Jeff Dean 박사는 AI가 많은 강력한 변화를 가져오고 있다고 믿습니다. - 사진: TRONG NHAN
GenAI Summit 2024는 8월 18일 호치민시에서 개최되었으며, 세계 최고의 기술 전문가들이 참여했습니다.
이번 컨퍼런스에서 가장 흥미로운 기조연설을 한 사람은 제프 딘 박사였습니다. 그는 구글의 수석 과학자이자, 구글 번역, 구글 브레인, 제미니 등 많은 인기 있는 구글 제품의 공동 창립자입니다.
이 유명한 구글 전문가가 베트남을 방문해 해당 국가의 과학 및 기술 애호가들과 정보를 공유하는 것은 이번이 처음입니다.
제프 딘 박사는 AI의 발전이 컴퓨터 기술 전반에 큰 변화를 가져오고 있다고 믿습니다.
과거에는 많은 사람들이 컴퓨터가 지능적이지 못하다고 "비판"했습니다. 컴퓨터는 많은 유형의 정보와 인간의 언어를 이해할 수 없기 때문입니다. 현재 AI는 컴퓨터가 기존에는 사용하기 어려웠던 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있도록 해줍니다.
제프 딘 씨는 지난 10년은 AI 기술이 많은 혁명적 발전을 겪은 시기였다고 지적했습니다.
예를 들어, 2013년에 딥 컨볼루션 신경망(AlexNet)이 처음 발표되면서 AI 이미지 처리 기술의 전환점이 마련되었고, 정확도가 15.9%에서 63.3%로 향상되었습니다.
마찬가지로 음성 인식 분야에서도 제프 딘 박사는 5년 만에 많은 AI 애플리케이션의 단어 오류율이 15.25%에서 단 2.5%로 감소했다고 지적했습니다.
"2.5%는 사실 훨씬 더 유용합니다. 음성 인식 시스템이 일곱 단어 중 한 단어를 틀리는 것과, 네다섯 단어 중 한 단어를 틀리는 것은 분명히 다릅니다."라고 제프 딘은 말했습니다.
그에 따르면, 개별 작업을 해결하는 능력에서부터 새로운 생성적 AI 애플리케이션이 다중 모드 방향으로 개발되고 있습니다.
데이터 입력은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등의 조합일 수 있으며, 컴퓨터는 이를 인코딩된 문자열 형태로 입력한 다음 결과를 텍스트, 이미지, 오디오 등으로 반환할 수 있습니다.
특히 AI는 반도체 분야에 진출할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그는 현재 새로운 칩을 설계하려면 시간이 많이 걸리며, 다양한 분야의 전문 지식을 갖춘 수십 명에서 수백 명의 전문가가 필요하다고 설명했습니다.
AI가 스스로 학습하고 데이터를 처리하며 멀티태스킹을 수행할 수 있는 능력을 반도체 산업에 적용하면 인력을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.
예를 들어, AI는 어떤 칩 크기가 최적인지, 어떤 칩이 가장 적은 에너지를 소모하는지 등을 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 중요한 점은 일부 AI 설계는 인간이 전적인 책임을 져야 하는 경우 최대 60주가 걸리는 것과 달리 24시간 안에 처리된다는 것입니다.
제프 딘 박사는 "AI가 세상을 바꿀 수 있는 잠재력은 엄청납니다."라고 덧붙였습니다. "저는 베트남이 강력한 교육 시스템을 갖추고 있어 매우 좋은 입장에 있으며, 이 분야에 많은 사람들을 끌어들이고 있다고 생각합니다."
토론 세션에는 Google에서 근무하는 많은 베트남 기술 전문가들이 참여했습니다. 사진: TRONG NHAN
이 행사에서 응우옌 티 빅 응옥(Nguyen Thi Bich Ngoc) 기획투자부 차관은 베트남 디지털 경제에 대한 연구에 따르면 2030년까지 베트남에서 디지털 기술의 연간 경제적 영향 가치가 1,733조 동(VND)에 달할 것으로 예상되며, 이는 약 740억 달러에 해당한다고 말했습니다.
이러한 발전으로 AI는 디지털 경제에 큰 기여를 할 것입니다.
또한 응옥 여사는 썬더마크 캐피털의 조사에 따르면 베트남과 싱가포르는 AI 연구 분야에서 세계 30위권에 드는 동남아시아 대표 국가로, 가까운 미래에 베트남에서 AI 투자를 유치할 수 있는 많은 기회가 있을 것이라고 말했습니다.
뉴 튜링 연구소의 공동 창립자인 부 두이 특 박사는 베트남에서 AI를 개발하는 데 있어 과제는 데이터라고 말했습니다. 현재 베트남에서 AI 기반 문제를 해결하는 데 제공되는 입력 데이터 소스가 최적이 아니기 때문입니다.
많은 AI 모델을 훈련하는 데 여전히 미국, 유럽 등 선진국의 데이터 소스를 사용하고 있어, 베트남에 적용하면 일부 애플리케이션에 차이가 발생합니다.
하지만 다른 관점에서 보면, 툭 박사에 따르면 베트남은 데이터 측면에서도 큰 이점을 가지고 있습니다. 미국과 같은 나라에서는 AI와 같은 기술을 위해 '정제된' 데이터를 수집하는 데 비용이 많이 드는 경우가 많습니다. 베트남에서는 아직도 저렴한 비용으로 "정제된" 데이터를 수집할 수 있습니다.
따라서 그에 따르면, 베트남 법률 준수를 장려하고 보장하는 방식으로 국내 데이터 소스에 접근할 수 있는 길을 마련하기 위한 몇 가지 추가적인 법적 통로가 필요합니다.
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출처: https://tuoitre.vn/giam-doc-khoa-hoc-google-viet-nam-co-loi-the-ve-ai-2024081815461921.htm
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