Generative AI의 장단점 이해

게시 됨: 2023-11-27

공평하게 말하자면, 생성 인공지능(AI)은 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. 이는 기업 임원과 기업가가 간과할 수 없는 획기적인 변화입니다. 많은 유명한 Gen AI 도구가 출시된 지 1년도 채 되지 않았지만, 작업 환경은 이미 상당한 변화를 겪었습니다.

2023년 8월, McKinsey는 Gen AI에 대한 의견을 구하기 위해 기업 경영진을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 결과에 따르면 참여 조직 중 1/3은 이미 하나 이상의 비즈니스 기능에서 생성 AI를 사용한 것으로 나타났습니다. 또한 설문조사에 참여한 최고 경영진 중 약 4분의 1은 개인적으로 Gen AI 도구를 업무에 사용하고 있으며 이미 Gen AI를 이사회의 안건으로 두고 있다고 말했습니다.

Gen AI는 전 세계 기업에 큰 약속을 하고 있지만 Gen AI 채택을 향한 길에는 어려움이 따르지 않습니다. 이 블로그 게시물에서 우리는 Gen AI 개발 회사로서의 전문 지식을 공유하고 Generative AI의 장단점을 조사하여 그 이점을 밝히고 장애물을 찾아내고 경계와 한계를 탐구합니다.

생성 AI의 이점

향상된 창의성

생성적 AI는 창의적인 프로세스에 새로 발견된 에너지를 불어넣습니다. 생성적 AI의 장점은 전통적인 창작 분야를 넘어 직장에서 영감과 독창성을 촉진합니다. 생성 AI가 창의성을 어떻게 촉발할 수 있는지 보여주는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • OpenAI의 DALL-E는 텍스트 프롬프트에서 고유한 이미지를 생성할 수 있는 생성 AI 모델의 대표적인 예입니다. DALL-E를 사용하면 개념이나 시나리오를 설명할 수 있으며 모델은 해당 이미지를 생성합니다. 이 도구는 디자인 아이디어 개념화부터 마케팅 자료용 시각적 콘텐츠 합성까지 다양한 창의적 분야에 응용됩니다.
  • IBM의 Watson Beat는 음악가들과 협력하여 독창적인 음악을 작곡할 수 있습니다. Watson Beat는 음악적 요소를 분석하고 톤을 이해함으로써 인간의 입력에 의존하여 작곡을 생성합니다.
  • 처음에는 자연어 대화를 위해 설계되었지만 OpenAI의 ChatGPT는 콘텐츠 생성에 사용될 수 있습니다. 작가는 ChatGPT를 사용하여 아이디어를 브레인스토밍하고, 작가의 장벽을 극복하고, 허구의 이야기를 만들 수도 있습니다.

제너레이티브 AI(Generative AI)는 제품 디자인에도 점점 더 많이 사용되고 있습니다. AI 알고리즘은 설계 제약 조건과 목표를 입력하여 다양한 설계 변형을 생성할 수 있습니다. 이는 디자인 프로세스의 속도를 높일 뿐만 아니라 새롭고 예상치 못한 개념을 도입하여 디자이너가 기존의 경계를 뛰어넘어 생각하도록 영감을 줍니다.

생산성 향상

Generative AI는 반복 작업을 자동화하여 프로세스를 가속화하여 팀이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 효율성을 높이는 데 있어서 생성적 AI의 이점은 많은 사례를 통해 분명해집니다.

예를 들어 법률 전문가는 Gen AI를 사용하여 법률 문서를 보다 효율적으로 검토하고 초안을 작성할 수 있습니다. LawGeek과 같은 플랫폼은 관련 조항, 잠재적 위험 및 불일치를 신속하게 식별하여 계약 검토를 간소화합니다.

마찬가지로 생성 AI 알고리즘은 금융 및 은행 운영을 간소화할 수 있습니다. 예를 들어 대화 AI 플랫폼인 Kasisto는 자연어로 고객 쿼리를 이해하고 응답할 수 있습니다. 계좌 잔액 확인, 자금 이체, 재무 통찰력 제공과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

제조 과정에서 Gen AI는 설계 프로세스를 촉진할 수 있습니다. 예를 들어 Siemens는 Generative AI를 사용하여 복잡한 구성 요소의 설계를 최적화합니다. Siemens의 엔지니어는 중량 대 강도 비율, 재료, 온도, 압력, 힘 범위 및 기타 매개변수를 지정하고, 생성 AI 알고리즘은 수많은 설계 변형을 탐색하여 최적의 구성을 제시합니다.

