2023년 주목해야 할 최고의 ‘인공 지능(AI) 트렌드’

[디지털비즈온 이호선 기자] 지난해는‘생성형 AI(generative AI)’ 분야에서 많은 기술혁신을 목격했다. 단어 몇 개만 갖고도 그림을 그리는 미드저니 프로그램은 2022년 예술대회에서 우승을 차지하였으나, 이것을 사람이 그린 예술작품으로 봐줘야 하냐는 논쟁이 벌어졌다.

메타가 만든 동영상 생성 AI ‘Make-A-Video’프로그램, 딥러닝 텍스트·이미지 모델 '스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)' 프로그램, 오픈AI '(달리2)DALL·E 2' 등의 이미지 생성 AI의 동영상 프로그램, 특히 요즘 화제가 되고 있는 챗지피티(ChatGPT)’의 등장은 AI분야의 혁신으로 구글의 모회사인 알파벳 CEO가 직접 언급할 정도로 경계하고 있을 정도다.

구글은 뉴욕시 맨해튼 사무실에서 AI 행사를 열었다. 이 행사에서 구글은 텍스트를 입력하면 영상을 생성하는 두 가지 ‘텍스트 투 비디오(text-to-video)’ AI 모델인 페나키(Phenaki)와 이매젠(Imagen)을 결합한 시스템 등 생성형 AI의 엄청난 발전을 예고했다. 이매젠이 고화질 영상을 만드는 데 초점을 맞추고 있다면, 페나키는 명령어를 통해 긴 분량의 영상을 만들어주는 것이 특징이다.

영국 미래학자 버나드 마르는 오픈AI가 개발한 GPT-3와 올해 쏟아져 나온 달리와 같은 이미지 생성 AI를 들었다. 하지만 “2023년에는 기업에서 모든 목적으로 사용할 수 있는 합성 데이터를 생성하는 데 이 기술을 점점 더 자주 사용되는 것을 보게 될 것”이라고 마르는 예측했다.

CNN 기고자이자 스콧 갤러웨이 뉴욕대 스턴 경영대학원 교수는 인공지능은 2023년 가장 핫한 기술이 될 것으로 보인다. 그는 "우리는 이미 미드저니, 스테이블디퓨전 및 쳇GPT를 포함한 AI 이미지 및 텍스트 생성 프로그램의 엄청난 기능을 목격했다"고 지적했다.

컴퓨터 과학 엔지니어인 단슈리 쉬리팟 셴와이는 AI뉴스 플랫폼‘marktechpost’는 2023년에는 주목해야 할 최고의 인공 지능(AI) 트렌드 10가지를 소개했다.

◇음성 및 언어 기반 지능

2029년까지 음성 및 음성 인식 산업은 112억 달러에서 497억 달러로 증가할 것으로 예상했다. 원격 근무 혁명으로 인해 가정에서의 스마트 스피커 사용이 크게 증가했으며 기업 절차 간소화에 초점을 맞춘 음성 솔루션이 2023년에 중심이 될 것으로 내다봤다.

◇윤리적이고 설명 가능한 AI

도덕적이고 이해하기 쉬운 AI 모델을 만드는 것이 중요하다고 설명했다. 그러나 가장 중요한 요소는 신뢰이며, AI는 학습을 위해 데이터가 필요하며, 이는 종종 개인 정보로 구성된다고 했다.

2023년에는 AI로 블랙박스 문제를 해결하기 위한 이니셔티브가 있을 것을 예측했다. AI 시스템 설치 책임자는 판단에 도달하는 방법과 판단에 도달하기 위해 어떤 데이터가 사용되었는지 소통할 수 있도록 더 많은 노력이 필요하다고 내다봤다.또한 AI 윤리의 역할도 더욱 중요해질 것이라 설명했다.

◇AI 기반 사이버 보안

AI는 2023년까지 능동적인 사이버 보안 프로젝트에 적용될 것이다. 이는 주로 직원들이 회사 서버에 액세스하기 위해 개인 노트북과 컴퓨터를 사용하는 것이 증가하여 기업이 온라인 공격에 노출되기 때문이라 했다.

올해는 더 많은 기업이 데이터를 보호하기 위해 고급 사이버 보안 도구를 사용하여 더 많은 돈을 투자할 것으로 예상했다. 해커들은 AI 기술을 악용하여 중요한 고객 및 개인 데이터를 저장하는 시스템에 액세스하기 위해 기존의 IT 보안 조치를 해킹한다고 하면서 AI는 또한 사이버 공격과의 전쟁을 가속하 시킨다고 지적했다.

◇생성형 AI(generative AI)

비디오, 사진, 사운드 또는 심지어 컴퓨터 코드와 같은 기존 데이터를 생성 AI 알고리즘으로 사용하여 비디지털 세계에 없던 새로운 자료를 창출하고있다. OpenAI에서 설계한 GPT-3는 가장 잘 알려진 생성 AI 모델 중 하나로 손 꼽았다.

인간이 쓴 텍스트와 글과 거의 동일한 텍스트와 산문을 생성할 수 있고, 이미지는 DALL-E라는 GPT-3 변형을 사용하여 생성된다고 소개했다.

이 기술은 잘 알려진 딥페이크 톰 크루즈 영화와 올해 아메리카 갓 탤런트를 지배한 형이상학 행위와 같은 실험 덕분에 널리 주목을 받았다고 설명했다. 그러나 2023년까지 조직이 다양한 용도로 사용할 수 있는 가짜 데이터를 생성하는 데 더 정기적으로 활용될 것으로 내다봤다.

