2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지

1 오늘은 2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지 대해서 소개하고 자세히 살펴보겠습니다.
2 2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지

오늘은 2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지 대해서 소개하고 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능(AI)이 디지털 사회에서 혁신의 핵심으로 자리 잡으면서 2024년까지 글로벌 AI 시장은 1,100억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

이러한 AI 투자와 도입의 급증은 최근의 생성형 AI 붐으로 인해 일반 네티즌들이 콘텐츠 제작과 창의성의 한계를 뛰어넘을 수 있도록 설계된 AI 기반 도구를 사용할 수 있게 된 결과입니다.

이제 누구나 몇 가지 간단한 명령어만 입력하면 매력적인 문구를 작성하고, 웹사이트나 애플리케이션을 코딩하고, 음악을 만들고, 아트와 이미지를 디자인하고, 동영상을 제작하고, 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

참고로 최신 기술 트렌드 및 사례는 아래 글 참조 바랍니다.

그럼, 2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지를 살펴보겠습니다.

참고로 2023년 AI 트렌드와 비교를 하시면 최신 AI 기술 트렌드를 파악하는데 도움이 될 것입니다.

2024년 예상되는 AI 기술 트렌드 12가지

1. 2024년 AI 기술 트렌드 : 생성형 AI

생성형 AI (Generative AI)는 텍스트, 코드, 대본, 음악 조각, 이메일, 편지 등과 같은 새로운 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능의 한 유형입니다.

생성형 AI 모델은 대규모 데이터에 기반하여 훈련되며 데이터 내의 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 사용하여 새로운 결과물을 생성할 수 있습니다.

생성형 AI는 작가와 그래픽 디자이너를 대체하지 않을 것입니다. DALL-E 3은 여전히 생성된 이미지의 단어를 제대로 이해하지 못합니다. 그러나 이미지와 텍스트를 생성하고, 다시 말하고, 간단하게 하거나, 길게 하거나, 간단하게 만들며, 사실과 문법을 점검함으로써 전체 프로세스를 극적으로 가속화합니다.

생성형 AI 가 작업을 가속화하는 추세는 모든 직업과 활동에 적용됩니다. 이는 작업을 자동화하고 생산성을 증가시키며 비용을 줄이고 새로운 성장 기회를 제공할 수 있는 잠재력을 제공합니다.

이것이 바로 정보와 기술에 대한 접근을 민주화하는 AI 콘텐츠 제작 도구의 사용 보편화와 확산이 향후 10년 동안 가장 파괴적인 트렌드 중 하나로 만드는 이유입니다.

생성형 AI의 보급이 확산되면서 Gartner 는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 AI를 운영에 적용할 것으로 예측하고 있습니다.

관련 글 : 생성형 AI 작동 원리와 기술 사례 및 종류

2. 2024년 AI 기술 트렌드 : 증강 작업, BYOAI 및 Shadow AI

BYOAI(Bring Your Own Artificial Intelligence)는 직원들이 직장으로 자체 AI 도구와 애플리케이션을 가져오는 새로운 직장 트렌드입니다.

저렴하고 사용하기 쉬운 AI 도구들이 점점 더 많이 나오고 직장에서의 AI 기술 수요가 증가함에 따라 이러한 트렌드가 이끌리고 있습니다.

Forrester 보고서에 따르면 직원들의 60%가 자체 AI를 활용하여 작업을 수행할 것으로 예측됩니다.

BYOAI에는 생산성과 혁신의 증대, 직원 만족도 향상, 비용 절감 등 다양한 이점이 있습니다. 하지만 BYOAI가 직원들에게 큰 기회를 제공하는 한편 쉽게 컨트롤을 벗어날 수도 있습니다.

Shadow AI, 또는 AI에 대한 그림자 IT로 알려진 것은 조직 내에서 IT 부서의 명시적 지식이나 감독 없이 인공지능 애플리케이션과 도구를 사용하는 것을 의미합니다. 이는 여러 가지 리스크를 내포하고 있습니다.

데이터 개인 정보와 보안 위반: 비공식적인 AI 도구들은 공식 도구처럼 동일한 보호 수준을 갖추지 않을 수 있으므로 중요한 정보가 유출되거나 손실될 수 있습니다.
규정 준수 위반: 마찬가지로 이러한 도구들은 중요한 규정을 준수하지 않을 수 있어 법적 문제로 이어질 수 있습니다.

