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2024년의 IT 트렌드를 키워드로 뽑아보면 멀티모달 AI, AI 반도체 그리고 구조조정 아닐까 싶습니다. AI는 2023년에 이어서 모든 분야에서 빠질 수 없는 키워드가 되었고 모든 산업에서 AI가 도입되다 보니 자연스럽게 AI 반도체에 대한 수요가 급증하여 이에 대한 공급망 재편이 이슈가 되었습니다. 그러면서도 계속된 불경기는 IT 분야에서도 예외가 아니어서 크고 작은 기업들이 구조조정을 시행했고 이는 안타깝게도 현재 진행형입니다.

2025년의 전망은 ESG관점에서 그린 컴퓨팅, AI 윤리, 지속 가능한 기술 혁신들을 다뤄 보았습니다. 상세 내용은 전문 보기를 클릭하여 확인해보세요.

지난 뉴스레터에 이어서 기계 학습에서 프라이버시를 보호하는 기술들을 정리해보았습니다. AI 기술의 발전과 함께 개인 데이터를 활용하는 사례가 증가하면서 프라이버시 보호는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 그러나 여전히 이에 대한 이해는 일부 전문가를 제외하고는 부족하고 각 현장에서도 당장의 서비스를 기간 내에 출시하는 것에 집중하다보면 이러한 노력을 소홀히 하게 됩니다. AI에서 프라이버시를 보호하는 기술을 이해하는 것은 그러한 점에서 개발자나 연구자가 아니더라도 이를 기업 및 기관에 요구함에 있어 필요합니다. 상세 내용은 전문 보기를 클릭하여 확인해보세요.

이번 뉴스레터에 나온 주요 용어들을 정리해보았습니다.

AGI(Artificial General Intelligence): 인간처럼 다양한 상황에서 스스로 판단하고 문제를 해결할 수 있는 수준의 AI
AI반도체: AI 연산에 최적화된 특수 목적의 반도체
그래디언트: AI 모델의 오류를 줄이기 위해 계산되는 방향과 크기를 나타내는 값
딥페이크: AI를 사용해 실제와 구분하기 어려운 가짜 영상이나 음성을 만드는 기술
매개변수: AI가 학습 과정에서 데이터의 패턴을 이해하기 위해 조정하는 수치값들
멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 소리, 영상 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI 기술
미니배치: 효율적인 학습을 위해 전체 데이터에서 추출한 작은 크기의 데이터 묶음
민감도: 입력 데이터의 변화가 결과에 미치는 영향의 정도를 나타내는 척도
서버리스 컴퓨팅: 서버 관리 없이 클라우드에서 자동으로 컴퓨팅 자원을 제공하는 서비스
아웃라이어: 전체 데이터의 일반적인 패턴에서 크게 벗어난 특이한 데이터
양자 내성 암호: 미래의 양자 컴퓨터로부터 데이터를 보호하기 위한 새로운 암호화 기술
자기주권신원: 개인이 자신의 신원 정보를 직접 관리하고 통제할 수 있게 하는 기술
제로 트러스트: 모든 접근 시도를 의심스럽게 보고 지속적으로 검증하는 보안 방식
차분 프라이버시: 데이터에 무작위성을 추가하여 개인정보를 보호하면서도 전체적인 데이터 분석이 가능하게 하는 기술
확률적 경사하강법: 데이터를 작은 묶음으로 나누어 점진적으로 학습하는 AI 최적화 방법

Green Geek은 매월 첫째 주 일요일에 발행됩니다.  (지난 뉴스레터 보기) 

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