인공지능(AI)은 현재 우리 생활과 사회에 많은 영향을 미치고 있습니다. 자율주행자동차, 드론, 스마트도시, 로봇 등 다양한 분야에서 AI가 널리 활용돼 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 특히 빅데이터와 5G 기술의 발전 덕분에 AI는 더 많은 분야와 산업으로 빠르게 통합될 것으로 예상됩니다 그렇다면 2023년에는 AI 업계에서 어떤 트렌드가 주목받을까요? 전문가 의견과 보고서를 바탕으로 AI의 미래 전망을 살펴보겠습니다.
1. 생성형 AI(Generative AI) 생성형 AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 AI 기술입니다. 예를 들어 텍스트를 입력하면 그에 맞는 이미지나 동영상을 만들거나 이미지나 동영상을 입력하면 그에 맞는 텍스트를 만들 수 있습니다. 이러한 기술은 창의적인 콘텐츠 제작 및 데이터 부족 문제 해결 등에 활용할 수 있습니다.2022년에는 오픈AI가 개발한 GPT-3와 달-E와 같은 대형 언어 모델과 이미지 생성 모델이 선풍적인 인기를 끌었습니다. 이 모델들은 몇 개의 단어를 입력하는 것만으로 매우 그럴듯한 문장이나 그림을 만들어 내고 동영상도 제작할 수 있습니다. 구글과 메타도 비슷한 기술을 개발하고 있으며, 이 모델들은 창의성과 다양성을 갖춘 AI의 가능성을 보여줍니다.
2023년에는 이러한 생성형 AI 기술이 더욱 발전하고 다양해질 것으로 예상됩니다. 특히 다양한 데이터 형식을 결합해 복합적인 감각을 지닌 멀티모달 AI 모델이 주목받을 것입니다. 예를 들어 언어와 이미지, 음성과 비전 등을 결합해 사물을 해석하고 상호작용하는 능력을 갖춘 AI 모델이 개발될 수 있습니다. 이 모델들은 로봇이나 가상현실(VR) 등의 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다.
인기글
![[꿀팁ZONE] 즐겁고 쉽게 배우는 어린이 코딩 사이트 추천](https://blog.kakaocdn.net/dn/tVVBE/btqzYahrQy3/UXPyNMOlqB5jn4EtbKm8l0/img.png "[꿀팁ZONE] 즐겁고 쉽게 배우는 어린이 코딩 사이트 추천")
2. 윤리적이고 설명 가능한 AI AI가 점점 복잡하고 강력해지면서 그로 인해 발생할 수 있는 부작용이나 위험도 커지고 있습니다. 예를 들어 AI가 편견이나 오류를 가지고 판단하거나 인권이나 사생활을 침해하거나 사실과 허구를 구별하지 못하는 경우가 있습니다. 이러한 문제는 AI의 신뢰성과 책임성을 저해하고 사회적 논란과 갈등을 야기할 수 있습니다.
그러므로 AI의 윤리적으로 설명 가능한 측면에 관심이 높아지고 있습니다.윤리적인 AI는 인간의 가치와 권리를 존중하고 보호하는 AI을 의미하며 설명 가능한 AI는 AI의 판단 과정과 근거를 이해하고 설명할 AI을 의미합니다.이런 AI는 유저나 관계자에게 신뢰감과 투명성을 제공하고, 문제가 발생했을 때 책임을 추적하고 해결할 수 있습니다.2023년에는 AI의 윤리와 설명 가능성에 대한 규제와 표준화가 본격화할 것으로 예상됩니다.이미 유럽 연합(EU)은 인공 지능 법(the AI Act)을 만들어 인권 침해 소지가 있는 AI관행에 대한 금지 조치와 위험도에 따른 규제 수준을 구분했습니다.또 국제 표준화 기구(ISO)나 IEEE 같은 기관도 AI의 윤리와 품질에 관한 표준을 마련하고 있습니다.이런 규제와 표준은 AI개발자와 사용자에게 적절한 지침과 책임을 부여하고 AI의 안전에 책임 있게 활용을 촉진합니다.
3. AI기반의 사이버 보안 AI는 우리의 생활을 편리하고 효율적으로 하는 동시에 새로운 위협과 취약성을 낳습니다.특히 사이버 공간에서는 AI가 악용되거나 공격될 가능성이 있습니다.예를 들면, 해커는 AI기술을 이용하고 기존의 IT보안 대책을 해킹하거나 중요한 고객이나 개인 데이터를 저장하는 시스템에 접속할 수 있습니다.또, 딥 페이크(deepfake), 페이크 뉴스(fake news) 같은 생성형 AI기술은 사람들의 신뢰도와 명예를 훼손하거나 사회적 혼란과 분열을 일으킬 수 있습니다.이런 위험을 방지하고 대응하기 위해서는 AI기반의 사이버 보안이 필요합니다.AI기반의 사이버 보안은 AI을 이용하고 사이버 공격을 탐지·차단하거나 사이버 공격자의 행동을 예측·분석하는 등의 방법으로 사이버 공간의 안전을 유지하는 것입니다.2023년에는 더 많은 기업이 데이터를 보호하기 위해서 고도의 사이버 보안 툴을 사용하고 더 많은 돈을 투자할 것으로 예상됩니다.또 AI는 사이버 공격과 전쟁을 가속시킬 수 있으므로 지속적인 연구 개발이 필요합니다.