개인화 및 고객 참여

개인화는 고객을 참여시키고 유지하는 핵심이며, 여기서 생성적 AI의 이점이 가장 두드러집니다. Generative AI는 추천, 마케팅 메시지 또는 쇼핑 경험을 개인 취향에 맞게 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 고객 참여를 강화하고 브랜드 충성도를 구축하며 수익을 창출합니다.

예를 들어, 기업에서는 ChatGPT와 같은 생성적 AI 챗봇을 점점 더 통합하여 고객 문의에 개인화된 응답을 제공하고 있습니다. Generative AI는 사용자 입력을 이해하고 상황에 따라 응답을 조정하며 보다 자연스럽고 맞춤화된 대화에 참여합니다.

기업들은 또한 생성적 AI를 사용하여 고객이 온라인 쇼핑을 하는 동안 요구 사항을 충족할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어 The North Face는 IBM Watson의 생성 AI 기능을 사용하여 온라인 고객의 선호도를 이해하고 고객의 요구에 맞는 겉옷을 추천합니다. 이 도구는 디지털 브랜드 전문가 역할을 하여 사용자가 매장 내 판매원처럼 온라인 경험을 탐색할 수 있도록 도와줍니다.

비용 최적화

Generative AI는 프로세스를 혁신할 뿐만 아니라 비용 절감에도 크게 기여하는 다각적인 솔루션입니다. 기업은 다음과 같은 생성 AI의 다양한 이점을 통해 수익을 최적화할 수 있습니다.

  • 작업 활동 자동화: Generative AI는 작성된 콘텐츠, 그래픽 디자인, 심지어 코드 조각의 생성을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 엔지니어링 팀에서는 AI 기반 코딩 도우미를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 경영진의 75%는 AI가 기대치를 충족하거나 초과했다고 보고합니다. 이러한 자동화는 수작업에 대한 의존도를 줄일 뿐만 아니라 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업에 대한 시간을 절약하고 인건비를 줄여줍니다. Bain 연구에 따르면 대규모 언어 모델과 AI 도구를 통합하면 품질 저하 없이 작업자 작업의 최대 20%를 가속화할 수 있는 잠재력이 있습니다.
  • R&D 최적화: 생성적 AI는 설계 프로세스를 최적화하여 낭비를 줄이고 리소스 활용도를 향상시킬 수 있습니다. R&D에서 Generative AI의 잠재력은 다른 비즈니스 기능에서의 잠재력에 비해 잘 알려져 있지 않지만, 연구에 따르면 이 기술은 전체 R&D 비용의 10~15% 범위의 가치로 생산성을 제공할 수 있는 것으로 나타났습니다.
  • 대규모 개인화: Generative AI는 대규모 사용자를 위한 개인화된 콘텐츠와 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 고객 참여와 전환율을 향상시켜 마케팅 투자 수익을 극대화합니다. McKinsey는 생성 AI가 총 마케팅 지출의 5~15% 사이의 가치로 마케팅 팀의 생산성을 높일 수 있다고 추정합니다.
  • 더 나은 고객 서비스: Generative AI는 고객 운영을 혁신하여 고객 경험과 상담원 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 자연어를 사용하여 고객과의 상호 작용을 자동화하는 기능으로 인해 이미 고객 서비스 분야에서 주목을 받고 있습니다. McKinsey는 고객 서비스 상담원이 5,000명인 한 회사에서 생성 AI를 적용하여 문제 해결 방법을 시간당 14% 높이고 문제 처리에 소요되는 시간을 9% 줄였다고 보고합니다. 또한 상담원 이탈 및 관리자와의 통화 요청이 25% 감소했습니다.

생성 AI의 과제

데이터 개인정보 보호 및 보안

생성 AI와 관련된 가장 큰 과제 중 하나는 민감한 데이터를 처리하는 것입니다. 생성 모델은 데이터를 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하므로 민감한 정보나 독점 정보가 포함된 데이터가 포함될 위험이 있습니다. AI 모델에 이러한 데이터를 사용하면 개인 정보 침해로 이어질 수 있으며, 해당 데이터의 오용 가능성은 우려할 만한 원인입니다.

2019년에 Clearview AI는 얼굴 인식 데이터베이스를 구축하기 위해 소셜 미디어 플랫폼에서 수십억 개의 이미지를 스크랩한 혐의로 소송에 직면했습니다. 회사의 조치는 데이터 프라이버시에 대한 우려를 불러일으켰고 AI 영역과 이후 생성 AI 영역에서 데이터 프라이버시에 대한 논의를 촉발했습니다.

