인공 지능(AI)이란 무엇인가요?
인공 지능(AI)이란 무엇인가요?
인공 지능(AI)은 기계가 인간처럼 문제 해결 작업을 수행할 수 있도록 하는 혁신적인 기술입니다. 이미지 인식과 창의적 콘텐츠 생성부터 데이터 기반 예측에 이르기까지, AI는 기업이 대규모로 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
오늘날의 디지털 환경에서 조직은 센서, 사용자 상호 작용 및 시스템 로그로부터 방대한 양의 데이터를 생성합니다. AI는 이러한 데이터를 활용하여 운영을 간소화함으로써 고객 지원을 자동화하고, 마케팅 전략을 강화하며, 고급 분석을 통해 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
AWS를 통해 기업은 AI를 원활하게 통합하여 혁신을 가속화하고, 고객 경험을 최적화하며, 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 기업은 AWS의 AI 솔루션을 통해 빠르게 진화하는 디지털 세계에서 개인화된 상호 작용을 제공하고, 의사 결정을 자동화하고, 새로운 성장 기회를 발굴할 수 있으며, 동시에 개인 정보 보호, 보안 및 책임 있는 AI에 대한 AWS의 약속으로부터 혜택을 누릴 수 있습니다.
AI에는 어떤 역사가 있나요?
1950년에 Alan Turing은 그의 획기적인 논문 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'에서 인공 지능의 개념을 소개하며, 기계가 인간처럼 사고할 가능성을 탐구했습니다. Turing이 이론적 토대를 마련했지만, 오늘날 우리가 알고 있는 AI는 과학자와 엔지니어가 여러 분야에 걸쳐 기술을 발전시킨 공동의 노력으로 수십 년간 형성된 혁신의 결과입니다.
1940년~1980년
1943년에 Warren McCulloch과 Walter Pitts는 인공 뉴런 모델을 제안하여, AI의 핵심 기술인 신경망의 토대를 마련했습니다.
곧이어 1950년에 Alan Turing은 기계 지능을 평가하기 위한 튜링 테스트의 개념을 소개하는 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'을 발표했습니다.
이를 계기로 대학원생인 Marvin Minsky와 Dean Edmonds는 최초의 신경망 기계인 SNARC를 구축했고, Frank Rosenblatt은 신경망의 초기 모델 중 하나인 퍼셉트론(perceptron)을 개발했으며, Joseph Weizenbaum은 1951년부터 1969년 사이에 로저스(Rogers)식 심리 치료사를 모방한 최초의 챗봇 중 하나인 ELIZA를 개발했습니다.
1969년부터 1979년까지 Marvin Minsky는 신경망의 한계를 입증했고, 이로 인해 신경망 연구가 일시적으로 쇠퇴했습니다. 이 첫 번째 'AI 겨울'은 자금 감소와 하드웨어 및 컴퓨팅의 한계로 인해 발생했습니다.
1980년~2006년
1980년대에는 정부 자금 지원 및 연구에 힘입어, 특히 번역과 전사(transcription) 등의 분야에서 AI에 대한 관심이 다시 급증했습니다. 이 시기 동안, MYCIN과 같은 전문가 시스템은 의학 같은 전문 분야에서 인간의 의사 결정을 모방함으로써 주목받게 되었습니다. 신경망의 부활도 모습을 드러냈는데, David Rumelhart와 John Hopfield는 딥 러닝 기법에 관한 획기적인 연구를 통해 컴퓨터가 경험으로부터 학습할 수 있음을 입증했습니다.
그러나 1987년부터 1997년 사이에 닷컴(dot-com) 붐을 비롯한 사회 경제적 요인으로 인해 두 번째 'AI 겨울'이 찾아왔으며, 이 기간에 연구는 더 파편화되고 상업적으로 제한되었습니다.
1997년에 IBM의 Deep Blue가 세계 체스 챔피언 Garry Kasparov를 이기면서 흐름이 바뀌었는데, 이는 AI의 획기적인 성과였습니다. 비슷한 시기에 Judea Pearl의 확률 및 의사 결정 이론 연구는 이 분야를 발전시켰으며, Geoffrey Hinton과 같은 선구자들은 딥 러닝에 대한 관심을 다시 불러일으켜 신경망의 부활을 위한 발판을 마련했습니다. 아직은 상업적 관심이 형성되는 단계였지만, 이러한 혁신들은 AI의 다음 성장 단계를 위한 토대를 마련했습니다.
