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by Hermes Mar 13. 2024

(3회) 생성형 AI는 어떤 미래를 가져다줄까?

변화가 불안감을 확대할까?, 아니면 새로운 기회를 열어줄까?

일반 소비자자로서 사용하고 있는 현재의 모습

나는 일상에서 생성형 AI Tool을 비교적 다양하게 많이 사용하고 있는 편이다.

구글이나 네이버 검색 후 정리하는 일이 손이 많이 가는 작업인데, ChatGPT나 Gemini를 활용해서 자동화하여 도움을 많이 받고 있다. 특히 ChatGPT Plus에 들어 있는 DALL-E 3는 이미지 생성에 없어서는 안 될 기능이 되었다. 지난해까지만 해도 Text나 이미지 생성에 다양한 생성 AI Tool을 골라서 사용하느라 배우기 어렵고, 번잡스럽기까지 했는데, 점차 ChatGPT와 Canva, 동영상편집 등 특징적인 몇 개 Tool만 가지고도 웬만한 기능은 구현이 가능해졌다.


동영상 제작과 배경음악 생성, Voice생성, 말하는 캐릭터, 회의록 작성과 요약, 홍보물 제작, PDF 원문 번역과 요약, 유튜브 동영상 제작과 요약, 썸네일 등에까지 사용이 일상화된 느낌이다. 더 폭넓게 사용하고 싶어도 수익사업이 아니면 Tool마다 사용량에 따라 비용을 지불해야 해서 간단하고 단순한 작업에 그치고 있는 점이 아쉬울 따름이다.


이전과 달라지는 것들

이전에는 업무나 일상에서 상상할 수 없었던 작업들이, 짧은 기간에 사용법을 숙지해서 가능하게 되었는데, 앞으로는 얼마나 더 Tool들이 발전하고 새로운 Tool들이 만들어져 어느 작업까지 대체하거나 도움을 받게 될 것인가 궁금해지기도 하고, 기대가 된다.


생성형 AI는 사용 경험상 일상생활에 미치는 영향으로, 시간 절약과 작업 효율을 높이는 2인 1역, 혹은 3인 1역을 할 수 있게 하는 천재 비서를 둔 것이다. 맞춤형 사용자 경험도 제공해서 상당한 수준의 일자리 대체와 더불어 신규일자리도 창출하고, 없었던 일자리인 창직도 늘어나게 할 것이다.


최근 몇 년 동안 딥 러닝과 머신 러닝 분야의 혁신에 힘입어 알고리즘 개발이 속도를 내어 생성형 AI의 기능과 애플리케이션에 큰 영향을 미치고 있으며, 멀티모달 AI의 부상으로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 결합해서 생성형 AI 모델의 정확성과 효율성을 향상할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.


전문가들이 이야기하는 가까운 미래의 변화

Forbs는 2024년의 주요 이슈로 ①멀티모달 AI, ②강력한 소규모 언어 모델, ③자율 에이전트의 부상, ④개방형 모델도 독립 모델 수준의 경쟁력 확보, ⑤클라우드 네이티브(클라우드 환경을 이용해 개발을 자동화) 전환 본격화 5가지를 들고 있다.


ChatGPT Plus에서 기술과 산업, 일상 측면으로 구분하여 생성형 AI의 현재와 미래 예측을 비교, 정리해 보도록 했더니 다음 표와 같았다.

정리는 비교적 깔끔하게 해 주었지만, 일반적인 내용으로 만족스럽지 않아, 미국과 유럽의 컨설팅 회사나 조사업체에서 최근에 발표한 내용들을 정리해 보았다. 원어로 된 PDF 파일을 DeepL과 구글 번역을 통해 크로스 체크하고, ChatPDF, PDFgear, UPDF, Lilys 등을 활용하여 요약서비스도 Test 해 보면서 정리한 내용이다.


