AI는 완성된 기술인가? 2024년에 알아야 할 AI 기술 현황과 한계 휴가중 즐거운 일들

최근 미국 대선 등 대형 선거를 앞둔 여러 국가들을 중심으로 가짜 영상, 이미지 등의 딥페이크(Deepfake) 콘텐츠에 대한 우려가 커지고 있는 상황이다. 그러나 AGI의 출현은 여전히 불확실한 미래의 이야기가 되고 있습니다. 여러 전문가들은 « AGI의 출현이 먼 미래가 아닐 것 »이라고 경고하고 있으며, 이를 통해 인류가 직면하게 될 다양한 문제를 미리 준비해야 한다고 강조합니다. AI의 편향성, 개인정보 보호, 노동 시장 변화 등 다양한 문제가 제기되고 있어, 이러한 도전 과제를 해결하기 위한 국제적 협력과 연구가 필요합니다.

인공지능, 미래를 그리다: 기술 발전 가능성과 예측

이 섹션에서는 인공지능의 에너지 소비와 한계, 사회적 영향, 그리고 윤리적 고려사항에 대해 알아보겠습니다. 이를 위해 인공지능 기술의 발전을 지속적으로 연구하고, 이 기술이 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력해야 합니다. 현대 AI는 인간의 언어를 이해하고 대화할 수 있는 수준으로 발전했습니다. 이를 통해 고객 서비스, 번역, 그리고 콘텐츠 생성에 AI가 널리 활용되고 있습니다. 그러나 21세기에 들어서며 인공지능은 다시 한번 새로운 전환점을 맞이합니다.

특정 정보에 더 많은 ‘주의’를 기울여 데이터 사이의 복잡한 관계와 패턴까지 학습할 수 있으며, 더 중요한 정보를 포착해 이를 기반으로 더 나은 품질의 결과물을 생성할 수 있다. 트랜스포머 모델은 언어 이해, 기계 번역, 대화형 시스템 등의 자연어 처리 작업에 혁신을 가져왔다. 특히, 앞서 언급했던 GPT 등의 LLM의 출현에 크게 영향을 미쳤다. 이 시기에는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델에 관한 연구도 활발히 진행되었다. 1957년, 프랑크 로젠블랏(Frank Rosenblatt)은 ‘퍼셉트론(Perceptron)’ 모델을 통해 컴퓨터가 패턴을 인식하고 학습할 수 있다는 개념을 실증적으로 보여줬다. 이러한 초기 연구의 성과는 세간의 기대를 높였으나, 컴퓨팅 성능, 논리 체계, 데이터 부족 등의 한계로 AI 연구는 곧 침체기에 들어섰다.

1. 초기의 기초 연구

​단순히 AI가 더 똑똑해져서 사람을 대체한다는 식의 시나리오가 아니다. 인간과 AI가 서로 역량을 결합해 조직적으로 훨씬 더 뛰어난 결과물을 만들어 낸다는 것이 핵심이다. 그래서 앞으로 더 많이 등장할 것으로 보이는 부분이 고급 도메인 전문성(Vertical LLM)이다. ​반면 AI 에이전트는 사람처럼 긴급 대안을 생각하거나 해결책을 스스로 탐색하려 든다. 이 차이는 기계적 자동화와 지능적 자동화를 가르는 중요한 분기점이다.

• CES 2024에서 소개되며 화제를 모았던 래빗(Rabbit)의 R1, 브릴리언트 랩스(Brilliant Labs) Frame 역시 AI 기술을 탑재한 혁신적인 웨어러블 디바이스다.
• 온디바이스 AI와 같이, 앞으로 AI는 더 많은 기기에 탑재될 것이며 그 형태는 계속해서 진화할 것이다.
• 유통 및 커머스 분야에서는 AI 기반의 수요 예측, 재고 관리 최적화, 그리고 고객 행동 분석을 통한 초개인화된 추천 서비스가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

AI가 사람들의 업무 진행에 도움을 주고 생산성을 높이는 것을 넘어 일자리를 대체하고 노동시장 구조의 변화를 본격화할 것이라는 전망도 마냥 반가운 이야기만은 아니다. 1950년, 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계는 생각할 수 있다고 주장하며, 이를 테스트하기 위한 방법으로 ‘튜링 테스트(The Turing Test)’를 고안했다. 1956년에는 AI의 개념을 세상에 알린 다트머스 회의(Dartmouth Conference)가 열렸다.

인간의명령으로만 작동하던 AI는 1990년대 들어서 스스로 규칙을 찾아 학습하게 된다. 바로 ‘머신러닝(Machine Learning, 기계학습)’ 알고리즘을 활용하면서부터다. 웹에서 수집한 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, AI는 스스로 규칙을 학습하고 나아가 사람이 찾지 못하는 규칙까지 찾아낼 수 있게 되었다. 인공지능(AI)은 현대 사회의 중심에 서 있으며, 그 정의와 본질을 둘러싼 논쟁이 끊이지 않고 있습니다.

