AI 기술: 머신 러닝, 딥 러닝 및 NLP 마스터하기

인공 지능(AI)은 창의적 사고와 문제 해결을 포함한 인간의 지능과 능력을 모방한 '지능 지수'를 가진 모든 기계를 의미합니다.

AI라는 용어는 1956년 다트머스 대학에서 열린 워크숍에서 존 매카시(John McCarthy)와 마빈 민스키(Marvin Minsky)가 다음과 같이 정의한 것으로 알려져 있습니다.

지각 학습, 기억 정리, 비판적 추론과 같은 고도의 정신적 과정을 필요로 하기 때문에 현재는 인간이 더 만족스럽게 수행하고 있는 작업을 수행하는 컴퓨터 프로그램의 구축

오늘날 인공 지능 기술은 AI 기반 소프트웨어 및 하드웨어가 다양한 개인 및 업무용으로 사용되면서 엄청난 인기를 끌고 있습니다. 여기에는 개인의 소프트 스킬을 개발하기 위한 AI 컴패니언(예: Character AI), 코딩 속도를 높이기 위한 AI 페어 프로그래머(예: Github Copilot), 기후 변화와 같은 글로벌 문제를 해결하기 위한 AI 시스템 등이 포함됩니다.

이 블로그 게시물에서는 몇 가지 주요 AI 기술, 그 기술의 정의 및 중요성에 대해 살펴보겠습니다.

인공지능 기술의 10가지 유형

인공 지능 기술은 지능형 시스템을 구축하는 데 사용되는 도구 및 방법이며, AI에 인간과 유사한 지능을 부여하는 핵심 수식입니다.

다음은 인기 있는 AI 기술 중 일부입니다.

머신 러닝(ML)

'AI/ML' 태그가 붙은 많은 구인 광고를 보셨을 것입니다. 이는 기계 학습(ML)이 대부분의 조직에서 AI 연구 팀의 핵심 부분이기 때문입니다.

기계 학습(ML)을 통해 AI 엔진에 대량의 데이터가 입력되고, 데이터를 분석하고 패턴을 식별하기 위한 구체적인 지침이 주어집니다. 이를 통해 인간의 행동 패턴을 예측하는 알고리즘을 만들 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘에서 AI의 일반적인 사용 사례는 온라인 쇼핑 플랫폼에서 볼 수 있는 제품 추천과, 가장 많이 조회된 게시물과 귀하의 검색 습관에 따라 귀하가 가장 관심을 가질 만한 게시물을 결정하는 소셜 미디어 알고리즘입니다.

감독 학습과 비감독 학습

지도 학습과 비지도 학습은 모두 기계 학습(ML)의 기본 요소입니다. 전자는 라벨이 붙은 데이터를 사용하여 AI 알고리즘을 훈련합니다. 예를 들어, 이메일 제공자는 스팸으로 라벨이 붙은 데이터와 스팸이 아닌 데이터로 스팸 필터링 기능을 훈련할 수 있습니다.

반면, 비지도 학습은 라벨이 붙지 않고 정리되지 않은 데이터를 처리하며, AI는 데이터를 분류하고 패턴을 찾는 어려운 작업을 수행합니다.

딥 러닝

기계 학습의 하위 분야인 이 AI 기술은 인공 신경망(ANN)의 개념을 사용하여 인간 두뇌의 신경망을 모방하는 것을 목표로 합니다.

딥 러닝은 계층적으로 작동합니다.

자연어 처리(NLP)

또 다른 인기 있는 AI 기술은 자연어 처리(NLP)로, 언어에 중점을 둔 딥 러닝의 하위 분야입니다. NLP는 AI 엔진이 인간 언어의 문법, 구문, 언어 구조의 다양한 의미를 이해하여 인간 언어를 생성하고 인간과 기계의 대화를 더 인간적이고 덜 로봇처럼 만들 수 있도록 도와줍니다.

텍스트 전처리

텍스트 전처리는 많은 자연어 처리(NLP) 작업의 기초입니다. 여기에는 NLP 알고리즘에 의한 분석을 준비하기 위해 원시 텍스트 데이터를 정리, 변환 및 구조화하는 작업이 포함됩니다

전처리 과정은 오타와 같은 불필요한 데이터를 제거하고 대문자를 소문자로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 NLP 엔진이 알고리즘을 보다 효율적으로 실행하고 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

품사 태그(POS)

자연어 처리(NLP) AI 기술의 핵심 필드인 품사(POS) 태그 지정은 인간 언어에서 문장 내 각 단어의 문법적 기능(명사, 동사, 형용사 등)에 라벨을 붙이는 데 중점을 둡니다.

따라서 음성 인식 및 감정 분석과 같은 다른 AI 기술과 함께 사용하면 텍스트의 감성 지수를 파악하는 데 효과적입니다.

