[2024 AI 지수 보고서]

2024 AI 지수 보고서

이 보고서는 스탠포드 대학교 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)에서 발표한 2024년 AI 지수 보고서입니다. 인공지능(AI) 분야의 현재 동향과 미래 전망을 제시하는 종합적인 보고서입니다. 정책 입안자, 연구원, 경영진, 언론인 및 일반 대중에게 AI 분야에 대한 균형 잡히고 엄격하게 검증된 데이터를 제공하여 AI에 대한 더욱 심층적인 이해를 돕는 것을 목표로 합니다.

이 보고서는 AI 기술 발전, AI에 대한 대중의 인식, AI 개발을 둘러싼 지정학적 역학 관계 등 광범위한 주제를 다루고 있습니다. 특히, 2023년 AI 분야의 급속한 발전과 함께 사회에 미치는 영향력이 그 어느 때보다 커지고 있다는 점을 강조합니다.

https://aiindex.stanford.edu/report/ 이 사이트에서 아래와 같이 보고서, 챕터별, 보고서에 포함된 차트와 데이터를 별도의 파일들로 제공됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다.

AI는 특정 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 그런 것은 아니다. 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해와 같은 몇 가지 벤치마크에서 인간의 능력을 뛰어넘었지만, 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 여전히 인간에 뒤처져 있습니다.
업계는 최첨단 AI 연구를 지배하고 있다. 2023년에 업계에서는 51개의 주목할 만한 머신 러닝 모델을 생산한 반면 학계는 15개만 기여했습니다. 2023년에는 산업-학계 협력으로 21개의 주목할 만한 모델이 탄생하여 새로운 최고치를 기록했습니다.
미국은 최고의 AI 모델의 주요 공급원으로서 중국, EU, 영국을 이끌고 있다. 2023년에는 미국 기관에서 61개의 주목할 만한 AI 모델이 개발되었으며, 이는 유럽 연합(21개)과 중국(15개)을 훨씬 능가하는 수치입니다.
생성형 AI 투자가 급증했다. 작년 전체 AI 민간 투자는 감소했지만 생성형 AI 자금 지원은 2022년에서 2023년까지 거의 8배 증가한 252억 달러에 달했습니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 생성형 AI 분야의 주요 기업들이 상당한 자금 조달 라운드를 발표했습니다.
데이터에 따르면 AI는 직원 생산성을 높이고 더 높은 품질의 작업을 가능하게 한다. 2023년에는 AI가 근로자가 작업을 더 빨리 완료하고 결과물의 품질을 향상시키는 데 도움이 된다는 것을 시사하는 여러 연구에서 AI의 노동에 미치는 영향을 평가했습니다. 이러한 연구는 또한 AI가 저숙련 노동자와 고숙련 노동자 간의 기술 격차를 해소할 수 있는 잠재력을 입증했습니다. 하지만 다른 연구에서는 적절한 감독 없이 AI를 사용하면 성능이 저하될 수 있다고 경고합니다.
미국에서 AI 규제가 급증했다. 지난 5년 동안 미국에서 AI 관련 규제가 크게 증가했습니다. 2023년에는 AI 관련 규제가 25건으로 2016년 1건에 불과했습니다. 작년 한 해에만 AI 관련 규제 총 수가 56.3% 증가했습니다.
전 세계 사람들은 AI의 잠재적 영향을 더 잘 인식하고 있으며 더 불안해하고 있다. Ipsos의 설문 조사에 따르면 지난 1년 동안 향후 3~5년 안에 AI가 자신의 삶에 극적인 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했습니다. 또한 52%는 AI 제품 및 서비스에 대해 불안감을 나타내며 2022년보다 13% 증가했습니다. 미국에서는 Pew 데이터에 따르면 미국인의 52%가 AI에 대해 흥분하기보다는 걱정된다고 답했으며, 이는 2022년 38%에서 증가한 수치입니다.

보고서는 또한 책임 있는 AI 개발, AI 시스템의 투명성 및 설명 가능성, AI 시스템의 보안 및 안전, AI의 공정성과 같은 주제를 다룹니다. 또한 AI가 선거 및 정치 프로세스에 미치는 영향에 대한 특별 섹션도 포함되어 있습니다.

