AI는 창작 과정의 시작 단계에서 놀라운 효과를 입증했다

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AI는 창작 과정의 시작 단계에서 놀라운 효과를 입증했다

인공지능(AI)의 대부로 널리 알려진 제프리 힌튼이 AI의 발전으로 인한 위험을 경고한 가운데, 기업에서는 기술을 유리하게 활용할 방법을 고민 중이다.

구글에서 근무했던 제프리 힌튼(75)은 AI 챗봇이 머지않아 인간보다 더 똑똑해질 수 있다고 경고했다.

많은 기업에서는 이사회의 가장 뜨거운 주제가 최대한 빨리 챗GPT 스타일의 기술을 비즈니스 전반에 적용하는 방법이라고 말한다.

몇 주 전, 소비자 대면형 기업 가운데 영국 최대 규모로 꼽히는 회사의 사장이 컴퓨터 앞에 앉았다. 그는 챗GPT에 고객 불만 전화의 녹취록을 입력한 뒤 그 자리에서 생각해 낸 일련의 규칙에 따라 녹취록을 요약해 달라고 지시했다.

코딩할 필요도 없이 약 1분 만에 매우 신뢰할 수 있는 답변이 나왔다.

최종 결과는 약 85%의 정확도를 보였다고 한다. 콜센터 직원의 정확도보다는 약간 낮지만, 직원을 배치하는 경우와 비교해 아주 적은 비용이 든다.

모든 직원이 AI가 처리할 수 없는 15%의 영역에 집중한다면, 모두에게 희소식일 것이다. 즉, 순수한 의미의 생산성 향상이 일어날 것이다. 하지만 더 큰 그림을 들여다보면, 인력을 감축할 수 있는 여지가 분명히 존재한다.

AI 대규모 언어 모델은 점점 더 강력해지고 있다. 아직 지적 수준이 높은 성인만큼 유능하진 않지만, 머지않아 그렇게 될 것이다.

발전 속도는 예상보다 빠르며, 곧 기하급수적으로 발전하는 순간을 맞이할 수도 있다.

변화와 도입 속도를 고려할 때, 빠르면 올해 안에 경제와 일자리에 충격을 줄 가능성도 있다.

인공지능이 가장 똑똑한 사람보다 더 똑똑해지는 순간, 우리는 인류 전체보다 더 발전된 “능력의 폭주”를 목도할 수 있다. 이는 또 다른 전직 구글 인공지능 관계자 레이 커즈와일이 “특이점”이라고 묘사하는 시점이다. 지금이 바로 그 기하급수적 발전의 시작점일까?

지금까지 시간·지식 집약적인 특성상 생산성 향상과 연관이 없었던 여러 경제 섹터도 AI를 통해 탈바꿈될 가능성이 있다.

기술은 삶의 질을 크게 향상시켰다. 이제 모든 스마트폰에 우리가 원하는 모든 콘텐츠가 담겨있고, 스트리밍 서비스에서 언제나 바로 이용할 수도 있다.

한 고위급 정책 입안자는 “이런 혁신으로 인해 여가 시간이 더 즐거워졌다. 하지만 근무 시간의 생산성이 올라간 것은 아니다. 인간이 경험하는 지루함은 사라졌을지도 모르지만, 정말 직장에서 우리의 업무 생산성이 더 높아졌을까?” 하고 반문했다.

AI가 콜센터 일자리를 멸종시킬까?

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AI가 콜센터 일자리를 멸종시킬까?

진짜 충격은, 이런 기술이 “인지 능력의 요구 수준이 낮고 반복적인” 업무, 즉 로봇형 업무뿐만 아니라, 지금까지 자동화에 취약하다고 여겨졌던 상업적 분야에도 사용될 수 있다는 점이다.

상대적으로 경쟁이 덜할 것으로 여겨졌던 고도로 창의적인 고부가가치 업무에도 이런 기술이 쉽게 도입되자, 큰 놀라움이 확산됐다.

‘오픈 AI’와 챗GPT를 만든 샘 알트먼도 지금까지 확인된 활용 사례에 놀라움을 표했다. 특히, 카피 문구를 작성하고, 그림이나 음악을 만들고, 프로그램을 코딩하는 창작 과정의 시작 단계인 “빈 페이지” 또는 “초안” 단계가 단 몇 초 만에 완성됐다. 몇 주에 걸친 설명과 다듬기 과정을 껑충 뛰어넘은 것이다.

다시 말하지만, 아직 지적인 성인만큼 똑똑하지 않은 AI가 이뤄낸 결과다. 따라서 좋은 소식은, 다른 나라보다 빠르게 이 기술을 도입할 경우 영국의 고질적인 생산성 위기를 해결할 수 있다는 것이다.

나쁜 소식은 도입이 너무 빠르게 진행되면 노동자의 적응 속도를 넘어서고 사회·경제 위기를 초래할 수 있다는 것이다. 1980년대 탄광에서 일어났던 일이 2020년대의 콜센터와 창작 스튜디오에서도 재연될까?

실리콘밸리에서 큰 정부를 가장 반대하는 사람들 중에서도, 국가가 기본소득을 제공해야 한다는 제안이 등장했다. 기술 옹호론자들은 “일자리가 인공지능으로 대체되지는 않는다. 인공지능을 사용할 줄 아는 사람으로 대체될 수는 있다”는 말을 주문처럼 되뇌었다.

그래서 모든 사람이 코딩을 배워야 한다고 말하곤 했다. 하지만 그 조언도 이제 예전처럼 현명하게 들리지는 않는다.

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