2024년 진화하는 생성형 AI 세계의 8가지 트렌드

 

2023년은 생성형 AI가 기술의 경이로움으로 대중에게 데뷔한 해이다. DALL-E 2 및 GPT-3와 같은 시스템은 몇 가지 프롬프트만으로 놀랍도록 인간과 유사한 합성 콘텐츠를 생성하여 청중을 사로잡았다. 그러나 오늘날 이러한 기능이 놀랍게 보이지만, 2024년에는 생성형 AI가 산업 전반에 걸쳐 확산됨에 따라 훨씬 더 큰 변화가 일어날 가능성이 높다.

2024년 AI의 폭발적인 성장을 이끌 8가지 주요 트렌드를 소개한다.

1. 더 크고, 더 좋고, 더 빠른 기초 모델

지금까지 데이터 세트 및 모델 매개변수의 원시 규모는 GPT-3 및 DALL-E 2와 같은 시스템이 보여주는 전례 없는 기능에 중요한 것으로 입증되었다. 이러한 모델은 수천억 또는 수조 개의 매개 변수 수를 자랑하며, 이는 모델 크기와 성능 간의 직접적인 상관 관계를 보여주는 증거이다.

2024년에는 GPT-4와 같은 훨씬 더 큰 모델이 등장할 가능성이 매우 높으며, 1조 개의 토큰을 초과하는 방대한 말뭉치에서 훈련된 수조 또는 수조 개의 매개변수를 초과할 가능성이 높다. 전문 AI 가속기와 하이퍼스케일 클라우드 인프라에 힘입어 컴퓨팅 성능의 끊임없는 발전 속도는 이러한 거대 기업의 교육을 용이하게 할 것이다.

그러나 모델 스케일만으로는 더 나은 성능을 보장할 수 없다. 모델 아키텍처의 혁신, 새로운 활성화 함수, 희소 표현, 심도 증가, 신속한 프로그래밍, 사고 사슬 훈련 프레임워크, 강화 학습 및 다양한 데이터 유형을 동화하는 다중 모드 모델에서 돌파구를 찾을 수 있다.

전이 학습(transfer learning)과 같은 접근 방식(일반 학습 전에 좁은 작업에 대한 모델 준비)도 결과를 높일 수 있다. 학습을 위해 모델을 더 작은 조각으로 분할하는 것과 같이 계산 및 환경 비용을 줄이는 기술은 무차별 암호 대입 확장을 보완할 수 있다.

사용된 정확한 기술과 상관없이, 파운데이션 모델에 대한 전례 없는 업계 투자는 2024년에 지금까지 본 것보다 기하급수적으로 더 큰 기능을 갖춘 생성형 AI 시스템을 생산할 것이라는 점을 분명히 한다. 어지러울 정도로 발전 속도가 느려질 기미가 보이지 않는다.

파운데이션 모델 기량이 도약할 때마다 가능한 응용 프로그램의 지평도 넓어집니다. GPT-4는 잠재적으로 신뢰할 수 있는 음성 인터페이스, 비디오 및 코드 생성, 실시간 번역, 자율 계획 및 지식 발견과 같은 새로운 영역을 열 수 있다. 그러나 이러한 힘은 또한 이 기술의 영향을 윤리적으로 안내하기 위한 책임과 감독 프레임워크의 필요성을 강조한다.

 

2. AI를 활용한 선거 개입: 양날의 검 탐색

선거 시즌에는 항상 전략적 커뮤니케이션이 난무했으며, 일부는 투명하고 일부는 베일에 싸여 있다. 그러나 2024년 미국, 영국, 인도와 같은 주요 민주주의 국가에서 중요한 리더십 경쟁이 다가옴에 따라 생성형 AI라는 새로운 플레이어가 등장한다. 이 강력한 기술은 정치 담론의 영역에서 유망한 기회와 잠재적인 함정을 모두 제공한다.

선거 상황에서 생성형 AI의 어두운 면은 전례 없는 규모와 정교함으로 잘못된 정보를 생산할 수 있는 능력에 있다. 기존 영상에 개인의 초상과 목소리를 겹쳐 놓는 AI 생성 동영상인 딥페이크(Deepfake)의 품질이 발전하면서 일반 시청자가 현실과 조작을 분별하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 딥페이크가 정치 후보자가 논란의 여지가 있는 발언을 하고, 불화를 조장하고, 거짓을 기반으로 여론을 흔들 수 있는 상황을 묘사하는 시나리오를 상상해 보십시오. 이는 민주적 절차와 참여자에 대한 신뢰를 훼손할 가능성이 있는 광범위한 의미를 지닌다.

