커리어리 친구들, 오늘은 스탠포드 대학교에서 해마다 발표하는 AI 인덱스 보고서 2022에 대한 전체 개요에 대해 소개하고자 합니다. 이미 원문이나 다른 미디어를 통해서 본 분들이 많으시죠? 그런

커리어리 친구들, 오늘은 스탠포드 대학교에서 해마다 발표하는 AI 인덱스 보고서 2022에 대한 전체 개요에 대해 소개하고자 합니다. 이미 원문이나 다른 미디어를 통해서 본 분들이 많으시죠? 그런 분들은 아래의 링크를 통해 좀더 상세한 내용들을 더 살펴 보기 바랍니다. 그러나 처음 이 리포트 보고서를 보는 분들은 다음과 같은 소개를 해 드립니다. 현재 인공 지능(AI) 분야는 중요한 갈림길에 있으며, 학계 및 업계 전문가로 구성된 독립적이고 학제적인 그룹이 이끄는 스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소(HAI)에서 AI 영향 및 진행 상황에 대한 연례 연구입니다. 특히, 이번 새로운 보고서는 인공지능 투자 붐, 인상적인 새로운 기술 역량, 공정성과 편견에 대한 새로운 장을 열은 윤리에 대한 새로운 초점을 강조합니다. AI 인덱스의 공동 의장인 잭 클락은 한 인터뷰에서 밝히기를, 2021년은 인공지능이 신흥 기술에서 성숙한 기술로 전환한 해였다고 합니다. 또한 그는 더 이상 과학적 연구의 투기적인 부분을 다루지 않고 오히려 긍정적이고 부정적인 실제 세계에 영향을 미치는 것을 다루었다고 말했습니다. 그러므로 올해 AI 인덱스는 인공지능이 경제에 통합되고 있으며 그 효과가 연구, 배포 및 자금 조달 전반에 걸쳐 전 세계로 퍼지기 시작했음을 알려줍니다. 아울러 인공지능의 세계화 및 산업화가 심화되고 이러한 기술의 윤리적 및 규제 문제가 증가했습니다. 여러분들도 아시다시피 2022 AI 인덱스는 현재까지 인공지능에 대한 가장 포괄적인 보고서 중 하나입니다. 연구 개발에서 기술 성과 및 윤리, 인공지능 정책 및 거버넌스, 경제 및 교육 등에 이르기까지 다양한 분야의 심층적인 취재를 통해 인공지능의 빠른 발전 속도를 측정하고 평가합니다. 연례 보고서의 목표는 데이터에서 인공지능에 대한 대화를 기반으로 하여 의사 결정자가 인간을 염두에 두고 책임감 있고 윤리적으로 인공지능을 발전시키기 위한 의미 있는 조치를 취할 수 있도록 하는 것입니다. 그렇다면, 새로운 보고서는 2021년 작년 인공지능의 몇 가지 주요 발전 사항을 보여줍니다. 1. 인공지능에 대한 민간 투자는 부분적으로 더 큰 자금 조달 라운드로 인해 2020년 이후 두 배 이상 증가했습니다. 2020년에는 5억 달러 이상의 자금 조달 라운드가 4번 있었지만 2021년에는 15번 있었습니다. 2. 인공지능은 보다 저렴해지고 성능이 향상되었습니다. 이미지 분류 훈련 비용은 2018년 이후 63.6% 감소했고 훈련 시간은 94.4% 개선되었습니다. 로봇 팔의 중간 가격도 지난 5년 동안 46.2% 감소했습니다. 3. 인공지능 출판물의 총 수가 계속 증가함에 따라 미국과 중국은 인공지능에 대한 국가 간 연구 협력을 주도했습니다. 두 나라는 지난 10년 동안 인공지능 논문에서 국가 간 협력이 가장 많았으며, 2021년에는 미국이 출판 목록에서 두번째로 많은 영국과 중국보다 2.7배 더 많은 공동 논문을 생산했습니다. 4. 인공지능 특허 출원 건수가 2015년보다 30배 이상 급증해 연평균 성장률 76.9%를 기록했습니다. 동시에 이 보고서는 2021년 인공지능과 관련된 윤리적 문제와 규제 관심에 대한 증가하는 연구와 우려를 강조합니다. 1. 큰 언어 및 멀티 모달 형태의 언어 비전 모델은 기술 벤치마크에서 우수하지만 성능이 향상되는 만큼 유해한 텍스트 생성과 같은 윤리적 문제도 증가합니다. 2. 인공지능의 공정성과 투명성에 대한 연구는 2014년 이후 폭발적으로 증가했으며 지난 4년 동안 관련 주제에 대한 출판물이 5배 증가했습니다. 3. 2018년부터 2021년까지 최고의 컨퍼런스에서 업계와 관련된 출판물이 71% 증가하면서 업계는 인공지능 윤리에 대한 참여를 늘렸습니다. 참고로 미국은 인공지능과 관련된 제안된 법안의 수가 급격히 증가했습니다. 좀더 상세히 말하자면, 의원들은 2015년 1개에서 2021년 130개 법안을 제안했습니다. 그러나 통과된 법안의 수는 여전히 낮은 수준으로 지난 6년 동안 최종적으로 통과된 법안은 2%에 불과합니다. 4. 전 세계적으로 AI 규제는 계속 확대되고 있습니다. 2015년 이후 전 세계 25개국의 입법부에서 AI와 관련된 법안이 18배 더 많이 통과되었으며 입법 절차에서 AI에 대한 언급도 지난 6년 동안 7.7배 증가했습니다. 이번 AI 인덱스는 기술 성과 챕터의 측정 지표 수를 크게 확장하고 전 세계 로봇 공학을 전문으로 하는 연구원에 대한 새로운 설문 조사를 추가했으며 글로벌 AI 입법 기록 추적을 25개국으로 확대했습니다. 또한 기술 AI 윤리에 대한 새로운 장이 포함되어 있습니다. 대규모 언어 모델의 편향을 평가하는 데 사용되는 설문 조사 지표와 연례 FaccT 및 NeurIPS 컨퍼런스에서 AI 공정성, 투명성, 책임성(FAccT)에 대한 연구 동향을 분석하는 것 입니다. AI 인덱스 소속 연구원이자 이 장의 공동 저자인 헬렌 응고는 AI 시스템이 점점 더 기능을 발휘하게 되면서 그들이 피해를 영속화할 수 있는 방법을 측정하고 이해하는 것이 중요해지고 있다고 강조했습니다. 또한 윤리적 차원에 따른 최첨단 시스템의 성능을 제공하고 연구원, 실무자 및 정책 입안자에게 시간이 지남에 따라 추적할 수 있는 수량화 가능한 초기 측정 기준 세트를 제공한다고 밝혔습니다. 오늘은 전체적인 개요만 소개했습니다. 그외 더욱 더 궁금한 부분은 아래의 링크에 있는 스탠퍼드 대학교 자료들을 모두 공개 해놓았으니 찾아서 먼저 보시기 바랍니다.