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by Hermes May 06. 2024

(9회) 생성 AI와는 협력하면서 경쟁해야 하는 시대

일상이 된 챗봇과의 대화

어느 곳이든 문의하기 위해 전화를 걸면, 규모가 있는 곳이면 어김없이 기계음으로 안내하기 시작한다. 비교적 똑똑한 챗봇들은 알고 싶은 내용을 다 듣고 대화를 마치기도 하지만, 조금 완성도가 낮은 챗봇은 복잡한 질문을 하면, 접수만 받고 신분 확인 후 바로 전문 상담원에게 연결해 준다. 처음부터 전문상담원을 연결하는 선택지를 주었으면 하는 아쉬움은 남지만, AI챗봇도 이제는 그들의 직업이 되었으니 하고 이해해 줄 수밖에 없는 시대이다.

카톡으로 문자 대화에 익숙해져 있는 우리는, OpenAI의 ChatGPT를 필두로 다양한 생성 AI Chatbot들과 일상으로 대화를 주고받는 사이가 되어 버렸다. 구글이나 네이버의 검색 대신 ChatGPT나 Gemini, BingChat 등과 더 폭넓은 대화를 하기도 하고, 전문성 있어 그림이나 글쓰기, 목소리 생성, 음악, 캐릭터, 디자인 등등 못하는 것이 없는 만능 AI Tool들과는, 하고 싶은 일들을 깊이 있게 대화를 통해 만들어가게 된다. 나 같은 사람에게는 벌써 없어서는 안 될 협력자가 된 것이다.

창의적인 분야에서는 협력하면서 경쟁

최근 아바타와 타이타닉을 제작한 카메론 감독이 AI가 언젠가는 영화감독이 될 수는 있지만, 유능한 배우는 될 수 없다고 말한 기사를 보고 역으로 들었던 생각이다. 생성 AI가 개인만이 가지고 있는 개성이나 재능을 대체하기는 어렵지만, 복잡하고 어려운 프로세스를 통합하고 조정하여 효율을 높이는 일은 생성 AI가 할 수 있을 것이기에 두렵다는 뜻으로 읽혔다.

만화나 애니메이션 제작 툴들이 많이 나오고 있어 저작권 문제는 있지만, 관련된 산업에 종사하고 있는 사람들이 위기의식을 느끼고 활용에 크게 반발하고 있다. 만화 왕국인 일본의 일드를 보면, 만화가 지망생들이 스토리를 기획하고 밤을 새워가며 손(실제로는 디지털 펜)으로 그림을 그리며 창작활동을 하는 모습이 자주 눈에 띈다. 앞으로는 얼마나 저런 모습을 더 볼 수 있을까? 영화를 포함한 창작물 산업에서 사람들이 생성 AI와 협력과 경쟁을 치열하게 하고 있는 중이다.

음악, 그림, 글쓰기, 게임, 영화 등의 콘텐츠를 생성하거나 편집하는데 AI가 기존의 콘텐츠 제작자들과 치열하게 경쟁하고 있는 듯이 보인다. 그러나 AI는 사람들이 창의성을 최대한 발휘하도록, 새로운 형태의 엔터테인먼트를 제공할 수 있는 가능성을 열어주고 있는 것은 아닐까 하고 생각해 본다.