2007년~현재
2007년부터 2018년까지 클라우드 컴퓨팅의 발전으로, 컴퓨팅 파워와 AI 인프라에 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 이는 기계 학습의 채택 증가, 혁신 및 발전으로 이어졌습니다. 이러한 발전에는 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton이 개발한 AlexNet이라는 합성곱 신경망(CNN) 아키텍처가 포함되었으며, 해당 아키텍처는 ImageNet 대회에서 우승하며 이미지 인식 분야에서 딥 러닝의 힘을 입증했습니다. 또한 Google의 AlphaZero는 인간 데이터 없이 자체 대국에만 의존하여 체스, 장기 및 바둑을 통달했습니다.
2022년에는 인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP)를 사용해 인간과 유사한 대화를 나누고 작업을 완료하는 챗봇(예: OpenAI의 ChatGPT)이 대화 능력으로 널리 알려지면서, AI에 대한 관심과 개발이 다시 활발해졌습니다.
기계 학습, 딥 러닝 및 인공 지능의 차이점은 무엇인가요?
인공 지능(AI)은 기계를 인간과 더 유사하게 만들기 위한 다양한 전략과 기법을 포괄하는 용어입니다. AI에는 자율 주행 자동차부터 로봇 청소기와 Alexa와 같은 스마트 도우미에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 기계 학습과 딥 러닝은 AI 범주에 속하지만, 모든 AI 활동이 기계 학습과 딥 러닝인 것은 아닙니다. 예를 들어, 생성형 AI는 인간과 유사한 창의적 능력을 보여주며 매우 발전된 형태의 딥 러닝입니다.
기계 학습
인공 지능과 기계 학습이라는 용어가 여러 곳에서 혼용되는 것을 볼 수 있지만, 엄밀히 말하면 기계 학습은 인공 지능의 여러 분야 중 하나입니다. 기계 학습은 데이터의 상관관계를 파악하기 위한 알고리즘과 통계 모델을 개발하는 과학입니다. 컴퓨터 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여, 대량의 기록 데이터를 처리하고 데이터 패턴을 식별합니다. 현재 맥락에서 기계 학습은 기계 학습 모델이라 불리는 통계 기법의 집합을 의미하며, 해당 모델은 독립적으로 사용하거나 더 복잡한 다른 AI 기법을 지원하는 데 사용할 수 있습니다.
딥 러닝
딥 러닝은 기계 학습을 한 단계 더 발전시킨 개념입니다. 딥 러닝 모델은 함께 연동되는 여러 신경망을 사용하여, 정보를 학습하고 처리합니다. 이러한 모델은 더 큰 문제를 해결하기 위해 작은 데이터 단위에서 미시적 수학 연산을 수행하는 수백만 개의 소프트웨어 구성 요소로 구성됩니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델은 이미지의 개별 픽셀을 처리하여 해당 이미지를 분류합니다. 최신 AI 시스템은 복수의 심층 신경망을 결합하여, 시를 쓰거나 텍스트 프롬프트로부터 이미지를 생성하는 것과 같은 복잡한 작업을 수행합니다.
AI는 어떻게 작동할까요?
AI 시스템은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오 등 원시 데이터를 의미 있는 인사이트로 전환하기 위해 첨단 기술을 활용합니다. 이러한 데이터 내의 패턴과 관계를 식별함으로써, AI는 대규모의 지능형 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 시스템은 방대한 데이터세트를 기반으로 훈련되므로, 사람이 경험을 통해 배우는 것과 매우 유사하게, 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다. 상호 작용을 할 때마다 더 정확해지는 AI 모델은 혁신을 주도하고 기업에 새로운 기회를 열어줍니다.
신경망
인공 지능 기술의 핵심은 인공 신경망입니다. 인공 신경망은 인간의 뇌에서 일어나는 처리 과정을 모방합니다. 뇌에는 정보를 처리하고 분석하는 수백만 개의 뉴런이 있습니다. 인공 신경망은 정보를 함께 처리하는 여러 인공 뉴런을 사용합니다. 각 인공 뉴런(즉, 노드)은 수학적 계산을 사용하여, 정보를 처리하고 복잡한 문제를 해결합니다.
