2023년은 생성형 AI 기술이 본격적으로 대중에게 알려지며 큰 변화를 가져온 해로 평가된다. 챗GPT와 같은 혁신적인 도구들이 등장하면서 다양한 분야에서 AI의 활용 가능성이 급격히 확장되었다. 2024년에는 이러한 기술들이 실제 생활에 더욱 깊숙이 통합되고, 기업들도 이에 대한 적극적인 대응에 나설 것으로 보인다. 이번 글에서는 2024년에 예상되는 주요 변화와 기업이 준비해야 할 전략을 다루어 보겠다.
생성형 AI의 범위 확장
다양한 형식의 데이터 지원
2023년 생성형 AI는 단순한 텍스트 기반의 질문과 답변을 넘어서 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖추게 되었다. 예를 들어, 챗GPT-4와 구글 바드는 사용자가 다양한 방식으로 질문을 던질 수 있는 기능을 제공하며, 실시간 정보 검색과 요약이 가능해졌다. 이는 기존의 언어모델이 갖고 있던 한계를 뛰어넘는 중요한 발전이다. 2024년에는 이러한 기능이 더욱 발전하여 개인이 소유한 다양한 데이터를 효율적으로 정리하고 활용할 수 있는 도구로 자리잡을 것으로 예상한다.
운영체제와의 통합
2024년에는 마이크로소프트와 같은 기업들이 AI와 운영체제를 통합하는 방향으로 나아갈 것으로 보인다. 이는 단순한 텍스트 입력을 넘어 사용자가 음성과 텍스트를 통해 시스템과 상호작용할 수 있는 환경을 조성할 것이다. 개인의 데이터를 효과적으로 정리하고 요약하여 제공하는 기능이 더욱 중요해질 것이며, 다양한 형태의 데이터에 대한 접근성이 높아질 것으로 예상된다.
엣지향 LLM의 부상
작은 모델의 힘
2023년에는 대규모 모델을 위한 GPU 자원이 부족해지면서, 소형 모델의 필요성이 부각되었다. 마이크로소프트와 구글은 각각 파라미터 수를 줄인 모델을 발표하며, 소형 모델이 대형 모델과 유사한 성능을 발휘할 수 있음을 입증하였다. 이러한 작은 모델들은 엣지 디바이스에서의 활용 가능성을 높여주며, 민감한 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 기반을 마련해준다. 2024년에는 이러한 소형 모델들이 더욱 발전하여, 많은 기업들이 이를 활용한 제품을 출시할 것으로 보인다.
개인화의 진화
소형 모델의 발전은 개인화된 서비스의 확산에도 기여할 것이다. 예를 들어, 구글 픽셀 8 프로와 같은 스마트폰에 탑재된 AI 기술은 사용자의 행동 패턴을 학습하여 더욱 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 기술이 의료 기기나 개인 비서와 같은 다양한 분야에 적용됨으로써, 사용자 경험이 더욱 향상될 것으로 예상된다.
RAG 기술의 발전
정보 검색과 요약의 혁신
RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 기업 내 지식 기반을 효율적으로 구축하고 활용하기 위한 혁신적인 방법으로 주목받고 있다. 기존의 검색 엔진과는 달리, RAG는 사용자가 원하는 정보를 더욱 정확하게 추출해낼 수 있는 가능성을 제공한다. 2024년에는 멀티 모달 기술의 발전으로 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 RAG 시스템이 더욱 발전할 것이다.
다중 문서 에이전트 시스템
지금까지는 단일 문서 기반의 RAG 기술이 주류였으나, 앞으로는 여러 문서를 동시에 처리하고 통합된 결과를 제공하는 다중 문서 에이전트 RAG가 등장할 것이다. 이는 기업 내에서의 정보 검색과 의사결정 과정에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.
클라우드 서비스의 진화
LLMOps의 중요성
생성형 AI 모델은 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들에게 새로운 성장 동력이 되고 있다. 2023년에는 LLM 학습과 추론을 위한 강력한 인프라가 필수적이라는 인식이 확산되었다. 2024년에는 이러한 인프라를 기반으로 LLMOps가 발전하여 기업들이 AI 모델을 보다 효율적으로 관리하고 활용할 수 있는 환경이 조성될 것이다.
다양한 서비스 제공
구글, AWS, 마이크로소프트 등 주요 CSP들은 자사 AI 모델을 기반으로 다양한 서비스와 플랫폼을 제공하고 있다. 이러한 서비스들은 기업들이 AI를 사업에 통합하는 데 도움을 줄 것이며, 비용과 보안 문제를 해결하기 위한 다양한 솔루션이 제시될 것으로 보인다.
기업의 대응 전략
데이터 거버넌스 강화
2024년에는 기업들이 LLM 도입에 적극적으로 나설 것으로 예상된다. 하지만 단순한 도입에 그치지 않고, 데이터의 양질을 확보하는 것이 중요하다. 데이터 거버넌스는 LLM의 성능을 좌우하는 중요한 요소로, 양질의 데이터가 양질의 결과를 만들어낸다는 사실을 인식해야 한다.
보안 및 저작권 문제
퍼블릭 클라우드에서의 데이터 유출 방지를 위한 보안 문제와 저작권 문제는 여전히 해결해야 할 과제이다. 생성형 AI의 활용이 증가함에 따라 이러한 이슈는 더욱 부각될 것이니, 기업들은 이에 대한 철저한 준비가 필요하다.
비용 효율성 고려
AI 기술 도입으로 인한 비용 증가 문제는 기업의 지속 가능성에 큰 영향을 미친다. 따라서 기업들은 고객에게 부가 가치를 올릴 수 있는 서비스를 식별하고, 이에 집중하여 비용 효율성을 높이는 전략을 구축해야 한다.
2024년에는 생성형 AI 기술의 상용화가 가속화되며, 기업의 역량 차이가 더욱 두드러질 것이다. 기업들은 기술적, 비기술적 측면 모두에서 빠른 대응을 통해 경쟁력을 유지해야 한다.