판도를 변화시킨 2021년의 4가지 파괴적인 AI 트렌드

인공지능은 어디를 가든 널리 퍼져 있습니다. 비즈니스, 건강, 엔터테인먼트, 내비게이션, 제조, 물류 등 무엇이든 가능합니다. AI는 어떤 식으로든 영향을 미쳤습니다.

전 세계가 팬데믹으로 인해 어려움을 겪고 있을 때, 의료 산업의 업무 프로세스 속도를 높이는 데 인공지능이 중요한 역할을 했습니다.

과거에도 AI와 머신러닝은 우리가 일상 업무를 수행하는 방식을 바꾸는 데 도움이 되는 기술, 장치 및 메커니즘을 만드는 데 중요한 역할을 했습니다. 이제 커튼을 여는 것 같은 사소한 일도 AI의 도움으로 가능해졌습니다. 정말 흥미롭지 않나요?

전 세계 AI 시장 가치는 2025년까지 1,260억 달러를 넘을 것으로 예상되며, Global New Wire 보고서는 2021년부터 2026년까지 연간 CAGR이 35.6%로 예측됩니다.

머신러닝은 AI의 주요 구성 요소 중 하나입니다. 이는 사용자 행동 이해, 권장 사항 제공, 중요한 분석에 대한 데이터 등과 같은 영향력 있는 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.

기업은 AI 및 관련 기술을 사용하여 재고 최적화, 가격 추천, 고객 서비스 분석, 판매 및 수요 예측과 같은 기술을 구현하여 기술 지원 서비스의 포괄적인 범위를 제공함으로써 더 높은 수익을 창출하고 있습니다.

AI는 모든 산업 분야에서 운영 역량을 갖추고 있지만 일부 분야에서는 다른 분야보다 AI 기반 혁신이 더 많이 이루어졌습니다.

비즈니스에 활용해야 할 2021년 5가지 AI 트렌드는 다음과 같습니다.

2021년 AI 트렌드

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 기계와 시스템이 구조화되지 않은 데이터를 이해할 수 있도록 하는 기술입니다. 결과적으로 기계는 인간의 의사소통 방식을 모방하여 텍스트나 음성으로 응답할 수 있습니다.

즉, AI 기반 NLP는 인간이 하는 것과 유사하게 텍스트와 음성 단어를 이해하는 능력을 컴퓨터에 전달합니다. 우리가 다른 사람과 소통하는 것처럼 NLP는 기계가 동일한 품질을 갖도록 도와줍니다.

기사, 블로그, 보고서 또는 이메일에 있는 대용량 텍스트나 정보를 처리하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

NLP는 무엇을 할 수 있나요?

• 음성 인식: Siri 또는 Google Assistant에서 볼 수 있는 음성-텍스트 서비스를 제공합니다.
  

• 품사 태그 지정: 품사를 이해하여 문장에서 특정 단어/구를 인식하는 데 도움이 됩니다. 음성 태깅은 문법 태깅이라고도 합니다.
  

• 감정 분석: NLP는 텍스트의 언어에 대한 실질적인 이해를 통해 텍스트의 감정을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 풍자, 혼란, 감정 등과 같은 주관적인 특성을 강조할 수 있습니다.
  

일상적인 기술 애플리케이션 및 시스템에 포함된 이러한 요소를 통해 스팸 감지, 기계 번역(Google 번역), 챗봇, 가상 에이전트, 소셜 미디어 감정 분석 및 텍스트 요약과 같은 조치를 구현할 수 있습니다.

생성적 사전 훈련된 변환기(GPT)

GPT의 첫 번째 버전은 2018년에 1억 1,700만 개의 매개변수로 출시되었습니다. GPT-2는 2019년에 15억 개의 매개변수로 출시되었습니다. GPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있어 더 나은 옵션이 됩니다.

GPT 기술은 " 안전한 인공 일반 지능(AGI)으로 가는 길을 발견하고 실행"하는 임무를 수행하는 Elon Musk의 OpenAI의 아이디어입니다.

GPT는 딥 러닝을 활용하여 인간과 유사한 텍스트를 선별하는 자동 회귀 언어 모델 라인에서 작동합니다. 간단히 말해서, "다음에 무엇이 올지"를 예측하는 자동완성 프로그램입니다.

실행 중인 GPT-3의 가장 좋은 예 중 하나는 Guardian에서 게시한 이 기사입니다. GPT-3는 인간이 방대한 양의 영어 문장을 어떻게 의사소통하고 처리하는지 이해하기 때문에 가장 강력한 언어 모델로 간주됩니다.

GPT-3는 신경망을 사용하여 언어의 규칙을 이해하면서 새로운 문장 패턴을 만들고 발견합니다.

기사, 블로그, 소셜 미디어 게시물, 이메일 및 기타 다양한 콘텐츠 형식을 작성하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 AI 기반 도구가 있습니다. 이러한 도구 중 하나인 'SEO Assistant'는 Scalenut에서 구축 및 채택했으며 콘텐츠 제작자와 마케팅 담당자가 맞춤형 콘텐츠를 제작하고 새로운 콘텐츠 아이디어를 생성할 수 있는 AI 도우미로 제공됩니다.

