AI 5년 안에 이렇게 바뀐다 – 5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까?

By 도례미






AI 5년 안에 이렇게 바뀐다 – 5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까?


목차

AI 5년 안에 이렇게 바뀐다 – 5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까?

소개: 5년 뒤 AI 세상 미리보기

5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까? 아마 지금 상상하는 것 이상일 겁니다. 인공지능은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 우리 삶 깊숙이 파고들고 있는 현실입니다. 2030년, 우리는 완전히 달라진 세상을 마주하게 될 것입니다. 이 글에서는 앞으로 5년 안에 AI 기술이 어떻게 발전하고, 우리 삶에 어떤 영향을 미칠지 자세히 살펴보겠습니다.

인공지능은 단순한 도구를 넘어, 스스로 학습하고 판단하는 능력을 갖추게 될 것입니다. 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 하지만 이러한 발전에는 윤리적인 문제와 일자리 감소와 같은 과제도 따릅니다. 우리는 이러한 문제에 어떻게 대비해야 할까요?

이 글을 통해 5년 뒤 AI 기술의 발전 방향을 예측하고, 우리 삶에 미칠 긍정적 영향과 잠재적 위험을 함께 고민해 보겠습니다. 미래를 준비하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 준비되셨나요? 그럼, AI가 만들어갈 미래 세상으로 함께 떠나볼까요?

통계 및 시장 전망: 급성장하는 AI 시장

AI 시장은 앞으로 5년 동안 급성장할 것으로 예상됩니다. 전 세계 AI 시장 규모는 2023년 200조원에서 2030년 1,800조원으로 9배 성장할 것으로 예상됩니다. 특히 비전 AI 분야가 시장을 견인할 것입니다. AI는 더 이상 단순한 혁신 기술이 아닌 비즈니스 필수 기술로 자리매김하고 있습니다.

AI 시장 규모 급성장: 2030년 1,800조원 규모

전 세계 AI 시장 규모는 매년 급격하게 성장하고 있으며, 2030년에는 1,800조원에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 AI 기술이 다양한 산업 분야에서 활용되면서 새로운 가치를 창출하고 있기 때문입니다. 특히 비전 AI 분야는 자율 주행 자동차, 스마트 시티, 의료 진단 등 다양한 응용 분야에서 활용되면서 시장 성장을 주도하고 있습니다.

AI 시장의 성장은 새로운 투자 기회를 창출하고 있으며, 많은 기업들이 AI 기술 개발과 도입에 적극적으로 투자하고 있습니다. AI 시장은 앞으로도 지속적으로 성장할 것으로 예상되며, AI 기술은 우리의 삶과 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것입니다. AI 시장 성장 전망에 대한 자세한 분석이 필요합니다.

AI 도입률 증가: 비즈니스 필수 기술로 자리매김

전 세계 조직의 AI 도입률은 2023년 55%에서 2024년 75%로 급격히 증가했습니다. AI는 단순 혁신 기술이 아닌 비즈니스 필수 기술로 자리매김하고 있습니다. 많은 기업들이 AI 기술을 도입하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며, 고객 서비스를 개선하고 있습니다. AI는 기업의 경쟁력을 강화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

AI 도입률 증가는 AI 기술의 성숙도와 신뢰도가 높아지고 있으며, AI 기술을 활용하는 데 필요한 비용이 감소하고 있기 때문입니다. 또한, AI 기술을 활용할 수 있는 인력이 증가하고 있으며, AI 기술에 대한 교육과 훈련 프로그램이 확대되고 있습니다. AI는 앞으로도 더욱 많은 기업들이 도입할 것으로 예상되며, AI 기술은 비즈니스 환경을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. AI 도입 성공 사례를 참고하여 AI 도입 전략을 수립해야 합니다.

