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ICT/정보통신 Appier, ‘2020 AI 트렌드 & 2021 예측’ 발표

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-05-11 16:33:00
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AI(인공지능) 기술 기업인 Appier는 ‘2020년의 AI 트렌드와 2021년 예측’을 발표했다. Appier의 치프 AI 사이언티스트인 민선이 신종 코로나 바이러스 감염의 확대로 인해 크게 발전한 2020년의 AI 활용 및 2021년의 AI 기술 발전, 사회적 변화를 예측하였다.

 

1. 2020년의 AI 트렌드 종합

 

1.1 신종 코로나 바이러스 감염증에 의한 영향

 

신종 코로나 바이러스 감염의 확대로 생활 양식이 크게 변화되어, 디지털 변혁은 기존의 5배의 속도로 진행되었고, 일반 소비자뿐 아니라 학교 교육에서도 모든 사람이 디지털 기기를 사용하는 시대가 되었다. 최근에는 의료 현장의 빠른 진단, 의료기관의 자동화 등 병원 및 간호 시설에서도 AI가 활용되고 있다. 이러한 변혁 속에서, 우리는 AI 기술을 사용하여 신종 코로나 바이러스 감염증과 싸워 나가야 한다.

 

또한 디지털 결제 등의 금융, 온라인 진료 등의 의료, 온라인 수업 등의 교육과 같은 다양한 분야에서 비접촉 솔루션이 확대되어, 뉴노멀 경제를 추진하고 있다. 이처럼 다양한 분야에서 디지털 변혁이 일어남에 따라, 2020년에는 IT 기업이 우위에 서게 되었다. 왜냐하면 IT 기업은 필요한 솔루션을 제공할 수 있으며 많은 기업이 디지털 기술을 사용하여 다양한 일을 수행하기 때문이다. 민선은 다양한 분야에서 디지털화가 가속화됨에 따라, ‘2021년에는 모든 기업이 자사를 IT 기업으로 여겨야 하며, 기술을 고도로 활용하고, 더 많은 데이터를 수집하며, AI를 전략적으로 사용해야 한다’고 예상한다.

 

1.2 화상 인식 및 자연언어 처리 등의 분야에서 일어난 ‘AI 혁신’

 

온라인으로 수집할 수 있는 데이터량의 증가 및 클라우드상에서의 대규모 실증을 통해, AI 혁신은 앞으로도 계속될 것이라고 예상된다. 2020년에는 크게 3가지 서로 다른 양상에서 브레이크스루가 일어났다.

 

하나는 화상 인식 분야다. 비지도 메소드인 SimCLR이 제안됨에 따라, 적은 아웃풋으로 화상을 인식할 수 있게 되었다. 두 번째는 자연언어 처리 분야다. 작년에 거대한 언어 모델인 GPT-3이 등장했다. 이것은 언어 이해, 언어 생성에 있어 다른 모델보다 훨씬 성능이 좋으며, 언어 모델로서는 최초로 천억 개가 넘는 파라미터를 이용할 수 있다. 세 번째는 단백질 접힘이다. 단백질 접힘은 의약품의 설계 및 신종 코로나 바이러스 감염증과 같은 질병에 대한 이해 등 화학적인 발견을 할 수 있다.

 

2. 2021년 AI 트렌드 예측

 

2.1 자연언어 처리

 

먼저, 생물 의학 분야에서 자연언어 처리 모델의 이용이 증가할 것으로 예상된다. 하버드대학의 연구에 따르면, AI가 텍스트를 읽는 것뿐 아니라 생물학적인 배열을 읽어 들임으로써, 신종 코로나 바이러스 감염증의 변이를 예측할 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이로 인해 현실 세계에서 변이를 염두에 두고 대비할 수 있다.

 

또한 2020년에 여러 분야에서 AI가 발전하였으므로, 각 분야에서 협업이 이루어질 것으로 예상된다. 구체적으로 말하자면, 언어로 인풋하고 이미지로 아웃풋하는 일이 가능하다. 2021년 초에 스타트업 기업인 OpenAI는 테스트를 발표했다. 예를 들어, ‘강아지를 산책시키는, 발레 옷을 입고 있는 무 그림’이라고 입력하면, 그에 맞는 일러스트를 여러 장 작성한다. (그림1 참조) 여기에는 GPT-3이 활용되었으며, 당사는 이러한 테스트를 작성하기 위해 AI를 재학습시킬 필요는 없다고 주장한다.

