인공지능(AI)을 소개하자면, 이는 한편으로는 컴퓨팅 시스템 또는 알고리즘의 조합에 의해 인간의 지능에 가까운 형태로 특정 작업을 수행할 수 있는 인지적, 지적 능력을 구현한 학문 분야입니다. 이는 존재하는 여러 정의 중 하나이며, AI의 복잡성은 인간의 본성에 비견될 수 있습니다.
이는 인간과 마찬가지로 AI의 정의나 유형에 있어서 유일성이 없다는 것을 의미합니다. 그러나 '자연어 처리'라는 단계를 시작으로 정보를 전달하는 방법을 이해할 수 있습니다. 두 번째 단계에서는 이해하고 획득한 지식을 표현하고 저장하는 방법, 그리고 질문에 대한 응답으로 이를 내재화하고 활용하는 방법이 포함됩니다.
무형의 것을 유형화하는 것은 인간에 의해 가능해진 작업으로, 두 가지 중요한 질문을 제기합니다: 어떻게 그렇게 할 수 있으며, 왜 그것이 중요한가? 현재 모든 논의의 중심에 있는 AI는 또한 모든 정보 전략의 목표이기도 하며 현재 황금기를 맞이하고 있습니다.
이 분야에서 매우 빠른 발전 속도로, 개방형 소스 접근 방식을 선택하는 혁신 전략이 환영받고 있으며, 이는 AI 관련 사용에 대한 민첩성과 투명성을 제공하기 때문입니다. 대부분의 이 생태계 소프트웨어 출판사들이 이해했듯이, 오픈 소스는 AI를 실현할 수 있는 방법입니다. 오늘날 오픈 소스 커뮤니티는 특히 AI 분야에서 혁신의 출발점이 되고 있습니다.
AI는 오랜 시간 만에 처음으로 혁신을 촉진하고, 그 적용 범위에 대한 논쟁을 일으키며, 전통적인 컴퓨팅 사용을 재정의하고 있습니다. 지난 20년 동안의 많은 단계를 거친 후 우리는 이제 AI의 모든 힘을 해방할 수 있는 중요한 결론에 도달했습니다.
이 힘은 바로 IT 업계의 플레이어가 시장에서의 위치에 따라 AI에 부여하는 힘에 직접적으로 의존합니다. Gartner는 AI가 '생산성을 높이고, 의사 결정을 개선하며, 새로운 성장과 혁신의 기회를 창출할 수 있는 엄청난 가치를 기업에 제공할 잠재력이 있다'고 설명하지만, 일부 기업은 AI의 범위를 제한하기 위해 특정 작업에만 사용을 제한하고 있다는 점을 지적합니다. 데이터 분석, 사기 탐지 및 예방, 헬스케어 분야의 주요 발전을 포함하여 AI는 산업과 정부를 발전시키는 주요 자산임에는 의심할 여지가 없습니다.
정보 접근 시대에 가장 주목받는 개념은 AI 생성입니다. 이는 대규모 데이터 세트를 사용해 훈련된 딥러닝 모델을 통해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술입니다. 이러한 유형의 AI 모델은 새로운 데이터를 생성하는 데 활용되며, 반면 AI 판별 모델은 데이터의 차이에 따라 분류를 수행합니다. 예를 들어 챗봇, 이미지 생성 및 편집, 소프트웨어 코드 생성 지원 및 과학 연구에 사용됩니다.
기업은 소프트웨어 출판사들로부터 AI 생성 기술을 일상적으로 배포할 수 있는 솔루션이 필요합니다(예: 시스템 관리자에게 플랫폼의 분석 또는 지능형 복구 제공, 개발자에게 지원 모드로 코드 생성 제공 등). 출판사들은 이러한 기술 전반에 대한 통제를 유지해야 합니다.
여기서의 주요 장점 중 하나는 LLM과 같은 머신러닝 모델의 전체 수명 주기를 제어하는 것입니다. 데이터 세트를 준비하고, 데이터 과학자와 함께 모델을 훈련하고, 운영자와 함께 규모에 맞춰 발전시키며, 기업 응용 프로그램 내에서 최종 생산을 완료합니다.
인공지능에 영향을 받는 것은 사용자뿐만 아니라 기업도 마찬가지입니다. 일부 기업은 미래 프로젝트의 유일한 지침으로 디지털 및 문화적 변화를 선택합니다. 이러한 흐름을 따라가지 않는 기업들은 뒤처질 위험이 있습니다. AI와 함께 발전해야만 그 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 가능성이 있습니다.