실리콘밸리 지역에 기반을 두고 있는 가트너(Gartner)는 다양한 산업 분야의 기업들이 목표를 달성할 수 있도록 다양한 서비스를 지원하는 글로벌 리서치 및 컨설팅 기업으로, 특히 정보기술(IT) 관련 분야에서 상당한 영향력을 행사하고 있다. 가트너는 다양한 기술 트렌드와 혁신에 대한 시장의 기대와 현실을 시각적으로 반영하는 그래픽 표현 방식인 하이프 사이클(Hype cycle)을 발표하고 있는데, 해당 하이프 사이클은 특정 기술이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할 것인지 잘 제시하고 있으므로 기업이 기술 투자와 전략을 계획할 때 매우 유용하게 사용된다.

생성형 AI 등, 기대감이 정점에 이른 기술들

지난 8월 23일, 가트너는 2023년 현재 상황을 반영한 신기술 하이프 사이클을 발표했다. 구체적으로 하이프 사이클은 신기술의 등장과 기대치의 폭발적 성장 과정을 거쳐 안정기에 이르는 일련의 과정을 주기적으로 표현한 것으로, ▲ 기술 출현단계(Innovation Trigger), ▲ 기대 정점단계(Peak of Inflated Expectations), ▲ 환상 소멸단계(Trough of Disillusionment), ▲ 기술 성숙단계(Slope of Enlightenment), ▲ 안정단계(Plateau of Productivity)로 구분된다. 가트너 하이프 사이클에 따르면 현재 기대 정점에 이른 기술은 생성형 AI, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, 클라우드 네이티브, AI TRiSM(AI 신뢰, 위험 및 보안관리) 등으로 AI 관련 기술이 대부분을 차지하고 있다.

<2023년 신기술(Emerging Technologies)들의 하이프 사이클>

[자료: Gartner]

(생성형 AI) chatGPT 등으로 대표되는 생성형 AI는 무서운 속도로 성장하면서 현재 기대감이 정점에 이르렀으며 향후 2~5년 내에 혁신적 성과를 제시하며 안정기에 이를 것으로 보인다. 생성형 AI는 학습된 데이터와 유사하지만 완전히 동일하지는 않은 새로운 데이터를 생성할 수 있는 인공지능 알고리즘의 범주를 의미한다. 이러한 알고리즘은 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형태의 콘텐츠를 합성할 수 있으며, 해당 알고리즘의 목표는 가능한 한 실제 데이터에 가까우며, 때로는 사람이 만든 데이터와 구분할 수 없는 결과물을 만드는 것이다. 생성형 AI는 chatGPT와 같이 텍스트를 생성하는 데 사용되는 것뿐만 아니라 새로운 콘텐츠 제작, 엔터테인먼트, 게임, 시뮬레이션 분야에서 사용되는 사실적인 이미지나 동영상 생성, 신약 개발 등의 다양한 분야에서 활용되고 있는 중이다.

(AI 증강 소프트웨어 엔지니어링) AI 증강 소프트웨어 엔지니어링은 소프트웨어 개발 프로세스에 인공지능(AI) 기술과 도구를 통합해 소프트웨어 제품의 효율성, 효과성, 품질을 향상시키는 것을 의미한다. 전반적으로 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링은 AI 기술을 활용해 소프트웨어 개발 프로세스를 개선함으로써 소프트웨어 엔지니어링을 보다 효율적이고 효과적이며 고품질로 만드는 것을 목표로 한다. 이 개념에는 AI를 사용해 반복적인 작업을 자동화하고, 코드 품질을 개선하고, 결함을 예측하는 등 다양한 전략이 포함돼 있는바, 소프트웨어 개발 및 IT 산업은 물론이고, 자율 주행 차량, 지능형 건물 관리 시스템, 의료 진단 및 치료 계획, 금융 및 보험 분야의 리스크 관리 및 부정행위 탐지 등 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다.

(AI TRiSM) 본질적으로 AI 모델 자체는 신뢰하기 어렵고 공정하지 않을 수 있기에 안전성이 부족하다. 또한 조직은 AI 모델이 야기할 수 있는 위험을 고려하지 않는 경우가 많다. AI TRiSM(AI 트리즘)은 AI 신뢰(Trust), 위험(Risk) 및 보안관리(Security Management)를 일컫는 용어로 상기한 AI의 불완전성을 기반으로 AI 시스템이 규정을 준수하고 공정하며 신뢰할 수 있는지 사전에 식별하고 데이터 및 개인 정보를 보호하는 데 도움이 되는 모든 수단을 의미한다. chatGPT와 같은 생성형 AI 모델을 예로 들면, 생성형 AI는 기업이 경쟁하고 업무를 수행하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있지만 기존 제어 방식으로는 해결할 수 없는 새로운 위험이 초래되기도 한다. 특히 호스팅된 클라우드 기반 생성형 AI 애플리케이션과 관련된 위험은 빠르게 진화하고 있는바, AI TRiSM에 대한 관심도 함께 올라가고 있으며 향후 2~5년 내 안정기에 이를 것으로 전망된다.

2023년 신기술 4대 트렌드와 AI

<가트너가 제시한 2023년 신기술 4대 트렌드와 각 트렌드를 이끌어 갈 혁신 기술들>

[자료: Gartner]

가트너가 제시한 신기술 4대 트렌드인 이머전트 AI, 개발자 경험, 클라우드 보편화, 인간 중심 보안 및 개인 정보 보호의 구체적인 내용과 관련 중요 기술들에 대해 궁금한 독자들이라면 다음 링크(https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-the-2023-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies)에서 직접 확인할 수 있다.

