생성 AI(Generative AI)는 들어봤을 텐데요, 예측 AI(Predictive AI)에 대해서는 얼마나 알고 계시나요? 비슷해 보이지만 이미 사용하고 있는 여러 방식과 함께 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다!

예측 AI란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

예측 AI는 이미 발생한 일의 정보를 사용하여 미래에 일어날 일을 예측하고 예측합니다. 성공적으로 사용하려면 추세를 정확하게 파악하기 위해 고품질 데이터와 인간의 주제별 전문 지식에 접근해야 합니다.

이러한 알고리즘은 여러 정보 지점에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 스포츠 팀이 시즌 전체에 걸쳐 어떻게 성과를 낼 수 있는지 측정하기 위해 예측 AI는 창출된 기회, 직면한 기회, 특정 팀을 상대로 한 성과와 같은 필수 성공 지표로부터 정보를 수집할 수 있습니다.

예측 AI 모델이 필요한 정보를 수집하면 사용자는 필요한 경우 결정을 내리고 추가 연구를 수행할 수 있습니다.

예측 AI의 예

예측 AI는 이미 여러 산업에서 사용되고 있으며, 여러분도 이 기술이 실제로 실행되는 것을 경험해 보셨을 것입니다. 예를 들어, 기업에서는 예측 AI를 사용하여 잠재적인 데이터 침해를 감지하고, 스마트폰 제공업체는 사용자가 보다 정확하게 입력하도록 도울 수 있습니다.

다음은 예측 AI가 실제로 작동하는 가장 좋은 예 중 일부입니다.

1. 예측 텍스트

예측 텍스트는 예측 AI가 실제로 작동하는 가장 좋은 예 중 하나입니다. 입력 중인 언어와 과거 행동 분석을 기반으로 예측 텍스트는 사용자가 다음에 입력할 내용을 추측합니다. 예측 텍스트는 일반적인 오류를 수정하는 데에도 도움이 될 수 있으며, 특히 Apple은 이를 통해 큰 발전을 이루었습니다. 실제로 인라인 텍스트는 iPhone 12 이상이 필요한 iOS 17 기능 중 하나입니다.

예측 텍스트는 과거 입력 습관을 분석하는 것 외에도 대화나 문서의 맥락을 사용하여 더 나은 입력 및 맞춤법 권장 사항을 제공할 수도 있습니다. Apple 컴퓨터를 사용하는 경우 Mac에서 인라인 자동 완성 텍스트를 비활성화할 수 있으며 Android에서는 자동 완성 텍스트 제안을 켤 수도 있습니다.

2. 잠재적인 보안 위협 식별

사이버 보안은 예측 AI가 두드러지는 가장 중요한 영역 중 하나이며 예측 분석은 다양한 방식으로 사이버 범죄를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보안 분야에서 예측 AI를 경험했을 수 있는 한 가지 예는 계정에 로그인하거나 익숙하지 않은 위치에서 은행 카드를 사용하려고 할 때입니다.

비정상적인 로그인을 경고하고 필요한 경우 조치를 취하라는 이메일이나 문자 메시지를 자주 받게 됩니다. 비밀번호 변경을 요청하면 이러한 알림이 표시될 수도 있습니다. 보안 침해의 피해자가 되지 않도록 인수 사기와 이러한 위협을 방지하는 방법에 대해 알아 보는 것이 좋습니다.

3. 앱 및 콘텐츠 제안

예측 AI 덕분에 스마트폰과 앱의 추천 제공 기능이 훨씬 더 좋아지고 있습니다. 예를 들어 구글 드라이브를 사용하면 기본 문서에 '이 시간쯤에 자주 엽니다'라는 메시지가 표시될 수 있습니다. '과거 활동을 기반으로 함' 또는 '자주 열었습니다'도 표시됩니다.

스마트폰을 사용하다 보면 하루 중 습관에 따라 앱 열기 및 기타 작업에 대한 권장사항이 달라지는 것을 자주 보게 됩니다. 또한 앱은 더 나은 추천을 제공하기 위해 사용자의 소비 행동을 사용합니다. 예를 들어 Spotify는 AI를 사용하여 재생 목록을 추천하고 생성합니다.

4. 경제 전망

예측 AI는 금융계에서도 두드러지며 경제학자들이 시간이 지남에 따라 금융 시장이 어떻게 변할지 고려하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 예측 AI는 과거 데이터와 현재 세계 정세를 기반으로 특정 통화 환율이 상승할지 하락할지 결정할 수 있습니다. 예측 AI는 소비자 행동을 식별하는 데도 능숙하므로 이 도구를 사용하여 업계 동향이 어떻게 변할지 판단하는 것이 가능합니다.

이 기술은 주식 시장 움직임과 암호화폐 가격 변화도 예측할 수 있습니다. AI로 거래할 계획이라면 AI 기반 암호화폐 도구를 출발점으로 확인해 보는 것이 좋습니다.

5. 일기예보

날씨를 예측하는 것은 항상 어려운 일이지만, 기상학자들은 앞으로 더 많은 지원을 위해 AI에 의지할 수 있을 것입니다. 이 분야에서는 도구가 상대적으로 새로운 것이지만, Google AI 연구 프로그램 관리자인 Abdoulaye Diack은 GraphCast가 표준 예측 방법보다 최대 10일 전에 날씨를 더 잘 예측할 수 있다고 제안합니다.

예측 AI는 더 짧은 기간에 더 많은 날씨 데이터를 측정할 수 있습니다. 단기적으로 날씨를 더 잘 예측할 수 있다는 것은 개인적인 차원에서 좋은 일입니다. 이는 밖에서 무엇을 입을지 정확히 알 수 있다는 의미이기 때문입니다. 그러나 더 큰 그림을 보면 예측 AI는 기후 변화 이니셔티브를 혁신하고 주요 폭풍을 예측하는 데 도움이 되는 귀중한 도구가 될 수도 있습니다.

6. 비즈니스 결정

기업은 예측 AI를 사용하여 내년에 더 나은 결정과 예측을 내립니다. 예측 AI는 소비자 행동을 측정하는 데 매우 뛰어나므로 기업은 6~12개월에 걸쳐 현재 제품과 서비스의 성공을 정확하게 판단할 수 있습니다. 시장의 격차를 메우기 위해 수집한 정보를 활용하여 신제품을 출시하고 테스트할 수도 있습니다.

예측 AI를 통해 기업은 광고 캠페인에 무엇을 포함할지 결정할 수도 있습니다. 또한 예산을 보다 효율적으로 어디에 할당해야 하는지 결정할 수 있습니다. 우리는 귀하가 더 많은 것을 배우고 싶은 경우 사업주가 알아야 할 필수 AI 도구 모음을 작성했습니다.

예측 AI는 생성 AI와 어떻게 다릅니까?

예측 AI와 생성 AI는 모두 머신러닝을 사용하지만 생성 AI는 결론을 내리기보다는 사용 가능한 정보를 분석하여 새로운 콘텐츠를 만듭니다.

생성 AI와 예측 AI가 함께 작동할 수 있습니다. 예를 들어 경제학자는 예측 AI를 사용하여 다가오는 경기 침체나 시장 붕괴를 판단할 수 있습니다. 한편, 생성적 AI를 사용하여 그러한 일이 발생하면 어떻게 해야 하는지(또는 이를 최대한 활용하는 방법)에 대한 연구 논문이나 기타 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예측 AI는 우리가 처음에 생각했던 것보다 우리 삶의 많은 부분에 더 많이 존재하며, 정확도가 높아질수록 그 사용도 늘어날 것입니다.