헬스케어 분야의 AI

코로나19 팬데믹은 다른 영역에서 AI가 주도하는 혁신의 속도를 늦추고 글로벌 위기 속에서 더 나은 의료 솔루션을 찾는 방향으로 방향을 전환했습니다. 더 나은 의료 솔루션, 상태 모니터링, 관리 및 준수를 제공함으로써 업계에서 놀라운 변화를 기대할 수 있습니다.

AI는 의료 및 의료 산업이 질병 발견 속도를 빠르게 추적하고 기대 수명을 늘리고 의료 서비스에 대한 접근성을 높이며 환자 경험을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 외에도 비의료 및 지원 시스템에도 AI가 활용된다. 전자의 경우 병원 직원은 AI 기반 시스템을 사용하여 행정 데이터를 처리하고 구성할 수 있습니다. 문서 처리, 기록 보관, 저장 및 데이터 액세스를 빠르게 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지원 시스템으로 의사와 실험실 기술자는 AI의 기능을 활용하여 MRI 스캔, X-레이 및 CT 스캔을 분석하여 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다. Virtum은 AI가 이미지 분석 및 스크리닝에 어떻게 사용되는지 보여주는 예입니다.

예술 속의 AI

이것은 인공 지능의 가장 예상치 못한 응용 프로그램 중 하나일 수 있습니다. 독창적인 콘텐츠를 만들고 패턴을 발견하는 것이 AI의 일반적인 사용 사례가 된 반면, 감정과 정서가 가득한 예술 작품을 제작하는 것은 새롭고 탐구할 가치가 있는 일입니다.

AI의 도움으로 만들어진 예술 작품을 합성 미디어라고 합니다. 아티스트가 AI를 사용하여 결과를 자동화하거나 기존 미디어 및 작품 제작 시스템을 개선하는 곳입니다.

이 그림은 The Painting Fool이라는 AI 기반 도구를 사용하여 만들어졌습니다.

컴퓨팅 창의성은 예술 분야 AI의 또 다른 하위 분야를 나타냅니다. 여기서 컴퓨터 프로그램은 예술적 사고와 행동의 창의적 요소를 복제합니다.

AI의 사악한 버전임에도 불구하고 Deep Fake는 인간과 같은 감정, 목소리, 행동, 말하고 행동하는 방식을 생성하는 데 있어서 이 기술의 창의성과 적용 가능성의 범위를 묘사합니다. 그러나 Sensity와 같은 스타트업도 동일한 기술을 사용하여 딥 페이크를 리버스 엔지니어링하고 변조된 이미지, 뉴스 통찰력 및 비디오를 식별합니다.

시각 예술 외에도 확률론적 접근 방식이라는 AI 기반 시스템을 사용하여 음악 작곡을 할 수도 있습니다. Brain.fm과 같은 몇몇 스타트업은 이미 이 기술을 다음 단계로 발전시켰습니다.

심층 분석 및 하이퍼 자동화의 AI

자동화된 워크플로우를 생성하는 것은 단연 AI의 가장 놀라운 사용 사례 중 하나입니다. 여기에서도 AI와 NLP가 함께 작동하여 사람의 개입 없이 효과적으로 작동하는 비즈니스 프로세스를 구축합니다.

운영 및 시스템 내에서 AI를 사용하는 기업은 AI 활용을 위한 체계적인 계획을 갖고 있다면 더 나은 비즈니스 가치를 얻을 수 있습니다. 아래 이미지를 보면 AI를 사용하는 기업과 AI를 사용하지 않는 기업의 차이점을 확인할 수 있습니다.

일상적인 비즈니스 프로세스를 자동화하고 사람의 개입을 줄이는 시스템은 오류 범위를 줄이는 이점을 누릴 수 있습니다. 지속적인 구현을 통해 오류의 한계가 더욱 줄어들고 비즈니스 결과가 향상됩니다.

예를 들어, Amazon에서 사용하는 간단한 제품 추천 프로세스가 전체 매출의 35%를 창출하고 있습니다.

결론

AI의 이러한 추세는 비즈니스를 수행하고 주변 세계와 상호 작용하는 새로운 방식을 창출할 뿐만 아니라 기존 시스템 및 운영의 경계를 넓히고 있습니다.

AI를 사용하는 기업은 무리와 차별화됩니다. 전반적인 성능이 향상되고 작업 프로세스가 간소화되며 리소스가 더욱 최적화됩니다.

AI는 작업 프로세스를 개선하는 것 외에도 위험을 예측하고 완화하는 데 사용되어 기업이 원치 않는 문제와 우발 상황으로부터 이익, 작업 흐름 및 운영을 보호하는 데 도움을 줍니다.

AI의 가장 큰 장점은 유연성입니다. 업무에 AI를 활용할 수 있는 적절한 리소스가 있는 경우 사용자의 요구 사항에 따라 구성할 수 있습니다.

요약하자면, 우리가 현장에서 관찰한 수많은 혁신을 통해 인공 지능이 여기에 있다고 말할 수 있습니다.