2024미래기술 트렌드 예측 기사 (출처 : IT뉴스)

2024년 미래기술 트렌드 예측

2024년 1월 1일

인류는 오랜 세월 동안 다양한 발명을 통해 스스로 능력을 강화해 왔다. 인쇄기는 책과 문서를 손쉽게 복제할 수 있도록 함으로써 지식을 전파하는 데 이바지했다. 조립라인은 대량생산을 가능하게 함으로써 생산성을 향상시켰다.

2023년에는 특히 생성 AI가 비약적인 발전을 이루며 인류의 삶에 큰 영향을 미치고 있다. 생성 AI는 텍스트, 이미지, 영상, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있는 기술이다. 이에 따라 이메일 작성, 소프트웨어 개발, 암 조기 발견 등 삶의 모든 측면에서 영향을 미치고 있다. 

 

 

생성형 AI, 다양한 문화 인식

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 및 코드 데이터로 훈련된 컴퓨터 프로그램이다. LLM은 문화적으로 다양한 데이터로 훈련되면 인간의 경험과 복잡한 사회적 이슈를 보다 미묘한 뉘앙스까지 이해할 수 있게 된다. 이는 전 세계 사용자들이 LLM을 보다 쉽게 사용할 수 있게 된다.

문화는 이야기, 음식, 옷차림, 가치관, 매너, 편견, 문제 해결 방식, 의사결정 방식 등 모든 것에 영향을 미친다. 문화적 차이는 이해하기 어려울 수 있다. 이를테면, 일본에서는 국수를 먹을 때 국물을 마시는 것이 맛있게 먹는 방법이지만, 많은 문화권에서는 무례한 행동으로 간주한다. 그리스에서는 행운을 기원하기 위해 드레스에 침을 뱉는 것처럼, 문화에 따라 행위의 의미도 달라진다. 

앞으로 수년 안에 문화가 기술의 설계, 도입, 활용에 있어 중요한 역할을 하게 될 것이다.

현재 공개된 많은 대규모 언어 모델 훈련 데이터가 문화적으로 서양에 편향되어 있다. 이를테면 이슬람교에 대해 명시적으로 언급한 아랍어 프롬프트에 대해 친구와 술을 마신다는 문장이 생성되는 등 문화적으로 맞지 않는 내용이 존재한다.

앞으로 다양한 문화의 데이터로 훈련된 대규모 언어 모델끼리 교류하고 서로 학습함으로써 대규모 언어 모델에 다양한 문화적 관점을 부여해 복잡한 사회 문제를 해결할 수 있을 것으로 주장한다.

 

 

펨테크(FemTech), 드디어 도약

여성 건강 문제(불임 솔루션, 생리 추적 앱, 임신 및 간호, 여성의 성 건강, 생식계 건강관리 등)를 해결하는 기술인 펨테크(FemTech)가 본격화된다.

여성은 인구의 50%를 차지할 뿐만 아니라 의료 관련 의사결정의 80%를 차지한다. 하지만, 현대 의학의 임상 시험과 연구는 남성 중심이었다. 미국의 경우 1993년 NIH(미국 국립보건원) 활성화 법이 제정되기 전까지는 미국 여성이 임상 연구에 포함되지 않았다. 이에 따라 여성은 일반적으로 많은 질병에 대해 남성보다 늦게 진단을 받거나 심장마비 후 오진율이 50% 더 높은 등 문제가 발생했다.

아마존의 클라우드 서비스인 AWS는 여성 주도의 스타트업과 긴밀하게 협력하며 펨테크가 성장하고 있다. 펨테크 분야에 대한 자금 조달은 2022년에만 197% 증가했다. 이러한 자금 유입과 동시에 컴퓨터 비전 및 딥 러닝과 같은 클라우드 기술과 결합한 다양한 데이터에 대한 액세스는 온라인 의료 플랫폼, 저비용 진단기기 등이 등장해 여성들의 의료 서비스 접근성이 크게 향상되고 있다. 

또한, 여성 주도의 팀은 남성으로만 구성된 팀보다 더 광범위한 건강 문제를 해결하는 데 더 유리하기 때문에 의료 시스템 전반의 개선이 이루어질 것으로 기대된다.

 

AI 어시스턴트, 개발자 생산성 재정의

AI 어시스턴트는 기본적인 코드 작성자를 넘어 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반을 지원하는 교사이자 적극적인 협력자로 진화할 것이다. 

AI 어시스턴트는 데이터베이스 설계나 알고리즘 작동 방식 등 복잡한 시스템을 쉬운 말로 설명해 주고, 코드의 가독성이나 성능을 개발자의 목표에 맞는 개선안을 제안하고, 테스트 코드를 생성하거나, 문서를 작성하거나, 버그를 수정하는 반복적인 작업을 도와줌으로써 개발자의 생산성을 높일 수 있다. 

실제로 생성 AI는 다양한 코드를 생성할 수 있게 되었고, 자연어 프롬프트를 기반으로 함수, 클래스, 테스트 전체를 생성할 수 있다. 이러한 발전은 AI 어시스턴트의 기능을 더욱 강화할 것이다. 

