2021년 주목해야 할 AI 및 머신러닝의 트렌드 5가지

2021 머신러닝 트렌드 

1. 초 자동화 AI 및 머신 러닝의 역할 증가

시장 조사 기관인 Gartner가 확인한 IT업계의 큰 트렌드인 초자동화( Hyperautomation, 다수의 머신러닝과 자동화 툴을 결합시켜 업무를 수행하는 것) 는 자동화 할 수 있는 조직 내 대부분의 모든 것들은 자동화되어야 한다는 개념이다.

코로나로 인해 "디지털 프로세스 자동화"및 "지능형 프로세스 자동화"라고도 하는 개념이 가속화되고 있다.

AI 및 머신 러닝은 이러한 초자동화에 있어 필수적이다.

성공적인 자동화 비즈니스 프로세스는 변화하는 상황에 적응하고 예상치 못한 상황에 대응할 수 있어야 하기 떄문.

여기에서 AI, 머신 러닝 모델 및 딥 러닝 기술이 도입되어 자동화 시스템에서 생성 된 데이터와 함께 "학습" 알고리즘 모델을 사용하여 자동으로 개선되고 변화하여 발전할 수 있다.  (딥 러닝은 많은 양의 데이터에서 학습하기 위해 신경망 알고리즘을 활용하는 머신 러닝의 하위 집합)

엔지니어링의 중요성 

2 . AI 엔지니어링

가트너 연구에 따르면 AI 프로젝트의 약 53 %만이 프로토 타입에서 전체 생산에 성공했다.

새로 개발 된 AI 시스템과 머신 러닝 모델을 배포하려고 할 때 기업과 조직은 종종 시스템 유지 관리, 확장 등으로 어려움을 겪고 있으며 AI 이니셔티브는 수익을 가져오지 못할때가 많다.

Gartner의 2021 년 최고 전략 기술 트렌드 목록에 따르면 기업과 조직은 AI 엔지니어링 전략이 "AI 모델의 성능,신뢰성"을 개선하고 "AI 투자의 전체 가치"를 제공 할 것이라는 점을 이해하고 있다.

 AI 엔지니어링 프로세스를 개발하는 것이 핵심이겠고 가트너에 따르면 AI 엔지니어링은 DataOps, ModelOps 및 DevOps의 요소를 통합하고 AI를 DevOps 프로세스의 일부로 만든다.

 

사이버보안 

3. 사이버 보안 애플리케이션을위한 AI 사용 증가

인공 지능 및 기계 학습 기술은 기업 시스템과 개인의 보안을위한 사이버 보안 시스템으로 점점 더 많이 사용되고 있다.

사이버 보안 시스템 개발자는 맬웨어, 랜섬웨어, DDS 공격 등으로 인해 지속적으로 진화하는 위협에 대응하기 위해 기술을 업데이트하는 노력을 지속적으로 하고 있다. AI 및 기계 학습 기술을 사용하여 이전 해킹패턴을 파악하고 변형된 패턴을 예상하여 해킹을 식별 할 수 있다.

 

AI 기반 사이버 보안 도구는 또한 회사의 자체 트랜잭션 시스템, 통신 네트워크, 디지털 활동 및 웹 사이트는 물론 외부 공개 소스에서 데이터를 수집하고 AI 알고리즘을 활용하여 의심스러운 IP 주소 감지와 같은 위협 활동을 식별하고 패턴을 인식 할 수 있다.

AI 사용이 확장되면 ‘스마트 홈’이 가능해지면서 시스템이 거주자의 방식, 습관 및 선호도를 학습하고, 침입자를 식별하는 능력을 향상시킬 수 있다고한다.

IoT

4. AI와 머신러닝 그리고 IoT

사물 인터넷은 최근 몇 년 동안 빠르게 성장하고있는 분야로 시장 조사 기관인 Transforma Insights는 글로벌 IoT 시장이 2030 년에 241 억 개의 장치로 성장하여 1 조 5 천억 달러의 매출을 올릴 것이라고 예측했다.

AI와 머신러닝의 사용은 점점 더 IoT와 얽히게 된다.

예를 들어 AI, 기계 학습 및 딥 러닝은 이미 IoT 장치와 서비스를 더 스마트하고 안전하게 만들기 위해 사용되고 있다.  산업 환경에서 제조 공장 전체의 IoT 네트워크는 운영 및 성능 데이터를 수집 한 다음 AI 시스템에서 분석하여 생산 시스템 성능을 개선하고 효율성을 높이며 기계가 유지 보수가 필요한시기를 예측할 수 있고 일부 사람들은 “인공 지능 : (AIoT)”는 산업 자동화를 재정의 할 수 있다고 한다.

윤리문제 

5. AI 기술에 대한 윤리적 문제

올해 초, 인종 차별에 대한 문제가 심각해졌고 Microsoft, IBM, Amazon을 비롯한 여러 주요 IT업체는 경찰서에서 AI 기반 안면 인식 기술을 사용하는 것을 관련 규제 연방법이 생길때까지 제한하겠다고 발표했다.

이후 사람들은 AI 기술의 사용과 관련된 다양한 윤리적 질문에 주목했다.

여기에는 "딥 페이크" 와 같이 AI의 명백한 오용과 사이버 공격, AI기술의 사용을 감시하고 관련 활동을 위한 정부 및 법 집행 기관의 AI 사용과 마케팅 및 고객 관계를 위한 기업의 AI 사용과 같은 영역도 포함된다.

또 사람의 노동력을 완전히 대체 할 수 있는 시스템인 AI의 사용에 대한 더 깊은 질문을 던지기도한다.

국가 기관은 첫 번째 단계는 해당 문제에 대한 문제점을 찾아가고 있다고 했다. 일부의 법 집행을 위해 AI 기술을 사용하는 것과 같이 연방 규정 및 법률의 필요성을 의식하고 있다고 했다.

비즈니스에서 Gartner 는 회사 브랜드를 위태롭게하거나, 규제 조치를 취하거나, "불매 운동을 유도하거나 비즈니스 가치를 파괴"할 수있는 AI 위험을 방지하기 위해 외부 AI 윤리위원회를 만들 것을 권장한다. 회사 고객 대표를 포함한 이러한 이사회는 AI 개발 프로젝트의 잠재적 영향에 대한 지침을 제공하고 AI 프로젝트에 대한 투명성과 책임질 수 있다.

 

 

출처 : https://www.crn.com/news/cloud/5-emerging-ai-and-machine-learning-trends-to-watch-in-2021

5 Emerging AI And Machine Learning Trends To Watch In 2021

 

Author Bella