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인공지능(AI) 기술은 우리 삶에 광범위한 영향을 미치며 급속도로 발전하고 있습니다. 데이터 처리와 모델 실행 방식에 따라 AI 기술은 크게 클라우드 AI, 엣지 AI, 온디바이스 AI 세 가지 유형으로 구분할 수 있습니다.
클라우드 AI는 대량의 데이터를 원격 서버에서 처리하는 방식입니다. 확장성이 뛰어나고 어디서나 접근 가능하지만, 네트워크 지연과 데이터 프라이버시 문제가 있습니다. 엣지 AI는 데이터를 현장에서 처리하므로 실시간성과 프라이버시 보호에 유리하지만, 연산 능력에 한계가 있습니다. 온디바이스 AI는 단말기 자체에서 데이터를 처리하므로 낮은 지연시간과 프라이버시 보호가 가능하지만, 제한된 하드웨어 성능 때문에 복잡한 작업 수행에 어려움이 있습니다.
이렇게 세 가지 AI 유형은 각각 장단점이 있어, 상황과 요구사항에 맞게 적절히 활용해야 합니다. 예를 들어 전자상거래 플랫폼은 클라우드 AI, 자율주행차는 엣지 AI, 개인 금융앱은 온디바이스 AI가 적합할 수 있습니다. 앞으로 이 세 가지 접근법이 병행되어 AI 기술을 더욱 촉진할 것으로 기대됩니다.
하지만 AI 기술 발전에는 데이터 프라이버시, 윤리적 리스크 등 해결해야 할 과제도 있습니다. 인간 중심의 AI 윤리 원칙 수립과 AI의 투명성, 설명가능성을 제고하는 노력이 필요한 시점입니다.
지금부터 클라우드 AI, 엣지 AI, 온디바이스 AI의 개념, 장단점, 응용 사례, 윤리적 고려 사항에 대해서 간략하게 알아보겠습니다.
클라우드, 엣지, 그리고 온디바이스 AI
클라우드(Cloud) AI, 엣지(Edge) AI, 온디바이스(On Device) AI 각각에 대한 특징과 장단점 등에 대해서 먼저 알아보겠습니다.
클라우드(Cloud) AI
클라우드 AI는 클라우드 서버에서 데이터 저장 및 처리, AI 모델 실행을 특징으로 합니다. 사람들이 사용하는 ChatGPT, Gemini, Claude, perplexity 등 대부분의 AI 서비스가 Cloud AI에 속합니다.
이들 클라우드 AI의 주요 장점은 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 확장성, 인터넷 연결만 있으면 어디서나 접근 가능한 접근성, 필요한 자원에 대해서만 비용을 지불하는 비용 효율성, 최신 보안 업데이트를 유지하는 자동 업데이트가 있습니다. 한마디오 인터넷만 연결되어 있다면 어디서든지 이용 가능하다는 것이 최대 장점입니다.
반면, 이런 클라우드 AI의 단점으로는 실시간 응답에 문제가 발생할 수 있는 지연 시간(다양한 사유의 latency 존재), 민감한 데이터 노출 및 규제 준수 문제, 연결 불량 시 접근성이 저하되는 인터넷 의존성이 있습니다. 즉, 인터넷이 안되는 곳이라면 전혀 사용할 수 없다는 점이 최대 단점입니다. 아울러 개인 정보나 예민한 정보 등이 클라우드 환경이나 네트웍을 통해 노출될 수 있다는 점이 각 기업이나 개인이 사용하는데 있어 주저할 수 있습니다.
특히, 특정 기업들은 클라우드 AI 서비스를 사용할 수 없도록 규제하는 곳도 존재할만큼 보안에 대한 문제가 크게 대두될 수 있습니다.
엣지(Edge) AI
엣지 AI는 로컬 장치에서 데이터 처리 및 AI 모델 실행을 특징으로 하며 주로 IoT 디바이스, 엣지 서버, 게이트웨이 등 네트워크 끝단에서 AI 처리를 수행합니다.
주요 장점으로는 실시간 처리가 가능한 낮은 대기 시간, 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 프라이버시가 향상되는 점, 네트워크 의존성이 없어 오프라인에서도 작동 가능하며 서버 유지 비용을 절감할 수 있다는 점이 있습니다. 반면 클라우드 환경과 같은 대단위 서버를 이용하지 못하므로 복잡한 모델 실행이 어려운 제한된 처리 용량, 물리적 공격 및 데이터 전송 중의 보안 위험, 최신 상태 유지를 위해 더 많은 관리가 필요한 점은 단점으로 볼 수 있습니다.
엣지(Edge) AI 는 온디바이스(On Device) AI와 비슷하지만 온디바이스 AI는 개인화된 디바이스에서 서비스 되는 모델이라는 점에서 차이가 있다고 할 수 있겠습니다.
온디바이스(On Device) AI
온디바이스 AI는 개인 디바이스에서 앱 등을 통해 직접 AI 모델을 실행하는 것을 특징으로 합니다.
