안녕하세요, Solo AI Lab의 Sai입니다. 오늘은 아주 흥미진진한 주제로 찾아왔어요. 바로 ‘남은 2024년 생성형 AI 전망’입니다. 불과 몇 개월 안남은 2024년, AI는 우리 삶을 어떻게 바꿔놓을까요? 지금까지의 변화를 보며 미래에 대해서 같이 고민해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.
그리고 2024년 10월 4일 AI 코리아 커뮤니티가 개최하는 Gen AI Innovation Korea가 개최됩니다. 여기서 나오는 내용들도 추후 정리해드릴게요.
OpenAI의 Chat GPT O1의 등장은 다시 한번 세상을 놀라게 했습니다. 그동안 인간의 영역이라 불리었던 수학, 과학, 물리 등의 문제를 해결하고, 또한 향상된 음성기능을 갖춘 기능을 업데이트 했었죠? 이제 Chat GPT는 수능 1등급을 노릴 정도로 뛰어난 시험에 대한 정답을 맞출 뿐만 아니라 여러 연구 분야에 대한 지식도 가질 예정입니다. 그리고 메모리 기능을 통해 사용자의 정보를 지속적으로 기억하여 답변하기도 합니다.
그럼 앞으로 전망을 살펴보려면 OpenAI가 아직 공식적으로 업데이트 하지 않은 내용들을 살펴봐야겠죠? 어떤 것들이 있을까요?
이 기능을 통해 일기를 쓰거나 인스타그램에 포스팅을 하거나 등의 작업등을 수행하며, 특히 눈이 불편한 사람들에게는 다양한 기회가 될 수도 있겠다고 생각합니다. 결국 사람이 직접 보고 소통하는 듯한 Chat GPT가 될 것이라 예상됩니다. 동영상에 대해 분석할 수 있다는 것은 결국 스트리밍으로 된 동영상 즉, 회의나 화상대화 등도 분석할 수 있다는 뜻과 같기 때문입니다.
이 기능이 등장이 된다면 예상이 되는 것은 기존의 검색시장에 대한 추세가 어떻게 변할지가 가장 궁금해지는 상황입니다. 대부분 구글이나 네이버와 같은 회사가 위험해 질거라고 생각하는데 한번 더 생각해보면, Search GPT의 출처의 대부분이 해외에서는 구글, 한국의 네이버라고 한다면 오히려 그들에게는 기회가 될 수도 있다고 생각합니다. 물론 Search GPT가 등장한 뒤에 OpenAI가 기존 블로그, SNS 등의 기능까지도 같이 가져갈지에 대해서 행보가 기대되는 상황입니다.
이를 통해 대부분의 챗봇들이 대체될거라고 예상되며, GPTs가 처음 나왔을때를 기억하며, OpenAI의 API를 활용하여 다양한 애플리케이션이 만들어질 것이라 예상됩니다. 음식을 주문하거나 고객을 응대하거나 하는 기본적인 기능 부터 점점 발전될것이라 예상되기 때문에 이러한 기능들도 기대가 되는 부분입니다.
그 외에도 GPT Store의 수익화 기능, o1의 공식 버전, Sora를 이용한 비디오 제작, GPT의 구독료 향상 등 Open AI의 행보가 기대되면서도 점점 의존도가 높아졌을때 비용을 지불할 수 밖에 없는 구조를 띌수 있어 우려도 되는 상황입니다.
SLM은 LLM의 성능을 유지하되, 모델의 사이즈를 최소화 하여 스마트폰이나 폐쇄적인 환경에서도 돌아갈 수 있게 할 수 있는 모델입니다. 이는 지속적으로 연구되고 있어 거의 매주에 걸쳐서 많은 모델들이 쏟아져 나오고 업데이트 되고 있습니다.
대표적으로 무료버전으로는 Meta의 Gemma가 있으며, 최근 엔비디아나 AMD도 출시하며 점유율을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 물론 기존의 Chat GPT, Claude, Gemini도 활용은 가능하지만 비용을 지불해야 접근이 가능하기 때문에 무료 버전을 활용한 개발들이 많이 진행되고 있는데요.
이러한 SLM을 활용하면 장점은?
이러한 장점들로 인해 SLM은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, AI 기술의 접근성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 프라이버시, 비용, 그리고 유연성 측면에서 큰 이점을 제공하여 AI 기술의 더 넓은 보급과 혁신적인 응용을 가능케 합니다.
그렇게 된다면 이제 생성형 AI는 왠만한 기업에서 도입이 될 것이고, 이를 기반한 채용, 활용법에 대한 강의, SLM모델에 대한 구축 사업들이 더욱 더 많아질 것이라 예상됩니다.
[대표적인 사례] – 출처 : 한국IDC
그 외에도 생성형 AI를 활용하여 코드 작업 및 문서 작업을 하는 LG, 남부발전등의 사례들도 있기 때문에 많은 변화들이 예상됩니다.
사실 생성형 AI 리터러시 시리즈를 지속적으로 작성하는 이유 중에 하나이기도 합니다. 제대로 생성형 AI를 사용해야하는데요. 저도 빠르게 변화되는 상황속에서 어떻게 좋은 정보를 드릴수 있을까 고민을 많이 하고 있습니다.
벌써 생성형 AI 리터러시 시리즈가 10번째를 맞이했습니다. 감사할 따름이고, 읽어주신 모든 분들께 감사합니다.
이제 2024년이 슬슬 끝나가고 있고, 다가올 2025년을 준비하기 위해 특히 생성형 AI를 활용하는 구독자 분들은 이제 더 미리 준비해야할거라 생각합니다. 생성형 AI는 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줄 거예요. 하지만 동시에 새로운 도전과 고민거리도 가져올 거예요. 중요한 건 우리가 이 변화에 어떻게 대응하느냐입니다.
언제나 건강하시고, 생성형 AI와 함께하는 멋진 미래를 꿈꾸세요. 다음에 또 뵙겠습니다.
[저자 관련 정보]
이름 : 김진환 / 이메일 주소 : happydata1510@gmail.com
소속 : 주식회사 위니브 데이터 Lead / 고려대학교 빅데이터사이언스학부 겸임교수, 경제통계학 박사수료
안녕하세요, Solo AI Lab의 Sai입니다. 오늘은 조금 특별한 주제로 찾아왔어요. '생성형 AI가 데이터 관련 직업들에 미치는 영향'에 대해 이야기해보려고 합니다. "어라? 나는 데이터 직군이 아닌데…" 라고 생각하실 수 있지만, 이 변화는 우리 모두에게 중요한 의미가 있답니다. 왜냐면 모든 기업에서는 데이터는 중요하고 활용하고자 하는 니즈가 있는데,
안녕하세요, Solo AI Lab의 Sai입니다. 그동안 생성형 AI 리터러시에 대한 많은 얘기들을 나눴는데요. 오늘은 '나에게 맞는 생성형 AI Tool을 찾는 방법'에 대해 이야기해보려고 합니다. 다양한 AI 도구들이 쏟아져 나오는 요즘, 어떤 툴을 선택해야 할지 고민되시죠? 생성형 AI 리터러시 중에서 도구 선택도 중요하기 때문에 이에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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