자동화와 효율성 향상으로 대체되는 작업이 증가

제조를 포함한 대부분의 산업에서는 스마트 공장, 제조 자동화, 생산 공정 최적화 등에 생성 AI를 활용함과 동시에, 높은 비용이 문제이기는 하지만 디지털트윈 기술까지 접목하려 하고 있다. 생산이나 유통 데이터를 자동으로 분석하여 생산성을 향상하고 낭비를 줄이는 것과, 방대한 양의 실시간 데이터를 활용하여 제조와 유통, 물류를 포함한 글로벌 공급망 운영까지 광범위하게 최적화할 수 있게 시뮬레이션하는 가상 운영시스템이다. 문제유무를 점검하던 방식에서, 실시간으로 가동상태나 운영의 효율 상태를 자가 진단하여 사전 예측하고, 대안제시 해 주는 방식을 일부 업종과 대기업에서 적용하고 있기는 하만, 비용과 기술문제가 해결되면 속도감 있게 확대될 것으로 예상한다. 위험관리, 의사결정 개선, 효율성 향상 등의 전략 목표와 인건비 절감 생산성 향상, 인적 데이터 오류 방지 등 실행목표에서도 혁신적인 성과를 기대할 수 있기 때문이다.

고객 서비스 분야에서는 챗봇을 통한 AI 기반 응대 시스템으로 24시간 고객 지원이 가능하고, 반복적인 질문에 일관된 답변을 제공함으로써 많은 기업이 상담원이나 상담조직을 시스템으로 대체해 가고 있다.

개발업무의 경우 GitHub의 Thomas Dohmke(토마스 던케) CEO가 에너지 공급회사, 은행, 자동차 제조회사 등 업종을 불문하고 대부분의 기업들이 소프트회사가 되어서, 매일 소프트웨어를 생산하고 있다는 의견이다. 따라서 개발자들이 관리해야 하는 소프트웨어의 양이 점점 늘어나고 있어 대안으로 AI를 답으로 제시한다. AI기반 프로그래밍 도구인 Copilot은 AI 기반 코드 작성에 도움을 준다. 실시간 코딩 지원 및 예제 코드 제안을 통해 단순한 업무를 효율화하면서 창의적 일을 확대할 때 성취감을 가질 수 있다면서, AI Tool 활용의 중요성을 강조한 것이다.

AI기반 프로그래밍 도구 이외에도 최소한의 코딩으로 보다 복잡한 기능과 세밀한 제어가 가능한 Low Code, 전혀 코딩이 필요하지 않은 No Code가 의미하는 것처럼 개발방식과 업무 내용에서 더 극적으로 변화해 가고 있다.

법률과 의료분야 지식산업의 패러다임 변화

법률분야에서는 계약서 및 법적 문서의 언어를 분석하고 개선하면서, 정보 접근성 향상과 자동 계약 검토 및 승인, 법률 위반 리스크 감소 등에 생성 AI가 활용되고 있다. 법률정보나 판례를 베이스로 신속하고 정확하게 전문지식은 물론 법적 대응 방향과 판결예측까지도 조언해 줄 수 있는 수준으로 발전하면서, 유관 단체나 이해 당사자들과 분쟁의 소지가 있기는 하지만, 앞으로 법률 분야와 자문 시장에 상당한 변화가 예상된다.

의료나 제약분야는 더 큰 변화가 예상된다. 대규모 환자 데이터와 의료 이미지를 분석하여 질병을 진단, 빠른 결과를 제공한다든지, 병리 이미지 분석을 통해 정확한 암 진단을 지원하거나, 개인화된 치료 계획 수립 등을 통해 맞춤형 치료나 건강관리에 활용할 수 있는 수준으로 발전했다. 국내에서는 관련단체의 반대와 입법과제 등으로 생성 AI가 아직 보조 역할에 머물고 있지만, 패러다임 변화의 주역으로 떠오를 날이 머지않아 보인다.

신약 관련 연구에서는 더 극적으로 변화하고 있다. 최근 몇 년 동안 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 빅데이터 등 첨단 기술의 발전으로 대형 IT 기업들이 신약 개발 분야에 진출하고 있어 기존 제약회사 중심의 신약 개발 패러다임에 변화기 일어나고 있다. 구글 DeepMind는 단백질 구조 예측과 신약 후보물질 발굴, 아마존의 AI 기반 신약 개발 도구 및 솔루션을 제공하고 있다. 페이스북도 AI를 활용한 질병 모델링, 신약 후보 물질 발굴, 임상 시험 설계 및 분석 등을 위한 연구를 하고 있는 중이다.

