AI의 미래 2023: 미래에 가져올 인공 지능은 무엇입니까?

기술 괴짜로서 저는 AI(인공 지능)의 진화와 그것이 오늘날 우리가 살고 있는 세상을 어떻게 변화시켰는지에 매료되었습니다.

AI는 1950년대 처음 등장한 이후 먼 길을 걸어왔고 이제는 우리가 일하고 소통하고 생활하는 방식을 변화시키는 유비쿼터스 기술입니다.

AI의 미래가 빠르게 변할 것 같다면 AI 혁신이 지금 너무 빨리 일어나고 있어 따라잡기 어렵기 때문입니다.

포르투갈 시인 Luis Vaz de Camoes는 이렇게 썼습니다 . 모든 세상은 변화로 이루어져 있으며 영원히 새로운 자질을 얻습니다 .”

실제로 인공 지능은 거의 모든 분야에서 사람들의 미래를 바꾸고 있습니다. 그것은 이미 빅 데이터, 로봇 공학 및 사물 인터넷(IoT) 과 같은 신기술의 핵심입니다.

ChatGPT 및 AI 아트 생성기와 같은 도구를 사용하면 가까운 미래에 계속해서 기술 혁신을 주도할 제너레이티브 AI의 원동력이기도 합니다.

기업의 약 44%가 AI에 많은 돈과 노력을 투자하고 비즈니스에 사용하기를 원합니다. 2021년에 IBM 발명가는 9,130개의 특허를 얻었고 그중 2,300개는 AI에 관한 것입니다.

AI는 세상을 변화시킬(그리고 계속 변화시킬) 것 같습니다. 그러나 어떤 방법으로?

AI의 진화

AI의 진화는 규칙 기반 시스템, 기계 학습 및 딥 러닝의 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 규칙 기반 시스템

AI의 첫 번째 단계는 사전 정의된 규칙 집합을 사용하여 의사 결정을 내리고 작업을 수행하는 규칙 기반 시스템이 특징입니다.

이러한 시스템은 프로그램된 규칙에 따라서만 결정을 내릴 수 있었기 때문에 데이터로부터 학습하는 능력이 제한되었습니다.

한계에도 불구하고 규칙 기반 시스템은 의료 진단을 위한 전문가 시스템 및 비즈니스를 위한 의사 결정 지원 시스템을 포함하여 다양한 응용 프로그램에서 여전히 사용되었습니다.

2. 기계 학습

AI의 두 번째 단계는 1990년대 기계 학습 알고리즘의 도입과 함께 시작되었습니다. 이러한 알고리즘을 통해 기계는 데이터에서 학습하고 시행착오 과정을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있었습니다.

기계 학습은 이미지 인식 및 자연어 처리에서 사기 탐지 및 추천 시스템에 이르기까지 광범위한 응용 분야에서 사용되었습니다.

가장 널리 사용되는 머신 러닝 알고리즘에는 의사 결정 트리, 신경망 및 지원 벡터 머신이 포함됩니다.

3. 딥러닝

AI의 세 번째이자 가장 최근 단계는 딥 러닝으로, 기계가 이미지, 비디오, 오디오와 같은 비정형 데이터에서 학습할 수 있도록 했습니다.

딥 러닝 알고리즘은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 시뮬레이션하는 인공 신경망을 기반으로 합니다.

딥 러닝은 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크에는 TensorFlow, Keras 및 PyTorch 가 있습니다.

AI가 사회에 미치는 영향

인공 지능(AI)은 점점 더 영향력 있는 기술이 되어 우리 일상 생활의 다양한 측면에 영향을 미치고 있습니다. 상당한 이점을 제공하지만 잠재적인 위험과 윤리적 고려 사항도 내포하고 있습니다.

다음은 최근 통계 및 사례와 함께 AI가 사회에 영향을 미치는 몇 가지 방식입니다.

1. 고용

AI는 노동 시장을 혼란에 빠뜨려 이용 가능한 일자리의 성격과 양을 변화시킬 것으로 예상됩니다.

세계 경제 포럼(World Economic Forum)의 보고서에 따르면 2025년까지 AI 및 자동화의 채택으로 인해 약 8,500만 개의 일자리가 사라질 것으로 예상됩니다.

그러나 주로 컴퓨터 과학, 엔지니어링 및 수학 분야에서 전 세계적으로 9,700만 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 예상됩니다.

