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AI 기술의 수준이 많이 높아졌다. 자연어 처리 기술의 발전으로 AI가 높은 수준의 번역을 제공하고, 자연스럽게 대화를 이끌어가는 챗봇도 개발됐다. 동영상이나 이미지를 분석해 문맥을 익히거나 익힌 문맥을 바탕으로 이미지를 생성하는 패턴 인식 기술 역시 범죄 예측, 사고 예방 등을 위해 사용되고 있다. 디지털 전환을 위해 AI를 활용하기 위해서는 AI가 사람을 방해하거나 부차적인 인건비가 들게 해선 안 된다. 기술이 발전한 만큼 사회적 임팩트를 창출하는 데도 AI가 적극 활용돼야 한다.

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주로 만나는 투자 실무자들과 스타트업 대표들에게서 가장 많이 듣는 질문이 있다. ‘현재 AI 기술이 얼마나 올라왔느냐’는 것이다. 뉴스 매체들은 벌써 몇 년 전부터 AI가 인간을 대체할 거라고 보도해 왔지만 막상 실무에서 쓰려고 보면 부족한 감이 많다. 빅테크 기업이나 대학 연구팀이 내는 성능은 매년 현재까지의 최고 수준(SOTA)을 경신한다는데 막상 피부에 와 닿는 기술은 여전히 인간만 못 하다. 게다가 AI 의사결정 결과물을 보면 여전히 편견 등의 문제가 많다는 지적이다.

결론부터 말하면, 사실 AI 기술의 수준은 많이 높아졌다. 지난 2월2일에 구글의 딥마인드1 1Li et al. (2022) Competition-Level Code Generation with AlphaCode. https://alphacode.deepmind.com/ 닫기 와 OpenAI2 2Polu et al. (2022) Formal Mathematics Statement Curriculum Learning. https://openai.com/blog/formal-math/ 닫기 에서 각각 발표한 내용에 따르면 어떤 주제에 대해 코드를 짜는 프로그래밍 실력은 AI나 사람이나 비슷한 수준에 이르렀고 수학올림피아드 문제도 AI가 척척 풀이해 내는 정도가 됐다. 이것이 가능해진 것은 기본적으로 문제를 이해하는 기술이 그만큼 올라왔기 때문이다. 적어도 사람이 하는 말, 즉 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)에서 높은 성과를 보이고 있다. 전문가들은 빠르면 2∼3년 뒤엔 AI가 코드를 짜거나 보고서를 써낸 것을 사람이 검토만 하면 되는 수준에 이를 것이라고 전망하고 있다.

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