자연어 처리(NLP)
자연어 처리(NLP)는 신경망을 사용하여, 텍스트 데이터로부터 의미를 해석, 이해 및 수집합니다. 이는 인간의 언어를 해독하고 이해하는 데 특화된 다양한 컴퓨팅 기법을 사용합니다. 이러한 기법을 통해 기계는 단어, 문법 구문 및 단어 조합을 처리하여, 인간의 텍스트를 처리하고 심지어 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다. 자연어 처리는 문서 요약, 챗봇 운영 및 감정 분석 수행에 매우 중요합니다.
컴퓨터 비전
컴퓨터 비전은 딥 러닝 기법을 사용하여, 동영상과 이미지에서 정보와 인사이트를 추출합니다. 컴퓨터 비전을 사용함으로써 온라인 콘텐츠에서 부적절한 이미지를 모니터링하고, 얼굴을 인식하며, 이미지 세부 정보를 분류할 수 있습니다. 콘텐츠 조정부터 순간의 의사 결정이 중요한 자율 주행 차량에 이르는 모든 분야에서 컴퓨터 비전은 매우 중요합니다.
음성 인식
음성 인식 소프트웨어는 딥 러닝 모델을 사용하여, 사람의 음성을 해석하고 단어를 식별하며 의미를 감지합니다. 신경망은 음성을 텍스트로 변환하고 음성의 감정을 표시할 수 있습니다. 가상 비서와 콜센터 소프트웨어 등의 기술에서 음성 인식을 사용하면, 의미를 식별하고 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
생성형 AI
생성형 AI는 간단한 텍스트 프롬프트로부터 이미지, 동영상, 텍스트, 오디오 등의 새로운 콘텐츠와 아티팩트를 생성하는 인공 지능 시스템을 의미합니다. 데이터 분석에만 국한되었던 과거의 AI와 달리, 생성형 AI는 딥 러닝과 방대한 데이터세트를 활용하여 인간과 유사한 고품질의 창의적 결과물을 생성합니다. 흥미로운 창의적 응용이 가능하지만, 편향성, 유해 콘텐츠 및 지식재산권에 대한 우려는 여전히 존재합니다. 전반적으로 생성형 AI는 인간과 유사한 방식으로 인간 언어뿐만 아니라, 새로운 콘텐츠와 아티팩트도 생성하는 AI 기능의 중대한 진화를 보여줍니다.
AI 애플리케이션 아키텍처의 주요 구성 요소는 무엇인가요?
인공 지능 아키텍처는 3가지 핵심 계층으로 구성되며, 이 모든 계층은 대규모로 AI를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 파워와 메모리를 제공하는 강력한 IT 인프라에 의해 지원됩니다. 각 계층은 데이터 처리부터 고급 의사 결정에 이르기까지, 원활한 AI 운영을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.
계층 1: 데이터 계층
AI는 기계 학습, 자연어 처리, 이미지 인식 등의 다양한 기술을 기반으로 구축됩니다. 이러한 기술의 중심에는 데이터가 있으며, 이러한 데이터는 AI의 기본 계층을 형성합니다. 이 계층은 주로 AI 애플리케이션을 위한 데이터 준비에 중점을 둡니다.
계층 2: 모델 계층
오늘날의 인공 지능은 주로 파운데이션 모델과 대규모 언어 모델을 사용하여 복잡한 디지털 작업을 수행합니다. 파운데이션 모델은 일반화되고 레이블이 없는 광범위한 데이터를 대상으로 훈련된 딥 러닝 모델입니다. 입력 프롬프트를 기반으로 해당 모델은 광범위한 이질적 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다.
조직은 사전 훈련된 기존 파운데이션 모델을 활용하여 내부 데이터로 맞춤화함으로써 기존 애플리케이션에 AI 기능을 추가하거나 새로운 AI 애플리케이션을 생성합니다.
