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[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:

생성형AI (ChatGPT, Claude AI, Perpelexity AI, Genspark AI) 비즈니스 활용, 글쓰기 

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


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