안녕하세요! 오늘의 핫 토픽은 2024년, 인공지능이 AI 도구를 활용하는 것에 초점을 맞추고 있다는 내용입니다. 이는 인공지능 기술이 점점 더 실용적이고 생산적인 방향으로 발전하고 있음을 보여줍니다. 우리는 이제 인공지능을 단순한 실험의 대상이 아닌, 실제 문제를 해결하고 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 도구로 활용하고 있습니다. 이러한 변화는 우리의 삶을 더욱 편리하고 생산적으로 만들어 줄 것입니다. 앞으로 인공지능 기술이 어떤 방향으로 발전할지 기대되네요!
인공지능의 새로운 시대: 2024년 AI 기술의 발전과 과제
AI 기술의 발전과 실용화
2023년이 인공지능에 대한 호기심이 가득했다면, 2024년은 비용 효율적으로 실용적인 결과를 만들어내는 것에 초점이 맞춰졌습니다. 프린스턴 대학교 컴퓨터 공학 교수이자 “AI 스네이크 오일: 인공지능이 할 수 있는 것, 할 수 없는 것, 그리고 그 차이를 알아내는 방법”의 공동 저자인 Arvind Narayanan은 “모델을 내놓는 것에서 실제 제품을 만드는 것으로 전환되었다”고 말했습니다.
ChatGPT가 출시된 2년 전, 처음 10,000만 명 이상의 사람들이 이 채팅봇을 실험했고, 일부 작업에서는 놀라울 정도로 도움이 되었지만 다른 작업에서는 중간 정도의 성과를 보였습니다. 이제 이러한 생성형 AI 기술은 우리가 찾고 있지 않더라도 점점 더 많은 기술 서비스에 통합되고 있습니다. 예를 들어 구글 검색 결과의 AI 생성 답변이나 사진 편집 도구의 새로운 AI 기술 등이 있습니다.
AI 기술의 비용과 한계
Narayanan은 “작년 생성형 AI의 주요 문제는 기업들이 정말 강력한 모델을 출시했지만 사람들이 실제로 활용할 수 있는 구체적인 방법이 없었다”고 말했습니다. 올해 우리가 보는 것은 이러한 기능을 활용하여 사람들에게 유용한 일을 할 수 있는 제품을 점진적으로 만들어내는 것입니다.
한편, OpenAI가 2023년 3월에 GPT-4를 출시하고 경쟁사들도 유사한 성능의 AI 대형 언어 모델을 내놓으면서, 이러한 모델들은 더 이상 크게 “커지거나 질적으로 향상되지 않고 있습니다. 이는 AI가 몇 개월마다 인간을 능가하는 지능으로 발전할 것이라는 과장된 기대를 재설정하는 계기가 되었습니다. 이에 따라 공론의 초점도 “AI가 우리를 죽일까?”에서 AI를 일반적인 기술로 다루는 것으로 옮겨가고 있습니다.
AI 기술의 비용과 기업의 대응
AI 기술 투자의 비용 부담
올해 기술 기업들의 실적 발표 콜에서는 월가 애널리스트들이 AI 연구개발에 대한 막대한 투자의 미래 수익에 대한 보증을 요구하는 질문을 자주 들었습니다. OpenAI의 ChatGPT나 구글의 Gemini와 같은 생성형 AI 도구의 기반이 되는 AI 시스템을 구축하려면 강력하고 비싼 AI 칩을 사용하는 전력 소비가 많은 컴퓨팅 시스템에 투자해야 합니다. 이로 인해 기술 대기업들은 올해 이러한 시스템을 운영하기 위해 핵발전소 전력을 활용하는 거래를 발표했습니다.
골드만삭스 애널리스트 Kash Rangan은 “이 기술에 수천억 달러의 자본이 투입되었다”고 말했습니다. 또 다른 뉴욕 투자은행 애널리스트는 여름에 AI가 그 비용을 정당화할 만한 복잡한 문제를 해결하지 못하고 있다고 지적했습니다. 그는 AI 모델이 인류 역사상 생산된 방대한 문자 및 시각 데이터로 학습하고 있음에도 불구하고 인간이 잘하는 것을 결코 할 수 없을 것이라고 의문을 제기했습니다.