생성형 AI는 동영상 조작을 넘어 오해의 소지가 있는 기사에서 편향된 소셜 미디어 게시물에 이르기까지 방대한 양의 선전을 만드는 데 활용될 수 있다. 이러한 콘텐츠가 전파될 수 있는 엄청난 양과 속도는 정보 채널을 포화 상태로 만들어 진정한 뉴스와 사실이 소음을 뚫고 나오기 어렵게 만들 수 있다.

그러나 모든 기술에는 희망이 있으며 생성형 AI도 예외는 아니다. 책임 있는 정치 단체의 손에서 캠페인 커뮤니케이션을 강화하고 개인화하는 도구가 될 수 있다. 예를 들어, AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 다양한 인구 통계학적 그룹의 미묘한 요구와 우려 사항을 이해할 수 있다. 이를 통해 개별 유권자에게 더 깊은 공감을 불러일으키는 맞춤형 캠페인 메시지를 만들어 유권자의 구체적인 관심사를 해결할 수 있다. 또한 AI는 홍보 프로세스를 자동화하고 최적화하여 캠페인 메시지가 적시에 적절한 청중에게 도달하도록 할 수 있다.

생성형 AI의 그늘 속에서 2024년 선거를 헤쳐 나가려면 정치 단체와 일반 대중 모두의 경계가 필요하다. 미디어 리터러시 및 인식 제고 캠페인은 유권자가 직면할 수 있는 잠재적인 조작에 대해 유권자를 교육하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 또한 딥페이크 탐지 도구와 같은 강력한 규제 프레임워크와 기술 솔루션은 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있다.

3. 콘텐츠 제작의 지평 넓히기

지금까지 텍스트와 이미지 생성이 대중의 주목을 받았지만, 2024년에는 생성형 AI가 다양한 디지털 매체 전반에 걸쳐 크리에이티브 영역을 획기적으로 확장할 것으로 예상된다.

비디오 영역에서는 아마추어 크리에이터가 자동으로 영상을 편집하고, 보이스오버를 합성하고, 사운드스케이프를 생성하고, 시각 효과를 오버레이하고, 매력적인 내러티브를 엮을 수 있는 소비자 대면 도구를 사용할 수 있습니다. 한때 전문가만 접근할 수 있었던 복잡한 비디오 제작 파이프라인이 민주화될 것이다.

제너레이티브 3D 환경, VR, AR도 힘을 얻을 것이다. 인터랙티브 풍경, 건물 내부, 심지어 전체 대도시 경관을 텍스트 프롬프트만으로 자동으로 채우는 세계 구축 엔진이 곧 출시될 예정이다.

애니메이션에서 AI 지원 기술은 캐릭터 디자인, 모션 합성, 립싱크, 장면 안무 및 렌더링을 가속화한다. 물리학 및 재질의 시뮬레이션과 결합하여 전체 애니메이션을 처음부터 합성할 수 있다.

오디오의 경우 AI 내레이션, 음악 생성, 음향 모델링 및 믹싱/마스터링의 발전으로 사운드스케이프 제작의 새로운 모드가 열릴 것이다. 실제 사람의 목소리가 없는 팟캐스트 및 오디오북 내레이션이 임박했다.

이러한 모든 영역을 뒷받침하는 것은 비디오, 오디오, 음성, 3D 환경, 물리학 및 언어를 공통 표현 프레임워크로 동화시키는 강력한 멀티모달 모델로, 전체적인 장면 생성을 가능하게 한다.

상업적 측면에서 생성형 AI는 미디어 제작, 게임, 건축 시각화, VFX 및 기타 예술 분야에서 크리에이티브를 강화할 것이다. AI로 향상된 워크플로우를 통해 전문가는 콘텐츠를 더 빠르게 구상, 프로토타입 제작 및 개선할 수 있다.

이러한 확장은 디지털 표현과 인간의 창의성에 대한 새로운 지평을 여는 동시에 저작권, 데이터 윤리 및 저작자 표시에 대한 중요한 질문을 제기할 것이다. 이러한 도구를 책임감 있게 안내하면 생성형 AI가 사회에 제공하는 이점을 극대화할 수 있다.

 

4. 제품 설계 및 제조 재구성

생성형 AI의 파괴적인 잠재력은 디지털 콘텐츠 제작에 그치지 않는다. 변혁을 위해 무르익은 물리적 영역 중 하나는 산업 디자인과 제품 엔지니어링이다.

