왜 지금 AI 분야가 폭발하고 있는 걸까?

결국 그것은 67년 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 논의되었다! 그리고 최초의 딥러닝과 유사한 알고리즘은 1965년에 설명되었다.

그렇다면 오늘날 우리는 왜 AI의 강력한 출현을 보고 있을까?

이것이 바로 오늘 블로그의 주제이다. 네 가지 주요 이유를 탐구하고 이것이 기업가이자 리더로서 당신에게 의미하는 바를 살펴보겠다.

AI 르네상스: 왜 지금인가?

이 블로그 시리즈의 앞부분에서 언급했듯이 기하급수적으로 성장하는 기술의 한 가지 속성은 처음에는 믿을 수 없을 만큼 느리게 성장하는 것처럼 보이다가 거의 갑자기 파괴적인 수준으로 변한다는 것이다.

AI 역시 마찬가지였다.

그러나 그러한 설명 외에도 오늘날 AI의 급속한 출현을 뒷받침하는 탐구할 가치가 있는 네 가지 주요 이유가 있다.

첫 번째 이유는 계산 능력이다. 접근 가능한 계산 능력은 지난 50년 이상 동안 12~24개월마다 두 배로 증가했지만(무어의 법칙) 오늘날의 강력한 딥 러닝 알고리즘을 실행할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능이 확보된 것은 최근(2015년 이후)이다.

두 번째는 우리 인간이 생성하고 업로드한 엄청난 양의 라벨링된 데이터이다. 글로벌 데이터는 약 2년마다 두 배로 증가하고 있으며 2025년에는 175제타바이트(즉, 1억 750억 메가바이트)에 이를 것으로 예상된다. 이는 엄청난 양의 데이터일 뿐만 아니라, 그 중 대부분은 라벨링된 데이터이기도 하다. 오늘날의 대규모 언어 모델(LLM) 교육을 가능하게 하는 데 사용된다.

세 번째는 AI 시스템 교육 비용이 빠르게 무료화 된다는 점이다. 이러한 AI 시스템을 훈련하는 데 드는 비용은 2017년부터 2022년까지 99.5% 급감했다.

오늘날 AI 지배력의 네 번째이자 마지막 동인은 벤처 펀드, 기업 및 정부가 막대한 자본 투자를 하고 있다는 것이다. 스탠포드 대학교의 AI 지수 보고서에 따르면 지난해 기업들은 AI에 1,900억 달러를 투자했는데, 이는 10년 전보다 13배 증가한 수치이다. PwC는 AI가 2030년까지 세계 경제에 15조 7천억 달러를 추가할 수 있을 것으로 추정한다.

수십 년 동안 AI는 의료에서 제조에 이르기까지 다양한 분야에 점차 통합되었다. 그러나 디지털 환경에 진정으로 혁명을 일으킨 것은 최근 OpenAI와 Alphabet에서 생성된 사전 훈련된 생성 변환기(GPT)였다.

1993년의 모자이크와 1994년의 넷스케이프가 그래픽을 도입하고 Unix를 Windows로 교체하여 웹을 사용하기 쉽게 만들어 웹 생성 및 소비를 민주화하는 혁신적인 "사용자 인터페이스 순간"을 나타낸 것과 마찬가지로 ChatGPT는 AI를 정의하는 사용자 인터페이스 순간으로 부상했다. OpenAI의 GPT-3.5 및 GPT-4 LLM을 기반으로 구축된 ChatGPT는 누구나 이러한 고급 모델의 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 직관적으로 만들었다. 결과? 불과 두 달 만에 무려 1억 명의 사용자가 몰려들어 2022년 말 획기적인 기록을 세웠다.

물론 이러한 기술은 속도가 느려지지 않다. 이 블로그를 작성하는 시점에서 OpenAI의 GPT-5는 단기적으로 출시될 예정이며 지난주 Google은 Gemini로 알려진 차세대 기반 모델을 출시했다. 동시에 liquid.ai의 Liquid Neural Networks와 같은 새로운 AI 모델이 개발 중이며, 이는 오늘날의 생성 사전 훈련된 변환기를 뛰어넘는 상당한 개선을 약속한다.

미래는 확실히 생각보다 빠르다.

이것이 중요한 이유

순다르 피차이 알파벳 최고경영자(CEO)는 “인공지능은 전기나 불보다 인류에게 더 심오한 영향을 미칠 수 있다”고 말했다.

나는 동의한다. 내가 표현하는 방식은 아마도 더 직설적으로 다음과 같다.

“금년 말에는 AI를 완전히 활용하는 회사와 폐업하는 회사라는 두 종류의 회사가 있을 것이다.”

선택은 당신의 것이다.

앞으로는 가장 큰 영향력을 미칠 기술을 다루는 기업가, 창작자, 리더들이 될 것이다.

우리에게는 AI를 선한 목적으로 사용할 수 있는 엄청난 기회가 있다.

무엇을 만들 것인가? 당신은 어떻게 인류를 고양할 것인가?

AI 메타트렌드에 대한 다음 블로그에서는 AI가 점점 더 다양한 산업에 통합되는 방식에 대한 두 가지 예를 살펴보겠다.