AI 발전 과정: 기호주의에서 AI2.0까지

作者：Dylan Wang

보고 요점：

본질을 추적하다: AI 발전은 파도처럼 앞으로 나아간다. 1960년대의 기호주의와 연결주의 이후, AI 기술은 지속적으로 돌파구를 마련해왔다. 이론 연구에서 실용 응용으로, 단일 분야의 발전에서 다양한 응용 방향의 폭발적 성장으로, 현재 AI 2.0 시대의 도래에 이르기까지, AI는 현대 생활에 깊숙이 통합되었다. AI의 발전은 다층적이고 다파도의 특성을 지니며, 2023년 우리는 대규모 모델의 폭발적인 성장을 경험했으며, 다음 단계로 AI 에이전트와 자가 감독 학습이 가능한 초대형 모델이 미래의 성장을 이끌 것으로 기대된다.

파도를 타고 나아가다: AI는 2.0 시대에 발을 내딛는다. AI 1.0은 CNN(합성곱 신경망) 모델을 중심으로 하여, 컴퓨터 비전, 자연어 이해 기술 등 분야에서 인간을 초월하였다. 그러나 AI 1.0의 한계도 매우 뚜렷하다. 예를 들어, 데이터 수집 비용이 지나치게 높고, 모델 간의 수직적 효용이 낮다는 점이다. AI 2.0은 AI 1.0의 단일 분야, 다중 모델의 제한을 극복하여 AI 발전의 새로운 시대를 열었다. 동시에 AI 2.0 시대의 첫 번째 현상적 응용은 생성적 AI로, 생성적 AI는 기존 데이터를 바탕으로 요약 및 귀납하여 자동으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다. 그 파괴적 잠재력은 전 세계 경제에 약 7조 달러의 가치를 기여할 것으로 기대된다.

1. AI의 과거와 현재

AI는 기계가 인간과 동등한 지능 수준을 갖추게 하는 기술을 의미한다. AI 분야는 1950년에 이미 시작되었으나, 2022년 말 Chat GPT 3.5의 출시가 AI의 대중화 열풍을 촉발하였다. 단 두 달 만에 사용자 수가 1억을 초과하였다. 이번 AI의 폭발적 성장은 본질적으로 이번 AI가 더 이상 좁은 전문 분야의 인공지능에 국한되지 않고, 기계가 마침내 통합적인 인재로 진화하여 일반 인공지능으로 발전했기 때문이다. 즉, 인간처럼 다양한 분야에서 차별 없이 학습하고 인간과 상호작용할 수 있게 되었다. AI는 이제 사람들의 생활 생산에 전면적으로 개입하기 시작했다.

인공지능 발전 과정에서, 서로 다른 시대와 학문적 배경을 가진 사람들은 지능의 이해와 구현 방법에 대해 다양한 견해를 가지고 있으며, 이로 인해 다양한 학파가 파생되었다. 영향력이 큰 학파와 그 대표적인 방법은 그림 2와 같다:

인공지능(AI)은 태어날 때부터 미지의 길을 탐험하며, 우여곡절을 겪어왔다. 우리는 이 발전 과정을 대략 5단계로 나눌 수 있다:

초기 발전기: 1943년---1960년대. 인공지능 개념이 제안된 이후, 기호주의와 연결주의(신경망)가 발전하며 기계 정리 증명, 체스 프로그램, 인간-기계 대화 등 여러 주목할 만한 연구 성과를 거두며 인공지능 발전의 첫 번째 정점을 맞이하였다.

반성 발전기: 1970년대. 인공지능 발전 초기의 돌파구는 사람들의 기대를 크게 높였고, 사람들은 더 도전적인 과제를 시도하기 시작했으나, 계산력과 이론의 부족으로 비현실적인 목표가 실현되지 못하고 인공지능 발전은 저조한 시기로 접어들었다.

응용 발전기: 1980년대. 인공지능은 응용 발전의 새로운 정점에 도달하였다. 전문가 시스템은 인간 전문가의 지식과 경험을 모방하여 특정 분야의 문제를 해결하며, 인공지능이 이론 연구에서 실제 응용으로, 일반 추론 전략 탐구에서 전문 지식 활용으로의 중대한 돌파구를 이루었다. 또한 기계 학습(특히 신경망)은 다양한 학습 전략과 방법을 탐구하며, 많은 실제 응용에서 서서히 부활하기 시작했다.