주요 장점으로는 서버로의 왕복이 없어 결과를 즉시 제공하는 낮은 대기 시간, 데이터 처리가 사용자의 디바이스에서 이루어지기 때문에 프라이버시가 향상되는 점, 네트워크 연결 없이도 작동 가능하며 클라우드 컴퓨팅 비용을 절약할 수 있다는 점이 있습니다. 예를 들어, MWC에서 소개된 T Phone은 AI 비서 기능을 통해 자연스러운 대화를 지원하며 오프라인에서도 작동할 수 있습니다. 단점으로는 복잡한 AI 모델 실행이 어려운 제한된 연산 능력, AI 연산으로 인해 배터리 사용량이 증가할 수 있다는 점이 있습니다.
Edge AI와 On Device AI는 비슷하지만 사용 방법이나 발전 방향 등에서 다른 모습을 가질 것으로 생각됩니다. 즉, Edge AI는 다양한 산업적 목적을 위한 범용적인 특성을 갖는 AI로 사용 및 발전될 것으로 보이고, On Device AI는 맞춤형 AI 비서 등의 형태로 사용 및 발전되지 않을까 생각됩니다.
각 AI 유형별 사용 사례와 고려 사항
다음에는 각 AI 를 어떤 상황에서 사용할 수 있는지 등에 대한 사용 사례와 각 AI 유형별 윤리적 고려 사항은 어떤 것들이 있는지 간략하게 살펴보겠습니다.
사용 사례
엣지 AI는 실시간 응답이 필요한 환경, 예를 들어 자율 주행 차량이나 산업 환경, 네트워크 연결이 제한된 상황에서 사용됩니다. 클라우드 AI는 대량의 데이터 처리가 필요한 물류, 전자상거래, 금융 리스크 분석과 같은 분야에서, 복잡한 패턴 분석이 필요한 자동 번역, 음성 인식 서비스에 사용됩니다. 온디바이스 AI는 모바일 앱에서 AI 기능이 오프라인에서도 작동하도록 설계된 경우, 프라이버시와 낮은 대기 시간이 중요한 개인 디바이스에서 사용되며, 개인 비서의 역할을 수행할 것으로 예상됩니다.
윤리적 고려 사항
보안 및 프라이버시 측면에서 엣지 AI는 데이터 보호 및 무단 접근 방지가 필요하며, 클라우드 AI는 데이터 도난 방지 및 규제 준수가 필요합니다. 온디바이스 AI는 데이터가 디바이스에 머물러 프라이버시를 보호합니다. 또한 AI 모델의 편향과 차별을 방지하는 공정성, AI 시스템의 결과와 기능에 대한 명확한 책임 정의가 중요합니다.
특히 이런 부분에 대해 최근 Open AI 진영의 목소리는 참고해야 할 내용입니다. 새로운 기술이 나오면 그에 따른 철학적, 인문학적, 윤리적인 부분에서의 고민도 함께 이루어져야 인류가 함께 이용하고 함께 발전해 갈 수 있는 도움이 되는 기술이 될것입니다.
결론
클라우드 AI, 엣지 AI, 그리고 온디바이스 AI는 각각의 강점과 약점이 있으며, 특정 상황과 요구에 맞게 선택하여 사용해야 합니다. 인공지능의 발전과 함께 이 세 가지 접근 방식 모두 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 엣지 AI와 온디바이스 AI는 낮은 대기 시간과 프라이버시 보호 측면에서 유사한 강점을 가지지만, 엣지 AI는 산업 환경 및 다양한 엣지 장치에 적용되며, 온디바이스 AI는 주로 소비자 제품에 집중된다는 차이가 있습니다.
마지막으로 지금까지 설명한 클라우드 AI, 엣지 AI, 온디바이스 AI의 특징을 하나의 표로 다시 정리하는 것으로 마치겠습니다.
| 특징 | 클라우드 AI | 엣지 AI | 온디바이스 AI |
| 처리 위치 | 클라우드 서버 | 로컬 장치 (IoT 디바이스, 엣지 서버, 게이트웨이 등) | 개인 디바이스 (스마트폰, 태블릿, 노트북 등) |
| 장점 | 확장성, 접근성, 비용 효율성, 자동 업데이트 | 낮은 대기 시간, 프라이버시, 오프라인 작동, 비용 절감 | 낮은 대기 시간, 프라이버시, 오프라인 작동, 비용 절감 |
| 단점 | 지연 시간, 데이터 전송의 위험, 인터넷 의존성 | 제한된 처리 용량, 보안 위험, 유지 관리 필요 | 제한된 연산 능력, 배터리 소모 |
| 사용 사례 | 대량 데이터 처리 (물류, 전자상거래, 금융 리스크 분석 등) | 실시간 응답 필요 환경 (자율 주행 차량, 산업 환경 등), 네트워크 제한 상황 |
모바일 앱, 개인 디바이스 (프라이버시와 낮은 대기 시간 필요 시)
|
| 윤리적 고려 사항 | 데이터 도난 방지, 규제 준수 | 데이터 보호, 무단 접근 방지 | 프라이버시 보호 |
지금까지 클라우드 AI, 엣지 AI, 온디바이스 AI에 대해서 간략하게 알아봤습니다.
큰 틀에서는 결국 AI 입니다. 다만, 굳이 구분한다면 Cloud 환경에서 서비스 되는 AI, 내가 가진 나만을 위한 기기에서 서비스 되는 AI는 서로 같은 듯 다른 방향으로 발전해 갈 것이라 생각됩니다. 하지만, 그 중심은 언제나 인간이라는 점을 잊어서는 안될 것 같습니다.
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