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올해 주목해야 할 3가지 인공지능(AI) 기술 트렌드

우리 생활 속 깊이 침투한 AI, 크고 작은 변화 예고

올해 주목해야 할 3가지 인공지능(AI) 기술 트렌드 - 산업종합저널 동향

생성형 AI는 지난 한 해 동안 놀라운 발전을 이루며 인류의 일상 속에 자리잡았다. 특히 챗GPT, 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)과 같은 인기 도구를 통해 연구실에서부터 일상생활에 이르기까지 수많은 사람들이 AI를 활용하며 가능성을 확인했다.

마이크로소프트는 올해 역시 AI가 사람들의 일상과 업무 방식을 크게 변화시킬 것으로 전망했다. AI 기술 통합과 발전으로 가장 어려운 문제 해결을 돕는 기술에 보다 쉽게 접근할 수 있으며, 인류의 삶을 더 풍요롭게 만들어 줄 것으로 기대하고 있다.

AI 연구와 혁신을 촉진하는 소형언어모델
가장 먼저 소형언어모델(SLMs)이 AI분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다. 수십억 개의 파라미터(Parameter)로 이뤄진 소형언어모델은 학습에 필요한 시간과 자원을 적게 소모해 모바일 기기에서도 쉽게 실행 가능하며, 인터넷이 지원되지 않는 오프라인 상태에서도 언제 어디서나 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 선별된 고품질 학습 데이터를 사용해 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다.

이에 반해 방대한 양의 인터넷 데이터로 학습된 대형언어모델(LLMs)의 경우 파라미터가 수천억 개 이상이기 때문에 저장 공간이 많이 필요하며, 실행 시에도 많은 자원이 소모된다. 파라미터는 언어 모델이 문장을 생성하거나 해석할 때 사용되는 변수를 말한다.

실제로 마이크로소프트 연구진은 특정 분야에서 대형언어모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보이는 두개의 소형언어모델인 파이(Phi)와 오르카(Orca)를 개발해 성능에 대한 새로운 기준점을 찾기 위해 노력하고 있다. 특히 2024년에는 개선된 모델을 출시해 더 많은 연구와 혁신 촉진에 기여할 것으로 기대하고 있다.

세바스티앙 부벡(Sebasiten Bubek) 마이크로소프트 머신러닝 파운데이션그룹 팀장은 “소형언어모델은 그 크기와 비용 효율성으로 인해 AI에 대한 접근성을 높일 수 있다”며, “우리는 대형언어모델만큼 소형언어모델을 강화하는 새로운 방법을 연구하고 있다”고 말했다.

인간 인지능력 활용하는 멀티모달 AI
이와 함께 멀티모달 AI(Multi-Modal AI)가 인간의 인지 능력과 더욱 유사하게 발전할 것으로 기대된다. 해당 기술은 텍스트·이미지·오디오·비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리해 검색 도구부터 크리에이티브 앱까지 다양한 기술의 성능을 향상시킨다.

코파일럿은 멀티모달AI 기술을 활용해 이미지, 자연어, 빙(Bing) 검색 데이터를 처리한다. 이를 통해 사용자는 본인이 업로드한 이미지에 담긴 역사적 배경과 같은 관련 정보를 파악할 수 있다.

해당 AI 기술은 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer) 그래픽 디자인 앱에도 적용된다. 사용자가 원하는 이미지에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성할 수 있으며, 사용자 지정 신경망 음성(Custom Neural Voice) 기능을 통해 텍스트 리더기 및 청각 장애인용 도구에 사용 가능한 자연스러운 음성을 지원한다.

제니퍼 마스맨(Jennifer Marsman) 마이크로소프트 CTO오피스 수석 엔지니어는 “멀티 모달리티(Multimodality)는 인간이 사용하는 시각, 음성 및 청각과 같은 다양한 감각을 활용해 인간과 유사한 경험을 만들어낼 수 있는 능력을 가지고 있다”고 강조했다.

과학분야의 새로운 가능성을 여는 AI
마지막으로 AI 기술이 국제적 문제인 기후 변화, 에너지 위기, 질병 등 과학 분야에서도 혁신적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다봤다.

마이크로소프트는 AI를 활용해 기후 변화 완화와 농부들의 효율적인 작업을 목표로 향상된 일기예보 시스템과 탄소 측정기를 개발하는 등 지속가능한 농업을 위한 도구(Tools for sustainable agriculture)를 구축하고 있다. 또한 잡초의 정보를 파악하고 트랙터의 상태를 체크할 수 있는 등 농부들이 현장에서 사용가능한 AI챗봇도 개발하고 있다.

생명과학 분야에서는 연구원들이 암 퇴치를 위한 세계 최대 규모 이미지 기반 AI 모델(world’s largest, image-based AI model to fight cancer)과 공동 연구를 진행 중이며, 감염병 신약(new drugs for infectious diseases)과 혁신 의약품을 위한 새로운 분자(new molecules for breakthrough medicines)를 찾기 위해 첨단 AI를 활용하고 있다. 이를 통해 수년 이상 소요되는 검증과정을 수 주 또는 수 개월로 단축 가능하다.

재료 과학 분야에서도 혁신을 일으키고 있다. 스위스의 제약회사인 노바티스(Novartis)는 마이크로소프트와 협력해 AI와 고성능 컴퓨팅 기술을 활용, 저독성 배터리 소재 발견을 위한 검색 가속화(accelerate the search for less toxic battery materials)에 성공했다.

크리스 비숍(Chris Bishop) 마이크로소프트 리서치 AI4사이언스 팀(AI4Science team) 디렉터는 “AI가 과학발견의 혁명을 주도하고 있다”며, “가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 활용 분야가 될 것”이라고 긍정적으로 전망했다.


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