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2023년: 제너레이티브 AI의 획기적인 해를 이끄는 원동력은 무엇입니까?by@dankhomenko
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2023년: 제너레이티브 AI의 획기적인 해를 이끄는 원동력은 무엇입니까?

Dan Khomenko4m2023/10/18
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생성적 AI(Generative AI)는 많은 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 기술입니다. 그러나 비즈니스 리더는 이를 채택할 때 여러 가지 윤리적, 실제적 우려를 제기하므로 주의해야 합니다. 잠재적인 이점과 위험을 신중하게 고려함으로써 기업은 단기 및 장기적으로 이 기술을 활용할 수 있는 입지를 마련할 수 있습니다.
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키 포인트:

  • 생성 AI란 무엇인가?
  • 기업에게는 무엇을 의미합니까?
  • 모든 CEO는 생성 AI에 대해 무엇을 알아야 합니까?


오늘은 평소의 오프닝에서 벗어나고 싶습니다. 나는 Bard(Google의 실험적인 AI 채팅 서비스)에게 이 기사의 시작 단락을 작성해 달라고 요청했습니다.


답변은 다음과 같습니다.

완벽하지는 않지만 그래도 좋습니다! 몇 가지만 추가하겠습니다.


그렇다면 생성 AI란 무엇인가?

생성적 '인공' '지능'은 학습된 방대한 양의 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 설명합니다. 에세이, 컴퓨터 코드, 이메일, Excel 공식, 재미있는 이미지 등등.


예를 들어, ChatGPT를 사용하여 맞춤형 마케팅 자료를 생성하거나 뉴스 기사를 작성할 수 있습니다. DALL-E를 사용하면 새로운 사진과 제품 디자인을 만들거나 영화 및 TV 프로그램의 시각 효과를 제작할 수 있습니다.


피자를 먹고 있는 마돈나와 아이를 그린 라파엘의 그림을 보고 싶으신가요? 물론입니다. 아래에서 DALL-E가 만든 걸작을 확인해 보세요.


출처: https://x.com/PizzaDalle/status/1529169106632597505?s=20


챗봇에 관해서라면 누구나 ChatGPT에 대해 들어보셨을 것입니다. 그러나 그것은 많은 것 중 하나일 뿐입니다. 주목할만한 대안 목록은 다음과 같습니다.

  • 벽옥
  • 구글 바드
  • Google의 소크라테스
  • (신규) 빙
  • 당혹감 AI
  • 유챗
  • Writesonic의 챗소닉
  • 포옹채팅


가장 인기 있는 이미지 생성 도구인 Midjourney도 마찬가지입니다. 몇 가지 다른 예술 생성자의 이름을 지정하겠습니다.

  • DALL-E
  • 안정적인 확산
  • 재스퍼 아트
  • 드림 바이 웜보
  • 프롬프트 헌트
  • 나이트카페
  • 자동 그리기
  • Designs.ai
  • 스타리AI


더 자세히 살펴보겠습니다! 이 모든 것이 기업에 무엇을 의미합니까?

2022년 McKinsey 설문조사 AI 채택이 지난 5년 동안 두 배 이상 증가했으며 AI에 대한 투자도 크게 증가하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 기업들이 운영과 수익을 개선하기 위한 AI의 힘을 점점 더 인식하고 있음을 의미합니다.

출처: 맥킨지 앤 컴퍼니


즉, 우리는 근로자 생산성의 엄청난 변곡점에 서 있습니다.


지난달에 발표된 흥미로운 실험은 다음과 같습니다.

보스턴 컨설팅 그룹 글로벌 경영 컨설팅 회사인 는 AI가 직원에게 미치는 영향을 테스트하고 있었습니다. 758명의 컨설턴트가 실험에 참여했습니다. AI 액세스 없음, GPT-4 AI 액세스 또는 신속한 엔지니어링 개요가 포함된 GPT-4 AI 액세스의 3가지 조건 중 하나가 작업에 무작위로 할당되었습니다.


AI 기능 범위 내에서 18가지 현실적인 컨설팅 작업 세트 각각에 대해 AI를 사용하는 컨설턴트의 생산성이 훨씬 더 높아졌습니다.

  • 평균적으로 12.2% 더 많은 작업을 완료했습니다.

  • 작업을 25.1% 더 빠르게 완료했습니다.

