AI Moment vs iPhone Moment
세상을 혁신으로 이끄는 기술
마이크로소프트의 빌 게이츠는 “챗GPT가 인터넷만큼 중대한 발명으로 세상을 바꿀 것”이라고 했으며, 미래학자 마틴 포드는 저서 「로봇의 지배」에서 "지능을 전기처럼 사용하게 될 것”이라고 예측했다. 샘 알트만은 컴퓨터가 없는 일상을 상상하기 어렵게 된 것처럼, 생성 AI(GPT-4)는 앞으로 우리 삶에 중요한 역할을 할 것”이라고 했다. 엔비디아 CEO 젠슨 황도 2024.3월 전 세계 미디어와의 간담회에서 “인간과 같은 수준의 인공지능이 5년 이내 등장할 것”이라고 했다.
문제 해결능력과 생산 및 효율성이 변화와 혁신의 동력
이렇게 큰 관심을 가지게 하고 열광하게 하는 것은 창의적 방법으로 우리가 원하는 문제를 해결하는데 도움을 줄 수 있어서 일 것이다.
개인적으로는 검색만으로는 불가능했던 창의적이고 개인 맞춤화된 답변을 주면서, 내 일상의 작업을 상당 부분 자동화 하여 시간을 절약하고, 익숙하지 않은 분야에도 쉽게 접근할 수 있게 해 주기 때문에 검색보다 더 많이 사용하고 있다.
기업 입장에서는 사람이 하고 있는 대부분의 일을 일정 부분 효율화하여 생산성과 창의성을 크게 높일 수 있는 가능성을 열었기 때문에 활용이 크게 늘어나고 있다. 보안이나 허위정보(Hallucination), 윤리문제, 창의력 개선 등이 해소되면 폭발적으로 확산될 것이 분명하다.
배움 단계에서는 넓게, 활용 단계에서는 깊이로 전환
우리가 무엇을 배울 때 관심이 있어서 배우게 되는 경우와, 필요에 의해서 배우는 경우가 있다. 대체로 관심으로부터 시작하는데, 어느 정도 수준이 되면 활용의 단계로 넘어가게 된다. 어학의 경험을 떠올려보자. 관심과 취미 정도라면 필요한 정보를 수집하고, 책이나 논문을 읽고, 가끔 마주하는 외국인과 대화할 수 있을 정도면 된다. 그러나 업무나 직업에 활용하는 수준으로 넘어가면 지식의 폭과 깊이가 확연히 달라져야 한다. 중급과 고급의 표현력, 그 나라의 관습, 문화와 역사까지도 알아야 할 필요도 있다. 외국어 통역을 여러 번 해 본 경험이 있는데, 그 나라 말을 잘한다고 통역을 잘하는 것이 아니라는 것을 실감했다. 자신이 통역하려는 분야의 지식에 깊이가 없으면 업계에서 통용되는 용어를 몰라 어려움을 느끼며, 상대의 짧은 말을 길게 설명하게 되어 신뢰마저 떨어질 수 있게 된다.
생성 AI는 최근 2년 사이에 급속한 발전을 이루어, 정확도와 자연스러움이 기대이상으로 높아졌다. 특히 기업들이 비즈니스에 접목하기 시작하면서, 해결하고자 하는 문제가 다양해지고, 해결능력도 고도화되면서 기업 간 ‘AI 활용 경쟁’에 돌입한 것이다. 경제적인 혁신의 상징으로 AI의 ‘iPhone moment’가 회자되고 있다. ‘2007년 아이폰이 스마트폰과 전화 앱의 폭발적인 사용으로 이어졌던 것처럼, ChatGPT 같은 생성 AI기술이 AI에 혁명을 일으키고 있다’는 Bank of America 글로벌 전략가 연구노트를 포춘(FORTUNE)이 소개하면서 널리 인용되고 있다.
AI Moment vs iPhone Moment 비교
iPhone Moment(2007년)와 생성 AI Moment(2022년)를 비교 요약해 보면, 아이폰 모멘트는 음악을 중심으로 한 생태계 형성이라면, 생성 AI Moment는 다양한 콘텐츠 중심의 생태계 형성으로, 규모와 영향력에서 보다 광범위하고 깊다.
* 생성 AI는 관련 Hardware, S/W, 게임, 광고, Service의 합계 / iPhone은 Apple 매출
* 2030년까지 연평균 성장률은 생성 AI 40%, 스마트폰은 6.8~7.3%로 예측
표에서 보는 생성 AI 데이터는 예측기관마다 큰 차이가 있고, 비교 제품군도 범위가 다르며, iPhone과 직접 비교하기는 어렵지만,
iPhone Moment가 초기 10년 후 10배 정도 성장한 것처럼, 생성 AI는 2022년 대비 10년 후 더 크고 폭발적인 변화를 예상한다는 것에 의미가 있다.
생성 AI 혁신의 시작은 기술부터가 아닌, 문제부터
맥킨지(McKinsey)는 AI를 활용한 변화를 시도할 때 자세한 기술보다는, 이를 어떻게 활용할 것인지가 중요하다고 강조하고 있다. 기업들이 성공적인 시범 프로젝트와 실험을 할 수는 있겠지만, 회사 실적에 크게 기여하지 않는 문제에 직면할 수도 있으므로, 문제를 명확히 하고 해결하기 위한 접근이 필요하다는 것이다.
개인적으로도, 다양한 지식을 습득하기 위해 다양한 시도를 해 보면서 느끼는 것은, 초기에는 생성 AI에 친숙해지고 활용법을 알기 위해 되도록 다양한 Tool을 많이 사용해 보려고 노력해 왔다. 이제는 활용 용도를 정하고 깊이를 더해야 한다고 느낀다. AI로 전자책을 쓰기 위해서, 홍보물을 제작하기 위해서, AI를 활용한 아티스트가 되기 위해서, 동영상이나 유뷰브 제작을 위해서, 마케팅에 활용하기 위해서 등 어디에 활용하려는 것인가를 먼저 고려해야 깊이를 더할 수 있고, 에너지와 비용의 낭비를 줄일 수 있다.
응용프로그램 선택은 전문기관이나 전문가 추천을 활용
하루다 멀다 하고 새로 생겨나고, 또 사용하던 Tool들이 업그레이드되면 낯설게 느껴지는 경우도 있을 정도다. 생성 AI 생태계를 구성하고 있는 구조를 전문기관들의 분류표로 보면, 생성기술(Text, Image, Music, Video, Code)과 이를 지원하는 각각의 데이터베이스, 도구와 플랫폼, 분야별 응용 서비스 등으로 대별할 수 있다. 수백 개가 넘는 Tool 중에서 필요한 용도에 따라 플랫폼을 활용하거나 직접 Tool을 선택하여 활용하면 되지만, 그 많은 Tool을 모두 활용해 볼 수는 없고, 음식점의 맛집과 같은 형태로 전문기관이나 전문가들이 추천해 주는 검증된 응용프로그램을 용도에 맞게 선택하면 효율적으로 활용할 수 있을 것이다.
추천하고 싶은 사이트는 SEQUOIA의 AI 50 2023, Synthesia의 168 Best AI Tools Of 2024, Insidra.ai의 55+ Best AI Business 2024와 300+ Tools List 등이다
여러분들도 개인적으로나 혹은 기업 입장에서 어떤 문제의 해결이 필요한 지부터 정하고, 활용방향과 필요한 기술 및 Tool을 선택하여 활용하면서, 시행착오를 줄이는 순으로 진행하면 만족도를 높일 수 있을 것이다.