산업동향
’23년 인공지능(AI) 지수 보고서 외
- 등록일2023-05-22
- 조회수3377
- 분류산업동향 > 기타 > 기타
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자료발간일
2023-05-17
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출처
한국산업기술진흥원
- 원문링크
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키워드
#인공지능#AI 지수
’23년 인공지능(AI) 지수 보고서 외
[2023년 8호] 산업기술 동향워치
◈ 목차
이슈포커스
’23년 인공지능(AI) 지수 보고서 (美 Stanford University, 4月)
산업‧기술동향
E-파워트레인 시장의 급속한 변환 양상 분석 (McKinsey, 3.31)
일본 기업의 녹색 수소 시장 참여 방안 (日 노무라경제연구소, 3.27)
중국 플랫폼 부상에 따른 미국의 정책 시사점 고찰 (美 CSIS, 3.29)
’23년도 중국 초전도 신소재 산업 동향 분석 (中 36kr연구소, 4.4)
중국 대규모 언어모델(LLM) 산업 동향 분석 (中 iResearch, 4.11)
정책동향
미국-EU 에너지 안보 태스크포스 공동성명 (美 White House, 4.3)
미국 저가 전기차를 위한 민관 투자 발표 (美 White House, 4.17)
대서양의 보호무역주의 확산 및 대응 필요성 (美 CEPA, 4.7)
EU 반도체 생산 강화를 위한 유럽반도체법(안) 분석 (日 미즈호은행, 3.29)
영국 CCUS 넷제로 투자 로드맵 (英 DESNZ, 4.5)
이스라엘의 5G 추진 가속화 (以 MoC, 3.28)
일본 수소기본전략 개정안 요점 분석 (日 경제산업성, 4.5)
중국의 과학기술 혁신을 위한 신형거국체제 고찰 (日 경제산업연구소, 4月)
중국의 경제안보무역제도 개요 (日 JETRO, 4.7)
◈본문
이슈포커스
’23년 인공지능(AI) 지수 보고서 (美 Stanford University, 4月)
◎ 미국 스탠포드 인간중심인공지능연구소(HAI)가 글로벌 AI 진행 현황을 추적·분석한 「’23년 인공지능(AI) 지수 보고서」를 발표
- AI 관련 데이터를 추적·수집·추출·시각화하여 의사 결정자들이 인간 중심의 책임감 있고 윤리적인 AI를 발전시키기 위해 유의미한 조치를 취하도록 지원하기 위한 목적
※ HAI는 AI의 포괄적 진행 상황을 지속 추적하기 위해 조지타운대학교 안보신흥기술연구소(CSET), 비즈니스 소셜 플랫폼 LinkedIn, 소비자 시장조사 플랫폼 NetBase Quid, 글로벌 채용 분석 플랫폼 Lightcast, 컨설팅 기업 매킨지 등 다양한 기관, 조직과 협력
- ’23년 보고서는 이전보다 많은 양의 자체 수집 데이터와 원본 분석을 제공하며, 지정학적 요인, 훈련 비용, AI 시스템의 환경적 영향, 초중고 과정의 AI 교육, AI 관련 여론 동향 등 기초 모델(foundation model)에 대한 분석을 새롭게 추가
※ 그 외 글로벌 AI 관련 법률에 대한 추적 범위를 ’22년 25개국에서 ’23년 127개국으로 확대
▘’23년 AI 지수 보고서 주요 내용▗
항목 | 주요 결과 |
➊ 산업계-학계 간 경쟁 | ∙ 산업계가 학계와의 경쟁에서 크게 앞서 나가는 양상 표출 - ’14년까지는 핵심적인 기계학습(ML) 모델이 학계에서 발표되었으나, ’22년 학계가 단 3개의 ML 모델을 출시한 반면 산업계는 32개의 중요 ML 모델을 출시 ※ 최첨단 AI 시스템 구축을 위해서는 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 역량, 자금 등의 자원이 필요하며 기업 등 산업계 행위자가 학계·비영리 조직 행위자에 비해 많은 양의 자원을 보유 |
➋ 벤치마크의 성능 | ∙ 기존 AI 벤치마크(Benchmark)* 성능이 포화 상태에 도달 * 특정 작업과 관련하여 AI 시스템의 성능을 측정하기 위한 데이터세트로, 테스트 및 지표로 구성 - AI가 최신의 최첨단 기술을 지속적으로 갱신하며 진화하는 반면, 벤치마크 대부분의 연간 기술 향상 폭은 미미한 수준에서 정체되고 있으며, 벤치마크의 성능 포화도 도달 속도가 점차 가속화되는 추세 - 동시에 BIG-bench*, HELM**과 같이 새롭고 보다 포괄적인 벤치마크 제품군도 출시 * (Beyond the Imitation Game Benchmark) 대규모 언어모델(LLM) 모델을 조사하고 해당 모델의 향후 기능을 추적하기 위해 개발된 협업 벤치마크로, 200개 이상의 작업이 포함 ** (Holistic Evaluation of Language Models) 언어모델의 투명성 개선을 목표로 하는 벤치마크 |
➌ 환경적 영향 | ∙ AI는 환경에 긍정적·부정적 영향을 모두 미칠 수 있는 요인으로 작용 - 최신 연구(Luccioni et al., 2022)에 따르면 AI 시스템은 심각한 환경적 영향을 유발 가능 ※ (예) 오픈소스 언어모델 BLOOM을 훈련시키는 동안 뉴욕 → 샌프란시스코까지의 편도 비행 단일 여행자보다 25배 많은 양의 탄소를 배출 |
...................(계속)
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