2025λ…„ 8μ›” 22일 κΈˆμš”μΌ

제λͺ©: AI 기술과 μ‘μš©μ˜ ν˜„μž¬μ™€ 미래

AI κΈ°μˆ μ€ ν˜„λŒ€ μ‚¬νšŒμ—μ„œλ„ μ€‘μš”ν•œ 역할을 ν•˜κ³  있으며, λ‹€μ–‘ν•œ 뢄야에 μ‘μš©λ˜κ³  μžˆλ‹€. 이 κΈ€μ—μ„œλŠ” AI의 μ „λ°˜μ μΈ κ°œμš”μ™€ ν˜„μž¬μ˜ νŠΈλ Œλ“œ, 그리고 λ‚˜μ•„κ°€ λ°œμ „ λ°©ν–₯κ³Ό 그에 따라 λ°œμƒν•  수 μžˆλŠ” μ—¬λŸ¬ μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€λ₯Ό λ‹€λ£° 것이닀. 특히 AI의 ν™œμš© 사둀와 기쑴의 기술 및 λ°©λ²•λ‘ κ³Όμ˜ 비ꡐ, μž₯단점 뢄석을 톡해 AI 기술의 κ°€λŠ₯μ„±κ³Ό ν•œκ³„μ— λŒ€ν•΄ λͺ…ν™•νžˆ 정리할 것이닀.

AI 기술 κ°œμš” 인곡지λŠ₯(AI)의 μ—­μ‚¬λŠ” 이미 μˆ˜μ‹­ 년에 걸쳐 이어져 μ™”λ‹€. 초기 AIλŠ” κ·œμΉ™ 기반 μ‹œμŠ€ν…œμœΌλ‘œ, μ£Όμ–΄μ§„ κ·œμΉ™μ— 따라 λ‹¨μˆœν•œ μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” 데 쀑점을 λ‘μ—ˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΅œκ·Όμ—λŠ” 기계 ν•™μŠ΅, 심측 ν•™μŠ΅ λ“±μ˜ λ°œμ „μœΌλ‘œ AIλŠ” λ°μ΄ν„°μ—μ„œ νŒ¨ν„΄μ„ μΈμ‹ν•˜κ³  λ³΅μž‘ν•œ 문제λ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯을 κ°–μΆ”κ²Œ λ˜μ—ˆλ‹€. 특히 GPT와 같은 λŒ€ν™”ν˜• AIλŠ” μžμ—°μ–΄ 처리 λΆ„μ•Όμ—μ„œ 큰 ν˜μ‹ μ„ κ°€μ Έμ™”λ‹€.

AI의 λ°°κ²½ AI 기술의 λ°œμ „ λ°°κ²½μ—λŠ” μ»΄ν“¨νŒ… νŒŒμ›Œμ˜ ν–₯상, 데이터 μˆ˜μ§‘ 및 μ €μž₯ 기술의 λ°œμ „, 그리고 μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ˜ ν˜μ‹ μ΄ ν¬ν•¨λœλ‹€. 특히, ν΄λΌμš°λ“œ μ»΄ν“¨νŒ…μ˜ ν™•μ‚°μœΌλ‘œ 인해 λŒ€κ·œλͺ¨ 데이터λ₯Ό μ‰½κ²Œ μ²˜λ¦¬ν•˜κ³  ν•™μŠ΅ν•  수 있게 λ˜μ—ˆλ‹€. 이둜 인해 AIλŠ” 금육, 의료, 제쑰, 고객 μ„œλΉ„μŠ€ λ“± λ‹€μ–‘ν•œ μ‚°μ—…μ—μ„œ ν™œμš©λ˜κ³  μžˆλ‹€.

