Microsoft ( NASDAQ: MSFT )는 인공지능 (AI)에 더욱 주력하고 있지만, 이 분야 전체에서는 투자자들 사이에서 이 기술이 조만간 수익을 낼 수 있을지에 대한 회의적인 시각이 커지고 있는 것으로 보입니다.
기술 대기업 마이크로소프트는 최근 두바이에 본사를 둔 AI 기술 지주회사 G42 에 15억 달러 규모의 전략적 투자를 발표했습니다. 두 회사는 이미 잘 알고 있지만, 이번 "확대된 파트너십"을 통해 마이크로소프트 사장 브래드 스미스가 G42 이사회에 합류하게 됩니다.
G42는 마이크로소프트의 Azure 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 자사의 AI 애플리케이션과 서비스를 운영하여 "전 세계 공공 부문 고객과 대기업에 첨단 AI 솔루션을 제공할 것"입니다. 또한 양사는 "중동, 중앙아시아, 아프리카 국가에 첨단 AI와 디지털 인프라를 제공하기 위해" 협력할 계획입니다.
마이크로소프트는 AI 프로젝트에 대한 투자를 꺼리지 않았지만, 스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소의 새로운 보고서에 따르면 2023년 전 세계 AI 투자가 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 AI에 대한 투자자들의 관심이 2년 연속으로 약해지는 것을 의미합니다.
2023년 AI 민간 투자액은 960억 달러로, 2022년 1,034억 달러에서 감소했으며, 2021년 약 1,300억 달러에서 크게 감소했습니다. 그러나 신규 투자 유치 AI 기업 수는 2022년 대비 2023년 40.6% 증가했습니다. 이는 투자자들이 차세대 유망 기업에 대한 투자에는 여전히 관심이 있지만, 더 많은 기업에 대한 투자는 소폭 증가하고 있음을 시사합니다.
이러한 하락세에 맞선 한 분야는 생성 AI 였습니다. 생성 AI 투자는 2022년부터 252억 달러로 8배 급증했습니다. OpenAI , Anthropic 등 친숙한 기업들도 있습니다.
허깅 페이스 , 인플렉션 은 이 지출의 주요 수혜자였습니다.
기업이 AI를 활용하는 상위 5가지 방법을 살펴보면, 콜센터 자동화가 26%로 가장 많았고, 개인화가 23%로 2위를 차지했으며, 고객 확보 및 AI 기반 제품 개선이 22%로 뒤를 이었고, 새로운 AI 기반 제품 개발이 19%를 차지했습니다.
AI 솔루션을 구현한 회사 중 59%는 이러한 솔루션을 통해 수익이 증가했다고 보고했고, 42%는 비용이 절감되었다고 보고했습니다.
'미국이 앞장선다
미국은 AI 투자에서 여전히 압도적인 우위를 점하고 있으며, 작년에는 672억 달러를 투자했습니다. 이는 EU/영국의 110억 달러와 중국의 78억 달러를 크게 앞지르는 수치입니다. 미국은 주목할 만한 머신러닝 모델 수도 압도적으로 많은데, 작년에 61개가 발견되었는데, 이는 중국의 4배에 달합니다.
그러나 중국은 2022년 AI 특허의 과반수(61%)를 차지하며(2023년 정보는 없는 것으로 보임), 미국(21%)을 크게 앞지르고 있습니다. 2022년 전체 AI 특허 등록 건수는 2021년 대비 거의 3분의 2 증가했습니다.
EU는 AI 규제 경쟁에서 선두를 달리고 있으며 , 작년에 32개의 새로운 규칙을 통과시켰는데, 이는 미국보다 7개가 더 많은 수치입니다. 하지만 미국 정치인들은 홍보 효과를 알아보는 법입니다. 그 결과 작년에는 AI 관련 법안이 181개나 제출되었는데, 이는 2022년의 88개보다 증가한 수치입니다. 그러나 실제로 통과된 법안은 단 하나뿐이었는데, 이는 AI에 대한 보호 장치가 필요하다는 합의 부족하기보다는 역사상 가장 기능이상인 의회의 모습을 반영하는 것입니다.
미국의 AI 집중 정책은 AI를 사용하는 기업들이 자신들을 불안하게 만든다고 응답한 미국인의 비율이 작년에 11%p 증가한 이유를 설명할 수 있을 것입니다. 대다수의 인구 통계학적 집단은 AI가 업무 처리 시간을 단축할 것이라고 믿는 반면, AI가 일자리 시장을 개선할 것이라고 믿는 사람은 훨씬 적습니다(전체 인구의 약 3분의 1).
안타깝게도 미국인의 3분의 1 이상(36%)이 향후 5년 이내에 AI가 현재 직업을 대체 할 것이라고 생각합니다. 하지만 이는 양날의 검일 수 있습니다. AI 관련 직종은 2023년 전체 구인 공고의 2%에서 1.6%로 감소했습니다.
기본 훈련
AI 투자자들의 관심을 식히고 있는 한 가지 요인은 대규모 언어 모델(LLM) 훈련 비용 상승입니다. 구글( NASDAQ: GOOGL )은 자사 제미니 울트라( 제미니(Gemini) Ultra, 이전 명칭 Bard) 훈련에 1억 9,100만 달러를 지출했고, 오픈AI(OpenAI)는 GPT-4 훈련에 7,800만 달러를 지출했습니다. 이처럼 막대한 자금이 투자되는 상황에서, 생성 AI는 단순히 흑인들을 도널드 트럼프의 지지층에 편입시키는 것 이상의 역량을 보여줄 필요가 있습니다.