안정 발전기: 1990년대---2010년. 인터넷 기술의 급속한 발전은 인공지능 혁신 연구를 가속화하고, 인공지능 기술이 더욱 실용화되도록 촉진하여 관련 분야에서 큰 발전을 이루었다. 2000년대 초, 전문가 시스템 프로젝트는 너무 많은 명시적 규칙을 코딩해야 했기 때문에 효율성이 떨어지고 비용이 증가하여, 인공지능 연구의 초점이 지식 기반 시스템에서 기계 학습 방향으로 전환되었다.

번영 발전기: 2011년부터 현재까지. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인터넷, 사물인터넷 등 정보 기술의 발전으로, 보편적인 감지 데이터와 그래픽 처리기 등 계산 플랫폼이 심층 신경망을 대표하는 인공지능 기술의 급속한 발전을 촉진하여 과학과 응용 간의 기술 격차를 크게 극복하였다. 이미지 분류, 음성 인식, 지식 질문 응답, 인간-기계 대결, 자율주행 등 인공지능 기술은 중대한 기술적 돌파구를 이루며 폭발적인 성장을 맞이하고 있다.

현재 우리는 AI 혁명의 두 번째 파도에 놓여 있다. 지난 1년 동안 AI는 이미 한 차례 열광을 겪었고, 시장에서는 현재 AI의 모든 능력이 충분히 발휘되었다고 보고 있으며, 새로운 하이라이트가 부족하다고 생각하고 있다. 그러나 AI의 발전은 다층적이고 다파도의 특성을 지닌다. 기본 대모델의 능력에 따라 구분할 때, 우리는 현재 인공지능의 두 번째 단계에 있으며, 이후 다중 모달, AI 에이전트에서 혼합 현실, 그리고 신체 지능 등 여러 돌파구가 기대된다. AI가 각 산업을 휩쓰는 중대한 변혁에 직면하여, 우리는 단기적인 것에 과도하게 집중하기보다는 산업의 장기적인 발전과 응용 잠재력에 중점을 두어야 한다.

2. AI 2.0 시대의 도래

1. AI 1.0에서 AI 2.0으로의 전환

AI 1.0은 CNN(합성곱 신경망) 모델을 중심으로 한 컴퓨터 비전 기술로, AI 인지 지능 시대의 서막을 열었다. 기계는 컴퓨터 비전, 자연어 이해 기술 등 분야에서 인간을 초월하며 상당한 가치를 창출하였다. 그러나 AI 1.0은 또한 한계에 부딪혔다. 대부분의 산업은 AI를 활용하기 위해 막대한 비용을 들여 데이터를 수집하고 주석을 달아야 하며, 이러한 데이터 세트와 여러 모델은 각기 "섬"처럼 존재하여 수직적 효용이 부족하다. 이는 대부분의 AI 1.0 기업이 막대한 연구 개발 비용을 투자했음에도 불구하고 수년간 적자를 면치 못하는 이유이다. 게다가 AI 1.0은 인터넷 시대의 Windows와 모바일 인터넷 시대의 Android와 같은 규모화 능력이 부족하여 응용 개발의 진입 장벽을 낮추고 완벽한 생태계를 구축하는 데 실패하였다. 몇 년이 지나도 AI 1.0은 상업적으로 성공을 거두지 못하였다.

현재 AI 2.0의 큰 도약은 이전의 단일 분야, 다중 모델의 제한을 극복하여 인공지능 모델을 훈련시키기 위해 인공 주석이 필요 없는 초대량 데이터를 사용할 수 있게 되었다. 이를 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 기본 대모델(Foundation Model)을 훈련시키고, 미세 조정 등의 방법으로 적응하여 진정한 플랫폼 효과를 실현하고, 상업화 응용 혁신 기회를 탐색할 수 있게 되었다.

AI 2.0은 3가지 뚜렷한 특징을 가지고 있다:

첫째, 보유한 초대량 데이터에 대해 인공 주석이 필요 없으며, 자가 감독 학습이 가능하다.

둘째, 기본 모델(Foundation Model)의 규모가 매우 크며, 수천 개의 GPU가 필요하다.

셋째, 훈련된 기본 모델은 다양한 분야의 지식을 가지고 있으며, 이후 미세 조정을 통해 비용을 줄여 다양한 분야의 작업에 적응할 수 있다.

이러한 특징 덕분에 AI 2.0 시대는 1.0 시대의 보완과 완성을 이루고 있다.