일반적으로 AI 서비스를 이용하기 위해서는 대규모 클라우드 서버와 통신하여 엣지 디바이스로 데이터를 끌어와야 한다. 하지만 온디바이스는 휴대폰, PC 등의 전자기기에 AI 칩셋과 sLLM(Smaller LLM)을 설치해서 자체적으로 AI 서비스를 구동할 수 있다. AI 구동에 따른 보안이나 자원 문제를 해결할 수 있는 대안이며 동시에 더욱 개인화된 AI 서비스까지 제공할 수 있다. 생성형 AI의 시작은 2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 발표한 ‘GANs(Generative Adversarial 라이브 카지노 사이트 Networks, 생성적 적대 신경망)’ 모델이다. 한 신경망은 실제 데이터와 구분하기 어려운 새로운 데이터를 생성하고 다른 신경망은 이를 실제 데이터와 비교하여 판별하는데, 이 과정을 반복하며 점점 더 정교한 데이터를 완성한다. GANs 모델은 이후 변형과 개선을 통해 현재까지 이미지 생성 및 변환 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 사용되고 있다.

​질문 안에 특정 키워드가 있으면 그 키워드에 대응하는 답변을 데이터베이스에서 검색해서 출력하는 구조다. 조금 더 발전된 경우에는 머신러닝 기법을 통해 비슷한 문장을 여러 형태로 인식하기도 하지만 그 폭은 제한적이다. 또한, 매년 성장을 가속화하여 2027년에는 1,511억 달러 수준으로 성장할 것이라 예측했다. 앞으로 생성형 AI는 소프트웨어를 넘어서 하드웨어, 인터넷 서비스 등 다양한 포맷에 도입될 것이다. 기능은 상향 평준화될 것이며, 더 많은 사람들이 손쉽게 이용할 수 있도록 편의성은 확장될 것이다.

AI 네온

긍정적인 측면에서 AI는 경제 생산성을 높이고, 의료, 교육, 교통 등 다양한 분야에서 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 동시에 AI는 노동 시장에 충격을 주고, 일자리 감소와 같은 부정적인 결과를 초래할 수 있다. AI가 정보 조작, 감시, 전쟁 등에 사용될 가능성도 있기 때문이다. AI 기술이 사회에 미치는 영향은 그 범위가 매우 넓어, 긍정적이든 부정적이든 모두 주목할 필요가 있다. 특히, AI의 발전 속도가 너무 빨라서 이에 대한 규제와 법적 대응이 따라가지 못하는 상황이 발생할 수 있다.

이 글에서는 인공지능의 기원부터 현재의 기술적 성취까지, 그 과정과 주요 사건들을 자세히 살펴보겠습니다. ​예를 들어, 높은 수준의 기술을 요하는 엔지니어가 AR 글라스를 착용한 상태에서 기계를 점검할 때, AI가 실시간으로 센서 데이터를 분석해 잠재적 결함 위치를 표시해 준다. 엔지니어는 마치 자기 눈에 보이는 것처럼 그 정보에 접근해 보다 빠르고 정확하게 문제를 파악할 수 있다. 혹은 외과 의사가 수술을 집도할 때 실시간으로 AI가 환자의 생체 신호를 분석해 동맥을 건드리면 위험하다는 경고를 낸다.

AI는 주어진 텍스트나 음성에서 특정 감정을 나타내는 단어나 표현을 분석하여 감정을 추론할 수 있지만, 실제 인간처럼 감정을 느끼거나 공감하지는 못합니다. 인간 수준의 지능을 갖춘 완성된 기술로 인정받기 위해 넘어야 할 몇 가지 중요한 산이 남아 있습니다. 앞으로 인공지능 기술의 발전은 사이버 보안, 자율 주행 차량, 로봇 공학 등 새로운 분야에서의 혁신을 촉진할 것입니다. 이러한 발전은 인공지능이 인간의 삶을 더욱 편리하고 안전하게 만드는 데 기여할 것입니다.

특히, 제조업, 금융, 의료, 교육 등에서 그 활용도가 급격히 증가하고 있습니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망을 활용해 복잡한 문제를 해결합니다. 의료 분야에서도 AI는 질병 진단과 치료 계획 수립에 사용되며, 특히 방사선 이미지 분석과 약물 개발에서 큰 기여를 하고 있습니다. 자율주행차 기술은 AI를 통해 정교한 판단과 주행 능력을 보여주며, 운송 산업에 혁명을 일으킬 준비를 하고 있습니다. ​DX를 통해 이미 빅데이터 시스템을 구축해 둔 곳이라면, 이 모델을 결합해 모든 데이터 소스를 하나의 플랫폼에 묶어 두고, AI가 문맥을 이해하는 방식으로 질의응답 진행이 가능하다. 마치 사내 도메인 전문 컨설턴트와 대화하듯 정보를 검색하고 인사이트를 얻는 광경이다.

AI는 전례 없는 속도로 진화하며 우리 삶과 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 생성형 AI의 파급력은 더욱 커졌으며, 다양한 분야에서 실질적인 성과를 창출하고 있습니다. 이러한 변화의 흐름을 정확히 이해하고 능동적으로 대비하는 것이 중요합니다. AI 기술의 발전과 함께 인류 사회가 더욱 풍요롭고 발전된 방향으로 나아가기를 바랍니다.