AI 모델(AI Model)의 이해

다양한 종류의 AI 모델들  

머신러닝 모델  
머신러닝(ML)은 AI의 하위 집합입니다. 모든 ML 모델이 AI이지만, 모든 AI 모델이 ML을 사용하는 것은 아닙니다. AI의 목표는 기계가 인간과 같은 방식으로 행동하도록 하는 것이며, ML은 명시적인 프로그래밍 없이 기계에게 결정과 예측을 하는 방법을 가르치는 데 초점을 맞춥니다. ML 모델은 데이터의 패턴을 식별하여 시간이 지남에 따라 학습하고 성능을 향상시킵니다. 
  
딥러닝 AI 모델  
딥러닝 모델, 또는 딥 뉴럴 네트워크는 ML의 고급 형태입니다. 이러한 모델은 텍스트, 이미지, 소리와 같은 대량의 비구조화된 데이터를 처리하며, 인간의 뇌의 구조와 기능에 영감을 받았습니다. 그들은 패턴을 인식하여 통찰력과 예측을 생성하는 데 뛰어납니다. 일반적인 응용 프로그램에는 얼굴 인식, 자연어 처리(NLP), 가상 현실, 자율 주행 차량이 포함됩니다.

생성적 AI 모델  
생성적 AI(GenAI)는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오, 번역, 코드 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI를 의미합니다. 이러한 모델들은 대규모 데이터셋에서 학습하고 딥러닝을 사용하여 패턴을 식별하고 분석함으로써 원래의 출력을 생성합니다. 예를 들어, 대화형 AI를 위한 ChatGPT와 텍스트-이미지 생성을 위한 DALL-E가 있습니다. GenAI는 AI 분야를 혁신하여 기업과 일반인들이 이용할 수 있는 응용 프로그램을 확장하였습니다.

언어 모델  
언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하도록 설계된 AI 시스템입니다. 가장 진보된 유형인 대형 언어 모델(LLMs)은 GenAI의 하위 집합입니다. LLMs는 고급 ML 기법을 사용하여 대규모 자연어 데이터셋에 대해 훈련됩니다. 그들은 프롬프트에 대한 뉘앙스 있고 문맥적으로 관련된 텍스트 응답을 생성할 수 있습니다. 예시로는 ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot 그리고 Meta AI가 있습니다.
 
예측 AI 모델 
예측 AI 모델은 AI와 ML을 활용하여 패턴을 식별하고, 결과를 예측하며, 통계 데이터 분석을 통해 예측을 생성합니다. 예측 분석은 새로운 것이 아니지만, AI는 대규모 데이터셋을 활용하여 이러한 과정의 속도와 정확성을 향상시킵니다. 이러한 모델은 재고 관리, 고객 행동 분석, 위험 관리 및 미래 추세 예측 등의 응용 분야에서 사용됩니다.
 
컴퓨터 비전 AI 모델  
컴퓨터 비전 AI 모델은 ML을 사용하여 컴퓨터가 시각 데이터를 해석하고 이해하도록 훈련시킵니다. 이는 인간의 인식과 유사합니다. 이러한 모델은 이미지와 비디오를 분석하여 패턴을 식별하고 객체를 분류합니다. 응용 프로그램은 얼굴 인식, 자율 주행 차량 네비게이션, 의료 영상에서부터 시작됩니다. DALL-E와 DALL-E 2는 이미지 생성에 관여하지만, 주로 컴퓨터 비전과 NLP를 결합합니다.
 
추천 AI 모델 
추천 AI 모델은 빅 데이터 분석과 ML 알고리즘을 사용하여 사용자 행동을 분석하고 관심사항을 제안합니다. Netflix, Spotify 및 소셜 미디어와 같은 플랫폼에서 자주 사용되며, 과거 구매 내역, 검색 기록, 인구 통계 등의 데이터를 기반으로 사용자 경험을 개인화합니다.

AI 모델이 어떻게 작동하는가

데이터를 이해하고 해석하며 데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있는 AI 모델을 만드는 과정은 여러 단계를 포함합니다: 

• 데이터 수집: 데이터는 모든 AI 프로젝트의 기반이므로, 간단한 텍스트부터 복잡한 데이터셋까지 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.  
• 데이터 정제 및 준비: 수집된 데이터는 AI 모델이 사용하기 전에 정제되고 준비되어야 합니다. 불필요하거나 관련 없거나 거짓 데이터는 제외되며, AI가 사용할 수 있도록 데이터가 형식화됩니다. 데이터 품질은 중요하며, 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 
• 훈련: AI 모델은 선택한 알고리즘에 데이터를 입력하여 훈련시키며, 이를 통해 모델이 학습하고 성능을 향상시키도록 합니다. 
• 테스트: 훈련 후에는 모델이 정확한 응답을 제공하는지 평가합니다. 
• 세부 조정: 모델이 원하는 품질의 출력을 제공하지 못하면 기대하는 표준을 충족할 때까지 조정하고 세부 조정해야 합니다. 
• 배포: 모델이 준비되면 조직 내에서 사용할 수 있도록 구현할 수 있습니다. 
• 지속적인 개선: 새로운 데이터로 작업하면서 AI 모델은 학습하고 적응할 수 있어, 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.

