문학/예술 업계 현직자의 AI에 대한 솔직한 이야기 || 시인 '하상욱' 초대석 2부

https://www.youtube.com/watch?v=rF8U-CdoTSY

‘굶주린 짐승’처럼 물·전기 퍼먹는 이것, 전세계 골머리

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/03/07/Z7WTVPHCAVAMPA5NHMROJG2QPU/

인공지능(AI) 시대 필수 인프라로 꼽히는 데이터센터가 ‘굶주린 짐승’처럼 전기와 물을 먹어치우면서 각국 정부와 기업들이 골머리를 앓고 있습니다. 데이터센터에서 물과 전기 사용량을 줄이기 위해 당국이 규제 강도를 높이자 기업들은 기술 개발에 나서는 등 대책 마련에 분주합니다.

네이버 데이터센터 내 '서버룸'. 수많은 서버를 보관하는 공간 (네이버 제공) /뉴스1

최근 생성형 AI 열풍이 불면서 AI 학습과 서비스에 필요한 데이터센터가 세계 곳곳에서 건설되고 있습니다. 현재 8000개에 달하는 데이터센터가 운영 중입니다. 문제는 데이터센터에서 발생하는 열을 식히기 위해 엄청난 양의 물이 필요하다는 겁니다. 2022년 데이터센터 유지를 위해 마이크로소프트(MS)는 물 사용량을 전년보다 34%, 구글은 22% 늘렸습니다. 2027년에는 세계 데이터센터 물 소비량이 영국의 한 해 물 소비량의 절반에 해당할 것이란 전망도 나왔습니다. 특히 AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 배 이상 전력을 소모하기 때문에 국가 전력망에도 큰 부담을 줍니다.

칠레 환경 법원은 구글의 데이터센터 건설 허가를 일부 취소하며, 구글에 서버 냉각 시스템 변경을 요청했습니다. 아일랜드 더블린 시 당국은 지난해 신규 데이터센터 건설 프로젝트를 거부했고, 미국 버지니아주와 독일은 최근 주거 지역 인근에 데이터센터 허가를 제한하고 재생 에너지 사용과 폐열 재사용을 요구하고 있습니다. 극심한 가뭄을 겪고 있는 우루과이에서는 구글의 신규 데이터센터 건설을 두고 주민들이 거세게 반발하고 있습니다. 기업들은 전력 효율을 높일 시스템을 도입하고 물을 재사용하는 방식으로 대처하고 있습니다. 24시간 운영 가능한 소형 모듈 원자로(SMR)까지 대안으로 거론되고 있습니다.

산업통상자원부에 따르면 국내 데이터센터 전력 수요는 2022년 1762MW(메가와트)에서 2029년 4만9397MW로 폭증할 전망입니다. 한국도 몇 년 내에 데이터센터발 물 부족과 전력망 문제를 겪게 될 수도 있다는 뜻입니다. 각국의 사례를 반면교사 삼아 미리 대비해야 데이터센터가 한국의 AI 경쟁력을 발목 잡는 일을 막을 수 있을 것 같습니다.

샌프란시스코 차이나타운에서 불타는 웨이모

[샌프란시스코 로이터=연합뉴스]

 

(샌프란시스코=연합뉴스) 김태종 특파원 = 잇따른 사고로 자율주행 로보택시에 대한 우려가 커지는 가운데 구글의 웨이모가 불에 타는 사건이 발생했다.

12일(현지시간) 샌프란시스코 크로니클 등 현지 매체에 따르면 지난 10일 오후 샌프란시스코 차이나타운에서 웨이모 차량 1대가 사람들에 의해 불에 탔다.

이날 오후 9시께 차이나타운에서는 중국 음력설을 기념해 폭죽을 터뜨리며 불꽃놀이가 한창 진행 중이었다.

이 때 운행 중이던 웨이모 차량 1대가 이곳을 지나가다 앞차에 막혀 잠시 멈췄고, 그 사이 사람들이 차량을 에워쌌다. 그러고는 누군가 1명이 차량 앞 보닛 위로 올라가 앞 유리를 깨기 시작했다.

