시간이 빠르게 흐르고 있다. 우리가 몸담고 있는 이 시대를 ‘특이점의 시대’라고 부르는 것이 이제는 어색하지 않다. 유명 과학자 레이 커즈와일이 말한 ‘특이점’은 기술의 변화가 너무나 빨라져서 인간의 삶이 돌이킬 수 없이 변화하는 순간을 의미한다. 그리고 그 순간이 다가오고 있다.

최근 셀렉트스타가 발간한 ‘2025 AI Trends-Singularity’ 보고서는 이러한 시대적 흐름을 보여준다. 특히 흥미로운 점은 2024년을 돌아보는 시선이다. 보고서는 지난해 AI 산업의 핵심 키워드로 멀티모달 AI, SLM, AI 규제와 레드팀을 꼽았다.

2024년을 돌아보면, 가장 먼저 멀티모달 AI의 약진이 두드러진다. 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하는 이 기술은 특히 제조업 현장에서 그 가치를 입증했다. 설비 상태 모니터링, IoT 데이터 통합, 예측 유지보수 등에 활용되며 산업 현장의 효율성을 크게 높였다. GPT-4 Vision을 시작으로 Gemini까지, 주요 AI 모델들이 멀티모달 기능을 탑재하면서 이 추세는 더욱 강화되었다.

주목할 만한 또 다른 변화는 SLM(Small Language Models)의 등장이다. LLM의 높은 비용과 자원 소모 문제가 대두되면서, SLM은 효율적인 대안으로 부상했다. 특히 의료, 법률, 금융 등 전문 분야에서 SLM은 뛰어난 성능을 보여주었다. SLM은 파라미터 최적화, 지식 증류(Knowledge Distillation), 압축 알고리즘 등을 통해 경량화를 실현했다. 예를 들어, Phi-2는 2.7억 개의 파라미터만으로도 효과적인 성능을 보여주며 시장의 주목을 받았다.

2024년의 또 다른 특징은 AI 규제와 레드팀의 등장이다. EU의 AI법 발효를 계기로, AI 기술의 안전성과 신뢰성이 화두로 떠올랐다. 레드팀은 AI 시스템의 취약점과 잠재적 리스크를 검증하는 전문가 팀으로, 데이터 편향이나 악의적 활용 가능성을 점검하는 역할을 한다. 실제로 OpenAI는 Sora 출시 전 레드팀 검증을 실시하며 안전성 확보에 주력했다.

2025년을 향한 전망에서는 세 가지 키워드가 두드러진다. 첫째는 AI 에이전트의 확산이다. AI 에이전트는 기존의 프롬프트 기반 AI를 넘어, 자율적으로 행동하며 복잡한 작업을 수행하는 시스템을 의미한다. 가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어의 33%가 에이전트 AI를 포함하게 될 것으로 전망했다.

둘째는 합성 데이터의 발전이다. 실제 데이터를 기반으로 AI 기술을 사용해 생성된 가상 데이터인 합성 데이터는, 특히 민감한 정보를 다루는 산업에서 주목받고 있다. 통계적 모델링, GAN, VAE, 시뮬레이션 등 다양한 방식으로 생성되는 합성 데이터는 의료 영상 분석, 금융 사기 탐지, 자율주행 시스템 개발 등에 활용된다.

셋째는 AI 신뢰성 강화다. AI 시스템이 예상대로 일관되게 작동하며, 정확성, 공정성, 투명성, 안전성을 바탕으로 편향되지 않은 결과를 제공하는 능력이 더욱 중요해질 전망이다. 특히 MAS(Multi-Agent System) 방식의 AI 시스템에서는 각 에이전트의 역할과 협력 과정의 신뢰성이 핵심 평가 요소가 될 것으로 예상된다.

AI 신뢰성 확보를 위한 기술적 방안도 구체화되고 있다. 데이터 품질 관리, 설명 가능한 AI(XAI), 지속적 모니터링, AI 레드팀, 강화된 보안, 멀티모달 검증 시스템 등이 그것이다. 특히 fine-grained evaluation이라 불리는 정밀 평가 방식의 도입으로, AI 시스템의 성능을 더욱 세밀하게 분석하고 개선할 수 있게 될 전망이다.

이러한 변화는 AI 기술이 실험실을 넘어 실제 산업 현장에 깊이 침투하고 있음을 보여준다. 2025년에는 AI 기술이 더욱 정교해지고 현실 세계의 복잡한 문제들을 해결하는 데 더 많이 활용될 것으로 예상된다. 다만 이 과정에서 신뢰성과 안전성 확보가 핵심 과제로 대두될 전망이다.