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MIT technology의 기사를 읽고 재미있어서 정리를 해보았습니다.
Notes
- 근 몇 달간 챗GPT(ChatGPT) 같은 생성형AI 모델들로부터 사업 기회를 노리는 이른바 ‘AI 골드러시(AI gold rush)’가 시작됐다. 앱 개발자, 벤처 스타트업, 세계 굴지의 기업을 막론하고 모두가 지난해 11월 오픈AI(OpenAI)가 선보인 화제의 텍스트 생성 봇을 이해하기 위해 노력하고 있다.
- 지난 10년간 AI와 디지털 기술은 놀라울 정도로 발전했지만, 경제적 번영과 공동의 성장에 기여한 부분은 다소 실망스럽다. 오픈AI는 GPT-4의 매개변수 수를 정확히 밝히지 않지만 추측은 가능하다. GPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 가지고 있었으며 이는 GPT-2의 약 100배에 달하는 수치였다.
- 빅테크 중에서도 마이크로소프트는 오픈AI와 챗GPT에 100억 달러(한화 기준 약 13조 원)를 투자한 것으로 알려졌다. (편집자 주: 올해 1월 23일 발표) 그들은 이 투자를 통해 오랫동안 고전해 온 빙(Bing) 검색엔진에 활력을 불어넣고 오피스(Office) 제품군에 신규 기능을 추가할 것을 기대하고 있다. 3월 초, 세일즈포스(Salesforce)는 자사의 인기 협업 도구 슬랙(Slack)에 챗GPT를 적용하겠다고 밝히고 생성형AI 스타트업에 투자하는 2억 5,000만 달러(한화 기준 약 3,260억 원) 규모의 펀드 조성 계획을 공개했다. 이 펀드에 참여한 기업은 코카콜라(Coca-Cola)부터 GM까지 다양하다.
- 그리고 과거의 자동화 물결과 달리 고소득 직종이 가장 큰 영향을 받을 것이다. 가장 위험한 직종은 작가, 웹 및 디지털 디자이너, 정량적 재무 분석가로 나타났고, 심지어 블록체인 엔지니어도 직종 변경을 고려해야 할지도 모른다.
- 몇 가지 관련된 예제를 사용해 몇 분간 미세 조정을 거치면 GPT-3는 화합물의 용해도나 반응성과 같은 기본적인 질문에 답할 수 있다. 그 성능은 화학 연구를 위해 특별히 개발된 머신러닝 도구만큼 우수하다. 단순히 화합물의 이름만 입력해도 그 구조를 바탕으로 다양한 특성을 예측할 수 있다.
- 자블론카는 이 과정이 문헌 검색만큼 간단하기 때문에 “화학자들에게 머신러닝 기술이 대중화될 수 있을 것”이라고 강조했다.
Key takeaways
- “챗GPT를 어떻게 이용해야 할까? 어떻게 해야 수익을 창출할 수 있을까?”
- “문제는 누가 혜택을 받느냐, 그리고 누가 뒤처질 것이냐다”
Quotes
챗GPT는 이미 심각한 수준인 미국과 다른 국가들의 소득과 부의 불평등을 더 악화시킬까? 아니면 개선에 도움을 줄까? 이 기술은 실제로 생산성을 크게 높일 수 있을까? 미국 샌프란시스코의 AI 파트너십(Partnership on AI)의 노동 및 경제 분야 연구 책임자인 카티야 클리노바(Katya Klinova)는 “누구나 사용할 수 있는 기술이기 때문에 이런 논의가 진행되는 것이다. 이제 코딩 기술 없이도 AI를 사용할 수 있다. 많은 사람이 AI가 업무와 일자리에 어떤 영향을 줄지 상상하기 시작했다”
Summary
- 낙관적인 전망은 이 기술이 많은 노동자의 역량과 전문성을 향상시키고 경제 전반에 활력을 주는 강력한 도구가 될 거라는 것이다
- 비관적인 전망은 기업들이 한 때 자동화가 불가능했던 일자리들을 없애는데 이 기술을 이용할 수 있다. 창조적인 기술과 논리적인 추론 능력이 요구되는 주로 보수가 높은 일자리들이 여기에 포함된다.
- 요약하면, 우리는 지금 어떤 분기점에 있다. 한쪽에서는 비숙련 노동자들이 지식 노동으로 업무의 범위를 확장하고 있고 다른 한쪽에서는 재능 있는 지식 노동자가 모든 사람을 제치고 자신이 누리는 혜택을 더 크게 늘릴 것이다.
- 기업들은 챗GPT로 직원들의 능력을 개발할 수도, 단순히 일자리를 줄이고 비용을 절감할 수도 있다.
Refference
2023년 4월 4일
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