인공지능의 장점과 단점 분석 – IBM 블로그

인공지능(AI)은 이전에는 인간이 필요했던 작업을 수행하기 위해 인간 지능을 갖춘 기계를 만드는 데 초점을 맞춘 컴퓨터와 데이터 과학의 융합 분야를 말합니다. 예를 들어, 학습, 추론, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등이 있습니다. AI 시스템은 프로그래머의 명시적인 지시에 의존하는 대신 데이터로부터 학습하여 복잡한 문제(단순하지만 반복적인 작업도 포함)를 처리하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.

오늘날의 AI 기술은 다양한 산업 분야에 걸쳐 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다. 기업에서는 AI를 사용하여 인적 오류를 최소화하고, 높은 운영 비용을 절감하며, 실시간 데이터 통찰력을 제공하고, 기타 여러 애플리케이션 중에서 고객 경험을 개선합니다. 따라서 이는 우리가 컴퓨팅에 접근하는 방식에 있어 중요한 변화를 나타내며, 작업 흐름을 개선하고 일상 생활의 요소를 향상시킬 수 있는 시스템을 만듭니다.

그러나 AI의 수많은 이점에도 불구하고 기존 프로그래밍 방법과 비교할 때 주목할만한 단점이 있습니다. AI 개발 및 배포에는 AI 시스템이 의도한 대로 작동하도록 보장하는 대규모 기술 작업은 말할 것도 없고 데이터 개인 정보 보호 문제, 일자리 대체 및 사이버 보안 위험이 수반될 수 있습니다.

이 기사에서는 AI 기술이 어떻게 작동하는지 논의하고 기존 컴퓨팅 방법과 비교하여 인공 지능의 장점과 단점을 설명합니다.

인공지능이란 무엇이며 어떻게 작동하는가?

AI는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 성능이라는 세 가지 기본 구성 요소에서 작동합니다. 

• 날짜 : AI 시스템은 데이터를 기반으로 학습하고 의사결정을 내리며, 특히 머신러닝(ML) 모델의 경우 효과적으로 훈련하려면 대량의 데이터가 필요합니다. 데이터는 종종 훈련 데이터(모델 학습에 도움), 검증 데이터(모델 조정), 테스트 데이터(모델 성능 평가)의 세 가지 범주로 나뉩니다. 최적의 성능을 위해 AI 모델은 다양한 데이터 세트(예: 텍스트, 이미지, 오디오 등)로부터 데이터를 수신해야 하며, 이를 통해 시스템은 새로운, 보이지 않는 데이터에 대한 학습을 ​​일반화할 수 있습니다.
• 알고리즘 : 알고리즘은 AI 시스템이 데이터를 처리하고 결정을 내리는 데 사용하는 규칙 집합입니다. AI 알고리즘 범주에는 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 예측과 결정을 내리는 ML 알고리즘이 포함됩니다. AI는 또한 다층 인공 신경망(ANN)(즉, "심층" 설명자)을 사용하는 ML의 하위 집합인 딥 러닝 알고리즘에서 작동하여 빅 데이터 인프라 내에서 높은 수준의 추상화를 모델링할 수 있습니다. 그리고 강화 학습 알고리즘을 사용하면 에이전트는 기능을 수행하고 정확성에 따라 처벌과 보상을 받으며 모델이 완전히 훈련될 때까지 모델을 반복적으로 조정함으로써 행동을 학습할 수 있습니다.
• 컴퓨팅 성능: AI 알고리즘은 특히 딥 러닝의 경우 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우가 많습니다. 많은 조직에서는 이러한 프로세스를 간소화하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU)와 같은 특수 하드웨어에 의존합니다. 

AI 시스템은 또한 두 가지 광범위한 범주로 분류되는 경향이 있습니다.

• 인공 좁은 지능좁은 AI 또는 약한 AI라고도 불리는 는 이미지나 음성 인식과 같은 특정 작업을 수행합니다. Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, IBM watsonx, 심지어 OpenAI의 ChatGPT와 같은 가상 비서는 좁은 AI 시스템의 예입니다.
• 인공 지능, 또는 Strong AI는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있습니다. 도메인 전반에 걸쳐 지식을 이해하고, 학습하고, 적응하고, 작업할 수 있습니다. 그러나 AGI는 아직은 이론적인 개념일 뿐입니다.

전통적인 프로그래밍은 어떻게 작동하나요?

AI 프로그래밍과 달리 전통적인 프로그래밍에서는 프로그래머가 가능한 모든 시나리오에서 컴퓨터가 따라야 할 명시적인 지침을 작성해야 합니다. 그런 다음 컴퓨터는 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위해 명령을 실행합니다. 이는 컴퓨터가 원하는 결과를 얻기 위해 단계별 지침을 실행하는 레시피와 유사한 결정론적 접근 방식입니다.

전통적인 접근 방식은 가능한 결과 수가 제한된 명확하게 정의된 문제에 적합하지만 작업이 복잡하거나 인간과 같은 인식(예: 이미지 인식, 자연어 처리, 등.). 이것이 바로 AI 프로그래밍이 규칙 기반 프로그래밍 방법에 비해 확실한 우위를 제공하는 부분입니다.

