[HBR]생성형 AI, 내 업무에 효과적으로 활용하려면
정리=배미정 기자
입력 2024-09-09 03:00 수정 2024-09-09 03:00
AI를 학생이라고 생각해
추론 방식 구체적으로 지도
전문성, 윤리성은 보완해줘야
앞으로 생성형 인공지능(AI)이 일으킬 급격한 변화에서 자유로울 직업은 없을 것이다. AI는 더 이상 특정 기술자의 전유물이 아니다. 생성형 AI를 활용하면 기업 내 대부분 부서와 미국 내 업무 활동의 40% 이상을 강화하거나 자동화하거나 재창조할 수 있다는 연구 결과도 있다. 그렇다면 생성형 AI를 업무에 효과적으로 활용하는 방법은 무엇일까. 글로벌 컨설팅기업 액센추어의 제임스 윌슨 리서치 매니징 디렉터와 폴 도허티 최고기술 및 혁신책임자가 HBR(하버드비즈니스리뷰) 9-10월호에 기고한 글을 요약해 소개한다.
생성형 AI를 효율적으로 활용하는 방법 가운데 첫 번째는 ‘똑똑하게 질문할 것’이다. AI로부터 더 좋은 결과물을 이끌어내려면 전체 프로세스를 요소별로 잘게 쪼개서 단계별로 지시하는 것이 효과적이다. 예컨대 “단계별로 생각해 보자”라는 간단한 문구를 명령어에 넣으면 나중에 어떤 단계를 거쳐 이런 답이 나왔는지 역으로 추적함으로써 결과의 정확성을 검증할 수 있다. 특히 법률, 의학, 과학 연구개발(R&D) 등 전문성이 필요한 복잡한 업무일수록 AI에 업무 내용을 단계별로 알려주면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
두 번째, 전문적이고 윤리적인 인간의 판단 능력을 AI에 반영시켜야 한다. 생성형 AI는 잘못된 정보를 그럴듯하게 포장해 내놓을 뿐 아니라 낡은 정보를 제시할 때도 많다. 이 경우 권위 있는 지식 베이스를 학습 소스에 추가함으로써 결과의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 기밀 데이터나 기업 독점 정보를 이용할 때는 공개된 AI 모델을 사용하지 않도록 해야 한다. 기업은 이 같은 방식으로 AI에 사용자의 편견이 반영되거나 유해한 결과물이 나오지 않도록 사전에 통제할 수 있다.
세 번째, AI를 내가 가르치는 학생이라고 생각하자. AI에 풀어야 할 문제를 주기 전 특정한 방식으로 생각하도록 준비시킬 수 있다. 예컨대, 복잡한 문제를 여러 개의 더 작고 간단한 문제로 분해해 해결하는 추론 기법을 가르치는 것이다. 실제로 구글 딥마인드 연구진은 이런 추론 기법을 도입한 AI 모델 결과물의 정확도가 16%에서 99%까지 향상됐다고 밝혔다.
또한 특정한 상황에 대한 여러 예제를 제시함으로써 AI에 문제를 해결하는 방법을 가르칠 수 있다. 과학 저널 네이처에 실린 연구 결과에 따르면, 생성형 AI에 방사선 보고서와 경과 기록, 의사와 환자 간 대화 등의 예시를 제시하고 의료 정보를 요약하는 방법을 보여주며 학습시킨 결과, AI의 요약물 중 81%가 사람이 작성한 요약과 같은 수준이거나 더 우수했다.
AI를 활용한 업무혁명은 이미 시작됐다. 이미 일부 기업은 AI 기술을 이용해 산업과 업무, 직업 전반의 프로세스를 재구성하고 있다. 앞으로 비즈니스는 생성형 AI를 가장 효과적으로 사용할 줄 아는 사람이 주도하게 될 것이다.
정리=배미정 기자 soya1116@donga.com
추론 방식 구체적으로 지도
전문성, 윤리성은 보완해줘야
앞으로 생성형 인공지능(AI)이 일으킬 급격한 변화에서 자유로울 직업은 없을 것이다. AI는 더 이상 특정 기술자의 전유물이 아니다. 생성형 AI를 활용하면 기업 내 대부분 부서와 미국 내 업무 활동의 40% 이상을 강화하거나 자동화하거나 재창조할 수 있다는 연구 결과도 있다. 그렇다면 생성형 AI를 업무에 효과적으로 활용하는 방법은 무엇일까. 글로벌 컨설팅기업 액센추어의 제임스 윌슨 리서치 매니징 디렉터와 폴 도허티 최고기술 및 혁신책임자가 HBR(하버드비즈니스리뷰) 9-10월호에 기고한 글을 요약해 소개한다.
생성형 AI를 효율적으로 활용하는 방법 가운데 첫 번째는 ‘똑똑하게 질문할 것’이다. AI로부터 더 좋은 결과물을 이끌어내려면 전체 프로세스를 요소별로 잘게 쪼개서 단계별로 지시하는 것이 효과적이다. 예컨대 “단계별로 생각해 보자”라는 간단한 문구를 명령어에 넣으면 나중에 어떤 단계를 거쳐 이런 답이 나왔는지 역으로 추적함으로써 결과의 정확성을 검증할 수 있다. 특히 법률, 의학, 과학 연구개발(R&D) 등 전문성이 필요한 복잡한 업무일수록 AI에 업무 내용을 단계별로 알려주면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
두 번째, 전문적이고 윤리적인 인간의 판단 능력을 AI에 반영시켜야 한다. 생성형 AI는 잘못된 정보를 그럴듯하게 포장해 내놓을 뿐 아니라 낡은 정보를 제시할 때도 많다. 이 경우 권위 있는 지식 베이스를 학습 소스에 추가함으로써 결과의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 기밀 데이터나 기업 독점 정보를 이용할 때는 공개된 AI 모델을 사용하지 않도록 해야 한다. 기업은 이 같은 방식으로 AI에 사용자의 편견이 반영되거나 유해한 결과물이 나오지 않도록 사전에 통제할 수 있다.
세 번째, AI를 내가 가르치는 학생이라고 생각하자. AI에 풀어야 할 문제를 주기 전 특정한 방식으로 생각하도록 준비시킬 수 있다. 예컨대, 복잡한 문제를 여러 개의 더 작고 간단한 문제로 분해해 해결하는 추론 기법을 가르치는 것이다. 실제로 구글 딥마인드 연구진은 이런 추론 기법을 도입한 AI 모델 결과물의 정확도가 16%에서 99%까지 향상됐다고 밝혔다.
또한 특정한 상황에 대한 여러 예제를 제시함으로써 AI에 문제를 해결하는 방법을 가르칠 수 있다. 과학 저널 네이처에 실린 연구 결과에 따르면, 생성형 AI에 방사선 보고서와 경과 기록, 의사와 환자 간 대화 등의 예시를 제시하고 의료 정보를 요약하는 방법을 보여주며 학습시킨 결과, AI의 요약물 중 81%가 사람이 작성한 요약과 같은 수준이거나 더 우수했다.
AI를 활용한 업무혁명은 이미 시작됐다. 이미 일부 기업은 AI 기술을 이용해 산업과 업무, 직업 전반의 프로세스를 재구성하고 있다. 앞으로 비즈니스는 생성형 AI를 가장 효과적으로 사용할 줄 아는 사람이 주도하게 될 것이다.
정리=배미정 기자 soya1116@donga.com
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