 

 

2.2 인간 중심 AI

 

두 번째로, 인간 중심 AI의 개념은 앞으로도 지속될 것으로 예상된다. 개발된 AI의 엔드유저는 사람이므로, 연구자는 AI를 개발할 때 인간을 중심으로 생각해야만 한다고, 민선은 주장한다. 이러한 개념을 기술적인 면에서 보면, ‘안전한 이용을 위해, 얼마나 보증된 AI를 개발하는가’, ‘인간이 이해할 수 있도록, AI가 어떻게 자신의 행동을 설명할 수 있는가’, ‘인간과의 교류를 통해 AI가 어떻게 효율적으로 학습할 수 있는가’ 하는 3가지 분야에 주력하고 있다.

 

또한 2021년은 단순히 인간 중심의 AI뿐 아니라 우리 인간의 행동에 대해 더욱 감도 높은 통찰력을 가진 환경 지능도 보급될 것으로 생각된다. 스탠다드 메디컬 스쿨에서는 현재 새로운 방향으로 나아가고 있다. AI가 병원이나 가정에 설치된 센서를 제어하게 되면, 이론상 더 많은 생명을 구할 수 있을 것으로 예측한다. 예를 들어, 병원에 설치된 센서를 분석하면 의료 과실을 예방하게 되며, 특정한 환자의 상태가 안 좋아졌음을 알릴 수도 있다. 더욱이, 적외선 센서나 진도 센서를 사용하면, 개인의 프라이버시를 보호하면서도 감염 경로 등을 파악할 수 있다.

 

2.3 더 적은 수의 인풋에 근거한 학습

 

마지막으로, 더 적은 수의 피드백을 통해 AI가 학습할 수 있게 될 것으로 예상된다. 10년쯤 전에는 전문가가 규칙을 만들었지만, 규칙은 매우 복잡하고 완벽하지 않았다. 다음에는 기계학습으로 전환되었지만, 데이터를 수집하는 데 비용이 들어가는 데다 반드시 엔드유저의 목적을 충족시킨다는 보장이 없었다.

 

따라서 기계학습이 시스템을 통해 배우는 것이 중요하며, 그때 여러 사람으로부터 직접 피드백을 받고, 최종적으로 그 피드백에 근거하여 학습함으로써 맞춤화된 서비스 ‧ 결과를 실현할 수 있을 것으로 예상된다.

 

또한 앞으로는 더 많은 디바이스에서 AI가 효율적으로 이용되어, 시계나 안경 등의 웨어러블 디바이스나 초인종에 설치된 카메라와 같은 설치형 디바이스 등 각종 분야에 AI가 보급될 것으로 보인다. 이처럼 앞으로 우리 인간은 일상생활에서 AI와 교류할 수 있게 될 것으로 예상된다.

 

일본의 사례를 보자면, 아이들의 근시를 방지하는 AI가 탑재된 안경을 개발ㆍ제공하는 기업이 있었다. 이처럼 가까운 곳에 AI가 도입되고 있으며, 이러한 흐름은 앞으로 더욱 가속화될 것이다.

 

3. 앞으로의 과제

 

앞서 말한 트렌드에 따라 AI의 바이어스가 있을 것으로 우려된다. AI는 인간이 만들었으며, 활용되는 데이터 역시 인간이 수집한 것이기 때문에, AI가 바이어스를 일으키는 것은 당연한 일이다. 그에 대한 대책으로서, 데이터 및 알고리즘에 어떤 바이어스가 존재하는지 감시해야 한다. 그리고 그 바이어스에 의해 어떤 영향이 나타나는지 분석하고, 최대한 그 영향이 커지지 않도록 데이터 수집 프로세스를 재검토하거나 바이어스가 적은 데이터를 수집하며, 알고리즘을 공평하게 만드는 등의 조절이 필요하다.

 

 

 

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