인공지능을 둘러싼 온갖 소란 속에서, 우리의 관심이 인공지능의 존재 자체를 옹호하는 가장 극단적인 주장들로 너무나도 빨리 쏠리고 있다는 점이 눈에 띕니다. 한편으로는 유토피아. 반면 디스토피아는. 비범한 일들이 평범한 일들보다 훨씬 더 우리의 마음을 사로잡는다고 할 수 있다. 그건 별로 놀라운 일이 아니다. “운영 개선”이라는 표현은 “인력 감축”만큼 헤드라인을 장식할 만한 표현은 아닌 것 같다. 정말인가요?
“좁은 마음은 비범한 것에만 신경 쓰지만, 위대한 마음은 평범한 것에 주목한다.”블레즈 파스칼, 프랑스의 수학자이자 물리학자
AI의 최종 목표가 아직 요원해 보이는 데에는, 우리가 순서를 뒤바꾸고 있기 때문이기도 합니다. 이 주장의 가장 대표적인 근거는 AI 모델을 학습시킬 만한 신뢰할 수 있는 데이터가 부족하다는 점이다. 오늘날 우리가 볼 수 있는 가장 디지털화가 잘 된 기업들조차도 너무 많은 서로 다른 기술과 데이터 피드를 사용하며 운영되고 있습니다. 그들의 CMDB는 제대로 작동하는 AI를 육성하기에는 역부족입니다.
분명히 말하지만, 생성형 AI는 정말로 놀라운 일을 해낼 수 있습니다. 변호사 자격 시험에 응시해 우수한 성적으로 합격할 수 있다. 단 몇 초 만에 사업 계획을 작성해 낼 수 있습니다. 이 시스템은 높은 수준의 자동화를 통해 사기를 탐지하고 위험을 관리할 수 있습니다. 하지만 고품질의 실시간 데이터 없이는 이 모든 것을 수행할 수 없습니다. 해당 데이터를 보호할 충분한 안전장치가 없다면 이는 불가능합니다.
고려해야 할 3 가지 사항
그래서 평범한 일들을 제대로 해내는 것이 그토록 중요한 것입니다. 자녀가 학교에 입학하기 전에 고려해야 할 세 가지 사항이 있습니다.
1. 학습 파트너
AI 기반 기업으로 거듭나기 위해서는 부서 간 협력이 매우 중요합니다. 기계가 제대로 제 역할을 하려면, 조직 내의 구성원들이 이에 발맞춰 나가야 합니다. 각 내부 조직은 정보의 수집, 저장 및 처리 방식을 규정한 특정 ‘연구 지침’을 준수해야 하며, 더 이상 독자적으로 운영되어서는 안 됩니다. AI는 귀사에 데이터 관리 문제가 있는지, 그리고 그 문제가 어디에 있는지 밝혀줄 것입니다. 상충되는 데이터 세트와 관련된 가장 큰 문제는 대개 이를 관리하는 사람들에 있습니다.
2. 우수한 교육과정
AI 활용 사례를 구상한 다음, 어떤 프로젝트를 추진할지 결정하는 것이 필수적입니다. 마치 대학에서 장래 진로에 도움이 될 특정 과목을 선택하는 것과 같습니다. 하지만 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 양질의 학습 자료가 없다면, 이 모든 것이 별 소용이 없을 것입니다. ChatGPT와 같은 도구는 방대한 데이터 세트에 의존합니다. 귀사의 마케팅 활동은 방대한 양의 1차(자사 소유), 2차(공유), 3차(구매) 데이터에 의존하고 있습니다. 낡고, 품질이 저하되었으며, 부정확한 데이터로 인해 업무에 차질이 생긴다면, AI 역시 마찬가지일 것입니다. AI에는 양질의 데이터 관리 및 거버넌스가 내재되어 있습니다.
3. 전문 과목
불과 1년 전, MIT가 실시한 설문조사 결과, 94%의 조직이 이미 어떤 형태로든 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 14%만이 2025년까지 “전사적” AI를 구현하는 것을 목표로 하고 있었다. 이는 대부분의 기업이 AI에 대해 실무적인 이해를 갖추고 있음을 시사한다. 비록 조직 내 일부 부서에 국한되어 있기는 하지만 말이다. 문제는 생성형 AI가 중앙 차원의 전략이나 내부적인 전문성 없이도 어느 부서에서나 마음대로 시작할 수 있는 또 다른 프로젝트로 전락할까 봐 우려된다는 점이다. 문제는 이 분야가 사이버 보안( )이나 규정 준수( )와 같은 전문 영역에서 적용되는 견제와 균형 장치가 전혀 없는, 예외적인 사례가 될 수 있다는 점입니다.
어떤 AI 프로젝트의 성공 여부는 우리가 흔히 듣는 그 놀라운 주장이나 예언이 아니라, 사소하고 평범한 세부 사항에 달려 있습니다. 모든 것은 데이터에서 시작되고 데이터에서 끝납니다. 그러므로 우리 모두는 ‘AI’의 ‘I’가 어디서 비롯된 것인지, 그리고 그 지능을 신뢰할 수 있는지에 대해 더 깊이 우려해야 한다.
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