가트너, 생성형 AI 하이프 사이클 발표 “실질적인 이점 나타날 것”

멀티모달 생성형 AI와 오픈소스 LLM 주목
환멸의 골짜기 단계 진입... 빠른 발전 예상
자율 에이전트와 도메인 특화 모델도 주요 트렌드

2024년 생성형 AI 하이프 사이클

가트너(Gartner)가 2024년 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서를 10일 발표하고, 향후 5년 내 조직에 큰 영향을 미칠 기술로 멀티모달(Multimodal) 생성형 AI와 오픈소스 LLM(대규모 언어 모델)을 선정했다. 아울러, 10년 내 주류가 될 잠재력이 높은 기술로는 도메인 특화 생성형 AI 모델과 자율 에이전트를 포함했다.

에릭 브레테누(Erick Brethenoux) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “생성형 AI가 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 학습하도록 진화하면서 데이터 스트림 간의 관계를 포착하는 데 도움을 줄 것”이라며 “이러한 기술은 다양한 환경에서도 더 많은 작업을 지원할 잠재력을 지닌다”고 말했다. 아룬 찬드라세카란(Arun Chandrasekaran) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “생성형 AI는 현재 과대광고가 줄어드는 환멸의 골짜기 단계에 있다”며 “실질적인 이점이 나타나고 있으며, 향후 몇 년 동안 기능이 빠르게 발전할 것”이라고 전망했다.

멀티모달 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 모달리티를 처리해 더 혁신적인 애플리케이션을 가능하게 한다. 가트너는 2023년 생성형 AI 솔루션의 1%만이 멀티모달 방식을 사용했으나, 2027년에는 40%로 증가할 것으로 예상했다. 이는 AI와 인간 간의 상호작용을 강화하고, 생성형 AI 제품에 차별화를 줄 수 있을 것으로 보인다. 브레테누 수석 VP 애널리스트는 “단일 모달리티 모델을 조합하는 방식은 지연과 정확성 문제를 일으킬 수 있다”며 멀티모달 생성형 AI의 중요성을 강조했다.

오픈소스 LLM은 생성형 AI 기술의 도입을 가속화하고 기업 가치를 증대할 수 있는 딥러닝 기반 모델로, 개발자들이 특정 작업에 맞게 최적화할 수 있는 가능성을 제공한다. 이를 통해 개인정보 보호, 보안 통제, 모델 투명성을 개선할 수 있으며, 공급업체에 대한 종속성도 줄일 수 있다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “오픈소스 LLM은 훈련 비용이 적고, 더 작은 모델을 제공해 비즈니스 애플리케이션과 핵심 비즈니스 프로세스를 가능하게 할 것”이라고 설명했다.

도메인 특화 생성형 AI 모델은 특정 산업이나 비즈니스 기능에 맞게 최적화된 모델로, 보안 강화, 정확성 향상, 맥락을 파악한 답변을 제공해 AI 프로젝트의 성과를 개선할 수 있다. 이를 통해 범용 모델로는 충분하지 않은 사용 사례에 적용 가능하며, AI 도입을 촉진할 것으로 보인다. 찬드라세카란 수석 VP 애널리스트는 “도메인 특화 모델은 AI 프로젝트의 가치 실현 시간을 단축시키고 성능을 개선하는 중요한 기술”이라고 말했다.

자율 에이전트는 인간의 개입 없이 목표를 달성하는 시스템으로, 다양한 AI 기술을 통해 패턴을 식별하고 의사결정을 내리며 행동을 실행한다. 이 기술은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 시간에 따라 성능을 향상시킬 수 있다. 브레테누 수석 VP 애널리스트는 “자율 에이전트는 AI 역량에서 큰 변화를 이끌어낼 것이며, 독립적인 운영을 통해 비용 절감과 경쟁 우위를 제공할 것”이라고 설명했다.

가트너는 고객들에게 2024 생성형 AI 하이프 사이클 보고서를 통해 더 자세한 정보를 제공하며, AI 성공을 위한 조직의 차이를 분석한 무료 웨비나도 제공하고 있다.