완화 전략: 이러한 문제를 해결하려면 데이터 암호화의 우선순위를 정하고 액세스 제어를 구현하며 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 투명성은 생성적 AI 문제를 극복하는 데 핵심 요소입니다. 데이터 사용에 대한 투명성을 보장하고 사용자로부터 사전 동의를 얻는 것은 데이터 개인 정보 보호를 유지하는 데 중요한 단계입니다.

윤리적 고려사항

생성적 AI의 창의적 잠재력은 윤리적 딜레마가 발생할 수 있는 콘텐츠 생성의 세계로 확장됩니다. 딥페이크부터 조작된 뉴스 기사에 이르기까지 AI로 생성된 콘텐츠는 잘못된 정보, 기만, 여론 조작 가능성에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

예를 들어, 딥페이크는 공인들이 한 번도 해본 적이 없는 말을 하는 설득력 있는 동영상을 만드는 데 사용되었습니다. GPT에서도 특정 입력이 필요할 때 윤리적 우려를 제기하는 콘텐츠를 생성한 사례가 보고되었습니다.

완화 전략: 생성적 AI의 윤리적 사용과 관련된 문제를 해결하려면 AI 콘텐츠 제작에 대한 윤리적 지침을 확립하는 것이 중요합니다. 콘텐츠의 AI 출처와 AI 윤리위원회 구현에 대한 투명성은 신뢰를 유지하고 잠재적인 피해를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

품질 관리 및 신뢰성

AI 생성 콘텐츠에는 오류와 부정확성이 포함될 수 있으며, 이는 의료 또는 법률 서비스와 같은 애플리케이션에서 특히 중요할 수 있습니다.

예를 들어 의료 분야에서는 생성 AI 시스템을 사용하여 의료 영상 데이터를 기반으로 예비 방사선 보고서를 생성합니다. 이러한 시스템은 빠른 분석을 제공하여 방사선 전문의를 지원하는 것을 목표로 합니다. 그러나 생성된 보고서에는 인간 방사선 전문의가 작성한 보고서와 비교하여 오류, 잘못된 해석 또는 중요한 세부 정보가 누락된 경우가 있는 것으로 보고되었습니다.

완화 전략: 품질 및 신뢰성과 같은 생성적 AI 문제를 해결하려면 AI 모델에 대한 엄격한 테스트 및 검증이 필수적입니다. 지속적인 모니터링과 사람의 감독을 통해 문제를 즉시 식별하고 수정하여 중요한 애플리케이션에서 오류와 부정확성의 위험을 줄일 수 있습니다.

생성 AI의 한계

제한된 창의성과 혁신

생성적 AI는 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 탁월한 도구이지만 생성적 AI의 한계를 인식하고 인간의 창의성을 대체할 수 없다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 인간 창조자가 가져오는 정서적 이해, 직관, 문화적 통찰력의 깊이가 부족할 수 있습니다.

따라서 창의적인 결과물에 의존하는 기업의 경우 콘텐츠 제작을 위해 Gen AI에만 의존하기보다는 아이디어와 영감을 생성하기 위한 지원 도구로 생성 AI를 사용하는 것이 필수적입니다. 인간 창작자는 콘텐츠를 진정으로 돋보이게 만드는 정서적, 문화적 뉘앙스를 제공할 수 있습니다.

복잡한 상황 이해 부족

생성적 AI는 미묘한 콘텐츠를 이해하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 오해와 오용이 발생할 수 있습니다. 풍자, 은유, 문화적 미묘함으로 인해 상황에 맞지 않거나 부적절한 콘텐츠를 생성하기 쉽습니다.

2017년 마이크로소프트는 트위터 계정을 통해 명예훼손 및 공격적인 트윗을 게시하기 시작하면서 후속 논란을 일으킨 AI 챗봇인 테이(Tay)를 출시했고, 이로 인해 마이크로소프트는 출시 16시간 만에 서비스를 종료했습니다. 마찬가지로, 최신 생성 AI 도구는 적절한 의사소통과 부적절한 의사소통을 구별하는 상황별 이해가 부족할 수 있습니다.

이러한 생성적 AI 제한 사항을 탐색하려면 특히 소셜 미디어 조정이나 고객 지원과 같이 상황별 이해가 가장 중요한 애플리케이션에서 사람의 감독 및 콘텐츠 검토 메커니즘을 구현하는 것이 중요합니다.

제한된 적응성 및 사용자 정의

생성적 AI 모델은 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어 이미 생성 AI 모델을 채택한 기업은 산업별 전문 용어와 뉘앙스를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있다고 말합니다.

기성 모델은 회사의 고유한 요구 사항에 항상 부합하지 않을 수 있으므로 상당한 맞춤화가 필요할 수 있습니다. 이는 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다.