3. 2024년 AI 기술 트렌드 : 오픈 소스 AI

2023년의 생성형 AI 붐은 대부분 OpenAI의 소유 모델에 의해 주도 되었습니다.

그러나 많은 조직이 이제 GPT-J와 같은 오픈 소스 모델을 채택하고 있습니다.

오픈 소스 모델은 소유 모델보다 투명하고 유연하며 사용자 정의 가능하며 비용 효율적입니다.

Forrester 에 따르면 85%의 기업이 기술 스택에 오픈 소스 AI 모델을 통합할 것으로 예상됩니다.

4. 2024년 AI 기술 트렌드 : AI 리스크 환각 정책

생성형 AI는 강력한 도구이지만 사실과는 다를 수 있는 가짜 결과물을 생성할 수 있는 위험이 있습니다. 이러한 가짜 결과물은 환각이라고 알려져 있습니다.

생성형 AI의 보급이 증가함에 따라 환각의 위험에 대한 우려가 증가하고 보험 보상의 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

Forrester 의 한 AI 예측에 따르면 2024년에는 주요 보험사가 특정 AI 리스크 환각 보험을 제공할 것으로 예상되며 이는 2024년에 큰 수익원이 될 것으로 예상됩니다.

5. 2024년 AI 기술 트렌드 : AI 코딩

Gartner 에 따르면 2028년에는 기업 소프트웨어 엔지니어의 4명 중 3명이 AI 도우미를 사용하여 코드를 작성할 것으로 예상됩니다.

AI는 개발자들에게 다양한 방법으로 도움을 주며, 반복적인 작업의 자동화, 창의적인 프로세스의 최적화, 코드 품질의 향상, 문제 해결 지원 등이 포함됩니다.

아직은 아니더라도 머지않아 AI 코딩 도구를 사용하는 것이 표준 관행이 될 것입니다. 제때 이를 도입하지 않는 기업은 곧 경쟁사에 뒤처지게 될 것입니다.

관련 글 : AI 코딩 프로그램 도구 Best10

6. 2024년 AI 기술 트렌드 : AI TRiSM

AI TRiSM은 인공지능 신뢰, 위험 및 보안 관리를 나타내는 프레임워크로, 조직이 AI 모델을 개발하고 배포하는 위험을 관리하는 데 도움을 줍니다.

AI TRiSM은 설명 가능성, 모델 운영, 데이터 이상 감지, 적대적 공격 저항, 데이터 보호의 다섯 가지 핵심 영역을 다룹니다.

설명 가능성: AI TRiSM은 조직이 AI 모델이 의사 결정을 내리는 방식을 이해하고 잠재적인 편향성을 식별할 수 있도록 지원합니다.
모델 운영: AI 모델은 다른 소프트웨어 시스템과 마찬가지로 관리 및 유지 관리가 필요합니다. AI TRiSM은 AI 모델의 수명 주기를 자동화하고 모니터링하기 위한 도구와 프로세스를 제공합니다.
데이터 이상 탐지: AI 모델은 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 데이터가 부정확하면 결과물도 만족스럽지 못합니다. AI TRiSM은 AI 모델에 오류를 일으킬 수 있는 데이터 이상 징후를 식별하고 해결할 수 있도록 지원합니다.
적대적 공격 방어: AI TRiSM은 적대적 공격을 방어하기 위한 도구와 기술을 제공합니다.
데이터 보호: AI 모델에는 민감한 개인 데이터가 포함되어 있는 경우가 많습니다. AI TRiSM은 조직이 데이터 프라이버시 규정을 준수하고 개인의 프라이버시를 보호할 수 있도록 지원합니다.

Gartner 에 따르면 2026년까지 AI TRiSM을 사용하는 기업은 정확하지 않거나 가짜 데이터의 80%를 제거함으로써 더 나은 결정을 내릴 것으로 예상됩니다.

7. 2024년 AI 기술 트렌드 : 지능형 앱 및 개인화를 위한 AI

2024년에는 지능형 앱이 사용자 데이터 및 선호도를 분석하여 콘텐츠, 추천 및 사용자 경험을 개인화하는 데 AI를 사용할 것으로 예상됩니다.

Gartner의 보고서에 따르면 2026년까지 모든 신규 앱의 3분의 1이 AI를 사용하여 개인화된 적응형 사용자 인터페이스를 만들 것입니다. 이는 약 5%의 앱만이 이러한 방식으로 AI를 사용하는 오늘날의 수치에 비해 크게 증가한 것입니다.

