인공 지능 (AI) 산업은 전례 없는 성장을 경험하고 있으며, 점점 더 정교해지는 모델이 빠르게 발전하고 있습니다.또한 AI 지배력이 학계에서 산업계로 옮겨가고 있으며 책임감 있는 AI 개발에 대한 강조도 커지고 있습니다.AI 환경을 형성하는 몇 가지 트렌드, 모델 개발의 발전, AI 연구와 관련된 비용 상승에 대해 알아보겠습니다.
모델 개발 및 평가의 발전
OpenAI의 GPT-4 은 다양한 작업과 지표에서 뛰어난 성능을 보여주며 계속해서 AI 순위를 장악하고 있습니다.그러나 구글의 제미니 (Gemini) 와 미스트랄 AI (Mistral AI) 의 미스트랄-미디엄 (Mistral-Medium) 과 같은 신규 진입자들이 주목을 받고 있는 것은 AI 분야의 경쟁적 특성을 잘 보여줍니다.이러한 모델은 작업 완료 능력을 기준으로 평가되며 다양한 지표에서 성과를 추적하는 순위표에 순위가 매겨집니다.AI 지수 보고서는 AI가 이미지 분류 및 자연어 처리와 같은 특정 벤치마크에서는 인간의 성과를 능가했지만 경쟁 수준의 수학 및 시각적 상식적 추론과 같은 더 복잡한 작업에서는 여전히 뒤쳐져 있음을 강조합니다.
AI 모델의 개발은 산업계가 생산량 측면에서 학계를 능가하면서 상당한 변화를 겪었습니다.2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 머신러닝 모델을 생산한 반면, 학계에서는 15개만 기여했습니다.이러한 변화는 더 많은 자원, 데이터, 컴퓨팅 파워 및 자금 지원에 힘입어 AI 연구 및 개발 분야에서 업계의 지배력이 커지고 있음을 보여줍니다.
산업 대 학계: 변화하는 AI 연구 환경
출시된 기반 모델의 수가 많아짐에 따라 AI 연구에서 업계의 지배력은 더욱 강조되고 있습니다. 이러한 모델의 개발 및 출시를 주도하는 Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 대기업이 있습니다.Google은 2019년 이후 가장 많은 기반 모델을 출시하며 선두에 서 있었고, OpenAI가 그 뒤를 이었습니다. 이는 AI 모델 개발 분야에서 업계가 선두를 달리고 있다는 것을 보여줍니다.
업계에서는 크고 값비싼 AI 모델을 개발하는 데 초점을 맞추고 있지만, 학계는 모든 유형의 연구를 고려하여 연구 결과를 공개하고 활기찬 연구 커뮤니티를 육성하는 데 중요한 역할을 합니다.또한 학술 기관은 다양한 연구가 수행되도록 하는 데 중점을 두어 AI 연구의 광범위한 스펙트럼에 기여합니다.
비용 상승과 오픈소스 모델의 등장
최첨단 AI 모델의 교육 비용은 전례 없는 수준에 이르렀습니다. OpenAI의 GPT-4 모델은 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨팅을 사용하고 Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러에 달합니다.AI 모델의 규모와 비용이 기하급수적으로 증가한 것은 이러한 시스템의 복잡성과 정교함이 증가하고 있음을 반영하는 것임이 분명합니다.
업계의 자원 우위에도 불구하고 오픈 소스 기반 모델을 선호하는 경향이 있습니다.2023년에는 새로 출시된 모델의 65.7% 가 오픈소스였는데, 2022년에는 44.4% 가 오픈소스였습니다.이러한 추세는 AI 기술에 대한 접근을 대중화하여 리소스가 제한된 연구자와 개발자가 AI 발전에 활용하고 기여할 수 있도록 합니다.
책임감 있는 AI 개발 및 배포
AI 커뮤니티는 AI 시스템의 영향을 평가하고 영향을 받는 사람들의 위험을 완화하기 위한 노력과 함께 책임감 있는 AI 개발 및 배포에 점점 더 초점을 맞추고 있습니다.여기에는 AI 알고리즘 및 의사 결정 프로세스의 편향, 공정성, 투명성 및 책임과 관련된 문제를 해결하는 것도 포함됩니다.
AI 모델 교육 비용에 영향을 미치는 요인
AI 모델 학습과 관련된 비용은 다음과 같은 여러 요인에 의해 영향을 받습니다.
- 하드웨어: AI 모델에는 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위한 GPU 및 TPU와 같은 특수 고급 하드웨어가 필요합니다.이러한 하드웨어 구성 요소는 처리에 필수적입니다. 대용량의 데이터 및 계산그러나 높은 비용은 AI 모델 교육에 드는 전체 비용에 크게 기여합니다.
- 소프트웨어: 효율성 및 확장성 향상을 통해 AI 소프트웨어 교육과 관련된 비용을 줄일 수 있습니다.TensorFlow 및 PyTorch와 같은 소프트웨어 프레임워크를 통해 개발자는 분산 시스템에서 복잡한 딥 러닝 모델을 고성능으로 트레이닝하여 궁극적으로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
- 클라우드 기반 인공 지능: 클라우드 기반 AI 교육은 필요에 따라 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공하고 사용한 만큼만 지불하는 모델을 제공하여 비용을 절감합니다.또한 클라우드 제공업체는 AI 교육 프로세스를 가속화하는 사전 구축된 AI 서비스를 제공하므로 기업이 AI 모델을 학습하는 데 필요한 컴퓨팅 파워에 보다 비용 효율적으로 액세스할 수 있습니다.
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