인공지능은 세계 경제에 4조 4,000억 달러를 창출할 것입니다.

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OpenAI의 ChatGPT는 많은 사람들이 AI가 우리 삶에 가져오는 혁신적인 변화를 경험할 수 있도록 해줍니다. 이 신기술은 앞으로도 계속 성장하여 모든 산업에 큰 영향을 미치고 우리 삶에 많은 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

한국에서 열린 "AI 시대의 생존과 성장 전략" 포럼에서 맷 맥데빗은 생성적 AI가 현재 예측 불가능하고 보이지 않는 것들을 제외하고도 최대 4조 4천억 달러의 경제적 잠재력을 가지고 있다고 말했습니다. 이 기술은 첨단 기술부터 제조, 에너지, 교육, 소매업에 이르기까지 다양한 분야의 기업을 발전시킬 것입니다.

글로벌 컨설팅 회사 맥킨지앤컴퍼니의 파트너인 맷 맥데빗 씨가 최근 한국에서 열린 인공지능 포럼에서 이같이 밝혔습니다. (사진: 코리아타임스)

코리아타임스가 맥킨지앤컴퍼니와 협력해 주최한 이 포럼은 AI가 점점 더 중요해지고 있는 이유, 이 기술을 활용하는 방법, 그리고 한국의 AI 역량을 향상시키기 위해 무엇을 해야 하는지에 초점을 맞췄습니다.

포럼에서는 AI 분야의 저명인사와 정책 입안자들이 AI가 산업에 미치는 영향과 이 기술을 남용하지 않고 긍정적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 논의했습니다.

맥킨지 파트너는 연설에서 OpenAI가 작년 11월 ChatGPT 3.5 버전을 출시한 이후 지난 몇 달 동안 생성 AI에 대한 인식에 상당한 변화가 있었다고 말했습니다.

3.5 버전이 출시되기 전에는 생성 AI가 무엇이고 실용적인지에 대한 많은 의문이 제기되었습니다. 하지만 이제는 이 기술이 다양한 산업에 어떻게 적용되고 활용될 수 있는지, 특히 생성 AI를 어디에서 어떻게 시작해야 하는지에 대해 논의할 때입니다.

"불과 몇 달 전만 해도 사람들은 생성 AI가 무엇인지 물었습니다. 그저 과장된 표현일까요? 아니면 진짜일까요? 보시다시피, 생성 AI는 사람들을 위해 연설문을 작성하는 데 사용될 수 있으며, 기본적으로 사람처럼 느껴집니다." 라고 그는 말했습니다.

그는 또한 글로벌 기업들이 자체적인 방식으로 생성적 AI를 개발하고 활용하려는 노력을 언급했습니다. "예를 들어, 모건스탠리는 전 세계 자산 운용사들이 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 AI를 활용하고 있습니다."라고 전문가는 전했습니다.

생명 과학 분야에서 Insilico Medicine은 임상 시험 성공률을 80% 이상의 정확도로 예측하는 생성 AI 모델을 개발했고, AstraZeneca는 생화학 및 디지털 병리학 이미징에 대한 AI 모델을 훈련시켜 새로운 분자를 만드는 데 도움을 주어 약물 발견을 가속화합니다.

컴퓨터 소프트웨어 분야에서 Adobe는 사진 및 비디오 편집 플랫폼을 강화하기 위해 생성적 AI 툴킷을 개발했습니다. 네이버 또한 한국의 대규모 언어 모델(LLM)과 Cue를 활용한 생성적 AI 기반 검색 엔진인 HyperCLOVA X를 출시했습니다.

"한국에서도 이러한 사례를 확인했습니다. HyperCLOVA X는 한국어에 중점을 두어 한국어 LLM 모델의 효율성을 높였습니다." 라고 McDevitt는 말했습니다.

조직은 AI를 효과적으로 활용하기 위해 자신의 입장을 이해해야 합니다.

그는 AI의 가치를 4C로 정의합니다. 간결성(concision), 요약 및 통찰력 추출, 코딩(coding), 해석 및 코드 생성, 창의적 콘텐츠(creative content), 텍스트, 이미지 등을 생성하는 기능, 고객 참여(customer engagement), 채팅을 통한 고객 관리, 고객 참여 및 데이터 수집에 챗봇을 활용하는 확장입니다.

생성적 AI를 활용하고 투자하려는 조직에 조언을 제공하는 맥데빗은 먼저 자신이 수용자, 형성자, 창출자인지 파악하는 것부터 시작하라고 제안합니다.

그에 따르면, 테이커(taker)는 기존 생성 AI를 별도의 맞춤 설정 없이 워크플로에 적용하는 기업입니다. 셰이퍼(Shaper)는 자체 데이터와 인사이트를 활용하여 조직 및 비즈니스 니즈에 맞춰 생성 AI를 맞춤화합니다. 반면, 메이커(maker)는 자사의 특정 니즈에 맞춰 완전히 새로운 모델을 개발합니다. 구글, 아마존, 우버는 LLM과 생성 AI에 투자하는 대표적인 메이커입니다.

맥데빗은 그들이 협력하는 대부분의 조직이 메이커(Maker)가 아닐 것이라고 말합니다. 그들은 적어도 테이커(Taker)이며, 어떻게 셰이퍼(Shaper)가 될지 고민하고 있습니다. 더욱이, 조직이 고려해야 할 것은 어떤 종류의 생성적 AI가 아니라, 근본적인 경쟁력을 강화하기 위한 데이터 아키텍처입니다.