경기침체, 생성AI 발전 등 반영한 전문가 예상
2023년에는 경기침체가 인공지능(AI) 운용의 변수로 작용할 것으로 예측됐다.
벤처비트가 최근 전문가들이 내놓은 AI 관련 2023년도 전망을 모아 보도했다. 그동안 꾸준히 확산된 기업의 AI 채택이 2023년에는 속도가 늦춰질 것으로 보이고, 미-중 갈등으로 블록화가 진행되면서 데이터 이동이 어려워지면서 AI 확산을 가로막는 장애물로 작용할 것이라는 내용이다.
우선 기업은 비용 절감 차원에서 기반 기술보다는 당장 수익이 나올 수 있는 애플리케이션 개발에 투자를 집중할 것으로 예상된다. 기계학습(ML) 분야에서는 무료 오픈소스 도구의 점유율이 계속 높아질 것으로 보인다.
반면 심층학습이 확산되면서 고성능 컴퓨팅에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요는 증가할 것으로 보인다. 올해 최고의 히트작인 생성AI 도구들은 내년에 수많은 기업의 애플리케이션들을 바꿔놓게 될 것이다. 챗GPT는 기업의 고객센터에 도입될 수 있지만 당장은 어려울 것이다.
음성 번역과 AI 생성음악은 내년에 상당한 진전이 기대되고 있으며 산업별로 특화된 AI모델을 파는 시장이 형성될 가능성도 점쳐진다.
다음은 전문가들이 내다 본 23가지 AI 예측이다.
1. AI는 생태계의 핵심이 될 것
“2023년에는 더 많은 조직이 특정 목적을 위해 인간의 행동을 복제하는 사일로화된 AI 및 ML 애플리케이션을 배포하는 것에서 벗어나 AI를 중심으로 더 연결된 에코시스템을 구축하기 시작하는 것을 보게 될 것이다. 이를 통해 조직은 기업 전체에서 데이터를 가져와 애플리케이션 전체에서 기계 학습 모델을 강화하고 지속적으로 결과를 개선하는 학습 시스템을 효과적으로 만들 수 있다. 기업이 성공하려면 AI를 단순한 옵티마이저가 아닌 비즈니스 승수로 생각해야 한다.”
- 비노드 바다르코파, 월마트 수석 부사장
2. 생성AI는 기업의 애플리케이션을 혁신할 것
“생성 AI에 대한 과대 광고는 2023년에 현실이 된다. 진정한 생성 AI의 기반이 마침내 자리를 잡았기 때문이다. 소프트웨어는 대규모 언어 모델 과 추천 시스템이나 이미지를 넘어 지능적으로 질문에 답하고 콘텐츠를 생성하는 애플리케이션으로 전환될 수 있다. 심지어 새로운 발견도 촉발한다. 이 새로운 창의성의 시대는 개인화된 고객 서비스의 엄청난 발전을 촉진하고 새로운 비즈니스 모델을 주도하며 의료 분야의 혁신을 위한 길을 열 것이다.”
- 마뉴비르 다스, 엔비디아 컴퓨팅 부문 수석 부사장
3. AI는 보안을 강화하지만 사기 수법도 바꿔 놓을 것
“AI와 강력한 데이터 기능이 기업의 보안 모델과 기능을 재정의하고 있다. 보안 실무자와 업계 전체는 훨씬 더 나은 도구와 훨씬 더 빠른 정보를 마음대로 사용할 수 있으며 훨씬 더 정확하게 보안 위험을 격리할 수 있어야 한다. 그들은 또한 비정상적인 행동과 나쁜 행동을 이해하기 위해 더 많은 기술을 사용할 것이다. 반면에 머지않아 우리는 AI를 사용해 시스템에 침투하고 랜섬웨어를 통해 소프트웨어 자산을 장악하고 암호화폐 시장을 이용하려는 악당들을 보게 될 것이다.”
- 아쇼크 스리바스타바, 인튜이트 수석 부사장
4. 오픈소스 ML도구의 점유율이 높아질 것
“ML 운영, 관리 및 거버넌스에 중점을 둔 팀은 내년에 적은 자원으로 더 많은 일을 해야한다. 이로 인해 기업은 생산 비용이 저렴하고 연구 시간이 덜 필요하며 대부분의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있기 때문에 기성품 솔루션을 더 많이 채택할 것이다. ML팀은 또한 클라우드 공급자와의 장기 계약에 얽매이지 않고 오픈 소스 인프라를 고려해야 한다. 오픈 소스 는 유연한 사용자 정의, 비용 절감 및 효율성을 제공한다. 특히 기술팀이 축소되는데 따라 이는 훨씬 더 실행 가능한 옵션이 되고 있다.”
