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2023년 인공지능과 AI 데이터 인사이트 정리
우리는 끊임없이 변화하고, 항상 더 많은 것을 원하고, 항상 다음 큰일이 무엇인지 보고 싶어 하는 사회에 살고 있습니다. 2023년 AI 트렌드와 AI 데이터 방향성에 대한 예측 보고서를 공유드리겠습니다. AI 전문가 수자타 사기라주, 에릭 복트, 젠 콜, 3명이 전하는 2023년 AI 트렌드와 AI 데이터 인사이트를 공유합니다.
1. 생성형 AI의 다양한 활용
2023년 AI 트렌드 중 가장 첫 번째는 생성형 AI 였습니다. 생성형 AI는 우리가 일하는 방식을 바꿀 것입니다. 생성형 AI는 이미 예측하지 못했던 놀라운 예술 작품을 만들면서 전 세계를 강타했습니다. 이 기술은 텍스트로도 확장되며 이를 통해 즉시 기사를 작성할 수 있게 됐습니다.
기업에서 프리젠테이션을 만들 때에도 생성형 AI는 적극적으로 활용될 수 있습니다. 제대로 된 파워포인트를 만드는 데는 기술과 많은 노력이 필요하죠. 파워포인트 제작을 위한 예술성은 많은 사람들이 가지지 못한 특별한 재능이기도 합니다. 모든 사람이 창의력이나 예술적 재능을 갖고 있지 않기에 생성형 AI를 통한 예술 작업은 매우 매력적인 요소가 될 수 있습니다. 생성형 AI의 또 다른 장점은 예산 절약입니다. 내부 프레젠테이션을 위해 영향력 있는 크리에이티브를 커미셔닝하면 비용이 많이 들고 투자 수익이 낮을 수 있습니다. 하지만 생성형 AI를 활용하면 비즈니스 프레젠테이션을 위한 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다.
2. 더 빨라진 속도와 규모
AI 트렌드 두 번째는 비즈니스에서의 속도와 규모의 중요성 향상입니다. 전문가에 따르면 속도와 규모는 2023년 기업들이 주목하는 요소가 될 것입니다. 이에 대해 에펜의 AI 전문가 젠은 "기업은 측정 가능한 효율성을 주도하는 AI 이니셔티브를 우선시할 것"이라고 예측했고 에펜의 최고 제품 책임자인 수자타 사기라주는 다음과 같이 말했습니다. “기업이 AI를 활용하는 동안 경영진은 AI 배포 속도 또는 AI 데이터 품질이라는 두 가지 중 하나에 우선순위를 두는 데 주력해 왔습니다. 이 두 가지가 과거에는 상호 배타적이지 않았기 때문에 기업이 AI 시스템을 구축, 확장, 배포 및 유지 관리하는 방법에 근본적인 문제가 발생했습니다. 그러나 앞으로 기업은 더 이상 품질을 위해 속도를 희생하거나 그 반대의 상황에 처해서는 안 됩니다.”
속도와 규모 모두에 초점을 맞춤으로써 회사는 프로젝트를 효율적으로 완료할 수 있는 강력한 성능의 AI 학습 모델을 통해 결과를 더 빨리 확인할 수 있습니다.
속도와 규모가 함께 작동하지 않는 문제를 피하기 위해 에펜의 사기라주는 다음과 같이 예상했습니다.
“우리는 기업이 그 어느 때보다 더 효율적이고 효과적으로 AI 시스템을 확장하고 품질 데이터를 소싱하는 데 도움이 되는 솔루션을 계속 배포하는 것을 보게 될 것입니다. 인간의 감독과 결합된 기술은 그 과정에서 개선 영역을 찾아내는 데 도움이 되며 속도와 품질을 통합하고 기업이 내년에 AI 문샷 목표를 현실로 만드는 데 도움이 될 것입니다.
하지만 외부 공급업체를 활용하지 않을 경우 막대한 기회를 놓칠 수도 있습니다. 외부 공급업체는 강력한 파트너입니다. 기업이 AI 모델을 직접 생성하고 배포하려고 시도하는 경우도 있습니다. 하지만 이때 데이터가 충분하지 않아 저렴한 소스를 통해 품질이 낮은 데이터를 제공받는 경우가 많습니다. 반면, 기업이 AI 모델과 관련된 대규모 데이터에 액세스할 수 있더라도 빅 데이터 작업은 시간이 오래 걸리고 많은 경험을 필요로 합니다.
