인공지능(AI)을 개발하고 활용하는 데 드는 비용은 큰 장애물이기 때문에 모두가 가장 저렴한 것을 찾고 있는 것입니다. 그러나 최근의 기술 발전으로 인해 향후 몇 년 안에 비용이 크게 떨어질 것으로 예상됩니다. OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 최근 AI 비용이 매년 10배씩 감소하고 있다고 주장했습니다. 이는 많은 분야에서 AI의 접근성과 적용에 혁명을 일으킬 수 있는 주장입니다. 이 글에서는 이러한 비용 감소에 기여하는 요인, 잠재적 영향, 그리고 AI 접근성을 대중화하는 데 있어서의 과제를 살펴봅니다.
AI 비용 급락의 배경 요인
AI 비용을 줄이는 데에는 여러 가지 요소가 기여합니다. 첫째, 특수 칩(GPU, TPU)의 설계 및 제조가 꾸준히 발전함에 따라 에너지 소비를 줄이는 동시에 컴퓨팅 성능은 높일 수 있게 되었습니다. 머신 러닝 작업에 최적화된 이러한 칩은 복잡한 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필수적입니다. 에너지 효율성을 높이면 인프라 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
이후 알고리즘과 신경망 아키텍처의 혁신을 통해 더 적은 데이터와 컴퓨팅 리소스로 더 효율적인 AI 모델을 만드는 것이 가능해졌습니다. 전이 학습과 자기 지도 학습 기술을 사용하면 비슷한 작업에서 습득한 지식을 재사용하여 새로운 모델을 훈련하는 데 걸리는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 마지막으로, 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 확장 가능하고 저렴한 컴퓨팅 성능에 대한 주문형 액세스가 가능해졌습니다.
저비용 AI의 의미와 과제
AI 비용의 감소는 많은 산업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 통해 값비싼 AI 솔루션에 투자할 재정적 자원이 없는 중소기업(SME)도 AI에 접근할 수 있게 될 수 있습니다. 이를 통해 건강, 교육, 금융, 산업 등 여러 분야에서 혁신과 경쟁력이 향상될 수 있습니다.
하지만 AI의 민주화에는 과제도 따른다. AI가 편견과 차별을 피하고 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 하는 것이 중요합니다. 또한, AI 시스템을 설계, 배포, 관리할 수 있는 숙련된 인력을 양성해야 합니다. 마지막으로, AI가 노동 시장에 미치는 영향을 고려하고 자동화로 인해 영향을 받는 근로자를 지원하는 정책을 수립하는 것이 중요합니다.