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컨설팅 이야기 #382_AI와 함께 일하려면 어떤 기술이 필요할까? | ||||
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이윤표 |  |
2023.09.26 |  |
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What Will Working with AI Really Require? 출처: 하버드비즈니스리뷰, 2023년 7-8월호  사람들은 기계가 인간 노동자를 대체할 것이라 우려한다. 하지만 여러 연구 결과는 인공지능의 우월성이 과하게 포장되었으며, 대부분의 지식 집약적 업무에서 노동자는 자동화로 일자리를 빼앗기기보다는 기계와 협력해 업무 능력을 보강할 가능성이 높다는 것을 알려준다. 이러한 관계에서 사람과 AI 시스템 모두 뚜렷한 경쟁 기술과 협력 기술이 필요하다. 경쟁 기술은 사람이나 AI가 사람들에 비해 가지고 있는 고유한 장점을 의미하며, 협력 기술은 사람과 AI가 효과적으로 협력할 수 있는 능력을 향상시킨다. 사람과 AI의 공생 관계를 촉진하기 위해 조직은 사람의 기술과 기술 역량에 투자하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾아야 하며, 인재를 유치하고 유지하는 방법에 대해 전략적으로 사고해야 한다. Humans' competitive and coopreative skills(사람의 경쟁 및 협력 기술) AI가 사람 중심의 업무 환경에서 노동자를 대체할 수는 없지만, 업무를 근본적으로 변화시킬 수는 있다. 업무 관련성을 유지하고 필수 불가결한 존재로 남기 위해 사람은 기계와 함께 일하기도 하고 기계에 맞서야 한다. Humans’ cooperative skills(사람의 협력 기술) AI 시스템과 사람이 효과적으로 협업하려면 데이터 기반 분석 능력 뿐만 아니라 AI의 기능과 한계를 파악하여 AI가 생성한 인사이트를 해석하고 맥락화하는 방법 및 AI 기반 의사 결정의 윤리적 고려 사항에 대한 이해도 필요하다. 1. Data-centric skills(데이터 중심 기술) AI 알고리즘이 생성한 결과를 이해하여 의사결정에 정보를 제공하고 지원하는 능력을 말한다. 최근 설문조사에서는 (1) 관련 데이터를 구별하고 신뢰성을 평가하는 능력, (2) A/B 테스트를 통해 가설을 테스트하여 결과를 검증하는 능력, (3) 여러 이해관계자에게 결과를 전달하기 위해 명확하고 이해하기 쉬운 시각화를 만들고 조정하는 기술이 강조되었다. 2. AI literacy(AI 이해력) AI 알고리즘의 작동 방식, AI 알고리즘이 인간의 의사 결정을 지원하고 보강하는 방법 및 의사 결정 프로세스에 존재할 수 있는 한계와 편견에 대해 이해 하는 능력을 말한다. 3. Algorithmic communication(알고리즘 커뮤니케이션) AI 알고리즘에 사람의 요구와 목표를 명확하게 전달하는 방법과 알고리즘이 생성한 결과를 다른 사람에게 해석하고 설명하는 방법을 이해하는 것은 매우 중요하다. 최근 연구에 따르면 우리는 종종 기계, 심지어 고급 AI 도구와도 마치 사람인 것처럼 대화하는 실수를 저지르는 것으로 나타났다. 기계의 강점을 살리는 구체적인 방식으로 기계와 대화해야 한다는 점을 인식할 때 더 나은 결과를 얻을 수 있다. Humans’ competitive skills(사람의 경쟁 기술) 사람은 감성 지능, 전략적이고 전체적인 관점, 비판적 사고, 직관적인 의사 결정 등 기계가 복제할 수 없는 사람 중심의 기술과 능력, 즉 AI 파트너와 협력하는 데 도움이 되는 능력을 연마할 필요가 있다. 1. Emotional intelligence(감성 지능) 알고리즘과 상호 작용하는 맥락에서 자신의 감정을 인식하고 이를 반영하는 능력과 알고리즘이 생성한 결과의 정서적 의미를 이해하고 소통하는 능력을 말한다. 2. Holistic and strategic thinking(전체적이고 