AI 혁신의 다양한 분야에서의 발전과 미래 전망
AI 기술의 발전으로 예술적 창작물과 기술적 혁신이 동시에 진행되고 있으며, AI는 음성, 윤리, 사이버보안, 데이터 생성 등 다양한 분야에서 미래의 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다
AI의 발전
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AI의 발전은 다양한 분야에서 눈부신 발전을 이루었습니다. 예를 들어, '미드저니(Midjourney)'와 같은 프로그램은 단 몇 단어만으로 그림을 그릴 수 있어 AI가 만든 창작물이 진정한 예술로 간주되어야 하는지에 대한 논쟁을 촉발합니다.
특히 메타 등 기업들은 딥러닝을 활용한 'Make-A-Video', 'Stable Diffusion' 등 AI 프로그램을 선보였고, OpenAI는 'DALL·E 2'를 출시해 큰 주목을 받았다.
ChatGPT의 등장
ChatGPT의 등장으로 인해 Alphabet의 CEO조차도 AI 발전에 대해 주의를 표명하게 되었습니다.
구글은 22년 11월 뉴욕에서 열린 AI 행사에서 '텍스트투-투-텍스트' 두 가지 '페나키(Phenaki)'와 '이매젠(Imagen)'을 공개했다. AI는 다양한 영역에서 눈부신 발전을 이루었습니다. 예를 들어 단순한 텍스트 프롬프트에서 시각적 요소를 만들 수 있는 'Midjourney'와 같은 프로그램을 사용하면 AI 생성 콘텐츠의 예술적 가치와 인간과 같은 품질에 대한 논의가 촉발됩니다.
메타 등의 기업들
메타 등의 기업은 'Make-A-Video', 'Stable Diffusion' 등 혁신적인 AI 프로그램을 선보였고, OpenAI는 'DALL·E 2'를 선보여 큰 주목을 받았다. 또한 ChatGPT의 등장은 Alphabet의 CEO조차 조심스러운 관심을 불러일으켰으며 이는 AI 기능의 급속한 발전을 의미합니다.
뉴욕시에서
'22년 11월 뉴욕시에서 Google이 주최한 AI 이벤트에서 Google은 'Phenaki'와 'Imagen'이라는 두 가지 '텍스트-비디오' AI 모델을 공개했습니다. Imagen은 고화질 비디오 제작에 중점을 두고 있는 반면, Phenaki는 명령을 기반으로 확장된 비디오를 생성하는 데 주력하고 있습니다.
AI 전문가들은
AI 전문가들은 Midjourney, Stable Diffusion, ChatGPT, 기타 AI 기반 이미지 및 텍스트 생성 도구와 같은 프로그램이 보여주는 탁월한 기능을 강조했습니다. AI는 2023년에 전례 없는 기능과 혁신적인 잠재력을 제공하면서 가장 많이 찾는 기술이 될 것으로 예상됩니다. 추가 조사를 통해 향후 10가지 뚜렷한 AI 동향이 밝혀졌습니다.
향후 10가지 뚜렷한 AI 동향
음성 및 언어 기반 인텔리전스
음성 및 언어 기반 인텔리전스는 전망에 따르면 2029년까지 음성 및 음성 인식 산업이 크게 성장하여 4,970억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 주로 2023년 가정 내 스마트 스피커 사용 급증과 기업 프로세스에 맞춰진 간소화된 음성 솔루션으로 인해 발생합니다.
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윤리적이고 설명 가능한 AI
윤리적이고 설명 가능한 AI는 윤리적이고 이해 가능한 AI 모델을 만드는 데 중점을 두고 신뢰의 중요성을 강조합니다. AI 시스템의 '블랙박스' 문제를 해결하고 의사결정에 활용되는 데이터에 대한 소통을 활성화하려는 노력이 예상된다.
AI 기반 사이버보안
AI 기반 사이버보안은 기업 서버 접속을 위한 개인용 노트북과 컴퓨터의 사용 증가로 인해 2023년까지 AI가 사이버보안 프로젝트에 적극적으로 적용될 것으로 예상되며, 기업은 AI를 활용한 해커로부터 데이터를 보호하기 위해 첨단 사이버보안 도구에 더 많은 투자를 하게 될 것이다.
