2022년 AI 마케팅 트렌드

많은 사람들이 다르게 믿고 있지만 인공 지능은 새로운 개념이 아닙니다. AI는 오랫동안 SF 커뮤니티의 기둥이었습니다. 오즈의 마법사의 양철 사나이부터 메트로폴리스의 로봇에 이르기까지 인공 지능의 역사는 20세기 초로 거슬러 올라갑니다. 1950년대까지 과학자와 수학자들은 인공 지능이 현실 세계에서 어떻게 유용할 수 있는지 탐구하기 시작했습니다.

1974년까지 인공 지능이 번성했습니다. 컴퓨터는 속도가 빨라지고 더 저렴해졌으며 따라서 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 또한 학습 알고리즘이 개선되어 컴퓨터가 문제 해결 목표를 만들고 구어를 해석하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 1990년대와 2000년대에는 IBM이 만든 Deep Blue와 체스의 지배자인 Garry Kasparov 간의 체스 경기가 널리 알려진 것과 같이 인공 지능에서 흥미로운 발전이 있었습니다. 오늘날 인공 지능은 어디에나 있으며 계속해서 확산될 것입니다. 2022년의 이러한 AI 트렌드는 기대할 수 있는 발전의 일부일 뿐입니다.

세계 체스 챔피언 Garry Kasparov는 컴퓨터에 게임을 잃는다

2022년에는 어떤 AI 트렌드를 볼 수 있을까요?

지금은 2022년이고 인공 지능이 이제 주류입니다. 즐겨찾는 웹사이트의 채팅 서비스부터 지역 매장의 계산원 키오스크에 이르기까지 AI는 수백만 명의 사람들이 매일 상호작용하는 것입니다. 그러나 AI의 몇 가지 새로운 경향을 포함하여 용도에 변화가 있었습니다.

1. 언어 모델링의 힘

인공 지능 기계가 자연스러운 언어를 생성하려면 언어 모델링 교육을 받아야 합니다. 컴퓨터 과학의 한 분야인 자연어 처리는 인간의 언어를 만들고 분석하고 해석하는 데 중점을 둡니다. 정보는 일단 해석되면 필기 문자 인식, 질문에 답하기, 음성 인식, 정보 검색을 비롯한 다양한 상황에 유용합니다.

현재 사용 가능한 가장 강력한 언어 모델은 OpenAI에서 데뷔한 모델인 GPT-3입니다. 올바른 유형의 인간 프라이밍을 통해 GPT-3은 컴퓨터 코드를 작동하고 문자를 작성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 2022년 이후에는 언어 모델링과 사람들이 이를 사용하는 방식의 상당한 발전이 예상됩니다. 실제로 OpenAI는 현재 GPT-4를 작업 중이며 다른 회사에서는 자체 언어 모델 버전을 작업하고 있습니다.

2. 콘텐츠 제작의 AI

가장 큰 인공 지능 트렌드 중 하나는 AI의 창의력입니다. AI 모델은 음악, 시, 비디오 게임을 포함한 다양한 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 하지만 그 외에도 AI는 비즈니스 웹사이트용 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 2022년에는 GPT-4와 Brain으로 알려진 Google의 프로젝트에서 더 많은 것을 볼 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 이 프로젝트는 AI가 뉴스 헤드라인 작성, 로고 생성, 인포그래픽 디자인과 같은 창의적인 작업에 집중할 수 있는 방법을 보여줍니다.

이러한 프로젝트는 "인공 지능"이지만 창의적인 과정을 수행하고 있기 때문에 사람들이 실제 지능으로 간주하는 정의를 변경할 수도 있습니다.

3. 사이버 보안의 인공 지능

사이버 보안은 오랫동안 온라인 비즈니스의 중요한 측면이었습니다. 실제로 전문가들은 사이버 범죄를 글로벌 수준의 비즈니스에 대한 주요 위협으로 간주합니다. 더 많은 사람들이 기계에 의존하고 온라인으로 비즈니스를 할수록 사이버 범죄에 더 취약해집니다.

