인공 지능이란 무엇입니까?
AI(인공 지능)는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 머신을 만드는 데 초점을 맞추는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이는 학습, 추론, 이해, 적응을 통해 이루어집니다. AI는 수년 동안 사용되어 왔지만, 온라인 검색의 추천 엔진이나 이미지 또는 비디오에서 개체를 식별하고 반응하는 데 사용되는 컴퓨터 비전과 같이 특정적이며 종종 좁은 영역의 응용 프로그램으로 사용되는 경우가 많았습니다.
AI는 머신 러닝이라는 프로세스에서 의사결정을 내리기 위해 명령과 로직 패턴을 따르는 복잡한 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 작동합니다. 딥 러닝이라는 방식도 있는데, AI가 스스로 패턴을 인식하고 학습하여 궁극적으로 더 정교한 결정을 내릴 수 있도록 뉴럴 네트워크(인간의 뇌와 유사)에 배열된 여러 계층의 머신 러닝 프로세스를 사용하는 기술입니다.
좁은 AI와 범용 AI
대규모 언어 모델(LLM)과 ChatGPT와 같은 생성형 AI(genAI) 도구가 출시되면서 AI는 일상생활에서 더욱 보편화되고 유용해졌습니다. 이로 인해 미래 사용 사례를 예측하는 새로운 AI 카테고리도 등장했습니다:
- 좁은 AI 또는 약한 AI: 이 유형의 AI는 얼굴 인식, 자동차 운전과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계됩니다. 대부분의 현재 AI 응용 프로그램은 이 카테고리에 속합니다.
- 범용 AI 또는 강한 AI: 이 유형의 AI는 더 넓은 인지 능력을 사용하여 인간이 할 수 있는 모든 추론 작업을 수행하도록 설계됩니다. 범용 AI는 아직 존재하지 않지만, AI 연구의 장기적인 목표로 여겨지고 있습니다.
인공 지능의 이점
AI는 모든 산업에서 최종 사용자 및 기업에 수많은 이점을 제공합니다. 사용 사례에 따라 AI는 패턴을 식별하여 이벤트를 예측하고, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 워크플로를 조정하여 프로젝트 또는 개인의 개별 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 AI는 리소스 관리를 모니터링하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. NLP(자연어 처리)와 같은 발전을 통해 AI는 사용자에게 개인화된 상호 작용을 제공하는 챗봇과 인터페이스를 지원하여 정보 접근성을 높일 수 있게 되었습니다. AI는 사람과 조직이 일하고 의사결정을 내리고 창의성을 표현하는 방식에 혁신적인 영향을 미칠 수 있습니다.
인공 지능의 작동 방식
AI 기술의 핵심은 AI 모델이라고 하는 머신 러닝 및 딥 러닝 프로세스가 최소한의 인간 개입으로 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 의사결정을 내릴 수 있는 능력에 있습니다. 기술적인 측면에서 AI 모델은 정교한 알고리즘과 뉴럴 네트워크를 통해 작동합니다. 이를 통해 머신은 데이터를 처리하고 학습하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 모델은 기본적으로 데이터 과학자와 AI 개발자가 코딩하고 전처리된 데이터를 사용하여 훈련시키는 소프트웨어입니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크는 머신 러닝 및 딥 러닝 AI 모델을 효율적으로 설계, 훈련, 배포하는 데 필요한 도구, 라이브러리, 플랫폼을 제공하므로 AI 개발에 중요한 역할을 합니다.
AI 개발 워크플로
AI 개발 워크플로는 세 가지 주요 단계로 구성됩니다. 첫 번째는 데이터 전처리 단계로, 분석될 데이터를 정제하고 형식을 지정합니다. 다음은 AI 모델링으로, 모델을 구축하기 위해 알고리즘과 프레임워크를 선택하고 모델이 전처리된 데이터를 학습하는 단계입니다. 마지막으로는, 새로운 데이터를 기반으로 예측을 생성하거나 의사결정을 내리도록 훈련된 모델을 배포하고 추론에 사용하여 실제 적용성을 입증합니다. 처음부터 끝까지 이 전체 프로세스를 흔히 AI 파이프라인이라고 부릅니다.
LLM 및 genAI의 규모
LLM에 대한 관심이 뜨거우므로, 사람들은 LLM이 기존 AI 배포와 어떻게 차별화되는지 궁금해할 수 있습니다. LLM은 규모와 복잡성 면에서 일반적인 딥 러닝 AI 모델과 다릅니다. LLM은 트랜스포머라는 광범위한 뉴럴 네트워크를 사용하여 언어의 뉘앙스를 이해하고 다양한 출처의 방대한 텍스트 데이터를 학습합니다. 이것이 바로 LLM 그리고 ChatGPT와 같은 도구가 사람처럼 창의적인 텍스트를 효과적으로 생성하고 다양한 구문, 스타일, 맥락을 처리할 수 있는 이유입니다. 이에 비해 딥 러닝 AI 모델은 일반적으로 이미지 인식이나 간단한 언어 번역과 같은 특정 작업에만 초점을 맞춥니다.