1장: 연구 개발

업계 주도: AI 연구는 학계에서 업계로 이동하고 있으며, 2023년에는 업계에서 51개의 주목할만한 모델을 생산한 반면 학계에서는 15개만 생산했습니다.
파운데이션 모델: 2023년에는 149개의 파운데이션 모델이 출시되었으며, 이는 2022년에 비해 두 배 이상 증가한 수치입니다.
증가하는 비용: 최첨단 AI 모델 교육 비용이 증가하여 OpenAI의 GPT-4는 약 7,800만 달러, Google의 Gemini Ultra는 1억 9,100만 달러가 소요되었습니다.
미국 선두: 미국은 61개의 주목할만한 AI 모델로 AI 연구를 주도하고 있으며, 유럽 연합(21개)과 중국(15개)을 능가합니다.
특허 및 출판: AI 특허는 급증했으며 중국이 이를 주도하고 있습니다. AI 관련 출판물도 계속 증가하고 있습니다.
오픈 소스: GitHub의 오픈 소스 AI 프로젝트가 급증하여 2023년에는 약 180만 개에 달했습니다.

2장: 기술 성능

벤치마킹: AI는 이미지 분류 및 언어 이해와 같은 특정 벤치마크에서 인간을 능가하지만, 고급 수학 및 시각적 상식 추론과 같은 더 복잡한 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 있습니다.
멀티모달 AI: Google의 Gemini 및 OpenAI의 GPT-4와 같은 새로운 멀티모달 모델은 이미지, 텍스트 및 오디오를 처리할 수 있습니다.
새로운 벤치마크: 코딩, 추론 및 에이전트 기반 동작을 위한 새로운 벤치마크가 등장했습니다.
AI 기반 데이터 생성: Segment Anything 및 Skoltech와 같은 AI 모델은 이미지 분할 및 3D 재구성을 위한 데이터를 생성하는 데 사용되어 AI 기능을 더욱 향상시킵니다.
인간 평가: 챗봇 아레나 리더보드와 같은 인간 평가는 AI 진행 상황을 추적하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다.
로봇 공학 발전: PaLM-E 및 RT-2와 같은 언어 모델은 로봇 시스템을 보다 유연하게 만들었습니다.
에이전트 AI: AI 에이전트는 Minecraft와 같은 복잡한 게임을 마스터하고 온라인 쇼핑 및 연구 지원과 같은 실제 작업을 수행할 수 있습니다.
폐쇄형 대 오픈형 LLM: 폐쇄형 LLM은 일반적으로 오픈 소스 모델보다 성능이 뛰어납니다.

3장: 책임 있는 AI

표준화 부족: 책임 있는 AI 보고에는 표준화가 부족하며, 주요 개발자들은 서로 다른 벤치마크를 사용하여 모델을 테스트합니다.
정치적 딥페이크: 정치적 딥페이크는 생성하기 쉽고 탐지하기 어려워 선거에 영향을 미칠 수 있습니다.
LLM의 취약성: 연구자들은 무작위 단어를 무한 반복하도록 요청하는 것과 같이 덜 명확한 전략을 통해 LLM의 유해한 행동을 이끌어낼 수 있음을 발견했습니다.
비즈니스 위험: 기업들은 개인 정보 보호, 데이터 보안 및 안정성과 같은 AI 관련 위험에 대해 우려하고 있습니다.
저작권 문제: LLM은 저작권이 있는 자료를 출력할 수 있어 법적 문제를 제기합니다.
투명성 부족: AI 개발자는 특히 교육 데이터 및 방법론 공개와 관련하여 투명성이 부족합니다.
AI 위험 분석: 알고리즘 차별과 같은 즉각적인 모델 위험과 잠재적인 장기적 실존적 위협에 초점을 맞추는 것 사이에 상당한 논쟁이 있습니다.
AI 사고 증가: AI 오용 관련 사건 수가 계속 증가하고 있습니다.
ChatGPT의 편향성: ChatGPT는 미국 민주당과 영국 노동당에 대한 편향성을 보여줍니다.

4장: 경제

생성형 AI 투자: 전체 AI 민간 투자는 감소했지만 생성형 AI 투자는 급증하여 252억 달러에 달했습니다.
미국 선두: 미국은 AI 민간 투자에서 672억 달러로 다른 국가를 훨씬 앞서고 있습니다.
AI 일자리 감소: 미국과 전 세계적으로 AI 관련 채용 공고가 줄어들고 있습니다.
AI의 영향: AI는 비용을 절감하고 수익을 증가시키며 생산성을 향상시키지만, 과도하게 의존하면 작업자의 성능이 저하될 수 있습니다.
Fortune 500: Fortune 500대 기업들은 특히 생성형 AI에 대해 AI를 더 많이 언급하기 시작했습니다.
로봇 설치: 중국은 산업용 로봇 설치를 지배하고 있으며 서비스 로봇 설치도 증가하고 있습니다.