많은 조직이 여전히 다양한 디지털 업무에 기계 학습 모델을 계속 사용하고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 기계 학습 모델은 많은 사용 사례에서 파운데이션 모델보다 성능이 뛰어날 수 있으며, 인공 지능 개발자는 특정 작업에 가장 적합한 모델을 유연하게 선택할 수 있습니다.
파운데이션 모델에 대해 자세히 읽어보기 »
계층 3: 애플리케이션 계층
세 번째 계층은 AI 아키텍처의 고객 대상 부분인 애플리케이션 계층입니다. AI 시스템에 특정 과제를 완료하거나, 정보를 생성하거나, 정보를 제공하거나, 데이터 기반 결정을 내리도록 요청할 수 있습니다. 애플리케이션 계층을 통해 최종 사용자는 AI 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.
기업은 AI의 힘을 어떻게 활용하고 있을까요?
기업이 AI의 힘을 활용하여 혁신하고 효율성을 높이는 방법에 대한 몇 가지 실제 사례를 살펴보세요.
챗봇 및 스마트 도우미
AI 기반 챗봇과 가상 비서는 사람과 유사한 맥락 인식 대화를 제공함으로써 고객과의 상호 작용을 혁신하고 있습니다. 그리고 자연어 쿼리에 지능적이고 일관된 응답을 제공함으로써 고객 지원, 가상 비서 역할 및 콘텐츠 생성 분야에서 탁월한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 AI 모델은 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선되므로, 고객 만족도와 운영 효율성을 높이는 개인화된 경험을 보장합니다.
세계 최대 온라인 브로커 중 하나인 Deriv는 고객 지원, 마케팅 및 채용 플랫폼 전반에 걸친 데이터 관리를 위해, AI 기반 도우미를 도입했습니다. Deriv는 AI를 활용하여 신입 사원 온보딩 시간을 45% 줄이고, 채용 작업 시간을 50% 단축했습니다.
지능형 문서 처리(IDP)
AI는 이메일, PDF, 이미지 등의 비정형 형식에서 의미 있는 데이터를 간편하게 추출하여, 실행 가능한 인사이트로 변환합니다. 지능형 문서 처리(IDP)는 자연어 처리(NLP), 딥 러닝, 컴퓨터 비전 등의 고급 기술을 사용하여, 문서 중심의 워크플로를 간소화합니다.
잉글랜드와 웨일스 지역 부동산 소유권 증서의 87% 이상을 관리하는 HM Land Registry(HMLR)는 AI를 도입하여 법률 문서 비교를 자동화했습니다. HMLR은 AI를 활용해 문서 검토 시간을 50% 단축하고 부동산 양도 승인 절차를 가속화했습니다. HMLR이 Amazon Textract를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
애플리케이션 성능 모니터링(APM)
AI 기반 애플리케이션 성능 모니터링은 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 예측하고 방지함으로써 기업이 최상의 성능을 유지하도록 지원합니다. 이러한 도구는 과거 데이터를 분석하여 사전 예방적 솔루션을 추천함으로써 지속적인 가동 시간과 운영 효율성을 보장합니다.
Atlassian은 AI 기반 APM 도구에 의존하여, 애플리케이션 문제를 지속적으로 모니터링하고 우선순위를 지정합니다. Atlassian 팀들은 기계 학습 추천 시스템을 활용함으로써 성능 문제를 더 빠르게 해결하고 애플리케이션 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. APM에 대해 자세히 알아보세요.
AI 기술의 힘은 무엇일까요?
AI는 산업을 혁신하고 기업에 새로운 기회를 열어주는 다양한 종류의 강력한 기술을 제공합니다. 운영을 혁신하고 확장하는 데 활용할 수 있는 주요 AI 기능은 다음과 같습니다.
이미지 생성
AI는 간단한 텍스트 설명을 몇 초 만에 고품질의 사실적인 이미지로 변환합니다. 예를 들어, '산 너머로 저무는 해'와 같은 프롬프트를 입력하면 AI가 즉시 놀라운 시각 자료를 생성할 수 있습니다. 이 획기적인 기술은 마케팅, 엔터테인먼트, 디자인 등의 크리에이티브 산업에 대변혁을 일으키며, 콘텐츠 생성 프로세스를 극적으로 가속화하고 있습니다.