사용자 정의 문제를 해결하려면 데이터 큐레이션과 광범위한 모델 미세 조정에 투자하는 것이 중요합니다. AI 전문가와 협력하고 도메인별 교육 데이터에 집중하면 특정 비즈니스 상황에 대한 생성 AI 모델의 적응성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업의 Gen AI 도입을 위한 고려 사항

생성적 AI의 채택은 생성적 AI에 내재된 과제와 한계를 신중하게 고려해야 하는 혁신적인 여정입니다. 기업이 기술의 잠재적인 통합을 탐색하고 생성 AI의 장단점을 평가할 때 비즈니스 적합성 평가, 성공적인 구현 전략 수립, 규정 준수 및 거버넌스 요구 사항 탐색이라는 세 가지 주요 측면이 가장 중요합니다.

비즈니스 적합성 평가

기업 환경에서 생성 AI의 관련성을 결정하려면 미묘한 평가가 필요합니다. 실용적인 프레임워크에는 다음과 같은 요소를 고려하는 것이 포함됩니다.

  • 운영 요구 사항: 생성 AI가 프로세스를 간소화하고, 생산성을 향상하거나, 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 내 영역을 식별합니다.
  • 데이터 준비성: 사용 가능한 데이터의 품질과 양을 평가합니다. Generative AI는 데이터에 크게 의존하므로 최적의 성능을 위해서는 강력한 데이터 세트를 확보하는 것이 중요합니다.
  • 확장성: 진화하는 기업 요구 사항에 맞춰 생성 AI 솔루션의 확장성을 평가합니다.
  • 기술 조정: 성공적인 통합을 위해 기술 향상이나 추가 인재가 필요한지 결정하기 위해 조직 내의 기존 기술을 평가합니다.

실행전략

생성 AI를 비즈니스 운영에 성공적으로 통합하려면 잘 만들어진 계획이 필요합니다. 생성 AI의 장점을 밝히기 위해 취해야 할 주요 단계는 다음과 같습니다.

  • 파일럿 프로그램: 특정 비즈니스 기능에서 생성 AI 솔루션의 타당성과 효율성을 테스트하기 위해 소규모 파일럿 프로그램을 시작합니다.
  • 협업 학습: 다양한 부서 간 생성 AI에 대한 집단적 이해를 촉진하여 부서간 협업을 장려합니다.
  • 반복 개발: 반복 개발 접근 방식을 수용하여 사용자 피드백과 진화하는 비즈니스 요구 사항을 기반으로 지속적인 개선이 가능합니다.
  • 확장 가능한 인프라: 통합이 기업 전체로 확장됨에 따라 생성 AI에 대한 증가하는 수요를 수용할 수 있도록 확장 가능한 인프라에 투자합니다.

윤리적 사용 탐색

기업이 AI 채택 여정을 시작함에 따라 윤리적 고려 사항, 법률 준수 및 거버넌스가 가장 중요해집니다. 윤리적인 AI 사용을 보장하기 위한 전략에는 다음이 포함됩니다.

  • 윤리위원회: AI 애플리케이션의 윤리적 영향에 대한 감독 및 지침을 제공하기 위해 윤리위원회 또는 위원회를 설립합니다.
  • 투명성 관행: AI 의사결정 프로세스의 투명성을 우선시하여 이해관계자가 기업 내에서 생성 AI가 어떻게 사용되는지 이해할 수 있도록 합니다.
  • 규제 준수: AI와 관련된 진화하는 법률 및 규제 프레임워크에 대한 최신 정보를 얻고 이를 준수하여 생성적 AI 채택이 업계 표준 및 지침에 부합하도록 보장합니다.
  • 지속적인 모니터링: 생성 AI 애플리케이션을 지속적으로 모니터링하는 시스템을 구현하여 윤리적 또는 규정 준수 관련 문제를 신속하게 식별하고 완화할 수 있습니다.

결론

제너레이티브 AI는 우리가 일하고, 소통하고, 창조하는 방식을 변화시켜 전례 없는 가능성과 고려 사항을 모두 제시하고 있습니다. 생성 AI의 장단점을 탐색하는 것은 잠재적인 영향을 탐색하는 데 중요합니다. 따라서 우리는 그 가능성을 포용하면서 책임감 있는 사용을 우선시해야 합니다. 이 혁신적인 기술을 채택한 기업은 Gen AI가 윤리 원칙에 원활하게 부합하도록 하는 데 핵심적인 역할을 해야 합니다. 기업과 소비자가 최종 의사결정을 인간에게 맡기고 권고적인 방식으로 생성 AI 도구를 사용하는 것이 중요합니다.

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이 기사는 원래 ITRex 웹사이트에 게시되었습니다.