AI 관련주와 AI 기술에 대해 알아보겠습니다. AI 즉 인공지능은 최근 몇 년 동안 급속한 발전을 거듭하고 있습니다. 딥러닝 기술의 발전으로 인공지능은 인간 수준의 성능을 발휘할 수 있는 분야가 점점 늘어나고 있습니다. 우리는 2016년 3월 9일과 10일 이세돌과 인공지능 알파고의 대결을 기억하실겁니다. 세계적으로 엄청난 화제를 불러일으키고, 이슈가 된적이 있었습니다. 총 5번의 대결중 알파고가 4승 1패로 이겨 엄청난 화제를 일으켰는데요. 나름 체스는 AI 에게 졌지만, 아직 바둑은 인간의 승리로 끝날거라는 상상을 무참히 무너뜨렸는데요.
이 시기를 전후로 인공지능의 기술이 어떻게 발전할지 중요한 전환점이 되지 않았나 생각이 듭니다. 또한 하드웨어의 발전이 급속도로 진행되면서 데이터의 처리속도도 엄청난 발전을 하고 있습니다. 결국 수집된 방대한 자료들이 딥러닝학습을 통해 발전하다 보면 인간인지 인공지능인지 분간을 할수 없을 시대가 눈앞에 다가오고 있는것 같습니다.
현재의 인공지능은 아직 인간 수준의 지능에 미치지 못합니다. 그러나 딥러닝 기술의 발전과 함께 인공지능은 인간의 언어, 시각, 청각 등을 이해하고 학습할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 인공지능은 인간과 구별할 수 없는 수준의 지능을 구현할 수 있을 것으로 전망됩니다. 좀 두려운 사실이기도 하나, 앞으로 머지않은 미래에는 정말 실현이 될수도 있겠다는 생각을 합니다. 그만큼 통제를 하기위한 기술, 보안에 대한 기술등이 같이 발전되어야 할것같습니다. 아래 이미지는 AI에게 기술발전에 대해 물었더니 내놓은 대답입니다. 인간을 봐주는듯한 말투가 인상적이었습니다.
인공지능은 인간의 작업을 자동화하고 효율성을 높이는 데 활용될 수 있습니다. 그러나 인간을 대체하는 것이 아니라 인간과 협력하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 인공지능은 인간의 창의성과 통찰력을 활용하여 새로운 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망됩니다.
인공지능은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 향후 사회 전반에 걸쳐 확산될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 인공지능은 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어줄 것으로 기대됩니다.
의료 진단, 암 탐지, 질병 예방 및 치료, 의료 영상 해석 등에서 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 의료 데이터의 분석과 패턴 인식을 통해 더 정확한 진단과 개인 맞춤형 치료를 제공할 수 있습니다.
자율주행 자동차 분야에서 큰 발전을 이룰 것으로 예상됩니다. 센서 데이터 및 실시간 환경 정보를 기반으로 차량의 운전, 교통 상황 예측, 사고 예방 기능 등을 개선할 수 있습니다.
금융 분야에서 다양한 응용이 가능합니다. 예를 들어, 사기 탐지, 신용 스코어링, 자산 관리, 투자 전략 개발 등에 활용될 수 있습니다. AI 기술은 금융 기관의 효율성을 향상시키고 고객에게 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
교육 분야에서 개별 학습 지원, 학습 분석, 학습 자료 개발 등에 활용될 수 있습니다. 학생들에게 맞춤형 학습 경험을 제공하고 교사들에게는 효율적인 교육 방법을 제안하는 등 교육 혁신을 이끌 수 있습니다.
에너지 분야에서 에너지 효율성을 높이고 스마트 그리드 시스템을 구축하는 데에 활용될 수 있습니다. 에너지 사용 패턴 분석, 에너지 예측 및 최적화, 에너지 관리 등에 AI가 적용될 것으로 예상됩니다.
제조 분야에서 생산 공정의 자동화, 불량품 감지, 예방 정비 등에 활용될 수 있습니다. 데이터 분석을 통해 생산성 향상과 품질 향상을 이룰 수 있으며, 스마트 공장 구현에도 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
이 외에도 AI는 마케팅, 로봇공학, 자연어 처리, 게임 개발 등 다양한 분야에서 발전이 예상됩니다. AI 기술은 지속적인 연구와 개발을 통해 더욱 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.
AI 시스템은 학습 데이터에 기반하여 판단을 내리고 결정을 합니다. 그러나 학습 데이터에 편향이 존재할 경우, AI 시스템도 그 편향을 반영할 수 있습니다. 이는 인종, 성별, 사회경제적 요인 등에 대한 편견이나 차별을 야기할 수 있습니다. 이 부분은 우리가 영화속 터미네이터에서 AI 위험성을 봐온 가장 대표적인 부분이 아닐까 생각됩니다. 부디 그런일이 일어나지 않고, 인간의 삶속에서 인간을 도와주는 역할에 그치기를 바래봅니다.