번역이나 요약은 1년 전에 비해서는 대량 번역이 가능해져 편리해진 것은 확실하다. 그러나 검색을 대체할 수 있는 자동 생성이나 요약 같은 지적인 작업은 아직은 사람의 머리와 손을 거쳐야 되는 수준으로, 일손을 다소 덜어주는 참고 수준으로 판단하고 있다.


전문기관들의 중장기 미래 예측

McKinsey의 최근 연구에 따르면, 생성형 AI가 세계 경제에 2.6조~4.4조$(14%~40%) 증가에 기여를 할 것으로 추정하고 있다. 이중 4대 분야(고객운영, 마케팅 및 영업, S/W엔지니어링, R&D)가 전체의 약 75%를 차지할 것으로 예상하고 있으며, 2030년에는

직원들의 작업활동 시간 중에서 약 50%를 자동화할 수 있을 것으로 예측하고 있다.  


Creative Dock(독일의 컨설팅 기업)은 2026을 AI 르네상스로 예상하고 있다. 현재도 AI 알고리즘의 급속한 발전으로 생성적 AI 기능이 크게 향상되어 우리가 살고, 일하고, 소통하는 방식이 변화되고 있지만, 2026년에는 혁신, 창의성, 협업의 새로운 세계를 열어가면서 전에 없는 수준으로 정교해져, 다양한 산업 전반에 걸쳐 획기적인 혁신과 발전을 가속할 것이라고 예측하고 있다.


더불어서 30개의 주목해야 할 생성 AI 트렌드와 40가지 새로운 기회를 제시하고 있는데,

서비스형 AI (AI-as-a-service) 모델이 등장하고, 스마트한 생활기술과 개인화된 엔터테인먼트 및 콘텐츠 등에서 맞춤형 사용자 경험, 신약 발견부터 맞춤형 의학에 이르기까지 의료혁명, 개인화된 예술과 엔터테인먼트의 혁신, 창의적인 작업 공간과 혁신적인 제조 등을 생성형 AI를 통한 혁신적인 미래의 방향(2026년)으로 예시하고 있다.  


Gartner는 생성형 AI의 미래를 다음과 같이 예측한다.

• 2024년까지 기업 App. 의 40%에 대화형 AI가 내장될 것 (2020년 5% 미만)

• 2025년까지 기업의 30%가 AI 증강 개발 및 테스트 전략을 실행 (2021년 5%)

• 2026년까지 생성형 AI는 새로운 웹과 모바일 앱 디자인의 60%를 자동화

• 2027년까지 새로운 어플 약 15%가 사람의 개입 없이 AI에 의해 자동으로 생성


인간의 두뇌(AGI) 실현을 향해 달려가고 있는 인공지능

생성형 AI의 미래 방향성에 대해서는 인간과 AI의 상호작용을 위한 높은 수준의 인터페이스 개발, 멀티모달 발전으로 대형 모델 집중화, 서비스형 AI의 발전, 강력한 소규모 언어 모델 다양화 등을 예상할 수 있다. 가트너가 예측한 대로 많은 지적 작업과 사무 업무가 상당 부분 자동화 됨으로써 생산성과 창의력 혁신으로 이어질 것으로도 예상된다.


이러한 발전을 기반으로 가깝게는 2026년, 조금 길게는 2030년까지 일상생활은 물론, 의료와 제조, 미디어, 엔터테인먼트, 교육, 금융, 공공부문 등 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화가 일어날 것이다. 소위 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능) 시대가 열리게 되는 것이다. AGI는 인간의 두뇌가 할 수 있는 자연어 이해를 바탕으로 학습, 추론, 문제 해결, 인식 기능이며, 논리적 의사결정과 창의력까지도 확장되어 갈 것이다.


이러한 변화가 불안감을 확대할까?, 아니면 새로운 기회를 열어줄까?

내가 변화에 얼마나 준비되어 있느냐에 달려있지 않을까 한다.


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