생성적 AI의 실제 영향: Brad Jackson의 이야기

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생성적 AI의 실제 영향: Brad Jackson의 이야기

테이블 목차

  1. 도입
  2. AI 기업 실험
  3. CEOs의 관점
  4. AI를 통한 비전 실현
  5. 스테이크홀더 자본주의와 AI
  6. 데이터의 기본으로 돌아가기
  7. AI와 고객 관리
  8. 정부와 테크놀로지
  9. 세계를 변화시키는 기술
  10. 결론

AI 연구와 기대사상의 충돌

최근 10년 동안 '전례 없는(unprecedented)'이라는 용어를 검색하면 약 10만 건의 결과가 나온다. 하지만 오늘날, 이 용어를 검색하면 거의 4억 건의 결과가 나온다. 많은 사람들은 현재 인생에서 예상과 다른 일들이 벌어지고 있다고 생각한다. 그러나 아마도 이것이 역사상 가장 느린 변화 속도일지도 모른다. 이 모순적인 상황에도 불구하고, 나는 여기서 여러분에게 박수를 보내야 할 것 같다. 여러분들이 행해온 일에 대해, 지금 하는 일에 대해, 그리고 앞으로 할 일에 대해. 나에게 이 마이크를 들게 되어서 너무나 영광스럽다. 나는 내 팀과 함께 전 세계에서 가장 영향력 있는 약 2천 개 기업 가운데에 참여하며, 몇 년 후에 언론에 나타나지 않을 일들을 보게 된다.

AI 기업 실험

거의 모든 이 기업들은 현재 여러 차례의 '생성적 AI' 시도를 하고 있다. 하지만 거의 대부분이 아직까지 성공적인 사례를 찾지 못한 상황이다. 소수의 기업 중에서도 성공적인 사례들은 흔한 가정과는 반대로 일어나고 있다. 이를 한 예로 들어보자. 최근 CEO 200명 가량과 함께한 세 일 동안에도 중국, 에너지 전환, 지속 가능성, 언론에서 어떤 말을 하고 어떤 말을 하지 말아야 할지, 생성적 AI 등 우리가 상상할만한 주제들에 대해 이야기했다. 어느 저녁, 재미있게 이야기하는 중에 내가 했던 검색어 중 하나인 '슈퍼히어로의 장단점'과 'AI의 장단점'에 어떤 중복요소가 있는지 이야기했다. 실제로 많은 부분이 겹치는 것을 발견했다. 우리는 재밌는 실험으로 꿈에 의미가 있는지에 대해 이야기했다. 참가자들은 자신의 꿈에 대해 이야기하면서, 나는 타이핑을 하고 꿈의 이미지를 생성했다. 그리고 마지막으로 아직 결과는 없지만, '마인드 팝(mind pop)'이라고 불리는 것이 있는지 이야기했다. 이들 팝이 GPT에서 패턴을 추출하면 어떤 의미가 나올지 궁금하다.

CEOs의 관점

200개 이상의 세계 최대 기업 CEOs와 세 일을 보내면서 알게 된 몇 가지 관점을 공유하고자 한다. 최고 기술자들은 여러분과 같은 생각을 가지고 있다. 인공지능이 할 수 있는 큰 일은 무엇인가에 대해 생각하고 있다. 그러나 CEO들은 현재 직원들의 생산성 향상과 관련된 문제에 더 많은 관심을 가지고 있는 것 같다. 현재 직원들이 더 많은 일을 할 수 있도록 하거나, 직원의 수를 줄이고 어떻게 더 적은 직원으로 일을 할 수 있는지를 고민하고 있다.

AI를 통한 비전 실현

우리는 종종 조직의 비전, 목표, 가치를 강조한다. 그러나 이러한 가치들을 실제로 내려다보고 인공지능을 적용하여 어떤 일이 발생할지 생각해 볼 수 있다. 그리고 여러분이 의사 결정을 내릴 때 이러한 가치들을 실제로 적용하는 것이다. 다음으로, 몇 년 전에 큰 이슈였던 스테이크홀더 자본주의 개념을 생성적 AI에 적용해 보는 것이다. 많은 기업은 직원이나 투자자만을 고려하는 일차원적인 시각으로 AI를 바라보고 있다. 그러나 만약 우리가 모든 이해관계자를 고려한다면 어떨까? 마지막으로, Salesforce의 웬디 부사장과의 대화에서 들은 것이다. 생성적 AI에 대한 과도한 기대로 인해 많은 기업들은 데이터의 기본 원칙을 잊어버리고 있다. 그녀는 이를 극복하고자 기업들에 데이터의 기본 원칙에 다시 초점을 맞출 것을 제안하였다.

AI와 고객 관리

우리는 고객 센터의 전화 상담시간을 단축시키기 위해 AI를 활용하는 고객사에서 고용되었다. 그러나 상담 시간은 더 늘어났다. 흥미로운 점은 AI를 활용하여 추천을 생성하는 것이었다. 그 이유는 고객들이 사회적인 연결과 돌봄에서 더 큰 이해심과 관심을 받았기 때문이다. 이는 사업적인 이유와는 전혀 다른 케이스였다.

