주목해야 할 사용 사례 로, 소비자 측면에서는 생성형 AI를 위한 API 통합을 통해 쿼리와 응답을 리드와 변환으로 전환하는 기술이 본격적으로 활용될 것입니다. 예를 들어 Kayak은 여행 아이디어에 대한 고객의 질문에 답변할 뿐만 아니라 항공편 및 호텔 숙박에 대한 링크도 함께 제공합니다.
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# 2024년 주목해야 할 5가지 AI 트렌드

2024년은 AI 여정에서 결정적인 순간이 될 것입니다. 이 글에서는 올해의 주요 AI 트렌드 5가지를 카운트다운 형식으로 살펴봅니다.

AI Trends of 2024

6분

2월 5, 2024

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이 글은 Perplexity AI의 지원을 받아 멜로디 자카리아스(Melody Zacharias)가 ‘Better Together’ 블로그를 위해 작성했습니다.

인공지능(AI) 환경은 전례 없는 속도로 진화하며 산업, 사회, 그리고 우리의 일상 생활을 바꾸어 놓고 있습니다. 2024년은 AI 여정에서 결정적인 순간이 될 것이며, 앞으로 지속적으로 영향을 줄 혁신적인 발전이 있을 것입니다. 지금부터 살펴볼 2024년에 주목해야 할 5가지 AI 트렌드는 우리가 마주하고 있는 AI의 향방을 정하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

## 트렌드 5: AI 규제 – 법적 경계 탐색

AI가 다양한 부문에 통합되면서 성숙해짐에 따라, 이제 포괄적인 법적 틀이 필요한 시점이 되었습니다. 이는 AI 규제가 혁신과 책임 있는 사용 사이의 균형을 맞추는 데 중요한 문제가 될 것임을 의미합니다.

전 세계 정부들은 AI 기술의 구현을 통제하기 위한 명확한 지침이 필요하다는 사실을 인지하고 있습니다. 개인정보 보호, 알고리즘의 책임성, 잠재적인 일자리 손실 등의 문제들이 화두가 되고 있습니다. 이에 따라 입법 기관들은 윤리적이며 공정한 AI 사용을 보장하기 위한 정책을 마련하고 있습니다.

주목할 것은 AI 규제 기관의 설립입니다. 여러 분야의 전문가로 구성된 이러한 기관은 AI 애플리케이션을 모니터링하고 규제하는 임무를 맡고 있습니다. 이들의 목표는 AI 시스템이 윤리적 기준에 부합하도록 하고, 의도하지 않게 편견을 고착화하거나 특정 집단을 차별하지 않도록 하는 것입니다.

AI 규제 법안은 책임 소재를 다룰 가능성이 높습니다. AI 시스템이 점점 더 자율화됨에 따라, 오류나 의도하지 않은 결과가 발생하는 경우 책임 소재를 밝히는 것이 필요합니다. 법적 틀로 AI 시스템이 해를 끼치거나 예상 기준을 충족하지 못하는 경우 책임 귀속에 대한 지침을 마련할 필요가 있을 것입니다.

EU의 ‘ 인공지능법(영문자료)’은 AI가 가져올 수 있는 경제 성장과 혁신의 가치를 인정하는 동시에, 안전, 보안, 기본권, 보호 등 사회에 반해 AI가 야기할 수 있는 특징과 우려들을 인정하는 것을 목표로 합니다.

AI의 법적 경계는 지속적으로 확장 및 진화하여, 책임 있는 AI 개발과 배포의 필요성에 대한 세계적인 인식을 반영할 것입니다.

## 트렌드 4: 윤리적 AI – 인공지능을 위한 도덕적 나침반

AI가 삶의 다양한 측면에 스며들면서 윤리적 고려사항은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 윤리적인 AI는 AI 시스템의 개발과 구현에 도덕적 원칙을 주입하기 위한 공동 노력이라고 할 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 다양한 고려 사항이 포함됩니다.