전략적인 사고) 큰 그림을 고려하고 알고리즘 결과가 문제나 결정의 더 큰 맥락에 어떻게 부합하는지 이해하는 능력을 말한다. 3. Creativity and outside-the-box thinking(창의력과 틀에서 벗어난 사고) 창의적으로 사고하고 새롭고 혁신적인 방식으로 알고리즘을 사용하는 능력을 말한다. 4. Critical and ethical thinking(비판적이고 윤리적 사고) 기계의 추론을 비판적으로 평가하고, 개인정보 보호 및 책임 등 알고리즘 사용과 관련된 윤리적 의미와 책임을 이해하는 능력을 말한다. AI’s competitive and cooperative skills(AI의 경쟁 및 협력 기술) 새로운 역량을 습득해야 하는 것은 사람만이 아니다. AI 시스템은 인간을 능가하는 경쟁 능력을 빠르게 확장하고 있지만, 조직에서 널리 채택되기 위해서는 여전히 협력 기술을 개선해야 한다. 특히, 중요한 의사 결정에서 설명 가능성이 부족하여 책임과 법적 요건 준수를 저해하는 문제가 여전히 남아 있다. AI’s cooperative skills(AI의 협력 기술) 사람과 효과적으로 협력하려면 AI 시스템에는 다음과 같은 기술이 필요하다. 1. NLP (Natural Language Processing, 자연어 처리) 사람의 언어를 처리, 분석, 이해, 모방하는 능력을 말한다. ChatGPT와 같은 시스템은 사람들이 쉽게 질문하고 흥분, 좌절, 놀라움과 같은 감정을 표현하는 등 자연스러운 방식으로 자신을 표현할 수 있기 때문에 사람과의 상호 작용에 탁월하다. 하지만 현실은 이러한 시스템이 지각과는 거리가 멀다는 것이다. 기능을 넘어서는 상황은 사람이 직접 수행하거나 사람의 감독을 받는 것이 가장 좋다. 2. Explainability(설명 가능성) 의사 결정 과정과 결과에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 인간에게 제공할 수 있는 능력을 말한다. 딥러닝 AI의 본질적인 불가해성은 특정 산업과 조직에 대한 AI 블랙박스의 위험을 해결하는 '설명 가능성 프레임워크' 구축을 포함하여 여러 가지 솔루션을 필요로 하는 지속적인 과제이다. 3. Adaptability and personalization(적응성 및 개인화) 이전 상호 작용을 통해 학습하고 개별 사용자에 따라 응답을 개인화하는 기능이다. 예를 들어, 개인 지능형 비서는 사람들이 정보 및 커뮤니케이션 과부하를 해결하도록 돕는 데 있어 그 중요성이 점점 커지고 있다. 이러한 어시스턴트는 사용자의 활동을 분석하여 개별화된 방식으로 작업자와 협업함으로써 시간 관리, 회의 구성, 커뮤니케이션 지원 등의 영역에서 생산성을 향상시킨다. 4, Context awareness(컨텍스트 인식) 상호 작용이 이루어지는 맥락을 이해하고 그에 따라 대응하는 능력을 말한다. 예를 들어, 이커머스 웹사이트에서 상황 인식 기능을 갖춘 챗봇은 사용자의 이전 문의 및 구매 내역을 분석하여 고객의 니즈에 더 적합한 솔루션이나 추천을 제공할 수 있다. AI’s competitive skills(AI의 경쟁 기술) AI 시스템은 다음과 같은 고유한 경쟁 우위를 지속적으로 제공한다. 1. Analytical capacities(분석 능력) 복잡한 계산을 수행하고, 대량의 데이터를 처리하며, 데이터 내의 패턴과 관계를 식별하는 능력을 말한다. 2. Generativity(생성성) 기존 데이터를 단순히 복제하는 것이 아닌 새롭고 고유한 결과물을 생성하는 능력을 말한다. 대규모 모델과 신경망을 사용하여 패턴을 분석하는 제너레이티브 AI는 사람 전문가가 만든 것과 유사한 이미지, 텍스트, 심지어 음악을 생성하는 데 혁신을 일으키고 있다. 3. Performance at scale(규모에 맞는 성능) 성능 저하 없이 운영을 효율적으로 확장하고, 많은 수의 실시간 트랜잭션을 처리하며, 대규모 애플리케이션을 지원할 수 있는 능력을 말한다. |
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