2023년 스택 오버플로 개발자 설문조사에서 응답자의 70%가 개발 프로세스에서 이미 AI 지원 도구를 사용하고 있거나 사용할 계획이라고 답했다. 이는 AI 지원 도구가 소프트웨어 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있음을 보여준다.

미래의 AI 어시스턴트는 코드를 이해하고 작성하는 것뿐만 아니라, 코드 검토부터 제품 전략에 이르기까지 모든 일을 수행하는 활발한 협력자이자 교사의 역할로 팀원들을 지원하게 될 것이다. 이는 즉시 사용할 수 있고, 숙련된 엔지니어는 새로운 프로젝트와 코드 베이스를 빠르게 이해하고 의미 있는 작업에 시간을 할애할 수 있게 된다. 

AI 어시스턴트의 발전으로 인해 제품 관리자, 프론트엔드 및 백엔드 엔지니어, DBA, UI/UX 디자이너, DevOps 엔지니어, 아키텍트 간의 경계가 모호해질 것으로 예상된다. AI 어시스턴트는 각 역할의 전문성을 결합하여 보다 효율적이고 효과적인 팀워크를 가능하게 할 것이다. AI 어시스턴트는 제품 관리자가 사용자 요구 사항을 이해하고, 엔지니어가 해당 요구 사항을 충족하는 소프트웨어를 개발하고, DBA가 시스템을 안정적으로 운영하는 데 도움을 줄 수 있다.

이전에는 코드 변경이 다운스트림에 미치는 영향을 완전히 파악하는 데 수 주가 걸렸지만, AI 어시스턴트는 수정 사항을 즉시 평가하고 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 요약하며 필요에 따라 추가 변경 사항을 제안할 수 있다.

 

 

기술 혁신의 속도에 따른 교육의 진화

기술의 변화 속도가 빨라지면서 고등교육만으로는 이를 따라잡기 어려워지고 있다. 산업계가 주도하는 기술 기반 교육 프로그램이 제공되어 숙련된 장인과 같은 지속적인 학습으로 전환함으로써 개인과 기업 모두에게 이익이 될 수 있다.

전통적으로 대학 학위는 최고의 일자리와 높은 급여를 얻는 데 필수적인 것으로 여겨져 왔다. 특히 기술 분야에서 그렇다. 그러나 우리는 최근 몇 년 동안 대학 학위의 가치가 개인과 기업 모두에서 깨지는 것을 보기 시작했다. 

대학 학비는 계속해서 상승하고 있다. 또 많은 사람은 실용적인 교육이 전통적인 대학 학위의 가치에 대해 의문을 제기하고 있다. 기업의 경우, 신입사원들은 여전히 현장 교육이 필요하다. 점점 더 많은 산업이 직원들에게 전문성을 요구함에 따라, 학교에서 가르치는 것과 고용주들이 필요로 하는 것 사이의 격차가 커지고 있다. 

1990년대의 소프트웨어 개발 사이클에서는 제품이 고객의 손에 닿기까지 5년 이상 걸리는 경우도 있었다. 하지만, 현재와 같은 기술 속도라면 제품이 실제로 사용되기도 전에 이미 구식이 되어버릴 것이다.

이는 클라우드 컴퓨팅 서비스, 지속적인 개선 문화, MVP(Minimum Viable Product) 접근법의 등장으로 소프트웨어 개발 주기가 단축되면서 기업은 전례 없이 빠른 속도로 제품을 시장에 출시하고, 고객들은 이전에는 상상할 수 없을 정도로 빠른 속도로 새로운 기술을 채택하고 있다. 

최근 아마존은 전 세계에서 2,100만 명의 기술 학습자들을 기술 기술에 대해 이미 훈련했다고 발표했다. 이는 부분적으로 메카트로닉스와 로보틱스 견습 프로그램과 AWS 클라우드 인스티튜트와 같은 프로그램 덕분이다. 

이러한 모든 프로그램을 통해 학습자는 경력을 쌓아가는 과정의 다양한 지점에서 학습자들의 요구에 따라 역할을 수행하는 데 필요한 정확한 기술을 얻을 수 있다. 과거 일부만을 위한 맞춤식 현장 교육이 산업계가 주도하는 기술 기반 교육으로 진화할 것으로 내다봤다.

실제로 전기 기술자, 용접공, 목수 등을 생각해 보면, 이러한 숙련된 노동자들의 기술은 대부분 교실이 아닌 현장에서 일을 통해 지속해서 학습한 것이다. 

따라서 기술교육 경로가 명확하게 정의된 평생교육 스타일은 개인과 기업 모두에게 더 나은 결과를 가져다줄 것이다. 개인은 자기 경력 목표에 맞는 기술을 습득하고, 기업은 직원들의 역량을 강화하여 경쟁력을 높일 수 있다. 참고: Werner Vogels Amazon.com CTO Blog.