1. 생성형 AI의 폭발적인 성장: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 스스로 만들어내는 생성형 AI는 가장 뜨거운 트렌드입니다. OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 자연스러운 대화는 물론, 창의적인 글쓰기, 번역, 코딩 등 이전에는 상상하기 어려웠던 작업들을 수행하며 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이미지 생성 AI인 Midjourney, Stable Diffusion 등은 예술, 디자인 분야에 새로운 가능성을 제시하고 있으며, 영상 및 음악 생성 AI 또한 빠르게 발전하고 있습니다.
2. 멀티모달 AI의 진화: 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 챗봇이 단순히 텍스트로 답변하는 것을 넘어 이미지를 보여주거나 음성으로 안내하는 등 더욱 풍부하고 직관적인 사용자 경험을 제공할 수 있게 합니다. 자율주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 센서 데이터를 융합하여 상황 인지 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
3. 온디바이스 AI의 확산: 클라우드 서버와의 연결 없이 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 온디바이스 AI 기술이 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 장치 등으로 확산되고 있습니다. 이는 데이터 처리 속도 향상, 개인 정보 보호 강화, 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있다는 장점을 제공합니다. 실시간 번역, 이미지 인식, 개인 맞춤형 서비스 등 다양한 분야에서 사용자 경험을 향상시킬 것으로 예상됩니다.
4. AI 윤리 및 안전에 대한 중요성 증대: AI 기술이 사회 전반에 깊숙이 통합되면서 AI 윤리 및 안전에 대한 논의가 더욱 중요해지고 있습니다. 편향성 문제, 허위 정보 생성, 일자리 감소, AI 오용 등 다양한 윤리적 문제와 잠재적 위험에 대한 사회적 공감대가 형성되고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구와 규제 마련 움직임이 활발해지고 있습니다. 책임감 있는 AI 개발 및 활용을 위한 기술적, 정책적 노력이 지속될 것으로 보입니다.
5. 특정 산업 맞춤형 AI 솔루션의 발전: 범용적인 AI 모델뿐만 아니라, 특정 산업의 요구사항에 맞춰 개발된 특화된 AI 솔루션들이 각광받고 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 질병 진단 및 신약 개발을 위한 AI, 금융 분야에서는 위험 관리 및 사기 탐지를 위한 AI, 제조 분야에서는 생산성 향상 및 품질 관리를 위한 AI 등이 활발히 연구 개발 및 도입되고 있습니다.
이러한 트렌드들은 서로 융합하고 발전하면서 앞으로 더욱 혁신적인 AI 기술과 서비스를 만들어낼 것으로 기대됩니다. 다만, AI 기술의 발전과 함께 발생할 수 있는 윤리적, 사회적 문제에 대한 지속적인 관심과 대비가 필요합니다.