이 AI 기술의 좋은 사용 사례는 Grammarly와 같은 AI 기반 맞춤법 검사기입니다.

명명된 엔티티 인식(NER)

Named entity recognition (NER)은 NLP의 또 다른 하위 집합입니다. 언어를 다루는 NLP와 마찬가지로 NER은 이름, 위치 및 기타 엔티티를 다룹니다.

따라서 정보 추출에 유용한 강력한 도구로 사용할 수 있습니다. 법률 및 조사 서비스, 즉 금융 기관 찾기, 증인 식별, 특정 키워드에 대한 소셜 활동 모니터링 등을 생각해보세요.

감정 분석

감정 분석은 의사소통에서 감정 패턴을 이해하는 데 중점을 둔 자연어 처리(NLP)의 전문 분야입니다. 텍스트가 긍정적, 부정적, 중립적 감정을 표현하고 있는지 판단합니다.

이는 소셜 게시물, 고객 리뷰, 온라인 설문조사, 뉴스 기사 등 텍스트 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있어 마케팅 팀에 유용합니다. 사람들이 브랜드에 어떻게 반응하는지 이해하고 시장 조사를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

컴퓨터 비전

이 AI 기술은 컴퓨터가 시각적 세계를 해석하고 이해할 수 있게 해줍니다. 카메라나 스캐너를 통해 미디어가 컴퓨터로 전송되면, 컴퓨터는 딥 러닝 신경망과 이미지 처리 기능을 결합하여 이미지를 더 잘 이해합니다.

자동화 및 로봇 공학

여기에서는 기존의 자동화 및 로봇 공학 방법이 AI로 강화되어 두 필드의 효율성이 모두 향상됩니다. AI 기능이 로봇과 자동화 소프트웨어에 통합되어 센서와 환경에서 수집된 데이터를 분석할 수 있습니다.

이를 통해 로봇은 오브젝트를 인식하고 스페이스, 시간, 문제 해결과 같은 요소를 이해하여 실제 상황에 쉽게 적응할 수 있습니다.

다양한 산업에 AI 기술의 적용

이 블로그 게시물에서 설명한 AI 기술은 마케팅에서 의료, 항공 우주에 이르기까지 다양한 산업에서 사용할 수 있습니다.

AI 구현의 일반적인 과제 및 윤리적 고려 사항

모든 신기술과 마찬가지로 AI에도 여러 가지 과제가 있습니다. 다음은 그 중 가장 중요한 몇 가지입니다.

프라이버시 문제

AI 엔진과 알고리즘은 공개된 데이터를 통해 훈련되기 때문에 데이터 프라이버시 및 저작권 침해로 이어질 수 있습니다. 또한, 많은 AI 도구는 고객 데이터를 알고리즘 훈련에 사용하기 때문에 의료 데이터 유출이나 민감한 회사 정보가 유출될 수 있습니다.

AI 이미지 생성기는 디지털 아티스트의 실제 작품을 복사(또는 크게 영감을 받은)하는 것으로도 알려져 있어, 지적 재산권 침해 문제가 널리 퍼지고 있습니다.

공정성과 편향성

AI 시스템은 훈련 데이터에 존재하는 편견을 영속화하여 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다.

ChatGPT가 처음 공개되었을 때, 기존의 성별 고정관념을 강화한다는 보고가 있었습니다. 의사와 간호사에 대해 질문했을 때, 의사는 '남자'로, 간호사는 '여자'로 가정했습니다. 심지어 문장에 오타가 있다고 생각하여 여성 의사나 남성 간호사의 가능성을 해석하지도 않았습니다.

설명 가능한 AI 시스템의 환각

때로는 설명 가능한 AI 시스템(ChatGPT 또는 Anthropic Claude 등)이 사실과 다른 또는 완전히 조작된 결과를 생성하는 경우가 있습니다.

이는 AI 알고리즘이 충분한 데이터로 훈련되지 않았거나, 한 가지 유형의 데이터로만 훈련되어 데이터 세트에 맞는 솔루션이나 결과를 생성하기 때문일 수 있습니다.

사람들이 연구를 위해 AI를 사용할 때 이런 일은 꽤 흔합니다. 한 가지 질문(예: 출처)을 하면, AI는 가상의 시나리오를 만들어냅니다. 위의 예시에서 사용자는 ChatGPT에 타이타닉의 유일한 생존자에 대해 질문했고, AI는 제빵사와 관련된 인시던트를 만들어냈습니다.

AI 정렬

AI 연구의 핵심 측면인 AI 정렬은 인간에게 유익한 AI 시스템을 만드는 것입니다. AI 시스템은 목표가 명확하게 정의되지 않고 '공익'과 일치하지 않을 경우 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.

