AI의 미래: 향후 10년을 형성하는 트렌드

생성형 AI는 처음 태동한 이래로 계속 발전해 왔습니다. 이미 OpenAI 및 Meta와 같은 개발사들은 대규모 모델에서 벗어나 더 작고 저렴한 모델을 수용함으로써 더 적은 비용으로 동일하거나 더 많은 작업을 수행하도록 AI 모델을 개선하고 있습니다. ChatGPT와 같은 모델이 더욱 지능화되고 인간 언어의 뉘앙스를 더 정확히 이해할 수 있게 되면서 프롬프트 엔지니어링이 변화하고 있습니다. LLM은 보다 구체적인 정보에 대해 학습하여 전문 산업 분야에 대한 심층적인 전문 지식을 제공하고 작업을 완료하는 데 도움을 주는 상시 에이전트로 자리 잡을 수 있습니다.

AI는 그저 반짝 성공으로 끝날 기술이 아니며 일시적인 유행도 아닙니다. 60개 이상의 국가가 위험을 완화하면서 AI의 이점을 활용하기 위한 국가적 AI 전략을 수립했습니다. 즉, 연구 개발에 상당한 투자를 하고, 관련 정책 표준과 규제 체계를 검토 및 조정하며, 기술이 공정한 노동 시장과 국제 협력을 해치지 않도록 보장하고 있습니다.

인간과 기계의 의사 소통이 점점 더 쉬워지면서 AI 사용자는 더 능숙하게 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. AI는 지속적인 탐색과 최적화를 통해 세계 경제에 4조 4천억 달러의 가치를 추가할 것으로 예상됩니다.

지금부터 2034년까지 AI는 개인 및 비즈니스 생활의 여러 측면에서 필수적인 요소로 자리 잡을 것입니다. GPT-4와 같은 생성형 AI 모델은 대중이 사용할 수 있게 된 지 얼마 되지 않아 엄청난 가능성을 보여주었지만, 그 한계 역시 잘 드러났습니다. 이에 따라 미래 AI의 방향은 실험을 위한 오픈 소스 대규모 모델, 그리고 사용 편의성을 높이고 비용을 절감하기 위한 더 작고 효율적인 모델 개발로 전환되고 있습니다.

4,000억 개의 매개변수를 가진 오픈 소스 AI 모델인 Llama 3.1, 연구 목적으로 출시된 Mistral Large 2와 같은 이니셔티브는 상업적 권리를 유지하면서 AI 프로젝트에서 커뮤니티 협업을 촉진하는 추세를 보여줍니다. 더 작은 모델에 대한 관심이 높아짐에 따라, 110억 개의 매개변수를 사용해 빠르고 비용 효율적인 mini GPT 4o-mini와 같은 모델이 만들어졌습니다. 특히 비용이 계속 감소함에 따라, 머지않아 스마트폰과 같은 장치에 내장하기에 적합한 모델이 등장할 것입니다.

이러한 움직임은 독점적이고 폐쇄적인 대규모 모델에서 보다 접근성이 높은 다기능 AI 솔루션으로의 전환을 반영합니다. 더 작은 모델이 경제적이고 효율적이지만, 여전히 더 강력한 AI 시스템을 원하는 사람들이 많기 때문에 확장성과 접근성을 모두 우선시하는 균형 잡힌 접근 방식이 AI 개발에 도입될 가능성이 높습니다. 이러한 새로운 모델은 더 적은 리소스로 더 높은 정밀도를 제공하므로 맞춤형 콘텐츠 제작이나 복잡한 문제 해결 능력이 필요한 기업에 이상적입니다.

AI는 몇 가지 핵심 기술 개발에 영향을 미쳤습니다. AI는 자율 주행 차량 및 의료 진단과 같은 기술에 필수적인 보다 정확한 이미지 및 비디오 분석을 가능하게 하여 컴퓨팅 비전을 발전시키는 데 중추적인 역할을 합니다. 자연어 처리(NLP)에서 AI는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기계의 능력을 향상하여 커뮤니케이션 인터페이스를 개선하고 보다 정교한 번역 및 감정 분석 툴을 가능하게 합니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 해석하여 추세를 예측하고 의사 결정에 정보를 제공함으로써 예측 및 빅데이터 분석을 강화합니다. 로보틱에서 보다 자율적이고 적응력이 뛰어난 기계가 개발되어 조립, 탐사, 서비스 제공 등의 작업이 간소화되었습니다. 또한 사물인터넷(IoT)에서 AI 기반 혁신은 장치의 연결성과 인텔리전스를 향상하여 더 스마트한 홈, 도시 및 산업 시스템으로 이어집니다.

