"가장 필요한 기업에 도움이 안 되나요?" 인공지능(AI)의 7가지 역설

"가장 필요한 기업에 도움이 안 되나요?" 인공지능(AI)의 7가지 역설

이 내용은 Forbes에 게재된 자료를 정리한 것이다.

어떤 기술에도 역설은 따르기 마련입니다. AI(인공지능)는 특히 그런 경향이 강합니다. 그것은 주고 동시에 빼앗습니다. 물론 이는 비즈니스와 IT 리더들이 조직 내 AI에 관한 결정을 내리는 데 있어 더욱 어렵고 혼란스러운 요인이 됩니다. 어쨌든, 거액의 예산이 관련되어, 전원을 납득시켜, 자원을 이동시킬 필요가 있기 때문입니다.

Every technology introduces paradoxes. But AI seems to have more than its share — it giveth, it taketh away — all at once. Of course, this makes it harder and more confusing for business and IT leaders to make decisions on AI in their organizations, especially since it involves considerable budgets, convincing everyone, and shifting of resources.

아래에 든 것은 유명한 AI의 역설입니다.

1. AI는 노동력을 줄이는 동시에 기술적 요건을 늘립니다
AI를 사용한 각 기능을 정리하려면, 그것을 위한 기술이 필요한데, 이것이 최대의 과제 중 하나입니다. 예를 들어 AI는 지금까지 인간이 수행하던 작업을 대체하는 것으로, 랙스페이스 테크놀로지 조사에서는 응답자의 62%가 AI가 조직 내 인력 감축으로 이어졌다고 답했습니다. 동시에 가장 흔히 직면하는 문제나 장애물은 AI를 구현하기 위한 기술이 부족하다는 것이며 67%가 이를 지적하고 있습니다.

2. AI의 개발과 도입은 복잡하지만, 앱의 개발과 도입을 용이하게 한다
AI에 관한 IBM의 왓슨그룹의 조사에 의하면, AI 기술로부터 가장 이익을 보고 있는 것은 기술자 자신이다. 이들의 운영과 품질 보증이 자동화되고 더 빠른 애플리케이션 개발과 더 큰 네트워크 최적화가 가능해 수동작업을 배제할 수 있어서다.

3. AI는 도입 비용이 비싸지만 IT 비용 관리와 절감에 도움이 된다
예를 들면, 기술에 대한 지출을 인텔리전트(intelligent)하게 통제하기 위한 보급 과정의 FinOps(재무 운영)는, AI와 기계 학습으로부터의 혜택을 받을 가능성이 높다고 FinOps Foundation의 분석은 예측하고 있습니다. 하지만 동시에 AI 기능을 관리·구축하기 위해서는 FinOps나 기타 비용절감 노력이 필요할 수도 있습니다.

4. AI는 일을 자동화, 기계화하지만 더 큰 창의성을 요구한다
세계경제포럼이 발표한 미래 일자리 보고서의 저자는 향후 5년간 노동자 기술의 44%가 파괴적인 영향을 받을 것으로 추산하고 있으며 '직장에서의 복잡한 문제 해결의 중요성 증대를 반영하여' 인지 기술의 중요성이 가장 빠르게 높아진다고 보고하고 있습니다.

5. AI는 그것을 가장 필요로 하는 기업에 도움이 되지 않을 수도 있다
세상에는 최신 최고의 기술을 도입하고 솔루션과 관련 컨설팅에 많은 돈을 투자하면 하루아침에 기적적인 성장을 이루어 고객을 만족시킬 수 있습니다! 라고 믿는 경향이 있습니다. 원래대로라면 AI의 혜택을 가장 받을 수 있어야 할 움직임이 느리고 비효율적인 조직은 생산적인 방식으로 AI를 받아들일 수 없습니다. AI 없이도 성공할 만한 긍정적인 문화를 가진 조직이야말로 AI의 최대 추진자인 것입니다.

6. AI는 방대한 데이터 세트를 필요로 하지만 데이터 관리를 간편하게 한다
AI는 최고 품질의 데이터를 필요로 합니다. AI는 더 높은 데이터 품질을 보장할 수 있습니다. AI는 데이터 리소스를 대량으로 소비하지만 분석기반 시스템에 필요한 데이터를 식별하고 준비하는 데 도움이 됩니다.

7. 인공지능은 경이로운 지성을 가져다 주지만, 정말 얼빠진다
AI는 양자물리학의 문제를 풀 수 있을지 모르지만, 가장 단순한 작업을 배울 수는 없습니다.이는 카네기멜론대 한스 피터 모라벡 등이 주창한 '모라벡의 역설'이라는 개념입니다. 그는 "컴퓨터에 지능 테스트나 체커로 성인 수준의 성능을 발휘하는 것은 비교적 쉽지만 지각이나 이동에 관해 한 살짜리 능력을 갖게 하는 것은 어렵거나 불가능하다"고 지적했습니다.
 *모라벡의 패러독스 (Moravec's paradox)는 인공지능(AI)과 로봇공학의 연구자들이 발견한 패러독스로 전통적인 전제에 반해 “고급추론보다 감각운동 기술이 더 많은 계산자원 를 필요로 한다”는 것입니다.

AI는 많은 비즈니스 문제와 기회에 매우 유망한 기술입니다. 하지만 그 트레이드 오프(trade-off)는 흥미롭고, 앞으로 한동안 우리를 당혹스럽게 할 것입니다.
  *트레이드 오프(trade-off)는 어느 한쪽을 선택하면 부득이 다른 쪽을 희생해야 하는, 이율배반적인 관계(물가안정과 완전 고용과의 관계 등)

(forbes.com 원문)
https://www.forbes.com/sites/joemckendrick/2024/02/26/7-paradoxes-of-artificial-intelligence/?sh=69af8c865a60

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7 Paradoxes Of Artificial Intelligence