- 공정성
- 투명성
- 책임감
- 편견 완화

AI가 사회 전체에 혜택을 줄 수 있도록 이러한 윤리적 차원을 해결하는 것이 중요하다는 사실을 인식하는 개발자와 조직들이 늘고 있습니다.

윤리적 AI의 한 가지 중요한 측면은 알고리즘 의사 결정의 공정성 입니다. 편향된 훈련 데이터를 통해 종종 의도하지 않게 지속되는 AI 모델의 편향성(영문자료) 으로 인해 사회적 불평등이 강화되고 영속화될 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다. 이에 대응하여 개발자들은 정확할 뿐만 아니라 공정하고 편견 없는 알고리즘을 구현하기 위해 노력하고 있습니다.

투명성(영문자료) 은 윤리적 AI의 또 다른 핵심 기반입니다. 사용자는 특히 금융, 의료, 형사 사법과 같은 응용 분야에서 AI 시스템이 어떻게 의사 결정을 내리는지에 대한 인사이트가 필요합니다. 이로 인해 설명 가능한 AI (XAI) 기술이 두각을 나타내고 있습니다. 이는 개발자가 결과물에 대해 이해할 만한 설명을 제공하는 모델을 만들 수 있도록 합니다.

개발자가 창작물의 성과와 영향에 대해 책임질 수 있도록 책임 메커니즘이 AI 시스템에 통합되고 있습니다. 여기에는 AI 시스템의 행동에 대한 명확한 책임 범위를 설정하고 오류 또는 의도하지 않은 결과를 해결하기 위한 메커니즘을 구현하는 것이 포함됩니다.

윤리적 AI 트렌드는 AI를 둘러싼 윤리적 고려사항이 부차적인 관심사가 아니라 AI 기술의 책임 있는 개발과 구현을 형성하는 필수 주축이라는 인식이 커지고 있음을 반영합니다.

주목해야 할 한 가지 사용 사례가 표절 탐지 분야의 AI 입니다. 현재 학술 분야에서는 책임 소재에 대한 일종의 ‘초토화’ 방식으로 출판된 저작물을 대량으로 검사할 수 있는 범위와 규모를 단독으로 제공함으로써 AI의 역할(그리고 AI의 잠재적 무기화)을 만들어가고 있습니다.

## 트렌드 3: 엣지에서의 AI – 최전방에 인텔리전스 도입

2024년의 세 번째 트렌드인 엣지 AI는 AI 처리 방식의 패러다임 전환을 의미합니다. 지금까지 AI 계산은 중앙화된 데이터센터에서 수행되었지만 엣지 컴퓨팅의 부상으로 인텔리전스는 필요한 곳, 즉 더 큰 데이터 포켓이 생성되는 네트워크 엣지에 더 가깝게 실시간으로 다가가고 있습니다.

엣지 AI는 스마트폰, 사물인터넷 장치, 엣지 서버 등 다양한 장치에 AI 알고리즘을 직접 구현해 지연 시간을 줄이고 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이러한 트렌드는 자율 주행 자동차, 산업 자동화, 의료 기기 등 즉각적인 의사 결정이 중요한 응용 분야에서 특히 중요합니다.

엣지에서 AI가 제공하는 주된 장점 중 하나는 데이터 전송과 조작의 감소입니다. 데이터를 로컬로 처리함으로써, 조직은 중앙화된 서버로 대규모 데이터를 전송해야 하는 필요성을 최소화하여 지연 시간을 줄이고 응답성을 향상할 수 있습니다. 이는 자율 주행차가 1초 단위로 결정을 내리는 경우와 같이 지연이 심각한 결과를 초래할 수 있는 응용 분야에서 특히 중요합니다.

엣지 AI는 개인정보 보호 및 보안을 강화합니다. 데이터 처리가 로컬에서 이루어지기 때문에 민감한 정보를 네트워크를 통해 전송할 필요가 없으므로 데이터 유출 위험이 줄어듭니다. 이는 환자 데이터의 보안이 필수적인 의료 분야에서 특히 중요합니다.

