최근에 저는 ChatGPT를 데이터 프로젝트의 가상 비서로 사용하여 많은 작업 시간을 절약한 방법에 대해 썼습니다. 독자 @f8lee는 내 전제를 반박하며 내가 ChatGPT를 사용하는 것이 인턴이나 근로자의 경험이나 수입을 앗아갔다고 주장했습니다.

더 많은 탐구가 필요한 훌륭한 질문입니다.

이전에 만들어진 거의 모든 기술과 마찬가지로 AI는 이중적인 특성을 가지고 있습니다. 이는 도전과 기회를 동시에 제시합니다. 어디로 가는지는 우리 모두에게 달려 있습니다. AI를 우리 삶에 통합하여 힘을 배가시킬 수 있을까요, 아니면 스카이넷과 싸우게 될까요? 시간이 지나야 알 수 있을 것입니다.

생성형 AI의 장기적 사용에서 직면한 과제

AI는 의심할 여지 없이 빠르게 진화하는 분야입니다. 생성형 AI와 챗GPT를 다룬 지 1년이 조금 넘었을 뿐인데 개선과 반발, 지속적인 문제의 범위를 지켜봤습니다.

다음은 앞으로 이러한 도구의 유용성을 감소시킬 수 있는 12가지 요소입니다.

1. 가드레일

AI 구현의 소유자는 자신의 창작물이 문제가 되는 방식으로 반응한다는 사실을 발견하면서 AI가 기꺼이 참여할 수 있는 주제를 제한하는 가드레일을 추가하고 있습니다. 이렇게 하면 AI가 극악무도한 말을 하는 것을 방지할 수 있지만 콘텐츠 제작 도구로서 AI의 가치를 제한할 수도 있습니다.

2. 제한된 응답 길이

현재 대부분의 AI는 응답에 약 500단어 이상이 필요한 경우 분해되기 시작합니다. 예를 들어, 이 기사는 3,000단어 미만으로 제공됩니다. 어떤 AI도 이러한 수준의 분석을 수행할 수 없습니다.

3. 게으름

저는 다양한 AI가 집계된 연구를 수행하고, 주어진 주제에 대해 가능한 한 많은 출처를 조사하고, 문헌 검토를 구성하도록 반복적으로 시도했습니다. 그러나 AI는 기존 지식 기반, 그리고 무섭게도 위키피디아를 조사하여 응답에 연료를 공급하는 지식을 찾는 경향이 있습니다. 오늘날에는 AI에게 연구 과제를 주고 해당 주제에 대한 모든 문헌을 읽도록 보낼 수 있는 방법이 없습니다. 따라서 결과를 분석할 수 있는 방법이 없습니다.

4. AI 생성 콘텐츠에 대한 테스트 증가

우리는 학생의 표절과 AI를 사용하여 인간 전문가가 검증하지 않았을 수 있는 이야기를 만드는 출판물에 대해 우려하고 있습니다. 테스트에서 AI 콘텐츠를 더 잘 구분할 수 있게 됨에 따라 콘텐츠의 전반적인 가치가 떨어질 수 있습니다.

5. 사람이 생성한 콘텐츠로 인식되는 콘텐츠를 최적화하는 검색 엔진

이 필터링은 검색 엔진에서도 마찬가지입니다.

6. 데이터 개인 정보 보호

퍼블릭 AI 플랫폼에 대한 가장 큰 우려는 AI에 전달된 정보가 전체 지식 기반의 일부가 된다는 것입니다. 기밀로 간주되는 모든 것은 AI에 제공되지 않을 수 있습니다. 따라서 이러한 기밀 정보에 액세스해야 하는 프로젝트에는 AI 지원이 없을 수 있습니다.

7. 지적 재산권 문제

이는 AI가 사용자에게 책임을 지우는 콘텐츠를 생성할 수 있다는 점에서 데이터 개인 정보 보호와 밀접한 관련이 있습니다. 예를 들어, 핼러윈 이미지 생성 테스트에서 Dall-E 3가 결과물을 제작하는 데 얼마나 많은 저작권이 있는 콘텐츠를 사용했는지 알 수 있었습니다.

8. 편견과 공정성

AI는 글쓰기에 어려움을 겪는 일부 사람들을 위해 경쟁의 장을 고르게 하는 데 도움이 될 수 있지만, 편향에 대한 기록도 강합니다. 이러한 편견에 맞서기 위한 많은 노력이 있지만, 인간은 본질적으로 편견을 가지고 있기 때문에 여전히 상당한 문제이며 앞으로도 계속 문제가 될 것입니다.

9. 정확도

지난 한 해 동안 우리가 보았듯이 AI는 엄청난 거짓말을 만들어낼 수 있습니다. AI 환각을 줄이는 기술이 있지만 정확도에 대한 전반적인 우려는 상당히 타당합니다.

