인공지능(AI) 분야에서 제너레이티브 AI의 발전이 눈부신 성과를 거두면서 일부 경영진들은 다른 AI 기술이 미래에 사라질 것이라고 생각합니다. 그러나 본문은 제너레이티브 AI를 다른 형태의 AI와 결합하는 일관된 전략적 접근이 AI의 진정한 가능성을 펼치는 열쇠라고 주장합니다.
모든 현대 AI 기술은 기본적으로 패턴 인식과 데이터 학습 능력을 가지고 있습니다. 대형 언어 모델과 같은 제너레이티브 AI는 콘텐츠 생성과 창의적 문제 해결에 뛰어납니다. 반면에 예측 AI는 과거 데이터를 활용하여 미래 사건을 예측하고 의사 결정에 대한 권고 사항을 제공합니다.
이러한 오해는 AI 자원을 분리하는 경향에서 발생하여 AI의 전체 가능성을 방해합니다. 기업들은 제너레이티브 및 예측 AI를 결합하면 우수한 결과를 얻을 수 있다는 것을 깨닫지 못합니다. 이러한 분할 접근은 AI 채택을 늦추는 것뿐만 아니라 실증된 예측 AI 기술에 대한 투자를 위험에 빠뜨립니다.
AI의 미래는 기업이 다양한 작업을 실행할 수 있는 종단간 시스템으로 다양한 AI 기술을 통합하는 ‘One-AI’ 접근법을 채택하는 데 있습니다. 이러한 접근법을 채택한 선명한 기업들은 AI 응용 프로그램을 효과적으로 확장할 수 있게 되었습니다. 이러한 통합 접근법이 주류로 발전하게 되면 지금 이 ‘One-AI’ 접근법에 필요한 구조를 구축하지 않은 기업들은 미래에 따라잡기 어려울 것입니다.
제너레이티브 및 예측 AI를 결합한 ‘One-AI’ 접근법의 힘을 보여주는 주목할만한 사례 연구는 Insilico Medicine 바이오테크 회사입니다. 이들은 제너레이티브와 예측 AI를 결합하여 약물 개발 과정을 혁신적으로 바꾸어 비용과 시간을 크게 절감하였습니다. 예측 AI를 통해 희귀 폐 질환과 관련된 표적 분자를 식별하고, 제너레이티브 AI를 활용하여 잠재적인 약물과 같은 분자를 개발하였습니다. 예측 AI 알고리즘은 가장 유망한 분자를 추가 임상 시험을 위해 선정했습니다. 제너레이티브와 예측 AI의 통합을 통해 Insilico가 활용할 수있는 가능성이 확대되었고, 약물 발견 과정이 가속화되었습니다.
‘One-AI’ 접근법을 채택하기 위해 기업들은 AI 기술의 다양한 상호 작용 모드를 이해해야 합니다. 이 모드에는 일련 모드(한 AI 모델의 출력을 다른 모델의 입력으로 사용), 피드백 루프 모드(모델이 반복적으로 통신하고 강화), 스탠드얼론 모드(모델이 독립적으로 사용되지만 통합 솔루션의 구성 요소로 기여) 등이 포함됩니다. 모드 선택은 해당 비즈니스 문제에 따라 다릅니다. 그러나 스탠드얼론 구성 요소를 사용할 때에도 ‘One-AI’ 관점을 유지해야 합니다. AI와 기술이 진화함에 따라 스탠드얼론 모드가 예외가 되며 규칙이 되는 것으로 예상됩니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
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