2023년은 전 세계적으로 인공지능의 발전이 크게 주목받은 해였습니다. 특히 창조적 영역에서 AI의 응용이 눈에 띄는 발전을 보였죠. 이제 2024년을 맞이한 만큼, 이러한 기술적 변화가 어떻게 전개될지, 그리고 전문가들이 이에 대해 어떤 전망을 하고 있는지 자세히 살펴보려 합니다.
AI가 어떻게 우리의 삶, 비즈니스, 심지어 사회적 구조에까지 영향을 미칠 수 있는지 알아보면서, 2024년 인공지능의 주요 전망들을 다각도로 살펴보겠습니다. 이를 통해 AI 기술의 최전선에서 일어나고 있는 변화들과 그것이 우리 사회에 어떤 의미를 가지는지, 그리고 앞으로의 발전 가능성에 대해서도 깊이있게 생각해보는 시간이 되었으면 좋겠습니다.
1. 멀티모달리티의 혁신
멀티모달리티는 단순히 기술적인 발전을 넘어, 우리가 인공지능과 소통하는 방식에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 이제 우리는 텍스트 입력을 넘어서, 음성이나 이미지를 통해서도 AI와 상호작용할 수 있게 된 것이죠. 이러한 변화의 핵심은 바로 멀티모달리티 기술입니다.
멀티모달리티란, 인공지능이 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 능력을 말합니다. 이 기술의 발전은 AI와의 소통을 더욱 자연스럽고 효율적으로 만들어주고 있죠. 예를 들어, 챗GPT 플러스 같은 서비스는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성을 이해하고, 여러 언어로 응답할 수 있는 능력을 보여줍니다.
기업들도 이러한 변화에 주목하고 있습니다. 구글의 제미나이와 같은 서비스들이 멀티모달리티 기능을 강조하고 있는 것은 이러한 트렌드를 반영하고 있는 것이죠. 또한 아마존의 타이탄, 메타의 라마2와 같은 서비스들도 이 방향으로 개발이 진행되고 있어, 멀티모달리티는 향후 AI 기술의 핵심 경쟁 요소가 될 것으로 보입니다.
이러한 멀티모달리티의 발전은 AI와의 소통 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이제 우리는 AI에게 음성으로 직접 명령을 내릴 수 있으며, AI에게 이미지를 보여주고 그것에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 이는 AI를 더욱 다양하고 깊이 있는 방식으로 활용할 수 있는 길을 열어주고 있는 변화입니다.
멀티모달리티의 이러한 발전은 인간과 AI간의 상호작용을 더욱 풍부하고 직관적으로 만들어주며, 향후 AI의 활용 범위를 크게 확장시킬 것으로 기대됩니다. 텍스트를 넘어서 이미지와 음성 데이터까지 이해하고 처리할 수 있는 AI는, 우리 삶에 더욱 깊이 통합될 것이며, 이는 기업과 사용자 모두에게 새로운 기회와 도전을 제공하게 될 것입니다.
2. 오픈소스 AI
오픈소스 AI의 부상은 인공지능 기술의 민주화를 촉진하고 있습니다. 이는 기업소유 AI와 오픈소스 AI라는 두 가지 개발 흐름의 대결로 볼 수 있죠. 챗GPT, 구글, 미드저니와 같은 기업소유 AI들이 시장을 주도하는 가운데, 메타의 라마2, 팔콘, 미스트랄, 스테이블디퓨전과 같은 오픈소스 AI도 빠르게 발전하고 있습니다.
AI를 학습시키는 데에는 막대한 컴퓨팅 자원과 데이터가 필요하기 때문에, 현재는 기업소유 AI가 우위를 점하고 있습니다. 그러나 오픈소스 AI 진영도 GPT3.5 수준을 넘어서는 LLM AI의 개발에 박차를 가하고 있습니다. 올해는 제미나이 프로나 GPT4에 버금가는 성능의 오픈소스 LLM이 등장할 것으로 보이며, 이들 중 일부는 멀티모달리티 기능까지 갖출 것으로 예상됩니다.