AI 2.0의 발전 패러다임은 반복적이며, "인간을 보조"하는 단계에서 "전 과정 자동화"로 나아가는 세 가지 단계가 있다:

첫 번째 단계는 인간-기계 협동이다. 생산성 도구는 먼저 업그레이드를 이루며, 모든 사용자 인터페이스는 재구성될 것이다: 문서 도구는 더 이상 단어를 입력할 필요가 없으며, 사용자가 AI에게 필요한 문서의 스타일을 알려주면 된다; 그림 소프트웨어는 사용자가 직접 손을 대지 않고도 텍스트 설명만으로 구현할 수 있다. 이 단계에서 인간은 여전히 AI와 협력하여 AI가 생성한 콘텐츠를 검토하고 수정하여 오류와 재앙을 방지한다.

두 번째 단계는 부분 자동화이다. 오류 허용도가 높은 응용 및 산업은 AI 자동화를 실현할 것이다. 예를 들어 광고 투입, 전자 상거래, 검색 엔진, 게임 제작 등이 있다.

세 번째 단계는 전 과정 자동화이다. AI는 완전히 자동화되어 언제 어디서나 활용될 수 있으며, 오류가 허용되지 않는 분야에서 돌파구를 마련할 가능성이 있다. AI 의사, AI 교사 등의 응용이 가능할 것이다.

2. AI 2.0의 현상적 응용: 생성적 AI

AI 2.0 시대의 첫 번째 현상적 응용은 생성적 AI(Generative AI)로, 현재 유행하는 AIGC(인공지능 생성 콘텐츠)이다. 생성적 AI는 주석이 필요 없는 자가 감독 학습을 달성할 수 있으며, AI는 "보조"에서 점차 "대체"로 나아가고, 모든 사용자 인터페이스는 재구성될 것이다.

2010년 이전, AI는 결정적 AI에 의해 주도되었으며, 결정적 AI는 데이터 내의 조건부 확률 분포를 학습하였다. 그 기본 논리는 AI가 샘플의 특성 정보를 추출하고, 데이터베이스 내의 특성 데이터와 매칭하여 최종적으로 샘플을 분류하는 것이다. 주로 샘플의 인식 및 분석에 초점을 맞추었다. 2011년 이후, 심층 기계 학습 알고리즘과 대규모 사전 훈련 모델의 출현과 함께 AI는 생성적 AI 시대에 접어들었다. 생성적 AI의 특징은 기존 데이터를 바탕으로 요약 및 귀납하여 자동으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 결정적 AI의 결정 및 인식 능력의 기초 위에 학습, 실행, 사회 협력 등의 능력을 갖추게 되었다. 현재 인공지능은 생성(Generation)과 일반(General)이라는 두 가지 주요 축에서 지속적으로 발전하고 있다.

생성적 AI의 장점:

AI를 훈련시켜 다음 내용을 추측하게 한다.

주석 데이터가 필요 없다.

생성적 AI의 파괴적 잠재력은 점점 더 많은 기업에 의해 인정받고 있으며, 기업들은 더 이상 생성적 AI가 무엇인지 묻지 않고, 생성적 AI의 투자가 어떤 구체적인 비즈니스 가치를 가져올 수 있는지를 이해하고자 한다. Gartner는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성적 AI의 API 또는 모델을 사용하거나 생산 환경에서 생성적 AI를 지원하는 응용을 배포할 것이라고 예측하고 있으며, 2023년 초 이 비율은 5%도 되지 않았다.

기술 혁신은 장면 확장을 촉진하고 있으며, 생성적 AI는 열띤 논의에서 응용 실현으로 나아가고 있다. 그 가치 창출 잠재력은 매우 놀라우며, McKinsey는 생성적 AI가 전 세계 경제에 약 7조 달러의 가치를 기여할 것으로 예상하고 있으며, AI의 전체 경제적 효율성을 약 50% 향상시킬 것으로 보인다.

