구글부터 아마존까지, 거대 기술기업의 AI 집착

최근 여러 유명 외국 기술 대기업들이 AI 야망을 보여주었습니다.

예를 들어 Apple은 WWDC 23을, Microsoft는 Build 23을, 심지어 Google도 2월에 검색 비즈니스 컨퍼런스를 열었습니다.

이 거대 기업들의 행동은 의심할 여지 없이 생성 인공 지능(AIGC)의 부상을 보여주며 이전에는 인공 지능에 관심이 없었던 팀과 기관 그룹을 불러옵니다.

이제 이러한 거대 기술 기업들은 인공 지능에 크게 투자하고 있습니다. 몇 가지 주목할만한 징후는 Google AI, Microsoft Copilot, Apple Machine Learning 및 OpenAI가 일반 인공 지능을 추구하고 있다는 것입니다.

Machine Learning at Apple

Apple은 인공지능이라는 용어에 "관심이 없는" 것 같습니다.

올해 WWDC에서는 "인공지능"이나 "ChatGPT"와 같이 현재 기술계에서 더 인기 있는 용어에 대한 언급이 없었습니다. 애플이 한 일은 '머신러닝(ML)'을 7번이나 간략하게 언급한 것 뿐이다.

7년 동안 준비해온 Vision Pro AR 안경을 소개할 때도 "고급 인코딩-디코딩 신경망을 사용한다"고만 밝혔습니다.

사실 인공지능에 대한 애플의 이해가 더 정확할 수도 있습니다. 그들은 기계 학습 연구에 많은 투자를 했으며 재능 있는 연구원과 엔지니어로 구성된 팀을 구성했습니다. 그들은 사용자 경험을 향상시키기 위해 Siri, Photos, Health 및 CarPlay를 포함한 다양한 프로젝트에 기계 학습을 적용합니다.

올해 Apple은 iOS 16 시스템에서 실행되는 라이브 텍스트, 시각적 조회 및 안전 확인과 같은 기계 학습 기반의 새로운 기능도 업데이트했습니다. 분명히 Apple이 인공 지능(머신 러닝)에 중점을 두는 것은 사용자가 상호 작용하는 방식을 바꾸는 것입니다.

유일하게 아쉬운 점은 Apple이 데이터 경쟁력이 별로 없다는 점일 수 있습니다. 결국 Cook은 다음과 같이 여러 번 말했습니다. 우리는 사용자 데이터에 관심이 없는 회사입니다.

즉, Apple의 모바일 기기는 매력적이지만 Google, Meta와 같은 클라우드 컴퓨팅 회사와 경쟁하기 어려울 수 있습니다.

GoogleAI

가장 유명한 것은 단연 구글 브레인 기술인데, 인재 양성 측면에서도 '구글 AI 레지던시 프로그램'이 있다.

Google은 Google 검색, Google 번역, Google 포토와 같은 인공 지능 기반 제품 및 서비스 개발을 촉진하면서 인공 지능 알고리즘 및 시스템 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다.

Google I/O 이벤트에서는 OpenAI의 ChatGPT와 경쟁하는 챗봇인 Bard가 강조되었습니다.

Google의 접근 방식에 직면하여 일부 업계 관계자는 Google이 인공 지능 운영을 조정하고 제품의 빠른 출시를 우선시하는 것이 "반응적"이며 과거의 혁신 지향적 접근 방식에서 벗어난다고 믿습니다.

Google의 모회사인 Alphabet은 수년간 인공 지능에 투자해 왔으며 2014년에 DeepMind를 인수했습니다. 최근 Alphabet은 인공 지능 노력을 통합하기 위해 Google 연구팀을 DeepMind와 합병했습니다. 그러나 일부 전문가들은 구글이 선도적인 인공지능 제품을 최대한 활용하지 못해 2022년에는 마이크로소프트에 뒤처지게 되었기 때문에 이러한 통합이 더 일찍 이뤄졌어야 했다고 믿고 있습니다.

Meta 및 자기 지도 학습

Meta는 2017년부터 자기 지도 학습에 대해 매우 낙관적이었습니다. 최근 몇 년 동안 그들은 업계에 많은 자기 지도 학습 알고리즘과 프레임워크를 제공했습니다.

예를 들어 SimCLR, SwAV 및 DINO는 이미지 분류 및 대상 감지와 같은 작업에서 SOTA 결과를 달성했습니다.

