생성 AI가 업무의 미래에 어떤 영향을 미칠까요?

생성 인공 지능은 실리콘 밸리에서 새로운 인기를 누리고 있습니다. 하지만 이것이 정확히 무엇을 의미합니까? 전문가들은 생성적 AI가 곧 업무 공간에 도입될 것이라고 믿으며 2023년에는 생성적 AI가 시각 디자인 모델과 과학 논문을 결합할 수 있을 것으로 예측합니다. 이를 합치면 2030년에는 해당 분야의 인간 전문가보다 더 나은 쓰기, 디자인 및 코딩이 가능해질 것입니다.

그러나 이것이 어떻게 진행될지에 대해 명확한 생각을 갖고 있는 사람은 거의 없습니다. 모든 것이 어떻게 시작됩니까? 그렇기 때문에 기술이 무엇인지, 아닌지를 탐구하는 것이 중요합니다.

보험 산업에 관한 한, 생성 AI가 모든 창의적인 근로자를 직장에서 쫓아내지는 않을 것이지만, 업무 수행 방식과 시간과 에너지가 집중되는 곳에 변화를 가져올 것으로 믿어집니다.

제너레이티브 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것과 이것이 우리의 작업 방식에 어떤 영향을 미칠지는 다음과 같습니다.

제너레이티브 AI란 무엇인가요?

제너레이티브 AI는 본질적으로 매우 진보된 예측 텍스트 형식입니다. Generative AI를 사용하면 사용자는 텍스트 프롬프트를 삽입하고 예술 작품, 블로그 게시물 또는 질문에 대한 냉소적인 답변을 얻을 수 있습니다.

그런데 이 정보는 어떻게 생성되나요? 스마트해졌나요? 세상적인 입력에 응답하는 알고리즘이 있습니까?

고급 인공지능 모델은 수천억 단어를 소화했습니다. 오늘날 그들은 단어와 구문의 가장 가능성 있는 조합을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 생성 AI는 사용자가 다음에 입력할 단어를 제안할 수 있습니다. 생성 AI에게 농담을 해달라고 요청할 수 있지만 처리된 데이터 세트를 사용해서만 응답할 수 있습니다. 따라서 AI 로봇이 지시를 이해하는 것처럼 보이지만 실제로는 '이해'에 비할 바가 아니다. 잘 설계된 자동 완성에 가깝습니다.

예를 들어 생성 인공지능 로봇에게 2+2= 프롬프트를 주면 "2+2=4"로 응답합니다. 하지만 이는 귀하의 요청을 처리하는 계산기와 같은 내부 알고리즘이 있기 때문이 아닙니다. 2+2에 대한 가장 가능성 있는 대답은 실제로 4라는 것이 전체 인터넷에서 추론되었습니다. 이 경우에도 이는 사실이다.

좋은 자동 완성 기능은 매우 효율적일 수 있습니다. 기본적으로 구조화되지 않은 생각, 메모 및 그림을 가져와 아름다운 것을 만들어냅니다. 대략적인 브레인스토밍이 기사의 초안이 될 수 있습니다. 이러한 결과는 훌륭할 수 있지만 최종 제품은 아니며 완제품으로 간주되어서는 안 됩니다.

생성 AI가 작업 방식을 바꿀까요?

간단히 말하면 그렇습니다. 하지만 특성상 제한될 수 있습니다.

인공지능을 직장에 통합하는 첫 번째 단계는 한계를 이해하는 것입니다. 수십억 개의 데이터 포인트를 획득한 AI는 이론적으로는 성인의 지능을 가지지만 현실적으로는 2세 어린이의 판단력을 갖습니다. 이는 지시를 따르는 데에는 능숙하지만 그것이 올바른지 또는 올바른지 알기가 어렵다는 것을 의미합니다.

간단한 작업을 예로 들어 특정 주제에 대한 핵심 사항을 나열한 다음 블로그 게시물을 작성하세요. 생성 AI는 이를 매우 잘 수행할 수 있습니다. 하지만 독자가 누구인지, 어떤 전문 용어가 독자를 사로잡을지는 알 수 없습니다.

이전에 어떤 블로그 글을 썼는지, 어떤 뉘앙스가 성능 향상을 가져왔는지도 모르겠습니다. 또한 지금 하고 있는 일이 단순히 결과를 낳지 않기 때문에 언제 완전히 새로운 일을 해야 할지 모릅니다. 그것이 알고 있는 모든 것은 다른 사람들이 온라인에 작성한 내용에서 배운 것입니다.