오픈소스 AI의 가장 큰 장점은 바로 맞춤형 AI 개발의 가능성입니다. 개인 사용자에게는 챗GPT와 같은 유료 서비스가 편리할 수 있지만, 기업들은 자체적인 맞춤형 AI를 개발하려는 니즈가 있습니다. 오픈AI나 구글과 같은 대형 기업들의 제품을 사용하는 것도 하나의 선택지이지만, 오픈소스 AI를 활용하여 기업이 직접 AI를 구축하는 것은 기업에게 더 매력적인 옵션입니다. 비용이 더 높을 수는 있지만, 자체적인 AI를 소유한다는 것은 기업에게 큰 장점이 됩니다.
이러한 흐름은 AI 기술의 발전 방향에도 중요한 영향을 미치고 있습니다. 오픈소스 AI의 등장은 AI 기술의 접근성을 높이고, 다양한 분야에서의 맞춤형 AI 개발을 가능하게 함으로써, AI 기술의 적용 범위를 크게 확장시키고 있습니다. 이는 기업들에게 새로운 혁신의 기회를 제공하고, AI 기술의 미래를 더욱 다양하고 풍부하게 만들어 줄 것입니다.
3. 일상 속으로 스며드는 인공지능
2023년에는 이미 생성형 AI가 크립토나 메타버스와는 달리 실질적인 사용 사례를 제공하며 주목을 받았습니다. 2024년은 인공지능이 실제 생활 속에서 더욱 깊이 자리 잡는 해가 될 전망입니다. 챗GPT는 일상적인 커뮤니케이션 도구로서 널리 사용되고 있으며, 깃헙 코파일럿은 개발자들의 코딩 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 또한, 인공지능을 사용해 개인 프로필 사진을 생성하는 것도 일반적인 사례가 되었습니다.
AI 실사용 사례의 급증은 올해 더욱 가속화될 것으로 보입니다. 첫째, 멀티모달리티의 등장으로 AI가 할 수 있는 일의 범위가 대폭 확장되고 있으며, 두 번째, AI 서비스의 비용이 지속적으로 하락하고 있습니다. 챗GPT는 이미 API 비용을 크게 낮추었고, 반도체를 비롯한 하드웨어의 발전은 AI 서비스 비용을 더욱 절감할 것입니다.
이러한 변화는 스마트폰의 등장이 다양한 새로운 앱과 서비스를 낳았던 것처럼, AI 기술을 활용한 새로운 서비스와 애플리케이션의 등장을 촉진할 것입니다. 2024년은 AI가 비즈니스, 교육, 엔터테인먼트, 일상 생활 등 다양한 분야에서 실질적인 혜택을 제공하며 더욱 밀접하게 우리 삶에 스며들게 될 것입니다. AI의 이러한 실용화는 기술 발전뿐 아니라 사회와 문화에도 영향을 미치며, 우리가 일상을 경험하는 방식 자체를 변화시킬 것으로 예상됩니다.
4. AI 추론 비용 경쟁
인공지능의 발전과 함께, 2024년은 AI 추론 비용 경쟁이 본격화되는 해가 될 것으로 보입니다. 이 경쟁은 AI 학습에 필요한 자원, 특히 GPU 부족 문제를 해결하고, 이를 통해 AI 서비스의 비용 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 2023년에 등장한 ‘GPU 푸어’라는 용어는 GPU를 충분히 확보하지 못한 기업들의 현실을 반영하는 것이었습니다.
하지만 이제 상황이 변하고 있습니다. 엔비디아의 GPU 생산 병목 현상이 해결되어가면서, 기업들의 관심이 GPU 확보에서 AI 서비스의 비용 효율성으로 옮겨가고 있습니다. 이제는 특히 AI 모델을 고객에게 서비스하는 데 사용되는 ‘추론’에 특화된 AI 반도체 개발에 집중되고 있으며, AI 반도체, 즉 AI 가속기의 개발과 이를 활용한 저렴한 데이터센터 서비스 제공이 2024년의 핵심 경쟁 포인트가 될 것으로 예상됩니다.
삼성전자와 네이버클라우드가 협력하여 개발 중인 AI 반도체는 이러한 경쟁의 중심에 있는 것으로 보입니다. 이들은 보다 저렴한 데이터센터용 AI 반도체를 개발하여, 고객들에게 효율적이고 비용 효과적인 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
인공지능의 추론 비용 경쟁은 AI 기술의 민주화를 가속화하고, 다양한 분야에서의 AI 활용을 촉진할 것입니다. 저렴하고 효율적인 AI 서비스는 기업뿐만 아니라 일반 소비자에게도 많은 혜택을 제공할 것이며, 이는 AI 기술의 발전과 함께 사회 전반에 걸친 긍정적인 변화를 이끌어낼 것입니다.
