2024 한국인공지능학회 하계학술대회에 참여하여 다양한 인공지능 관련 연구들을 접할 수 있었습니다. 가장 인상깊었던 세션은 다음 세 가지입니다.

Large Language Models: Ability and Alignment (김형훈 교수님, UNIST)

대규모 언어 모델의 능력과 alignment에 대한 흥미로운 관점을 볼 수 있었습니다. 발표 중 emergent abilities, 즉 LLM의 내재적 추론 능력에 대한 설명은 현재 AI 기술의 가능성과 한계를 명확히 이해할 수 있는 기회를 제공했다고 생각합니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링과 인스트럭션 튜닝을 통해 이러한 능력을 어떻게 증폭시킬 수 있는지 다룬 부분은 실제 실무와 연구에서 모두 실질적인 가치가 있는 내용이었습니다. 전체적으로 발표는 AI 기술의 현재와 미래를 이해하는 데 필요한 핵심 요소들을 잘 다루었으며, 앞으로의 AI의 발전 방향에 대해 고민해볼 수 있는 기회가 되었던 것 같습니다.

AI on the Edge (이홍락 교수님, University of Michigan)

현실적인 문제 해결에 큰 도움이 될 수 있는 AI 에이전트에 대한 발표였습니다. 특히 대화형 시스템과 웹 기반 작업을 포함한 다양한 도메인에서 AI 에이전트의 학습을 어떻게 개선할 수 있는지에 대해 체계적이고 구체적인 접근법을 제시한 점이 인상적이었습니다. 또한, 스스로 의도를 발견하고 탐구하는 방식으로 수행 능력을 개선한 방법은 LLM을 활용한 에이전트 개발에 새로운 가능성을 제시했다고 생각합니다. 다양한 일반화 시나리오에서 성능을 향상시킨 프레임워크는 실세계 응용에서의 큰 잠재력을 보여주었고, 앞으로의 더욱 활발한 AI와 인간 간의 상호작용을 기대해볼 수 있었던 것 같습니다.

AI on the Edge (Fatih Porikli, Qualcomm AI Research)

생성 AI의 잠재력을 탐구하며, 특히 온디바이스 AI의 중요성을 강조한 흥미로운 발표였습니다. 생성 AI가 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 멀티모달 콘텐츠를 생성하며 다양한 산업과 사용자 인터페이스를 혁신하는 과정에 대해 깊이 이해해볼 수 있었습니다. 특히, 증가하는 연산 요구를 해결하기 위한 온디바이스 처리와 풀스택 AI 최적화의 필요성을 다룬 부분은 앞으로의 AI 기술 발전 방향에 대한 실질적인 통찰을 제공했다고 생각합니다.