10. 뉴스 속보 상황에 대한 적응

때때로 우리의 세계는 순식간에 바뀝니다. 갑작스럽게 직면한 재해든 하룻밤 사이에 발생한 비즈니스 변화든 AI는 정확하고 관련성 있게 대응하는 데 필요한 지식을 가지고 있지 않을 수 있습니다. AI가 실시간 데이터를 지속적으로 선별할 때 변경 사항을 알아차리고 경고를 트리거할 수 있다는 반론도 있습니다. 이는 특히 사이버 공격을 차단하는 것과 관련이 있습니다.

11. 잘못된 정보 및 오용

AI의 가장 큰 관심사는 AI가 얼마나 빨리 잘못된 정보를 생성하고 스팸을 보낼 수 있느냐는 것입니다. 실제 사람의 픽셀 단위까지 완벽한 가짜를 생성하든, 완전히 거짓된 텍스트 피치를 스팸으로 보내든, AI는 타고난 윤리적, 도덕적 성향이 없으며 오용으로 인해 손상될 수 있습니다. 이러한 행동에 맞서 싸우면 전반적인 AI 사용이 제한될 수 있습니다.

12. 규제 및 윤리적 거버넌스

AI가 얼마나 걱정스러워지느냐에 따라 AI 행동, 투자 및 사용에 대한 규제 또는 법적 방어가 이루어질 수 있습니다. 그것이 얼마나 멀리 갈지 말하기에는 너무 이르지만, 2023년과 2024년의 AI 자유 시대가 우리에게 익숙한 것처럼 활짝 열려 있을 것이라고 기대하지는 마십시오.

AI의 사용 방식과 유용성을 제한하거나 변경할 수 있는 12가지 요소를 제시했습니다. AI가 우리의 일자리를 빼앗을 운명인지에 대한 질문을 볼 때 이러한 완화 요소를 염두에 두어야 합니다.

그러나 생성형 AI가 일자리에 미치는 영향은 간단한 문제가 아닙니다. 오늘날 AI는 일부 일자리를 파괴할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 근로자와 고용주에게 권한을 부여하고 깊은 가치를 제공할 수 있는 잠재력도 있습니다. 우리는 이를 파괴라고 부르며, 파괴는 항상 새롭기 때문에 새로운 것이 아닙니다.

혼란을 시작합시다

기술 분야에서 일하거나 기술 분야에서 일한 적이 있는 사람이라면 누구나 파괴적인 조력에 대해 잘 알고 있습니다.

인터넷이 처음 실용화되었을 때 우리는 모래가 움직이는 것을 느낄 수 있었습니다. 이것은 모든 것을 바꿀 것입니다.

스마트폰이 더 이상 참신하지 않고 유비쿼터스 범용 컴퓨팅 및 통신 장치가 되었을 때 우리는 변화하는 흐름을 느낄 수 있었습니다. 이것은 모든 것을 바꿀 것입니다.

그리고 이제 생성형 AI와 함께 변화의 바람이 거세게 불고 있으며, AI는 분명히 일부 오래된 방식의 지붕을 날려버리고 모든 것을 바꿀 것입니다.

AI는 근본적으로 "좋은 소식, 나쁜 소식"이라는 고전적인 이야기 중 하나입니다. 한편으로는 직원들에게는 도전 과제가 되고 고용주에게는 비용 절감 기회가 될 수 있으며, 이는 불가피한 품질 저하에도 불구하고 저항하기 어려울 수 있습니다.

AI가 충분히 우수하여 일부 회사에서 일부 인간 작가, 프로그래머 또는 디자이너를 여러 ChatGPT 프롬프트로 교체하는 것을 고려하고 있기 때문입니다. 결국, 월 20달러는 까다로운 성격을 가진 전체 크리에이티브 부서의 전체 급여보다 훨씬 저렴합니다. 생계를 꾸려야 하는 근로자들에게는 매우 걱정스러운 일입니다.

다른 한편으로는, 예산이 제한된 개인과 중소기업이 업무 성과를 높이고, 더 큰 업체와 경쟁하고, 개인 시간을 되찾을 수 있는 강력한 기회를 제공합니다. 여기에 생성형 AI의 민주화 효과까지 더해지면 언어적 또는 예술적 어려움을 겪는 사람들이 다른 방법으로는 제공할 수 없는 결과물을 생산할 수 있습니다.

직무 역할 및 경력 경로의 진화

기술 발전은 본질적으로 파괴적입니다. 더 나은 솔루션, 더 높은 효율성, 더 많은 편의성, 비용 절감 및 새로운 기능을 추구함으로써 발전과 노후화의 주기가 도래하는 혁신의 시대는 파괴적 혁신의 시대입니다. 그러나 뒤처진 경력에 종사하는 사람들에게는 전환이 고통스러울 수 있습니다.