10년 안에 실현될 AI의 발전은 다음과 같습니다.

신생 분야인 멀티모달 AI는 2034년까지 철저한 테스트와 개선이 이루어질 것입니다. 유니모달 AI는 NLP 또는 컴퓨팅 비전과 같은 단일 데이터 유형에 중점을 둡니다. 반면, 멀티모달 AI는 시각, 음성, 얼굴 표정 및 목소리 억양에 걸친 데이터를 이해하여 인간이 의사 소통하는 방식과 더 유사합니다. 이 기술은 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 및 기타 데이터를 통합하여 인간과 컴퓨터 시스템 간에 보다 직관적인 상호작용을 생성합니다. 복잡한 쿼리를 이해하고 이에 대한 응답으로 맞춤형 텍스트, 시각 자료 또는 비디오 튜토리얼을 제공할 수 있는 고급 가상 어시스턴트 및 챗봇을 구동할 수 있습니다.

비전문가도 비즈니스, 개인 작업, 연구 및 창의적인 프로젝트에 AI를 사용할 수 있는 사용자 친화적인 플랫폼에 힘입어 AI는 개인 및 전문 영역에 더욱 통합될 것입니다. 오늘날의 웹사이트 빌더와 유사한 이러한 플랫폼을 통해 기업가, 교육자, 중소기업은 심층적인 기술적 전문 지식이 없어도 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있게 될 것입니다.

API 기반 AI 및 마이크로서비스를 통해 기업은 고급 AI 기능을 모듈식으로 기존 시스템에 통합할 수 있습니다. 광범위한 AI 전문 지식 없이도 이 접근 방식을 통해 맞춤 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있습니다.

기업에서 더 쉽게 모델을 생성할 수 있게 되면 모든 비즈니스 기능에 맞춤형 AI 툴을 사용하여 더 빠르게 혁신 주기를 실행할 수 있습니다. 노코드 및 로우코드 플랫폼을 통해 기술 전문가가 아닌 사용자도 드래그 앤 드롭 구성 요소, 플러그 앤 플레이 모듈 또는 가이드 워크플로를 사용하여 AI 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 플랫폼 중 상당수가 LLM 기반이므로 사용자는 프롬프트를 사용하여 AI 모델에 쿼리를 실행할 수도 있습니다.

Auto-ML 플랫폼은 데이터 사전 처리, 기능 선택 및 하이퍼 매개변수 조정과 같은 작업을 자동화하도록 빠르게 개선되고 있습니다. 향후 10년 동안 Auto-ML의 사용자 친화성과 접근성이 훨씬 더 향상되어 전문 지식 없이도 고성능 AI 모델을 빠르게 만들 수 있게 될 것입니다. 클라우드 기반 AI 서비스는 또한 필요에 따라 사용자 지정, 통합 및 확장할 수 있는 사전 구축된 AI 모델을 기업에 제공할 것입니다.

취미로 AI를 사용하는 사람들은 액세스가 용이한 AI 툴을 통해 개인 프로젝트나 부업을 위한 AI 애플리케이션을 개발함으로써 새로운 개인 혁신의 물결을 일으킬 것입니다.

오픈 소스 개발은 투명성을 증진하고, 신중한 거버넌스와 윤리 지침은 높은 보안 표준을 유지하고 AI 기반 프로세스에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 액세스 용이성의 정점은 필요에 따라 텍스트, 오디오 또는 시각 자료를 만들 수 있는 완전한 음성 제어 멀티모달 가상 어시스턴트로 실현될 수 있습니다.

추측이기는 하지만, 2034년경 인공 일반 지능(AGI) 시스템이 등장하면 자체 학습 데이터 세트를 자율적으로 생성, 선별 및 개선하여 인간의 개입 없이 자기 개선과 적응이 가능한 AI 시스템이 가능해질 것입니다.

