□ 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 코드 등 유니 모달에서 멀티 모달로 진화ㅇ 디지털 시대의 패권을 좌우하는 핵심 디지털 기술은 보편화된 생성형 AI이며, 생성형 AI 시장은 수천억 개 이상의 매개변수를 가진 텍스트 기반의 대규모 언어 모델(LLM)에서 대규모 멀티모달 모델(LMM)로 발전ㅇ 멀티모달 AI는 인간 수준의 인지 능력 구현, 자연스러운 인간-기계 상호작용, 복합 문제 해결력 향상, 새로운 응용 분야 개척 등 미래 AI 기술의 핵심 축으로 성장ㅇ 멀티모달 AI 기술은 아직 초기 단계로, 각 모달리티의 특성을 효과적으로 통합하고 상호 연관성을 파악하는 등 해결해야 할 과제가 많으며, 강력한 성능을 내기 위해서는 지속적인 연구와 혁신이 필요한 분야□ 빅테크 기업의 멀티모달 AI 경쟁ㅇ AI 챗봇은 텍스트 입력과 텍스트로 답하는 LLM보다, 텍스트와 이미지까지 입력하고 답하는 멀티모달 AI 기반의 LMM의 활용을 통한 서비스 제공이 더욱 중요ㅇ GPT-4 Turbo(오픈AI), 클로드3 Opus(앤스로픽), 제미나이 Pro(구글) 등 AI 모델은 지금까지 가장 인간적인 AI을 갖추고자 지속적으로 성능 향상 진행중□ 인간-컴퓨터 상호 작용의 구조 자체를 재정의하는 혁신기술, LAM 등장ㅇ LAM은 단순한 모델이 아니라 AI 시스템이 컴퓨터 애플리케이션에서 인간의 행동을 이해하고 실행하는 방식에 대한 획기적인 패러다임 전환 기술ㅇ LAM은 AI의 미래를 혁신적으로 변화시킬 수 있는 능력을 가지고 있으며, 행동 가능한 지능의 발전을 향한 중요한 단계의 기술ㅇ AI 기반 멀티모달 디바이스 시장이 성장함에 따라, Rabbit R1과 Humane AI Pin과 같은 스타트업의 제품들이 출시와 함께 주목을 끔□ 현재 AI는 ‘좁은 의미의 인공지능(ANI)’이며, AGI, ASI로 진화ㅇ 인간과 같은 수준의 AGI(범용인공지능)는 가까운 미래에 달성 가능하다고 또는 AGI를 만드는 것이 너무 복잡하거나 심지어 불가능하다고 주장ㅇ AGI는 많은 도전과 불확실성을 극복하여 세계와 인류를 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 매력적이고 중요한 주제ㅇ 대규모 언어/멀티모달 모델은 모델 성능 및 효율성 개선, 안전성과 통제 가능성 향상, 다양한 멀티모달 데이터 통합, 대규모 학습 인프라 구축 등 지속적 투자가 중요