텍스트 생성
AI는 이메일처럼 짧은 형식의 콘텐츠부터 복잡한 보고서까지 사람과 비슷하게 텍스트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 고객 지원, 마케팅 및 콘텐츠 제작 전반에서 널리 채택된 이 기술은 작성 프로세스를 간소화함으로써 효율성을 높이고 귀중한 시간을 절약해 줍니다.
음성 생성 및 인식
AI 기반 음성 생성은 인간과 비슷한 자연스러운 음성을 생성하고, 음성 인식 기능은 기계가 사람이 말한 단어를 이해하고 처리할 수 있게 합니다. 이러한 기술은 Alexa 같은 가상 비서를 통해 원활한 음성 인식 경험을 제공함으로써 고객 서비스, 스마트 디바이스 및 접근성 솔루션을 향상시키는 데 핵심 역할을 합니다.
멀티모달 AI
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지 및 오디오 데이터를 통합하여, 복잡한 콘텐츠에 대한 더 포괄적인 이해를 제공합니다. 물체를 인식하고, 음성을 텍스트로 변환하며, 화면의 텍스트를 해석하는 모든 작업을 동시에 수행함으로써, 멀티모달 AI는 실시간으로 뛰어난 인사이트를 제공합니다. 동영상 분석, 자율 주행 차량 등에 AI를 활용하는 산업에 필수적인 이 기능은 더욱 스마트하고 더 빠른 의사 결정을 내리도록 지원하고, 혁신을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다.
AI가 오늘날 산업을 어떻게 변화시키고 있을까요?
AI는 산업에 대변혁을 일으키고, 혁신을 주도하며, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 대규모로 탁월한 사용자 경험을 제공하고 있습니다.
콘텐츠 추천
AI는 Netflix와 Spotify 같은 주요 스트리밍 서비스의 추천 엔진을 구동하며, 사용자 선호도를 분석하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다. 고객의 참여를 유지함으로써 AI는 기업이 고객 유지율을 높이고 고객 만족도를 향상시키는 데 도움을 줍니다.
개인화된 쇼핑
전자 상거래 플랫폼은 AI를 사용하여 고객의 검색 기록과 선호도를 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공함으로써, 매출을 늘리고 쇼핑 경험을 개선합니다.
의료
AI는 첨단 진단 방식, 치료 계획 수립 및 환자 모니터링을 통해 의료 서비스를 재편하고 있습니다. AI 시스템은 의료 영상을 분석하여 질병을 조기에 발견할 수 있고, 환자 병력과 데이터를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
교통 관리
AI는 실시간 데이터를 분석하고, 교통 패턴을 예측하며, 대체 경로를 제안함으로써 교통 흐름을 최적화합니다. 그 결과 교통 효율성을 개선하고, 교통 체증을 줄이며, 배기가스 감축에 기여합니다.
자연 보호
AI는 AI 기반 드론과 위성 이미지를 활용해 야생 동물 모니터링, 산림 파괴와 밀렵 방지에 기여함으로써 자연 보호 활동에서 강력한 도구로 작용합니다. AI의 실시간 모니터링 기능은 환경 보호 전략을 혁신하고 있습니다.
비즈니스 혁신을 위한 AI의 이점은 무엇인가요?
조직은 AI의 힘을 활용하여, 운영을 최적화하고 고객 경험을 개선하며 대규모로 혁신을 추진할 수 있습니다.
지능적 자동화
AI 기반 시스템은 인보이스와 같은 데이터를 모든 템플릿에서 지능적으로 스캔 및 기록하고, 공급업체 또는 지역과 같은 다양한 기준에 따라 정보를 분류하며, 오류를 감지하여 최소한의 인적 개입으로 원활한 결제 처리를 보장할 수 있습니다.
생산성 향상
AI는 상황에 맞게 중요한 정보에 즉시 접근할 수 있도록 하여 지식 근로자의 역량을 강화합니다. 의료 전문가가 환자 기록을 조회하든, 항공사 직원이 항공편 데이터를 확인하든, AI는 이러한 작업을 간소화하여 작업자가 정말로 중요한 일에 집중할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어, 유럽 최대 항공사인 Ryanair는 직원의 생산성과 만족도를 높이기 위해 AI 시스템을 구현하여, 정보 검색을 더 빠르고 효율적으로 만들었습니다.
