AI의 2023년도 발전 전망 예측

AI에 관심이 있으신가요? 지금 논의되고 있는 2023년도 AI의 동향을 읽으시면서, AI의 최신 정보를 습득하세요.여기 나오는 내용만 아셔도 최신동향을 다 아시는 것이 될 것입니다. 나오는 제품명 마다 놓치지 마시고 살펴보시면 크게 도움이 될 것입니다.

 

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2022년, AI는 창의력을 발휘 했습니다. AI 모델은 이제 약간의 프롬프트만으로 놀랍도록 설득력 있는 텍스트, 사진 및 비디오를 생성할 수 있습니다.

OpenAI가 텍스트 명령에서 이미지를 생성할 수 있는 딥 러닝 모델인 DALL-E 2의 출시로 생성 AI 폭발을 일으킨 지 불과 9개월 만입니다. 그 다음에는 Google과 Meta의 획기적인 기술이 뒤따랐습니다. 텍스트에서 비디오를 생성할 수 있는 AI입니다. OpenAI가 놀라운 최신 대형 언어 모델인 ChatGPT를 출시한 지 불과 몇 주 밖에 되지 않았습니다. 

올해 혁신의 속도는 놀랍고 때로는 압도적이었습니다. 누가 그 출현을 예상할 수 있었습니까? 그리고 그 다음 단계를 어떻게 예측할 수 있습니까?

MIT Technology Review에서 2023년에 AI 환경을 형성할 것으로 예상되는 4가지 가장 큰 트렌드에 대해 예상해 보았습니다. 

 

다목적 챗봇이 준비되고 있습니다

 

 

GPT-4는 단순한 언어 이상을 처리할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 더 크고 더 나은 언어 모델이 꾸준히 나타났습니다.

 현재 최고 수준 은 12월 초 OpenAI 에서 출시한 ChatGPT입니다. 이 챗봇은  GPT-3 의 더 매끄럽고 조정된 버전입니다.

ChatGPT가 전 세계를 휩쓸고 유동적인 대화 기술 덕분에 숨가쁜 소셜 미디어 게시물과 신문 헤드라인에 영감을 주긴 했지만 이제 모든 시선은 차세대 GPT에 쏠려 있습니다. 2023년이 차세대 대규모 언어 모델이 시작되는 해가 될 것이라고 말합니다.

 

https://openai.com/blog/chatgpt/

ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue

 

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DeepMind의 새로운 AI 모델에 대한 과대 광고는 실제로 멋진 것을 놓치고 있습니다.

어떤 이들은 이러한 도구에 대한 잡담이 전체 분야에 해를 끼치고 있다고 걱정합니다.

우리는 무엇을 기대할 수 있을까요? 먼저 미래의 언어 모델은 단순한 언어 모델 이상이 될 수 있습니다. OpenAI는 이미지 또는 비디오 인식과 같은 다양한 양식을 텍스트와 결합하는 데 관심이 있습니다. 우리는 이것을 DALL-E 에서 보았습니다 . 그러나 ChatGPT의 대화 기술을 단일 모델의 이미지 조작과 혼합하면 훨씬 더 범용적이고 강력한 기능을 얻을 수 있습니다. 챗봇에게 이미지에 무엇이 있는지 묻거나 이미지 생성을 요청하고 이러한 상호 작용을 대화의 일부로 만들어 DALL-E에서 가능한 것보다 더 자연스럽게 결과를 다듬을 수 있습니다.

우리는 지난 2022년 4월 공개된 딥마인드의 '시각 언어 모델' 플라밍고에서 이를 엿볼 수 있었습니다. 이 모델은 자연어를 사용해 이미지에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 그리고 5월에 DeepMind는 이미지 설명에서 비디오 게임 플레이, 로봇 팔 제어에 이르기까지 다양한 유형의 작업을 수행하기 위해 대형 언어 모델 뒤에 있는 동일한 기술을 사용하여 훈련된 "제너럴리스트" 모델인 Gato 를 발표했습니다.

GPT-4가 이러한 기술을 기반으로 구축된다면 하나의 패키지에서 최고의 언어 및 이미지 생성 AI(및 그 이상)의 성능을 기대할 수 있습니다. 언어와 이미지의 기술을 결합하면 이론적으로 차세대 AI가 두 가지 모두를 더 잘 이해할 수 있습니다. OpenAI만이 아닙니다. 다른 대형 연구소, 특히 DeepMind가 내년에 다중 모드 모델을 추진할 것으로 기대합니다.

 

그러나 물론 단점이 있습니다. 차세대 언어 모델은 사실과 허구를 구별할 수 없고 편견을 선호하는 것과 같은 이 세대의 문제 대부분을 물려받을 것입니다. 더 나은 언어 모델은 다른 유형의 미디어를 신뢰하는 것을 그 어느 때보다 어렵게 만들 것입니다. 그리고 인터넷에 포함된 최악의 데이터를 흡수하지 않고 인터넷에서 스크랩한 데이터로 모델을 교육하는 방법을 완전히 파악한 사람은 아무도 없기 때문에 여전히 오물로 가득 찬 정보가 될 수도 있을 것 입니다.   