이 모든 투자에도 불구하고 AI의 환각 현상은 여전히 흔하며, 이는 변호사들이 존재하지 않는 법적 선례를 인용하거나 연구자들이 실제로 수행되지 않은 연구를 인용하는 것만을 말하는 것이 아닙니다. (개인적인 측면에서, GPT-4는 최근 전 동료를 살해했습니다 .)
최근 60분 방송에서 보도된 것처럼, 섭식 장애 예방을 위해 설계된 AI 기반 챗봇이 결국 거식증 관련 웹사이트에 더 적합한 조언을 제공하는 것으로 드러났습니다. 챗봇 프로그래밍을 담당했던 제3자가 관련 정보를 웹사이트에서 스크래핑하는 생성 AI 기능을 주입했다는 설이 제기되었습니다.
인터넷의 어떤 사이트에서든 이런 식으로 비판 없이 데이터를 싹쓸이하는 것은 대중의 마음속에 AI가 '쓰레기 투입/쓰레기 배출'이라는 평판을 얻게 된 원인으로 지목되고 있습니다.
예를 들어, Cnet은 최근 구글의 제미니(Gemini) "환각을 보기 쉽고 잘못된 정보로 연결되는" "엉망진창"이라고 비난했습니다 . 제미니는 개방형 인터넷과 연결되어 있어 최신 정보를 제공하지만, 종종 매우 부정확한 데이터를 걸러내는 능력은 저하됩니다.
CoinGeek은 블록체인 기술이 LLM(학습 관리자)의 학습에 활용할 수 있는 승인되고 사실 검증된 데이터의 더욱 신뢰할 수 있는 저장소를 제공할 수 있다고 여러 차례 주장해 왔습니다. 비트코인 SV(BSV) 블록체인은 기업 수준의 데이터 요구를 처리할 수 있도록 확장성이 뛰어나 이러한 작업에 특히 적합합니다. (처음에는 소규모의 집중적인 데이터 세트가 필요할 가능성이 높지만,네트워크의 지속적인 성장을 고려하면 가능성은 무궁무진합니다.)
블록체인을 AI의 땅콩버터에 초콜릿을 비유하는 것은 CoinGeek만이 아니다. Grass
최근 Solana 기반 레이어 2를 교육 플랫폼으로 사용할 것을 제안한 AI 교육 네트워크입니다.
안타깝게도, 솔라나의 잦은 네트워크 중단(올해 2월 5시간 동안의 다운타임 포함)으로 인해 이러한 노력은 처음부터 실패할 것으로 보입니다. 최근 솔라나(Solana) 기능 없는 밈코인이 너무 많아 발생한 네트워크 혼잡을 해결하기 위해 네트워크 업그레이드를 진행해야 했습니다. 앞으로 모든 일이 잘 되길 바랍니다.
그것은 불가피하다
일부 연구자들은 대부분의 모델이 적절한 응답을 제공할 만큼 지식이 부족하더라도 프롬프트에 대한 응답을 제공 해야 한다는 사실에 근거하여 LLM에서는 환각이 불가피하다고 결론지었습니다.
LLM들이 얼마나 자주 허구를 만들어내는지에 따라 순위를 매기는 환각 순위표가 지속적으로 업데이트됩니다. 현재 가장 높은 환각률을 기록한 것은 GPT-4 Turbo로, 2.5%라는 낮은 환각률을 기록하고 있으며, 이 토템 폴에서 하위권에 속하는 '남자'(이름을 밝히지 않겠습니다)는 약 16%의 확률로 자신의 디지털 엉뚱한 이야기를 하고 있습니다.
이러한 '피할 수 없는' 딜레마는 AI 지지자들이 잘못된 정보 전달을 완화할 다른 방법을 모색하도록 만들고 있습니다. 엔비디아 ( NASDAQ: NVDA )의 젠슨 황 사장(CEO)은 최근 AI 환각을 "검색 증강 생성(retrieval-augmented generation)"을 통해 처리할 수 있다고 제안했습니다. 이는 "AI가 단순히 대답만 하는 것이 아니라, 어떤 답변이 가장 좋은지 판단하기 위해 먼저 조사를 해야 한다"는 것을 의미합니다.
다른 업체들은 챗봇 응답의 사실 여부를 확인하는 검색 증강 사실성 평가기 (SAFE)라는 시스템을 개발했습니다. SAFE는 "LLM을 활용하여 장문 응답을 개별 사실 집합으로 분해하고, Google 검색에 검색어를 전송하고 검색 결과가 해당 사실을 뒷받침하는지 판단하는 다단계 추론 과정을 통해 각 사실의 정확성을 평가합니다."
AI가 즉흥적으로 적응하고 학습하는 능력 덕분에 환각 현상이 지속적으로 줄어들 것이라는 것이 일반적인 통념입니다. 새로운 버전의 소프트웨어(그리고 이 경쟁에서 개발 한계를 뛰어넘는 새로운 제품 )도 마찬가지입니다. 하지만 허위 정보와 노골적인 허위 정보가 범람하는 상황에서, AI의 생성적 반응 에 대한 인간의 모니터링은 당분간 지속될 것입니다.
인공지능(AI)이 법의 테두리 안에서 작동하고 증가하는 과제 속에서도 성공하려면 데이터 입력 품질과 소유권을 보장하는 엔터프라이즈 블록체인 시스템을 통합해야 합니다. 이를 통해 데이터를 안전하게 보호하는 동시에 데이터의 불변성을 보장할 수 있습니다. CoinGeek의 이 신기술에 대한 기사를 읽고 엔터프라이즈 블록체인이 AI의 중추가 될 이유를 자세히 알아보세요.
시청: 블록체인 및 AI - 이 기술 사이에는 융합이 있어야 합니다.
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