- 모세스 구트만, 클리어ML CEO
5. 딥러닝은 그래픽처리장치(GPU) 수요를 증가시킬 것
“AI 개선의 가장 큰 원천은 뇌의 뉴런 활동과 인간의 작업을 모방하기 위한 훈련 시스템 에 딥 러닝 모델을 배치한 것이다. 이런 혁신에는 방대한 정형 및 비정형 데이터 세트를 분석하기 위한 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하다. CPU와 달리 GPU는 딥 러닝 워크로드에 필요한 병렬 처리를 지원할 수 있다. 2023년에는 번역에서 질병 치료에 이르기까지 모든 작업을 수행하기 위해 딥 러닝 기술을 기반으로 하는 더 많은 애플리케이션이 등장함에 따라 GPU에 대한 수요가 계속해서 급증할 것이다.”
- 닉 엘프린, 도미노데이터랩 CEO
6. AI는 의미있는 코칭 경험을 만들 것
“최신 AI 기술은 관리자, 코치 및 경영진이 실시간 피드백을 통해 억양, 감정 등을 더 잘 해석하고 향후 상호 작용을 개선하는 방법에 대한 권장 사항을 제공하는 데 이미 사용되고 있다. 의미 있는 공명이 발생했을 때 이를 해석하는 능력은 인간이 제공할 수 없는 수준의 코칭이다.”
- 자이드 에남, 크레스타CEO
7. 지정학적 변화와 경기침체가 AI 채택을 늦추게 될 것
“보호주의가 데이터 이동 및 처리 위치에 장벽을 만들면서 AI 채택이 느려질 것이다. 에너지 비용 상승과 다가오는 경기 침체를 포함한 거시경제적 불안정성은 기업들이 생존에 몰두하게 만들어 결국 AI 이니셔티브의 발전을 방해할 것이다.”
- 리치 포터, 피크CEO
8. AI와 ML 엔지니어의 역할이 기업내 주축이 될 것
“모델 배포, 기업 전체에서 AI 확장, 통찰력 확보, 가치 창출 시간 단축이 주요 성공 기준이 될 것이므로 AI/ML 엔지니어는 이러한 기준을 충족하는 데 중요한 역할을 할 것이다. 오늘날 많은 AI 프로젝트가 비즈니스 워크플로와 통합되도록 구축되지 않았기 때문에 실패한다.”
- 니콜로사 세카키, 킨드릴 전무
9. 다중 하이브리드 클라우드 ML과 상호운용성이 열쇠가 될 것
“AI/ML 시장이 계속해서 새로운 솔루션으로 넘쳐나면서 기업은 자신이 원하는 대로 사용할 수 있는 다양한 틈새 도구 모음을 갖게 됐다. 2023년에 기업은 자사내에 구축한 시스템이 클라우드 제공업체(AWS, Azure, GCP)를 포함한 다른 에코시스템과 상호 운용 가능한 솔루션을 선택하는 데 관심을 갖게 될 것이다. 또한 기업은 서로 다른 도구가 묶음형태로 제공됨에 따라 소수의 선도적인 솔루션에 매력을 느끼게 될 것이다.”
- 아네이 나와스, ISG 수석 컨설턴트
10. 고급ML은 코드 없는 AI를 가능하게 할 것
“고급 기계 학습 기술을 통해 개발자는 코딩 없이 이전에는 볼 수 없었던 애플리케이션을 혁신하고 만들 수 있다. 이러한 진화는 새로운 유형의 개발 도구를 위한 길을 열 수 있다. 가능한 시나리오에서 응용 프로그램 개발자는 오늘날의 로우 코드 도구로 하는 것처럼 데이터와 논리를 설명하는 대신 의도를 설명하여 '응용 프로그램을 프로그래밍'할 것이다.”
- 에스코 하눌라, 코파도 제품관리 수석 부사장
11. 지출이 줄어들면 AI는 실용적인 애플리케이션 개발에 활용하게 될 것
“지난 해는 챗GPT, 달리, 갈락티카, 메이커비디오 등 믿을 수 없을 정도로 인상적인 기술 발전으로 가득 차 있었다. 이러한 대규모 모델은 무한한 양의 교육 데이터와 방대한 컴퓨팅 및 인프라 리소스를 사용할 수 있기 때문에 가능했다. 2023년으로 접어들면서 기업은 다가오는 경기 침체에 대비하기 위해 보다 보수적으로 비용을 지출하고 투자도 기초 연구보다 실용적인 응용 프로그램으로 방향을 바꾸게 될 것이다. 임박한 위험을 완화하기 위해 많은 회사가 검소해짐에 따라 사전 훈련된 모델의 사용이 증가하고 이전의 발전 사항을 보다 구체적인 응용 프로그램에 적용하는 데 더 집중할 것으로 예상할 수 있다.”