AI 관련 일자리 변화: 새로운 일자리 창출과 소멸

AI와 기술 혁신으로 인해 향후 5년간 6,900만 개의 새로운 일자리가 창출되지만, 8,300만 개의 일자리가 사라질 수 있습니다. AI는 자동화 기술을 통해 반복적이고 단순한 작업을 대체하면서 일부 일자리를 소멸시킬 수 있지만, AI 기술을 개발하고 유지보수하며, AI 기술을 활용하는 새로운 일자리를 창출할 수도 있습니다.

AI로 인한 일자리 변화에 대비하기 위해서는 새로운 기술을 배우고 습득하는 능력을 키워야 합니다. 또한, 창의적인 사고와 문제 해결 능력을 향상시켜야 합니다. 정부와 기업은 AI로 인한 일자리 변화에 대한 대비책을 마련하고, 새로운 일자리를 창출하기 위한 정책을 추진해야 합니다. AI 시대의 미래 직업에 대한 정보를 얻어 미래를 준비해야 합니다.

AI 기술 발전 분야: 의료, 제조, 금융 등

AI 기술은 의료, 제조, 금융, 자율 주행, 스마트 시티, 교육, 에너지 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것입니다.

의료: 유전자 분석, 맞춤형 약물, 원격 수술

AI는 유전자 분석을 통한 질병 예측, 개인 맞춤형 약물 추천, 의료 진단 및 치료, 원격 수술 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것입니다. AI는 의료 데이터를 분석하여 질병을 조기에 진단하고 예방할 수 있으며, 환자의 유전자 정보와 생활 습관을 고려하여 개인 맞춤형 약물을 추천할 수 있습니다. 또한, AI는 의료 영상 데이터를 분석하여 암과 같은 질병을 정확하게 진단하고, 로봇 수술을 통해 정밀하고 안전한 수술을 수행할 수 있습니다.

AI는 의료 분야에서 인간의 능력을 보완하고 확장하여 의료 서비스의 질을 향상시키고 환자의 건강을 증진시키는 데 기여할 것입니다. 하지만 AI의 의료 분야 적용에는 데이터 보안과 개인 정보 보호와 같은 윤리적인 문제도 제기됩니다. 우리는 AI의 의료 분야 적용에 대한 적절한 규제와 감독을 통해 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. AI 의료 기술의 윤리적 문제에 대한 논의가 필요합니다.

제조: 생산 공정 최적화, 품질 관리, 예측 유지보수

AI는 생산 공정 최적화, 품질 관리, 예측 유지보수, 스마트 팩토리 구축 등에 활용되어 생산성 향상과 비용 절감에 기여할 것입니다. AI는 생산 데이터를 분석하여 생산 공정을 최적화하고 불량률을 감소시킬 수 있으며, 센서 데이터를 분석하여 장비의 고장을 예측하고 예방할 수 있습니다. 또한, AI는 로봇과 자동화 시스템을 제어하여 스마트 팩토리를 구축하고 생산 효율성을 높일 수 있습니다.

AI는 제조 분야에서 인간의 노동력을 대체하고 생산성을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 하지만 AI의 제조 분야 적용에는 일자리 감소와 기술 종속과 같은 사회적인 문제도 제기됩니다. 우리는 AI의 제조 분야 적용에 대한 적절한 정책과 지원을 통해 사회적인 문제를 해결해야 합니다. AI 스마트 팩토리 구축 전략을 참고하여 제조 혁신을 이루어야 합니다.

금융: 사기 탐지, 신용 위험 평가, 알고리즘 거래

AI는 사기 탐지, 신용 위험 평가, 알고리즘 거래 등 금융 서비스의 효율성과 안정성을 높일 것입니다. AI는 금융 거래 데이터를 분석하여 사기 거래를 탐지하고 예방할 수 있으며, 고객의 신용 정보를 분석하여 신용 위험을 정확하게 평가할 수 있습니다. 또한, AI는 시장 데이터를 분석하여 알고리즘 거래를 수행하고 투자 수익률을 높일 수 있습니다.

