2024년 개발자에게 영향을 미칠 5가지 AI 검색 트렌드
놀랍도록 빠르게 변화하는 2023년 이후, AI와 검색의 미래는 어떻게 될까요? 대화식 생성형 AI는 지난 한 해 동안 대중의 의식 속에 급부상했으며 기업에서는 이 트렌드를 활용하기 위한 전략을 수립하기 위해 분주하게 움직였습니다. AI로 강화된 정확도는 사용자의 검색 경험 방식을 바꾸고 있으며, 상호 작용의 품질에 대한 기대치를 높이고 있습니다.
Adobe, Hugging Face, You.com, Elastic의 제품 및 엔지니어링 리더들과의 최근 토론에서 검색의 현재 상태를 평가하고 이러한 AI 기반 트렌드에 대해 의견을 나눴습니다. 2024년 AI와 관련하여 이들이 전망하는 몇 가지 주요 주제는 다음과 같습니다.
2024년 검색과 AI의 주요 트렌드는 무엇인가요?
2.데이터 안전 및 개인정보 보호
데이터 보호 장치, 개인정보 보호 정책, 데이터 출처 및 거버넌스를 위한 건전한 프로세스는 과거에도 항상 우선순위였지만, AI 시대에는 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 법적 영향, 교육 모델에 대한 지식재산권 고려 사항, 조직의 데이터 보관 관행, 사용자 보호는 모두 중요한 이슈가 될 것입니다.
우리가 모두 알고 있는 AI의 윤리적 딜레마는 편향되어서는 안 된다는 것이므로 데이터를 학습할 때 신뢰할 수 있는 출처를 확보하려고 노력합니다. 하지만 뉴욕 타임스의 소송에서 알 수 있듯이 신뢰할 수 있는 출처에는 대가가 따릅니다. 그렇다면 이를 어떻게 표준화할 수 있을까요? 이 수치를 믿는다면, 이러한 기사의 라이선스 비용이 실제로는 파운데이션 모델을 생성하는 비용보다 훨씬 더 많이 들 것입니다.
파드 시디키(Fahd Siddiqui), Adobe Commerce 엔지니어링 디렉터
3. 생성형 AI를 위한 적절한 컨텍스트
LLM의 생성 기능은 정말 놀랍습니다. 하지만 환각, 오래된 학습 데이터, 적절한 컨텍스트의 부족으로 인해 진정으로 유용한 대화형 경험을 구축하는 데 어려움이 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 과 같은 기술을 통해 AI 텍스트 생성을 개선하면 독점 데이터로부터 중요한 도메인별 컨텍스트를 LLM에 제공할 수 있습니다.
. . . 검색 증강 생성은 이러한 LLM을 기반으로 사용자의 정보 요구에 부응할 수 있도록 추가적인 컨텍스트를 제공하는 것입니다. 2024년에도 RAG는 계속해서 큰 트렌드가 될 것으로 생각합니다.
라지 아라수(Raj Arasu), 선임 소프트웨어 엔지니어, You.com
4. LLM의 차세대 물결
2024년에는 새로운 언어 모델, 오픈 데이터 세트, 머신 러닝 애플리케이션이 또다시 쏟아져 나올 것으로 보입니다. 더 효율적이고 모든 종류의 특정 비즈니스 문제에 적응할 수 있는 다양한 모델을 기대하세요.
5. AI 전문성
AI 기반 미래를 위해 필요한 기술은 무엇이며, 이러한 기술을 보완할 도구에는 어떤 것이 있을까요? 기초적인 AI 지식에 대한 탄탄한 기반은 분명히 중요합니다. 하지만 수많은 새로운 도구와 함께 AI가 어지러울 정도로 발전함에 따라 지속적인 학습 마인드도 중요합니다.
... AI의 약속을 실제로 실현하려면 개발자에게 다가가 권한을 부여하고, 딥러닝에 대한 정식 학위를 취득하거나 시스템에 완전한 블랙박스가 되는 외부 서비스에 의존하지 않고도 자체적으로 AI를 구축할 수 있는 도구를 제공해야 합니다.
제프 부디어(Jeff Boudier), Hugging Face 제품 및 성장 책임자
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이러한 트렌드를 더 자세히 살펴보고 싶으신가요? 시대를 앞서나가고자 하는 노련한 검색 개발자이든, 다음 단계를 탐구하고자 하는 AI 애호가이든, 2024년 검색과 생태계를 형성할 기술 트렌드에 대한 더 가치 있는 인사이트와 실용적인 팁, 더 깊은 이해를 얻고자 하는 분이라면 가상 이벤트에 참여하세요.
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