생성형 AI, 인간의 일자리 빼앗는 것 이상으로 늘릴 가능성도 미 대학교수가 주장

생성형 AI, 인간의 일자리 빼앗는 것 이상으로 늘릴 가능성도 미 대학교수가 주장했다

생성형 인공지능(AI) 도구에 대해서는 사람들이 시간을 절약하고 생산성을 높이는 데 도움이 된다는 데 대체적인 의견이 일치한다. 하지만, 이러한 기술은 코드의 실행이나 보고서의 신속한 작성을 용이하게 하는 반면, 대규모언어모델(LLM)의 구축이나 유지에 관련되는 백엔드(back-end. 연구 개발 등의 최종단계)의 작업에는, 눈에 보이는 부분에서 절약할 수 있었던 노력 이상의 일손이 필요할 수도 있다. 그리고 표준적인 자동화로 충분할 경우, 많은 업무는 AI의 능력을 반드시 필요로 하지 않을 수도 있다.

이는 얼마 전 열린 매사추세츠공대(MIT) 행사에서 강연한 펜실베이니아대 와튼스쿨 경영학 교수 피터 카펠리(Peter Cappelli)의 말이다. 생성형 AI와 LLM은 전체적으로 생각하면 업무를 경감하는 것보다 더 많은 일을 사람들에게 가져다줄 수도 있다. LLM의 실물 장치는 복잡하고, 「생성형 AI에 시킬 수도 있지만 실제로는 그렇게까지 할 필요가 없는 작업이 많이 있다고 알고 있다」라고 그는 말하고 있다.

AI 기술은 게임 체인저로 인기가 있지만 카펠리는 "기술 기업 측이 말하는 예측은 완전히 틀린 경우가 적지 않다"고 지적하며 "실제 일에 관한 기술 기업의 예측은 나중에 생각하면 대부분 잘못됐다"고 말했다. 곧 무인트럭이나 승용차가 실용화될 것이라는 2018년 예측은 아직 실현되지 않은 낙관적인 전망의 한 예라고 한다.

혁신의 기술적 가능성은 흥미를 불러일으키지만, 시장에 투입되는 현장의 사정에 따라 늦어지는 경향이 있다. 생성형 AI의 경우 LLM이나 알고리즘 구축 및 유지에 필요한 백엔드(back-end. 연구 개발 등의 최종단계) 작업량이 인력 절약과 생산성 향상의 장점을 능가할 수 있다.

Cappelli는 생성형 AI와 오퍼레이셔널(operational) AI(특히 상업적 규모의 실제 응용 프로그램을 위해 설계된 지능형 시스템의 한 유형)에 대해, 모두 「새로운 일을 만들어낸다」라고 주장하며, 「사람들은, 데이터베이스의 관리나, 자료의 정리, 상반되는 보고서나 타당성 등의 문제의 해결해야 한다. 그러면 새로운 일이 많이 생기고 누군가 그런 일을 해야 한다」고 설명했다.

한때 배치되었던 오퍼레이셔널(operational) AI는 아직 개발 중이라고 카펠리는 말한다. 「숫자를 이용한 기계학습은 지금까지 활용이 현격하게 불충분했다. 그 중 일부는 데이터베이스 관리의 문제였다. 분석할 수 있도록 데이터를 모으는 데만 많은 노력이 필요하다. 데이터는 조직마다 사일로(silo)화(저장창고)되는 경우가 많아 정리하기는 정치적으로 어렵고 기술적으로도 어렵다」

카펠리는 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 향한 움직임에 있어 극복해야 할 문제를 몇 가지 들고 있다.
ㆍ생성형 AI/LLM으로 문제/기회를 대하는 것은 과도한 것일 가능성
ㆍ기계적인 자동화를 AI로 대체하면 비용이 더 많이 든다.
ㆍ생성형 AI의 출력을 검증하기 위해 사람이 필요하다
ㆍ생성형 AI로 인해 정보 과다에 빠져 모순된 정보가 넘치기도 한다.
ㆍ사람들은 아직도 직감이나 개인적 취향에 따라 판단을 내리는 것을 좋아한다.

카펠리에 따르면, 가까운 미래에 있어서 가장 도움이 되는 생성형 AI의 용도는, 의사결정 프로세스를 지원하기 위해서 데이터 스토어를 철저히 조사해 분석하는 것이라고 한다. 그는 "우리는 지금까지 우리가 분석할 수 없었던 데이터를 정화하고 있다"며 "AI는 우리보다 훨씬 더 잘 데이터를 정화해 줄 것"이라고 말했다. 데이터베이스 관리와 함께 누군가 가드레일(guardrail. 사고 방지책)과 데이터 오염 문제에 대해 걱정해야 한다는 것이다.

(원문) Generative AI may be creating more work than it saves
https://www.zdnet.com/article/generative-ai-may-be-creating-more-work-than-it-saves/

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