AI 이둠 및 κ°œλ… AI 기술의 κΈ°λ³Έ κ°œλ…μ€ μΈκ°„μ˜ λ‡Œ κΈ°λŠ₯을 λͺ¨λ°©ν•˜λŠ” 것이닀. 기계 ν•™μŠ΅μ€ λ°μ΄ν„°λ‘œλΆ€ν„° ν•™μŠ΅ν•˜λŠ” κ³Όμ •μœΌλ‘œ, 지도 ν•™μŠ΅ 및 비지도 ν•™μŠ΅μœΌλ‘œ κ΅¬λΆ„λœλ‹€. 지도 ν•™μŠ΅μ€ 라벨이 μžˆλŠ” λ°μ΄ν„°λ‘œ ν•™μŠ΅ν•˜μ—¬ 예츑 λͺ¨λΈμ„ λ§Œλ“œλŠ” 반면, 비지도 ν•™μŠ΅μ€ 라벨이 μ—†λŠ” λ°μ΄ν„°μ—μ„œ νŒ¨ν„΄μ„ λ°œκ²¬ν•˜λŠ” 과정을 ν¬ν•¨ν•œλ‹€. 이외에도 κ°•ν™” ν•™μŠ΅μ΄λΌλŠ” κ°œλ…μ΄ μžˆμ–΄, μ΄λŠ” μ—μ΄μ „νŠΈκ°€ ν™˜κ²½κ³Ό μƒν˜Έμž‘μš©ν•˜λ©° 졜적의 행동을 ν•™μŠ΅ν•˜λŠ” 방식이닀.

AI와 κ΄€λ ¨λœ μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€ AI 기술이 λ”μš± λ°œμ „ν•¨μ— 따라 λͺ‡ κ°€μ§€ μ£Όμš” μ‹œλ‚˜λ¦¬μ˜€κ°€ λ°œμƒν•  수 μžˆλ‹€. 첫째, λ‹€μˆ˜μ˜ μ‚°μ—…μ—μ„œ μΈκ°„μ˜ 일자리λ₯Ό λŒ€μ²΄ν•˜λŠ” 일이 λ°œμƒν•  것이닀. 특히 반볡적이고 κ·œμΉ™μ μΈ μž‘μ—…μ— λŒ€ν•΄μ„œλŠ” AI의 λŒ€μ²΄ κ°€λŠ₯성이 λ”μš± λ†’λ‹€. λ‘˜μ§Έ, AIκ°€ μΈκ°„μ˜ μ˜μ‚¬κ²°μ •μ— 큰 영ν–₯을 λ―ΈμΉ˜λŠ” κ²½μš°κ°€ λ§Žμ•„μ§ˆ 것이닀. μ΄λŠ” 금육 거래, 의료 진단 λ“±μ—μ„œ 이미 λ°œμƒν•˜κ³  μžˆλ‹€. μ…‹μ§Έ, AI μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 윀리적 λ¬Έμ œμ™€ κ΄€λ ¨λœ λ…Όμ˜κ°€ λ”μš± ν™œλ°œν•΄μ§ˆ 것이닀. AI의 κ²°μ • 과정이 뢈투λͺ…ν•  경우, 곡정성과 μ±…μž„μ— λŒ€ν•œ λ…Όλž€μ΄ μ˜ˆμƒλœλ‹€.

AI의 ν™œμš© 사둀 AIλŠ” 의료 λΆ„μ•Όμ—μ„œ 특히 λ‘λ“œλŸ¬μ§„ ν™œμš© 사둀가 λ§Žλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, IBM의 Watson은 μ•” 진단에 λŒ€ν•΄ μ˜μ‚¬μ—κ²Œ μ‘°μ–Έν•˜λŠ” μ‹œμŠ€ν…œμœΌλ‘œ μ‚¬μš©λ˜κ³  있으며, 이λ₯Ό 톡해 ν™˜μžμ˜ μ˜ˆν›„ κ°œμ„ μ— κΈ°μ—¬ν•˜κ³  μžˆλ‹€. 또 λ‹€λ₯Έ 예둜, 금육 μ„œλΉ„μŠ€μ—μ„œ AIλŠ” 고객 μ„œλΉ„μŠ€ 챗봇을 톡해 고객의 μ§ˆλ¬Έμ— μ‹€μ‹œκ°„μœΌλ‘œ μ‘λ‹΅ν•¨μœΌλ‘œμ¨ 고객 λ§Œμ‘±λ„λ₯Ό 높이고 μžˆλ‹€. μ΄λŸ¬ν•œ 사둀듀은 AI의 νš¨μœ¨μ„±μ„ 보여쀄 뿐 μ•„λ‹ˆλΌ, κΈ°μ—… 및 λ³‘μ›μ˜ μš΄μ˜λΉ„ μ ˆκ°μ—λ„ κΈ°μ—¬ν•˜κ³  μžˆλ‹€.

