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2024년의 생성적 AI: 과대 광고에서 혁신으로의 진화 탐색

~에 의해 TianchengXu4m2024/04/25

너무 오래; 읽다

생성적 인공 지능(AI)에 대한 현대 담론은 기술 개발에 대한 미묘하고 이원적인 서술을 제시합니다.

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생성적 인공 지능(AI)에 대한 현대 담론은 기술 개발에 대한 미묘하고 이원적인 서술을 제시합니다. 나는 이 분야의 지속적인 발전에 대한 만연한 환멸의 감정을 병치하면서 생성적 AI의 현재 상태와 미래를 둘러싼 대조적인 관점을 탐구할 것입니다. 특히, 일부 분야의 명백한 정체와 대중의 관심 감소에도 불구하고 AI 기술과 응용 분야에서는 상당한 발전이 계속해서 나타나고 있습니다. 이 분석은 인쇄기, 전기, 인터넷과 같은 역사적 기술 혁신과 비교하여 생성 AI의 과대 광고, 안정화 및 잠재적인 혁명적 영향의 주기에 대한 미묘한 조사를 제공합니다. AI 환경의 좌절과 돌파구에 대한 균형 잡힌 검토를 통해 나는 생성 AI가 단지 일시적인 소강 상태를 겪고 있는지 아니면 더 광범위한 기술 혁명을 의미하는지 식별하는 것을 목표로 합니다. 증거를 비판적으로 평가하고 미래 추세를 예측함으로써 이 기사는 또한 이 기술이 사회적 규범과 업계 관행에 미치는 영향을 탐구하고 궁극적으로 지속적인 도전과 진화하는 기대 속에서 생성 AI의 혁명적 잠재력에 의문을 제기합니다.

경제적 성과와 시장 가치

최근 데이터에 따르면 생성 AI와 관련된 경제적 결과가 이전 기대와 일치하지 않는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, Nvidia 장비에 500억 달러를 지출하는 등 하드웨어에 대한 막대한 투자에도 불구하고 수익 측면에서 그 수익은 상대적으로 미미하여 30억 달러에 불과했습니다( The Wall Street Journal ). 또한, AI 중심 웹사이트 방문이 눈에 띄게 정체되고( Exponential View ), 벤처 캐피탈 회사인 Sequoia는 AI 스타트업의 과대평가를 강조하여 시장 가치와 근본적인 경제 현실 사이의 괴리를 시사했습니다( The Information ).

업계의 과제와 전략적 조정

여러 유명 AI 스타트업이 어려움을 겪어 해당 부문 내 잠재적인 불안정성을 시사했습니다. 예를 들어 InflectionAI는 전 CEO Mustafa Suleyman( TechCrunch )의 전문 지식을 포함하여 Microsoft가 자산을 인수하면서 효과적으로 해체되었습니다. 더욱이 StabilityAI는 리더십 논란으로 인해 불확실한 전망에 직면해 있습니다( Forbes ). 또한 AI 기술의 광범위한 기업 채택은 보안 및 윤리적 영향에 대한 우려로 인해 방해를 받습니다( Diginomica ).

대중의 인식과 기술 참여

ChatGPT와 같은 AI 기술에 대한 초기 대중의 열정은 약해졌지만 일부 사용자, 특히 소프트웨어 개발자는 계속해서 이러한 도구에서 가치를 찾고 있습니다( Pew Research Center ). 이는 AI 도구가 생산성에 실질적인 도움이 되기보다는 참신한 역할을 한다는 폭넓은 인식과 대조됩니다( The Register ).

혁신적인 발전과 미래 전망

이러한 어려움에도 불구하고 AI 기술의 발전은 빠른 속도로 계속되고 있습니다. Anthropic의 Claude 3와 같은 새로운 모델은 AI 기능( Anthropic )의 벤치마크를 설정하고 있습니다. 이 분야에서는 또한 OpenAI의 GPT-5와 같은 고급 모델이 출시되어 지속적인 혁신과 잠재적인 시장 회복을 예고하고 있습니다( Business Insider ).

생성적 AI 개발에 대한 역사적 관점

Tyler Cowen은 자신의 분석에서 AI의 현재 상태가 다른 혁신적인 기술에서 볼 수 있는 자연스러운 발전을 반영한다고 제안합니다. 인쇄기, 전기, 인터넷의 도입과 유사하게 Cowen은 변혁적 기술의 수명주기가 일반적으로 과대 광고, 안정화 및 최종적으로 널리 활용되는 단계를 거쳐 전환된다고 제안합니다. 그는 이러한 패턴이 생성 AI 기술의 현재 궤적에서 명백하다고 주장합니다( 블룸버그 ).

Cowen은 생성적 AI에 대한 초기의 흥분이 줄어들었지만(부풀려진 기대와 투기적 투자로 특징지어지는 단계) 기술의 근본적인 발전은 계속해서 크게 발전하고 있다고 설명합니다. 이러한 '조용한 소강 상태'는 퇴행이 아니라 기술이 성숙하고 다양한 부문에 더욱 깊이 통합됨에 따라 기대치가 재조정되는 것입니다.

생성적 AI는 즉각적인 영향에 대한 회의적인 입장에도 불구하고 역사적 AI의 발전 경로를 반영합니다. 특히, 인터넷, 닷컴 거품 이후, 산업 공정에 전기의 점진적인 통합은 모두 실망스러운 성과를 보인 후 경제 및 사회 구조에 상당한 장기적 기여를 경험했습니다.

AI 기술의 최근 발전은 Cowen의 논문을 더욱 뒷받침합니다. OpenAI의 엔터프라이즈 서비스 향상과 Google의 GPT-4 경쟁업체와 같은 모델의 발전은 해당 분야 내에서 지속적인 혁신을 보여줍니다( ZDNet , Google ). 더욱이, 오픈 소스 AI 모델의 급속한 발전은 일반 사용자에게는 눈에 띄지 않지만 이러한 기술이 달성할 수 있는 한계를 지속적으로 넓히는 AI 기능의 강력하고 근본적인 성장을 강조합니다( 아카이브 ).

앞으로 나아갈 길

일부 업계 리더들이 표현한 낙관론에도 불구하고 AI에 대한 열정적인 전망을 약화시키는 주목할만한 과제와 좌절이 있습니다. 예상보다 느린 기업 채택률과 Google Gemini Advanced와 같은 새로운 AI 제품의 혼합된 결과와 같은 문제는 AI 개발이 직면한 복잡한 현실을 강조합니다( Diginomica , The Algorithmic Bridge ).

생성 AI가 실제로 이전 모델의 혁신적인 경로를 따를지, 아니면 고유한 과제와 사회적 역학으로 인해 분기될지는 의문이 남아 있습니다. 이러한 과제를 해결하는 업계의 능력과 지속적인 기술 발전이 AI가 사회에 미치는 영향의 궤적을 결정할 가능성이 높습니다.

결론적 생각

Generative AI의 여정은 이전 기술과 마찬가지로 과대광고와 재조정의 주기로 표시됩니다. 즉각적인 결과는 실망스러워 보일 수 있지만, 다양한 부문에 대한 AI의 지속적인 개발과 통합은 차세대 기술 및 사회 변화의 물결을 뒷받침할 수 있습니다. 역사적 혁신과 마찬가지로 AI 영향의 실제 측정은 기술 역량, 시장 세력, 사회적 수용 및 규제 환경의 복잡한 상호 작용에 의해 형성되는 뒤늦은 시각으로 관찰될 가능성이 높습니다.