이미 오토데스크(Autodesk), 레보포인트(Revopoint), 엔토폴로지(nTopology)와 같은 플랫폼은 생성형 AI를 도입해 토폴로지 최적화, 구성요소 크기 조정, 형상 합성, 제도와 같은 반복적인 설계 작업을 자동화하고 있다. 이러한 도구는 수천 개의 3D 설계 변형을 신속하게 생성하고 시뮬레이션하여 아이디어 도출을 가속화할 수 있다.

설계 프로세스에서 물리학 시뮬레이션, 로봇 모션 테스트 및 기타 업스트림 분석을 활용하면 결함을 조기에 포착할 수 있습니다. 이는 엔지니어링 워크플로우를 근본적으로 재편할 것을 약속한다.

제너레이티브 디자인과 3D 프린팅, CNC 머시닝, 어댑티브 로보틱스와 같은 민첩한 제조 기술을 결합하면 완전히 새로운 패러다임, 즉 주문형으로 제작되고 각 고객의 요구에 맞는 맞춤형 제품이 탄생한다. 디자인, AI 및 온디맨드 제작을 통합하는 스타트업은 개념을 유형의 제품으로 변환하는 프로세스를 혁신할 수 있다. 우리는 맞춤 생산 제품이 대량 생산 제품과 경쟁하는 것을 볼 수 있다. 이러한 가상 프로토타이핑, 시뮬레이션 및 맞춤형 제작 주기는 더 큰 설계 실험과 개인화를 촉진할 것을 약속합니다. 또한 현지화되고 분산된 제조를 가능하게 할 수 있다.

그러나 온디맨드 제작의 에너지 및 재료 비용은 지속 가능성을 보장하기 위해 고려해야 한다. 인력 재교육은 이러한 기술이 엔지니어링 역할을 변화시킴에 따라 매우 중요하다. 그러나 신중하게 방향을 잡은 AI 기반 제너레이티브 디자인은 맞춤형 제품에 대한 접근을 민주화할 수 있다.

5. AI를 통한 비즈니스 워크플로우 재구성

엔터프라이즈 환경 내에서는 문서 초안 작성부터 고객 지원에 이르는 워크플로우를 간소화하기 위해 사전 훈련된 제너레이티브 모델이 이미 배포되고 있다.

콘텐츠 제작을 위해 Jasper 및 Anthropic Claude와 같은 도구는 간단한 개요를 유창한 텍스트로 변환하여 블로그, 보고서, 이메일 및 기타 문서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 일상적인 문서화를 자동화할 수 있다. 고객 서비스에서 대화 모델로 구동되는 챗봇은 영업, 지원 및 HR 전반에 걸쳐 일반적인 쿼리를 처리하여 복잡한 사례만 인간 상담원에게 라우팅할 수 있다. 대화형 AI는 연중무휴 지원을 약속한다.

데이터 처리 워크플로는 명명된 엔터티 인식, 주제 모델링, 요약 및 의미 체계 검색과 같은 AI 기술로 강화되어 구조화되지 않은 텍스트에서 인사이트를 추출하고 의사 결정을 내리고 있다. 재무에서 운영에 이르기까지 여러 부서에서 반복적인 보고서 생성, 데이터 입력 및 분석은 과거 사례에 대한 모델 학습을 통해 자동화할 수 있다. 이를 통해 직원은 판단 집약적인 작업에 시간을 할애할 수 있다.

2024년까지 비즈니스 애플리케이션의 40% 이상이 대화형 AI 인터페이스를 통합하여 생산성과 참여도를 높일 수 있다. 그러나 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 AI 통합과 관련된 프로세스, 데이터 파이프라인 및 직원 기술을 재설계하기 위한 신중한 노력이 필요하다.

프롬프트 엔지니어, AI 트레이너 및 모델 인터프리터와 같은 역할에 대한 수요가 증가함에 따라 교육 및 변경 관리가 필요하다. AI를 활용하기 위해 선제적으로 운영을 재구성하는 채택자는 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 그러나 전체적인 통합 전략 없이 AI 도구만 사용하면 이점을 낭비하게 된다.

 

6. 변화하는 직업 및 기술 환경 탐색

과거의 기술 변화와 마찬가지로, 생성형 AI의 부상은 특정 직업을 대체하는 동시에 새로운 수익성 있는 역할을 창출할 것으로 예상된다.

