인공지능이 당신의 직업을 대신할 수 있을까? 컴퓨터와 로봇이 독립적으로 작업을 수행하고 결정을 내리는 것에 대한 생각은 한때 우리가 오락용 스크린에서 보았던 SF의 영역에 국한되었습니다. 그러나 이 개념은 환상을 넘어 현실이 됐다. 

AI 역사상 가장 중요한 순간 ​​중 하나는 2016년이었습니다. 전 세계 수백만 명이 Google의 AI 프로그램인 DeepMind를 시청했으며 AlphaGo가 세계 최고의 바둑 선수인 이세돌을 4 대 1로 이겼습니다. 

그 이후로 AI 산업은 전례없는 변화의 시대를 안내하면서 AI 기술의 급속한 발전과 광범위한 채택을 보았습니다. 한때 공상 과학에 국한된 개념 인 AI는 다양한 분야에서 세상을 재구성 할 수있는 잠재력으로 발전했습니다. 실제로, 인공 지능 사업 벤처는 지난 20 년 동안 14 배 증가했으며, AI 시장은 현재 1,649 억 달러로 추정되었습니다^1,2. 

AI가 세상을 형성하는 방법

지난 10 년 동안 AI는 꾸준히 비즈니스의 필수 부분이되어 효율성과 경쟁력을 향상 시켰습니다. 

환불 요청과 같은 간단한 문제로 고객 서비스 에이전트와 대화하기 위해 전화에서 몇 시간을 기다려야했던 시절은 지났습니다. AI 덕분에 간단한 고객 서비스 운영을 위해 AI 구동 챗봇과 상호 작용할 수 있습니다. 그러나 복잡한 조사 인 경우 추가 지원을 제공 할 수있는 휴먼 고객 서비스 에이전트로 리디렉션됩니다. 

또한 AI 가상 비서의 전화를 통해 미결제 금액을 알려줄 수도 있습니다. 이러한 전화 통화에서 일부 AI 봇은 귀하의 응답을 듣고 그에 따라 도움을 줄 수 있습니다. 

이는 24시간 지원을 제공하여 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 상담원이 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다. 

월마트, 아마존, 알리바바와 같은 거대 소매업체들은 이미 고객의 욕구와 요구 사항을 충족하는 다양한 제품을 제공하면서 소비자 업계에서 저명한 기업으로 자리매김했습니다. 하지만 시장 수요를 예측하여 게임의 수준을 더욱 높일 수 있다면 어떨까요? 

글쎄, 그것은 이미 일어나고 있습니다! 

거대 소매업체들은 AI 기반 예측 분석의 힘을 활용하여 비교할 수 없는 정밀도로 수요 패턴을 예측하고 있습니다. 이 시스템은 과거 데이터, 시장 동향, 심지어 날씨 패턴까지 분석하여 재고 요구 사항을 실시간으로 예측합니다. 이러한 최적화를 통해 기업은 제품의 재고를 과잉 또는 부족하지 않게 하여 상당한 비용을 절감하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 

금융 부문은 또한 전통적인 거래에서 AI 중심 전략으로 이동하여 AI의 통합을 통해 거래 관행의 놀라운 변화를 겪었습니다. 

이러한 전환은 AI 기반 로보어드바이저 활용을 향한 중요한 움직임에서 볼 수 있습니다. 로보어드바이저는 개인의 위험 감수도와 재무 목표에 맞춰 다양한 자동화 투자 서비스를 제공합니다. 이러한 시스템은 시장 상황을 지속적으로 모니터링하고 사전 설정된 알고리즘에서 벗어날 때 포트폴리오를 자동으로 조정하여 거래자가 위험 노출을 최소화하면서 수익을 최적화하도록 돕습니다. 

또한 소셜 미디어, 뉴스 기사 및 온라인 포럼을 분석하는 AI의 실시간 능력을 통해 주식, 제품 또는 브랜드에 대한 대중의 감정 및 의견을 측정 할 수 있습니다. 이 귀중한 데이터는 시장 분석가들이보다 정보에 입각 한 예측과 결정을 내릴 수 있도록합니다. 

생성적 AI가 거래와 투자를 어떻게 재편하고 있는지 알아보세요. 

AI에서 과장된 것

AI의 혁신적인 잠재력과 놀라운 성과는 부인할 수 없지만, 과장되기 쉬운 특정 측면이 있습니다. 

AI 기업가이자 Vantage View의 고문 인 Dr. Ayesha Khanna 박사로부터 AI에서 과장된 내용에 대해 더 많이 들어보십시오. 

#1 전체 자율성 및 작업 교체 

가장 일반적이고 과장된 믿음 중 하나는 AI가 모든 산업 분야에서 인간 노동을 쓸모없게 만들 것이라는 것입니다.

