AI 역사와 패러다임의 변화(2)
미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것이다
“The best way to predict the future is to invent it.” Alan Kay
미래를 예측하는 최선의 방법은 미래를 창조하는 것이다.
이 말이 기술 세계에서 가장 좋아하는 격언이라고 한다.
생성형 AI는 미래를 창조해 가고 있기에 이것을 두고 하는 말이 아닌가 싶다.
생성형 AI는 우리에게 어떤 형태의 변화를 가져다줄까?
인공지능은 두말할 것 없이 4차 산업 혁명의 중심적 역할을 하고 있으며,
생성형 AI도 알게 모르게 엄청난 속도로 우리들의 주변에 스며들어 오고 있다.
파레토 법칙은 20대 80 법칙으로, ‘전체의 일부가 대부분의 결과를 만들어 낸다’
‘1%가 미국을 먹여 살린다’는 1대 99 론도 있다.
확실한 것은, 그것이 우리의 현재와 미래 생활 및 산업 전반에 변화를 일으켜
효율성과 부가가치를 더해갈 것이라는 것이다.
종래 인공지능은 생산성 향상과 운영의 효율화에 방점
2010년대부터 개발되기 시작한 머신러닝에 이어, 트랜스포머를 통한 딥러닝의 고도화, 비지도 학습과 대규모 사전 학습(Pre Trained) 개발로 이어지면서 텍스트와 이미지 등을 생성하는 능력에서 패러다임의 변화가 일어나기 시작했다.
생성형 AI는 마케팅, 홍보, 금융, 교육 등 다양한 산업으로 확대 적용되고 있었다.
2022년 11월 OpenAI가 GPT-3.5 기반의 ChatGPT 발표로 전환점
초거대 시스템에서 작은 규모 생성형 모델의 가능성을 열었고, 대화형 모델로 발전하면서 혁신이 일어나기 시작했다. 소규모인 ChatGPT를 중심으로 API들이 기능을 보완하기 시작하면서 새로운 거대한 생태계가 형성되고 있다.
규칙 기반의 시스템에서 창의적이고 상황에 맞는 콘텐츠를 생성할 수 있는 정교한 모델로 발전하면서 창작의 영역을 지원하는 시스템으로 진화되고 있다.
생성형 AI 활성화 가속으로 생태계(Value Chain)도 체계화
1. 가장 하단부 컴퓨터 하드웨어 (GPU로 구성된 대규모 클러스터)
2. 클라우드 플랫폼 (대규모 AI모델 구축, 조정, 실행 작업은 클라우드에서 수행)
3. 파운데이션 모델 (대규모 딥러닝 모델, LLM, 특정 유형의 콘텐츠 생성을 위한)
4. 모델 허브와 MLOps (파운데이션 모델 작업 저장, 액세스 할 장소 필요)
5. 애플리케이션 (파운데이션 모델에 기반한 Text, 이미지, 동영상 등 특정 작업 수행)
6. 생성형 AI 활용 서비스의 순으로 단계별 전문화 혹은 통합하여
메인 사업과 파생 사업으로 생태계를 형성 중에 있다.
일상과 산업분야에 스며든 생성형 AI의 활용 사례
1. 콘텐츠 생성 : 소설, 음악, 예술 작품 등 창작적인 분야에서 창작을 보조
2. 번역 : 인공 지능 기반의 다양한 언어 입력과 번역을 자동으로 처리
3. 기계 번역 : 인공 지능 기술을 이용하여 다국어 의사소통
4. 검색 엔진 : 문서 및 웹 페이지 자동 분석과 키워드 검색 등
5. 추천 서비스 : 검색 쿼리를 처리하여 검색 결과를 추천하고 순위도 제공
6. 맞춤형 상품 추천 : 사용자의 검색 기록, 구매 내역 등 분석 기반 추천
7. 고객지원 : 개인 맞춤형으로 더욱 친절한 상담과 문의 대응, 신뢰 구축
8. 마케팅 : 광고문구나 SNS 마케팅, 고품질 이미지 및 비디오 생성 서비스
9. 자동요약 서비스 : 긴 문서 요약과 보고서 분석 서비스
10. 문장 생성 : 간단한 입력만으로 긴 문서를 자동 생성해 주는 서비스
11. 보고서, 뉴스레터 : 주기적 업계동향 보고서 작성과 뉴스레터 발행
12. 영상 인식 서비스 : 이미지나 동영상에 포함된 정보를 이해하고 처리
13. 금융 : 금융 상품 추천, 금융 정보 분석, 금융 데이터 예측 등
14. 의료진단 서비스 : 자연어 처리기술 개발로 인공지능 기반 의사소통과 진단
15. 온라인 교육 : 맞춤형 교육 콘텐츠 제공, 진도 및 수준에 따른 개인화된 학습
16. 제조 :제품설계 개선, 불량률 감소 등 제조공정 최적화로 생산성, 효율성 향상
17. 자율주행 차량 및 운송분야 : 센서 데이터 기반으로 예측 및 결정하는데 활용
18. 보안 분야 : 이상 행위 감지, 위험 예측, 해킹 방어 등 사이버 보안 강화
19. 개발 : 코딩, 소프트웨어 개발은 물론 디버그 및 테스트 코드 완성까지 지원
20. 환경 : 탄소 배출을 모니터링하고 지속 가능성 전략을 지원
21. 재무분석 : 시장 데이터를 조사, 제공된 정보를 기반으로 재무분석 및 제안
22. 농업 : 예측분석, 육성환경 모니터링, 프로세스 자동화 등 정밀농업 구현
이외에도 다양한 서비스가 있으면, 신규 서비스가 지속적으로 출현하고 있다.
