1. AI의 모든 동향을 한 레포트에 담은 HAI INDEX 2024, 드디어 발표
스탠포드의 AI 연례보고서인 HAI INDEX 2024가 지난 금요일에 발표되었습니다! 해당 레포트는 R&D, 경제, 교육 등 다양한 분야에 AI 연구가 미치는 동향을 500P에 걸쳐 소개하였으며, 다음 의제를 주요하게 다루었습니다.

• AI는 일부 작업에서는 인간을 능가하지만 복잡한 작업에서는 아직 뒤쳐집니다. 이미지 분류, 시각적 추론, 영어 이해 등에서 AI가 우수하지만, 대회 수준 수학, 시각적 상식 추론 및 계획 수립과 같은 복잡한 과제는 인간이 우수합니다.
• 산업계가 계속해서 최첨단 AI 연구를 주도합니다. 2023년, 산업계는 51개의, 학계는 15개의 모델이 이목을 이끌었으며, 산업계와 학계의 협력으로 21개의 눈에 띄는 모델이 제작되었습니다.
• 최첨단 모델이 점점 비싸지고 있습니다. OpenAI의 GPT-4의 훈련 비용은 약 7천8백만 달러, 구글의 Gemini Ultra는 1억 9천 달러 소요되었습니다.
• 미국이 top AI 모델 갯수가 유럽과 중국을 뛰어넘고 있습니다. 주목할만한 모델의 출시 갯수는 US 61개, EU 21개 그리고 중국이 15개를 기록하였습니다.
• 대규모 언어모델의 책임성 평가를 위한 강력하고 표준화된 방법이 심각하게 부족합니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 선두 개발사들은 자체 Responsible AI 벤치마크로 모델을 테스트하는데, 이런 관행이 모델의 위험과 한계를 체계적으로 비교하는 것을 복잡하게 만듭니다.
• 전체 AI 투자는 감소했음에도 불구하고, 생성 AI 부문에 대한 투자는 작년 대비 약 8배 증가한 252억 달러를 기록하며 급증하였습니다. OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Inflection 등 생성 AI 분야의 주요 기업이 대규모 자금을 조달하였습니다.
• 2023년 AI가 노동에 미치는 영향에 대한 여러 연구가, AI가 근로자들의 작업 속도와 생산 품질을 향상시켰다고 보고하였습니다. 또한 연구들은 AI가 저숙련 및 고숙련 근로자 간의 기술 격차를 줄일 수 있는 잠재력을 입증하였습니다.
• AI의 도움으로 과학 발전이 가속화되었습니다. 알고리즘 정렬을 더 효율적으로 만드는 AlphaDev, 신소재 발견 과정을 촉진하는 GNoME 등 작년에 이어 중대한 과학 관련 AI 애플리케이션이 출시되었습니다.
• 미국의 AI 규제 수가 급격히 증가하였습니다. 미국에서 AI 관련 규제 수가 2016년 1건에서 2023년 25건으로 급증하였으며, 특히 작년 한 해에만 56.3%의 큰 폭으로 규제가 증가하였습니다.
• 전 세계 사람들이 AI의 잠재적 영향력을 더 잘 인식하고 있으며, 더 많이 불안해합니다. Ipsos의 조사에 따르면 AI가 향후 3~5년 내에 자신의 삶에 큰 영향을 미칠 것이라고 생각하는 사람들의 비율이 작년 60% 대비 6% 증가한 66%를 기록하였으며, AI 제품과 서비스에 대해 불안감은 작년 39% 대비 13% 증가한 52%를 기록하였습니다. 특히 미국인들은 AI에 대한 기대보다 우려가 높습니다.

https://aiindex.stanford.edu/report/

2. 비디오 Segmentation도 간단하게! All You Need Is SAM
Optical flow와 Segment Anything을 결합시킨 강력한 비디오 객체 추적 알고리즘이 소개되었습니다. 비디오 객체 추적은 비전 분야에서 가장 도전적인 분야 중 하나로, 자가지도 학습, 합성데이터셋을 이용한 학습 등 다양하고 복잡한 방법이 논의되는 분야입니다. Oxford의 Visual Geometry group에서는 기존 비디오에서의 픽셀의 움직임을 추적하는 강력한 알고리즘은 Optical flow를 또다른 강력한 Segmentation 기법인 SAM에 적용함으로 SOTA를 달성했습니다. 연구자들은 Optical flow를 SAM의 입력에 적용시키거나, SAM의 Segmentation 프롬프트에 Optical flow를 사용하도록 하는 두 가지 방법으로 연결을 재현해내었습니다.

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flowsam/