2024년 이후의 기술 예측 by AWS CTO

지난주 11월27일부터 12월1일까지 미국 네바다 주 라스베이거스에서 진행했던 AWS re:Invent 2023 행사에서 버너 보겔스(Werner Vogels) 아마존 최고기술책임자(CTO)가 얘기한 2024년 이후의 기술에 대한 예측 내용입니다.

4가지 카테고리 측면(생성형 AI, 펨테크, AI비서, 교육)에서 볼 수 있으며, 각 내용에 대한 핵심내용 위주로 공유해 봅니다.

1. 문화적 유창성이 확장되는 생성형 AI

• 문화적으로 다양한 데이터에 대해 훈련된 대형 언어 모델(LLM)은 인간의 경험과 복잡한 사회적 과제에 대해 더 미묘한 이해를 얻을 수 있다. 즉, LLM 기반 시스템이 전 세계의 일반인들에게 도달하기 위해서는 인간에게 본능적으로 있는 문화적 유창성을 달성해야 한다.

• 조지아 공과대학 연구원들은 올해 초 발표한 논문에서 LLM이 이슬람 기도를 명시적으로 언급한 아랍어 프롬프트를 제공받았을 때도 친구들과 함께 술을 마실 것을 권장하는 응답이 발생했으며, 이는 문화적으로 적절하지 않은 응답을 보여주었다.

  • 이러한 주요 이유는 학습한 LLM 데이터와 관련이 있다. LLM을 훈련하는 데 사용된 Common Craw는 약 46%가 영어이며, 언어에 관계없이 사용 가능한 콘텐츠의 훨씬 더 많은 부분이 서구권 내용들이 많다. 지난 몇 달 동안, 아랍어와 영어 데이터에 훈련된 Jais, 이중 언어 중국어/영어 모델인 Yi-34B, 그리고 광범위한 일본어 웹 코퍼스로 훈련된 JLLM(Japanese-Large-LM)이 등장하기 시작했다. 이는 문화적으로 교육에서 의료에 이르기까지 광범위한 영향을 미치는 수억 명의 사람들에게 비서구권 모델이 생성형AI에 반영될 것이라는 징후이다.

• 인간이 토론, 토론, 아이디어 교환에서 배우는 것처럼 LLM들도 시각을 넓히고 문화를 이해할 수 있는 비슷한 기회가 필요하다.이러한 교류에는 2가지 분야가 핵심적인 역할을 할 것이다.

  • 하나는 모델이 다른 모델의 피드백을 통합하는 AI 피드백(RLAIF)의 강화 학습이다.이 시나리오에서는 서로 다른 모델이 상호 작용할 수 있으며 이러한 상호 작용을 기반으로 서로 다른 문화 개념에 대한 자신의 이해를 업데이트할 수 있다.

  • 두 번째는 다중 에이전트 토론을 통한 협업으로, 모델의 여러 사례가 응답을 생성하고, 각 응답의 타당성과 그 배경에 있는 추론에 대해 토론하고, 이 토론 과정을 통해 최종적으로 합의된 답변을 도출한다. 두 연구 분야 모두 모델을 훈련하고 미세 조정하는 데 드는 인적 비용을 절감합니다.

2. 드디어 이륙하는 펨테크(FemTech)

• 여성의 건강 요구에 대한 오명이 사라지고 더 많은 자금이 이 분야로 유입됨에 따라, FemTech 회사들이 이전에 간과되었던 조건과 요구를 계속해서 공격적으로 해결하는 것을 보게 될 것이다. 동시에 온라인 의료 플랫폼을 활용하는 하이브리드 케어 모델, 저렴한 진단 기기의 가용성, 의료 전문가의 주문형 접근성 덕분에 여성의 건강 서비스 접근성은 크게 증가할 것이다다.

• 관련 플랫폼이 성숙하고 확산됨에 따라, 더욱 민주화된 의료 서비스에 대한 접근을 볼 수 있을 것이다. 시골 지역과 역사적으로 서비스가 부족한 지역의 여성들은 앱과 원격 건강 플랫폼을 통해 산부인과 의사, 정신 건강 전문가 및 기타 전문가들과 더 쉽게 연결할 수 있다.

