생성적 AI는 소프트웨어 공학 기술 혁신의 새로운 황금기를 열고 있다.

생성적 AI는 기업들에게 경쟁력 있는 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공하지만, 동시에 보안과 개인정보 보호 등의 문제도 발생시킨다. 기업들은 이점과 단점을 균형있게 고려하여 생성적 AI를 도입해야 한다.

정부는 생성적 AI 기술 발전을 지원하되, 동시에 그 오남용을 방지하기 위한 규제도 마련해야 한다. 새로운 기술은 새로운 도전과제도 함께한다. 우리는 생성적 AI가 인류에게 긍정적인 변화를 가져오도록 협력해야 한다.

생성적 AI는 소프트웨어 개발의 획기적 전환점이 될 것이다. 기술 발전에 따른 문제를 해결하면서 혁신의 기회를 놓치지 않아야 한다. 생성적 AI는 우리에게 희망의 미래를 열어줄 것이다.

최근 금융 타임즈 보도에 따르면 애플은 미국, 프랑스, 중국에서 인공지능(AI) 분야의 수십 개의 채용공고를 올려, 지역 기반 모바일 장치에서 사용할 수 있는 생성형 AI 도구를 구축하는 데 도움을 줄 역할을 채우기 위해 구직자들을 찾고 있다고 합니다. 애플의 최고 경영자인 팀 쿡은 생성형 AI에 대한 큰 기대를 걸고 있으며, 최근 CNBC와의 인터뷰에서 “우리는 AI와 기계 학습(ML)을 기본적인 핵심 기술로 간주하고 있으며, 이들은 우리가 만드는 모든 제품에 거의 내장되어 있습니다”라고 말했습니다. 이에 따라 애플의 채용 공고는 기기에서 생성형 AI를 사용하는 가능한 방법을 드러내었습니다. 애플은 또한 몇 년 동안 생성형 AI 및 다른 모델에 대해 연구하고 있다고 밝혔습니다. 현재 애플은랫폼 상의 유료 구독자 수가 10억 명을 넘어섰으며, 지난12개월 동안 1억 5000만 명이 증가하여 3년 전의 거의 두 배에 달하는 수치입니다.

딥러닝과 인공지능을 위한 IT 인프라 구축은 어려운 일입니다. AI 워크로드를 배포하는 데 사용되는 기술과 관행은 전통적인 기업용 IT 애플리케이션과는 매우 다릅니다. 이로 인해 IT 전문가들은 새로운 기술을 사용해야 할 수도 있고, 익숙하지 않은 기술을 사용해야 할 수도 있으며, 이는 IT 프로젝트에 일정한 위험을 불러올 수 있습니다.

특히 생성 모델 기반 AI는 거의 모 산업에서 IT 팀에게 새로운 요구사항을 제시하고 있습니다. 생성 모델 기반 AI에 필요한 GPU는 비싸고 전력 소모가 크며, 여러 개가 필요할 수도 있습니다. 데이터에 대한 GPU의 식욕을 충족시키기 위해 저장소를 조정하는 것은 NVIDIA의 GPUDirect와 같은 새로운 기술을택해야 함을 의미합니다. 소프트웨어 스택은 기업용 IT와는 거의 다른 형태를 띠고 있습니다. 이와 같은 내용은 계속해서 이어집니다.

델 테크놀로지스와 NVIDIA는 생성 모델 기반 AI를 위한 인프라 구축과 배포의 복잡성을 줄이기 위해 협력하고 있습니다. 두 회사는 올해 초에 델 테크놀로지스 월드에서 프로젝트 헬릭스를 발표했으며, 이는 델과 NVIDIA 인프라 및 소프트웨어를 기반으로 한 기술적 전문성과 사전 구축된 도구를 제공하는 것으로 설명되었습니다.

델과 NVIDIA는 프로젝트 헬릭스의 첫 번째 구체인 요소를 발표했습니다. 이 두 회사는 NVIDIA 가속기와 소프트웨어를 기반으로 한 추론 시스템에 대한 유효성이 검증 설계를 제공하고, 기업이 생성 모델 기반 AI를 받아들이도록 돕는 전문 서비스를 제공하며, AI 개발을 위한 새로운 델 프리시전 워크스테이션을 발표하고 있습니다.

• 생성 모델 기반 AI 유효성이 검증된 설계
• 서버 및 저장소
• NVIDIA의 엔터프라이즈 AI 소프트웨어 스택
• 델 프리시전 AI 워크스테이션
• AI 전문 서비스

AI 기술에 대한 관심과 함께 생성 모델 기반 AI가 기업의 운영 방식을 변경할 것이라는 말을 매일 듣는 것은 거의 불가능합니다. 이 모든 것이 현실적인 가치가 없다는 것은 아니지만, 생성 모델 기반 AI는 혁신적인 영향을 미칩니다. 생성 모델 기반 AI는 비즈니스 프로세스에 영향을 미치고, 이미 기업들이 디지털 변혁에 대해 생각하는 방식을 바꾸고 있습니다. 더 중요한 것은, AI가 IT 전문가들이 인프라에 대해 생각하는 방식을 변경하고 있다는 점입니다.