예:

• Amazon은 로봇을 사용하여 창고 운영을 자동화하여 육체 노동의 필요성을 줄입니다.
• 의료 산업은 의료 진단 및 맞춤형 치료 계획에 AI 알고리즘을 활용하여 의료 전문가에게 새로운 일자리 기회를 창출하고 있습니다.

2. 의료

AI는 이미 의료 분야에서 환자 결과를 개선하고 비용을 줄이기 위해 사용되고 있습니다. AI 알고리즘은 의료 이미지와 환자 데이터를 분석하여 의사가 감지하기 어려울 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.

또한 환자의 유전적 구성과 병력을 기반으로 개인화된 치료 계획을 개발하는 데 사용됩니다.

예:

• Google의 DeepMind Health는 AI를 사용하여 당뇨병성 망막증과 같은 안과 질환의 초기 징후를 감지하기 위해 의료 이미지를 분석합니다.
• IBM의 Watson Health는 AI를 사용하여 환자의 DNA를 기반으로 맞춤형 암 치료 계획을 개발하고 있습니다.

3. 교육

AI는 학생들에게 개인화된 학습 경험을 제공함으로써 교육을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 학생의 학습 스타일을 분석하여 맞춤형 수업 및 피드백을 제공할 수 있습니다.

또한 채점 및 수업 계획과 같은 작업을 자동화하여 교사의 작업량을 줄일 수 있습니다.

예:

• Carnegie Learning의 AI 플랫폼은 학생들에게 개인화된 수학 튜터링을 제공하고, 자신의 강점과 약점을 분석하여 맞춤형 학습 계획을 세웁니다.
• Knewton의 적응형 학습 플랫폼은 AI를 사용하여 학습 경험을 개인화하고 학생의 성과에 따라 수업 내용과 난이도를 조정합니다.

4. 소셜 미디어

AI는 소셜 미디어 플랫폼에서 광범위하게 사용되어 사용자 데이터와 행동을 분석하여 보다 개인화되고 매력적인 사용자 경험을 제공합니다.

그러나 프라이버시, 편견, 잘못된 정보의 확산과 관련된 문제를 포함하여 소셜 미디어에서 AI의 윤리적 영향에 대한 우려가 있습니다.

예:

• Facebook의 알고리즘은 AI를 사용하여 사용자의 브라우징 기록과 플랫폼에서의 상호 작용을 기반으로 사용자가 관심을 가질 만한 콘텐츠를 제안합니다.
• Twitter의 AI 시스템은 플랫폼에서 스팸 및 악성 콘텐츠를 탐지하고 제거하여 더 안전하고 긍정적인 사용자 경험을 만드는 데 사용됩니다.

AI의 가까운 미래

AI의 가까운 미래는 많은 새로운 애플리케이션과 발전으로 흥미진진할 것입니다. 다음은 최근 통계와 함께 AI의 가까운 미래에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 자율주행차

Tesla, Waymo 및 Uber와 같은 회사가 이 기술에 막대한 투자를 함에 따라 자율 주행 차량은 가까운 장래에 더욱 보편화될 것으로 예상됩니다.

Allied Market Research의 보고서에 따르면, 글로벌 자율주행차 시장 은 2019년부터 2026년까지 연평균 39.47% 성장하여 2026년까지 5,566 억 7,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다 .

예:

• 알파벳의 자회사인 웨이모(Waymo)는 애리조나에서 자율주행차를 테스트해 왔으며 가까운 시일 내에 상용 서비스를 시작할 계획이다.
• Tesla는 완전 자율 주행 차량을 개발하기 위해 노력하고 있으며 이미 몇 가지 고급 운전자 지원 기능을 도입했습니다.

2. 자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 자연어를 통한 컴퓨터와 인간 간의 상호 작용에 초점을 맞춘 AI의 하위 분야입니다.

가상 비서, 챗봇 및 언어 번역을 포함한 수많은 응용 프로그램이 있습니다.

MarketsandMarkets의 보고서에 따르면, 글로벌 NLP 시장은 2021 년부터 2026년까지 연평균 21.5% 성장하여 2026년까지 351억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다.

예:

• Google의 어시스턴트는 NLP를 사용하여 사용자 쿼리를 이해하고 응답하므로 보다 자연스러운 대화형 상호작용이 가능합니다.
• Amazon의 Alexa는 NLP를 사용하여 사용자 명령을 이해하고 미리 알림 설정에서 스마트 홈 장치 제어에 이르기까지 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다.

