2024년 인공지능(AI) 10대 전망 (feat. 주요 트렌드와 필수 상식)

2024년 인공지능(AI) 10대 전망 (feat. 주요 트렌드와 필수 상식)

 

2024년 전망을 알아보겠습니다. 바로 2023년 세상을 뜨겁게 달궜던 인공지능, 특히 생성형 AI에 대한 주요 매체와 전문가들의 전망을 10개로 정리해 보았습니다. 전망과 함께 주요 트렌드를 정리했으며 이해하실 수 있도록 쉽게 쓰려고 했으니 꼭 읽어보시기 바랍니다.

 

1. 이것도 저것도 잘하는 AI: 챗GPT 및 달리 3

멀티모달리티는 표준이 됩니다. 우리가 기억하는 챗GPT 는 텍스트를 입력하면 텍스트로 답을 해주는 챗봇. 하지만 지금 유료로 사용이 가능한 챗GPT 플러스는 훨씬 많은 일을 할 수 있습니다. 이미지를 입력하면 이를 텍스트로 해석해 주고, 텍스트를 입력하면 이걸 그림으로 그려줍니다. 음성으로 대화할 수 있을 뿐만 아니라 영어, 일어, 한국어, 중국어 등 수개국어를 척척합니다. 이처럼 LLM(거대언어모델) 기반의 AI 가 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 코딩까지 다양한 능력을 갖추는 것을 멀티모달리티라고 합니다. 지난해 12월 공개된 구글의 제미나이도 가장 강조된 것은 이 멀티모달리티 능력입니다.

 

아마존도 자체 LLM 타이탄에 멀티모달리티 능력을 갖추는 방향으로 개발 중이고, 메타의 라마 2도 점차 멀티모달리티 능력을 추가하게 될 것 같습니다. 결국 챗GPT 나 제미나이와 경쟁을 하려면 이런 멀티모달리티 능력을 갖추는 것이 기본이 될 것 같습니다. 텍스트를 넘어 방대한 이미지, 음성 데이터를 확보한 기업만이 가능한 일입니다.

 

멀티모달리티는 인간이 AI와 소통하는 방식에도 큰 변화를 가져올 전망입니다. 지금은 챗GPT 와 소통하기 위해 하나하나 텍스트를 입력해야 했다면 AI 가 음성과 이미지를 인식하게 되면서 음성으로 명령을 내릴 수도 있고, AI에게 직접 이미지를 보여줄 수도 있게 되었습니다.

 

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2. 허깅페이스에 올라온 주요 오픈소스 LLM들, 업스테이지

제미나이 수준의 오픈소스가 나옵니다. 지금 LLM 인공지능은 모델과 데이터를 비공개하는 AI와 이를 공개하는 AI의 두 개의 큰 개발 흐름이 있습니다. 이를 기업소유 AI (Proprietary AI)와 오픈소스 AI (Open Source AI)라고 부릅니다. 챗GPT, 구글, 미드저니 같은 것들이 기업소유 AI이고, 메타의 라마 2, 팔콘, 미스트랄, 스테이블디퓨전 같은 것들은 오픈소스 AI입니다.

 

AI를 학습시키는 데는 많은 컴퓨팅 자원과 데이터가 필요하기 때문에 기업소유 AI 가 지금은 더 압도적인 경쟁력을 가지고 있습니다. 하지만 오픈소스 진영에서도 빠르게 GPT3.5 수준을 넘는 LLM AI를 개발하고 있습니다. 올해에는 제미나이 프로나 GPT4에 근접한 성능의 오픈소스 LLM들이 나올 것 같습니다. 그리고 여기에 멀티모달리티 능력을 갖춘 AI 도 오픈소스 진영에서 나오겠어로 보입니다.

 

오픈소스 AI의 장점은 사실 개인 사용자라면 월 20달러 구독료를 내고 챗GPT를 쓰는 것이 편합니다. 그런데 기업입장에서는 우리 회사에 맞는 맞춤형 AI를 만들고 싶을 텐데 오픈 AI 나 구글 같은 기업들이 제공하는 것을 쓸 수도 있지만 오픈소스를 가져와서 직접 만들 수도 있습니다. 비용은 더 높을 수도 있지만 기업이 직접 자체적인 AI를 소유할 수 있다는 것이 매력적인 부분입니다.