Meta는 2021년에 자기 지도 학습 알고리즘 훈련을 위한 컴퓨팅 클러스터인 Megatron을 설립했습니다. 2022년에는 음성, 시각 및 텍스트 양식 전반에 SSL 알고리즘을 도입한 Data2vec 논문을 발표했습니다.

Meta의 Yann LeCunn이 여러 번 강조했듯이 그는 RLHF를 믿지 않습니다.

“저는 RLHF가 절망적이라고 생각합니다. 왜냐하면 오답을 위한 공간이 매우 크고, 사악한 문제는 일반적으로 RLHF가 해결할 수 없는 롱테일 분포를 가지고 있기 때문입니다. 세상을 경험하고 스스로 학습하지 않는 시스템은 무엇에 의해 제한될 것입니다. 데이터입니다.”

Microsoft와 Copilot

Microsoft는 최근 몇 년간 인공 지능에 막대한 투자를 해왔고 Copilot 프로젝트는 이러한 투자의 가장 야심찬 사례 중 하나입니다. 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 창의적 작업을 지원할 수 있는 강력한 언어 모델입니다.

Copilot의 목표는 효율성을 향상하고 창의성을 고취하며 포용성을 강화하여 사람들이 일하고 창조하는 방식을 바꾸는 것입니다. Microsoft는 Copilot 서비스를 Microsoft 365 사용자에게 독립 실행형 제품으로 무료로 제공할 계획입니다. 이 도구는 생산성 향상, 품질 향상, 창의성 확장과 같은 이점을 제공하여 인공 지능이 세계에 미치는 영향을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

마이크로소프트도 다이나믹스 365 코파일럿(Dynamics 365 Copilot)을 출시하며 Copilot의 적용 범위를 CRM과 ERP 분야로 확대했고, GitHub도 대중을 위한 인공지능 프로그래밍 도우미인 Github Copilot for Business를 출시했습니다.

OpenAGI

OpenAI의 CEO인 Sam Altman과 다른 창립자들은 여러 플랫폼에서 AGI(일반 인공 지능)에 대해 이야기하면서 그것이 가져올 수 있는 이점과 위험에 대한 관심과 우려를 표명했습니다. Altman은 Lex Fridman과의 인터뷰에서 AGI가 "아마 10~20년 정도 걸릴 것"이며 인류에 "긍정적인 영향"을 미칠 것으로 예상된다고 말하면서 AGI의 책임감 있는 사용을 보장하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

Altman은 또한 AGI가 학대를 받거나 대규모 실업을 초래하는 등의 위험이 있음을 인정했습니다. Altman은 AGI의 장점과 단점을 즉각적으로 고려해야 한다고 강조했습니다. 그는 AGI의 책임 있는 사용을 장려하기 위해 안전 지침을 개발하고 전문가 커뮤니티를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. Altman의 방문은 AGI에 대한 전 세계적인 관심이 높아지고 있음을 반영합니다. AGI가 현실화됨에 따라 가능한 이점과 위험에 대해 생각하는 것이 중요합니다. Altman의 리더십 하에 OpenAI는 안전하고 윤리적인 AGI 개발에 중점을 둡니다.

블로그 게시물에서 Altman과 다른 창립자들은 AGI에 대한 기대를 설명하면서 AGI가 기후 변화, 빈곤, 질병 등 "세계에서 가장 시급한 문제 중 일부를 해결"하는 동시에 인간의 창의성과 지능에 영감을 줄 수 있다고 주장했습니다. .

그러나 그들은 자율 무기를 만드는 데 사용되거나 인간의 일자리를 대체하여 대량 실업을 초래하는 등 AGI의 잠재적인 위험도 알고 있습니다.

Amazon 및 클라우드 서비스

Amazon은 인공 지능 연구에 막대한 투자를 해왔으며 Amazon의 클라우드 서비스는 인공 지능의 개발 및 배포를 위한 중요한 플랫폼입니다.

또한 AI 개발자를 위한 도구와 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 예를 들어, 클라우드 기반 플랫폼 SageMaker를 사용하면 사기 탐지, 이탈 예측, 제품 추천과 같은 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 ML 모델을 더 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다.

최근 출시된 Falcon 40B는 Amazon Web Services(AWS)에서 개발된 대규모 언어 모델입니다. Falcon 40B는 번역, 질문 답변, 요약 및 이미지 인식을 위한 다재다능하고 강력한 도구이며 AWS의 Amazon SageMaker JumpStart를 통해 액세스할 수 있습니다.

참조 출처: //m.sbmmt.com/link/3e1804747c4cf0e9f098b445b1fff36c

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