‘2024년에 주목해야 할 3가지 AI 트렌드’
Microsoft가 공식 블로그를 통해 소개한 ‘2024년에 주목해야 할 3가지 AI 트렌드’에 대한 구체적인 실행 방안과 문제점, 향후 방안을 칼럼 형태로 정리한 것입니다. 각 트렌드를 따라 실행 방안과 문제점, 그리고 향후 방안을 살펴보겠습니다.
- 소형언어모델(sLM)
실행 방안
온디바이스 솔루션 개발: sLM을 활용하여 스마트폰, 스마트워치 등 다양한 기기에서 오프라인으로도 작동 가능한 언어 처리 애플리케이션을 개발합니다.
에너지 효율적 모델 연구: sLM의 성능을 최적화하여 에너지 소비를 최소화하는 동시에 처리 능력을 극대화하는 연구를 진행합니다.
사용자 맞춤형 AI 서비스: 사용자의 데이터를 기반으로 개인화된 AI 서비스를 제공하여, 사용자 경험을 향상시킵니다.
문제점
성능 제한: sLM은 크기가 작기 때문에 대형언어모델(LLM)에 비해 성능이 제한될 수 있습니다.
데이터 보안 및 개인정보: 온디바이스 AI 사용 시 사용자의 데이터 보안과 개인정보 보호가 중요한 이슈로 부상합니다.
기술 접근성: 모든 사용자가 고성능의 기기를 소유하지 않아, sLM의 혜택을 동등하게 누리지 못할 수 있습니다.
향후 방안
모델 압축 기술 발전: 모델의 크기와 필요한 계산량을 줄이면서도 성능은 유지하거나 향상시킬 수 있는 기술을 개발합니다.
보안 프로토콜 강화: 온디바이스 AI의 보안을 강화하고, 사용자의 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 프로토콜을 개발합니다.
기술 교육 및 보급: AI 기술의 이해와 접근성을 높이기 위한 교육 프로그램과 저렴한 기술 보급을 확대합니다.
- 멀티모달 AI
실행 방안
통합 플랫폼 개발: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 통합 AI 플랫폼을 개발합니다.
상호작용 강화: 사용자와 AI 간의 상호작용을 자연스럽게 만들어, 사용자 경험을 향상시키는 기술을 연구합니다.
접근성 향상: 장애가 있는 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록, 보조 기술을 통합한 멀티모달 AI 서비스를 개발합니다.
문제점
데이터 통합의 어려움: 다양한 형태의 데이터를 효과적으로 통합하고 처리하는 것은 기술적으로 도전적입니다.
컨텍스트 이해: 멀티모달 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 정확한 컨텍스트를 이해하는 데 어려움이 있습니다.
개인정보 보호: 다양한 형태의 데이터를 수집하고 처리함에 따라 개인정보 보호와 데이터 보안이 중요한 이슈로 부각됩니다.
향후 방안
고급 데이터 통합 기술 개발: 다양한 데이터 형식을 효율적으로 통합하고 처리할 수 있는 기술을 발전시킵니다.
컨텍스트 인식 AI 개발: 다양한 데이터 소스에서 의미 있는 정보를 추출하고 정확한 컨텍스트를 이해할 수 있는 AI 기술을 개발합니다.
데이터 보안 및 프라이버시 강화: 사용자의 데이터 보호를 위한 강화된 보안 프로토콜과 개인정보 보호 기술을 개발하고 적용합니다.
- AI 융합 기술(AI+X)
실행 방안
산업별 맞춤형 AI 솔루션 개발: AI를 기후변화, 에너지, 질병, 식량 등 다양한 글로벌 문제 해결에 적용하기 위한 산업별 맞춤형 솔루션을 개발합니다.
AI 기반 연구 가속화: AI를 활용하여 신물질 개발, 신약 개발 등의 연구를 가속화하고, 연구 개발 비용 및 시간을 단축합니다.
협업 및 파트너십 증진: 다양한 산업 분야와의 협업 및 파트너십을 통해 AI 기술의 융합을 촉진하고, 새로운 기회를 창출합니다.
문제점
기술 적용의 복잡성: 다양한 분야에 AI를 적용하는 과정에서 발생하는 기술적, 윤리적 복잡성이 문제가 될 수 있습니다.
