최근 AI는 무서울 정도로 업데이트되어 점점 인간의 영역을 침범하고 있으며, 글, 이미지, 영상, PPT 등 창작에 특화되어 실무 영역에서도 AI를 활용한 사례가 많아졌다. 생성형 AI의 개념은 무엇이며, 어떻게 사용해야 바람직할지, 각 산업분야에서 어떻게 AI를 활용할 수 있을지 강의를 통해 공부한 내용을 정리해보았다.
1. AI가 산업에 미치는 영향
인공지능과 머신러닝에 관한 출판물은 최근 들어 급증하고 있으며, AI에 의한 경제성장률은 2030년까지 미국 8500조원, 한국 460조원으로 증가할 것이라고 전망하고 있다. 이는 인공지능에 의해 노동의 새로운 패턴이 생기고, AI를 도입한 기업의 생산성이 증가하기 때문이라고 보고 있다.
그러나 AI 도입이 무조건적으로 좋다고는 볼 수 없다. 혁신을 위해 비용이 발생하고 새로운 기술을 익혀야 하는 실무자들의 부담도 커지기 때문이다. 이를 J-Curve 이론이라고 하는데, 새로운 기술이 도입되었을 때 비효율이 발생한다는 이론이다.
초기투자 비용, 시스템 통합 등의 문제, 기술 학습시간, 문화적 저항 등 물적, 인적 요인이 혁신에 영향을 끼친다.
2. 생성형 AI의 효과
생성형 AI는 일상 뿐만 아니라 업무에도 이제 깊숙이 들어와 효율적인 문서작업, 새로운 아이디어 제시 등 업무생산성 향상에 도움을 주고 있다. 다음 세 가지 사례를 통해 인간과 인공지능의 업무효율에 대해 비교해보자.
1. 문서 작업
문서 작업은 브레인스토밍, 초안 작성, 편집 단계로 구성되는데 단계별로 인간과 인공지능의 생산성이 다르다.
인공지능은 브레인스토밍, 초안 작성 단계까지는 인간보다 우수했지만, 편집하고 의사결정을 하는 과정에서는 오히려 생산성이 떨어졌다. 즉, 인간만의 고유한 의사결정 기능에서는 인공지능을 활용했을 때 의사결정을 방해하여 시간이 오래 걸린다.
2. 상담
인공지능을 활용해 상담한 경우와 그렇지 않은 경우를 비교해보면 인공지능을 활용했을 때 고객과 응대하는 시간이 더 길고, 문제해결을 빨리 할 수 있었으며, 고객의 만족도도 높일 수 있었다.
3. 창의성
무작위로 5개 단어를 주고 상상력을 발휘하여 시나리오를 만들라고 했을 때 인공지능을 활용한 그룹과 아닌 그룹의 블라인드 테스트 결과는 흥미로운 점을 시사해준다.
인공지능 그룹은 인간그룹이 가장 못했던 것보다는 잘했으며, 인간그룹이 가장 잘했던 것보다는 못했다.
이는 인공지능에 너무 의존하게 되면 인간의 창의력이 떨어질 수 있다는 점을 알려준다.
즉, 인간이 잘하는 부분은 스스로 사고하고 행동하며, 못하는 부분을 인공지능을 활용할 때 생상성을 가장 높일 수 있게 된다.
3. 생성형 AI의 문제점
생성형 AI의 대표적인 문제점으로 할루시네이션을 들 수 있는데, 학습한 데이터를 바탕으로 글, 이미지 등을 생산하는 과정에서 다음과 같은 문제점이 발생할 수 있다.
- 시험, 과제 등 부정행위에 활용
- 혐오 및 차별 발언
- 저작물 무단 도용
- 가짜 뉴스 및 정보 생성
- AI가 만든 창작물 저작권 문제
이는 인공지능을 전적으로 의존하기보다 인간이 주도성을 가지고 인공지능을 적절하게 활용해야 함을 일깨워준다.
나 또한 전적으로 AI에게 지시하고 만든 생산물을 그대로 활용하는 게 아니라 일부 수정하거나 참고하는 정도로 활용하고 있다.
영상매체에 익숙해지면서 사고하는 시간과 횟수도 줄어드는데 대부분의 일을 인공지능에 의존하면 나중에는 생각하는 힘을 완전히 잃어버릴 것 같기 때문이다. 강의후기를 남기는 것도 강의를 들을 때는 용어나 이론들이 머릿속에 잘 들어오지만, 들은 후 배운 내용이 금방 휘발되어버리기 때문에 아쉬움을 느껴 시작하게 되었다.
사고와 글쓰기 능력은 인간이 마지막까지 가지고 있어야 할 능력이라고 생각한다.
인간은 사고를 통해 새로운 기능을 만들며, 기록을 통해 그것을 공유하기 때문이다.
컴퓨터의 등장이 인간을 대체하는 게 아니라 인간을 돕고 새로운 영역을 창출했듯이, 인공지능 또한 새로운 패러다임을 제시하고 인간의 능력을 재구조화할 기회라고 생각한다.