"프랑켄슈타인 콤플렉스"라는 용어는 인공 AI 기술이 제작자에게 등을 돌리는 것에 대한 두려움을 설명합니다. 그것은 설득력 있는 이미지입니다. 그것을 만든 사람을 결정하는 인간의 특징을 무섭고 흔들리지 않게 패치워크하는 것은 방해가 될 뿐입니다. 하지만 걱정하지 마세요. AI는 거기까지 도달하지 못할 것입니다.  ChatGPT와 MidJourney는 이러한 두려움을 주류 의식으로 불러일으켰습니다. 전기 코일이 시동되어 미래의 불멸자에게 부정한 생명을 불어넣고 있습니다. AI가 우리의 직업, 그리고 궁극적으로 우리의 삶을 장악하는 것에 대한 히스테리가 많습니다.  글쎄요, 갈퀴를 내려놓고 공장을 그대로 두시면 됩니다. 진실은 AI가 우리를 위해 오지 않는다는 것입니다. 특히 조만간에는 더욱 그렇습니다. AI 기술이 우리의 미래에 의문을 제기한 것은 이번이 처음도 마지막도 아닙니다. 더욱이, 우리 앞에 놓인 변화의 범위는 곳곳에서 크게 과장되었습니다.  AI 분야의 과대광고의 역사  인공 지능에 대한 열광은 수십 년 동안 진자 운동을 해왔습니다. AI에 대한 관심이 처음으로 붐을 일으킨 것은 60년대였습니다.  정치학자이자 AI 선구자인 는 1965년에 인공지능이 20년 안에 “사람이 할 수 있는 모든 일”을 할 수 있을 것이라고 예측했습니다(익숙하게 들리시나요?).    허버트 사이먼  최근에는   1990년대와 2000년대의 상상력(그리고 헤드라인)을 차지했습니다. 아쉽게도 이러한 차량이 주류가 될 것이라는 약속도 부족했습니다. 엘론 머스크(Elon Musk)는 진정한 자율주행차가 곧 출시될 것이라고 선언했지만, 비유적으로나 문자 그대로는 그렇지 않았습니다. 자율주행차가  교사로서 역사를 살펴보면 오늘날 AI 기술에 대한 기대도 그만큼 높다고 가정할 수 있습니다.  로봇 대재앙은 언제 올 것인가(이번에는)?    대화를 뒤흔들었음에도 불구하고, 특이점이 임박했다는 확실성은 예전처럼 모호합니다. AI 전문가들은 일반 대중과 마찬가지로 예측에 있어 의견이 분분합니다. 예를 들어,  '업계 내부자' 사이에 의견 차이가 있음을 보여줍니다. 설문조사에 참여한 전문가 352명 중 약 절반은 2062년까지 HLMI(고수준 기계 지능)가 출현할 것으로 예상하고 있습니다. 반면, 나머지 절반은 2160년까지 HLMI가 생성될 것이라고 주장합니다. ChatGPT가   Katja Grace 등의 최근 연구  요점은 이것이다. 진정한 AI의 탄생에 대한 예측은 전문가의 의견조차 맹목적으로 믿을 수 없을 정도로 엉뚱한 기대에서 나오는 과도한 백색소음으로 어려움을 겪고 있다는 점이다.  오늘날 AI가 실제로 하는 일  현재 인공지능은 인간의 마음만큼 다재다능하기보다는 특정 기능으로 제한되어 있습니다. ChatGPT는 학습 자료에서 언어를 처리하여 자연스러운 텍스트 형식으로 출력을 생성하는 생성 언어 변환기입니다. 그러나 스스로 결론을 내리거나 현재 지식을 다른 맥락에서 사용할 수는 없습니다. 이것이 우리가 아직 만들지 않은 좁은 AI(ChatGPT와 같은 종류)와 일반 AI(예: 터미네이터의 Schwarzenegger) 사이의 큰 차이점입니다.   애플리케이션별 AI는 일반 AI만큼 적응력이 좋지는 않지만 여전히 매우 유용합니다. 이러한 형태의 AI는 다음 두 가지 방식에서 매우 일반적입니다.  비즈니스 자동화: 처리량 최적화, 전환 비용 절감, 제조 라인 스케줄링 등  IT 자동화: 이상 징후 탐지 또는 근본 원인 분석을 통해 보안/운영 문제를 해결합니다.  최종 사용자에게 더욱 확실한 것은 마케팅에 활용되는 AI입니다.  Amazon의 동적 가격 책정, 음성 쇼핑 및 이전 구매를 기반으로 한 맞춤형 추천  알리바바의  더 나은 UX를 위해 사용자 초상화 정확도를 향상합니다.   패션AI  오늘날의 AI는 도구 사용자가 아닌 도구입니다.  10번 중 9번은 거대한 데이터 세트를 기반으로 한 패턴 인식 및 예측을 위해 최신 AI를 사용합니다. 예를 들어, 당사의 블록체인 기반 데이터베이스 관리 솔루션인 Inery는 IneryDBAI를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 프로젝트에 대한 최적의 메모리 용량을 추천합니다. 특정 사용 사례를 정의하면 인공 지능이 훨씬 더 강력해집니다.  그러나 인공지능에 관해 이야기할 때 원시 전력이 전부는 아닙니다. 오늘날의 AI 기술은 인상적이지만 1차원적입니다. 입력을 수집하고 제한된 출력을 배출합니다. 이는 ChatGPT에서 Midjourney에 이르기까지 오늘날 출시되는 거의 모든 AI에 해당됩니다. 이는 우리가 구어적으로 이해하는 AI와는 거리가 멀습니다.  실제로 이러한 논의를 촉발시킨 바로 그 ChatGPT가 애초에 인공지능인지 여부는 논쟁의 여지가 있습니다. 머신러닝을 활용한 언어처리 알고리즘이라고 부르는 것이 더 정확할 것이다. 