산업은 전문화된 AI 모델로 전환하며, GPU, TPU 등 하드웨어 가속기가 효율성을 높이고 있습니다. CPU의 범용성은 복잡성과 에너지 소비를 유발해 전문 엔진의 필요성을 증가시켰습니다. LLM은 효율성을 위해 간단한 모델을 배치하는 방향으로 발전할 것입니다.
EU AI 법안이 통과되며 고위험 AI 모델의 투명성 및 엄격한 규제가 요구된다. 그러나 최종 승인까지 시간과 논의가 필요하다. 기업 미스트랄은 규제에 반대하며 큰 성공을 거두었고, AI 규제의 필요성이 강조되고 있다.
2024년 AI 기반 약물 발견이 큰 성장을 예고하며, JP Morgan Healthcare Conference에서 Google DeepMind의 자회사 이소모픽 랩스가 Eli Lilly 및 Novartis와의 파트너십을 발표했습니다. Recursion과 Nvidia도 협력 중이며, 다양한 기업들이 AI 기술을 활용한 약물 개발에 나서고 있습니다.
2024년 AI 발전은 산업에 혁신을 가져올 것으로 기대되며, AI 에이전트의 부상과 사용자 기대치의 상승이 중요한 요소로 부각된다. 그러나 AI의 오남용과 허위 정보 확산이 우려되며, 이러한 도전에도 불구하고 인류는 긍정적인 방향으로 나아갈 것으로 보인다.
분산된 팀들은 하이브리드 근무 환경에서 생산성과 참여를 저해하는 도전에 직면하고 있습니다. UCaaS는 이러한 문제를 해결하며, 소통을 간소화하고 협업을 향상시켜 운영 효율성을 높입니다. 이 솔루션은 직원의 유연한 근무 스타일을 지원하고 IT 관리 부담을 경감합니다.
2024년, Z세대는 전 세계 기술 소비자의 25%를 차지하며, CES 2024에서 기술 트렌드를 주도할 것으로 예상됩니다. AI, 로봇 기술 발전과 지속 가능성이 주요 화두로 강조되었고, 접근성 높은 기술 디자인도 중요하게 다뤄졌습니다.
미국 AI 정책 전문가들은 효과적인 알트루이즘(EA)의 중요성을 강조하며, AI 모델 보안과 관련된 최근 백악관 행정명령과 EA의 연결에 주목하고 있습니다. RAND 연구자들은 EA와의 간섭으로 모델 보안 강화에 기여하고 있으며, EA의 영향력이 정책에 미치는 잠재적 효과에 대한 우려가 제기되고 있습니다.
생성 AI는 신원 사기를 증가시키며, 2023년 2분기 동안 미국에서 조직적 신원 사기가 44% 증가했다. AI는 깊이있는 변조, 딥페이크 및 합성 ID로 사기를 조작하고 있으며, 조직들은 다층 탐지 전략과 AI 기반 시스템을 통해 대응해야 한다. 고객 신뢰 유지가 핵심이다.
인공지능의 발전은 데이터 분석의 효율성을 저해하는 여러 도전에 직면해 있습니다. 전문가들은 GPU의 힘을 활용해 분석 속도를 높이고, 데이터 기반 의사결정을 개선하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이로 인해 과거보다 빠른 분석 결과와 기회가 열릴 것입니다.
기업의 단절된 KYC 운영은 비효율성과 규제 리스크를 증가시키며, 다양한 부서 간 정보 흐름의 어려움과 구형 시스템 문제를 초래합니다. AI 기반 플랫폼 통합은 KYC 프로세스를 혁신하고 효율성을 개선하여 규정 준수를 강화할 수 있습니다.
2023년은 생성 AI와 데이터 관리의 중요성이 부각된 해로, 2024년에는 벡터 데이터베이스 및 데이터 자동화의 필요성이 강조될 것으로 예상된다. 기업들은 실시간 분석과 AI 접근성을 통해 효율성을 높이고, 최고 데이터 책임자의 역할이 중요해질 것이다.
IT 리더들은 생성 AI를 핵심 비즈니스 기능에 활용하고 있으며, 이는 다양한 환경 및 사회적 이니셔티브에도 기여하고 있습니다. 그러나 개인 정보 보호 및 법적 준수와 관련된 고유한 보안 위험이 증가하고 있습니다. 조직은 위험 관리와 사용자 신뢰 구축을 위해 '제로 트러스트' 접근 방식을 채택해야 합니다.
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