2023년 기대되는 AI 기술 트렌드 10가지

오늘은 2023년 기대되는 AI 기술 트렌드 10가지를 선정하고 AI 시장 전망 및 동향도 함께 정리하는 시간을 가져보겠습니다.

1 AI 시장 전망
2 2023년 AI 기술 트렌드 10가지와 시장 동향
3 참조 문헌
4 관련 참조 글 모음

AI 시장 전망

IDC 연구 에 따르면 2023년에는 전 세계적으로 정부와 기업이 AI에 5,000억 달러 이상을 지출할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)은 이제 우리 사회와 일상의 많은 영역에 집약되어 있습니다. AI가 진화함에 따라 AI가 지원하는 산업도 진화합니다.

음성 어시스턴트부터 동영상 추천, 바이너리 아티스트, 그리고 그 사이의 모든 것에 이르기까지 AI는 일상 생활의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다. 따라서 이러한 새로운 도구와 기술이 우리에게 어떤 이점을 줄 수 있는지 인식하는 것이 중요합니다.

참고로 최신 기술 트렌드 및 사례는 아래 글 참조 바랍니다.

2023년 기대되는 인공지능 AI 기술 트렌드와 시장 동향은 다음과 같습니다.

2024년 AI 기술 트렌드를 함께 비교하여 보신다면 최신 인공지능 AI 트렌드를 이해하는데 도움이 되실 것입니다.

2023년 AI 기술 트렌드 10가지와 시장 동향

AI 트렌드 01 – 초자동화(Hyperautomation)

초자동화는 최소한의 인력과 지식 사용으로 작업 속도를 높이고 단순화하기 위해 혁신적인 개발을 적용하는 프로세스를 의미합니다. 이 개념은 종종 디지털 또는 지적 자동화라고 합니다.

많은 현대 기업은 대량의 정보 흐름을 처리해야 하며 정보를 효과적으로 검색하려면 자동화가 필요합니다.

데이터 지식과 데이터 분석은 모든 곳에서 찾을 수 있으므로 요즘에는 모든 사람이 이러한 도구에 액세스할 수 있게 되었습니다.

이 방향의 주요 고급 기술은 다음과 같습니다.

로봇 지원 프로세스 자동화(RPA)
인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)
인지 프로세스 자동화
올바른 프로세스 관리 소프트웨어(iBPMS)

AI 트렌드 02 – 로우코드 및 노코드 AI

사용자는 스마트 프로그램 및 시스템을 만들기 위해 로우코드 및 노코드 AI 개발 플랫폼을 통해 드래그 앤 드롭 할 수 있습니다.

사전 구축된 템플릿과 모듈을 결합함으로써 사용자는 자신의 필요에 맞는 맞춤형 AI 시스템을 생성하기 위해 자신의 도메인 데이터를 시스템에 공급하기만 하면 됩니다.

이러한 AI와 IT의 결합은 기업의 시장 출시 시간을 단축하고 위험/ROI 비율이 거의 없이 AI 시스템을 빠르고 저렴하게 만들 수 있도록 지원합니다.

스몰 비즈니스를 위한 로우코드 개발 플랫폼 Best 5

스몰 비즈니스를 위한 로우코드 개발 플랫폼 Best 5

AI 트렌드 03 – 사이버 보안 앱

오늘날 세계의 중요한 구성 요소 중 하나는 정보 보안입니다. AI 및 ML 기술을 통해 신뢰할 수 있는 새로운 보호 방법을 만들 수 있습니다.

기계 학습 및 AI로 사이버 보안을 개선하는 주요 방법은 다음과 같습니다.

