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  • 스탠포드 대학 HAI(인간중심인공지능)랩에서 만든 AI 동향 보고서
    Computer Vision & AI/AI 2024. 4. 19. 14:55

    https://aiindex.stanford.edu/report/?utm_source=Nomad+Academy&utm_campaign=ab4e4c9c7f-EMAIL_CAMPAIGN_2024_04_19&utm_medium=email&utm_term=0_4313d957c9-ab4e4c9c7f-357705928&mc_cid=ab4e4c9c7f&mc_eid=5bd5b86251

     

    AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index

    Welcome to the seventh edition of the AI Index report. The 2024 Index is our most comprehensive to date and arrives at an important moment when AI’s influence on society has never been more pronounced. This year, we have broadened our scope to more exten

    aiindex.stanford.edu

     

     

    많은 분야에서 AI가 활발하게 사용되고, 논의되고 있다. 이를 정리한 HAI 보고서를 읽어보았다.

    우리나라뿐만 아니라 세계적으로 어떤 움직임과 추세가 있는지 아는 것은 매우 중요하다.

    그리고 이런 흐름을 빠르게 캐치하여 어떻게 산업 현장에 적용할지를 파악하는 것이 AI 개발자의 역할이라고 생각한다.

     

     

     

    (아래는 해석본이 아닌 저의 의견을 정리한 글입니다.)

     

    1. AI는 몇 가지 일에서는 인간보다 잘 하지만, 모든 일에서 인간을 뛰어넘지는 않는다.

     

    간단한 태스크는 AI가 빠르다. 그러나 복잡한 문제를 해결하는 것은 AI가 스스로 정의하고 해결할 수 없다.

    그런 작업은 인간의 영역이다.

    어떤 문제를 정의하고 해결 방법을 찾아내는 것은 인간이 하며 그 과정에서 작은 문제들을 AI의 도움을 받아 이전보다 빠르게 일을 진행할 수 있다.

     

     

    2. 산업현장은 계속해서 첨단 AI 연구를 하고 있다.

     

    이전에는 학계에서 많은 모델을 만들어냈다면 현재는 산업현장에서도 새로운 고성능 모델들을 만들어내고 있다. 그만큼 AI 변화가 빠르기 때문이기도 하다. 

     

     

    3. 첨단 모델은 더 비싸진다.

     

    GPT와 같이 Large한 스케일의 모델 학습은 어마어마한 컴퓨팅, 서버, 그래픽카드 비용을 필요로 한다.

    그래서 소수의 빅테크 기업이 점유하고 있다. 이 추세가 앞으로 더 심해진다면 AI 기술을 독점하는 시나리오를 주의해야 할 것이다.

     

     

     

    4. 미국이 AI 모델공급의 탑을 이끌고 있다. 중국, EU, 영국을 리딩하고 있다.

     

    AI 관련하여 한국이 언급되지 않는 것에 정부기관은 지금부터라도 관심을 기울여야 한다.

    미래 기술로서 AI가 중요한 역할을 할 예정이기 때문에 AI 시장에서 한국의 위치를 잘 선점하는 것이 중요하다.

    그러나 지금 추세로는 역부족이다. 중국은 수많은 데이터로 이미 많은 논문을 내고 있고, 미국 영국은 영어 원어민으로의 강점이 너무나 크다.

    IT 강국으로 쌓아 올렸던 입지를 지키기 위해서 많은 대책이 필요하다. AI 분야는 최신 분야라서 오래된 전문가가 드물고 정책에도 영향을 줄 사람이 많지 않다. 그러나 지금 이런 시장을 보는 눈을 가진 사람이 정책도 논의하여 숲을 보고 리딩해야 할 것 같다.

     

    5. LLM에 대한 표준 평가가 매우 부족하다.

     

    현재 광범위하게 사용되는 LLM에 대해서 사용범위에 비한 규제 정책이나 평가 기준이 모호하다. 정량적 평가가 어려운 분야이긴 하지만 이에 관련된 논의가 반드시 필요해 보인다.

     

    6. 생성 AI에 대한 투자가 급증하다.

     

    나 또한 생성 AI에 큰 관심을 가지고 세미나 활동 등을 참여했었다. 생성 AI를 직접 경험해 본 결과 개인이나 소규모 기업이 하기에는 비용이 굉장히 문제가 된다. 하지만 그만큼 기대되는 분야라서 지금 이렇게 투자가 많이 되는 것 같다. LLM도 그렇지만 생성 AI의 발전만큼 규제나 정책이 세밀해져야 할 것 같다.

     

     

    7. 데이터를 통해서, AI가 작업자의 생산성을 높이고 일의 퀄리티를 향상한다.

     

    8. AI를 통해서 과학 발전이 가속화된다.

    유전자 연구나 물리학 등 AI가 안 쓰이는 분야가 없는 것 같다. 그만큼 연구과학에서 필수인 듯.

     

    9. 미국에서 AI 규제 건수가 급증하고 있다.

    자연스러운 일이라고 생각한다. 특히 데이터와 관련해서 이런 이슈가 많을 것 같다. 사용자와 제공자가 둘 다 윈윈 할 수 있는 방법은 없을까?

     

     

     

    10. 사람들은 AI의 잠재적 영향에 대해서 더 인식하고, 긴장하고 있다.

     

    52퍼센트의 사람들이 AI의 제품과 서비스에 대해 불안함을 표현했다. AI 분야에서 일하고 있는 입장에서는 불안함보다는 기대감이 들긴 하는데 이 분야를 모를수록 불안함이 클 수밖에 없을 것 같다. 특히 대체되기 쉬운 직업을 가지고 있다면 더욱 불안할 것이다. 

    이런 불안함은 개인차원에서 해소되기 힘들다. 그렇다고 AI 발전을 정체시키면 남들은 자동차 타고 다닐 때 인력거를 타는 사람이 될 것이다.

    정부에서 바쁘겠지만 해야 할 일이 참 많다. AI 도입 과정에서 소외되는 사람이 없도록 정책을 잘 만들면 좋겠다.

     

     

     

     

     

     

    적다 보니 기승전 정책이 되어버린 것 같다.

    그만큼 우리 삶에 AI가 이미 깊게 들어왔기 때문일 것이다.

     

    AI 관련자로서 나도 이런 동향을 잘 주목하고, 사람들에게 도움이 되는 기술을 만들어야겠다.

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