실전에서 인공지능은 놀라운 성과를 이루지 못한다
최근 기술 산업의 동향은 각국 기업들이 자사의 고객을 위해서 특별히 필요하지 않은 많은 AI 솔루션을 열정적으로 마케팅하고 있다는 것을 보여줍니다. 그러나 웅장한 발표 이후, 실제로 AI의 성능은 실용적인 적용에서 종종 많이 부족한 것으로 나타났습니다.
예를 들어, Microsoft의 AI Copilot을 다양한 플랫폼에 대규모로 배포하려는 야심찬 시도는 기본적인 작업을 효과적으로 완료하는 데 어려움을 겪으면서 역효과를 낳았습니다. 비슷하게, Rocketjobs가 댓글에 대한 응답에 AI를 활용하겠다는 결정은 그들의 온라인 프로필 파괴로 이어졌습니다.
Google의 AI 실수가 대중의 비판을 이끌어냅니다
가장 중요한 실수 중 하나는 Google의 고급 AI와 관련된 것으로, 방사성 폐기물을 섭취하거나 치즈에 접착제를 붙이는 것과 같은 기묘한 제안을 하고 있었습니다. Humane AI Pin 및 Rabbit R1과 같은 기타 AI 보조 프로그램도 효과가 부족하여 AI의 비실용성 인식을 더욱 악화시켰습니다.
현실 세계에서의 실패 가짓수가 늘어남에 따라 AI가 투자된 금액은 종종 수십억 달러에 이르기까지 하게 되었지만, AI의 혁신 기술로의 약속은 실제로 실패한 사례의 무게 아래로 무너지고 있습니다. Nvidia의 시장 가치는 대부분 AI 훈련 하드웨어에 의존하는데, 이는 주요한 회의론이 반영된 것입니다.
대중의 실망 이후의 AI의 미래
검색 엔진과 같은 필수 서비스에서 AI를 사용함으로써 대중이 결함이 있는 기술과 부딪히게 되자, AI가 강력한 힘으로 광범위히 보였던 이미지는 급속히 소멸해 가고 있습니다. 과대포장되었고 성과를 내지 못하는 AI 도구들은 조금씩 방치되며, NFT들의 가치 붕괴 이후의 소멸과 비슷한 현상을 겪고 있습니다. AI에 대한 홍보와 투자 급증에도 불구하고, 현 시대의 실망의 파도는 더욱 신중하고 필요에 맞는 AI 적용을 이끌 수도 있으며, 이는 마술 같은 모든 문제를 해결해 주는 것이라고 주장하는 획기적인 기술에서 구체적인 가치를 더하는 도구로의 위치를 바로잡게 될 수도 있습니다.
교훈은 분명합니다: AI에는 잠재력이 있지만, 마케터들이 주장하는 것처럼 현대의 문제를 해결하기에 준비된 것은 아닙니다. AI의 한계를 인식하는 사람들이 더 많아짐에 따라, 그 통합은 보다 선택적이고 합리적으로 이루어질 가능성이 있으며, 디지털 랜드스케이프의 끊임없이 발전하는 위치에 있는 기술들의 길에 따르게 될 것입니다.
AI이 근성 뒤의 과대 약속을 이해하기
AI 주변의 기대는 항상 주목받았으며, 종종 산업과 일상생활을 변화시킬 수 있는 마법의 지팡이로 묘사되었습니다. 그러나 머신 러닝과 신경망 분야에서 큰 발전을 이루었음에도 불구하고, 여러 AI 시스템이 반복적으로 결점을 드러낸 것으로, 특히 인간의 언어를 섬세하고 미묘하게 이해하고 처리하는 능력에서 이는 요구되지만 선보이지는 못했습니다. 이는 AI 기술 회사들이 약속하는 것과 현실적으로 달성가능한 것 사이에 격차가 있다는 것을 보여줍니다.
AI 기술을 둘러싼 중요한 질문 중 하나는 다음과 같습니다: 왜 AI 시스템들은 실전 적용에서 기대에 부응하지 못하는 경우가 자주 있을까요? 이에 대한 대답은 종종 AI가 아직 처리하기에 미숙한 예기치 못한 변수로 가득한 예측할 수 없고 복잡한 실제 상황 속에 있기 때문입니다. AI는 특정 작업이 있는 제어된 환경에서 뛰어난 성과를 낼 수 있지만, 인간의 문맥은 심도있는 AI조차도 도전받을 수 있는 수준의 복잡성을 도입합니다.
주요 도전과 논란
AI의 과대 약속은 기술이 인간의 직업을 대체하는 문제를 둘러싸는 윤리 학적 논쟁으로 이어집니다. 자동화 시스템이 실업을 일으키는 것에 대한 대중의 우려가 있으나, 어떤 사람들은 AI가 지식있는 시스템을 개발하고 감독하는 데 있어서 새로운 직업 기회를 창출할 수 있다고 주장합니다.
또 다른 논란이 되는 문제는 법 집행이나 의료 분야와 같은 중요한 영역에서의 AI 결정 제작이며, 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 민감한 분야에서 AI의 신뢰성은 계속해서 우려의 대상이 됩니다.
마지막으로, AI에서의 편견 문제가 있으며, 많은 시스템들이 그들이 훈련된 데이터에 존재하는 편견을 없애지 못하고 있습니다. 이로 인해 AI의 개발과 배치에 대한 보다 명확한 규제와 윤리적 지침이 필요성을 제기하고 있습니다.
장단점
AI의 장점은 인간에게 어려운 증대된 효율성과 방대한 데이터셋을 처리하는 능력입니다. AI는 끊임없이 작업할 수 있으며, 인간 작업자들을 위험한 환경으로부터 보호하면서 위험한 환경에서 활용될 수 있습니다.
단점으로는 AI 시스템들이 개발하고 도입하는 데 비용이 많이 들 수 있다는 점입니다. 또한, 신경쓰면서 봐야 할 에너지를 상당한량 필요로 하며, 환경 문제에 기여할 수 있습니다. 더욱이, 정교한 AI는 여전히 맥락을 잘못 이해하거나 예기치 못한 결과를 제공할 수 있으며, Microsoft와 Google에서 제공된 예에서 확인되었습니다.
게다가, 노동자들의 분리와 개인 정보 및 감시와 관련된 문제와 같은 AI의 사회적 영향은 사회가고우처리 해야 할 단점입니다.
결론적으로, AI는 많은 약속을 품고 있지만, 현재의 상황은 그 배포에 대해 더욱 현실적이고 비판적인 관점이 필요하다는 것을 시사합니다. AI에 관한 추가 정보는 스탠포드 대학교나 MIT와 같은 주요 기술과 연구 기관을 방문해 보시기 바랍니다.
The source of the article is from the blog exofeed.nl