2024년의 8가지 AI 예측

현재로서는 초기 생성 AI가 실제 비즈니스에서 그 가치를 입증하고 있습니다.

이 고급 기술은 텍스트, 음성, 비디오를 처리할 수 있습니다, 생산성을 높이고 생산성을 높이고 창의력을 자극할 수 있습니다. 

맥킨지에 따르면 2023년에는 전 세계 투자가 40% 증가하는 등 AI가 크게 성장하여'AI의 획기적인 해'로 기록될 것으로 예상됩니다.

올해는 GPT-4와 같은 획기적인 발전은 없을지 모르지만, 혁신이 확장되고 통합되는 방식에 있어 꾸준한 개선과 흥미로운 발전이 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 2024년 AI 예측과 관련하여 앞으로 어떤 일이 벌어질지 살펴보세요!

1. 주류 애플리케이션에 AI가 계속 통합될 것입니다.

제너레이티브 AI는 주로 ChatGPT의 광범위한 사용을 통해 일반 사용자들에게 AI 기술의 혁신적 잠재력을 보여주었습니다.

그러나 엔터프라이즈 수준에서 독립형 솔루션은"진실의 원천"으로 알려진 포괄적인 데이터 세트와 통합되지 않으면 한계에 직면합니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 Salesforce, Oracle, SAP, Microsoft, Google과 같은 주요 소프트웨어 제공업체는 이제 자사 플랫폼에 직접 AI 솔루션을 내장하고 있습니다.

이러한 추세는 LinkedIn의'AI로 다시 쓰기' 기능 및 API-기반 플랫폼과 같은 AI integrations 의 확산과 함께 계속될 것으로 예상됩니다.

또한, GenAI는 API를 통해 데이터를 오픈소스 모델과 연결함으로써 내부적으로 개발된 애플리케이션을 활성화할 것으로 기대됩니다.

이러한 모델의 성공 여부는 보안, 개인정보 보호, 거버넌스 규정 준수를 효과적으로 관리하는 데 달려 있습니다.

기업은 독점 데이터가 외부 모델에 영향을 미칠 수 있는 위험에 대처해야 합니다. 

프로세스 최적화와 경쟁 우위 확보 사이에서 균형을 찾아야 합니다.

2. 멀티모달 제너레이티브 AI

멀티모달 생성 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 가지 데이터 모드를 결합하여 창의적이고 다양한 결과물을 생성하는 최첨단 기술입니다.

단일 양식에 초점을 맞춘 기존 AI 모델과 달리, 다중 양식 생성 AI는 다양한 소스로부터 정보를 동시에 처리하고 이해할 수 있습니다.

멀티모달 제너레이티브 AI의 실제 활용 분야는 무엇인가요?

비즈니스에서 멀티모달 제너레이티브 AI를 사용하면 패션 디자인에 혁신을 가져올 수 있습니다.

예를 들어 의류 회사에서는 이 기술을 사용하여 새로운 의류 디자인의 가상 프로토타입을 만들 수 있습니다.

AI 시스템은 텍스트 설명과 이미지를 결합하여 디자이너의 텍스트 입력을 기반으로 사실적인 의상 이미지를 생성합니다.

이를 통해 디자인 프로세스를 간소화하고 기존 프로토타입 제작과 관련된 비용을 절감하며 새로운 패션 컬렉션의 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

3. AI 안전 및 윤리

AI 안전과 윤리는 인공지능 시스템을 개발하고 사용하는 데 있어 가장 중요한 요소입니다.

이러한 원칙에는 AI 알고리즘의 신뢰성, 견고성, 투명성을 보장하는 동시에 위험과 의도하지 않은 결과를 최소화하는 것이 포함됩니다.

주요 영역은 다음과 같습니다: 

🎯 데이터 프라이버시

🎯 알고리즘 바이어스

🎯 책임감

🎯 이해관계자 참여

다음은 윤리적 AI 관행을 모색하고 실천하고 있는 몇몇 대기업의 사례입니다:

• 딜로이트 - 효과적인 운영 모델, 위기 관리, 책임감 있는 AI 관행을 위한 전략을 설명하는 AI 위험 관리 프레임워크를 제공합니다.
• TCS - 신뢰할 수 있는 AI 비전은 다음과 같은 고려 사항을 기반으로 합니다: AI 성숙도 범위 설정, 인간과 AI의 균형 달성, AI 성능 정의, 데이터 활용.
• AWS - AWS는 공정하고 정확한 AI/ML 서비스 개발을 지지하고 이러한 애플리케이션을 책임감 있게 개발하는 데 필요한 도구와 지침을 제공하는 것을 자랑스럽게 생각합니다.
• IBM - IBM에서 윤리적 AI의 기둥은 설명 가능성, 공정성, 견고성, 투명성 및 데이터 보호입니다.
• Google - Google은 강력한 인간 중심 설계 접근 방식과 원시 데이터 검토를 시작으로 AI 팀의 편견을 없애기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

기업의 윤리적 AI는 기본적인 인권, 공정성, 포용성, 개인과 사회의 안녕을 우선시합니다.

