4가지 AI 2024 전망
2023년에는 AI가 우리 삶에 필수적인 존재로 진화하며 새로운 영역을 개척했습니다. GPT-4부터 LLaMA-2, 그리고 Gemini에 이르기까지, AI의 발전 경로는 혁명적이었습니다. 그러나 이러한 혁신은 인공지능 윤리와 데이터 프라이버시, 그리고 일자리 보장과 같은 여러 걱정거리들을 함께 만들어냈습니다. AI가 보편화됨에 따라 이러한 질문들은 계속해서 제기되고 있습니다.
2024년 AI를 전망해 보면, 우리는 인공지능이 다시 한번 산업과 생활 방식을 재정의할 것으로 예상합니다. 이 글에서는 에펜의 경영진들의 집단적 전문 지식을 활용하여 AI의 미래를 전망하고 그에 따른 인사이트를 제공합니다.
AI의 전문적 활용도 확장
현재의 대규모 언어 모델(LLMs)은 텍스트 생성과 언어 이해, 이미지 생성 등과 같은 작업을 수행하며 자연어 처리 분야에서 다양한 능력을 보여주었습니다. 이러한 능력은 모든 산업에 적용할 수 있는 일반적인 기술로 분류됩니다. 2024년에는 AI가 점점 더 전문화되어 AI에 대한 수요가 일반인에서 전문가로 옮겨갈 것으로 예상됩니다.
IT 전문 지식은 소비자 및 기업 수준에서 신뢰할 수 있는 AI 솔루션 개발에 필수적입니다. 또한, AI 구축에서 인간 지능을 구현한 IP 로열티 스트림과 같은 새로운 수익 모델이 출현할 가능성이 큽니다. 예를 들어, 에펜의 AI 전략 부사장인 Mike Shwe는 “데이터 마이그레이션 및 소프트웨어 통합과 같은 높은 레버리지, 시간 소모적인 작업에서 IT 전문가의 전문 지식이 요구되는 LLM을 볼 수 있을 것으로 기대한다”라고 제안합니다.
2023년은 AI 규제 및 안전에 대한 주목이 증가한 해였습니다. AI 프로젝트에서의 인간의 기여는 인공 일반 지능(AGI-Artificial General Intelligence) 개발을 향한 산업의 발걸음과 일치합니다. 이는 점점 더 자동화된 세계에서 인간 감독을 옹호하는 트렌드로, 기계가 계산 및 결정을 내리는 데 더 똑똑해짐에 따라, 출력이 윤리적이고 무해하게 유지되도록 항상 인간이 루프에 포함되어 있도록 보장합니다.
AI와 지식 근로자의 시대
일자리 시장은 현저하게 변화하고 있으며, AI가 그 변화에 어떤 영향을 미칠지는 상상하기 어렵습니다. 2023년에는 산업 전반에 걸친 혼란과 경제적 변화를 목격했습니다. IT부터 은행업, 헬스케어에 이르기까지, 고도로 숙련된 근로자들이 경력 전환을 하고 있습니다.
지식 근로자 설문 조사에 따르면, 이들의 74%가 지난해 여러 기업에서 일어난 구조조정을 기반으로 프리랜서 작업이 더 활발해졌다고 답했습니다. 2024년에는 이러한 시스템을 훈련하는 데 필수적인 기술을 가진 지식 근로자들이 더 많은 역할을 맡게 될 것으로 보입니다.
이러한 진화는 작업 환경에서 큰 변화를 예고하며, 적응성과 새로운 전문성에 대한 필요성을 강조합니다. AI는 지식 근로자들이 여러 수입원을 통해 재정적 안정성을 얻을 수 있게 해 주며, 고도로 숙련된 지식 근로자들이 AI 전문가가 됨에 따라 AI 시스템은 더욱 강력해지고 복잡해질 것입니다. 이 전문 지식과 적응성은 AI 기술의 정제를 주도하며, 전문가에 의해 주도되는 AI 솔루션이 까다로운 산업 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 시대를 열 것입니다.
AI 위험 관리 프레임워크
지금까지, 많은 위험을 감수해야 하는 대규모 기업들은 시스템과 프로세스에 AI를 통합하는 데 주저해 왔습니다. 2024년에는 이러한 대기업들의 태도가 변할 것으로 예상됩니다. 2023년 초에 출시된 NIST AI 위험 관리 프레임워크는 민간 부문의 광범위한 기회를 마련했습니다.