사람들은 손뼉을 치며 이를 지켜보고 있었고, 잠시 후 스케이트보드를 탄 또 다른 1명도 차량 위로 올라가 창문을 깨뜨렸다.

그리고 몇 분 후 웨이모는 검은 연기와 함께 화염에 휩싸였다.

회사 측은 "누군가가 (차량) 내부에 화염을 던졌고, 이에 따라 차량에 불이 붙었다"고 말했다.

소방차가 출동해 불은 진압됐다. 당시 차량에는 승객이 타고 있지 않아 부상자는 보고되지 않았다.

경찰은 화재 원인을 조사 중이라면서도 체포 여부는 밝히지 않았다. 사람들이 불을 저지른 이유는 알려지지 않았다.

다만, 지난해 제너럴 모터스(GM)의 자회사 크루즈의 잇따른 사고 이후 로보택시에 대해 증가하는 대중의 반발감을 보여준다고 현지 매체는 분석했다.

캘리포니아주는 지난해 8월 웨이모와 크루즈에 대해 샌프란시스코에서 무인 로보택시 운행을 허가했다.

그러나 크루즈가 긴급 출동 중이던 소방차와 충돌하고, 시내 교차로에서는 한 여성에 중상을 입히는 등의 사고를 내자 운행 허가를 취소했다.

지난 6일에는 웨이모 차량이 네 방향의 한 교차로에서 트럭을 뒤따라가던 자전거를 미처 발견하지 못해 충돌하는 사고가 발생한 바 있다.

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240213003700091?rec_id=1707868181255

어떻게 해야
살아남을 수 있는가.
그 답은 사람에게 있다.
사람의 삶 속에 있다. 문자화되어 있는
지식이나 정보는 인공지능이 더 잘 알고 있다.
필요하면 챗지피티ChatGPT에게 물어보면 된다.
하지만 인공지능이 갖고 있지 못한 게 있다.
바로 지혜다. 지혜는 사람에게서 구해야
한다. 그래서 사람 공부가
최고 공부다.


- 강원국의 《인생공부》 중에서


* 지식은 백과사전에 가득합니다.
요즘에는 챗지피티ChatGPT로 대체되었습니다.
필요한 정보, 원하는 답을 놀랍게도 거의 충족해
줍니다. 그러나 이들이 지혜를 안겨주는 것은 아닙니다.
지식과 지혜는 차원이 다릅니다. 인간의 고뇌와 사색,
고난과 역경의 경험 속에서 싹트는 것이 지혜입니다.
특히 사람과 사람 사이의 경계선에서 움틉니다.
AI(인공지능) 기술과 테크놀로지가 발전할수록
인간의 정신, 철학, 윤리, 도덕에 더 많은
관심과 공부가 필요합니다.

AI를 Flutter와 통합하는 것은 모바일 앱에 새로운 차원을 추가하는 것과 같습니다. 사용자를 이해하고, 배우고, 함께 성장하는 경험을 만드는 것입니다. 음성 비서 및 챗봇부터 예측 분석 및 이미지 인식에 이르기까지 AI와 Flutter의 융합은 앱이 단순한 도구 이상의 역할을 하는 미래를 위한 길을 열어줍니다. 그들은 지적인 동료입니다.

이 기사에서는 Flutter에서 AI 통합의 이유, 내용, 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 AI-Flutter 통합을 기다리는 다양한 통합 방법, 실제 사례, 장점, 과제 및 흥미로운 미래를 탐구할 것입니다. 앞서 나가기를 원하는 노련한 개발자이든 최신 기술 발전을 활용하려는 기업이든 이 포괄적인 가이드는 Flutter 모바일 앱에서 AI의 힘을 활용할 수 있는 통찰력과 영감을 제공할 것입니다.

