AI 챗봇을 운영하기 위해 필요한 거대한 데이터 요구사항과 높은 연산 능력은 인공 지능 분야의 지속적인 발전을 강조합니다. AI 성능을 극대화하기 위한 필수 과정인 강화 학습은 주로 인간 피드백에 의존하여 AI의 응답 품질을 개선합니다. 그 결과로 모델에 입력되는 데이터가 많아질수록, 더 정확하고 믿을 수 있는 모델이 되어 ‘환각’ 또는 잘못된 출력의 빈도가 줄어듭니다.
‘거인주의’로 향하는 본성은 학습 과정 중 및 수백만 사용자를 위해 필요한 엄청난 연산 능력을 요구합니다. 예를 들어, 3월 기준으로 ChatGPT는 2억 명이 넘는 활성 사용자를 자랑합니다. 이러한 연산 능력을 제공하는 것은 전례 없는 하드웨어, 소프트웨어 및 에너지의 대규모 이용을 전제로 하는 컴퓨팅 역사의 새로운 시대를 암시합니다.
이러한 대규모 언어 시스템의 생성 및 유지에는 소수의 기업 거물만이 감당할 수 있는 재정적 의무가 필요합니다. Meta, Microsoft, Google 및 Amazon 등 테크 거물들은 2004년 처음 4개월에만 전문 인프라를 지원하기 위해 약 320억 달러를 투자했다고 전해졌습니다.
2031년에 1조 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 예상되는 시장에서 이러한 진입 장벽은 엄청난데 대로 조치를 취할 필요가 있다. 인간이 데이터 튜닝에 대한 필요성을 크게 줄일 새로운 학습 모델로 나아가는 노력이 중점이 되었으며, 이러한 혁신적인 모델은 유럽 스타트업 Mistral과 Anthropic의 Claude 또는 Meta의 다가올 Llama 3와 같은 스타트업에 대한 솔루션에서 볼 수 있으며, OpenAI 및 Google Gemini가 사용하는 것보다 최대 7배 더 효율적이라고 주장됩니다.
최근 Amazon의 연구원들은 AI 모델에서 잘못된 데이터 및 오류를 재시작하지 않고 제거하는 방법 (모델 누출)을 소개했습니다.
그러나 가장 파괴적인 혁신은 작은, 특수화된, 비용 효율적인 AI 시스템 개발에서 나옵니다. 이것들은 스마트폰, 카메라 및 센서에서 작동할 수 있는 작은 모델로, 클라우드나 인터넷 연결 없이 작업하므로 더 작은 비즈니스 및 전문가들에게 고급 AI 기술을 제공하고, 개인 정보 보호 및 데이터 보호에 대한 우려를 효과적으로 해결하는 데 도움이 되었습니다.
이 주에 Microsoft의 Phi-3 및 Apple의 OpenELM을 발표했습니다. 이러한 언어 모델은 더 적은 연산 자원을 사용하여 작동하며 공개적으로 이용 가능합니다. 마이크로소프트의 Generative AI Research 부사장 Sébastien Bubeck에 따르면, Phi-3 시리즈는 관리 가능한 모델에 초점을 맞추어 산업 트렌드에서 벗어납니다. Phi-3의 강력한 성능은 정교하게 짜여진 훈련 데이터에 기인하여 품질과 정확성을 보장한다고 알려져 있고, 이는 ChatGPT의 무료 버전 3.5와 유사합니다.
거기에 파이를 공유하는 애플은 OpenELM을 iPhone 및 기타 기기에서 사용할 수 있도록 설계하여 퍼포먼스와 시스템 요구사항을 균형 있게 유지하여 사용자의 장치에서 현지 작업을 가능하게 합니다.