정부와 테크놀로지

나는 최근 토니 블레어와 하루 종일 만났다. 그는 현재 세계의 많은 작은 국가들을 방문하며 시간을 보내고 있다. 그의 의견에 따르면 영국을 비롯한 많은 정부들은 시민들에게 혜택을 제공하지 않고도 세금을 높히고 있다. 이 문제를 극복하기 위한 유일한 방법은 기술적인 발전이라고 그는 말한다. 그는 여러 분, 작은 회사들에게 다른 정부들이 한 것처럼 세금 인상을 하지 말라고 조언하며, 그들은 정부가 아닌 데이터 기반 AI와 기술 중심적인 시민과의 연결을 만들어야 한다고 이야기한다.

세계를 변화시키는 기술

우리가 현재 인지하지 못하는 많은 국가들, 고려 대상에 없는 국가들이 정부와는 다른 형태의 데이터 기반 AI 및 로봇 기반 기술을 도입한다면 어떤 일이 벌어질까? 아프리카 국가들 중 최근 에스토니아가 선도적인 역할을 하고 있는 등, 자신이 가지고 있는 각국 정부의 시스템을 복제하지 않고 완전히 다른 방식으로 시민과의 연결을 만들어 나갈 수 있다. 이러한 변화로 인해 아프리카 국가들의 1인당 국내총생산(GDP)이 선진국의 1인당 국내총생산을 능가할 수도 있을 것이다. 이러한 가능성에 대해 한번 고려해 보자. 이는 정말로 흥미로운 현상일 것이다.

결론

AI 연구와 기대사상의 충돌은 현재의 상황을 이해하고 대응하는 데 도움이 되는 중요한 요소이다. AI 기업 실험과 CEOs의 관점을 살펴보면서 AI를 통해 비전을 실현하는 방안, 스테이크홀더 자본주의와 AI의 결합, 데이터의 기본으로 돌아가는 중요성 등을 논의하였다. 또한 AI와 고객 관리, 정부와 테크놀로지, 세계를 변화시키는 기술에 대해 조망하였다. 이러한 변화는 우리의 인식을 뒤바꿀 것이며 많은 국가들에 긍정적인 변화를 가져올 것이다. 이 모든 것들을 고려할 때, AI의 가능성과 도전에 대해 깊이 생각하고 향후의 발전 방향을 탐색해야 한다.

하이라이트 (Highlights)

  • 최근 10년 동안 "전례 없는(unprecedented)"이라는 용어의 검색 건수 급증
  • AI 기업 실험에서 '생성적 AI' 성공 사례의 부족
  • CEOs는 직원 생산성 향상과 수익 창출에 더 관심
  • 비전을 실현하기 위해 AI를 적용하고 가치와 결정에 반영
  • 스테이크홀더 자본주의와 생성적 AI의 결합 고려
  • 데이터의 기본 원칙에 기업이 다시 초점
  • 고객 관리를 위해 AI 활용의 예외적인 성공 사례
  • 정부의 세금 인상 대신 기술 개발로 시민과 연결
  • 작은 국가들의 AI와 로봇 기술의 발전에 의한 긍정적 변화
  • AI의 가능성과 도전을 깊이 고려하여 발전 방향 결정

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AI 실험에서 생성적 AI의 성공 사례가 부족한 이유는 무엇인가요? A: 대부분의 기업은 생성적 AI 실험을 진행하지만 아직 성공적인 사례를 찾지 못한 상황입니다. 이는 생성적 AI의 복잡성과 예측 불가능성 때문이며, 아직까지 성공에 도달하기 위한 적절한 비즈니스 모델이 없기 때문입니다.

Q: 왜 CEOs는 현재 직원 생산성 향상과 수익 창출에 더 관심이 있는 걸까요? A: 대부분의 기업은 경제 경쟁력을 강화하기 위해 현재 직원들이 더 많은 일을 할 수 있도록 하려는 노력을 기울이고 있습니다. 이를 통해 비용을 절감하고 수익을 증가시키는 것이 CEO들의 중요한 관심사입니다.

Q: 데이터의 기본 원칙에 다시 초점을 맞추는 이유는 무엇인가요? A: 많은 기업들이 생성적 AI에 대한 과도한 기대로 인해 데이터의 기본 원칙을 잊어버리고 있기 때문에, 데이터에 대한 기본적인 이해와 활용에 다시 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 데이터의 품질과 활용에 대한 고민은 새로운 AI 솔루션의 개발과 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

Q: 작은 국가들이 AI와 로봇 기술을 도입한다면 어떤 변화가 있을까요? A: 작은 국가들이 기존의 정부 시스템을 뛰어넘는 데이터 중심의 AI와 기술 중심의 시민과의 연결을 만들면, 선진국들을 추월하는 경제 성장을 이룰 수 있습니다. 이러한 변화는 세계 경제의 흐름을 바꿀 수 있는 매우 흥미로운 현상입니다.

Q: AI의 가능성과 도전은 무엇인가요? A: AI는 현재 우리의 인식을 뒤바꿀 수 있는 많은 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 동시에 AI의 복잡성과 윤리적인 문제도 다루어야 할 도전 사항입니다. 우리는 가능성과 도전을 깊이 고려하고 AI의 발전 방향을 결정해야 합니다.

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