Flutter의 AI 통합이 미래인 이유
경쟁이 치열한 환경에서 혁신은 두각을 나타내는 열쇠입니다. Flutter에 AI를 도입하는 개발자는 경계를 넓히고 모바일 앱으로 가능한 것을 재정의하려는 개발자입니다. AI의 기능을 활용하면 기능적일 뿐만 아니라 획기적인 제품을 만들어 사용자 참여와 만족에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있습니다.

통합 방법
AI는 다양하고 흥미로운 방식으로 Flutter 앱에 통합될 수 있으며 각각 고유한 기능을 제공합니다.

자연어 처리(NLP) : 인간의 언어를 이해함으로써 NLP는 대화 방식으로 사용자 쿼리에 응답하는 챗봇을 강화하여 상호 작용을 더욱 자연스럽고 공감할 수 있게 만듭니다.
기계 학습(ML) : ML을 사용하면 앱이 사용자 행동을 학습하고 시간이 지남에 따라 적응할 수 있습니다. 제품 추천이든 성능 최적화이든 ML은 앱을 더욱 사용자 중심적으로 만드는 인텔리전스 계층을 추가합니다.
컴퓨터 비전(CV) : 얼굴 인식부터 물체 식별까지 CV는 이미지 기반 상호 작용의 세계를 열어줍니다. 앱은 시각적 세계를 보고 이해할 수 있으며 혁신적이고 대화형인 기능을 제공합니다.
Flutter 앱의 AI 실제 사례
Flutter에 AI가 통합되는 것은 먼 미래가 아닙니다. 지금 일어나고 있습니다. 다음은 몇 가지 고무적인 예입니다.

Google Lens : CV를 활용하여 사물과 장소를 식별하고 현실 세계와 디지털 세계의 격차를 해소합니다.
Amazon Lex : NLP를 활용하여 인간과 같은 느낌의 대화 인터페이스를 만듭니다.
Vivafit : AI와 CV를 활용하여 정적인 운동 계획을 뛰어넘어 춤, 재미, 긍정적인 감정을 바탕으로 새로운 차원의 홈 피트니스 경험을 제공하는 피트니스 앱입니다.
이러한 사례는 빙산의 일각에 불과합니다. AI가 계속 발전함에 따라 Flutter와의 통합은 더욱 강력하고 매력적인 경험을 제공하여 모바일 앱이 단순한 도구가 아니라 사용자를 이해하고, 적응하고, 함께 성장하는 지능적인 엔터티가 되는 미래를 위한 무대를 마련합니다. 모바일 앱 개발의 미래가 여기에 있으며 AI 및 Flutter와 얽혀 있습니다.

모바일 개발에서 AI의 장점
인공 지능과 모바일 개발의 융합은 가능성과 이점의 새로운 시대를 열었습니다. AI가 제공하는 몇 가지 뛰어난 이점은 다음과 같습니다.