생성형 AI가 조직 내에서 더욱 중앙 집중화됨에 따라, 기업들은 'AI 할루시네이션 보험'을 제공하기 시작할 수 있습니다. AI 모델은 광범위한 학습에도 불구하고 부정확하거나 오해의 소지가 있는 결과를 제공할 수 있습니다. 이러한 오류는 불충분한 학습 데이터, 잘못된 가정 또는 학습 데이터의 편향에서 비롯되는 경우가 많습니다.

이에 대비한 보험은 예상치 못하거나 부정확하거나 유해한 AI 아웃풋으로부터 금융 기관, 의료 산업, 법률 산업 등을 보호할 것입니다. 보험사는 금융 사기 및 데이터 침해를 처리하는 것처럼 이러한 오류와 관련된 재정 및 평판 위험을 보상할 수 있습니다.

AI 의사 결정 및 예측 모델링은 AI 시스템이 전략적 비즈니스 파트너의 역할을 하는 수준까지 발전하여 경영진이 정보에 입각한 결정을 내리고 복잡한 작업을 자동화할 수 있도록 지원할 것입니다. 이러한 AI 시스템은 실시간 데이터 분석, 컨텍스트 인식 및 개인화된 인사이트를 통합하여 비즈니스 목표에 맞는 재무 계획 및 고객 지원과 같은 맞춤형 권장 사항을 제공할 것입니다.

개선된 NLP를 통해 AI는 경영진과의 대화에 참여하여 예측 모델링 및 시나리오 계획을 기반으로 조언을 제공할 수 있습니다. 기업은 AI를 활용하여 잠재적 결과를 시뮬레이션하고, 부서 간 협업을 관리하고, 지속적 학습을 기반으로 전략을 개선할 것입니다. 이러한 AI 파트너를 통해 중소기업은 더 빠르게 확장하고 대기업과 같이 효율적으로 운영할 수 있습니다.

Quantum AI는 큐비트의 고유한 속성을 사용하여 이전에는 컴퓨팅 제약으로 인해 해결할 수 없었던 문제를 해결함으로써 기존 AI의 한계를 깨뜨릴 수 있습니다. 복잡한 자재 시뮬레이션, 방대한 공급망 최적화, 기하급수적으로 더 큰 데이터 세트를 실시간으로 실현할 수 있습니다. 이는 과학 연구 분야를 변화시킬 수 있으며, AI는 기존 컴퓨터로 처리하는 데 수천 년이 걸리는 시나리오를 모델링하여 물리학, 생물학 및 기후 과학 분야에서 발견의 경계를 넓힐 것입니다.

AI 발전의 주된 장애 요인은 대규모 언어 모델(LLM) 및 신경망과 같은 대규모 모델을 학습시키는 데 엄청난 시간, 에너지 및 비용이 든다는 것이었습니다. 현재 하드웨어 요구 사항은 기존 컴퓨팅 인프라의 한계에 가까워지고 있으며, 따라서 하드웨어 향상이나 완전히 새로운 아키텍처 개발에 혁신이 집중되고 있습니다. 양자 컴퓨팅은 대규모 AI 모델을 학습시키고 실행하는 데 필요한 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있으므로 AI 혁신을 위한 가능성이 증가합니다.

비트넷 모델은 정보를 나타내기 위해 3자리 숫자로 구성된 3진법 시스템인 삼항 매개변수를 사용합니다. 이 접근 방식에서는 AI가 바이너리 데이터(0과 1)가 아닌 여러 상태를 이용해 정보를 보다 효율적으로 처리하므로 에너지 문제가 해결됩니다. 이를 통해 전력 소비는 줄이면서 계산 속도를 높일 수 있습니다.

Y Combinator의 지원을 받는 스타트업 및 기타 기업은 비트넷 모델에 맞게 조정된 특수 실리콘 하드웨어에 투자하고 있으며, 이를 통해 AI 학습 시간을 크게 단축하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 추세는 미래의 AI 시스템이 양자 컴퓨팅, 비트넷 모델 및 특수 하드웨어를 결합하여 컴퓨팅 한계를 극복할 것임을 시사합니다.

AI 보편화가 현실화되려면 AI 규정과 윤리 기준이 크게 발전해야 합니다. EU AI 법과 같은 프레임워크에 힘입어, 엄격한 위험 관리 시스템을 구축하고 AI를 위험 계층으로 분류하며 고위험 AI에 대해 더 엄격한 요구 사항을 부과하는 데 있어 핵심적인 발전이 이루어질 것입니다. AI 모델, 특히 생성형 및 대규모 모델은 투명성, 견고성 및 사이버 보안 표준을 충족해야 할 것입니다. 이러한 프레임워크는 의료, 금융 및 중요 인프라 부문에 대한 표준을 설정하는 EU AI 법에 따라 전 세계적으로 확장될 가능성이 높습니다.