인공지능은 유입되는 정보를 분류, 처리, 클러스터링, 필터링하는 분야에 많은 정보 데이터가 존재하기 때문에 적합하다.
기계 학습은 과거 정보를 분석하는 능력을 제공하고, 미래와 현재를 위한 최상의 솔루션 방법을 제공합니다. 과거 데이터를 사용하여 알고리즘은 위협 또는 맬웨어를 찾기 위한 지침을 제공합니다. AI와 ML은 시스템에 침투하려는 사람을 방해합니다.
구현 기술은 설정된 매개변수에 따라 정보를 체계화하여 다양한 정보를 일치시키고 모든 위협을 추적할 수 있습니다.
AI는 정보 보호 방법의 감사를 단순화하여 제한 구현의 효과에 대해 빠르게 알 수 있습니다. 이것은 특정 회사의 사용자를 보호합니다.
AL과 ML은 위협, 유해 소프트웨어를 신속하게 찾아 대량의 정보를 스캔할 수 있는 보안 플랫폼을 만듭니다.

AI 트렌드 04 – 생성(Generative) AI

생성 AI 애플리케이션 시장 Landscape, source : *Sequoia Capital*

생성 AI 알고리즘은 기존 데이터(비디오, 이미지, 사운드 또는 컴퓨터 코드)를 사용하여 非디지털 세계에 존재한 적이 없는 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

가장 잘 알려진 생성 AI 모델 중 하나는 OpenAI에서 개발한 GPT-3로, 인간이 만든 것과 거의 구별할 수 없는 텍스트와 산문을 만들 수 있습니다. DALL-E로 알려진 GPT-3의 변종은 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.

이 기술은 올해 아메리카 갓 탤런트(America’s Got Talent)를 강타한 유명한 딥페이크 톰 크루즈(Tom Cruise ) 비디오와 형이상학 행위(Metaphysic act) 와 같은 실험 덕분에 인기를 얻었습니다.

2023년에는 기업이 합성 데이터를 생성하는 것을 점점 더 자주 보게 될 것입니다. 합성 오디오 및 비디오 데이터를 사용하면 비디오에서 영화와 음성을 캡처할 필요가 없습니다. 청중이 보고 듣고 싶은 내용을 생성 도구에 입력하기만 하면 AI가 자동으로 생성합니다.

AI 트렌드 05 – 증강현실과 결합

영국의 미래학자 Bernard Marr는 2023년에는 더 많은 사람들이 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있도록 특별히 설계된 로봇 및 스마트 기계와 함께 일할 것이라고 예측했습니다.

그것은 우리 주변 세계의 디지털 정보를 오버레이하는 증강 현실(AR) 지원 헤드셋을 의미합니다. 유지 보수 또는 제조 사용 사례에서 이것은 우리 자신의 안전에 대한 위험과 위험을 식별하는 데 도움이 될 수 있는 실시간 정보를 제공할 수 있습니다.

관리 및 리더십 팀은 운영 효율성에 대한 즉각적인 최신 정보를 제공하는 실시간 대시보드 및 보고에 점점 더 많이 액세스할 수 있습니다.

앞으로는 증강현실(AR)을 활용한 스마트한 기계와 함께 작업할 수 있는 능력을 개발하는 것이 점점 더 필수적인 기술이 될 것입니다.

2023년 웹 3.0 10대 트렌드 및 예측을 소개합니다.

2023년 웹 3.0 10대 트렌드 및 예측

AI 트렌드 06 – 음성 및 언어 기반 지능

음성 및 음성 인식 시장은 2022년 112억 달러에서 2029년 497억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

원격 근무 혁명은 가정에서 스마트 스피커 사용을 급증시켰고 비즈니스 프로세스 개선을 목표로 하는 음성 솔루션 (예: 회의 음성 및 비즈니스 인텔리전스 음성)이 2023년에 중심이 될 것입니다.

음성 도우미는 점점 더 특정 비즈니스 과제에 맞게 조정되고 CRM 및 비즈니스 프로세스와 같은 내부 시스템과 통합될 것입니다.

AI 트렌드 07 – MLOps

기계 학습, 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 간의 격차는 MLOps로 채워집니다. 그 어느 때보다 다양한 작업을 손쉽게 연결해주는 연결고리가 되었습니다.