기존 컴퓨팅과 비교하여 AI의 장단점은 무엇입니까?

AI의 실제 잠재력은 엄청납니다. AI의 적용에는 질병 진단, 소셜 미디어 피드 개인화, 날씨 모델링을 위한 정교한 데이터 분석 실행, 고객 지원 요청을 처리하는 챗봇 강화 등이 포함됩니다. AI 기반 로봇은 자동차를 조립하고 산불로 인한 방사선을 최소화할 수도 있습니다.

모든 기술과 마찬가지로 AI도 기존 프로그래밍 기술에 비해 장점과 단점이 있습니다. AI와 기존 프로그래밍은 작동 방식의 근본적인 차이점 외에도 프로그래머 제어, 데이터 처리, 확장성 및 가용성 측면에서 크게 다릅니다.

• 제어 및 투명성: 기존 프로그래밍을 통해 개발자는 소프트웨어의 논리와 동작을 완전히 제어할 수 있으므로 정확한 사용자 정의와 예측 가능하고 일관된 결과가 가능합니다. 그리고 프로그램이 예상대로 작동하지 않는 경우 개발자는 코드베이스를 통해 역추적하여 문제를 식별하고 수정할 수 있습니다. AI 시스템, 특히 심층 신경망과 같은 복잡한 모델은 제어하고 해석하기 어려울 수 있습니다. 이는 종종 입력과 출력이 알려진 "블랙 박스"처럼 작동하지만 모델이 하나에서 다른 것으로 이동하는 데 사용하는 프로세스는 불분명합니다. 이러한 투명성 부족은 프로세스와 의사결정 설명 가능성을 우선시하는 산업(예: 의료 및 금융)에서 문제가 될 수 있습니다.
• 학습 및 데이터 처리: 전통적인 프로그래밍은 엄격합니다. 프로그램을 실행하기 위해 구조화된 데이터에 의존하며 일반적으로 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 프로그램에 새로운 정보를 "가르치기" 위해 프로그래머는 수동으로 새 데이터를 추가하거나 프로세스를 조정해야 합니다. 전통적으로 코딩된 프로그램은 독립적인 반복에도 어려움을 겪습니다. 즉, 그러한 경우에 대한 명시적인 프로그래밍 없이는 예상치 못한 시나리오를 수용하지 못할 수도 있습니다. AI 시스템은 방대한 양의 데이터로부터 학습하기 때문에 이미지, 비디오, 자연어 텍스트와 같은 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 또한 AI 시스템은 새로운 데이터와 경험(머신 러닝처럼)을 통해 지속적으로 학습할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 성능을 향상할 수 있으며 시간이 지남에 따라 최상의 솔루션이 발전할 수 있는 동적 환경에서 특히 유용합니다.
• 안정성과 확장성: 전통적인 프로그래밍은 안정적입니다. 프로그램이 작성되고 디버깅되면 매번 정확히 동일한 방식으로 작업을 수행합니다. 그러나 규칙 기반 프로그램의 안정성은 확장성을 희생하면서 발생합니다. 기존 프로그램은 명시적인 프로그래밍 개입을 통해서만 학습할 수 있기 때문에 프로그래머는 작업을 확장하려면 대규모로 코드를 작성해야 합니다. 많은 조직에서 이 프로세스는 불가능하지는 않더라도 관리하기 어려울 수 있습니다. AI 프로그램은 기존 프로그램보다 더 높은 확장성을 제공하지만 안정성은 떨어집니다. AI 기반 프로그램의 자동화 및 지속적인 학습 기능을 통해 개발자는 프로세스를 빠르고 상대적으로 쉽게 확장할 수 있으며 이는 AI의 주요 장점 중 하나입니다. 그러나 AI 시스템의 즉흥적 특성으로 인해 프로그램이 항상 일관되고 적절한 응답을 제공하지 못할 수도 있습니다.
• 효율성 및 가용성: 규칙 기반 컴퓨터 프로그램은 연중무휴 24시간 가용성을 제공할 수 있지만 때로는 7시간 내내 작동할 수 있는 인력이 있는 경우에만 가능합니다.

AI 기술은 사람의 개입 없이 연중무휴 24시간 실행될 수 있으므로 비즈니스 운영이 지속적으로 실행될 수 있습니다. 인공 지능의 또 다른 이점은 AI 시스템이 지루하거나 반복적인 작업(예: 데이터 입력)을 자동화하여 직원의 대역폭을 더 높은 가치의 작업에 할당하고 회사의 급여 비용을 낮출 수 있다는 것입니다. 그러나 자동화가 직원들에게 심각한 일자리 손실을 가져올 수 있다는 점은 언급할 가치가 있습니다. 예를 들어, 일부 회사에서는 이러한 작업을 인사 부서에 위임하는 대신 디지털 도우미를 사용하여 직원 보고서를 분류하는 방식으로 전환했습니다. 조직은 AI를 운영에 통합하여 생산성을 향상함으로써 기존 인력을 새로운 워크플로에 통합할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

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