2022년 ChatGPT 출시로 인해 생성 AI(IAGen)를 기반으로 한 일련의 변화가 시작되었으며, 전 세계적으로 다양한 기술 혁신이 이루어졌습니다. 물론, 앞으로 몇 년 동안 이 주제에 관해 많은 추측이 있지만, 2025년에는 인공지능의 트렌드 측면에서 무엇을 기대할 수 있을까요?
이 분야 전문가인 파울로 엔리케 드 소우사 베르메조는 매사추세츠/미국의 벤틀리 대학교에서 혁신 분야 박사 후 과정을 마쳤으며, MIT를 통해 전략과 혁신에 대한 경영자 자격증을 취득했으며, 이러한 측면에 관한 몇 가지 문제들이 이미 시장과 연구 분야에서 논의되고 있다고 말했습니다.
그는 2025년과 관련하여 예를 들어 더 능력 있고 맞춤화된 생성 AI를 기대할 수 있다고 강조했습니다. 그에 따르면, 대규모 언어 모델(영어로 "large language models", LLMs라고 불림)의 주요 창작자들은 계속해서 발전하고 있으며, 이들은 생성형 인공지능의 핵심 역할을 하고 있습니다. 투자들이 이루어지고 있어 이러한 모델들이 더욱 견고하고 전문화되어, 더욱 정확하고 창의적인 콘텐츠를 생성하며 매우 구체적인 맥락에서도 작동할 수 있도록 하고 있습니다. 또한, 비프로그래머를 포함한 사용자들이 자신의 데이터를 사용하여 자신만의 AI 에이전트를 만들 수 있도록 새로운 기능들이 추가되고 있습니다. 이와 같은 기능은 ChatGPT를 시작으로 하여 Anthropic, Meta, Google이 개발한 다른 플랫폼과 LLM으로 확장될 예정입니다.
건강에 관한 주제일 때, 파울로는 특히 진단이 더 정확해질 수 있다고 말했다. 장치 및 시스템에 대한 투자는 AI 기반 의료 검사의 용량과 정밀도를 확대하여 특히 덜 혜택을 받는 지역의 의료 서비스 향상에 직접 기여하고 있습니다. 이는 의료 진단부터 검사 해석 및 치료 권고에 이르기까지 포괄합니다. 다른 관점에서, 인공지능 기반 도구들은 웨어러블 기기(스마트워치 및 기타 센서와 같은 착용 기술)와 통합된 의료 기록 데이터를 활용하여 증상 발현 전에 질병을 예측해야 합니다.
전문가가 제기한 또 다른 점은 고급 개인 비서의 일상 생활과의 더 큰 통합에 관한 것이다. AI는 증강 현실 안경, 자율주행차, 스마트 가전제품과 같은 기기에 통합되어 일상 업무를 최적화할 것입니다. 이는 이미 일부 맥락에서 AI 에이전트를 통해 현실이 되고 있다고 베르메호가 설명했습니다.
그리고 교육에 관한 한, 그녀는 더 개인화되고 매력적으로 보여질 것이다. 교육 플랫폼은 학생들의 인지 프로필과 관심사에 따라 학습 경로를 확장하고 맞춤화해야 합니다. 예를 들어, 수학에 더 뛰어난 학생들은 정밀 과학 관련 교육에서 더 쉽게 성과를 내고, 예술에 관심이 있는 학생들은 창의성을 강조하는 과정에서 두각을 나타낼 수 있다고 강조했습니다. 일반적으로 전문가에 따르면, 도구들은 점점 더 접근하기 쉬워질 것입니다. 중소기업과 개인은 LLaMA(Meta AI), Falcon(TII), Mistral(Mistral AI)과 같은 오픈 소스(Libre) LLM 기반의 저비용 플랫폼을 통해 강력한 AI에 접근할 수 있게 될 것이다. 이러한 맥락에 따라 온라인 강좌와 플랫폼은 AI 교육을 확대하여 미래에 필수적인 기술을 민주화할 것이다.
일자리 시장에 관해서는, 파울로는 인공지능이 많은 행정, 법률 및 금융 업무를 자동화할 수 있어 노동력의 적응이 더 필요하다고 지적했습니다. 이것은 전문가를 인공지능으로 대체하는 것이 아니라, 인공지능을 활용하지 않는 사람들을 인공지능을 잘 활용하는 사람들로 대체하는 것에 관한 것이다. 만약 인공지능이 아직 당신의 일에 도움을 주지 않는다면 멈추고 생각해보라: 아마도 인공지능이 의미 있는 차이를 만들 수 있는 분야가 있을 것이다. 인공지능을 통합하고 관리하며 규제할 수 있는 전문가에 대한 새로운 수요가 생겨날 것이다. 예를 들어, 최근까지는 프롬프트 엔지니어 채용 공고를 상상하기 어려웠다. 2025년에는 이러한 수요가 증가할 것이며, 새로운 역할들이 등장할 것이다.