“AI가 실질적으로 조직 자체를 운영할 수 있기 때문에 사람이 더 이상 필요하지 않을 것이라는 사실은 더 이상 사실이
아닙니다. “ 

Dr. Ayesha Khanna, AI 기업가 겸 고문  

가장 일반적이고 과장된 믿음 중 하나는 AI가 모든 산업 분야에서 인간 노동을 쓸모없게 만들 것이라는 것입니다. 

AI는 많은 작업과 프로세스를 자동화할 수 있지만, 인간 작업자를 완전히 대체하고 인간의 지도 없이 조직을 운영할 수 있다는 개념은 종종 과장됩니다. 

대부분의 AI 시스템, 특히 복잡한 의사 결정과 관련된 시스템은 여전히 ​​인간의지도와 감독이 필요합니다. 

예를 들어 의료 분야의 AI 시스템은 의사가 질병을 진단하는 데 도움을 줄 수 있지만, 최종 진단과 치료에는 전문 지식과 환자의 고유한 상황을 바탕으로 의사의 판단이 필요한 경우가 많습니다. 

소셜 미디어 플랫폼에서 AI 봇은 부적절한 컨텐츠를 감지하고 제거하기 위해 사용됩니다. 그러나 인간은 종종 특히 맥락이 중요 할 때 미묘한 결정을 내리기 위해 신고 된 컨텐츠를 검토하는 데 종종 관여합니다. 

#2 인공 일반 지능 (AGI) 

인공 일반 정보 (AGI)는 자기 교과 능력을 포함하여 인간 수준의인지 기능을 달성하는 것을 목표로하는 이론적 인 AI 형태입니다. 그것은 종종 타임 라인 측면에서 과대 평가되며, 많은 사람들이 우리가 AGI를 달성하기 직전이라고 믿고 있습니다. 

그러나 모든 연구자들이 AGI 시스템을 개발하는 것이 가능하다고 믿는 것은 아니며, 해당 분야의 전문가들은 그것이 극복해야 할 상당한 기술적, 윤리적 장애물로 가득 찬 도전적이고 장기적인 목표로 남아 있다고 강조합니다. 

#3 일상 생활에서 AI 

AI가 우리 일상생활에 통합되면서 의심할 여지 없이 상당한 발전과 편리함을 가져왔습니다. 그러나 AI 애플리케이션, 특히 가상 비서와 자율주행차 영역에서 AI 애플리케이션을 둘러싼 기대치는 처음에 생성된 높은 기대치에 미치지 못했습니다. 

우리의 도로를 차지하는 자율 주행 자동차의 비전은 미래의 상상력을 사로 잡았습니다. Tesla 및 Waymo와 같은 회사는 자율 주행 차량 기술에서 상당한 진전을 이루었으며, 자율 주행 자동차는 실제로 일부 통제 된 환경에서는 현실이지만 처음에 약속 된 완전한 자율성 수준을 달성하지 못했습니다. 

자율주행차와 관련된 세간의 이목을 끄는 사고는 복잡한 실제 교통 시나리오를 탐색하는 데 따른 어려움을 강조했습니다. 완전 자율주행차의 광범위한 채택 일정은 여전히 ​​불확실하며, 초기의 낙관론은 보다 신중한 전망으로 바뀌었습니다. 

AI에서 과소평가된 점 

헤드라인을 장식하는 AI의 업적에 많은 관심이 집중되었지만, 이 기술의 진정한 잠재력이 여전히 과소평가되고 더 광범위하게 논의되는 응용 프로그램에 의해 가려지는 경우가 있는 여러 영역이 있습니다. 

“저조한 다른 영역은 프로세스, 기계, 사물 인터넷을 만들 수있는 능력입니다. 그리고 스마트 제조 분야는 실제로
이륙합니다.” 

Dr. Ayesha Khanna, AI 기업가 겸 고문  

#1 지능형 프로세스 및 IoT(사물 인터넷)

AI의 과소평가된 측면 중 하나는 프로세스, 기계, 사물 인터넷(IoT)에 지능을 부여하여 AI를 ‘스마트 AI’로 진화시키는 능력입니다. 

AI의 다음 개척지는 주변 환경을 더욱 스마트하고 효율적으로 향상시키는 것입니다. 예를 들어, 스마트 제조는 AI가 탁월한 능력을 발휘할 수 있는 영역입니다. AI를 제조 프로세스에 통합함으로써 산업계에서는 생산을 최적화하고 가동 중지 시간을 줄이며 품질 관리를 강화할 수 있습니다. 

기계와 IoT 장치를보다 지능적으로 만드는 능력은 단순한 기술 발전이 아닙니다. 그것은 제조에서 농업에 이르기까지 전체 산업에 혁명을 일으킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 저평가 된 변화는 더 큰 생산성, 비용 효율성 및 지속 가능성을 약속합니다. 

#2 최첨단 연구

잘 알려진 AI 이정표를 넘어서, 인식이 필요한 최첨단 AI 연구에는 숨겨진 보석이 있습니다. 

