스탠퍼드 대학의 2024 AI 리포트 「AI Index Report 2024」

 
 
최신 AI 연구개발의 현 상황을 정리한 「AI Index Report 2024」 를 스탠퍼드 대학이 공개했습니다.

AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index
https://aiindex.stanford.edu/report/


스탠퍼드 대학은 AI의 능력과 연구 상황 등을 정리한 AI Index Report를 2017년부터 매년 공개하고 있습니다. 2024년 4월 15일에 공개된 AI Index Report 2024에는 2023년까지의 AI에 관한 방대한 데이터를 분석한 결과가 게재되어 있으며, 페이지 수는 502페이지에 달합니다. 보고서의 요점은 다음과 같습니다.

◆ 01：AI는 복수의 과제에서 인간을 이기지만, 모든 과제를 이기는 것은 아니다.
◆ 02：최첨단 AI 개발은 학술기관보다 기업이 선도하고 있다.
◆ 03：AI의 학습비용이 매우 커지고 있다.
◆ 04：특필해야 할 AI 모델의 대부분은 미국발이고 중국이 뒤따르고 있다.
◆ 05：AI 안전성에 대한 표준화된 평가 기준이 부족하다.
◆ 06：생성 AI에 대한 투자가 급증하고 있다.
◆ 07：AI는 노동자의 생산성을 높인다.
◆ 08：AI에 의해 과학의 진보가 촉진되고 있다.
◆ 09：미국에서 AI의 규제가 급증하고 있다.
◆ 10：전 세계 사람들이 AI의 영향을 의식하고 있다.

◆ 01：AI는 복수의 과제에서 인간을 이기지만, 모든 과제를 이기는 것은 아니다.

언어 처리 성능이나 화상 처리 성능을 측정하는 9종류의 벤치마크로 인간과 AI의 스코어를 비교한 결과가 아래입니다. 가로축은 측정 연도를 나타내고, 세로축은 인간의 스코어를 100%로 했을 때 AI와 비교하고 있습니다. 또한, 벤치마크는 복수의 AI를 대상으로 실행되고 있으며, 각 벤치마크에서 가장 높은 점수를 기록한 AI의 값이 채용되고 있습니다. 그래프를 보면 단순한 언어 처리나 이미지 인식과 같은 태스크에서는 인간보다 AI가 더 높은 점수를 보여주는 것을 알 수 있습니다. 한편 인간사회의 상식에 근거한 판단 능력이 묻는 시각상식추론(VCR) 벤치마크나 경기레벨 수학(MATH)에서는 인간이 높은 점수를 유지하고 있습니다.

◆ 02：최첨단 AI의 개발은 학술기관보다 기업이 선도하고 있다.

스탠퍼드대학이 정리한 「2023년의 특필해야 할 기계 학습 모델」 중, 기업에 의해 개발된 모델은 51개, 기업과 학술기관이 협력 개발한 모델은 21개, 학술기관이 개발한 모델은 15개였습니다.

◆ 03：AI의 학습비용이 매우 커지고 있다.

특필할만한 기계 학습 모델의 학습에 사용된 머신의 처리 능력(FLOP)을 정리한 그래프입니다. 학습에 사용되는 머신의 처리 능력은 상승 경향에 있어, 기업의 모델(핑크색)이 학술기관의 모델(청색)보다 고성능인 머신으로 개발되고 있다는 것을 알 수 있습니다.

기계 학습 모델의 학습 비용을 정리한 그래프가 아래로, 머신의 성능 향상이나 모델의 복잡화에 따라 학습 비용이 증가하고 있으며, GPT-4의 학습에는 7800만 달러(약 1,083억 원), Gemini Ultra의 학습에는 1억 9100만 달러(2,653억 원)의 비용이 투입되고 있습니다.

◆ 04：특필해야 할 AI 모델의 대부분은 미국발로, 중국이 뒤따르고 있다.

특필해야 할 기계 학습 모델의 개발국은 이런 느낌으로, 미국은 61개 모델을 개발하고, 중국은 15개, 프랑스는 8개, 독일은 5개 모델을 개발하고 있습니다.

