2023년은 AI에게 획기적인 해로, 주로 대규모 언어 모델(LLM)과 그 챗봇 응용 프로그램의 급격한 발전으로 특징지어졌습니다. 이와 함께 이미지, 비디오, 음성 생성 기술에서도 상당한 진전이 있었습니다. 이러한 디지털 기술의 융합은 새로운 사용 사례와 비즈니스 모델을 탄생시켰고, 디지털 휴먼이 인물 및 뉴스 진행자로서 자리 잡으며 인간 역할을 점차 대체하고 있습니다.
AI의 일상 업무 통합
2023년은 많은 사람들이 AI를 일상 업무에 의도적으로 통합하기 시작한 중요한 순간이었습니다. 이러한 혁신은 친근한 가정용 로봇에서 인공지능 일반화(AGI) 가능성에 이르기까지 대담한 예측을 촉발했습니다. 그러나 이러한 예측이 이루어지기까지 도전이 존재할 수 있습니다. AI가 우리의 삶에 깊이 얽히면서, 다음에는 무엇을 기대할 수 있을까요?
로봇 공학의 발전
디지털 혁신이 계속해서 주목받는 가운데, 로봇 공학을 포함한 물리적 도메인에서도 진전이 이루어지고 있습니다. LLM은 특히 이미지 인식 기술과 결합될 때 로봇에 필요한 중요한 인지 능력을 제공합니다. 이 융합은 로봇이 인간의 요청을 더 잘 이해하고 환경을 탐색하며 반응할 수 있도록 합니다.
Nvidia의 로봇 및 엣지 컴퓨팅 부사장 Deepu Talla는 LLM이 로봇의 인간 지시 해석, 협력 학습 및 환경 이해 능력을 향상시킬 것이라고 강조했습니다. MIT의 Improbable AI Lab 연구팀은 언어 처리, 시각, 행동 등 특정 작업에 최적화된 여러 기초 모델을 활용하여 로봇 성능을 개선하는 프레임워크를 개발하였습니다. 그러나 이러한 모델을 단순히 통합하는 것만으로는 현실 세계에서의 응용이 부족할 수 있습니다. 스탠포드 대학교는 복잡한 작업을 자동으로 관리할 수 있도록 하는 AI 시스템 모바일 ALOHA를 소개했습니다.
로봇 공학의 "ImageNet 순간"
이러한 발전은 Jack Clark이 로봇 공학이 "ImageNet 순간"에 접근하고 있다고 제안하게 만들었습니다. 이는 로봇 행동 학습과 데이터 획득 비용이 감소하는 것을 의미합니다. "ImageNet"은 2006년 Fei-Fei Li에 의해 시작된 라벨링된 이미지의 방대한 데이터 세트를 가리키며, 컴퓨터 비전과 딥러닝 연구 발전에 중요한 역할을 했습니다. Clark는 우리가 로봇 공학에서 유사한 돌파구를 맞이할 수도 있다고 주장합니다. 이 경우 이족 보행 로봇이 병원, 공장, 가정 등 다양한 장소에서 인간과 협력하여 일상 업무를 변화시킬 수 있습니다.
AI 발전의 가속화
AI 진화의 속도는 경이롭습니다. Nvidia CEO Jensen Huang은 AGI가 향후 5년 이내에 달성될 수 있다고 예측했습니다. 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면 생성형 AI는 매년 4조 달러 이상을 글로벌 경제에 기여할 것으로 보입니다. UBS에 따르면 AI 시장은 2022년 22억 달러에서 2027년 2250억 달러로 급증할 것으로 예상되며, 이는 연평균 성장률(CAGR) 152%를 반영합니다.
AI가 우리의 삶의 질을 향상시킬 잠재력에 대한 기대감은 여전히 높습니다. Bill Gates는 2023년 말 "AI가 혁신 파이프라인을 강화할 것"이라고 언급했습니다. 이러한 흐름은 Gartner의 Emerging Technology Hype Cycle에서 생성형 AI가 현재 가장 높은 기대감을 불러일으키고 있는 이유입니다.
AI의 미래 도전 과제
2023년 AI 발전을 기념하면서도 앞으로의 도전 과제를 고려해야 합니다. AI의 현상은 1990년대 초 인터넷 붐과 유사하며, 이후 큰 어려움에 직면했습니다. 2024년에는 지속 가능한 비즈니스 모델이 부족한 많은 기업들이 확인될 것이란 경고도 있습니다. 이러한 상황은 단기적인 기술적 영향을 과대평가하고 장기적인 영향을 과소평가하는 Amara의 법칙과 일치합니다.
AI 분야는 역사적으로 높은 기대가 이어지다 'AI 겨울'이라는 정체기를 겪었습니다. 현재 AI의 여름을 누리고 있지만, 또 다른 하강의 위험은 존재합니다. AI 모델 훈련과 관련된 비용과 환경 영향은 지속 가능성 문제를 제기합니다. 또한 데이터 편향, 데이터 보안, 저작권 침해, 환각 등 "AI 종말의 네 기수"가 중요한 장애물로 다가옵니다.
가장 우려되는 부분은 AI가 초래할 수 있는 존재적 위험입니다. 일부는 AGI의 등장이 전례 없는 번영을 가져올 것으로 보지만, 현실적인 경고도 존재합니다. 최근 2700명 이상의 AI 연구자들을 대상으로 한 조사에서 많은 이들이 고급 AI가 인류 멸망을 초래할 것이라고 두려워하고 있습니다.
균형 잡힌 미래 관점
현재와 잠재적인 도전 과제는 AI에 대한 흥미 속에서도 상기시켜 줍니다. 그럼에도 불구하고 이러한 동력은 2024년에도 AI 기술의 지속적인 발전을 시사합니다. 올 해는 빠른 기술 개선으로 AI가 새로운 미디어를 생산하고, 인간의 사고를 모방하며, 혁신적인 로봇 공학을 통해 물리적 세계에 침투할 가능성이 큽니다.
Ethan Mollick은 AI 개발이 기술적, 경제적, 법적 제약에 직면하기 전까지 더 가속화될 것이라고 믿고 있습니다. 다가오는 해는 AI에 큰 변화를 가져올 것으로 기대되며, 의료 혁신 등 우리 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 가장 야심찬 기대는 즉각적으로 실현되지 않을 가능성이 크며, 이는 시장 심리의 조정이 필요한 원인으로 작용할 수 있습니다. 이 조정이 또 다른 AI 겨울을 초래하지 않기를 희망합니다.
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