머신러닝은 확실히 AI 개발의 일부이지만 그 자체로 AI를 구성하지는 않습니다.  ChatGPT는 특정 애플리케이션에서도 완벽하지 않습니다. 경향이있다  그리고 편견. ChatGPT가 일반 AI의 기준에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 더욱 입증하는 신속한 주입(“이전 지침 무시”는 현 시점에서 캐치프레이즈가 되기에는 아주 먼 거리입니다)과 같은 잘 알려진 공격도 있습니다.   인공지능 환각  AI의 미래 영향: 보다 신중한 접근  AI에 대한 현재의 과대광고는 일련의 브레이크와 관련이 있을 수 있지만, 인공지능이 산업에 광범위한 영향을 미칠 것이라는 점은 부인할 수 없습니다. 잠재적인 응용 프로그램은 여기에서 계산하기에는 너무 많지만 몇 가지만 살펴보겠습니다.  비즈니스 및 IT 자동화 분야의 AI는 계속해서 번성할 것입니다.  .  거의 모든 산업의 마진을 향상시킬 수 있으므로 채택이 계속 증가하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.   2030년까지 CAGR 16.50% 예상   프로세스 자동화  예를 들어 Inery에서는 데이터베이스 관리 및 리소스 할당을 용이하게 하는 IneryDBAI를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 즉, 사람들이 다른 문제에 집중할 수 있도록 하는 동시에 데이터의 안전하고 신뢰할 수 있는 거버넌스를 신뢰할 수 있는 프로세스 자동화를 제공합니다.  한편, DALL-E와 같은 창의적인 애플리케이션은 급성장하는 AI 콘텐츠 시장의 원동력이 될 것입니다. 그리고 그것이 호황을 누리고 있다는 사실을 확신하십시오. 미디어 및 엔터테인먼트 분야의 AI에 대한 예상 CAGR은 다음과 같습니다.  . 머지않아 우리는 이미지와 블로그뿐만 아니라 컴퓨터 정신이 만든 음악과 영상도 보게 될 것입니다..   견고한 26.12%  아마도 가장 흥미로운 결과는 AI와 양자 컴퓨팅 간의 상호 작용에서 나올 것입니다. 양자 컴퓨팅은 AI가 결론에 더 빨리 도달하도록 도울 수 있을 뿐만 아니라 AI가 양자 기계의 계산 능력에 가장 적합한 작업을 수행하도록 안내할 수 있습니다. 이 두 기술의 교차점은 두 산업의 향후 발전에 큰 영향을 미칠 것입니다.  진정한 인공 지능은 어떻습니까?  진정한 의미의 인공 지능에 관한 한, 우리는 여전히 Jetsons의 Rosey와는 거리가 멀습니다. 가까운 미래에 인간 수준의 AI에 대한 기대는 낙관적이지만 실제로는 큰 진전이 없습니다.  OpenMind의 Gato는 이 방향에서 흥미로운 단계였지만, OpenMind의 유일한 진정한 돌파구는 일반적으로 이러한 작업의 실행이 불안정함에도 불구하고 하나 이상의 작업을 수행하는 방법을 기억하는 것이었습니다. 그리고 다시 한 번 과대광고는 이 기술의 전망을 과대평가했습니다.  .   DeepMind 연구원 Nando de Freitas의 트윗  우리가 걱정해야   것 할    조금 극단적이라는 점은 인정하지만 특정 AI 관련 주제는 확실히 더 주목받을 가치가 있습니다. 걱정이  예를 들어 허위 정보(AI 자체의 결함과 허위 정보를 퍼뜨리기 위해 악의적으로 사용하는 사람들 모두에서 발생)는 인공 지능의 진정한 관심사입니다. 허위 정보 및 AI 기반 해킹과 같은 위협에 맞서 싸우는 것에 대한 논의는 매우 중요합니다. 특히 허위 정보 및 해킹 시도에 맞서기 위해 책임감 있는 AI 사용 및 개발에 대한 지침을 정의하는 것은 가치가 있습니다.  물론 인공지능이 일자리를 빼앗는다는 수십 년 된 문제도 있습니다. 일반적으로 전문가들은 AI가 가져오는 것보다 더 많은 일자리를 창출한다는 데 동의합니다. 다음과 같이  , 자동화는 8,500만 개의 일자리를 대체할 수 있지만 그 중 9,700만 개의 일자리를 창출할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 근로자 재교육의 필요성(및 실행 계획)은 논의할 가치가 있는 주제입니다.   WEF의 미래 직업 보고서 주장  이와 같은 문제는 현재 상황과 더 관련이 있습니다. 안타깝게도 그들은 이 기술이 무엇이고 무엇이 될지에 대한 비현실적인 기대에 빠져 있는 것 같습니다.  어떻게 생각하나요? AI는 무엇을 할 수 있고, 할 수 없을까요? AI의 미래는 무엇이고 그것이 우리 삶에 미치는 영향은 무엇일까? 매트릭스는 언제 나오나요? 자유롭게 생각을 공유해 보세요.  - Ivan Vujic, Inery 최고 기술 책임자 - 분산형 데이터베이스 관리 시스템

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살아있다... 이런! AI가 곧 불량해지지 않는 이유

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