AI는 금융 분야에서 인간의 판단력을 보완하고 금융 서비스의 효율성과 안정성을 높이는 데 기여할 것입니다. 하지만 AI의 금융 분야 적용에는 데이터 보안과 알고리즘 편향과 같은 윤리적인 문제도 제기됩니다. 우리는 AI의 금융 분야 적용에 대한 적절한 규제와 감독을 통해 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. AI 금융 기술의 규제 방안에 대한 논의가 필요합니다.

자율 주행: 센서 데이터 분석, 실시간 환경 정보 분석

AI는 센서 데이터와 실시간 환경 정보를 분석하여 차량의 주행을 제어하는 자율 주행 기술을 발전시키고, 교통 안전성과 효율성을 높일 것입니다. AI는 차량에 장착된 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 주변 환경을 인식하고, 실시간 교통 정보를 분석하여 최적의 주행 경로를 선택할 수 있습니다. 또한, AI는 차량의 속도와 방향을 제어하여 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 합니다.

AI는 자율 주행 기술의 핵심 요소이며, 자율 주행 자동차의 안전성과 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 자율 주행 자동차의 사고 책임과 윤리적인 문제도 제기됩니다. 우리는 자율 주행 자동차의 개발과 상용화에 대한 적절한 규제와 감독을 통해 안전성과 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. 자율 주행 자동차의 윤리적 딜레마에 대한 심층적인 논의가 필요합니다.

스마트 시티: 교통 관리, 에너지 관리, 공공 안전 모니터링

AI는 교통 관리, 에너지 관리, 공공 안전 모니터링 등 스마트 시티의 다양한 기능을 구현하고, 도시의 지속 가능성을 높일 것입니다. AI는 교통 데이터를 분석하여 교통 흐름을 최적화하고 교통 체증을 완화할 수 있으며, 에너지 소비 데이터를 분석하여 에너지 효율을 높이고 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 또한, AI는 CCTV 영상 데이터를 분석하여 범죄를 예방하고 공공 안전을 강화할 수 있습니다.

AI는 스마트 시티의 핵심 기술이며, 도시의 삶의 질을 향상시키고 지속 가능한 도시 발전을 가능하게 합니다. 하지만 스마트 시티의 데이터 보안과 개인 정보 보호와 같은 윤리적인 문제도 제기됩니다. 우리는 스마트 시티의 구축과 운영에 대한 적절한 규제와 감독을 통해 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. 스마트 시티의 데이터 보안 문제에 대한 논의가 필요합니다.

교육: 개인 맞춤형 학습 시스템, 교육 콘텐츠 개발

AI는 개인 맞춤형 학습 시스템, 교육 콘텐츠 개발, 학습 분석 등을 통해 교육 효과를 향상시킬 것입니다. AI는 학생의 학습 데이터를 분석하여 개인의 학습 수준과 취약점을 파악하고, 개인에게 최적화된 학습 콘텐츠와 학습 방법을 제공할 수 있습니다. 또한, AI는 교사의 업무를 자동화하고 학습 성과를 분석하여 교육 효과를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 교육 분야에서 학생의 학습 능력을 향상시키고 교사의 업무 부담을 줄이는 데 기여할 것입니다. 하지만 AI의 교육 분야 적용에는 데이터 편향과 교육 불평등과 같은 윤리적인 문제도 제기됩니다. 우리는 AI의 교육 분야 적용에 대한 적절한 정책과 지원을 통해 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. AI 교육 시스템의 윤리적 문제에 대한 논의가 필요합니다.