물론, 동일한 기계가 사람과 기업이 사이버 범죄의 희생양이 되는 것을 방지할 수 있습니다. AI의 가장 큰 새로운 트렌드 중 하나는 인공 지능을 사용하여 사이버 범죄자와 싸우는 능력입니다. 인공 지능은 네트워크의 일반적인 트래픽 패턴을 분석하고 이러한 패턴이 중단되는 시점을 결정하여 의심스러운 활동이 발생하는 시기를 감지할 수 있습니다. 자연어 처리는 2022년 및 그 이후에 상당한 사이버 보안 발전을 이루는 데 도움이 될 것입니다.

4. 코드가 없는 인공 지능

코드가 필요하지 않은 AI 트렌드 덕분에 소규모 기업은 이제 대기업과 동일한 정교한 고급 기술에 액세스할 수 있습니다. 코드가 없는 AI 플랫폼을 사용하면 중소기업이 다양한 장벽 없이 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 코드가 없는 AI는 더 빠른 구현, 더 낮은 개발 비용 및 사용 용이성을 포함하여 여러 가지 이점이 있습니다. 코드를 처음부터 작성하고 문제를 해결하고 디버깅하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 코드 없는 AI는 중소기업의 시간을 최대 90%까지 절약할 수 있습니다. 또한 조직은 더 이상 AI를 위한 대규모 데이터 과학 센터가 필요하지 않습니다. 마지막으로 드래그 앤 드롭 코딩을 사용하면 소규모 기업에서 자체 소프트웨어를 더 쉽게 개발할 수 있으며 집중적인 코딩 지식 없이도 앱을 만들 수 있습니다.

5. 인공 지능과 증강된 노동력

어떤 사람들은 많은 산업 분야에서 인공 지능이 인간의 일자리를 대신하는 것에 대해 걱정합니다. AI 기계가 인간의 직업을 완전히 인수하지는 않겠지만 2022년의 AI 트렌드는 인간이 일부 산업에서 점점 더 기계와 함께 일할 것이라는 것을 의미한다는 것을 부인할 수 없습니다. 그렇다고 해서 앞으로 몇 년 동안 로봇과 함께 일하게 될 것이라는 의미는 아닙니다. 사실 인공지능은 이미 오래전부터 대부분의 산업에서 활용되어 인지능력을 향상시키고 마케팅과 같은 업무를 수행하고 있다. 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 AI가 작업자에게 제공되는 많은 양의 데이터를 살펴보고 각 작업에 필요한 가장 중요한 정보를 가져올 것으로 기대합니다. 스마트 도구를 사용하면 법률에서 소매업에 이르는 다양한 산업 분야에서 사람들이 더 쉽게 업무를 수행할 수 있습니다.

6. 인공지능에서의 강화학습

강화 학습은 AI 커뮤니티에서 중요한 기계 학습의 또 다른 지점입니다. 이러한 유형의 학습은 보상 기반 교육 및 의사 결정을 기반으로 합니다. AI는 강화 학습에서 주변 환경에서 학습하고 필요에 따라 행동을 조정하여 보상을 극대화합니다.

인간이 항상 긍정적인 강화를 받는 것은 아니며 목표를 달성하기 위해 시행착오 과정을 거침으로써 학습하는 방법을 모방합니다. 가장 일반적으로 강화 학습은 데이터 과학, 로봇 공학, 금융 거래 및 게임에 사용됩니다. 많은 사람들이 강화 학습을 AI에서 가장 흥미로운 트렌드 중 하나로 간주합니다.

