2023년 인공지능 발전 동향은?

1. 문자, 음성, 비전을 위한 인공지능은 계속해서 주류가 될 것입니다.

고객과 콜센터 임원 간의 대화에는 지능의 숨겨진 보물이 숨겨져 있습니다. 이러한 구조화되지 않은 음성 및 문자 대화는 가장 쉬운 인텔리전스 소스 중 하나로 빠르게 자리잡고 있습니다. 어떤 경우에는 제품과 서비스를 개선하기 위한 중요한 소비자 통찰력을 얻고, 직원들이 복잡한 고객 문제를 해결하는 데 도움이 되는 가상 도우미를 설계하고, 고객 만족도를 높이는 것이 가능할 수도 있습니다. 다른 귀중한 인텔리전스에는 일반적인 질문 식별 및 이에 대한 적절한 셀프 서비스 채널 생성, 고객 참여 증가, 교차 판매 및 상향 판매 기회 식별 및 규정, 기타 다양한 관련 기회가 포함됩니다. 또한 언어 및 악센트 중화 기능을 통해 관리자는 다양한 지역의 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

이러한 솔루션을 구축할 때 다양한 언어, 다양한 사투리 및 억양의 명확한 전사 달성, 다양한 유형의 장면 어휘 식별, 주변 소음 제거, 모노 채널 또는 스테레오와 같은 다양한 채널을 사용하여 대화 녹음 등 몇 가지 장애물이 있습니다. . 거대 기술 기업들은 수년에 걸쳐 많은 솔루션을 내놓았습니다. 그들은 매우 높은 정확도를 갖춘 강력한 독점 모델을 구축했습니다. 그러나 가장 큰 문제는 데이터를 네트워크를 통해 전송해야 한다는 점이며, 이는 기밀 유지 및 개인 정보 보호 문제와 충돌할 수 있습니다. 또한 이러한 독점 모델은 도메인별 맞춤형 교육의 범위가 제한되어 있습니다.

앞으로는 사전 훈련된 구성 요소와 전이 학습을 사용하여 인코더-디코더 네트워크를 구축하기 위한 강력한 딥 러닝을 사용하는 것이 차별화 요소가 될 것입니다. 이러한 계산 집약적 모델은 고성능 GPU 컴퓨팅의 하드웨어 가속을 활용하여 번역 및 음성 뉘앙스로 인한 문제를 회피합니다.

BERT 및 GPT-3과 같은 대규모 언어 모델은 앞으로 더욱 정교해지며 다양한 의미론적 유사성과 장면 관계를 처리하는 기능을 확장하고 기존 텍스트 요약 및 생성, 챗봇을 개선하고 번역 정확도를 향상하며 감정 마이닝을 강화합니다. 검색, 코드 생성 및 기타 응용 프로그램.

컴퓨터 비전 분야에서 사람들은 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 정확성을 제공하는 객체 감지, 분할, 추적 및 계산을 위한 더욱 새롭고 강력한 모델을 구축하고 있습니다. 강력한 GPU를 사용하면 이러한 모델이 점점 일반화될 것입니다.

위의 모든 발전을 활용하여 차세대 AI 비서를 구현하는 하이브리드 솔루션을 기대할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 빠른 실행 및 추론 기능과 함께 인간 대화의 따뜻한 느낌을 가미하여 궁극적으로 운영 비용을 절감하고 고객 만족도를 획기적으로 향상시킵니다.

2. 예술과 창작 공간의 생성적 AI

고객 기반의 관심을 끌고 유지하는 것은 대부분의 기업이 고심해 온 과제입니다. 기업의 브랜드 인지도를 높이려면 관련성 있고 매력적이며 다양한 채널에서 커뮤니케이션에 적절하게 사용되는 고품질 콘텐츠를 지속적으로 생성해야 합니다. Generative AI는 콘텐츠 제작을 향상시키는 새로운 기능을 제공합니다. 생성 AI를 활용하면 기업은 이미지, 동영상, 서면 자료 등 다양한 콘텐츠를 제작하고 처리 시간을 단축할 수 있습니다. 생성적 AI 네트워크는 전이 학습 또는 일반 적대적 네트워크를 사용하여 서로 다른 소스에서 몰입형 콘텐츠를 생성합니다. 마케팅에서의 명백한 사용을 넘어 미디어 산업에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 영화 제작 및 오래된 영화의 고화질 복원, 특수 효과 기능 강화, 메타버스에서 아바타 구축 등은 무한한 응용 분야 중 일부입니다.

여기에서도 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델이 등장하여 픽션, 논픽션 및 학술 기사에서 매력적인 콘텐츠를 제작할 것입니다. 공개적으로 이용 가능한 많은 웹사이트에서 사용자가 작성한 간단한 메시지를 통해 고품질 추상 개념 이미지를 생성하는 것이 이미 가능합니다. 오디오 합성과 같은 영역에서는 수천 가지 톤과 주파수로 내러티브와 사운드를 생성할 수 있습니다. 사람들이 주의해야 할 악성 애플리케이션 중 하나는 딥페이크(인위적으로 생성된 가짜 이미지 및 비디오) 생성으로, 이는 가짜 뉴스 확산 및 유해한 선전과 같은 새로운 위협으로 이어질 수 있습니다. 결과적으로 생성 AI는 다양한 비즈니스 추구에서 사람들의 타고난 창의성을 향상시키는 주요 변혁의 원동력이 될 것입니다.

3. 설명 가능한 AI는 윤리적이고 책임감 있는 AI를 현실로 만듭니다.