5. AI 웨어러블 디바이스
인공지능의 멀티모달리티 기능 발전은 우리의 일상 소통 방식에 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 현재 우리가 많이 사용하는 스마트폰은 AI와 소통하는 데 있어 몇 가지 불편함을 안고 있습니다. 텍스트 입력에는 두 손이 필요하고, 음성 소통은 주변 소음에 방해받기 쉽죠. 또한, 이미지 입력을 위해서는 사진을 찍어야 합니다. 이러한 이유로 AI 웨어러블 디바이스가 새롭게 주목받고 있습니다.
애플의 전설적인 디자이너, 조나단 아이브와 샘 올트먼이 협력하여 AI 디바이스를 만들고 있다는 뉴스는 이런 트렌드를 반영합니다. AI 핀과 스마트 안경은 이러한 웨어러블 디바이스의 대표적인 예로, 이들 장치는 사용자가 듣고 보는 것을 AI도 동시에 듣고 볼 수 있게 해주는 강점을 가지고 있습니다.
이어폰 역시 중요한 AI 디바이스로 부상할 가능성이 있으며, 스마트폰이라는 강력한 도구가 이미 존재하지만, 스마트폰을 보완하는 웨어러블 디바이스가 필요하다는 인식이 커지고 있습니다. 안경이나 이어폰과 같은 웨어러블 디바이스는 스마트폰의 기능을 보완하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있기 때문에, AI 기술을 통해 더욱 강력하고 효율적인 소통 수단으로 발전할 것으로 보입니다.
이러한 웨어러블 AI 디바이스의 등장은 우리의 생활 방식에 큰 변화를 가져올 것이며, 일상 속에서의 AI 활용을 더욱 자연스럽고 직관적으로 만들어줄 것입니다. 이는 AI 기술의 발전과 함께 우리의 소통 방식을 혁신적으로 변화시킬 것으로 기대됩니다.
6. AI 중심의 스마트폰 경쟁
최근 스마트폰 산업에서는 생성형 AI의 도입이 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 구글의 제미나이 탑재 픽셀8 프로, 삼성전자의 갤럭시24, 그리고 애플의 LLM 개발과 같은 뉴스는 이러한 변화를 증명합니다. 이제 스마트폰 경쟁에서 생성형 AI가 중심에 서고 있습니다.
그런데 생성형 AI가 스마트폰에 탑재된다고 해서, 이것이 실제로 소비자들에게 차별화된 가치를 제공할 수 있을까요? 과거에는 새로운 스마트폰 모델이 나와도 소비자들은 크게 반응하지 않았습니다. 과연 생성형 AI의 탑재가 최신형 스마트폰을 구매하도록 유도하는 결정적인 기능으로 자리 잡을 수 있을까요?
챗GPT와 같은 서비스는 이미 앱 형태로 안드로이드와 아이폰에서 사용 가능합니다. 그렇기 때문에, 스마트폰에 탑재된 경쟁 서비스는 큰 의미가 없을 수도 있습니다. 하지만, 스마트폰에 탑재되는 LLM, 즉 ‘온디바이스 AI’는 속도, 비용, 보안 측면에서 큰 이점을 가집니다. 이는 클라우드 서버가 아닌 스마트폰 반도체 내에서 운영되기 때문입니다.
그럼에도 불구하고, 일반적인 사용자들에게 이러한 기술적 차이는 크게 와닿지 않을 수도 있습니다. 따라서, 스마트폰에 탑재된 LLM이 소비자들에게 실질적인 차별화 요소로 인식되기 위해서는 명확한 사용 사례가 필요합니다. 예를 들어, 스마트폰에 담긴 개인 데이터를 학습하여 만들어진 맞춤형 AI 비서가 그러한 사용 사례 중 하나가 될 수 있겠죠. 그러나 이러한 유스케이스가 충분히 의미 있고 효과적이지 않다면, 소비자들은 AI 기능을 탑재한 스마트폰에 대해 냉담한 반응을 보일 수도 있습니다.
7. AI의 한계와 회의론
현재의 생성형 AI는 주로 2019년에 등장한 구글의 트랜스포머 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 언어모델의 매개변수가 증가함에 따라 성능이 향상되는 현상을 보이며, AI 분야에서 ‘무어의 법칙’과 유사한 빠른 혁신을 가능하게 했습니다. 그러나 최근에는 이러한 트랜스포머 기반 AI 모델의 한계에 대한 지적이 나오고 있습니다.
