새로운 기술의 등장은 새롭게 일할 때가 되었다는 의미다

AI 비즈니스 레볼루션_05

안녕하세요 데이터마케팅코리아의 이진형입니다 ^^

생성형 AI와 데이터 트렌드 및 이슈를 전달해 드리는 [AI 비즈니스 레볼루션]을 연재합니다.

지난 글: AI를 나의 업무에 도입하는 법:업무 효율성 높이기

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세상이 온통 AI, AI 시대에 대비하라 외치지만, 정작 우리는 사회에서 이야기하는 AI가 어떤 것인지,

생성형 AI는 또 무엇인지, 어떻게 사용하는 건지 모를 때가 많습니다.

뉴스에서도 온통 ChatGPT, 바드, 하이퍼클로바X, 미드저니 등 다양한 생성형 AI 플랫폼을 들먹이며 이야기하지만, 마치 하늘에서 뚝 떨어진 기술 같은 생성형 AI가 무엇인지 주변에서 아무리 이야기해도 어렵기만 한 사람들이 많을 겁니다. 하지만 생성형 AI는 탄탄한 역사를 가지고 발전해 온 데이터 기술의 산물입니다.

세계적으로 가장 권위 있는 IT 리서치 기관인 Gartner(가트너)에서는 매년 12월이 되면 다음 해에 유행할, 주목하면 좋을 10가지 기술을 발표합니다. 가트너의 발표에서 2010년부터 지금까지  단 한 번도 빠지지 않고 등장한 유일한 기술이 있습니다. 바로 "데이터"죠.

2010년에 발표한 고급 분석, 11년의 차세대 분석, 12년의 빅데이터를 시작으로 데이터의 중요성을 이야기하던 가트너는 14년도에 스마트머신이라는 이름으로 데이터와 기계를 결합한 로봇의 가능성을 보여 줍니다. 바로  이 로봇이 현재 일론 머스크의 테슬라와 우리에게 잘 알려진 아메카와 같은 휴머노이드의 전신입니다. 로봇이 지금의 휴머노이드에 이르기까지 스마트머신, 진보한 머신러닝, 인공지능과 고급머신러닝, 인공지능 강화 시스템 등등의 데이터 기술 변화를 거쳐 2022년 지금의 생성형 AI가 등장하게 되었습니다. 매년 10월에서 11월 경 내년에 유행할 기술을 발표하는 가트너에서 ChatGPT 3.5가 이슈화되기 전에 발표했다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

휴머노이드 ‘아메카’. 사진=엔지니어드 아츠

이후 2022년 가트너에서 발표한 12개 기술 중 무려 4개가 데이터에 관한 기술이었습니다. 그중에서도 새롭고 아주 중요하게 다뤄지는 기술이 바로 '데이터 패브릭'과 우리가 자주 듣는 '생성형 AI'이죠. ChatGPT는 생성형 AI 기술이 구현된 대표적 서비스입니다. 데이터 패브릭은 생성형 AI를 똑똑하게 학습시키는 데 필수적인 데이터 전처리 기술입니다. 잘 정리된 데이터로 학습한 생성형 AI만이 정확한 답을 낼 수 있기 때문에, '데이터 패브릭'과 '생성형 AI'는 함께 연결된 기술이라고 볼 수 있죠.

2023년에 한 단계 더 진보되어 AI가 실시간으로 학습할 수 있는 '적응형 AI'라는 기술이 발표되었다면, 2024년에는 어떤 기술이 등장했을까요? 매우 놀랍습니다. 10가지의 기술 중 무려 6가지가 AI 관련 기술입니다.

이제는 AI가 사람과 가까운 형태를 만들어낼 수 있는 기술적 요소들이 모두 갖춰지고, 사람의 일을 대신하는 AI가 등장하고 있습니다. 이렇게 기술의 흐름을 이해하고 나면, 생성형 AI가 금방 사라질 기술인지, 계속해서 발전할 가능성이 있는 기술인지를 쉽게 예측할 수 있게 됩니다.

현재 생성형 AI를 활용한 서비스들이 차츰 등장하기 시작하며, 앞으로 빠른 시일 내에 우리의 삶 가운데서 AI를 거치지 않은 기술이 없을 것이라 예상합니다. 새로운 기술은 기술 그 자체로 인식하는 것이 아니라. 비즈니스에 접목하여 활용하는 데 초점을 맞춰 바라봐야 합니다. 이때 정말 중요한 포인트는 곧 다가올 미래에 생성형 AI를 어떻게 우리의 비즈니스와 연계하며, 이를 통해 새로운 비즈니스 생태계를 만들어갈 것인가입니다.

오늘은 생성형 AI가 등장한 배경에 대해서 알아보았습니다. 다음 시간에는 생성형 AI의 대표적인 모델, ChatGPT가 어떤 원리를 기반으로 만들어졌는지 기술적인 이야기를 쉽게 풀어보려 합니다. 최근 GPT 활용 백서라며 ChatGPT 사용법 300개 이상을 모아둔 강의가 눈에 많이 띄는데, 사실 그런 강의보다는 원리를 이해하고 나의 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하는 것이 훨씬 효율적입니다. 누가 뭐ꀀ해도 내 업무의 전문가는 나 자신이기 때문이죠^^

더 재미있는 이야기를 가지고 돌아오겠습니다.

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