5장: 과학 및 의학

과학 발전: AlphaDev(알고리즘 정렬 개선) 및 GNoME(재료 발견 촉진)와 같은 AI 기반 애플리케이션은 과학적 발견을 가속화합니다.
의학 발전: EVEscape(팬데믹 예측 개선) 및 AlphaMissence(AI 기반 돌연변이 분류 지원)와 같은 AI 시스템은 의료 발전에 기여하고 있습니다.
의료 지식: GPT-4 Medprompt와 같은 AI 시스템은 MedQA 벤치마크에서 높은 정확도를 달성하여 임상 지식을 시연했습니다.
FDA 승인: FDA 승인을 받은 AI 관련 의료 기기의 수가 증가하고 있습니다.

6장: 교육

고등 교육: 미국 및 캐나다의 CS 학사 졸업생 수는 계속 증가하고 있지만 석사 및 박사 졸업생 수는 정체되거나 감소하고 있습니다. AI 박사 학위 취득자들이 학계보다 업계로 몰리는 현상은 계속되고 있습니다.
국제화 감소: 미국 및 캐나다의 CS 교육은 덜 국제화되고 있으며, 유학생 졸업생 비율이 감소하고 있습니다.
K-12 교육: 미국에서는 더 많은 고등학생들이 CS 과정을 듣고 있지만 접근성 문제는 여전히 남아 있습니다.
AI 관련 프로그램: 전 세계적으로 AI 관련 학위 프로그램이 증가하고 있습니다.
유럽: 영국과 독일은 유럽 정보학, CS, CE 및 IT 졸업생 배출을 주도하고 있습니다. 핀란드는 1인당 학사 및 박사 졸업생 배출에서 선두를 달리고 있으며 아일랜드는 1인당 석사 졸업생 배출에서 선두를 달리고 있습니다.

7장: 정책 및 거버넌스

미국 규제 증가: 미국에서 AI 관련 규제가 급증했습니다.
랜드마크 정책: 미국과 유럽연합은 AI 규제에 대한 중요한 제안을 내놓았습니다.
입법 관심: AI는 미국 정책 입안자들의 관심을 사로잡았고 전 세계적으로 입법 절차에서 AI에 대한 언급이 증가했습니다.
규제 기관: 미국과 유럽 연합의 더 많은 규제 기관이 AI에 주목하고 있습니다.
미국 공공 투자: 미국 연방 정부의 AI 연구 개발 예산과 AI 관련 계약 지출이 증가했습니다.

8장: 다양성

미국 및 캐나다: 미국 및 캐나다의 학사, 석사 및 박사 CS 학생들은 인종적으로 더욱 다양해지고 있습니다.
유럽의 성별 격차: 유럽 정보학, CS, CE 및 IT 졸업생의 모든 교육 수준에서 상당한 성별 격차가 지속

9장: 여론

AI에 대한 인식 증가: Ipsos의 설문조사에 따르면 AI가 향후 3~5년 안에 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했습니다. 하지만 AI 제품 및 서비스에 대한 불안감도 커지고 있으며, 52%가 불안감을 표출했습니다. 미국에서도 Pew Research Center의 데이터에 따르면 2023년에는 AI에 대해 우려하는 사람들이 더 많아졌습니다.
서구 국가의 AI 정서: 독일, 네덜란드, 호주 등 서구 국가들은 여전히 AI에 대해 긍정적이지는 않지만, AI의 이점을 인정하는 응답자의 비율이 증가하면서 점차 개선되고 있습니다.
AI의 경제적 영향에 대한 비관론: Ipsos 설문조사 응답자의 37%만이 AI가 자신의 직업을 향상시킬 것이라고 생각하며, 경제 및 일자리 시장에 미치는 영향에 대해서도 비관적인 견해를 보였습니다.
AI 낙관론의 인구통계학적 차이: 젊은 세대, 고소득층, 고학력층이 AI의 긍정적인 영향에 대해 더 낙관적인 반면, 베이비붐 세대, 저소득층, 저학력층은 덜 낙관적입니다.
ChatGPT의 인지도 및 사용: 토론토 대학의 국제 설문 조사에 따르면 응답자의 63%가 ChatGPT를 알고 있으며, 그중 절반은 ChatGPT를 최소 주 1회 사용한다고 답했습니다.
AI 모델에 대한 소셜 미디어 논의: Quid의 데이터 분석에 따르면 GPT-4는 2023년 내내 소셜 미디어 대화에서 지배적인 주제였습니다. Stable Diffusion에 대한 논의는 연초에 더 많았지만 연말에는 감소했습니다. Gemini와 Grok은 4분기에 출시되어 대화량이 증가했습니다.

참고: 위 내용은 Gemini Advanced (Gemini 1.5 Pro) 에 의해서 요약된 내용입니다.

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강연/교육 요청:

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연락처:hsikchoi@gmail.com, T:010-8408-2363

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