GPT나 제미나이와 같은 선도적인 LLM 모델들이 더 높은 성능을 보여줄 수 있을지, 미드저니나 스테이블 디퓨전과 같은 모델들이 더 정교한 그림을 그릴 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 사람들의 기대치가 높아진 상황에서, 더 놀라운 성능을 보여주기 위해서는 완전히 새로운 AI 모델이 필요하다는 의견이 나오고 있습니다. 이는 과거 CNN 모델이 트랜스포머 모델에 의해 대체되었던 것과 유사한 상황입니다. 새로운 대안으로는 ‘맘바‘나 ‘LNN‘와 같은 모델들이 언급되고 있습니다.
따라서 2024년은 AI의 한계에 대한 회의론이 부각될 가능성이 높은 해로 보입니다. 시장에서 기대했던 만큼의 매출 증가나 의미 있는 유스케이스가 나오지 않을 경우, AI에 대한 기대감으로 상승했던 테크주들의 주가 하락이 발생할 수도 있습니다. 이는 AI 분야에서의 실질적인 혁신과 변화가 필요함을 시사하며, 기술 발전의 다음 단계를 모색하게 만들 것입니다.
물론, 이러한 회의론은 단순히 도전으로 끝나지 않을 것입니다. AI 기술이 직면한 현재의 한계를 극복하고, 더 발전된 형태의 AI를 탐구하는 계기가 될 수 있습니다. 결국, 현재의 회의론은 AI 기술의 미래 발전에 대한 새로운 문을 열 수 있는 기회가 될 것입니다.
8. 국가별 AI 경쟁
2000년대 이후로 빅테크 중심의 세계 경제에서, 많은 국가들이 국가 대표 AI 기업을 육성하는 데 주목하고 있습니다. 이는 각국 정부가 자국 시장을 글로벌 빅테크 기업에게 넘겨서는 안 된다는 인식에서 비롯된 전략입니다. 중국의 텐센트, 알리바바, 바이두, 바이트댄스와 같은 강력한 테크기업의 등장은 이러한 전략의 성공 사례입니다. 반면, 유럽은 빅테크 기업들의 강력한 영향력 아래에 있죠.
이러한 배경에서, 유럽 국가들은 생성형 AI가 중요한 기술 트렌드로 떠오르는 것을 기회로 삼아, ‘소버린AI’라는 이름 하에 자국을 대표하는 AI 기업을 만들고 있습니다. 프랑스의 미스트랄, 독일의 알레프알파, 이탈리아의 패스트웹과 같은 기업들은 자국 언어와 문화에 최적화된 LLM을 개발하고 있습니다. 이는 각국이 자국의 언어와 문화를 반영한 LLM을 가장 잘 개발할 수 있다는 믿음에 기반을 두고 있습니다.
중국 또한 알리바바, 바이두, 텐센트, 바이트댄스 등의 빅테크 기업들이 LLM 개발에 앞장서고 있습니다. 한국의 테크기업들도 이러한 글로벌 경쟁에 참여하고 있죠.
이러한 상황에서, 각국은 AI 기술에서의 주도권을 확보하기 위해 치열한 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 이는 단순한 기술 경쟁을 넘어서, 국가적 차원에서의 경제적, 문화적 영향력 확대와 연결되는 중대한 움직임입니다. 이 경쟁은 각국의 AI 기술 발전뿐만 아니라, 글로벌 경제와 기술 시장의 미래 지형을 바꿀 수 있는 중요한 요소가 될 것입니다.
9. AI와 저작권
최근 뉴욕타임즈가 오픈AI와 마이크로소프트에 대한 대규모 소송을 제기하면서, AI와 저작권 문제가 기술 산업의 중심 이슈로 부상했습니다. 이 소송은 오픈AI가 뉴욕타임즈의 기사를 무단으로 학습하고 적절한 보상을 지불하지 않았다는 주장을 포함하고 있으며, 또한, 생성형 AI를 통해 발생하는 트래픽이 전통적인 검색과 다르게 이루어져 뉴스 사이트로의 트래픽 유입이 줄어드는 문제도 제기되고 있습니다.