  • 품질이 40% 더 높은 결과를 얻었습니다.


![출처: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4573321#

](https://cdn.hackernoon.com/images/dlK0B6h0M0XLk1SRx1Q2XAXyi6y2-jid3ugo.jpeg)

생성적 AI(Generative AI)는 여전히 상대적으로 새로운 기술이지만 우리 삶에 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 생성적 AI 모델이 더욱 강력해지고 다양해짐에 따라 우리는 앞으로 더욱 혁신적이고 획기적인 애플리케이션을 보게 될 것으로 예상할 수 있습니다.

다음은 기업이 생성 AI를 시작하는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.


  • 요구사항 파악: 어떤 종류의 콘텐츠나 작업에 도움이 필요합니까? 생성적 AI를 사용하여 다양한 콘텐츠를 만들 수 있으며, 필요한 것이 무엇인지 알게 되면 특정 요구 사항에 적합한 생성적 AI 모델을 식별할 수 있습니다.
  • 작게 시작하세요. 한 번에 너무 많은 일을 하려고 하지 마세요. 단일 작업이나 프로젝트에 생성 AI를 사용하는 것부터 시작해 보세요. 이는 기술의 기본 사항을 배우고 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
  • 피드백 받기: 이는 콘텐츠의 품질을 평가하고 필요한 조정을 수행하는 데 도움이 됩니다.
  • 인내심을 가지십시오. 생성 AI는 여전히 새로운 기술이며 지속적으로 발전하고 있습니다. 귀하의 요구에 맞는 생성 AI 모델을 찾고 이를 효과적으로 사용하는 방법을 배우는 데는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.



출처: https://datasciencedojo.com


전 세계의 많은 기업이 AI 도구를 적극적으로 테스트하고 있으며 이미 다양한 영역에 걸쳐 첫 번째 사용 사례를 볼 수 있습니다.

업무를 자동화 및 가속화하고 조기에 영향력을 창출하기 위해 모든 CEO가 고려해야 할 몇 가지 아이디어는 다음과 같습니다.


출처: 맥킨지 앤 컴퍼니


좋은 첫 번째 단계는 데이터 과학자, 법률 전문가 및 기능적 비즈니스 리더를 포함하는 다기능 팀을 구성하는 것입니다. 이 팀은 다음과 같은 생성 AI에 대한 몇 가지 기본적인 질문을 통해 생각할 수 있습니다.

  • 우리 산업 및/또는 비즈니스 가치 사슬에서 생성 AI를 사용할 경우 잠재적인 이점과 위험은 무엇입니까?

  • 생성 AI에 대한 우리의 정책과 자세는 무엇입니까? 예를 들어, 기술이 어떻게 발전할지 지켜보고 파일럿에 투자하고 있습니까? 아니면 새로운 비즈니스를 구축하려고 합니까? 비즈니스의 다양한 영역에 걸쳐 우리의 태도가 달라져야 합니까?

  • 현재 생성 AI 모델의 한계를 고려할 때 대상으로 삼을 사용 사례를 선택할 때 어떤 기준을 사용해야 합니까?

  • 생성 AI를 위한 파트너, 커뮤니티, 플랫폼으로 구성된 효과적인 생태계를 어떻게 구축할 수 있습니까?

  • 이해관계자와의 신뢰를 유지하기 위해 생성 AI 모델이 준수해야 하는 법적 및 커뮤니티 표준은 무엇입니까?


생성 AI 사용을 고려하는 기업을 위한 몇 가지 추가 팁은 다음과 같습니다.

  • 작게 시작하여 특정 사용 사례에 집중하세요.
  • 생성 AI를 어떻게 사용하고 있는지와 관련된 잠재적 위험을 투명하게 공개하세요.
  • 이해관계자로부터 조기에 자주 피드백을 받으세요.
  • 기술이 발전함에 따라 적응할 준비를 하십시오.


요약하자면, 생성 AI는 많은 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 지닌 강력한 기술입니다. 그러나 비즈니스 리더는 이를 채택할 때 여러 가지 윤리적, 실제적 우려를 제기하므로 주의해야 합니다. 잠재적인 이점과 위험을 신중하게 고려함으로써 기업은 단기 및 장기적으로 이 기술을 활용할 수 있는 입지를 마련할 수 있습니다.