이 회사들이 해야 할 일은 고성능 모델을 가능하게 하는 고품질 데이터를 제공할 수 있는 외부 공급업체를 찾는 것입니다. 아웃소싱은 비용을 절감하고 처리 시간을 단축하며 자동화를 강화하고 HITL(Human-In-the-Loop)과 같은 주요 구성 요소에 집중하는 데 도움이 됩니다. 2023년에는 효과적이고 효율적인 확장을 지원하기 위해 AI 수명 주기의 데이터를 아웃소싱하려는 회사들의 움직임이 커질 것입니다.”
3. 개인 정보 보호와 엣지케이스
AI 트렌드 세 번째는, 개인 정보 보호와 엣지 케이스의 중요성 증가입니다. 에펜의 엔터프라이즈 솔루션 부사장, 에릭 복트는 실제 데이터를 처리할 때 개인 정보 보호의 중요성이 계속해서 증가할 것이라고 예측했습니다.
“규제가 시작되고 개인 정보 보호 중요성에 대한 인식이 높아짐에 따라 데이터 수집과 AI 모델 출력 과정에서 사람을 보호해야 한다는 기대가 커질 것입니다. 여기에는 수집되는 AI 데이터는 사람들이 이러한 시스템에 의해 영향을 받는 방식이 모두 포함됩니다. 또한 데이터 편향성에 대한 관심이 높아지면 플랫폼 평가 및 성능 모니터링 솔루션에 대한 수요도 함께 증가할 것입니다."
LLM(Large Language Models)과 같은 범용 모델은 견고한 기능을 제공하므로 실적이 저조한 사용 사례를 채우기 위해 데이터 수집에 대한 수요가 증가할 것입니다. 특히 빈도가 낮은 이벤트의 경우 데이터가 현실적이어야 합니다. 세심하게 타게팅 된 데이터 또는 특별히 생성된 합성 데이터에 대한 수요가 더욱 커질 것입니다.
"엣지케이스에서 조직은 혁신적이고 협소한 AI 사용 사례를 지속적으로 발명하고 실험하고 있으며 그 결과 희귀한 데이터셋 수집에 대한 요청이 증가하고 있습니다. 이러한 모든 사용 사례는 자주 떠오르는 AI 사용 사례를 훨씬 넘어서는 특정 엣지케이스를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.”
합성 데이터는 인위적으로 생성된 데이터셋을 생성하므로 데이터에는 기본적으로 개인 식별 정보(PII)가 없습니다. 또한 합성 데이터는 규모에 맞게 신속하게 데이터를 생성할 수 있으므로 시간이나 안전 제약 없이 엣지케이스 데이터를 생성할 수 있습니다.
4. 자율주행과 AI 데이터
2023 AI 트렌드 마지막은 바로 자율주행과 AI 데이터입니다. 올해, 자동차 운전자와 승객은 원활한 AI 기능에 더욱 의존하게 될 것입니다. 에펜의 AI 데이터 전문가, 젠은 자율주행에 대한 신뢰가 계속 성장할 것이라고 예측했습니다. "오늘날 많은 사람들은 자율주행 시스템의 비효율성에 대해 불만을 갖고 있는 경우가 종종 있습니다. 하지만 자율주행 기술이 더 좋아질수록 더 많은 사람들이 자율주행 시스템을 좋아하고 찾기 시작할 것으로 기대합니다."
에펜의 사기라주는 자율주행에서 안전과 전반적인 소비자 경험이 향상될 것이라고 예측했습니다.
“2023년에는 AI가 자율주행차의 안전운전 기술에 큰 진전을 이룰 것입니다. 유럽연합(EU)은 2022년 6월에 일반 안전 규정(General Safety Regulation)을 시작하여 주의 산만 운전자 보호, 차선 유지 시스템, 고급 비상 제동 및 보행자 충돌 경고와 같은 안전 기술을 새로운 차량 유형에 표준으로 포함하도록 의무화했습니다. EU는 2038년까지 25,000명의 생명을 구하고 140,000명의 심각한 부상을 피할 것으로 예상합니다.
자율주행의 혁신은 안전에만 국한되지는 않을 것입니다. 자동차 산업에서 AI에 대한 중요성이 증가함에 따라 AI가 차량 내부의 소비자 경험을 개선할 것입니다. 많은 자동차 제조업체는 이미 AI를 사용하여 차량 내 음성 지원 및 주차 공간에서 차량을 호출할 수 있는 테슬라의 자동 조종 장치와 같은 기능을 만들고 있습니다. 내년에는 자동 조정 시트, 자동 태양광 보호 및 보다 개인화된 인포테인먼트 시스템과 같은 편안함을 위한 객실 내 경험이 개선될 것입니다.”
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