[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (82)] 2025년 생성형 AI 트렌드는? (上)
최봉 산업경제 전문기자 입력 : 2024.12.04 00:30 ㅣ 수정 : 2024.12.04 18:17
[기사요약] 생성형 AI, 챗GPT를 필두로 최첨단 걸어왔고 지금도 현재 진행형 기술.. 2025년 생성형 AI 트렌드 살펴보기로.. AI 에이전트(agents), 다음 단계의 화두.. Generative AI 사용기업의 25%가 AI 에이전트 도입할 것 AI 도입하는 조직, 종종 높은 비용과 불명확한 목표에 직면.. 결과 제공하지 않는 AI 기능, 엄격하게 테스트하고 때로는 폐기할 것 이제 AI는 과학 분야에서도 상당한 성과에 기여하는 존재, 과학 연구에 더욱 큰 영향 미칠 것으로 예상
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[출처=medium]
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 생성형 AI(Generative AI)는 지난 2022년 11월 공개된 챗GPT(GPT-3.5 기반)를 필두로 최첨단을 걸어왔고 지금도 걷고 있는 현재 진행형 기술이다. 특히 올해 AI 연구는 노벨상을 수상하기에 이르렀고, 세계 최대 기술 기업들은 가능한 한 많은 제품에 AI를 도입했다.
2024년 마지막 달을 맞아 발전적인 AI 트렌드를 고려해보면 여러 조직을 비롯해 기술 기업들의 Generative AI 도입이 더욱 활발해질 것으로 보인다.
한편, AI 제품 및 프로세스가 엔터프라이즈 소프트웨어 구매자에게 ROI(투자수익률)를 가져다줄지에 대한 의견은 엇갈리고 있다.
AI가 기술 산업을 어떻게 변화시킬지 예측하기는 어렵지만, 관련 기관과 전문가들은 현재의 트렌드를 바탕으로 다양한 예측을 제시하고 있다.
다가오는 2025년에 Generative AI는 어떻게 전개될지 살펴보자.
[출처=digital information world]
• AI 에이전트(agents), 다음 단계의 화두 될 것
2025년에는 AI 에이전트(AI agents)의 사용이 급증할 것으로 예상한다.
AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 작업을 완료하도록 설계된 소프트웨어 솔루션이다. 즉, 완전한 AI 모델을 처리할 수 없는 환경에 대한 명령과 작업을 수행할 수 있는 반자율 생성형 AI를 의미한다.
딜로이트(Deloitte)는 2025년에 Generative AI를 사용하는 기업의 25%가 AI 에이전트를 도입할 것으로 예상하며, 2027년에는 50%로 증가할 것으로 전망한다.
AI 에이전트의 성장은 새로운 수익 기회를 모색하는 스타트업과 기존 업계 리더의 혁신에 의해 촉진될 것이다.
AI 에이전트는 인간 작업자가 다른 작업을 생산적으로 수행할 수 있는 동안 (그동안 인간 작업자가 해왔던) 다른(단순 반복, 저부가가치 등) 작업을 독립적으로 수행하는 데 많은 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 많은 시간을 절약하고 작업자의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
(※ AI 에이전트를 주제로 한 관련 내용은 가까운 시일 내에 이 시리즈에서 다룰 예정)
[출처=hyperight]
• AI 도입 기업들, 수익성 꼼꼼히 살피고 평가해야 하는 시점 도래
Generative AI의 다양한 툴을 도입한 다수의 기업과 조직들은 이 첨단기술을 활용해 생산성 향상, 비용절감 등 많은 성과를 올리고 있다고 공표해 왔다.
그럼에도 불구하고 조직은 Generative AI가 가치를 더하는지, 어떤 사용 사례에 가장 큰 변화를 가져올 수 있는지 판단하는 데 어려움을 겪고 있는 것도 사실이다.
AI를 도입하는 조직은 종종 높은 비용과 불명확한 목표에 직면한다. Generative AI 사용의 이점을 정량화하고, 이러한 이점이 어디에서 나타나며, 무엇을 비교해야 하는지 파악하기 어려울 수 있다.
디지털 도입 플랫폼 회사인 워크미(WalkMe)의 글로벌 CIO는 자신의 이메일을 통해 “전 세계 이사회에서 ‘어떤 대가를 치르더라도 새로운 AI 혁신’에서 ‘ROI를 입증해야 한다’로 무게추가 옮겨가고 있다”고 언급했다.
직원들 또한 자신의 특정 역할에 이러한 신기술을 사용하는 방법을 알아내기 위해 시간과 노력을 들일 가치가 있는지 스스로에게 묻고 있다고 전했다(Techrepublic, 2024.11).
이러한 AI 제품군은 도입과 활용에 비용이 많이 들 수 있다. 따라서 내년에 더 많은 기업이 결과를 제공하지 않는 기능을 엄격하게 테스트하고 때로는 ‘첨단 도구’를 폐기할 것으로 예상한다.
[출처=builtin]
• 과학 연구에 더욱 큰 영향 미칠 AI
이제 AI는 기업의 생산성에 영향을 미치는 것과 더불어 과학 분야에서도 상당한 성과에 기여하는 존재가 되었다.
AI가 노벨상을 받는 주체가 되리라고 누가 상상했겠는가? 이런 상황이 현실로 나타났다. 2024년 노벨상 수상자 중 4명이 AI를 사용했다.
구글 딥마인드의 데미스 하사비스와 존 점퍼는 알파폴드2로 단백질 구조를 예측한 공로로 노벨 화학상을 수상했다. 또한, 제프리 힌튼과 존 J. 홉필드는 수십 년에 걸친 신경망 개발 공로로 노벨 물리학상을 수상했다.
[출처=axios]
과학 연구 분야에서의 AI의 영향력은 정부 차원에서의 움직임에서도 나타나고 있다.
실례로 미국 바이든 행정부는 지난 10월 31일과 11월 1일에 생명과학 분야에서 AI를 사용하는 것에 대한 최초의 국제 정상회담을 개최했다.
이를 통해 AI가 어떻게 전 세계에 영향을 미치는 방식으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는지를 강조했다. 이러한 추세는 Generative AI 모델이 성장하고 성숙함에 따라 내년에도 계속될 것으로 보인다.