전화를 받습니다. 오늘날 우리 모두는 스마트폰을 가지고 있습니다. 100년 전만 해도 전화 시스템은 인간 교환원이 전환하는 전선 네트워크였습니다. 부분적으로 다이얼 전화기의 사용으로 인해 전자 스위칭이 실용화되었을 때, 많은 교환원들이 일자리를 잃었습니다. 이러한 일자리가 사라지자 다른 일자리가 새로운 수요를 충족시키기 위해 문을 열었다는 주장도 있습니다.

이주는 지역 사회와 개인에게도 도전이었습니다. 다음 비디오는 1940년경에 Western Electric이 전환에 필요한 이점, 범위 및 새로운 기술에 대해 사용자에게 알리는 데 어떻게 도움이 되었는지 보여줍니다.

다음은 전통적인 업무 역할을 혁신한 몇 가지 다른 기술입니다.

- 자동차로 대체된 마차 : 마구 만들기, 동물 돌보기, 대장장이와 관련된 모든 기술은 자동차를 만드는 데 필요한 기술로 대체되었습니다. 그리고 전기 자동차는 내연 기관 정비사가 배워야 하는 전문기술을 필요로 하기 때문에 이러한 기술조차도 이제 대체되고 있습니다.

- 디지털 카메라로 대체된 필름 카메라 : 이들은 대부분 스마트폰 카메라로 대체되었습니다. 이러한 전환으로 인해 수천 개의 필름 처리 실험실이 문을 닫았고 그에 따라 일자리가 사라졌습니다. 또한 영화 제작에서 디지털 미디어 제작으로 전환하지 못한 기업들도 큰 타격을 입었습니다.

- 호출기와 공중 전화 : 이 두 산업은 스마트폰과 인터넷 기반 모바일 인프라로 대체되었습니다.

- 전자 조판으로 대체된 가동 활자 : 예전에는 신문 및 기타 출판물을 만들기 위해 활자의 물리적 블록을 설정하는 전문 기술자 산업이 있었습니다. 처음에는 전자 식자기로, 그 다음에는 페이지메이커(PageMaker)와 같은 페이지 레이아웃 프로그램으로, 그 다음에는 웹과 소셜 미디어로 대체되었습니다. 우리는 이제 SEO 전문가와 소셜 미디어 컨설턴트를 보유하고 있으며 블로거는 콘텐츠 관리 시스템에 기사를 입력하여 대부분의 자체 "조판"을 수행합니다.

예는 계속될 수 있습니다. 로봇은 공장의 노동자를 대체했습니다. 현금 자동 입출금기가 많은 은행 직원들을 대체했습니다. 끊임없는 혼란의 흐름이 있었습니다. 생성형 AI가 숙련된 작가와 디자이너가 제작한 퀄리티에 근접한 텍스트와 이미지를 생성할 수 있다는 사실은 무섭습니다. 그러나 기술 파괴는 블루칼라 노동자, 화이트칼라 노동자, 지식 노동자의 일자리를 뒤흔들어 놓았습니다.

예를 들어, 오늘날의 생성형 AI 제품에는 훈련된 전문 저널리스트의 품질로 제작하는 데 방해가 되는 한계가 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 그러나 품질을 재현할 수 없더라도 일부 회사는 매우 저렴한 수량을 대가로 품질을 희생할 위험이 있습니다.

자동화는 나 같은 작가를 대체하는 데 사용되든 자동차 노동자를 대체하는 데 사용되든 고용 안정성, 직업적 정체성, 품질에 대한 인식 형성 및 실제 품질 작업과 관련하여 매우 우려스러울 수 있습니다. 의심할 여지 없이 우리는 AI 오류로 인한 의도하지 않은 허위 정보, 저품질 콘텐츠의 스팸, 창작 및 예술적 기여의 평가 절하의 결과에 직면하게 될 것입니다.

그러나 지금까지 살펴본 것처럼 변화는 바뀔 것입니다. 그리고 다음에 살펴보겠지만 변화에도 이점이 있을 수 있습니다.

개별 기술 강화 및 확대

아내는 인기 있는 취미를 기반으로 작은 전자 상거래 사업을 운영하고 있습니다. 그 사업의 일환으로 그녀는 매우 활발한 Facebook 그룹을 호스팅합니다. 매달 그녀는 그룹 멤버들을 위한 창의적인 취미 챌린지를 제작합니다. 저는 이전 비즈니스에서 디자이너 및 아트 디렉터로 수년간의 경험을 쌓았기 때문에 제 업무는 매달 챌린지를 연상시키는 이미지를 제작하는 것입니다.

