반응형 ChatGPT32 인터넷 -> 스마트폰 -> ? 지난해 말부터 우리는 AI 홍수 속에 살고 있습니다. 이 변화의 주된 이유는 잘 아시다시피 ChatGPT의 출시 때문입니다. 보통 오랜 기간 한 가지의 주제에 계속 노출되면 피로도가 쌓이면서 관심이 떨어질 법도 한데, 매일매일 우리 앞에 나타나는 기술은 전날과 다르게 더욱 발전해오다보니 이를 못 본 채 하기도 어려운 상황입니다. 1980~90년대의 ‘인터넷 혁명’과 2000~10년대의 ‘스마트폰 혁명’에 이어서, 전문가들은 ChatGPT가 거대한 게임체인저가 될 것이라 예상하고 있습니다. 이른바 'AI 혁명' 혹은 '생성형 AI 혁명'입니다. 이런 평가가 어떤 근거에 의해 내려졌는지 과거 IT 혁명과 비교하여 살펴보도록 하겠습니다. 인터넷 혁명 인터넷 혁명은 정보 획득 방식에 대한 근본적인 변화를 가져왔.. 2023. 6. 13. 코로나는 테크 산업에 어떤 영향을 주었을까? 코로나 종식 중대본은 23년 6월 1일 자를 기준으로 코로나19 위기 단계를 심각에서 경계로 하향한다고 발표했습니다. 이미 WHO에서는 23년 5월 5일 자를 기준으로 팬데믹 해제를 발표했고, 미국을 비롯한 주요 국가에서도 대부분 사실상 종식을 선언하고 있습니다. 최근 한국에서도 체감상 마스크를 착용한 사람보다 미착용한 사람이 더 많이 보이고 있는 것 같습니다. 오늘은 엔데믹 시대를 기념하며, 약 3년 6개월간 이어진 코로나로 인해 테크 산업 지형도가 어떻게 바뀌었는지 짚어보고자 합니다. 테크 산업의 변화 1) 원격 근무 및 원격 교육 코로나19가 만든 '사회적 거리두기'로 인해 많은 기업들이 재택근무를 도입하게 되었고, 교육 분야에서는 온라인 수업이 강화되었습니다. 이에 따라 원격 협업 도구, 온라인 .. 2023. 6. 13. AI, 메타버스도 구할 수 있을까? 메타버스의 등장 많은 분들이 아시다시피 COVID-19으로 시작된 '언택트'라는 개념은 사람들을 가상 세계로 불러 모았습니다. 그중에 특히 메타버스는 기존에 있었던 개념임에도 불구하고 마치 새로운 기술인 것처럼 포장되어 사람들의 이목을 집중시켰습니다. 수많은 언론 매체에서는 앞으로 몇 년간 메타버스가 폭발적으로 성장할 것이라는 예측과 전망을 앞다퉈 내놓았고, 페이스북이 사명을 '메타'라고 바꾸면서 이러한 전망에 화룡점정을 찍었습니다. 메타가 사명을 바꾼 뒤 약 1년 6개월이 지난 지금, 메타버스는 현재 어떤 상황에 놓여있을까요? 데이터로 보는 메타버스의 흥망성쇠 우선 체감하기에 메타버스의 열기는 많이 누그러진 듯합니다. 관련해서 미국의 경제 전문 미디어 '인사이더(Insider)'에서는 'RIP Meta.. 2023. 6. 13. AI가 가야 할 길을 제시한다. 'Anthropic' 누적 투자액 $1.5B(한화 약 2조 원) 달성 AI의 위험성 2022년 중반까지만 하더라도 많은 사람들의 시선은 메타버스, 블록체인, NFT 등에 쏠려있었지만, 11월이 되어 ChatGPT가 등장하자 언제 그랬냐는 듯 모두가 AI 산업으로 눈을 돌렸습니다. 이후 빅테크 기업 간의 치열한 경쟁으로 인해 AI는 단기간에 엄청난 발전을 이루었지만, 이러한 발전은 우리가 받아들일 준비가 되지 않은 채 너무 빠른 속도로 발전이 이루어지다 보니 AI의 위험성에 대해 우려를 갖게 했습니다. 특히 딥러닝의 경우 내부 작동 원리를 이해할 수 없는 '블랙박스'이기 때문에 이를 제어하기 매우 어렵고, 잘못 학습으로 인해 편향되고 중립성을 잃어 윤리 문제를 발생시킬 우려도 있습니다. 이에 세계의 석학들 중 일부는 AI의 위험성을 경고하며 안전장치와 규제를 두어야 한다며 .. 2023. 6. 10. ChatGPT가 촉발한 '더 크게' 전쟁, 이제는 '더 작게' 전쟁의 시작 '더 크게' 전쟁의 서막 ChatGPT로 대표되는 LLM(Lagre Language Models), 이름에서 알 수 있듯이 대량의 언어 파라미터를 학습 시킨 모델을 말합니다. 지금까지는 파라미터 수가 많으면 많을수록 성능이 높아지는 모습을 보여주었기에 거대 빅테크 기업들은 '더 많이, 더 크게 경쟁'을 벌여왔습니다. 그 결과 모델의 크기가 굉장히 비대해져 갔습니다. 그러나 모델의 크기가 비대해질수록 개발 및 운용 비용도 같이 증가하였고, 딥러닝의 복잡성으로 인해 모델을 이해하는 것이 점점 더 어려워졌습니다. 기업들도 이에 대해 인지하고 있었으나 높은 성능이 시장 점유율을 확보하는 데 중요했으므로, 비용을 쏟아부을 수밖에 없었습니다. 아이러니하게도 이런 경쟁 속에서 이득을 보는 것은 NVIDIA 뿐이었습니.. 2023. 6. 10. 메타의 '라마(LLaMA)' 유출, 정말 실수였을까? 메타의 라마(LLaLM) 유출 지난 2023년 3월 3일 연구용으로만 개방됐던 메타(구 페이스북)의 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model) 라마(LLaMA)가 일반인들에게 유출되는 사고가 있었습니다. 최초 유포자는 익명 커뮤니티 포찬(4chan)에 라마 다운로드용 토렌트 링크를 공유했는데, 이 과정에서 고유 식별 코드를 남기는 실수를 범했습니다. 그러나 메타에서 이를 인지했음에도 며칠 동안 별다른 조치를 하지 않은 것으로 알려졌습니다. 더 나아가 유출된 라마의 매개 변수 개수 별(7B / 13B / 30B / 65B) 가중치 데이터를 40MB/s로 다운로드할 수 있는 링크가 GitHub에 게시되면서 퍼지는 속도가 증폭되었습니다. 라마 유출 그 이후 그로부터 2개월이 지난 지금, .. 2023. 6. 5. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