 

 

AI에 대한  첫 규제가 시작될 것입니다

 

전 세계의 새로운 법률과 매파적인 규제 당국은 회사를 곤경에 빠뜨리고 싶어합니다. 

 

 

지금까지 AI 산업은 기술의 사용과 개발을 관리하는 규칙이 거의 없는 거친 영역이었습니다. 2023년에는 그것이 바뀔 것입니다. 규제 당국과 의원들은 2022년을 발톱을 갈고 닦는 데 보냈습니다. 2023년에는 그런 규제들을 만드는데 착수할 것입니다. 

 

EU 의회 의원들이 잠재적으로 법안 수정을 완료함에 따라 EU의 전면적인 AI 법인 'AI 법'의 최종 버전이 어떤 모습일지 지켜보아야 합니다. 그것은 거의 확실하게 사람들의 신뢰성에 대해 점수를 매기고 순위를 매기는 시스템과 같이 인권에 해로운 것으로 간주되는 AI 관행에 대한 금지를 포함할 것입니다. 

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들어본 적이 없는 가장 중요한 AI 법에 대한 빠른 가이드

유럽 ​​연합은 인공 지능과 관련된 최악의 피해를 억제하기 위한 새로운 법안을 계획하고 있습니다.

공공 장소에서의 안면 인식 사용은 유럽의 법 집행 기관에서도 제한될 것이며 법 집행 기관과 민간 기업 모두에 대해 전면 금지할 모멘텀이 있습니다. 하지만  전면 금지는 이러한 기술을 사용하려는 국가의 강력한 저항에 직면할 것입니다. 범죄와 싸우기 위해. EU는 또한 제품이 프라이버시 침해나 알고리즘에 의한 불공정한 결정과 같은 피해를 입힐 때  AI 회사에 책임 을 묻기 위한 새로운 법률을 마련하고 있습니다.

미국 연방거래위원회(Federal Trade Commission)도 기업이 데이터를 수집하고 AI 알고리즘을 사용하는 방식을 면밀히 주시하고 있습니다. 올해 초 FTC는 체중 감량 회사인 Weight Watchers가 어린이에 대한 데이터를 불법적으로 수집했기 때문에 데이터와 알고리즘을 파괴하도록 강요했습니다. 12월 말, Fortnite와 같은 게임을 만드는 Epic은 5억 2천만 달러의 합의에 동의함으로써 같은 운명을 피했습니다. 규제 당국은 올해 회사가 데이터를 처리하고 알고리즘을 구축하는 방법에 대한 잠재적인 규칙에 대한 의견을 수집 했으며 Lina Khan 의장 은 기관이 "긴급하고 엄격하게" 불법적인 상업적 감시 및 데이터 보안 관행으로부터 미국인을 보호할 계획 이라고 말했습니다 .

중국 당국은 최근 주체의 동의 없이 딥페이크를 만드는 것을 금지 했습니다.  AI 법을 통해 유럽인들은 사람들이 딥페이크 또는 AI 생성 이미지, 오디오 또는 비디오와 상호 작용하고 있음을 나타내는 경고 신호를 추가하기를 원하고 있습니다.

 

이러한 모든 규정은 기술 회사가 AI 기술을 구축, 사용 및 판매하는 방법을 규정할 수 있습니다. 그러나 규제 당국은 소비자를 보호하는 것과 혁신을 방해하지 않는 것 사이에서 까다로운 균형을 유지해야 합니다. 

 

AI는 아주  빠르게 발전하고 있는 분야이며, 문제는 규제을 효과적일 만큼 정확하게 유지하되 너무 구체적이어서 빠르게 구식이 되지 않도록 하는 것입니다. 데이터 보호를 규제하려는 EU의 노력과 마찬가지로, 새로운 법률이 올바르게 시행된다면 2023년에는 프라이버시와 공정성을 더 존중하는 AI 개발의 오랜 시대를 열 수 있을 것입니다.

 

 

빅 테크 회사는 근본적인 AI 연구에 대한 지배력을 잃을 수 있습니다.

 

빅 테크 기업만이 AI의 최첨단에 있는 유일한 선수는 아닙니다. 오픈 소스 혁명은 가장 부유한 실험실이 하는 일과 일치하거나 때로는 그것을 능가하기 시작했습니다. 

 

 

 

 

 

2022년에 우리는 Hugging Face에서 출시한 최초의 커뮤니티 구축 다국어 대형 언어 모델인 BLOOM 을 보았습니다. 우리는 또한 OpenAI의 DALL-E 2 에 필적하는 오픈 소스 텍스트-이미지 AI 모델 Stable Diffusion을 중심으로 폭발적인 혁신을 목격했습니다 . 

 

https://stablediffusionweb.com/

Stable Diffusion Online

 

https://openai.com/dall-e-2/

DALL·E 2

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1,000명 이상의 AI 연구원 그룹이 GPT-3보다 더 큰 다국어 대규모 언어 모델을 만들어 무료로 제공하고 있습니다.