향상된 사용자 경험
개인화 : AI 알고리즘이 사용자 행동과 선호도를 분석해 맞춤형 경험을 선사합니다. 노래 추천, 제품 제안, 앱 인터페이스 조정 등 AI는 앱이 개별 사용자의 공감을 불러일으키도록 보장합니다.
지능형 상호 작용 : AI 기반의 챗봇 및 음성 도우미와 같은 기능은 원활하고 직관적인 상호 작용을 제공하여 앱이 더욱 인간과 같고 매력적인 느낌을 줍니다.
예측 분석 : AI는 사용자가 요청하기 전에도 사용자 요구를 예측하고 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 사용자 만족도를 높이고 보다 효율적인 사용자 여정을 창출합니다.
생산성 향상
자동화 : AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하여 개발자와 기업이 보다 중요한 측면에 집중할 수 있도록 합니다. 고객 지원부터 데이터 분석까지 자동화는 프로세스 속도를 높이고 효율성을 향상시킵니다.
실시간 의사결정 : 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 AI의 능력은 보다 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다. 마케팅 전략을 조정하든 앱 성능을 최적화하든 상관없이 실시간 통찰력이 성공을 주도합니다.
오류 감소 : AI 알고리즘은 인간 개입에 비해 오류가 발생할 가능성이 적습니다. 일관성과 정확성을 제공하여 보다 안정적이고 강력한 앱 경험을 보장합니다.
새로운 수익원
AI 기능 수익 창출 : 개발자는 프리미엄 AI 기반 기능을 도입하여 수익 창출을 위한 새로운 길을 만들 수 있습니다. 예를 들어 기본 사진 편집 앱은 AI를 사용하여 이미지를 자동으로 향상시키는 프리미엄 기능을 제공할 수 있습니다.
타겟 광고 : AI의 데이터 분석 기능을 통해 보다 타겟이 명확하고 개인화된 광고가 가능해 전환율이 높아지고 광고 수익이 증가합니다.
고객 유지 강화 : AI는 사용자 요구에 지속적으로 적응하고 개인화된 경험을 제공함으로써 고객 유지에 도움을 줍니다. 만족한 사용자는 앱을 계속 사용할 가능성이 높아 꾸준한 수익 흐름을 보장합니다.
강화된 보안
사기 탐지 : AI 알고리즘은 비정상적인 패턴과 행동을 탐지하여 사용자와 관리자에게 잠재적인 보안 위협이나 사기 행위에 대해 경고할 수 있습니다.
생체인식 인증 : AI를 기반으로 한 안면 인식 및 지문 스캔과 같은 기능은 앱에 더 높은 수준의 보안을 제공하여 사용자 데이터를 보호합니다.
혁신적인 특징과 기능
증강 현실(AR) 경험 : AI와 AR을 결합하면 쇼핑 앱의 가상 체험부터 대화형 게임까지 몰입형 경험으로 이어질 수 있습니다.
실시간 언어 번역 : 여행 및 커뮤니케이션 앱은 AI를 사용하여 실시간 언어 번역을 제공하고 언어 장벽을 허물고 글로벌 연결성을 강화할 수 있습니다.
생성적 AI(Generative AI) : 디자인 및 크리에이티브 플랫폼은 AI를 사용하여 독특한 시각 및 청각 콘텐츠를 생성하고 예술적 표현을 위한 새로운 길을 열어주며 멀티미디어 경험을 혁신할 수 있습니다.
Flutter 앱에 AI를 통합하는 데 따른 과제
Flutter 앱에 AI를 통합하면 수많은 이점을 제공하지만 어려움도 있습니다. 개발자와 기업은 AI 환경을 효과적으로 탐색하기 위해 이러한 장애물을 인식해야 합니다. AI 통합 중에 직면하게 되는 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

데이터 수집
품질 및 수량 : AI 모델이 효과적으로 작동하려면 상당한 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 이러한 데이터를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있으며, 특히 데이터를 정리하고 구조화해야 하는 경우 더욱 그렇습니다.
개인 정보 보호 문제 : 개인 데이터 또는 민감한 데이터 수집은 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하여 수행되어야 합니다. 데이터를 안전하고 윤리적으로 수집하고 처리하는 것이 무엇보다 중요합니다.
데이터 저장 및 관리 : 대규모 데이터 세트를 저장하고 관리하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 고급 스토리지 솔루션이 필요할 수 있습니다.
모델 개발
올바른 모델 선택 : 특정 작업에 적합한 AI 모델을 선택하는 것은 특히 사용 가능한 옵션이 무수히 많기 때문에 어려울 수 있습니다. 잘못된 선택은 비효율성과 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
훈련 과제 : AI 모델을 훈련하려면 전문 지식과 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 특히 복잡한 모델의 경우 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 프로세스일 수 있습니다.
과적합 및 과소적합 : AI 모델이 훈련 데이터에서는 매우 잘 수행되지만 새로운, 보이지 않는 데이터에서는 제대로 수행되지 않는 과적합 위험이 있으며, 모델이 훈련 데이터에서 제대로 수행되지 않고 잘 일반화할 수 없는 과소적합 위험이 있습니다. 새로운 데이터에.
모델 배포
통합 문제 : AI 모델을 Flutter 앱에 통합하면 특히 모델이 다른 프레임워크를 사용하여 개발된 경우 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.
성능 오버헤드 : AI 모델, 특히 복잡한 모델을 실행하는 것은 리소스 집약적일 수 있으며 잠재적으로 앱 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
모델 업데이트 : AI 모델은 새로운 데이터나 변화하는 사용자 행동을 기반으로 정기적인 업데이트가 필요할 수 있습니다. 사용자 경험을 방해하지 않고 원활한 업데이트를 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.
외부 서비스에 대한 의존성
타사 플랫폼에 대한 의존성 : 많은 앱이 타사 AI 서비스에 의존합니다. 이러한 서비스가 변경되거나 중단되면 앱 기능에 영향을 미칠 수 있습니다.
네트워크 종속성 : 클라우드 기반 AI 서비스를 사용하는 앱의 경우 안정적인 인터넷 연결이 중요합니다. 특히 연결 상태가 좋지 않은 지역에서는 이것이 항상 실현 가능한 것은 아닙니다.
Flutter에서 새로운 AI 구현 가능성을 열어보세요
Flutter에 AI를 통합하는 것은 끊임없이 진화하는 분야로, 새로운 가능성과 혁신적인 솔루션의 문을 열어줍니다. 개발자가 Flutter 모바일 개발에서 AI 구현의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