투명성을 높이고, 책임을 부여하며, 자동화된 의사 결정 시스템의 편견을 드러내기 위해 설명 가능한 AI의 필요성을 깨닫는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다. 설명 가능한 AI는 엔터프라이즈 AI에 내재된 위험을 완화하기 위한 기본 도구이기도 합니다. 또한 설명 가능한 AI는 예측을 하면서 이유와 근거를 제시할 때 사람들이 AI 모델을 더 신뢰하기 때문에 기업 전체에서 AI 채택이 증가하는 것으로 나타났습니다. 의료 또는 금융 서비스와 같은 환경에서는 권장되는 치료나 진단에 대한 근거를 이해하고 명확하게 설명해야 하거나 대출 신청이 거부된 이유를 파악해야 하기 때문에 이는 상당한 추진력을 얻게 됩니다.

LIME과 같은 일부 기술은 입력을 교란하고 출력에 미치는 영향을 평가하여 모델 해석성을 향상시킵니다. 또 다른 인기 있는 기술(SHAP)은 기능 조합과 결과 증가에 대한 해당 효과를 분석하여 게임 이론 기반 접근 방식을 사용합니다. 출력에 더 많은 기여를 하는 입력 측면을 강조하기 위해 해석 가능성 점수를 생성합니다. 예를 들어, 이미지 기반 예측에서는 출력으로 이어지는 주요 영역이나 픽셀을 강조 표시할 수 있습니다. 인공지능이 비즈니스와 사회에 미치는 영향이 계속 증가함에 따라 사람들은 이러한 복잡한 사용 사례에서 발생하는 다양한 윤리적 문제에 직면해 있습니다. 법적 및 사회적 구조를 준수하기 위해 적절한 데이터 거버넌스 프레임워크, 편견 및 투명성 요소를 노출하는 도구가 연구되고 있습니다. 모델은 드리프트, 겸손 및 편견에 대해 철저히 테스트됩니다. 해석 가능성 및 재현성 검사가 내장된 적절한 모델 검증 및 감사 메커니즘은 윤리적 실수를 방지하는 표준이 될 것입니다.

4. 적응형 AI는 고객 및 브랜드 경험을 향상하고 향상시킵니다.

업계를 선도하는 소매업체는 인공 지능을 통해 운영 효율성과 고객 경험을 개선하기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다. 소매점은 점점 더 단순한 거래 허브가 아닌 브랜드 인지도와 고객 경험을 향상시키는 중심점이 될 것이며, Adaptive AI는 이러한 변화를 이끄는 원동력이 될 것입니다. 컴퓨터 비전과 엣지 기반 AI 시스템을 기반으로 한 접근 가능한 쇼핑 경험은 대기 시간과 번거로움을 줄이고 주요 성장 영역이 될 것입니다. 미래의 소매점에서는 고도로 개인화된 추천을 제공하고 내장된 인프라를 기반으로 하는 비디오 분석을 통해 생성된 실시간 통찰력을 기반으로 원활한 고객 여정을 창출할 수도 있습니다.

매장 내 분석은 매장 내 다양한 ​​통로에 머무는 시간을 기반으로 스마트한 통찰력을 제공합니다. 여러 채널에 걸쳐 과거 쇼핑 기록을 통합하고 인구통계를 통합하면 고객 경험이 풍부해지고 경험적 쇼핑이 더욱 몰입적이고 재미있어집니다. 상황에 맞는 지원을 제공하는 적응형 인공 지능을 통해 옴니채널 관리가 향상됩니다. AR 및 VR과 같은 최신 기술과 결합된 대화형 AI는 매장 직원이 매장 내 쇼핑 경험을 완전히 재정의할 수 있도록 지원합니다.

5. Edge AI는 더욱 보편화될 것입니다

Edge AI는 강력한 딥 러닝을 통해 일반 소비자 기기에 장면 인식을 제공하고 사람들의 일상을 변화시키는 엄청난 능력을 가지고 있습니다. 엣지 기반 AI는 더 가벼운 모델과 고성능 GPU 컴퓨팅의 접근성으로 인해 더욱 저렴해질 것입니다. 엣지 모델은 로컬 시나리오 기반 학습을 사용하고 적절한 시간에 중앙 모델과 동기화하여 대역폭과 에너지 요구 사항을 줄입니다. 이러한 저렴한 스마트 장치는 품질 검사, 예측 유지 관리, 건강 및 안전과 같은 사용 사례를 위해 소매, 제조, 에너지 유틸리티를 포함한 다양한 부문에 혁명을 일으킬 것입니다.

낮은 컴퓨팅 요구 사항으로 인한 비용 하락으로 인해 스마트하고 반응성이 뛰어난 장치 시장이 성장할 것입니다. 데이터 요구 사항이 줄어들면 데이터 관리가 엄격하게 규제되는 의료 및 금융과 같은 산업에 도움이 될 것입니다. 각 에지 장치의 모델은 특정 에지 환경에 맞게 맞춤화되어 있으며 중요한 데이터는 에지 네트워크를 벗어나지 않습니다. Edge AI는 스마트 창고, 제조, 유틸리티 등의 영역에서 널리 사용될 것입니다. 기업이 부피가 큰 모델의 막대한 에너지 요구 사항을 점점 더 인식함에 따라 AI의 탄소 배출량을 줄이고 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 엣지 기반 AI가 채택될 것입니다. 잠김 방지 제동 장치는 자동차 소유자가 계속 브레이크를 밟게 하며, 브레이크를 풀었다가 풀면서 브레이크액 회로를 닫았다가 열게 됩니다. 기본적으로 잠김 방지 제동 장치의 컴퓨터는 브레이크를 약 15회 작동합니다. 잠김 방지 제동은 단거리에서의 안전한 정지를 향상시킵니다. 이 때문에 잠김방지제동장치는 매번 브레이크를 계속해서 밟게 되므로 자동차 소유자는 브레이크를 밟을 때 페달이 튀어오르는 듯한 느낌을 받게 된다.

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