[2022 차세대 AI(인공지능) 혁신 기술 트렌드 및 시장 전망] 보고서 발간

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-09-13 11:21:00
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4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이 주목을 받고 있는 가운데 AI(인공지능) 기술은 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 기술로 등장하고 있으며, AI기술의 확보와 활용 능력이 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 분석되고 있다.

 

특히, 최근 신종 코로나 바이러스 감염이 확대되면서 생활 양식이 크게 변화하여, 그에 따른 디지털 변혁이 기존의 5배에 달하는 속도로 진행되어, 일반 소비자뿐만 아니라 학교 교육에 있어서도 거의 대부분이 디지털 기기를 사용하는 시대가 되었다. 최근에는 의료 현장의 고속 진단, 의료기관의 자동화 등 병원 및 간호 시설에서도 AI가 사용되고 있다. 진단부터, 백신 등 치료약 개발 등 많은 분야에서 인공지능과 빅데이터 활용 필요성을 보여주고 있으며, 실제로도 글로벌 시장에서 방역 등 전과정에서 중요한 역할을 수행하고 있다.

 

또한 디지털 결제 등의 금융, 온라인 진료 등의 의료, 온라인 수업 등의 교육과 같은 다양한 분야에 걸친 비접촉 솔루션과 디지털화가 확대되어, 뉴노멀 경제를 추진하고 있다. 이에 2021년은 모든 기업이 자사를 IT 기업으로 고려해야 하며, 테크놀로지를 고도로 이용하여 더욱 많은 데이터를 수집하고 AI를 전략적으로 사용하는 것이 중요해지고 있다.

 

이처럼 AI는 거의 모든 분야에 적용될 것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있는 실정이다. 음성인식 및 영상인식 기술을 기반으로 한 다양한 AI제품과 서비스는 AI스피커 등 개인비서에서 나아가 로봇과 가전 분야로 확장되어 스마트 홈, 스마트 시티 등으로 적용이 확대되고 있으며, 자율주행자동차 개발이나 정밀의료를 위한 스마트 헬스케어 등 의료 분야의 혁신에 기여하고 있다.

 

기존의 산업영역에 AI기술을 접목, 효율성과 전문성을 보강하는 방식이 빠르게 현장에 도입되어 스마트 팩토리, 스마트 유통 등을 가능하게 하고 있으며, 나아가 의료, 금융, 회계, 법률 등 전문가 영역의 업무 고도화에도 AI기술 도입을 시도하는 속도가 빠르게 확산하고 있다. 또한, AI기술은 공공 서비스 부문에서도 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 민원부문부터 재난 안전 대응 및 편의 증진에 이르기까지 공공 서비스의 효율 향상에 크게 기여하고 있다.

 

이처럼 다양한 분야에서 많은 기업들이 디지털을 사용하여 여러가지 사안에 대응할 수 있는 솔루션이 요구되고 있으며, 이에 최근엔 IT 기업이 우위를 점하고 있다.

 

한편, AI의 보급과 기술 진전이 일자리 상실을 불러오고, 개인의 프라이버시 침해 등 인권 침해와 킬러 로봇의 등장 등, 우려할 만한 부정적 요소가 상존함에 따라 국제적인 윤리규정 논의도 활발하게 진행되고 있는 실정이다.

 

EU, 미국 등은 AI 신뢰성을 AI 윤리 실천의 핵심요소로서 강조하고 제도, 윤리, 기술 측면에서 확보방안을 강구하고 있으며, 국내에서도 ‘인공지능 법・제도・규제 정비 로드맵(’20.12.)‘을 통해 관계부처 소관 30개 과제를 발굴하는 등 법・제도의 정비 과제를 마련하고 있으며, 또한 ’인공지능 윤리기준(’20.12.)’을 발표하며 민간 중심의 윤리 정립과 의식 확산을 촉진하고 있다.

 

최근 AI 트렌드는 ’자연언어 처리, ‘인간 중심 AI’, ‘더 적은 인풋에 근거한 학습’으로 정리할 수 있다.

첫 번째 트렌드는 생물 의학 분야에서 자연언어 처리 모델의 이용이 증가할 것이라는 점이다. 하버드 대학의 연구에 따르면, AI가 텍스트를 읽는 것이 아니라 생물학적인 배열을 읽게 함으로써 신종 코로나 바이러스 감염증의 변이를 예측할 수 있다고 한다. 이로 인해 현실 세계에서 변이를 염두에 두고 대비할 수 있다.

두 번째로 인간 중심 AI라는 개념이 계속될 것으로 예측된다. 개발된 AI의 엔드유저는 인간이므로, 연구자는 AI를 개발함에 있어 인간을 중심으로 고려해야 한다. 이러한 개념을 기술적인 면에서 보면, ‘안전한 이용을 위해 얼마나 보증된 AI를 개발할 것인가’, ‘인간이 이해할 수 있도록 어떻게 AI가 자신의 행동을 설명하게 할까’, ‘인간과의 상호작용을 통해 AI를 어떻게 효율적으로 학습시킬까’라는 3가지 분야에 주력하고 있다.

마지막으로 더 적은 피드백을 통해 AI가 학습할 수 있게 될 것이라 예측된다. 10년쯤 전에는 전문가가 규칙을 만들었는데, 그 규칙은 매우 복잡하고 미완성된 상태였다. 다음으로 기계학습으로 넘어가게 되는데, 데이터를 수집하는 데 비용이 들며, 엔드유저의 목적을 반드시 충족하지는 않는다.

따라서 기계학습 시스템으로부터 배우는 것이 중요하며, 이때 여러 명에게서 직접 피드백을 받아 최종적으로 그 피드백에 근거하여 학습시킴으로써 더욱 맞춤화된 서비스 ‧ 결과를 실현할 수 있을 것으로 예상된다.

 

이러한 트렌드에 따른 과제로는 AI의 바이어스(bias)가 있다. AI는 인간이 만들었으며, 활용되는 데이터도 인간이 수집한 것이기 때문에, AI에게 바이어스가 발생하는 것은 당연한 일이다. 그에 대한 대책으로서, 데이터 및 알고리즘에 어떤 바이어스가 있었는지 감시해야 한다. 그리고 그 바이어스에 의해 어떤 영향이 생겼는지 분석하고, 가능한 그 영향이 커지지 않도록 데이터 수집 과정을 재검토하고 바이어스가 적은 데이터를 수집하며 알고리즘을 공평하게 만드는 등의 조절이 이루어져야 한다.

 

이에 IRS글로벌은 AI(인공지능) 분야 비즈니스에 관심을 갖거나 계획 중인 분들을 위하여 조그마한 도움을 드리고자 본서를 출판하게 되었다. 최근 기술 및 사업화 동향뿐만 아니라 전반적인 관련 정보들을 종합적으로 분석 정리하여 모쪼록 국내 기업의 기술개발과 대응 전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있기를 기대해 본다.

 

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