새롭고 강력한 MLOps 앱으로 많은 사람의 실수와 품질 문제를 해결할 수 있습니다. 의심할 여지없이 이 분야에서 더 잘 알려지게 될 2023년의 몇 가지 주요 MLOps 추세 및 예측은 다음과 같습니다.

데이터 기반 MLOps
드리프트 식별
ML 솔루션의 가치 향상
MLOps 라이브러리 및 패키지의 양 증가
AutoML을 AutoMLOps로 전송

AI 트렌드 08 – 대형 언어 모델(LLM)

2022년 7월, Open AI에서 개발한 35억 개의 매개변수를 가진 생성 AI인 DALL-E 2의 출시로 AI 세계와 전 세계 대중 언론이 떠들썩했습니다. 그런 다음 ChatGPT가 왔습니다.

그때까지 화려한 텍스트-이미지 모델은 많은 미디어와 업계의 관심을 끌었습니다. 그러나 12월에 새로운 대화형 대화형 챗봇(역시 OpenAI에서 개발 및 훈련)이 공개되면서 또 다른 유형의 대규모 언어 모델(LLM)이 주목을 받았습니다.

LLM은 교육 감독이 거의 또는 전혀 없이 매우 큰 텍스트 기반 데이터 세트를 사용하여 언어를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성할 수 있는 학습 알고리즘입니다.

고객의 질문에 답하거나 문자, 소리, 이미지를 높은 정확도로 인식하고 생성하는 등 다양한 작업 을 처리합니다. 텍스트를 이미지로 변환하는 것 외에도 텍스트를 텍스트로, 텍스트를 3D로, 텍스트를 비디오로, 디지털 생물학 등을 포함하는 다양한 양식이 증가하고 있습니다.

LLM은 AI 개발 및 생명 과학 분야의 혁신을 가속화 시킬 것입니다.

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AI 트렌드 09 – 연합 학습(Federated learning)

연합 학습이라는 인공 지능의 새로운 영역이 머신 러닝의 새로운 시대를 열었습니다. “사용자 개인 정보 보호”를 희생하지 않고 보다 전문적인 경험을 제공하기 위해 “분산 데이터”(단일 위치에 보관되지 않아 취약한 데이터)와 현재 세계에서 액세스할 수 있는 “분산 컴퓨팅 성능”을 모두 사용할 수 있습니다.

연합 학습은 도로 안전을 개선하기 위해 자율 주행 커넥티드 자동차에서 사용할 수 있습니다. 연합 학습의 경우 향후 5년은 매우 흥미로울 것입니다. 연합 학습의 사용은 이전에는 불가능했던 방식으로 사용자 경험을 개선하는 많은 새로운 앱에서 분명하게 드러날 것입니다.

Google에서 개발한 연합 학습용 프레임워크인 Tensorflow Federated는 이미 출시되었습니다. 아직 초기 단계이지만 학습을 위한 환상적인 출발점입니다.

AI 트렌드 10 – 인공지능 사물인터넷(AIoT)

Gartner는 2022년 말에 기업의 사물 인터넷 프로젝트의 80% 이상이 AI와 ML을 포함할 것이라는 연구 결과를 발표했습니다. 수집된 정보를 바탕으로 어떠한 상황에서도 적시에 대응하기 위해서는 모든 기기가 인터넷에 연결되어 있어야 합니다.

2023년에는 AI와 사물 인터넷(IoT)의 스마트한 조합인 AIoT 를 계속 활용할 것입니다. 실행 가능한 통찰력을 실시간으로 제시하는 AI의 능력은 IoT 장치가 수집하는 데이터를 기반으로 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 IoT를 새로운 차원으로 계속 끌어올릴 것입니다.

AIoT는 스마트시티에서도 활용되어 쾌적한 환경을 조성하고 있습니다. 이 기술은 질서, 안전 및 삶의 편리함을 주시합니다. 스마트 운송, 조명 또는 에너지 시스템에 개발이 추가됩니다.

사물인터넷 iOT의 종류와 주요 활용 사례에 대한 정보는 사물인터넷 사례 종류 전망 글을 참조 바랍니다.