혼합 AI의 등장 인공지능의 미래를 살펴보다
오직 OpenAI와 같은 부유한 기업들만이 GPT-4와 같은 '기반 모델'을 만들 수 있는 자원을 가지고 있습니다. 기업 부문의 나머지는 이러한 기반 모델과 통합된 더 작고 더 집중된 프로그램을 개발해야 할 것입니다.
골드만 삭스 CIO는 하이브리드 AI와 앱이 2024년의 주요 초점이 될 것이라 예측했습니다.
📷 이미지 출처
최근 인터뷰에서 골드만 삭스의 최고 투자 책임자인 Marco Argenti는 인공지능의 미래에 대한 예측을 공유했습니다. Argenti에 따르면, 올해는 “하이브리드” AI의 대두로 지배될 것으로 예상되며, 이는 어플리케이션들이 대형 언어 모델 위에서 작동하는 형태입니다. 🚀 사용자의 의도를 해석하고 전문화된 작업 모델에 작업을 할당하는 초지능 뇌와 같은 것입니다. 이는 궁극적으로 멀티태스킹 기계로, 다양한 작업을 정확하고 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 갖춘 것으로 생각할 수 있습니다. 🤖💡
하지만 너무 서두르지 마세요, 이러한 거대한 언어 모델을 생성하는 것은 큰 비용이 듭니다. 가장 부유한 기업만이 그들을 감당할 수 있습니다. 나머지 우리는 우리 자신의 필요에 맞춘 작은 신경망을 구축해야 할 것입니다. 이는 마치 초지능 뇌의 미니 버전을 가지고 있는 것과 같으며, 우리 특정 작업을 처리하기에 완벽하게 적합한 것입니다. 💰💔
특화된 모델과 기능성의 시대
Argenti의 비전은 AI 개발의 현재 동향과 완벽하게 일치합니다 – 기능성을 연결하는 것입니다. 전문화된 모델을 기업 데이터와 결합하여 회사는 작업을 완료하는 원활하고 강력한 AI 어시스턴트를 만들 수 있습니다. 이는 최고의 전문가들이 한 방에 모여 복잡한 문제를 해결하는 것과 동일합니다. 하나의 지붕 아래에 모여 있는 특화된 기술을 가진 최고의 팀이 있는 것과 같습니다. 🏢🔧
이 접근 방식의 주목할만한 예로 LangChain이 있습니다. LangChain은 생성적 AI를 기반으로한 오픈 소스 프레임워크로, 개별 컴포넌트를 가져와 특정 작업에 특화된 각각의 부분을 하나로 조합합니다. 이는 마치 여러분 자신만의 스위스 아미 나이프를 만드는 것과 같습니다. 각 도구는 고유한 목적을 제공하지만 다른 도구와 연결되어 완벽하게 작동합니다. 🇨🇭🔪
타사 어플리케이션: 잠재력 발휘
하이브리드 AI 구조의 대두에 더해, Argenti는 기초 모델 위에 구축된 새로운 타사 어플리케이션의 등장을 예측합니다. 이러한 어플리케이션은 운영체제나 플랫폼과 비교할 수 있으며, AI 풍경을 재편할 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 마치 새로운 세계의 가능성과 기회를 개방하는 것과 같습니다. 🌍✨
이러한 어플리케이션으로의 전환은 기술적인 측면뿐만 아니라 투자적인 관점에서도 흥미롭습니다. Argenti는 자본이 어플리케이션 및 도구 집합 계층으로 이동할 수 있는 좋은 기회가 있다고 지적합니다. 다시 말해, 이러한 기초 모델을 향상시키고 활용하는 도구와 어플리케이션을 구축하는 데 이익이 있다는 것입니다. 이는 마치 금광에서 금을 채굴하는 대신 삽을 판매하는 것이 실제로 이윤이 발생하는 황금 열기에 참여하는 것과 같습니다. ⛏️💰
과제에 대처하기
하지만 위대한 힘에는 위대한 책임이 따른다고 할 때처럼 말이죠. Argenti는 잠재적인 위험을 관리하기 위해 협업, 모델의 오픈소스화, 규칙 개발의 필요성을 강조합니다. 이에는 편견, 차별, 안전 및 개인 정보 보호와 같은 문제에 대처하는 것이 포함됩니다. 견고하고 윤리적인 AI 생태계를 구축하기 위해서는 집단적인 노력과 원칙적인 접근이 필요합니다. 이는 마치 초고층 빌딩을 위한 튼튼한 기초를 구축하는 것과 같습니다 – 기초가 약하면 전체 구조가 위험에 처해있습니다. 🏢🏗️
📚 참조 링크:
- 🔗 IBM에서 제공하는 AI 기초 트레이닝
- 🔗 ChatGPT 트레이닝 데이터의 누출과 개인 정보 침해
- 🔗 빌 게이트가 예측한 미래 기술 붐
- 🔗 GitHub Copilot: 프로그래밍에 사용되는 AI
- 🔗 LangChain: 유용한 어시스턴트
Q&A: 독자의 관심과 호기심에 대답하기
Q: 작은 회사들은 자체 AI 모델을 만들 수 있을까요? 📉💸
A: 불행히도, 대규모 AI 프로그램을 만드는 데는 막대한 비용이 듭니다. 작은 회사들은 이런 인프라에 투자하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다. 그러나, 좋은 소식은 그들은 여전히 자신들의 요구에 맞게 작은 신경망을 구축할 수 있다는 것입니다. 기억하세요, AI의 크기가 중요한 것이 아니라 얼마나 잘 특정 요구사항을 충족시키는지입니다. 크기는 항상 중요하지 않아요! 😄
Q: AI와 관련된 잠재적인 위험은 무엇인가요? 🚨🤔
A: AI는 편견, 차별, 안전 문제, 개인정보보호 등 다양한 도전 과제를 야기시킵니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 협력, 모델의 오픈 소스화, 규칙의 개발을 촉진하는 것이 중요합니다. 윤리적 가이드라인을 준수하고 커뮤니티로서 함께 일하는 것으로, 우리는 이러한 위험을 최소화하고 책임감 있는 신뢰성 있는 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 함께 이 일을 진행합시다! 🤝
Q: AI 개발 산업에 어떻게 참여할 수 있을까요? 🌱💼
A: AI 개발 분야에 진출하려면 머신러닝, 프로그래밍 언어, 데이터 분석에 대한 지식을 습득하는 것이 좋습니다. 수많은 온라인 강좌, 튜토리얼, 자료가 도움이 될 수 있습니다. 또한 오픈 소스 프로젝트에 참여하고 AI 컨퍼런스에 참석하는 것은 네트워크를 넓히고 소중한 학습 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다. 학습의 여정을 즐기면서 내 안의 AI 천재를 발휘하세요! 💡🚀
📣 생각을 공유하세요!
“하이브리드” AI의 부상에 신나시나요? 🤖💪 인공지능의 미래에 대한 예측이나 우려 사항이 있으신가요? 생각을 공유하고 대화에 참여해 보세요! 함께 열정적으로 토론을 펼쳐봅시다! 🤓🚀
(참고: 원본 기사의 내용은 상당히 재구성되고 확장되며 유머가 더해져 독자 참여를 증진시키고 주제에 대한 깊은 이해를 제공하도록 되었습니다.)
