사진 제공: Michelangelo Buonarroti, Pexels
큰 틀에서 볼 때, 45년은 긴 시간이 아닙니다. 1980년 당시에는 프로그래밍 언어인 코볼(Cobol)로 작성된 컴퓨터 프로그램을 천공 카드를 사용하여 실행하는 데 3주가 걸렸습니다. 각 카드는 한 줄의 코드를 나타내며 오류를 수정하기 위해 여러 번 다시 펀치를 해야 했습니다.
기술의 시대가 얼마나 빠르게 변했는지—이제 내 휴대폰은 Cobol 프로그램을 처리한 기계에 비해 방대한 처리 능력을 가지고 있습니다. 인공 지능(AI) 도구의 도움으로 동일한 전화기는 다른 많은 기능 중에서 실시간 통화에서 언어 간에 즉시 번역할 수 있습니다.
눈길을 끄는 발표가 계속 이루어지고 있는 가운데, 2025년에는 기술 세계에서 무엇을 기대할 수 있을까요? 다음은 주목해야 할 7가지 개발 사항입니다.
1. AI 에이전트가 직접 등장합니다
당연히 AI에서 더 중요한 발전이 있을 것으로 예상됩니다. 도약할 가능성이 있는 한 가지 영역은 AI 에이전트의 사용입니다. 이들은 인간에 의해 목표를 부여받고 그 목표를 달성하기 위한 최선의 방법을 찾는 지능형 프로그램입니다. 에이전트는 컴퓨터 코드를 작성할 수 있으며, 이는 기술 회사의 작업 방식에 큰 영향을 미칠 수 있으며 고급 코딩 기술이 없는 사람들이 프로그램, 앱 또는 게임을 개발할 수 있도록 할 수 있습니다.
AI 에이전트가 운영하는 로봇으로 운영되는 사람이 없는 자동차 공장도 볼 수 있습니다. 이론적으로 모기지 신청은 에이전트 기술에 의해 평가되고 승인될 수 있습니다. 스마트폰의 개별 앱은 사용자를 위해 여러 작업을 수행하는 에이전트 인터페이스로 대체될 수 있습니다.
에이전트 기술과 로봇 공학의 결합은 혁명적일 수 있습니다. 우리는 로봇이 단순히 인간의 작업을 모방하는 것이 아니라 추론하고 우리에게 직접 대답하는 지점에 도달하고 있습니다.
AI 에이전트 기술을 호스팅할 수 있는 후보 중 하나는 Tesla가 제작한 휴머노이드 로봇인 Optimus입니다. 일론 머스크는 전기 자동차 제조업체가 2025년부터 회사 내 작업에 옵티머스를 사용하기 시작할 것이라고 말했습니다. 그는 그 자동화가 2026년까지 다른 사업체에 판매될 준비가 될 수 있다고 덧붙였습니다.
에이전트는 프로젝트 관리와 같은 산업 작업에 맞게 제작되었습니다. 컨설팅 회사인 가트너(Gartner)는 2030년까지 프로젝트 관리 작업의 약 80%가 AI에 의해 실행될 것이라고 제안합니다.
2. AI의 도움을 받은 커스터마이징
교육에서 초점은 전통적으로 선형 학습 프로그램에 있었으며 미리 결정된 진입 및 종료 지점이 수년 동안 지속되었습니다. 개별 학생의 경험, 기술 및 능력에 따라 고유하게 맞춤화된 학습 과정을 상상해 보십시오. 학생을 중심으로 한 맞춤형 학위 프로그램은 이미 미국에서 AI와 함께 연구되고 있습니다.
이는 내용과 커리큘럼과 관련하여 맞춤형일 뿐만 아니라 학생의 특별한 요구 사항이나 학습자가 한 번에 어떻게 느낄 수 있는지를 인식하는 데에도 적합합니다. 여기에는 어젯밤 잠을 얼마나 잤는지에 따라 학습 활동과 공부를 조정하는 AI가 포함될 수 있으며, 이는 스마트워치 데이터와 연결됩니다.
교육은 AI가 맞춤화에 도움이 될 수 있는 유일한 영역이 아닙니다. 경영 컨설팅 회사인 액센츄어(Accenture)는 민간 기업이 ChatGPT와 같은 AI 챗봇의 기반이 되는 기술인 자체 맞춤형 대규모 언어 모델을 훈련할 수 있을 것이라고 제안합니다. 이들은 특정 비즈니스 영역에 특정한 데이터로 훈련될 수 있으며, 이를 통해 해당 기업에 더 효과적일 수 있습니다. 그러나 이러한 기업들은 수십억 개의 데이터를 사용해야 합니다. 2025년에 이 목표를 향한 진전을 보게 될 것입니다.
