IBM AI 기술 연구소에서 2025년 AI 트렌드를 예측했습니다. 인공지능 기술 발전 방향을 예측합니다.
이번 영상 주요 논점입니다:
1. AI 에이전트의 지속적인 발전을 예상합니다. 현재 에이전트형 AI의 한계도 다룹니다. 현재 AI 에이전트의 문제점은 무엇일까요?
2. 추론 시간 컴퓨팅(Inference Time Compute): 추론 시간 컴퓨팅 트렌드는 무엇을 의미할까요? AI 모델의 추론(inference) 능력의 한계를 극복하기 위한 대안 방안입니다. 인공지능 추론 시간의 가변적인 접근 방법입니다.
3. 매우 대규모 언어 모델(Very Large Language Models): 현재 대규모 언어 모델(LLM) 보다 훨씬 더 많은 매개변수를 지닌 인공지능 모델입니다. 매개변수(parameter) 규모가 더욱더 커질 것으로 예측합니다.
4. 매우 소규모 모델(Very Small Models): 특정 분야 적용을 위한 특화된, 매개변수 규모가 작은 AI 모델입니다. 매우 소규모 모델(Very Small Models)은 어느 정도 크기의 매개변수를 지니게 될까요?
5. AI 시스템의 거의 무한한 메모리(Near-Infinite Memory) 트렌드를 예상합니다. 어떤 구체적 예시가 있을까요? 이번 영상에서는 서비스 고객과 챗봇의 대화내용 관련이 있습니다.
6. 휴먼-인-더-루프 증강(Human-in-the-Loop Augmentation) 트렌드에 대해 설명합니다. 현재 AI 모델의 한계로 인간과 AI의 협업의 문제점이 드러났습니다. 이를 개선하기 위한 트렌드입니다. AI 도구를 특정 분야 전문가가 효과적으로 워크플로우(workflow)에 통합하는 시스템에 대해 설명합니다.
7. 필자 마무리 논평입니다. 2025년 AI 트렌드의 핵심 포인트는 AI 추론과 인간-AI 협업 개선입니다. 이는 앞서 언급한 AI 에이전트의 추론 능력 개선과 함께, 휴먼-인-더-루프 증강(Human-in-the-Loop Augmentation) 시스템 발전의 필연적 트렌드를 시사합니다.
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