ChatGPT의 출시 이후 9개월이 지나면서 생성 AI(Generative AI)가 빠르게 성장하고 있습니다. a16z는 SimilarWeb의 트래픽 데이터를 기반으로 상위 50개의 생성 AI 웹 제품을 분석하였습니다. 아쉬운 점은 웹으로만 작동하지 않는 서비스도 웹 트레픽으로만 측정하다 보니 한계가 명확하다는 아쉬움이 있습니다. (ex. midjourney) 대부분의 선도적인 제품들은 생성 AI를 중심으로 "처음부터" 구축되었습니다. ChatGPT는 월간 방문자 수가 약 16억으로, 전체 리스트의 60%를 차지하고 있습니다. 일반 LLM 챗봇이 전체 트래픽의 68%를 차지하고 있으며, 동반자 플랫폼과 창의적 도구도 늘고 있습니다. 대부분의 제품들은 유기적인 트래픽을 통해 성장하고 있으며, 소비자들은 생성 AI에 대한 결제 의사가 있습니다. 모바일 앱은 아직 생성 AI 플랫폼으로서 부각되지 않았습니다. 생각해볼 문제 생성 AI의 미래: 생성 AI가 다양한 분야에서 어떻게 활용될 수 있을까요? 모바일 플랫폼의 부재: 생성 AI가 모바일에서 활성화되지 않은 이유는 무엇일까요? 유기적 성장과 결제 의사: 소비자들이 생성 AI에 얼마나 투자할 의사가 있는지, 그 이유는 무엇일까요?

예전 카네기멜론에서 진행한 게임 캐릭터들에게 LLM을 기반으로 성격 및 행동 패턴을 심어주고 활동하는 실험이 주목을 받았는데요. 이번에 무척 유사한 실험을 한 논문이 공개되었습니다. 이 논문은 LLM 기반 에이전트의 뇌, 지각, 행동 등을 포괄하는 일반 개념적 프레임워크를 제공하며, 이를 다양한 애플리케이션에 맞게 조정할 수 있는게 핵심인데 재미있는 것은 이 논문의 저자 대다수가 Mihoyo라는 게임회사 소속이라는 것입니다. Mihoyo는 붕괴3, 원신 등 국내에서도 인기가 많은 게임을 출시한 게임 회사로 뛰어난 개발 실력과 엔터테인먼트적 감각을 가지고 있는 곳 입니다. LLM 기반 에이전트의 잠재력: LLMs는 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 위한 가능성 있는 발판이 될 수 있을까요? 게임에서의 LLM 기반 에이전트: 게임에서 NPC 및 PVE 장르 형태의 게임에서 이러한 에이전트는 어떤 역할을 할 수 있을까요? 다양한 응용 분야: LLM 기반 에이전트는 어떤 산업이나 분야에서 가장 큰 영향을 미칠 수 있을까요?

McKinsey의 보고서에 따르면, Generative AI는 급속히 성장하고 있으며, 이 기술은 전 세계 경제에 연간 최대 4.4조 달러의 가치를 더할 것으로 예상됩니다. 이 기술은 다양한 산업과 직업에 영향을 미치며, 특히 마케팅과 소프트웨어 개발 분야에서 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다. 맥킨지 보고서 외에도 최근 딜로이트 및 국내외 유수의 시장 분석 자료 혹은 레포트를 보면 기존의 암호화폐나 메타버스와 다르게 실제로 효용성을 주는 것에 대해 생성형 인공지능 시장은 기존의 Buzz와 다르다고 판단되고 있습니다. 이번 글에선 맥킨지 및 다양한 회사에서 발행한 레포트와 차트를 토대로 생성형 AI의 미래를 엿보려 합니다. 들어가기 전에 생각해보면 좋은 질문 기술이 어떤 분야에서 빠르게 발전할 것인가? 어떤 직업이 가장 큰 영향을 받을 것인가? 어떤 산업이 가장 이길 것인가? 조직에 가장 가치를 더할 활동은 무엇인가? 작업자들이 이 기술에 대해 어떻게 느끼는가? 이 기술의 책임 있는 사용을 위해 어떤 안전장치가 필요한가? chatGPT가 쏘아올린 생성형 AI의 시대 Generative AI는 ChatGPT와 같은 챗봇부터 다양한 콘텐츠 생성까지 가능하며, 기존의 AI와는 다르게 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이 글은 기업이 Generative AI를 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 이 기술을 도입할 때 고려해야 할 위험 요소와 관리 방안에 대한 차트 입니다. ChatGPT가 출시 되고 이후에 LLM이 주목 받고 생성형 AI라는 담론으로 넘어가는 과정을 타임라인 형식으로 표현한 차트 입니다. 생성형 AI의 발전 속도는 이미 특이점? 인간 수준의 성능으로 가는 길은 점점 더 짧아지고 있습니다. 이 차트에 표시된 대부분의 기술 역량에 대해, 세대 AI는 이 시기가 끝날 무렵에는 인간 성능의 중간 수준에서 10년. 그리고 그 성능은 2040년 이전에 이러한 모든 작업을 완료하는 상위 25%의 사람들과 경쟁하게 될 것입니다. 전문가들이 생각했던 것보다 40년이나 빠른 속도입니다.