7. 메타버스와 인공지능

아직 메타버스에 대해 들어보지 못했다면 곧 알게 될 것입니다. 사람들이 게임을 하고 협업하는 데 사용할 수 있는 단일 디지털 환경의 이름입니다. 인터넷과 비슷하지만 메타버스는 현실감 있는 경험을 만드는 데 더 중점을 둡니다. 실제로 Facebook의 Mark Zuckerberg는 가상 현실과 Facebook의 사회적 측면을 결합한 메타버스를 만드는 것에 대해 언급했으며, 이는 메타버스 아이디어를 기술 애호가들 사이에서 더욱 대중적으로 만들었습니다.

당연히 인공 지능은 메타버스를 만드는 핵심 측면입니다. 사람들이 더 창의적이거나 단순히 인공 지능 구성 요소에 대해 좋아하는 게임을 할 수 있는 온라인 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.

8. AI와 로봇 팔

AI 기술이 파동을 일으키는 가장 큰 방법 중 하나는 로봇 팔 분야입니다. 머신 러닝과 자연어 생성으로 로봇 팔을 더 쉽게 만들 수 있게 되었으며, 지난 몇 년 동안 가격이 크게 하락했습니다. 자연어 처리는 인간의 언어를 생성, 분석 및 해석하여 팔이 음성 인식, 기계 정보 번역, 필기 인식, 질문 답변 등과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이것은 오늘날의 로봇 팔이 더 심각한 장애가 있는 사람들에게 더 유용하다는 것을 의미합니다.

인공 지능의 가장 큰 문제

인공 지능에 문제가 없는 것은 아닙니다. AI 인력은 드물고 비싸며 더 많은 데이터를 수집하고 저장할수록 분석하기 어려워질 정도로 커질 수 있다는 사실은 말할 것도 없습니다. 그 외에도 일부 전문가들은 AI와 문제 언어에 대해 우려하고 있습니다. 과거에 일부 AI 로봇은 AI 능력에서 지워야 하는 인종차별적, 성차별적, 여성혐오적 언어를 사용하는 것으로 나타났습니다.

인공 지능이 노동력에서 인간을 대체할 것인가?

콘텐츠 제작의 AI부터 식료품점의 인공 지능에 이르기까지 많은 사람들의 마음속에 한 가지 질문이 있습니다. 인공 지능이 인간 노동자를 쓸모없게 만들까요? 로봇 및 기타 유형의 인공 지능은 2025년까지 특히 고객 서비스, 물류 및 의료 분야에서 사회에 훨씬 더 통합될 것으로 예상되지만 인공 지능이 직업을 대신할 것이라고 생각하는 전문가의 수에는 격차가 있는 것이 사실입니다. 그리고 얼마나 많은 사람들이 그렇지 않을 것이라고 생각하는지 알 수 있습니다. 전문가의 약 48%는 로봇 및 기타 유형의 AI가 상당수의 작업자를 대체할 것이라고 생각합니다.

반면에 52%는 인공 지능의 추세가 앗아가는 것보다 더 많은 일자리를 창출할 것이라고 믿습니다. 그들은 인간의 독창성이 산업 혁명 동안 일어났던 것과 마찬가지로 새로운 일자리와 심지어 새로운 산업을 창출할 것이라고 기대합니다. 그러나 양측은 인공지능이 본격화되면서 취업시장이 어떻게 변할지 교육시설이 제대로 대비하지 못하고 있다는 점을 우려하고 있다.

AI는 인간의 요소를 인수하지 않습니다

콘텐츠 제작 및 기타 많은 글로벌 산업에서의 AI에도 불구하고 진실은 적어도 가까운 장래에 어떤 산업도 완전히 인수할 것으로 예상되지는 않는다는 것입니다. 사실, 사람이 웹사이트 콘텐츠를 작성하도록 하려면 BKA의 블로그 작성 서비스 중 하나에 가입하면 됩니다. 우리의 재능있는 작가들은 귀하의 비즈니스가 검색 엔진 결과 페이지 순위에서 상승하고 재능있는 회사를 잠재 고객이나 구매자에게 보여줄 수 있는 수백 개의 블로그를 매달 만듭니다.