'구글 디자이너 이상인'이 전하는 이야기
저명한 사회과학자 허버트 알렉산더 사이먼은 "현재 상황을 더 선호하는 상황으로 바꾸기 위한 일련의 행동"이라고 정의했습니다. 결국 핵심은, 상황을 개선하는 것이죠. 이를 위해서는 지금 상황은 어떤지, 어떻게 변하는지 관찰하고 "왜 저렇게 변하는 걸까?"라는 질문을 해야 합니다.
'어떤 인공지능'이 '어떤 사람'을 대체할 것인가?
인공지능은 어떻게 변하고 있으며, 우리는 어떻게 대응할 수 있는가?
한편에서는 많은 사람이 일자리를 잃을 거라는 부정적인 전망도 들립니다. 하지만 저는 더 깊이 질문해야 한다고 생각해요. 변화의 맥락을 읽어야, 우리가 어떻게 적응할지 알 수 있으니까요.
앞으로 생성형 AI는 더 고도화되고, 개인화될 것이라고 생각합니다. 더 높은 수준의 기술로, 더욱 개개인의 니즈에 맞춘 작업이 가능해지는 것이죠. 코딩을 전혀 몰라도 누구나 나만의 데이터로 AI 알고리즘을 만들 수 있는 시대가 찾아온 거죠.
생성형 AI에 필요한 언어 모델의 수준도 높아지고 있습니다. 블룸버그(Bloomberg)는 최근 자체 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)인 블룸버그 GPT (BloombergGPT)를 만들었습니다. 그동안 축적된 비즈니스 및 금융 정보를 학습시켜 다른 유사 AI들을 완전히 압도했죠. 비용도 저렴해지고 있습니다. ChatGPT가 처음 공개됐을 때 기반이 된 언어 모델 GPT-3은 훈련하는 데 2020년 기준 460만 달러, 약 55억 원의 비용이 들었죠. 하지만 아크 인베스트(ARK Invest)에서 추산한 2022년 훈련 비용은 74만 달러였습니다. 실제는 45만 달러로 더 낮았고요. 전문가들은 2030년이 되면 30달러까지 떨어질 것으로 보고 있습니다.
5-1. 새로운 것을 받아들일 용기
우리 주변 환경이 변한다는 것을 인정하는 겁니다. 스마트폰도 10년만 지나면 과거의 유물이 될지도 모르는 것처럼요. 생각으로 디지털 세계와 연결될 날도 다가오고 있습니다. 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink)는 뇌와 컴퓨터를 연결하는 인터페이스, BCI(Brain-Computer Interface)를 개발 중입니다. 특정 동작으로 보상받을 수 있다는 걸 훈련시킨 후 뇌에 칩을 이식한 결과, 원숭이는 생각만으로 목표 동작을 수행했죠. 디자이너의 관점에서 보면, 이런 기술의 발전은 경험의 정의까지 바꿀 수 있습니다. 이전에는 경험의 구조가 의도->인지->행동->결과라는 선형적인 형태였다면, AI로 인해 의도=결과가 되는 시대가 온 거죠.
5-2. 디자인은 '아름다움'이 전부가 아니다.
디자인은 보이는 게 다가 아니라는 겁니다. 최근 가전제품으로 유명한 발뮤다에서 스마트폰을 출시했다 크게 실패했는데, '디자인만 강조하다 망했다'는 의견이 많아 보였습니다.
성공적인 디자인은 비즈니스, 엔지니어링, 사용자 경험 사이에서 균형을 갖춰야 합니다. 시장이 원하는 방향성과 기능, 경험까지 고려해야 하죠. 이 모든 것들을 판단하는 기준은 '데이터'입니다. 세상과 사람이 어떻게 변화하는지, 무엇을 원하는지 데이터를 기반으로 결정해야 유행에 휩쓸리지 않습니다.
5-3. 기술은 결국 도구다.
'결국 기술도 도구'라는 것을 기억해야 합니다. 1800년도 중반 등장한 카메라는 개인의 사생활을 침해하고, 사실을 왜곡하며, 예술적 가치조차 없다는 비난이 폭발했죠. 하지만 지금 우리는 거의 매일 사용합니다. AI도 마찬가지입니다. 어떻게 사용하느냐에 따라 위협이 될 수도, 새로운 가능성이 될 수 도 있죠.
인간은 변화의 파도 속에서도 항상 길을 만들어왔습니다. 변화하는 세상을 열린 마음으로 받아들이고, 맥락을 바라볼 때 우리는 흔들리지 않을 수 있습니다.
아티클 원문 : https://www.folin.co/article/5245