 

크리스마스 AI 사진 나왔으니 다음엔  핼러윈,   스노우

 

3. 크리스마스 AI 사진 나왔으니 다음엔 핼러윈, 스노우

AI 실사용 사례가 쏟아져 나옵니다. 2023년 생성형 AI 가 그전에 유행했던 암호화폐(크립토)나 메타버스와 가장 다른 점은 무엇이었을까요? 바로 실제 사용 사례가 많다는 점입니다. 챗GPT 는 많은 사람들이 큰 효용을 느끼면서 사용하고 있고, 깃헙 코파일럿은 개발자들의 코딩 방식 자체를 바꿔 놓고 있습니다. 많은 사람들이 인공지능으로 프로필 사진을 만들어보기도 했습니다.

 

하지만 이런 유스케이스의 등장은 올해 본격적으로 시작될 것 같습니다. 첫째, 멀티모달리티의 등장으로 AI로 할 수 있는 것들이 정말 많아졌습니다. 두 번째, AI로 서비스하는 비용이 점차 낮아지고 있습니다. 챗GPT 만 해도 빠른 속도로 API 비용을 낮추고 있습니다. 반도체를 비롯한 하드웨어의 발전은 AI 서비스의 비용을 점차 낮출 겁니다. 스마트폰의 등장으로 수많은 새로운 앱과 서비스를 등장시킨 것처럼 2024년은 많은 서비스가 등장할 것 같습니다.

 

자체 개발 AI 가속기 '마이아'로 만들어진 데이터센터 랙, 마이크로소프트

 

4. 자체 개발 AI 가속기 '마이아'로 만들어진 데이터센터 랙, 마이크로소프트

추론비용 경쟁이 시작됩니다. AI 학습에 사용하는 엔비디아 GPU 부족 덕분에 2023년에 등장한 신조어 ‘GPU 푸어’. GPU를 충분히 확보하지 못한 기업들이 스스로를 자조적으로 부르는 말이었습니다. 엔비디아 GPU 생산의 병목현상은 TSMC의 첨단 패키징에 있었습니다. 이 문제가 점차 해결되는 중이라고 합니다. 그래서 이제는 GPU를 확보하는 것이 아니라 얼마나 낮은 비용으로 AI를 학습시키고 서비스를 제공하느냐에 기업들의 관심이 쏠릴 것 같습니다. 특히, 학습된 AI 모델을 고객에게 서비스하는 데 사용하는 것이 추론이라고 하는데, 이 추론에 특화된 AI 반도체들이 많이 등장할 예정입니다.

 

엔비디아 GPU를 비롯해 AI 반도체라고 불리는 것들은 보통 데이터센터에 들어가는 것을 말합니다. 누가 더 저렴한 데이터센터용 AI 반도체, 정확히는 AI 가속기를 만들어내고, 이를 기반으로 고객들에게 싸게 서비스를 제공할지가 2024년 가장 중요한 경쟁이 될 것 같습니다. 삼성전자가 네이버클라우드와 함께 만들고 있다는 AI 반도체에도 관심이 가는 이유입니다.

 

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5. 메타 AI 스마트 선글라스, Kika Kim 틱톡

AI 웨어러블 디바이스가 부상했습니다. AI 가 멀티모달리티 기능을 갖추게 되면서 AI와 소통하는 방식이 달라질 것이라고 말씀드렸습니다. 현재 우리의 일상생활을 지배하고 있는 스마트폰은 AI와 소통하기에는 여러 가지 불편한 부분이 많습니다. 일단 텍스트를 입력하려면 두 손을 써서 스마트폰과 접촉을 해야 합니다. 음성으로 소통하려면 주변의 소리 때문에 방해를 받는 경우가 많습니다. 스마트폰에 이미지를 입력하려면 스마트폰을 가져가서 사진을 찍어야 합니다. 이런 이유 때문에 AI 웨어러블이 다시 부상하고 있습니다.

 

애플의 전설적인 디자이너 조나단 아이브가 만든 디자인회사 러브프롬이 샘 올트먼과 함께 AI 디바이스를 만든다는 뉴스도 들어보셨죠? 장착하는 AI 핀과 스마트 안경이 대표적인 AI 웨어러블입니다. 내가 듣고 보는 것을 AI 도 듣고 볼 수 있다는 점에서 두 하드웨어는 확실히 강점이 있습니다.

 

그런 점에서 보자면 우리가 음악을 듣는 데 사용하는 이어폰도 중요한 AI 디바이스로 떠오를 수 있다는 생각이 듭니다. 사실 스마트폰이라는 유일무이한 디바이스가 있는데 이걸 쓰지 않고 다른 AI 디바이스를 사용한다는 것이 쉽지 않습니다. 결국 스마트폰을 보완할 수 있는 안경이나 이어폰이 유력할 수밖에 없다는 생각이 듭니다.