복잡한 문제 해결
AI는 방대한 데이터세트를 분석함으로써 패턴을 파악하고 심지어 가장 복잡한 문제까지 해결할 수 있는 인사이트를 확보하는 데 탁월합니다. 제조업 및 의료 산업은 AI를 활용하여 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 기계 데이터와 사용 보고서를 분석하여 최적의 유지 보수 일정을 결정함으로써 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 AI는 게놈 연구와 같은 분야에도 대변혁을 일으켜, 신약 개발과 혁신 분야의 돌파구를 가속화하는 데 기여할 수 있습니다.
새로운 고객 경험 창출
AI를 통해 기업은 안전하며 응답성이 높은 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 고객 프로필 데이터를 제품이나 서비스 정보와 결합함으로써, AI는 고객 참여를 강화하는 실시간 추천과 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, Lonely Planet은 고객을 위해 엄선된 여행 일정을 생성하는 데 AI를 활용함으로써, 소요 시간을 80% 단축하는 동시에 개인화된 여행 추천을 대규모로 제공했습니다.
AI 서비스 및 도구는 어떻게 비즈니스 잠재력을 끌어낼까요?
생성형 AI
엔터프라이즈급 보안, 개인 정보 보호, 그리고 선택 가능한 다양한 선도적 파운데이션 모델(FM)을 통해 생성형 AI 혁신을 가속화합니다. 데이터 우선 접근 방식과 최첨단 인프라를 기반으로 하는 AWS는 비용을 최적화하는 동시에 최고의 성능을 제공합니다. 규모와 관계없이 AWS를 신뢰하는 모든 조직은 프로토타입과 데모를 실제 혁신과 측정 가능한 생산성 향상으로 전환할 수 있습니다.
AI 서비스
AWS의 사전 훈련된 AI 서비스는 애플리케이션 및 워크플로에 바로 사용 가능한 지능형 기능을 제공합니다. AI 서비스는 애플리케이션과 쉽게 통합되므로 개인화된 추천, 콜센터 현대화, 안전 및 보안 개선, 고객 참여 증진 등의 일반적인 사용 사례를 해결할 수 있습니다.
기계 학습
기계 학습(ML)을 통해 비용을 절감하는 동시에 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 확보하세요. AWS는 가장 포괄적인 ML 서비스와 목적별 인프라 세트를 통해, ML 채택 여정의 모든 단계에서 여러분을 지원합니다. Amazon SageMaker를 사용하면, 기계 학습 및 파운데이션 모델을 대규모로 쉽게 구축, 훈련 및 배포할 수 있습니다. SageMaker를 통해 데이터 사이언티스트와 기계 학습 엔지니어는 250개 이상의 FM을 사전 훈련, 평가, 맞춤화 및 배포할 수 있는 인프라 및 도구를 유연하고 세밀하게 제어함으로써 성능, 대기 시간 및 비용을 최적화할 수 있습니다.
AI 인프라
AI가 성장함에 따라 인프라 리소스의 사용, 관리 및 비용이 증가합니다. 파운데이션 모델의 훈련 및 프로덕션 배포 과정에서 성능을 극대화하고, 비용을 절감하며, 복잡성을 피하기 위해 AWS는 AI 사용 사례에 최적화된 특수 인프라를 제공합니다.
AI용 데이터 기반
오직 AWS만이 생성형 AI를 비롯하여 모든 워크로드 또는 사용 사례를 지원하는 엔드 투 엔드 데이터 기반을 위한 가장 포괄적인 데이터 기능 세트를 제공합니다. 팀이 확신을 갖고 더 빠르게 움직이도록 지원하는 엔드 투 엔드 데이터 거버넌스를 통해 모든 데이터에 빠르고 쉽게 연결하고, 해당 데이터에 대한 조치를 취하세요. 또한 AWS는 데이터 서비스에 AI를 내장하여 복잡한 데이터 관리를 더욱 쉽게 만들어 주므로, 데이터 관리에 소요되는 시간을 줄이고 데이터로부터 가치를 창출하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
책임 있는 AI란 무엇인가요?