데이터 입력, 문서 처리, 콜센터 지원과 같이 매우 반복적이고 예측 가능한 작업과 관련된 직책은 자동화된 AI 서비스에서 대체될 가능성이 높다. 영향을 받는 근로자에 대한 사전 예방적 인력 계획 및 지원이 중요하다. 그러나 모호한 맥락에서 신뢰, 창의성, 복잡한 의사 소통 및 건전한 판단을 구축하는 것과 같은 인간 고유의 강점을 활용하는 역할은 대체 불가능한 것으로 남을 것이다.

AI의 기능을 보완할 수 있는 작업자가 번창할 것이다. 프롬프트 엔지니어, AI 트레이너, 모델 인터프리터, 툴 설명자와 같은 새로운 직책에 대한 수요가 이미 증가하고 있다. 복잡한 비즈니스 요구 사항을 AI에 적합한 자연어 지침으로 정제할 수 있는 숙련된 커뮤니케이터도 상당한 기회를 보게 될 것이다. AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하는 사용자 인터페이스를 개발하는 기술 역할도 마찬가지로 성장할 것이다.

교육과 정책은 이러한 새로운 기술을 강조하는 동시에 관계 구축, 공감 및 전체론적 사고와 같은 시대를 초월한 인간 능력을 강화해야 한다. AI의 진화하는 능력에 앞서기 위한 평생 학습이 중요하다.

직원을 궁극적으로 없애는 데 드는 비용이 아니라 이러한 AI 전환을 탐색하는 파트너로 보는 조직은 지식 보유 및 인간-AI 협업을 통해 우위를 점할 수 있다. 신중한 계획을 통해 생성형 AI는 긍정적인 인력 혁신을 주도할 수 있다. 그러나 AI의 가치를 최대한 끌어내기 위한 인적 자본 개발을 소홀히 하면 오용, 불신, 불평등 확대의 위험이 있다.

 

7. 허위 정보의 여파 관리

생성형 AI의 급속한 발전은 온라인에서 잘못된 정보를 퍼뜨리고 여론을 조작하는 데 악용될 가능성에 대한 실질적인 우려를 불러일으킨다.

점점 더 설득력 있는 이미지, 비디오 및 텍스트를 생성하여 거짓이지만 진짜처럼 보이게 하는 기능은 사기, 선전 및 조직화된 허위 정보 캠페인을 위한 새로운 길을 가능하게 한다. 선거와 같은 2024년의 중요한 사건은 소셜 플랫폼에 조작적인 합성 미디어를 배포하기 위한 시험대가 될 수 있다. 이러한 위험을 관리하기 위해 소셜 네트워크는 AI가 생성한 콘텐츠를 감지하고, 실제 사용자 제작 미디어와 구별하여 라벨을 지정하고, 적절한 경우 도달 범위와 바이럴리티를 제한하는 정책과 기술 시스템이 필요하다.

데이터 세트 윤리에 대한 표준이 필요하며, 특정 유형의 유해하거나 편향된 데이터에 대한 학습 모델은 금지되어야 한다. 교육 데이터 및 기술에 대한 투명성은 대중의 신뢰를 구축하는 데 도움이 된다. 전파를 추적하기 위해 생성 모델 액세스 및 속성에 대한 자세한 로그를 유지하는 것과 같은 책임 메커니즘은 악의적인 사용을 억제할 수 있다. 플랫폼에는 확장 가능한 감독 프로세스가 필요하다.

AI가 미디어를 어떻게 조작할 수 있는지 설명하는 대중 인식 캠페인이 중요할 것이다. 미디어 리터러시 교육, 비판적 사고 기술 교육은 사회에 예방 접종을 하는 데 도움이 된다.

정책 입안자들은 합성 콘텐츠에 대한 투명성과 책임성을 의무화하는 규정을 제정해야 할 수도 있다. 그러나 혁신을 육성하기 위해서는 섬세한 균형도 필요하다. 기술 회사, 입법자, 언론 매체 및 대중 간의 신중한 감독과 협업 접근 방식을 통해 온라인 신뢰와 진정성을 보호하면서 생성형 AI의 이점을 실현할 수 있다. 그러나 적극적이고 윤리적인 접근이 필수적이다.

8. 자기 주도적 AI 시스템의 등장

기술 측면에서 중요한 추세는 자율성을 높이고 인간의 지시를 줄이면서 행동하는 AI 에이전트의 출현입니다. 이러한 자기 주도적 능력은 심오한 의미를 내포하고 있다. 그 뿌리는 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 학습할 수 있도록 하는 자기 지도 학습 및 대조 학습과 같은 오늘날의 비지도 학습 기술에서 볼 수 있다. 이러한 방식으로 학습된 모델은 내재적 표현 기능을 개발한다.