고급 AI 챗봇의 중요성과 도전
AI 챗봇의 지속적인 발전은 자연어 처리 및 사용자 상호작용에서의 중요한 발전을 이끌어냅니다. 한 가지 중요한 문제는 챗봇이 일관된 형편 유지 및 콘텍스트를 인식한 대화를 유지하면서 정확하고 관련성 있는 정보를 제공할 수 있는지입니다. 이를 위해 많은 데이터와 고급 알고리즘이 필요하며, 종종 상당한 연산 능력과 재정 자원이 필요합니다.
주요 질문 및 답변:
1. 왜 AI 챗봇에게 연산 능력이 중요한가요?
크고 복잡한 데이터 세트로 AI 모델을 훈련시키고 여러 사용자 요청을 동시에 처리하는 연산 능력은 빠르고 정확한 응답을 제공하는 데 필수적입니다.
2. AI의 ‘거인주의’가 왜 중요한가요?
‘거인주의’는 더 나은 성능과 인간과 유사한 상호작용 능력을 얻기 위해 더 많은 데이터와 연산 자원이 필요한 점을 강조하는 경향을 의미합니다.
3. 테크 거대기업의 투자가 AI 시장에 미치는 영향은 무엇인가요?
대기업의 대규모 투자로 인해 소규모 기업은 고급 AI 시스템 개발 및 유지에 따른 높은 비용 때문에 진입 장벽을 겪을 수 있습니다.
4. AI 문맥에서 ‘환각’이란 무엇인가요?
‘환각’은 부적절한 훈련 또는 콘텍스트 이해 능력의 한계로 인해 AI가 부정확하거나 터무니없는 정보를 제공하는 경우입니다.
5. 작고 특수화된 AI 모델의 장점은 무엇인가요?
작은 모델은 보다 적은 연산 능력을 사용해 기기에서 작동할 수 있어 더 많은 사용자들이 고급 AI에 접근할 수 있게끔 돕는 동시에 개인 정보 보호 및 데이터 보호 관련 우려를 해결하는 데 도움이 됩니다.
주요 도전과 논란사항:
데이터 접근: 고급 AI 시스템은 훈련에 방대한 데이터 세트가 필요하기 때문에 사용자 개인 정보와 데이터의 윤리적 사용에 대한 우려가 제기됩니다.
연산 및 에너지 비용: 이러한 AI 시스템에 필요한 연산 능력은 에너지 소비로 인한 환경적 영향을 줄 수 있어 더 많은 에너지 효율 모델이 필요함을 강조합니다.
시장 지배: 진입 비용의 높은 요구로 인해 대기업들의 지배력이 강조되며, AI 분야에서의 혁신과 경쟁이 억제될 수 있습니다.
개인 정보 보호와 보안: 일상생활에 AI를 통합함으로써 개인 정보 보호 및 악용에 대한 우려가 증가하며, 악용에 대한 AI 시스템의 보안에 대한 우려가 커지고 있습니다.
고급 AI 챗봇의 장단점:
장점
– 간소화된 고객 서비스: AI 챗봇은 많은 고객 상호작용을 동시에 처리하여 신속하고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
– 접근성: 작은 AI 시스템은 개인 기기에서 사용될 수 있어 그들의 접근성을 확대시킬 수 있습니다.
– 개인 정보 보호: 기기에 로컬로 AI 시스템을 실행함으로써 사용자 개인 정보 및 데이터 보호를 강화할 수 있습니다.
단점
– 높은 비용: 고급 AI 시스템의 개발 및 유지는 상당한 재정 투자가 필요하며, 이를 감당할 수 없는 회사도 있습니다.
– 연산 요구: 강력한 연산 요구는 환경적 영향을 초래할 수 있으며 상당한 에너지 소비가 필요합니다.
– 품질 관리: 작은 규모 모델에서도 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 생성하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.
AI 개발이 선도하는 테크 거대기업에 대해 더 알고 싶은 분들을 위해 아래 링크가 제공됩니다:
– Microsoft
– Apple
– Google
– Amazon
– Meta
이 링크는 해당 기업의 메인 페이지로 연결되어, AI 챗봇 및 다른 혁신 기술에 대한 개요를 제공합니다.