2023년 인공지능 산업 전망

인공지능이 사람들의 일상생활에서 점점 더 중요해짐에 따라 점점 더 많은 사람들이 이러한 모델이 정확히 어떻게 작동하는지 알고 싶어합니다. 이는 내부 이해관계자, 소비자 및 규제 기관이 주도합니다.

CloudSphere의 최고 기술 책임자인 Keith Neilson은 AIOps가 네트워크 자산 관리에 더 중점을 두고 자산에 태그를 지정하고 분류한다고 말했습니다. 기업이 자동화를 채택하여 경고 관리를 돕고 문제 해결을 자동화하여 운영 안정성과 가동 시간을 극대화함에 따라 AIOps는 증가하고 있습니다. 동시에 AIOps 알고리즘이 자동화된 프로세스에서 이러한 자산을 효과적으로 관리할 수 있도록 자산의 고급 태그 지정 및 메타데이터 관리가 증가하고 있습니다.

TruEra의 공동 창립자이자 사장 겸 최고 과학자인 Anupam Datta는 미국 규제 당국이 인공 지능의 과제와 영향을 연구해 왔지만 유럽 위원회와는 달리 아직 중요한 조치를 취하지 않았다고 말했습니다. 2023년에는 이러한 상황이 바뀔 것으로 예상됩니다. 미국은 결국 EU와 아시아에서 이미 시행 중인 것과 유사한 연방 차원에서 자체 규칙 초안을 작성하게 됩니다. 안전 가드레일은 이 시장의 모든 사람에게 좋으며 궁극적으로 AI에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 미국도 관련 규제 도입을 앞두고 있으니 기업들은 대비해야 한다.

Icertis의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Monish Darda는 전통적으로 인공 지능이 복잡하고 도전적인 혁신으로 간주되었지만 2023년에는 인공 지능이 전문 지식이 없는 사용자를 포함하여 더 넓은 사용자 기반으로 확산될 것이라고 말했습니다. 인공 지능. 이번 변화는 개발자뿐만 아니라 고객의 손에 힘을 실어줄 것입니다. 기업은 비즈니스별 속성을 조사하기 위해 자체 맞춤형 기계 학습 모델을 생성하기 위해 셀프 서비스 도구를 모색할 것입니다.

기업은 책임 있는 인공지능으로 다가오는 인공지능 규제에 대응하겠습니다. EU와 미국 정부는 소비자를 보호하기 위해 새로운 규정(예: 제품 및 AI에 대한 EU 책임 규칙 및 백악관의 AI 권리 장전)을 시행할 계획입니다. 그러나 놀랍게도 많은 조직에서는 AI 규제를 장애물이 아닌 성공의 이점으로 보고 있습니다. 거의 3분의 2(57%)의 기업이 AI를 전략적 우선순위의 핵심 조력자로 보고 있습니다. 2023년에는 많은 기업이 새로운 규정 및 지침에 적응하기 위한 견고한 기반을 마련하기 위해 반응형 AI 규정 준수 전략에서 책임 있는 AI 기능을 적극적으로 개발하는 전략으로 전환할 것입니다.

TruEra의 공동 창립자이자 사장이자 수석 과학자인 Anupam Datta는 “인공지능은 친구인가, 적인가? . 2023년에는 인공지능이 편견이 발생한 역사적 지점을 우회하고 편견을 없애는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 깨닫는 사람이 점점 더 많아지고 있습니다. 인간은 기계보다 더 편견을 갖는 경향이 있습니다. 사람들은 AI가 편견을 도입하기보다는 줄일 수 있다는 것을 깨닫기 시작했습니다.

공포와 보호주의가 데이터 이동 및 처리 위치에 장벽을 만들기 때문에 지정학적 변화로 인해 AI 채택이 느려질 것입니다. 에너지 비용 상승, 경기 침체 등 거시경제적 불안정성은 기업이 전력 공급을 유지하는 데 어려움을 겪으면서 AI 이니셔티브의 개발을 방해할 것입니다.

Icertis의 공동 창립자이자 최고 기술 책임자인 Monish Darda는 2023년에 기업은 자동화된 의사 결정 시스템에서 편견을 제거하는 데 집중할 것이라고 말했습니다. 최근 몇 년 동안 Icertis는 윤리적이고 설명 가능한 인공 지능 모델 개발에 우선순위를 두었습니다. 이제 AI 권리장전 청사진이 발표되면서 기술 업계 전체가 AI의 불평등을 해소하기 위해 노력하고 있습니다. 기계가 모든 데이터를 가질 수는 없기 때문에 인간의 참여를 유도하는 것이 매우 중요합니다.