책임 있는 AI는 AI 시스템의 사회적 및 환경적 영향을 고려하는 동시에 AI의 개발 및 사용 방식의 공정성, 투명성 및 책임성을 보장합니다. AI가 점점 더 혁신적으로 변모함에 따라, 조직은 시민의 자유나 인권을 침해하지 않으면서 혁신을 주도하는 시스템을 구축해야 하는 과제를 안고 있습니다. AWS는 책임감 있게 AI를 개발하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 즉, 교육, 과학 및 고객을 최우선으로 하는 인간 중심 접근 방식을 통해 Guardrails for Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify 등 다양한 도구를 활용하여, 엔드 투 엔드 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 책임 있는 AI를 통합하고 있습니다.
인공 지능 구현과 관련한 문제는 어떤 것들이 있나요?
AI는 엄청난 잠재력을 제공하지만, 조직이 AI의 가치를 완전히 실현하기 위해 처리해야 하는 핵심 과제가 있습니다.
AI 거버넌스
데이터 거버넌스 정책은 규제 제한 사항 및 개인 정보 보호법을 준수해야 합니다. AI를 구현하려면 데이터 품질, 개인 정보 보호 및 보안을 관리해야 합니다. 고객 데이터 및 개인 정보의 보호에 대한 책임은 해당 조직에 있습니다. 데이터 보안을 관리하려면, 조직은 각 계층에서 AI 모델이 고객 데이터를 어떻게 사용하고 상호 작용하는지 이해해야 합니다.
기술적 어려움
기계 학습으로 AI를 훈련시키려면 막대한 리소스가 소모됩니다. 딥 러닝 기술이 작동하기 위해서는 높은 수준의 처리 능력이 필수적입니다. AI 애플리케이션을 실행하고 모델을 훈련시키려면 강력한 컴퓨팅 인프라가 있어야 합니다. 처리 능력은 비용이 많이 들 수 있으며 AI 시스템의 확장성을 제한할 수 있습니다.
데이터 제한
편향되지 않은 AI 시스템을 훈련시키려면 방대한 양의 데이터를 입력해야 합니다. 훈련 데이터를 다루고 처리할 수 있는 충분한 스토리지 용량이 있어야 합니다. 마찬가지로, 훈련에 사용하는 데이터의 정확성을 보장하기 위해 효과적인 관리 및 데이터 품질 프로세스를 마련해야 합니다.
어떻게 하면 비즈니스에서 인공 지능 사용을 시작할 수 있나요?
비즈니스에서 AI를 사용하기 시작하려면, 챗봇을 통한 고객 서비스 자동화, 더 나은 의사 결정을 위한 데이터 분석, 마케팅 활동의 개인화 등 AI가 효율성을 높일 수 있는 영역을 파악하세요. 예측 분석, AI 기반 콘텐츠 생성, 추천 시스템 등의 도구는 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
어떻게 하면 일상생활에서 인공 지능 사용을 시작할 수 있나요?
Alexa와 같은 가상 비서 또는 작업을 자동화하는 스마트 홈 디바이스를 통해 일상생활에서 AI 사용을 시작할 수 있습니다. 또한 피트니스 트래킹, 언어 학습 및 예산 관리를 위한 AI 기반 앱을 사용하면, 일상 활동을 더 효율적으로 만들고 필요에 맞게 조정할 수 있습니다.
AWS 기반 AI 혁신이란 무엇이며, 이를 어떻게 구축하고 규모 조정할 수 있을까요?
가장 포괄적인 인공지능 및 기계 학습 서비스 세트로 고객 경험을 재창조하고 운영을 간소화하세요.
입증된 AI 리더와 함께 구축
Amazon에서 쌓아온 25년 이상의 선구적인 AI 경험을 활용하여 AI의 차세대 혁신을 확장해 보세요. AWS를 사용하면, 빌더와 데이터 사이언티스트부터 비즈니스 분석가와 학생에 이르기까지 더 많은 사람이 AI에 접근할 수 있습니다. AWS는 가장 포괄적인 AI 서비스, 도구 및 리소스 세트를 통해 10만 명 이상의 고객에게 심층적인 전문 지식을 제공하여, 비즈니스 요구 사항을 충족시키고 데이터의 가치를 실현합니다. 보안, 개인 정보 보호 및 책임 있는 AI가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 고객은 개인 정보 보호, 엔드 투 엔드 보안 및 AI 거버넌스를 기반으로 한 AWS를 통해 구축하고 규모를 조정함으로써 전례 없는 속도로 혁신할 수 있습니다.