3. 의료

AI는 이미 환자 결과를 개선하고 비용을 절감하기 위해 의료 분야에서 사용되고 있으며 이러한 추세는 가까운 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다.

Tractica의 보고서에 따르면 전 세계 AI 의료 시장은 2025년까지 41.5%의 비율 로 성장하여 361억 달러 에 이를 것으로 예상됩니다.

예:

• FDA는 당뇨병성 망막병증을 감지할 수 있는 알고리즘을 포함하여 의료 진단 및 치료 계획을 위한 여러 AI 알고리즘을 승인했습니다.
• 연구원들은 AI를 사용하여 새로운 약물 치료법을 개발하고 있으며, 최근 연구에서는 AI를 사용하여 알츠하이머병에 대한 잠재적인 약물 후보를 식별합니다.

4. 사이버 보안

AI는 대량의 데이터를 분석하고 사이버 공격을 나타낼 수 있는 패턴을 감지하는 기능을 통해 사이버 보안을 개선하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 사이버 보안 시장의 글로벌 AI는 2026년까지 382억 달러 에 달할 것으로 예상되며 2021년에서 2026년까지 연평균 23.3% 성장할 것으로 예상됩니다.

예:

• IBM의 Watson for Cybersecurity는 AI를 사용하여 방대한 양의 보안 데이터를 분석하여 잠재적인 위협과 취약성을 식별하는 데 도움을 줍니다.
• Darktrace의 Enterprise Immune System은 AI를 사용하여 실시간으로 사이버 공격을 탐지하고 대응하여 조직의 보안 상태를 개선합니다.

AI 및 개인 정보 위험

AI가 계속해서 발전하고 널리 보급됨에 따라 이 기술과 관련된 개인 정보 위험에 대한 우려가 커지고 있습니다. 다음은 최근 통계와 함께 AI 및 개인 정보 위험의 몇 가지 예입니다.

1. 안면 인식 기술

안면 인식 기술은 법 집행, 광고, 소셜 미디어 등 다양한 맥락에서 사용되고 있습니다.

그러나 동의 없이 사람들의 움직임과 활동을 추적하는 데 사용될 수 있기 때문에 상당한 프라이버시 문제가 제기됩니다.

퓨 리서치 센터(Pew Research Center)의 보고서에 따르면 미국인의 56%가 기업이나 정부의 안면 인식 기술 사용에 불편해합니다.

예:

• 2019년 샌프란시스코 감독관 위원회는 프라이버시와 시민의 자유에 대한 우려를 이유로 경찰과 기타 정부 기관의 안면 인식 기술 사용을 금지했습니다.
• 국립 표준 기술 연구소(National Institute of Standards and Technology)의 최근 연구에 따르면 많은 상용 안면 인식 알고리즘이 피부색이 어두운 사람들에게 더 높은 오류율을 나타내어 잠재적인 편견과 차별에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

2. 스마트 홈 기기

Amazon의 Alexa, Google Home과 같은 스마트 홈 장치는 점점 대중화되고 있지만 사용자의 활동 및 대화에 대한 데이터를 수집하기 때문에 개인 정보 보호 문제도 제기됩니다.

퓨 리서치 센터(Pew Research Center)의 조사에 따르면 미국인의 81%는 기업이 자신에 대한 데이터를 수집할 때 잠재적인 위험이 이점보다 크다고 생각합니다.

예:

• 2019년에는 Amazon의 Alexa가 대화를 녹음하여 사용자 모르게 또는 동의 없이 분석을 위해 타사 계약자에게 보낸 것으로 밝혀졌습니다.
• 컨슈머 리포트(Consumer Reports)의 최근 연구에 따르면 많은 스마트 홈 장치가 기본적인 개인 정보 보호 및 보안 보호 기능이 부족하여 해킹 및 데이터 유출에 취약한 것으로 나타났습니다.

3. 소셜 미디어

Facebook 및 Twitter와 같은 소셜 미디어 플랫폼은 AI를 사용하여 사용자 데이터를 분석하고 광고를 타겟팅합니다. 그러나 이것은 사용자의 개인 정보가 사용자 모르게 또는 동의 없이 사용되고 있기 때문에 개인 정보 보호 문제를 제기합니다.