생성형 AI의 가치 창출 (맥킨지 The economic potential of generative AI)
16개 비즈니스 기능에서 63개 사용 사례를 분석한 결과,
생성형 AI는 생산성(비용 절감 포함)에 대한 영향으로 세계 경제에 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러(2021년 영국의 GDP는 3.1조 달러) 규모의 가치를 창출할 수 있다고 추정. 이는 모든 인공지능의 영향력을 15%~40%까지 증가시키는 것이며, 그 외 다른 기능까지 생성형 AI를 적용할 경우 약 두 배로 증가할 것으로 예상.
특히, 판매/마케팅, 고객 운영, 소프트웨어 개발, 연구/개발의 네 개의 기능은
생성형 AI 사용 사례가 제공할 수 있는 총가치의 75%를 차지하며,
해당 기능의 역할을 변화시키고 성능을 향상할 것으로 예측했다.
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights
생성형 AI 중심의 디지털화는 신산업 창출의 기회 (SPRi 이슈리포트 IS-161)
선도기업들은 AI산업 생태계 주도권 확보를 위해 AI전용 반도체,
AI기반모델, 다양한 AI 서비스에 이르는 AI 가치사슬 수직 통합화 추세에 있으며
MS, 구글, 네이버 등 기존 선도기업들은 자사의 다양한 SW에 생성 AI를 결합해
이용자에게 더욱 지능화되어 편리한 서비스를 제공함으로써
부가 서비스 제공과 함께 기존 고객에 대한 고착화(lock-in) 전략을 추진 중
하지만, 글로벌 빅테크가 선도적으로 생성 AI 기반 사업을 확장하는 상황에서
국내 기업의 글로벌 경쟁력 확보가 중요한 과제로 부상하고 있다고 우려
AI반도체(엔비디아), AI모델(구글, MS, OpenAI, 앤트로픽 AI 등),
AI서비스(OpenAI)등 글로벌 빅테크 기업이 주도권을 쥐고 있는 상황
https://spri.kr/posts/view/23608?code=data_all
개인과 기업 모두에게 생존에 필요한 생성형 AI로 자리매김 중
“생성형 AI 분야에서 10년에 일어날 일이 1주일 사이에 일어났다”
올해 3월 14일 GPT-4 발표를 전후하여 일어난 일들을 국내 어느 AI기업 대표가 상징적으로 표현한 말이다. 너무 빠른 변화에 놀라움의 표시일 수도 있다.
ChatGPT를 포함한 생성형 AI는 단순 노동의 대체가 아닌, 지적 활동에 기반한 창의영역으로 역할이 확장되고 있다.
생산성과 효율도 수치로 입증되고 있다.
1인 혹은 소수 인원으로 신사업 도전도 가능하다.
프로그램 사용법만 배우면 전문가의 도움 없이도 Text, 이미지, 동영상, 음악 등을 생성하고 Mix 할 수 있어 창의적인 활동이나 업무도 할 수 있다.
첫 회 글에서 언급한 "AI will not replace you. A person using AI will."
‘AI는 사람을 대체하지 않지만, AI를 사용하는 사람이 그럴 것이다’라는
Santiago의 글이 다시 생각난다. 새겨 보아야 할 대목이다.
