AI 트렌드: 머신 러닝의 역할 자세히 살펴보기

현재 가장 인기 있는 기술은 AI , 더 구체적으로는 생성형 AI입니다. 이러한 추세는 매우 인기가 있어 모든 컨퍼런스와 웨비나 발표자는 자신의 분야에 관계없이 어떤 형태로든 AI를 언급해야 할 의무가 있다고 느낍니다.

AI가 제공하는 혁신과 위험은 흥미롭고도 두려운 일입니다. 하지만 이 기술에 집중하다 보면 인공지능의 중요한 구성 요소인 머신 러닝(ML)이 가려집니다.

간단히 요약하자면, ML은 패턴, 예측 및 최적화를 기반으로 하는 AI의 하위 집합입니다. 사이버 보안 툴은 ML을 사용하여 예측과 패턴을 사용하여 이상 징후를 찾고 잠재적 위협을 탐지합니다. 사람이 로그를 읽는 데 몇 시간을 소비하는 대신, ML은 동일한 작업을 몇 초 만에 수행할 수 있습니다.

AI와 마찬가지로 ML도 오랫동안 존재해 왔습니다. 지금 우리가 AI에 대해 많이 이야기하는 이유는 생성형 AI가 우리가 기술과 소통하는 방식을 완전히 바꿔놓았기 때문입니다. 하지만 ML도 변화하고 있으며 2024년에는 새로운 방식으로 활용되는 것을 보게 될 것입니다.

머신 러닝의 핵심은 데이터입니다. ML 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 소프트웨어 코드부터 고객 쇼핑 행동에 이르기까지 패턴을 감지합니다. 소셜 미디어 네트워크는 ML 알고리즘을 사용하여 관련 정보를 피드 상단에 유지합니다. 자율주행차는 ML 알고리즘을 사용하여 도시 도로를 주행하고 교통 법규를 준수합니다. 사이버보안에서는 비정상적인 사용에 대한 경고 전송, 작업 자동화, 보다 효율적인 실시간 위협 탐지 인텔리전스를 제공하는 등 행동 분석과 같은 영역에서 ML이 활용됩니다.

현재 사용되는 ML에는 세 가지 일반적인 유형이 있습니다. 지도 학습은 제시된 데이터를 기반으로 특정 작업을 수행하도록 ML을 학습시킵니다. 비지도 학습은 데이터 전반의 관계에 의존합니다. 강화 학습은 ML 모델이 시행착오 형식을 통해 문제를 해결하는 방법을 학습하는 인간의 학습과 가장 유사합니다.

AI가 계속 발전함에 따라 ML도 발전하고 있으며, 2024년에 ML에서 가장 기대되는 개선 사항 중 하나는 노코드 머신 러닝이 될 것입니다. 노코드 ML은 결과를 얻기 위해 행동 데이터와 일반 영어에 크게 의존합니다. 분석가는 복잡한 코딩 언어 대신 질문을 하거나 명령을 만들어 보고서를 가져올 수 있습니다. 노코드 ML의 가장 큰 이점 중 하나는 모든 규모의 기업이 데이터 분석가와 엔지니어를 고용하지 않고도 네트워크에 ML 및 AI를 구현할 수 있다는 것입니다. 단점은 이러한 유형의 ML 기술은 제한적이며 심층적인 예측 분석을 수행할 수 없다는 것입니다.

무감독 머신러닝과 강화 ML 모두 내년에 확장될 것으로 예상되는데, 이는 부분적으로는 노코드 ML 덕분입니다.

ML이 발전함에 따라 증강 현실 및 양자 컴퓨팅과 같은 다른 기술도 성장할 것입니다. “머신 러닝 모델은 앱과 기타 증강현실 활용을 위해 3D 객체를 생성할 수 있습니다.”라고 Luís Fernando Torres가 작성했습니다. 또한 ML은 향상된 안면 인식 기술과 생성형 AI와의 상호 작용에 중요한 역할을 할 것입니다.

앞서 언급한 것처럼 ML은 한때 번거로웠던 수동 작업을 자동화하여 전체 사이버 보안 프로그램에 도움이 됩니다. 이를 통해 다른 방법으로는 간과할 수 있는 위협을 찾아내고 거짓 양성 반응을 줄일 수 있습니다.

그러나 다른 기술과 마찬가지로 보안 위험도 수반됩니다. 위협 행위자는 ML과 AI를 사용하여 데이터를 중독시키거나 오도하여 시스템을 속여 잘못된 보고서를 제공하도록 유도하여 공격을 시작합니다. 위협 행위자는 이를 사용하여 보안 시스템을 우회하고 네트워크를 탈취합니다.

보안에서 AI와 그 역할은 오늘날 모든 사람이 이야기하고 싶어 하는 것이지만, AI가 회사의 보안 시스템을 개선할 수 있는 방법은 머신 러닝에 달려 있습니다. 이제 기본으로 돌아가서 ML이 보안 시스템에 어떻게 적용되는지, AI를 더욱 효과적으로 학습할 수 있는 방법을 인식해야 할 때입니다.