윤리적 및 사회적 영향: AI의 결정이 인간의 생활과 글로벌 문제에 미치는 영향을 고려해야 하며, 이에 따른 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.
기술 접근성 및 교육: AI 기술의 고급화에 따른 전문 지식 요구가 높아지며, 이를 위한 교육과 기술의 보급이 필요합니다.
향후 방안
윤리적 AI 개발 가이드라인 수립: AI 기술 개발 및 적용 과정에서 윤리적 가이드라인을 수립하고 준수합니다.
다학제 간 협력 증진: 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 협력 체계를 구축하여, AI 기술의 윤리적 적용과 사회적 영향을 평가합니다.
AI 교육 및 리터러시 프로그램 개발: AI 기술과 관련된 지식과 기술을 널리 보급하기 위한 교육 프로그램과 리터러시 프로그램을 개발하고 실행합니다.
이러한 구체적 실행 방안, 문제점, 그리고 향후 방안은 Microsoft가 제시한 2024년의 AI 트렌드에 대응하여 기업, 연구소, 정부 기관 등이 고려해야 할 중요한 요소들을 담고 있습니다. AI 기술의 급속한 발전과 적용 범위 확대는 사회 전반에 걸쳐 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 이와 동시에 발생할 수 있는 다양한 문제점에 대한 선제적 대응과 윤리적 고려도 필수적입니다.
통합적 접근 방식의 중요성
AI 기술의 발전과 적용은 기술적인 측면뿐만 아니라 윤리적, 사회적, 법적 측면에서도 통합적인 접근 방식을 필요로 합니다. 기술의 발전 속도에 맞추어 관련 법률, 정책, 규제의 개발이 필요하며, 이러한 과정에서 다양한 이해관계자의 목소리를 듣고 반영하는 것이 중요합니다.
지속 가능한 AI 개발
AI 기술이 지속 가능한 방식으로 발전하고 사회에 긍정적인 영향을 미치려면, 기술 개발 초기 단계부터 환경적 영향, 사회적 영향을 고려하는 것이 필수적입니다. AI 기술의 에너지 소비, 데이터 사용의 효율성, 기술 접근성 등은 지속 가능한 AI 개발의 중요한 요소로 작용합니다.
향후 전망
AI 기술의 미래는 매우 밝으며, 그 가능성은 무궁무진합니다. 그러나 이러한 기술의 긍정적인 효과를 극대화하고 부정적인 영향을 최소화하기 위해서는 지속적인 연구, 협력, 그리고 윤리적 고민이 필요합니다. 기술이 인류의 복지와 지속 가능한 발전을 위해 사용되도록 하는 것이 중요한 목표가 되어야 합니다.
AI 기술의 발전은 인류에게 많은 기회를 제공하지만, 동시에 우리 사회가 직면할 수 있는 도전과제에 대한 성찰적인 접근이 요구됩니다. 이를 위해 전 세계적인 협력과 투명한 기술 개발 과정, 그리고 모든 사람이 기술의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 포괄적인 정책이 필수적으로 따라와야 할 것입니다.
*AI 기술의 윤리적 사용을 보장하기 위해 기업과 정부는 어떤 조치를 취해야 할까요?
기업과 정부는 AI 기술의 윤리적 사용을 보장하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다:
윤리 가이드라인 및 표준 개발: AI 기술 개발 및 사용과 관련된 윤리 가이드라인과 표준을 개발하고, 이를 준수하도록 합니다. 이러한 가이드라인은 투명성, 공정성, 프라이버시 보호, 책임성을 포함해야 합니다.
독립적 감독 기구 설립: AI 기술의 개발과 사용을 감독하는 독립적인 기구를 설립하여, 윤리적 가이드라인의 준수 여부를 모니터링하고 평가합니다.
교육 및 인식 제고: 기업과 정부는 AI 윤리에 대한 교육 프로그램을 제공하여 개발자, 사용자, 그리고 일반 대중의 인식을 제고해야 합니다.
영향 평가 수행: 새로운 AI 기술이나 서비스를 출시하기 전에 사회적, 윤리적 영향 평가를 수행하여, 부정적인 영향을 미리 식별하고 완화합니다.