초보자를 위한 AI 교육은 어떻게 이루어지나요?
AI 교육은 일반적으로 프로그래밍 및 컴퓨터 과학의 기초부터 시작합니다. 수학, 통계, 선형 대수와 함께 Python과 같은 언어를 배워야 합니다.
그런 다음 보다 전문적인 교육으로 넘어갈 수 있습니다. 인공 지능, 기계 학습 또는 데이터 과학 분야의 석사 학위를 취득하여 심층적인 이해와 실무 경험을 쌓으세요. 이러한 석사 학위 프로그램에는 일반적으로 신경망, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 같은 심층적인 주제가 포함됩니다.
하지만 정규 교육 과정이 유일한 길은 아닙니다. 온라인 과정을 활용하여 원하는 속도로 학습하고 특정한 기술을 익힐 수 있습니다. 예를 들어, AWS 기반 생성형 AI 교육에는 다음과 같은 주제에 대한 AWS 전문가가 인정하는 자격증이 포함됩니다.
AWS는 인공 지능 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
AWS를 사용하면, 빌더와 데이터 사이언티스트부터 비즈니스 분석가와 학생에 이르기까지 더 많은 사람이 AI에 접근할 수 있습니다. 가장 포괄적인 AI 서비스, 도구 및 리소스를 통해 AWS는 10만 명 이상의 고객에게 심층적인 전문성을 제공하여, 비즈니스 요구 사항을 충족시키고 데이터의 가치를 실현합니다. 고객은 개인 정보 보호, 엔드 투 엔드 보안 및 AI 거버넌스를 기반으로 한 AWS를 통해 구축하고 규모를 조정함으로써 전례 없는 속도로 혁신할 수 있습니다. AWS 기반 AI에는 즉시 사용 가능한 지능형 기능을 위한 사전 훈련된 AI 서비스 및 성능 극대화와 비용 절감을 위한 AI 인프라가 포함됩니다.
AWS를 사용하면, 빌더와 데이터 사이언티스트부터 비즈니스 분석가와 학생에 이르기까지 더 많은 사람이 AI에 접근할 수 있습니다. 가장 포괄적인 AI 서비스, 도구 및 리소스를 통해 AWS는 10만 명 이상의 고객에게 심층적인 전문성을 제공하여, 비즈니스 요구 사항을 충족시키고 데이터의 가치를 실현합니다. 고객은 개인 정보 보호, 엔드 투 엔드 보안 및 AI 거버넌스를 기반으로 한 AWS를 통해 구축하고 규모를 조정함으로써 전례 없는 속도로 혁신할 수 있습니다.
AWS 기반 AI에는 즉시 사용 가능한 지능형 기능을 위한 사전 훈련된 AI 서비스 및 성능 극대화와 비용 절감을 위한 AI 인프라가 포함됩니다.
사전 훈련된 서비스의 예:
- Amazon Rekogniton은 이미지 인식 및 영상 분석을 자동화하고 간소화하며 확장합니다.
- Amazon Textract는 인쇄된 텍스트를 추출하고, 필기체를 분석하며, 모든 문서에서 데이터를 자동으로 캡처합니다.
- Amazon Transcribe는 음성을 텍스트로 변환하고, 동영상 파일에서 중요한 비즈니스 인사이트를 추출하며, 비즈니스 성과를 향상시킵니다.
AI 인프라의 예:
- Amazon Bedrock은 선택 가능한 다양한 고성능 FM과 광범위한 기능을 제공합니다. 다양한 최상위 FM을 실험해 보고, 자신의 데이터로 해당 FM을 맞춤화할 수 있습니다.
- Amazon SageMaker는 내부적으로 사용할 수 있도록 FM을 처음부터 새로 사전 훈련시키는 도구를 제공합니다.
- AWS Trainium 칩으로 구동되는 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1 인스턴스는 생성형 AI 모델의 고성능 딥 러닝(DL) 훈련을 위한 목적으로 특별히 구축되었습니다.
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