3. AI 2.0이 각 산업에 힘을 실어주다

혁신 공장에 따르면, 미래의 AI 2.0은 주로 세 가지 방향을 주목하고 있다: AI 2.0 스마트 응용; AI 2.0 플랫폼; AI 2.0 인프라. 첫 번째는 스마트 응용이다. AI 2.0 응용은 다양한 분야에서 꽃을 피울 단계에 접어들며, 각 산업의 수직적 AI 어시스턴트, 메타버스 응용 등 이전에는 불가능했던 응용이 등장할 것이다. 새로운 응용 외에도 현재 존재하는 많은 응용도 다시 작성될 수 있다. 예를 들어 검색 엔진, 콘텐츠 생성, 광고 마케팅 등에서 AI 2.0은 사용자 경험을 혁신하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하여 매우 큰 상상력을 내포하고 있다. 두 번째는 상업화 플랫폼이다. AI 2.0 플랫폼은 새로운 세대의 AI 2.0 응용의 연구 개발과 상업화를 가속화할 것이며, 전략적 고도를 가진 AI 2.0 플랫폼 기업은 AI 2.0의 생태 순환과 선의 경쟁을 촉진할 것이다. 세 번째는 인프라이다. 응용 및 플랫폼 외에도 AI 모델 운영, 관리, 훈련을 지원하는 인프라도 중요한 관심사이다. 이는 AI 2.0 대형 모델 훈련을 지원하는 AI 칩 회사와 AI 훈련을 가속화, 비용 절감 및 단순화할 수 있는 AI 2.0 인프라의 혁신 기술 기업을 포함한다.

구체적으로 AI 2.0은 여섯 가지 분야에서 상업적 잠재력을 점화하며 생산성 향상 응용의 폭발기에 진입할 것이다:

AI 2.0+ 전자상거래/광고: AI 2.0 시대에는 전자상거래 및 광고가 더욱 AI 빅데이터에 의해 주도되며, 실시간 테스트 및 동적 조정이 가능해지고, 심지어 몇 분 전의 사회적 핫이슈를 광고 콘텐츠에 통합하여 전환율을 극대화할 수 있다. 다양한 청중을 위해 맞춤형으로 실시간 생성된 콘텐츠를 제공하여 진정한 "천인천면" 마케팅을 실현한다.

AI 2.0+ 영화/오락: AI는 대중의 선호에 따라 TV 및 짧은 비디오 콘텐츠를 맞춤화하여 창작 콘텐츠가 대중의 관심을 끌기 쉽게 만들고, 더 나은 시청률과 입소문을 얻을 수 있도록 한다. AI+다중 모달 창작은 다음 세대 오락의 주류가 될 것이며, AI 보조 창작은 새로운 창의 산업 생태 가치 사슬을 점차 구축할 것이다.

AI 2.0+ 검색 엔진: 미래의 검색 엔진은 전통적인 검색 모델에서 "질문-답변" 모델로 전환될 것이다. 다음 세대 대화형 검색 엔진은 글로벌 기술 대기업들이 경쟁하는 "AI 2.0 성배"가 될 것이며, 현재 검색 광고 비즈니스 모델도 변화를 맞이할 것이다. 그러나 사람들은 검색 결과에 대해 "정확한" 기대를 가지고 있기 때문에 현재 기술이 질문-답변식 검색을 잘 수행하기 위해서는 많은 발전이 필요하다.

AI 2.0+ 메타버스/게임: AI 2.0은 게임과 메타버스 등 가상 세계의 콘텐츠 생성 비용을 크게 낮출 것이다. 예를 들어 AI는 실시간 채팅 동반자가 되어 상호작용의 즐거움을 증대시키고, 사용자 참여를 유도하여 게임 시간을 극대화할 수 있다. 또한 AI 다중 모달의 상상력 콘텐츠 생성은 메타버스의 중추가 될 것이다.

AI 2.0+ 금융: 더 빠르고, 더 정확하며, 더 스마트한 콘텐츠 생산 방식은 금융 뉴스와 시장 연구 분석의 시의성과 생산량을 크게 향상시킬 것이다. 그러나 금융 콘텐츠의 엄중함을 고려할 때, 사실 확인과 검증을 위한 인적 작업은 여전히 필수적이다. AI는 금융 정보의 생산 및 금융 제품의 출시를 자동화하여 금융 기관의 정보 흐름 및 거래량의 효율성과 품질을 높일 수 있다.

AI 2.0+ 의료: AI는 환자의 전체 건강 상태를 신속하고 정확하게 분석할 수 있으며, 모든 데이터, 생물학적 특성, 건강 검진, 병력 및 개인 모델 예측을 통합하여 의사의 유능한 도우미가 되어 과학적 진단 및 치료 결정을 크게 가속화할 수 있다. AI를 통해 보다 목표 지향적인 약물 개발이 가능해지고, 개인화된 의료 분류 및 치료 계획을 실현하여 "개인화 의학"의 도래를 촉진할 수 있다.