AI의 발전으로 인해 일부 직업들은 자동화 및 로봇화될 수 있습니다. 이로 인해 해당 직업 분야의 일자리가 감소할 수 있으며, 일부 인력은 적응에 어려움을 겪을 수도 있습니다. 따라서 새로운 직업을 창출하고, 인력의 재교육 및 전문성을 강화하는 대책이 필요합니다.
AI 시스템은 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 가지고 있습니다. 이는 개인 정보 보호에 대한 새로운 도전을 제기할 수 있습니다. 민감한 개인 정보가 알려지거나 악용될 경우 개인의 프라이버시와 보안이 위협받을 수 있습니다.
AI 시스템에 의존할 경우, 해당 시스템의 오작동이나 고장은 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차의 경우 AI 시스템의 오작동으로 인해 사고가 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 신뢰성을 확보하고, 안전성을 고려한 설계와 백업 시스템을 갖추는 것이 중요합니다.
AI 시스템이 인간의 결정을 자동으로 내리는 경우, 윤리적인 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차가 사고 상황에서 어떤 선택을 할지 결정하는 경우, 어떤 선택이 옳은지에 대한 윤리적 고민이 필요합니다.
AI 기술의 위험성을 완전히 제거할 수는 없지만, 이러한 위험성을 인식하고 예방하기 위해 법적, 윤리적인 가이드라인과 규제, 투명성을 강화하는 노력이 필요합니다. AI 기술을 적절하게 활용하여 이러한 위험성을 최소화하고 사회적 이익을 극대화하는 방향으로 발전시켜 나가는 것이 중요합니다.
네이버는 한국에서 가장 대표적인 포털 사이트로서, AI 기술 분야에서도 주요한 역할을 하고 있습니다. 자연어 처리 기술을 기반으로 한 번역서비스 파파고(Papago)와 같은 서비스로 유명하며, AI검색 Cue, 클로바 서비스를 이용해 음성인식, 자연어처리, 이미지 인식 등 다양한 AI 기술을 탑재한 AI 플랫폼 서비스를 하고 있습니다. 또한, 검색 엔진을 통해 수많은 데이터를 분석하여 사용자에게 맞춤 정보를 제공하는 데에도 AI 기술을 적극 활용하고 있습니다.
월봉챠트를 보면 코로나 시기 엄청난 상승세를 이끌어가던 네이버는 2021년 7월 465,000원이라는 역사적 신고점을 찍고, 이후 제대로된 힘을 못쓰며 빠진 주가는 2022년 10월 155,000원의 저점을 찍었습니다. 이후 2023년의 주가는 180,000원에서 230,000원의 박스권에 갖혀 있는 모습을 보이고 있습니다. 개미투자자의 사랑을 받다 곡소리를 내는 개미들의 원성을 지금까지도 듣고는 있지만, 증권사 전반의 컨센서스는 계속 양호한 수준의 상승세를 보여주고 있습니다. 개인적으로는 오히려 지금이 좀 더 나은 투자환경이 된게 아닐까 생각해봅니다.
검색, 챗봇, 모빌리티, 콘텐츠 등 다양한 분야에서 인공지능 기술을 활용하고 있습니다. 인공지능 기반의 검색결과 서비스, 자율주행, 모빌리티 서비스 개발하고 있습니다. 한때 IT종목의 대장중 한축의 역할을 하던 카카오가 근래 위기를 맞고 있는건 사실인듯 싶습니다. 외적으로는 창업주 김범수 경영쇄신위원장 겸 미래이니셔티브센터장의 검찰조사 내적으로는 임직원간의 폭로로 인한 내홍을 겪고있습니다.
위 월별챠트를 보시면 네이버보다 더 참담한 수준입니다. 코로나 시기이후 폭발적인 상승을 이어가던 카카오의 주가는 2021년 6월 173,000원을 찍고 2년동안 쭉내려와 50,000원 수준의 주가에 머물러 있습니다. 일단 창업자의 검찰수사 여부, 임직원간의 내홍이 어떻게 일단락 될지가 불확실성을 좀 일단락 짓는 결과가 될듯 보입니다.
텍스트기반 AI는 물론 영상 및 이미지 처리 기술의 AI 솔루션을 개발 국방분야, 정부기관, 기업등에 제공하고 서비스하고 있는 업체입니다.
2023년 챗GPT광풍이 불었던 초반 1~2개월 사이에 10배 가까운 폭등한 종목입니다. 아직 본격적이고 뚜렷한 영업이익이 나오지 않고, 시가총액대비 매출 신장세도 더딘 종목입니다. 투자를 하고자 하신다면, 좀더 기술에 대한 신뢰있는 정보를 잘 찾아보시고 투자하시는게 좋을듯 싶습니다.
음성인식, 음성합성, 필기인식, OCR추출, 사람의 언어에 가까운 자연어처리기술, 건강검진 정보를 기반으로 근 미래의 주요 질환에 대한 발병 위험도를 예측해 주는 인공지능 스마트 헬스케어등의 사업을 하고 있으며, 셀바스헬스케어와 협업하여, 의료 AI 기술에 대해 적극적으로 투자 및 개발을 하고 있는 업체입니다.
