AI

AI(인공지능) 기술은 그 개발과 유지에 있어 상당히 높은 비용이 요구됩니다. 이 비용은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 관리, 인력 자원, 윤리적 문제 해결 등 여러 측면에서 발생하며,  이는 AI 기술의 지속 가능성과 공정한 접근성을 저해하는 주요 요인으로 작용합니다. 아래에서는 AI 개발과 유지에 필요한 높은 비용에 대해 설명하겠습니다.  AI개발과 유지에대한 높은비용  1. 고성능 하드웨어 비용  AI 개발의 첫 단계에서 가장 큰 비용 요소 중 하나는 하드웨어입니다.  AI 모델을 훈련하고 실행하기 위해서는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 그리고 대규모 데이터 처리를 위한 클러스터 서버가 필요합니다.  특히 딥러닝과 같은 기술을 지원하려면 수십 개의 GPU 또는 TPU를 동시에 운영해야 하며, 이는 초기 설치 비용뿐만 아니라 전력 소비와 유지 관리 비용을 크게 증가시킵니다.  예를 들어, 최신 GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 훈련하기 위해서는 수백만 달러의 컴퓨팅 비용이 소요됩니다.   2. 데이터 수집 및 관리 비용  AI는 데이터를 기반으로 학습하고 작동하기 때문에 양질의 데이터를 확보하는 것이 필수적입니다.  그러나 데이터 수집과 관리에는 상당한 자원이 필요합니다.  데이터 수집 과정에서 인터넷, IoT 기기, 센서 등 다양한 채널을 활용해야 하며, 이러한 데이터는 종종 청소(cleaning), 라벨링(labeling), 구조화 등의 전처리 과정을 거쳐야 합니다.  이러한 작업은 많은 시간과 비용을 요구하며, 데이터 라벨링 작업에만 수백 명의 인력이 투입되기도 합니다.  또한, 특정 데이터 세트를 외부 제공자로부터 구매해야 하는 경우가 많아 비용 부담이 더욱 커질 수 있습니다.   3. AI 모델 훈련과 운영 비용 AI 모델을 훈련하는 과정은 고도의 계산 능력을 요구합니다....