- 존 케인, 코기토 기계학습 책임자
12. 챗GPT는 컨택 센터를 바꿀 수 있지만 방식은 다를 것
“챗봇은 챗GPT가 적용될 수 있는 애플리케이션이다. 그러나 챗GPT는 질문에 답은 할 수 있지만 조치를 취할 수는 없다. 소비자가 고객센터에 연락할 때 답변만 원하는 경우도 있지만 반품 처리나 계정 취소 또는 자금 이체와 같은 조치를 원하는 경우가 많다. 이 문제는 향후 해결될 수 있겠지만 챗GPT의 첫 번째 응용 사례는 아마도 챗봇이 아닐 것이다”
- 조나단 로젠버그, 파이브나인 CTO
13. AI는 고객 경험의 미래를 주도할 것
“디지털 참여는 대체가 아닌 기본이 되었으며 모든 상호 작용이 중요하다. 자동화의 출현으로 처음에는 기본 FAQ가 해결되었지만 이제는 고객 의도에 따라 상호 작용을 개인화하고 사람들이 조치를 취하고 셀프 서비스를 수행할 수 있도록 하며 차선책을 예측하는 등의 고급 기능을 제공하고 있다. 기업이 고객에게 훌륭한 디지털 경험을 제공할 수 있는 유일한 방법은 AI 기반 자동화 솔루션을 사용하는 것이다. 이는 2023년에 기업 경영진의 우선순위가 될 것이다."
- 제시카 포프, 에이다 CTO
14. 산업별 AI 모델 시장이 등장할 것
“산업별로 특화된 AI 모델 시장이 곧 출시될 것이다. 기업들은 자체 개발을 할 필요 없이 여기서 AI 모델을 사서 비즈니스에 쉽게 통합할 수 있을 것이다. 기업은 AI 모델 스토어에 가입하기만 하면 될 것이다.”
- 브라이언 해리스, SAS 수석 부사장
15. 설명 가능한 AI가 기업에 대한 신뢰를 높일 것
“기업들이 AI기술을 어떻게 사용할 것인지에 대해 계속 우려가 제기되는데 따라 AI를 적용하는 방법에 대한 투명성을 제공하는 것이 그 어느 때보다 중요해질 것이다. ‘설명가능한(Explainable) A’I는 더 큰 신뢰를 구축해 기업에게 도움이 될 것이다. 많은 기업들이 기계 학습 모델이 어떻게 결과 및 예측으로 이어지는지 공개하기 시작할 것이며 응용 프로그램에 내장된 설명 기능을 통해 개별 사용자 수준에서 설명가능성을 높이게 될 것이다.”
- 짐 스트라톤, 워크데이 CTO
16. 2023년은 연합 학습의 중요한 해가 될 것
“연합 학습(Federated learning)은 글로벌 모델에 대한 합의에 도달하기 위해 개별 데이터 소스에서 훈련된 모델만 전달하는 기계 학습 기술이다. 따라서 모델 교육을 위해 여러 소스에서 중앙 집중식 위치로 데이터를 수집하는 기존 방식을 사용하는 대신 이 기술은 협업 모델을 학습한다. 연합 학습은 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안, 데이터 액세스 권한 및 다른 기종 소스의 데이터 액세스와 같은 문제를 해결한다.”
- 데이바드 머레이, 데브론 최고 비즈니스 책임자
17. 자연어처리(NLP)와 객체 인식 기술을 결합하면 검색을 한 단계 더 높일 수 있을 것
“오늘날 대부분의 사람들이 웹사이트에서 데이터를 가져오기 위해 스크레이퍼를 작성하지만 NLP가 가 발전하면 주어진 웹 페이지에서 추출하려는 것을 자연어로 설명할 수 있고 기계가 이를 가져오게 할 수 있다. 예를 들어 ‘이 여행 사이트에서 샌프란시스코에서 보스턴까지의 모든 항공편을 검색하고 가격, 항공사, 시간 및 여행 날짜와 함께 스프레드시트에 모두 입력합니다’라고 말할 수 있다. 어려운 문제지만 내년에는 실제로 해결할 수 있다.”
