온디바이스 AI의 단점 4가지

최근 AI가 아주 핫하다. AI란 내가 사용하는 기계가 알아서 연산, 추리, 계산 등을 하는 것이다. 

가장 쉽게 유추 할 수 있는 것이 챗-GPT이다. 

 

챗GPT에다 '오늘 뭐 먹을까?' 하면 마치 내 말에 대답을 해 주는 것처럼 알아서 유추해서 대답해 준다. 예를 들어 '오늘은 비가 오니 파전은 어떠세요?' 뭐 이런 느낌으로 답해준다.

 

사실 내가 챗GPT에 답을 하면 이 질문이 클라우드 서버 즉, 대용량 데이터를 가공하고 정렬해서 나의 질문에 맞는 대답을 끌고와서 결과를 보여준다.(대답을 한다.)

 

즉 현재의 AI는 기본적으로 클라우드 서버 기반이다. 즉 클라우드 서버라는 지금까지 축적되어 온 대용량 데이터가 저장되어 있는 거대한 저장소에서 데이터를 가공하여 가져와지는 것이다.

 

그렇기 때문에 일단, 클라우드 서버 공간이 필요하며 대량의 전력과 대량의 데이터가 필요하다. 이에 대한 대응책으로 온디바이이스 AI가 나오게 된 것이다.

 

온디바이스 AI란?

온디바이스 AI 란 간략하게 말해서 기기(디바이스) 내에 데이터가 저장되어 있어서 굳이 대용량의 클라우드 서버를 거치지 않고 데이터 가공, 연산, 유추, 추리하는 것을 말한다.

 

온디바이스 AI가 활성화 되면 인터넷 연결 없이도 내 핸드폰에 있는 디바이스 AI 내에서 번역이 가능하다. 또한 우리가 기대하고 고대하던 자율주행차 또한 온디바이스 AI를 바탕으로 개발되어 진다.

 

따라서 온디바디스 AI가 이루어지면 매우 혁명적이게 될 것이다. 하지만 이런 온디바이스 AI의 단점도 있는데, 그 단점을 다음과 같다.

 

제한된 연산 공간

온디바이스AI는 기계 내에 있는 디바이스 서버에서 데이터를 가공 처리하므로 클라우드처럼 대용량 서버가 존재하지 않는다. 이는 데이터가 클라우드 서버에 비해 한참 부족하다는 의미이기도 하다.

 

그렇기 때문에 연산 또한 제한 될 수밖에 없다. 즉 클라우드 서버에 비해 데이터 처리가 부족할 수 있다는 의미이다.

 

배터리 소모

또한 디바이스 내에서 연산,가공,처리하려면 배터리 소모가 어마어마할 것이다. 

 

내 남편이 주식을 한다고 주식창을 핸드폰으로 켜놓으니 발열이 빨리 되고 배터리가 빨리 다는 것을 느낀다. 하물며 내 폰에서 연산,가공,유추 등을 처리하려면 얼마나 배터리가 빨리 달지는 말 안해도 유추 가능하다.

 

데이터 동기화 어려움

무엇보다 온디바이스 AI는 데이터 동기화에 어려움을 겪을 수 있다. 

클라우드 서버는 중앙에 데이터가 모여 있기 때문에 동기화 또한 한번에 할 수 있다.

 

하지만 온디바이스AI의 경우 각각의 디바이스 장치 내에서 각각 동기화를 해줘야 한다. 이런 경우 누구는 동기화를 하고 누구는 하지 않는 현상이 당연히 발생할 것이다. 이는 정보의 격차를 불러 일으킬 수도 있으며 확장성 또한 제한된다.

보안 문제

사실 온디바이스 AI는 보안문제에 강점으로 잡힌다. 왜냐하면 개인에게 맞춤형 데이터 축적이 가능하기 때문이다.

 

하지만 역으로 디바이스를 잃어버리게 된다면 정말 내 개인적인 모든 정보를 노출 시킬 수도 있게 된다.

그렇기 때문에 만약 온디바이스를 사용하는 핸드폰을 잃어버린다거나 기계를 잃어버린 경우 단순히 잃어버리는 문제를 넘어서게 된다.

 

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지금까지 온디바이스AI가 무엇이고 단점 4가지에 대해서 알아보았다.

이 단점들을 보안하여 완벽한 온디바이스AI가 출현하기를 기대해본다.

끝_.