멀티모달 AI 시장 규모 및 점유율, 구성요소별(소프트웨어, 서비스) 데이터 양식; 최종 사용; 기업 규모 - SWOT 분석, 경쟁 전략적 통찰력, 지역 동향(2025-2037년)

다중 모드 AI 시장: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 개별 산업에 맞는 솔루션에 대한 수요 증가: AI 기술이 발전함에 따라 특정 산업 목표와 과제를 충족하기 위한 맞춤형 소프트웨어 및 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 멀티모달 AI는 의료 사진, 텍스트 환자 기록, 심지어 의사와 환자 간의 대화 오디오 녹음을 분석하여 완전한 진단 통찰력을 제공함으로써 환자 치료 및 의료 연구에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 2024년 8월 Fractal은 환자에게 무료로 쉽게 지원을 제공하도록 설계된 다중 모드 의료 플랫폼인 vaidya.ai의 출시를 발표했습니다.
   
•  자동차 산업에서 증가하는 요구: 다중 모드 AI는 자동차 산업에서 센서의 텍스트 데이터, 차량 내 음성 보조 장치의 오디오 데이터, 카메라의 시각 데이터를 결합하여 도로 안전과 운전 환경을 개선하는 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)을 개발하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 부문별 전략은 맞춤형 멀티모달 AI 솔루션을 사용하여 각 비즈니스가 직면한 특정 기회와 어려움을 해결하는 새로운 혁신의 물결을 열고 있습니다.
  
  여러 자동차 회사는 프로세스와 작업을 간소화하기 위해 다중 모드 AI를 사용하고 있습니다. 예를 들어, BMW 그룹은 최근 GenAI를 사용하여 조달 작업을 간소화하고 공급업체 상호 작용을 개선하는 혁신적인 이니셔티브를 시작했습니다. 회사는 GenAI의 확장 가능하고 안정적인 통합을 보장하기 위해 AWS, BCG Platinion 및 BCG X와 파트너십을 맺을 계획입니다.
   
• 생성 AI 접근 방식을 사용하여 다중 모드 생태계 구축 가속화

AI의 경우 생성 AI는 텍스트, 이미지는 물론 전체 동영상까지 생성할 수 있는 이 분야의 창의적 강국과 비슷합니다. 여러 데이터 형식을 혼합한 정보를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 설명에서 사실적인 이미지를 합성하거나, 사진에 대한 철저한 설명을 작성하거나, 주제에 대한 정교한 이해를 바탕으로 영화를 제작할 수도 있습니다. 멀티모달 AI와 생성 AI의 교차점은 이러한 데이터 형식의 병합에서 발생합니다.

예를 들어 콘텐츠 제작에서 생성 AI로 구동되는 다중 모드 AI 시스템은 텍스트, 그래픽, 비디오를 통합하는 마케팅 자료를 자동으로 생성하여 보다 매력적이고 맞춤화된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 각 학습자의 고유한 학습 스타일에 맞춰 흥미롭고 이해력을 높이는 대화형 교육 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 또한 멀티미디어 프레젠테이션 제작을 자동화하여 프레젠테이션의 영향력과 교육적 가치를 높일 수 있습니다.

도전과제

• 다중 모드 모델의 편향 가능성: 단봉 모델과 유사하게 다중 모달 AI 모델은 편향에 취약하며 이는 데이터 학습 세트에서 비롯됩니다. 텍스트, 사진, 비디오 및 기타 미디어를 포함하는 교육 데이터 세트는 데이터 소스에 존재하는 사회 또는 문화의 편견을 의도치 않게 강조할 수 있습니다. 이러한 편견은 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식에서는 인종이나 성별을 기반으로 하거나 자연어 처리와 관련된 작업에서 언어적, 상황적일 수 있습니다. 이러한 편견은 다중 모달 AI 모델이 그러한 데이터에 대해 훈련을 받을 때 필연적으로 상속되고 영속되며, 이로 인해 예측이나 선택을 할 때 불공평하거나 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다.
   
• 이전 가능성에 대한 제한: 제한된 이전 가능성은 이러한 AI 시스템의 주요 제한 사항에 주목합니다. 유연성과 적응성. 클래식 음악 훈련을 받은 지휘자가 재즈 밴드를 편곡하는 데 어려움을 겪을 수 있는 것처럼, 한 가지 유형의 데이터로 훈련된 다중 모드 AI 모델은 새로운 유형의 데이터에 직면할 때 제대로 적응하거나 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다. 이러한 전송 가능성 제약은 특히 동적이고 다양한 실제 상황에서 이러한 모델을 사용할 때 주의가 필요함을 강조합니다.
  
  어려움은 훈련 중에 학습된 정보가 해당 훈련 데이터 세트의 특정 양식, 패턴 및 기능과 본질적으로 연결되어 있다는 사실에서 비롯됩니다. 서면 데이터에서 시각적 데이터로 전환하거나 데이터를 정리하여 정리되지 않은 데이터로 전환하는 등 새롭거나 고유한 데이터 종류를 접할 때 이러한 모델은 정확한 예측을 생성하거나 중요한 이해를 도출하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.