인공지능(AI)은 한때 유망한 경향이었지만 오늘날에는 매혹적인 현실이 되었습니다. 데이터에 따르면 맥킨지기업들의 인공지능 도입률이 2024년에는 72%로 급증했습니다. 개인 용도, 조직, 심지어 정부에서도 적용되는 인공지능, 특히 생성형 인공지능(GenAI)은 계속해서 빠르게 성장하여 글로벌 경제에 수조 달러를 더할 것으로 예상됩니다.
비록 그 이점들이 논란의 여지가 없지만, 여전히 불투명한 측면이 있다. 조사 결과 딜로이트많은 조직들이 인공지능 파일럿 프로젝트의 확장, 민감한 데이터에 대한 불명확한 규제, 외부 데이터(예를 들어, 라이선스가 있는 제3자 데이터)의 사용에 대한 의구심으로 인해 새로운 문제가 발생할 수 있다고 믿고 있다는 것을 발견했습니다. 들었던 기업의 55%는 데이터 관련 문제로 인해 특정 AI 사용 사례를 피한다고 말했으며, 동일한 비율이 데이터 보안을 강화하기 위해 노력하고 있습니다.
디지털 보안은 2024년 세계경제포럼(WEF)에서 중요한 주제였으며, 이는 현재의 주요 위험 중 하나로, 허위 정보와 가짜 뉴스, 극심한 기후 이벤트, 정치적 양극화에 이어서 강조되었습니다. 인터뷰한 리더들은 인공지능이 제공하는 것과 같은 새로운 도구와 기술적 능력이 이번 10년 동안 사이버 범죄의 길을 어렵게 만들 것이라고 언급했습니다.
예방이 치료보다 낫다
인공지능 개발올바르게 구현되지 않으면 조직에 위험을 초래할 수 있습니다. 그러나 잘 설계된 인공지능은 취약점을 예방할 뿐만 아니라 잠재적인 공격에 맞서기 위한 매우 효과적인 도구가 될 수도 있습니다. 이를 위해 첫 번째 단계는 인공지능 도입이 단계별로 이루어져야 한다는 점을 염두에 두는 것이다.
보호가 탐지보다 우선시되고 예방 조치가 취해질 때, 위반 사항은 훨씬 더 명확하고 통제하기 쉬워집니다. 기업의 주요 관심사는 인프라의 안전성이어야 합니다. 견고한 구성 요소를 갖춘 강력한 인공지능 플랫폼은 혁신, 효율성 및 더 안전한 환경에 기여합니다.
이와 관련된 전략 중 하나는 오늘날 인공지능의 주요 추진력 중 하나인 오픈 소스의 채택입니다. 오픈 소스는 수십 년 동안 혁신의 원동력이었으며, 전 세계 개발자 커뮤니티의 경험과 인공지능 알고리즘의 힘을 결합함으로써 안전한 혁신을 위한 극단적인 잠재력을 발휘합니다. 오픈 소스 솔루션은 개방형 하이브리드 클라우드 기반으로 조직이 공용 또는 사설 클라우드 또는 엣지에서 데이터 환경에 관계없이 AI 애플리케이션과 시스템을 실행할 수 있는 유연성을 제공하여 더 높은 보안을 보장합니다.
더 안전한 신뢰할 수 있는 인공지능
위험을 완화할 때 여러 가지 요인을 고려해야 합니다. 투명성과 설명 가능성의 관점에서, 알고리즘은 이해할 수 있어야 한다. 또한, 인공지능 시스템이 편견을 영속시키지 않도록 보장하는 것이 중요합니다. 오픈 소스 솔루션의 선도 기업인 레드햇에서는 커뮤니티가 알고리즘을 감사하고 개선할 수 있는 협력적이고 개방된 개발 모델을 촉진하여 실시간으로 편향을 제어하고 완화하는 것을 용이하게 합니다.
또한, 우리는 인공지능의 사용을 민주화하는 데 전념하고 있습니다.오픈 소스 코드와 Small Language Models와 같은 이니셔티브를 통해 더 많은 조직이 기술적 또는 비용적 장벽 없이 AI를 활용할 수 있도록 합니다. 최근 보고서에 대한 데이터브릭스이것은 75% 이상의 기업이 특정 사용 사례를 위해 더 작고 맞춤화된 오픈 소스 모델을 선택하고 있음을 보여줍니다.
예를 들어, 개방형 AI 환경은 데이터 과학자, 엔지니어 및 개발자가 더 빠르고 효율적으로 프로젝트를 생성, 배포 및 통합할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다. 오픈 소스 개발 플랫폼은 설계에 내장된 보안을 갖추고 있어 조직이 엄격한 데이터 보호 표준을 준수하는 AI 모델을 훈련하고 배포하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
미래와 함께하는
기업과 사회가 인공지능 사용에 대해 갖는 또 다른 우려는 무엇입니까??대규모는 지속 가능성과 관련이 있습니다. 에 따르면a 가트너인공지능은 전력 소비의 급격한 증가를 촉진하고 있으며, 컨설팅 회사는 2027년까지 기존 인공지능 데이터 센터의 40%가 에너지 가용성으로 인해 운영상 제한을 받을 것으로 예상하고 있습니다.
기술 인프라의 에너지 소비를 최적화하는 것은 탄소 발자국을 줄이고 기후 변화의 영향을 완화하는 데 필수적이며, 이는 유엔(UN)의 2030 아젠다 목표 달성에 기여합니다. 케플러와 클리마틱과 같은 프로젝트는 지속 가능한 혁신에 필수적입니다.
AI와 그 보조 도구인 GenAI 및 머신러닝은 — 그리고 이미 그렇게 하고 있습니다 — 혁신적인 솔루션을 통해 의료 자동 진단이나 사법 시스템의 위험 분석과 같은 필수 분야를 혁신할 수 있습니다. 양자 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅, 5G 및 6G와 같은 기타 기술과 함께 이 기술은 스마트 시티 개발의 기반이 될 것이며, 전례 없는 혁신을 발견하고 새로운 역사의 장을 쓰는 데 기여할 것입니다. 그러나 이러한 모든 솔루션이 중요한 역할을 하지만, 우리는 항상 그들을 개발하고 구현하며 전략적으로 활용하는 인재들이 있다는 것을 기억해야 합니다. 이들은 특정 문제를 해결하기 위해 기술과 비즈니스를 조화롭게 연계합니다.
협력은 따라서 위험을 완화하고 인공지능의 기반 위에 구축된 지속 가능한 미래를 향해 더 안전하게 나아가기 위해 필수적입니다. 오픈 소스 원칙에 기반한 협력은 투명성, 개방된 문화 및 커뮤니티의 통제를 촉진하며, 단기적 및 장기적으로 윤리적이고 포용적이며 책임감 있는 인공지능 기술 개발을 추진합니다.