맞춤형 AI 모델 개발
사전 훈련된 모델 : 이미지 인식, 자연어 처리, 기계 번역 등 다양한 작업에 사전 훈련된 AI 모델이 많이 있습니다. 이러한 모델은 필요에 맞게 미세 조정되고 앱에 신속하게 통합되어 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
원하는 대로 사용할 수 있는 프레임워크 : TensorFlow 및 PyTorch와 같은 도구를 사용하면 맞춤형 모델을 더 쉽게 구축하고 학습할 수 있습니다. 개발된 후에는 이러한 모델을 Flutter와 호환되는 형식(예: ONNX )으로 변환하거나 나중에 애플리케이션에서 사용할 수 있는 API를 통해 배포할 수 있습니다.
클라우드 AI 서비스
통합 용이성 : 많은 클라우드 제공업체는 API를 통해 액세스할 수 있는 즉시 사용 가능한 AI 서비스를 제공합니다. OpenAI, Google Cloud AI, Microsoft Azure Cognitive Services 또는 Amazon Rekognition과 같은 플랫폼은 Flutter 앱에 쉽게 통합할 수 있는 AI 기능을 제공합니다.
다양한 기능 : 클라우드 AI 서비스는 음성 인식, 언어 번역, 얼굴 인식 등 다양한 AI 기능을 포괄하여 다양한 AI 요구에 맞는 원스톱 솔루션을 제공합니다.
온디바이스 AI
개인정보 보호 및 오프라인 지원 : 온디바이스 AI는 모든 AI 처리가 사용자 기기에서 직접 이루어지도록 보장합니다. 이를 통해 데이터 개인정보 보호를 보장할 뿐만 아니라 앱이 오프라인 모드에서도 AI 기능을 제공할 수 있습니다.
프레임워크 및 패키지 : TensorFlow Lite 및 Flutter의 tflite 패키지 와 같은 도구를 사용하면 기기 내 AI 통합에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 이러한 도구를 사용하면 개발자는 모바일 장치에서 AI 모델을 배포하고 실행할 수 있으므로 네트워크 연결에 의존하지 않고 원활한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.
Flutter용 AI 플러그인 및 패키지
Flutter 생태계에는 AI 기능 통합을 단순화하도록 설계된 플러그인과 패키지가 풍부합니다. 이러한 도구는 복잡한 AI 작업을 캡슐화하여 개발자가 복잡한 기계 학습이나 데이터 과학에 깊이 관여하지 않고도 AI의 기능을 더 쉽게 활용할 수 있도록 해줍니다. Flutter에서 사용할 수 있는 몇 가지 뛰어난 AI 플러그인과 패키지를 살펴보세요.

