이번 주 AI 교육 프로그램: 생성적 AI 비용 절감을 위한 전략

이번 주 가장 인기 있는 뉴스와 인사이트를 소개합니다:

1. AI 실무 교육의 주요 인사이트

최근 영국 정부의 인공지능 사무소가 주관한 교육 행사에서 여러 산업의 저명한 전문가들이 AI 구현의 효과적인 전략을 논의했습니다. Informa Tech와 The AI Summit London이 주최한 이 행사에서 강조된 세 가지 핵심 사항은 다음과 같습니다:

- 맞춤형 솔루션의 필요성: AI 통합에 대한 보편적인 방법은 없으며, 비즈니스 요구와 고객 기대에 따라 특정 프로세스를 식별하는 것이 중요합니다. 또한 조직의 위험 수용성과 균형을 맞추는 것이 필수적입니다.

- 데이터 관리의 중요성: 성공적인 AI 배포는 견고한 데이터 거버넌스에 의존합니다. 보안 강화, 편향 감소, 데이터 품질 개선을 위해 관리 관행을 우선적으로 향상시켜야 합니다.

- 전략의 유연성 수용: 다양한 이해관계자의 의견을 반영할 수 있는 교차 기능적 접근 방식을 개발하세요. 새로운 솔루션이나 도전 과제를 수용할 수 있도록 전략이 적응 가능해야 합니다. C-suite와의 참여가 어려울 수 있으나, 이 과정에서 필수적인 단계입니다.

2. 대형 언어 모델에 대한 비용 효율적인 대안

대형 언어 모델(LLM)의 비용이 계속 상승함에 따라 소형 모델의 잠재력이 유망한 해결책으로 떠오르고 있습니다. 기술 기업 UST의 수석 AI 설계자 아드난 마수드는 정교하게 조정된 소형 모델이 비용을 크게 절감하면서 운영 효율성을 향상시킬 수 있다고 밝혔습니다. 대형 모델의 출력으로 소형 모델을 훈련하는 증류 기법과 모델의 속도 및 크기를 개선하는 양자화 기술은 이 최적화에서 중요한 역할을 합니다.

EY의 아메리카스 신흥 기술 리더 맷 바링턴은 클라우드 기반 서비스에서 소형의 도메인 특화 모델을 활용하면 자원이 덜 소모되어 훈련 시간 비용이 감소한다고 덧붙였습니다. 이 접근법은 비싼 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮추고 기업들이 AI 자원을 최종 사용자에게 직접 영향을 미치는 영역에 더 효과적으로 배분할 수 있도록 합니다.

3. OpenAI에 대한 저작권 소송

중요한 법적 전개로 조지 R.R. 마틴과 존 그리샴을 포함한 저명한 작가들이 OpenAI를 상대로 집단 소송을 제기했습니다. 작가들은 AI 모델 훈련에 있어 동의 없이 자신의 문학 작품이 사용되었다고 주장하며, 특히 GPT-3.5와 GPT-4 모델 훈련을 위한 Books3 데이터셋의 사용을 언급했습니다. 이 창작자들을 대변하는 작가 조합은 OpenAI의 행동이 광범위한 저작권 침해에 해당한다고 주장하며, 이를 지적 재산권의 체계적인 대량 도 theft와 유사하다고 설명했습니다.

4. 컴퓨터 비전 모델에서의 인종 편향 문제

소니의 AI 과학자들이 최근 연구를 통해 컴퓨터 비전 데이터셋에서 특히 유색 인종에 영향을 미치는 심각한 편향을 밝혀냈습니다. 이들의 혁신적인 논문 "피부색 너머: 외관상 피부색의 다차원 측정법"에서 연구자들은 편향 평가와 공정성을 촉진하기 위한 새로운 다차원 피부색 측정법을 제안했습니다.

이 새로운 접근법은 빨간색에서 노란색으로 이어지는 스펙트럼을 따라 피부색을 분류하는 '색조 각도' 개념을 도입합니다. 이 혁신적인 방법은 이전에 숨겨진 편향을 식별하고 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 피부색과 관련된 더 깊은 차원의 차별을 드러내는 데 기여합니다.

5. 인사 관리를 위한 생성적 AI 솔루션

인사 관리 분야에서 흥미로운 발전이 있었습니다. EY가 IBM과 파트너십을 맺고 HR 기능을 간소화하기 위한 AI 기반 솔루션을 도입했습니다. EY.ai Workforce라는 이 새로운 서비스는 IBM의 Watsonx Orchestrate와 EY의 HR 전문 지식을 결합합니다.

이 협업은 JOB 설명 초안 작성 및 급여 보고서 관리와 같은 필수 작업을 자동화하여 HR 팀의 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 자연어 처리 기술을 활용하여 HR 직원들이 AI와 원활하게 상호작용할 수 있게 되어, 업무의 효율성을 높이고 소요 시간을 줄일 수 있습니다.