 

. AI 탑재 프리미엄폰 산다와  20만 원  싼 저가폰 산다, 챗GPT 및  달리 3

 

6. AI 탑재 프리미엄폰 산다와 20만 원 싼 저가폰 산다, 챗GPT 및 달리 3

스마트폰 경쟁에서 AI 가 중심에 섭니다. 지난 12월 구글이 제미나이를 공개하면서 픽셀 8 프로에 스마트폰용 AI 인 제미나이 나노를 탑재했습니다. 챗GPT 가 등장하면서 개인화된 인공지능 비서가 나올 것이라는 전망이 나왔습니다. 당연히 스마트폰에도 생성형 AI 가 들어갈 것이라는 얘기가 나왔습니다. 애플과 경쟁하고 있는 구글이 신속하게 이를 픽셀폰과 안드로이드 전반에 도입한 이유입니다. 또, 이번달 17일 실리콘밸리에서 공개되는 삼성전자의 갤럭시 24 에도 생성형 AI 가 탑재된다고 합니다. 애플도 아이폰에서 사용할 수 있는 LLM을 개발하고 있는 것으로 알려졌습니다. 이렇게 되면서 스마트폰 경쟁에서 생성형 AI 가 중심에 서게 됐습니다.

 

그런데 생성형 AI 가 스마트폰에 탑재된다고 그것이 차별화가 될까요? 사실 그동안 소비자들은 새로운 스마트폰이 나와도 시큰둥했었습니다. 과연 생성형 AI 가 최신형 스마트폰을 구입하게 만드는 기능이 될까요? 먼저 챗GPT 는 이미 앱의 형태로 안드로이드나 아이폰에서 사용할 수 있습니다. 그러니 챗GPT의 경쟁서비스를 스마트폰에 탑재시킨다는 것은 큰 의미가 없을 것 같습니다.

 

스마트폰에 탑재되는 LLM 은 클라우드 서버가 아니라 스마트폰 반도체 내에서 돌아간다는 의미에서 ‘온디바이스 AI’라는 용어가 많이 쓰입니다. 이렇게 되면 속도도 빨라지고, 비용도 낮아지고, 보안도 지킬 수 있다는 1석 3조의 효과가 있다고 합니다. 하지만 대부분의 일반적인 사용자들에게는 이것도 ‘그게 뭐?’라고 느껴질 수 있는 부분입니다. 결국 스마트폰에 탑재된 LLM 이 차별화 요소가 되려면 확실한 유스케이스가 등장해야 합니다. 스마트폰에 담긴 개인 데이터를 학습해 만들어진 AI비서가 그런 유스케이스의 하나가 될 거라고 합니다. 만약 의미 있는 유스케이스가 나오지 않는다면 소비자들은 AI 스마트폰에 냉담할 것 같습니다.

 

올해 AI 가 환멸의 계곡에 빠지게 되는 가능성

 

7. 올해 AI 가 환멸의 계곡에 빠지게 되는 가능성

한계 직면한 AI에 회의론이 나오고 있습니다. 지금 화제가 되고 있는 생성형 AI는 2019년에 나온 구글의 트랜스포머 모델을 바탕으로 만들어졌습니다. 특히, 언어모델의 매개변수를 크게 하면 할수록 성능이 좋아지는 현상이 나타나면서 반도체에서 ‘무어의 법칙’과 같은 빠른 혁신이 나타날 수 있었습니다. 하지만 벌써부터 이런 트랜스포머를 기반으로 하는 AI에 한계가 왔다는 지적도 나오고 있습니다.

 

가장 앞선 LLM이라고 할 수 있는 GPT 나 제미나이가 더 깜짝 놀랄 성능을 보여줄 수 있을까요? 이미 실사에 가까운 그림을 그려내는 미드저니나 스테이블 디퓨전이 더 뛰어난 그림을 그릴 수 있을까요? 이미 사람들의 기대치가 한층 높아진 상황에서 더 놀라운 성능을 보여주려면 완전히 다른 모델이 나와야 한다는 설명이 나오고 있습니다. 마치 트랜스포머 모델이 과거 CNN 모델을 대체했던 것처럼 말입니다. 맘바(Mamba)나 LNN(Liquid Neural Network)라는 모델이 대안으로 현재 나와있다고 합니다.

