어디서나 인공 지능: 채택 장벽 극복

인공지능이 더욱 보편화되고 필요해지기 전에 윤리적이고 공정하며 안전한 AI 시스템을 구축하는 데 있어 주요 장벽을 제거해야 합니다.

AI Everywhere: 채택 장벽 극복, 저자 Rahul Pradhan에서 번역됨.

기술 적용 수명주기에서 인공지능은 '얼리 어답터' 단계에서 '얼리 다수' 단계로 꾸준히 전환되고 있습니다. 이러한 변화는 다양한 분야에서 인공지능이 광범위하게 통합된다는 점에서 두드러집니다. AI 기반 비서 및 추천 엔진을 탑재하여 소비자 제품이 더욱 스마트해지고 있으며, 자동화 도구 및 AI 기반 고객 서비스 챗봇 등을 통해 비즈니스 운영이 간소화되고 의료 진단 및 재무 예측과 같은 전문 분야가 인공 지능에 점점 더 의존하고 있습니다. 정확성과 효율성을 향상시킵니다. AI에 의존하는 애플리케이션이 정확성과 효율성을 향상함에 따라 자동화 도구와 AI 기반 고객 서비스 챗봇을 통해 비즈니스 운영이 간소화됩니다. AI에 의존하는 애플리케이션이 정확성과 효율성을 향상함에 따라 도메인 전문가는 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 AI에 점점 더 의존하게 될 것입니다.

AI의 지속적인 개선과 중요한 결정에 대한 의존도 증가로 특징지어지는 동적 피드백 루프는 우리가 AI의 대량 채택에서 중요한 순간에 접근하고 있음을 시사합니다.

변화의 촉매제

세 가지 주요 동인이 AI의 많은 발전과 광범위한 채택을 주도했습니다.

지난 10년 동안 우리는 AI 알고리즘, 특히 딥 러닝, 자연어 처리(NLP) 및 강화 학습 측면. 이러한 향상된 알고리즘은 광범위한 애플리케이션에서 인공 지능의 정확성, 효율성 및 적용 가능성을 높입니다. 오픈소스 운동은 AI 기술의 민주화에도 중요한 역할을 했습니다. 오픈 소스 모델, 라이브러리 및 프레임워크는 AI 개발에 대한 장벽을 낮추어 연구원, 개발자 및 기업으로 구성된 광범위한 커뮤니티가 AI 발전에 기여하고 지식을 공유하며 혁신을 가속화할 수 있도록 해줍니다.

인공지능 기술은 머신러닝과 딥러닝을 기반으로 하며, 시간이 지남에 따라 학습하고, 예측하고, 개선하려면 많은 양의 데이터가 필요합니다. 디지털 시대는 AI 시스템이 패턴, 행동, 결과로부터 학습하는 데 필요한 원자재인 데이터의 양, 다양성, 속도를 극적으로 증가시켰습니다. 정확하고 강력한 AI 모델을 훈련하려면 고품질의 다양하고 포괄적인 데이터 세트가 중요합니다. 이러한 데이터 폭발은 사물 인터넷(IoT), 소셜 미디어, 비즈니스 거래 등을 통해 지원되며 인공 지능 알고리즘으로 분석할 수 있는 풍부한 데이터 포인트 컬렉션을 제공합니다.

컴퓨팅 성능 및 인프라: 특히 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트와 관련된 인공 지능 모델을 개발하고 교육하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU) 등 하드웨어의 발전과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 연구원과 개발자가 사용할 수 있는 컴퓨팅 성능이 크게 향상되었습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트를 더 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 또한 클라우드 플랫폼은 확장 가능한 AI 서비스와 인프라를 제공하므로 모든 규모의 조직이 필요에 따라 강력한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있습니다.

이러한 기술적 진보는 차용이 현대 사회 구조의 필수적인 부분이 되어 우리가 기술과 상호 작용하는 방식을 근본적으로 변화시키는 미래로 인공 지능을 이끌고 있습니다.

인공지능의 미래를 내다봅니다

인공지능의 미래는 초개인화, 자율 시스템, 분산형 추론과 추론의 새로운 시대를 예고합니다. 이러한 발전은 제품과 서비스에서 진정한 맞춤형 경험을 제공하고, 복잡한 작업을 수행하는 데 사람이 개입할 필요성을 줄이고, 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하여 응답성, 개인 정보 보호 및 효율성을 향상시킬 것을 약속합니다.

장애물 극복

긍정적인 전망에도 불구하고 AI를 널리 채택하는 길은 긴급한 주의가 필요한 과제로 가득 차 있습니다.

• 편견과 공정성: AI가 기존 편견을 영속시킬 가능성은 윤리적이고 포용적인 AI 시스템 개발의 중요성을 강조합니다.
• 규제 환경: 포괄적인 규정이 없기 때문에 AI의 개인 정보 보호, 보안 및 공정한 사용을 보장하기 위한 합리적인 지침의 필요성이 강조됩니다.
• 투명성과 신뢰: AI의 "블랙박스" 문제, 즉 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지 볼 수 없는 문제는 의사결정 프로세스에 대한 이해를 복잡하게 만들어 대중의 신뢰를 약화시킵니다.
• 대중의 불신과 잘못된 정보: AI 환각과 잘못된 정보의 확산은 대중 사이에 의심과 두려움을 불러일으킬 수 있는 심각한 위험을 초래합니다.

이러한 문제를 해결하고 AI 중심 미래를 위한 길을 닦기 위해 몇 가지 전략과 기술 혁신이 등장했습니다.

• 실시간 데이터로 AI 강화: 새로운 실시간 데이터로 AI 모델을 지속적으로 업데이트하면 편견을 없애고 AI 시스템의 공정성과 정확성을 향상시킵니다.
• RAG(검색 증강 생성) 사용: RAG와 같은 기술은 검증 가능한 데이터에 AI 출력을 기반으로 하여 편견, 공정성 및 환각 문제를 해결할 것을 약속합니다.
• 에지 AI 활용: 데이터를 로컬에서 처리하여 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하고 데이터가 글로벌 표준에 따라 안전하게 처리되도록 돕습니다.

AI의 광범위한 채택을 향한 여정은 세 가지 초석, 즉 AI의 기능을 확장하는 기술적 혁신, 알고리즘을 지원하는 데이터의 기하급수적 증가, AI 기술의 경제적 접근성 증가에 의해 주도됩니다. 이러한 동인은 함께 AI의 궤적을 형성하고 산업 전반에 걸쳐 혁신과 효율성의 미래를 정의하고 있습니다.

이 변화하는 환경을 탐색하면서 우리는 AI 개발 및 배포에서 가장 시급한 문제를 완화하기 위해 위의 전략을 사용하여 포괄적인 접근 방식을 취해야 합니다. 이는 보다 윤리적이고 공정하며 안전한 AI 시스템이 새로운 수준의 생산성과 개인화를 실현할 수 있는 길을 열어주며, 전례 없는 기술 발전과 사회적 혜택의 시대를 예고합니다.

이 새로운 시대를 준비하기 위해 Couchbase는 Capella의 생성 AI 기능, 실시간 데이터 분석, 초개인화된 사용자 참여를 위한 벡터 검색이라는 세 가지 새로운 기능을 출시했습니다. Capella iQ, Capella 컬럼 서비스 및 벡터 검색이 조직의 AI 여정에 어떻게 도움이 될 수 있는지 자세히 알아보세요.

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