2025년 파울로에게, 이는 단순히 앞으로 올 일을 추측하는 것이 아니라 인공지능이 점점 더 존재하고 필수적인 세상에 대비하는 것에 관한 것이다. 진정한 문제는 '인지' 여부가 아니라 '어떻게' 그리고 '누가' 통합할 것인가이다. 그리고 우리는 이 기술의 변혁적 잠재력을 활용할 준비가 되었는지 스스로에게 물어보는 것이 좋다고 믿는다고 그는 강조했다.
책임 있는 AI: 규제, 윤리 및 지속 가능성
연구자에 따르면 2015년에는 인공지능 규제가 더 활발히 이루어질 것이며, 브라질에서도 마찬가지입니다. 적절한 규제는 더 높은 투명성, 안전성 및 윤리적 기술 사용을 제공할 것입니다. 문제의 또 다른 측면에서, 책임 있는 인공지능 이니셔티브는 알고리즘 차별을 최소화하기 위해 노력을 집중하고 있습니다. 이는 훈련 데이터로 인해 발생하는 왜곡을 해결하는 관행과 데이터의 다양성을 향상시키는 것을 포함합니다.
파울로는 또한 지속 가능성과 관련하여 인공지능이 공급망 최적화, 낭비 감소 및 에너지 효율성 향상에 사용될 것이라고 밝혔으며, 특히 기업 시스템에서 인공지능 에이전트의 보급이 확대됨에 따라 그러한 경향이 강화되고 있습니다. 또한 예측 도구는 기후 변화 모니터링과 완화 조치 계획에 도움을 줄 것이라고 밝혔다.
엔터테인먼트 분야에서, 그에 따르면, 인공지능은 시나리오, 음악, 시각 예술, 심지어 전체 영화까지 생성할 수 있을 것이다. 이것은 이러한 유형의 콘텐츠를 만들기 위해 무료를 포함한 서비스를 제공하는 스타트업의 출현으로 강화될 것입니다. 또 다른 점은 사용자 선택에 따라 실시간으로 진행되는 게임 및 인터랙티브 시뮬레이션과 관련이 있으며, 메타버스의 열풍이 식었음에도 불구하고 이러한 기술은 특히 게임 분야에서 계속 발전하고 있다고 설명했다.
파울로는 또한 인공지능이 집, 도시, 심지어 인프라를 자율적으로 관리하는 데 필수적일 것이라고 강조했다. 오늘날, 그가 말했듯이, 생성 AI 없는 스마트 기기를 상상하는 것은 불가능하며, 따라서 기대되는 것은 AI와 사물인터넷(IoT) 간의 더 강한 연결입니다.
진전과 우려
일반 인공지능(Artificial General Intelligence – AGI)은 특정 도메인에 국한되지 않는다는 점에서 IA, 특히 생성적 IA와 차별화됩니다. 이는 새로운 상황에 적응하고, 복잡한 문제를 해결하며, 지속적으로 학습할 수 있는 일종의 지능입니다. ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLMs)이 인상적인 능력을 보여주지만, 여전히 학습된 특정 작업에 제한되어 있으며, 광범위한 맥락을 이해하거나 다양한 분야 간의 지식을 진정으로 이전하는 능력은 없습니다. OpenAI의 CEO인 샘 알트만은 최근 IA 일반에 대한 도전 과제는 과학적 진보가 아니라 엔지니어링 차원의 문제라고 밝혔으며, 이는 상당한 작업이 필요하다는 의미입니다. 그는 또한 자사의 발전 단계가 5단계 중 2단계에 있으며, 이를 2025년까지 극복할 수 있다고 언급하기도 했습니다.
연구자에 따르면, 이 기술이 제공할 수 있는 편리함으로 인해 개인, 기업 및 사회 전반에 많은 이익이 있음에도 불구하고, 이에 따른 위험에 대한 논의가 많으며, 특히 윤리적 측면, 통제 및 안전성에 관한 논의가 주를 이룬다. 인공지능이 인간의 이익에 계속 부합하도록 어떻게 보장할 수 있을까? 누가 이 기술을 통제할 것인가? 이것이 제대로 다뤄지지 않으면, 국가와 계층 간의 격차를 더욱 심화시킬 수 있으며, 이를 사용하는 시스템은 잘못 사용될 경우 치명적인 영향을 미칠 수도 있다. 일반 AI든 생성 AI든 간에, 최종 결정이 반드시 인간을 거치는 반자율 시스템이 문제들이 완전히 해결될 때까지 가장 안전한 선택이라고 생각한다고 마무리했다.
