안녕하세요 !🤗 데이크루 1기 입니다!

• 2021년 말에 한국전자통신연구원(ETRI)에서 '2022년 10대 기술 전망’ 보고서를 발간하였습니다.
• 10대 기술은 ETRI 연구진의 분석과 국내·외 기술동향 보고서를 바탕으로 선정되었다고 합니다.
• 오늘은 ETRI가 선정한 떠오르는 AI분야 중 두번째, 소프트웨어 2.0에 대하여 소개하겠습니다.

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✔️1. ETRI가 소프트웨어 2.0에 주목한 이유

1-1 . 인간 대신, 데이터가 소프트웨어를 개발

• 향후 10년 동안 딥러닝 등 인공신경망은 하나의 기계학습 도구를 넘어 소프트웨어 구현 방식을 근본적으로 바꾸며 '소프트웨어 2.0' 시대를 열어갈 전망이라고 합니다.
• '소프트웨어 2.0'은  2017년 안드레이 카파시가 명명한 개념으로, '소프트웨어 1.0'시대는 인간이 제시한 논리 구조를 바탕으로 인간이 직접 코딩하고 결과를 도출하는 연역적 방식이라면, '소프트웨어 2.0'시대는 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 논리를 만들고 알고리즘을 완성하는 귀납적 방식입니다.

출처: [기술정책 인사이트] ETRI가 바라본 2022년 10대 기술 전망

• 2010년 초반부터 시작된 '소프트웨어 2.0'은 2020년을 기점으로 검색, 소셜미디어, 비디오 추천을 포함하여 거의 모든 대규모 인터넷 서비스를 혁신했습니다. '소프트웨어 2.0'은 코드의 양을 줄임으로써 복잡성을 낮추고, AI 모델을 자동화하여 소프트웨어를 다시 구현해야 하는 부담을 덜어주고 있습니다.
• '소프트웨어 2.0'이 '소프트웨어 1.0'을 완전히 대체하진 않겠지만, 지금까지 '소프트웨어 1.0'이 담당해온 많은 부분을 대신 장악할 것으로 예상됩니다.
• 소프트웨어 2.0 시대를 이끌 주요 도구는 MLOps(Machine Learning Operations)이며, MLOPs는 AI시스템을 보다 체계적으로 구축하고 배포하는 프로세스를 만드는 과정으로 소프트웨어 1.0 시대를 이끌었던 DevOps(Development & Operations)와 달리 '코드'뿐만 아니라 '데이터'가 핵심 자원입니다.

1-2 . 모델 중심에서 데이터 중심으로

• 최근 Anderw Ng 교수는 앞으로의 AI 시스템 개선을 위해서 모델(코드) 중심에서 데이터 중심의 MLOps로 전환해야 함을 강조했습니다.
• 현재 대부분 기업과 개발자들은 모델 구조와 학습 방법, 파라미터 최적화를 통해 AI 시스템의 성능을 개선하려는 모델 중심 접근에 치중해 있으나, 산업현장에서 실질적인 성능 개선은 모델이 아닌 데이터 연구(노이즈 제거, 라벨링 일관성 유지 등)를 통해 훨씬 크게 이루어지고 있기 때문입니다.

출처: [기술정책 인사이트] ETRI가 바라본 2022년 10대 기술 전망

✔️2. 주요 트랜드

2-1 . 스스로 진화하는 데이터 AI

• 현재 다양한 분야에서 혁신적인 AI 성과를 보이는 딥마인드, OpenAI, 테슬라 등은 철저하게 소프트웨어 2.0 방식의 데이터 중심 AI 연구를 강화하고 있으며, 특히 구글은 모든 사업모델을 소프트웨어 2.0으로 재작성하며 이를 선도하고 있습니다.

2-2 . MLOps 플랫폼

• 현재 MS, 아마존, 구글 등 글로벌 ICT 기업은 데이터 관리, AI 모델 개발, 테스트, 서비스 운영, 모델 재학습 등을 지원하는 MLOps 플랫폼을 개발하여 클라우드 서비스를 통해 제공하고 있습니다.
• 이외에도 국외 스타트업 셀던(Seldon), 메타플로우(Metaflow) 등과 국내 슈퍼브 에이아이(Superb AI) 등이 MLOps 서비스를 제공하는 대표적인 기업입니다.

✔️3. 의미와 전망

3-1 . 넓고(Wide) 좋은(Good) 데이터

• 소프트웨어 2.0 시대에 최고 성능의 논리 구조를 만들기 위해서는 대량(Big)의 데이터뿐 아니라, 다양한 가능성과 예외적 상황까지 고려한 폭넓은(Wide) 데이터와 좋은 품질(Good)의 데이터 확보가 필수적입니다.
• 소프트웨어 2.0 시대에는 소프트웨어 논리의 복잡성이 인간이 설계할 수 있는 수준을 넘어서기에 향후 가장 중요한 개발의 주체는 데이터 중심의 인공지능입니다.
• 현재 대부분 산업 도메인에서 트랜스포머 방식의 딥러닝 모델이 사용되고 있고, 비즈니스 모델의 성능 향상을 위해서는 (빅)데이터의 품질을 관리하는 것이 미래 경쟁력이 될 것입니다.
• 향후 소프트웨어 2.0 방식의 데이터 AI는 반도체 구조, 자동차 설계, 신약 물질 개발 등 핵심 산업 분야에서 가장 중요한 소프트웨어의 개발 주체로 인간을 대신할 전망입니다.

3-2 . '인터넷'보다 큰 파급력, '데이터 보호주의' 대비

• 소프트웨어 2.0 시대는 데이터가 스스로 코드를 생성하며 자율주행차, 신약개발 등 거의 모든 분야에서 소프트웨어 개발 능력을 높이며, 산업적 측면에서 인터넷보다 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
• 소프트웨어 2.0은 향후 15~20년 동안 전 세계 주식의 시가 총액을 약 30조 달러 증가(연평균 17% 성장)시킬 것이며, 2025년까지 전 세계 AI 시장 규모를 약 1,840억 달러로 증가(연평균 38.4%)시킬 것으로 예상된다고 합니다.
• 더 나아가, 데이터가 주도하는 소프트웨어 2.0시대에는 데이터의 영향력이 산업 및 경제 분야를 넘어 데이터 주권을 둘러싼 국가간 갈등으로 확대될 것으로 예상되기에, 데이터를 국가 전략자산으로 인식하여 대응 전략 수립이 필요합니다.
• 우리나라의 '데이터 3법'은 현재 신산업 육성을 위한 개인 데이터 보호와 활용에만 중점을 두고 있기 때문에, 앞으로 '데이터 주권' 개념을 포함해야 하며 데이터 경제의 주도권을 지키기 위해 국가간 데이터 보호주의에 대한 국가전략 수립이 필요하다고 합니다.

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• 오늘은 2022년 주요 AI기술 중 소프트웨어 2.0에 대하여 알아보았습니다!
• 상당히 흥미롭기도 하고, 한편으로는 데이터의 중요성이 무서운 수준에 이를 것이라는 보고에 놀랐습니다.
• 읽어주셔서 감사합니다 ! 🤗

  *본 포스팅은 데이콘 서포터즈 “데이크루" 1기 활동의 일환입니다. ✔️

출처

[기술정책 인사이트] ETRI가 바라본 2022년 10대 기술 전망 - https://library.etri.re.kr/service/main/index.htm