Dall-E 3와 Midjourney를 사용하기 전에 클립아트와 Photoshop으로 최선을 다했습니다. 내 삽화는 실행 가능했지만 훌륭하지는 않았습니다. 하지만 텍스트를 이미지로 변환하는 AI 기능을 활용하면서 매우 연상시키는 프롬프트를 작성하게 되었고, AI는 프레젠테이션 게임을 수십 배로 향상시킨 결과를 제공했습니다. 사용자들은 새로운 챌린지 이미지를 좋아하며 참여 의욕을 고취하는 데 도움이 됩니다.

제가 AI를 사용한다고 해서 다른 사람의 작업이 필요한 것은 아닙니다. 이 응용 프로그램을 위해 의도 한대로 내 작업 출력을 훨씬 더 좋게 만듭니다.

독자 @f8lee가 "기술이 인간을 대체하는 또 다른 예일 뿐"이라고 썼을 때, 내 경우에는 사실이 아니었습니다. 인간은 대체되지 않았습니다. 나는 이런 일을 할 사람을 고용할 생각이 전혀 없었습니다. 그러나 내 작업 결과물의 질은 내 기본 기술 세트 이상으로 훨씬 향상되었습니다. 그리고 가족과 몇 시간을 더 보낼 수 있었습니다.

물론 어떤 사람들은 AI를 사용하여 작업을 수행하고 있습니다. 학생들이 AI를 사용하여 논문을 작성하여 학습의 주요 요소인 중요한 실습 경험을 놓칠까 봐 걱정됩니다.

AI를 통해 사람들은 자신의 기술을 뛰어넘거나 업무 부담을 덜어 시간을 회수할 수 있습니다. 저는 종종 비즈니스의 기술적인 측면에는 뛰어나지만 글쓰기에는 능숙하지 않고 비즈니스를 위한 편지와 마케팅 콘텐츠를 제작해야 하는 사업주에 대해 생각합니다. AI는 이러한 사람들이 글쓰기에 더 능숙한 사람들과 동등한 수준의 결과물을 생성하도록 도울 수 있습니다.

지난 한 해 동안 우리는 AI가 개인이나 소규모 팀만으로는 불가능한 창의적인 작업, 혁신 및 효율성을 가능하게 하는 "힘 승수" 역할을 할 수 있는 많은 분야에 대해 이야기했습니다. 나는 Etsy 매장을 설립하는 데 도움을 주고 두 개의 레코드 앨범에 대한 마케팅의 대부분을 만드는 것을 포함하여 이러한 도구가 나에게 효과가 있었던 몇 가지 방법에 대해 논의했습니다.

하지만 여기에는 미세한 선이 있습니다. 저는 아트와 마케팅 카피에 대한 AI의 도움을 원했습니다. 하지만 저는 제 음악이 제 음악이고, AI가 만든 것이 아니라는 것을 리스너들이 알아줬으면 좋겠어요. 비록 제가 AI를 아트와 홍보 카피에 사용했음에도 불구하고요. 따라서 내 개인 음악 사이트의 각 앨범은 "이 음악의 생성 또는 믹싱에 AI가 사용되지 않았습니다"라는 문구로 끝납니다.

그리고 독자 @f8lee의 의견에 영감을 준 원본 기사가 있었습니다. ChatGPT를 사용하여 일부 데이터를 빠르게 잘라내어 위임되지 않았지만 수면이나 가족 시간에서 나왔을 사무 시간을 절약할 수 있었습니다.

또 다른 프로젝트에는 소프트웨어 프로젝트 사용자로부터 수집한 감정 분석 데이터를 제공하고 ChatGPT Plus를 사용하여 해당 데이터에 대한 광범위한 분석 평가를 수행하는 작업이 포함되었습니다. 한 시간도 채 되지 않아 유용하고 유익한 피드백을 받았습니다. 대안은 모든 데이터를 구문 분석, 관리 및 처리하기 위해 사용자 지정 소프트웨어를 작성하는 데 몇 주 동안 투자하는 것이었습니다.

다시 말하지만, 이 두 프로젝트 중 어느 것도 위임되지 않았을 것입니다. 그들은 내가 훨씬 더 오래 걸렸을 것이고, 아니면 결코 끝나지 않았을 것이고, 내가 그들에게서 얻은 통찰력과 이해를 앗아갔을 것입니다.

이것이 생성형 AI가 프로젝트에 참여하는 개인에게 힘을 배가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있는 방법입니다. 그렇긴 하지만, AI가 그 가치와 위협을 증가시킬지, 아니면 그 가치가 감소할지, 그럼으로써 세계 지배 가능성도 감소시킬지 예측하기는 어렵습니다.

이상의 기사는 2024년 4월 5일 Zdnet에 게재된 “AI isn't necessarily taking your job: 12 reasons to ease those worries”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.* 원문정보 출처 : AI isn't necessarily taking your job: 12 reasons to ease those worries | ZDNET