마이크로소프트가 Azure 플랫폼을 통한 제약회사 및 바이오텍 기업들에게 AI 기반 신약 개발 도구 및 솔루션을 제공하고 있고, 애플도 Apple HealthKit 플랫폼을 통해 건강 및 의료 데이터 수집과 분석 기능 제공을 통해 AI 기반 신약 개발 연구에 활용될 수 있는 데이터를 확보하고 있다. 이러한 대형 IT기업들의 활동은 신약개발의 속도와 안전성, 치료비용 절감으로 이어질 가능성이 높아지고 있다.

금융분야는 보수적 활용에서 개인 맞춤형으로 확대

금융부문은 2015년에 JP모건체이스가 복잡한 대출 서류와 계약서를 분석하는 AI 기반의 도구인 COIN (Contract Intelligence) 프로그램을 개발하여 도입함으로써 법률 및 계약 문서 검토에 소요되는 시간을 대폭 감소시키면서 효과가 입증된 후 시티은행 등 타 금융기관으로 확대되었다. 이후 증권사나 헤지펀드 등 투자기관에서 투자 분석, 리스크 관리, 고객 서비스, 규정 준수에 이르기까지 대규모 데이터를 분석하고, 복잡한 예측 모델을 신속하게 수행하며, 고객 맞춤형 서비스 제공에 중요한 역할을 해오고 있다. 주식 시장 예측 도구인 Alpaca Forecast AI, 신용 평가 및 대출 승인 자동화 도구인 Zest AI, 전 세계 데이터 과학자들이 참여하여 주식 시장 예측 모델을 제공하는 Numerai(분산 데이터 과학을 통한 투자 플랫폼) 등이 대표적인 AI Tool 들이다.

국내에서는 은행들의 챗봇 서비스와 위험관리, 금융상품 개발 등에 활용해 오다가, 신용평가, 자산관리, 온라인증권사의 투자분석 및 자동매매와 자산관리플랫폼으로 활용이 확대되었으며, 온라인 금융기관이 확대되면서 신용평가와 위험관리, 사기 감지 등의 기능이 강화되고 있고, 금융상품의 맞춤화로 발전하고 있다. 금융 데이터 품질은 높고, 기업 간 협력이 잘 되고 있는 강점은 있지만, 비교적 정부 규제가 엄격하고 금융기관 투자규모가 비교적 작은 규모이며, 전문인력이 부족한 측면도 있다. 금융 문서 생성 및 요약, 투자 분석 및 자산 관리, 신용 평가 및 대출 자동화 등이 실용화되고 있다.

우리 사회에 긍정적 영향으로 활용이 중요

생성 AI는 데이터 처리와 반복적 작업 등 자동화와 효율성 향상, 창의적인 아이디어, 과학이나 사회과학과 문화예술 분야에서 새로운 지식과 발견 등에 도움을 주면서, 단순반복 작업이나 전문지식이 적은 작업 등은 대체하기도 한다. 경우에 따라서는 창의적이거나 전문적인 분야에서도 사람과 경쟁하는 구도가 되기도 한다.

따라서 예술, 엔터테인먼트, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 새로운 산업과 일자리를 창출할 수 있도록 활용해야 하고, 개인의 취향과 필요에 맞춘 맞춤형 서비스를 제공하여 삶의 질을 향상하며, 다양한 사회적 문제 해결에 기여할 수 있는 새로운 솔루션을 제시할 수 있도록 긍정적인 면에서 협력이 중요하다.

유명한 트위터리안 샌디에고의 ‘AI will not replace you. A person using AI will. AI는 사람을 대체하지는 않지만, AI를 사용하는 사람이 대신 그렇게 할 것이다’는 말을 나는 이렇게 바꾸고 싶다.

AI will do a lot of the work for a person using AI.

AI를 사용하는 사람에게는 해야 할 많은 일을 AI가 대신해 줄 것이다.

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