 

이런 점에서 2024년은 AI의 한계에 대한 회의론이 나올 가능성이 높다고 합니다. 시장에서 기대했던 것보다 AI 덕분에 매출이 늘어나지 않을 수도 있고, 의미 있는 유스케이스가 나오지 않을 수도 있습니다. 그렇다면 그동안 AI에 대한 기대감으로 올랐던 테크주들의 주가가 하락할 수도 있습니다.

 

독일 알레프 알파는 11월  5억 달러의  투자를 유치, 알레프알파

 

8. 독일 알레프 알파는 11월 5억 달러의 투자를 유치, 알레프알파

국가별 대표 AI에 돈이 몰립니다. 2000년대 이후 세계 경제가 빅테크 중심으로 돌아가면서 많은 국가의 정부들이 깨달은 것이 있습니다. 바로 빅테크 기업들에 자국 시장을 넘겨서는 안 된다는 것입니다. 자국을 폐쇄적으로 보호한 중국에는 텐센트, 알리바바, 바이두 및 바이트댄스 같은 강력한 테크기업이 등장했고 반면 유럽은 빅테크들의 강력한 영향력 아래에 있죠. 생성형 AI 가 중요한 기술 트렌드로 떠오르면서 유럽 국가들은 이런 실수를 반복하지 않으려고 하는 것 같습니다. 자국을 대표하는 AI 기업을 만들려고 하고, 여기에는 ‘소버린 AI’라는 이름을 붙이고 있습니다.

 

프랑스는 미스트랄, 독일은 알레프알파라는 스타트업이 직접 LLM을 만들고 있고, 이탈리아에는 패스트웹이라는 이동통신사가 LLM을 만들고 있습니다. 여기에는 우리 언어로 만들어진 LLM 은 우리나라 기업이 제일 잘 만든다는 생각이 담겨있습니다. 물론 중국 기업들도 알리바바, 바이두, 텐센트 및 바이트댄스 같은 빅테크 기업들이 전부 LLM을 만들고 있습니다. 이건 한국 테크기업들도 마찬가지입니다.

 

너 고소,  오픈 AI  및 챗GPT

 

9. 너 고소, 오픈 AI 및 챗GPT

저작권 소송 더 많아집니다. 지난주 뉴욕타임스가 오픈 AI와 마이크로소프트에 수조 원 규모의 소송을 제기하면서 저작권 이슈가 AI의 중심으로 들어왔습니다. LLM 은 인터넷상의 수많은 텍스트를 학습합니다. 오픈 AI 가 뉴욕타임스 기사를 무단으로 학습했고 이에 대한 적절한 보상을 지불하지 않았다고 주장했습니다. 또한, 과거 검색에서는 뉴욕타임스 사이트로 이동하면서 발생시킨 트래픽이 생성형 AI에서는 나오지 않는다는 점도 지적했습니다.

 

이미 레딧이나 X(옛 트위터) 같은 곳은 자신들의 데이터를 무단으로 학습에 사용하는 것을 금지시켰습니다. 이처럼 저작권 소송이 본격적으로 시작되면 LLM을 만든 회사와 만들려는 회사 모두 비용 부담이 커지게 될 것 같습니다. 그렇게 되면 이미 LLM을 만든 회사보다는 새롭게 만들려는 회사의 부담이 더 커집니다. 저작권 소송은 결국 AI 학습에 사용되는 데이터의 가격이 오른다는 뜻입니다.

 

푸틴 대통령 신년 연설이  AI로  만들어졌다는 의혹, 뉴욕포스트

 

10. 푸틴 대통령 신년 연설이 AI로 만들어졌다는 의혹, 뉴욕포스트

AI 규제 본격적으로 심해집니다. 지난해 바이든 미국 대통령이 AI 행정명령을 내놓으면서 AI에 대한 규제가 본격화되었습니다. 영국이나 EU 도 이런 규제 흐름에 동참하고 있습니다. 하지만 아직까지 나온 AI에 대한 규제는 효과를 내지 못하고 있습니다. 규제에서 말하는 성능에 아직 도달하지 못한 것도 있지만 본격적인 효력은 2024년 말부터 시작되기 때문이라고 합니다.

 

사실 올해가 AI 규제에 정말 중요한 이유는 중요한 선거가 전 세계 곳곳에서 열리기 때문입니다. 1월에는 대만, 2월에는 인도네시아, 3월에는 러시아와 우크라이나, 4월 우리나라, 4~5월에 인도, 6월 유럽의회, 11월 미국에서 중요한 선거가 열립니다. AI로 만들어진 가짜뉴스와 이미지가 범람할 것이라는 우려가 커지는 가운데 AI 가 희생양이 될 것이라는 전망이 많습니다.

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