엣지 AI는 단순한 기술적 진보가 아니라 실제 시나리오에 맞게 AI 애플리케이션을 최적화하여 보다 효율적이고 반응성이 뛰어난 AI 생태계를 만드는 전략적 접근 방식입니다.

## 트렌드 2: 증강 AI – 인간의 능력 향상

2024 주요 트렌드 2번은 증강 AI입니다. 증강 AI는 AI가 인간의 역할을 대체한다는 기존 사고의 틀에서 벗어납니다. 이러한 트렌드는 AI를 업무와 일상 생활의 다양한 측면에 원활하게 통합하여 인간의 능력을 향상하는 데 중점을 둡니다.

증강 AI는 인간과 기계의 강점을 모두 활용해 시너지 효과를 창출함으로써 보다 효과적이고 효율적인 결과를 이끌어냅니다. 인간 직원과 함께 일하면서 일상적인 작업을 자동화하고 의사 결정에 필요한 정보와 데이터 기반 인사이트를 제공하는 AI 시스템으로 가능해지는 시나리오입니다.

증강 AI의 한 가지 주요 측면은 인간의 인지를 이해하고 협력하며 보완하는 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 기술은 인간과 AI 시스템 간의 원활한 소통을 가능하게 하여 개인이 AI와 상호 작용하고 AI의 기능을 활용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

의료 등의 분야에서(영문자료) 증강 AI는 진단과 치료 계획에 혁신을 일으키고 있습니다. AI 알고리즘은 의료 데이터를 분석하여 의사에게 의사 결정 프로세스를 향상시킬 수 있는 귀중한 인사이트와 권장 사항을 제공합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 의료 진단의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 의료 전문가가 환자 치료의 더 복잡하고 미묘한 측면에 집중할 수 있도록 합니다.

2024년의 업무 공간은 인간이 AI와 협력하여 더 나은 이야기를 만들어가고, 서로의 장점을 활용하여 전례 없는 수준의 생산성과 혁신을 달성하는 공생 관계가 형성되는 것이 특징입니다.

## 트렌드 1: AI 및 멀티 모달 모델과의 통합 – 기술의 원활한 결합

통합은 AI의 핵심적인 혁신 역량입니다. 이는 AI 기술이 우리의 삶, 비즈니스, 사회의 모든 측면에 매끄럽게 융합되어 있음을 잘 보여줍니다. 개발자가 복잡한 알고리즘을 처음부터 구축하지 않고도 AI 기능을 애플리케이션에 통합할 수 있는 AI 기반 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 가용성이 증가하면서, 이러한 트렌드는 더욱 가속화되고 있습니다.

AI와의 통합은 AI 기능을 기존 시스템 및 프로세스에 통합하여(영문자료) 응집력 있고 상호 연결된 AI 생태계를 만드는 것을 포함합니다. 이러한 트렌드는 개별 애플리케이션과 플랫폼을 넘어 다양한 AI 시스템의 상호운용성을 강조하여 총체적인 잠재력을 극대화하는 데까지 확장되고 있습니다.

AI는 더 이상 독립된 기술이 아닙니다. 이제 고객 관계 관리에서 공급망 최적화에 이르기까지, 비즈니스 프로세스의 모든 곳에 통합되어 있습니다. 이러한 통합을 통해 기업은 데이터에 기반한 의사 결정, 프로세스 자동화 및 예측 분석에 AI의 역량을 활용할 수 있습니다. AI와의 통합은 AI를 기존 시스템에 통합하는 것뿐만 아니라 기술 스택과 하위 솔루션의 모든 측면에서 다양한 AI 간의 협업을 촉진하는 것입니다.

주목해야 할 사용 사례 로, 소비자 측면에서는 생성형 AI를 위한 API 통합을 통해 쿼리와 응답을 리드와 변환으로 전환하는 기술이 본격적으로 활용될 것입니다. 예를 들어 Kayak은 여행 아이디어에 대한 고객의 질문에 답변할 뿐만 아니라 항공편 및 호텔 숙박에 대한 링크도 함께 제공합니다.

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