생성형 AI의 진화: 미래를 향한 변화와 도전

생성형 AI, 어떻게 진화할 것인가

생성형 AI, 어떻게 진화할 것인가

 

• 생성형 AI의 현재와 과제
  • 2024년 생성형 AI 파일럿 프로젝트가 급증했지만, 높은 비용과 불확실성으로 인해 우려도 증가
  • 기업들은 데이터 품질 개선, AI 기술 관리, 인재 양성에 초점
  • LLM(대규모 언어 모델)은 여전히 복잡한 작업 해결의 핵심이지만, 처리 비용과 환경 영향을 둘러싼 논란이 존재
• 소규모 언어 모델(SLM)의 부상
  • SLM(소규모 언어 모델)은 경량화된 생성형 AI 모델로, 특정 작업에 효율적이고 비용 효과적임
  • SLM은 온프레미스와 프라이빗 클라우드 배포가 가능하며, 보안과 데이터 프라이버시 측면에서 유리
  • 주요 예시
    • 구글의 제미나이 나노
    • 마이크로소프트의 오카(Orca)-2
    • 메타의 라마-2-13b
  • 가트너는 2025년까지 SLM 통합이 60%까지 증가할 것으로 예측
• 생성형 AI의 에너지 효율성과 지속 가능성
  • LLM 훈련에는 대규모 탄소 배출과 에너지 소모가 동반됨
  • SLM은 에너지 소비를 줄이고, 탄소 배출을 줄이는 지속 가능성 측면에서 유리
  • 특정 도메인과 업무에 최적화된 SLM은 데이터 처리 효율성을 개선하며, 구축 비용을 낮춤
• 멀티모달 AI의 성장
  • 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 통합해 성능을 확장
  • GPT-4와 같은 멀티모달 모델은 텍스트와 이미지 입력을 처리하며, 새로운 비즈니스 응용 사례를 제공
    • 의료: 영상 및 환자 데이터를 통합한 진단
    • 금융: 고객 문의 분석과 컨택 센터 지원
    • 자동차: 자율주행 성능 개선
• 생성형 AI와 예측 AI의 통합
  • 2025년 기업은 예측 AI와 생성형 AI의 결합을 통해 성과를 극대화할 것으로 예상
  • 예측 AI는 과거 데이터를 바탕으로 미래를 예측, 생성형 AI는 콘텐츠를 생성하며 상호보완적 역할 수행
  • 결합된 사용 사례 비율이 현재 28%에서 35%로 증가할 전망
• 조직 구조와 데이터 준비
  • 데이터 품질과 관리 역량이 AI 성공의 핵심
  • CIO와 CDO(최고 데이터 책임자)의 협력이 중요하며, 데이터 관리와 AI 전략의 일치를 요구
  • 2025년까지 많은 기업이 기존 소프트웨어와 사전 통합된 AI 에이전트에 의존할 가능성
• 결론
  • 생성형 AI의 미래는 효율성, 지속 가능성, 도메인 특화가 핵심
  • SLM과 같은 경량 모델은 비용과 리소스 문제를 해결하며, 중소기업과 특화된 산업에서 활발히 채택될 것
  • 멀티모달 AI와 예측 AI의 통합은 새로운 혁신의 기회 제공
  • 성공적인 AI 도입을 위해 강력한 리더십과 데이터 기반 전략이 필요