더 빠른 모델 학습으로 인공지능(AI)의 탄소 발자국을 줄인다
인공지능의 발달 속도는 정말 빠릅니다. 하지만 그 이면에는 막대한 에너지 소비가 문제잖아요? 이러한 에너지 문제를 해결하기 위한 첫걸음으로 모델 학습 속도를 빠르게 하고, 알고리즘의 효율성을 높이는 것입니다. 이를 통해 클라우드 소비를 줄여서 AI의 지속 가능성을 높일 수 있습니다. AI 모델이 좀 더 에너지 효율적으로 발전해야 한다는 점에서, 가전 제품과 자동차 산업에서 이뤄진 에너지 효율성 개선에서 배울 점이 있다고 볼 수 있죠.
AI 공격이 삶의 방식을 위협한다
AI는 데이터를 개인화하고 대규모로 처리할 수 있는 능력으로 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있습니다. 하지만 이는 가짜 뉴스나 사회 규범 왜곡과 같은 부작용도 수반하죠. 이러한 문제를 방지하기 위해 민주주의 사회와 정부는 AI 윤리 원칙을 확립하고, 선거를 보호하는 등 다방면에서 노력해야 합니다. 이는 단지 기술적인 문제가 아닌, 우리의 삶의 방식을 보호하기 위한 것이니까요.
불량 데이터가 AI 격차를 키운다
질 낮은 데이터는 AI의 성능을 저해하고 있습니다. 2025년에는 AI를 통해 경쟁력을 강화하고 고객 경험을 개선한 기업이 성공할 것입니다. 반면, 데이터 품질의 중요성을 간과한 기업은 경쟁에서 뒤처질 가능성이 크죠. 따라서 기업은 AI 성능 개선을 위해 데이터 품질을 근본적으로 향상시키려는 노력이 필요합니다.
원문 링크: https://finance.yahoo.com/news/thames-water-creditors-offer-5bn-230135306.html