2023년 기대되는 AI 기술 트렌드 10가지

디지털 인사이트 매거진에서 선정한 2023년 기대되는 AI 기술 트렌드 10가지와 시장 동향입니다. 📢 1. 초자동화(Hyperautomation) 초자동화는 최소한의 인력과 지식 사용으로 작업 속도를 높이고 단순화하기 위해 혁신적인 개발을 적용하는 프로세스를 의미합니다. 이 개념은 종종 디지털 또는 지적 자동화라고 합니다. 로봇 지원 프로세스 자동화(RPA), 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML), 인지 프로세스 자동화등이 이에 해당한다고 볼 수 있습니다. 📢 2. 로우코드 및 노코드 AI 사용자는 스마트 프로그램 및 시스템을 만들기 위해 로우코드 및 노코드 AI 개발 플랫폼을 통해 드래그 앤 드롭 할 수 있습니다. 이러한 AI와 IT의 결합은 기업의 시장 출시 시간을 단축하고 위험/ROI 비율이 거의 없이 AI 시스템을 빠르고 저렴하게 만들 수 있도록 지원합니다. 📢 3. 사이버 보안 앱 가장 중요한 서비스중에 하나인 보안의 경우, 유입 정보를 분류, 처리, 필터링하고, 감사를 단순화하고 빠른 구현 효과와 사용자 보호를 지원하는 인공지능 기술 + 정보 분석 및 최적의 솔루션 제공과 위협, 대량의 정보 스캔을 통한 위협, 유해소프트웨어를 찾거나 차단하기 위한 기계 학습을 활용할 수 있습니다. 📢 4. 생성(Generative) AI 생성 AI 알고리즘은 기존 데이터(비디오, 이미지, 사운드 또는 컴퓨터 코드)를 사용하여 非디지털 세계에 존재한 적이 없는 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 최근 가장 핫한 GPT-3나 이미지를 생성하는 DALL-E등이 해당되며, 2023년에는 음성, 이미지, 비디오의 합성 데이터 생성을 더 많이 경험하게 될 것입니다. 📢 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. 📢 6. 음성 및 언어 기반 지능 음성 솔루션/도우미는 점점 더 특정 비즈니스 과제에 맞게 조정되고 CRM 및 비즈니스 프로세스와 같은 내부 시스템과 통합될 것입니다. 📢 7. MLOps 2023년의 몇 가지 주요 MLOps 추세 및 예측은 다음과 같습니다. 🚩 데이터 기반 MLOps 🚩 드리프트 식별 🚩 ML 솔루션의 가치 향상 🚩 MLOps 라이브러리 및 패키지의 양 증가 🚩 AutoML을 AutoMLOps로 전송 📢 8. 대형 언어 모델(LLM) LLM은 교육 감독이 거의 또는 전혀 없이 매우 큰 텍스트 기반 데이터 세트를 사용하여 언어를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성할 수 있는 학습 알고리즘입니다. 작년 OpenAI에서 공개한 DALL-E(7월)와ChatGPT(11월)이 현재 이 모델기반의 학습을 한 것으로 알려져 있습니다. 📢 9. 연합 학습(Federated learning) 데이터 프라이버시 향상과 커뮤니케이션 효율성을 위해, 스마트폰과 같은 다수의 클라이언트와 하나의 중앙 서버가 협력하여 데이터가 탈중앙화된 상황에서 글로벌 모델을 학습하는 기술입니다. Google에서 개발한 연합 학습용 프레임워크인 Tensorflow Federated는 이미 출시되어 있으나, 아직 초기 단계입니다. 📢 10. 인공지능 사물인터넷(AIoT) 2023년에는 AI와 사물 인터넷(IoT)의 스마트한 조합인 AIoT 를 계속 활용할 것입니다. AIoT는 스마트시티에서도 활용되어 쾌적한 환경을 조성하고 있습니다. 좀 더 자세한 내용과 관련 자료의 링크를 제공하고 있는 원문을 참고하시면 더 많은 도움이 될 거라 믿습니다~^^