이러한 맥락 부족은 더욱 심합니다. AI는 인간처럼 보이고 말할 수 있지만 실제로 우리가 어떤 세상에 살고 있는지는 모릅니다. 예를 들어 Generative Pretrained Transformer 3, 줄여서 GPT-3은 딥 러닝을 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 생성적 AI 모델입니다. 하지만 GPT-3는 2016년부터 인터넷 지수에 대한 훈련을 받았습니다. 미국 대통령이 누구인지 물어보면 도널드 트럼프라고 답할 것입니다. 대중문화를 언급하라고 하면 시대에 뒤떨어질 가능성이 높습니다. 맹목적으로 작업을 수행하지만 단순히 잘못된 응답을 내뱉을 수도 있습니다.

이러한 잘못된 정보가 권위 있고 잘 정리되어 있는 것처럼 보일 경우, 맥락 없이 자산이 유통되는 경우가 많은 대기업 내에 막대한 피해를 입힐 가능성이 있습니다.

이 때문에 생성 AI는 오늘날 매우 명확하게 정의된 활동에 대해서만 신뢰할 수 있습니다. 그리고 강력한 사용자 정의 프레임워크를 사용하여 이를 안내하고 배포하기 전에 모든 것을 검토하십시오. 그렇다고 이 기술이 게임 체인저가 되지 않을 것이라는 말은 아닙니다. 그러나 AI가 최고의 직원의 생각을 대체하기를 바라는 CEO라면 그러한 일이 곧 일어날 것 같지 않습니다.

생성 AI를 어떻게 사용하나요?

저는 인공지능이 단기적으로 대부분의 일자리를 대체할 수는 없다고 믿습니다. 그러나 정신적으로 덜 힘들지만 시간이 많이 걸리는 작업을 수행함으로써 작업자는 AI가 할 수 없고 고급 인간 통찰력, 공감 및 비판적 사고가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 세 가지 예입니다.

1. 더 빠르게 쓰기

생성 AI는 기사에서 웹 사이트 사본까지의 쓰기 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 우리는 핵심 메시지에 몇 가지 중요 사항을 적어서 복사 같은 프로그램을 통해 실행하면 몇 초 안에 2/3까지 도달할 수 있습니다. 나중에 몇 차례 검토하고 편집해야 할 수도 있지만 그래도 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 이야기를 더 깊이 파고들고 어떤 주제가 관심을 불러일으키는지 분석하고 사람들을 직접 만나는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 의미합니다.

2. 고객 서비스 개선

고객을 대면하는 역할에도 생성된 AI가 여러 용도로 사용됩니다. 직원들은 모든 대화의 텍스트를 얻을 수 있으며, AI는 대화에서 불필요한 세부 정보를 빠르게 필터링할 수 있습니다.

3. 빠른 제품 모형 출시

제품 디자이너는 생성 AI를 사용하여 컴퓨터 앞에서 몇 시간을 소비하지 않고도 기본적이고 창의적인 시각적 모형을 만들 수 있습니다. 초기 단계에서 기본 비계를 구축함으로써 이 기술은 작업자에게 피드백과 수정이 이루어지기 전에 고객과 함께 창의적으로 탐색할 수 있는 더 많은 시간을 제공할 수 있습니다.

이 세 가지 예를 보면 공통점이 무엇인가요? 글쎄요, 이 모든 매우 유용한 작업은 여전히 ​​수행할 작업을 설계하고 있다고 가정합니다. AI는 아직 독창적인 아이디어를 만들어 내지 못했기 때문입니다. 이와 대조적으로 이것이 가져오는 것은 고객과의 더 깊은 관계를 AI가 실행하는 데 도움이 될 수 있는 명확하게 정의된 작업 단위로 변환하는 것입니다.

직원의 지적 능력이 필요하지 않고 시간이 많이 소요되는 작업을 제거하고, "자동화할 수 없는" 모든 작업을 처리하고 잠재 고객과 상호 작용할 수 있는 시간을 확보하는 것이 직장에서의 생성 AI의 진정한 가치입니다. 무엇이 그들을 움직이게 만드는지 알아내고, 개별적인 요구 사항에 대해 브레인스토밍하고, 목표에 맞게 제품을 조정하고, 사례를 통해 배우십시오.

저는 모든 직장에서 생성 AI에 대한 오해를 불식시켜서 그 힘을 포착하고 그것이 높은 수준의 작업을 대체할 것이라고 생각하여 무책임하게 사용하지 않도록 해야 한다고 믿습니다. 그것이 인간을 대체할 수는 없지만 업무의 미래에 혁명을 일으키고 사람들이 정말로 중요한 일을 할 수 있는 귀중한 시간을 확보하게 될 것입니다.

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