현대의 인공지능 기술은 ChatGPT나 Gemini과 같은 인기 있는 챗봇의 등장으로 인해 기업용 인공지능(Enterprise Artificial Intelligence, AI)가 주목을 받고 있습니다. 그러나 AI 기술의 구매와 판매에 종사하는 임원들은 기업용 AI의 초기 단계를 넘어설 것을 결의하고 있습니다. 선도적인 AI 제공업체들의 최근 동향은 이러한 의지를 반영하며 비즈니스 중심의 업데이트와 대규모 언어 처리를 위한 혁신적인 AI 모델을 선보이고 있습니다.
Cohere라는 기업 중심의 회사는 Microsoft Azure와 Oracle을 위해 개발된 R+라는 첨단 언어 모델을 선보였습니다. 이 새로운 솔루션은 10개의 언어를 지원하면서 언어 모델의 정확성과 관련성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 한편, OpenAI는 기업이 AI 모델을 세밀하게 조정하고 맞춤화할 수 있도록 기능을 확대했습니다. 또한 Amazon은 프랑스 기업 Mistral의 AI 모델을 통합함으로써 기업용 도구를 더욱 확장했습니다.
그러나 지난 1월 자사의 Palmyra LLM을 선보인 기업 중심의 스타트업인 Writer AI가 실시한 새로운 설문 조사는 기업을 위한 AI 솔루션의 개발에 대한 몇 가지 우려점을 드러냈습니다. 이 조사에 따르면, 조사대상 500명 중 17%만이 내부에서 구축한 생성형 AI 도구에 성공했으며, 61%는 정확성 문제에 직면했습니다. 이러한 결과는 기업들에 대한 사유적인 AI 솔루션을 제공하는 회사에게 유리할 수 있지만, 회사가 자체 AI 도구를 구축하거나 외부 소스의 기술을 활용해야 하는지에 대한 논쟁에 기여하고 있습니다.
이러한 우려에도 불구하고, 다양한 전망들은 기업용 AI의 여러 측면에서 상당한 성장이 예상된다는 점을 보여줍니다. 특히 광고 산업은 상당한 혜택을 받을 것으로 예상됩니다. Bloomberg Intelligence의 보고서에 따르면, 생성형 AI를 통해 이뤄지는 광고 지출은 2023년 46억 달러에서 2032년에는 무려 2060억 달러로 성장할 것으로 예측됩니다. 또한 소비자와 전자 상거래를 위한 소프트웨어 수익의 상당한 증가가 예상되며, 이는 2023년 99.5백만 달러에서 2032년에는 450억 달러로 상승할 것으로 예상됩니다.
Bloomberg Intelligence가 주최한 AI 행사에서 AI 모델과 컴퓨팅 파워의 판매 책임자들은 기업들로부터 오는 증가하는 관심에 대해 나름의 관찰을 공유했습니다. AI 모델의 발전과 증가된 컴퓨팅 파워는 이 새로운 관심을 촉발시켰습니다. 그러나 일부 전문가들은 기업 부문에서 생성형 AI의 채택이 아직 초기 단계에 있다고 믿고 있습니다.
클라우드 기반 컴퓨팅 제공업체인 CoreWeave의 공동 창업자이자 수석 전략 담당자인 Brian Venturo는 기업용 채택의 참된 잠재력은 아직 실현되지 않았다고 말합니다. Venturo는 “현재 기업 앱이 한정되어 있다고 사람들이 말할 때, 그 상황의 사용 사례를 이해하기가 어렵습니다. 우리는 겉핥기식으로만 바닥을 긁고 있는 것 같아 보이며, 생성형 AI의 역량을 충분히 활용하지 못하고 있습니다.”라고 말했습니다.
Anthropic의 글로벌 계정 담당자인 Neerav Kingsland은 작년이 기업 고객들에 의한 본격적인 채택보다는 개념 증명 시험에 주로 초점을 맞춘 해였음을 확인하며, 이러한 추세가 바뀌기 시작했다고 말했습니다. Anthropic의 모델들은 LexisNexis에 의한 법률 분석, Bridge Water와 Jane Street Capital 등의 헤지 펀드에 의한 금융 분석, 그리고 Slack과 같은 플랫폼에서의 채팅 요약에 활용되고 있습니다.
