본 논문은 지난 15년간 인공지능(AI) 분야의 주요 발전을 역사적, 이론적, 기술적 관점에서 종합적으로 분석합니다. 컴퓨팅 자원, 데이터 접근 및 알고리즘 혁신의 수렴을 추적하여 AI 발전의 주요 전환점을 확인합니다. GPU 기반 모델 훈련, ImageNet을 통한 데이터 중심적 전환, Transformer를 통한 아키텍처 단순화, GPT 시리즈를 통한 모델링 기능 확장 등을 강조하며, 이러한 발전을 개별적인 이정표가 아닌 더 깊은 패러다임 변화의 지표로 봅니다. 표본 복잡도 및 데이터 효율성과 같은 통계적 학습 이론의 개념을 적용하여 연구자들이 획기적인 발전을 확장 가능한 솔루션으로 변환한 방법과 AI 분야가 이제 데이터 중심 접근 방식을 받아들여야 하는 이유를 설명합니다. 증가하는 개인 정보 보호 우려와 규제 강화에 대응하여, 본 논문은 연합 학습, 개인 정보 보호 강화 기술(PETs) 및 데이터 사이트 패러다임과 같이 데이터 접근 및 보안을 재구성하는 새로운 솔루션을 평가합니다. 실제 데이터에 접근할 수 없는 경우, 모의 및 합성 데이터 생성의 유용성과 제약 조건도 평가합니다. 기술적 통찰력과 진화하는 데이터 인프라를 조정하여 미래 AI 연구 및 정책 개발을 위한 전략적 지침을 제공합니다.