κΈ°μ‘΄ 기술과의 비ꡐ AI κΈ°μˆ μ€ 기쑴의 기술 및 방법둠과 λΉ„κ΅ν–ˆμ„ λ•Œ 경이둜운 μž₯점과 λͺ‡ κ°€μ§€ 단점을 κ°€μ§€κ³  μžˆλ‹€. 기쑴의 μ†Œν”„νŠΈμ›¨μ–΄ μ‹œμŠ€ν…œμ€ 일반적으둜 κ³ μ •λœ κ·œμΉ™μ— 따라 μž‘λ™ν•˜λ―€λ‘œ μ˜ˆμ™Έ 상황에 적절히 λŒ€μ‘ν•˜κΈ° μ–΄λ €μš΄ κ²½μš°κ°€λ§Žλ‹€. 반면 AIλŠ” 데이터에 κΈ°λ°˜ν•˜μ—¬ ν•™μŠ΅ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ— λ³€ν™”ν•˜λŠ” ν™˜κ²½μ— μ μ ˆν•˜κ²Œ λŒ€μ‘ν•  수 μžˆλ‹€. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ AI의 λ‹¨μ μœΌλ‘œλŠ” λ§‰λŒ€ν•œ μ–‘μ˜ 데이터와 κ³ μ„±λŠ₯ μ»΄ν“¨νŒ… μžμ›μ΄ ν•„μš”ν•˜λ‹€λŠ” 점이 μžˆλ‹€. λ˜ν•œ, AI의 해석 κ°€λŠ₯μ„± λ¬Έμ œμ™€ 윀리적 μ΄μŠˆλ„ ν•΄κ²°ν•΄μ•Ό ν•  과제둜 남아 μžˆλ‹€.

μΆ”κ°€ 고렀사항 AI κΈ°μˆ μ„ λ„μž…ν•¨μ— μžˆμ–΄ λͺ‡ κ°€μ§€ 좔가적인 고렀사항이 ν•„μš”ν•˜λ‹€. 첫째, 데이터 ν’ˆμ§ˆμ΄ AI의 μ„±λŠ₯에 큰 영ν–₯을 미치기 λ•Œλ¬Έμ—, μ •ν™•ν•˜κ³  μœ μ˜λ―Έν•œ 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•˜λŠ” 것이 ν•„μˆ˜μ μ΄λ‹€. λ‘˜μ§Έ, AI μœ€λ¦¬μ— κ΄€ν•œ λ…Όμ˜λ„ ν•„μˆ˜μ μ΄λ‹€. AIκ°€ κ²°μ •ν•˜λŠ” κ³Όμ •μ—μ„œ μΈκ°„μ˜ μ£Όλ„κΆŒκ³Ό 윀리λ₯Ό μ–΄λ–»κ²Œ μœ μ§€ν•  κ²ƒμΈκ°€λŠ” μ€‘μš”ν•œ κ³Όμ œκ°€ 될 것이닀. μ…‹μ§Έ, AI의 효과적인 μš΄μ˜μ„ μœ„ν•΄μ„œλŠ” 기술적 μ—­λŸ‰λΏλ§Œ μ•„λ‹ˆλΌ 쑰직의 문화와 ꡬ쑰도 λ³€ν™”ν•΄μ•Ό ν•œλ‹€λŠ” 점을 κ³ λ €ν•΄μ•Ό ν•œλ‹€.