• NextGen Jane이 개발하고 있는 것과 같은 스마트 탐폰 시스템은 여성들이 자궁 건강의 프로필을 설정하고, 임상의와 원활하게 공유할 수 있는 질병의 잠재적인 유전체 표지를 식별할 수 있게 해준다.

• 웨어러블은 사용자와 의사에게 분석할 수 있는 풍부한 종단 건강 데이터를 제공할 것입니다. 오늘날 70% 이상의 여성들이 폐경기 증상으로 치료를 받지 못하고 있는 상황에서, 교육 수준 향상, 데이터 가용성 향상, 비침습적 솔루션은 결과를 극적으로 향상시킬 것이며, 이는 OB/GYN 관리 수준을 훨씬 뛰어 넘는다.

3. 개발자 생산성을 재정의할 AI 비서

• AI 비서는 코드를 이해하고 작성할 뿐만 아니라 지칠 줄 모르는 협력자와 교사가 될 것이다.

• 자연어 프롬프트를 기반으로 전체 기능, 클래스 및 테스트를 생성할 수 있는 도구 및 시스템에 대한 광범위한 액세스를 통해 본격적으로 이를 확인하고 있습니다. 실제로 2023년 스택 오버플로 개발자 설문조사에서 응답자의 70%가 개발 과정에서 AI 지원 도구를 이미 사용하고 있거나 사용할 계획이라고 답했다.

• 제품 관리자, 프론트 및 백엔드 엔지니어, DBA, UI/UX 디자이너, DevOps 엔지니어 및 설계자 간의 선이 흐리게 됩니다. 격리된 모듈뿐만 아니라 전체 시스템에 대한 상황에 맞는 이해를 통해 AI 비서는 요구 사항 문서에서 템플릿을 생성하거나 작업에 가장 적합한 인프라(예: 서버리스 대 컨테이너)를 추천하는 등 인간의 창의력을 향상시키는 권장 사항을 제공한다.

• 향후 몇 년 동안 엔지니어링 팀은 AI 비서가 소프트웨어 산업 전반에 걸쳐 새로움에서 필요성으로 이동함에 따라 더 생산성이 높아지고 더 높은 품질의 시스템을 개발하며 소프트웨어 릴리스 라이프사이클을 단축할 것이다.

4. 기술 혁신속도에 맞춰 진화하는 교육

• 교육은 전 세계적으로 근본적으로 다르지만, 최고의 사람들을 고용하고 자신이 최고의 일자리를 얻는 것은 대학 학위가 중요하다는 것이 널리 받아들여지고 있다. 이는 특히 기술 분야에서 더욱 그러했다. 그러나, 학생들의 경우 비용이 증가하고 있으며 많은 사람들이 실무 교육이 가능할 때 전통적인 대학 학위의 가치에 의문을 제기하고 있다. 기업의 경우 신규 채용은 여전히 현장 교육이 필요하다.

• Coursera와 같은 기업들은 원래 소비자들에게 초점을 맞추었던 기업들과 제휴하여 업스킬 및 리스킬 노력을 확장하고 있다. 교육은 고용주에 의해 전문화될 수 있고, 견습생들은 배우면서 돈을 벌 수 있기 때문에 학위 견습생들은 계속해서 인기를 얻고 있다.

• 그러나 이제 기업 스스로도 규모에 맞는 기술 기반 교육에 진지하게 투자하기 시작했다. 사실, 아마존은 이미 전 세계 2,100만 명의 기술 학습자들을 기술 기술로 훈련시켰다고 발표했다. 그리고 부분적으로는 메카트로닉스 및 로보틱스 견습 및 AWS 클라우드 인스티튜트와 같은 프로그램 덕분이다. 이러한 모든 프로그램은 기존의 다년제 프로그램을 사용하지 않고도 경력 여정의 다양한 지점에 있는 학습자들이 요구되는 역할을 수행하는 데 필요한 정확한 기술을 습득할 수 있게 해준다.

• 비즈니스의 요구에 부응하기 위해 업계가 주도하는 새로운 시대의 교육 기회를 보게 될 것이다.