Jeff Dean 박사는 AI가 많은 강력한 변화를 가져온다고 믿습니다. - 사진: TRONG NHAN
GenAI Summit 2024 컨퍼런스는 8월 18일 호치민시에서 개최되었으며, 세계 최고의 기술 전문가들이 참여했습니다.
이번 컨퍼런스에서 가장 흥미로운 기조연설은 제프 딘 박사의 것이었습니다. 그는 Google의 수석 과학자이자, Google Translate, Google Brain, Gemini 등 많은 인기 있는 Google 제품의 공동 창립자입니다.
이번이 유명한 구글 전문가가 베트남을 방문해 해당 국가의 과학 및 기술 애호가들과 정보를 공유하는 첫 번째 사례입니다.
제프 딘 박사는 AI의 발전이 컴퓨터 기술 전반에 걸쳐 극적으로 변화하고 있다고 믿습니다.
과거에는 많은 사람들이 컴퓨터가 지능적이지 못하다고 "비판"했습니다. 그 이유는 컴퓨터가 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, 2013년에는 딥 컨볼루션 신경망(AlexNet)이 처음 발표되어 AI 영상 처리 기술의 전환점을 만들어냈으며 정확도가 15.9%에서 63.3%로 향상되었습니다.
마찬가지로 음성 인식 분야에서 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. 분명히 음성 인식 시스템이 7개 단어 중 한 단어를 틀리게 하면 40개 단어 중 한 단어를 틀리게 하는 것과는 많이 다릅니다." Jeff Dean이 말했습니다.
그에 따르면, 개별 작업을 해결하는 능력을 바탕으로 새로운 생성적 AI 애플리케이션이 다중 모드 방향으로 개발되고 있다.
데이터 입력은 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오의 조합일 수 있으며, 컴퓨터는 이를 인코딩된 문자열 형태로 입력한 다음 결과를 텍스트, 이미지, 오디오 등으로 반환할 수 있습니다.
특히 AI는 반도체 분야에 진출할 큰 잠재력을 가지고 있다. 그는 현재 새로운 칩을 설계하려면 수십 명에서 수백 명의 다양한 전문 지식이 필요하기 때문에 시간이 많이 걸린다고 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 지는 경우 최대 60주가 걸리는 대신 24시간 안에 처리된다는 것입니다.
"AI가 세상을 바꿀 잠재력은 엄청납니다." 제프 딘 박사가 덧붙였습니다. "그리고 베트남은 강력한 교육 시스템을 갖춘 매우 좋은 위치에 있으며, 이 분야에 많은 사람들을 끌어들이고 있다고 생각합니다."
토론 세션에는 Google에서 일하는 많은 베트남 기술 전문가들이 참여했습니다. 사진: TRONG NHAN
행사에서 응우옌 티 빅 응옥(Nguyen Thi Bich Ngoc) 기획투자부 차관은 베트남 디지털 경제에 대한 연구에 따르면 2030년까지 베트남에서 디지털 기술의 연간 경제 효과 가치가 1,733,000억 동(약 740억 달러)에 도달할 것으로 예상된다고 말했습니다.
이러한 발전으로 AI는 디지털 경제에 큰 기여를 할 것입니다.
또한 응옥 여사는 썬더마크 캐피털의 조사에 따르면 베트남과 싱가포르는 세계 AI 연구 30위권에 드는 동남아시아 대표 국가로, 가까운 미래에 베트남에서 AI 투자를 유치할 수 있는 많은 기회가 있을 것이라고 말했습니다.
New Turing Institute의 공동 창립자인 Vu Duy Thuc 박사는 베트남에서 AI를 개발하는 데 있어 과제는 데이터라고 말했습니다. 현재 베트남에서 AI 기반 문제를 해결하기 위해 제공되는 입력 데이터 소스가 최적이 아니기 때문입니다.
AI 모델을 훈련하는 데는 여전히 미국, 유럽 등 선진국의 데이터 소스를 사용하고 있어 일부 응용 프로그램이 베트남에 적용 시 차이가 발생할 수 있습니다.
하지만 다른 관점에서 보면, 툭 박사에 따르면 베트남은 데이터 측면에서도 큰 이점을 가지고 있습니다. 미국과 같은 나라에서는 AI와 같은 기술을 위한 "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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