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컨설팅이야기 #429_데이터 수집: 노동 혁신의 새로운 장을 열다. | ||||
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연구소 |  |
2024.11.10 |  |
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 11월 썸넬.png(277.2 KB) |
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생성형 AI의 콘텐츠 생산 능력은 광고, 마케팅, 약물 설계, 제품 및 프로세스 개발 등 다양한 분야에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 특히 프로그래밍 분야에서 그 변화가 두드러지게 나타나고 있는데요, 이러한 변화가 실제로 일자리에 어떤 영향을 미칠까요? AI는 기업 운영 방식에도 깊은 변화를 가져오고 있습니다. AI 모델은 단순히 완성된 결과물만 학습하는 것이 아니라, 생성 과정에서 수집된 데이터로도 학습합니다. 이러한 데이터는 대부분 기업이 소유하고 있어, 기업은 내부 AI 모델을 보다 효율적으로 훈련할 수 있는 환경을 갖추고 있습니다. 게다가 기업들이 방대한 과거 데이터를 보유하고 있어 이를 활용해 AI 모델을 사전 훈련하거나 정밀하게 조정할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 새로운 자동차 모델의 동력 시스템을 개발하는 엔지니어 팀은 다양한 경험과 전문성을 가진 구성원들로 이루어져 있으며, 이전 동력 시스템 개발에서 축적된 방대한 데이터가 존재합니다. 이러한 데이터는 초기 개발 과정에서 일부 작업을 AI로 대체하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그러나 AI 모델이 지속적으로 높은 성능을 유지하기 위해서는 최신의, 질 높은 데이터가 필요합니다. AI가 훈련된 데이터가 현실과 맞지 않으면 "모델 퇴화"가 발생할 수 있기 때문입니다. 인간의 선호와 맥락은 끊임없이 변화하기에 AI가 유효성과 현실성을 유지하려면 인간과의 상호작용을 통해 새로운 데이터를 지속적으로 생성해야 합니다. 따라서 인간은 AI 발전에 필수적인 요소로 남아 있어야 하며, AI와 인간이 상호 보완적으로 협력할 수 있는 새로운 데이터 기반 경제 모델이 필요합니다. 이러한 흐름에서 데이터 수집은 데이터 소유권과 관리에 있어 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 직원들은 자신이 생성한 데이터를 집단적으로 관리하고, 특정한 제3자가 AI 훈련 목적으로 사용할 수 있도록 허용할지 여부를 스스로 결정할 수 있습니다. 이를 통해 직원들은 공정한 보상과 협상력을 얻고, 기업은 고품질 데이터를 활용해 AI 성능을 지속적으로 개선할 수 있는 기회를 확보할 수 있습니다. 결과적으로, 기업과 직원 모두가 협력하여 데이터의 잠재력을 최대한 활용하고 AI 경제에서 상호 이익을 창출할 필요가 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 방안을 고려할 수 있습니다.
AI는 앞으로도 산업 전반에 걸쳐 변화를 일으킬 것이며, 데이터는 이 변화를 이끄는 핵심 자원입니다. 데이터 수집은 기업과 직원 모두가 데이터의 가치를 극대화하고, 공정하고 투명한 데이터 관리 체계를 구축할 수 있도록 돕는 중요한 도구가 될 수 있습니다. 기업은 데이터를 통해 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하고, 직원은 데이터 소유권을 통해 공정한 보상을 받을 수 있습니다. 협력과 신뢰를 기반으로 한 데이터 수집 모델은 AI 시대의 새로운 패러다임을 제시하며, 더 나은 경제적, 사회적 가치를 창출할 수 있습니다. 기업과 직원이 함께 미래를 모색하고 AI와 데이터의 협력을 극대화할 때, AI 경제는 진정한 의미에서 모두에게 이익이 되는 방향으로 발전할 것입니다. 출처: https://hbr.org/2024/09/data-collectives-are-the-next-frontier-of-labor-relations |
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