지능형 앱은 AI 알고리즘을 활용하여 사용자 데이터와 선호도를 분석함으로써 콘텐츠, 추천, 사용자 경험을 각 사용자에게 맞춤화할 수 있습니다.

McKinsey 의 연구에 따르면 개인화된 추천은 사용자의 관심과 더 밀접하게 일치하여 기업에게 수익을 40% 더 창출할 수 있습니다. 이는 개인화된 추천이 사용자의 관심사와 더 밀접하게 일치하여 사용자가 제품을 클릭하고 구매할 가능성이 더 높기 때문입니다.

8. 2024년 AI 기술 트렌드 : 퀀텀 AI

양자 컴퓨팅과 AI의 결합으로 알려진 퀀텀 AI는 금융 모델링 및 위험 평가, 약물 개발 및 인공 일반 지능(AGI)을 위한 분야를 혁신할 수 있는 많은 가능성을 열어 놓고 있습니다.

관련 글 : 양자 컴퓨팅 원리와 전망

글로벌 양자 AI 시장은 2030년까지 1,800억 달러에 달할 것으로 예상되며 연평균 성장률은 34.1%에 이를 것으로 전망됩니다.

양자 컴퓨터는 복잡한 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있는 연산 능력을 제공하고, AI 알고리즘은 양자 리소스를 효율적으로 최적화하고 활용할 수 있습니다. 이러한 시너지 효과는 다음과 같은 분야에 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

재무 모델링 및 리스크 평가: 퀀텀 AI는 방대한 양의 금융 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 시장 움직임을 예측하여 리스크 관리와 투자 전략을 개선할 수 있습니다.
신약 발견 및 개발: 과학자들은 양자 알고리즘을 통해 약물 설계를 최적화하고 분자 상호작용을 시뮬레이션하여 새롭고 효과적인 치료법의 발견 속도를 높일 수 있습니다.
인공 일반 지능(AGI): 양자 AI는 기계가 인간이 할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있는 능력, 즉 아직은 가상의 인공 일반 지능(AGI)을 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

9 2024년 AI 기술 트렌드 : 윤리적 AI

윤리적 AI는 인공지능의 윤리적 파급 효과를 조사하는 응용 윤리의 한 분야로, 편견과 공정성, 투명성 및 설명 가능성, 개인 정보 보호, 안전 및 보안 등 다양한 주제를 다룹니다.

윤리적 AI의 중요성을 인식하고 적용하기 위해 국제적인 노력이 계속되고 있으며 이는 AI 개발 및 배포에 있어 윤리적 문제를 고려하는 중요성을 강조합니다.

10. 2024년 AI 기술 트렌드 : AI 채용

인공지능이 여러 산업에 퍼지면서 두 가지 채용 트렌드, 즉 AI 기술에 대한 업스킬링과 아예 새로운 AI 직업을 관찰할 수 있습니다.

AI 기술에 대한 업스킬링은 개인의 직무 성과나 경력 기회를 개선하기 위해 새로운 기술 및 지식을 배우는 과정을 나타냅니다.

2024년 이후 각광 받을 것으로 예상되는 AI 직업은 다음과 같습니다.

AI 제품 관리자: AI 기반 제품의 개발과 출시를 감독하고, 제품이 시장의 요구를 충족하고 비즈니스 목표에 부합하는지 확인하는 역할을 담당합니다.
AI 엔지니어(AI 연구 과학자, 비즈니스 인텔리전스 개발자, 컴퓨터 비전 엔지니어, 머신 러닝 엔지니어, 자연어 처리 엔지니어 등)
AI 윤리 전문가: 편향성, 공정성, 개인정보 보호, 투명성 문제를 해결하여 AI 시스템이 윤리적이고 책임감 있게 개발 및 배포되도록 합니다.
AI 입력 및 출력 관리자: AI 시스템에 입력되는 입력 데이터를 관리하고 시스템에서 생성된 출력을 해석합니다.
감정 분석가: 고객 피드백, 소셜 미디어 댓글 및 기타 형태의 텍스트 데이터를 분석하여 대중의 정서와 의견을 파악합니다.
AI 규제 전문가: AI와 관련하여 진화하는 규제 환경에 대한 최신 정보를 파악하고 기업이 관련 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다.
AI 인간-컴퓨터 상호 작용(HCI) 디자이너: AI 기반 제품 및 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 설계하여 사용자 경험을 개선하고 직관적인 상호 작용을 보장합니다.