정확한 작업을 보다 효율적으로 수행하기 위해 SLM(Small Language Model)이 개발되고 있습니다. 많은 데이터에 대해 훈련할 필요가 없으며 컴퓨팅 성능이 덜 필요합니다. 이는 스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 소위 "엣지 장치"에서 클라우드에서 호스팅되는 컴퓨팅 리소스에 의존하지 않고 더 쉽게 사용할 수 있음을 의미합니다.
3. 실용적인 양자 컴퓨터를 향하여
양자 컴퓨팅의 발전은 대부분의 기존 컴퓨터의 능력을 넘어서는 복잡한 작업을 해결할 수 있는 기계로 이어질 수 있습니다. 연구원들은 큐비트라고 하는 기본 처리 장치의 수에 대한 기록을 깨려는 시도에서 벗어나 현재 양자 컴퓨터에서 발생하기 쉬운 오류를 수정하는 방향으로 나아갔습니다. 이것은 기존 기계에 비해 몇 가지 유용한 이점이 있는 실용적인 양자 컴퓨터를 향한 한 걸음입니다.
4. 물리적 세계와 가상 세계의 혼합
증강 현실, 가상 현실 및 혼합 현실은 더 널리 사용될 수 있습니다. 가상 현실은 사용자를 컴퓨터가 생성한 세계에 몰입시킵니다. 증강 현실은 컴퓨터에서 생성된 요소를 현실 세계에 겹쳐 놓는 반면 후자는 계속 볼 수 있습니다. 혼합 현실은 증강 현실을 포함한 일련의 몰입형 기술을 의미하며, 실제 세계와 가상 세계의 다양한 "혼합"을 제공합니다.
이러한 기술을 지원할 수 있는 헤드 마운트 디바이스(HMD)는 이미 많이 있습니다. 여기에는 Apple의 Vision Pro와 Meta의 Quest 헤드셋이 포함됩니다. 2025년에는 Meta, Apple 등의 신제품과 개선 사항을 볼 수 있을 것입니다.
5. 블록체인의 이점
컴퓨터 네트워크를 통해 기록을 저장할 수 있는 블록체인 기술은 공급망과 의료에서 금융에 이르기까지 다양한 부문에 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 블록체인은 투명성과 추적성을 높여 원산지에서 소비자까지 제품을 추적할 수 있도록 하며, 자동화된 프로세스를 통해 보안을 강화하고 효율성을 향상시킵니다.
의료 분야의 환자 데이터는 블록체인 기술을 통해 더욱 안전하게 보호될 수 있습니다. 데이터 교환이 원활해지고 의료 용품을 추적할 수 있습니다. 금융 거래는 더 강력하고, 더 빠르고, 더 저렴하게 이루어질 수 있으며, 더 높은 수준의 금융 포용성이 있을 것입니다. 이를 통해 이전에 은행 또는 대출 서비스를 이용하지 못했을 수 있는 더 광범위한 그룹에 접근할 수 있습니다.
6. 6G 통신의 여명
우리는 6G 무선 통신 네트워크의 도입으로 더 빠른 연결을 즐길 것입니다. 6G 기술 표준화 프로세스는 2025년에 시작될 것입니다. 명확한 6G 글로벌 표준과 네트워크 간 호환성은 기술의 성공에 매우 중요합니다.
7. 더 발전된 자율 주행 기술
자율 주행 차량도 앞으로 많은 발전을 이룰 것으로 예상됩니다. 자율주행차는 자율성에 따라 0(완전 수동)에서 5(완전 자율)까지 6단계로 분류됩니다. 현재 샌프란시스코 등 미국 도시에 배치된 자율주행 택시는 레벨 4(높은 주행 자동화)입니다.
사람의 개입 없이 대부분의 운전 작업을 처리할 수 있지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 2025년에는 레벨 5를 향한 진전을 볼 수 있을 것입니다. 이는 완전 자율주행으로 분류되며 사람의 개입 없이 작동하는 차량을 설명합니다. 일론 머스크에 따르면 메르세데스는 2025년에 드라이브 파일럿 자율주행 시스템의 속도를 높일 예정이며, 테슬라는 "2027년 이전에" 사용할 수 있는 자체 로보택시를 개발하고 있습니다.
우리는 기술이 인간의 전유물이었던 작업을 수행할 수 있을 것으로 기대할 수 있습니다. 작업을 완료하고 다시 보고할 수 있습니다. 이것은 효율성과 업무에 큰 변화로 이어질 것입니다. 우리는 또한 여가 시간과 삶의 질을 향상시키는 기술을 보게 될 것입니다.
이상의 기사는 2025년 1월 2일 TechXplore에서 게재한 “Seven advances in technology that we're likely to see in 2025”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Seven advances in technology that we're likely to see in 2025