2025년 AI, 목적 중심 모델과 인간 협력 강화된다

AI 기술이 빠르게 일상 속에 자리 잡으면서 2025년은 AI 산업에 있어 중요한 변곡점이 될 것으로 예측된다. 전문가들은 AI의 발전이 산업을 변화시키고, 업무 방식을 혁신하며, 윤리적 논의를 촉진할 것이라고 전망한다.

소형화되는 목적 중심 AI 모델

레드햇(Red Hat)의 AI 담당 시니어 디렉터인 그랜트 십리는 기존의 대규모 AI 모델보다 특정 용도에 최적화된 소형 모델이 더욱 주목받을 것이라고 예상했다. 개발자들은 대규모 모델 대신 여러 개의 작은 모델을 연결하는 방식을 채택하여 특정한 요구에 맞춘 효율적인 AI 애플리케이션을 개발할 것으로 보인다.

오픈소스 AI, 핵심 기술로 부상

IBM 왓슨x 플랫폼 엔지니어링 부문 부사장 빌 히긴스는 오픈소스 AI 모델이 점점 더 인기를 끌 것으로 내다봤다. 기업들이 높은 라이선스 비용으로 인해 기존 AI 모델에서 투자 대비 만족할 만한 결과를 얻지 못하는 경우가 많기 때문이다. 이에 따라 오픈소스 AI 솔루션은 다중 클라우드 환경에서도 유연하게 활용할 수 있는 경제적이고 투명한 대안으로 자리 잡을 전망이다.

인간 전문성과 AI의 융합

투링(Turing) CEO 조너선 시다스는 2025년 AI가 인간의 전문성을 대규모로 학습하고 보완하는 방식으로 발전할 것이라 말했다. 특히 금융 및 의료 같은 분야에서는 인간 전문가와 AI의 협업이 경쟁력의 핵심 요소가 될 것으로 보인다.

행동 심리학과 AI의 조화

디자인잇(Designit)의 최고 디자인 책임자인 니클라스 모르텐센은 행동 심리학이 AI 시스템과 보다 밀접하게 연계될 것이라고 전망했다. 예를 들어, 중요한 의사결정이 필요한 의료 및 교통 분야에서는 AI가 자동화의 효율성을 유지하면서도 인간이 개입할 수 있도록 '일시 중지' 기능과 같은 기술이 도입될 수 있다.

물리적 세계와 디지털 세계의 연결 강화

드롭박스(Dropbox) 시니어 디렉터 앤디 윌슨은 AI가 단순한 도구에서 벗어나 모바일 기기 및 웨어러블과 깊이 융합된 형태로 우리의 일상과 업무에 필수적인 요소로 자리 잡을 것이라 예측했다.

지속가능성 목표 달성을 위한 AI 활용

IBM ESG & 자산 관리 부문 부사장 켄드라 데케이렐은 AI가 에너지 소비 관리 및 제품 수명 주기 최적화를 통해 2030년 지속가능성 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 설명했다.

계산 능력과 실시간 추론의 중요성

스트리트비즈(Streetbees) 기술 부문 부사장 제임스 잉그램은 AI가 복잡한 문제를 다루면서 사전 학습 모델에서 실시간 추론 인프라로 초점이 이동할 것이라고 전했다. 이는 AI의 즉각적인 의사결정과 문제 해결 능력을 강화하는 데 중요한 요소다.

'에이전틱 AI'와 데이터 정합성 필요

스냅로직(SnapLogic) 엔터프라이즈 아키텍트 도미닉 웰링턴은 AI의 창의성과 자율성이 높아지는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 시대가 도래할 것으로 내다봤다. 이를 위해 데이터의 정합성과 무결성을 확보하는 것이 필수적이며, AI가 보다 신뢰할 수 있는 방식으로 작동하도록 데이터 기반을 개선해야 한다고 강조했다.

실질적인 AI 도입, 산업 혁신으로 이어져

코그나이트(Cognite) 필드 CTO 제이슨 션은 2025년이 AI 시장의 과장된 기대가 사라지고, 실질적인 산업 혁신으로 이어지는 전환점이 될 것이라 예측했다. 생성형 AI 솔루션이 현실적인 업무 환경에 통합되면서 제조업 등 다양한 산업에서 변화를 이끌어낼 전망이다.

딥페이크로 인한 신뢰 위기

젠(Gen)의 사이버 보안 CTO 시기 스테프니손은 AI를 활용한 딥페이크 기술이 더욱 정교해지면서 신뢰성 문제가 대두될 것이라고 경고했다. 이에 따라 디지털 신원 및 인증 기술을 강화하여 정보의 진위를 검증하는 체계가 마련되어야 한다.

AI의 성숙기, 주요 전환점 맞이할 2025년

전문가들은 AI의 발전이 인간과 더욱 깊이 융합되고, 지속가능성을 지원하며, 신뢰성을 강화하는 방향으로 전개될 것으로 예상한다. 동시에 윤리적 문제와 보안 문제도 함께 논의되어야 할 주요 과제가 될 것이다.

AI 산업이 단순한 기술 혁신 단계를 넘어 실질적인 영향력을 행사하는 2025년이 기대된다. 특히, AI와 인간 전문성의 융합, 지속가능성 목표 수행, 데이터 통합 강화 등 다양한 측면에서 변화가 예상된다. 하지만 딥페이크나 윤리적 이슈 같은 부정적인 요소도 고려해야 한다는 점에서 AI 기술의 균형 잡힌 발전이 중요한 시점이라고 생각한다.