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AI / 머신러닝|딥러닝

칼럼 | 발전 속도 빠르지만… AI 과대 광고와 미성숙에는 '주의'

2024.04.01 Scot Finnie  |  Computerworld
생성형 AI의 마케팅 과대 광고에 지쳤는가? 잠재력은 많은 기술이지만 아직 갈 길은 멀다.
 
ⓒ Getty Images Bank

AI를 둘러싼 마케팅, 특히 생성형 AI의 과대 광고가 쏟아지고 있다. 기사를 열거나 뉴스 동영상을 시청할 때 인공지능이 언급되지 않는 경우도 드물다. 이제 AI의 장점을 숨 가쁘게 찬양하기를 멈출 시점이 온 걸지도 모른다.

최근 과열된 AI 과대 광고를 보면 가트너가 하이프 사이클(hype cycle)에서 '환멸 단계'라고 설명하는 하락세가 올해 불가피할 것처럼 보인다. 이는 생성형 AI의 급성장을 보여주는 증거이자 기술의 미성숙을 보여주는 신호다.

예측 모델을 위한 딥러닝, 커뮤니케이션 및 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI 활용은 분명 전망이 밝다. 하지만 최근 몇 달 간의 마케팅 공세 속에서 거의 언급되지 않은 사실은 향후 과제 또한 만만치 않다는 점이다.

머신러닝 도구는 학습된 데이터만큼만 성능이 향상된다. 기업들은 데이터가 모순, 부정확성, 누락으로 가득하기 때문에 생성형 AI에 수백만 달러를 투자하고도 ROI가 저조하다는 사실을 깨닫고 있다. 또한 과대 광고가 주장하는 이점이 현재 또는 미래에 실현될 수 있다는 확신도 없다.

특히 생성형 AI 기반 챗봇의 경우 반복적으로 '환각'을 일으키거나 충돌하는 경향이 있는 등 아직 완성 단계에 이르지 못했다. 많은 생성형 AI 챗봇이 최근에야 발표됐으며, 베타 버전 같은 일반 버전을 내놓고 개발을 서두르는 일도 비일비재하다. 시장에서는 챗봇의 기반이 되는 대규모 언어 모델(LLM)을 잘 활용할 방법을 여전히 찾는 중이다.

구글, 마이크로소프트, 오픈AI가 서둘러 생성형 AI 툴을 개발하고 출시했지만, 출시를 서두른 탓에 많은 툴이 매우 미숙한 수준에 머물러 있다. 지금 당장 생성할 수 있는 콘텐츠에 회사의 평판을 걸다간 성장에 문제가 생길 수도 있다. 생성형 AI 챗봇이 직면한 몇 가지 문제는 다음과 같다.

· 잘못된 정보 및 허위 정보
· 딥페이크(사진, 동영상, 음성 복제), 사칭, 합성 음란물, 피싱 사기
· 챗봇 환각 및 기타 오작동
· 편견 및 의도치 않은 부정확성
· 저작권 문제
· 생성형 AI 시장을 잠재적으로 뒤흔들 수 있는 정부 규제
· 기대만큼 큰 성과를 거두지 못하는 투자
· 생산성 향상이 과대 평가돼 결과물에 대한 기업의 요구가 충족되지 못하는 경우
  
기업과 비즈니스 기술 종사자들은 최소한 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI를 실험하고 있을 테지만, 2024년이 올인할 시기는 아닐 수도 있다. 가짜 뉴스와 선거 관련 허위 정보가 사라질 때까지 기다릴 필요가 있다. 거친 부분이 매끄럽게 다듬어지고 추가 교육이 이뤄질 때까지 기다리고, 정부 규제가 구체화될 때까지 기다릴 필요가 있다. 생산성 향상이 목표라면 생성형 AI 기업이 약속한 대로 실현될 때까지 기다려야 한다. 생성형 AI는 여전히 대세지만, 과대 광고되는 것만큼 발전하지는 않았다.

아직 AI, 생성형 AI, 머신러닝, LLM의 차이점에 대해 혼란스럽다면 아래 정의를 통해 빠르게 이해할 수 있다.

AI 지식 쌓기
코세라에서 정의한 인공지능(AI)은 인간의 인지를 모방해 복잡한 작업을 수행하고 학습하는 컴퓨터 소프트웨어를 포괄한다. AI, 머신러닝, 딥러닝, 생성형 AI는 때때로 같은 의미로 사용되기도 하지만, 각각은 별개의 의미를 갖고 있다.

머신러닝(ML)은 데이터에 대해 학습된 알고리즘을 사용해 다양하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 적응형 모델을 생성하는 AI의 하위 영역이다.

딥러닝은 신경망 내의 여러 계층을 사용해 인간의 개입 없이 복잡한 머신러닝 작업을 수행하는 머신러닝의 하위 집합이다.

생성형 AI는 챗봇 및 기타 도구의 기반이 되는 기술이다. 입력된 프롬프트에 응답해 이미지, 텍스트, 동영상 및 기타 미디어를 생성하는 AI의 한 유형이다.

LLM은 오픈AI의 챗GPT나 구글의 제미나이 같은 챗봇의 알고리즘 기반이 되는 용어다. 이는 컴퓨터 알고리즘으로, 자연어 입력을 처리하고 이미 본 것을 바탕으로 다음 단어를 예측한다. 그리고 다음 단어와 그다음 단어를 예측해 답변이 완성될 때까지 반복한다.

* Scot Finnie는 컴퓨터월드 전 편집장이다. 현재는 프리랜서 작가로 활동 중이다. ciokr@idg.co.kr
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