Flutter용 인기 AI 프레임워크
Firebase MLKit : 강력한 머신러닝 API 세트인 Firebase MLKit는 개발자에게 이미지 인식, 객체 감지, 텍스트 분류와 같은 작업에 적합한 사전 학습된 여러 모델을 제공합니다. Flutter와의 원활한 통합을 통해 개발자는 번거로움을 최소화하면서 AI 기능을 추가할 수 있습니다.
TensorFlow Lite : TensorFlow의 모바일 최적화 버전인 TensorFlow Lite는 모바일 장치용으로 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 모바일에서 직접 기계 학습 모델을 교육하고 배포하여 효율적인 성능을 보장하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
PyTorch Mobile : 인기 있는 PyTorch 프레임워크의 확장인 PyTorch Mobile은 모바일 플랫폼에 맞춰 제작되었습니다. 모바일 장치에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포할 수 있는 유연성을 제공하여 성능과 기능 간의 균형을 제공합니다.
유용한 링크 및 패키지
Flutter Gems는 기계 학습 전용 섹션을 제공하는 Flutter용으로 선별된 패키지 가이드입니다. 다양한 AI 기능을 지원하는 다양한 패키지를 나열하여 개발자에게 AI 통합을 위한 원스톱 리소스를 제공합니다.
Image Picker를 사용하면 개발자는 장치의 카메라나 갤러리를 사용하여 이미지를 캡처할 수 있으며, 이미지 인식이나 개체 감지와 같은 작업을 위해 AI를 사용하여 처리할 수 있습니다.
Speech to Text를 사용하면 앱에서 음성 단어를 텍스트로 변환하여 음성 활성화 기능을 사용할 수 있습니다.
이러한 리소스를 활용함으로써 개발자는 AI 알고리즘의 복잡성으로 인해 어려움을 겪지 않고 독특하고 매력적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있습니다.

합산
인공 지능과 Flutter의 융합은 모바일 앱 개발 세계의 혁신적인 변화를 의미합니다. 우리가 살펴본 것처럼 이 통합은 단순히 고급 기능을 도입하는 것이 아닙니다. 이는 모바일 애플리케이션의 핵심 본질을 재정의하는 것입니다. AI를 통해 앱은 단순한 도구에서 사용자와 함께 이해하고, 적응하고, 성장하는 지능적인 개체로 발전합니다.

What the Flutter 에서는 AI-Flutter 통합의 잠재력을 인식합니다. 우리의 전문가 팀은 이러한 능력을 활용하여 귀하의 비즈니스 요구에 맞는 최첨단 모바일 솔루션을 만드는 데 전념하고 있습니다. 기존 앱을 혁신하거나 새로운 프로젝트를 시작하려는 경우 Flutter 및 AI에 대한 전문 지식을 통해 귀하의 비전이 정밀성, 혁신 및 우수성으로 실현될 수 있도록 보장합니다.

https://medium.com/@flutterwtf/flutter-ai-integration-redefining-mobile-apps-876481bec3b3

고대 유목 민족의 아이들은
말타기, 활쏘기, 씨름과 같은 놀이를 통해
기마 민족으로서의 정체성을 쌓아나갔다.
2,000년 전 중국 북방을 호령했던 흉노족의
아이들은 어려서부터 작은 동물을 사냥하는
놀이를 하며 기마술을 익혔다. 걷기도 전부터
기마 놀이를 하며 말 타는 법을 익힌 셈이다.
그 결과, 그들의 넓적다리는 기마 자세를
하기에 편하도록 변형되기도 했다.


- 강인욱의 《세상 모든 것의 기원》 중에서 -


* 유목민들 아이들에게
말타기는 생활이자 놀이입니다.
어려서부터 사냥과 기마놀이를 하면서
말타기를 익히고, 그 기마술로 세계를 제패하는
꿈을 꿈고 이루었습니다. 우리에게도 유목 민족의
피가 흐르고 있습니다. 오늘날의 기마놀이는
말타기가 아닙니다. 컴퓨터, 인터넷, 디지털,
AI(인공지능), 블록체인, 메타버스입니다.
우리 아이들의 미래가 여기에
걸려 있습니다.