- 바룬 가나파티, 아카사 CTO
18. 실시간 음성 번역의 발전
“원격 근무로 경계가 점점 모호해지고 있다. 오늘날 사람들은 공통 언어를 쓰지 않더라도 국경을 넘어 동료들과 일하고 대화하는 것이 일반적이다. 수동 번역은 생산성과 혁신을 늦추는 장애물이 될 수 있다. 예를 들어 터키에 있는 사람은 모국어로 말할 수 있지만 미국에 있는 사람은 영어로 말하는 것을 들을 수 있다. 실시간 음성 번역은 궁극적으로 효율성과 생산성을 높이는 동시에 기업에게 전 세계적인 사업의 기회를 더 많이 제공한다.”
- 마노즈 초우다리, 지터비트 CTO
19. AI 기반 피싱이 증가할 것
“악의적인 URL로 이동하도록 지시하는, 딥페이크 비디오가 포함된 피싱 이메일을 CEO가 받았다고 상상해 보자. 또는 AI를 사용해 보다 믿을 수 있고 합법적인 것처럼 보이는 피싱 이메일을 구성하는 공격자도 있을 수 있다. 최신 AI 기능은 합법적인 이메일과 악의적인 이메일, 웹사이트, 회사 통신 및 비디오 사이의 경계를 완전히 모호하게 만들 수 있다. 이런 사이버 범죄를 막을 수 있는 AI-as-a-Service가 차세대 수익 전략이 될 수 있다.”
- 헤더 간트-에반스, 세일포인트 최고정보보호 책임자
20. 기업은 NLP에 대한 하이브리드 접근 방식으로 전환할 것
“앞으로 1년 동안 우리는 기업이 상징적 AI와 ML을 결합한 자연어 처리에 대한 하이브리드 접근 방식으로 전환하는 것을 보게 될 것이다. 기업은 자동화를 보다 복잡한 프로세스로 확장해 문서에 대한 정확한 이해가 필요하고 텍스트 및 문서에 포함된 데이터를 포함하도록 데이터 분석 활동을 확장할 것이다. 따라서 AI 기반 자연어 처리기술에 대한 투자가 늘어날 것이다. 이러한 솔루션은 정확하고 효율적이며 환경적으로 지속 가능하고 설명 가능해야 하며 편향되지 않아야 한다. 이를 위해서는 기업이 본질적인 한계 때문에 ML 또는 딥 러닝과 같은 단일 기술 접근 방식을 포기해야 한다.”
- 루카 스카글리아리니, 엑스퍼트AI 최고제품책임자
21. AI 생성 음악의 발전
“AI가 생성한 음악의 발전은 특히 흥미로운 발전이 될 것이다. 이제 텍스트 프롬프트에서 시각 예술을 생성하는 도구가 존재하며, 같은 도구가 음악에 대해 같은 작업을 수행하도록 개선될 것이다. 텍스트 프롬프트를 사용하여 음악과 사실적인 사람의 목소리를 생성하는 모델이 이미 있다. 이러한 모델이 대중의 주목을 받을 만큼 충분히 잘 작동하기 시작하면 생성 오디오 분야의 발전이 더욱 가속화될 것이다. 앞으로 몇 년 안에 AI가 생성한 뮤직 비디오가 음악 및 보컬과 함께 현실이 될 수 있다고 생각하는 것은 무리가 아니다.”
- 울리크 스티그 한센, 엔코드 사장
22. AI 투자는 완전히 제품화된 애플리케이션으로 이동할 것
“포춘 500대 기업내에서 솔루션을 처음부터 구축하기 위해 내부 ML 및 데이터 과학 팀에 할당하는 투자가 줄어들 것이다. 원하는 데이터 분석 및 고객 경험 결과를 집중적으로 제공하기 위해 완전히 제품화된 애플리케이션 또는 플랫폼 인터페이스에 대한 투자로 대체될 것이다. 이유는 향후 5년 동안 거의 모든 애플리케이션이 대형언어모델(LLM) 신경망 기반 데이터 파이프라인으로 구동돼 분류, 보강, 해석 및 서비스를 지원하게 될 것이기 때문이다.
- 아미르 아와달라, 벡타라 CEO
23. AI는 개발의 효율성을 강화할 것
“개발과 관련해 전문가들은 AI가 일자리를 대체하지 않을 것이라고 확신한다. 오히려 개발자와 테스터가 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 한다. AI 통합은 사람을 보강하고 탐색 테스터가 더 많은 버그와 문제를 사전에 찾을 수 있도록 지원해 개발에서 배포까지 프로세스를 간소화한다. 2023년에는 AI가 개발 주기 전반에 걸쳐 계속 구현됨에 따라 개발팀이 더 효율적이고 적은 위험으로 작업하는 것을 보게 될 것이다.”
- 케빈 톰슨, 트리센티스 CEO
정병일 위원 jbi@aitimes.com
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