그러한 보석 중 하나가 놀라운 언어 생성 기능으로 유명한 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)입니다. GPT-3는 전례 없는 규모로 일관되고 상황에 맞는 텍스트를 생성할 수 있습니다. 그 잠재력은 인간과 같은 텍스트를 생성하는 것 이상으로 확장됩니다. 자연어 이해, 콘텐츠 생성, 심지어 코딩 작업 지원과 같은 작업에 대한 가능성도 있습니다.

AI의 미래 

지금까지 우리가 목격한 바에 따르면 현재의 AI 발전은 의심할 여지 없이 인상적이지만 여전히 개선의 여지가 많고 기대할 것이 많습니다. 

사회적 영향

많은 사람들이 AI로 인한 일자리 대체의 영향을 두려워하지만 현실은 정반대입니다. 

AI는 AI 엔지니어, 데이터 과학자, 기계 학습 전문가 및 AI 윤리 학자들과 함께 새로운 역할과 기술 세트에 대한 수요를 촉진했습니다. 또한 자율 주행 차량 및 의료 분야의 AI와 같은 AI 중심 산업은 완전히 새로운 직무 범주를 일으켰습니다. 

또한 재교육 및 기술 향상 프로그램의 중요성을 인식하는 것도 중요합니다. 이러한 이니셔티브는 근로자가 AI 관련 역할로 전환하는 것을 지원하고 진화하는 직업 환경에서 관련성을 유지하는 데 필요한 기술을 갖추는 데 필수적입니다.

비즈니스 영향

AI 기술이 계속 발전함에 따라, 그들은 사회의 다양한 측면에 점점 심오한 영향을 미칠 것입니다. NLP (Natural Language Processing)는 GPT-3과 같은 모델의 개발로 상당한 성장을 겪었습니다. 이 모델은 챗봇, 자동화 된 컨텐츠 생성 및 강화 된 언어 번역 서비스와 같은 응용 프로그램을 가능하게하여 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성 할 수있는 기능을 가지고 있습니다. 

“AI는 실질적인 사회적 영향과 비즈니스 영향을 최종적으로 가져온다는 점에서 저와 같은 사람에게 정말 멋진
존재입니다.” 

Dr. Ayesha Khanna, AI 기업가 겸 고문  

컴퓨터 비전은 빠른 속도로 발전하여 AI 시스템이 이미지와 비디오를 인식하고 해석 할 수 있도록 강화하고 있습니다. 이 기술은 감시 및 보안 시스템 강화에서 자율 주행 차량을 가능하게하고 의료 이미지 분석을 촉진하는 것에 이르기까지 광범위한 영향을 미칩니다. 

딥 러닝의 발전과 함께 AI는 더욱 복잡한 작업을 자동화하여 기업이 고객과 소통하고 업계 내에서 성장하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 

윤리적 딜레마 

AI 개발의 투명성과 책임을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 자율 주행 차량 또는 범죄 선고 알고리즘과 같은 AI 의사 결정과 관련된 유명한 사례는 AI 중심 조치에 대한 책임에 대한 의문을 제기했습니다. 

AI 개발에서 공정성과 편견 완화 전략의 필요성을 강조하는 것이 필수적입니다. 연구원과 조직은 AI 배치를위한 윤리 지침 개발을 위해 공정하고 편견이없는 알고리즘을 만드는 데 적극적으로 참여하고 있습니다. 

AI 기반 거래의 윤리적 우려에 대해 자세히 알아보세요. 

구현 과제구현 과제 

AI의 미래는 엄청난 약속을 지니고 있지만 기업은 AI 솔루션을 구현할 때 수많은 도전에 직면합니다. 

방대한 양의 데이터, 특히 민감한 고객 데이터를 처리하려면 강력한 개인 정보 보호 조치가 필요합니다. 미래는 데이터 프라이버시 및 AI의 윤리적 발전에 중점을 두어야합니다. 기업 및 정책 입안자들은 명확한 지침 및 규정을 설정하고 개인의 개인 정보를 보호하며 책임있는 AI 활용을 보장하기 위해 협력해야합니다. 

AI 모델의 효능은 훈련 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 다양하고 대표적인 데이터 세트의 수집 및 큐 레이션은 중요한 과제를 제시합니다. 또한, 교육 데이터에 내재 된 편향을 완화하는 것은 공정 AI 결과를 보장하기 위해 필수적입니다. 

AI를 어떻게 사용할 것인가? 

AI의 혁신적인 여정은 이제 막 시작되었습니다. 

사회, 기술 및 글로벌 경제에 대한 지속적인 영향은 혁명적이지 않을 것이라고 약속합니다. 협업, 적응성 및 AI의 잠재력을 최대한 활용하려는 약속으로, 우리는 AI의 가능성이 우리의 상상력에 의해서만 제한되는 미래를 받아 들일 수 있습니다. 

거래에서 AI를 어떻게 사용 하시겠습니까? 소셜 미디어 @vantagemarkets에서 우리를 따르고 의견에 알려주십시오! 

참고