보다시피 AI는 신기술 4대 트렌드에서도 한 축을 구성하고 있다. AI는 이머전트 AI에서는 물론, 개발자 경험과 인간 중심 보안 및 개인 정보 보호 트렌드에서도 이들을 이끌어 갈 관련 혁신 기술로 제시되고 있다. 이머전트 AI란 AI가 예상 외의 능력을 갖게 되는 것으로 지금까지 불가능하다고 생각된 과제를 AI가 갑자기 해내는 것을 의미하며, 최근 급부상하는 생성형 AI 덕분에 논의되는 쟁점이기도 하다. 이머전트 AI는 여기에서 제시하는 ▲ AI와 시뮬레이션 기술을 결합한 AI 시뮬레이션, ▲ 인과관계를 식별하고 활용해 자율적으로 행동할 수 있는 AI 시스템인 인과 AI, ▲ 데이터 샘플을 공유하기보다는 머신 러닝 알고리즘을 훈련해 더 나은 개인정보 보호 및 보안을 구현하는 연합 머신러닝 등의 기술이 발전하면서 향후 기업들의 비즈니스에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다.

최근 AI 기술이 디지털 고객 경험 및 경쟁력 구축, 의사결정 등 다방면에서 활용되는 추세와 관련해 가트너의 수석 부사장 애널리스트 Arun Chandrasekaran은 “AI 모델의 대규모 사전 훈련 및 확장, 대화형 에이전트 및 생성형 AI의 확산은 생산성 증대와 기계 창의성이라는 새로운 물결로 이어지며 기업과 사회에 상당한 영향을 미칠 것”이라 전망했다. 또한 가트너의 부사장 Svetlana Scular는 “chatGPT, Stable Diffusion, Midjourney 및 대규모 언어 모델의 인기에 힘입어 생성형 AI 기술에 대한 관심이 높아지고 있고, 대부분의 산업 분야에서 생성형 AI를 적극적으로 도입, 실험하고 있다. 특히 테크기업들은 앞다퉈 조직 내 생성형 AI 그룹을 구성하면서 생성형 AI 지원 애플리케이션 및 도구 제공에 우선순위를 두고 있고, 올해에는 생성형 AI를 기반으로 한 수많은 스타트업이 등장했다. 앞으로도 이런 추세는 계속될 것으로 기대되며 정부 차원에서도 생성형 AI의 영향을 평가하고 규제 도입을 준비하고 있다”며 생성형 AI가 가져올 혁신에 대한 기대감을 드러냈다.

시사점

AI가 기대의 정점에 도달하면서 모두가 AI에 대해서 이야기하고 있다. 기대가 많은 만큼 이면에는 회의적인 입장도 분명히 존재한다. AI 알고리즘을 위해 수집되는 대량의 데이터가 개인정보 침해와 관련된 우려를 낳고 있고 편향된 데이터를 기반으로 한 AI 알고리즘은 편향된 결과를 불러와 사회적 불평등으로 이어질 가능성이 있다. AI 시스템 보안이 철저하지 않은 경우 무차별적인 공격에 노출되면서 피해가 발생할 수 있고 AI 자체의 오류가 사용자의 안전에 위협이 될 수도 있다. 윤리∙사회적인 우려도 존재한다. 진화된 AI가 인간을 대신해 복잡한 결정을 내릴 경우 인간의 도덕적 책임이 희석되거나 소멸할 수 있고, 이로 인해 사회적인 도덕적 가치와 윤리적 책임이 약화될 수 있다. 또한 AI 기술은 급격하게 발전하는 데 반해 사회적인 제도나 법률이 이러한 변화에 적절히 대응하지 못하는 경우 미래 사회가 불안정해질 수도 있다.

하지만 이러한 우려와 비판이 존재하기에 AI는 균형적으로 발전하면서 건전한 방향으로 논의될 수 있다. AI가 피할 수 없는 시대의 흐름이 되면서 이미 AI 기술은 현대 사회와 비즈니스의 많은 부분에 깊은 영향을 미치고 있다. 하이프 사이클과 같은 예측 도구도 분명히 이 같은 흐름을 말해주고 있다. 그렇다면 중소기업은 앞으로 AI를 어떻게 내재화해야 할까? 컨설팅 기업의 애널리스트 H씨는 인터뷰에서 “중소기업일수록 AI 기술을 활용할 혁신적인 프로젝트를 실현하기에 적합하다. 실패를 두려워하지 않고 소규모로 빠르게 시도해 보고 지속적으로 개선하는 것이 중요하다. 직원들이 AI 기술에 대한 최신 지식을 갖출 수 있도록 적절한 교육 리소스를 지속적으로 제공하는 것도 필요하다”라고 조언했다. 가트너는 AI 기술이 앞으로 기업과 사회에 미칠 영향이 상당히 클 것이라고 전망했다. 이같은 트렌트에 맞춰 변화하는 비즈니스 환경을 깊이 이해하고, 기술력을 확보해 신속하게 대응을 할 수 있는 우리 기업들의 모습을 기대한다.

자료: Gartner, Business Insight, Forbes, MIT Technology, KOTRA 실리콘밸리 무역관 자료 종합