Nexla의 창립자이자 CEO인 Saket Saurabh는 “증강 데이터 관리: 인공 지능이 데이터 품질, 메타데이터 관리 및 마스터 데이터 관리와 더욱 통합되면서 증강 데이터 관리의 중요성이 높아질 것입니다. 이는 기계 학습과 인공 지능의 발전으로 인해 수동 데이터 관리 작업이 줄어들고 전문가가 더 높은 가치의 작업을 처리할 수 있음을 의미합니다.

AI 속도와 품질 사이의 전쟁은 최고조에 달할 것입니다. 기업이 AI를 활용하는 동안 경영진은 AI 배포 속도 또는 AI 데이터의 품질이라는 두 가지 중 하나에 집중해 왔습니다. 프로세스에서 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 되는 인간의 감독과 결합된 기술은 속도와 품질을 달성하는 데 도움이 되며 기업이 향후 1년 동안 AI 목표를 달성하는 데 도움이 될 것입니다.

기업은 개인의 특정 비즈니스 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 조직 내에서 인공 지능을 사용할 수 있는 능력을 갖게 될 것이라고 EZOPS의 설립자이자 CEO인 Bikram Singh이 말했습니다. 2023년 AI에서 볼 수 있는 가장 큰 추세 중 하나는 데이터 과학자의 수작업에서 실제 비즈니스 사용자가 알고리즘을 사용하고 사용할 수 있는 보다 산업화된 임베디드 유형 구조로 전환되는 것입니다. 이는 더 이상 엄격하게 데이터 과학자의 영역이 아니며, 표준적인 실험실형 블랙박스 구조에서 벗어날 것입니다. 사람들은 실제로 이러한 프로젝트에서 더 많은 산업화를 보기 시작할 것입니다. 우리가 보게 될 것은 이러한 데이터 사일로를 제거하고 AI를 조직에 직접 적용함으로써 조직 내의 정보가 더욱 민주화될 수 있다는 것입니다. 이는 또한 사용자가 작업하려는 데이터 세트 구성을 시작할 수 있는 로우 코드 노코드 유형의 환경과 사용자가 해당 데이터를 스스로 계산 및 활용하여 예측을 생성하고 미세 조정하고 작동하게 만드는 방법의 이점을 누릴 수 있습니다. 그들을 위해.

Kyndi 창립자이자 CEO인 Ryan Welsh는 인공지능 산업이 비즈니스 사용자가 직접 조작할 수 있는 도구를 더 많이 제공할 것이라고 말했습니다. 기업은 점점 더 많은 데이터 과학자와 MLE를 고용해 왔지만, 프로덕션에서 AI의 순 채택은 같은 속도로 증가하지 않았습니다. 많은 연구와 시험이 진행되고 있지만 비즈니스 환경이 발전함에 따라 기업은 쉽게 확장하고 관리할 수 있는 AI 지원 생산 솔루션의 이점을 누리지 못하고 있습니다. 내년에는 인공 지능이 더욱 민주화되기 시작하여 기술적 능력이 부족한 사람들도 기계 학습의 모든 복잡성을 추상화하는 도구를 직접 활용할 수 있게 될 것입니다. 고급 통계 및/또는 수학에 대한 정식 교육을 받지 않은 지식 근로자와 시민 "데이터 과학자"는 이러한 셀프 서비스 도구를 사용하여 데이터에서 높은 가치의 통찰력을 추출하여 비즈니스 속도에 맞춰 고급 분석을 수행하고 특정 문제를 해결할 수 있습니다. 비즈니스 문제.

AI 기반 의사결정의 상업적 적용이 증가함에 따라 윤리적인 AI가 중요해지고 있습니다. 업계 전반의 기업에서는 데이터 기반 의사결정을 위해 인공지능 활용을 가속화하고 있습니다. 게시물을 억제하는 소셜 미디어 플랫폼, 의료 전문가를 환자와 연결하는 대형 자산 관리 은행 등 최종 결과를 AI가 결정할 때 현재는 알고리즘에 내재된 편견을 억제할 수 있는 방법이 없습니다.

2023년에 기업은 개인 정보 보호 및 데이터 거버넌스, 알고리즘 투명성, 공정성 및 비차별, 책임 및 감사 가능성 보장을 포함하여 제안된 규정을 준수할 수 있어야 합니다. 이를 염두에 두고 기업은 윤리적 AI를 지원하기 위해 자체 프레임워크를 구현해야 하며, 이는 앞으로 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

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