AI와 ML의 눈부신 도약: 2023의 주요 트렌드

AI와 ML이 변화시키는 세상: 2023의 주요 트렌드를 살펴보다.

 

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 꾸준히 발전하고 있습니다. 더 나은 의사결정, 향상된 고객 경험, 그리고 새로운 비즈니스 모델을 만들어내는 이 기술들의 끊임없는 진화는 우리 세상을 변화시키는 가장 큰 힘 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 2023년 현재 AI와 ML의 주요 트렌드에 대해 알아보겠습니다.

 

 

1. AutoML(Automated Machine Learning)의 상승세

 

AutoML(Automated Machine Learning)은 머신러닝 모델을 개발하는 전체 과정을 자동화하는 방법입니다.

전통적인 머신러닝 모델 개발과정은 전문적인 지식을 요구하며, 시간과 자원을 많이 소비합니다. 이런 과정들은 데이터 전처리, 특성 엔지니어링, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝 등을 포함합니다. AutoML은 이런 과정들을 자동화하여, 비전문가도 머신러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있게 합니다.

아래는 AutoML의 주요 구성 요소와 작동 방식에 대한 설명입니다:

데이터 전처리: 머신러닝 모델에 입력되는 데이터는 종종 불완전하거나 편향되어 있을 수 있습니다. 이를 위해, AutoML 시스템은 누락된 값 대체, 범주형 변수의 인코딩, 이상치 제거 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.

특성 엔지니어링: 원시 데이터에서 유용한 특성을 추출하고 변환하는 것은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. AutoML은 이런 과정을 자동화하여, 효율적인 특성 선택과 생성을 가능하게 합니다.

모델 선택: 다양한 머신러닝 알고리즘 중 어떤 것이 주어진 문제에 가장 적합한지를 결정하는 것은 어려울 수 있습니다. AutoML은 이를 위해 모델 선택을 자동화하고, 다양한 알고리즘을 비교하고 평가합니다.

하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 성능은 하이퍼파라미터에 크게 의존합니다. 이 값들을 수동으로 조정하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. AutoML은 이런 작업을 자동화하고, 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 것을 가능하게 합니다.

AutoML의 한 예로는 Google의 AutoML이 있습니다. Google AutoML은 비전, 자연어 처리, 번역 등을 위한 머신러닝 모델을 자동으로 생성하는 서비스입니다. 이를 통해 사용자는 머신러닝 전문가가 아니더라도 자신의 특정 요구사항에 맞는 고성능 모델을 개발할 수 있게 되었습니다.

구글 AutoML : https://cloud.google.com/automl?hl=ko 

Google Cloud AutoML - ML 전문 지식 없이도 가능한 모델 학습

 

2. Federated Learning의 성장

Federated Learning은 여러 기기에서 데이터를 수집하고 학습하는 머신러닝 방식입니다. 여기서 중요한 점은 각 기기에서 학습된 결과만 중앙 서버로 보내고, 기기에 저장된 개인 데이터는 절대 외부로 전송되지 않는다는 점입니다. 이로 인해 사용자의 개인정보 보호와 데이터 보안이 강화되며, 동시에 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Federated Learning은 다음과 같은 과정으로 이루어집니다:

모델 초기화: 중앙 서버에서 머신러닝 모델이 초기화되고 각 기기에 배포됩니다.

로컬 학습: 각 기기는 자신의 데이터를 사용하여 모델을 로컬에서 학습시킵니다. 이 과정에서 사용자의 데이터는 그 기기를 벗어나지 않습니다.

모델 업데이트 공유: 각 기기는 로컬에서 학습한 모델의 업데이트만 중앙 서버에 전송합니다. 이 업데이트는 실제 데이터를 포함하지 않으며, 사용자의 데이터를 재구성할 수 없습니다.

모델 결합: 중앙 서버는 모든 기기에서 받은 모델 업데이트를 결합하여 새로운 모델을 생성합니다.

모델 배포: 새로 학습된 모델이 다시 각 기기에 배포됩니다. 이 과정을 반복하여 모델의 성능이 점진적으로 개선됩니다.

Google의 Gboard 키보드 앱은 Federated Learning의 주요 사용 사례 중 하나입니다. Gboard는 사용자의 입력을 기반으로 다음에 타이핑할 단어를 예측하는 기능을 제공하는데, 이 기능을 개선하기 위해 Federated Learning을 사용합니다. 각 사용자의 휴대폰은 로컬 데이터를 사용해 모델을 학습하고, 그 학습된 결과만 Google 서버에 보내기 때문에 사용자의 개인정보 보호가 보장됩니다.

