최근 유출 된 구글의 내부문서에는 시니어 엔지니어의 충격 고백이 담겨있었습니다. 구글 AI와 Open AI같은 폐쇄형 AI 대기업이 기타 개방형 오픈 소스 AI 기업들에 비해 나은 것도 없고 오히려 갈수록 경쟁에서 불리해질 것이라는 발언을 한 것입니다. 그는 직접적으로 "AI 군비 경쟁에서 질 것"이라고 얘기했습니다.
오픈 소스 AI란?
Chat gpt를 개발한 Open AI 회사는 이름이 Open일 뿐이지 Open 소스 AI가 아닙니다. 원천 기술을 공개하지 않기 때문이죠. 쉽게 예를들면 어떤 스마트폰의 개발사가 스마트폰이 만들어지게 된 기술 전부를 공개하는 것이 오픈 소스 입니다. 그 공개된 기술을 개발자들이 고치고 변형해 수정, 발전을 할 수 있게 합니다. 구글 AI와 Open AI 같은 대기업들은 원천 기술에 접근을 허용하지 않고 자체적으로 수정, 발전을 합니다.
AI 대기업과 오픈 소스 AI의 경쟁 현재 상황
Chat gpt 4의 결과물을 기준으로 오픈 소스가 짧은 시간내에 가파르게 추격하는 모습입니다. 다수의 개발자들이 기여형식의 형태로 접근하기 때문에 오픈 소스 AI는 무서운 속도로 발전하고 있습니다.
구글의 시니어 엔지니어는 이런 상황을 우려했습니다. 또한 미래의 경쟁에서도 폐쇄형 AI는 오픈 소스 AI의 다수의 개발자들과 경쟁해야하기 때문에 막대한 돈을 쏟아부어야 합니다. 실제로 그는 문서에서 1000만 달러로 해결하는 골치아픈 일들을 그들은 100달러로 "몇 달이 아니라 몇 주 만에" 하고 있다고 말했습니다. ( 원문-> Sernau said open-source engineers were doing things with $100 that "we struggle with" at $10 million, "doing so in weeks, not months." )
브리태니커 백과사전과 위키 백과의 경쟁?
브리태니커 백과사전은 소수의 똑똑한 사람들에 의해 만들어졌습니다. 형식적이고 시간은 오래걸렸습니다. 위키 백과는 모든 사람의 기여 형식으로 자유롭게 수정되었고 빠르게 발전했습니다. 현재 위키백과의 수준은 브리태니커를 압도합니다.
오픈 소스 AI와 폐쇄형 AI도 이와 비슷한 경쟁구도 입니다. 다수의 개발자들이 다양한 형태의 AI 모델을 만들어내고 있고 발전 속도도 빠릅니다. 인적 관리, 마케팅, 보안에 대한 비용이 상대적으로 거의 없기 때문에 훨씬 경제적이기도 합니다. 이대로 가면 모든 사람이 고급 AI 기술을 자유롭게 쓰는 AI 민주화가 이뤄질 가능성이 높습니다.
그러나 윤리적 문제가 남아있습니다. 엄청난 잠재력을 지닌 AI 기술이 악용하는 사례가 발생할 수 있기 때문에 곳곳에서 우려의 목소리가 나오고 있습니다. 규제와 관련 법안 속도도 느려 사회 제도가 기술의 속도를 따라가지 못하는 것처럼 보입니다.
현재(2023년 4월) 인기있는 오픈 소스 AI의 10개 종류
1. TensorFlow: Google에서 개발한 TensorFlow는 기계 학습 모델을 구축하고 교육하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 등에 널리 사용됩니다.
2. Scikit-learn: Scikit-learn은 NumPy, SciPy 및 matplotlib 위에 구축된 기계 학습용 Python 라이브러리입니다. 다양한 지도 및 비지도 학습 알고리즘과 데이터 전처리 및 모델 평가를 위한 도구를 제공합니다.
3. Keras: Keras는 Python으로 작성된 고급 신경망 API입니다. 딥 러닝 모델의 쉽고 빠른 프로토타이핑이 가능하며 TensorFlow, Theano 또는 CNTK에서 실행할 수 있습니다.
4. PyTorch: PyTorch는 동적 및 정적 계산 그래프를 모두 제공하는 인기 있는 또 다른 딥 러닝 프레임워크입니다. 사용 편의성과 유연성으로 유명하며 학술 및 연구 환경에서 널리 사용됩니다.
5. OpenCV: OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 주로 실시간 컴퓨터 비전을 목표로 하는 프로그래밍 함수 라이브러리입니다. 기능 감지, 개체 인식 등을 포함하여 이미지 및 비디오 처리를 위한 다양한 도구를 제공합니다.
6. Caffe: Caffe는 Berkeley Vision and Learning Center에서 개발한 딥 러닝 프레임워크입니다. 속도와 확장성을 위해 설계되었으며 이미지 분류, 분할 등을 포함한 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.
7. Theano: Theano는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 Python 라이브러리입니다. 기호 미분을 효율적으로 구현하고 CPU와 GPU 모두에서 실행할 수 있는 기능으로 유명합니다.
8.Torch: Torch는 기계 학습 및 기타 응용 프로그램을 위한 광범위한 알고리즘을 제공하는 과학 컴퓨팅 프레임워크입니다. Lua를 기반으로 하며 단순성과 유연성으로 유명합니다.
9. MXNet: MXNet은 Python, R, Julia를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 딥 러닝 프레임워크입니다. 확장성으로 잘 알려져 있으며 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등을 포함한 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.
10. TensorFlow.js: TensorFlow.js는 브라우저와 Node.js에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. 사전 학습된 다양한 모델과 사용자 정의 모델 구축을 위한 도구를 제공합니다.
왜 그렇게 말했는가?
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