이집트도 2개나 있는데 한국은 뭐 하노...

◆ 05 : AI의 안전성에 대한 표준화된 평가 기준이 부족하다.

AI는 인간에 대한 위협을 일으킬 수 있으며, 이미 채팅 AI를 악용한 사기나 이미지 생성 AI를 악용한 딥 페이크 확산 등의 사건이 발생했습니다. AI가 원인이 된 사건 발생 건수 그래프를 보면, 건수가 증가하는 경향이 있습니다.

스탠퍼드 대학은 AI의 안전성을 정확하게 평가하기 위해 '표준화된 AI 평가 기준'이 필요하다고 논의합니다.

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◆ 06：생성 AI에 대한 투자가 급증하고 있다.

모든 장르의 AI에 대한 민간 투자의 총액은, 2021년을 피크로 감소하는 경향에 있습니다.

그러나, 생성 AI에 한하여 민간투자 총액은 2023년에 급증해 252억 3000만 달러(약 35조 722억 원)에 달했습니다.

◆ 07 : AI는 노동자의 생산성을 높인다.

다음 그래프는 여러 기업에 비용과 수익에 대해 물어보고 "AI에 의해 비용이 줄었다고 응답한 비율"과 "AI에 의해 수익이 증가했다고 응답한 비율"을 업종별로 정리한 것입니다. 모든 업종에서 절반 이상의 응답자가 수익이 증가했다고 응답하였고, 서비스업과 제조업에서는 절반 이상의 응답자가 비용이 줄었다고 응답했습니다.

◆ 08：AI에 의해 과학의 진보가 촉진되고 있다.

2023년에는 알고리즘 개선 AI 「AlphaDev」나, 신소재 개발 AI  「GNoME」 등 과학을 전진시키는 AI가 발표되었습니다.

AlphaDev는 Google DeepMind가 개발한 AI로, 인간은 발견하기 어려운 기법을 사용하여 알고리즘을 개선할 수 있습니다. AlphaDev에 대한 자세한 내용은 아래에 요약되어 있습니다.

DeepMind가 심층 강화 학습을 이용해 알고리즘을 개선하는 AI  「AlphaDev」 를 발표

DeepMind가 심층 강화 학습을 이용해 알고리즘을 개선하는 AI 「AlphaDev」를 발표

GNoME도 AlphaDev와 마찬가지로 Google DeepMind가 개발한 AI로, '화학적으로 안정된 구조'를 효율적으로 발견할 수 있습니다. 2023년 11월에는 GNoME를 이용하여 220만 종류의 결정 구조가 발견된 것으로 보고되고 있습니다.

Google DeepMind가 AI 툴을 사용해 220만 종류의 새로운 결정 구조를 발견, 지금까지의 45배 이상

Google DeepMind가 AI 툴을 사용해 220만 종류의 새로운 결정 구조를 발견, 지금까지의 45배 이상

◆ 09：미국에서 AI의 규제가 급증하고 있다.

2016년 시점에서는 미국의 AI 관련 규제는 1건뿐이었지만, 2023년에는 25건의 규제가 새롭게 제정되었습니다.

◆ 10：전 세계 사람들이 AI의 영향을 의식하고 있다.

아래는 AI가 스스로에게 미친 영향에 관한 앙케트 결과로, 2023년(파랑)과 2022년(빨강)을 비교한 그래프입니다. "AI에 대해 잘 이해하고 있다"라고 응답한 사람은 2022년 64%에서 2023년 67%로 상승하였고, "AI를 이용한 서비스는 향후 3~5년 만에 내 삶을 변화시킬 것이다."라고 응답한 사람은 2022년의 60%에서 2023년의 66%로 상승했습니다.

AI Index Report 2024의 풀 텍스트는 다음 링크에서 볼 수 있습니다.

AI Index Report 2024 (PDF 파일)
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf

관련 글 : 2023년도 버젼

스탠퍼드 대학이 「AI Index Report 2023」을 공개, AI의 실태를 보고