책임

설명 가능한 AI의 잠재력은 부인할 수 없습니다. 코딩 수업에서 자동차 수리 튜토리얼에 이르기까지, AI는 학습과 작업 수행을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 이러한 기능은 오용되어 잘못된 정보를 유포하거나 파괴적인 목적을 위한 지침을 제공하는 데 사용될 수도 있습니다.

그러나 AI가 실수를 하면 어떻게 될까요? AI 솔루션이 부정적인 결과를 초래한 경우, 그 책임은 누구에게 있을까요?

이러한 결과를 방지하기 위해서는 투명한 프로세스와 명확한 책임 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 우리는 이미 이 분야에서 몇 가지 진전을 이루기 시작했습니다.

인공지능의 현재 트렌드

AI가 큰 발전을 이룬 것은 최근 몇 년, 특히 2020년대에 들어서부터입니다. AI 필드에서 볼 수 있는 일반적인 트렌드는 다음과 같습니다.

예측 분석

AI 알고리즘은 데이터를 분석하여 미래의 이벤트나 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 금융(현금 흐름 예측) 및 소매(수요 예측) 등 다양한 필드에서 응용될 수 있습니다.

패턴 인식

이 기술은 이미지 인식(자율주행 차량), 이상 탐지(사기 탐지), 자연어 처리(NLP) 등에 활용됩니다.

생성 AI

생성 AI는 기존 패턴을 기반으로 이미지, 텍스트, 음악과 같은 새로운 데이터를 생성하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 실존하지 않는 사람의 사실적인 초상화를 만들 수 있습니다.

챗봇

대화형 AI 프로그램은 인간의 대화를 모방하며 고객 서비스 및 학습에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 웹사이트와 앱에 챗봇을 추가하여 고객이 고객 서비스 담당자를 기다릴 필요 없이 AI 봇을 통해 빠른 답변을 받을 수 있도록 할 수 있습니다.

가상 비서

Siri 및 Alexa와 같은 AI 기반 비서는 음성 명령을 이해하고 응답하여 약속 예약이나 스마트 홈 기기 제어와 같은 작업을 도와줍니다

추천 시스템

AI 알고리즘은 사용자의 과거 행동과 선호도에 따라 제품, 영화 등을 추천합니다.

인공지능의 미래

AI의 한 가지 가능한 미래는 기계가 여러 분야에서 인간의 능력을 능가하는 초지능의 출현입니다. 공상 과학 영화처럼 들리죠? 하지만 Google과 Microsoft와 같은 거대 기술 기업을 비롯한 대부분의 AI 연구 기업들은 이러한 미래를 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

다음은 미래에 가능할 것으로 예상되는 몇 가지 일반적인 AI 트렌드입니다.

특이점이 아직은 먼 미래의 일로 느껴지지만, 많은 사람들이 이에 대해 우려하고 있습니다. OpenAI의 Sam Altman은 AI 특이점이 가져올 잠재적인 영향에 대해 두려움을 느끼고 있다고 밝혔습니다.

그러나 이러한 '미래'는 모두 가설에 불과하며 실현되기까지 수년이 걸릴 수도 있습니다. 가까운 미래에는 AI가 의료, 연구, 사물 인터넷(IoT) 분야에서 큰 물결을 일으킬 것으로 보입니다. AI 기반 진단 센터, 통계 분석, 자율 주행 자동차 등이 그 예입니다.

인기 있는 AI 도구 및 리소스

이제 일상에서 사용할 수 있는 AI 리소스와 그 리소스를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

OpenAI

AGI는 문제 해결, 창의력, 사회적 상호 작용에서 '인간과 유사한' 인지 능력을 보유한 AI의 한 유형입니다. 현재의 AI 모델은 보고서 분석이나 정보 검색에 도움이 될 수 있지만, OpenAI는 AGI를 통해 소설을 쓰거나 인간의 감정을 이해하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이러한 사용 사례는 아직 가설에 불과하지만, 앞으로 몇 년 동안 이 스페이스가 어떻게 진화할지 지켜보는 것이 흥미로울 것입니다. 현재는 AGI 세계로 서서히 전환할 수 있는 AI 솔루션을 구축할 플랜을 세우고 있습니다. 이를 통해 정책 입안자와 일반 대중이 AI를 이해하고 수용할 수 있게 될 것이라고 믿기 때문입니다.

이 목표에서 최근 개발된 것은 GenAI 도구인 ChatGPT(텍스트 생성)와 DALL-E(이미지 생성)입니다.

특히 ChatGPT는 자연어 처리 능력으로 AI 애호가들로부터 호평을 받고 있습니다. GPT 엔진을 기반으로 한 챗봇과 대화형 AI 기능이 꽤 많이 개발되어 있습니다.