4. 의료 분야의 AI

의료 시설에서는 관리 업무부터 환자 치료에 이르기까지 다양한 프로세스의 효율성을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

AI가 도움이 될 수 있습니다:

의료 서비스 운영의 효율성을 높입니다.

의료 서비스 사용자 경험 개선.

의료 진단의 정확성을 높입니다.

더 나은 건강 모니터링 및 예방 관리.

서로 다른 의료 데이터를 연결합니다.

의료 영상에서 질병이나 기타 건강 문제를 가리킬 수 있는 사진의 이상 징후를 찾기 위해 ⚡ 의료 영상에서.

환자와 의사의 질문에 답변하는 가상 비서 역할.

인적 오류를 줄이고, 의료 전문가를 지원하며 , 환자에게 24시간 진료를 제공할 수 있습니다.

관리 업무 자동화 시, 어떤 환자가 가장 치료와 지원이 필요할지 판단하기 위해 ⚡ 관리 업무를 자동화합니다.

AI 도구는 앞으로 의사와 직원의 더 많은 업무를 자동화하여 더 많은 시간을 자상하고 개인화된 진료에 할애할 수 있게 해줄 것입니다.

5. 과학 분야의 AI

컴퓨터 과학부터 인공지능 기반 연구에 이르기까지 다양한 분야를 아우르는 AI와 과학의 통합은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

과학 분야에서 AI의 이점:

과학적 발견 가속화 - 머신러닝 알고리즘과 같은 AI 도구는 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하고 인간 연구자가 놓칠 수 있는 패턴과 상관관계를 발견할 수 있습니다.

정밀 의학 구현 - 과학자들은 AI 알고리즘을 사용하여 유전자 프로필, 병력, 치료 반응 등 방대한 환자 데이터를 분석하여 개인별 맞춤 치료 전략을 개발합니다.

🎯 데이터 분석 강화 - AI는 데이터 시각화를 지원하여 과학적 연구 결과를 더 많은 사람들에게 쉽게 해석하고 전파할 수 있도록 도와줍니다.

🎯 학제 간 연구 촉진 - AI가 지원하는 학제 간 접근 방식은 다양한 분야의 전문 지식을 통합하여 과학적 진보를 가속화하고 혁신을 촉진할 수 있습니다.

앞으로 과학 분야의 AI는 기하급수적으로 성장하여 연구 방법론을 더욱 혁신하고 과학적 발견을 변화시킬 것입니다.

과학자들은 AI의 힘을 활용하여 새로운 통찰력을 얻고 지식을 발전시키며 다양한 과학 분야의 발전을 주도할 수 있습니다.

6. 크리에이티브 산업을 재정의하는 AI

오늘날 다양한 AI 도구가 등장하면서 크리에이티브 업계의 판도가 바뀌고 있습니다.

이미 예술, 디자인, 혁신에 접근하는 방식에 혁명을 일으켰습니다.

머신 러닝과 생성 모델을 통해 AI는 창의적인 조력자가 되어 창의력의 한계를 뛰어넘는 참신한 아이디어와 디자인을 이끌어냅니다.

또한 일상적인 작업을 처리하여 워크플로를 간소화하고 다음과 같은 영역에서 새로운 창의적인 길을 열어줍니다:

🎯 그래픽 디자인 중간 여정

🎯 이메일 - TextCortex

🎯 콘텐츠 작성 - TextCortex

🎯 작곡 - 음악 마젠타

🎯 시각 예술 - 2021 DALL-E2

예를 들어, AI 기반 소프트웨어는 디자인 프로토타입을 생성하거나 이메일 templates 을 제안하거나 미리 정의된 매개변수 또는 입력 데이터를 기반으로 디지털 아트웍을 제작할 수 있습니다.

그러나 AI 아트는 합법적임에도 불구하고 저작권이 없기 때문에 많은 퍼블리셔가 이를 받아들이지 않습니다.

AI 이미지 생성기를 사용하는 것은 즐겁지만, 일부 사람들은 이 기술이 인간의 손길이 부족하다고 인식합니다.

💡 전문가 팁

를 사용하면 TextCortex를 사용하면 요구 사항에 맞게 디지털 ID를 사용자 지정할 수 있습니다.