셀바스AI 종목역시 2023년 1월 2월에 걸친 챗GPT 광풍의 날개를 타고 급등을 했구요. 그나마 광풍에 올라탓던 다른 종목에 비해 낙폭이 양호한 모습을 보이고 있습니다. 헬스케어 관련 AI 기술을 영위하는 기업중에 국내에서 상위에 랭크될만큼 의료용 AI기술 개발주로서 꼽힙니다.
알툴즈 시리즈는 대한민국 사람이라면 누구나 한번쯤은 경험해봤을 유틸리티 제품인데요. 유틸리티 소프트웨어를 넘어 포털(줌닷컴), 게임사업에 진출했고, 최근 인공지능사업에 박차를 가하고 있는 기업입니다.
기존 유틸리티 소프트웨어 사업등의 매출로 인해 실적이 나름 준수한편에 속하는 기업입니다. 오래된 기업인만큼 앞으로 어떤 운영노하우를 갖을것인지 관심이 가는 기업입니다.
기존 마인즈랩에서 2023년 3월 15일 사명을 마음AI 변경한 종목으로, AI 핵심 알고리즘부터 AI 엔진을 개발하는 업체입니다. AI 접수원, 상담원, 텔레마케터등 기업에서 쓰일수 있는 각종 서비스를 사람을 대신해 서비스를 하고 있습니다. 마음챗봇이라는 챗GPT를 운영중에 있습니다.
매출등은 보다시피 아직 많지 않으나, 정부의 공공기관에서 국내 AI를 활용한 챗GPT서비스를 사용하도록 하는등 활용방안등이 많이 요구되고 있다. 사람이 하던 일등을 대체하는 뷰티,법률,경제,헬스케어등 12개 업무별 특화지식이 학습되어 최적화된 답변을 제공하는 마음GPT의 라인업이 인상깊게 보입니다. 마음AI 뉴스기사 링크
AI를 통한 번역에 특화된 서비스를 하는 업체로, 최근 청계천일대에 QR코드를 설치해 주변시설물, 한글에 대한 번역, 음성으로 변환해서 외국인에게 서비스를 해주고 있다.
전반적으로 챗GPT의 광풍이 가시고, 안정을 찾아가는 모습이긴하나, 매출액 영업이익 부분등이 많이 부족한 부분들이 많습니다. 실속있는 알짜기업을 제대로 분석해서 투자하시는걸 추천드립니다.
Q1. AI란 무엇인가요?
A1. AI는 인공지능(Artificial Intelligence)의 약어로, 컴퓨터 시스템이 인간의 학습과 추론 능력을 모방하여 문제를 해결하고 결정을 내리는 기술입니다.
Q2. AI 기술은 어떻게 동작하나요?
A2. AI는 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 예측, 의사결정, 문제 해결 등을 수행합니다. 주요 기술로는 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터 비전 등이 있습니다.
Q3. 어떤 분야에서 AI 기술이 활용되고 있나요?
A3. AI 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들면 음성인식, 영상분석, 자율주행, 의료진단, 금융 예측 등 다양한 영역에서 AI 기술이 적용되고 있습니다.
Q4. AI 기술은 어떤 장점을 가지고 있나요?
A4. AI 기술은 높은 정확도와 처리 속도를 가지고 있어 복잡한 작업을 자동화하고, 인간의 실수를 줄일 수 있습니다. 또한 대용량의 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측과 의사결정을 지원할 수 있습니다.
Q5. AI 기술은 해결해야할 과제가 있나요?
A5. AI 기술은 데이터의 품질과 양, 개인정보 보호, 공정성과 편향성 등에 대한 문제에 직면하고 있습니다. 또한 인간의 창의성과 감성을 모방하는 것은 아직 도전적인 과제로 남아 있습니다.
Q6. AI 기술을 사용하는데 어떤 윤리적 고려사항이 있나요?
A6. AI 기술은 사회적 영향력을 가지기 때문에 윤리적인 고려가 필요합니다. 예를 들어 개인정보 보호, 공정성, 투명성, 안전성 등에 대한 문제를 고려해야 합니다.
Q7. AI 기술은 어떻게 발전할 것인가?
A7. AI 기술은 지속적인 연구와 개발을 통해 발전할 것으로 예상됩니다. 더욱 정교한 알고리즘과 학습 모델, 데이터의 품질 향상, 윤리적인 가이드 라인의 확립 등이 발전을 이끌어낼 것입니다.
Q8. AI 기술은 인간의 일자리를 대체할까요?
A8. AI 기술은 일부 업무를 자동화하고 효율성을 높일 수 있지만, 새로운 일자리의 창출과 직무의 변화를 통해 인간과 함께 협력하는 형태로 발전할 것으로 예상됩니다.
Q9. 어떻게 AI 기술을 학습하고 습득할 수 있나요?
A9. AI 기술을 학습하고 습득하기 위해서는 컴퓨터 공학, 통계학, 수학 등의 전공 지식과 프로그래밍 능력이 필요합니다. 또한 온라인 강의, 교재, 연구논문 등을 활용하여 학습할 수 있습니다.
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