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AI로 강화된 업무: 머신러닝 시스템이 최고의 팀원이 될 수 있을까요?

AI를 실업의 촉매제로 보는 것이 아니라 인간 능력의 확장으로 보아야 합니다.

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퀀텀런 예측
2023 년 11 월 10 일

인사이트 요약

인공 지능(AI)이 인간의 능력을 강화하고 전통적인 사용자-도구 관계를 보다 협력적인 상호 작용으로 변화시키는 역할을 맡으면서 인간과 기계 사이의 역학이 진화하고 있습니다. 의료에서 소프트웨어 개발에 이르기까지 AI의 역할은 데이터 분석, 환자 기록 관리, 심지어 코딩 방법 학습과 같은 작업을 지원하는 필수 보조자의 역할로 변모하고 있습니다. 이러한 전환은 또한 새로운 규제 프레임워크의 필요성, 인력을 위한 지속적인 학습, 다양한 부문에 걸쳐 보다 효율적이고 안전한 운영 관행의 가능성을 포함하여 다양한 의미를 가져옵니다.

AI로 강화된 업무 환경

인간과 기계 사이의 상호작용은 특히 AI와 머신러닝(ML) 기술의 출현과 함께 항상 논의의 초점이 되어 왔습니다. 일반적인 두려움은 AI가 잘못된 정보나 가짜 뉴스의 온상이 되어 개인 간의 불신을 조장할 수 있다는 것입니다. 그러나 AI는 인간의 능력을 강화하고 창의성과 혁신을 촉진하는 데 있어 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 많은 전문가들은 현재 AI의 적용이 정점에 도달하지 않았다고 주장합니다. 협업 파트너십이 아닌 단순한 사용자-도구 관계로 분류되는 경우가 많습니다.

이제 AI는 복잡한 추론 기능과 자율적 행동을 캡슐화하여 인간의 요구에만 부응하는 수동적 도구가 아닌 능동적인 개체가 되었습니다. 변화는 인간과 AI가 양방향 대화에 참여하여 의사 결정과 작업 실행을 공유할 수 있는 보다 협력적인 상호 작용으로 향하고 있습니다. 이를 통해 인간은 AI 응답을 검토하고 조정하여 AI가 제공하는 통찰력을 기반으로 목표를 구체화할 수 있습니다. 이 새로운 패러다임은 잠재적으로 인간과 지능형 기계 간의 노동 분업을 재정의하여 두 가지의 장점을 극대화할 수 있습니다.

이 영역에서 주목할만한 발전 중에는 LLM(대형 언어 모델)이 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT는 제공된 정보를 기반으로 인간과 유사한 텍스트를 처리하고 생성하여 시간을 절약하고 창의적인 사고를 촉진할 수 있는 귀중한 통찰력, 초안 또는 제안을 제공할 수 있습니다. 한편, 이미지 생성기 DALL-E 3는 사실적인 사진, 만화, 심지어 밈까지 만들 수 있습니다. 컨설팅 회사인 딜로이트(Deloitte)는 이제 인간이 기계에서, 기계와 함께, 기계를 위해 일할 수 있다고 제안함으로써 이러한 진화하는 관계를 요약하고, AI와의 상호 작용이 더욱 얽히고 상호 풍요로워지는 미래를 암시합니다.

파괴적 영향

AI 스타트업 소유주인 Tom Smith는 OpenAI의 자동화된 소프트웨어 프로그래머인 Codex에 대한 탐구에 착수했고 그 유틸리티가 단순한 대화 기능을 뛰어넘는다는 사실을 발견했습니다. 더 깊이 파고들면서 그는 Codex가 서로 다른 프로그래밍 언어 간 번역에 능숙하다는 사실을 발견했으며, 이는 코드 상호 운용성 및 크로스 플랫폼 개발 단순화의 잠재적인 향상을 암시했습니다. 그의 경험을 통해 그는 전문 프로그래머에게 위협을 가하기보다는 Codex와 같은 기술이 인간의 생산성을 향상시키는 촉매제 역할을 할 수 있다는 결론에 도달했습니다.

의료 부문에서 AI의 적용은 의료 종사자의 진단 정확성과 효율성을 높일 수 있는 유망한 방법을 제시합니다. AI는 인간 의사의 직관적인 터치가 부족할 수 있지만 과거 사례 데이터와 치료 이력의 저장소 역할을 하며 더 나은 임상 결정을 알리기 위해 액세스할 준비가 되어 있습니다. 이 지원은 환자의 의료 기록 및 투약 이력 관리까지 확장되는데, 이는 바쁜 실무자에게는 매우 중요하면서도 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 이러한 작업별 보조 장치 외에도 제조 또는 건설 현장에 AI 기반 협동 로봇 또는 협동로봇을 도입하면 부상 위험이 크게 감소할 수 있습니다.

한편, 복잡한 워크플로우를 계획하고, 최적화하고, 감독하는 AI의 능력은 운영 효율성을 향상시키는 데 있어 AI의 잠재적인 역할을 입증합니다. 소프트웨어 개발에서 의료 및 산업 운영에 이르기까지 산업 간 애플리케이션은 보다 협력적인 인간-기계 시너지 효과를 향한 전환을 강조합니다. LLM과 컴퓨터 비전이 더욱 정교해지고 보편화됨에 따라 개인 역할의 재구상뿐 아니라 더 광범위한 조직 변화로 이어질 수 있습니다.

AI 증강 작업의 시사점

AI 증강 작업의 가능한 영향은 다음과 같습니다.

가상 비서, 챗봇, 코딩 지원 등 다양한 영역에서 없어서는 안 될 비서로서 AI가 부상하면서 여러 분야의 효율성과 생산성 향상에 기여하고 있습니다.
인간-AI 작업 관계를 둘러싼 규제 프레임워크를 구현하고 작업의 범위와 한계를 기술하여 잘 정의된 운영 환경과 역할 구분의 명확성을 조성합니다.
데이터 분석 역할에 AI를 배포하여 금융 및 산업에 중요한 통찰력을 제공하고 데이터 기반 전략 수립 및 정보에 입각한 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
AI 연구실에서 더 많은 보조 기술을 개발하여 특히 의료 분야에서 AI의 귀중한 팀원으로서의 역량을 향상시켜 더 나은 환자 치료와 효율적인 병원 운영으로 이어질 수 있습니다.
AI 발전에 발맞춰 평생 학습과 적응력의 문화를 조성하기 위해 인력 간의 지속적인 학습과 기술 향상을 향한 전환입니다.
기업이 AI를 활용하여 운영 비용을 낮추고, 고객 참여를 개선하고, 새로운 서비스나 제품을 제공함으로써 보다 데이터 중심적인 모델로의 전환을 촉진함에 따라 비즈니스 모델이 잠재적으로 변경될 수 있습니다.
AI로 강화된 효율성으로 인한 경제적 이익은 소비자의 비용 절감으로 이어질 수 있으며, 이는 상품 및 서비스 가격을 낮추고 생활 수준을 높일 수 있습니다.
데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 고려 사항과 관련된 문제가 있지만 정부가 더 나은 정책 분석, 공공 서비스 제공 및 정보에 입각한 의사 결정을 위해 AI를 활용함에 따라 정치적 변화가 발생합니다.
AI가 자원 할당을 최적화하고, 폐기물을 줄이며, 산업 내 보다 지속 가능한 운영 관행에 기여하는 데 도움이 될 수 있는 잠재적인 환경적 이점.