에너지: 데이터 센터 냉각 시스템 최적화, 에너지 소비량 감소

AI는 데이터 센터 냉각 시스템 최적화, 에너지 소비량 감소, 스마트 그리드 관리 등을 통해 에너지 효율성을 높일 것입니다. AI는 데이터 센터의 에너지 소비 데이터를 분석하여 냉각 시스템을 최적화하고 에너지 소비량을 줄일 수 있으며, 스마트 그리드 데이터를 분석하여 에너지 수요를 예측하고 에너지 공급을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

AI는 에너지 분야에서 에너지 효율성을 높이고 탄소 배출량을 줄이는 데 기여할 것입니다. 하지만 AI의 에너지 분야 적용에는 데이터 보안과 에너지 시스템의 안정성 문제도 제기됩니다. 우리는 AI의 에너지 분야 적용에 대한 적절한 규제와 감독을 통해 안전성과 윤리적인 문제를 해결해야 합니다. AI 스마트 그리드의 보안 문제에 대한 논의가 필요합니다.

윤리적 고려 사항 및 해결 노력: 책임 있는 AI

AI 기술 발전에는 윤리적 고려 사항이 필수적입니다. AI의 사회적 책임, 공정성, 투명성을 확보하기 위한 노력이 필요합니다.

AI 윤리 원칙: 사회적 책임, 공정성, 투명성 확보

AI의 사회적 책임, 공정성, 투명성을 확보하기 위한 윤리 원칙이 중요합니다. 교육부는 2022년에 교육 분야 AI 윤리 원칙을 제정했습니다. AI 윤리 원칙은 AI 기술의 개발과 사용에 대한 윤리적 기준을 제시하고, AI의 잠재적 위험을 최소화하는 것을 목표로 합니다. AI 윤리 원칙은 사회적 책임, 공정성, 투명성, 인간 존엄성, 개인 정보 보호, 안전성 등을 포함합니다.

AI 윤리 원칙은 AI 기술의 개발자와 사용자 모두에게 적용되며, AI 기술의 개발과 사용 과정에서 윤리적인 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 우리는 AI 윤리 원칙을 준수하고 AI 기술의 책임 있는 개발과 사용을 위해 노력해야 합니다. AI 윤리 가이드라인을 숙지하고 실천해야 합니다.

AI 편향성 문제: 데이터 편향으로 인한 불공정한 의사 결정 방지

데이터 편향으로 인한 AI의 불공정한 의사 결정을 방지하기 위한 노력이 필요합니다. PCAIDE 2025와 같은 컨퍼런스에서 알고리즘 편향 문제를 논의합니다. AI는 학습 데이터에 내재된 편향으로 인해 특정 성별이나 인종에 대해 차별적인 결정을 내릴 수 있습니다. AI 편향성은 사회적 불평등을 심화시키고 공정성을 해칠 수 있습니다.

AI 편향성을 방지하기 위해서는 학습 데이터의 다양성을 확보하고, AI 모델의 공정성을 평가하는 방법을 개발해야 합니다. 또한, AI 개발자와 사용자는 AI 편향성의 위험을 인지하고, AI의 의사 결정 과정을 투명하게 공개해야 합니다. AI 편향성 해결 방안에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

데이터 프라이버시 보호: 개인 정보 침해 방지

개인 정보 침해를 방지하기 위해 데이터 보안 기술과 규제 강화가 필요합니다. AI는 개인의 데이터를 수집, 저장, 분석하는 과정에서 개인 정보 침해 문제를 야기할 수 있습니다. AI는 개인의 데이터를 이용하여 개인의 행동 패턴을 파악하고 개인의 성향을 예측할 수 있습니다. 이러한 정보는 개인의 프라이버시를 침해하고 악용될 수 있습니다.

개인 정보 침해를 방지하기 위해서는 데이터 암호화 기술을 사용하고, 데이터 접근 권한을 제한하며, 데이터 사용 목적을 명확하게 규정해야 합니다. 또한, 개인 정보 보호 법규를 강화하고 데이터 유출 사고에 대한 처벌을 강화해야 합니다. AI 시대의 개인 정보 보호에 대한 사회적 합의가 필요합니다.

일자리 감소 문제: 새로운 일자리 창출과 직업 교육 필요

AI로 인한 일자리 감소에 대비하여 새로운 일자리 창출과 직업 교육이 필요합니다. AI는 자동화 기술을 통해 반복적이고 단순한 작업을 대체하면서 일부 일자리를 소멸시킬 수 있습니다. AI로 인한 일자리 감소는 사회적 불안을 야기하고 경제적 불평등을 심화시킬 수 있습니다.