이와 같은 문제는 레딧, X(옛 트위터) 등이 이미 자신들의 데이터를 무단으로 학습하는 것을 금지시킨 사례에서도 볼 수 있습니다. 저작권 소송이 본격화됨에 따라, LLM을 개발하는 기업들은 점점 더 큰 비용 부담을 안게 될 것으로 보입니다. 특히 새롭게 LLM을 개발하려는 기업들에게는 이러한 부담이 더욱 커질 수 밖에 없습니다.
저작권 소송의 증가는 AI 학습에 사용되는 데이터의 가격 상승을 의미합니다. 이는 AI 개발과 관련된 비용 구조를 재조정할 필요가 있음을 나타내는 만큼, AI 산업 내에서의 새로운 법적 및 윤리적 고민을 불러일으키고 있습니다. 이러한 상황은 AI 기술의 발전뿐만 아니라, 관련 법률과 규정의 발전에도 중요한 영향을 미칠 것입니다. 결국, AI와 저작권에 대한 이러한 문제는 기술 발전의 또 다른 측면인 법적 책임과 윤리적 고려를 강조하게 될 것입니다.
10. AI 규제 강화
지난해 바이든 미국 대통령의 AI 행정명령과 영국, EU의 동참으로 AI 규제가 본격화되었습니다. 현재까지 AI에 대한 규제는 큰 효과를 내지 못하고 있지만, 2024년 말부터 본격적인 효력이 시작될 것으로 예상됩니다. 이러한 규제의 도입은 AI 기술의 빠른 발전과 그에 따른 사회적, 윤리적 영향을 고려한 조치로 볼 수 있습니다.
올해 AI 규제가 특히 중요한 이유는 전 세계적으로 중요한 선거가 열리고 있기 때문입니다. 대만, 인도네시아, 러시아, 우크라이나, 한국, 인도, 유럽, 미국 등의 선거에서 AI로 만들어진 가짜뉴스와 이미지의 범람 우려가 커지고 있으며, 이에 따라 AI 기술 자체가 희생양이 될 수 있다는 전망이 많아지고 있습니다.
이러한 상황에서 AI 규제는 단순히 기술적인 부분을 넘어, AI 기술의 사회적 책임과 윤리적 기준을 설정하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 이는 AI 기술의 발전을 억제하는 것이 아니라, 사회적 신뢰를 구축하고 건강한 기술 생태계를 유지하는 데 필요한 조치로 해석될 수 있습니다. 결국, 이러한 규제의 강화는 AI 기술이 인류의 복지와 발전에 긍정적으로 기여할 수 있는 방향으로 나아가는 데 필수적인 단계가 될 것입니다.
마치며
세상을 변화시킨 혁신들은 시간이 지나면서 일상의 일부가 되곤 합니다. 스마트폰과 인터넷이 그러한 예입니다. 이와 마찬가지로, AI와 기계학습도 이미 우리 생활 곳곳에 깊숙이 스며들고 있습니다.
2024년 인공지능의 전망을 알아보며, 우리는 AI의 혁신적인 발전과 다양한 가능성을 살펴볼 수 있었습니다. 멀티모달리티의 진화, 오픈소스 AI의 부상, AI를 활용한 실용적인 사례의 증가, 추론 비용 경쟁, 웨어러블 디바이스의 부상, 스마트폰과의 통합, 저작권 이슈의 확대, 그리고 AI 규제의 강화 등이 그것이죠.
이러한 변화들은 AI 기술의 혁신이 단순한 기술적 진보를 넘어, 우리 사회와 경제에 깊이 스며들고 있다는 것을 보여줍니다. 지금은 놀라운 혁신처럼 느껴지는 생성형 AI도 2~3년이 지나면 우리의 일상에 자연스럽게 통합되어, 마치 언제나 그랬듯이 우리 삶의 일부가 될 것입니다.
2024년 인공지능의 전망을 통해 우리는 하나의 중요한 교훈을 얻을 수 있습니다. 그것은 혁신이 일상이 되는 과정에서, 우리는 새로운 기술을 받아들이고 적응하며, 끊임없이 변화하는 세상에 적응하는 능력을 키워나가야 한다는 것입니다. AI의 이러한 발전은 우리에게 새로운 기회를 제공하고, 동시에 새로운 도전을 안겨줄 것입니다. 그 과정에서 우리는 지속적으로 학습하고, 적응하며, 혁신적인 기술을 우리 삶의 일부로 만들어가야 할 것입니다.