인공지능 트렌드#18 크라우드웍스가 주목하는 10가지 AI 기술
IBM의 2022년 AI 도입 지수 보고서에 따르면, 2022년 전 세계 기업의 평균 AI 도입률은 34%라고 합니다. 그 중 한국은 22%의 비율을 보였는데요. 국내 보고서인 ‘2022년 정보화통계집 및 정보화통계조사 최근 3년간 분석 결과’에 따르면 지난 2021년 AI 기술 및 서비스를 이용한 10인 이상 기업은 5,492개로 전체 기업의 2.7%에 불과했다고 합니다.
기업이 인공지능을 도입하기 어려운 이유로는 AI 활용 기술이나 지식 부족, 모델 개발을 위한 툴 또는 플랫폼 부족, 데이터 복잡성 등이 꼽히는데요. 챗 GPT의 등장으로 기업이 코드를 작성할 필요없이 소프트웨어를 구축하는 노코드 개발 방식이 확산되며 인공지능을 손쉽게 도입할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이에 2022년 주목할만한 10가지 AI 기술을 소개드립니다.
1. 초자동화(Hyper-automation)
초자동화는 비즈니스에 인공지능 및 기계학습, RPA 등의 기술을 적용해 최소한의 인력과 지식 사용으로 작업 속도를 높이고 단순화하기 위해 비즈니스에 인공지능 및 기계학습, RPA 등의 기술을 적용하는 것을 말합니다.
기업은 초자동화를 통해 많은 현업 및 IT 프로세스를 신속하게 식별, 진단하고 해결해, 반복적인 일에서 해방하고 효율을 높일 수 있습니다.
2. 로우코드 및 노코드 AI
로우코드 AI 및 노코드 AI는 코딩을 알지 못하는 일반인도 소프트웨어를 만들 수 있도록 도와주는 기술입니다.
간단히 구현하고 싶은 애플리케이션 화면을 그린 다음, 드래그 앤 드롭만으로 기능을 설정하거나, 이미 구성된 템플릿을 일부 커스터마이징해 새로운 소프트웨어를 만드는 방식입니다.
3. 사이버 보안 앱
전 세계에서 매일 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 연결성이 높아지면서, 사이버 보안의 중요성이 커지고 있습니다.
해커는 인공지능을 사용해 공격을 더욱 정교하고 탐지하기 어렵게 만들며, 기업과 사이버 보안 전문가는 이에 대응하고 손실을 최소화하기 위해 인공지능을 기업의 사이버 보안 시스템에 통합하고 있습니다.
4. 생성형 AI(Generative AI)
챗GPT의 등장으로 최근 IT 업계에서 생성AI가 주목받고 있습니다. 생성 AI는 기존 데이터를 사용하여 여태 존재한 적이 없는 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
가장 잘 알려진 생성 AI 모델은 OpenAI의 챗GPT로, 사람이 작성한 것 같은 글을 만들 수 있습니다. 개인 뿐만 아니라 기업 차원에서도 챗GPT를 활용할 수 있습니다. 문서를 편집하고 아이디어를 요약할 수 있으며, 이상적인 키워드와 태그를 조사해 검색 엔진을 최적화할 수 있는 전략을 수립하는 등의 업무를 수행할 수 있습니다.
5. 증강현실과 결합
영국의 미래학자 Bernard Marr는 2023년에는 더 많은 사람들이 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있도록 특별히 설계된 로봇 및 스마트 기계와 함께 일할 것이라고 예측했습니다.
자율주행 소프트웨어의 안정성을 평가하거나 건설 단계를 시뮬레이션 하기 위해 디지털 트윈을 구현하고, 가구를 구매하기 전 앱을 통해 AR 가구배치를 하는 등 증강현실이 실생활에 적용되는 범위가 더욱 확장될 예정입니다.
6. 음성 및 언어 기반 지능
음성 및 음성 인식 시장은 2022년 112억 달러에서 2029년 497억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 디지털 음성비서, 챗봇 등 다양한 AI 모델이 등장하고 있는 음성 인식 인공지능 시장은 말로 사람과 기계의 의사소통이 가능함에 따라 일상생활에 미치는 파급효과가 크다는 점에서 중요성이 점점 커지고 있습니다.
7. MLOps
MLOps란 인공지능을 통해 비즈니스 발전을 도와주는 소프트웨어 제품과 클라우드 서비스를 의미합니다.
2023년 MLOps는 데이터 기반 MLOps가 주목받으며, ML 솔루션의 가치가 향상되고, MLOps 라이브러리 및 패키지의 양이 증가하는 등의 추세를 보일 것으로 전망됩니다.
8. 대형 언어 모델(LLM)
대형 언어 모델은 텍스트 기반의 데이터셋을 사용해 언어를 인식 및 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 학습 알고리즘입니다.
고객의 질문에 답하거나 문자, 소리, 이미지를 높은 정확도로 인식하고 생성하는 등의 작업이 가능하며, 텍스트를 이미지, 비디오 등의 다른 소스데이터로 변환 가능합니다.
9. 연합 학습(Federated learning)
연합 학습은 구글에 의해 제시된 새로운 인공지능 모델 학습 방법으로, 개인 모바일 기기에 저장된 데이터를 이용해 인공지능 모델을 학습하는 방법입니다.
연합 학습은 기존의 머신러닝 방법들과는 달리 데이터의 익명성이 보장된다는 강점을 가지고 있어 의료 분야에서 가장 활발하게 사용되고 있습니다. 실제로 여러 병원에 분산되어 있는 특정 질환의 데이터를 공유하지 않고도 모든 데이터를 한 곳에 모아 분석한 것과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
10. 인공지능 사물인터넷(AIoT)
AIoT는 인공지능과 사물인터넷 기술을 융합해 향상된 기능을 제공하는 기술을 의미합니다. 기존 IoT 기술이 단순히 기기끼리 신호를 주고받으며 제한된 자동화 기능을 수행했다면, AIoT는 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅과 결합해 우수한 연동 능력 및 반응 속도, 안정성까지 기대할 수 있습니다.
구글, 아마존을 비롯한 서비스 기업 뿐만 아니라 삼성전자, 애플 등의 제조사에서도 AIoT가 적용된 스마트홈 생태계를 선보이고 있습니다.
크라우드웍스는 국내 대표 인공지능 학습 데이터 플랫폼으로, 인공지능 데이터 구축부터 모델 개발, AI 서비스 개발, 솔루션까지 인공지능 모델 개발 전 주기를 아우르는 서비스를 제공합니다.
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