윤리적 고려 사항에 따라 규정이 형성될 것이며, 여기에는 사회적 점수 평가 및 공공 장소에서의 원격 생체 인식과 같이 용납할 수 없는 위험을 초래하는 시스템에 대한 금지 규정이 포함될 것입니다. AI 시스템은 인간의 감독을 포함하고 기본권을 보호하며 편향 및 공정성과 같은 문제를 해결하고 책임 있는 배포를 보장해야 합니다.

요구 사항을 선제적으로 예측하고 자율적으로 결정을 내리는 AI가 개인 및 비즈니스 생활의 핵심 부분이 될 가능성이 높습니다. 에이전틱 AI는 독립적으로 작동하는 특수 에이전트로 구성된 시스템을 말하며, 각 에이전트는 특정 작업을 처리합니다. 이러한 에이전트는 데이터, 시스템 및 사람과 상호작용하여 다단계 워크플로우를 완료하므로, 기업은 고객 지원 또는 네트워크 진단과 같은 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 획일적인 대규모 언어 모델(LLM)과 달리 에이전틱 AI는 실시간 환경에 적응하여 더 간단한 의사 결정 알고리즘과 피드백 루프를 사용하여 학습하고 개선합니다.

에이전틱 AI의 주요 장점은 일반 작업을 처리하는 LLM과 심층적인 전문 지식을 제공하는 도메인별 에이전트 간의 업무 분담입니다. 이러한 분담은 LLM 제한을 완화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 통신 회사의 경우 LLM은 고객 문의 분류를 담당하는 한편, 전문 에이전트는 계정 정보를 검색하고 문제를 진단하며 실시간으로 해결책을 수립할 수 있습니다.

2034년이 되면 이러한 에이전틱 AI 시스템이 비즈니스 워크플로부터 스마트 홈에 이르기까지 모든 것을 관리하는 데 중심이 될 것입니다. 자율적으로 요구 사항을 예측하고 의사 결정을 내리고 환경을 통해 학습할 수 있는 기능으로 효율성 및 비용 효과를 높여, LLM의 일반 능력을 보완하고 산업 전반에서 AI의 접근성을 향상할 수 있습니다.

사람이 생성한 데이터가 부족해지면서 기업들은 리소스 제한이나 윤리적 문제 없이 실제 패턴을 모방한 인공 데이터 세트인 합성 데이터로 이미 전환하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 다양성을 촉진하면서 모델 정확도를 향상하여 AI 학습의 표준이 될 것입니다. AI 학습 데이터에는 위성 이미지, 생체 인식 데이터, 오디오 로그 및 IoT 센서 데이터가 포함될 것입니다.

조직에서 독점 데이터 세트를 사용하여 특정 요구 사항에 맞게 조정된 AI를 학습시키는 등 맞춤형 모델의 부상이 주요 AI 트렌드가 될 것입니다. 콘텐츠 생성, 고객 상호작용 및 프로세스 최적화를 위해 설계된 이러한 모델은 조직의 고유한 데이터 및 컨텍스트와 긴밀하게 연계되어 범용 LLM을 능가하는 성능을 제공할 수 있습니다. 기업은 실제 데이터와 합성 데이터 모두 높은 수준의 신뢰성, 정확성, 다양성 기준을 충족하고 AI 성능과 윤리적 견고성을 유지할 수 있도록 데이터 품질 보증에 투자할 것입니다.

직원이 무단으로 사용하는 AI 툴을 의미하는 '섀도우 AI'로 인해 조직은 승인된 AI 시스템만 민감한 독점 데이터에 액세스할 수 있도록 더 엄격한 데이터 거버넌스를 구현해야 할 것입니다.

AI가 계속 발전함에 따라 현재의 한계를 해결하고 인공 지능의 가능성의 범위를 넓히기 위해 몇 가지 야심 찬 '도전적' 아이디어가 등장하고 있습니다. 그러한 도전 중 하나인 포스트 무어 컴퓨팅¹은 GPU와 TPU가 물리적, 실용적 한계에 가까워지면서 전통적인 폰 노이만 아키텍처를 넘어서는 것을 목표로 합니다.

