[AI] AI 인덱스 2024

28 Apr 2024

스탠퍼드 인간중심인공지능연구소: AI 인덱스 2024

1. AI는 몇몇 작업에서 인간을 능가하지만 모든 작업에서 그런 것은 아니다.

AI는 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등 몇몇 벤치마크에서 인간의 성능을 초월했다. 그러나 경쟁 수준의 수학, 시각적 상식 추론 및 계획과 같은 더 복잡한 작업에서는 여전히 뒤처지고 있다.

2. 산업이 프런티어 AI 연구를 계속해서 지배하고 있다.

2023년에 산업계는 51개의 주목할 만한 기계 학습 모델을 생산했으며, 학계는 15개만 기여했다. 또한 2023년에는 산업계와 학계의 협력으로 21개의 주목할 만한 모델이 나왔는데, 이는 새로운 최고치이다.

3. 프런티어 모델의 비용은 훨씬 더 비싸다.

AI 인덱스 추정에 따르면, 최첨단 AI 모델의 훈련 비용은 전례 없는 수준에 이르렀다. 예를 들어, OpenAI의 GPT-4는 훈련에 약 7,800만 달러 상당의 컴퓨트를 사용했으며, Google의 Gemini Ultra는 컴퓨트에 1억 9,100만 달러를 소비했다.

4. 미국은 중국, EU, 영국을 제치고 최고의 AI 모델 공급원으로 선두에 있다.

2023년에는 미국 기반 기관에서 61개의 주목할 만한 AI 모델이 출현하여 유럽연합의 21개, 중국의 15개를 크게 앞질렀다.

5. LLM 책임에 대한 강건하고 표준화된 평가가 심각하게 부족하다.

AI 인덱스의 새로운 연구에 따르면, 책임 있는 AI 보고서의 표준화가 현저히 부족하다. OpenAI, Google, Anthropic과 같은 선도 개발자들은 주로 서로 다른 책임 있는 AI 벤치마크에 대해 자신들의 모델을 테스트한다. 이러한 관행은 최고 AI 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하는 노력을 복잡하게 만든다.

6. 생성 AI에 대한 투자가 급증한다.

작년에 전반적인 AI 사적 투자가 감소에도 불구하고, 생성 AI에 대한 자금 조달은 2022년에 비해 거의 8배 증가하여 252억 달러에 달했다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection과 같은 주요 생성 AI 분야의 주요 플레이어들이 상당한 자금 조달 라운드를 보고했다.

7. 데이터에 따르면, AI는 근로자의 생산성을 높이고 작업 품질을 향상시킨다.

2023년에는 여러 연구가 AI가 노동에 미치는 영향을 평가하여 AI가 근로자들이 작업을 더 빨리 완료하고 그들의 출력의 품질을 개선할 수 있게 한다는 것을 보여주었다. 이 연구들은 또한 AI가 저숙련과 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 해소하는 잠재력을 보여준다. 그러나 적절한 감독 없이 AI를 사용할 경우 성능이 저하될 수 있다는 경고도 있다.

8. AI 덕분에 과학적 진보가 더욱 가속화된다.

2022년에 AI는 과학 발견을 촉진하기 시작했다. 하지만 2023년에는 알고리즘 분류를 더 효율적으로 만드는 AlphaDev부터 재료 발견을 용이하게 하는 GNoME에 이르기까지 더욱 중요한 과학 관련 AI 응용 프로그램이 출시되었다.

9. 미국의 AI 규제 수가 급격히 증가한다.

미국의 AI 관련 규제 수는 지난해에 이어 지난 5년 동안 현저히 증가했다. 2023년에는 AI 관련 규제가 2016년의 1건에서 25건으로 증가했다. 지난해에만 AI 관련 규제 수가 56.3% 증가했다.

10. 전 세계 사람들이 AI의 잠재적 영향에 대해 더 인식하고 있으며 더욱 불안해하고 있다.

Ipsos의 설문조사에 따르면 지난해 동안 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 60%에서 66%로 증가했다. 또한 AI 제품 및 서비스에 대해 불안함을 표현하는 사람들의 비율이 2022년 39%에서 52%로 13%포인트 증가했다. 미국에서는 Pew의 데이터에 따르면 AI에 대해 더 우려하는 사람들의 비율이 2022년 38%에서 52%로 증가했다.