인공 지능의 사용 방식
AI는 적응성 그리고 아직 구상되지 않은 응용 분야에 대한 잠재력 덕분에 여러 산업에서 디지털 혁신의 기본 요소로 자리매김하고 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 예시입니다:
- 자동차 분야에서의 AI: AI는 컴퓨터 비전을 사용하여 운전자 및 탑승객을 모니터링하고 차량에 genAI 어시스턴트와 AI 지원 게이밍을 제공하여 무인 차량의 현실화를 지원하고 있습니다.
- 뱅킹 분야에서의 AI, 금융 서비스 분야에서의 AI: AI 챗봇은 고객과의 상호 작용을 개인화하고 있으며, 백엔드에서는 AI가 사기 탐지 및 방지, 위험 평가 자동화를 지원하고 알고리즘 주식 거래를 촉진하고 있습니다.
- 제조 분야에서의 AI: AI는 공장 및 창고 현장에서의 로봇 공학을 촉진하고, 디지털 트윈으로 상황 인식을 자동화하며, 예측 유지관리로 가동 중단 시간 감소를 지원하고, 자동 결함 감지로 생산량을 높이도록 돕습니다.
- 지속 가능성 분야에서의 AI, 에너지 분야에서의 AI: AI는 스마트 그리드를 개선하여 재생 에너지를 효율적으로 통합하고, 송전선과 같은 에너지 인프라의 예측 유지관리를 지원하며, 건물의 에너지 사용을 최적화하도록 돕고, 기후 변화에 대응을 지원할 수 있도록 환경 및 배출량 데이터를 분석합니다.
인공 지능의 과제
AI 인프라를 구축하고 이러한 시스템을 개발 및 유지할 숙련된 전문가를 고용하는 데 드는 높은 초기 비용 등 AI 배포에는 몇 가지 진입 장벽이 있습니다. 또한 비즈니스 리더들은 AI 기술을 기존 워크플로에 통합하는 데 시간이 많이 소요되고 혼란이 야기될 수 있을 뿐만 아니라 최상의 결과를 얻기 위해서는 AI 모델의 지속적인 모니터링, 분석, 개선이 필요하다는 사실을 발견하게 될 수 있습니다. 이에 더해 조직은 AI를 사용하여 의사결정을 내릴 때 AI 모델의 잠재적 편향을 완화하기 위해 선제적으로 대응해야 합니다.
다행히도, 조직이 하이브리드 클라우드 리소스를 사용하는 것 외에도 AI 프로세스를 위해 기존 IT 인프라를 활용하여 초기 비용을 상쇄할 수 있는 방법이 있을 수 있습니다. 점진적인 구현 및 파일럿 프로그램은 본격적인 도입에 앞서 AI로 쉽게 전환하는 데 도움이 될 수 있으며, 지속적으로 AI 모델을 개선함으로써 시간이 지남에 따라 더욱 효율적인 AI를 구현할 수 있습니다. 조직은 AI 모델의 편향을 완화하는 데 도움이 되도록 데이터 및 추론 결과를 정기적으로 감사하여 투명성을 강화하고, 다양한 훈련 데이터세트를 사용하고, AI 시스템을 설계하고 개발하는 팀 내에서 다양성과 형평성을 촉진할 수 있습니다.
인공 지능의 미래
AI는 빠르게 진화하며 잠재력이 가득한 미래를 시사하는 놀라운 진보를 보여주고 있습니다. 이미 확고하게 자리 잡은 머신 러닝 및 딥 러닝 분야의 발전과 LLM의 독창성을 결합하면, 잠재적으로 산업을 재편하고 효율성을 강화하고 새로운 창의성의 영역을 개척할 수 있습니다. 투명하고 공정하며 책임 있는 AI를 추구하면 AI가 사회에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 대한 경각심을 키우고 커뮤니티를 지속적으로 향상하는 AI 발전을 도모하는 데 도움이 될 수 있습니다.
개념적으로, 미래의 AI는 오늘날의 컴퓨팅 인프라 및 뉴럴 네트워크를 사용할 때 가능한 수준을 훨씬 뛰어넘는 고유 능력을 보유할 수 있습니다. 이러한 가능성에는 인간과 같은 인지 능력을 완전히 실현하는 범용 AI 그리고 마음 이론(다른 존재의 감정, 신념, 의도를 이해하고 해석하는 능력을 의미)을 실현하는 AI가 포함됩니다. 마음 이론 AI는 대화 시 현재 사용자가 상호 작용하는 맞춤형 챗봇에 비해 훨씬 더 뛰어난 공감 능력을 발휘할 수 있습니다. 마지막으로, 자기 인식 AI는 자신의 존재를 이해할 수 있는 시스템을 말하는데, 현재로서는 이론과 공상과학 소설의 수준에 머물러 있습니다.