 

WikiPedia : https://en.wikipedia.org/wiki/Federated_learning

Federated learning - Wikipedia

 

 

3. AI Ethics의 강조


AI Ethics는 인공지능(AI)의 설계, 개발, 배포, 그리고 사용에 관련된 윤리적인 문제들을 탐구하는 학문입니다. AI Ethics는 투명성, 공정성, 개인정보 보호, 책임, 편향성 제거 등 여러 주제를 포함하고 있습니다. 이러한 주제들은 머신러닝 알고리즘의 설계와 응용에서 매우 중요한 역할을 합니다.

투명성(Transparency): AI의 결정과 추천이 어떻게 이루어지는지 알 수 있는 능력은 중요합니다. 사용자들이 AI의 작동 원리를 이해하면 그들이 더 신뢰하고 적절하게 사용할 수 있게 됩니다.

공정성(Fairness): AI가 제공하는 서비스와 기회가 모든 사용자에게 공평하게 제공되어야 합니다. AI는 편향된 데이터에 기반한 결과를 만들 수 있는데, 이는 특정 그룹을 불리하게 만들 수 있습니다.

개인정보 보호(Privacy): AI는 많은 양의 개인 데이터를 수집하고 처리하는데, 이 데이터는 보호되어야 합니다. 사용자의 데이터는 합법적이고 적절한 방법으로 수집, 사용, 저장되어야 하며, 사용자의 동의 없이 이용되어서는 안됩니다.

책임(Accountability): AI 시스템이 예상치 못한 행동을 했을 때, 책임을 물을 수 있는 체계가 필요합니다. 이는 AI가 인간의 안전과 복지에 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

편향성 제거(Bias Mitigation): AI 모델이 편향된 데이터에 학습될 경우, 이는 AI의 결정에 편향을 초래할 수 있습니다. 이러한 편향성은 제거되거나 최소화되어야 합니다.

AI Ethics에 대한 연구는 AI Now Institute, OpenAI 등의 조직에서 주도하고 있습니다. 이들 조직은 AI의 사회적 영향을 연구하고, AI 기술의 투명성과 공정성을 높이는 방안을 탐구하고 있습니다. 이런 연구 결과는 알고리즘의 설계자들이 더욱 책임감 있는 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

 

4. GPT-4와 같은 언어 모델의 발전

GPT-4는 OpenAI가 개발한 대형 언어 생성 모델로, 그 이전 버전인 GPT-3에 이어 더욱 향상된 성능과 기능을 제공합니다. GPT-4는 뛰어난 자연어 처리 능력을 통해 교육, 콘텐츠 제작, 고객 서비스 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

GPT-4는 'transformer'라는 모델 구조를 사용하며, 이는 입력된 텍스트의 맥락을 이해하고 이를 바탕으로 새로운 텍스트를 생성하는 데에 매우 효과적입니다. GPT-4는 텍스트의 패턴과 구조를 학습하여 문장을 완성하거나, 대화를 이어가거나, 블로그 글을 작성하거나, 특정 질문에 대한 자세한 답변을 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

GPT-4의 핵심 특징은 다음과 같습니다:

뛰어난 언어 이해 능력: GPT-4는 인간처럼 복잡한 언어 패턴과 맥락을 이해하고 사용합니다. 이로 인해 GPT-4는 사용자의 질문이나 명령에 대해 적절하고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다.

문맥 기반 학습: GPT-4는 주어진 문맥을 이해하고 그에 따라 적절한 텍스트를 생성합니다. 이는 대화형 애플리케이션에서 특히 유용합니다.

다목적 사용: GPT-4는 다양한 언어 작업에 적용될 수 있습니다. 이는 간단한 질문과 답변 시스템에서부터, 복잡한 문서 작성, 코드 생성, 그리고 다양한 언어로의 번역에 이르기까지 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

GPT-4는 많은 양의 데이터를 학습하고 이를 바탕으로 다양한 언어 작업을 수행할 수 있지만, 모델이 생성하는 내용의 정확성이나 완벽한 이해력을 항상 보장하지는 못합니다. 따라서, GPT-4의 결과는 항상 신중하게 검토되어야 합니다.