마이크로소프트(MS) 2024년 주목해야 할 AI 3대 트렌드

2023년은 생성형 AI가 연구실을 벗어나 실생활로 진입한 주요한 해였습니다. 수백만 명이 ChatGPT와 Microsoft Copilot과 같은 인기 도구를 통해 사용하면서 이 기술은 일상적인 작업을 개선하고 세계의 가장 어려운 문제들을 해결하는 데 도움이 되는 기술로 통합되어 점점 더 접근하기 쉬워지고, 섬세해지고 있습니다. 여기 2024년에 주목해야 할 중요한 AI 트렌드 세 가지를 소개합니다.

마이크로소프트(MS) 2024년 주목해야 할 AI 3대 트렌드

소형 언어 모델

만약 여러분이 복잡한 질문에 답하기 위해 Copilot를 사용했다면, 대형 언어 모델(LLMs)의 힘을 경험한 셈입니다. 이 모델들은 운영에 상당한 컴퓨팅 자원을 요구할 정도로 크기 때문에, 소형 언어 모델(SLMs)의 부상은 큰 사건입니다. SLMs는 여전히 수십억 개의 파라미터를 가지고 있지만, LLMs의 수백억 개의 파라미터에 비해 충분히 작아서 오프라인에서도 휴대폰에서 실행될 수 있습니다. 파라미터는 모델의 행동을 결정하는 변수 또는 조절 가능한 요소입니다.

"소형 언어 모델은 그 크기와 접근성 때문에 AI를 더욱 접근하기 쉽게 만들 수 있습니다,"라고 Microsoft Research의 Machine Learning Foundations 그룹을 이끄는 Sebastien Bubeck은 말합니다. "동시에 우리는 그것들을 대형 언어 모델만큼 강력하게 만드는 새로운 방법을 발견하고 있습니다."

Microsoft 연구원들은 Phi와 Orca와 같은 SLMs를 개발하여 출시했는데, 이는 특정 영역에서 대형 언어 모델보다 더 잘 또는 같은 수준으로 수행하여 성능을 위한 규모가 필요하다는 논리에 도전장을 내밉니다. 대형 모델들이 방대한 양의 인터넷 데이터에 기반한 반면, 더 작은 모델들은 엄선된 고품질의 훈련 데이터를 사용하며, 연구자들은 크기와 성능에 대한 새로운 기준을 찾고 있습니다. 올해, 여러분은 연구와 혁신을 촉진하기 위해 설계된 개선된 모델들을 볼 수 있을 것입니다.

Small language models (source : Microsoft Blog)

멀티모달 AI

대부분의 LLMs는 텍스트 데이터 타입만 처리할 수 있지만, 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 데이터 타입의 정보를 이해할 수 있습니다. 이 능력은 검색 도구부터 창의력 앱까지 기술을 더 풍부하고 정확하며 매끄럽게 만들고 있습니다. 여러분은 Copilot을 통해 업로드된 이미지에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 예를 들어 사진 속 기념물의 역사적 중요성과 같은 관련 정보를 생성할 수 있는 멀티모달 모델 덕분에 알아낼 수 있습니다. 멀티모달 AI는 또한 여러분이 원하는 것을 기반으로 이미지를 생성할 수 있는 그래픽 디자인 앱인 Microsoft Designer와 텍스트 리더와 음성 장애가 있는 사람들을 위한 도구에서 유용한 자연스러운 소리의 custom neural voices를 가능하게 합니다.

"멀티모달리티는 우리가 인간으로서 사용하는 시각, 말하기, 듣기와 같은 감각의 범위를 더 잘 활용할 수 있는 더 인간적인 경험을 만들어낼 수 있는 힘을 가지고 있습니다,"라고 Microsoft의 최고기술책임자 사무실의 주요 엔지니어 Jennifer Marsman이 말합니다.