Pew Research Center의 설문 조사 에 따르면 미국인의 79%는 기업이 책임감 있는 방식으로 개인 정보를 사용할 것이라고 확신하지 않습니다.

예:

• 2018년 Cambridge Analytica가 동의 없이 수백만 명의 Facebook 사용자 데이터를 수집했으며 이 데이터를 사용하여 2016년 미국 대통령 선거에 영향을 미쳤다는 사실이 밝혀졌습니다.
• 노르웨이 소비자 위원회(Norwegian Consumer Council)의 최근 연구에 따르면 Tinder 및 Grindr와 같은 데이트 앱이 사용자 모르게 또는 동의 없이 타사 광고주와 사용자 데이터를 공유하고 있는 것으로 나타났습니다.

AI의 미래를 위한 준비

AI가 빠른 속도로 계속 발전함에 따라 개인, 조직 및 정부가 이 기술의 미래를 준비하는 것이 중요합니다.

다음은 최근 통계와 함께 AI의 미래를 준비할 수 있는 몇 가지 주요 방법입니다.

1. 교육 및 훈련에 투자

AI가 노동력에서 더욱 보편화됨에 따라 이 분야의 기술을 갖춘 근로자에 ​​대한 수요가 증가할 것입니다.

세계 경제 포럼(World Economic Forum)의 보고서에 따르면 2022년까지 모든 직원의 54%가 상당한 재교육 및 기술 향상이 필요할 것입니다.

교육 및 훈련 프로그램에 대한 투자는 개인과 조직이 AI의 미래를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예:

• 영국 정부는 차세대 AI 전문가를 양성하고 경제 성장을 촉진하기 위해 AI 교육 및 연구에 10억 파운드를 투자한다고 발표했습니다.
• 미국의 국립과학재단(National Science Foundation)은 AI 및 기계 학습의 연구 및 교육을 위해 1억 달러 이상의 보조금을 수여했습니다.

2. 협력과 혁신 촉진

AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 협업과 혁신이 핵심입니다. 개인, 조직 및 정부는 함께 협력함으로써 지식과 리소스를 공유하고 AI를 위한 새롭고 혁신적인 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

예:

• 책임 있는 AI 개발에 중점을 둔 회사 및 조직의 연합인 AI 파트너십 에는 Amazon, Google 및 Microsoft를 포함하여 100개 이상의 회원이 있습니다.
• 유럽 ​​연합(EU)은 AI와 로봇 공학의 연구와 혁신을 지원하기 위해 10억 유로 의 주력 사업을 시작했습니다.

3. 윤리적 및 사회적 영향을 다룬다.

AI가 사회에서 널리 보급됨에 따라 이 기술의 윤리적, 사회적 의미를 다루는 것이 중요합니다. 여기에는 편견, 사생활 보호, 일자리 대체와 같은 문제가 포함됩니다.

예:

• 업계, 학계 및 정부의 300명 이상의 전문가 그룹인 자율 및 지능형 시스템 윤리에 관한 IEEE 글로벌 이니셔티브는 AI에 대한 윤리적 표준을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
• 유럽연합 집행위원회(European Commission)는 투명성, 책임성, 비차별과 같은 원칙을 포함하는 AI 윤리에 대한 지침을 발표했습니다.

빠른 링크:

• AI의 이점: 우리 사회와 경제에 대한 AI의 기여!
• 인공 지능은 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있습니까?
• 인공 지능이란 무엇입니까?
• 인공 지능(AI)과 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

결론: 2023년 AI의 미래

결론적으로 인공 지능(AI)은 의료에서 ​​교통, 교육, 엔터테인먼트 및 그 이상에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면을 빠르게 발전시키고 변화시키고 있습니다.

AI는 효율성, 정확성, 안전성, 접근성 향상과 같이 인류에게 엄청난 혜택을 가져다 줄 잠재력이 있지만 해결해야 할 새로운 과제와 위험도 제시합니다.

AI의 미래를 준비하면서 AI가 책임감 있고 윤리적인 방식으로 개발되고 사용되도록 감독 메커니즘을 개발하는 것이 중요합니다.

우리는 또한 AI가 안전하고 신뢰할 수 있으며 인간의 가치와 윤리 원칙에 부합하도록 해야 합니다. 그렇게 함으로써 우리는 AI의 힘을 활용하여 잠재적인 위험과 도전을 최소화하면서 의미 있는 방식으로 인류에게 혜택을 줄 수 있습니다.