AI에 중점을 둔 뉴스들이 계속해서 전달되기 때문에 이 기술이 얼마나 새로운지 자주 잊어버리기 쉽습니다. 이 산업은 여전히 최적의 사례를 찾아내고 있습니다. 이 모든 기술은 상용화된 상태가 아닙니다. 생성 모델 기반 AI 프로젝트를 진행하는 모든 IT 조직은 솔루션의 비용과 복잡성에 대해 고민할 것이며, 그러한 문제를 완화하는 요소는 이익입니다.

저는 항상 델의 유효성이 검증된 설계를 좋아하며, 생성 모델 기반 AI를 위한 새로운 옵션도 매우 좋아합니다. 델과 NVIDIA의 설계 도면을 따르면 생성 모델 기반 AI를 위한 인프라 구축과 배포에서 발생하는 많은 리스크를 줄일 수 있습니다. 델의 전문 서비스 팀과 협력하여 리스크를 더욱 줄일 수 있으며, 성공을 보장하기에 가장 가까운 상태에 이를 수 있습니다. 델의 새로운 오퍼링처럼 IT 전문가들의 일상을 간소화하는 모든 것들은 좋다고 생각합니다.

기술 중심의 약물 없는 우울증 치료가 가능한 것으로 밝혀져, 이와 같은 유형의 가장 큰 임상시험에서 이 질병의 증상을 모두 완화시킬 수 있다고 밝혀졌습니다. Flow Neuroscience가 개발한 새로운 헤드셋에 대한 연구 결과, 이 헤드셋은 우울증 치료에 가장 많이 판매되는 항우울제의 2배 효과적임을 보여주었습니다. Flow 헤드셋은 우울증과 관련된 뇌 부위인 좌측 전두엽 피질을 대상으로 한 비침습적인 뇌 자극 기술인 경두개 전류 자극(tDCS)을 사용합니다. 이 기술은 환자가 착용하는 헤드셋을 통해 전달되며, 이제 이를 통해 영국의 수백만 명의 우울증 환자들에게 항우울제 대안을 제공할 예정입니다.

영국과 미국의 환자들을 대상으로 한 임상시험에서는 10주 동안 56%의 환자가 모든 증상이 완화되었으며, 62%는 최소한 50% 이상의 개선이 있었습니다. Flow 헤드셋은 개인 사용자에게 저렴하게 제공될 수 있도록 설계되었으며, 가정에서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 환자들은 NHS의 개입을 기다릴 필요 없이 치료에 접근할 수 있게 되었습니다. Flow Neuroscience의 공동 창업자인 다니엘 만손은 “우울증은 가장 흔한 기분 장애 중 하나이자 불행히도 가장 치료하기 어렵습니다. “우리의 핵심 미션은 부작용이 거의 없으면서도 가능한 많은 사람들이 자신의 집에서 효과적으로 받을 수 있는 치료를 만드는 것이었습니다. “이 임상시험 결과는 이 치료의 효과성과 우울증 치료에 여전히 진보가 가능하다는 것을 보여줍니다.”라고 말했습니다.

King’s College London 정신건강연구소(Centre for Affective Disorders) 소속인 앨런 영 박사는 “이러한 흥미로운 새로운 자료들은 우울증 치료에서 실제로 진전이 가능한 가능성을 제기하고 있습니다. “전 세계적으로 주요 우울증은 치료가 충분하지 않고 현재 널리 사용되는 치료 방법에는 중요한 한계가 있습니다. “이 치료 방법은 효과적이면서도 잘 견딜 수 있는 특성을 갖춘 것으로, 많은 사람들이 채용할 수 있고 주요 우울증으로 고통받는 많은 사람들에게 도움이 될 수 있는 중요한 개입일 것입니다.”라고 말했습니다.

University of Buckingham 의료 연구소(GPA) 연구 감독인 Azhar Zafar는 “이러한 결과는 매우 유망하며, Flow를 일차 진료에서 활용함으로써 얻은 귀중한 통찰력과 일치합니다. “Flow는 우리 NHS 환자들 사이에서 상당한 인기를 얻었으며, 항우울제 복용 여부와 관계 없이 Flow를 선택하는 많은 환자들이 있습니다. “이 긍정적인 반응은 Flow와 관련된 효과성과 환자 만족도에 대해 말해주고 있습니다.”라고 말했습니다.

Stanford 대학 의학 및 행동 과학 부 교수인 Corey Keller는 “이 결과는 대규모 다중 기관 무작위 대조 임상시험에서 활성 및 플레이보 처리 그룹 간의 명확한 차이를 보여주는 것입니다. “Flow의 참신한 뇌 자극 접근법은 개인들이 가정에서 우울증을 효과적으로 관리할 수 있는 소중한 기회를 제공할 수 있으며, 정말로 유망한 정신 건강 치료 개발을 시사합니다.”라고 덧붙였습니다.ㅍ