일부 임원들은 생성형 AI 채택의 진전에 만족스럽지 않은 반면, 다른 사람들은 이미 자사의 AI 도구를 개발함으로써 혜택을 확인하고 있습니다. Mastercard와 같은 기업들은 전 세계 시장과 다양한 고객 세그먼트에 대한 채택을 촉진하는 데 생성형 AI 도구의 구축이 도움이 된다고 믿습니다. Bloomberg Intelligence 행사 중, Mastercard의 데이터 및 서비스 부사장인 Raj Seshadri는 자신들이 보유한 독특한 능력에 대해 강조했습니다. Seshadri는 “대규모로 작업하고 맞춤형 솔루션을 현지에 배포하는 것은 우리에게 상당한 이점이 되었습니다. 글로벌 동료 중 많은 사람들이 우리와 협력하고 있으며, 그들은 저렴한 비용으로 우리의 제공물을 활용함으로써 보다 큰 효과를 얻을 수 있습니다.”라고 말했습니다.
### 자주 묻는 질문
– **생성형 AI란 무엇인가요?**
– 생성형 AI는 AI 모델에 의해 텍스트, 이미지 또는 동영상과 같은 인공 데이터나 콘텐츠를 만드는 인공 지능 분야입니다.
– **언어 모델(LLMs)이란 무엇인가요?**
– 언어 모델(LLMs)은 인간 언어를 분석하고 이해하는 것에 특화된 AI 모델로, 자연 언어 입력을 기반으로 텍스트를 생성하거나 통찰을 제공할 수 있습니다.
– **AI 모델의 세밀한 조정이 어떻게 작동하나요?**
– AI 모델의 세밀한 조정은 사전 학습된 모델을 수정하여 특정 작업이나 맥락에서의 성능을 개선하는 과정을 의미합니다. 이 프로세스를 통해 기업은 고유한 요구사항에 따라 모델을 사용자 정의할 수 있습니다.
기업 영업에 AI를 통합하는 과정에서, 기업들은 민감한 정보를 보호하면서 AI 모델의 잠재력을 탐색해야 하는 섬세한 균형을 맞추어야 합니다. 인공지능 관리 플랫폼인 Credo AI의 창업자이자 CEO인 Navrina Singh은 주의가 필요하다고 강조했습니다. 그녀는 기업은 독성, 환각, 지식 재산 유출 및 기타 신흥 도전 과제와 같은 방문하지 않은 영역과 관련된 위험을 완화하기 위해 AI 시스템을 통제된 환경에서 테스트해야 한다고 제안했습니다. Singh은 “우리는 이러한 시스템에서 설명 가능성과 투명성을 우선시해야 합니다. 우리는 그들이 어떻게 작동하고 반응하는지에 대해 포괄적으로 이해하지 않으면, 알 수 없는 결과를 마주하게 될 위험이 있습니다.”라고 말했습니다.
기업급 AI의 배포를 방해하는 중요한 장애요인 중 하나는 정확성 및 데이터 보안에 대한 우려입니다. Writer AI의 조사 결과 응답자의 95%가 추가적인 보안 조치가 필요하다고 믿으며, 94%가 데이터 보호에 대한 우려를 표명했습니다.
델의 글로벌 기술 총괄인 John Roese는 대형 언어 모델과 검색 엔진 사이의 유사성을 드러냅니다. 그는 공개된 AI 모델에 완전히 의존하는 것이 기업들이 데이터를 희생함으로써 상당한 경쟁 우위를 잃게 될 수 있다고 제안했습니다. Roese는 “공개 대형 언어 모델은 여러 기능을 갖춘 검색 엔진과 유사합니다. 그러나 기업이 이러한 공개 AI 모델에 데이터를 맡기면 상당한 경쟁 우위를 포기하게 됩니다.”라고 덧붙였습니다.
### 프롬프트 및 제품: AI 발표 및 기타 뉴스
– 야후가 인스타그램의 공동 창업자들이 설립한 인공지능 뉴스 플랫폼인 Artifact를 인수했습니다.
– Hulu에서 최고 마케터였던 Scott Donaton이 모바일 콘텐츠 스타트업인 VersusGame의 새로운 CMO로 합류했습니다.
– 아마존과 오픈 소스 인공지능 플랫폼인 Hugging Face는 개발자들과 소통하기 위해 북미 “로드쇼”를 시작했습니다.
– 인텔은 스타트업 가속기 프로그램 Intel Ignite의 네 번째 코호트를 발표했습니다.
– Bloomberg와의 인터뷰에서 YouTube의 CEO
[원본 기사 링크][]
[원본 기사 링크]: https://www.example.com/your-article-here
The source of the article is from the blog revistatenerife.com