AI, 규모로 경쟁하는 시대는 끝났다 - 주간 AI 트렌드 #36 (2023.1.30.~ 2.3.)

2023-02-07
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○ AI 서비스 개발에 있어 비용은 늘 문턱으로 작용합니다. 모델의 크기가 크고 복잡할수록 훈련에 필요한 데이터 수급 비용은 물론 연산을 위한 컴퓨팅 비용도 천문학적으로 증가하기 때문입니다. 초거대 AI와 같은 대규모 모델의 경우 사실상 대기업들의 독점 시장이 될 거라는 전망도 이런 이유에서 비롯합니다. 


○ 규모가 클 수록 학습 시간이 늘어나기 때문에 빠른 개발과 도입이 어려워지는 것도 문제입니다. 연산의 방식이나 학습의 효율을 증대시켜 비용 부담을 낮추는 방안도 제시되고 있지만 비용 지출의 속도를 늦출 뿐입니다. 유지보수에 있어서도 자연히 고려할 사항이 많아집니다. 


○ 여기서 도메인 특화 모델이 중요해집니다. 개발하고자 하는 AI 서비스의 목적에 맞게 전문화된 데이터를 구축하고 학습시키는 모델을 뜻하는데요. 특정 목적에 있어서는 범용적인 데이터를 학습하는 대규모 모델에 비해 전문 데이터를 학습한 모델이 더 성능이 높은 경우가 많기 때문입니다. 도메인이 좁아질수록 퀄리티 높은 서비스가 가능해지는 것입니다. 


○ 따라서 AI 서비스를 개발할 때 서비스의 목적을 명확히하고 그에 맞는 모델 크기와 데이터의 영역을 사전 정의하는 것은 꼭 필요한 과정입니다. 더 나아가 서비스 목적과 도메인에 적합한 데이터 규격을 기획하는 것 또한 불필요한 지출이나 중복적인 공수를 줄이는 방법이 됩니다. 성공적인 AI 서비스 도입을 위해서는 기술적인 부분 만큼이나 기획의 영역도 충실해야 합니다. 




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