Multimodal AI  (source : Microsoft Blog)

과학 분야의 AI

전문가들은 기후 변화, 에너지 위기, 질병과 같은 전 세계적 문제를 해결하는 데 목표를 둔 AI 도구의 주요 진전을 예상하고 있습니다. 기후 변화를 완화하고 농부들이 보다 효율적으로 일할 수 있도록 돕기 위해 Microsoft 연구원들은 더 나은 날씨 예측기, 탄소 추정기 및 지속 가능한 농업을 위한 기타 도구들을 구축하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

그들은 또한 현장에서 농부들을 돕기 위한 AI 기술을 개발하고 있으며, 이는 농부가 미스터리한 잡초를 식별하거나 농장 특정 데이터를 사용하여 다양한 관개 방법의 효율성을 비교하는 데 도움이 될 수 있는 챗봇을 포함합니다.

생명 과학 분야에서, 연구자들은 암과 싸우기 위한 세계 최대의 이미지 기반 AI 모델을 협력하여 개발하고 있으며, 전염병 치료를 위한 새로운 약물과 돌파구 의약품을 위한 새로운 분자를 찾기 위해 고급 AI를 사용하고 있습니다. 이 기술은 몇 년이 걸릴 수 있는 과학적 시행착오를 몇 주 또는 몇 달로 압축하고 있습니다.

AI는 또한 특정 특성을 가진 새로운 재료를 만드는 데 중점을 둔 광범위한 분야인 재료 과학을 변화시키고 있습니다. 최근의 한 돌파구는 AI와 고성능 컴퓨팅이 덜 독성 있는 배터리 재료를 찾는 검색을 가속화하는 데 어떻게 힘을 발휘할 수 있는지 보여줍니다.

"인공지능은 과학적 발견에서 혁명을 일으키고 있습니다,"라고 Microsoft Research의 AI4Science 팀의 디렉터인 Chris Bishop이 말합니다. "그것은 결국 가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 응용이 될 수 있습니다."

AI in science  (source : Microsoft Blog)

2024년 AI 트렌드에 대한 분석을 통한 주요 시사점

1. 기술의 접근성과 범위 확대: 소형 언어 모델(SLMs)의 등장은 AI 기술의 접근성을 획기적으로 개선할 것입니다. 이는 컴퓨팅 자원이 제한적인 환경에서도 고급 AI 기능을 사용할 수 있게 만들어, 사용자 기반을 넓히고 다양한 애플리케이션에서 AI의 적용을 가능하게 합니다.
2. 멀티모달 AI의 진화: 멀티모달 AI의 발전은 기계가 인간의 다양한 감각을 이해하고 통합하는 능력을 향상시키며, 이는 사용자 경험을 더욱 풍부하고 직관적으로 만들 것입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리할 수 있는 AI는 검색, 디자인, 의사소통 등의 분야에서 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
3. AI의 과학적 응용 확장: AI는 과학적 발견과 연구의 속도를 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 기후 변화, 지속 가능한 농업, 생명 과학 등 글로벌 이슈에 대한 해결책을 찾는 데 AI가 기여할 수 있는 범위는 점점 확장되고 있습니다. 이는 AI 기술이 단순한 도구를 넘어 인류의 큰 도전을 해결하는 데 있어 핵심적인 역할을 하게 될 것임을 의미합니다.

이러한 시사점은 기업, 연구자, 개발자들에게 AI 기술의 발전 방향과 투자, 연구개발(R&D)에 대한 전략적 결정을 내리는 데 중요한 정보를 제공합니다. 또한, 교육, 의료, 농업, 과학 연구 등 다양한 분야에서 AI 기술의 적용 가능성을 재고하고, 이를 통해 사회적, 경제적 가치를 창출하는 방안을 모색하는 데 있어 기초가 됩니다. AI 기술의 발전은 단순히 기술적 진보를 넘어서 사회 전반에 걸쳐 긍정적인 변화를 이끌어낼 잠재력을 지니고 있음을 시사합니다.

https://news.microsoft.com/three-big-ai-trends-to-watch-in-2024/

3 big AI trends to watch in 2024