AI 모델이 점점 더 복잡해지고 데이터 집약적으로 변함에 따라 새로운 컴퓨팅 패러다임이 필요합니다. 인간 두뇌의 신경 구조를 모방하는 뉴로모픽 컴퓨팅²의 혁신은 이러한 전환의 최전선에 있습니다. 또한 전기 신호 대신 빛을 사용하여 정보를 처리하는 광학 컴퓨팅³은 컴퓨팅 효율성과 확장성을 향상할 수 있는 유망한 방법을 제공합니다.

또 다른 중요한 도전은 분산되고 탈중심화된 AI 인프라를 구상하는 분산형 AI 인터넷⁴, 즉 연합 AI의 개발입니다. 방대한 데이터 센터에 의존하는 기존의 중앙 집중식 AI 모델과 달리, 연합 AI는 여러 장치와 위치에서 작동하며 로컬에서 데이터를 처리하여 개인 정보 보호를 강화하고 지연시간을 줄입니다.

연합 AI는 스마트폰, IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅 노드가 원시 데이터를 전송하지 않고도 협업하고 인사이트를 공유할 수 있도록 함으로써 보다 확장 가능한 AI 에코시스템을 조성합니다. 분산된 모델 간의 원활한 협업을 위한 효율적인 알고리즘과 프로토콜을 개발하여 높은 데이터 무결성과 개인 정보 보호 표준을 유지하면서 실시간 학습을 촉진하는 데 중점을 두고 현재 연구가 이루어지고 있습니다.

실험의 또 다른 핵심 영역은 트랜스포머 아키텍처의 어텐션 메커니즘에 내재한 한계를 다룹니다⁵. 트랜스포머는 대화의 이전 토큰과 같은 인풋 데이터의 관련 부분을 처리하기 위해 컨텍스트 윈도우가 있는 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 그러나 더 많은 과거 데이터를 통합하기 위해 컨텍스트 윈도우가 확장됨에 따라 계산 복잡도가 급격히 증가하여 비효율성과 비용을 초래합니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 연구자들은 어텐션 메커니즘을 선형화하거나 보다 효율적인 윈도우 기법을 도입하여 트랜스포머가 연산 리소스를 기하급수적으로 늘리지 않고도 더 큰 컨텍스트 윈도우를 처리할 수 있는 접근법을 모색하고 있습니다. 이러한 발전을 토대로 AI 모델은 과거의 광범위한 상호작용을 더 잘 이해하고 통합하여 보다 일관성 있고 맥락에 맞는 응답을 끌어낼 수 있게 될 것입니다.

2034년에 하루를 시작한다고 상상해 보세요. 생활의 모든 측면에 연결된 음성 제어 지능형 어시스턴트가 모든 사람의 취향에 맞춘 한 주간의 가족 식사 계획을 제시하며 여러분을 맞이합니다. 식료품 저장실의 현재 상태를 알려주고 필요할 때 식료품을 주문합니다. 가상 운전 기사가 실시간으로 교통 상황과 날씨를 고려해 가장 효율적인 출근 경로를 탐색하므로 출퇴근이 자동으로 이루어집니다.

직장에서 AI 파트너는 일상적인 작업을 선별하고 실행 가능한 인사이트를 제공하고 일상적인 작업을 지원하며 역동적이고 사전 예방적인 지식 데이터베이스 역할을 합니다. 개인적인 차원에서 AI 임베디드 기술은 맞춤형 엔터테인먼트를 제작하여 취향에 맞는 스토리, 음악 또는 시각 예술을 생성할 수 있습니다. 무언가를 배우고 싶다면 AI가 텍스트, 이미지 및 음성을 통합하여 사용자의 학습 스타일에 맞는 비디오 튜토리얼을 제공할 수 있습니다.

AI 채택이 확산하고 기술이 발전함에 따라 글로벌 운영에 막대한 영향을 미치게 될 것입니다. 다음은 고급 AI 기술의 몇 가지 주요 영향입니다.

