생성형 AI의 실용성에 대한 고찰

본 에세이는 인벤터실록 영상을 기반으로 작성되었습니다.​

혁신적이라는 단어는 기술 분야에서 자주 등장한다. 다양한 생성형 AI 도구들은 이런 혁신의 대표적 사례로 꼽힌다. 그렇다면 이 생성형 AI는 진정으로 혁신적일까? 혁신은 실용성에서 비롯된다. 따라서 이 AI 도구들의 실용성을 중심으로 살펴볼 필요가 있다.

실용성의 의미

실용이란 사전적으로 '실질적인 쓸모'를 뜻한다. 좀 더 풀어보면 일상에서 삶을 더 쉽고 효율적으로 만드는 것이 실용이다. 비싸고 아름다운 제품이라도 실생활에서 쓰임새가 없다면 실용적이라 할 수 없다.

실용의 구체적 의미는 시대에 따라 미세하게 조정되어 왔다. 농경 시대에는 생산량을 늘리는 기술이, 산업 혁명 시대에는 대량 생산기술이 중요했다. 정보화 시대에서는 시간 절약, 정확성, 접근성이 실용성의 핵심이 되었다.

기술의 실용성은 스펙만으로 결정되지 않는다. 다수의 사람들에게는 실제로 어떻게 느껴지는지가 더 중요하다. 혁신 확산 이론에 따르면, 새로운 기술이 '실용적'이라고 인정받기까지는 시간이 필요하다. 초기에는 호기심의 대상이었다가 점차 필수품으로 자리 잡게 된다. 스마트폰도 이 과정을 거쳐 오늘날 일상의 필수품이 되었다.

생성형 AI는 현재 혁신가와 얼리어답터를 넘어 조기 다수층에 진입하는 과정에 있다. 그렇다면 일반 대중에게 AI가 얼마나 실용적으로 느껴지고 있을까?

실용성 체감의 순간

사람들이 어떤 기술을 실용적이라고 느끼는 순간은 크게 세 가지로 정리할 수 있다.

첫째, 시간을 절약해 줄 때다. 시간은 되돌릴 수 없는 소중한 자원이다. 역사적으로 가치를 인정받은 기술들은 대부분 시간 절약과 관련이 있었다. 컨베이어 벨트가 대표적이며, 인터넷 검색도 정보 접근 시간을 수 시간에서 수 초로 단축시켰다.

둘째, 복잡한 과정이 단순화될 때다. 전문가만 할 수 있던 일을 누구나 할 수 있게 만드는 기술이 이에 해당한다. 생성형 AI로 인서트 사진을 빠르게 만드는 것이 현대의 대표적 사례다.

셋째, 이전에는 불가능했던 일을 기술이 일관된 결과로 제공할 때다. 자율주행 자동차나 인터넷이 예측 가능하게 작동할 것이라는 신뢰가 있기에 안심하고 사용하게 된다.

생성형 AI의 실용성 평가

이 세 가지 기준으로 생성형 AI를 평가해 보자.

시간 절약 측면에서 생성형 AI는 초안 작성과 아이디어 구상에서 놀라운 속도를 보여준다. 하지만 프롬프트 작성과 결과 검증 시간까지 고려한다면 효율성이 다소 감소된다.

복잡성 측면에서 생성형 AI는 양날의 검과 같다. 복잡한 작업을 단순화하지만, 프롬프트 엔지니어링이라는 새로운 기술을 요구한다. 이로 인해 누구나 사용할 수 있지만 아직은 모두가 효과적으로 활용하기 어렵다.

신뢰성 측면에서는 할루시네이션, 데이터의 편향성으로 인해 아직 신뢰 구축이 필요한 단계다.

결론

오늘날의 생성형 AI가 완벽하게 실용적이라고 단언하기는 어렵다. 그러나 AI 도구의 진정한 가치는 도구 자체보다 앞으로 어떻게 활용하느냐에 더 크게 달려있다. 생성형 AI의 실용성은 기술 자체의 발전뿐만 아니라 사용자들이 이를 어떻게 자신의 일상과 업무에 통합시키느냐에 따라 결정될 것이다.