간단한 지침과 세부 사항을 제공하고, 모든 것이 자신의 목소리와 스타일로 쓰여지도록 페르소나를 개발하세요.

15개 이상의 기존 페르소나 중 하나를 사용할 수 있습니다 templates.

또한 다양한 데이터 형식을 읽을 수도 있습니다.

7. IT 경력은 두 번 이상 발전할 것입니다.

IT 업계는 AI의 등장으로 수많은 변화에 직면해 있습니다.

인공지능은 계속 발전하면서 IT 산업의 다양한 측면을 혁신하고 직무 역할, 기술 요구 사항, 경력 경로를 재편할 것입니다.

AI 플랫폼에 의한 일자리 대체에 대한 근로자들의 우려에도 불구하고, 경험에 따르면 이러한 우려는 대부분 근거가 없는 것으로 나타났습니다.

가까운 미래에는 AI가 엔트리 레벨 직무를 완전히 대체할 가능성은 낮습니다.

하지만 이러한 일자리도 완전히 안전한 것은 아닙니다.

일부 전통적인 역할이 진화하거나 중복될 수 있지만, IT 전문가는 기술 중심의 세상에서 자신의 자리를 지킬 수 있는 좋은 기회를 갖게 될 것입니다.

AI는 개발자가 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있도록 도와주며, 비개발자에게는 애플리케이션 구축 방법에 대한 아이디어를 제공합니다.

적응력, 지속적인 학습, AI를 수용하는 능동적인 접근 방식은 진화하는 IT 커리어를 성공적으로 탐색하는 데 핵심이 될 것입니다.

8. 2024년 대통령 선거에 인공지능이 등장할까요?

2024년 대선 결과를 예측하는 것은 현재 수많은 불확실성으로 인해 추측에 불과합니다.

그러나 영향력 있는 단체는 여론을 움직이기 위해 AI 기술을 포함한 다양한 전술을 구사할 것이 분명합니다.

예를 들어, 조작된 콘텐츠를 24시간 내내 유포하는 봇 계정과 가짜 블로그가 확산될 것으로 예상할 수 있습니다.

AI 기반 텍스트 및 이미지 생성기를 사용하면 개인이 방대한 양의 오해의 소지가 있는 소셜 미디어와 blog 게시물을 생성하여 대중에게 혼란과 불신을 심어주는 '홍수 지역' 전술을 증폭시킬 수 있습니다.

또한, 조직은 기존 선거 절차를 억제하거나 방해하기 위해 'AI 기반' 분석을 사용하여 유권자 명단 삭제 및 투표 수에 대한 이의를 제기하는 등의 조치를 지원할 수 있습니다.

어떤 결과가 나오든 인공지능은 그 결과에 큰 영향을 미칠 것입니다.

AI 예측이 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?

2024년에는 AI 예측이 비즈니스에 미치는 영향이 매우 클 것으로 예상됩니다.

인공지능 기술의 발전으로 기업은 예측 분석을 통해 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다:

🎯 비즈니스 생산성 향상 및 비용 절감 - AI는 반복적인 작업을 간소화하고 워크플로를 자동화하며 프로세스를 최적화하여 생산성 향상과 운영 비용 절감을 이끌어냅니다.

🎯 고객 서비스 개선 - AI 기반 챗봇과 가상 비서가 소비자에게 즉각적인 지원을 제공하여 질문에 효과적으로 답변하고 고객 만족도를 높입니다.

의사 결정의 혁신 - AI 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 기업이 더욱 정확하고 신속하게 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

🎯 비즈니스 전략의 혁신 - AI를 통해 기업은 시장 트렌드, 소비자 행동, 경쟁을 이해할 수 있습니다.

🎯 비즈니스 인텔리전스 향상 - AI 기반 분석 도구가 대규모 데이터 세트를 선별하여 숨겨진 패턴, 트렌드, 상관관계를 발견하고 가치 있는 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 제공합니다.

결론적으로

전 세계 국가들은 현대의 우주 경쟁에 버금가는 AI 개발을 우선시하며 연구, 과학, 경제적 번영에 큰 진전을 이루고 있습니다.

2023년 EU AI 법은 위험에 따라 시스템을 분류하고 의무를 부과하여 AI 거버넌스를 형성하는 AI 규정의 이정표입니다.

AI가 발전함에 따라 다양한 작업을 지원할 수 있는 잠재력도 커지고 있습니다.

TextCortex 는 고품질 콘텐츠를 작성하고 제작할 수 있도록 지원하는 이 분야의 뛰어난 도구입니다.

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