일자리 감소에 대비하기 위해서는 새로운 기술을 배우고 습득하는 능력을 키워야 합니다. 또한, 창의적인 사고와 문제 해결 능력을 향상시켜야 합니다. 정부와 기업은 AI로 인한 일자리 변화에 대한 대비책을 마련하고, 새로운 일자리를 창출하기 위한 정책을 추진해야 합니다. AI 시대의 미래 직업에 대한 정보를 얻어 미래를 준비해야 합니다.

성공 사례: AI 기술의 실제 적용

AI 기술은 이미 다양한 분야에서 성공적인 결과를 보여주고 있습니다.

스마트 농업: AI 기반 드론과 센서 활용

전남 보성군은 AI 기반 드론과 센서를 이용하여 농작물 생장 상태를 모니터링하고, 농약과 비료를 정밀하게 투입하여 생산량을 증가시켰습니다. AI는 드론을 통해 수집된 농작물 이미지를 분석하여 생장 상태를 파악하고, 센서를 통해 수집된 토양 정보를 분석하여 농약과 비료의 투입량을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 농작물의 생산량을 증가시키고 농업 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

스마트 농업은 AI 기술을 활용하여 농업 생산성을 향상시키고 농업의 지속 가능성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 농업 기술 동향에 대한 정보를 얻어 농업 혁신을 이루어야 합니다.

해양 환경 모니터링: AI 기반 해양 오염 감지

여수시는 AI를 이용하여 해양 오염 상태를 실시간으로 감지하고, 어업 생산성을 향상시켰습니다. AI는 해양 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 해양 오염 물질의 종류와 농도를 파악하고, 해양 오염 발생 지역을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 해양 오염 피해를 최소화하고 어업 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI는 해양 환경 모니터링에 활용되어 해양 생태계를 보호하고 해양 자원을 보존하는 데 기여할 수 있습니다. 해양 환경 보호 기술에 대한 정보를 얻어 해양 생태계를 보호해야 합니다.

에너지 효율화: 구글 DeepMind AI의 데이터 센터 냉각 시스템 최적화

구글 DeepMind AI는 데이터 센터의 냉각 시스템을 최적화하여 에너지 사용량을 40% 감소시켰습니다. AI는 데이터 센터의 에너지 소비 데이터를 분석하여 냉각 시스템의 운영 방식을 최적화하고 에너지 소비량을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 데이터 센터의 운영 비용을 절감하고 환경 보호에 기여할 수 있습니다.

AI는 에너지 효율화에 활용되어 에너지 소비량을 줄이고 탄소 배출량을 감소시키는 데 기여할 수 있습니다. 에너지 효율 향상 기술에 대한 정보를 얻어 에너지 절약을 실천해야 합니다.

전문가 의견: AI 미래 전망

AI 전문가들은 AI 기술의 미래에 대해 긍정적인 전망을 제시하고 있습니다.

앤드루 응: “자동화 가능성”

“일반인이 1초도 안 되는 생각만으로 정신적 과제를 할 수 있다면, 우리는 아마 지금이나 가까운 미래에 AI를 이용하여 자동화할 수 있을 것” 앤드루 응 교수는 AI 기술이 인간의 지능을 모방하고 자동화하는 데 큰 잠재력을 가지고 있다고 강조합니다. AI는 반복적이고 단순한 작업을 자동화하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 의사 결정을 지원하는 데 활용될 수 있습니다.

앤드루 응 교수 강연을 통해 AI 기술의 미래에 대한 그의 비전을 확인할 수 있습니다.