Generative AI는 AI를 응용하여 참신한 상품과 새로운 물건을 생산하는 것으로, 생성 AI는 주로 사람과 사물의 생생한 이미지와 같은 미디어 콘텐츠를 생성하는 데 사용되지만 코드를 생성하고 합성 표 데이터를 생성하며 특정 품질의 건축 자재와 약물을 생성할 수도 있다.

◇지속 가능한 AI

2023년까지 모든 기업은 환경 영향과 탄소 발자국을 줄여야 한다는 압박을 받게 될 것으로. AI를 포용하고 혜택을 받으려는 서두름은 이와 관련하여 도움이 되기도 하고 핸디캡이 되기도 한다. 클라우드 네트워크 및 에지 장치를 포함하여 AI 알고리즘을 지원하고 배포하는 데 필요한 인프라와 AI 알고리즘을 실행하는 데 필요한 전력과 리소스가 증가하고 있다고 설명했다.

◇MLOps (Machine Learning Operations)

기계 학습, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 간의 격차는 MLOps로 이어진다. 그 어느 때보다 다양한 작업을 손쉽게 연결해주는 연결고리가 되었다. 새롭고 강력한 MLOps 앱으로 많은 사람의 실수와 품질 문제를 해결할 수 있으며, 2023년의 몇 가지 주요 MLOps 추세 및 예측은, 데이터 기반 MLOps, 드리프트 식별, ML 솔루션의 가치 향상, MLOps 라이브러리 및 패키지의 양 증가, AutoML을 AutoMLOps로 전송 된다고 설명했다.

◇제휴 학습

연합 학습이라는 인공 지능의 새로운 영역이 머신 러닝의 새로운 시대를 열었다. "사용자 개인 정보 보호"를 희생하지 않고 보다 전문적인 경험을 제공하기 위해 "분산 데이터"와 현재 세계에서 액세스할 수 있는 "분산 컴퓨팅 성능"을 모두 사용할 수 있다. 동형 암호화를 통해 클라이언트와 서버 간의 정보 공유가 사용자 개인 정보를 희생하지 않고 가능하다.

연합 학습은 도로 안전을 개선하기 위해 자율 주행 커넥티드 자동차에서 사용할 수 있다고 예측하면서, 연합 학습의 경우 향후 5년은 매우 발전적으로, 많은 새로운 앱에서 분명하게 출시할것으로 예상했다.

구글에서 개발한 연합 학습용 프레임워크인 텍스트 생성을 위한‘Tensorflow Federated(데이터 로드 및 전처리 기술)’는 이미 출시되었다. 아직 초기 단계이지만 학습을 위한 환상적인 출발점 이라 강조했다.

◇대형 언어 모델(LLM)

Open AI가 개발한 제너레이티브 AI DALL-E 2는 2022년 7월 출시되어 AI 커뮤니티와 일반 대중을 통해 전 세계적인 파장을 일으키고 있다.

챗GPT의 도입으로 생성적 AI 및 변형적 신경망의 기반 역할을 하는 새로운 유형의 LLM이 확실히 퇴장했다.

최근의 발전은 이미 AI와 기계 학습 혁신의 쓰나미를 주도하고 있다면서, 현재 세계에서 가장 큰 두 모델인 PaLM 540B와 Megatron 530B는 LLM 이다. 챗GPT의 기반은 2022년 11월 말에 출시된 Open AI의 GPT 3.5버젼으로 많은 기대를 모았던 GPT-4의 출시는 아마도 "Transformer AI"가 AI 시스템이 개발되고 가르쳤다.

◇증강 근무

2023년까지 대부분의 인간은 작업을 보다 효과적으로 수행하는 데 도움이 되도록 만들어진 로봇 및 지능형 기계와 함께 일하게 될 것이다.

이러한 장치는 산업 및 소매 산업에서 점점 더 많이 활용되기 때문에 작업자가 데이터 및 분석 도구에 즉시 액세스할 수 있도록 하는 스마트폰과 연계된다.

주변 환경에 디지털 정보를 투사하는 증강 현실(AR) 기능이 있는 헤드기어를 의미할 수 있다. 질문에 신속하게 응답하고 목표를 달성하기 위한 다양하고 효과적인 방법을 자동으로 제공할 수 있는 AI 기반 가상 조수 또한 직장에서 점점 보편화될 것으로 전망했다.

◇개인화 증가

사람들이 뱅킹에서 e-tail(Electronic Retailing)에 이르기까지 모든 종류의 회사와의 맞춤형 상호 작용을 기대함에 따라 개인화된 디지털 경험이 빠르게 표준이 되었다.

이로 인해 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 예측 기술이 빠르게 발전하여 조직이 추가 사용자 통찰력을 얻는 데 도움이 되고있다.

기업은 더 나은 상품을 예상하고 제공하기 위해 사용자 뒤에 있는 성격을 완전히 이해하게 될 것이며 고객은 훨씬 향상된 보다 효율적인 쇼핑 경험을 중요하게 여길 것이며, 이 수준의 대량 개인화를 구현하는 조직의 역량은 2023년 이 기술에서 가장 큰 발전이 될 것으로 전망했다.

2023년에는 AI를 활용하여 웹사이트 구축, 사용자 인터페이스 설계, 개별 사용자의 요구에 맞는 효과적인 마케팅 계획 수립을 계속 될수 있다고 예측했다.