갤럭시 S24에 적용한 온디바이스 AI 미래와 한계

갤럭시 S24가 출시되면서 가장 주목받고 있는 영역이 AI 기능이었는데요. 정확히 말하면 온디바이스 AI에 대한 구현 기능에 관심이 쏠리고 있습니다. 만약 갤럭시 S24의 기능들이 궁금하시면 Samsung Newsroom의 AI 기능 동영상을 확인해 보셔도 좋습니다. 어떻게 보면 그동안 기술이 없었던 것은 아닙니다. 단지 삼성이 가장 먼저 스마트폰이라는 기계 안으로 AI를 가져왔다고 이야기할 수 있겠습니다. 

 

 

그러면 이전 클라우드를 통해 AI를 이용하던 것과 뭐가 다르길게 유난일까요? 

온디바이스 AI는 인공 지능(AI) 알고리즘과 기능을 하드웨어나 소프트웨어 시스템에 직접 통합하여 장치가 외부 처리나 클라우드 연결에 의존하지 않는 것입니다. 단지 로컬에서 지능형 작업을 수행할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 어떤 이점들이 있는지 보겠습니다. 

 

갤럭스 S24 온디바이스 AI

 

실시간 처리

우선 온디바이스 AI를 사용하면 실시간 처리가 가능합니다. 스마트폰 디바이스가 클라우드 서버로 왕복할 필요 없이 실시간으로 데이터를 처리하고 결정을 내릴 수 있다는 말이죠. 개인 통역사나 실시간 음성 번역 서비스가 가능한 이유입니다. 이러다가는 통역사가 굳이 필요 없어지는 시대가 올 것 같은 예감입니다. 이 기술은 자율주행차, 산업 자동화, 의료 모니터링과 같은 애플리케이션에 중요한 응답 시간을 단축할 수 있습니다.

 

개인화 및 정보 보호

온디바이스 AI는 내장된 솔루션이기 때문에 로컬에서 예측, 추론을 수행합니다. 그래서 데이터를 외부로 노출시킬 필요 없어 개인 정보 보호 및 보안을 유지할 수 있습니다. 뿐만 아니라 개인화된 모델을 만들 수 있습니다. 클라우드 플랫폼에서 사전 학습된 모델과 실제 개인에게서 발생하는 데이터 결합을 통해 파인튜닝된 개인화 모델을 만들 수 있습니다. 

 

개인적인 경험을 이야기 해보자면, 생체신호를 수집하여 질병을 예측하는 웨어러블 프로젝트할 때 일입니다. 예측 알고리즘을 플랫폼(클라우드)에서 하는 것이 아니라 개인 스마트폰에서 하면 더 개인화된 모델을 만들 수 있을 것 같다는 아이디어를 냈었죠. 앞으로는 개인 핸드폰에서 모델을 학습시킬 수 있는 애플리케이션이 더 증가할 것이라고 생각합니다. 

 

안정성 - 낮은 대기시간과 전력 효율성

 

온디비아스 AI는 로컬에서 처리가 이루어지므로 대기 시간이 최소화되어 음성 지원, 증강 현실, 게임과 같은 대화형 애플리케이션에 대한 사용자 경험이 향상됩니다. 말하자 마자 피드백을 바로 받을 수 있다는 말입니다. ChatGPT만 해도 문장을 넣은 뒤 약간의 대기시간이 존재합니다. 

디바이스 내에서 예측하는 것은 클라우드 서버로 데이터를 전송하는 것에 비해 전력이 덜 소비됩니다. 전력 소비를 최적화하고 모바일 장치의 배터리 수명을 연장하며 IoT 배포 시 베터리 비용을 절감할 수 있습니다.

 

온디바이스 AI의 한계

• 제한된 컴퓨팅 파워: 내장형 장치에는 처리 능력, 메모리, 스토리지 등 컴퓨팅 리소스의 한계가 있습니다. AI 알고리즘이 복잡성할 경우 어려움이 있습니다. 
• 훈련 데이터 및 적응성: 온디바이스 AI는 클라우드 기반 솔루션에 비해 훈련 데이터를 광범위하게 사용할 수 없습니다. 환경의 변화나 극단적 사례에 모델을 적응시키는 것이 어려울 수 있습니다. 
• 윤리적 및 편향 우려: 온디바이스 AI는 개인적인 훈련 데이터로 편향될 경우 실제 상호 작용에서 비정상적 행동을 학습할 수 있습니다. 

 

마무리

갤럭시 S24를 통해 온디바이스 AI는 세상밖으로 나왔습니다. 앞으로 더 많은 기기에서 이 방식으로 AI 솔루션이 출시될 거라 예상합니다. 실시간 처리, 개인화 및 정보 보호, 안정성 등 많은 이점을 제공하지만 리소스 제약, 모델 복잡성 및 유지 관리와 관련된 한계도 분명히 존재합니다. 앞으로 이러한 과제를 해결하려면 여러 문제들을 직면하여 다양한 업무에 실제 적용하고 활용하면서 발전해 나갈 것입니다.