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표제지

목차

요약 7

1. 챗GPT, 이전과는 다른 AI에 대한 관심 증대 10

A. 챗GPT, 알파고와 다른 관심 11

B. 챗GPT와 그 특징 14

2. AI 발전 방향과 주요 기술 21

A. AI 진화 로드맵 22

B. AI 기본 기술 개요 24

C. 생성형 AI 기술 개요 27

D. 챗GPT는 생성형AI의 한 사례 33

3. 챗GPT가 가져온 생성형AI 경쟁 현황 35

A. 생성형AI의 사업모델별 가치 사슬 36

B. FM과 대표 기업 사례 37

C. 모델 허브과 사례 44

D. 서비스 모델과 사례 46

E. IaaS와 반도체 기업 49

F. 이 모든 변화의 후원자, MS 51

4. 일상 속으로 스며들고 있는 AI 54

A. 기능 중심 변화 : 현재, 기능 중심으로 스며들고 있는 AI 56

B. 일반적 적용 : 디지털 전환이 보편적이며 일반성을 갖는 AI가 되는 포인트 63

5. 인프라로서 AI(AI as an Infrastructure)와 이로 인한 변화 67

A. 인프라로서 AI가 가져올 미래 : 초지능화, 초확장화, 초정밀화 69

B. AI 확대가 가져올 우려 사항 72

6. 정책적 제언 77

A. AI 산업에 대한 정책 제언 77

B. 테크 산업 전반에 대한 정책 제언 79

7. 참고문헌 80

판권기 86

[표 1] 알파고 버전업과 함께 하드웨어 최적화 진행 추이 12

[표 2] 챗GPT 유사 서비스들 예시 33

[표 3] 글로벌 서비스 예시 47

[표 4] 국내 서비스 예시 48

[그림 1] 챗GPT에 대한 폭발적 관심 10

[그림 2] 알파고와 그 이후 그 이후 관심 11

[그림 3] 알파고 제로 학습 수준 12

[그림 4] AI의 에너지 소모량과 승률 13

[그림 5] 챗GPT와 그 특징 14

[그림 6] 가이드 잘 주는 선배 15

[그림 7] 예시도 잘 들어주는 선배 15

[그림 8] 보고자료 잘 작성하는 후배 16

[그림 9] 코딩 실력도 우수한 후배 16

[그림 10] 의도하는 대로 거짓말도 포함해서 말하는 비서 17

[그림 11] 모르면 모른다고 하는 비서 18

[그림 12] 질문 수준에 따라 다른 답변 수준 18

[그림 13] 구분 장르 없는 작사가 19

[그림 14] 챗GPT의 최근 관심 배경 4가지 20

[그림 15] 인공 지능 정의와 접근방법 21

[그림 16] 지능과 범위 수준 관점에서 AI 발전 방향성 22

[그림 17] 기능 관점에서 AI 로드맵 23

[그림 18] 인공지능 구분과 내용 24

[그림 19] 기계학습 개요와 학습방식에 따른 구분 25

[그림 20] 기계학습 목적에 따른 구분 25

[그림 21] 딥러닝 영향 요소와 개요 26

[그림 22] 챗GPT 등장까지 주요 AI 기술 개요 27

[그림 23] CNN과 RNN 비교 28

[그림 24] GAN 개요와 예시 28

[그림 25] VAE 개요와 예시 29

[그림 26] Diffusion Model 개요와 예시 29

[그림 27] 트랜스 포머 개요 30

[그림 28] 트랜스포머와 버트 31

[그림 29] 진화하며 사람들을 놀래 킨 챗GPT 성능 31

[그림 30] 챗GPT 답변 도출 원리 세부 3단계 32

[그림 31] 생성형 AI 개요와 예시 33

[그림 32] 더 다양한 형태의 생성형AI 34

[그림 33] 생성형 AI 관련 경쟁 현황 36

[그림 34] 생성형AI 사업모델별 가치 사슬 36

[그림 35] FM 개요 및 사업 모델 37

[그림 36] 오픈AI 기업 개요 38

[그림 37] GPT 4.0 개선 사항 39

[그림 38] 챗GPT API와 플러그인 39

[그림 39] 자기 잠식 효과 때문에 늦게 대응한 구글 40

[그림 40] 물량 폭격을 하는 구글 41

[그림 41] 스태빌리티 AI 개요 및 모델 42

[그림 42] 메타의 생성형 AI 43

[그림 43] 메타AI의 다른 전략 43

[그림 44] 모델 허브의 2가지 시나리오 44

[그림 45] 허깅 페이스 개요 및 주요 서비스 45

[그림 46] 생성형 AI 기반 서비스들의 사업 모델 시나리오 46

[그림 47] 재스퍼 개요 및 제공 서비스 47

[그림 48] 승자는 엔비디아 49

[그림 49] 메모리 반도체 영역의 진화 50

[그림 50] MS와 오픈AI 협력 51

[그림 51] MS와 오픈AI의 계약 52

[그림 52] MS의 전략 53

[그림 53] AI, GAI로 진화 54

[그림 54] AI의 확산, 디지털에서 물리적 현실로 55

[그림 55] 기능 측면에서 3가지 영역으로 확산 56

[그림 56] 기업 내 가치 생성 활동별 AI 활용 전망과 예상 변화 56

[그림 57] 생성AI의 경영 지원 업무 영향 57

[그림 58] 생성AI의 연구 개발과 생산 관련 업무 영향 58

[그림 59] 생성AI의 대고객 지원 업무(영업, 마케팅, CS) 영향 58

[그림 60] 통신 산업의 現 AI 활용 59

[그림 61] 통신 산업 내 AI 적용 확대 추이 59

[그림 62] 6G에서도 반드시 필요한 AI 60

[그림 63] 챗GPT로 인한 교육업체 영향 61

[그림 64] AI가 직접 영향을 미칠 콘텐츠 생성ㆍ전달이 핵심인 산업들 62

[그림 65] 코딩으로 시작될 진짜 변화 63

[그림 66] 3가지 측면에서의 진화 방향 64

[그림 67] 생성을 통한 적용 공간 진화 65

[그림 68] 완성도 수준에 따른 AI 로드맵 65

[그림 69] AI 적용 미디어 형태 진화 66

[그림 70] 일상 / 일하는 방식 / 산업 현장 속에 스며든 AI 67

[그림 71] 지원하는 기반으로 전환중인 AI 68

[그림 72] 인프라로서 AI가 가져올 미래 : 초지능화, 초확장화, 초정밀화 69

[그림 73] 초지능화가 가져올 변화 70

[그림 74] 초확장화가 가져올 변화 70

[그림 75] 초정밀화가 가져올 변화 71

[그림 76] 예상되는 4가지 우려점 72

[그림 77] 경쟁 vs. 공존 73

[그림 78] AI 테스트 변화 필요 74

[그림 79] 트롤리 딜레마 74

[그림 80] 개인 정보 및 보안 75

[그림 81] 생성형 AI는 데이터 센터의 에너지 및 CO₂ 배출 증가 확대 76

[그림 82] 빌 게이츠의 양면성 76

[그림 83] AI 산업 관련 정책 제언 78

[그림 84] 테크 산업 전반에 대한 정책 제언 79