안녕하세요 디지털 콘텐츠기업 성장지원센터 SNS 기자단(이하 SNS기자단)입니다. 올해 초 Chat GPT로 대중화된 ‘생성형 AI(Generative AI)’의 붐은 인공지능과 빅데이터, 그리고 디지털 플랫폼산업의 많은 변화를 일으켰습니다. 변화의 핵심 중 하나는 AI가 특수한 집단이나 단체를 넘어 개인들이 활용할 수 있는 결과값을 도출할 수 있다는 것이고 이를 통해 새로운 디지털 콘텐츠의 생산과 소비에 대한 참여의 접근성이 높아졌다는 것에 있습니다.
그렇다면 생성형 AI가 대중화되고 있는 지금, 빅데이터를 이용한 미래 디지털 산업은 어떻게 변화하고 있을까요? ‘2023 코리아 데이터 비즈 트렌드’는 이러한 궁금증을 풀어줄 수 있는 전문가들의 이야기를 들을 수 있는 강연회였습니다. SNS 기자단이 강연회 참여를 통해 발견한 인사이트를 공유합니다.
이날 강연은 복잡계 데이터, 생성형 AI 활용, 거대언어모델(LLM), 그리고 국내 벤처캐피탈의 인공지능 투자와 관련한 4가지 분야의 전문가들의 강연으로 이루어졌습니다. 강연별 세부적인 주제들은 달랐지만 중요한 포인트를 다음의 3가지로 요약할 수 있었습니다.
첫 번째, 생성형 AI는 ‘만능 도구가 아닌 인터페이스(Interface)의 변화’라는 것입니다. PC와 모바일 기기도 이와 마찬가지입니다. 처음 PC 그리고 모바일 기기가 출시될 때만 해도 기존 산업들을 전부 잠식할 것 같았지만 ‘사용자의 역량’이 훨씬 중요했습니다. 이에 따라 이날 복잡계 데이터에 대한 강연을 한 이경상 교수의 이야기처럼 생성형 AI는 인간이 지식을 축적하고 활용하는 인터페이스입니다.
특히 생성형 AI관련, 프롬프트엔지니어링(Prompt Engineering)이 중요해지는 것도 전달하는 질문(Prompt)가 어떤 형태인지에 따라 결과값이 다르기 때문인데 이에 따라 생성형 AI의 활용 방식이 더욱 중요해질 것이라는 점입니다.
두 번째, AI와 거대언어모델(LLM)의 활용과 비활용 기관 및 기업의 편차가 갈수록 늘어난다는 점입니다. 한 예시로 그동안 디지털화에 뒤처져 고립되어 있다는 인식을 준 일본의 도쿄 시는 지난 6월 세계 최초로 AI 기술을 통해 행정통합 시도를 진행하고 있으며 생성형 AI 전문 도시로 발돋움하려고 하고 있습니다. 이러한 실례로 도심 내의 수백 명의 공무원들이 기업과 협업하여 행정 편의성에 생성형 AI와 디지털 데이터 분석을 연동하고 있다고 합니다.
비단 도쿄 시의 사례뿐만이 아닙니다. 산업의 분야를 막론하고, 거의 모든 기업들은 기업의 자산과 역량을 데이터화하려는 움직임이 일고 있습니다. 그런데 이에 반해 플랫폼이나 테크기업이 아닌 경우 데이터 분석자와 개발자가 턱없이 부족한 현재, 이것이 시간이 지날수록 데이터 분석 및 이를 디지털 플랫폼화할 수 있는 기업들은 동일 업종이라도 산업 내의 경쟁력의 격차를 심화시킬 예정입니다.
마지막은 모델중심(Model-Centric) AI 시대에서 데이터 중심(Data-Centric) AI 시대로의 변화입니다. 인공지능이 출현한 초창기만 해도 데이터는 고정되어 있고 이를 분석하려는 모델을 개선했습니다. 바꿔 말하자면 데이터는 그대로인데 이를 분석하려는 방식을 바꾸면서 개선사항을 만들었습니다.
하지만 이제는 똑같은 데이터라도 데이터셋을 변형시키면서 이를 AI학습을 통해 모델과 동시에 데이터 자체의 문제까지도 검증하는 방식으로 변화될 수 있습니다. 즉 데이터 신뢰성과 더불어 데이터 검증 및 보안이 주요이슈가 될 수 있습니다.
이처럼 이번 2023 코리아 데이터 비즈 트렌드는 생성형 AI를 바라보고 활용하는 시각, 거대언어모델(LLM)과 빅데이터 분석이 필요한 이유와 AI 모델의 변형 등에 대한 다양한 인사이트를 가질 수 있는 시간이었습니다.
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