반면 DALL-E는 사람들(특히 디자이너들)로부터 엇갈린 반응을 불러일으켰습니다. 그들은 생성된 이미지가 모호하고 어지러운 느낌이라고 지적했습니다.

Google DeepMind

Google DeepMind가 중점적으로 다루는 산업 분야로는 생물학적 지능, 가상 비서, 게임 등이 있습니다. Google Gemini를 사용해 Google DeepMind의 GenAI 기능을 직접 체험해 보세요.

그러나 놀라운 AI 개발 중 하나는 단백질 구조를 분석할 수 있는 AlphaFold입니다. 아직 연구 단계에 있지만, 의료 전문가들은 이 기술이 질병을 더 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움이 될 것이라고 믿으며 호평을 보내고 있습니다.

OpenAI와 달리 Google은 '안전한' AI를 만드는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 통해 고급 AI와 관련된 잠재적 위험을 분석하고 완화하는 것을 목표로 하는 Frontier Safety Framework가 생성되었습니다.

인류 중심적

Claude는 시, 코드, 스크립트, 이메일 등 다양한 창의적인 텍스트 형식을 생성할 수 있습니다.

Anthropic은 AI의 윤리적 사용에 대한 훌륭한 사례 연구이기도 합니다. 최근, 음악 프로듀서들이 Claude가 자신의 노래 가사를 학습한 것을 이유로 저작권 침해로 소송을 제기하면서 뉴스에 등장했습니다. 그들은 Claude가 가사를 불법으로 복제했다고 주장하며 수백만 달러의 손해 배상을 요구하고 있습니다.

이 사건은 창의적인 목적으로 AI를 사용하는 데 있어 모호한 부분을 부각시켰으며, 이번 판결은 향후 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 선례가 될 수 있습니다.

ClickUp Brain—ClickUp의 AI 어시스턴트

작업 공간 생산성 앱인 ClickUp에는 ClickUp Brain이라는 GenAI 기능이 내장되어 있습니다.

일종의 가상 비서인 ClickUp Brain은 ClickUp 제품군의 모든 도구와 통합되어 사용자의 일상 업무(및 생활)를 원활하게 해줍니다.

ClickUp Brain이 다양한 역할과 업종의 전문가들에게 도움이 될 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

AI Knowledge Manager

중요한 세부 정보를 찾기 위해 문서들을 하나씩 뒤지는 데 지치셨나요? ClickUp Brain을 사용하면 모든 wiki, 보고서 또는 내부 문서에서 몇 초 만에 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다.

더 좋은 점은 문서나 회의록의 요약본을 빠르게 생성해 달라고 요청할 수 있어 회사나 클라이언트의 최신 정보를 쉽게 확인할 수 있다는 것입니다.

AI 프로젝트 관리자

ClickUp Brain을 사용하면 프로젝트 관리와 관련된 지루한 작업을 자동화할 수 있다는 또 다른 이점이 있습니다. 예를 들어, ClickUp Brain을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

AI Writer for Work

ClickUp에는 마케터와 글쓰기에 익숙하지 않은 사람들에게 특히 유용한 강력한 글쓰기 보조 기능도 포함되어 있습니다. AI Writer for Work는 다음과 같은 작업을 도와줍니다.

직장에서 팀과 개인은 ClickUp Brain을 사용하여 ClickUp의 어느 곳에서나 작업 댓글, 문서, 이메일 등 모든 내부 및 외부 커뮤니케이션을 초안으로 작성할 수 있습니다. AI 쓰기 도구에 간략하게 생각을 추가하면 AI가 문장을 다듬어줍니다.

역할별 프롬프트 템플릿

뿐만 아니라, 각 역할에 맞는 AI 프롬프트 템플릿도 이용할 수 있으므로 바로 시작할 수 있습니다. 이러한 프롬프트의 예시는 다음과 같습니다.

AI 도구로 업무 수준을 한 단계 업그레이드하세요

인공 지능은 앞으로 우리의 생활과 일에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 개인 생산성 향상부터 대규모 조직의 운영 효율성 개선, 질병 치료법 발견, 데이터 분석, 거시경제 예측에 이르기까지 AI 엔진은 세상을 개선할 것으로 기대되고 있습니다.

개인으로서, AI 엔지니어가 되기 위한 교육을 받거나 (이 분야에 이자가 있는 경우) ClickUp Brain과 같은 AI 도구를 사용하여 삶을 최적화하는 것으로 첫 단계를 시작할 수 있습니다.

오늘 ClickUp을 사용해 보시지 않겠습니까? ClickUp에 무료로 가입하고 여러분의 삶의 모든 면을 한 단계 업그레이드할 수 있는 방법을 알아보세요!