생성형AI가 나타난 배경에는 머신러닝과 딥러닝이 있었기때문이라고 해도 과언이 아닐거 같습니다. AI매거진에서 바라보는 선도적인 머신러닝의 주요 혁신 기술을 살펴보고, 이러한 도구를 활용하는 기업이 어떻게 AI 환경을 계속 형성해 나갈지 살펴봅니다

10. 생성적 적대 신경망(GAN)

GAN은 머신러닝 프레임워크의 한 종류로, 연구 과학자 이안 굿펠로우가 개척한 생성적 AI(Gen AI)에 접근하기 위한 대표적인 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하여 훈련 데이터 세트에서 더 확실한 새 데이터를 생성하도록 훈련하는 방식으로 작동합니다. 이 기술은 궁극적으로 서로 다른 종류의 이미지를 구별하는 것과 같은 구현을 위한 더 강력한 솔루션을 생성하는 방법입니다. 삼성 그룹과 알파벳과 같은 기업들이 GAN 디스커버리의 선두주자로 꼽힙니다.

9. TinyML

TinyML은 더 작고 성능이 낮은 기기에서 모델을 실행할 수 있는 머신 러닝의 한 유형입니다. 여기에는 매우 낮은 전력 소비로 디바이스 센서 데이터를 분석할 수 있는 하드웨어, 알고리즘 및 소프트웨어가 포함되므로 배터리로 작동하는 디바이스에 이상적입니다. 여러 산업 분야에서 TinyML 알고리즘이 탑재된 사물 인터넷(IoT) 디바이스를 활용하여 수집된 데이터를 추적하고 예측할 수 있습니다. TinyML 프로그램을 실행하면 전력 소비 감소, 짧은 지연 시간, 사용자 개인정보 보호, 대역폭 감소 등의 이점이 있습니다.

8. 자율주행 차량

자율 주행 차량은 주변 환경을 감지할 수 있으며 사람의 개입 없이도 작동할 수 있습니다. 현재 사회는 특정 상황에서 운전자를 보조하는 역할을 하는 테슬라와 같은 자동차의 오토파일럿 기능에 가장 익숙합니다. 최근 폭스바겐은 2024년부터 일부 차량에 음성 어시스턴트로 ChatGPT를 도입할 예정이라고 발표했습니다. 이 결정으로 기존의 음성 제어 기능을 뛰어넘는 다양한 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대한다고 이전에 보도한 바 있습니다.

7. AI 윤리

현재 기술 환경에서 많은 논의가 이루어지고 있는 AI 윤리는 AI 기술의 안전한 개발을 유도하기 위해 옳고 그름의 기준으로 받아들여지는 일련의 가치와 지침을 의미합니다. 현재 이러한 가이드라인이 무엇인지에 대한 전반적인 합의는 이루어지지 않았지만, 세계 지도자들과 대기업들이 자체적인 기준을 마련하기 위해 노력하고 있습니다. 특히 AI가 인간의 지능을 지원하거나 대체하는 것에 대한 불안감을 고려할 때 AI 윤리는 중요합니다. 비즈니스 환경에서 가능한 규제는 인간의 인력 개발을 지원하는 데 도움이 될 것입니다.

6. 사물 인터넷(IoT)과 머신러닝

IoT 기술과 AI를 함께 사용하면 더 많은 고유한 기회를 창출할 수 있습니다. AI는 데이터 분석, 예측 인사이트, 자동화 및 지능적인 의사결정을 가능하게 함으로써 IoT의 기능을 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI는 환경에 인간과 같은 인식과 의사 결정을 추가하여 IoT의 이점을 더욱 강화할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 IoT 디바이스에서 생성된 데이터를 처리하여 IoT 시스템을 더 스마트하고 효율적으로 만듭니다. AI와 IoT가 함께 작동하는 몇 가지 명확한 예로는 자율 주행 자동차, 협업 로봇, 드론 등이 있습니다.

5. 딥러닝(Deep Learning)

딥 러닝은 컴퓨터가 인간의 두뇌처럼 데이터를 처리하도록 가르치는 AI의 한 방법입니다. 딥러닝 모델은 사진, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 도출할 수 있습니다. 구글 딥마인드, 오픈AI, IBM 등 많은 기업이 AI를 활용하기 위해 딥러닝을 사용하고 있습니다. 딥 러닝은 이미지 인식 도구, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 소프트웨어에 많이 사용되며 복잡한 환경에서 더 잘 작동합니다.

4. 향상된 사이버 보안

사이버 보안은 머신러닝을 사용하는 핵심 산업으로, AI 애플리케이션은 사이버 위협을 식별하고 사이버 범죄에 대처하며 기존 안티바이러스 소프트웨어를 강화할 수 있습니다. AI가 악의적인 목적으로 사용될 경우 사이버 보안 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 우려가 있습니다.

그러나 사이버 보안 분야에서 AI를 윤리적이고 책임감 있게 활용할 수 있는 방법은 많습니다. 기업은 회사를 가장 잘 보호할 수 있도록 전략적이고 현명한 의사결정을 통해 긍정적인 AI에 적응해야 합니다.

3. 노코드 AI

이제 개발자는 노코드 머신러닝을 활용하여 머신러닝 애플리케이션에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 플러그 앤 플레이 또는 드래그 앤 드롭을 통한 자동화가 가능하며, 머신러닝을 활용하여 AI 코딩 기술이 없는 사용자도 일상적인 운영을 최적화하고 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 코딩이 필요 없는 머신러닝을 사용하면 시스템 소프트웨어를 개발하는 데 더 이상 전문가가 필요하지 않습니다. 이는 예를 들어 사내 과학자 팀을 유지할 수 있는 자금이 없는 소규모 기업에게 큰 이점이 될 수 있습니다. 코드 없는 AI의 대표적인 예로는 Amazon SageMaker, DataRobot, Google AutoML 등이 있습니다.

2. 머신 러닝 운영 관리(MLOps)

MLOps는 효율성과 안정성에 중점을 둔 머신러닝 소프트웨어 솔루션 개발 관행에 중점을 둡니다. MLOps의 주요 목적은 머신러닝 솔루션의 개발 프로세스를 간소화하여 비즈니스에 더 큰 가치를 부여하는 것입니다. 이러한 애플리케이션을 사용하면 조직은 머신 러닝 및 작업 자동화를 위한 데브옵스 원칙을 활용할 수 있습니다. MLOps는 머신 러닝 시스템 배포와 개발을 하나의 방법으로 결합하는 새로운 공식을 제공함으로써 이를 실현합니다. 또한 MLOps는 커뮤니케이션, 확장성, 민감한 데이터의 대규모 관리와 같은 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

1. 초자동화(Hyperautomation)

자동화는 비즈니스 디지털 혁신에 따라 빠르게 AI 및 머신러닝 기술의 핵심으로 자리 잡았습니다. 이제 기업들은 운영과 관련하여 더 빠른 속도와 정확성을 원합니다. 하이퍼오토메이션은 많은 기업 프로세스의 자동화를 의미합니다. 하이퍼오토메이션은 로봇 프로세스 자동화(RPS) 및 AI와 같은 다양한 도구를 결합하여 비즈니스 전반에 걸쳐 비즈니스 의사 결정, 효율성 및 안전성을 개선하는 것을 포함합니다. 하이퍼오토메이션의 많은 이점 중 하나는 다양한 플랫폼으로 제공되며 기업이 이미 보유하고 있는 기술을 기반으로 구현할 수 있다는 점입니다.