AI 비즈니스 사용 사례

기업들은 다양한 응용 프로그램에 AI를 사용하며, 계속해서 새로운 것들이 개발되고 있습니다. 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다: 
 
고객 서비스: 이는 가장 잘 알려진 AI 응용 프로그램 중 하나입니다. 많은 회사들이 이미 챗봇과 가상 어시스턴트를 사용하여 고객의 질문과 문제 해결을 돕고 있습니다. 이들은 점점 더 고도화되어 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되어, 인간 에이전트가 더 어려운 상황을 처리할 수 있게 해줍니다. AI는 또한 개인화와 추천에 사용될 수 있어, 고객이 그들의 이력에 기반한 새로운 제품이나 서비스를 찾는 데 도움을 줍니다.  
 
생산성과 효율성: AI는 지루하고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 시간과 자원을 절약하고 사람들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있게 하는 데 매우 유용합니다. AI는 또한 현재의 프로세스를 분석하여 성능의 차이나 병목 현상을 식별하고, 작업 흐름을 개선하는 방법을 제안하고, 데이터 기반의 우선 순위 설정을 사용하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 
 
공급 체인 관리: AI는 공급 체인 내의 많은 프로세스를 자동화하고 개선하여 더 큰 효율성과 더 나은 고객 서비스를 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, AI 응용 프로그램은 수요 예측을 더 정확하게 만들고, 재고를 최적화하고, 생산을 모니터링하고, 예측 유지보수와 문제 해결로 출하를 자동화하고 다운타임을 줄이는 데 도움이 됩니다. 
 
콘텐츠 생성: GenAI 도구는 자연어 프롬프트를 활용하여 고품질의 글, 이미지, 음악 콘텐츠 제작을 돕습니다. 예시로는 글쓰기, 편집, 교정, 그래픽 디자인, 이미지 및 비디오 생성 및 편집, 대화형 스토리텔링 등이 있습니다. AI는 코드 생성과 디버깅에도 도움을 줄 수 있습니다. 
 
위험 완화 및 보안: AI는 위험을 줄이고 중요한 물리적 및 가상 자산을 보호하는 데 사용될 수 있습니다. AI는 이미 시스템 취약점을 식별하고, 작업을 모니터링하고, 위협을 막는 등의 사이버 보안 조치에 필수적입니다. AI는 또한 잠재적인 사기를 탐지하고 규제 준수를 위한 데이터를 관리하는 데 사용될 수 있습니다. 
 
혁신: AI의 자동화 및 효율성 향상은 프로세스를 단순화하여 사람들이 아이디어를 구상하고 전략을 수립할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. AI는 또한 R&D를 가속화하고, 새로운 제품을 설계하고, 마케팅 및 판매 노력을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 AI 기반 데이터 분석은 기업이 새로운 기회를 보고 경쟁력을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
 
이것들은 AI가 비즈니스에서 사용되는 몇 가지 방법에 불과합니다. 새로운 응용 프로그램들이 계속해서 출시되고 있으며, 기업들은 그들의 독특한 필요에 맞게 AI를 맞춤화하는 방법을 발견하고 있습니다. 

윤리적 및 사회적 영향

AI는 인간에게 큰 도움을 줄 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 부정적인 영향을 미칠 가능성도 있습니다. 따라서 AI를 개발하는 사람들은 해로운 결과를 방지할 책임이 있습니다. AI 모델과 관련된 윤리적 및 사회적 우려 분야에는 다음과 같은 것들이 있습니다: 

• 정확성: GenAI 모델은 "환영"을 생성하는 것으로 알려져 있습니다. 이는 거짓이거나 단순히 사실적인 데이터를 기반으로 하지 않고 아무데서나 생성된 출력입니다.  
• 편향: 모델이 편향이 포함된 데이터 세트에 대해 훈련되면, 그 편향은 모델에 인코딩될 수 있습니다. 이런 방식으로, 인종 차별과 같은 사회적 편향이 AI 출력에 반영될 수 있습니다. 
• 디지털로 위조된 콘텐츠: 악의적인 행위자들은 AI 모델을 사용하여 개인에게 해를 끼치거나 사이버 범죄에 사용될 수 있는 딥페이크를 생성할 수 있습니다.  
• 저작권: AI 모델은 종종 소유자의 동의 없이 공개적으로 사용 가능한 콘텐츠를 사용하며, AI 모델이 콘텐츠를 어떻게 사용하는지 추적하는 것이 어렵기 때문에 저작권과 표절 문제가 발생합니다. 
• 개인정보 보호: AI 모델을 훈련시키는 데 사용되는 민감한 개인 데이터는 보호되어야 합니다. 
• 투명성과 책임: AI 모델의 의사결정 과정은 종종 불투명하여, 결과를 평가하고 책임을 명확히 하는 것이 어렵습니다.  