기술. 생성적 AI
기술. 생성적 AI(Generative AI)는 비디오, 이미지, 사운드, 심지어 컴퓨터 코드까지 기존 콘텐츠에서 새로운 데이터를 생성할 수 있는 알고리즘입니다. OpenAI가 개발한 GPT-3는 인간과 거의 유사한 텍스트와 에세이를 생성하는 반면 DALL·E는 이미지를 생성하는 대표적인 예입니다.
지속 가능한 AI
지속 가능한 AI는 AI 운영에서 환경에 미치는 영향과 탄소 배출량을 줄여야 할 필요성이 커지고 있습니다. AI는 환경 문제와 관련하여 유익할 수도 있고 어려울 수도 있지만, AI 알고리즘의 배포 및 운영에 필요한 인프라와 리소스가 증가하고 있습니다.
MLOps(기계 학습 운영)
MLOps(기계 학습 운영)은 기계 학습, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링 간의 연결 역할을 하는 MLOps는 다양한 작업을 간소화하고 드리프트 식별과 같은 문제를 해결하며 ML 솔루션의 가치를 높이는 중추적인 구성 요소로 간주됩니다. 연합 학습: 기계 학습의 새로운 길을 여는 새로운 AI 영역입니다.
결론
사용자 개인 정보, 특히 애플리케이션을 손상시키지 않고 전 세계적으로 사용 가능한 분산 데이터 및 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다.
추세를 면밀히 살펴보면 AI의 발전은 단순히 기술 발전에 국한되지 않고 윤리적 고려도 포함한다는 것이 분명합니다. 윤리적 AI 원칙은 편견을 완화하고 책임성을 보장하는 것을 목표로 AI 모델의 신뢰와 투명성의 중요성을 강조합니다.
점점 더 많은 기업이 원격 작업 설정에 의존하여 사이버 위협에 대한 취약성이 증가함에 따라 사이버 보안에서 AI의 역할이 더욱 부각되고 있습니다. 결과적으로, 해커들이 악의적인 목적으로 AI를 활용하면서 잠재적인 침해에 대응하기 위한 고급 사이버 보안 도구에 상당한 투자가 예상됩니다.
제너레이티브 AI(Generative AI)는 다양한 형식의 기존 콘텐츠에서 새로운 데이터를 생성할 수 있는 매력적인 분야로 떠올랐습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 GPT-3의 능력과 DALL·E의 이미지 생성 능력은 널리 주목을 받았습니다. 조직에서 다양한 목적으로 합성 데이터를 생성할 수 있는 가능성이 증가하고 있습니다.
지속 가능성은 AI 개발에서 여전히 중요한 관심사입니다. AI 혁신은 엄청난 잠재력을 제공하지만 AI 운영에 필요한 인프라와 리소스는 에너지 소비와 환경 영향을 증가시킵니다. 보다 지속 가능한 AI 관행을 만들기 위해 이러한 과제를 해결하는 것이 시급합니다.
기계 학습, 데이터 과학, 엔지니어링을 연결하는 MLOps는 원활한 운영을 조정하는 데 중추적인 역할을 합니다. 데이터 드리프트 식별, ML 솔루션의 가치 향상, AutoML의 AutoMLOps 상승에 대한 애플리케이션은 AI 운영 효율성의 발전을 의미합니다. 연합 학습의 약속은 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 분산 데이터를 활용하는 것입니다.
개인 데이터를 희생하지 않고 자율주행차의 도로 안전을 향상시키는 등의 잠재적인 응용은 윤리적인 데이터 사용에 있어서 그 중요성을 입증합니다.
DALL·E 2 및 GPT-3.5를 특징으로 하는 LLM(대형 언어 모델)은 AI 시스템을 재정의할 것으로 예상됩니다.
방대한 양의 정보를 이해하고 생성하는 능력은 AI 기반 언어 처리 및 이해의 새로운 시대를 나타냅니다.
인간이 지능형 기계와 협업하는 증강 작업 환경은 생산성에 혁명을 가져올 것입니다.
데이터에 대한 빠른 액세스를 촉진하고 효율적인 솔루션을 제공하는 스마트 장치와 AI 기반 도우미는 인간과 기계가 협력하는 미래를 나타냅니다.
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