역사적으로 AI 연구를 지배해 온 대기업들은 세계 경제 전망이 어두워지면서 대규모 정리 해고와 고용 동결을 시행하고 있습니다. AI 연구는 비용이 많이 들고 자금이 부족해짐에 따라 기업은 투자할 프로젝트를 선택하는 데 매우 신중해야 하며 가장 혁신적이고 흥미로운 것보다 가장 많은 돈을 벌 수 있는 잠재력이 있는 것을 선택할 가능성이 높습니다. 

이러한 최종적인 초점은 AI 연구 팀을 재편성하고 많은 사람들을 제품을 만드는 팀 내 에서 작업하도록 이동한 Meta에서 이미 효과를 발휘하고 있습니다 . 

그러나 Big Tech 회사가 허리띠를 졸라매는 동안 생성 AI를 연구하는 화려한 신생 기업은 벤처 캐피털 펀드의 관심이 급증 하는 것을 목격하고 있습니다. 

내년은 AI 스타트업에게 호재가 될 수  있습니다. 많은 인재들이 떠돌아다니고 있으며 종종 경기 침체기에 사람들은 자신의 삶을 다시 생각하는 경향이 있습니다. 

Mozilla Foundation의 전무 이사인 Mark Surman은 신생 기업과 학계가 기초 연구의 중심이 될 수 있다고 말합니다. 

"우리는 [AI 연구 의제]가 대기업에 의해 덜 정의되는 시대에 접어들고 있습니다."라고 그는 말합니다. "그게 기회야." 

 

 

생명공학의 새로운 시대가 열립니다

 

AI가 생산한 단백질 은행에서 AI가 설계한 약물에 이르기까지 생명 공학은 새로운 시대를 맞이합니다

 

지난 몇 년 동안 AI가 제약 산업을 뒤흔들 가능성이 분명해졌습니다. 단백질 구조(기능의 핵심)를 예측할 수 있는 AI인 DeepMind의 AlphaFold(https://alphafold.ebi.ac.uk/)는 분자 생물학에서 새로운 종류의 연구를 위한 길을 열어 연구자들이 질병이 어떻게 작용하고 이를 치료할 신약을 만드는 방법을 이해하도록 돕습니다. 2022년 11월에 Meta는 단백질 구조를 예측하기 위한 훨씬 더 빠른 모델인 ESMFold 를 공개했습니다. 이는 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 기술을 사용하는 일종의 단백질 자동 완성기 입니다.

 

https://alphafold.ebi.ac.uk/

AlphaFold Protein Structure Database

 

생명 공학 연구소는 DALL-E에서 영감을 얻은 AI를 사용하여 신약을 발명하고 있습니다.

두 그룹이 자연에서 볼 수 없는 필요에 따라 새로운 단백질을 설계할 수 있는 강력한 새 생성 모델을 발표했습니다.그들 사이에서 DeepMind와 Meta는 과학에 알려진 모든 것을 포함하여 수억 개의 단백질에 대한 구조를 생성 하고 방대한 공개 데이터베이스에서 이를 공유했습니다. 생물학자와 제약 회사는 이미 웹 검색만큼 쉽게 새로운 단백질 구조를 찾아볼 수 있는 이러한 리소스 로부터 혜택을 받고 있습니다. 그러나 2023년은 이 기초 작업이 실제로 결실을 맺는 해가 될 수 있습니다. DeepMind는 생명 공학 작업을 별도의 회사인 Isomorphic Labs로 분사했으며, 이 회사는 현재 1년 넘게 연구에만 몰두하고 있습니다. 올해 큰 성과를 낼 가능성이 높다.

https://www.isomorphiclabs.com/

Reimagining Drug Discovery Process with AI - Isomorphic Labs

 

또한 약물 개발 파이프라인을 따라 AI를 사용하여 약물 발견 속도를 높이고 이전에 알려지지 않은 종류의 약물을 설계하는 방법을 모색하는 수백 개의 신생 기업이 있습니다. 현재 임상시험 중인 AI 제약회사가 개발한 약물은 19개(2020년에는 0개에서 증가)가 있으며 앞으로 몇 달 안에 더 많은 약물이 제출될 예정입니다. 이들 중 일부의 초기 결과가 2023년에 나올 가능성이 있어 AI의 도움으로 개발된 첫 번째 약물이 시장에 출시될 수 있습니다.

그러나 임상 시험에는 몇 년이 걸릴 수 있으므로 너무 기대가 크면 안됩니다. 하지만  그럼에도 불구하고  시대는 여기에 있으며 돌아갈 수 없습니다. 생명 공학에 투자하는 벤처 캐피탈 회사인 Flagship Pioneering의 Lovisa Afzelius는 "제대로만 한다면 이 분야에서 믿을 수 없는 놀라운 일들이 일어날 것이라고 생각합니다."라고 말했습니다. 

 

- 이 이야기는 MIT Technology Review의  What's Next 시리즈 의 일부이며, 한국인을 위해서 한국인이 읽기 쉽도록 다소 변경하였습니다.