유네스코의 인공지능 윤리에 대한 권고와 같은 AI 윤리 표준을 위해 조직이 윤리적이고 책임감 있게 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있도록 지침을 제공합니다. 또한, 점점 더 많은 정부가 AI 규제를 위한 법률을 마련하고 있습니다. 

AI 모델링의 미래 추세

AI의 여정은 막 시작된 것이며, AI 모델링은 계속해서 발전할 것입니다. 조직들이 주목해야 할 몇 가지 추세는 다음과 같습니다: 
 
Agentic AI: Agentic AI는 다른 엔티티를 위해 작업을 자동으로 수행할 수 있는 "에이전트"로 구성되어 있습니다. 전통적인 AI 시스템이 입력과 프로그래밍에 의존하는 반면, agentic AI 모델은 인간 직원처럼 행동하도록 설계되어 있습니다. 이들은 맥락과 지시사항을 이해하고, 목표를 설정하며, 필요에 따라 적응하면서 독립적으로 목표를 달성할 수 있도록 설계되었습니다. 최소한의 인간 개입으로. 이러한 모델들은 사용자의 행동과 시스템의 초기 학습 데이터를 넘어서 다른 출처로부터 학습할 수 있습니다.
 
다중 모달 AI: 다중 모달 AI는 텍스트, 이미지, 비디오와 같은 여러 데이터 모달리티에서 콘텐츠를 처리하고 생성하는 시스템을 가리킵니다. 많은 현재의 AI 모델은 단일 모달리티에 특화되어 있지만, 발전은 시스템이 그들 사이를 통합하고 원활하게 전환할 수 있게 만듭니다. 예를 들어, 특정 AI 모델은 텍스트 설명에서 이미지를 생성하거나 텍스트 또는 시각적 입력에 기반한 비디오를 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자 상호작용을 향상시키기 위해 더 큰 유연성과 직관적인 응용 프로그램을 제공합니다. 
 
클로즈드 소스 AI: 가장 널리 알려진 AI 모델인 ChatGPT, DALL-E, Claude, Google의 Gemini, Microsoft Copilot 등은 독점적인 클로즈드 소스 모델입니다. 이러한 모델은 방대한 양의 데이터를 기반으로 훈련되며, 이를 구축하고 운영하는 데는 소수의 기업만이 감당할 수 있는 막대한 자원이 필요합니다. 이 모델들은 매우 강력하지만 몇 가지 단점도 존재합니다. 우선, "블랙 박스" 방식으로 인해 모델이 출력을 생성하는 과정을 명확하게 파악하거나 통제하기 어려워 거버넌스 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 기업들은 민감한 데이터나 지적 재산(IP)을 타사의 소유 시스템에 공개하는 것에 대한 합리적인 우려를 가질 수 있습니다.  
  
오픈 소스 AI: 오픈 소스 모델은 LLM을 생성하고 학습하는 데 필요한 자원보다 훨씬 적은 자원을 필요로 하는 대안을 제공합니다. 오픈 소스 모델은 대부분 무료로 제공되어, 기존 코드를 기반으로 구축할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 모델은 소유권이 있는 모델보다 더 많은 감독과 세부 조정을 통한 맞춤화를 가능하게 하며, 조직에 무기한으로 사용할 수 있습니다. 회사들은 오픈 소스 모델을 사용하여 데이터를 비공개로 유지하면서 AI의 힘을 사용하여 그 데이터에서 맞춤형 애플리케이션에서 가치를 창출할 수 있습니다. 오픈 소스 모델은 AI를 민주화하며, 이러한 모델의 사용은 계속해서 증가할 것입니다.  

예를 들어, Databricks는 DBRX를 제공합니다. 이는 모든 규모의 회사를 위한 맞춤형, 투명한 GenAI를 가능하게 하는 일반적인 목적의 LLM입니다. DBRX는 특정 AI 응용 프로그램에 맞게 세부 조정하거나 적용할 수 있는 시작점으로 사용됩니다. DBRX는 모든 확립된 오픈 소스 모델을 표준 벤치마크에서 능가합니다.

Databricks를 이용한 데이터 중심 AI

AI 모델을 관리하는 능력은 기업이 경쟁력을 유지하는 데 있어 중요해졌습니다. Mosaic AI는 데이터, 모델 트레이닝, 프로덕션 환경을 단일 솔루션으로 통합하는 Databricks Data Intelligence Platform에 포함되어 있습니다. 이를 통해 조직들은 기업 데이터를 안전하게 사용하여 자신의 ML 및 생성형 AI 모델을 보강하거나, 세밀하게 조정하거나, 구축할 수 있습니다. Mosaic AI를 사용하면, 조직은 안전하고 비용 효율적으로 생산용 AI 시스템을 구축하고, 모든 AI 모델을 중앙에서 배포하고 거버넌스를 수행하고, 데이터, 기능, AI 모델을 한 곳에서 모니터링할 수 있습니다.