AI는 기후 행동에서 에너지 수요 증가에 기여하는 동시에 완화 툴로 작용하는 이중 역할을 할 것입니다. 대규모 AI 모델을 학습시키고 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스는 에너지 소비를 크게 증가시키므로 지속 가능한 에너지원을 사용하지 않는다면 탄소 배출량이 악화됩니다. 대신 AI는 다양한 부문의 에너지 사용을 최적화하고 기후 모델링 및 예측을 개선하며 재생 에너지, 탄소 포집 및 환경 모니터링을 위한 혁신적인 솔루션을 구현함으로써 기후 이니셔티브를 강화할 수 있습니다.

제조 분야에서 AI 기반 로봇은 복잡한 조립 작업을 정밀하게 수행하여 생산율을 높이고 결함을 줄일 수 있습니다. 의료 분야에서는 의사가 자동화된 진단 툴을 통해 질병을 더 정확하고 신속하게 식별할 수 있습니다. 재무, 물류 및 고객 경험에서 AI 기반 프로세스 자동화와 머신 러닝을 통해 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 서비스 품질을 개선할 수 있습니다. AI는 반복적인 작업을 처리함으로써 작업자가 전략적이고 창의적인 작업에 집중하여 혁신과 생산성을 촉진할 수 있도록 합니다.

AI 기반 자동화의 부상은 특히 반복적이고 수작업에 크게 의존하는 산업에서 필연적으로 일자리 상실로 이어질 것입니다. 기계와 알고리즘이 데이터 입력, 조립 라인 작업, 일상적인 고객 서비스와 같은 기능을 대신함에 따라 이러한 역할이 크게 줄어들 수 있습니다. 그러나 AI 개발, 데이터 분석 및 사이버 보안 분야에서는 기회가 창출될 것입니다. AI 유지 관리, 감독 및 윤리적 거버넌스 기술에 대한 수요가 증가하여 인력 재교육이 필요하게 될 것입니다.

허위 정보를 퍼뜨리고 여론을 조작하는 데 사용되는 딥페이크(사실적이지만 가짜인 오디오, 비디오 및 이미지)를 생성형 AI를 통해 더 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 이로 인해 정보 무결성과 미디어 신뢰에 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 고급 탐지 툴, 공공 교육, 그리고 악의적인 딥페이크 제작자에게 책임을 물을 수 있는 법적 조치가 필요합니다.

ELIZA 효과⁶ 및 기타 AI 컴패니언에서 나타나듯이, 사람들은 AI를 의인화하여 감정적 애착과 복잡한 사회적 역학을 형성합니다. 향후 10년 동안 이러한 관계가 더욱 깊어지면서 심리적, 윤리적 문제가 제기될 수 있습니다. 사회는 점점 더 인간과 비슷해지는 기계와의 건강한 상호작용을 촉진하고 개인이 진정한 인간적 상호작용을 AI 기반 상호작용과 구별할 수 있도록 도와야 합니다.

온라인 자료의 약 50%를 차지하는 것으로 추정될 정도로 AI 생성 콘텐츠가 인터넷을 지배하고 사람이 생성한 데이터의 가용성이 감소하고 있습니다. 연구자들은 2026년경 대규모 AI 모델을 학습시키기 위한 공개 데이터가 고갈될 것으로 예측합니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 커뮤니티에서는 AI 학습 인풋을 다양화하고자 합성 데이터 생성과 새로운 데이터 소스(예: IoT 장치 및 시뮬레이션)를 탐구하고 있습니다. 이러한 전략은 AI를 지속적으로 발전시키고 점점 데이터로 포화되는 디지털 환경에서 모델의 성능을 유지하는 데 필수적입니다.

AI가 계속 발전하고 개인과 기업을 위한 맞춤형 솔루션을 지원하는 보다 비용 효율적인 모델로 초점이 이동함에 따라, 신뢰와 보안은 여전히 중요시되어야 합니다.

IBM watsonx.ai는 안전하고 접근성이 뛰어나며 다재다능한 AI 툴을 지향하는 현재 추세에 맞춰 AI 솔루션을 개발, 배포, 관리하기 위한 AI 제품 포트폴리오입니다.

Watsonx.ai는 산업 전반의 기업을 지원하는 데 필요한 유연성과 고급 AI 능력을 통합하여 단순한 트렌드에 그치지 않고 AI의 활용으로 실질적인 효과를 얻도록 지원합니다. 사용자 친화성과 효율성을 우선시함으로써 watsonx.ai는 앞으로 10년 안에 AI를 사용하려는 사람들에게 없어서는 안 될 자산이 될 것입니다.