ChatGPT의 놀라운 성공으로 인해 모든 기술 회사는 AI 연구에 투자하기 시작하고 인공 지능을 제품에 통합하는 방법을 알아내게 되었습니다. 지금까지 본 적이 없는 상황이지만, 인공지능은 이제 시작에 불과합니다.

하지만 이는 단지 멋진 AI 챗봇과 텍스트-이미지 생성기에만 국한되지 않습니다. 추측이 매우 높지만 믿을 수 없을 정도로 인상적인 AI 도구가 곧 출시될 예정입니다.

벡터 데이터베이스를 사용한 의미 검색

사람들에게 더 나은 검색 결과를 제공하기 위해 의미 검색 쿼리가 테스트되고 있습니다. 검색 엔진은 현재 키워드 중심 알고리즘을 사용하여 사용자에게 관련 정보를 제공합니다. 그러나 키워드에 대한 과도한 의존은 제한된 문맥 이해, 마케팅 담당자의 SEO 활용, 복잡한 쿼리 표현의 어려움으로 인한 낮은 검색 결과 등 여러 가지 문제를 야기합니다.

기존 검색 알고리즘과 달리 의미 체계 검색은 단어 임베딩과 의미 체계 매핑을 사용하여 검색 결과를 제공하기 전에 쿼리의 컨텍스트를 이해합니다. 따라서 의미 검색은 여러 키워드에 의존하는 대신 의미 또는 주어진 쿼리의 의미를 기반으로 결과를 제공합니다.

의미 검색의 개념은 꽤 오랫동안 존재해 왔습니다. 그러나 기업에서는 의미론적 검색이 느리고 리소스 집약적일 수 있기 때문에 이러한 기능을 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

해결책은 벡터 임베딩을 매핑하여 대규모 벡터 데이터베이스에 저장하는 것입니다. 이렇게 하면 컴퓨팅 성능 요구 사항이 크게 낮아지고 가장 관련성이 높은 정보로만 결과가 좁아져 검색 결과 속도가 빨라집니다.

Pinecone, Redis, Milvus와 같은 대규모 기술 회사와 스타트업은 현재 추천 시스템, 검색 엔진, 콘텐츠 관리 시스템 및 챗봇에 의미론적 검색 기능을 제공하기 위해 벡터 데이터베이스에 투자하고 있습니다.

AI의 민주화

반드시 기술적 진보는 아니지만 몇몇 거대 기술 기업은 AI 민주화에 관심을 갖고 있습니다. 좋든 나쁘든 오픈 소스 AI 모델은 이제 교육을 받고 있으며 조직이 사용하고 미세 조정할 수 있도록 더 관대한 라이선스가 부여됩니다.

월스트리트 저널은 Meta가 Nvidia H100 AI 가속기를 구매하고 OpenAI의 최신 GPT-4 모델과 경쟁하는 AI 개발을 목표로 한다고 보도했습니다.

현재 GPT-4의 기본 성능과 일치할 수 있는 공개적으로 사용 가능한 LLM이 없습니다. 그러나 Meta가 보다 관대한 라이센스를 갖춘 경쟁력 있는 제품을 약속함으로써 기업은 마침내 영업 비밀과 민감한 데이터가 노출되어 사용될 위험 없이 강력한 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트 및 다중 에이전트 스타트업

특정 목표를 달성하기 위해 지침이 거의 또는 전혀 필요하지 않은 AI 에이전트를 개발하기 위한 여러 실험 프로젝트가 현재 진행 중입니다. 작업을 자동화하는 AI 도구인 Auto-GPT의 AI 에이전트 개념을 기억하실 것입니다.

에이전트가 지속적인 자체 평가와 자체 수정을 통해 완전한 자율성을 확보한다는 아이디어입니다. 자기 반성과 수정을 달성하기 위한 작업 개념은 에이전트가 수행해야 할 작업, 수행 단계, 수행한 실수 및 개선을 위해 수행할 수 있는 작업에 대한 모든 단계를 지속적으로 묻는 것입니다. .

문제는 현재 AI 에이전트에 사용되는 모델이 의미론적 이해가 거의 없다는 것입니다. 이로 인해 에이전트는 환각을 느끼고 잘못된 정보를 제공하게 되며, 이로 인해 자체 평가와 수정의 무한 루프에 갇히게 됩니다.

MetaGPT 다중 에이전트 프레임워크와 같은 프로젝트는 여러 AI 에이전트를 동시에 사용하여 이러한 환각을 줄여 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 멀티 에이전트 프레임워크는 스타트업 회사의 작동 방식을 에뮬레이트하도록 설정되었습니다. 이 스타트업의 각 에이전트는 프로젝트 관리자, 프로젝트 디자이너, 프로그래머, 테스터 등의 직책을 맡게 됩니다. 복잡한 목표를 더 작은 작업으로 분할하고 이를 다른 AI 에이전트에 위임함으로써 이러한 에이전트는 주어진 목표를 달성할 가능성이 더 높습니다.

물론 이러한 프레임워크는 아직 개발 초기 단계이며 아직 해결해야 할 문제가 많습니다. 그러나 더 강력한 모델, 더 나은 AI 인프라, 지속적인 연구 개발을 통해 효과적인 AI 에이전트와 멀티 에이전트 AI 회사가 되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.

AI로 미래를 만들어가다

대기업과 스타트업은 AI와 인프라 연구개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 따라서 생성적 AI의 미래는 의미론적 검색, 완전 자율형 AI 에이전트 및 AI 기업, 기업과 개인이 사용하고 미세 조정할 수 있는 무료로 제공되는 고성능 모델을 통해 유용한 정보에 대한 더 나은 접근을 제공할 것으로 기대할 수 있습니다.

흥미롭지만 AI 윤리, 사용자 개인 정보 보호, AI 시스템 및 인프라의 책임감 있는 개발을 고려하는 데 시간을 투자하는 것도 중요합니다. 생성 AI의 진화는 단지 더 스마트한 시스템을 구축하는 것만이 아니라는 점을 기억하세요. 이는 또한 우리의 생각을 바꾸고 기술을 사용하는 방식에 대한 책임을 지는 것과 관련이 있습니다.