다양성과 포용성 증진: AI 기술 개발 과정에 다양한 배경을 가진 사람들을 포함시켜, 편향성을 줄이고 포용성을 증진합니다.
*지속 가능한 AI 개발을 위해 기술 커뮤니티는 어떤 연구 방향을 모색해야 할까요?
지속 가능한 AI 개발을 위한 연구 방향은 다음과 같습니다:
에너지 효율적인 AI 모델 개발: AI 모델의 에너지 소비를 줄이는 기술 개발에 초점을 맞춥니다. 이는 환경에 미치는 영향을 줄이고 지속 가능한 발전을 지원합니다.
AI 기술의 접근성 향상: 모든 사람이 AI 기술의 혜택을 누릴 수 있도록, 저렴하고 접근성이 높은 AI 솔루션 개발에 주력합니다.
AI 윤리 및 사회적 영향 연구: AI 기술의 윤리적, 사회적 영향을 연구하고, 이를 바탕으로 보다 책임감 있는 기술 개발 방향을 모색합니다.
개방형 AI 연구와 협업 증진: 연구 결과와 데이터를 공유하는 개방형 AI 연구 문화를 장려하여, 지식의 누적과 협업을 증진합니다.
- AI 기술의 미래 발전에서 가장 큰 장애물은 무엇이며, 이를 극복하기 위한 방법은 무엇일까요?
AI 기술의 미래 발전에서 가장 큰 장애물은 다음과 같습니다:
데이터 및 알고리즘의 편향성: AI 알고리즘은 학습 데이터에 내재된 편향을 반영할 수 있으며, 이로 인해 부정적인 사회적 영향을 미칠 수 있습니다.
편향성은 AI 시스템의 공정성과 정확성을 저해하며, 특정 그룹에 대한 차별을 야기할 수 있습니다.
극복 방안
다양한 데이터 세트 사용: 더 다양하고 포괄적인 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련시켜, 데이터의 편향을 최소화합니다.
편향 감지 및 수정 알고리즘 개발: AI 시스템에서 편향을 자동으로 감지하고 수정할 수 있는 알고리즘을 개발하여 적용합니다.
다양성과 포용성 강화: AI 개발 과정에 다양한 배경을 가진 사람들을 참여시켜, 다양한 관점을 반영하고 편향성을 줄입니다.
기술적 복잡성 및 관리의 어려움: AI 기술, 특히 딥러닝과 같은 고급 기술은 복잡하며, 이를 효과적으로 관리하고 유지하는 데는 상당한 노력과 자원이 필요합니다.
극복 방안
교육 및 훈련 프로그램 확대: AI 기술의 이해와 관리 능력을 향상시키기 위해 교육 및 훈련 프로그램을 확대합니다.
자동화 도구 및 플랫폼 개발: AI 시스템의 관리와 유지를 자동화하고 간소화할 수 있는 도구와 플랫폼을 개발합니다.
규제 및 정책의 불확실성: AI 기술의 급속한 발전에 비해 규제와 정책은 종종 뒤처져 있으며, 이로 인한 불확실성은 기업과 연구자들에게 도전이 됩니다.
극복 방안
적극적인 대화와 협력: 기업, 정부, 학계, 그리고 시민 사회의 이해관계자들 사이의 적극적인 대화와 협력을 통해, 현실적이고 효과적인 규제와 정책을 개발합니다.
유연한 정책 프레임워크 개발: 기술 발전의 속도와 혁신을 저해하지 않으면서도 사회적 가치와 안전을 보장할 수 있는 유연한 정책 프레임워크를 개발합니다.
AI 기술의 미래 발전은 이러한 장애물을 극복하고, 기술의 긍정적인 잠재력을 최대한 활용하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 이를 위해 기술 개발자, 사용자, 정책 입안자, 그리고 사회 전반의 협력과 대화가 중요합니다. AI 기술이 인간 중심의 가치를 지향하고, 모두에게 혜택을 가져다주는 방향으로 발전할 수 있도록 노력해야 할 것입니다.
#한국열린사이버대학교 인공지능융합연구소장
#세계메타버스AI연맹
이사장 이현우 교수