2024년 데이터 기술 발전 예측: 기본 모델과 기밀 컴퓨팅

아마도 현대 데이터 분야의 가장 큰 강점은 기본 모델의 광범위한 적용에 있습니다. 이러한 모델은 외부 고객 상호 작용부터 데이터 시스템과의 내부 직원 인터페이스에 이르기까지 모든 것에 명확한 영향을 미치면서 인공 지능 배포에 중요한 역할을 합니다.

이렇게 2024년에는 데이터 저장 및 검색, 기본 모델의 가치 적용 및 생성에 대한 새로운 패러다임이 확고해질 것입니다. 동시에 데이터 보안 및 데이터 개인정보 보호를 포함하여 데이터 기반 프로세스의 중요성이 강조될 것입니다. 고급 기계 학습 배포가 계속 발전함에 따라 우리의 삶은 더욱 풍요로워지는 동시에 데이터 보호 및 규정 준수도 요구됩니다. 이 두 가지 측면의 발전은 서로를 보완하고 촉진할 것입니다.

지능형 로봇에 의한 자연어 생성은 이제 시작일 뿐입니다. 이러한 인공지능 기능을 지원하고 2025년으로 나아가기 위해 완전한 생태계가 점차 형성되고 있습니다.

다중 모드 생성 모델

기본 모델은 텍스트를 생성하는 데 매우 능숙하여 사람들이 실제 정의를 무시하기 쉽습니다. 무제한의 작업을 처리할 수 있는 능력을 통해 조직은 앞으로 몇 달 안에 이러한 기능을 최대한 활용하여 생성 AI에 대한 투자 수익을 높일 수 있습니다.

GPT-4의 통합 기능은 이미지와 텍스트에만 국한되지 않고 곧 음성, 비디오, 음악, 센서 데이터 등의 입력과 같은 다른 모드로 확장될 예정입니다. 이는 마케팅, 디지털 자산, 고객 서비스 등 다양한 영역에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 똑똑한 조직은 다양한 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 다중 모드 생성 AI의 사용 사례를 탐색하고 시험하기 시작할 것입니다.

벡터 데이터베이스의 승리

검색 강화 생성 및 의미 검색과 관련된 생성 AI 애플리케이션을 위한 엔터프라이즈 기반 모델의 표준화는 벡터 데이터베이스의 가치와 채택을 크게 증가시킬 것으로 예상됩니다. 이러한 유사성 검색 엔진은 대량의 비정형 데이터를 저장 및 구성하고 언어 모델을 활용하여 해당 데이터를 쿼리하는 가장 좋은 방법을 찾아낼 수 있는 인공 지능 검색 시스템으로 생각할 수 있습니다.

벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 처리하고 복잡한 유사성 검색을 용이하게 하는 능력으로 주목을 받았습니다. 조직이 벡터 데이터베이스 인덱스를 메모리에 유지함으로써 발생할 수 있는 잠재적 비용을 해결하면 이러한 저장소는 추천 시스템, 이미지 인식, 자연어 처리, 재무 예측 또는 기타 AI 기반 기업과 같은 많은 사용 사례에서 더 큰 역할을 할 것입니다. .

Generative AI는 개인화를 우선시합니다.

Generative AI 모델 RAG 구현 및 벡터 유사성 검색에서 대량의 구조화되지 않은 데이터에 자주 액세스하면 데이터 보안 및 규정 준수에 대한 광범위한 우려가 제기되었습니다. 이전에는 이 데이터를 다크 데이터라고 불렀습니다.

2024년의 또 다른 주요 추세는 기업이 도메인별 요구 사항을 충족하는 동시에 조직 수준에서 데이터 개인 정보 보호를 보장하기 위해 생성 AI 챗봇 개발에 집중한다는 것입니다. 이를 달성하기 위해 RAG 기술은 생성 AI 모델로 구동되는 챗봇이 검증된 데이터에만 액세스할 수 있도록 보장하고 데이터 개인 정보 보호, 규정 준수 및 데이터 보안에 대한 제어 기능을 제공함으로써 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기업은 사용자 데이터를 안전하게 비공개로 유지하면서 챗봇을 개발할 수 있습니다.

기밀 컴퓨팅 채택 증가

구현 방법에 따라 기밀 컴퓨팅 구조는 생성된 AI 모델의 개인화를 통해 데이터 보호를 강화하는 데 크게 도움이 될 수 있습니다. 이 컴퓨팅 모델에는 클라우드에서 처리하기 위해 보안 CPU 엔클레이브에 기밀 데이터를 격리하는 작업이 포함됩니다. 이러한 데이터와 그 처리 방법은 Enclave가 승인한 코드를 통해서만 접근할 수 있습니다.

클라우드 솔루션이 이를 전략적으로 활용하여 개인 정보 보호 및 보안 요구 사항이 더 높은 애플리케이션을 유치함에 따라 내년에는 하드웨어 기반 기밀 컴퓨팅의 통합이 증가할 것으로 예상됩니다. 그리고 이러한(기밀 컴퓨팅) 추세는 기계 학습, 금융 서비스, 유전체학과 같은 전문 분야에서 특히 널리 퍼질 것입니다.

앞으로 내다보기

기본 모델로 인해 발생하는 변화에는 해당 모델이 영향을 미치는 데이터 환경이 포함되지만 궁극적으로는 이를 초월합니다. 실제로 그것은 크고 작은 방식으로 직업적, 사적 삶의 영역에 영향을 미칩니다. 다중 모드 배포, 벡터 데이터베이스, 개인화 및 기밀 컴퓨팅은 이러한 AI 애플리케이션이 기업과 사회에 더 큰 이점을 가져올 수 있는 다양한 방법 중 일부가 될 것입니다.

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