작년 이맘때쯤 우리는 제너레이티브 AI의 여명기에 있었지만 ChatGPT의 도입으로 그것이 전 세계적으로 만들어낼 심오한 영향과 엄청난 변화를 예측하지는 못했습니다. 우리 세트에는 2023 예측, 우리는 LLM의 자기 개선 능력을 보여주는 연구를 통해 LLM의 잠재적인 효과에 주목하고 이렇게 말했습니다. 연말까지 모든 최첨단 자연어 처리 결과의 표준 기술이 될 것입니다..” 그것은 확실히 입증되었습니다.

작년에 상황이 어떻게 되었는지 살펴보면서 2024년 AI 시장이 어디로 향할지 예측해 보고 싶었습니다. 자연어 처리 (NLP), 고객 경험(CX)에 대한 초점과 어떻게 관련되는지 포함합니다. 

InMoment의 AI 제품 담당 EVP인 Jeff Catlin은 다음과 같이 말했습니다.

ChatGPT는 2025년까지 더 이상 기업에 널리 사용되는 기술이 아닙니다

대부분의 기술 선두주자와 마찬가지로 ChatGPT는 해가 갈수록 관련성이 점점 낮아질 것입니다. Llama2(그리고 앞으로 나올 모든 것)와 같은 로컬 LLM은 기업 AI의 엔진이 될 것입니다. 여기에는 여러 가지 이유가 있지만 데이터 보안과 산업별 콘텐츠로 로컬 LLM을 강화하여 결과에 영향을 미치는 능력이 이러한 변화를 주도하는 두 가지일 가능성이 높습니다.

더 어려운 문제를 해결하기 위해 LLM이 통합될 예정입니다.

사용자가 한 LLM의 결과를 다른 LLM에 제공할 수 있게 해주는 LangChain과 같은 기술은 모든 것을 아는 다음 LLM보다 기업 사용자에게 훨씬 더 중요해질 것입니다. 콜센터(분노)에서 발신자의 분노를 측정하는 LLM을 사용하고 해당 분노가 통화에서 해결되는 근본적인 문제와 분노를 결합하여 해당 발신자의 가능성을 예측하는 후속 모델에 공급된다고 상상해 보십시오. 서비스를 취소하거나 경쟁 제품을 구매하는 것입니다. 조합 AI는 고객 지원, 구매자 구매 행동 또는 기타 근본적인 비즈니스 문제에서 기업 AI의 다음 큰 단계입니다.

LLM으로 인해 구조화되지 않은 데이터 볼륨이 급증함에 따라 NLP의 관련성이 더욱 높아질 것입니다.

LLM은 기업이 일반적으로 작업하기 어렵기 때문에 무시하는 구조화되지 않은 모든 데이터를 활용하도록 장려하는 방아쇠입니다. LLM은 이 콘텐츠에 대한 관문이지만 화자, 지역 또는 문제 영역별로 구조화되지 않은 콘텐츠와 반구조화된 콘텐츠를 분리할 수 있는 강력한 NLP는 LLM의 진단 능력을 한 단계 끌어올릴 것입니다.

InMoment의 수석 과학자 Paul Barba:

OpenAI 드라마는 2024년에도 계속해서 채워질 것입니다

Sam Altman을 OpenAI로 축출하고 다시 고용함으로써 가십과 핫 테이크로 가득 찬 뉴스 사이클이 만들어졌으며 OpenAI 이야기가 내년 내내 헤드라인을 계속 채울 것이라고 생각합니다. 고유한 비영리/영리 하이브리드 구조, 막대한 비용, AI의 위험과 약속 등 기본 촉매제는 변하지 않았으며 이 분야가 발전하는 속도로 인해 이러한 세력이 등장할 충분한 기회가 있습니다. 내년에도 계속해서 머리에.

최초의 AI 수출 통제는 마지막이 아닐 가능성이 높습니다

미국 정부는 이미 AI 연구에 사용되는 첨단 칩을 중국에 판매하는 것에 대한 수출 통제를 실시했습니다. 모든 사람에게 고급 AI 도구를 제공하는 오픈 소스 모델에 대한 규제 논란과 함께 공개 키 암호화와 같은 기본 웹 기술이 분류되었던 80년대와 90년대의 소프트웨어 암호화 수출 통제 싸움이 보복될 것이라고 생각합니다. "군수품"으로 분류되어 일반 수출이 금지되었습니다.

AI 시장이 도약할 것이다

기술 회사들은 모두 진취적인 개인이 훈련된 모델을 임대할 수 있고 기업이 필요한 기능을 선택하고 선택할 수 있는 기계 학습 시대에 "모델 시장"을 갖고 있는 것처럼 보였습니다. 모델이 너무 유연하지 않고 선택 사항을 평가하려는 노력이 너무 컸기 때문에 결코 성공하지 못했습니다. LLM은 더 쉬운 통합을 약속하고 AI의 발전을 통해 사전 구축된 많은 블록으로 솔루션을 구축하여 크게 자동화할 수 있습니다.

우리가 보는 바와 같이, 2025년까지 ChatGPT가 기업을 위한 주요 기술로 점진적으로 쇠퇴하는 것은 Llama2와 같은 지역화된 언어 모델(LLM)이 중요성이 높아질 이 분야의 역동적인 특성을 강조합니다. LangChain과 같은 기술을 통해 촉진된 복잡한 문제를 해결하기 위한 LLM의 통합은 조합 AI로의 전환을 의미합니다. 더욱이, LLM에 의해 주도되는 비정형 데이터 볼륨의 급증은 진단 기능 향상에 있어서 NLP의 관련성이 점점 더 커지고 있음을 강조합니다. 이러한 기술 발전 속에서 OpenAI의 지속적인 드라마와 AI 수출 통제의 출현은 복잡한 규제 환경과 잠재적인 지정학적 문제를 암시합니다. 긍정적인 측면에서는 보다 유연한 LLM을 기반으로 하는 AI 시장의 부상은 기업이 사전 구축된 AI 블록을 원활하게 통합하여 다양한 요구 사항을 해결할 수 있는 혁신적인 시대를 약속합니다. 앞으로 AI 환경은 기술 혁신, 규제 고려 사항, 시장 역학의 지속적인 진화로 인해 역동적으로 보입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/