재키 테일러 박사: “모든 분야의 AI 및 딥러닝 활용”

“향후 5년 안에 모든 분야가 AI와 딥러닝을 사용하기 시작할 것이다.” 재키 테일러 박사는 AI와 딥러닝 기술이 다양한 산업 분야에서 광범위하게 활용될 것이라고 예측합니다. AI는 의료, 제조, 금융, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것이며, 우리의 삶과 비즈니스에 큰 영향을 미칠 것입니다.

재키 테일러 박사 인터뷰를 통해 AI 기술의 발전 방향에 대한 그녀의 견해를 확인할 수 있습니다.

세르게이 알얌킨 박사: “AI 기반 놀라운 기술 발명”

“AI는 자동화된 로봇이 오류 없이 복잡한 작업을 개선하고 수행할 수 있도록 한다. 우리는 향후 10년 동안 AI를 기반으로 한 놀라운 기술 발명을 많이 보게 될 것이다.” 세르게이 알얌킨 박사는 AI 기술이 자동화된 로봇의 성능을 향상시키고 새로운 기술 발명을 가능하게 할 것이라고 강조합니다. AI는 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어줄 것입니다.

세르게이 알얌킨 박사 논문을 통해 AI 기술의 혁신적인 잠재력에 대한 그의 연구 결과를 확인할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ): 5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까?

Q1: 5년 뒤 AI 기술은 현재와 비교하여 얼마나 발전할까요?
A1: 5년 뒤 AI 기술은 현재보다 훨씬 더 발전할 것입니다. 기초 모델의 진화로 추론 능력이 향상되고, AI 에이전트가 개인 비서처럼 사용자를 도울 뿐 아니라 스스로 코딩까지 할 수 있게 됩니다. AI는 일상생활과 업무에 더욱 깊숙이 통합되어 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고 효율성을 높일 것입니다.
Q2: AI 기술 발전으로 인해 어떤 분야에서 가장 큰 변화가 예상되나요?
A2: AI 기술은 의료, 제조, 금융, 자율 주행, 스마트 시티, 교육, 에너지 등 다양한 분야에서 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 특히 의료 분야에서는 유전자 분석을 통한 질병 예측, 개인 맞춤형 약물 추천 등이 가능해지고, 자율 주행 분야에서는 더욱 안전하고 효율적인 자율 주행 시스템이 개발될 것입니다.
Q3: AI 기술 발전으로 인해 일자리가 감소할 것이라는 우려가 있는데, 어떻게 대처해야 할까요?
A3: AI 기술 발전으로 인해 일부 일자리가 감소할 수 있지만, 새로운 일자리도 창출될 것입니다. AI 기술을 개발하고 유지보수하며 활용하는 새로운 직업이 등장할 것이므로, 새로운 기술을 배우고 습득하는 능력을 키우는 것이 중요합니다. 또한, 창의적인 사고와 문제 해결 능력을 향상시켜 AI 시대에 적합한 인재로 성장해야 합니다.
Q4: AI 기술 발전에 따른 윤리적인 문제는 어떻게 해결해야 할까요?
A4: AI 기술 발전에 따른 윤리적인 문제를 해결하기 위해서는 AI 윤리 원칙을 수립하고, AI 편향성을 방지하며, 데이터 프라이버시를 보호하는 노력이 필요합니다. AI 개발자와 사용자는 AI 기술의 개발과 사용 과정에서 윤리적인 문제를 고려하고, 사회적 책임을 다해야 합니다. 정부와 기업은 AI 윤리 가이드라인을 제정하고 데이터 보안 기술을 강화하는 등의 정책을 추진해야 합니다.
Q5: AI 기술을 활용하여 개인의 삶을 개선할 수 있는 방법은 무엇인가요?
A5: AI 기술은 스마트홈, AI 비서, 개인 맞춤형 서비스 등을 통해 개인의 삶을 편리하고 효율적으로 개선할 수 있습니다. AI는 개인의 취향과 선호도를 파악하여 맞춤형 콘텐츠와 제품을 추천하고, 일상생활AI 5년 안에 이렇게 바뀐다 – 5년 뒤 AI 기술은 어디까지 발전해 있을까?

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