AI의 규제 및 정규화를 통해 우리는 이미 AI가 기술과 더 많은 정보를 제공하고 쉽게 상호 작용할 수 있게 됐다는 것을 알 수 있습니다. Microsoft & IDC의 AI 통합에 관한 연구에 따르면:
- 71%의 회사는 이미 AI를 사용하고 있습니다.
- AI 배포의 92%가 12개월 이하로 진행됩니다.
- AI를 구현하고 확장하는 데 가장 큰 장벽으로 52%가 숙련된 근로자의 부족을 꼽았습니다.
많은 회사들이 이러한 위험 관리 프레임워크(위험 평가, 문서화, 지속적인 모니터링)를 AI 전략에 통합함에 따라, 안전을 기반으로 하고 신뢰에 의해 추진되는 AI 혁신의 급증을 기대할 수 있습니다. 이러한 혁신과 위험 완화 간의 조화는 AI의 능력을 발전시킬 뿐만 아니라, 기업 성공의 동력으로 확고히 하는 역할을 약속합니다.
LLM를 도입한 기업들은 이미 고객 대면 대규모 언어 모델 배포가 생산으로 가기 전에 따라야 할 회사 전체 검토 프로세스를 구현했습니다. 그러나 2024년에는 “금융 회계 및 보안 검토와 유사한 LLM에 대한 제3자 평가 및 감사 관행이 등장할 것입니다.”라고 Shwe는 예측했습니다. 또한 “이러한 제3자 서비스와 동시에 정부 자문 및 궁극적으로 규제가 발전할 것”이라고 덧붙였습니다.
다중 모달 AI 시스템
우리는 이미 대규모 언어 모델의 예상하지 못한 능력을 경험했습니다. 다음으로 올 것은 다중 모달 AI 시스템을 개발하기 위한 치열한 경쟁입니다. 하이퍼스케일러와 스타트업 모두 대규모 언어 모델 AI에서 다음 혁명을 이끌기 위해 경쟁하고 있습니다. 이러한 정교한 시스템은 다중 감각 기능을 갖추고 있으며, AI가 인간 경험과 유사하게 세상을 인식하기 시작하는 새로운 시대의 문턱에 서 있습니다. 다중 모달 AI 시스템은 인간과 같이 보고 만지고 냄새까지도 맡을 수 있습니다.
대규모 다중 모달 모델(LMMs)은 이미지나 텍스트, 언어, 오디오 등과 같은 다양한 데이터 유형을 통합하는 언어 모델입니다. 이 기술은 시각 장애인 커뮤니티를 지원하는 것과 같은 특정 실제 문제에 대한 도전 과제를 해결할 것으로 예상되며 그것은 빙산의 일각에 불과합니다. 다중 모달 AI 시스템은 새로운 기준을 설정하고 다양한 산업을 재정의하고 있습니다.
- 자동차 산업: 제조업체들이 이미지와 동영상, LIDAR, 언어 데이터와 같은 기술을 활용하여 운전자의 피로, 주의 산만, 주의력 손실을 감지합니다.
- 보험 산업: 클레임 조정자 노트, 경찰 기록, 손상 이미지 등을 포함한 대량의 클레임 문서와 함께 이미지 및 동영상 데이터를 이해하는 기술을 사용합니다.
인공지능의 잠재력은 무한하지만, 도전 과제도 마찬가지입니다. AI의 감각 지평이 확장됨에 따라, 인간 참여의 필요성도 함께 증가합니다. 인간 감독과 AI의 다중 감각 분석 간의 시너지는 이러한 시스템이 실제 세계 응용 프로그램의 복잡성에 맞춰 관련성을 유지하고 조정되도록 보장할 것입니다.
인간과 AI의 상호작용으로 향하는 미래
2024년 AI 전망을 살펴보면, 우리의 여정은 결정적인 변혁을 드러냅니다. 지식 근로자들이 AI 생태계 내에서 그 역할을 재정의하는 것부터 경영진이 AI 기술 격차를 해소하는 것까지, 인공지능 측면에서 동적이면서도 혁명적인 한 해를 전망하고 있습니다.
하지만 모든 이러한 변화는 인간이 관여하지 않는다면 그 효용성이 사라진다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 저희 에펜에서는 AI가 모두에게 무해하고 공정하게 만들어질 수 있도록 보장하기 위해 인간의 역할과 다양한 대표성에 중점을 둡니다. 이것은 인간 지성과 인공 직관 사이의 협력을 발전시키며, AI의 발전 방향을 더 윤리적이고 지속 가능한 미래로 이끄는 데 있어 인간의 독창성이 중요하다는 것을 다시 한번 강조합니다.