AI 기술의 실용적 가치
Rangan은 이에 대해 좀 더 긍정적인 견해를 가지고 있습니다. 그는 “우리는 이 기술이 혁명적일 것이라는 매혹에 빠졌지만, ChatGPT 출시 2년 만에 그렇지 않다는 것을 알게 되었다”며 “비용은 우리가 생각했던 것보다 더 많이 들고 생산성도 그렇게 높지 않다”고 말했습니다.
하지만 Rangan은 AI 도구가 이미 영업, 디자인 등 다양한 분야에서 “절대적으로 더 생산적”이라는 점에 주목하며, AI의 잠재력에 대해 여전히 낙관적입니다.
AI 기술이 일자리에 미치는 영향
AI 기술이 일자리에 미치는 영향
많은 근로자들은 AI 도구가 자신의 일자리를 위협할 수 있는지 궁금해하고 있습니다. 이에 대해 전문가들은 AI가 일부 직무를 자동화할 수 있지만, 새로운 일자리를 창출하고 기존 직무를 변화시킬 것이라고 예측합니다. 하지만 이러한 변화에 적응하기 위해서는 근로자들의 교육과 재훈련이 필요할 것으로 보입니다.
AI 기술의 윤리적 고려사항
AI 기술의 발전과 함께 윤리적 문제도 대두되고 있습니다. AI 시스템이 편향된 데이터에 기반하여 차별적인 결과를 내놓거나, 개인정보 침해 등의 우려가 있기 때문입니다. 이에 따라 AI 기술 개발 과정에서 윤리성 확보가 중요한 과제로 부각되고 있습니다.
결론
2024년 AI 기술은 실용성과 비용 효율성에 초점을 맞추며 발전해왔습니다. 생성형 AI 도구가 일상에 점점 더 깊이 침투하고 있지만, 그에 따른 비용 부담과 한계도 부각되고 있습니다. 또한 AI 기술이 일자리와 윤리 문제에 미치는 영향도 주목받고 있습니다. 이처럼 AI 기술은 우리 삶에 점점 더 큰 영향을 미치고 있으며, 이에 대한 균형 잡힌 이해와 대응이 필요할 것으로 보입니다.
번역하며 직접 추출한 영단어
Sarah의 용법
Korean translation: 사라의 용법
Example sentences:
– Sarah is a very common name in English-speaking countries.
– 사라는 영어권 국가에서 매우 일반적인 이름이다.
Detailed explanation: The name Sarah is a common female name in English-speaking countries. It can be used to refer to a specific person or as a generic name to represent a woman.
calls 사용의 예
Korean translation: 전화 걸기의 예
Example sentences:
– I called my friend to invite her to the party.
– 친구에게 전화해서 파티에 초대했어요.
Detailed explanation: The word “calls” refers to the act of making a phone call. It is commonly used to describe contacting someone by telephone.
than
Korean translation: 보다
Example sentences:
– I like chocolate more than vanilla ice cream.
– 나는 바닐라 아이스크림보다 초콜릿을 더 좋아해요.
Detailed explanation: “Than” is a comparative word used to express a difference or preference between two things. It is commonly used in comparative statements.
숙어에서의 performing
Korean translation: 숙어에서의 수행하다
Example sentences:
– She performed well in her role as the lead actress.
– 그녀는 주연 배우로서 훌륭한 연기를 했다.
Detailed explanation: The word “performing” in the context of idioms or expressions refers to carrying out or executing a particular action or task.
summer 외워보자!
Korean translation: 여름 외워보자!
Example sentences:
– Let’s try to memorize some vocabulary related to summer.
– 여름과 관련된 어휘를 외워보도록 해요.
Detailed explanation: This phrase encourages the reader to try to memorize or learn vocabulary related to the summer season.
여러분, 열심히 공부하셔서 영어 실력 향상시키세요! 화이팅!