강화 학습을 통해 에이전트는 명시적인 지시 없이 보상 및 페널티와 같은 피드백 신호를 기반으로 행동을 최적화할 수 있다. 게임과 같은 제한된 환경에서 RL 에이전트는 인간의 성능을 능가할 수 있다. 비지도 사전 훈련을 RL과 결합하면 에이전트가 보다 구조화되지 않은 실제 환경에서 목적이 있는 적응형 조치를 취할 수 있다. 재고 정리를 최적화하는 창고 로봇이나 사용자를 지원하기 위해 사전 예방적 조치를 취하는 가상 비서를 생각해 보자.

높은 수준의 목표를 실행 가능한 코드와 시뮬레이션으로 변환하는 창발적 코딩 기술은 자기 주도적 AI를 가속화할 수 있다. 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 알고리즘과 환경을 코딩하기 시작할 수 있다. 장기적으로 볼 때, 극도로 유능하고 자기 주도적인 시스템은 신중하게 제한하지 않는 한 인간의 이익에 무관심하거나 반대되는 선택의지를 발전시킬 수 있다. AI 윤리, 감독, 통제 가능성 및 목표 정렬에 대한 철학적 질문은 오늘날에도 깊이 생각해야 한다.

자기 주도 AI의 씨앗은 오늘날의 혁신에 이미 존재한다. 이러한 기술을 인간의 가치에 맞추면서 신중하게 육성하려면 연구자, 규제 기관 및 사회의 선견지명이 필요합니다. 자율성 지니는 병 속으로 다시 들어갈 수 없으므로, 우리는 그 능력이 펼쳐질 때 현명하게 안내해야 한다.

 

2024년에 접어들면서 생성형 AI의 엄청난 진화 속도는 느려질 기미가 보이지 않는다. 오늘날 그 능력은 거의 마법처럼 보이지만 곧 테이블 스테이크가 될 것이다. 지금까지 우리가 목격한 것은 모든 산업에서 이 기술의 파괴적인 잠재력의 전주곡에 불과하다.

생성 모델과 애플리케이션에 대한 전례 없는 규모의 투자는 이미 대부분의 국가에서 연구 예산을 초과하고 있다. 이는 일부 거대 기술 기업들이 AI의 상승에 얼마나 결정적인 베팅을 하고 있는지를 보여준다. 오픈 소스 생태계와 스타트업은 똑같이 흥미로운 돌파구를 마련할 준비가 되어 있다. 그러나 그러한 힘에는 그 영향력을 신중하게 조정해야 할 책임이 따릅니다. 생성형 AI가 우리의 창조적 추구, 비즈니스 운영, 공공 담론 및 일상 생활에 침투함에 따라 사회적 이익을 유지하려면 의도적인 노력이 필요하다.

데이터 소싱, 모델 투명성, 시스템 책임성 및 오용 방지를 둘러싼 윤리적 고려 사항은 시급한 관심을 필요로 하다. 오늘날의 정책, 규범 및 기술적 보호 장치는 향후 수십 년 동안 이 기술의 궤적을 형성할 것이다.

시민으로서 우리는 생성형 AI의 기능과 한계에 대한 이해를 높이고, 생성형 AI의 마법에 대한 경외심을 떨쳐버리고, 이를 배포하는 기관에 책임을 물어야 한다. 미디어 리터러시(Media Literacy)는 이러한 합성 창작물이 우리의 정보 식단에 점점 더 매끄럽게 녹아들고 있기 때문에 매우 중요하다. 사전에 완화해야 할 위험이 분명히 있다. 그러나 신중하게 접근하면 생성형 AI는 놀라운 방식으로 인간의 창의성, 효율성 및 통찰력을 증강할 수 있습니다. 지속적인 긍정적 영향의 정도는 집단적 책임과 지혜에 달려 있다.

지니는 의심할 여지 없이 병에서 나왔고 기술의 발전은 거침이 없다. 2024년은 생성형 AI의 사회 변화가 본격적으로 드러나는 기념비적인 해가 될 전망이다. 오늘 우리가 개인으로서 그리고 함께 취하는 행동은 이 역사적인 기술 개화의 인류 이야기를 써 내려갈 것이다. 우려할 만한 이유도 있지만, 우리의 미래에 힘을 실어주기 위해 이러한 변혁적 도구를 안내할 때 희망을 가질 수 있는 엄청난 근거도 있다. (토마스 프레이)