를 제공할 수 있는 아웃소싱 업체를 찾는 것입니다. 아웃소싱은 비용을 절감하고 처리 시간을 단축하며 자동화 수준을 높여서 인간참여형(Human In The Loop) 실천 등과 같은 다른 주요 부분에 집중하는 데 도움이 됩니다. 2023년에는 효과적이고 효율적인 확장을 지원하기 위해 AI 수명 주기의 데이터를 아웃소싱하려는 점점 더 많은 회사로 분명한 변화가 있을 것입니다.”
개인 정보 보호와 에지 케이스(Edge Case)가 각광받을 것입니다.
엔터프라이즈 솔루션 부사장 에릭 보그트(Erik Vogt)는 “실제 세계의 데이터를 처리할 때 신분 정보 보호의 중요성은 계속 증가할 것”이라고 했습니다.
“관련 규정이 시행되고 개인 정보 보호에 대한 인식이 지속적으로 향상됨에 따라 데이터 수집 및 모델 출력 과정에서의 보호에 대한 기대는 더욱 커질 것입니다. 여기에는 수집되는 데이터와 수집되는 데이터뿐만 아니라 사람들이 이러한 시스템에 의해 영향을 받는 방식이 모두 포함됩니다. 체계적인 편견에 대한 관심이 높아지면 플랫폼에 대한 평가와 성능 모니터링 솔루션에 대한 수요도 증가할 것입니다.”
“충실도: LLM(대규모 언어 모델)과 같은 범용 모델은 신뢰할 수 있는 기능을 제공하므로 우수하지 못한 용례를 보완하기 위해 데이터 수집에 대한 수요가 증가할 것입니다. 특히 발생 빈도가 낮은 이벤트의 경우, 데이터가 현실적이어야 하므로 신중하게 포지셔닝된 데이터 또는 특별하게 생성된 합성 데이터에 대한 수요가 갈수록 증가할 것입니다.”
“엣지 케이스: 기업은 혁신과 좁은 의미의 AI 용례를 지속적으로 개발하고 실험하기 때문에 희귀한 데이터 세트를 수집하려는 요청이 점점 증가하고 있습니다. 이러한 모든 용례는 흔히 떠올릴 수 있는 AI 용례를 훨씬 능가하는 특정 에지 케이스 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.”
합성 데이터는 인위적으로 생성된 데이터 세트를 생성하므로 데이터는 자연스럽게 개인 식별 정보(PII)를 포함하지 않습니다. 합성 데이터는 신속하게 대량의 데이터를 생성할 수 있으므로 시간이나 안전 상의 제약 없이 에지 케이스 데이터를 생성할 수 있습니다. 우리는 지난 2022년 전망에서 합성 데이터의 수요를 예견하였고 마인드테크(Mindtech)와 협력하여 고객에게 합성 데이터를 제공했습니다.
자동차 운전자와 승객은 완벽한 AI 기능에 더욱 의존하게 될 것입니다.
자율주행 플라잉카 단계까진 이르지 못할 수도 있지만, 수자타와 젠은 자동차 산업이 올해를 기반으로 어떻게 더 발전할 것인지에 대한 몇 가지 전망을 내 놓았습니다.
젠은 자율주행에 대한 신뢰가 계속 높아질 것이라고 믿습니다. “오늘날 많은 사람들이 자율주행 보조 시스템의 성능에 대해 불평하고 종종 짜증을 내지만 이러한 기술이 신차 모델에서 개선되고 효율이 높아짐에 따라 더 많은 사람들이 자율주행 보조 시스템을 좋아하고 찾기 시작할 것으로 기대하고 있습니다.”
수자타는 안전성과 전반적인 소비자 경험이 크게 향상될 것이라고 전망했습니다.
“AI는 올 한 해 자율주행 차량의 안전 주행 기술 분야에서 큰 진전을 이룰 것입니다. 유럽 연합은 2022년 6월 자동차에 관한 <일반 안전 규정>을 도입하여 산만한 운전자 보호, 차선 유지 보조 시스템, 자동 비상 제동 시스템 및 보행자 충돌 경고 시스템과 같은 안전 기술을 신차 모델의 표준 사양으로 의무화하였습니다. 유럽 연합은 2038년까지 2만 5천 명의 생명을 구하고 14만 명의 심각한 부상을 예방할 것으로 보고 있습니다.”
“AV의 혁신은 안전에만 국한되지는 않을 것입니다. 자동차 산업에서 AI 지출이 증가함에 따라 AI가 차량 내부의 소비자 경험을 개선할 수 있는 기회가 있습니다. 자동차 제조업체는 이미 AI를 이용하여 차량 탑재 음성 지원 시스템 및 테슬라의 오토파일럿(Autopilot)과 같은 기능을 구축하여 사용자가 주차 공간에서 자동차를 지시할 수 있게 되었습니다. 올 한 해는 자동 조정 시트, 자동 눈부심 방지 및 보다 개인화된 인포테인먼트 시스템과 같은 기능을 통해 보다 편안한 차량 내부를 경험하게 될 것입니다.”
이러한 전망의 결과에 대해 알고 싶으십니까? 이번 여름에 제9회 연례< AI 및 기계 학습 보고서>를 확인하여 업계 동향에 대해 논의하고 이러한 예측이 어떻게 누적되는지 확인하십시오!