4. 지속 가능한 AI AI는 우리의 생활과 사회에 많은 혜택을 가져오지만, 그것으로 발생하는 환경적인 부작용도 무시할 수 없습니다.AI알고리즘을 지원하는 컴퓨팅 자원은 많은 전력을 소비하는 탄소 배출량을 증가시킵니다.가령 GPT-3모델을 훈련하는데 약 355만달러의 전기 비용이 들어 284톤의 이산화 탄소를 배출한다고 추정됩니다.이러한 환경적 부담은 AI의 지속 가능성과 사회적 책임에 대한 의문을 제기합니다.2023년에는 AI의 에너지 효율성과 친환경성에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다.AI개발자들은 보다 적은 자원으로 보다 빠른 정확한 AI모델을 만들기 위해서 노력할 것입니다.예를 들어 모델 압축(model compression)과 연합 학습(federated learning) 같은 기술은 AI모델의 크기와 복잡성을 줄이고 데이터를 중앙 서버가 아닌 로컬 장치로 처리시킴으로써 에너지 소비와 데이터 전송량을 감소시킬 수 있습니다.또한 재생 가능 에너지와 탄소 중립 전략을 적용하고 AI의 환경 영향을 최소화하는 기업도 증가할 것입니다.
4. 지속가능한 AI AI는 우리 생활과 사회에 많은 혜택을 가져다주지만 그로 인해 발생하는 환경적 부작용도 무시할 수 없습니다.AI 알고리즘을 지원하는 컴퓨팅 리소스는 많은 전력을 소비하고 탄소 배출량을 증가시킵니다. 예를 들어 GPT-3 모델을 훈련하려면 약 355만달러의 전기 비용이 들고 284톤의 이산화탄소를 배출할 것으로 추정됩니다. 이러한 환경적 부담은 AI의 지속 가능성과 사회적 책임에 대한 의문을 제기합니다.2023년에는 AI의 에너지 효율성과 친환경성에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다. AI 개발자들은 더 적은 자원으로 더 빠르고 정확한 AI 모델을 만들기 위해 노력할 것입니다. 예를 들어, 모델 압축(model compression)이나 연합 학습(federated learning)과 같은 기술은 AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이고 데이터를 중앙 서버가 아닌 로컬 장치에서 처리시킴으로써 에너지 소비와 데이터 전송량을 감소시킬 수 있습니다. 또한 재생 에너지 및 탄소 중립 전략을 적용하여 AI의 환경 영향을 최소화하는 기업도 증가할 것입니다.
4. 지속가능한 AI AI는 우리 생활과 사회에 많은 혜택을 가져다주지만 그로 인해 발생하는 환경적 부작용도 무시할 수 없습니다.AI 알고리즘을 지원하는 컴퓨팅 리소스는 많은 전력을 소비하고 탄소 배출량을 증가시킵니다. 예를 들어 GPT-3 모델을 훈련하려면 약 355만달러의 전기 비용이 들고 284톤의 이산화탄소를 배출할 것으로 추정됩니다. 이러한 환경적 부담은 AI의 지속 가능성과 사회적 책임에 대한 의문을 제기합니다.2023년에는 AI의 에너지 효율성과 친환경성에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다. AI 개발자들은 더 적은 자원으로 더 빠르고 정확한 AI 모델을 만들기 위해 노력할 것입니다. 예를 들어, 모델 압축(model compression)이나 연합 학습(federated learning)과 같은 기술은 AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이고 데이터를 중앙 서버가 아닌 로컬 장치에서 처리시킴으로써 에너지 소비와 데이터 전송량을 감소시킬 수 있습니다. 또한 재생 에너지 및 탄소 중립 전략을 적용하여 AI의 환경 영향을 최소화하는 기업도 증가할 것입니다.
4. 지속가능한 AI AI는 우리 생활과 사회에 많은 혜택을 가져다주지만 그로 인해 발생하는 환경적 부작용도 무시할 수 없습니다.AI 알고리즘을 지원하는 컴퓨팅 리소스는 많은 전력을 소비하고 탄소 배출량을 증가시킵니다. 예를 들어 GPT-3 모델을 훈련하려면 약 355만달러의 전기 비용이 들고 284톤의 이산화탄소를 배출할 것으로 추정됩니다. 이러한 환경적 부담은 AI의 지속 가능성과 사회적 책임에 대한 의문을 제기합니다.2023년에는 AI의 에너지 효율성과 친환경성에 대한 관심이 높아질 것으로 예상됩니다. AI 개발자들은 더 적은 자원으로 더 빠르고 정확한 AI 모델을 만들기 위해 노력할 것입니다. 예를 들어, 모델 압축(model compression)이나 연합 학습(federated learning)과 같은 기술은 AI 모델의 크기와 복잡성을 줄이고 데이터를 중앙 서버가 아닌 로컬 장치에서 처리시킴으로써 에너지 소비와 데이터 전송량을 감소시킬 수 있습니다. 또한 재생 에너지 및 탄소 중립 전략을 적용하여 AI의 환경 영향을 최소화하는 기업도 증가할 것입니다.