κ²°λ‘ κ³Ό ν–₯ν›„ 전망 AI κΈ°μˆ μ€ μ•žμœΌλ‘œλ„ λ‹€μ–‘ν•œ μ‚°μ—… λΆ„μ•Όμ—μ„œ ν˜μ‹ μ„ μΌμœΌν‚¬ κ²ƒμœΌλ‘œ μ˜ˆμƒλœλ‹€. 여기에 따라 μƒˆλ‘œμš΄ 직업이 생기고, 기쑴의 μΌμžλ¦¬λŠ” λ³€ν™”ν•  것이닀. AIλ₯Ό ν†΅ν•œ 효율적인 운영과 데이터 기반 μ˜μ‚¬κ²°μ •μ€ κΈ°μ—…μ˜ 생쑴에 ν•„μˆ˜μ μΈ μš”μ†Œκ°€ 될 것이닀. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ AIλ₯Ό μš΄μ˜ν•˜λŠ” 데 μžˆμ–΄ 윀리적 고렀와 μ‚¬νšŒμ  μ±…μž„μ„ μžŠμ§€ 말아야 ν•˜λ©°, μ΄λŸ¬ν•œ λ¬Έμ œλŠ” μ•žμœΌλ‘œλ„ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ λ…Όμ˜λ˜κ³  연ꡬ될 ν•„μš”κ°€ μžˆλ‹€. AI κΈ°μˆ μ€ 우리 μ‚¬νšŒμ— λ§Žμ€ λ³€ν™”λ₯Ό κ°€μ Έμ˜¬ 것이며, 이λ₯Ό 잘 ν™œμš©ν•˜λŠ” 방식이 μ€‘μš”ν•  것이닀. μ‹€μ§ˆμ μœΌλ‘œ AIλŠ” μΈκ°„μ˜ λŠ₯λ ₯을 λ³΄μ™„ν•˜κ³  ν™•μž₯ν•˜λŠ” λ„κ΅¬λ‘œμ„œ λ¬΄κΆλ¬΄μ§„ν•œ κ°€λŠ₯성을 κ°€μ§€κ³  μžˆμŒμ„ μžŠμ§€ 말아야 ν•  것이닀.

AI와 λ°˜λ„μ²΄ 기술의 관계, 그리고 그듀이 맞물렀 λ°œμ „ν•˜λŠ” 과정은 μƒν˜Έμž‘μš©κ³Ό μ§„ν™”μ˜ 볡합적인 과정을 톡해 이루어지고 μžˆλ‹€. 졜근의 개발 동ν–₯κ³Ό λΉ„νŒμ  μ‹œκ°μ€ μ£Όλͺ©ν•  λ§Œν•œ 주제λ₯Ό ν˜•μ„±ν•˜κ³  μžˆλ‹€.

λ°˜λ„μ²΄ 기술, 특히 GPU의 λ°œμ „μ€ AI 기술의 핡심을 이룬닀. κ·ΈλŸ¬λ‚˜ μ΄λŸ¬ν•œ 기술의 지속적인 진화에 λŒ€ν•œ μš°λ €λ„ μ‘΄μž¬ν•œλ‹€. μ‹œμž₯의 κΈ‰μ†ν•œ 변화와 ν•¨κ»˜ λ‚˜νƒ€λ‚œ λ‹€μ†Œ 비관적인 μ‹œκ°μ€ GPU의 감가상각 기간이 λŠ˜μ–΄λ‚¬λ‹€λŠ” μ£Όμž₯에 κΈ°μ΄ˆν•˜κ³  μžˆλ‹€. λŒ€κ·œλͺ¨ κΈ°μ—…...